Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 2	0.12 40	0.14 9	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 2	0.12 40	0.15 15	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 154	0.09 39	0.12 7	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 2	0.11 26	0.15 15	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 154	0.09 39	0.12 7	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 2	0.11 26	0.14 9	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 98	0.08 16	0.11 1	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.06 1	0.09 2	0.12 40	0.14 9	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 60	0.08 16	0.11 1	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 150	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 62	0.12 40	0.15 15	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 29	0.10 85	0.13 15	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.09 2	0.14 115	0.10 1	0.14 50	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.12 26	0.13 80	0.11 2	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.10 60	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

small-0shot	0.10 9	0.09 91	0.18 89	0.16 26	0.09 60	0.09 2	0.16 219	0.14 9	0.12 23	0.08 2	0.15 149	0.08 5	0.08 16	0.11 1	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 9	0.09 91	0.17 73	0.13 1	0.09 60	0.11 19	0.16 219	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 95	0.06 1	0.09 39	0.11 1	0.14 218	0.06 49	0.06 252	0.08 268	0.09 437	0.07 193	0.07 249

testmc14	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.18 110	0.07 3	0.16 106	0.14 115	0.15 15	0.12 23	0.10 39	0.13 95	0.10 60	0.08 16	0.12 7	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MCSU-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.07 3	0.16 106	0.15 169	0.17 30	0.16 79	0.12 97	0.13 95	0.12 133	0.08 16	0.15 76	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.11 19	0.12 40	0.17 30	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.06 252	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 2	0.12 40	0.17 30	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.18 110	0.09 60	0.11 19	0.12 40	0.16 21	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 39	0.15 76	0.11 48	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.10 134	0.15 62	0.10 10	0.18 43	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.09 29	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 44	0.10 10	0.19 55	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 44	0.10 10	0.19 55	0.13 32	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

monster-pro	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 33	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.17 30	0.14 50	0.08 2	0.11 54	0.12 133	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

LACA3	0.10 9	0.10 150	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.16 106	0.14 115	0.14 9	0.13 32	0.11 64	0.09 16	0.10 60	0.10 85	0.16 106	0.09 1	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 134	0.15 7	0.11 194	0.10 17	0.13 80	0.15 15	0.08 1	0.12 97	0.10 41	0.09 29	0.07 3	0.13 15	0.10 6	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.06 106	0.05 35

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.17 30	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.14 35	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA2	0.10 9	0.11 230	0.20 120	0.16 26	0.07 3	0.16 106	0.13 80	0.17 30	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.14 35	0.09 1	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.09 60	0.13 33	0.13 80	0.22 111	0.16 79	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.08 16	0.14 35	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.10 134	0.17 145	0.13 80	0.11 2	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.08 5	0.06 1	0.22 253	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.08 329	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.13 1	0.07 3	0.16 106	0.10 10	0.20 76	0.14 50	0.09 17	0.10 41	0.09 29	0.12 161	0.13 15	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.06 106	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 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.17 30	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.14 35	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.19 55	0.15 68	0.10 39	0.09 16	0.11 98	0.09 39	0.15 76	0.13 180	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.18 43	0.19 151	0.10 39	0.10 41	0.11 98	0.10 85	0.15 76	0.13 180	0.06 49	0.06 252	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.08 29	0.16 106	0.13 80	0.21 93	0.11 13	0.11 64	0.11 54	0.10 60	0.10 85	0.14 35	0.11 48	0.07 132	0.06 252	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth	0.10 9	0.09 91	0.14 8	0.19 169	0.07 3	0.16 106	0.12 40	0.16 21	0.12 23	0.08 2	0.09 16	0.14 186	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	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 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.18 110	0.10 134	0.13 33	0.12 40	0.15 15	0.12 23	0.10 39	0.13 95	0.10 60	0.10 85	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 33	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.11 19	0.09 4	0.20 76	0.12 23	0.11 64	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.23 263	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 149

S2M2_XL	0.10 9	0.09 91	0.21 134	0.14 3	0.10 134	0.09 2	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 39	0.11 54	0.09 29	0.09 39	0.12 7	0.11 48	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.06 149
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 9	0.10 150	0.15 24	0.17 57	0.10 134	0.16 106	0.10 10	0.19 55	0.13 32	0.12 97	0.11 54	0.09 29	0.10 85	0.16 106	0.11 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 150	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.13 32	0.12 97	0.12 75	0.08 5	0.11 126	0.16 106	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 44	0.19 102	0.16 26	0.09 60	0.12 26	0.13 80	0.18 43	0.13 32	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 16	0.16 106	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 44	0.19 102	0.16 26	0.09 60	0.12 26	0.13 80	0.17 30	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 124	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 44	0.16 50	0.17 57	0.08 29	0.16 106	0.12 40	0.17 30	0.12 23	0.10 39	0.07 3	0.10 60	0.08 16	0.14 35	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.16 21	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 60	0.06 1	0.15 76	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.05 35

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 110	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.16 21	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 60	0.07 3	0.17 124	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 110	0.07 3	0.15 62	0.11 26	0.17 30	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 60	0.08 16	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LGtest1	0.10 9	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.08 29	0.13 33	0.09 4	0.16 21	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.09 29	0.09 39	0.15 76	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.06 149

MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.08 29	0.09 2	0.13 80	0.24 153	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.09 29	0.08 16	0.18 153	0.12 121	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LSFM	0.11 49	0.07 4	0.18 89	0.16 26	0.12 271	0.09 2	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 97	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.14 35	0.12 121	0.10 460	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.12 530	0.13 549

flow	0.11 49	0.07 4	0.18 89	0.16 26	0.12 271	0.09 2	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 97	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.17 124	0.12 121	0.10 460	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.12 530	0.13 549

over v1	0.11 49	0.13 362	0.15 24	0.19 169	0.06 1	0.15 62	0.10 10	0.18 43	0.10 6	0.10 39	0.09 16	0.11 98	0.14 248	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 149

over-8	0.11 49	0.13 362	0.16 50	0.20 246	0.07 3	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.10 6	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 149

over-9	0.11 49	0.13 362	0.16 50	0.19 169	0.07 3	0.15 62	0.10 10	0.20 76	0.11 13	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 149

anonymous	0.11 49	0.09 91	0.20 120	0.18 110	0.10 134	0.08 1	0.14 115	0.16 21	0.17 109	0.12 97	0.13 95	0.09 29	0.07 3	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

depth_test_26	0.11 49	0.07 4	0.19 102	0.16 26	0.09 60	0.09 2	0.11 26	0.16 21	0.15 68	0.12 97	0.16 169	0.11 98	0.08 16	0.14 35	0.10 6	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.08 335

LGCAT	0.11 49	0.07 4	0.15 24	0.14 3	0.09 60	0.12 26	0.12 40	0.13 8	0.10 6	0.12 97	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.19 183	0.12 121	0.11 503	0.11 578	0.05 1	0.06 159	0.05 7	0.12 529

LiteMatch*	0.11 49	0.07 4	0.22 151	0.16 26	0.10 134	0.13 33	0.13 80	0.18 43	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.09 29	0.10 85	0.14 35	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.06 149

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 49	0.10 150	0.26 200	0.18 110	0.09 60	0.14 44	0.14 115	0.20 76	0.13 32	0.11 64	0.13 95	0.10 60	0.11 126	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 49	0.09 91	0.17 73	0.18 110	0.10 134	0.15 62	0.16 219	0.23 134	0.15 68	0.10 39	0.16 169	0.09 29	0.11 126	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 329	0.05 7	0.08 335

MatchStereo	0.11 49	0.08 44	0.23 166	0.16 26	0.07 3	0.09 2	0.12 40	0.20 76	0.17 109	0.10 39	0.15 149	0.08 5	0.08 16	0.14 35	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35
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 49	0.09 91	0.20 120	0.20 246	0.10 134	0.19 208	0.13 80	0.16 21	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.09 29	0.09 39	0.19 183	0.12 121	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.05 35

asda	0.11 49	0.11 230	0.16 50	0.17 57	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.16 79	0.11 64	0.11 54	0.08 5	0.10 85	0.15 76	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 49	0.10 150	0.14 8	0.17 57	0.10 134	0.15 62	0.12 40	0.25 171	0.17 109	0.14 164	0.13 95	0.09 29	0.09 39	0.18 153	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 49	0.09 91	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.18 132	0.14 164	0.17 188	0.09 29	0.10 85	0.18 153	0.13 180	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

4.25_new	0.11 49	0.11 230	0.16 50	0.17 57	0.10 134	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 50	0.12 97	0.13 95	0.09 29	0.10 85	0.15 76	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 49	0.11 230	0.16 50	0.17 57	0.10 134	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 50	0.12 97	0.13 95	0.09 29	0.10 85	0.15 76	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 49	0.11 230	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.16 79	0.13 133	0.13 95	0.08 5	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 49	0.11 230	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.16 79	0.13 133	0.13 95	0.08 5	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 49	0.11 230	0.16 50	0.17 57	0.10 134	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 50	0.12 97	0.13 95	0.09 29	0.10 85	0.15 76	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 49	0.10 150	0.15 24	0.18 110	0.09 60	0.15 62	0.15 169	0.20 76	0.15 68	0.12 97	0.13 95	0.10 60	0.09 39	0.17 124	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 49	0.09 91	0.14 8	0.16 26	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.25 171	0.16 79	0.14 164	0.13 95	0.08 5	0.10 85	0.16 106	0.13 180	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w_new	0.11 49	0.09 91	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.22 111	0.17 109	0.14 164	0.12 75	0.10 60	0.11 126	0.17 124	0.12 121	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 49	0.09 91	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.22 111	0.17 109	0.14 164	0.12 75	0.10 60	0.11 126	0.17 124	0.12 121	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.75w	0.11 49	0.09 91	0.15 24	0.17 57	0.11 194	0.18 173	0.12 40	0.23 134	0.14 50	0.13 133	0.11 54	0.08 5	0.10 85	0.16 106	0.11 48	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 49	0.10 150	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.17 145	0.09 4	0.22 111	0.16 79	0.13 133	0.13 95	0.09 29	0.11 126	0.19 183	0.13 180	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 49	0.10 150	0.15 24	0.18 110	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.27 209	0.20 181	0.14 164	0.14 135	0.08 5	0.11 126	0.13 15	0.12 121	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 49	0.09 91	0.14 8	0.19 169	0.12 271	0.14 44	0.12 40	0.25 171	0.17 109	0.13 133	0.16 169	0.08 5	0.09 39	0.19 183	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 49	0.09 91	0.13 1	0.17 57	0.12 271	0.15 62	0.11 26	0.23 134	0.15 68	0.14 164	0.12 75	0.08 5	0.09 39	0.21 233	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 49	0.06 1	0.17 73	0.15 7	0.11 194	0.16 106	0.13 80	0.21 93	0.16 79	0.11 64	0.15 149	0.09 29	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

111111	0.11 49	0.07 4	0.17 73	0.19 169	0.11 194	0.13 33	0.11 26	0.22 111	0.15 68	0.11 64	0.12 75	0.12 133	0.08 16	0.18 153	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 279	0.06 149

LG-G_1	0.11 49	0.08 44	0.18 89	0.18 110	0.07 3	0.21 285	0.09 4	0.19 55	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.19 183	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149

LG-G	0.11 49	0.08 44	0.18 89	0.18 110	0.07 3	0.21 285	0.09 4	0.19 55	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.19 183	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149

SGD-Stereo	0.11 49	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.07 3	0.17 145	0.13 80	0.18 43	0.16 79	0.11 64	0.13 95	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.11 48	0.08 302	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 49	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.09 60	0.22 317	0.14 115	0.14 9	0.16 79	0.11 64	0.10 41	0.09 29	0.08 16	0.21 233	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

IGEV-Stereo++	0.11 49	0.08 44	0.15 24	0.19 169	0.11 194	0.14 44	0.10 10	0.22 111	0.18 132	0.10 39	0.13 95	0.10 60	0.11 126	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 86	0.12 292	0.17 73	0.22 376	0.10 134	0.15 62	0.13 80	0.18 43	0.14 50	0.11 64	0.13 95	0.10 60	0.08 16	0.20 207	0.14 218	0.06 49	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.07 249

over-6	0.12 86	0.13 362	0.19 102	0.19 169	0.07 3	0.16 106	0.11 26	0.26 193	0.16 79	0.10 39	0.10 41	0.10 60	0.13 211	0.19 183	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 149

Anonymus	0.12 86	0.08 44	0.17 73	0.19 169	0.10 134	0.16 106	0.15 169	0.20 76	0.16 79	0.11 64	0.09 16	0.14 186	0.12 161	0.17 124	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.07 249

TS12	0.12 86	0.08 44	0.17 73	0.21 304	0.09 60	0.19 208	0.14 115	0.23 134	0.16 79	0.14 164	0.19 219	0.12 133	0.13 211	0.17 124	0.15 254	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-90k	0.12 86	0.11 230	0.28 230	0.20 246	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.22 111	0.16 79	0.09 17	0.11 54	0.09 29	0.12 161	0.20 207	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-60k	0.12 86	0.11 230	0.32 279	0.20 246	0.08 29	0.16 106	0.13 80	0.19 55	0.17 109	0.11 64	0.12 75	0.11 98	0.11 126	0.19 183	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-70k	0.12 86	0.10 150	0.27 212	0.19 169	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.21 93	0.15 68	0.10 39	0.13 95	0.10 60	0.12 161	0.20 207	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 86	0.11 230	0.27 212	0.19 169	0.11 194	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.14 50	0.11 64	0.14 135	0.10 60	0.11 126	0.12 7	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-36k	0.12 86	0.12 292	0.28 230	0.19 169	0.08 29	0.17 145	0.15 169	0.22 111	0.18 132	0.11 64	0.14 135	0.10 60	0.11 126	0.17 124	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 86	0.11 230	0.26 200	0.19 169	0.07 3	0.14 44	0.14 115	0.21 93	0.18 132	0.12 97	0.15 149	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-32k-new	0.12 86	0.13 362	0.28 230	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.20 76	0.16 79	0.11 64	0.14 135	0.09 29	0.13 211	0.18 153	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 149

aanet-new-32k	0.12 86	0.11 230	0.27 212	0.20 246	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.18 43	0.13 32	0.12 97	0.12 75	0.13 154	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 86	0.11 230	0.27 212	0.20 246	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.18 43	0.13 32	0.12 97	0.12 75	0.13 154	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-28k	0.12 86	0.11 230	0.35 320	0.20 246	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.14 50	0.12 97	0.14 135	0.12 133	0.12 161	0.15 76	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.07 244	0.07 193	0.05 35

aanet-new-24k	0.12 86	0.11 230	0.22 151	0.19 169	0.11 194	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.15 68	0.13 133	0.16 169	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 86	0.11 230	0.28 230	0.20 246	0.08 29	0.15 62	0.13 80	0.22 111	0.19 151	0.12 97	0.14 135	0.12 133	0.12 161	0.15 76	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 86	0.11 230	0.26 200	0.20 246	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.19 151	0.12 97	0.12 75	0.12 133	0.11 126	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-10k	0.12 86	0.12 292	0.27 212	0.21 304	0.09 60	0.19 208	0.14 115	0.24 153	0.17 109	0.12 97	0.13 95	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-12k	0.12 86	0.11 230	0.23 166	0.22 376	0.09 60	0.16 106	0.14 115	0.24 153	0.19 151	0.12 97	0.11 54	0.09 29	0.13 211	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.04 2	0.07 166	0.05 73	0.08 279	0.05 35

aanet-new-14k	0.12 86	0.11 230	0.25 190	0.21 304	0.08 29	0.13 33	0.14 115	0.25 171	0.21 203	0.12 97	0.15 149	0.09 29	0.14 248	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-8k	0.12 86	0.11 230	0.24 176	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.15 169	0.26 193	0.20 181	0.11 64	0.12 75	0.10 60	0.13 211	0.17 124	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 86	0.10 150	0.21 134	0.21 304	0.11 194	0.20 251	0.16 219	0.21 93	0.17 109	0.12 97	0.17 188	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 86	0.08 44	0.18 89	0.18 110	0.13 354	0.20 251	0.16 219	0.23 134	0.18 132	0.12 97	0.15 149	0.14 186	0.13 211	0.13 15	0.12 121	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 86	0.09 91	0.17 73	0.19 169	0.11 194	0.14 44	0.16 219	0.21 93	0.20 181	0.10 39	0.17 188	0.11 98	0.12 161	0.12 7	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 329	0.05 7	0.06 149

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 86	0.08 44	0.29 244	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.19 55	0.17 109	0.11 64	0.14 135	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.19 628

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 86	0.09 91	0.18 89	0.18 110	0.09 60	0.13 33	0.16 219	0.25 171	0.21 203	0.11 64	0.16 169	0.09 29	0.11 126	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 244	0.04 1	0.05 35

Foundation-i1c-attn	0.12 86	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.15 62	0.15 169	0.24 153	0.17 109	0.13 133	0.15 149	0.16 230	0.13 211	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1b	0.12 86	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.16 106	0.15 169	0.25 171	0.16 79	0.14 164	0.15 149	0.17 242	0.12 161	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 86	0.07 4	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.18 173	0.16 219	0.25 171	0.16 79	0.16 214	0.16 169	0.18 256	0.13 211	0.17 124	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LiteMatch	0.12 86	0.13 362	0.15 24	0.19 169	0.10 134	0.15 62	0.17 272	0.17 30	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.21 391	0.14 35	0.22 447	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.08 279	0.07 249

Selective-IGEV-i32	0.12 86	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.10 134	0.15 62	0.14 115	0.27 209	0.15 68	0.13 133	0.14 135	0.13 154	0.08 16	0.21 233	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.05 35

gcap_with_dpt	0.12 86	0.09 91	0.21 134	0.18 110	0.13 354	0.18 173	0.16 219	0.24 153	0.20 181	0.16 214	0.21 251	0.09 29	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

DispViT+	0.12 86	0.07 4	0.19 102	0.15 7	0.16 499	0.10 17	0.12 40	0.26 193	0.23 248	0.13 133	0.11 54	0.10 60	0.08 16	0.21 233	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 86	0.12 292	0.21 134	0.18 110	0.11 194	0.24 363	0.12 40	0.19 55	0.18 132	0.10 39	0.13 95	0.11 98	0.09 39	0.19 183	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GEAStereo	0.12 86	0.09 91	0.20 120	0.18 110	0.12 271	0.19 208	0.16 219	0.20 76	0.14 50	0.12 97	0.15 149	0.10 60	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.08 279	0.08 335

GSStereo	0.12 86	0.09 91	0.20 120	0.17 57	0.12 271	0.19 208	0.16 219	0.26 193	0.18 132	0.13 133	0.15 149	0.10 60	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 279	0.08 335

gasm-f	0.12 86	0.09 91	0.19 102	0.18 110	0.12 271	0.18 173	0.18 323	0.20 76	0.14 50	0.12 97	0.19 219	0.10 60	0.11 126	0.16 106	0.11 48	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.09 368	0.08 335

Replicate-Monster	0.12 86	0.10 150	0.32 279	0.16 26	0.08 29	0.17 145	0.10 10	0.22 111	0.19 151	0.11 64	0.10 41	0.10 60	0.09 39	0.19 183	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.08 335

3w_stereo	0.12 86	0.11 230	0.18 89	0.18 110	0.08 29	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.19 151	0.12 97	0.12 75	0.07 2	0.12 161	0.15 76	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

1w_stereo	0.12 86	0.08 44	0.14 8	0.18 110	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.25 171	0.21 203	0.13 133	0.16 169	0.08 5	0.12 161	0.16 106	0.13 180	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GREAT-IGEV	0.12 86	0.09 91	0.25 190	0.16 26	0.11 194	0.14 44	0.16 219	0.17 30	0.17 109	0.10 39	0.15 149	0.09 29	0.09 39	0.18 153	0.10 6	0.06 49	0.07 393	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.10 467
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 86	0.11 230	0.22 151	0.19 169	0.10 134	0.15 62	0.17 272	0.20 76	0.16 79	0.11 64	0.13 95	0.13 154	0.08 16	0.22 253	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 249

AIO_test	0.12 86	0.09 91	0.20 120	0.19 169	0.11 194	0.15 62	0.17 272	0.19 55	0.16 79	0.11 64	0.13 95	0.14 186	0.09 39	0.20 207	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

GIP-stereo	0.12 86	0.09 91	0.20 120	0.19 169	0.11 194	0.16 106	0.14 115	0.29 250	0.18 132	0.11 64	0.16 169	0.13 154	0.09 39	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

IGEV-Stereo+	0.12 86	0.08 44	0.17 73	0.18 110	0.13 354	0.09 2	0.11 26	0.16 21	0.15 68	0.10 39	0.08 15	0.10 60	0.10 85	0.21 233	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.16 588	0.24 667

RSM++	0.12 86	0.09 91	0.19 102	0.20 246	0.09 60	0.17 145	0.15 169	0.21 93	0.19 151	0.12 97	0.12 75	0.14 186	0.09 39	0.20 207	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.05 35

RSM	0.12 86	0.09 91	0.20 120	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.23 134	0.18 132	0.13 133	0.13 95	0.15 208	0.09 39	0.21 233	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.05 35

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 86	0.08 44	0.29 244	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.19 55	0.17 109	0.11 64	0.14 135	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.19 628

Selective-IGEV	0.12 86	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.10 134	0.15 62	0.14 115	0.27 209	0.15 68	0.13 133	0.14 135	0.13 154	0.08 16	0.21 233	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.05 35

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 135	0.11 230	0.22 151	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.19 55	0.17 109	0.14 164	0.11 54	0.11 98	0.11 126	0.14 35	0.11 48	0.08 302	0.07 393	0.11 505	0.09 437	0.09 368	0.08 335

PhaseNet	0.13 135	0.09 91	0.19 102	0.18 110	0.11 194	0.16 106	0.14 115	0.24 153	0.17 109	0.11 64	0.12 75	0.16 230	0.12 161	0.19 183	0.16 281	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.07 249

DF	0.13 135	0.09 91	0.21 134	0.18 110	0.10 134	0.17 145	0.15 169	0.25 171	0.17 109	0.13 133	0.22 265	0.19 276	0.11 126	0.20 207	0.14 218	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.06 149

aanet-new-78k	0.13 135	0.11 230	0.44 448	0.21 304	0.08 29	0.14 44	0.14 115	0.21 93	0.16 79	0.10 39	0.13 95	0.10 60	0.13 211	0.18 153	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new	0.13 135	0.11 230	0.30 255	0.20 246	0.13 354	0.20 251	0.14 115	0.23 134	0.16 79	0.12 97	0.13 95	0.09 29	0.15 268	0.19 183	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.07 193	0.06 149

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 135	0.09 91	0.19 102	0.18 110	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.18 110	0.14 405	0.18 173	0.15 169	0.23 134	0.21 203	0.16 214	0.22 265	0.10 60	0.09 39	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 135	0.09 91	0.20 120	0.18 110	0.14 405	0.18 173	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.16 214	0.21 251	0.09 29	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 135	0.11 230	0.38 368	0.17 57	0.11 194	0.17 145	0.14 115	0.23 134	0.17 109	0.11 64	0.14 135	0.13 154	0.11 126	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1	0.13 135	0.07 4	0.16 50	0.17 57	0.11 194	0.17 145	0.16 219	0.32 294	0.22 222	0.15 185	0.17 188	0.20 291	0.13 211	0.14 35	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

VMStereo-Base	0.13 135	0.08 44	0.22 151	0.15 7	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.24 153	0.25 280	0.14 164	0.22 265	0.17 242	0.12 161	0.19 183	0.13 180	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 249

BStereo	0.13 135	0.10 150	0.42 425	0.18 110	0.11 194	0.13 33	0.14 115	0.24 153	0.22 222	0.12 97	0.11 54	0.12 133	0.09 39	0.16 106	0.14 218	0.05 9	0.06 252	0.06 53	0.08 329	0.05 7	0.06 149

NLSM3	0.13 135	0.10 150	0.17 73	0.21 304	0.13 354	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.24 265	0.11 64	0.15 149	0.12 133	0.13 211	0.17 124	0.15 254	0.05 9	0.05 39	0.08 268	0.08 329	0.05 7	0.05 35

