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

VeloStereo	0.11 95	0.07 5	0.18 142	0.16 33	0.12 334	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 154	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.14 51	0.12 168	0.10 537	0.09 602	0.09 444	0.08 406	0.12 612	0.13 630

flow	0.11 95	0.07 5	0.18 142	0.16 33	0.12 334	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 154	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.17 171	0.12 168	0.10 537	0.09 602	0.09 444	0.08 406	0.12 612	0.13 630

S2M2_L	0.13 196	0.11 295	0.20 179	0.16 33	0.12 334	0.12 36	0.07 1	0.18 73	0.20 249	0.12 154	0.15 211	0.14 253	0.12 228	0.15 104	0.14 287	0.13 651	0.09 602	0.09 444	0.10 567	0.11 570	0.09 484
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test410_97500	0.10 16	0.09 126	0.17 115	0.18 139	0.10 181	0.16 159	0.09 4	0.18 73	0.13 56	0.09 27	0.09 28	0.09 42	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

test410	0.10 16	0.09 126	0.18 142	0.18 139	0.10 181	0.16 159	0.09 4	0.18 73	0.14 85	0.10 70	0.09 28	0.09 42	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

Monster-pub-mixall	0.10 16	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.08 54	0.11 28	0.09 4	0.20 120	0.12 36	0.11 117	0.11 99	0.08 8	0.08 21	0.23 333	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.06 203

S2M2_XL	0.10 16	0.09 126	0.21 198	0.14 4	0.10 181	0.09 9	0.09 4	0.11 4	0.09 3	0.10 70	0.11 99	0.09 42	0.09 54	0.12 9	0.11 85	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.06 203
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.5w_stereo	0.11 95	0.10 200	0.14 26	0.17 74	0.09 93	0.17 211	0.09 4	0.22 168	0.16 131	0.13 194	0.13 152	0.09 42	0.11 180	0.19 246	0.13 243	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

LG-G_1	0.11 95	0.08 55	0.18 142	0.18 139	0.07 10	0.21 363	0.09 4	0.19 92	0.11 18	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.19 246	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.06 203

LG-G	0.11 95	0.08 55	0.18 142	0.18 139	0.07 10	0.21 363	0.09 4	0.19 92	0.11 18	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.19 246	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.06 203

LGtest1	0.10 16	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.08 54	0.13 44	0.09 4	0.16 40	0.12 36	0.09 27	0.07 6	0.09 42	0.09 54	0.15 104	0.11 85	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.06 203

GStereo	0.13 196	0.08 55	0.20 179	0.15 10	0.14 476	0.16 159	0.10 12	0.17 52	0.13 56	0.14 226	0.16 231	0.16 301	0.12 228	0.18 208	0.17 387	0.08 370	0.07 469	0.08 337	0.06 205	0.08 351	0.09 484

GeoAtt-L (ZS)	0.08 1	0.06 1	0.15 49	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.10 12	0.10 2	0.10 7	0.10 70	0.07 6	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.10 30	0.07 181	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

GFORCE	0.10 16	0.09 126	0.13 8	0.21 371	0.08 54	0.15 99	0.10 12	0.19 92	0.10 7	0.10 70	0.10 67	0.10 85	0.13 281	0.12 9	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.04 1

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 196	0.11 295	0.22 217	0.20 305	0.09 93	0.19 282	0.10 12	0.19 92	0.17 167	0.14 226	0.11 99	0.11 134	0.11 180	0.14 51	0.11 85	0.08 370	0.07 469	0.11 588	0.09 518	0.09 441	0.08 407

over v1	0.11 95	0.13 435	0.15 49	0.19 212	0.06 1	0.15 99	0.10 12	0.18 73	0.10 7	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.14 321	0.18 208	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 150	0.06 203

over-8	0.11 95	0.13 435	0.16 82	0.20 305	0.07 10	0.15 99	0.10 12	0.19 92	0.10 7	0.09 27	0.09 28	0.11 134	0.12 228	0.18 208	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 150	0.06 203

over-9	0.11 95	0.13 435	0.16 82	0.19 212	0.07 10	0.15 99	0.10 12	0.20 120	0.11 18	0.09 27	0.09 28	0.11 134	0.12 228	0.18 208	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 150	0.06 203

MGA	0.10 16	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.10 181	0.15 99	0.10 12	0.18 73	0.13 56	0.09 27	0.09 28	0.09 42	0.07 4	0.15 104	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.06 203

CAR	0.10 16	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.09 93	0.14 70	0.10 12	0.19 92	0.13 56	0.10 70	0.10 67	0.08 8	0.07 4	0.15 104	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

MSE-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.09 93	0.14 70	0.10 12	0.19 92	0.13 56	0.09 27	0.10 67	0.08 8	0.07 4	0.15 104	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

BridgeDepth_RVC	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.13 1	0.07 10	0.16 159	0.10 12	0.20 120	0.14 85	0.09 27	0.10 67	0.09 42	0.12 228	0.13 19	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.06 150	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.12 137	0.10 200	0.32 352	0.16 33	0.08 54	0.17 211	0.10 12	0.22 168	0.19 216	0.11 117	0.10 67	0.10 85	0.09 54	0.19 246	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.08 407

asd	0.10 16	0.10 200	0.15 49	0.17 74	0.10 181	0.16 159	0.10 12	0.19 92	0.13 56	0.12 154	0.11 99	0.09 42	0.10 117	0.16 144	0.11 85	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

2.25w	0.11 95	0.09 126	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.10 12	0.19 92	0.18 194	0.14 226	0.17 252	0.09 42	0.10 117	0.18 208	0.13 243	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

4w-stereo	0.10 16	0.10 200	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.10 12	0.19 92	0.13 56	0.12 154	0.12 128	0.08 8	0.11 180	0.16 144	0.12 168	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

3.25w_new	0.11 95	0.09 126	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.19 282	0.10 12	0.22 168	0.17 167	0.14 226	0.12 128	0.10 85	0.11 180	0.17 171	0.12 168	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.25w	0.11 95	0.09 126	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.19 282	0.10 12	0.22 168	0.17 167	0.14 226	0.12 128	0.10 85	0.11 180	0.17 171	0.12 168	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

IGEV-Stereo++	0.11 95	0.08 55	0.15 49	0.19 212	0.11 251	0.14 70	0.10 12	0.22 168	0.18 194	0.10 70	0.13 152	0.10 85	0.11 180	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

GCAP-Stereo	0.14 241	0.14 490	0.33 370	0.20 305	0.09 93	0.21 363	0.10 12	0.26 261	0.20 249	0.18 321	0.19 288	0.15 276	0.13 281	0.17 171	0.13 243	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.05 93	0.06 150	0.06 203

GeoMambaStereo_RVC	0.14 241	0.09 126	0.20 179	0.15 10	0.15 542	0.18 242	0.11 31	0.17 52	0.14 85	0.18 321	0.19 288	0.19 349	0.14 321	0.19 246	0.18 419	0.11 585	0.09 602	0.08 337	0.06 205	0.09 441	0.13 630

GeoAtt-L-single (ZS)	0.09 2	0.08 55	0.15 49	0.13 1	0.07 10	0.10 24	0.11 31	0.11 4	0.11 18	0.11 117	0.09 28	0.08 8	0.08 21	0.18 208	0.11 85	0.08 370	0.04 2	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.06 203

tt3	0.10 16	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.06 1	0.15 99	0.11 31	0.21 141	0.12 36	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.09 54	0.19 246	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

tt5	0.10 16	0.09 126	0.16 82	0.17 74	0.08 54	0.14 70	0.11 31	0.16 40	0.12 36	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.17 171	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 150	0.05 52

CR-RVC	0.09 2	0.07 5	0.15 49	0.15 10	0.06 1	0.12 36	0.11 31	0.18 73	0.10 7	0.10 70	0.06 1	0.09 42	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

F8.5	0.10 16	0.09 126	0.12 1	0.20 305	0.07 10	0.13 44	0.11 31	0.21 141	0.12 36	0.09 27	0.10 67	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.04 1

rgla	0.10 16	0.11 295	0.15 49	0.18 139	0.11 251	0.15 99	0.11 31	0.15 24	0.12 36	0.10 70	0.08 22	0.08 8	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

416test1013	0.10 16	0.10 200	0.16 82	0.18 139	0.11 251	0.16 159	0.11 31	0.15 24	0.13 56	0.11 117	0.09 28	0.08 8	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.05 52

416test	0.10 16	0.10 200	0.15 49	0.18 139	0.11 251	0.15 99	0.11 31	0.15 24	0.12 36	0.10 70	0.09 28	0.08 8	0.09 54	0.13 19	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

LACA_dic	0.09 2	0.12 361	0.15 49	0.16 33	0.07 10	0.14 70	0.11 31	0.12 8	0.11 18	0.09 27	0.08 22	0.09 42	0.08 21	0.15 104	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.07 253	0.05 52

over-6	0.12 137	0.13 435	0.19 160	0.19 212	0.07 10	0.16 159	0.11 31	0.26 261	0.16 131	0.10 70	0.10 67	0.10 85	0.13 281	0.19 246	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 150	0.06 203

depth_test_26	0.11 95	0.07 5	0.19 160	0.16 33	0.09 93	0.09 9	0.11 31	0.16 40	0.15 109	0.12 154	0.16 231	0.11 134	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.08 407

RT-Monster	0.15 281	0.08 55	0.21 198	0.17 74	0.14 476	0.20 329	0.11 31	0.29 318	0.32 462	0.24 393	0.22 339	0.17 315	0.13 281	0.18 208	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.07 317

PSi22b	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.11 31	0.15 24	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.13 215	0.09 54	0.12 9	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

PSi22a	0.09 2	0.06 1	0.16 82	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.11 31	0.14 17	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.11 134	0.08 21	0.11 2	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

WQFJA1++	0.44 721	0.07 5	0.63 657	0.18 139	0.13 423	0.15 99	0.11 31	0.20 120	0.11 18	2.05 835	0.12 128	0.23 416	0.11 180	0.17 171	0.12 168	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.05 93	4.20 848	0.07 317

252Zero-FE	0.14 241	0.07 5	0.17 115	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.11 31	0.21 141	0.19 216	0.77 776	0.11 99	0.08 8	0.08 21	0.13 19	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.06 203

monsters	0.11 95	0.09 126	0.13 8	0.17 74	0.12 334	0.15 99	0.11 31	0.23 194	0.15 109	0.14 226	0.12 128	0.08 8	0.09 54	0.21 300	0.10 30	0.06 65	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

111111	0.11 95	0.07 5	0.17 115	0.19 212	0.11 251	0.13 44	0.11 31	0.22 168	0.15 109	0.11 117	0.12 128	0.12 179	0.08 21	0.18 208	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.08 351	0.06 203

MLG-Stereo_test2	0.10 16	0.08 55	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.11 31	0.16 40	0.10 7	0.09 27	0.07 6	0.10 85	0.06 1	0.15 104	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.05 52

MLG-Stereo_test1	0.10 16	0.08 55	0.15 49	0.18 139	0.09 93	0.15 99	0.11 31	0.16 40	0.10 7	0.08 3	0.06 1	0.10 85	0.07 4	0.17 171	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

MLG-Stereo	0.10 16	0.08 55	0.15 49	0.18 139	0.07 10	0.15 99	0.11 31	0.17 52	0.11 18	0.08 3	0.06 1	0.10 85	0.08 21	0.18 208	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

IGEV-Stereo+	0.12 137	0.08 55	0.17 115	0.18 139	0.13 423	0.09 9	0.11 31	0.16 40	0.15 109	0.10 70	0.08 22	0.10 85	0.10 117	0.21 300	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.16 676	0.24 760

GCST	0.47 729	0.60 793	0.57 629	1.04 824	0.48 786	0.38 653	0.11 31	0.40 486	0.32 462	0.41 675	0.34 500	0.29 505	0.17 403	0.46 566	0.19 454	0.69 813	0.42 807	0.79 820	0.62 818	0.62 803	0.46 793

ww3	0.10 16	0.07 5	0.13 8	0.17 74	0.11 251	0.15 99	0.12 55	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.11 99	0.10 85	0.08 21	0.16 144	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

ww2	0.10 16	0.07 5	0.13 8	0.18 139	0.12 334	0.16 159	0.12 55	0.15 24	0.11 18	0.09 27	0.11 99	0.10 85	0.09 54	0.17 171	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

MGE	0.10 16	0.08 55	0.14 26	0.22 448	0.15 542	0.13 44	0.12 55	0.15 24	0.17 167	0.09 27	0.09 28	0.09 42	0.08 21	0.18 208	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

WiStereo	0.10 16	0.08 55	0.16 82	0.16 33	0.07 10	0.15 99	0.12 55	0.15 24	0.13 56	0.09 27	0.07 6	0.12 179	0.10 117	0.14 51	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

tt4	0.10 16	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.07 10	0.13 44	0.12 55	0.22 168	0.13 56	0.08 3	0.09 28	0.10 85	0.09 54	0.17 171	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

tt6	0.10 16	0.08 55	0.16 82	0.16 33	0.07 10	0.15 99	0.12 55	0.15 24	0.13 56	0.09 27	0.07 6	0.12 179	0.10 117	0.14 51	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

tt9	0.10 16	0.10 200	0.14 26	0.19 212	0.07 10	0.13 44	0.12 55	0.19 92	0.14 85	0.09 27	0.06 1	0.10 85	0.10 117	0.13 19	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

TYNG	0.10 16	0.10 200	0.14 26	0.19 212	0.07 10	0.14 70	0.12 55	0.18 73	0.14 85	0.09 27	0.06 1	0.10 85	0.10 117	0.13 19	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

MGW-Stereo	0.11 95	0.09 126	0.14 26	0.17 74	0.11 251	0.14 70	0.12 55	0.20 120	0.16 131	0.10 70	0.12 128	0.11 134	0.11 180	0.17 171	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 137	0.11 295	0.26 270	0.20 305	0.08 54	0.14 70	0.12 55	0.21 141	0.19 216	0.12 154	0.12 128	0.12 179	0.11 180	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

F4.4	0.10 16	0.09 126	0.12 1	0.19 212	0.06 1	0.13 44	0.12 55	0.23 194	0.11 18	0.09 27	0.10 67	0.09 42	0.11 180	0.15 104	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

F5.5	0.10 16	0.10 200	0.13 8	0.20 305	0.07 10	0.15 99	0.12 55	0.21 141	0.12 36	0.08 3	0.10 67	0.10 85	0.09 54	0.13 19	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.04 1

FORCE_9	0.10 16	0.09 126	0.12 1	0.19 212	0.07 10	0.13 44	0.12 55	0.21 141	0.12 36	0.09 27	0.10 67	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.04 1

FORCE_8	0.10 16	0.10 200	0.12 1	0.20 305	0.07 10	0.13 44	0.12 55	0.21 141	0.13 56	0.09 27	0.10 67	0.11 134	0.10 117	0.14 51	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.04 1

F7	0.10 16	0.09 126	0.12 1	0.19 212	0.07 10	0.13 44	0.12 55	0.22 168	0.13 56	0.09 27	0.09 28	0.10 85	0.10 117	0.15 104	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.04 1

TT111	0.10 16	0.07 5	0.17 115	0.16 33	0.09 93	0.14 70	0.12 55	0.19 92	0.13 56	0.10 70	0.08 22	0.12 179	0.10 117	0.14 51	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

FORCE_5	0.10 16	0.09 126	0.13 8	0.20 305	0.07 10	0.13 44	0.12 55	0.21 141	0.10 7	0.08 3	0.10 67	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.05 52

FORCE_6	0.10 16	0.11 295	0.12 1	0.19 212	0.07 10	0.15 99	0.12 55	0.21 141	0.12 36	0.09 27	0.10 67	0.09 42	0.09 54	0.15 104	0.09 12	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

SCION-M(vits-remse)	0.12 137	0.08 55	0.40 470	0.27 673	0.08 54	0.13 44	0.12 55	0.24 217	0.19 216	0.09 27	0.11 99	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.10 537	0.08 563	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 281	0.18 594	0.40 470	0.27 673	0.26 735	0.46 698	0.12 55	0.24 217	0.19 216	0.09 27	0.11 99	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 477	0.08 55	0.13 8	0.17 74	0.08 54	0.13 44	0.12 55	0.44 539	0.53 702	0.09 27	0.44 622	0.30 523	0.25 545	0.34 501	0.42 688	0.10 537	0.08 563	0.18 724	0.17 727	0.14 651	0.12 610

LGCAT	0.11 95	0.07 5	0.15 49	0.14 4	0.09 93	0.12 36	0.12 55	0.13 13	0.10 7	0.12 154	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.19 246	0.12 168	0.11 585	0.11 664	0.05 1	0.06 205	0.05 8	0.12 610

HLF11	0.19 397	0.14 490	0.54 612	0.15 10	0.12 334	0.21 363	0.12 55	0.37 450	0.24 338	0.20 342	0.29 424	0.18 328	0.18 434	0.37 526	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.08 351	0.09 484

derf	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.11 28	0.12 55	0.17 52	0.14 85	0.08 3	0.09 28	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.06 323	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.05 52

mm2	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.16 33	0.09 93	0.09 9	0.12 55	0.17 52	0.13 56	0.08 3	0.09 28	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

mm1	0.09 2	0.07 5	0.15 49	0.16 33	0.09 93	0.09 9	0.12 55	0.14 17	0.13 56	0.08 3	0.09 28	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

qqai	0.10 16	0.07 5	0.16 82	0.18 139	0.09 93	0.11 28	0.12 55	0.16 40	0.14 85	0.08 3	0.09 28	0.11 134	0.09 54	0.15 104	0.11 85	0.07 181	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

monster-pro	0.10 16	0.08 55	0.13 8	0.17 74	0.08 54	0.13 44	0.12 55	0.24 217	0.19 216	0.09 27	0.11 99	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 137	0.11 295	0.26 270	0.20 305	0.08 54	0.14 70	0.12 55	0.21 141	0.19 216	0.12 154	0.12 128	0.12 179	0.11 180	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

PipStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.12 55	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.13 215	0.09 54	0.12 9	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

PSi22	0.14 241	0.13 435	0.29 314	0.19 212	0.09 93	0.17 211	0.12 55	0.28 301	0.23 319	0.13 194	0.14 193	0.22 393	0.13 281	0.29 457	0.14 287	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.07 253	0.06 203

Foundation-i32	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.15 10	0.06 1	0.09 9	0.12 55	0.14 17	0.09 3	0.08 3	0.07 6	0.10 85	0.08 21	0.11 2	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

GeoVLM	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.16 33	0.09 93	0.15 99	0.12 55	0.17 52	0.13 56	0.09 27	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.14 51	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

LACA1	0.09 2	0.10 200	0.13 8	0.16 33	0.07 10	0.15 99	0.12 55	0.15 24	0.11 18	0.09 27	0.07 6	0.09 42	0.10 117	0.13 19	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.05 52

DispViT+	0.12 137	0.07 5	0.19 160	0.15 10	0.16 579	0.10 24	0.12 55	0.26 261	0.23 319	0.13 194	0.11 99	0.10 85	0.08 21	0.21 300	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

MonSter++	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.16 33	0.09 93	0.15 99	0.12 55	0.17 52	0.13 56	0.09 27	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.14 51	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

HiDET	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.15 10	0.09 93	0.14 70	0.12 55	0.19 92	0.15 109	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.09 54	0.15 104	0.13 243	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

LCMNet	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.15 10	0.09 93	0.15 99	0.12 55	0.18 73	0.19 216	0.10 70	0.10 67	0.11 134	0.10 117	0.15 104	0.13 243	0.06 65	0.06 323	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

VIP-Stereo	0.12 137	0.12 361	0.21 198	0.18 139	0.11 251	0.24 444	0.12 55	0.19 92	0.18 194	0.10 70	0.13 152	0.11 134	0.09 54	0.19 246	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