DDF-Stereo	0.13 135	0.08 44	0.19 102	0.19 169	0.16 499	0.12 26	0.15 169	0.18 43	0.18 132	0.11 64	0.10 41	0.13 154	0.12 161	0.23 263	0.19 376	0.08 302	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.21 639	0.06 149

GASTEREO	0.13 135	0.12 292	0.21 134	0.23 436	0.10 134	0.18 173	0.15 169	0.26 193	0.18 132	0.17 233	0.16 169	0.11 98	0.13 211	0.19 183	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.07 244	0.06 106	0.06 149

MSCF	0.13 135	0.12 292	0.21 134	0.22 376	0.10 134	0.16 106	0.15 169	0.26 193	0.18 132	0.17 233	0.16 169	0.11 98	0.13 211	0.18 153	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.07 244	0.06 106	0.06 149

water-stereo	0.13 135	0.08 44	0.20 120	0.19 169	0.10 134	0.17 145	0.14 115	0.25 171	0.19 151	0.17 233	0.23 274	0.15 208	0.15 268	0.12 7	0.13 180	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.05 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 135	0.09 91	0.24 176	0.20 246	0.10 134	0.15 62	0.14 115	0.22 111	0.16 79	0.12 97	0.19 219	0.15 208	0.11 126	0.13 15	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.07 193	0.06 149

LG-Stereo	0.13 135	0.10 150	0.24 176	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.18 323	0.21 93	0.18 132	0.11 64	0.17 188	0.09 29	0.09 39	0.15 76	0.14 218	0.05 9	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.05 35

S2M2_L	0.13 135	0.11 230	0.20 120	0.16 26	0.12 271	0.12 26	0.07 1	0.18 43	0.20 181	0.12 97	0.15 149	0.14 186	0.12 161	0.15 76	0.14 218	0.13 564	0.09 520	0.09 366	0.10 483	0.11 489	0.09 408
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 135	0.14 416	0.19 102	0.26 566	0.09 60	0.15 62	0.13 80	0.22 111	0.18 132	0.12 97	0.11 54	0.10 60	0.13 211	0.21 233	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

StereoAnything_RVC	0.13 135	0.37 657	0.36 340	0.14 3	0.07 3	0.11 19	0.12 40	0.17 30	0.12 23	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 85	0.20 207	0.10 6	0.09 406	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.24 653	0.05 35

castereo++	0.13 135	0.10 150	0.18 89	0.18 110	0.10 134	0.27 418	0.13 80	0.23 134	0.23 248	0.11 64	0.13 95	0.16 230	0.10 85	0.18 153	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 135	0.09 91	0.24 176	0.19 169	0.10 134	0.17 145	0.19 371	0.22 111	0.16 79	0.14 164	0.11 54	0.13 154	0.10 85	0.24 279	0.18 342	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.07 193	0.06 149
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 135	0.10 150	0.22 151	0.19 169	0.10 134	0.19 208	0.17 272	0.19 55	0.19 151	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.11 126	0.24 279	0.16 281	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149

mms	0.13 135	0.11 230	0.19 102	0.19 169	0.12 271	0.16 106	0.17 272	0.20 76	0.17 109	0.13 133	0.17 188	0.14 186	0.09 39	0.24 279	0.14 218	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.07 249

ours_stereo	0.13 135	0.11 230	0.23 166	0.20 246	0.11 194	0.17 145	0.18 323	0.20 76	0.19 151	0.13 133	0.18 209	0.14 186	0.10 85	0.23 263	0.14 218	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.06 106	0.05 35

RAStereo	0.13 135	0.12 292	0.27 212	0.22 376	0.11 194	0.15 62	0.18 323	0.23 134	0.23 248	0.13 133	0.17 188	0.11 98	0.09 39	0.15 76	0.13 180	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.05 35

Occ-G	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.17 57	0.10 134	0.15 62	0.19 371	0.22 111	0.19 151	0.13 133	0.19 219	0.21 305	0.11 126	0.17 124	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.07 193	0.06 149

Pointernet	0.13 135	0.07 4	0.27 212	0.19 169	0.11 194	0.20 251	0.12 40	0.31 282	0.24 265	0.15 185	0.15 149	0.13 154	0.11 126	0.17 124	0.13 180	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

AIO-Stereo	0.13 135	0.10 150	0.22 151	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.16 79	0.13 133	0.15 149	0.13 154	0.08 16	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.06 149

gcap-zeroshot	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.17 57	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

test_for_model	0.13 135	0.09 91	0.20 120	0.18 110	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

trnet	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.15 7	0.07 3	0.21 285	0.12 40	0.24 153	0.24 265	0.16 214	0.21 251	0.15 208	0.13 211	0.18 153	0.13 180	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.05 35

MoCha-V2	0.13 135	0.08 44	0.26 200	0.23 436	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.26 193	0.16 79	0.15 185	0.15 149	0.13 154	0.14 248	0.20 207	0.11 48	0.06 49	0.07 393	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.05 35

IGEV++	0.13 135	0.10 150	0.23 166	0.21 304	0.10 134	0.15 62	0.15 169	0.29 250	0.16 79	0.12 97	0.15 149	0.12 133	0.12 161	0.17 124	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.05 73	0.07 193	0.07 249

testlalala	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.17 57	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

AEACV	0.13 135	0.09 91	0.23 166	0.18 110	0.19 572	0.19 208	0.16 219	0.23 134	0.14 50	0.13 133	0.17 188	0.13 154	0.16 293	0.16 106	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.08 329	0.07 193	0.06 149

LoS_RVC	0.13 135	0.10 150	0.19 102	0.18 110	0.16 499	0.20 251	0.18 323	0.20 76	0.17 109	0.13 133	0.19 219	0.12 133	0.15 268	0.17 124	0.13 180	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.12 529

EGLCR-Stereo	0.13 135	0.08 44	0.20 120	0.18 110	0.09 60	0.21 285	0.13 80	0.27 209	0.21 203	0.13 133	0.10 41	0.15 208	0.09 39	0.20 207	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.06 149

CREStereo	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.14 3	0.08 29	0.22 317	0.15 169	0.25 171	0.24 265	0.16 214	0.21 251	0.14 186	0.13 211	0.18 153	0.13 180	0.09 406	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 149
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
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 176	0.21 563	0.47 476	0.17 57	0.12 271	0.15 62	0.14 115	0.24 153	0.16 79	0.11 64	0.14 135	0.12 133	0.10 85	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.06 252	0.06 53	0.08 329	0.05 7	0.07 249

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 176	0.19 535	0.70 599	0.17 57	0.12 271	0.13 33	0.14 115	0.24 153	0.17 109	0.10 39	0.12 75	0.10 60	0.10 85	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 244	0.05 7	0.07 249

PSi22	0.14 176	0.13 362	0.29 244	0.19 169	0.09 60	0.17 145	0.12 40	0.28 233	0.23 248	0.13 133	0.14 135	0.22 317	0.13 211	0.29 382	0.14 218	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 193	0.06 149

Anonymus123	0.14 176	0.10 150	0.42 425	0.18 110	0.11 194	0.36 554	0.14 115	0.28 233	0.22 222	0.12 97	0.11 54	0.12 133	0.09 39	0.16 106	0.14 218	0.05 9	0.06 252	0.06 53	0.08 329	0.05 7	0.06 149

252Zero-FE	0.14 176	0.07 4	0.17 73	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.21 93	0.19 151	0.77 679	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.13 15	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149

Zero-FE251	0.14 176	0.09 91	0.24 176	0.17 57	0.09 60	0.20 251	0.13 80	0.20 76	0.14 50	0.61 658	0.13 95	0.13 154	0.11 126	0.14 35	0.16 281	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

DA	0.14 176	0.10 150	0.18 89	0.21 304	0.10 134	0.29 460	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.14 164	0.17 188	0.16 230	0.14 248	0.17 124	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.07 193	0.07 249

GGEV	0.14 176	0.10 150	0.18 89	0.21 304	0.10 134	0.29 460	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.14 164	0.17 188	0.16 230	0.14 248	0.17 124	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.07 193	0.07 249

FlowAnything_test	0.14 176	0.11 230	0.21 134	0.21 304	0.12 271	0.17 145	0.16 219	0.25 171	0.16 79	0.15 185	0.13 95	0.15 208	0.14 248	0.18 153	0.16 281	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.12 563	0.08 279	0.09 408

depthmonostereo	0.14 176	0.09 91	0.19 102	0.19 169	0.08 29	0.20 251	0.15 169	0.27 209	0.23 248	0.16 214	0.18 209	0.14 186	0.17 325	0.19 183	0.13 180	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.05 73	0.05 7	0.05 35

DilatedVolume-Stereo	0.14 176	0.08 44	0.18 89	0.18 110	0.09 60	0.21 285	0.14 115	0.24 153	0.21 203	0.21 281	0.21 251	0.15 208	0.14 248	0.23 263	0.15 254	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.05 35

SCV_C0	0.14 176	0.11 230	0.25 190	0.19 169	0.12 271	0.15 62	0.16 219	0.30 270	0.22 222	0.13 133	0.15 149	0.13 154	0.09 39	0.24 279	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.09 368	0.06 149

SCV	0.14 176	0.14 416	0.24 176	0.21 304	0.11 194	0.15 62	0.16 219	0.31 282	0.18 132	0.11 64	0.15 149	0.13 154	0.10 85	0.23 263	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.06 149

castereo	0.14 176	0.10 150	0.19 102	0.18 110	0.10 134	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.13 133	0.18 209	0.16 230	0.16 293	0.15 76	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.05 35

tt45	0.14 176	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.11 194	0.23 340	0.18 323	0.22 111	0.17 109	0.15 185	0.13 95	0.14 186	0.10 85	0.30 398	0.14 218	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.07 249

999	0.14 176	0.08 44	0.24 176	0.19 169	0.11 194	0.20 251	0.17 272	0.24 153	0.18 132	0.13 133	0.16 169	0.14 186	0.11 126	0.36 444	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.07 249

fffy	0.14 176	0.11 230	0.24 176	0.20 246	0.10 134	0.19 208	0.18 323	0.22 111	0.19 151	0.13 133	0.16 169	0.15 208	0.13 211	0.25 309	0.14 218	0.06 49	0.06 252	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.06 149

WCG-NET	0.14 176	0.09 91	0.23 166	0.18 110	0.08 29	0.18 173	0.17 272	0.21 93	0.28 322	0.18 252	0.21 251	0.15 208	0.12 161	0.18 153	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

WCG-NET（raft）	0.14 176	0.09 91	0.23 166	0.17 57	0.08 29	0.19 208	0.16 219	0.23 134	0.26 292	0.18 252	0.19 219	0.20 291	0.12 161	0.21 233	0.12 121	0.06 49	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

MGS-Stereo	0.14 176	0.11 230	0.32 279	0.19 169	0.11 194	0.18 173	0.17 272	0.20 76	0.22 222	0.14 164	0.24 288	0.15 208	0.10 85	0.18 153	0.12 121	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.10 440	0.06 149

ff7	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

IGEVStereo-DCA	0.14 176	0.11 230	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 323	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.12 75	0.14 186	0.12 161	0.28 363	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

ffff	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

11t	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

MaDis-Stereo	0.14 176	0.13 362	0.26 200	0.19 169	0.14 405	0.16 106	0.13 80	0.25 171	0.21 203	0.13 133	0.14 135	0.14 186	0.11 126	0.17 124	0.17 313	0.08 302	0.07 393	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.06 149

UniTT-Stereo	0.14 176	0.10 150	0.30 255	0.21 304	0.13 354	0.17 145	0.13 80	0.19 55	0.18 132	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.11 126	0.18 153	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.06 149

CASnet	0.14 176	0.12 292	0.22 151	0.22 376	0.08 29	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.22 290	0.20 236	0.15 208	0.11 126	0.17 124	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.11 505	0.09 437	0.08 279	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 176	0.14 416	0.33 297	0.20 246	0.09 60	0.21 285	0.10 10	0.26 193	0.20 181	0.18 252	0.19 219	0.15 208	0.13 211	0.17 124	0.13 180	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.05 73	0.06 106	0.06 149

anonymousdsp	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.28 233	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.07 249

LoS	0.14 176	0.08 44	0.27 212	0.16 26	0.09 60	0.22 317	0.14 115	0.26 193	0.26 292	0.15 185	0.18 209	0.18 256	0.13 211	0.22 253	0.14 218	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 176	0.08 44	0.19 102	0.17 57	0.22 615	0.18 173	0.16 219	0.23 134	0.19 151	0.14 164	0.17 188	0.14 186	0.10 85	0.18 153	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 279	0.18 621

ProNet	0.14 176	0.12 292	0.25 190	0.19 169	0.11 194	0.19 208	0.19 371	0.27 209	0.20 181	0.14 164	0.13 95	0.13 154	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.07 193	0.07 249

MC-Stereo	0.14 176	0.09 91	0.25 190	0.21 304	0.09 60	0.18 173	0.16 219	0.23 134	0.19 151	0.18 252	0.23 274	0.16 230	0.13 211	0.22 253	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.05 35

ccc-4	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

IGEV-Stereo	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.28 233	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.07 249
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 176	0.13 362	0.24 176	0.25 532	0.11 194	0.11 19	0.18 323	0.32 294	0.23 248	0.12 97	0.12 75	0.18 256	0.12 161	0.14 35	0.13 180	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.05 73	0.07 193	0.06 149
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
quiztm	0.15 212	0.15 455	0.25 190	0.22 376	0.14 405	0.17 145	0.17 272	0.33 309	0.21 203	0.18 252	0.21 251	0.14 186	0.10 85	0.17 124	0.14 218	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.08 279	0.05 35

DN	0.15 212	0.08 44	0.27 212	0.19 169	0.14 405	0.21 285	0.18 323	0.28 233	0.24 265	0.14 164	0.16 169	0.18 256	0.10 85	0.21 233	0.13 180	0.11 503	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.08 279	0.10 467

RT-Monster	0.15 212	0.08 44	0.21 134	0.17 57	0.14 405	0.20 251	0.11 26	0.29 250	0.32 382	0.24 313	0.22 265	0.17 242	0.13 211	0.18 153	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 249

MM-Stereo_test2	0.15 212	0.10 150	0.44 448	0.23 436	0.11 194	0.21 285	0.21 454	0.27 209	0.22 222	0.15 185	0.16 169	0.13 154	0.11 126	0.20 207	0.13 180	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.05 35

HART	0.15 212	0.11 230	0.30 255	0.21 304	0.09 60	0.17 145	0.16 219	0.30 270	0.19 151	0.15 185	0.25 300	0.17 242	0.09 39	0.21 233	0.12 121	0.06 49	0.07 393	0.07 166	0.05 73	0.08 279	0.06 149

HUF	0.15 212	0.11 230	0.38 368	0.17 57	0.11 194	0.16 106	0.17 272	0.22 111	0.20 181	0.11 64	0.13 95	0.14 186	0.11 126	0.18 153	0.12 121	0.07 132	0.20 666	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.14 573

rvit_stereo_0080	0.15 212	0.13 362	0.25 190	0.19 169	0.13 354	0.15 62	0.20 423	0.28 233	0.24 265	0.15 185	0.17 188	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.15 254	0.11 503	0.08 483	0.08 268	0.08 329	0.10 440	0.07 249

RAFT-Stereo-weight	0.15 212	0.09 91	0.26 200	0.20 246	0.10 134	0.19 208	0.17 272	0.36 364	0.29 341	0.24 313	0.20 236	0.19 276	0.10 85	0.18 153	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.06 106	0.05 35

whm_eth	0.15 212	0.13 362	0.25 190	0.19 169	0.13 354	0.15 62	0.20 423	0.28 233	0.24 265	0.15 185	0.17 188	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.15 254	0.11 503	0.08 483	0.08 268	0.08 329	0.10 440	0.07 249

CAS	0.15 212	0.07 4	0.21 134	0.41 675	0.16 499	0.20 251	0.18 323	0.22 111	0.19 151	0.15 185	0.19 219	0.11 98	0.09 39	0.14 35	0.13 180	0.29 681	0.04 2	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.14 573

CroCo-Stereo Lap2	0.15 212	0.15 455	0.28 230	0.25 532	0.18 545	0.11 19	0.19 371	0.28 233	0.21 203	0.13 133	0.16 169	0.15 208	0.12 161	0.17 124	0.14 218	0.07 132	0.07 393	0.08 268	0.06 159	0.08 279	0.07 249

GLC_STEREO	0.15 212	0.10 150	0.24 176	0.21 304	0.09 60	0.17 145	0.15 169	0.23 134	0.27 303	0.17 233	0.20 236	0.17 242	0.11 126	0.23 263	0.16 281	0.07 132	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.07 193	0.06 149

CREStereo++_RVC	0.15 212	0.08 44	0.26 200	0.17 57	0.11 194	0.18 173	0.13 80	0.22 111	0.30 357	0.21 281	0.30 358	0.13 154	0.11 126	0.16 106	0.15 254	0.07 132	0.04 2	0.06 53	0.15 616	0.06 106	0.05 35
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	0.15 212	0.09 91	0.28 230	0.16 26	0.08 29	0.25 383	0.14 115	0.23 134	0.28 322	0.24 313	0.30 358	0.16 230	0.12 161	0.17 124	0.13 180	0.08 302	0.07 393	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 249

XX-TBD	0.15 212	0.18 519	0.28 230	0.22 376	0.10 134	0.22 317	0.15 169	0.22 111	0.27 303	0.22 290	0.26 311	0.14 186	0.12 161	0.16 106	0.13 180	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 149

PMTNet	0.15 212	0.08 44	0.23 166	0.15 7	0.09 60	0.23 340	0.16 219	0.25 171	0.23 248	0.17 233	0.21 251	0.16 230	0.14 248	0.22 253	0.13 180	0.29 681	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 149

Weightmod_eth	0.16 228	0.11 230	0.20 120	0.21 304	0.13 354	0.20 251	0.18 323	0.25 171	0.19 151	0.17 233	0.25 300	0.19 276	0.17 325	0.25 309	0.14 218	0.16 620	0.08 483	0.08 268	0.08 329	0.09 368	0.05 35

Weightmod	0.16 228	0.12 292	0.19 102	0.20 246	0.10 134	0.24 363	0.17 272	0.25 171	0.21 203	0.18 252	0.29 342	0.19 276	0.15 268	0.27 348	0.16 281	0.09 406	0.10 553	0.08 268	0.08 329	0.09 368	0.08 335

SE	0.16 228	0.14 416	0.19 102	0.21 304	0.11 194	0.23 340	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.20 267	0.27 320	0.15 208	0.17 325	0.15 76	0.14 218	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.11 489	0.08 335

FE-Mocha	0.16 228	0.10 150	0.33 297	0.19 169	0.13 354	0.19 208	0.15 169	0.35 345	0.22 222	0.24 313	0.24 288	0.20 291	0.14 248	0.17 124	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.06 149

zero-FE	0.16 228	0.08 44	0.81 625	0.19 169	0.18 545	0.12 26	0.15 169	0.19 55	0.19 151	0.10 39	0.10 41	0.13 154	0.12 161	0.21 233	0.19 376	0.08 302	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.19 627	0.06 149

xyz-stereo-finetune	0.16 228	0.12 292	0.23 166	0.16 26	0.08 29	0.23 340	0.20 423	0.29 250	0.31 371	0.19 260	0.22 265	0.19 276	0.15 268	0.29 382	0.20 399	0.06 49	0.06 252	0.08 268	0.06 159	0.06 106	0.06 149

Reg-Stereo(zero)	0.16 228	0.07 4	0.36 340	0.19 169	0.10 134	0.19 208	0.14 115	0.28 233	0.24 265	0.22 290	0.20 236	0.24 354	0.18 355	0.21 233	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.06 149

tg	0.16 228	0.11 230	0.25 190	0.21 304	0.11 194	0.23 340	0.15 169	0.34 321	0.24 265	0.20 267	0.25 300	0.19 276	0.12 161	0.24 279	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.09 437	0.08 279	0.07 249

rvit_stereo_0083	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.21 304	0.13 354	0.17 145	0.17 272	0.22 111	0.34 406	0.16 214	0.21 251	0.19 276	0.16 293	0.21 233	0.16 281	0.11 503	0.10 553	0.10 447	0.08 329	0.09 368	0.07 249

rvit_stereo_0081_aga	0.16 228	0.14 416	0.28 230	0.21 304	0.13 354	0.19 208	0.17 272	0.23 134	0.24 265	0.17 233	0.21 251	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.14 218	0.11 503	0.08 483	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.07 249

rvit_stereo_0081	0.16 228	0.11 230	0.24 176	0.21 304	0.12 271	0.16 106	0.17 272	0.22 111	0.33 396	0.16 214	0.18 209	0.18 256	0.14 248	0.20 207	0.16 281	0.11 503	0.08 483	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.07 249

rvit_stereo_0082	0.16 228	0.11 230	0.24 176	0.21 304	0.12 271	0.16 106	0.17 272	0.22 111	0.33 396	0.16 214	0.18 209	0.18 256	0.14 248	0.20 207	0.16 281	0.11 503	0.08 483	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.07 249

CAS++	0.16 228	0.12 292	0.27 212	0.18 110	0.12 271	0.17 145	0.15 169	0.42 436	0.24 265	0.19 260	0.18 209	0.13 154	0.10 85	0.21 233	0.12 121	0.12 543	0.10 553	0.11 505	0.08 329	0.10 440	0.09 408
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.29 250	0.21 203	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.13 211	0.25 309	0.13 180	0.07 132	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.08 335

MIF-Stereo (partial)	0.16 228	0.10 150	0.34 309	0.21 304	0.15 466	0.15 62	0.13 80	0.28 233	0.25 280	0.17 233	0.26 311	0.15 208	0.16 293	0.25 309	0.17 313	0.09 406	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.09 368	0.08 335

RCA-Stereo	0.16 228	0.09 91	0.25 190	0.20 246	0.10 134	0.19 208	0.17 272	0.36 364	0.35 422	0.20 267	0.25 300	0.17 242	0.17 325	0.18 153	0.14 218	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.05 35

test-3	0.16 228	0.09 91	0.31 270	0.21 304	0.11 194	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.27 303	0.26 336	0.16 169	0.22 317	0.12 161	0.26 328	0.18 342	0.06 49	0.04 2	0.08 268	0.08 329	0.06 106	0.06 149

test_1	0.16 228	0.09 91	0.31 270	0.21 304	0.11 194	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.27 303	0.25 323	0.16 169	0.22 317	0.12 161	0.26 328	0.18 342	0.06 49	0.04 2	0.08 268	0.08 329	0.06 106	0.06 149

iRaftStereo_RVC	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.21 304	0.11 194	0.20 251	0.17 272	0.32 294	0.23 248	0.20 267	0.25 300	0.18 256	0.12 161	0.20 207	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.09 437	0.08 279	0.07 249

raftrobust	0.16 228	0.13 362	0.29 244	0.22 376	0.15 466	0.19 208	0.13 80	0.32 294	0.26 292	0.26 336	0.20 236	0.19 276	0.17 325	0.21 233	0.15 254	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.07 249

test_xeample3	0.16 228	0.11 230	0.56 541	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 323	0.35 345	0.20 181	0.16 214	0.12 75	0.13 154	0.12 161	0.24 279	0.15 254	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.08 329	0.07 193	0.07 249

SMOE	0.17 249	0.11 230	0.21 134	0.20 246	0.09 60	0.26 407	0.21 454	0.30 270	0.23 248	0.21 281	0.27 320	0.21 305	0.17 325	0.18 153	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.12 544	0.07 244	0.11 489	0.07 249

NLSM1	0.17 249	0.10 150	0.17 73	0.21 304	0.18 545	0.25 383	0.17 272	0.47 488	0.40 489	0.16 214	0.21 251	0.13 154	0.15 268	0.21 233	0.18 342	0.08 302	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.07 193	0.06 149

xyz-stereo-finetune2	0.17 249	0.11 230	0.26 200	0.16 26	0.09 60	0.27 418	0.19 371	0.27 209	0.20 181	0.22 290	0.28 328	0.21 305	0.22 408	0.37 447	0.22 447	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.06 106	0.07 249

MM-Stereo_test3	0.17 249	0.12 292	0.29 244	0.23 436	0.14 405	0.19 208	0.22 482	0.39 395	0.36 435	0.16 214	0.24 288	0.17 242	0.12 161	0.19 183	0.14 218	0.07 132	0.07 393	0.08 268	0.06 159	0.09 368	0.06 149

MM-Stereo_test1	0.17 249	0.10 150	0.39 384	0.23 436	0.11 194	0.20 251	0.22 482	0.33 309	0.29 341	0.22 290	0.21 251	0.15 208	0.14 248	0.23 263	0.13 180	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.09 368	0.06 149

model_zeroshot	0.17 249	0.11 230	0.39 384	0.20 246	0.12 271	0.24 363	0.15 169	0.34 321	0.22 222	0.30 420	0.20 236	0.22 317	0.12 161	0.24 279	0.14 218	0.08 302	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.07 249

rvit_stereo_ft	0.17 249	0.14 416	0.30 255	0.25 532	0.14 405	0.17 145	0.21 454	0.28 233	0.26 292	0.16 214	0.19 219	0.20 291	0.16 293	0.22 253	0.17 313	0.11 503	0.07 393	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.07 249

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 249	0.13 362	0.24 176	0.19 169	0.13 354	0.24 363	0.17 272	0.30 270	0.37 446	0.43 599	0.17 188	0.13 154	0.12 161	0.19 183	0.15 254	0.08 302	0.07 393	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.08 335

AE-Stereo	0.17 249	0.11 230	0.31 270	0.24 492	0.14 405	0.23 340	0.18 323	0.34 321	0.29 341	0.15 185	0.25 300	0.21 305	0.13 211	0.20 207	0.14 218	0.07 132	0.08 483	0.09 366	0.10 483	0.07 193	0.06 149

rrr	0.17 249	0.11 230	0.57 544	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 323	0.35 345	0.22 222	0.15 185	0.12 75	0.14 186	0.12 161	0.28 363	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

plain	0.17 249	0.13 362	0.43 438	0.21 304	0.13 354	0.16 106	0.17 272	0.27 209	0.22 222	0.16 214	0.26 311	0.13 154	0.16 293	0.27 348	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.07 244	0.10 440	0.07 249

MSKI-zero shot	0.17 249	0.09 91	0.43 438	0.20 246	0.11 194	0.21 285	0.15 169	0.32 294	0.21 203	0.23 298	0.24 288	0.23 339	0.10 85	0.31 405	0.13 180	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149

Any-RAFT	0.17 249	0.08 44	0.31 270	0.19 169	0.10 134	0.29 460	0.16 219	0.42 436	0.30 357	0.24 313	0.27 320	0.27 396	0.16 293	0.21 233	0.12 121	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 149

RAFT-Test	0.17 249	0.10 150	0.38 368	0.19 169	0.12 271	0.25 383	0.17 272	0.33 309	0.23 248	0.23 298	0.29 342	0.27 396	0.14 248	0.20 207	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.06 149

4D-IteraStereo	0.17 249	0.16 484	0.50 503	0.21 304	0.14 405	0.19 208	0.17 272	0.28 233	0.28 322	0.23 298	0.20 236	0.20 291	0.11 126	0.19 183	0.14 218	0.06 49	0.04 2	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.06 149

anonymousdsp2	0.17 249	0.10 150	0.28 230	0.20 246	0.11 194	0.25 383	0.17 272	0.41 422	0.31 371	0.23 298	0.23 274	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.08 279	0.07 249

knoymous	0.17 249	0.09 91	0.32 279	0.17 57	0.11 194	0.21 285	0.17 272	0.32 294	0.23 248	0.23 298	0.28 328	0.27 396	0.16 293	0.23 263	0.16 281	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.06 159	0.09 368	0.09 408

Selective-RAFT	0.17 249	0.12 292	0.30 255	0.24 492	0.10 134	0.29 460	0.15 169	0.32 294	0.31 371	0.17 233	0.17 188	0.21 305	0.18 355	0.28 363	0.17 313	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.07 244	0.08 279	0.06 149

AnonymousM	0.17 249	0.19 535	0.24 176	0.18 110	0.10 134	0.18 173	0.17 272	0.30 270	0.23 248	0.26 336	0.20 236	0.18 256	0.14 248	0.19 183	0.14 218	0.09 406	0.06 252	0.38 686	0.15 616	0.06 106	0.05 35

cross-raft	0.17 249	0.12 292	0.41 415	0.23 436	0.10 134	0.20 251	0.24 531	0.33 309	0.23 248	0.23 298	0.28 328	0.29 423	0.15 268	0.17 124	0.15 254	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.05 35

test-1	0.17 249	0.11 230	0.40 392	0.23 436	0.13 354	0.22 317	0.23 509	0.34 321	0.26 292	0.20 267	0.24 288	0.22 317	0.14 248	0.16 106	0.20 399	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.06 106	0.08 335

s12784h	0.17 249	0.09 91	0.26 200	0.18 110	0.07 3	0.32 509	0.19 371	0.37 375	0.32 382	0.23 298	0.25 300	0.18 256	0.17 325	0.25 309	0.16 281	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.06 106	0.05 35

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 249	0.14 416	0.32 279	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.17 272	0.32 294	0.30 357	0.25 323	0.33 406	0.20 291	0.17 325	0.19 183	0.15 254	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.05 35

CFNet-RSSM	0.17 249	0.10 150	0.40 392	0.20 246	0.11 194	0.20 251	0.15 169	0.36 364	0.30 357	0.23 298	0.21 251	0.26 386	0.15 268	0.20 207	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.05 35

Gwc-CoAtRS	0.17 249	0.10 150	0.37 349	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.32 294	0.28 322	0.23 298	0.23 274	0.27 396	0.15 268	0.20 207	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.06 149

S0	0.18 274	0.13 362	0.21 134	0.23 436	0.11 194	0.33 520	0.26 562	0.27 209	0.21 203	0.21 281	0.26 311	0.20 291	0.16 293	0.19 183	0.17 313	0.12 543	0.11 578	0.14 593	0.14 606	0.10 440	0.07 249

ManiGeoR	0.18 274	0.15 455	0.55 534	0.15 7	0.11 194	0.21 285	0.14 115	0.39 395	0.27 303	0.19 260	0.24 288	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.19 376	0.08 302	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.08 335

HLf10	0.18 274	0.15 455	0.55 534	0.15 7	0.11 194	0.21 285	0.14 115	0.39 395	0.27 303	0.19 260	0.24 288	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.19 376	0.08 302	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.08 335

TestStereo_HL2	0.18 274	0.14 416	0.34 309	0.17 57	0.11 194	0.20 251	0.15 169	0.33 309	0.29 341	0.22 290	0.29 342	0.19 276	0.17 325	0.39 458	0.18 342	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.08 279	0.08 335

GGDA	0.18 274	0.14 416	0.33 297	0.17 57	0.10 134	0.20 251	0.16 219	0.33 309	0.31 371	0.22 290	0.28 328	0.19 276	0.16 293	0.38 453	0.17 313	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.08 279	0.08 335

TestStereo-Hl	0.18 274	0.11 230	0.31 270	0.17 57	0.10 134	0.22 317	0.16 219	0.36 364	0.29 341	0.23 298	0.26 311	0.22 317	0.19 371	0.38 453	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.07 193	0.07 249

Lsterematch	0.18 274	0.13 362	0.33 297	0.19 169	0.10 134	0.23 340	0.17 272	0.25 171	0.32 382	0.28 359	0.37 446	0.24 354	0.21 391	0.23 263	0.22 447	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.08 279	0.07 249

WQFJA1	0.18 274	0.10 150	0.16 50	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.19 371	0.51 539	0.51 598	0.15 185	0.17 188	0.15 208	0.16 293	0.20 207	0.20 399	0.07 132	0.09 520	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

WQFJX1	0.18 274	0.10 150	0.16 50	0.23 436	0.17 523	0.24 363	0.19 371	0.58 624	0.52 607	0.16 214	0.16 169	0.14 186	0.15 268	0.26 328	0.17 313	0.08 302	0.09 520	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.06 149

WQFJX	0.18 274	0.10 150	0.17 73	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.18 323	0.53 570	0.45 544	0.17 233	0.16 169	0.14 186	0.16 293	0.23 263	0.18 342	0.07 132	0.08 483	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.07 249

NLMM	0.18 274	0.10 150	0.16 50	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.19 371	0.51 539	0.51 598	0.15 185	0.17 188	0.15 208	0.16 293	0.20 207	0.20 399	0.07 132	0.09 520	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

IGEV-FE	0.18 274	0.10 150	0.65 581	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.34 321	0.19 151	0.28 359	0.22 265	0.27 396	0.13 211	0.23 263	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.06 149

H2IRNET	0.18 274	0.13 362	0.35 320	0.21 304	0.12 271	0.20 251	0.15 169	0.27 209	0.30 357	0.17 233	0.31 373	0.25 364	0.20 382	0.24 279	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.10 483	0.09 368	0.06 149

ACVNet-DCA	0.18 274	0.14 416	0.38 368	0.23 436	0.11 194	0.31 496	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.28 363	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.09 368	0.09 408

cc1	0.18 274	0.14 416	0.38 368	0.23 436	0.11 194	0.31 496	0.19 371	0.35 345	0.47 567	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.28 363	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.08 279	0.08 335

11t1	0.18 274	0.10 150	0.30 255	0.20 246	0.11 194	0.27 418	0.17 272	0.35 345	0.23 248	0.25 323	0.23 274	0.23 339	0.23 422	0.25 309	0.18 342	0.09 406	0.07 393	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.09 408

tt1	0.18 274	0.14 416	0.35 320	0.23 436	0.11 194	0.30 480	0.19 371	0.35 345	0.44 532	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.16 293	0.27 348	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.08 279	0.08 335

IGEV_Zeroshot_test	0.18 274	0.10 150	0.65 581	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.34 321	0.19 151	0.28 359	0.22 265	0.27 396	0.13 211	0.23 263	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.06 149

MIM_Stereo	0.18 274	0.12 292	0.38 368	0.20 246	0.11 194	0.17 145	0.14 115	0.35 345	0.25 280	0.27 346	0.35 427	0.23 339	0.13 211	0.27 348	0.16 281	0.06 49	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.08 279	0.06 149

HH	0.18 274	0.12 292	0.55 534	0.22 376	0.12 271	0.18 173	0.18 323	0.34 321	0.19 151	0.20 267	0.24 288	0.34 476	0.18 355	0.29 382	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.06 149

HanStereo	0.18 274	0.12 292	0.55 534	0.22 376	0.12 271	0.18 173	0.18 323	0.34 321	0.19 151	0.20 267	0.24 288	0.34 476	0.18 355	0.29 382	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.06 149

LL-Strereo2	0.18 274	0.18 519	0.39 384	0.22 376	0.12 271	0.24 363	0.13 80	0.31 282	0.23 248	0.24 313	0.20 236	0.24 354	0.12 161	0.26 328	0.15 254	0.06 49	0.06 252	0.12 544	0.09 437	0.08 279	0.07 249

riskmin	0.18 274	0.09 91	0.34 309	0.18 110	0.12 271	0.24 363	0.16 219	0.34 321	0.28 322	0.21 281	0.23 274	0.33 467	0.24 440	0.23 263	0.17 313	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.06 159	0.10 440	0.10 467

test_4	0.18 274	0.12 292	0.34 309	0.23 436	0.12 271	0.18 173	0.22 482	0.26 193	0.24 265	0.24 313	0.47 564	0.22 317	0.13 211	0.24 279	0.16 281	0.06 49	0.05 39	0.09 366	0.09 437	0.07 193	0.05 35

GMOStereo	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.05 35

error version	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.05 35

test-v	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.05 35

test_3	0.18 274	0.11 230	0.32 279	0.24 492	0.11 194	0.22 317	0.25 548	0.31 282	0.31 371	0.25 323	0.18 209	0.23 339	0.13 211	0.25 309	0.19 376	0.06 49	0.05 39	0.09 366	0.10 483	0.07 193	0.06 149

Patchmatch Stereo++	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.26 328	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335
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	0.18 274	0.11 230	0.35 320	0.23 436	0.11 194	0.24 363	0.20 423	0.29 250	0.26 292	0.26 336	0.25 300	0.25 364	0.18 355	0.34 426	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.08 335

PSM-adaLoss	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.16 219	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.18 355	0.24 279	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

ROB_FTStereo_v2	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.16 219	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

ROB_FTStereo	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

HUI-Stereo	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.25 364	0.17 325	0.22 253	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

DeepStereo_RVC	0.18 274	0.11 230	0.40 392	0.21 304	0.11 194	0.19 208	0.16 219	0.28 233	0.22 222	0.27 346	0.27 320	0.23 339	0.28 508	0.24 279	0.18 342	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.10 467

iGMRVC	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.15 169	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.27 348	0.17 313	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

iRAFT	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.26 328	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

CRE-IMP	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.11 194	0.24 363	0.17 272	0.29 250	0.21 203	0.27 346	0.26 311	0.24 354	0.17 325	0.23 263	0.18 342	0.08 302	0.05 39	0.10 447	0.07 244	0.10 440	0.10 467

test-2	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.05 35

RAFT-IKP	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.15 169	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.18 355	0.25 309	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

rafts_anoy	0.18 274	0.15 455	0.35 320	0.22 376	0.14 405	0.19 208	0.17 272	0.32 294	0.30 357	0.23 298	0.25 300	0.20 291	0.16 293	0.22 253	0.19 376	0.08 302	0.07 393	0.10 447	0.12 563	0.09 368	0.08 335

raft+_RVC	0.18 274	0.14 416	0.32 279	0.21 304	0.15 466	0.21 285	0.16 219	0.38 383	0.34 406	0.21 281	0.28 328	0.20 291	0.15 268	0.24 279	0.19 376	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.08 335

RALCasStereoNet	0.18 274	0.15 455	0.33 297	0.21 304	0.14 405	0.21 285	0.18 323	0.31 282	0.25 280	0.21 281	0.29 342	0.22 317	0.15 268	0.27 348	0.17 313	0.08 302	0.10 553	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.09 408

sCroCo_RVC	0.18 274	0.14 416	0.49 492	0.27 594	0.18 545	0.22 317	0.17 272	0.27 209	0.23 248	0.14 164	0.22 265	0.17 242	0.14 248	0.21 233	0.15 254	0.10 460	0.11 578	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.09 408

DCANet	0.18 274	0.13 362	0.40 392	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.34 321	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.18 256	0.23 422	0.20 207	0.19 376	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.06 106	0.07 249

AFF-stereo	0.18 274	0.15 455	0.32 279	0.21 304	0.10 134	0.18 173	0.18 323	0.33 309	0.27 303	0.25 323	0.37 446	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.15 254	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.05 35

DIP-Stereo	0.18 274	0.12 292	0.33 297	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.12 40	0.42 436	0.25 280	0.27 346	0.32 383	0.21 305	0.17 325	0.25 309	0.20 399	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.08 335
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	0.18 274	0.09 91	0.32 279	0.22 376	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.42 436	0.19 151	0.31 438	0.45 547	0.20 291	0.14 248	0.18 153	0.15 254	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149

RAFT-Stereo	0.18 274	0.09 91	0.32 279	0.22 376	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.42 436	0.19 151	0.31 438	0.45 547	0.20 291	0.14 248	0.18 153	0.15 254	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 323	0.12 292	0.22 151	0.22 376	0.13 354	0.31 496	0.22 482	0.30 270	0.27 303	0.25 323	0.31 373	0.20 291	0.20 382	0.18 153	0.17 313	0.12 543	0.09 520	0.15 609	0.16 628	0.11 489	0.12 529

HLF11	0.19 323	0.14 416	0.54 527	0.15 7	0.12 271	0.21 285	0.12 40	0.37 375	0.24 265	0.20 267	0.29 342	0.18 256	0.18 355	0.37 447	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.08 279	0.09 408

HLf8	0.19 323	0.16 484	0.55 534	0.15 7	0.12 271	0.24 363	0.14 115	0.40 408	0.31 371	0.20 267	0.26 311	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.17 313	0.10 460	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.09 408

TestStereo_HLe17	0.19 323	0.17 504	0.64 579	0.16 26	0.11 194	0.21 285	0.17 272	0.40 408	0.30 357	0.19 260	0.25 300	0.17 242	0.15 268	0.38 453	0.17 313	0.08 302	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.07 249

NLMM1	0.19 323	0.12 292	0.16 50	0.23 436	0.18 545	0.24 363	0.20 423	0.59 630	0.65 649	0.18 252	0.17 188	0.13 154	0.14 248	0.25 309	0.18 342	0.08 302	0.09 520	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

NLCSM	0.19 323	0.12 292	0.18 89	0.24 492	0.19 572	0.24 363	0.21 454	0.42 436	0.40 489	0.19 260	0.18 209	0.14 186	0.16 293	0.47 488	0.19 376	0.08 302	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.07 249

AIO-test1	0.19 323	0.14 416	0.41 415	0.27 594	0.15 466	0.21 285	0.16 219	0.39 395	0.36 435	0.17 233	0.26 311	0.18 256	0.13 211	0.28 363	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.10 447	0.11 524	0.06 106	0.09 408

rvit_0105_6	0.19 323	0.14 416	0.34 309	0.23 436	0.14 405	0.18 173	0.20 423	0.29 250	0.37 446	0.18 252	0.22 265	0.23 339	0.17 325	0.26 328	0.17 313	0.15 604	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.11 489	0.08 335

1test111	0.19 323	0.14 416	0.38 368	0.23 436	0.11 194	0.31 496	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.34 426	0.22 447	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.09 368	0.09 408

DCANet-4	0.19 323	0.10 150	0.52 520	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.36 364	0.39 471	0.29 388	0.30 358	0.17 242	0.22 408	0.20 207	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.05 7	0.07 249

fff	0.19 323	0.13 362	0.40 392	0.18 110	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.05 7	0.07 249

ADStereo(finetuned)	0.19 323	0.13 362	0.49 492	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.34 321	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.18 256	0.31 554	0.21 233	0.19 376	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.06 106	0.07 249

x	0.19 323	0.11 230	0.29 244	0.20 246	0.11 194	0.26 407	0.18 323	0.41 422	0.29 341	0.25 323	0.29 342	0.28 412	0.24 440	0.26 328	0.23 468	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.09 368	0.08 335

DisPM	0.19 323	0.10 150	0.35 320	0.23 436	0.13 354	0.18 173	0.20 423	0.29 250	0.29 341	0.33 473	0.34 416	0.23 339	0.16 293	0.33 419	0.16 281	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.07 193	0.11 505

iRaft-Stereo_20w	0.19 323	0.10 150	0.46 468	0.19 169	0.13 354	0.25 383	0.19 371	0.52 558	0.19 151	0.29 388	0.21 251	0.22 317	0.20 382	0.28 363	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.08 329	0.08 279	0.08 335

TRStereo	0.19 323	0.17 504	0.47 476	0.23 436	0.19 572	0.19 208	0.16 219	0.52 558	0.28 322	0.20 267	0.19 219	0.21 305	0.13 211	0.24 279	0.13 180	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.11 524	0.06 106	0.06 149

Pruner-Stereo	0.19 323	0.11 230	0.34 309	0.29 619	0.12 271	0.19 208	0.17 272	0.31 282	0.29 341	0.33 473	0.32 383	0.25 364	0.15 268	0.24 279	0.21 426	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.09 408

RALAANet	0.19 323	0.18 519	0.37 349	0.23 436	0.14 405	0.23 340	0.13 80	0.37 375	0.29 341	0.28 359	0.26 311	0.25 364	0.15 268	0.26 328	0.18 342	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.06 149

csc	0.19 323	0.13 362	0.40 392	0.18 110	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.05 7	0.07 249

cscssc	0.19 323	0.13 362	0.40 392	0.18 110	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.05 7	0.07 249

GMStereo	0.19 323	0.25 595	0.40 392	0.21 304	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.29 250	0.40 489	0.25 323	0.23 274	0.16 230	0.15 268	0.25 309	0.19 376	0.09 406	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.10 440	0.08 335
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	0.20 344	0.14 416	0.31 270	0.22 376	0.12 271	0.26 407	0.16 219	0.31 282	0.27 303	0.32 460	0.58 617	0.23 339	0.15 268	0.23 263	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.07 244	0.08 279	0.06 149

fast-iter	0.20 344	0.13 362	0.33 297	0.18 110	0.15 466	0.17 145	0.16 219	0.34 321	0.21 203	0.37 534	0.39 475	0.36 495	0.24 440	0.29 382	0.21 426	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.09 437	0.09 368	0.07 249

CoSv	0.20 344	0.13 362	0.33 297	0.18 110	0.15 466	0.17 145	0.16 219	0.34 321	0.21 203	0.37 534	0.39 475	0.36 495	0.24 440	0.29 382	0.21 426	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.09 437	0.09 368	0.07 249

AIO-test2	0.20 344	0.20 548	0.36 340	0.26 566	0.15 466	0.22 317	0.16 219	0.42 436	0.42 509	0.16 214	0.29 342	0.15 208	0.11 126	0.26 328	0.13 180	0.18 643	0.06 252	0.10 447	0.11 524	0.07 193	0.07 249

rvit_0105_4	0.20 344	0.15 455	0.38 368	0.23 436	0.14 405	0.20 251	0.22 482	0.33 309	0.39 471	0.19 260	0.24 288	0.25 364	0.19 371	0.27 348	0.17 313	0.16 620	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.11 489	0.08 335

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 344	0.72 699	0.70 599	0.17 57	0.08 29	0.15 62	0.15 169	0.18 43	0.16 79	0.13 133	0.12 75	0.09 29	0.08 16	0.16 106	0.13 180	0.35 688	0.04 2	0.08 268	0.07 244	0.11 489	0.23 662

test_sample1	0.20 344	0.10 150	0.28 230	0.19 169	0.12 271	0.28 438	0.19 371	0.41 422	0.25 280	0.26 336	0.31 373	0.29 423	0.26 472	0.44 478	0.21 426	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.09 368	0.09 408

MyStereo06	0.20 344	0.12 292	0.57 544	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.40 408	0.21 203	0.30 420	0.24 288	0.31 449	0.18 355	0.22 253	0.18 342	0.07 132	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.08 335

xx1	0.20 344	0.14 416	0.38 368	0.23 436	0.11 194	0.31 496	0.19 371	0.35 345	0.47 567	0.17 233	0.19 219	0.28 412	0.24 440	0.28 363	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.10 447	0.09 437	0.09 368	0.09 408

GCAPDPT-zeroshot	0.20 344	0.08 44	1.14 678	0.29 619	0.43 682	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.14 164	0.17 188	0.15 208	0.11 126	0.20 207	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149

DCRE	0.20 344	0.13 362	0.40 392	0.21 304	0.15 466	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.22 290	0.80 664	0.23 339	0.16 293	0.23 263	0.15 254	0.07 132	0.07 393	0.07 166	0.08 329	0.07 193	0.06 149

qqq	0.20 344	0.12 292	0.31 270	0.20 246	0.11 194	0.23 340	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.24 313	0.28 328	0.28 412	0.24 440	0.34 426	0.22 447	0.08 302	0.07 393	0.10 447	0.09 437	0.09 368	0.09 408

PFNet+	0.20 344	0.10 150	0.37 349	0.21 304	0.12 271	0.17 145	0.19 371	0.29 250	0.34 406	0.33 473	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.32 412	0.17 313	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.08 279	0.12 529

NF-Stereo	0.20 344	0.10 150	0.35 320	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.13 549

OCTAStereo	0.20 344	0.10 150	0.35 320	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.13 549

RE-Stereo	0.20 344	0.10 150	0.35 320	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.13 549

TVStereo	0.20 344	0.10 150	0.35 320	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.13 549

sAnonymous2	0.20 344	0.21 563	0.58 549	0.24 492	0.17 523	0.22 317	0.19 371	0.34 321	0.28 322	0.17 233	0.19 219	0.17 242	0.16 293	0.17 124	0.14 218	0.10 460	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.23 649	0.17 607