BridgeDepth	0.10 16	0.09 126	0.14 26	0.19 212	0.07 10	0.16 159	0.12 55	0.16 40	0.12 36	0.08 3	0.09 28	0.14 253	0.13 281	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	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 16	0.08 55	0.13 8	0.17 74	0.08 54	0.14 70	0.12 55	0.24 217	0.19 216	0.09 27	0.11 99	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 16	0.08 55	0.13 8	0.18 139	0.10 181	0.13 44	0.12 55	0.15 24	0.12 36	0.10 70	0.13 152	0.10 85	0.10 117	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 16	0.08 55	0.13 8	0.17 74	0.08 54	0.13 44	0.12 55	0.24 217	0.19 216	0.09 27	0.11 99	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

asda	0.11 95	0.11 295	0.16 82	0.17 74	0.09 93	0.14 70	0.12 55	0.24 217	0.16 131	0.11 117	0.11 99	0.08 8	0.10 117	0.15 104	0.12 168	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

qwe	0.11 95	0.10 200	0.14 26	0.17 74	0.10 181	0.15 99	0.12 55	0.25 239	0.17 167	0.14 226	0.13 152	0.09 42	0.09 54	0.18 208	0.12 168	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

4.25_new	0.11 95	0.11 295	0.16 82	0.17 74	0.10 181	0.17 211	0.12 55	0.21 141	0.14 85	0.12 154	0.13 152	0.09 42	0.10 117	0.15 104	0.12 168	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

4.5w_new	0.11 95	0.11 295	0.16 82	0.17 74	0.10 181	0.17 211	0.12 55	0.21 141	0.14 85	0.12 154	0.13 152	0.09 42	0.10 117	0.15 104	0.12 168	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

4.5_new	0.11 95	0.11 295	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.14 70	0.12 55	0.21 141	0.16 131	0.13 194	0.13 152	0.08 8	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.06 150	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 95	0.11 295	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.14 70	0.12 55	0.21 141	0.16 131	0.13 194	0.13 152	0.08 8	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.06 150	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 95	0.11 295	0.16 82	0.17 74	0.10 181	0.17 211	0.12 55	0.21 141	0.14 85	0.12 154	0.13 152	0.09 42	0.10 117	0.15 104	0.12 168	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

2.75w_new	0.11 95	0.09 126	0.14 26	0.16 33	0.09 93	0.15 99	0.12 55	0.25 239	0.16 131	0.14 226	0.13 152	0.08 8	0.10 117	0.16 144	0.13 243	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.75w	0.11 95	0.09 126	0.15 49	0.17 74	0.11 251	0.18 242	0.12 55	0.23 194	0.14 85	0.13 194	0.11 99	0.08 8	0.10 117	0.16 144	0.11 85	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

monsterstereo	0.11 95	0.09 126	0.14 26	0.19 212	0.12 334	0.14 70	0.12 55	0.25 239	0.17 167	0.13 194	0.16 231	0.08 8	0.09 54	0.19 246	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 16	0.08 55	0.16 82	0.17 74	0.08 54	0.16 159	0.12 55	0.17 52	0.12 36	0.10 70	0.07 6	0.10 85	0.08 21	0.14 51	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.06 203

StereoAnything_RVC	0.13 196	0.37 754	0.36 413	0.14 4	0.07 10	0.11 28	0.12 55	0.17 52	0.12 36	0.08 3	0.07 6	0.07 2	0.10 117	0.20 272	0.10 30	0.09 482	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.24 747	0.05 52

MonSter	0.10 16	0.08 55	0.13 8	0.17 74	0.08 54	0.14 70	0.12 55	0.24 217	0.19 216	0.09 27	0.11 99	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

Pointernet	0.13 196	0.07 5	0.27 283	0.19 212	0.11 251	0.20 329	0.12 55	0.31 352	0.24 338	0.15 250	0.15 211	0.13 215	0.11 180	0.17 171	0.13 243	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

trnet	0.13 196	0.08 55	0.21 198	0.15 10	0.07 10	0.21 363	0.12 55	0.24 217	0.24 338	0.16 279	0.21 323	0.15 276	0.13 281	0.18 208	0.13 243	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.05 52

DIP-Stereo	0.18 347	0.12 361	0.33 370	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.12 55	0.42 516	0.25 355	0.27 429	0.32 465	0.21 380	0.17 403	0.25 381	0.20 477	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.08 407
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN-CSS_ROB	0.22 477	0.25 675	0.47 560	0.24 568	0.14 476	0.25 464	0.12 55	0.40 486	0.33 476	0.29 474	0.42 596	0.22 393	0.20 462	0.33 494	0.19 454	0.07 181	0.06 323	0.11 588	0.11 611	0.11 570	0.07 317

ww	0.10 16	0.07 5	0.13 8	0.18 139	0.08 54	0.15 99	0.13 115	0.16 40	0.12 36	0.09 27	0.11 99	0.09 42	0.08 21	0.16 144	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

MGW-Stereo-1	0.10 16	0.07 5	0.13 8	0.18 139	0.07 10	0.16 159	0.13 115	0.14 17	0.16 131	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.08 21	0.16 144	0.12 168	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

tt7	0.10 16	0.10 200	0.13 8	0.19 212	0.07 10	0.14 70	0.13 115	0.17 52	0.12 36	0.09 27	0.07 6	0.10 85	0.10 117	0.15 104	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

tt8	0.10 16	0.10 200	0.14 26	0.19 212	0.07 10	0.14 70	0.13 115	0.18 73	0.13 56	0.09 27	0.08 22	0.11 134	0.10 117	0.13 19	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

CR-Stereo	0.09 2	0.10 200	0.14 26	0.15 10	0.07 10	0.10 24	0.13 115	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.08 22	0.10 85	0.10 117	0.13 19	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.06 150	0.06 203

E$^{3}$Stereo	0.11 95	0.08 55	0.18 142	0.16 33	0.10 181	0.15 99	0.13 115	0.19 92	0.15 109	0.10 70	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.18 208	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.06 203

LLLLL	0.11 95	0.08 55	0.18 142	0.16 33	0.10 181	0.15 99	0.13 115	0.19 92	0.15 109	0.10 70	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.18 208	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.06 203

100	0.10 16	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.10 181	0.11 28	0.13 115	0.17 52	0.15 109	0.10 70	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.16 144	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.05 52

300	0.10 16	0.07 5	0.17 115	0.16 33	0.09 93	0.13 44	0.13 115	0.20 120	0.15 109	0.10 70	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.13 19	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

Last	0.11 95	0.07 5	0.17 115	0.16 33	0.09 93	0.14 70	0.13 115	0.18 73	0.15 109	0.10 70	0.09 28	0.14 253	0.10 117	0.18 208	0.13 243	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.06 203

FORCE_4.5	0.10 16	0.09 126	0.13 8	0.19 212	0.06 1	0.13 44	0.13 115	0.23 194	0.12 36	0.08 3	0.10 67	0.08 8	0.11 180	0.15 104	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.04 1

EE1	0.14 241	0.08 55	0.31 342	0.19 212	0.11 251	0.16 159	0.13 115	0.32 364	0.21 271	0.16 279	0.14 193	0.15 276	0.13 281	0.25 381	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.06 203

DF_test	0.10 16	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.11 251	0.06 2	0.13 115	0.13 13	0.15 109	0.10 70	0.11 99	0.08 8	0.09 54	0.11 2	0.10 30	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.06 205	0.07 253	0.05 52

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 137	0.12 361	0.17 115	0.22 448	0.10 181	0.15 99	0.13 115	0.18 73	0.14 85	0.11 117	0.13 152	0.10 85	0.08 21	0.20 272	0.14 287	0.06 65	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.07 317

LiteMatch*	0.11 95	0.07 5	0.22 217	0.16 33	0.10 181	0.13 44	0.13 115	0.18 73	0.14 85	0.09 27	0.09 28	0.09 42	0.10 117	0.14 51	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.06 203

bcnet-new	0.12 137	0.11 295	0.32 352	0.20 305	0.08 54	0.16 159	0.13 115	0.19 92	0.17 167	0.11 117	0.12 128	0.11 134	0.11 180	0.19 246	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

FCBStereo	0.12 137	0.11 295	0.27 283	0.20 305	0.09 93	0.18 242	0.13 115	0.18 73	0.13 56	0.12 154	0.12 128	0.13 215	0.13 281	0.14 51	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

PSGStereo	0.12 137	0.11 295	0.27 283	0.20 305	0.09 93	0.18 242	0.13 115	0.18 73	0.13 56	0.12 154	0.12 128	0.13 215	0.13 281	0.14 51	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

TOTStereo	0.12 137	0.11 295	0.28 300	0.20 305	0.08 54	0.15 99	0.13 115	0.22 168	0.19 216	0.12 154	0.14 193	0.12 179	0.12 228	0.15 104	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

DepthFocus	0.10 16	0.07 5	0.21 198	0.15 10	0.11 251	0.10 24	0.13 115	0.15 24	0.08 1	0.12 154	0.10 67	0.09 42	0.07 4	0.13 19	0.10 30	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.06 150	0.05 52

LACA2	0.10 16	0.11 295	0.20 179	0.16 33	0.07 10	0.16 159	0.13 115	0.17 52	0.14 85	0.09 27	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.14 51	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

Test_v1	0.10 16	0.07 5	0.16 82	0.15 10	0.09 93	0.13 44	0.13 115	0.22 168	0.16 131	0.09 27	0.10 67	0.08 8	0.08 21	0.14 51	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 196	0.08 55	0.22 217	0.15 10	0.09 93	0.18 242	0.13 115	0.24 217	0.25 355	0.14 226	0.22 339	0.17 315	0.12 228	0.19 246	0.13 243	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.07 317

Pro-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 26	0.17 74	0.10 181	0.17 211	0.13 115	0.11 4	0.13 56	0.10 70	0.09 28	0.08 8	0.06 1	0.22 323	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.08 406	0.05 8	0.05 52

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.13 115	0.12 8	0.11 18	0.07 1	0.12 128	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
CSFM-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 26	0.16 33	0.08 54	0.16 159	0.13 115	0.21 141	0.11 18	0.11 117	0.11 99	0.10 85	0.10 117	0.14 51	0.11 85	0.07 181	0.06 323	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

DLNR-FE	10.45 849	12.13 859	19.94 861	106.10 881	23.12 868	0.14 70	0.13 115	3.28 842	0.17 167	0.16 279	0.23 351	0.16 301	0.10 117	0.31 480	0.15 323	2.41 849	0.06 323	0.07 213	0.07 314	40.22 885	0.06 203

Select-FE	0.23 495	0.14 490	0.78 702	0.22 448	0.18 626	0.22 396	0.13 115	0.43 531	0.26 370	0.28 443	0.33 488	0.39 609	0.29 608	0.27 421	0.19 454	0.08 370	0.07 469	0.08 337	0.13 679	0.08 351	0.12 610

Zero-FE251	0.14 241	0.09 126	0.24 244	0.17 74	0.09 93	0.20 329	0.13 115	0.20 120	0.14 85	0.61 754	0.13 152	0.13 215	0.11 180	0.14 51	0.16 353	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

AdaDepth	0.11 95	0.09 126	0.20 179	0.20 305	0.10 181	0.19 282	0.13 115	0.16 40	0.13 56	0.10 70	0.10 67	0.09 42	0.09 54	0.19 246	0.12 168	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.05 52

IGEV	0.11 95	0.06 1	0.17 115	0.15 10	0.11 251	0.16 159	0.13 115	0.21 141	0.16 131	0.11 117	0.15 211	0.09 42	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

LG-Stereo_L2	0.10 16	0.08 55	0.19 160	0.16 33	0.09 93	0.12 36	0.13 115	0.18 73	0.13 56	0.09 27	0.07 6	0.08 8	0.08 21	0.16 144	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 16	0.08 55	0.19 160	0.16 33	0.09 93	0.12 36	0.13 115	0.17 52	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.08 8	0.07 4	0.17 171	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 95	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.07 10	0.17 211	0.13 115	0.18 73	0.16 131	0.11 117	0.13 152	0.11 134	0.12 228	0.18 208	0.11 85	0.08 370	0.04 2	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.04 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 196	0.14 490	0.19 160	0.26 644	0.09 93	0.15 99	0.13 115	0.22 168	0.18 194	0.12 154	0.11 99	0.10 85	0.13 281	0.21 300	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

FoundationStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.08 54	0.12 36	0.13 115	0.11 4	0.12 36	0.09 27	0.07 6	0.10 85	0.09 54	0.11 2	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

castereo++	0.13 196	0.10 200	0.18 142	0.18 139	0.10 181	0.27 499	0.13 115	0.23 194	0.23 319	0.11 117	0.13 152	0.16 301	0.10 117	0.18 208	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.04 1

dual_stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 26	0.17 74	0.08 54	0.09 9	0.13 115	0.24 217	0.13 56	0.10 70	0.09 28	0.09 42	0.08 21	0.18 208	0.12 168	0.07 181	0.06 323	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

DCVSM-stereo	0.24 527	0.13 435	0.52 605	0.20 305	0.14 476	0.26 488	0.13 115	0.34 393	0.34 486	0.41 675	0.33 488	0.47 673	0.29 608	0.30 473	0.22 526	0.10 537	0.10 638	0.11 588	0.10 567	0.12 612	0.15 669

MaDis-Stereo	0.14 241	0.13 435	0.26 270	0.19 212	0.14 476	0.16 159	0.13 115	0.25 239	0.21 271	0.13 194	0.14 193	0.14 253	0.11 180	0.17 171	0.17 387	0.08 370	0.07 469	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.06 203

MIF-Stereo (partial)	0.16 299	0.10 200	0.34 382	0.21 371	0.15 542	0.15 99	0.13 115	0.28 301	0.25 355	0.17 300	0.26 392	0.15 276	0.16 370	0.25 381	0.17 387	0.09 482	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.09 441	0.08 407

UniTT-Stereo	0.14 241	0.10 200	0.30 325	0.21 371	0.13 423	0.17 211	0.13 115	0.19 92	0.18 194	0.15 250	0.20 308	0.10 85	0.11 180	0.18 208	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.06 203

DLNR_Zeroshot_test	10.44 848	12.10 858	19.93 860	106.08 880	23.66 869	0.14 70	0.13 115	3.22 841	0.17 167	0.16 279	0.23 351	0.16 301	0.10 117	0.31 480	0.15 323	2.36 848	0.06 323	0.07 213	0.07 314	39.70 884	0.06 203

LL-Strereo2	0.18 347	0.18 594	0.39 461	0.22 448	0.12 334	0.24 444	0.13 115	0.31 352	0.23 319	0.24 393	0.20 308	0.24 431	0.12 228	0.26 401	0.15 323	0.06 65	0.06 323	0.12 627	0.09 518	0.08 351	0.07 317

EGLCR-Stereo	0.13 196	0.08 55	0.20 179	0.18 139	0.09 93	0.21 363	0.13 115	0.27 278	0.21 271	0.13 194	0.10 67	0.15 276	0.09 54	0.20 272	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.06 203

CREStereo++_RVC	0.15 281	0.08 55	0.26 270	0.17 74	0.11 251	0.18 242	0.13 115	0.22 168	0.30 436	0.21 357	0.30 440	0.13 215	0.11 180	0.16 144	0.15 323	0.07 181	0.04 2	0.06 78	0.15 704	0.06 150	0.05 52
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
raftrobust	0.16 299	0.13 435	0.29 314	0.22 448	0.15 542	0.19 282	0.13 115	0.32 364	0.26 370	0.26 418	0.20 308	0.19 349	0.17 403	0.21 300	0.15 323	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.07 317

RALAANet	0.19 397	0.18 594	0.37 424	0.23 510	0.14 476	0.23 421	0.13 115	0.37 450	0.29 419	0.28 443	0.26 392	0.25 444	0.15 344	0.26 401	0.18 419	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.06 203

XX-Stereo	0.21 440	0.10 200	0.83 723	0.26 644	0.17 604	0.23 421	0.13 115	0.40 486	0.18 194	0.20 342	0.41 579	0.31 533	0.10 117	0.32 487	0.12 168	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.05 52

ACC-I	0.10 16	0.10 200	0.16 82	0.17 74	0.09 93	0.06 2	0.14 164	0.13 13	0.16 131	0.10 70	0.13 152	0.09 42	0.09 54	0.17 171	0.10 30	0.08 370	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.07 253	0.06 203

ACC	0.10 16	0.10 200	0.16 82	0.17 74	0.09 93	0.05 1	0.14 164	0.15 24	0.16 131	0.10 70	0.12 128	0.09 42	0.09 54	0.16 144	0.10 30	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.06 203

DDDD	0.11 95	0.07 5	0.17 115	0.16 33	0.09 93	0.13 44	0.14 164	0.20 120	0.14 85	0.10 70	0.09 28	0.15 276	0.11 180	0.13 19	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.06 203

FORCE_4.6	0.10 16	0.09 126	0.13 8	0.18 139	0.06 1	0.16 159	0.14 164	0.22 168	0.13 56	0.08 3	0.10 67	0.09 42	0.09 54	0.12 9	0.08 1	0.07 181	0.04 2	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

FORCE_4	0.10 16	0.08 55	0.14 26	0.19 212	0.07 10	0.16 159	0.14 164	0.20 120	0.11 18	0.09 27	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.17 171	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.04 1

AnonStereo	0.16 299	0.12 361	0.30 325	0.20 305	0.12 334	0.18 242	0.14 164	0.36 438	0.24 338	0.19 333	0.17 252	0.19 349	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.10 518	0.06 203

NBS	0.09 2	0.08 55	0.16 82	0.19 212	0.09 93	0.08 4	0.14 164	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 67	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 168	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.07 253	0.05 52

anonymous	0.11 95	0.09 126	0.20 179	0.18 139	0.10 181	0.08 4	0.14 164	0.16 40	0.17 167	0.12 154	0.13 152	0.09 42	0.07 4	0.13 19	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

testmc14	0.10 16	0.07 5	0.14 26	0.18 139	0.07 10	0.16 159	0.14 164	0.15 24	0.12 36	0.10 70	0.13 152	0.10 85	0.08 21	0.12 9	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

PhaseNet	0.13 196	0.09 126	0.19 160	0.18 139	0.11 251	0.16 159	0.14 164	0.24 217	0.17 167	0.11 117	0.12 128	0.16 301	0.12 228	0.19 246	0.16 353	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.07 253	0.07 317

ManiGeoR	0.18 347	0.15 530	0.55 619	0.15 10	0.11 251	0.21 363	0.14 164	0.39 472	0.27 381	0.19 333	0.24 367	0.18 328	0.15 344	0.35 513	0.19 454	0.08 370	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.08 407

HLf10	0.18 347	0.15 530	0.55 619	0.15 10	0.11 251	0.21 363	0.14 164	0.39 472	0.27 381	0.19 333	0.24 367	0.18 328	0.15 344	0.35 513	0.19 454	0.08 370	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.08 407

HLf8	0.19 397	0.16 559	0.55 619	0.15 10	0.12 334	0.24 444	0.14 164	0.40 486	0.31 450	0.20 342	0.26 392	0.18 328	0.15 344	0.35 513	0.17 387	0.10 537	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.09 484

DNS	0.26 574	0.30 719	0.18 142	0.17 74	0.10 181	0.13 44	0.14 164	0.24 217	0.16 131	0.12 154	0.17 252	0.13 215	0.10 117	0.70 695	0.37 656	0.08 370	0.14 710	0.08 337	0.05 93	1.01 827	0.80 820

PointNet	0.10 16	0.08 55	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.14 164	0.17 52	0.14 85	0.08 3	0.11 99	0.12 179	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