CroCo_RVC	0.20 344	0.21 563	0.58 549	0.24 492	0.17 523	0.22 317	0.19 371	0.34 321	0.28 322	0.17 233	0.19 219	0.17 242	0.16 293	0.17 124	0.14 218	0.10 460	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.23 649	0.17 607

111	0.20 344	0.17 504	0.40 392	0.18 110	0.09 60	0.24 363	0.17 272	0.41 422	0.45 544	0.23 298	0.29 342	0.29 423	0.21 391	0.24 279	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.07 193	0.08 335

HITNet	0.20 344	0.17 504	0.43 438	0.19 169	0.08 29	0.27 418	0.14 115	0.42 436	0.30 357	0.29 388	0.32 383	0.27 396	0.21 391	0.28 363	0.25 490	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.06 149
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	0.21 365	0.20 548	0.29 244	0.23 436	0.11 194	0.36 554	0.17 272	0.37 375	0.29 341	0.24 313	0.28 328	0.19 276	0.21 391	0.53 518	0.21 426	0.10 460	0.08 483	0.10 447	0.10 483	0.11 489	0.08 335

TestStereo_HL3	0.21 365	0.13 362	0.77 611	0.17 57	0.11 194	0.23 340	0.16 219	0.34 321	0.20 181	0.27 346	0.38 461	0.23 339	0.19 371	0.41 468	0.14 218	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.07 193	0.08 335

DNS	0.21 365	0.09 91	0.27 212	0.24 492	0.11 194	0.29 460	0.16 219	0.27 209	0.16 79	1.35 707	0.18 209	0.17 242	0.12 161	0.14 35	0.14 218	0.09 406	0.06 252	0.06 53	0.06 159	0.08 279	0.12 529

IGEV_i1	0.21 365	0.11 230	0.43 438	0.22 376	0.11 194	0.31 496	0.19 371	0.43 450	0.30 357	0.29 388	0.30 358	0.31 449	0.20 382	0.33 419	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.08 279	0.08 335

Selective-IGEV-i1	0.21 365	0.10 150	0.31 270	0.23 436	0.13 354	0.31 496	0.22 482	0.46 479	0.42 509	0.27 346	0.32 383	0.33 467	0.17 325	0.25 309	0.19 376	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.08 279	0.09 408

Hybrid-DGEV-2	0.21 365	0.15 455	0.34 309	0.24 492	0.13 354	0.28 438	0.14 115	0.48 501	0.44 532	0.27 346	0.24 288	0.25 364	0.25 462	0.28 363	0.19 376	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.07 193	0.07 249

FACV-RUCA	0.21 365	0.15 455	0.32 279	0.23 436	0.23 628	0.26 407	0.19 371	0.39 395	0.34 406	0.25 323	0.32 383	0.21 305	0.24 440	0.24 279	0.19 376	0.10 460	0.07 393	0.15 609	0.08 329	0.16 588	0.13 549

IGEV-RUCA	0.21 365	0.08 44	0.23 166	0.19 169	0.19 572	0.28 438	0.24 531	0.23 134	0.21 203	0.20 267	0.23 274	0.28 412	0.49 644	0.26 328	0.18 342	0.09 406	0.08 483	0.18 636	0.13 591	0.17 605	0.17 607

rvit_0105_5	0.21 365	0.15 455	0.38 368	0.23 436	0.13 354	0.22 317	0.24 531	0.36 364	0.39 471	0.21 281	0.23 274	0.26 386	0.19 371	0.26 328	0.19 376	0.15 604	0.13 610	0.12 544	0.12 563	0.10 440	0.09 408

GCAP-BAT	0.21 365	0.08 44	1.22 683	0.29 619	0.43 682	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.14 164	0.17 188	0.15 208	0.11 126	0.20 207	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149

test_sample2	0.21 365	0.10 150	0.28 230	0.19 169	0.11 194	0.27 418	0.21 454	0.43 450	0.29 341	0.26 336	0.31 373	0.30 440	0.24 440	0.45 481	0.18 342	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.09 368	0.09 408

mmm	0.21 365	0.12 292	0.31 270	0.22 376	0.12 271	0.28 438	0.21 454	0.41 422	0.27 303	0.29 388	0.38 461	0.29 423	0.24 440	0.29 382	0.22 447	0.09 406	0.07 393	0.11 505	0.09 437	0.10 440	0.09 408

CASS	0.21 365	0.15 455	0.32 279	0.26 566	0.11 194	0.28 438	0.19 371	0.39 395	0.30 357	0.32 460	0.34 416	0.25 364	0.24 440	0.25 309	0.20 399	0.13 564	0.08 483	0.11 505	0.09 437	0.11 489	0.11 505
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 365	0.16 484	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.26 407	0.27 569	0.40 408	0.36 435	0.29 388	0.39 475	0.22 317	0.21 391	0.33 419	0.17 313	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.07 249

RAFT_CTSACE	0.21 365	0.16 484	0.41 415	0.25 532	0.15 466	0.22 317	0.24 531	0.32 294	0.28 322	0.33 473	0.51 582	0.29 423	0.17 325	0.32 412	0.13 180	0.06 49	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.06 149

RAFT+CT+SA	0.21 365	0.18 519	0.33 297	0.25 532	0.18 545	0.23 340	0.29 592	0.40 408	0.36 435	0.24 313	0.38 461	0.18 256	0.16 293	0.32 412	0.16 281	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.12 563	0.09 368	0.09 408

SA-5K	0.21 365	0.16 484	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.26 407	0.27 569	0.40 408	0.36 435	0.29 388	0.39 475	0.22 317	0.21 391	0.33 419	0.17 313	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.07 249

CIPLG	0.21 365	0.21 563	0.55 534	0.23 436	0.15 466	0.25 383	0.20 423	0.35 345	0.29 341	0.31 438	0.33 406	0.22 317	0.15 268	0.26 328	0.20 399	0.08 302	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.08 279	0.08 335

IPLG	0.21 365	0.15 455	0.53 524	0.21 304	0.12 271	0.28 438	0.17 272	0.42 436	0.30 357	0.33 473	0.32 383	0.15 208	0.17 325	0.50 500	0.21 426	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

IPLGR_C	0.21 365	0.22 577	0.60 557	0.23 436	0.15 466	0.24 363	0.20 423	0.35 345	0.29 341	0.31 438	0.32 383	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.20 399	0.08 302	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.08 279	0.08 335

MIPNet	0.21 365	0.15 455	0.52 520	0.21 304	0.12 271	0.27 418	0.20 423	0.45 468	0.37 446	0.30 420	0.23 274	0.19 276	0.24 440	0.27 348	0.19 376	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

IPLGR	0.21 365	0.13 362	0.61 560	0.21 304	0.11 194	0.25 383	0.18 323	0.41 422	0.37 446	0.28 359	0.27 320	0.21 305	0.19 371	0.37 447	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

ACRE	0.21 365	0.20 548	0.62 568	0.23 436	0.15 466	0.24 363	0.20 423	0.35 345	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.20 399	0.08 302	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.08 279	0.08 335

GANet-ADL	0.21 365	0.12 292	0.45 460	0.23 436	0.14 405	0.29 460	0.19 371	0.46 479	0.35 422	0.25 323	0.32 383	0.32 459	0.19 371	0.24 279	0.20 399	0.10 460	0.07 393	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.10 467

LCNet	0.21 365	0.11 230	0.29 244	0.25 532	0.12 271	0.23 340	0.19 371	0.34 321	0.26 292	0.28 359	0.35 427	0.26 386	0.30 537	0.35 435	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.10 483	0.13 548	0.22 655

PSM-softLoss	0.21 365	0.10 150	0.39 384	0.24 492	0.12 271	0.20 251	0.18 323	0.38 383	0.26 292	0.29 388	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.52 511	0.20 399	0.09 406	0.06 252	0.10 447	0.09 437	0.08 279	0.12 529

KMStereo	0.21 365	0.10 150	0.39 384	0.24 492	0.12 271	0.20 251	0.18 323	0.38 383	0.26 292	0.29 388	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.52 511	0.20 399	0.09 406	0.06 252	0.10 447	0.09 437	0.08 279	0.12 529

SST-Stereo	0.21 365	0.10 150	0.37 349	0.24 492	0.13 354	0.19 208	0.17 272	0.31 282	0.24 265	0.34 493	0.33 406	0.29 423	0.25 462	0.56 538	0.17 313	0.08 302	0.05 39	0.10 447	0.08 329	0.09 368	0.07 249

RAFT_R40	0.21 365	0.10 150	0.37 349	0.24 492	0.13 354	0.18 173	0.18 323	0.31 282	0.29 341	0.33 473	0.33 406	0.30 440	0.24 440	0.55 527	0.18 342	0.08 302	0.05 39	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.07 249

RAFT-345	0.21 365	0.10 150	0.46 468	0.22 376	0.11 194	0.20 251	0.16 219	0.26 193	0.25 280	0.27 346	0.66 643	0.21 305	0.16 293	0.55 527	0.21 426	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.06 106	0.06 149

RAFT	0.21 365	0.17 504	0.32 279	0.24 492	0.12 271	0.25 383	0.27 569	0.35 345	0.28 322	0.33 473	0.33 406	0.38 509	0.22 408	0.29 382	0.17 313	0.08 302	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.10 440	0.06 149

GMM-Stereo	0.21 365	0.10 150	0.43 438	0.23 436	0.13 354	0.24 363	0.25 548	0.37 375	0.27 303	0.30 420	0.45 547	0.27 396	0.21 391	0.31 405	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.10 447	0.09 437	0.08 279	0.19 628

Prome-Stereo	0.21 365	0.10 150	0.30 255	0.24 492	0.12 271	0.23 340	0.23 509	0.36 364	0.25 280	0.33 473	0.59 620	0.24 354	0.28 508	0.29 382	0.16 281	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.20 640

TestStereo	0.21 365	0.19 535	0.40 392	0.25 532	0.10 134	0.22 317	0.21 454	0.31 282	0.31 371	0.23 298	0.34 416	0.22 317	0.18 355	0.62 574	0.18 342	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.07 244	0.11 489	0.06 149

XX-Stereo	0.21 365	0.10 150	0.83 632	0.26 566	0.17 523	0.23 340	0.13 80	0.40 408	0.18 132	0.20 267	0.41 494	0.31 449	0.10 85	0.32 412	0.12 121	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.05 35

EAI-Stereo	0.21 365	0.10 150	0.33 297	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.46 672	0.46 479	0.20 181	0.25 323	0.50 576	0.17 242	0.16 293	0.24 279	0.23 468	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.10 483	0.06 106	0.07 249

FENet	0.21 365	0.11 230	0.45 460	0.21 304	0.12 271	0.26 407	0.17 272	0.41 422	0.35 422	0.30 420	0.31 373	0.29 423	0.23 422	0.26 328	0.23 468	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.09 408

MyStereo8	0.22 402	0.15 455	0.63 571	0.21 304	0.17 523	0.31 496	0.16 219	0.36 364	0.32 382	0.28 359	0.36 437	0.25 364	0.18 355	0.25 309	0.28 515	0.08 302	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.10 440	0.12 529

ffm	0.22 402	0.12 292	0.42 425	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.35 345	0.44 532	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.27 348	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.11 505	0.10 483	0.08 279	0.08 335

StereoVision	0.22 402	0.18 519	0.37 349	0.27 594	0.17 523	0.23 340	0.22 482	0.38 383	0.31 371	0.20 267	0.51 582	0.22 317	0.16 293	0.28 363	0.18 342	0.11 503	0.12 598	0.13 566	0.13 591	0.10 440	0.07 249

raft_robust	0.22 402	0.17 504	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.23 340	0.22 482	0.49 511	0.48 577	0.32 460	0.32 383	0.26 386	0.23 422	0.53 518	0.15 254	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.10 483	0.08 279	0.06 149

Sa-1000	0.22 402	0.15 455	0.35 320	0.23 436	0.13 354	0.28 438	0.23 509	0.47 488	0.39 471	0.30 420	0.50 576	0.26 386	0.19 371	0.33 419	0.16 281	0.07 132	0.06 252	0.10 447	0.11 524	0.08 279	0.06 149

SA	0.22 402	0.16 484	0.36 340	0.23 436	0.13 354	0.24 363	0.23 509	0.45 468	0.40 489	0.27 346	0.44 535	0.23 339	0.23 422	0.33 419	0.17 313	0.07 132	0.06 252	0.10 447	0.11 524	0.08 279	0.06 149

dd	0.22 402	0.26 606	0.40 392	0.22 376	0.12 271	0.25 383	0.21 454	0.32 294	0.44 532	0.29 388	0.28 328	0.25 364	0.16 293	0.30 398	0.25 490	0.12 543	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.11 489	0.09 408

GwcNet-ADL	0.22 402	0.14 416	0.58 549	0.24 492	0.13 354	0.22 317	0.23 509	0.49 511	0.40 489	0.27 346	0.29 342	0.30 440	0.20 382	0.26 328	0.23 468	0.09 406	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.09 368	0.09 408

HHNet	0.22 402	0.12 292	0.52 520	0.18 110	0.18 545	0.20 251	0.20 423	0.34 321	0.31 371	0.32 460	0.59 620	0.20 291	0.21 391	0.24 279	0.31 543	0.08 302	0.05 39	0.09 366	0.07 244	0.08 279	0.11 505

KYRaft	0.22 402	0.10 150	0.30 255	0.23 436	0.12 271	0.23 340	0.23 509	0.35 345	0.24 265	0.35 510	0.54 600	0.34 476	0.26 472	0.29 382	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.10 483	0.08 279	0.31 681

IRAFT_RVC	0.22 402	0.12 292	0.39 384	0.26 566	0.11 194	0.18 173	0.24 531	0.40 408	0.37 446	0.31 438	0.30 358	0.29 423	0.24 440	0.55 527	0.22 447	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.07 249

GES	0.22 402	0.12 292	0.42 425	0.20 246	0.14 405	0.27 418	0.19 371	0.49 511	0.33 396	0.30 420	0.36 437	0.25 364	0.23 422	0.29 382	0.22 447	0.10 460	0.08 483	0.08 268	0.07 244	0.10 440	0.11 505

SFCPSM	0.22 402	0.10 150	0.51 513	0.21 304	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.55 589	0.39 471	0.29 388	0.32 383	0.23 339	0.21 391	0.27 348	0.19 376	0.09 406	0.07 393	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.08 335

DMCA	0.22 402	0.14 416	0.36 340	0.22 376	0.14 405	0.27 418	0.20 423	0.43 450	0.38 461	0.31 438	0.32 383	0.33 467	0.24 440	0.24 279	0.28 515	0.11 503	0.08 483	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.11 505

BEATNet_4x	0.22 402	0.18 519	0.47 476	0.22 376	0.10 134	0.28 438	0.14 115	0.46 479	0.32 382	0.31 438	0.34 416	0.31 449	0.25 462	0.31 405	0.29 527	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.06 159	0.10 440	0.08 335

MLCV	0.22 402	0.16 484	0.44 448	0.21 304	0.08 29	0.29 460	0.19 371	0.38 383	0.37 446	0.38 549	0.44 535	0.31 449	0.21 391	0.41 468	0.24 480	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 149

DN-CSS_ROB	0.22 402	0.25 595	0.47 476	0.24 492	0.14 405	0.25 383	0.12 40	0.40 408	0.33 396	0.29 388	0.42 511	0.22 317	0.20 382	0.33 419	0.19 376	0.07 132	0.06 252	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.07 249

Select-FE	0.23 419	0.14 416	0.78 612	0.22 376	0.18 545	0.22 317	0.13 80	0.43 450	0.26 292	0.28 359	0.33 406	0.39 521	0.29 523	0.27 348	0.19 376	0.08 302	0.07 393	0.08 268	0.13 591	0.08 279	0.12 529

G2L-ROB	0.23 419	0.15 455	0.41 415	0.19 169	0.12 271	0.27 418	0.21 454	0.47 488	0.33 396	0.34 493	0.31 373	0.41 543	0.22 408	0.49 496	0.26 504	0.09 406	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.10 467

DFGA-Net	0.23 419	0.24 590	0.49 492	0.22 376	0.15 466	0.25 383	0.17 272	0.39 395	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.21 305	0.17 325	0.59 555	0.28 515	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.08 335

PAM_32	0.23 419	0.10 150	0.63 571	0.21 304	0.14 405	0.33 520	0.19 371	0.36 364	0.23 248	0.29 388	0.28 328	0.56 628	0.28 508	0.27 348	0.18 342	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.09 437	0.07 193	0.09 408

PAM	0.23 419	0.10 150	0.63 571	0.22 376	0.15 466	0.34 534	0.21 454	0.37 375	0.22 222	0.31 438	0.27 320	0.55 624	0.26 472	0.26 328	0.17 313	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.09 437	0.07 193	0.09 408

rvit_0105_3	0.23 419	0.17 504	0.40 392	0.25 532	0.15 466	0.24 363	0.28 585	0.38 383	0.41 501	0.25 323	0.25 300	0.28 412	0.21 391	0.28 363	0.20 399	0.15 604	0.13 610	0.14 593	0.15 616	0.10 440	0.09 408

UGAM-zero	0.23 419	0.10 150	0.54 527	0.19 169	0.13 354	0.21 285	0.14 115	0.44 458	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.51 607	0.33 564	0.65 590	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.08 329	0.06 106	0.07 249

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 419	0.13 362	0.83 632	0.20 246	0.21 599	0.23 340	0.17 272	0.48 501	0.27 303	0.23 298	0.29 342	0.39 521	0.23 422	0.25 309	0.15 254	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.11 524	0.11 489	0.10 467

test_sample3	0.23 419	0.12 292	0.43 438	0.19 169	0.12 271	0.32 509	0.20 423	0.50 522	0.34 406	0.31 438	0.33 406	0.29 423	0.22 408	0.53 518	0.22 447	0.10 460	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.10 440	0.10 467

MyStereo05	0.23 419	0.12 292	0.57 544	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.48 501	0.52 607	0.31 438	0.23 274	0.25 364	0.22 408	0.30 398	0.21 426	0.07 132	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.08 335

MyStereo04	0.23 419	0.12 292	0.55 534	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.49 511	0.52 607	0.28 359	0.23 274	0.27 396	0.23 422	0.30 398	0.22 447	0.07 132	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.08 335

CoDeX	0.23 419	0.12 292	0.46 468	0.21 304	0.14 405	0.29 460	0.21 454	0.53 570	0.41 501	0.29 388	0.35 427	0.29 423	0.22 408	0.48 491	0.19 376	0.09 406	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.07 249

PCWNet_CMD	0.23 419	0.13 362	0.48 486	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.16 219	0.46 479	0.46 562	0.29 388	0.36 437	0.37 501	0.24 440	0.28 363	0.20 399	0.09 406	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.11 489	0.09 408

anonymousa	0.23 419	0.11 230	0.50 503	0.21 304	0.16 499	0.31 496	0.20 423	0.36 364	0.35 422	0.32 460	0.50 576	0.39 521	0.26 472	0.22 253	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.11 524	0.07 193	0.08 335

BUS	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.25 532	0.14 405	0.43 604	0.17 272	0.56 605	0.34 406	0.34 493	0.35 427	0.32 459	0.20 382	0.26 328	0.21 426	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.09 368	0.09 408

IER	0.23 419	0.12 292	0.39 384	0.20 246	0.14 405	0.31 496	0.19 371	0.42 436	0.36 435	0.33 473	0.40 486	0.32 459	0.33 564	0.29 382	0.22 447	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.09 368	0.08 335

test_5	0.23 419	0.19 535	0.38 368	0.26 566	0.18 545	0.25 383	0.29 592	0.40 408	0.37 446	0.29 388	0.40 486	0.25 364	0.22 408	0.34 426	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.10 467

BSDual-CNN	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.25 532	0.14 405	0.35 549	0.21 454	0.56 605	0.34 406	0.34 493	0.35 427	0.38 509	0.24 440	0.26 328	0.21 426	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.09 368	0.09 408

iRaft-Stereo_5w	0.23 419	0.18 519	0.44 448	0.22 376	0.13 354	0.19 208	0.19 371	0.37 375	0.32 382	0.28 359	0.37 446	0.34 476	0.23 422	0.65 590	0.27 510	0.06 49	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.09 368	0.08 335

psmg	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.21 304	0.14 405	0.35 549	0.23 509	0.51 539	0.34 406	0.35 510	0.38 461	0.38 509	0.24 440	0.26 328	0.21 426	0.10 460	0.08 483	0.10 447	0.10 483	0.09 368	0.08 335

UDGNet	0.23 419	0.31 638	0.38 368	0.24 492	0.14 405	0.24 363	0.18 323	0.32 294	0.43 517	0.29 388	0.28 328	0.24 354	0.19 371	0.29 382	0.20 399	0.15 604	0.07 393	0.21 651	0.11 524	0.14 566	0.10 467

OMP-Stereo	0.23 419	0.14 416	0.35 320	0.29 619	0.13 354	0.21 285	0.16 219	0.37 375	0.33 396	0.34 493	0.30 358	0.34 476	0.19 371	0.70 604	0.24 480	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.07 244	0.07 193	0.06 149

IIG-Stereo	0.23 419	0.13 362	0.35 320	0.29 619	0.12 271	0.23 340	0.14 115	0.38 383	0.31 371	0.34 493	0.37 446	0.33 467	0.21 391	0.70 604	0.26 504	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.07 244	0.07 193	0.06 149

ASMatch	0.23 419	0.11 230	0.51 513	0.24 492	0.14 405	0.19 208	0.17 272	0.31 282	0.28 322	0.28 359	0.68 647	0.27 396	0.26 472	0.50 500	0.22 447	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.06 106	0.11 505

PFNet	0.23 419	0.10 150	0.57 544	0.24 492	0.14 405	0.22 317	0.19 371	0.39 395	0.33 396	0.35 510	0.32 383	0.27 396	0.19 371	0.64 583	0.22 447	0.09 406	0.05 39	0.09 366	0.07 244	0.08 279	0.07 249

ICVP	0.23 419	0.13 362	0.44 448	0.26 566	0.14 405	0.29 460	0.25 548	0.45 468	0.33 396	0.29 388	0.43 524	0.35 490	0.25 462	0.26 328	0.23 468	0.12 543	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.10 467
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 419	0.18 519	0.63 571	0.27 594	0.18 545	0.41 588	0.23 509	0.43 450	0.35 422	0.23 298	0.27 320	0.20 291	0.18 355	0.27 348	0.18 342	0.12 543	0.11 578	0.10 447	0.10 483	0.11 489	0.12 529

CFNet_pseudo	0.23 419	0.13 362	0.47 476	0.19 169	0.13 354	0.26 407	0.16 219	0.44 458	0.44 532	0.29 388	0.37 446	0.38 509	0.23 422	0.29 382	0.21 426	0.09 406	0.06 252	0.11 505	0.08 329	0.11 489	0.09 408

ACVNet	0.23 419	0.13 362	0.35 320	0.18 110	0.15 466	0.27 418	0.23 509	0.39 395	0.44 532	0.28 359	0.41 494	0.38 509	0.26 472	0.27 348	0.32 548	0.08 302	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.10 440	0.07 249

MSMDNet	0.23 419	0.13 362	0.48 486	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.16 219	0.46 479	0.46 562	0.29 388	0.36 437	0.37 501	0.24 440	0.28 363	0.20 399	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.11 489	0.09 408

ccs_rob	0.23 419	0.13 362	0.47 476	0.20 246	0.13 354	0.26 407	0.17 272	0.44 458	0.44 532	0.29 388	0.37 446	0.38 509	0.23 422	0.29 382	0.21 426	0.09 406	0.06 252	0.11 505	0.08 329	0.11 489	0.09 408

G2L-Stereo_test	0.24 450	0.16 484	0.38 368	0.19 169	0.13 354	0.27 418	0.24 531	0.49 511	0.38 461	0.37 534	0.37 446	0.40 536	0.24 440	0.52 511	0.28 515	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.06 159	0.09 368	0.08 335

DCVSM-stereo	0.24 450	0.13 362	0.52 520	0.20 246	0.14 405	0.26 407	0.13 80	0.34 321	0.34 406	0.41 583	0.33 406	0.47 582	0.29 523	0.30 398	0.22 447	0.10 460	0.10 553	0.11 505	0.10 483	0.12 530	0.15 585

rvit_stereo_0075_2	0.24 450	0.17 504	0.50 503	0.26 566	0.22 615	0.22 317	0.15 169	0.40 408	0.35 422	0.27 346	0.37 446	0.29 423	0.20 382	0.28 363	0.19 376	0.17 632	0.12 598	0.19 644	0.12 563	0.13 548	0.13 549

test_sample5	0.24 450	0.13 362	0.42 425	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.21 454	0.50 522	0.34 406	0.32 460	0.41 494	0.29 423	0.23 422	0.55 527	0.21 426	0.10 460	0.07 393	0.10 447	0.09 437	0.11 489	0.10 467

test_sample4	0.24 450	0.13 362	0.43 438	0.20 246	0.12 271	0.32 509	0.21 454	0.51 539	0.34 406	0.31 438	0.37 446	0.28 412	0.23 422	0.53 518	0.21 426	0.10 460	0.07 393	0.10 447	0.09 437	0.11 489	0.10 467

tta	0.24 450	0.12 292	0.40 392	0.19 169	0.10 134	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.28 515	0.10 460	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.08 279	0.07 249

qqq1	0.24 450	0.12 292	0.40 392	0.19 169	0.10 134	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.16 281	0.10 460	0.07 393	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.07 249

fff1	0.24 450	0.12 292	0.40 392	0.19 169	0.10 134	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.16 281	0.10 460	0.07 393	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.07 249

DualNet	0.24 450	0.13 362	0.42 425	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.21 454	0.50 522	0.34 406	0.33 473	0.43 524	0.29 423	0.23 422	0.55 527	0.21 426	0.10 460	0.07 393	0.10 447	0.09 437	0.11 489	0.10 467

GMStereo_Zeroshot	0.24 450	0.21 563	0.45 460	0.26 566	0.13 354	0.28 438	0.15 169	0.39 395	0.35 422	0.37 534	0.43 524	0.40 536	0.17 325	0.34 426	0.20 399	0.12 543	0.07 393	0.13 566	0.07 244	0.16 588	0.09 408

CFNet_ucs	0.24 450	0.13 362	0.50 503	0.20 246	0.15 466	0.28 438	0.17 272	0.49 511	0.45 544	0.32 460	0.42 511	0.39 521	0.22 408	0.31 405	0.21 426	0.11 503	0.08 483	0.12 544	0.09 437	0.12 530	0.11 505

gwcnet-sp	0.24 450	0.13 362	0.63 571	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 406	0.08 483	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.09 408

scenet	0.24 450	0.13 362	0.63 571	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 406	0.08 483	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.09 408

ToySt	0.24 450	0.16 484	0.48 486	0.21 304	0.13 354	0.29 460	0.29 592	0.39 395	0.39 471	0.27 346	0.35 427	0.39 521	0.31 554	0.31 405	0.29 527	0.08 302	0.09 520	0.10 447	0.11 524	0.11 489	0.10 467

ssnet	0.24 450	0.13 362	0.63 571	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 406	0.08 483	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.09 408

STrans-v2	0.24 450	0.13 362	0.54 527	0.21 304	0.12 271	0.23 340	0.21 454	0.47 488	0.28 322	0.31 438	0.42 511	0.36 495	0.35 578	0.62 574	0.23 468	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.06 106	0.06 149

TransformOpticalFlow	0.24 450	0.13 362	0.56 541	0.23 436	0.11 194	0.21 285	0.19 371	0.40 408	0.32 382	0.30 420	0.43 524	0.36 495	0.31 554	0.61 566	0.20 399	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.06 106	0.07 249

DRaft	0.24 450	0.10 150	0.34 309	0.18 110	0.12 271	0.28 438	0.23 509	0.33 309	0.39 471	0.38 549	0.61 632	0.21 305	0.41 610	0.48 491	0.42 601	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.08 335

HCRNet	0.24 450	0.25 595	0.33 297	0.34 651	0.16 499	0.27 418	0.18 323	0.43 450	0.35 422	0.30 420	0.35 427	0.32 459	0.22 408	0.44 478	0.20 399	0.13 564	0.08 483	0.13 566	0.11 524	0.10 440	0.09 408

ARAFT	0.24 450	0.21 563	0.78 612	0.22 376	0.12 271	0.29 460	0.24 531	0.43 450	0.32 382	0.33 473	0.28 328	0.28 412	0.19 371	0.49 496	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.12 544	0.11 524	0.09 368	0.06 149

cf-r	0.24 450	0.15 455	0.44 448	0.21 304	0.14 405	0.27 418	0.22 482	0.42 436	0.40 489	0.30 420	0.42 511	0.42 552	0.26 472	0.43 474	0.25 490	0.11 503	0.06 252	0.08 268	0.10 483	0.08 279	0.08 335

GANet-RSSM	0.24 450	0.14 416	0.36 340	0.21 304	0.14 405	0.27 418	0.21 454	0.45 468	0.33 396	0.29 388	0.39 475	0.39 521	0.28 508	0.58 549	0.23 468	0.11 503	0.07 393	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.09 408

PSMNet-RSSM	0.24 450	0.15 455	0.36 340	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.20 423	0.48 501	0.37 446	0.30 420	0.44 535	0.38 509	0.26 472	0.52 511	0.22 447	0.12 543	0.07 393	0.11 505	0.13 591	0.10 440	0.09 408

CFNet-ft	0.24 450	0.15 455	0.35 320	0.18 110	0.15 466	0.30 480	0.21 454	0.39 395	0.36 435	0.28 359	0.40 486	0.43 556	0.25 462	0.47 488	0.24 480	0.12 543	0.07 393	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.09 408

CFNet_RVC	0.24 450	0.15 455	0.35 320	0.18 110	0.15 466	0.30 480	0.21 454	0.39 395	0.36 435	0.28 359	0.40 486	0.43 556	0.25 462	0.47 488	0.24 480	0.12 543	0.07 393	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.09 408

UCFNet_RVC	0.24 450	0.16 484	0.34 309	0.18 110	0.15 466	0.33 520	0.16 219	0.46 479	0.35 422	0.29 388	0.35 427	0.39 521	0.25 462	0.34 426	0.22 447	0.13 564	0.08 483	0.13 566	0.14 606	0.13 548	0.12 529

AdaStereo	0.24 450	0.16 484	0.37 349	0.24 492	0.12 271	0.32 509	0.17 272	0.54 579	0.42 509	0.33 473	0.38 461	0.35 490	0.21 391	0.30 398	0.22 447	0.14 589	0.06 252	0.13 566	0.08 329	0.11 489	0.08 335
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	0.24 450	0.18 519	0.61 560	0.25 532	0.11 194	0.29 460	0.21 454	0.42 436	0.43 517	0.33 473	0.43 524	0.27 396	0.22 408	0.34 426	0.26 504	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.07 249

RT-IGEV	0.25 478	0.10 150	0.48 486	0.22 376	0.14 405	0.31 496	0.28 585	0.53 570	0.39 471	0.36 526	0.41 494	0.44 567	0.30 537	0.28 363	0.27 510	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.09 437	0.09 368	0.10 467

G2L-Stereo	0.25 478	0.16 484	0.47 476	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.18 323	0.46 479	0.35 422	0.33 473	0.37 446	0.40 536	0.22 408	0.60 559	0.30 535	0.10 460	0.09 520	0.10 447	0.08 329	0.09 368	0.09 408

DDVS	0.25 478	0.15 455	0.39 384	0.24 492	0.17 523	0.34 534	0.21 454	0.41 422	0.30 357	0.33 473	0.41 494	0.48 589	0.21 391	0.52 511	0.27 510	0.11 503	0.09 520	0.11 505	0.09 437	0.13 548	0.14 573

ITSA-stereo	0.25 478	0.15 455	0.33 297	0.23 436	0.11 194	0.27 418	0.18 323	0.56 605	0.59 633	0.31 438	0.32 383	0.33 467	0.28 508	0.49 496	0.30 535	0.11 503	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.13 549

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 478	0.14 416	0.95 656	0.21 304	0.27 650	0.20 251	0.19 371	0.48 501	0.25 280	0.26 336	0.55 604	0.34 476	0.18 355	0.25 309	0.17 313	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.12 563	0.12 530	0.12 529

test_sample7	0.25 478	0.15 455	0.35 320	0.20 246	0.14 405	0.28 438	0.21 454	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.39 458	0.23 468	0.14 589	0.09 520	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

test_sample6	0.25 478	0.13 362	0.41 415	0.21 304	0.11 194	0.30 480	0.22 482	0.51 539	0.35 422	0.33 473	0.43 524	0.30 440	0.24 440	0.57 542	0.22 447	0.10 460	0.07 393	0.10 447	0.10 483	0.11 489	0.10 467

SMFormer	0.25 478	0.12 292	0.40 392	0.19 169	0.10 134	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.28 515	0.10 460	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.09 368	0.09 408

NINENet	0.25 478	0.15 455	0.37 349	0.23 436	0.16 499	0.43 604	0.17 272	0.60 639	0.46 562	0.32 460	0.37 446	0.32 459	0.20 382	0.42 472	0.21 426	0.10 460	0.10 553	0.12 544	0.08 329	0.11 489	0.10 467

hknet	0.25 478	0.14 416	0.40 392	0.25 532	0.15 466	0.35 549	0.21 454	0.56 605	0.37 446	0.34 493	0.35 427	0.43 556	0.27 491	0.37 447	0.21 426	0.09 406	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.09 368	0.09 408

PSMNet-ADL	0.25 478	0.15 455	0.32 279	0.26 566	0.14 405	0.31 496	0.22 482	0.44 458	0.36 435	0.27 346	0.33 406	0.41 543	0.28 508	0.61 566	0.29 527	0.11 503	0.09 520	0.09 366	0.11 524	0.10 440	0.10 467

PSM-AAD	0.25 478	0.10 150	0.30 255	0.24 492	0.12 271	0.26 407	0.38 649	0.34 321	0.28 322	0.35 510	0.39 475	0.28 412	0.79 685	0.30 398	0.16 281	0.07 132	0.06 252	0.12 544	0.11 524	0.08 279	0.21 649

GrayStereo	0.25 478	0.09 91	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.23 340	0.47 676	0.34 321	0.30 357	0.39 564	0.47 564	0.30 440	0.79 685	0.29 382	0.16 281	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.09 437	0.07 193	0.13 549

RAFT-RH_RVC	0.25 478	0.11 230	0.45 460	0.21 304	0.12 271	0.25 383	0.14 115	0.27 209	0.27 303	0.38 549	1.15 689	0.23 339	0.17 325	0.57 542	0.24 480	0.07 132	0.05 39	0.10 447	0.07 244	0.06 106	0.07 249

UPFNet	0.25 478	0.12 292	0.38 368	0.24 492	0.19 572	0.37 561	0.28 585	0.48 501	0.38 461	0.34 493	0.37 446	0.37 501	0.28 508	0.39 458	0.33 555	0.10 460	0.09 520	0.10 447	0.10 483	0.10 440	0.08 335

acv_ft	0.25 478	0.13 362	0.40 392	0.23 436	0.19 572	0.34 534	0.21 454	0.45 468	0.44 532	0.38 549	0.41 494	0.38 509	0.27 491	0.27 348	0.35 564	0.08 302	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.11 489	0.07 249

CCAANet	0.25 478	0.13 362	0.51 513	0.22 376	0.15 466	0.29 460	0.17 272	0.49 511	0.37 446	0.26 336	0.49 572	0.32 459	0.24 440	0.62 574	0.23 468	0.07 132	0.06 252	0.10 447	0.10 483	0.08 279	0.10 467

iResNet_ROB	0.25 478	0.19 535	0.40 392	0.20 246	0.12 271	0.30 480	0.16 219	0.55 589	0.53 612	0.38 549	0.43 524	0.37 501	0.26 472	0.38 453	0.22 447	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.09 368	0.09 408

PStereo	0.26 496	0.37 657	0.34 309	0.21 304	0.13 354	0.25 383	0.25 548	0.33 309	0.47 567	0.26 336	0.17 188	0.29 423	0.34 573	0.35 435	0.37 571	0.23 657	0.15 635	0.17 627	0.13 591	0.23 649	0.21 649

coex_refinement	0.26 496	0.16 484	0.36 340	0.23 436	0.15 466	0.31 496	0.20 423	0.49 511	0.42 509	0.35 510	0.42 511	0.45 572	0.27 491	0.55 527	0.33 555	0.10 460	0.06 252	0.07 166	0.07 244	0.10 440	0.10 467

UGAM	0.26 496	0.14 416	0.45 460	0.25 532	0.12 271	0.23 340	0.25 548	0.32 294	0.41 501	0.31 438	0.42 511	0.41 543	0.22 408	0.92 666	0.22 447	0.08 302	0.06 252	0.14 593	0.12 563	0.10 440	0.07 249

SepStereo	0.26 496	0.12 292	0.42 425	0.24 492	0.18 545	0.29 460	0.24 531	0.45 468	0.45 544	0.41 583	0.44 535	0.34 476	0.29 523	0.64 583	0.21 426	0.09 406	0.07 393	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.09 408

AACVNet	0.26 496	0.16 484	0.37 349	0.22 376	0.14 405	0.29 460	0.19 371	0.41 422	0.31 371	0.38 549	0.42 511	0.43 556	0.28 508	0.73 615	0.25 490	0.11 503	0.08 483	0.11 505	0.09 437	0.13 548	0.11 505

DEmStereo	0.26 496	0.09 91	0.47 476	0.19 169	0.12 271	0.30 480	0.25 548	0.28 233	0.36 435	0.36 526	0.58 617	0.25 364	0.48 643	0.53 518	0.44 607	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.06 106	0.07 249

LMCR-Stereo	0.26 496	0.18 519	0.49 492	0.28 616	0.14 405	0.36 554	0.23 509	0.54 579	0.34 406	0.39 564	0.40 486	0.29 423	0.29 523	0.37 447	0.27 510	0.11 503	0.07 393	0.09 366	0.07 244	0.13 548	0.09 408

GwcNet-RSSM	0.26 496	0.17 504	0.46 468	0.21 304	0.13 354	0.28 438	0.23 509	0.44 458	0.42 509	0.31 438	0.45 547	0.40 536	0.26 472	0.55 527	0.28 515	0.11 503	0.07 393	0.09 366	0.10 483	0.09 368	0.08 335

DeepPruner_ROB	0.26 496	0.19 535	0.44 448	0.21 304	0.16 499	0.30 480	0.21 454	0.52 558	0.32 382	0.35 510	0.38 461	0.39 521	0.26 472	0.42 472	0.24 480	0.15 604	0.11 578	0.11 505	0.11 524	0.14 566	0.13 549

FSD	0.27 505	0.28 616	0.32 279	0.27 594	0.24 636	0.27 418	0.27 569	0.31 282	0.29 341	0.26 336	0.27 320	0.28 412	0.27 491	0.28 363	0.26 504	0.23 657	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.25 655	0.24 667

ISRNet	0.27 505	0.13 362	0.45 460	0.26 566	0.19 572	0.24 363	0.14 115	0.45 468	0.43 517	0.39 564	0.48 570	0.42 552	0.27 491	0.32 412	0.29 527	0.20 652	0.12 598	0.17 627	0.16 628	0.16 588	0.20 640

rvit_105_1	0.27 505	0.19 535	0.46 468	0.27 594	0.19 572	0.30 480	0.35 634	0.44 458	0.51 598	0.31 438	0.31 373	0.31 449	0.26 472	0.35 435	0.25 490	0.15 604	0.14 620	0.15 609	0.17 638	0.11 489	0.10 467

DispNO	0.27 505	0.18 519	0.62 568	0.23 436	0.17 523	0.25 383	0.22 482	0.45 468	0.41 501	0.32 460	0.39 475	0.38 509	0.27 491	0.77 635	0.27 510	0.09 406	0.07 393	0.10 447	0.10 483	0.08 279	0.08 335

CBFPSM	0.27 505	0.16 484	0.67 587	0.20 246	0.14 405	0.38 569	0.25 548	0.40 408	0.36 435	0.33 473	0.36 437	0.56 628	0.38 595	0.32 412	0.38 574	0.08 302	0.08 483	0.07 166	0.08 329	0.09 368	0.11 505

CSP-Net	0.27 505	0.15 455	0.30 255	0.21 304	0.14 405	0.44 606	0.24 531	0.50 522	0.40 489	0.41 583	0.43 524	0.42 552	0.26 472	0.66 594	0.28 515	0.12 543	0.08 483	0.08 268	0.08 329	0.10 440	0.09 408

DAS	0.27 505	0.12 292	0.42 425	0.24 492	0.18 545	0.29 460	0.24 531	0.45 468	0.45 544	0.41 583	0.44 535	0.34 476	0.29 523	0.75 624	0.21 426	0.09 406	0.07 393	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.09 408

AASNet	0.27 505	0.19 535	0.49 492	0.26 566	0.17 523	0.34 534	0.20 423	0.62 652	0.48 577	0.35 510	0.40 486	0.32 459	0.25 462	0.28 363	0.34 560	0.11 503	0.09 520	0.10 447	0.08 329	0.13 548	0.11 505

GEStereo_RVC	0.27 505	0.20 548	0.44 448	0.27 594	0.16 499	0.33 520	0.25 548	0.56 605	0.54 617	0.34 493	0.38 461	0.34 476	0.25 462	0.51 505	0.28 515	0.12 543	0.08 483	0.09 366	0.08 329	0.11 489	0.11 505

RAFT + AFF	0.27 505	0.23 586	0.50 503	0.25 532	0.17 523	0.30 480	0.33 628	0.52 558	0.40 489	0.28 359	0.30 358	0.30 440	0.31 554	0.62 574	0.24 480	0.09 406	0.10 553	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.11 505

MMNet	0.27 505	0.14 416	0.49 492	0.24 492	0.17 523	0.47 620	0.22 482	0.45 468	0.51 598	0.39 564	0.41 494	0.36 495	0.33 564	0.39 458	0.34 560	0.08 302	0.07 393	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.08 335

delet	0.27 505	0.14 416	0.40 392	0.23 436	0.19 572	0.41 588	0.29 592	0.49 511	0.48 577	0.33 473	0.41 494	0.37 501	0.30 537	0.48 491	0.34 560	0.09 406	0.09 520	0.11 505	0.12 563	0.08 279	0.08 335

ac_64	0.27 505	0.13 362	0.41 415	0.24 492	0.17 523	0.36 554	0.22 482	0.46 479	0.33 396	0.35 510	0.36 437	0.52 613	0.30 537	0.62 574	0.32 548	0.11 503	0.09 520	0.10 447	0.10 483	0.09 368	0.08 335

HGLStereo	0.27 505	0.14 416	0.46 468	0.24 492	0.21 599	0.33 520	0.23 509	0.50 522	0.42 509	0.35 510	0.48 570	0.41 543	0.33 564	0.45 481	0.33 555	0.11 503	0.10 553	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.12 529

DSFCA	0.27 505	0.13 362	0.36 340	0.20 246	0.17 523	0.38 569	0.31 608	0.47 488	0.43 517	0.43 599	0.37 446	0.39 521	0.29 523	0.52 511	0.32 548	0.12 543	0.10 553	0.10 447	0.11 524	0.11 489	0.10 467

DMCA-RVC	0.27 505	0.21 563	0.61 560	0.28 616	0.17 523	0.29 460	0.21 454	0.42 436	0.35 422	0.40 574	0.37 446	0.39 521	0.36 582	0.43 474	0.30 535	0.13 564	0.10 553	0.15 609	0.11 524	0.13 548	0.10 467

HSM-Net_RVC	0.27 505	0.11 230	0.42 425	0.19 169	0.11 194	0.34 534	0.20 423	0.62 652	0.43 517	0.40 574	0.43 524	0.50 603	0.26 472	0.76 629	0.22 447	0.08 302	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.08 279	0.08 335
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 505	0.20 548	0.44 448	0.22 376	0.14 405	0.33 520	0.14 115	0.51 539	0.45 544	0.30 420	0.40 486	0.38 509	0.27 491	0.76 629	0.25 490	0.09 406	0.07 393	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.08 335

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 505	0.21 563	0.59 555	0.25 532	0.18 545	0.29 460	0.22 482	0.50 522	0.40 489	0.38 549	0.41 494	0.43 556	0.27 491	0.43 474	0.29 527	0.11 503	0.08 483	0.10 447	0.10 483	0.10 440	0.11 505
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	0.27 505	0.26 606	0.72 604	0.23 436	0.13 354	0.29 460	0.18 323	0.52 558	0.49 586	0.37 534	0.45 547	0.39 521	0.25 462	0.34 426	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.05 73	0.12 530	0.09 408

StereoDRNet-Refined	0.27 505	0.17 504	0.35 320	0.25 532	0.14 405	0.37 561	0.21 454	0.47 488	0.41 501	0.44 606	0.51 582	0.41 543	0.28 508	0.45 481	0.37 571	0.09 406	0.06 252	0.11 505	0.11 524	0.10 440	0.10 467
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 526	0.19 535	0.50 503	0.18 110	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.39 458	0.23 468	0.23 657	0.09 520	0.28 671	0.24 666	0.18 619	0.16 594

ssnet_v2	0.28 526	0.16 484	0.44 448	0.22 376	0.15 466	0.40 584	0.30 603	0.57 615	0.46 562	0.38 549	0.36 437	0.47 582	0.29 523	0.38 453	0.39 582	0.13 564	0.11 578	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.11 505

CRFU-Net	0.28 526	0.14 416	0.45 460	0.25 532	0.15 466	0.45 612	0.23 509	0.50 522	0.30 357	0.43 599	0.41 494	0.48 589	0.46 634	0.43 474	0.29 527	0.11 503	0.10 553	0.09 366	0.08 329	0.10 440	0.10 467

dad	0.28 526	0.31 638	0.44 448	0.21 304	0.14 405	0.30 480	0.20 423	0.33 309	0.49 586	0.44 606	0.44 535	0.45 572	0.21 391	0.41 468	0.26 504	0.20 652	0.11 578	0.20 648	0.11 524	0.14 566	0.10 467

FTStereo	0.28 526	0.10 150	0.43 438	0.23 436	0.13 354	0.21 285	0.53 686	0.34 321	0.26 292	0.38 549	0.95 678	0.30 440	0.56 656	0.32 412	0.18 342	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.07 193	0.19 628

ADLNet	0.28 526	0.15 455	0.42 425	0.23 436	0.19 572	0.34 534	0.23 509	0.53 570	0.43 517	0.42 593	0.41 494	0.44 567	0.27 491	0.55 527	0.35 564	0.11 503	0.08 483	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.12 529

UNet	0.28 526	0.14 416	0.69 593	0.23 436	0.20 591	0.44 606	0.22 482	0.50 522	0.40 489	0.34 493	0.39 475	0.43 556	0.33 564	0.40 466	0.31 543	0.09 406	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

STTStereo	0.28 526	0.20 548	0.61 560	0.25 532	0.17 523	0.29 460	0.24 531	0.47 488	0.39 471	0.39 564	0.41 494	0.44 567	0.28 508	0.40 466	0.28 515	0.13 564	0.12 598	0.13 566	0.16 628	0.12 530	0.11 505

RASNet	0.28 526	0.14 416	0.44 448	0.22 376	0.18 545	0.32 509	0.19 371	0.48 501	0.38 461	0.29 388	0.43 524	0.47 582	0.37 591	0.79 639	0.36 570	0.09 406	0.07 393	0.07 166	0.09 437	0.07 193	0.07 249

HSM	0.28 526	0.16 484	0.35 320	0.20 246	0.15 466	0.33 520	0.19 371	0.53 570	0.37 446	0.36 526	0.38 461	0.67 663	0.31 554	0.89 661	0.23 468	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.08 335