TS12	0.12 137	0.08 55	0.17 115	0.21 371	0.09 93	0.19 282	0.14 164	0.23 194	0.16 131	0.14 226	0.19 288	0.12 179	0.13 281	0.17 171	0.15 323	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

canet-new	0.12 137	0.11 295	0.28 300	0.20 305	0.09 93	0.15 99	0.14 164	0.22 168	0.16 131	0.09 27	0.11 99	0.09 42	0.12 228	0.20 272	0.09 12	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

LWStereo	0.12 137	0.10 200	0.27 283	0.19 212	0.08 54	0.16 159	0.14 164	0.21 141	0.15 109	0.10 70	0.13 152	0.10 85	0.12 228	0.20 272	0.09 12	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.04 1

LMStereo	0.13 196	0.11 295	0.44 530	0.21 371	0.08 54	0.14 70	0.14 164	0.21 141	0.16 131	0.10 70	0.13 152	0.10 85	0.13 281	0.18 208	0.09 12	0.05 9	0.04 2	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

CR7Stereo	0.12 137	0.11 295	0.27 283	0.19 212	0.11 251	0.16 159	0.14 164	0.19 92	0.14 85	0.11 117	0.14 193	0.10 85	0.11 180	0.12 9	0.10 30	0.06 65	0.04 2	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

ARStereo-new	0.12 137	0.11 295	0.26 270	0.19 212	0.07 10	0.14 70	0.14 164	0.21 141	0.18 194	0.12 154	0.15 211	0.11 134	0.12 228	0.13 19	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

MUNStereo	0.12 137	0.11 295	0.35 393	0.20 305	0.08 54	0.16 159	0.14 164	0.19 92	0.14 85	0.12 154	0.14 193	0.12 179	0.12 228	0.15 104	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.07 314	0.07 253	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 95	0.10 200	0.26 270	0.18 139	0.09 93	0.14 70	0.14 164	0.20 120	0.13 56	0.11 117	0.13 152	0.10 85	0.11 180	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.05 52

CHEStereo	0.12 137	0.11 295	0.22 217	0.19 212	0.11 251	0.16 159	0.14 164	0.19 92	0.15 109	0.13 194	0.16 231	0.11 134	0.12 228	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.05 52

RMAStereo	0.12 137	0.12 361	0.27 283	0.21 371	0.09 93	0.19 282	0.14 164	0.24 217	0.17 167	0.12 154	0.13 152	0.11 134	0.12 228	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

ATMStereo	0.12 137	0.11 295	0.23 233	0.22 448	0.09 93	0.16 159	0.14 164	0.24 217	0.19 216	0.12 154	0.11 99	0.09 42	0.13 281	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.05 93	0.08 351	0.05 52

ACMStereo	0.12 137	0.11 295	0.25 259	0.21 371	0.08 54	0.13 44	0.14 164	0.25 239	0.21 271	0.12 154	0.15 211	0.09 42	0.14 321	0.15 104	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

KMOStereo	0.13 196	0.11 295	0.30 325	0.20 305	0.13 423	0.20 329	0.14 164	0.23 194	0.16 131	0.12 154	0.13 152	0.09 42	0.15 344	0.19 246	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.06 203

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 241	0.21 639	0.47 560	0.17 74	0.12 334	0.15 99	0.14 164	0.24 217	0.16 131	0.11 117	0.14 193	0.12 179	0.10 117	0.14 51	0.10 30	0.06 65	0.06 323	0.06 78	0.08 406	0.05 8	0.07 317

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 137	0.08 55	0.29 314	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.14 164	0.19 92	0.17 167	0.11 117	0.14 193	0.11 134	0.12 228	0.13 19	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.19 714

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 241	0.19 611	0.70 686	0.17 74	0.12 334	0.13 44	0.14 164	0.24 217	0.17 167	0.10 70	0.12 128	0.10 85	0.10 117	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.07 314	0.05 8	0.07 317

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 196	0.11 295	0.38 445	0.17 74	0.11 251	0.17 211	0.14 164	0.23 194	0.17 167	0.11 117	0.14 193	0.13 215	0.11 180	0.14 51	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

LACA3	0.10 16	0.10 200	0.14 26	0.15 10	0.07 10	0.16 159	0.14 164	0.14 17	0.13 56	0.11 117	0.09 28	0.10 85	0.10 117	0.16 144	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

Selective-IGEV-i32	0.12 137	0.09 126	0.22 217	0.19 212	0.10 181	0.15 99	0.14 164	0.27 278	0.15 109	0.13 194	0.14 193	0.13 215	0.08 21	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.05 52

Hybrid-DGEV-2	0.21 440	0.15 530	0.34 382	0.24 568	0.13 423	0.28 519	0.14 164	0.48 587	0.44 618	0.27 429	0.24 367	0.25 444	0.25 545	0.28 437	0.19 454	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.07 253	0.07 317

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.14 26	0.17 74	0.09 93	0.09 9	0.14 164	0.10 2	0.14 85	0.07 1	0.09 28	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

BStereo	0.13 196	0.10 200	0.42 506	0.18 139	0.11 251	0.13 44	0.14 164	0.24 217	0.22 292	0.12 154	0.11 99	0.12 179	0.09 54	0.16 144	0.14 287	0.05 9	0.06 323	0.06 78	0.08 406	0.05 8	0.06 203

Anonymus123	0.14 241	0.10 200	0.42 506	0.18 139	0.11 251	0.36 637	0.14 164	0.28 301	0.22 292	0.12 154	0.11 99	0.12 179	0.09 54	0.16 144	0.14 287	0.05 9	0.06 323	0.06 78	0.08 406	0.05 8	0.06 203

water-stereo	0.13 196	0.08 55	0.20 179	0.19 212	0.10 181	0.17 211	0.14 164	0.25 239	0.19 216	0.17 300	0.23 351	0.15 276	0.15 344	0.12 9	0.13 243	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.05 52

DVStereo	0.14 241	0.08 55	0.18 142	0.18 139	0.09 93	0.21 363	0.14 164	0.24 217	0.21 271	0.21 357	0.21 323	0.15 276	0.14 321	0.23 333	0.15 323	0.07 181	0.06 323	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.05 52

2w_stereo	0.11 95	0.10 200	0.15 49	0.18 139	0.08 54	0.16 159	0.14 164	0.27 278	0.20 249	0.14 226	0.14 193	0.08 8	0.11 180	0.13 19	0.12 168	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 196	0.09 126	0.24 244	0.20 305	0.10 181	0.15 99	0.14 164	0.22 168	0.16 131	0.12 154	0.19 288	0.15 276	0.11 180	0.13 19	0.17 387	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.07 253	0.06 203

Reg-Stereo(zero)	0.16 299	0.07 5	0.36 413	0.19 212	0.10 181	0.19 282	0.14 164	0.28 301	0.24 338	0.22 368	0.20 308	0.24 431	0.18 434	0.21 300	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.06 203

ISRNet	0.27 585	0.13 435	0.45 544	0.26 644	0.19 653	0.24 444	0.14 164	0.45 552	0.43 602	0.39 656	0.48 658	0.42 642	0.27 576	0.32 487	0.29 609	0.20 747	0.12 686	0.17 714	0.16 717	0.16 676	0.20 727

GIP-stereo	0.12 137	0.09 126	0.20 179	0.19 212	0.11 251	0.16 159	0.14 164	0.29 318	0.18 194	0.11 117	0.16 231	0.13 215	0.09 54	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

DEFOM-Stereo	0.11 95	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.09 93	0.22 396	0.14 164	0.14 17	0.16 131	0.11 117	0.10 67	0.09 42	0.08 21	0.21 300	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

UGAM-zero	0.23 495	0.10 200	0.54 612	0.19 212	0.13 423	0.21 363	0.14 164	0.44 539	0.22 292	0.28 443	0.28 410	0.51 698	0.33 653	0.65 678	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.08 406	0.06 150	0.07 317

U	1.00 795	0.09 126	0.21 198	0.21 371	3.68 836	6.12 842	0.14 164	0.21 141	0.21 271	0.11 117	0.11 99	0.10 85	0.09 54	0.12 9	0.11 85	0.07 181	0.05 57	5.42 856	2.90 853	0.07 253	0.06 203

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 137	0.08 55	0.29 314	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.14 164	0.19 92	0.17 167	0.11 117	0.14 193	0.11 134	0.12 228	0.13 19	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.19 714

MIM_Stereo	0.18 347	0.12 361	0.38 445	0.20 305	0.11 251	0.17 211	0.14 164	0.35 417	0.25 355	0.27 429	0.35 511	0.23 416	0.13 281	0.27 421	0.16 353	0.06 65	0.07 469	0.08 337	0.08 406	0.08 351	0.06 203

LoS	0.14 241	0.08 55	0.27 283	0.16 33	0.09 93	0.22 396	0.14 164	0.26 261	0.26 370	0.15 250	0.18 279	0.18 328	0.13 281	0.22 323	0.14 287	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.06 203
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.12 137	0.09 126	0.22 217	0.19 212	0.10 181	0.15 99	0.14 164	0.27 278	0.15 109	0.13 194	0.14 193	0.13 215	0.08 21	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.05 52

Patchmatch Stereo++	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.14 164	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.29 424	0.25 444	0.17 403	0.26 401	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407
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
IIG-Stereo	0.23 495	0.13 435	0.35 393	0.29 705	0.12 334	0.23 421	0.14 164	0.38 458	0.31 450	0.34 583	0.37 530	0.33 552	0.21 472	0.70 695	0.26 585	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.07 314	0.07 253	0.06 203

ROB_FTStereo	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.14 164	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.28 410	0.25 444	0.17 403	0.24 349	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

HUI-Stereo	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.14 164	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.28 410	0.25 444	0.17 403	0.22 323	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

RAFT-RH_RVC	0.25 555	0.11 295	0.45 544	0.21 371	0.12 334	0.25 464	0.14 164	0.27 278	0.27 381	0.38 640	1.15 786	0.23 416	0.17 403	0.57 627	0.24 561	0.07 181	0.05 57	0.10 528	0.07 314	0.06 150	0.07 317

iRAFT	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.14 164	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.29 424	0.25 444	0.17 403	0.26 401	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

TANstereo	0.15 281	0.09 126	0.28 300	0.16 33	0.08 54	0.25 464	0.14 164	0.23 194	0.28 400	0.24 393	0.30 440	0.16 301	0.12 228	0.17 171	0.13 243	0.08 370	0.07 469	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.07 317

BEATNet_4x	0.22 477	0.18 594	0.47 560	0.22 448	0.10 181	0.28 519	0.14 164	0.46 563	0.32 462	0.31 524	0.34 500	0.31 533	0.25 545	0.31 480	0.29 609	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.06 205	0.10 518	0.08 407

CFNet	0.27 585	0.20 624	0.44 530	0.22 448	0.14 476	0.33 601	0.14 164	0.51 629	0.45 631	0.30 506	0.40 570	0.38 597	0.27 576	0.76 722	0.25 571	0.09 482	0.07 469	0.11 588	0.11 611	0.11 570	0.08 407

HITNet	0.20 419	0.17 579	0.43 520	0.19 212	0.08 54	0.27 499	0.14 164	0.42 516	0.30 436	0.29 474	0.32 465	0.27 477	0.21 472	0.28 437	0.25 571	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.06 203
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
G4	0.18 347	0.13 435	0.39 461	0.28 699	0.13 423	0.18 242	0.15 226	0.35 417	0.25 355	0.20 342	0.23 351	0.15 276	0.14 321	0.34 501	0.15 323	0.11 585	0.05 57	0.10 528	0.07 314	0.07 253	0.06 203

FETCStereo	0.12 137	0.08 55	0.20 179	0.18 139	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.17 52	0.17 167	0.18 321	0.17 252	0.13 215	0.11 180	0.15 104	0.12 168	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

FETStereo	0.12 137	0.08 55	0.19 160	0.18 139	0.09 93	0.17 211	0.15 226	0.17 52	0.18 194	0.18 321	0.16 231	0.13 215	0.11 180	0.16 144	0.13 243	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.05 52

CEFStereo	0.12 137	0.08 55	0.24 244	0.18 139	0.10 181	0.16 159	0.15 226	0.17 52	0.18 194	0.17 300	0.19 288	0.13 215	0.11 180	0.17 171	0.13 243	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.06 203

CGFBStereo	0.12 137	0.08 55	0.23 233	0.18 139	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.17 52	0.17 167	0.18 321	0.17 252	0.13 215	0.11 180	0.16 144	0.12 168	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

Cross2Single Stereo	0.13 196	0.14 490	0.15 49	0.21 371	0.08 54	0.09 9	0.15 226	0.16 40	0.24 338	0.23 377	0.14 193	0.12 179	0.08 21	0.24 349	0.12 168	0.12 629	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.12 612	0.05 52

Cross2Single-S	0.10 16	0.08 55	0.16 82	0.16 33	0.09 93	0.08 4	0.15 226	0.13 13	0.15 109	0.10 70	0.09 28	0.09 42	0.08 21	0.13 19	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

LLL	0.11 95	0.08 55	0.17 115	0.16 33	0.10 181	0.16 159	0.15 226	0.19 92	0.15 109	0.10 70	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.06 203

low	0.12 137	0.08 55	0.21 198	0.18 139	0.09 93	0.17 211	0.15 226	0.23 194	0.16 131	0.10 70	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.21 300	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.06 150	0.06 203

FORCE_4.7	0.10 16	0.10 200	0.12 1	0.21 371	0.08 54	0.15 99	0.15 226	0.19 92	0.14 85	0.08 3	0.10 67	0.08 8	0.10 117	0.15 104	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.06 150	0.04 1

GEAR-Net	0.13 196	0.09 126	0.23 233	0.21 371	0.10 181	0.15 99	0.15 226	0.29 318	0.16 131	0.12 154	0.15 211	0.12 179	0.12 228	0.17 171	0.14 287	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.07 317

GELT-Stereo	0.13 196	0.09 126	0.16 82	0.20 305	0.14 476	0.14 70	0.15 226	0.33 380	0.23 319	0.14 226	0.11 99	0.11 134	0.11 180	0.16 144	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.05 8	0.05 52

FAST (zero-shot)	0.14 241	0.10 200	0.22 217	0.23 510	0.26 735	0.14 70	0.15 226	0.23 194	0.15 109	0.11 117	0.14 193	0.12 179	0.12 228	0.18 208	0.13 243	0.09 482	0.09 602	0.07 213	0.08 406	0.07 253	0.09 484

DNSM	0.28 607	0.28 702	0.17 115	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.15 226	0.24 217	0.18 194	0.14 226	0.17 252	0.13 215	0.11 180	0.75 716	0.63 741	0.08 370	0.13 699	0.06 78	0.05 93	1.14 830	0.81 821

Anonymus	0.12 137	0.08 55	0.17 115	0.19 212	0.10 181	0.16 159	0.15 226	0.20 120	0.16 131	0.11 117	0.09 28	0.14 253	0.12 228	0.17 171	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.07 317

TestStereo_HL2	0.18 347	0.14 490	0.34 382	0.17 74	0.11 251	0.20 329	0.15 226	0.33 380	0.29 419	0.22 368	0.29 424	0.19 349	0.17 403	0.39 538	0.18 419	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.08 351	0.08 407

MCSU-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 26	0.17 74	0.07 10	0.16 159	0.15 226	0.17 52	0.16 131	0.12 154	0.13 152	0.12 179	0.08 21	0.15 104	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

DF	0.13 196	0.09 126	0.21 198	0.18 139	0.10 181	0.17 211	0.15 226	0.25 239	0.17 167	0.13 194	0.22 339	0.19 349	0.11 180	0.20 272	0.14 287	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.06 203

ARStereo	0.12 137	0.12 361	0.28 300	0.19 212	0.08 54	0.17 211	0.15 226	0.22 168	0.18 194	0.11 117	0.14 193	0.10 85	0.11 180	0.17 171	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

BARStereo	0.12 137	0.13 435	0.28 300	0.20 305	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.20 120	0.16 131	0.11 117	0.14 193	0.09 42	0.13 281	0.18 208	0.10 30	0.06 65	0.04 2	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.06 203

KABStereo	0.12 137	0.11 295	0.24 244	0.20 305	0.09 93	0.19 282	0.15 226	0.26 261	0.20 249	0.11 117	0.12 128	0.10 85	0.13 281	0.17 171	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 196	0.09 126	0.19 160	0.18 139	0.14 476	0.19 282	0.15 226	0.25 239	0.22 292	0.15 250	0.20 308	0.10 85	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 196	0.09 126	0.22 217	0.18 139	0.14 476	0.18 242	0.15 226	0.23 194	0.21 271	0.16 279	0.22 339	0.10 85	0.09 54	0.15 104	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 196	0.09 126	0.20 179	0.18 139	0.14 476	0.18 242	0.15 226	0.25 239	0.22 292	0.16 279	0.21 323	0.09 42	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

Foundation-i1c-attn	0.12 137	0.07 5	0.14 26	0.16 33	0.07 10	0.15 99	0.15 226	0.24 217	0.17 167	0.13 194	0.15 211	0.16 301	0.13 281	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

Foundation-i1b	0.12 137	0.07 5	0.14 26	0.16 33	0.07 10	0.16 159	0.15 226	0.25 239	0.16 131	0.14 226	0.15 211	0.17 315	0.12 228	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.04 1

FE-Mocha	0.16 299	0.10 200	0.33 370	0.19 212	0.13 423	0.19 282	0.15 226	0.35 417	0.22 292	0.24 393	0.24 367	0.20 366	0.14 321	0.17 171	0.17 387	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.06 203

IGEV-FE	0.18 347	0.10 200	0.65 667	0.20 305	0.12 334	0.19 282	0.15 226	0.34 393	0.19 216	0.28 443	0.22 339	0.27 477	0.13 281	0.23 333	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.06 203

DDF-Stereo	0.13 196	0.08 55	0.19 160	0.19 212	0.16 579	0.12 36	0.15 226	0.18 73	0.18 194	0.11 117	0.10 67	0.13 215	0.12 228	0.23 333	0.19 454	0.08 370	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.21 733	0.06 203

zero-FE	0.16 299	0.08 55	0.81 716	0.19 212	0.18 626	0.12 36	0.15 226	0.19 92	0.19 216	0.10 70	0.10 67	0.13 215	0.12 228	0.21 300	0.19 454	0.08 370	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.19 721	0.06 203

GASTEREO	0.13 196	0.12 361	0.21 198	0.23 510	0.10 181	0.18 242	0.15 226	0.26 261	0.18 194	0.17 300	0.16 231	0.11 134	0.13 281	0.19 246	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.07 314	0.06 150	0.06 203

MSCF	0.13 196	0.12 361	0.21 198	0.22 448	0.10 181	0.16 159	0.15 226	0.26 261	0.18 194	0.17 300	0.16 231	0.11 134	0.13 281	0.18 208	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.07 314	0.06 150	0.06 203

depthmonostereo	0.14 241	0.09 126	0.19 160	0.19 212	0.08 54	0.20 329	0.15 226	0.27 278	0.23 319	0.16 279	0.18 279	0.14 253	0.17 403	0.19 246	0.13 243	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.05 93	0.05 8	0.05 52

2.5w	0.11 95	0.10 200	0.15 49	0.18 139	0.09 93	0.15 99	0.15 226	0.20 120	0.15 109	0.12 154	0.13 152	0.10 85	0.09 54	0.17 171	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

3w_stereo	0.12 137	0.11 295	0.18 142	0.18 139	0.08 54	0.16 159	0.15 226	0.27 278	0.19 216	0.12 154	0.12 128	0.07 2	0.12 228	0.15 104	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

1w_stereo	0.12 137	0.08 55	0.14 26	0.18 139	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.25 239	0.21 271	0.13 194	0.16 231	0.08 8	0.12 228	0.16 144	0.13 243	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

tg	0.16 299	0.11 295	0.25 259	0.21 371	0.11 251	0.23 421	0.15 226	0.34 393	0.24 338	0.20 342	0.25 379	0.19 349	0.12 228	0.24 349	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.09 518	0.08 351	0.07 317

model_zeroshot	0.17 321	0.11 295	0.39 461	0.20 305	0.12 334	0.24 444	0.15 226	0.34 393	0.22 292	0.30 506	0.20 308	0.22 393	0.12 228	0.24 349	0.14 287	0.08 370	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.07 253	0.07 317

GCAP-BAT	0.21 440	0.08 55	1.22 779	0.29 705	0.43 779	0.16 159	0.15 226	0.27 278	0.25 355	0.14 226	0.17 252	0.15 276	0.11 180	0.20 272	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.06 203

rvit_stereo_0075_2	0.24 527	0.17 579	0.50 588	0.26 644	0.22 698	0.22 396	0.15 226	0.40 486	0.35 503	0.27 429	0.37 530	0.29 505	0.20 462	0.28 437	0.19 454	0.17 721	0.12 686	0.19 734	0.12 650	0.13 631	0.13 630

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 419	0.72 804	0.70 686	0.17 74	0.08 54	0.15 99	0.15 226	0.18 73	0.16 131	0.13 194	0.12 128	0.09 42	0.08 21	0.16 144	0.13 243	0.35 794	0.04 2	0.08 337	0.07 314	0.11 570	0.23 752

AIO-Stereo	0.13 196	0.10 200	0.22 217	0.20 305	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.27 278	0.16 131	0.13 194	0.15 211	0.13 215	0.08 21	0.18 208	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.06 203

RSM++	0.12 137	0.09 126	0.19 160	0.20 305	0.09 93	0.17 211	0.15 226	0.21 141	0.19 216	0.12 154	0.12 128	0.14 253	0.09 54	0.20 272	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.07 253	0.05 52

RSM	0.12 137	0.09 126	0.20 179	0.20 305	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.23 194	0.18 194	0.13 194	0.13 152	0.15 276	0.09 54	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.05 52

CAS++	0.16 299	0.12 361	0.27 283	0.18 139	0.12 334	0.17 211	0.15 226	0.42 516	0.24 338	0.19 333	0.18 279	0.13 215	0.10 117	0.21 300	0.12 168	0.12 629	0.10 638	0.11 588	0.08 406	0.10 518	0.09 484
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.13 196	0.09 126	0.22 217	0.17 74	0.14 476	0.19 282	0.15 226	0.25 239	0.22 292	0.15 250	0.20 308	0.10 85	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

test_for_model	0.13 196	0.09 126	0.20 179	0.18 139	0.14 476	0.19 282	0.15 226	0.25 239	0.22 292	0.15 250	0.20 308	0.10 85	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

H2IRNET	0.18 347	0.13 435	0.35 393	0.21 371	0.12 334	0.20 329	0.15 226	0.27 278	0.30 436	0.17 300	0.31 455	0.25 444	0.20 462	0.24 349	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.10 567	0.09 441	0.06 203

MoCha-V2	0.13 196	0.08 55	0.26 270	0.23 510	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.26 261	0.16 131	0.15 250	0.15 211	0.13 215	0.14 321	0.20 272	0.11 85	0.06 65	0.07 469	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.05 52

IGEV++	0.13 196	0.10 200	0.23 233	0.21 371	0.10 181	0.15 99	0.15 226	0.29 318	0.16 131	0.12 154	0.15 211	0.12 179	0.12 228	0.17 171	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.07 317

GMStereo_Zeroshot	0.24 527	0.21 639	0.45 544	0.26 644	0.13 423	0.28 519	0.15 226	0.39 472	0.35 503	0.37 625	0.43 610	0.40 624	0.17 403	0.34 501	0.20 477	0.12 629	0.07 469	0.13 651	0.07 314	0.16 676	0.09 484

IGEV_Zeroshot_test	0.18 347	0.10 200	0.65 667	0.20 305	0.12 334	0.19 282	0.15 226	0.34 393	0.19 216	0.28 443	0.22 339	0.27 477	0.13 281	0.23 333	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.06 203

MSKI-zero shot	0.17 321	0.09 126	0.43 520	0.20 305	0.11 251	0.21 363	0.15 226	0.32 364	0.21 271	0.23 377	0.24 367	0.23 416	0.10 117	0.31 480	0.13 243	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.06 203

CASnet	0.14 241	0.12 361	0.22 217	0.22 448	0.08 54	0.16 159	0.15 226	0.27 278	0.25 355	0.22 368	0.20 308	0.15 276	0.11 180	0.17 171	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.11 588	0.09 518	0.08 351	0.05 52
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 196	0.09 126	0.22 217	0.17 74	0.14 476	0.19 282	0.15 226	0.25 239	0.22 292	0.15 250	0.20 308	0.10 85	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

GCAPDPT-zeroshot	0.20 419	0.08 55	1.14 774	0.29 705	0.43 779	0.16 159	0.15 226	0.27 278	0.25 355	0.14 226	0.17 252	0.15 276	0.11 180	0.20 272	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.06 203

Selective-RAFT	0.17 321	0.12 361	0.30 325	0.24 568	0.10 181	0.29 541	0.15 226	0.32 364	0.31 450	0.17 300	0.17 252	0.21 380	0.18 434	0.28 437	0.17 387	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.07 314	0.08 351	0.06 203

GLC_STEREO	0.15 281	0.10 200	0.24 244	0.21 371	0.09 93	0.17 211	0.15 226	0.23 194	0.27 381	0.17 300	0.20 308	0.17 315	0.11 180	0.23 333	0.16 353	0.07 181	0.09 602	0.09 444	0.08 406	0.07 253	0.06 203

iGMRVC	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.15 226	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.29 424	0.25 444	0.17 403	0.27 421	0.17 387	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

RAFT-IKP	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.15 226	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.29 424	0.25 444	0.18 434	0.25 381	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

XX-TBD	0.15 281	0.18 594	0.28 300	0.22 448	0.10 181	0.22 396	0.15 226	0.22 168	0.27 381	0.22 368	0.26 392	0.14 253	0.12 228	0.16 144	0.13 243	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.07 253	0.06 203

CFNet-RSSM	0.17 321	0.10 200	0.40 470	0.20 305	0.11 251	0.20 329	0.15 226	0.36 438	0.30 436	0.23 377	0.21 323	0.26 466	0.15 344	0.20 272	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.05 52

Gwc-CoAtRS	0.17 321	0.10 200	0.37 424	0.20 305	0.12 334	0.19 282	0.15 226	0.32 364	0.28 400	0.23 377	0.23 351	0.27 477	0.15 344	0.20 272	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.06 203

CREStereo	0.13 196	0.08 55	0.21 198	0.14 4	0.08 54	0.22 396	0.15 226	0.25 239	0.24 338	0.16 279	0.21 323	0.14 253	0.13 281	0.18 208	0.13 243	0.09 482	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.07 253	0.06 203
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
G3	0.21 440	0.25 675	0.37 424	0.41 768	0.15 542	0.17 211	0.16 290	0.38 458	0.21 271	0.25 404	0.23 351	0.22 393	0.13 281	0.36 522	0.17 387	0.18 732	0.06 323	0.18 724	0.10 567	0.14 651	0.07 317

G2	0.19 397	0.21 639	0.40 470	0.31 725	0.14 476	0.18 242	0.16 290	0.38 458	0.23 319	0.21 357	0.22 339	0.16 301	0.14 321	0.37 526	0.16 353	0.14 676	0.05 57	0.13 651	0.07 314	0.11 570	0.08 407

HNOStereo	0.12 137	0.08 55	0.20 179	0.19 212	0.09 93	0.15 99	0.16 290	0.18 73	0.17 167	0.17 300	0.17 252	0.12 179	0.11 180	0.16 144	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

RSGM							0.16 290	0.35 417	0.22 292	0.26 418	0.25 379	0.29 505	0.15 344	0.20 272	0.15 323	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.06 150

small-0shot	0.10 16	0.09 126	0.18 142	0.16 33	0.09 93	0.09 9	0.16 290	0.14 17	0.12 36	0.08 3	0.15 211	0.08 8	0.08 21	0.11 2	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 16	0.09 126	0.17 115	0.13 1	0.09 93	0.11 28	0.16 290	0.12 8	0.11 18	0.09 27	0.13 152	0.06 1	0.09 54	0.11 2	0.14 287	0.06 65	0.06 323	0.08 337	0.09 518	0.07 253	0.07 317

SE	0.16 299	0.14 490	0.19 160	0.21 371	0.11 251	0.23 421	0.16 290	0.28 301	0.20 249	0.20 342	0.27 402	0.15 276	0.17 403	0.15 104	0.14 287	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.11 570	0.08 407

TestStereo_HL3	0.21 440	0.13 435	0.77 700	0.17 74	0.11 251	0.23 421	0.16 290	0.34 393	0.20 249	0.27 429	0.38 545	0.23 416	0.19 451	0.41 549	0.14 287	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.07 253	0.08 407

GGDA	0.18 347	0.14 490	0.33 370	0.17 74	0.10 181	0.20 329	0.16 290	0.33 380	0.31 450	0.22 368	0.28 410	0.19 349	0.16 370	0.38 533	0.17 387	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.08 351	0.08 407

TestStereo-Hl	0.18 347	0.11 295	0.31 342	0.17 74	0.10 181	0.22 396	0.16 290	0.36 438	0.29 419	0.23 377	0.26 392	0.22 393	0.19 451	0.38 533	0.17 387	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.07 253	0.07 317

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 137	0.10 200	0.21 198	0.21 371	0.11 251	0.20 329	0.16 290	0.21 141	0.17 167	0.12 154	0.17 252	0.11 134	0.12 228	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 137	0.08 55	0.18 142	0.18 139	0.13 423	0.20 329	0.16 290	0.23 194	0.18 194	0.12 154	0.15 211	0.14 253	0.13 281	0.13 19	0.12 168	0.06 65	0.04 2	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 137	0.09 126	0.17 115	0.19 212	0.11 251	0.14 70	0.16 290	0.21 141	0.20 249	0.10 70	0.17 252	0.11 134	0.12 228	0.12 9	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.08 406	0.05 8	0.06 203

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 95	0.09 126	0.17 115	0.18 139	0.10 181	0.15 99	0.16 290	0.23 194	0.15 109	0.10 70	0.16 231	0.09 42	0.11 180	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.08 406	0.05 8	0.08 407

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 137	0.09 126	0.18 142	0.18 139	0.09 93	0.13 44	0.16 290	0.25 239	0.21 271	0.11 117	0.16 231	0.09 42	0.11 180	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.07 314	0.04 1	0.05 52

Foundation-i1a	0.12 137	0.07 5	0.14 26	0.15 10	0.07 10	0.18 242	0.16 290	0.25 239	0.16 131	0.16 279	0.16 231	0.18 328	0.13 281	0.17 171	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

Foundation-i1	0.13 196	0.07 5	0.16 82	0.17 74	0.11 251	0.17 211	0.16 290	0.32 364	0.22 292	0.15 250	0.17 252	0.20 366	0.13 281	0.14 51	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

gcap_with_dpt	0.12 137	0.09 126	0.21 198	0.18 139	0.13 423	0.18 242	0.16 290	0.24 217	0.20 249	0.16 279	0.21 323	0.09 42	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

Hybrid-DGEV-03	0.20 419	0.14 490	0.31 342	0.22 448	0.12 334	0.26 488	0.16 290	0.31 352	0.27 381	0.32 546	0.58 709	0.23 416	0.15 344	0.23 333	0.17 387	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.07 314	0.08 351	0.06 203

NLSM3	0.13 196	0.10 200	0.17 115	0.21 371	0.13 423	0.18 242	0.16 290	0.30 340	0.24 338	0.11 117	0.15 211	0.12 179	0.13 281	0.17 171	0.15 323	0.05 9	0.05 57	0.08 337	0.08 406	0.05 8	0.05 52

GEAStereo	0.12 137	0.09 126	0.20 179	0.18 139	0.12 334	0.19 282	0.16 290	0.20 120	0.14 85	0.12 154	0.15 211	0.10 85	0.09 54	0.16 144	0.10 30	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.08 351	0.08 407

GSStereo	0.12 137	0.09 126	0.20 179	0.17 74	0.12 334	0.19 282	0.16 290	0.26 261	0.18 194	0.13 194	0.15 211	0.10 85	0.09 54	0.16 144	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.08 351	0.08 407

GS-Stereo							0.16 290	0.26 261	0.18 194	0.13 194	0.15 211	0.10 85	0.09 54	0.16 144	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.08 351	0.08 407

DA	0.14 241	0.10 200	0.18 142	0.21 371	0.10 181	0.29 541	0.16 290	0.28 301	0.20 249	0.14 226	0.17 252	0.16 301	0.14 321	0.17 171	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.07 317

GGEV	0.14 241	0.10 200	0.18 142	0.21 371	0.10 181	0.29 541	0.16 290	0.28 301	0.20 249	0.14 226	0.17 252	0.16 301	0.14 321	0.17 171	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.07 317

FlowAnything_test	0.14 241	0.11 295	0.21 198	0.21 371	0.12 334	0.17 211	0.16 290	0.25 239	0.16 131	0.15 250	0.13 152	0.15 276	0.14 321	0.18 208	0.16 353	0.10 537	0.07 469	0.11 588	0.12 650	0.08 351	0.09 484

HART	0.15 281	0.11 295	0.30 325	0.21 371	0.09 93	0.17 211	0.16 290	0.30 340	0.19 216	0.15 250	0.25 379	0.17 315	0.09 54	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.07 469	0.07 213	0.05 93	0.08 351	0.06 203

GREAT-IGEV	0.12 137	0.09 126	0.25 259	0.16 33	0.11 251	0.14 70	0.16 290	0.17 52	0.17 167	0.10 70	0.15 211	0.09 42	0.09 54	0.18 208	0.10 30	0.06 65	0.07 469	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.10 545
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	0.20 419	0.13 435	0.33 370	0.18 139	0.15 542	0.17 211	0.16 290	0.34 393	0.21 271	0.37 625	0.39 559	0.36 581	0.24 522	0.29 457	0.21 504	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.09 518	0.09 441	0.07 317

CoSv	0.20 419	0.13 435	0.33 370	0.18 139	0.15 542	0.17 211	0.16 290	0.34 393	0.21 271	0.37 625	0.39 559	0.36 581	0.24 522	0.29 457	0.21 504	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.09 518	0.09 441	0.07 317

SCV_C0	0.14 241	0.11 295	0.25 259	0.19 212	0.12 334	0.15 99	0.16 290	0.30 340	0.22 292	0.13 194	0.15 211	0.13 215	0.09 54	0.24 349	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.09 441	0.06 203

SCV	0.14 241	0.14 490	0.24 244	0.21 371	0.11 251	0.15 99	0.16 290	0.31 352	0.18 194	0.11 117	0.15 211	0.13 215	0.10 117	0.23 333	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.06 203

AIO-test2	0.20 419	0.20 624	0.36 413	0.26 644	0.15 542	0.22 396	0.16 290	0.42 516	0.42 594	0.16 279	0.29 424	0.15 276	0.11 180	0.26 401	0.13 243	0.18 732	0.06 323	0.10 528	0.11 611	0.07 253	0.07 317

AIO-test1	0.19 397	0.14 490	0.41 496	0.27 673	0.15 542	0.21 363	0.16 290	0.39 472	0.36 516	0.17 300	0.26 392	0.18 328	0.13 281	0.28 437	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.10 528	0.11 611	0.06 150	0.09 484

WCG-NET（raft）	0.14 241	0.09 126	0.23 233	0.17 74	0.08 54	0.19 282	0.16 290	0.23 194	0.26 370	0.18 321	0.19 288	0.20 366	0.12 228	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

MyStereo8	0.22 477	0.15 530	0.63 657	0.21 371	0.17 604	0.31 576	0.16 290	0.36 438	0.32 462	0.28 443	0.36 521	0.25 444	0.18 434	0.25 381	0.28 597	0.08 370	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.10 518	0.12 610

PCWNet_CMD	0.23 495	0.13 435	0.48 571	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.16 290	0.46 563	0.46 649	0.29 474	0.36 521	0.37 589	0.24 522	0.28 437	0.20 477	0.09 482	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.11 570	0.09 484

AEACV	0.13 196	0.09 126	0.23 233	0.18 139	0.19 653	0.19 282	0.16 290	0.23 194	0.14 85	0.13 194	0.17 252	0.13 215	0.16 370	0.16 144	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.08 406	0.07 253	0.06 203

Any-RAFT	0.17 321	0.08 55	0.31 342	0.19 212	0.10 181	0.29 541	0.16 290	0.42 516	0.30 436	0.24 393	0.27 402	0.27 477	0.16 370	0.21 300	0.12 168	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.06 203

CES	0.14 241	0.08 55	0.19 160	0.17 74	0.22 698	0.18 242	0.16 290	0.23 194	0.19 216	0.14 226	0.17 252	0.14 253	0.10 117	0.18 208	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.08 351	0.18 707

riskmin	0.18 347	0.09 126	0.34 382	0.18 139	0.12 334	0.24 444	0.16 290	0.34 393	0.28 400	0.21 357	0.23 351	0.33 552	0.24 522	0.23 333	0.17 387	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.06 205	0.10 518	0.10 545

MC-Stereo	0.14 241	0.09 126	0.25 259	0.21 371	0.09 93	0.18 242	0.16 290	0.23 194	0.19 216	0.18 321	0.23 351	0.16 301	0.13 281	0.22 323	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.05 52

test-3	0.16 299	0.09 126	0.31 342	0.21 371	0.11 251	0.18 242	0.16 290	0.30 340	0.27 381	0.26 418	0.16 231	0.22 393	0.12 228	0.26 401	0.18 419	0.06 65	0.04 2	0.08 337	0.08 406	0.06 150	0.06 203

test_1	0.16 299	0.09 126	0.31 342	0.21 371	0.11 251	0.18 242	0.16 290	0.30 340	0.27 381	0.25 404	0.16 231	0.22 393	0.12 228	0.26 401	0.18 419	0.06 65	0.04 2	0.08 337	0.08 406	0.06 150	0.06 203

TRStereo	0.19 397	0.17 579	0.47 560	0.23 510	0.19 653	0.19 282	0.16 290	0.52 648	0.28 400	0.20 342	0.19 288	0.21 380	0.13 281	0.24 349	0.13 243	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.11 611	0.06 150	0.06 203

OMP-Stereo	0.23 495	0.14 490	0.35 393	0.29 705	0.13 423	0.21 363	0.16 290	0.37 450	0.33 476	0.34 583	0.30 440	0.34 562	0.19 451	0.70 695	0.24 561	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.07 314	0.07 253	0.06 203

PSM-adaLoss	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.16 290	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.29 424	0.25 444	0.18 434	0.24 349	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

ROB_FTStereo_v2	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.16 290	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.29 424	0.25 444	0.17 403	0.24 349	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

DeepStereo_RVC	0.18 347	0.11 295	0.40 470	0.21 371	0.11 251	0.19 282	0.16 290	0.28 301	0.22 292	0.27 429	0.27 402	0.23 416	0.28 593	0.24 349	0.18 419	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.07 314	0.09 441	0.10 545

RAFT-345	0.21 440	0.10 200	0.46 552	0.22 448	0.11 251	0.20 329	0.16 290	0.26 261	0.25 355	0.27 429	0.66 735	0.21 380	0.16 370	0.55 612	0.21 504	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.06 150	0.06 203

raft+_RVC	0.18 347	0.14 490	0.32 352	0.21 371	0.15 542	0.21 363	0.16 290	0.38 458	0.34 486	0.21 357	0.28 410	0.20 366	0.15 344	0.24 349	0.19 454	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.08 407