DLCB_ROB	0.28 526	0.16 484	0.34 309	0.27 594	0.16 499	0.38 569	0.25 548	0.48 501	0.43 517	0.46 614	0.46 557	0.51 607	0.33 564	0.53 518	0.33 555	0.10 460	0.10 553	0.11 505	0.11 524	0.10 440	0.09 408

ACV-stereo	0.29 537	0.18 519	0.79 619	0.23 436	0.16 499	0.47 620	0.19 371	0.36 364	0.34 406	0.29 388	0.33 406	0.67 663	0.42 619	0.54 525	0.30 535	0.10 460	0.09 520	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.11 505

ff1	0.29 537	0.12 292	0.42 425	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.35 345	0.44 532	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 686	0.08 302	0.05 39	0.11 505	0.10 483	0.08 279	0.08 335

LL-Strereo	0.29 537	0.25 595	0.58 549	0.25 532	0.21 599	0.23 340	0.24 531	0.55 589	0.42 509	0.34 493	0.32 383	0.41 543	0.40 606	0.94 670	0.23 468	0.08 302	0.07 393	0.11 505	0.09 437	0.09 368	0.09 408

THIR-Stereo	0.29 537	0.12 292	0.41 415	0.19 169	0.11 194	0.28 438	0.72 700	0.32 294	0.35 422	0.37 534	0.65 641	0.34 476	0.50 646	0.57 542	0.45 610	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.09 437	0.07 193	0.07 249

psm_up	0.29 537	0.16 484	0.41 415	0.26 566	0.17 523	0.32 509	0.26 562	0.55 589	0.43 517	0.36 526	0.40 486	0.45 572	0.37 591	0.58 549	0.30 535	0.11 503	0.12 598	0.13 566	0.12 563	0.10 440	0.10 467

hitnet-ft	0.29 537	0.17 504	0.40 392	0.19 169	0.14 405	0.39 578	0.23 509	0.44 458	0.41 501	0.36 526	0.46 557	0.53 618	0.34 573	0.76 629	0.32 548	0.14 589	0.10 553	0.13 566	0.10 483	0.15 580	0.13 549

FADNet-RVC-Resample	0.29 537	0.25 595	0.93 653	0.26 566	0.16 499	0.32 509	0.21 454	0.47 488	0.39 471	0.35 510	0.38 461	0.33 467	0.27 491	0.53 518	0.24 480	0.10 460	0.10 553	0.14 593	0.13 591	0.13 548	0.16 594

iinet-f	0.30 544	0.18 519	1.03 667	0.20 246	0.15 466	0.44 606	0.22 482	0.45 468	0.37 446	0.35 510	0.44 535	0.41 543	0.34 573	0.34 426	0.40 590	0.10 460	0.09 520	0.08 268	0.08 329	0.13 548	0.11 505

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 544	0.20 548	0.70 599	0.21 304	0.17 523	0.46 614	0.27 569	0.50 522	0.49 586	0.42 593	0.55 604	0.43 556	0.30 537	0.46 484	0.38 574	0.09 406	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.11 489	0.10 467

SACVNet	0.30 544	0.20 548	0.41 415	0.25 532	0.18 545	0.34 534	0.25 548	0.52 558	0.40 489	0.41 583	0.44 535	0.46 580	0.32 561	0.71 607	0.25 490	0.13 564	0.10 553	0.12 544	0.12 563	0.16 588	0.17 607

ADLNet2	0.30 544	0.17 504	0.72 604	0.23 436	0.17 523	0.36 554	0.24 531	0.52 558	0.51 598	0.32 460	0.38 461	0.45 572	0.30 537	0.69 601	0.35 564	0.10 460	0.08 483	0.09 366	0.09 437	0.12 530	0.10 467

FADNet_RVC	0.30 544	0.28 616	0.83 632	0.23 436	0.15 466	0.30 480	0.17 272	0.49 511	0.37 446	0.30 420	0.38 461	0.30 440	0.27 491	0.52 511	0.31 543	0.14 589	0.14 620	0.14 593	0.16 628	0.21 639	0.23 662

TDLM	0.30 544	0.21 563	0.38 368	0.28 616	0.15 466	0.33 520	0.32 617	0.52 558	0.47 567	0.38 549	0.43 524	0.39 521	0.29 523	0.91 665	0.28 515	0.14 589	0.08 483	0.13 566	0.11 524	0.12 530	0.10 467

CVANet_RVC	0.30 544	0.19 535	0.41 415	0.26 566	0.16 499	0.33 520	0.26 562	0.52 558	0.47 567	0.40 574	0.46 557	0.43 556	0.31 554	0.89 661	0.26 504	0.14 589	0.09 520	0.14 593	0.13 591	0.14 566	0.10 467

mmx	0.31 551	0.12 292	0.42 425	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.55 589	0.45 544	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 686	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.10 467

xxx	0.31 551	0.12 292	0.42 425	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.55 589	0.45 544	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 686	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.10 467

fast-acv-ft	0.31 551	0.20 548	0.81 625	0.24 492	0.18 545	0.46 614	0.27 569	0.41 422	0.49 586	0.39 564	0.55 604	0.49 595	0.35 578	0.37 447	0.38 574	0.11 503	0.11 578	0.11 505	0.12 563	0.12 530	0.09 408

CrosDoStereo	0.31 551	0.10 150	0.49 492	0.18 110	0.12 271	0.22 317	1.11 723	0.34 321	0.37 446	0.38 549	0.61 632	0.28 412	0.46 634	0.61 566	0.57 634	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.07 249

DeepStereo_LL	0.31 551	0.10 150	0.49 492	0.18 110	0.12 271	0.22 317	1.11 723	0.34 321	0.37 446	0.38 549	0.61 632	0.28 412	0.46 634	0.61 566	0.57 634	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.07 249

FADNet-RVC	0.31 551	0.35 649	0.78 612	0.25 532	0.20 591	0.33 520	0.20 423	0.49 511	0.40 489	0.34 493	0.39 475	0.41 543	0.29 523	0.63 581	0.31 543	0.13 564	0.14 620	0.14 593	0.15 616	0.19 627	0.19 628

AANet_RVC	0.31 551	0.22 577	0.50 503	0.23 436	0.14 405	0.30 480	0.24 531	0.47 488	0.54 617	0.38 549	0.60 625	0.43 556	0.29 523	0.87 656	0.40 590	0.11 503	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.09 368	0.09 408

NVstereo2D	0.31 551	0.16 484	0.54 527	0.24 492	0.22 615	0.42 595	0.28 585	0.58 624	0.56 626	0.28 359	0.38 461	0.40 536	0.30 537	0.71 607	0.28 515	0.13 564	0.08 483	0.13 566	0.10 483	0.19 627	0.16 594

NOSS_ROB	0.31 551	0.20 548	0.35 320	0.24 492	0.16 499	0.32 509	0.19 371	0.52 558	0.48 577	0.33 473	0.36 437	0.42 552	0.28 508	0.93 668	0.24 480	0.19 649	0.20 666	0.24 660	0.22 662	0.17 605	0.17 607

z-ln-s-r	0.32 560	0.21 563	0.82 629	0.23 436	0.14 405	0.30 480	0.26 562	0.43 450	0.50 594	0.32 460	0.60 625	0.39 521	0.29 523	0.73 615	0.66 655	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.10 440	0.08 335

YMNet	0.32 560	0.22 577	0.58 549	0.27 594	0.23 628	0.48 626	0.27 569	0.51 539	0.45 544	0.48 626	0.56 611	0.51 607	0.30 537	0.39 458	0.40 590	0.13 564	0.16 643	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

YMNet_1	0.32 560	0.22 577	0.58 549	0.27 594	0.23 628	0.48 626	0.27 569	0.51 539	0.45 544	0.48 626	0.56 611	0.51 607	0.30 537	0.39 458	0.40 590	0.13 564	0.16 643	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

1111x	0.32 560	0.11 230	0.40 392	0.22 376	0.11 194	0.32 509	0.26 562	0.59 630	0.43 517	0.31 438	0.41 494	0.39 521	0.28 508	0.76 629	1.37 704	0.09 406	0.08 483	0.09 366	0.10 483	0.09 368	0.08 335

pcwnet_v2	0.32 560	0.15 455	1.26 687	0.23 436	0.18 545	0.32 509	0.18 323	0.59 630	0.60 637	0.36 526	0.45 547	0.35 490	0.29 523	0.36 444	0.25 490	0.14 589	0.11 578	0.12 544	0.11 524	0.14 566	0.15 585

FADNet	0.32 560	0.36 652	0.74 609	0.23 436	0.22 615	0.37 561	0.19 371	0.53 570	0.48 577	0.32 460	0.36 437	0.43 556	0.32 561	0.64 583	0.25 490	0.16 620	0.16 643	0.14 593	0.16 628	0.24 653	0.19 628

PS-NSSS	0.32 560	0.30 631	0.46 468	0.23 436	0.17 523	0.33 520	0.24 531	0.57 615	0.41 501	0.37 534	0.52 590	0.35 490	0.30 537	0.80 643	0.30 535	0.17 632	0.14 620	0.21 651	0.15 616	0.15 580	0.13 549

StereoDRNet	0.32 560	0.22 577	0.61 560	0.27 594	0.21 599	0.42 595	0.30 603	0.61 643	0.48 577	0.46 614	0.39 475	0.48 589	0.30 537	0.57 542	0.40 590	0.11 503	0.09 520	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.10 467

DISCO	0.32 560	0.13 362	0.51 513	0.25 532	0.16 499	0.48 626	0.25 548	0.50 522	0.57 629	0.37 534	0.45 547	0.62 647	0.36 582	0.64 583	0.49 621	0.09 406	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.12 530	0.11 505

Selective-IGEV-i16pc	0.33 569	0.10 150	1.71 705	0.21 304	0.14 405	0.74 674	0.31 608	0.42 436	0.41 501	0.21 281	0.32 383	0.26 386	0.14 248	0.71 607	0.19 376	0.14 589	0.10 553	0.08 268	0.09 437	0.11 489	0.11 505

TCMNet	0.33 569	0.23 586	0.72 604	0.29 619	0.30 664	0.40 584	0.28 585	0.50 522	0.47 567	0.37 534	0.45 547	0.40 536	0.29 523	0.60 559	0.39 582	0.14 589	0.13 610	0.15 609	0.14 606	0.17 605	0.15 585

HBP-ISP	0.33 569	0.30 631	0.72 604	0.22 376	0.16 499	0.32 509	0.22 482	0.54 579	0.44 532	0.41 583	0.49 572	0.33 467	0.38 595	0.73 615	0.25 490	0.18 643	0.19 661	0.24 660	0.20 651	0.16 588	0.13 549

AAGNet	0.33 569	0.11 230	0.37 349	0.25 532	0.16 499	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.35 510	0.35 427	0.27 396	0.30 537	0.44 478	2.66 725	0.08 302	0.05 39	0.10 447	0.07 244	0.08 279	0.06 149

DRN-Test	0.33 569	0.17 504	0.61 560	0.27 594	0.19 572	0.46 614	0.29 592	0.65 661	0.51 598	0.47 622	0.46 557	0.44 567	0.34 573	0.62 574	0.41 598	0.12 543	0.08 483	0.13 566	0.12 563	0.12 530	0.10 467

CBMV_ROB	0.33 569	0.18 519	0.53 524	0.21 304	0.14 405	0.33 520	0.20 423	0.51 539	0.45 544	0.51 634	0.55 604	0.45 572	0.42 619	0.71 607	0.32 548	0.18 643	0.19 661	0.23 658	0.21 654	0.14 566	0.15 585

XPNet_ROB	0.33 569	0.20 548	0.43 438	0.27 594	0.18 545	0.37 561	0.31 608	0.55 589	0.50 594	0.51 634	0.53 597	0.58 636	0.37 591	0.63 581	0.45 610	0.17 632	0.12 598	0.13 566	0.12 563	0.15 580	0.14 573

PSMNet_ROB	0.33 569	0.24 590	0.54 527	0.31 637	0.21 599	0.42 595	0.43 665	0.59 630	0.47 567	0.37 534	0.44 535	0.49 595	0.31 554	0.64 583	0.43 602	0.14 589	0.10 553	0.15 609	0.14 606	0.13 548	0.11 505

CBMV	0.33 569	0.21 563	0.54 527	0.23 436	0.13 354	0.42 595	0.33 628	0.53 570	0.48 577	0.52 640	0.49 572	0.50 603	0.41 610	0.56 538	0.31 543	0.15 604	0.16 643	0.18 636	0.16 628	0.13 548	0.13 549
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	0.34 578	0.29 624	0.91 649	0.26 566	0.21 599	0.47 620	0.31 608	0.54 579	0.54 617	0.44 606	0.52 590	0.50 603	0.35 578	0.39 458	0.39 582	0.11 503	0.11 578	0.10 447	0.09 437	0.14 566	0.13 549

xxxx	0.34 578	0.10 150	0.29 244	0.19 169	0.11 194	0.37 561	0.20 423	0.58 624	0.38 461	0.29 388	0.42 511	0.38 509	0.24 440	0.46 484	2.20 721	0.11 503	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.09 408

test_xeample	0.34 578	0.10 150	0.29 244	0.19 169	0.11 194	0.33 520	0.23 509	0.55 589	0.38 461	0.32 460	0.45 547	0.29 423	0.26 472	0.57 542	2.24 723	0.10 460	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.09 408

FINET	0.34 578	0.27 613	0.80 622	0.24 492	0.24 636	0.36 554	0.34 630	0.54 579	0.72 664	0.39 564	0.47 564	0.32 459	0.30 537	0.51 505	0.32 548	0.19 649	0.17 650	0.13 566	0.12 563	0.18 619	0.16 594

ETE_ROB	0.34 578	0.26 606	0.45 460	0.29 619	0.18 545	0.40 584	0.37 643	0.57 615	0.47 567	0.50 629	0.50 576	0.62 647	0.36 582	0.55 527	0.38 574	0.13 564	0.10 553	0.14 593	0.12 563	0.16 588	0.16 594

DStereoRT	0.35 583	0.13 362	0.51 513	0.25 532	0.16 499	0.42 595	0.19 371	0.48 501	0.39 471	0.30 420	0.39 475	0.24 354	0.39 601	0.64 583	0.30 535	0.08 302	0.07 393	1.54 728	0.41 695	0.08 279	0.11 505

GwcNet	0.35 583	0.23 586	0.88 644	0.25 532	0.24 636	0.48 626	0.27 569	0.55 589	0.57 629	0.38 549	0.52 590	0.51 607	0.32 561	0.60 559	0.41 598	0.13 564	0.11 578	0.12 544	0.11 524	0.13 548	0.14 573

RP	0.35 583	0.22 577	0.51 513	0.31 637	0.24 636	0.37 561	0.28 585	0.50 522	0.58 632	0.40 574	0.63 638	0.61 645	0.47 637	0.61 566	0.39 582	0.16 620	0.15 635	0.17 627	0.15 616	0.17 605	0.17 607

DANet	0.35 583	0.23 586	0.60 557	0.36 662	0.22 615	0.39 578	0.25 548	0.48 501	0.43 517	0.52 640	0.50 576	0.59 638	0.41 610	0.76 629	0.49 621	0.13 564	0.11 578	0.14 593	0.12 563	0.17 605	0.15 585
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 583	0.26 606	0.49 492	0.36 662	0.22 615	0.41 588	0.41 660	0.53 570	0.42 509	0.47 622	0.46 557	0.61 645	0.39 601	0.55 527	0.37 571	0.16 620	0.13 610	0.21 651	0.21 654	0.16 588	0.16 594

w-ln-seven-2	0.36 588	0.29 624	1.06 669	0.27 594	0.18 545	0.37 561	0.30 603	0.50 522	0.54 617	0.45 610	0.55 604	0.45 572	0.41 610	0.62 574	0.49 621	0.10 460	0.10 553	0.12 544	0.11 524	0.14 566	0.11 505

GASNet	0.36 588	0.46 673	0.88 644	0.34 651	0.23 628	0.35 549	0.22 482	0.60 639	0.53 612	0.40 574	0.37 446	0.45 572	0.30 537	0.79 639	0.35 564	0.15 604	0.10 553	0.14 593	0.14 606	0.22 646	0.12 529

Wz-Net-MNSev	0.36 588	0.26 606	0.79 619	0.26 566	0.21 599	0.59 655	0.38 649	0.55 589	0.56 626	0.48 626	0.54 600	0.53 618	0.36 582	0.60 559	0.44 607	0.11 503	0.09 520	0.11 505	0.11 524	0.15 580	0.13 549

APVNet	0.36 588	0.20 548	0.70 599	0.26 566	0.22 615	0.52 645	0.35 634	0.61 643	0.44 532	0.38 549	0.52 590	0.48 589	0.38 595	0.84 652	0.46 616	0.13 564	0.14 620	0.15 609	0.16 628	0.16 588	0.15 585

Syn2CoEx	0.36 588	0.31 638	0.78 612	0.34 651	0.21 599	0.41 588	0.28 585	0.61 643	0.49 586	0.42 593	0.56 611	0.45 572	0.44 625	0.69 601	0.38 574	0.17 632	0.14 620	0.15 609	0.12 563	0.13 548	0.12 529

FAT-Stereo	0.36 588	0.18 519	0.73 608	0.26 566	0.18 545	0.33 520	0.29 592	0.60 639	0.59 633	0.46 614	0.60 625	0.60 641	0.50 646	0.61 566	0.34 560	0.13 564	0.14 620	0.13 566	0.12 563	0.14 566	0.18 621

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 588	0.36 652	0.53 524	0.34 651	0.19 572	0.51 636	0.24 531	0.55 589	0.38 461	0.41 583	0.47 564	0.47 582	0.27 491	0.73 615	0.30 535	0.36 689	0.19 661	0.27 663	0.17 638	0.26 663	0.23 662

GANet	0.36 588	0.22 577	0.49 492	0.29 619	0.17 523	0.41 588	0.38 649	0.57 615	0.45 544	0.46 614	0.75 658	0.55 624	0.40 606	0.94 670	0.41 598	0.13 564	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.14 566	0.11 505

LALA_ROB	0.36 588	0.25 595	0.46 468	0.30 631	0.21 599	0.47 620	0.39 654	0.61 643	0.51 598	0.52 640	0.51 582	0.69 669	0.36 582	0.50 500	0.43 602	0.17 632	0.11 578	0.16 621	0.14 606	0.17 605	0.15 585

SGM-Forest	0.36 588	0.17 504	0.47 476	0.23 436	0.16 499	0.45 612	0.41 660	0.55 589	0.48 577	0.52 640	0.60 625	0.52 613	0.41 610	0.85 653	0.50 627	0.17 632	0.17 650	0.17 627	0.15 616	0.15 580	0.15 585
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 598	0.41 668	0.66 586	0.46 682	0.41 679	0.34 534	0.25 548	0.57 615	0.45 544	0.39 564	0.52 590	0.43 556	0.33 564	0.41 468	0.29 527	0.25 668	0.14 620	0.33 683	0.21 654	0.31 676	0.22 655

Anonymous_2	0.37 598	0.21 563	0.47 476	0.20 246	0.21 599	0.42 595	0.26 562	0.38 383	0.29 341	0.33 473	0.30 358	0.44 567	0.38 595	0.36 444	0.29 527	0.26 669	0.29 688	0.44 691	1.41 729	0.34 680	0.21 649

AF-Net	0.37 598	0.26 606	0.56 541	0.32 643	0.23 628	0.41 588	0.29 592	0.61 643	0.64 648	0.42 593	0.68 647	0.65 658	0.49 644	0.57 542	0.44 607	0.15 604	0.11 578	0.19 644	0.14 606	0.15 580	0.13 549

stereogan	0.37 598	0.17 504	0.65 581	0.27 594	0.22 615	0.62 661	0.26 562	0.59 630	0.63 647	0.43 599	0.60 625	0.67 663	0.42 619	0.68 599	0.35 564	0.13 564	0.14 620	0.14 593	0.12 563	0.19 627	0.17 607

Nwc_Net	0.37 598	0.25 595	0.68 592	0.31 637	0.24 636	0.44 606	0.30 603	0.65 661	0.50 594	0.37 534	0.69 651	0.58 636	0.45 628	0.60 559	0.40 590	0.15 604	0.12 598	0.19 644	0.21 654	0.14 566	0.13 549

RYNet	0.37 598	0.18 519	0.59 555	0.25 532	0.28 655	0.61 659	0.32 617	0.59 630	0.59 633	0.41 583	0.38 461	0.57 633	0.39 601	0.87 656	0.53 632	0.11 503	0.08 483	0.12 544	0.11 524	0.18 619	0.18 621

PA-Net	0.37 598	0.28 616	0.83 632	0.31 637	0.28 655	0.39 578	0.42 663	0.51 539	0.55 623	0.34 493	0.42 511	0.41 543	0.36 582	0.79 639	0.49 621	0.12 543	0.23 678	0.16 621	0.23 664	0.12 530	0.18 621
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 605	0.12 292	0.38 368	0.42 676	3.88 732	0.21 285	0.17 272	0.35 345	0.28 322	0.20 267	0.20 236	0.23 339	0.15 268	0.28 363	0.16 281	0.09 406	0.07 393	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.09 408

S-Stereo	0.38 605	0.20 548	1.05 668	0.27 594	0.22 615	0.38 569	0.32 617	0.55 589	0.66 651	0.39 564	0.59 620	0.49 595	0.41 610	0.75 624	0.40 590	0.12 543	0.15 635	0.13 566	0.13 591	0.16 588	0.21 649

ADCRef	0.38 605	0.24 590	0.88 644	0.26 566	0.21 599	0.49 631	0.27 569	0.52 558	0.48 577	0.50 629	0.58 617	0.35 490	0.47 637	0.48 491	1.29 703	0.09 406	0.08 483	0.12 544	0.12 563	0.11 489	0.11 505

PWC_ROB	0.38 605	0.29 624	0.69 593	0.25 532	0.20 591	0.38 569	0.19 371	0.58 624	0.67 654	0.57 653	0.85 670	0.51 607	0.40 606	0.71 607	0.52 630	0.13 564	0.09 520	0.14 593	0.10 483	0.17 605	0.14 573

PWCDC_ROB	0.38 605	0.30 631	0.60 557	0.33 649	0.20 591	0.42 595	0.19 371	0.58 624	0.89 685	0.42 593	1.26 693	0.36 495	0.34 573	0.50 500	0.38 574	0.18 643	0.11 578	0.11 505	0.09 437	0.19 627	0.13 549

Selective-IGEV-i16pb	0.39 610	0.12 292	2.18 709	0.21 304	0.15 466	0.68 668	0.32 617	0.56 605	0.57 629	0.25 323	0.44 535	0.33 467	0.21 391	0.80 643	0.25 490	0.14 589	0.10 553	0.09 366	0.10 483	0.12 530	0.13 549

aanetorigin	0.39 610	0.29 624	1.09 672	0.24 492	0.19 572	0.28 438	0.37 643	0.33 309	0.47 567	0.94 690	0.82 667	0.52 613	0.54 652	0.49 496	0.50 627	0.11 503	0.09 520	0.10 447	0.10 483	0.16 588	0.15 585

RGC	0.39 610	0.32 643	0.64 579	0.34 651	0.27 650	0.40 584	0.29 592	0.57 615	0.53 612	0.45 610	0.64 640	0.62 647	0.45 628	0.72 613	0.39 582	0.15 604	0.15 635	0.21 651	0.20 651	0.18 619	0.19 628

NCC-stereo	0.39 610	0.25 595	0.69 593	0.32 643	0.28 655	0.46 614	0.36 639	0.65 661	0.52 607	0.40 574	0.57 615	0.56 628	0.47 637	0.73 615	0.45 610	0.17 632	0.14 620	0.18 636	0.25 671	0.16 588	0.16 594

edge stereo	0.39 610	0.22 577	0.81 625	0.27 594	0.22 615	0.37 561	0.24 531	0.56 605	0.54 617	0.53 646	0.60 625	0.71 672	0.50 646	0.78 637	0.40 590	0.16 620	0.14 620	0.19 644	0.14 606	0.16 588	0.17 607