CFNet_pseudo	0.23 495	0.13 435	0.47 560	0.19 212	0.13 423	0.26 488	0.16 290	0.44 539	0.44 618	0.29 474	0.37 530	0.38 597	0.23 504	0.29 457	0.21 504	0.09 482	0.06 323	0.11 588	0.08 406	0.11 570	0.09 484

PMTNet	0.15 281	0.08 55	0.23 233	0.15 10	0.09 93	0.23 421	0.16 290	0.25 239	0.23 319	0.17 300	0.21 323	0.16 301	0.14 321	0.22 323	0.13 243	0.29 787	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.07 253	0.06 203

MSMDNet	0.23 495	0.13 435	0.48 571	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.16 290	0.46 563	0.46 649	0.29 474	0.36 521	0.37 589	0.24 522	0.28 437	0.20 477	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.11 570	0.09 484

UCFNet_RVC	0.24 527	0.16 559	0.34 382	0.18 139	0.15 542	0.33 601	0.16 290	0.46 563	0.35 503	0.29 474	0.35 511	0.39 609	0.25 545	0.34 501	0.22 526	0.13 651	0.08 563	0.13 651	0.14 694	0.13 631	0.12 610

iResNet_ROB	0.25 555	0.19 611	0.40 470	0.20 305	0.12 334	0.30 560	0.16 290	0.55 680	0.53 702	0.38 640	0.43 610	0.37 589	0.26 556	0.38 533	0.22 526	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.04 1	0.09 441	0.09 484

L500	0.12 137	0.10 200	0.21 198	0.19 212	0.12 334	0.19 282	0.17 346	0.21 141	0.17 167	0.13 194	0.14 193	0.08 8	0.09 54	0.15 104	0.12 168	0.05 9	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.05 8	0.05 52

GOStereo-base	0.23 495	0.27 696	0.44 530	0.41 768	0.15 542	0.18 242	0.17 346	0.40 486	0.25 355	0.27 429	0.26 392	0.21 380	0.16 370	0.42 553	0.17 387	0.22 756	0.06 323	0.17 714	0.09 518	0.15 667	0.08 407

GIO	0.15 281	0.08 55	0.30 325	0.19 212	0.10 181	0.19 282	0.17 346	0.26 261	0.25 355	0.16 279	0.21 323	0.18 328	0.10 117	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.07 317

Weightmod	0.16 299	0.12 361	0.19 160	0.20 305	0.10 181	0.24 444	0.17 346	0.25 239	0.21 271	0.18 321	0.29 424	0.19 349	0.15 344	0.27 421	0.16 353	0.09 482	0.10 638	0.08 337	0.08 406	0.09 441	0.08 407

SME	0.21 440	0.20 624	0.29 314	0.23 510	0.11 251	0.36 637	0.17 346	0.37 450	0.29 419	0.24 393	0.28 410	0.19 349	0.21 472	0.53 602	0.21 504	0.10 537	0.08 563	0.10 528	0.10 567	0.11 570	0.08 407

TestStereo_HLe17	0.19 397	0.17 579	0.64 665	0.16 33	0.11 251	0.21 363	0.17 346	0.40 486	0.30 436	0.19 333	0.25 379	0.17 315	0.15 344	0.38 533	0.17 387	0.08 370	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.07 317

quiztm	0.15 281	0.15 530	0.25 259	0.22 448	0.14 476	0.17 211	0.17 346	0.33 380	0.21 271	0.18 321	0.21 323	0.14 253	0.10 117	0.17 171	0.14 287	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.08 351	0.05 52

LiteMatch	0.12 137	0.13 435	0.15 49	0.19 212	0.10 181	0.15 99	0.17 346	0.17 52	0.13 56	0.09 27	0.09 28	0.11 134	0.21 472	0.14 51	0.22 526	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.08 351	0.07 317

Lsterematch	0.18 347	0.13 435	0.33 370	0.19 212	0.10 181	0.23 421	0.17 346	0.25 239	0.32 462	0.28 443	0.37 530	0.24 431	0.21 472	0.23 333	0.22 526	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.08 351	0.07 317

NLSM1	0.17 321	0.10 200	0.17 115	0.21 371	0.18 626	0.25 464	0.17 346	0.47 574	0.40 572	0.16 279	0.21 323	0.13 215	0.15 344	0.21 300	0.18 419	0.08 370	0.09 602	0.09 444	0.08 406	0.07 253	0.06 203

DFGA-Net	0.23 495	0.24 670	0.49 577	0.22 448	0.15 542	0.25 464	0.17 346	0.39 472	0.39 554	0.29 474	0.31 455	0.21 380	0.17 403	0.59 642	0.28 597	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.09 518	0.10 518	0.08 407

AIO_rvc	0.12 137	0.11 295	0.22 217	0.19 212	0.10 181	0.15 99	0.17 346	0.20 120	0.16 131	0.11 117	0.13 152	0.13 215	0.08 21	0.22 323	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.07 317

HUF	0.15 281	0.11 295	0.38 445	0.17 74	0.11 251	0.16 159	0.17 346	0.22 168	0.20 249	0.11 117	0.13 152	0.14 253	0.11 180	0.18 208	0.12 168	0.07 181	0.20 767	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.14 656

AIO_test	0.12 137	0.09 126	0.20 179	0.19 212	0.11 251	0.15 99	0.17 346	0.19 92	0.16 131	0.11 117	0.13 152	0.14 253	0.09 54	0.20 272	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

SMoEStereo_RVC	0.13 196	0.10 200	0.22 217	0.19 212	0.10 181	0.19 282	0.17 346	0.19 92	0.19 216	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.11 180	0.24 349	0.16 353	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.06 203

999	0.14 241	0.08 55	0.24 244	0.19 212	0.11 251	0.20 329	0.17 346	0.24 217	0.18 194	0.13 194	0.16 231	0.14 253	0.11 180	0.36 522	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.07 317

mms	0.13 196	0.11 295	0.19 160	0.19 212	0.12 334	0.16 159	0.17 346	0.20 120	0.17 167	0.13 194	0.17 252	0.14 253	0.09 54	0.24 349	0.14 287	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.07 317

rvit_stereo_0083	0.16 299	0.12 361	0.26 270	0.21 371	0.13 423	0.17 211	0.17 346	0.22 168	0.34 486	0.16 279	0.21 323	0.19 349	0.16 370	0.21 300	0.16 353	0.11 585	0.10 638	0.10 528	0.08 406	0.09 441	0.07 317

rvit_stereo_0081_aga	0.16 299	0.14 490	0.28 300	0.21 371	0.13 423	0.19 282	0.17 346	0.23 194	0.24 338	0.17 300	0.21 323	0.19 349	0.13 281	0.19 246	0.14 287	0.11 585	0.08 563	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.07 317

WCG-NET	0.14 241	0.09 126	0.23 233	0.18 139	0.08 54	0.18 242	0.17 346	0.21 141	0.28 400	0.18 321	0.21 323	0.15 276	0.12 228	0.18 208	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

rvit_stereo_0081	0.16 299	0.11 295	0.24 244	0.21 371	0.12 334	0.16 159	0.17 346	0.22 168	0.33 476	0.16 279	0.18 279	0.18 328	0.14 321	0.20 272	0.16 353	0.11 585	0.08 563	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.07 317

rvit_stereo_0082	0.16 299	0.11 295	0.24 244	0.21 371	0.12 334	0.16 159	0.17 346	0.22 168	0.33 476	0.16 279	0.18 279	0.18 328	0.14 321	0.20 272	0.16 353	0.11 585	0.08 563	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.07 317

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 495	0.13 435	0.83 723	0.20 305	0.21 681	0.23 421	0.17 346	0.48 587	0.27 381	0.23 377	0.29 424	0.39 609	0.23 504	0.25 381	0.15 323	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.11 611	0.11 570	0.10 545

RAFT-Stereo-weight	0.15 281	0.09 126	0.26 270	0.20 305	0.10 181	0.19 282	0.17 346	0.36 438	0.29 419	0.24 393	0.20 308	0.19 349	0.10 117	0.18 208	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.06 150	0.05 52

MGS-Stereo	0.14 241	0.11 295	0.32 352	0.19 212	0.11 251	0.18 242	0.17 346	0.20 120	0.22 292	0.14 226	0.24 367	0.15 276	0.10 117	0.18 208	0.12 168	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.10 518	0.06 203

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 321	0.13 435	0.24 244	0.19 212	0.13 423	0.24 444	0.17 346	0.30 340	0.37 528	0.43 692	0.17 252	0.13 215	0.12 228	0.19 246	0.15 323	0.08 370	0.07 469	0.09 444	0.07 314	0.09 441	0.08 407

11t1	0.18 347	0.10 200	0.30 325	0.20 305	0.11 251	0.27 499	0.17 346	0.35 417	0.23 319	0.25 404	0.23 351	0.23 416	0.23 504	0.25 381	0.18 419	0.09 482	0.07 469	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.09 484

plain	0.17 321	0.13 435	0.43 520	0.21 371	0.13 423	0.16 159	0.17 346	0.27 278	0.22 292	0.16 279	0.26 392	0.13 215	0.16 370	0.27 421	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.07 314	0.10 518	0.07 317

EKT-Stereo	0.38 691	0.12 361	0.38 445	0.42 771	3.88 838	0.21 363	0.17 346	0.35 417	0.28 400	0.20 342	0.20 308	0.23 416	0.15 344	0.28 437	0.16 353	0.09 482	0.07 469	0.09 444	0.07 314	0.09 441	0.09 484

CFNet_ucs	0.24 527	0.13 435	0.50 588	0.20 305	0.15 542	0.28 519	0.17 346	0.49 599	0.45 631	0.32 546	0.42 596	0.39 609	0.22 490	0.31 480	0.21 504	0.11 585	0.08 563	0.12 627	0.09 518	0.12 612	0.11 586

RAFT-Test	0.17 321	0.10 200	0.38 445	0.19 212	0.12 334	0.25 464	0.17 346	0.33 380	0.23 319	0.23 377	0.29 424	0.27 477	0.14 321	0.20 272	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.06 203

SDNR	0.42 708	0.21 639	0.82 720	0.21 371	0.18 626	1.27 807	0.17 346	0.50 611	0.49 676	0.42 686	0.81 759	0.38 597	0.27 576	1.19 792	0.38 660	0.23 760	0.24 782	0.17 714	0.13 679	0.17 693	0.20 727

4D-IteraStereo	0.17 321	0.16 559	0.50 588	0.21 371	0.14 476	0.19 282	0.17 346	0.28 301	0.28 400	0.23 377	0.20 308	0.20 366	0.11 180	0.19 246	0.14 287	0.06 65	0.04 2	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.06 203

anonymousdsp2	0.17 321	0.10 200	0.28 300	0.20 305	0.11 251	0.25 464	0.17 346	0.41 502	0.31 450	0.23 377	0.23 351	0.22 393	0.15 344	0.25 381	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.08 351	0.07 317

knoymous	0.17 321	0.09 126	0.32 352	0.17 74	0.11 251	0.21 363	0.17 346	0.32 364	0.23 319	0.23 377	0.28 410	0.27 477	0.16 370	0.23 333	0.16 353	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.06 205	0.09 441	0.09 484

RCA-Stereo	0.16 299	0.09 126	0.25 259	0.20 305	0.10 181	0.19 282	0.17 346	0.36 438	0.35 503	0.20 342	0.25 379	0.17 315	0.17 403	0.18 208	0.14 287	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.05 52

BUS	0.23 495	0.12 361	0.28 300	0.25 609	0.14 476	0.43 688	0.17 346	0.56 697	0.34 486	0.34 583	0.35 511	0.32 543	0.20 462	0.26 401	0.21 504	0.10 537	0.07 469	0.11 588	0.10 567	0.09 441	0.09 484

NINENet	0.25 555	0.15 530	0.37 424	0.23 510	0.16 579	0.43 688	0.17 346	0.60 732	0.46 649	0.32 546	0.37 530	0.32 543	0.20 462	0.42 553	0.21 504	0.10 537	0.10 638	0.12 627	0.08 406	0.11 570	0.10 545

IPLG	0.21 440	0.15 530	0.53 609	0.21 371	0.12 334	0.28 519	0.17 346	0.42 516	0.30 436	0.33 563	0.32 465	0.15 276	0.17 403	0.50 583	0.21 504	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.06 203

ASMatch	0.23 495	0.11 295	0.51 598	0.24 568	0.14 476	0.19 282	0.17 346	0.31 352	0.28 400	0.28 443	0.68 739	0.27 477	0.26 556	0.50 583	0.22 526	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.06 150	0.11 586

SST-Stereo	0.21 440	0.10 200	0.37 424	0.24 568	0.13 423	0.19 282	0.17 346	0.31 352	0.24 338	0.34 583	0.33 488	0.29 505	0.25 545	0.56 623	0.17 387	0.08 370	0.05 57	0.10 528	0.08 406	0.09 441	0.07 317

Pruner-Stereo	0.19 397	0.11 295	0.34 382	0.29 705	0.12 334	0.19 282	0.17 346	0.31 352	0.29 419	0.33 563	0.32 465	0.25 444	0.15 344	0.24 349	0.21 504	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.09 484

AnonymousM	0.17 321	0.19 611	0.24 244	0.18 139	0.10 181	0.18 242	0.17 346	0.30 340	0.23 319	0.26 418	0.20 308	0.18 328	0.14 321	0.19 246	0.14 287	0.09 482	0.06 323	0.38 793	0.15 704	0.06 150	0.05 52

CRE-IMP	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.11 251	0.24 444	0.17 346	0.29 318	0.21 271	0.27 429	0.26 392	0.24 431	0.17 403	0.23 333	0.18 419	0.08 370	0.05 57	0.10 528	0.07 314	0.10 518	0.10 545

rafts_anoy	0.18 347	0.15 530	0.35 393	0.22 448	0.14 476	0.19 282	0.17 346	0.32 364	0.30 436	0.23 377	0.25 379	0.20 366	0.16 370	0.22 323	0.19 454	0.08 370	0.07 469	0.10 528	0.12 650	0.09 441	0.08 407

iRaftStereo_RVC	0.16 299	0.12 361	0.26 270	0.21 371	0.11 251	0.20 329	0.17 346	0.32 364	0.23 319	0.20 342	0.25 379	0.18 328	0.12 228	0.20 272	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.09 518	0.08 351	0.07 317

sCroCo_RVC	0.18 347	0.14 490	0.49 577	0.27 673	0.18 626	0.22 396	0.17 346	0.27 278	0.23 319	0.14 226	0.22 339	0.17 315	0.14 321	0.21 300	0.15 323	0.10 537	0.11 664	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.09 484

111	0.20 419	0.17 579	0.40 470	0.18 139	0.09 93	0.24 444	0.17 346	0.41 502	0.45 631	0.23 377	0.29 424	0.29 505	0.21 472	0.24 349	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.07 253	0.08 407

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 321	0.14 490	0.32 352	0.20 305	0.09 93	0.19 282	0.17 346	0.32 364	0.30 436	0.25 404	0.33 488	0.20 366	0.17 403	0.19 246	0.15 323	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.07 253	0.05 52

FENet	0.21 440	0.11 295	0.45 544	0.21 371	0.12 334	0.26 488	0.17 346	0.41 502	0.35 503	0.30 506	0.31 455	0.29 505	0.23 504	0.26 401	0.23 548	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.09 484

CCAANet	0.25 555	0.13 435	0.51 598	0.22 448	0.15 542	0.29 541	0.17 346	0.49 599	0.37 528	0.26 418	0.49 660	0.32 543	0.24 522	0.62 661	0.23 548	0.07 181	0.06 323	0.10 528	0.10 567	0.08 351	0.10 545

FADNet_RVC	0.30 628	0.28 702	0.83 723	0.23 510	0.15 542	0.30 560	0.17 346	0.49 599	0.37 528	0.30 506	0.38 545	0.30 523	0.27 576	0.52 595	0.31 626	0.14 676	0.14 710	0.14 679	0.16 717	0.21 733	0.23 752

ccs_rob	0.23 495	0.13 435	0.47 560	0.20 305	0.13 423	0.26 488	0.17 346	0.44 539	0.44 618	0.29 474	0.37 530	0.38 597	0.23 504	0.29 457	0.21 504	0.09 482	0.06 323	0.11 588	0.08 406	0.11 570	0.09 484

AdaStereo	0.24 527	0.16 559	0.37 424	0.24 568	0.12 334	0.32 590	0.17 346	0.54 670	0.42 594	0.33 563	0.38 545	0.35 576	0.21 472	0.30 473	0.22 526	0.14 676	0.06 323	0.13 651	0.08 406	0.11 570	0.08 407
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.
L400	0.12 137	0.10 200	0.20 179	0.19 212	0.12 334	0.19 282	0.18 400	0.20 120	0.15 109	0.12 154	0.11 99	0.08 8	0.09 54	0.15 104	0.12 168	0.05 9	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

noway7	0.27 585	0.51 783	1.61 803	0.24 568	0.12 334	0.22 396	0.18 400	0.44 539	0.31 450	0.21 357	0.22 339	0.24 431	0.20 462	0.20 272	0.21 504	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.09 441	0.08 407

Weightmod_eth	0.16 299	0.11 295	0.20 179	0.21 371	0.13 423	0.20 329	0.18 400	0.25 239	0.19 216	0.17 300	0.25 379	0.19 349	0.17 403	0.25 381	0.14 287	0.16 708	0.08 563	0.08 337	0.08 406	0.09 441	0.05 52

DN	0.15 281	0.08 55	0.27 283	0.19 212	0.14 476	0.21 363	0.18 400	0.28 301	0.24 338	0.14 226	0.16 231	0.18 328	0.10 117	0.21 300	0.13 243	0.11 585	0.07 469	0.08 337	0.08 406	0.08 351	0.10 545

WQFJX	0.18 347	0.10 200	0.17 115	0.22 448	0.18 626	0.25 464	0.18 400	0.53 660	0.45 631	0.17 300	0.16 231	0.14 253	0.16 370	0.23 333	0.18 419	0.07 181	0.08 563	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.07 317

gasm-f	0.12 137	0.09 126	0.19 160	0.18 139	0.12 334	0.18 242	0.18 400	0.20 120	0.14 85	0.12 154	0.19 288	0.10 85	0.11 180	0.16 144	0.11 85	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.09 441	0.08 407

xyz-stereo	1.40 809	0.10 200	17.09 858	0.18 139	0.07 10	4.78 832	0.18 400	0.29 318	0.34 486	0.36 617	2.81 832	0.40 624	0.29 608	0.56 623	0.24 561	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.06 205	0.06 150	0.05 52

LG-Stereo	0.13 196	0.10 200	0.24 244	0.20 305	0.09 93	0.16 159	0.18 400	0.21 141	0.18 194	0.11 117	0.17 252	0.09 42	0.09 54	0.15 104	0.14 287	0.05 9	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.05 52

G2L-Stereo	0.25 555	0.16 559	0.47 560	0.22 448	0.14 476	0.25 464	0.18 400	0.46 563	0.35 503	0.33 563	0.37 530	0.40 624	0.22 490	0.60 646	0.30 617	0.10 537	0.09 602	0.10 528	0.08 406	0.09 441	0.09 484

tt45	0.14 241	0.09 126	0.22 217	0.19 212	0.11 251	0.23 421	0.18 400	0.22 168	0.17 167	0.15 250	0.13 152	0.14 253	0.10 117	0.30 473	0.14 287	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.07 317

ours_stereo	0.13 196	0.11 295	0.23 233	0.20 305	0.11 251	0.17 211	0.18 400	0.20 120	0.19 216	0.13 194	0.18 279	0.14 253	0.10 117	0.23 333	0.14 287	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.06 150	0.05 52

fffy	0.14 241	0.11 295	0.24 244	0.20 305	0.10 181	0.19 282	0.18 400	0.22 168	0.19 216	0.13 194	0.16 231	0.15 276	0.13 281	0.25 381	0.14 287	0.06 65	0.06 323	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.06 203

ITSA-stereo	0.25 555	0.15 530	0.33 370	0.23 510	0.11 251	0.27 499	0.18 400	0.56 697	0.59 725	0.31 524	0.32 465	0.33 552	0.28 593	0.49 579	0.30 617	0.11 585	0.08 563	0.11 588	0.10 567	0.11 570	0.13 630

RAStereo	0.13 196	0.12 361	0.27 283	0.22 448	0.11 251	0.15 99	0.18 400	0.23 194	0.23 319	0.13 194	0.17 252	0.11 134	0.09 54	0.15 104	0.13 243	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.05 52

AE-Stereo	0.17 321	0.11 295	0.31 342	0.24 568	0.14 476	0.23 421	0.18 400	0.34 393	0.29 419	0.15 250	0.25 379	0.21 380	0.13 281	0.20 272	0.14 287	0.07 181	0.08 563	0.09 444	0.10 567	0.07 253	0.06 203

ff7	0.14 241	0.12 361	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.27 278	0.20 249	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.07 317

IGEVStereo-DCA	0.14 241	0.11 295	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.20 329	0.18 400	0.27 278	0.20 249	0.15 250	0.12 128	0.14 253	0.12 228	0.28 437	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.07 317

ffff	0.14 241	0.12 361	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.27 278	0.20 249	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.07 317

rrr	0.17 321	0.11 295	0.57 629	0.19 212	0.12 334	0.20 329	0.18 400	0.35 417	0.22 292	0.15 250	0.12 128	0.14 253	0.12 228	0.28 437	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.07 317

11t	0.14 241	0.12 361	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.27 278	0.20 249	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.07 317

HH	0.18 347	0.12 361	0.55 619	0.22 448	0.12 334	0.18 242	0.18 400	0.34 393	0.19 216	0.20 342	0.24 367	0.34 562	0.18 434	0.29 457	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.07 253	0.06 203

HanStereo	0.18 347	0.12 361	0.55 619	0.22 448	0.12 334	0.18 242	0.18 400	0.34 393	0.19 216	0.20 342	0.24 367	0.34 562	0.18 434	0.29 457	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.07 253	0.06 203

LoS_RVC	0.13 196	0.10 200	0.19 160	0.18 139	0.16 579	0.20 329	0.18 400	0.20 120	0.17 167	0.13 194	0.19 288	0.12 179	0.15 344	0.17 171	0.13 243	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.12 610

CAS	0.15 281	0.07 5	0.21 198	0.41 768	0.16 579	0.20 329	0.18 400	0.22 168	0.19 216	0.15 250	0.19 288	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.13 243	0.29 787	0.04 2	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.14 656

anonymousdsp	0.14 241	0.12 361	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.28 301	0.20 249	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.07 317

DCANet-4	0.19 397	0.10 200	0.52 605	0.19 212	0.09 93	0.19 282	0.18 400	0.36 438	0.39 554	0.29 474	0.30 440	0.17 315	0.22 490	0.20 272	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.05 8	0.07 317

ccc-4	0.14 241	0.12 361	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.27 278	0.20 249	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.07 317

fff	0.19 397	0.13 435	0.40 470	0.18 139	0.09 93	0.19 282	0.18 400	0.35 417	0.43 602	0.29 474	0.30 440	0.18 328	0.28 593	0.20 272	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.05 8	0.07 317

ADStereo(finetuned)	0.19 397	0.13 435	0.49 577	0.19 212	0.09 93	0.19 282	0.18 400	0.34 393	0.39 554	0.29 474	0.31 455	0.18 328	0.31 642	0.21 300	0.19 454	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.06 150	0.07 317

x	0.19 397	0.11 295	0.29 314	0.20 305	0.11 251	0.26 488	0.18 400	0.41 502	0.29 419	0.25 404	0.29 424	0.28 494	0.24 522	0.26 401	0.23 548	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.09 441	0.08 407

IGEV-Stereo	0.14 241	0.12 361	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.28 301	0.20 249	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.07 317
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.23 495	0.31 727	0.38 445	0.24 568	0.14 476	0.24 444	0.18 400	0.32 364	0.43 602	0.29 474	0.28 410	0.24 431	0.19 451	0.29 457	0.20 477	0.15 692	0.07 469	0.21 746	0.11 611	0.14 651	0.10 545

IPLGR	0.21 440	0.13 435	0.61 645	0.21 371	0.11 251	0.25 464	0.18 400	0.41 502	0.37 528	0.28 443	0.27 402	0.21 380	0.19 451	0.37 526	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.06 203

NF-Stereo	0.20 419	0.10 200	0.35 393	0.24 568	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.38 458	0.32 462	0.28 443	0.30 440	0.22 393	0.16 370	0.51 588	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.13 630

OCTAStereo	0.20 419	0.10 200	0.35 393	0.24 568	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.38 458	0.32 462	0.28 443	0.30 440	0.22 393	0.16 370	0.51 588	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.13 630

PSM-softLoss	0.21 440	0.10 200	0.39 461	0.24 568	0.12 334	0.20 329	0.18 400	0.38 458	0.26 370	0.29 474	0.32 465	0.24 431	0.16 370	0.52 595	0.20 477	0.09 482	0.06 323	0.10 528	0.09 518	0.08 351	0.12 610

KMStereo	0.21 440	0.10 200	0.39 461	0.24 568	0.12 334	0.20 329	0.18 400	0.38 458	0.26 370	0.29 474	0.32 465	0.24 431	0.16 370	0.52 595	0.20 477	0.09 482	0.06 323	0.10 528	0.09 518	0.08 351	0.12 610

RAFT_R40	0.21 440	0.10 200	0.37 424	0.24 568	0.13 423	0.18 242	0.18 400	0.31 352	0.29 419	0.33 563	0.33 488	0.30 523	0.24 522	0.55 612	0.18 419	0.08 370	0.05 57	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.07 317

RE-Stereo	0.20 419	0.10 200	0.35 393	0.24 568	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.38 458	0.32 462	0.28 443	0.30 440	0.22 393	0.16 370	0.51 588	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.13 630

TVStereo	0.20 419	0.10 200	0.35 393	0.24 568	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.38 458	0.32 462	0.28 443	0.30 440	0.22 393	0.16 370	0.51 588	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.13 630

CroCo-Stereo	0.14 241	0.13 435	0.24 244	0.25 609	0.11 251	0.11 28	0.18 400	0.32 364	0.23 319	0.12 154	0.12 128	0.18 328	0.12 228	0.14 51	0.13 243	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.06 203
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
pcwnet_v2	0.32 644	0.15 530	1.26 783	0.23 510	0.18 626	0.32 590	0.18 400	0.59 723	0.60 731	0.36 617	0.45 635	0.35 576	0.29 608	0.36 522	0.25 571	0.14 676	0.11 664	0.12 627	0.11 611	0.14 651	0.15 669

RALCasStereoNet	0.18 347	0.15 530	0.33 370	0.21 371	0.14 476	0.21 363	0.18 400	0.31 352	0.25 355	0.21 357	0.29 424	0.22 393	0.15 344	0.27 421	0.17 387	0.08 370	0.10 638	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.09 484

HCRNet	0.24 527	0.25 675	0.33 370	0.34 743	0.16 579	0.27 499	0.18 400	0.43 531	0.35 503	0.30 506	0.35 511	0.32 543	0.22 490	0.44 560	0.20 477	0.13 651	0.08 563	0.13 651	0.11 611	0.10 518	0.09 484

DCANet	0.18 347	0.13 435	0.40 470	0.19 212	0.09 93	0.19 282	0.18 400	0.34 393	0.39 554	0.29 474	0.31 455	0.18 328	0.23 504	0.20 272	0.19 454	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.06 150	0.07 317

csc	0.19 397	0.13 435	0.40 470	0.18 139	0.09 93	0.19 282	0.18 400	0.35 417	0.43 602	0.29 474	0.30 440	0.18 328	0.28 593	0.20 272	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.05 8	0.07 317

cscssc	0.19 397	0.13 435	0.40 470	0.18 139	0.09 93	0.19 282	0.18 400	0.35 417	0.43 602	0.29 474	0.30 440	0.18 328	0.28 593	0.20 272	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.05 8	0.07 317

test_xeample3	0.16 299	0.11 295	0.56 626	0.19 212	0.12 334	0.20 329	0.18 400	0.35 417	0.20 249	0.16 279	0.12 128	0.13 215	0.12 228	0.24 349	0.15 323	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.08 406	0.07 253	0.07 317

AFF-stereo	0.18 347	0.15 530	0.32 352	0.21 371	0.10 181	0.18 242	0.18 400	0.33 380	0.27 381	0.25 404	0.37 530	0.25 444	0.17 403	0.24 349	0.15 323	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.05 52

iResNetv2_ROB	0.27 585	0.26 687	0.72 692	0.23 510	0.13 423	0.29 541	0.18 400	0.52 648	0.49 676	0.37 625	0.45 635	0.39 609	0.25 545	0.34 501	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.05 93	0.12 612	0.09 484

base	0.37 683	0.21 639	1.98 808	0.27 673	0.20 672	0.37 644	0.19 450	0.49 599	0.38 543	0.41 675	0.51 670	0.27 477	0.26 556	0.68 688	0.30 617	0.20 747	0.12 686	0.16 707	0.15 704	0.10 518	0.13 630

TADF							0.19 450	0.42 516	0.36 516	0.32 546	0.21 323	0.24 431	0.18 434	0.51 588	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150

monster_256*512	0.17 321	0.12 361	0.18 142	0.23 510	0.13 423	0.21 363	0.19 450	0.40 486	0.29 419	0.19 333	0.22 339	0.24 431	0.17 403	0.18 208	0.16 353	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.08 406	0.08 351	0.07 317

IGEV_i1	0.21 440	0.11 295	0.43 520	0.22 448	0.11 251	0.31 576	0.19 450	0.43 531	0.30 436	0.29 474	0.30 440	0.31 533	0.20 462	0.33 494	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.08 351	0.08 407

DStereoRT	0.35 668	0.13 435	0.51 598	0.25 609	0.16 579	0.42 679	0.19 450	0.48 587	0.39 554	0.30 506	0.39 559	0.24 431	0.39 693	0.64 670	0.30 617	0.08 370	0.07 469	1.54 838	0.41 798	0.08 351	0.11 586

WQFJA1	0.18 347	0.10 200	0.16 82	0.22 448	0.18 626	0.25 464	0.19 450	0.51 629	0.51 688	0.15 250	0.17 252	0.15 276	0.16 370	0.20 272	0.20 477	0.07 181	0.09 602	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.06 203

WQFJX1	0.18 347	0.10 200	0.16 82	0.23 510	0.17 604	0.24 444	0.19 450	0.58 716	0.52 697	0.16 279	0.16 231	0.14 253	0.15 344	0.26 401	0.17 387	0.08 370	0.09 602	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.06 203

NLMM	0.18 347	0.10 200	0.16 82	0.22 448	0.18 626	0.25 464	0.19 450	0.51 629	0.51 688	0.15 250	0.17 252	0.15 276	0.16 370	0.20 272	0.20 477	0.07 181	0.09 602	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.06 203

xyz-stereo-finetune2	0.17 321	0.11 295	0.26 270	0.16 33	0.09 93	0.27 499	0.19 450	0.27 278	0.20 249	0.22 368	0.28 410	0.21 380	0.22 490	0.37 526	0.22 526	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.06 150	0.07 317

FACV-RUCA	0.21 440	0.15 530	0.32 352	0.23 510	0.23 711	0.26 488	0.19 450	0.39 472	0.34 486	0.25 404	0.32 465	0.21 380	0.24 522	0.24 349	0.19 454	0.10 537	0.07 469	0.15 695	0.08 406	0.16 676	0.13 630

castereo	0.14 241	0.10 200	0.19 160	0.18 139	0.10 181	0.20 329	0.19 450	0.30 340	0.27 381	0.13 194	0.18 279	0.16 301	0.16 370	0.15 104	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.05 52

fffft	0.13 196	0.09 126	0.24 244	0.19 212	0.10 181	0.17 211	0.19 450	0.22 168	0.16 131	0.14 226	0.11 99	0.13 215	0.10 117	0.24 349	0.18 419	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.07 253	0.06 203
1: 1. 1
PAM_32	0.23 495	0.10 200	0.63 657	0.21 371	0.14 476	0.33 601	0.19 450	0.36 438	0.23 319	0.29 474	0.28 410	0.56 719	0.28 593	0.27 421	0.18 419	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.09 518	0.07 253	0.09 484

ACV-stereo	0.29 620	0.18 594	0.79 709	0.23 510	0.16 579	0.47 705	0.19 450	0.36 438	0.34 486	0.29 474	0.33 488	0.67 756	0.42 711	0.54 609	0.30 617	0.10 537	0.09 602	0.09 444	0.09 518	0.10 518	0.11 586

Occ-G	0.13 196	0.08 55	0.21 198	0.17 74	0.10 181	0.15 99	0.19 450	0.22 168	0.19 216	0.13 194	0.19 288	0.21 380	0.11 180	0.17 171	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.07 253	0.06 203

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 555	0.14 490	0.95 748	0.21 371	0.27 739	0.20 329	0.19 450	0.48 587	0.25 355	0.26 418	0.55 696	0.34 562	0.18 434	0.25 381	0.17 387	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.12 650	0.12 612	0.12 610

test_sample1	0.20 419	0.10 200	0.28 300	0.19 212	0.12 334	0.28 519	0.19 450	0.41 502	0.25 355	0.26 418	0.31 455	0.29 505	0.26 556	0.44 560	0.21 504	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.09 441	0.09 484

SMFormer	0.25 555	0.12 361	0.40 470	0.19 212	0.10 181	0.27 499	0.19 450	0.51 629	0.45 631	0.34 583	0.41 579	0.31 533	0.26 556	0.58 636	0.28 597	0.10 537	0.07 469	0.08 337	0.08 406	0.09 441	0.09 484

tta	0.24 527	0.12 361	0.40 470	0.19 212	0.10 181	0.27 499	0.19 450	0.51 629	0.45 631	0.34 583	0.41 579	0.31 533	0.26 556	0.58 636	0.28 597	0.10 537	0.07 469	0.08 337	0.08 406	0.08 351	0.07 317

qqq1	0.24 527	0.12 361	0.40 470	0.19 212	0.10 181	0.27 499	0.19 450	0.51 629	0.45 631	0.34 583	0.41 579	0.31 533	0.26 556	0.58 636	0.16 353	0.10 537	0.07 469	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.07 317

fff1	0.24 527	0.12 361	0.40 470	0.19 212	0.10 181	0.27 499	0.19 450	0.51 629	0.45 631	0.34 583	0.41 579	0.31 533	0.26 556	0.58 636	0.16 353	0.10 537	0.07 469	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.07 317

ACVNet-DCA	0.18 347	0.14 490	0.38 445	0.23 510	0.11 251	0.31 576	0.19 450	0.41 502	0.27 381	0.17 300	0.19 288	0.13 215	0.18 434	0.28 437	0.11 85	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.09 441	0.09 484

xx1	0.20 419	0.14 490	0.38 445	0.23 510	0.11 251	0.31 576	0.19 450	0.35 417	0.47 655	0.17 300	0.19 288	0.28 494	0.24 522	0.28 437	0.11 85	0.08 370	0.05 57	0.10 528	0.09 518	0.09 441	0.09 484

1test111	0.19 397	0.14 490	0.38 445	0.23 510	0.11 251	0.31 576	0.19 450	0.41 502	0.27 381	0.17 300	0.19 288	0.13 215	0.18 434	0.34 501	0.22 526	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.09 441	0.09 484

cc1	0.18 347	0.14 490	0.38 445	0.23 510	0.11 251	0.31 576	0.19 450	0.35 417	0.47 655	0.17 300	0.19 288	0.13 215	0.18 434	0.28 437	0.11 85	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.08 351	0.08 407

tt1	0.18 347	0.14 490	0.35 393	0.23 510	0.11 251	0.30 560	0.19 450	0.35 417	0.44 618	0.17 300	0.19 288	0.13 215	0.16 370	0.27 421	0.11 85	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.08 351	0.08 407

CASS	0.21 440	0.15 530	0.32 352	0.26 644	0.11 251	0.28 519	0.19 450	0.39 472	0.30 436	0.32 546	0.34 500	0.25 444	0.24 522	0.25 381	0.20 477	0.13 651	0.08 563	0.11 588	0.09 518	0.11 570	0.11 586
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.20 419	0.13 435	0.40 470	0.21 371	0.15 542	0.20 329	0.19 450	0.30 340	0.27 381	0.22 368	0.80 758	0.23 416	0.16 370	0.23 333	0.15 323	0.07 181	0.07 469	0.07 213	0.08 406	0.07 253	0.06 203

ProNet	0.14 241	0.12 361	0.25 259	0.19 212	0.11 251	0.19 282	0.19 450	0.27 278	0.20 249	0.14 226	0.13 152	0.13 215	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.07 253	0.07 317

CroCo-Stereo Lap2	0.15 281	0.15 530	0.28 300	0.25 609	0.18 626	0.11 28	0.19 450	0.28 301	0.21 271	0.13 194	0.16 231	0.15 276	0.12 228	0.17 171	0.14 287	0.07 181	0.07 469	0.08 337	0.06 205	0.08 351	0.07 317

qqq	0.20 419	0.12 361	0.31 342	0.20 305	0.11 251	0.23 421	0.19 450	0.41 502	0.27 381	0.24 393	0.28 410	0.28 494	0.24 522	0.34 501	0.22 526	0.08 370	0.07 469	0.10 528	0.09 518	0.09 441	0.09 484

IER	0.23 495	0.12 361	0.39 461	0.20 305	0.14 476	0.31 576	0.19 450	0.42 516	0.36 516	0.33 563	0.40 570	0.32 543	0.33 653	0.29 457	0.22 526	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.08 406	0.09 441	0.08 407

iRaft-Stereo_5w	0.23 495	0.18 594	0.44 530	0.22 448	0.13 423	0.19 282	0.19 450	0.37 450	0.32 462	0.28 443	0.37 530	0.34 562	0.23 504	0.65 678	0.27 591	0.06 65	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.09 441	0.08 407

iRaft-Stereo_20w	0.19 397	0.10 200	0.46 552	0.19 212	0.13 423	0.25 464	0.19 450	0.52 648	0.19 216	0.29 474	0.21 323	0.22 393	0.20 462	0.28 437	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.08 406	0.08 351	0.08 407

AACVNet	0.26 574	0.16 559	0.37 424	0.22 448	0.14 476	0.29 541	0.19 450	0.41 502	0.31 450	0.38 640	0.42 596	0.43 647	0.28 593	0.73 707	0.25 571	0.11 585	0.08 563	0.11 588	0.09 518	0.13 631	0.11 586

GANet-ADL	0.21 440	0.12 361	0.45 544	0.23 510	0.14 476	0.29 541	0.19 450	0.46 563	0.35 503	0.25 404	0.32 465	0.32 543	0.19 451	0.24 349	0.20 477	0.10 537	0.07 469	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.10 545

PFNet+	0.20 419	0.10 200	0.37 424	0.21 371	0.12 334	0.17 211	0.19 450	0.29 318	0.34 486	0.33 563	0.32 465	0.24 431	0.16 370	0.32 487	0.17 387	0.10 537	0.07 469	0.11 588	0.10 567	0.08 351	0.12 610

LCNet	0.21 440	0.11 295	0.29 314	0.25 609	0.12 334	0.23 421	0.19 450	0.34 393	0.26 370	0.28 443	0.35 511	0.26 466	0.30 623	0.35 513	0.17 387	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.10 567	0.13 631	0.22 744