Abc-Net	0.39 610	0.25 595	0.69 593	0.32 643	0.28 655	0.46 614	0.36 639	0.65 661	0.52 607	0.40 574	0.57 615	0.56 628	0.47 637	0.73 615	0.45 610	0.17 632	0.14 620	0.18 636	0.25 671	0.16 588	0.16 594
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 610	0.28 616	0.78 612	0.27 594	0.18 545	0.49 631	0.22 482	0.59 630	0.84 683	0.55 650	0.53 597	0.49 595	0.36 582	0.67 598	0.82 669	0.13 564	0.10 553	0.11 505	0.12 563	0.17 605	0.17 607

SQANet	0.40 617	0.48 677	0.67 587	0.48 684	0.39 676	0.48 626	0.22 482	0.51 539	0.43 517	0.40 574	0.47 564	0.47 582	0.33 564	0.54 525	0.32 548	0.36 689	0.15 635	0.40 689	0.21 654	0.45 689	0.31 681

UDG	0.40 617	0.46 673	0.49 492	0.40 674	0.35 672	0.47 620	0.27 569	0.54 579	0.47 567	0.39 564	0.45 547	0.59 638	0.44 625	0.46 484	0.39 582	0.26 669	0.19 661	0.48 693	0.22 662	0.34 680	0.26 672

DDUNet	0.41 619	0.50 682	0.48 486	0.44 679	0.39 676	0.46 614	0.32 617	0.50 522	0.43 517	0.45 610	0.52 590	0.57 633	0.36 582	0.48 491	0.33 555	0.33 686	0.21 668	0.55 697	0.25 671	0.37 684	0.32 684

222	0.41 619	0.10 150	0.29 244	0.19 169	0.11 194	0.36 554	0.20 423	0.57 615	0.39 471	0.35 510	0.44 535	0.30 440	0.27 491	0.55 527	3.56 728	0.11 503	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.09 368	0.09 408

NaN_ROB	0.41 619	0.28 616	0.62 568	0.30 631	0.19 572	0.51 636	0.47 676	0.58 624	0.59 633	0.56 651	0.47 564	0.49 595	0.41 610	1.21 695	0.64 652	0.12 543	0.18 656	0.12 544	0.13 591	0.11 489	0.14 573

w-ln-seven	0.42 622	0.30 631	1.18 680	0.26 566	0.22 615	0.58 652	0.31 608	0.62 652	0.81 675	0.58 654	0.61 632	0.53 618	0.36 582	0.57 542	0.65 654	0.11 503	0.10 553	0.13 566	0.12 563	0.15 580	0.13 549

test_sample9	0.42 622	0.19 535	0.50 503	0.18 110	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.66 594	0.91 676	0.23 657	1.82 730	0.28 671	0.24 666	0.18 619	0.16 594

SDNR	0.42 622	0.21 563	0.82 629	0.21 304	0.18 545	1.27 706	0.17 272	0.50 522	0.49 586	0.42 593	0.81 665	0.38 509	0.27 491	1.19 692	0.38 574	0.23 657	0.24 680	0.17 627	0.13 591	0.17 605	0.20 640

ccnet	0.42 622	0.31 638	0.48 486	0.27 594	0.32 668	0.60 658	0.32 617	0.65 661	0.46 562	0.53 646	0.66 643	0.56 628	0.45 628	0.72 613	0.61 645	0.26 669	0.19 661	0.24 660	0.21 654	0.26 663	0.22 655

SHD	0.42 622	0.27 613	0.81 625	0.31 637	0.25 644	0.42 595	0.22 482	0.66 667	0.94 694	0.63 661	0.60 625	0.59 638	0.47 637	0.59 555	0.58 639	0.15 604	0.13 610	0.16 621	0.16 628	0.20 636	0.22 655

STTRV1_RVC	0.42 622	0.32 643	0.89 647	0.29 619	0.36 673	0.49 631	0.31 608	0.61 643	0.53 612	0.46 614	0.56 611	0.47 582	0.43 623	1.00 679	0.39 582	0.27 674	0.21 668	0.20 648	0.18 644	0.25 655	0.17 607

Wz-Net-SNSev	0.43 628	0.41 668	1.27 688	0.30 631	0.21 599	0.44 606	0.41 660	0.61 643	0.65 649	0.46 614	0.65 641	0.62 647	0.39 601	0.74 623	0.59 640	0.12 543	0.11 578	0.12 544	0.13 591	0.16 588	0.14 573

XQC	0.43 628	0.37 657	0.96 658	0.34 651	0.25 644	0.53 646	0.34 630	0.60 639	0.73 667	0.51 634	0.46 557	0.57 633	0.47 637	0.70 604	0.72 660	0.17 632	0.12 598	0.18 636	0.15 616	0.25 655	0.23 662

CC-Net-ROB	0.43 628	0.47 675	0.65 581	0.37 668	0.23 628	0.51 636	0.29 592	0.66 667	0.49 586	0.46 614	0.51 582	0.48 589	0.38 595	0.96 674	0.35 564	0.34 687	0.23 678	0.55 697	0.25 671	0.31 676	0.20 640

GANetREF_RVC	0.43 628	0.47 675	0.69 593	0.38 670	0.20 591	0.51 636	0.48 680	0.66 667	0.66 651	0.46 614	0.46 557	0.50 603	0.44 625	0.90 664	0.39 582	0.27 674	0.21 668	0.32 680	0.18 644	0.27 668	0.22 655
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	0.43 628	0.26 606	0.54 527	0.31 637	0.20 591	0.51 636	0.32 617	0.70 678	0.60 637	0.59 655	0.55 604	0.65 658	0.41 610	1.40 705	0.51 629	0.13 564	0.17 650	0.21 651	0.16 628	0.17 605	0.18 621

PDISCO_ROB	0.43 628	0.30 631	0.67 587	0.43 677	0.36 673	0.67 666	0.32 617	0.72 681	0.76 669	0.43 599	0.53 597	0.63 655	0.40 606	0.66 594	0.47 618	0.21 654	0.12 598	0.21 651	0.19 649	0.25 655	0.20 640

WQFJA1++	0.44 634	0.07 4	0.63 571	0.18 110	0.13 354	0.15 62	0.11 26	0.20 76	0.11 13	2.05 724	0.12 75	0.23 339	0.11 126	0.17 124	0.12 121	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	4.20 736	0.07 249

z-mn7	0.44 634	0.40 664	1.09 672	0.25 532	0.18 545	0.61 659	0.34 630	0.56 605	0.93 692	0.43 599	0.96 679	0.53 618	0.39 601	0.94 670	0.59 640	0.10 460	0.09 520	0.10 447	0.10 483	0.14 566	0.13 549

DeepPrunerF	0.44 634	0.29 624	1.29 690	0.33 649	0.30 664	0.35 549	0.36 639	0.62 652	1.15 705	0.40 574	0.44 535	0.39 521	0.41 610	0.80 643	0.52 630	0.18 643	0.14 620	0.23 658	0.21 654	0.17 605	0.17 607

ADCP+	0.45 637	0.24 590	1.15 679	0.25 532	0.22 615	0.56 648	0.39 654	0.54 579	0.51 598	0.44 606	0.51 582	0.46 580	0.52 651	0.56 538	1.89 717	0.10 460	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.14 566	0.13 549

PASM	0.45 637	0.35 649	0.90 648	0.35 660	0.33 669	0.39 578	0.38 649	0.50 522	0.61 641	0.52 640	0.51 582	0.62 647	0.45 628	0.93 668	0.48 619	0.26 669	0.29 688	0.29 675	0.33 684	0.29 674	0.26 672

DStereoO	0.46 639	0.32 643	0.51 513	0.36 662	0.29 663	0.38 569	0.45 669	0.55 589	0.60 637	0.47 622	0.49 572	0.48 589	0.73 682	0.59 555	0.69 658	0.81 713	0.18 656	0.38 686	0.19 649	0.46 690	0.20 640

zh-mn7	0.46 639	0.45 672	1.48 696	0.25 532	0.19 572	0.44 606	0.29 592	0.56 605	0.82 676	0.65 665	0.96 679	0.49 595	0.38 595	0.88 659	0.63 650	0.12 543	0.10 553	0.11 505	0.11 524	0.13 548	0.14 573

G-Net	0.46 639	0.25 595	0.86 641	0.34 651	0.28 655	0.90 690	0.35 634	0.47 488	0.45 544	0.68 668	1.22 691	0.64 657	0.60 663	0.61 566	0.57 634	0.16 620	0.14 620	0.17 627	0.13 591	0.22 646	0.19 628

GCST	0.47 642	0.60 691	0.57 544	1.04 717	0.48 689	0.38 569	0.11 26	0.40 408	0.32 382	0.41 583	0.34 416	0.29 423	0.17 325	0.46 484	0.19 376	0.69 705	0.42 700	0.79 710	0.62 713	0.62 699	0.46 697

ADCL	0.47 642	0.22 577	1.00 662	0.27 594	0.19 572	0.74 674	0.64 695	0.54 579	0.69 659	0.56 651	0.71 652	0.55 624	0.60 663	0.60 559	1.43 705	0.11 503	0.09 520	0.13 566	0.13 591	0.14 566	0.14 573

DPSNet	0.47 642	0.24 590	0.93 653	0.27 594	0.20 591	0.75 677	0.57 689	0.84 696	0.79 673	0.47 622	0.51 582	0.60 641	0.69 678	0.87 656	0.71 659	0.16 620	0.13 610	0.12 544	0.10 483	0.25 655	0.21 649

zh-sn7	0.48 645	0.51 684	1.43 695	0.29 619	0.20 591	0.47 620	0.39 654	0.57 615	0.62 643	0.52 640	0.81 665	0.52 613	0.56 656	1.05 684	0.87 673	0.12 543	0.13 610	0.13 566	0.13 591	0.17 605	0.16 594

ADCPNet	0.48 645	0.29 624	1.60 701	0.27 594	0.23 628	0.70 672	0.38 649	0.53 570	0.51 598	0.51 634	0.59 620	0.67 663	0.56 656	0.60 559	1.14 691	0.15 604	0.18 656	0.14 593	0.23 664	0.19 627	0.19 628

MDST_ROB	0.48 645	0.14 416	0.95 656	0.30 631	0.21 599	1.33 709	0.32 617	0.77 686	0.56 626	1.06 698	0.71 652	0.49 595	0.35 578	1.26 698	0.38 574	0.13 564	0.11 578	0.16 621	0.13 591	0.12 530	0.12 529

AANet	0.49 648	0.42 670	1.56 699	0.22 376	0.19 572	0.39 578	0.25 548	0.52 558	0.92 689	0.92 687	0.93 677	0.84 679	0.67 675	0.59 555	0.59 640	0.15 604	0.11 578	0.13 566	0.12 563	0.18 619	0.16 594

test_sample8	0.49 648	0.19 535	0.50 503	0.18 110	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.55 589	0.34 406	0.62 659	0.38 461	1.15 694	0.67 675	0.66 594	0.91 676	0.23 657	1.82 730	0.28 671	0.24 666	0.18 619	0.16 594

SuperB	0.49 648	0.28 616	2.23 710	0.23 436	0.15 466	0.41 588	0.32 617	0.47 488	0.82 676	0.43 599	0.50 576	0.33 467	0.45 628	0.68 599	1.08 686	0.10 460	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.98 720	0.14 573

ADCMid	0.49 648	0.34 647	1.13 677	0.26 566	0.21 599	0.51 636	0.37 643	0.57 615	0.54 617	0.75 676	0.66 643	0.62 647	0.64 674	0.64 583	1.68 710	0.13 564	0.12 598	0.17 627	0.17 638	0.20 636	0.17 607

psmorigin	0.50 652	0.25 595	3.03 719	0.24 492	0.19 572	0.38 569	0.22 482	0.50 522	0.44 532	0.64 663	0.68 647	0.71 672	0.51 649	0.85 653	0.45 610	0.14 589	0.17 650	0.13 566	0.14 606	0.16 588	0.21 649

CSAN	0.50 652	0.35 649	0.78 612	0.36 662	0.23 628	0.56 648	0.59 692	0.61 643	0.70 661	0.64 663	0.78 662	0.65 658	0.60 663	1.38 704	0.62 647	0.21 654	0.17 650	0.20 648	0.20 651	0.18 619	0.18 621

SGM_RVC	0.50 652	0.19 535	0.50 503	0.25 532	0.15 466	0.69 669	0.39 654	0.68 675	0.82 676	0.95 692	0.84 669	1.13 691	0.76 683	1.16 691	0.60 644	0.16 620	0.16 643	0.16 621	0.16 628	0.16 588	0.17 607
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 652	0.20 548	0.78 612	0.24 492	0.26 648	0.39 578	0.30 603	0.51 539	0.50 594	0.54 648	1.23 692	2.52 721	0.37 591	0.77 635	0.95 679	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.10 440	0.08 335

Wz-Net-TNSev	0.51 656	0.58 689	1.61 703	0.25 532	0.21 599	0.65 663	0.45 669	0.63 659	0.69 659	0.51 634	0.54 600	0.71 672	0.60 663	1.00 679	0.77 664	0.15 604	0.15 635	0.13 566	0.15 616	0.21 639	0.20 640

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 656	0.50 682	0.86 641	0.39 672	0.24 636	0.84 685	0.55 687	0.56 605	0.62 643	0.60 656	0.68 647	0.62 647	0.42 619	1.13 690	0.43 602	0.23 657	0.27 684	0.27 663	0.35 686	0.25 655	0.29 677

AnyNet_C32	0.51 656	0.40 664	1.10 676	0.29 619	0.28 655	0.59 655	0.58 690	0.54 579	0.60 637	0.62 659	0.66 643	0.54 622	0.54 652	0.78 637	1.74 714	0.15 604	0.14 620	0.15 609	0.17 638	0.20 636	0.20 640

WCMA_ROB	0.51 656	0.21 563	0.65 581	0.25 532	0.21 599	0.58 652	0.32 617	0.54 579	0.55 623	0.95 692	1.40 698	1.28 699	0.81 688	0.73 615	0.62 647	0.18 643	0.15 635	0.15 609	0.15 616	0.19 627	0.19 628

WZ-Net	0.52 660	0.38 662	1.90 706	0.30 631	0.24 636	0.57 651	0.48 680	0.62 652	0.78 672	0.50 629	0.71 652	0.68 667	0.54 652	0.98 678	0.84 670	0.13 564	0.10 553	0.11 505	0.12 563	0.19 627	0.20 640

SANet	0.53 661	0.28 616	0.96 658	0.26 566	0.15 466	0.69 669	0.44 668	0.67 672	1.34 709	0.67 667	0.98 682	0.94 684	0.71 680	0.89 661	0.76 661	0.14 589	0.12 598	0.12 544	0.11 524	0.17 605	0.16 594

Consistency-Raft	0.55 662	0.48 677	1.02 665	0.45 680	0.49 690	0.49 631	0.47 676	0.72 681	0.72 664	0.45 610	0.82 667	0.47 582	0.60 663	0.50 500	0.63 650	0.39 693	0.39 698	0.44 691	0.51 703	0.52 693	0.37 687

anonymity	0.56 663	0.54 687	0.70 599	0.47 683	0.61 700	0.56 648	0.43 665	0.69 676	0.49 586	0.63 661	0.55 604	0.54 622	0.60 663	0.61 566	0.57 634	0.55 698	0.53 709	0.50 694	0.54 707	0.51 692	0.56 702

MFN_U_SF_RVC	0.56 663	0.51 684	1.19 681	0.38 670	0.22 615	0.69 669	0.27 569	0.80 691	0.67 654	0.73 672	0.74 657	0.87 680	0.61 672	0.81 647	0.76 661	0.29 681	0.27 684	0.32 680	0.37 690	0.32 679	0.31 681

SAMSARA	0.56 663	0.39 663	0.80 622	0.60 696	0.46 687	1.00 694	1.23 726	0.67 672	0.68 657	0.71 671	0.54 600	0.89 683	0.57 659	0.81 647	0.62 647	0.19 649	0.22 673	0.18 636	0.18 644	0.27 668	0.25 670

otaku	0.57 666	0.62 693	0.87 643	0.63 698	0.44 685	0.73 673	0.37 643	0.65 661	0.66 651	0.51 634	0.75 658	0.66 662	0.45 628	0.69 601	0.46 616	0.53 695	0.34 694	0.55 697	0.35 686	0.60 698	0.45 694

Ntro	0.58 667	0.64 694	0.92 651	0.66 699	0.50 691	0.77 678	0.36 639	0.66 667	0.70 661	0.50 629	0.59 620	0.65 658	0.51 649	0.75 624	0.45 610	0.56 699	0.32 692	0.56 700	0.34 685	0.63 700	0.46 697

PVD	0.58 667	0.34 647	0.84 637	0.39 672	0.31 667	0.59 655	0.47 676	0.80 691	1.25 706	0.92 687	1.09 685	0.79 676	0.82 689	0.85 653	0.76 661	0.21 654	0.18 656	0.22 657	0.18 644	0.27 668	0.35 686

ADCS	0.58 667	0.40 664	1.35 693	0.29 619	0.24 636	0.55 647	0.45 669	0.67 672	0.83 680	0.76 678	0.71 652	0.68 667	0.60 663	0.76 629	2.23 722	0.16 620	0.16 643	0.16 621	0.17 638	0.22 646	0.22 655

MeshStereo	0.58 667	0.27 613	0.67 587	0.22 376	0.17 523	0.66 665	0.37 643	0.78 687	0.61 641	1.47 720	1.30 694	1.65 707	0.79 685	1.12 689	0.59 640	0.17 632	0.17 650	0.17 627	0.14 606	0.17 605	0.14 573
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	0.60 671	0.33 646	0.61 560	0.30 631	0.25 644	0.86 687	0.35 634	0.55 589	0.67 654	1.10 700	1.49 703	1.76 710	0.97 699	0.88 659	0.49 621	0.23 657	0.21 668	0.27 663	0.27 679	0.25 655	0.24 667

DGSMNet	0.61 672	0.29 624	0.91 649	0.51 689	0.70 705	0.62 661	1.38 727	0.59 630	0.55 623	0.37 534	0.61 632	0.52 613	0.33 564	0.65 590	0.43 602	0.53 695	0.60 716	0.67 702	0.61 712	0.63 700	0.61 712

FCDSN-DC	0.63 673	0.31 638	0.61 560	0.36 662	0.30 664	0.65 663	0.37 643	0.66 667	0.68 657	1.14 702	1.54 706	1.71 709	1.26 708	0.92 666	0.64 652	0.24 665	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.27 668	0.27 676
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 673	0.37 657	2.40 714	0.26 566	0.25 644	0.38 569	0.49 682	0.41 422	1.06 699	1.38 709	0.87 674	0.62 647	0.95 696	0.65 590	1.65 709	0.11 503	0.09 520	0.10 447	0.11 524	0.19 627	0.17 607

AnyNet_C01	0.65 675	0.58 689	2.60 717	0.32 643	0.26 648	0.88 688	0.61 693	0.63 659	0.62 643	0.68 668	0.96 679	0.76 675	0.60 663	0.96 674	1.43 705	0.16 620	0.16 643	0.17 627	0.17 638	0.23 649	0.23 662

DispFullNet	0.66 676	0.89 708	1.59 700	0.77 705	1.21 723	0.51 636	0.23 509	0.59 630	0.72 664	0.69 670	0.61 632	0.69 669	0.91 695	0.79 639	0.48 619	0.27 674	0.12 598	0.73 705	0.30 683	0.65 703	0.40 690

NVStereoNet_ROB	0.67 677	0.49 681	0.83 632	0.48 684	0.40 678	0.51 636	0.46 672	0.70 678	0.77 671	0.84 682	1.72 711	1.02 689	0.83 690	1.23 696	0.79 667	0.32 685	0.38 697	0.40 689	0.46 697	0.36 683	0.41 691
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	0.68 678	0.64 694	1.06 669	0.45 680	0.27 650	1.40 713	0.58 690	0.78 687	0.92 689	0.84 682	0.86 671	0.88 682	0.68 677	1.33 703	0.68 657	0.37 691	0.29 688	0.34 684	0.36 689	0.43 687	0.37 687

SPS-STEREO	0.69 679	0.61 692	0.98 660	0.52 692	0.57 697	0.74 674	0.50 683	0.78 687	0.62 643	0.95 692	0.86 671	0.94 684	0.70 679	1.01 681	0.87 673	0.58 701	0.51 706	0.50 694	0.50 702	0.55 695	0.58 705
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 680	0.30 631	0.69 593	0.32 643	0.27 650	0.81 684	0.39 654	0.79 690	0.82 676	1.41 712	1.58 708	1.98 712	1.26 708	1.02 682	0.77 664	0.24 665	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.26 663	0.26 672

FC-DCNN v2	0.71 681	0.30 631	0.67 587	0.32 643	0.27 650	0.84 685	0.39 654	0.84 696	0.85 684	1.44 716	1.64 709	2.09 714	1.28 710	1.06 685	0.80 668	0.24 665	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.26 663	0.25 670

RainbowNet	0.72 682	0.89 708	1.02 665	0.82 707	0.63 702	0.78 681	0.52 684	0.81 693	0.93 692	0.60 656	0.79 663	0.80 677	0.60 663	0.80 643	0.57 634	0.78 711	0.55 712	0.78 708	0.49 700	0.76 710	0.58 705

ACVNet_1	0.72 682	0.81 703	1.37 694	0.72 703	0.53 695	0.77 678	0.42 663	0.85 699	0.90 687	0.74 675	0.75 658	1.32 701	0.72 681	1.02 682	0.55 633	0.54 697	0.31 691	0.71 704	0.35 686	0.64 702	0.45 694

ACVNet-4b	0.72 682	0.81 703	1.33 692	0.72 703	0.50 691	0.80 683	0.31 608	0.71 680	0.80 674	0.50 629	0.72 656	0.95 686	0.43 623	0.96 674	1.20 699	1.13 725	0.21 668	0.76 707	0.45 696	0.65 703	0.46 697

MFMNet_re	0.72 682	0.76 701	0.99 661	0.62 697	0.70 705	0.77 678	0.67 696	0.75 684	0.83 680	0.78 680	0.86 671	0.69 669	0.78 684	0.71 607	0.61 645	0.66 704	0.59 715	0.61 701	0.58 711	0.68 706	0.71 716

ELAS_RVC	0.74 686	0.36 652	1.00 662	0.37 668	0.33 669	0.88 688	0.93 715	0.83 695	1.08 701	1.35 707	1.33 697	1.24 697	1.33 712	1.06 685	0.95 679	0.27 674	0.25 682	0.29 675	0.27 679	0.30 675	0.30 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 686	0.36 652	0.85 640	0.36 662	0.33 669	1.36 710	0.77 706	0.93 700	0.92 689	1.41 712	1.53 705	1.16 695	1.17 704	0.95 673	1.03 683	0.26 669	0.25 682	0.28 671	0.28 682	0.31 676	0.30 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 688	0.44 671	1.98 707	0.49 687	0.16 499	0.58 652	0.31 608	0.81 693	0.83 680	0.41 583	0.52 590	0.98 688	0.58 660	4.97 733	1.03 683	0.11 503	0.07 393	0.10 447	0.24 666	0.27 668	0.26 672

RTS	0.78 689	0.48 677	4.68 724	0.34 651	0.28 655	1.12 698	0.46 672	0.62 652	1.03 696	0.73 672	0.89 675	0.60 641	0.59 661	1.61 708	1.16 695	0.14 589	0.11 578	0.15 609	0.15 616	0.21 639	0.19 628

RTSA	0.78 689	0.48 677	4.68 724	0.34 651	0.28 655	1.12 698	0.46 672	0.62 652	1.03 696	0.73 672	0.89 675	0.60 641	0.59 661	1.61 708	1.16 695	0.14 589	0.11 578	0.15 609	0.15 616	0.21 639	0.19 628

DStereoSA	0.81 691	0.37 657	1.08 671	0.51 689	0.65 703	0.67 666	1.44 728	0.74 683	1.06 699	0.54 648	1.67 710	0.49 595	1.78 718	0.96 674	1.69 712	0.28 678	0.43 701	0.27 663	0.51 703	0.40 686	0.58 705