AAGNet	0.33 654	0.11 295	0.37 424	0.25 609	0.16 579	0.20 329	0.19 450	0.30 340	0.27 381	0.35 600	0.35 511	0.27 477	0.30 623	0.44 560	2.66 832	0.08 370	0.05 57	0.10 528	0.07 314	0.08 351	0.06 203

TransformOpticalFlow	0.24 527	0.13 435	0.56 626	0.23 510	0.11 251	0.21 363	0.19 450	0.40 486	0.32 462	0.30 506	0.43 610	0.36 581	0.31 642	0.61 653	0.20 477	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.06 150	0.07 317

PFNet	0.23 495	0.10 200	0.57 629	0.24 568	0.14 476	0.22 396	0.19 450	0.39 472	0.33 476	0.35 600	0.32 465	0.27 477	0.19 451	0.64 670	0.22 526	0.09 482	0.05 57	0.09 444	0.07 314	0.08 351	0.07 317

s12784h	0.17 321	0.09 126	0.26 270	0.18 139	0.07 10	0.32 590	0.19 450	0.37 450	0.32 462	0.23 377	0.25 379	0.18 328	0.17 403	0.25 381	0.16 353	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.06 150	0.05 52

sAnonymous2	0.20 419	0.21 639	0.58 634	0.24 568	0.17 604	0.22 396	0.19 450	0.34 393	0.28 400	0.17 300	0.19 288	0.17 315	0.16 370	0.17 171	0.14 287	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.23 743	0.17 693

CroCo_RVC	0.20 419	0.21 639	0.58 634	0.24 568	0.17 604	0.22 396	0.19 450	0.34 393	0.28 400	0.17 300	0.19 288	0.17 315	0.16 370	0.17 171	0.14 287	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.23 743	0.17 693

GES	0.22 477	0.12 361	0.42 506	0.20 305	0.14 476	0.27 499	0.19 450	0.49 599	0.33 476	0.30 506	0.36 521	0.25 444	0.23 504	0.29 457	0.22 526	0.10 537	0.08 563	0.08 337	0.07 314	0.10 518	0.11 586

GMStereo	0.19 397	0.25 675	0.40 470	0.21 371	0.12 334	0.22 396	0.19 450	0.29 318	0.40 572	0.25 404	0.23 351	0.16 301	0.15 344	0.25 381	0.19 454	0.09 482	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.10 518	0.08 407
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet	0.32 644	0.36 747	0.74 697	0.23 510	0.22 698	0.37 644	0.19 450	0.53 660	0.48 667	0.32 546	0.36 521	0.43 647	0.32 650	0.64 670	0.25 571	0.16 708	0.16 736	0.14 679	0.16 717	0.24 747	0.19 714

R-Stereo Train	0.18 347	0.09 126	0.32 352	0.22 448	0.12 334	0.22 396	0.19 450	0.42 516	0.19 216	0.31 524	0.45 635	0.20 366	0.14 321	0.18 208	0.15 323	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.06 203

RAFT-Stereo	0.18 347	0.09 126	0.32 352	0.22 448	0.12 334	0.22 396	0.19 450	0.42 516	0.19 216	0.31 524	0.45 635	0.20 366	0.14 321	0.18 208	0.15 323	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.06 203
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 607	0.14 490	0.44 530	0.22 448	0.18 626	0.32 590	0.19 450	0.48 587	0.38 543	0.29 474	0.43 610	0.47 673	0.37 682	0.79 732	0.36 655	0.09 482	0.07 469	0.07 213	0.09 518	0.07 253	0.07 317

MLCV	0.22 477	0.16 559	0.44 530	0.21 371	0.08 54	0.29 541	0.19 450	0.38 458	0.37 528	0.38 640	0.44 622	0.31 533	0.21 472	0.41 549	0.24 561	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.06 203

HSM	0.28 607	0.16 559	0.35 393	0.20 305	0.15 542	0.33 601	0.19 450	0.53 660	0.37 528	0.36 617	0.38 545	0.67 756	0.31 642	0.89 756	0.23 548	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.08 407

NOSS_ROB	0.31 635	0.20 624	0.35 393	0.24 568	0.16 579	0.32 590	0.19 450	0.52 648	0.48 667	0.33 563	0.36 521	0.42 642	0.28 593	0.93 764	0.24 561	0.19 740	0.20 767	0.24 756	0.22 759	0.17 693	0.17 693

PWC_ROB	0.38 691	0.29 712	0.69 680	0.25 609	0.20 672	0.38 653	0.19 450	0.58 716	0.67 748	0.57 749	0.85 764	0.51 698	0.40 698	0.71 699	0.52 720	0.13 651	0.09 602	0.14 679	0.10 567	0.17 693	0.14 656

PWCDC_ROB	0.38 691	0.30 719	0.60 642	0.33 739	0.20 672	0.42 679	0.19 450	0.58 716	0.89 781	0.42 686	1.26 792	0.36 581	0.34 662	0.50 583	0.38 660	0.18 732	0.11 664	0.11 588	0.09 518	0.19 721	0.13 630

L4000	0.14 241	0.09 126	0.25 259	0.20 305	0.12 334	0.19 282	0.20 505	0.29 318	0.15 109	0.11 117	0.19 288	0.10 85	0.11 180	0.27 421	0.13 243	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

MCPF							0.20 505	0.46 563	0.44 618	0.24 393	0.33 488	0.42 642	0.24 522	0.89 756	0.22 526	0.07 181	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.07 253

NLMM1	0.19 397	0.12 361	0.16 82	0.23 510	0.18 626	0.24 444	0.20 505	0.59 723	0.65 743	0.18 321	0.17 252	0.13 215	0.14 321	0.25 381	0.18 419	0.08 370	0.09 602	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.06 203

xyz-stereo-finetune	0.16 299	0.12 361	0.23 233	0.16 33	0.08 54	0.23 421	0.20 505	0.29 318	0.31 450	0.19 333	0.22 339	0.19 349	0.15 344	0.29 457	0.20 477	0.06 65	0.06 323	0.08 337	0.06 205	0.06 150	0.06 203

coex_refinement	0.26 574	0.16 559	0.36 413	0.23 510	0.15 542	0.31 576	0.20 505	0.49 599	0.42 594	0.35 600	0.42 596	0.45 663	0.27 576	0.55 612	0.33 639	0.10 537	0.06 323	0.07 213	0.07 314	0.10 518	0.10 545

rvit_0105_6	0.19 397	0.14 490	0.34 382	0.23 510	0.14 476	0.18 242	0.20 505	0.29 318	0.37 528	0.18 321	0.22 339	0.23 416	0.17 403	0.26 401	0.17 387	0.15 692	0.13 699	0.13 651	0.11 611	0.11 570	0.08 407

rvit_stereo_0080	0.15 281	0.13 435	0.25 259	0.19 212	0.13 423	0.15 99	0.20 505	0.28 301	0.24 338	0.15 250	0.17 252	0.19 349	0.13 281	0.19 246	0.15 323	0.11 585	0.08 563	0.08 337	0.08 406	0.10 518	0.07 317

DualNet (step1)	0.28 607	0.19 611	0.50 588	0.18 139	0.16 579	0.34 615	0.20 505	0.51 629	0.38 543	0.37 625	0.34 500	0.37 589	0.30 623	0.39 538	0.23 548	0.23 760	0.09 602	0.28 772	0.24 764	0.18 708	0.16 680

test_sample9	0.42 708	0.19 611	0.50 588	0.18 139	0.16 579	0.34 615	0.20 505	0.51 629	0.38 543	0.37 625	0.34 500	0.37 589	0.30 623	0.66 682	0.91 773	0.23 760	1.82 846	0.28 772	0.24 764	0.18 708	0.16 680

test_sample8	0.49 735	0.19 611	0.50 588	0.18 139	0.16 579	0.34 615	0.20 505	0.55 680	0.34 486	0.62 755	0.38 545	1.15 792	0.67 769	0.66 682	0.91 773	0.23 760	1.82 846	0.28 772	0.24 764	0.18 708	0.16 680

test_sample3	0.23 495	0.12 361	0.43 520	0.19 212	0.12 334	0.32 590	0.20 505	0.50 611	0.34 486	0.31 524	0.33 488	0.29 505	0.22 490	0.53 602	0.22 526	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.10 518	0.10 545

ffm	0.22 477	0.12 361	0.42 506	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.20 505	0.35 417	0.44 618	0.30 506	0.42 596	0.34 562	0.23 504	0.27 421	0.11 85	0.08 370	0.05 57	0.11 588	0.10 567	0.08 351	0.08 407

ff1	0.29 620	0.12 361	0.42 506	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.20 505	0.35 417	0.44 618	0.30 506	0.42 596	0.34 562	0.23 504	0.81 740	1.08 785	0.08 370	0.05 57	0.11 588	0.10 567	0.08 351	0.08 407

mmx	0.31 635	0.12 361	0.42 506	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.20 505	0.55 680	0.45 631	0.30 506	0.42 596	0.34 562	0.23 504	0.81 740	1.08 785	0.10 537	0.07 469	0.11 588	0.10 567	0.11 570	0.10 545

whm_eth	0.15 281	0.13 435	0.25 259	0.19 212	0.13 423	0.15 99	0.20 505	0.28 301	0.24 338	0.15 250	0.17 252	0.19 349	0.13 281	0.19 246	0.15 323	0.11 585	0.08 563	0.08 337	0.08 406	0.10 518	0.07 317

xxx	0.31 635	0.12 361	0.42 506	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.20 505	0.55 680	0.45 631	0.30 506	0.42 596	0.34 562	0.23 504	0.81 740	1.08 785	0.10 537	0.07 469	0.11 588	0.10 567	0.11 570	0.10 545

anonymousa	0.23 495	0.11 295	0.50 588	0.21 371	0.16 579	0.31 576	0.20 505	0.36 438	0.35 503	0.32 546	0.50 664	0.39 609	0.26 556	0.22 323	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.11 611	0.07 253	0.08 407

DisPM	0.19 397	0.10 200	0.35 393	0.23 510	0.13 423	0.18 242	0.20 505	0.29 318	0.29 419	0.33 563	0.34 500	0.23 416	0.16 370	0.33 494	0.16 353	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.07 253	0.11 586

CIPLG	0.21 440	0.21 639	0.55 619	0.23 510	0.15 542	0.25 464	0.20 505	0.35 417	0.29 419	0.31 524	0.33 488	0.22 393	0.15 344	0.26 401	0.20 477	0.08 370	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.08 351	0.08 407

dad	0.28 607	0.31 727	0.44 530	0.21 371	0.14 476	0.30 560	0.20 505	0.33 380	0.49 676	0.44 699	0.44 622	0.45 663	0.21 472	0.41 549	0.26 585	0.20 747	0.11 664	0.20 743	0.11 611	0.14 651	0.10 545

IPLGR_C	0.21 440	0.22 656	0.60 642	0.23 510	0.15 542	0.24 444	0.20 505	0.35 417	0.29 419	0.31 524	0.32 465	0.22 393	0.15 344	0.25 381	0.20 477	0.08 370	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.08 351	0.08 407

MIPNet	0.21 440	0.15 530	0.52 605	0.21 371	0.12 334	0.27 499	0.20 505	0.45 552	0.37 528	0.30 506	0.23 351	0.19 349	0.24 522	0.27 421	0.19 454	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.06 203

AASNet	0.27 585	0.19 611	0.49 577	0.26 644	0.17 604	0.34 615	0.20 505	0.62 745	0.48 667	0.35 600	0.40 570	0.32 543	0.25 545	0.28 437	0.34 644	0.11 585	0.09 602	0.10 528	0.08 406	0.13 631	0.11 586

ACRE	0.21 440	0.20 624	0.62 653	0.23 510	0.15 542	0.24 444	0.20 505	0.35 417	0.28 400	0.31 524	0.32 465	0.22 393	0.15 344	0.25 381	0.20 477	0.08 370	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.08 351	0.08 407

HHNet	0.22 477	0.12 361	0.52 605	0.18 139	0.18 626	0.20 329	0.20 505	0.34 393	0.31 450	0.32 546	0.59 712	0.20 366	0.21 472	0.24 349	0.31 626	0.08 370	0.05 57	0.09 444	0.07 314	0.08 351	0.11 586

NRIStereo	0.18 347	0.11 295	0.35 393	0.23 510	0.11 251	0.24 444	0.20 505	0.29 318	0.26 370	0.26 418	0.25 379	0.25 444	0.18 434	0.34 501	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.07 314	0.09 441	0.08 407

222	0.41 705	0.10 200	0.29 314	0.19 212	0.11 251	0.36 637	0.20 505	0.57 707	0.39 554	0.35 600	0.44 622	0.30 523	0.27 576	0.55 612	3.56 835	0.11 585	0.07 469	0.08 337	0.08 406	0.09 441	0.09 484

xxxx	0.34 663	0.10 200	0.29 314	0.19 212	0.11 251	0.37 644	0.20 505	0.58 716	0.38 543	0.29 474	0.42 596	0.38 597	0.24 522	0.46 566	2.20 828	0.11 585	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.09 484

PSMNet-RSSM	0.24 527	0.15 530	0.36 413	0.21 371	0.14 476	0.25 464	0.20 505	0.48 587	0.37 528	0.30 506	0.44 622	0.38 597	0.26 556	0.52 595	0.22 526	0.12 629	0.07 469	0.11 588	0.13 679	0.10 518	0.09 484

DMCA	0.22 477	0.14 490	0.36 413	0.22 448	0.14 476	0.27 499	0.20 505	0.43 531	0.38 543	0.31 524	0.32 465	0.33 552	0.24 522	0.24 349	0.28 597	0.11 585	0.08 563	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.11 586

FADNet-RVC	0.31 635	0.35 744	0.78 702	0.25 609	0.20 672	0.33 601	0.20 505	0.49 599	0.40 572	0.34 583	0.39 559	0.41 631	0.29 608	0.63 668	0.31 626	0.13 651	0.14 710	0.14 679	0.15 704	0.19 721	0.19 714

HSM-Net_RVC	0.27 585	0.11 295	0.42 506	0.19 212	0.11 251	0.34 615	0.20 505	0.62 745	0.43 602	0.40 666	0.43 610	0.50 694	0.26 556	0.76 722	0.22 526	0.08 370	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.08 351	0.08 407
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV_ROB	0.33 654	0.18 594	0.53 609	0.21 371	0.14 476	0.33 601	0.20 505	0.51 629	0.45 631	0.51 728	0.55 696	0.45 663	0.42 711	0.71 699	0.32 632	0.18 732	0.19 758	0.23 754	0.21 748	0.14 651	0.15 669

SCION-MonSter	0.32 644	0.22 656	0.44 530	0.29 705	0.28 747	0.54 733	0.21 538	0.46 563	0.57 720	0.32 546	0.54 689	0.32 543	0.29 608	0.39 538	0.52 720	0.10 537	0.10 638	0.25 761	0.22 759	0.18 708	0.14 656

zzzzzzz1	0.28 607	0.51 783	1.51 797	0.24 568	0.16 579	0.22 396	0.21 538	0.39 472	0.34 486	0.22 368	0.25 379	0.26 466	0.21 472	0.34 501	0.23 548	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.10 518	0.08 407

SMOE	0.17 321	0.11 295	0.21 198	0.20 305	0.09 93	0.26 488	0.21 538	0.30 340	0.23 319	0.21 357	0.27 402	0.21 380	0.17 403	0.18 208	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.12 627	0.07 314	0.11 570	0.07 317

NLCSM	0.19 397	0.12 361	0.18 142	0.24 568	0.19 653	0.24 444	0.21 538	0.42 516	0.40 572	0.19 333	0.18 279	0.14 253	0.16 370	0.47 570	0.19 454	0.08 370	0.09 602	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.07 317

G2L-ROB	0.23 495	0.15 530	0.41 496	0.19 212	0.12 334	0.27 499	0.21 538	0.47 574	0.33 476	0.34 583	0.31 455	0.41 631	0.22 490	0.49 579	0.26 585	0.09 482	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.10 545

MM-Stereo_test2	0.15 281	0.10 200	0.44 530	0.23 510	0.11 251	0.21 363	0.21 538	0.27 278	0.22 292	0.15 250	0.16 231	0.13 215	0.11 180	0.20 272	0.13 243	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.05 52

PAM	0.23 495	0.10 200	0.63 657	0.22 448	0.15 542	0.34 615	0.21 538	0.37 450	0.22 292	0.31 524	0.27 402	0.55 715	0.26 556	0.26 401	0.17 387	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.09 518	0.07 253	0.09 484

DDVS	0.25 555	0.15 530	0.39 461	0.24 568	0.17 604	0.34 615	0.21 538	0.41 502	0.30 436	0.33 563	0.41 579	0.48 680	0.21 472	0.52 595	0.27 591	0.11 585	0.09 602	0.11 588	0.09 518	0.13 631	0.14 656

rvit_stereo_ft	0.17 321	0.14 490	0.30 325	0.25 609	0.14 476	0.17 211	0.21 538	0.28 301	0.26 370	0.16 279	0.19 288	0.20 366	0.16 370	0.22 323	0.17 387	0.11 585	0.07 469	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.07 317

test_sample7	0.25 555	0.15 530	0.35 393	0.20 305	0.14 476	0.28 519	0.21 538	0.51 629	0.38 543	0.37 625	0.34 500	0.37 589	0.30 623	0.39 538	0.23 548	0.14 676	0.09 602	0.13 651	0.12 650	0.13 631	0.12 610

test_sample5	0.24 527	0.13 435	0.42 506	0.21 371	0.12 334	0.30 560	0.21 538	0.50 611	0.34 486	0.32 546	0.41 579	0.29 505	0.23 504	0.55 612	0.21 504	0.10 537	0.07 469	0.10 528	0.09 518	0.11 570	0.10 545

test_sample4	0.24 527	0.13 435	0.43 520	0.20 305	0.12 334	0.32 590	0.21 538	0.51 629	0.34 486	0.31 524	0.37 530	0.28 494	0.23 504	0.53 602	0.21 504	0.10 537	0.07 469	0.10 528	0.09 518	0.11 570	0.10 545

test_sample2	0.21 440	0.10 200	0.28 300	0.19 212	0.11 251	0.27 499	0.21 538	0.43 531	0.29 419	0.26 418	0.31 455	0.30 523	0.24 522	0.45 563	0.18 419	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.09 441	0.09 484

CoDeX	0.23 495	0.12 361	0.46 552	0.21 371	0.14 476	0.29 541	0.21 538	0.53 660	0.41 586	0.29 474	0.35 511	0.29 505	0.22 490	0.48 574	0.19 454	0.09 482	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.07 317

mmm	0.21 440	0.12 361	0.31 342	0.22 448	0.12 334	0.28 519	0.21 538	0.41 502	0.27 381	0.29 474	0.38 545	0.29 505	0.24 522	0.29 457	0.22 526	0.09 482	0.07 469	0.11 588	0.09 518	0.10 518	0.09 484

DualNet	0.24 527	0.13 435	0.42 506	0.21 371	0.12 334	0.30 560	0.21 538	0.50 611	0.34 486	0.33 563	0.43 610	0.29 505	0.23 504	0.55 612	0.21 504	0.10 537	0.07 469	0.10 528	0.09 518	0.11 570	0.10 545

BSDual-CNN	0.23 495	0.12 361	0.28 300	0.25 609	0.14 476	0.35 630	0.21 538	0.56 697	0.34 486	0.34 583	0.35 511	0.38 597	0.24 522	0.26 401	0.21 504	0.10 537	0.07 469	0.11 588	0.10 567	0.09 441	0.09 484

hknet	0.25 555	0.14 490	0.40 470	0.25 609	0.15 542	0.35 630	0.21 538	0.56 697	0.37 528	0.34 583	0.35 511	0.43 647	0.27 576	0.37 526	0.21 504	0.09 482	0.07 469	0.11 588	0.10 567	0.09 441	0.09 484

dd	0.22 477	0.26 687	0.40 470	0.22 448	0.12 334	0.25 464	0.21 538	0.32 364	0.44 618	0.29 474	0.28 410	0.25 444	0.16 370	0.30 473	0.25 571	0.12 629	0.07 469	0.10 528	0.08 406	0.11 570	0.09 484