DStereoFS	0.84 692	0.66 696	0.80 622	0.53 693	0.50 691	1.23 704	0.55 687	0.94 701	1.32 708	0.89 684	1.32 695	1.04 690	2.32 725	1.29 701	1.14 691	0.31 684	0.35 695	0.30 677	0.39 693	0.34 680	0.60 708

SGM+DAISY	0.87 693	0.66 696	1.30 691	0.51 689	0.60 699	1.03 695	0.84 712	0.76 685	0.73 667	1.39 710	1.51 704	1.31 700	1.22 706	1.11 687	1.08 686	0.57 700	0.53 709	0.51 696	0.51 703	0.54 694	0.61 712

ACVNet_2	0.89 694	0.87 707	1.25 686	0.82 707	0.62 701	0.97 693	0.62 694	1.14 706	1.42 711	1.00 695	1.40 698	1.47 704	0.84 691	1.11 687	0.66 655	0.61 702	0.43 701	0.78 708	0.49 700	0.75 709	0.52 700

IMH-64-1	0.91 695	0.86 705	0.84 637	0.97 712	0.75 707	0.92 691	0.71 698	1.27 707	1.10 702	0.89 684	1.45 700	1.14 692	0.96 697	1.19 692	0.84 670	0.74 708	0.51 706	0.97 713	0.55 708	0.84 712	0.60 708

IMH-64	0.91 695	0.86 705	0.84 637	0.97 712	0.75 707	0.92 691	0.71 698	1.27 707	1.10 702	0.89 684	1.45 700	1.14 692	0.96 697	1.19 692	0.84 670	0.74 708	0.51 706	0.97 713	0.55 708	0.84 712	0.60 708

MonStereo1	0.93 697	0.56 688	0.82 629	0.69 700	0.58 698	1.37 711	0.35 634	0.94 701	1.25 706	0.93 689	1.90 714	1.52 705	2.10 722	1.27 699	0.77 664	0.69 705	0.33 693	0.75 706	0.47 699	0.70 707	0.57 704

U	1.00 698	0.09 91	0.21 134	0.21 304	3.68 730	6.12 732	0.14 115	0.21 93	0.21 203	0.11 64	0.11 54	0.10 60	0.09 39	0.12 7	0.11 48	0.07 132	0.05 39	5.42 739	2.90 737	0.07 193	0.06 149

PWCK	1.00 698	1.17 721	1.70 704	0.91 710	0.41 679	1.19 702	0.92 714	1.10 704	1.14 704	1.16 703	1.14 688	1.25 698	0.88 694	1.75 714	1.04 685	0.87 716	0.50 704	0.87 711	0.53 706	0.96 719	0.52 700

WAO-7	1.01 700	0.89 708	0.93 653	0.83 709	0.66 704	1.18 700	0.81 710	1.40 711	1.57 716	1.11 701	1.76 713	1.45 703	1.19 705	1.50 707	1.14 691	0.61 702	0.62 719	0.70 703	0.68 715	0.66 705	0.60 708

MADNet+	1.01 700	1.16 720	4.72 726	0.70 701	0.47 688	1.24 705	0.96 716	0.97 703	0.89 685	0.65 665	0.77 661	0.87 680	0.85 693	2.09 718	1.68 710	0.38 692	0.39 698	0.31 679	0.27 679	0.43 687	0.39 689

MultiAttention	1.02 702	0.13 362	0.43 438	0.35 660	0.43 682	5.36 728	1.71 729	0.69 676	0.53 612	0.36 526	0.63 638	0.55 624	0.22 408	7.60 738	0.43 602	0.09 406	0.06 252	0.14 593	0.24 666	0.26 663	0.30 678

IMH	1.05 703	0.95 712	1.00 662	1.01 714	0.78 711	1.11 697	0.68 697	1.38 710	1.43 712	1.00 695	1.72 711	1.43 702	1.14 701	1.73 713	0.89 675	1.09 722	0.55 712	0.99 715	0.57 710	0.87 714	0.62 714

WAO-6	1.07 704	0.93 711	0.92 651	0.96 711	0.78 711	1.28 707	0.75 703	1.34 709	2.00 720	1.02 697	1.54 706	1.59 706	1.22 706	1.31 702	1.14 691	0.78 711	0.55 712	1.02 717	0.75 720	0.83 711	0.69 715

LVE	1.13 705	1.02 713	1.28 689	1.01 714	0.80 714	1.29 708	0.81 710	1.47 714	1.96 718	1.07 699	1.90 714	1.90 711	1.01 700	1.48 706	0.91 676	0.93 719	0.61 718	0.94 712	0.69 716	0.87 714	0.75 720

JetBlue	1.14 706	0.76 701	2.36 712	0.59 695	0.75 707	3.04 724	1.78 730	1.11 705	0.90 687	0.94 690	1.10 686	1.66 708	1.28 710	2.09 718	1.72 713	0.43 694	0.36 696	0.38 686	0.38 692	0.58 697	0.56 702

Dean	1.17 707	1.04 715	1.49 698	1.03 716	0.78 711	1.20 703	0.77 706	1.48 715	1.96 718	1.28 705	1.99 717	2.15 715	1.14 701	1.25 697	1.00 682	0.81 713	0.60 716	1.01 716	0.69 716	0.92 718	0.74 719

SGM-ForestM	1.36 708	0.28 616	0.79 619	0.26 566	0.16 499	2.26 721	1.00 718	1.42 712	1.46 714	2.38 726	2.05 718	5.95 734	2.66 727	2.95 724	2.46 724	0.17 632	0.18 656	0.18 636	0.18 644	0.15 580	0.18 621

xyz-stereo	1.40 709	0.10 150	17.09 747	0.18 110	0.07 3	4.78 727	0.18 323	0.29 250	0.34 406	0.36 526	2.81 725	0.40 536	0.29 523	0.56 538	0.24 480	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.06 159	0.06 106	0.05 35

MANE	1.41 710	0.36 652	0.74 609	0.43 677	0.41 679	2.16 720	0.80 708	2.39 729	3.38 725	2.22 725	3.06 726	3.54 727	2.73 728	2.15 720	1.94 719	0.28 678	0.27 684	0.30 677	0.46 697	0.28 673	0.34 685

TorneroNet-64	1.43 711	1.03 714	1.20 682	1.10 718	0.86 717	2.26 721	0.73 701	1.84 720	3.84 730	1.25 704	2.25 722	2.69 723	1.42 713	1.76 715	1.43 705	0.76 710	0.50 704	1.09 718	0.66 714	1.23 724	0.76 721

notaker	1.45 712	1.34 724	1.48 696	1.40 725	1.07 721	1.18 700	0.85 713	1.48 715	1.40 710	1.51 721	3.46 727	2.40 720	1.81 719	1.76 715	1.45 708	1.11 723	0.69 724	1.38 725	0.87 723	1.31 726	0.97 725

WAO-8	1.46 713	1.10 718	1.09 672	1.10 718	0.84 715	2.06 717	0.75 703	1.84 720	3.83 728	1.44 716	2.21 720	2.15 715	1.43 714	3.17 725	1.19 697	0.91 717	0.65 721	1.09 718	0.79 721	0.90 716	0.71 716

Venus	1.46 713	1.10 718	1.09 672	1.10 718	0.84 715	2.06 717	0.75 703	1.84 720	3.83 728	1.44 716	2.21 720	2.15 715	1.43 714	3.17 725	1.19 697	0.91 717	0.65 721	1.09 718	0.79 721	0.90 716	0.71 716

UNDER WATER-64	1.55 715	1.19 722	2.52 715	1.31 723	0.95 719	2.12 719	1.21 725	1.45 713	3.19 724	1.43 715	1.32 695	2.64 722	2.04 721	1.63 710	1.83 715	1.11 723	0.67 723	1.28 723	0.92 724	1.19 721	1.02 726

UNDER WATER	1.59 716	1.22 723	2.36 712	1.38 724	1.03 720	1.67 716	1.10 722	1.54 718	3.63 726	1.44 716	1.47 702	2.85 724	2.25 724	1.67 711	1.94 719	1.06 721	0.62 719	1.31 724	0.93 725	1.21 723	1.02 726

LSM	1.64 717	0.40 664	2.56 716	2.02 729	17.61 746	0.51 636	0.52 684	0.61 643	0.76 669	0.82 681	1.11 687	0.63 655	0.54 652	0.75 624	0.49 621	0.16 620	0.24 680	0.18 636	0.21 654	0.25 655	2.42 733

LE_ROB	1.76 718	0.20 548	2.68 718	0.48 684	0.52 694	0.78 681	0.96 716	0.84 696	6.61 735	7.40 739	2.08 719	2.08 713	4.83 730	1.27 699	3.79 729	0.10 460	0.08 483	0.12 544	0.11 524	0.11 489	0.10 467

ktn	1.77 719	1.36 725	1.22 683	1.43 726	1.14 722	1.52 714	1.08 721	1.51 717	3.96 731	2.77 729	4.69 729	3.35 726	1.46 716	1.69 712	1.25 701	1.43 727	0.77 726	1.45 726	0.99 726	1.32 727	0.96 723

KSHMR	1.89 720	1.36 725	1.60 701	1.47 727	1.22 724	1.38 712	1.06 720	1.79 719	5.97 734	1.42 714	5.65 733	2.98 725	1.14 701	2.23 721	1.20 699	1.27 726	1.12 728	1.46 727	1.10 728	1.32 727	1.15 728

TorneroNet	2.22 721	1.08 717	1.24 685	1.14 722	0.90 718	5.58 729	0.80 708	2.12 726	8.69 738	2.58 727	5.42 731	3.88 728	1.97 720	1.78 717	1.87 716	0.86 715	0.54 711	1.15 722	0.74 719	1.23 724	0.85 722

MADNet++	2.26 722	1.80 728	2.06 708	2.13 731	1.97 728	2.61 723	1.79 731	2.38 728	2.16 721	2.75 728	2.65 724	2.38 719	2.43 726	3.17 725	3.21 726	2.17 730	1.95 732	1.94 731	1.63 730	2.06 730	2.01 732

JetRed	2.30 723	2.64 730	6.12 729	1.12 721	1.38 726	5.85 731	3.29 732	1.99 724	1.67 717	1.98 723	1.95 716	2.16 718	1.60 717	2.48 722	4.10 730	1.05 720	1.60 729	1.09 718	1.01 727	1.67 729	1.28 729

light-stereo	2.37 724	0.69 698	3.61 720	3.84 733	3.41 729	4.04 725	0.31 608	2.13 727	1.45 713	3.61 730	6.33 734	6.90 738	0.63 673	4.83 732	1.28 702	0.71 707	0.74 725	0.32 680	0.39 693	1.20 722	0.96 723

HanzoNet	2.97 725	1.69 727	2.29 711	1.74 728	1.33 725	1.53 715	1.03 719	1.99 724	2.64 723	5.51 734	5.16 730	5.90 733	6.82 736	4.32 731	3.29 727	3.16 733	2.02 734	1.92 729	2.87 736	2.24 731	1.89 731

coex-ft	3.44 726	0.73 700	48.55 761	0.24 492	0.19 572	0.50 635	0.43 665	0.47 488	2.40 722	7.03 738	1.20 690	0.97 687	2.23 723	0.73 615	1.92 718	0.12 543	0.15 635	0.14 593	0.12 563	0.21 639	0.43 692

TCMNet-wrong-test	4.29 727	5.57 735	4.65 723	11.33 744	10.39 739	5.73 730	4.48 735	4.13 733	1.02 695	1.91 722	2.39 723	6.16 736	3.62 729	3.84 730	4.50 732	1.99 729	0.47 703	1.97 732	1.69 731	5.69 738	4.31 738

DPSimNet_ROB	4.34 728	4.23 731	6.89 731	3.67 732	3.68 730	4.75 726	5.21 736	2.67 730	3.68 727	5.82 735	3.95 728	5.57 730	6.72 735	3.46 729	4.48 731	4.05 737	2.88 735	4.68 738	3.12 738	3.69 733	3.62 737

tt	4.71 729	0.10 150	3.94 721	2.06 730	1.53 727	10.14 737	16.88 740	9.27 742	4.98 732	1.39 710	1.02 683	4.68 729	4.90 731	3.35 728	5.86 735	5.76 739	9.15 748	2.24 734	2.53 734	3.10 732	1.32 730

BEATNet-Init1	4.73 730	2.61 729	13.29 746	0.58 694	0.53 695	10.12 736	3.33 733	4.83 734	5.01 733	8.75 740	8.51 736	14.08 749	7.60 738	7.70 739	5.34 733	0.28 678	0.28 687	0.34 684	0.37 690	0.57 696	0.45 694

Selective-IGEV-i1pa	5.57 731	7.99 737	4.76 727	0.80 706	0.45 686	12.99 739	3.60 734	9.25 741	7.43 737	6.97 737	9.87 740	8.94 739	7.26 737	14.66 750	5.65 734	3.55 734	1.08 727	1.93 730	0.72 718	0.73 708	2.79 735

USTest	6.88 732	5.23 734	5.63 728	7.22 738	7.29 734	14.34 741	22.76 742	8.48 739	9.32 739	5.42 733	6.39 735	6.29 737	6.64 734	6.92 736	8.62 738	1.94 728	3.29 736	2.16 733	2.55 735	3.85 734	3.29 736

ASD4	7.23 733	6.65 736	7.69 732	5.24 735	5.62 733	11.85 738	20.36 741	7.57 738	7.14 736	6.55 736	5.47 732	5.99 735	5.78 732	7.22 737	9.24 739	4.85 738	4.44 738	6.40 745	5.19 739	6.53 739	4.89 739

EDNetEfficientorigin	7.51 734	0.52 686	140.47 763	0.25 532	0.17 523	0.42 595	0.29 592	0.47 488	1.03 696	1.28 705	1.02 683	0.83 678	0.84 691	0.75 624	0.99 681	0.10 460	0.09 520	0.12 544	0.10 483	0.21 639	0.22 655

DGTPSM_ROB	8.34 735	5.10 732	10.37 744	5.31 736	10.18 737	8.33 733	23.60 746	6.06 736	13.41 747	4.90 731	10.87 744	5.65 731	10.44 739	6.17 734	12.59 740	3.74 735	7.55 741	3.69 735	7.26 744	4.14 735	7.46 742

DPSMNet_ROB	8.40 736	5.11 733	10.49 745	5.58 737	10.25 738	8.34 734	23.62 747	6.07 737	13.45 748	4.93 732	10.88 745	5.66 732	10.44 739	6.24 735	12.64 741	3.98 736	7.61 742	3.76 736	7.30 745	4.20 736	7.51 743

DLNR_Zeroshot_test	10.44 737	12.10 746	19.93 749	106.08 763	23.66 758	0.14 44	0.13 80	3.22 731	0.17 109	0.16 214	0.23 274	0.16 230	0.10 85	0.31 405	0.15 254	2.36 731	0.06 252	0.07 166	0.07 244	39.70 762	0.06 149

DLNR-FE	10.45 738	12.13 747	19.94 750	106.10 764	23.12 757	0.14 44	0.13 80	3.28 732	0.17 109	0.16 214	0.23 274	0.16 230	0.10 85	0.31 405	0.15 254	2.41 732	0.06 252	0.07 166	0.07 244	40.22 763	0.06 149

iinet-test	10.78 739	9.29 738	9.70 734	10.48 739	10.68 740	17.98 746	25.98 748	12.57 746	13.39 745	9.64 744	10.10 741	10.06 741	10.61 742	11.22 746	12.70 742	6.40 741	7.74 743	5.68 740	6.69 740	7.47 740	7.30 740

IINet	10.78 739	9.29 738	9.70 734	10.48 739	10.68 740	17.98 746	25.98 748	12.57 746	13.39 745	9.64 744	10.10 741	10.06 741	10.61 742	11.22 746	12.70 742	6.40 741	7.74 743	5.68 740	6.69 740	7.47 740	7.30 740

LRCNet_RVC	10.90 741	14.34 749	9.35 733	15.35 745	8.04 736	1.08 696	0.34 630	8.78 740	0.70 661	12.63 749	16.05 748	9.85 740	6.54 733	8.57 740	6.34 736	20.27 758	5.40 740	23.70 757	21.88 758	14.87 748	13.83 750

DPSM_ROB	11.49 742	9.87 744	10.35 742	11.13 742	11.31 742	19.11 749	27.51 751	13.37 749	14.21 750	10.31 746	11.06 746	10.96 747	11.27 747	11.96 748	13.59 745	6.78 743	8.19 746	6.03 742	7.09 742	7.93 742	7.73 745

DPSM	11.49 742	9.87 744	10.35 742	11.13 742	11.31 742	19.11 749	27.51 751	13.37 749	14.21 750	10.31 746	11.06 746	10.96 747	11.27 747	11.96 748	13.59 745	6.78 743	8.19 746	6.03 742	7.09 742	7.93 742	7.73 745

xxxxx1	15.27 744	9.54 741	10.31 739	20.13 748	18.88 747	17.08 742	23.03 743	10.36 743	10.99 741	9.21 741	9.62 737	10.74 744	10.61 742	10.72 742	13.89 747	7.97 745	9.20 749	31.85 760	44.72 762	12.84 745	13.69 747

tt_ll	15.27 744	9.54 741	10.31 739	20.13 748	18.88 747	17.08 742	23.03 743	10.36 743	10.99 741	9.21 741	9.62 737	10.74 744	10.61 742	10.72 742	13.89 747	7.97 745	9.20 749	31.85 760	44.72 762	12.84 745	13.69 747

ff	15.27 744	9.54 741	10.31 739	20.13 748	18.88 747	17.08 742	23.03 743	10.36 743	10.99 741	9.21 741	9.62 737	10.74 744	10.61 742	10.72 742	13.89 747	7.97 745	9.20 749	31.85 760	44.72 762	12.84 745	13.69 747

PML	16.10 747	12.82 748	6.78 730	5.23 734	7.76 735	33.92 753	66.56 763	5.30 735	10.28 740	26.12 763	68.59 763	20.51 751	13.49 749	10.06 741	6.78 737	5.96 740	2.00 733	6.04 744	2.18 733	8.96 744	2.60 734

Anonymous_1	16.62 748	9.35 740	9.84 736	10.66 741	14.64 744	18.66 748	27.12 750	12.64 748	13.51 749	10.76 748	10.30 743	10.13 743	10.60 741	11.06 745	12.74 744	15.87 756	7.74 743	16.92 754	43.48 761	58.66 764	7.68 744

HaxPig	17.72 749	20.22 759	19.73 748	16.53 746	16.51 745	9.27 735	9.33 737	14.34 751	13.27 744	18.65 751	18.70 749	17.35 750	16.77 750	17.04 751	16.45 750	22.05 759	20.89 760	22.27 756	21.53 757	21.29 757	22.13 762

MEDIAN_ROB	21.21 750	24.62 761	23.47 759	19.58 747	19.65 750	13.22 740	10.96 738	17.88 752	17.00 752	22.14 762	22.02 752	20.86 752	20.36 751	21.06 752	19.71 751	25.63 761	24.13 761	26.21 758	25.20 759	25.17 758	25.38 763

RAFT-FEzeroshot	23.10 751	19.88 754	20.56 751	22.49 752	22.75 753	38.38 754	55.50 759	26.84 756	28.66 757	20.60 757	22.10 753	22.05 755	22.74 754	24.00 755	27.37 758	13.59 748	16.48 754	12.14 746	14.28 748	15.96 751	15.54 754

RAFT-FE	23.10 751	19.88 754	20.56 751	22.49 752	22.75 753	38.38 754	55.50 759	26.84 756	28.66 757	20.60 757	22.10 753	22.05 755	22.74 754	24.00 755	27.37 758	13.59 748	16.48 754	12.14 746	14.28 748	15.96 751	15.54 754

CasAABBNet	23.10 751	19.86 752	20.64 753	22.47 751	22.73 751	38.41 757	55.50 759	26.89 759	28.70 759	20.61 759	22.15 755	22.08 758	22.75 756	23.99 753	27.36 756	13.59 748	16.48 754	12.14 746	14.27 747	15.95 749	15.53 753

FlowAnything	23.14 754	19.87 753	20.79 754	22.50 755	22.74 752	38.39 756	55.46 756	26.89 759	28.72 760	20.77 761	22.29 758	22.07 757	22.72 753	23.99 753	27.41 760	13.60 751	16.55 759	12.15 750	14.36 752	15.97 753	15.52 752

Hybrid-DGEV	23.16 755	19.94 757	20.96 756	22.49 752	22.75 753	38.51 759	55.52 762	27.09 763	28.90 763	20.58 756	22.25 756	22.00 754	22.80 758	24.11 758	27.33 755	13.60 751	16.47 753	12.14 746	14.30 751	15.95 749	15.54 754

Selective-RAFT-Error	23.16 755	19.93 756	20.87 755	22.54 756	22.81 756	38.52 760	55.47 757	27.01 762	28.83 761	20.66 760	22.25 756	22.09 759	22.80 758	24.09 757	27.36 756	13.61 753	16.48 754	12.15 750	14.28 748	15.99 754	15.57 757

fast-reg	23.64 757	20.51 760	23.42 758	23.22 757	24.75 760	38.73 761	55.47 757	26.85 758	28.86 762	20.12 754	21.73 750	21.64 753	22.22 752	24.30 760	27.54 761	13.91 755	16.52 758	14.85 753	15.62 753	16.91 756	15.71 758

LSM0	24.24 758	19.98 758	22.32 757	24.22 758	40.14 763	38.48 758	55.20 755	26.95 761	28.57 756	20.49 755	21.83 751	22.26 760	22.75 756	24.22 759	27.30 754	13.66 754	16.32 752	12.19 752	14.15 746	16.10 755	17.66 759

AVERAGE_ROB	25.43 759	29.06 762	27.24 760	24.63 759	24.20 759	17.73 745	12.61 739	22.29 755	21.39 755	26.79 764	26.16 761	25.20 761	24.64 762	25.07 761	23.53 752	29.96 762	28.40 762	30.60 759	29.58 760	29.72 759	29.84 764

RSGM-EC	29.65 760	17.75 750	10.04 737	35.31 760	33.15 761	26.42 751	46.65 753	19.89 753	17.74 753	18.92 752	23.36 759	30.14 762	23.59 760	41.87 762	45.99 762	59.56 763	34.38 763	33.25 763	20.37 755	34.97 760	19.60 760

acva	29.65 760	17.75 750	10.04 737	35.31 760	33.15 761	26.42 751	46.65 753	19.89 753	17.74 753	18.92 752	23.36 759	30.14 762	23.59 760	41.87 762	45.99 762	59.56 763	34.38 763	33.25 763	20.37 755	34.97 760	19.60 760

Selective-IGEV-i16pa	30.47 762	41.93 763	4.02 722	0.49 687	0.37 675	96.94 763	0.74 702	60.26 765	58.76 764	17.24 750	64.39 762	38.26 764	49.53 763	106.11 765	26.15 753	19.96 757	3.42 737	4.39 737	1.81 732	0.39 685	14.22 751

test_example2	101.33 763	108.28 764	68.15 762	98.43 762	106.93 764	89.75 762	102.43 764	36.80 764	97.65 765	129.04 765	130.15 764	65.26 765	66.62 764	92.11 764	80.24 764	144.10 765	199.48 765	81.81 765	103.01 765	125.01 765	101.27 765

ccccc	256.34 764	256.29 765	313.62 764	354.40 765	364.36 765	149.10 764	168.46 765	152.89 766	131.30 766	153.93 766	155.56 765	164.00 766	204.39 765	268.02 766	295.19 765	390.55 766	349.22 766	244.59 766	219.82 766	412.30 766	378.83 766

GS-Stereo							0.16 219	0.26 193	0.18 132	0.13 133	0.15 149	0.10 60	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 279	0.08 335

FADE		1.06 716		0.71 702	0.76 710			1.85 723	1.52 715	0.75 676		1.17 696		2.83 723		24.23 760	4.70 739	17.35 755	17.61 754	0.49 691	0.44 693

Low-res two-view benchmark