STrans-v2	0.24 527	0.13 435	0.54 612	0.21 371	0.12 334	0.23 421	0.21 538	0.47 574	0.28 400	0.31 524	0.42 596	0.36 581	0.35 668	0.62 661	0.23 548	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.06 150	0.06 203

TestStereo	0.21 440	0.19 611	0.40 470	0.25 609	0.10 181	0.22 396	0.21 538	0.31 352	0.31 450	0.23 377	0.34 500	0.22 393	0.18 434	0.62 661	0.18 419	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.07 314	0.11 570	0.06 203

acv_ft	0.25 555	0.13 435	0.40 470	0.23 510	0.19 653	0.34 615	0.21 538	0.45 552	0.44 618	0.38 640	0.41 579	0.38 597	0.27 576	0.27 421	0.35 649	0.08 370	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.11 570	0.07 317

GANet-RSSM	0.24 527	0.14 490	0.36 413	0.21 371	0.14 476	0.27 499	0.21 538	0.45 552	0.33 476	0.29 474	0.39 559	0.39 609	0.28 593	0.58 636	0.23 548	0.11 585	0.07 469	0.09 444	0.09 518	0.10 518	0.09 484

CFNet-ft	0.24 527	0.15 530	0.35 393	0.18 139	0.15 542	0.30 560	0.21 538	0.39 472	0.36 516	0.28 443	0.40 570	0.43 647	0.25 545	0.47 570	0.24 561	0.12 629	0.07 469	0.12 627	0.11 611	0.12 612	0.09 484

DMCA-RVC	0.27 585	0.21 639	0.61 645	0.28 699	0.17 604	0.29 541	0.21 538	0.42 516	0.35 503	0.40 666	0.37 530	0.39 609	0.36 673	0.43 556	0.30 617	0.13 651	0.10 638	0.15 695	0.11 611	0.13 631	0.10 545

FADNet-RVC-Resample	0.29 620	0.25 675	0.93 745	0.26 644	0.16 579	0.32 590	0.21 538	0.47 574	0.39 554	0.35 600	0.38 545	0.33 552	0.27 576	0.53 602	0.24 561	0.10 537	0.10 638	0.14 679	0.13 679	0.13 631	0.16 680

CFNet_RVC	0.24 527	0.15 530	0.35 393	0.18 139	0.15 542	0.30 560	0.21 538	0.39 472	0.36 516	0.28 443	0.40 570	0.43 647	0.25 545	0.47 570	0.24 561	0.12 629	0.07 469	0.12 627	0.11 611	0.12 612	0.09 484

DeepPruner_ROB	0.26 574	0.19 611	0.44 530	0.21 371	0.16 579	0.30 560	0.21 538	0.52 648	0.32 462	0.35 600	0.38 545	0.39 609	0.26 556	0.42 553	0.24 561	0.15 692	0.11 664	0.11 588	0.11 611	0.14 651	0.13 630

StereoDRNet-Refined	0.27 585	0.17 579	0.35 393	0.25 609	0.14 476	0.37 644	0.21 538	0.47 574	0.41 586	0.44 699	0.51 670	0.41 631	0.28 593	0.45 563	0.37 656	0.09 482	0.06 323	0.11 588	0.11 611	0.10 518	0.10 545
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.24 527	0.18 594	0.61 645	0.25 609	0.11 251	0.29 541	0.21 538	0.42 516	0.43 602	0.33 563	0.43 610	0.27 477	0.22 490	0.34 501	0.26 585	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.07 317

S	0.19 397	0.12 361	0.22 217	0.22 448	0.13 423	0.31 576	0.22 568	0.30 340	0.27 381	0.25 404	0.31 455	0.20 366	0.20 462	0.18 208	0.17 387	0.12 629	0.09 602	0.15 695	0.16 717	0.11 570	0.12 610

Selective-IGEV-i1	0.21 440	0.10 200	0.31 342	0.23 510	0.13 423	0.31 576	0.22 568	0.46 563	0.42 594	0.27 429	0.32 465	0.33 552	0.17 403	0.25 381	0.19 454	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.08 351	0.09 484

MM-Stereo_test3	0.17 321	0.12 361	0.29 314	0.23 510	0.14 476	0.19 282	0.22 568	0.39 472	0.36 516	0.16 279	0.24 367	0.17 315	0.12 228	0.19 246	0.14 287	0.07 181	0.07 469	0.08 337	0.06 205	0.09 441	0.06 203

MM-Stereo_test1	0.17 321	0.10 200	0.39 461	0.23 510	0.11 251	0.20 329	0.22 568	0.33 380	0.29 419	0.22 368	0.21 323	0.15 276	0.14 321	0.23 333	0.13 243	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.09 441	0.06 203

rvit_0105_4	0.20 419	0.15 530	0.38 445	0.23 510	0.14 476	0.20 329	0.22 568	0.33 380	0.39 554	0.19 333	0.24 367	0.25 444	0.19 451	0.27 421	0.17 387	0.16 708	0.13 699	0.13 651	0.11 611	0.11 570	0.08 407

test_sample6	0.25 555	0.13 435	0.41 496	0.21 371	0.11 251	0.30 560	0.22 568	0.51 629	0.35 503	0.33 563	0.43 610	0.30 523	0.24 522	0.57 627	0.22 526	0.10 537	0.07 469	0.10 528	0.10 567	0.11 570	0.10 545

DispNO	0.27 585	0.18 594	0.62 653	0.23 510	0.17 604	0.25 464	0.22 568	0.45 552	0.41 586	0.32 546	0.39 559	0.38 597	0.27 576	0.77 728	0.27 591	0.09 482	0.07 469	0.10 528	0.10 567	0.08 351	0.08 407

StereoVision	0.22 477	0.18 594	0.37 424	0.27 673	0.17 604	0.23 421	0.22 568	0.38 458	0.31 450	0.20 342	0.51 670	0.22 393	0.16 370	0.28 437	0.18 419	0.11 585	0.12 686	0.13 651	0.13 679	0.10 518	0.07 317

SQANet	0.40 703	0.48 776	0.67 673	0.48 785	0.39 773	0.48 711	0.22 568	0.51 629	0.43 602	0.40 666	0.47 652	0.47 673	0.33 653	0.54 609	0.32 632	0.36 795	0.15 726	0.40 796	0.21 748	0.45 793	0.31 775

iinet-f	0.30 628	0.18 594	1.03 759	0.20 305	0.15 542	0.44 690	0.22 568	0.45 552	0.37 528	0.35 600	0.44 622	0.41 631	0.34 662	0.34 501	0.40 676	0.10 537	0.09 602	0.08 337	0.08 406	0.13 631	0.11 586

GASNet	0.36 673	0.46 772	0.88 736	0.34 743	0.23 711	0.35 630	0.22 568	0.60 732	0.53 702	0.40 666	0.37 530	0.45 663	0.30 623	0.79 732	0.35 649	0.15 692	0.10 638	0.14 679	0.14 694	0.22 740	0.12 610

gwcnet-sp	0.24 527	0.13 435	0.63 657	0.22 448	0.14 476	0.34 615	0.22 568	0.44 539	0.39 554	0.35 600	0.34 500	0.27 477	0.27 576	0.35 513	0.25 571	0.09 482	0.08 563	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.09 484

scenet	0.24 527	0.13 435	0.63 657	0.22 448	0.14 476	0.34 615	0.22 568	0.44 539	0.39 554	0.35 600	0.34 500	0.27 477	0.27 576	0.35 513	0.25 571	0.09 482	0.08 563	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.09 484

ssnet	0.24 527	0.13 435	0.63 657	0.22 448	0.14 476	0.34 615	0.22 568	0.44 539	0.39 554	0.35 600	0.34 500	0.27 477	0.27 576	0.35 513	0.25 571	0.09 482	0.08 563	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.09 484

HBP-ISP	0.33 654	0.30 719	0.72 692	0.22 448	0.16 579	0.32 590	0.22 568	0.54 670	0.44 618	0.41 675	0.49 660	0.33 552	0.38 686	0.73 707	0.25 571	0.18 732	0.19 758	0.24 756	0.20 743	0.16 676	0.13 630

raft_robust	0.22 477	0.17 579	0.30 325	0.22 448	0.12 334	0.23 421	0.22 568	0.49 599	0.48 667	0.32 546	0.32 465	0.26 466	0.23 504	0.53 602	0.15 323	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.10 567	0.08 351	0.06 203

test_4	0.18 347	0.12 361	0.34 382	0.23 510	0.12 334	0.18 242	0.22 568	0.26 261	0.24 338	0.24 393	0.47 652	0.22 393	0.13 281	0.24 349	0.16 353	0.06 65	0.05 57	0.09 444	0.09 518	0.07 253	0.05 52

PSMNet-ADL	0.25 555	0.15 530	0.32 352	0.26 644	0.14 476	0.31 576	0.22 568	0.44 539	0.36 516	0.27 429	0.33 488	0.41 631	0.28 593	0.61 653	0.29 609	0.11 585	0.09 602	0.09 444	0.11 611	0.10 518	0.10 545

SFCPSM	0.22 477	0.10 200	0.51 598	0.21 371	0.14 476	0.34 615	0.22 568	0.55 680	0.39 554	0.29 474	0.32 465	0.23 416	0.21 472	0.27 421	0.19 454	0.09 482	0.07 469	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.08 407

MMNet	0.27 585	0.14 490	0.49 577	0.24 568	0.17 604	0.47 705	0.22 568	0.45 552	0.51 688	0.39 656	0.41 579	0.36 581	0.33 653	0.39 538	0.34 644	0.08 370	0.07 469	0.09 444	0.09 518	0.10 518	0.08 407

UNet	0.28 607	0.14 490	0.69 680	0.23 510	0.20 672	0.44 690	0.22 568	0.50 611	0.40 572	0.34 583	0.39 559	0.43 647	0.33 653	0.40 547	0.31 626	0.09 482	0.07 469	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

psmorigin	0.50 739	0.25 675	3.03 823	0.24 568	0.19 653	0.38 653	0.22 568	0.50 611	0.44 618	0.64 759	0.68 739	0.71 765	0.51 741	0.85 748	0.45 698	0.14 676	0.17 743	0.13 651	0.14 694	0.16 676	0.21 737

ac_64	0.27 585	0.13 435	0.41 496	0.24 568	0.17 604	0.36 637	0.22 568	0.46 563	0.33 476	0.35 600	0.36 521	0.52 704	0.30 623	0.62 661	0.32 632	0.11 585	0.09 602	0.10 528	0.10 567	0.09 441	0.08 407

cf-r	0.24 527	0.15 530	0.44 530	0.21 371	0.14 476	0.27 499	0.22 568	0.42 516	0.40 572	0.30 506	0.42 596	0.42 642	0.26 556	0.43 556	0.25 571	0.11 585	0.06 323	0.08 337	0.10 567	0.08 351	0.08 407

SHD	0.42 708	0.27 696	0.81 716	0.31 725	0.25 728	0.42 679	0.22 568	0.66 760	0.94 795	0.63 757	0.60 717	0.59 729	0.47 729	0.59 642	0.58 730	0.15 692	0.13 699	0.16 707	0.16 717	0.20 730	0.22 744

RTSC	0.39 696	0.28 702	0.78 702	0.27 673	0.18 626	0.49 716	0.22 568	0.59 723	0.84 779	0.55 746	0.53 686	0.49 686	0.36 673	0.67 686	0.82 763	0.13 651	0.10 638	0.11 588	0.12 650	0.17 693	0.17 693

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 585	0.21 639	0.59 640	0.25 609	0.18 626	0.29 541	0.22 568	0.50 611	0.40 572	0.38 640	0.41 579	0.43 647	0.27 576	0.43 556	0.29 609	0.11 585	0.08 563	0.10 528	0.10 567	0.10 518	0.11 586
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo07	0.16 299	0.12 361	0.26 270	0.22 448	0.14 476	0.25 464	0.23 595	0.29 318	0.21 271	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.13 281	0.25 381	0.13 243	0.07 181	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.08 407

MyStereo06	0.20 419	0.12 361	0.57 629	0.21 371	0.14 476	0.25 464	0.23 595	0.40 486	0.21 271	0.30 506	0.24 367	0.31 533	0.18 434	0.22 323	0.18 419	0.07 181	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.08 407

MyStereo05	0.23 495	0.12 361	0.57 629	0.21 371	0.14 476	0.25 464	0.23 595	0.48 587	0.52 697	0.31 524	0.23 351	0.25 444	0.22 490	0.30 473	0.21 504	0.07 181	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.08 407

MyStereo04	0.23 495	0.12 361	0.55 619	0.22 448	0.14 476	0.25 464	0.23 595	0.49 599	0.52 697	0.28 443	0.23 351	0.27 477	0.23 504	0.30 473	0.22 526	0.07 181	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.08 407

CRFU-Net	0.28 607	0.14 490	0.45 544	0.25 609	0.15 542	0.45 696	0.23 595	0.50 611	0.30 436	0.43 692	0.41 579	0.48 680	0.46 726	0.43 556	0.29 609	0.11 585	0.10 638	0.09 444	0.08 406	0.10 518	0.10 545

Sa-1000	0.22 477	0.15 530	0.35 393	0.23 510	0.13 423	0.28 519	0.23 595	0.47 574	0.39 554	0.30 506	0.50 664	0.26 466	0.19 451	0.33 494	0.16 353	0.07 181	0.06 323	0.10 528	0.11 611	0.08 351	0.06 203

SA	0.22 477	0.16 559	0.36 413	0.23 510	0.13 423	0.24 444	0.23 595	0.45 552	0.40 572	0.27 429	0.44 622	0.23 416	0.23 504	0.33 494	0.17 387	0.07 181	0.06 323	0.10 528	0.11 611	0.08 351	0.06 203

psmg	0.23 495	0.12 361	0.28 300	0.21 371	0.14 476	0.35 630	0.23 595	0.51 629	0.34 486	0.35 600	0.38 545	0.38 597	0.24 522	0.26 401	0.21 504	0.10 537	0.08 563	0.10 528	0.10 567	0.09 441	0.08 407

GwcNet-ADL	0.22 477	0.14 490	0.58 634	0.24 568	0.13 423	0.22 396	0.23 595	0.49 599	0.40 572	0.27 429	0.29 424	0.30 523	0.20 462	0.26 401	0.23 548	0.09 482	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.09 441	0.09 484

KYRaft	0.22 477	0.10 200	0.30 325	0.23 510	0.12 334	0.23 421	0.23 595	0.35 417	0.24 338	0.35 600	0.54 689	0.34 562	0.26 556	0.29 457	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.10 567	0.08 351	0.31 775

DRaft	0.24 527	0.10 200	0.34 382	0.18 139	0.12 334	0.28 519	0.23 595	0.33 380	0.39 554	0.38 640	0.61 724	0.21 380	0.41 702	0.48 574	0.42 688	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.08 407

test-1	0.17 321	0.11 295	0.40 470	0.23 510	0.13 423	0.22 396	0.23 595	0.34 393	0.26 370	0.20 342	0.24 367	0.22 393	0.14 321	0.16 144	0.20 477	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.06 150	0.08 407

Prome-Stereo	0.21 440	0.10 200	0.30 325	0.24 568	0.12 334	0.23 421	0.23 595	0.36 438	0.25 355	0.33 563	0.59 712	0.24 431	0.28 593	0.29 457	0.16 353	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.20 727

LMCR-Stereo	0.26 574	0.18 594	0.49 577	0.28 699	0.14 476	0.36 637	0.23 595	0.54 670	0.34 486	0.39 656	0.40 570	0.29 505	0.29 608	0.37 526	0.27 591	0.11 585	0.07 469	0.09 444	0.07 314	0.13 631	0.09 484

Anonymous3	0.23 495	0.18 594	0.63 657	0.27 673	0.18 626	0.41 672	0.23 595	0.43 531	0.35 503	0.23 377	0.27 402	0.20 366	0.18 434	0.27 421	0.18 419	0.12 629	0.11 664	0.10 528	0.10 567	0.11 570	0.12 610

ADLNet	0.28 607	0.15 530	0.42 506	0.23 510	0.19 653	0.34 615	0.23 595	0.53 660	0.43 602	0.42 686	0.41 579	0.44 658	0.27 576	0.55 612	0.35 649	0.11 585	0.08 563	0.11 588	0.11 611	0.11 570	0.12 610

test_xeample	0.34 663	0.10 200	0.29 314	0.19 212	0.11 251	0.33 601	0.23 595	0.55 680	0.38 543	0.32 546	0.45 635	0.29 505	0.26 556	0.57 627	2.24 830	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.09 484

ACVNet	0.23 495	0.13 435	0.35 393	0.18 139	0.15 542	0.27 499	0.23 595	0.39 472	0.44 618	0.28 443	0.41 579	0.38 597	0.26 556	0.27 421	0.32 632	0.08 370	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.10 518	0.07 317

HGLStereo	0.27 585	0.14 490	0.46 552	0.24 568	0.21 681	0.33 601	0.23 595	0.50 611	0.42 594	0.35 600	0.48 658	0.41 631	0.33 653	0.45 563	0.33 639	0.11 585	0.10 638	0.09 444	0.09 518	0.10 518	0.12 610

hitnet-ft	0.29 620	0.17 579	0.40 470	0.19 212	0.14 476	0.39 662	0.23 595	0.44 539	0.41 586	0.36 617	0.46 645	0.53 709	0.34 662	0.76 722	0.32 632	0.14 676	0.10 638	0.13 651	0.10 567	0.15 667	0.13 630

GwcNet-RSSM	0.26 574	0.17 579	0.46 552	0.21 371	0.13 423	0.28 519	0.23 595	0.44 539	0.42 594	0.31 524	0.45 635	0.40 624	0.26 556	0.55 612	0.28 597	0.11 585	0.07 469	0.09 444	0.10 567	0.09 441	0.08 407

DispFullNet	0.66 765	0.89 815	1.59 800	0.77 810	1.21 827	0.51 722	0.23 595	0.59 723	0.72 759	0.69 766	0.61 724	0.69 762	0.91 793	0.79 732	0.48 707	0.27 779	0.12 686	0.73 815	0.30 784	0.65 807	0.40 786

MEA-ACV	0.26 574	0.11 295	0.42 506	0.21 371	0.14 476	0.35 630	0.24 617	0.53 660	0.47 655	0.35 600	0.42 596	0.36 581	0.34 662	0.47 570	0.27 591	0.09 482	0.09 602	0.10 528	0.12 650	0.09 441	0.10 545

G2L-Stereo_test	0.24 527	0.16 559	0.38 445	0.19 212	0.13 423	0.27 499	0.24 617	0.49 599	0.38 543	0.37 625	0.37 530	0.40 624	0.24 522	0.52 595	0.28 597	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.06 205	0.09 441	0.08 407

IGEV-RUCA	0.21 440	0.08 55	0.23 233	0.19 212	0.19 653	0.28 519	0.24 617	0.23 194	0.21 271	0.20 342	0.23 351	0.28 494	0.49 736	0.26 401	0.18 419	0.09 482	0.08 563	0.18 724	0.13 679	0.17 693	0.17 693

rvit_0105_5	0.21 440	0.15 530	0.38 445	0.23 510	0.13 423	0.22 396	0.24 617	0.36 438	0.39 554	0.21 357	0.23 351	0.26 466	0.19 451	0.26 401	0.19 454	0.15 692	0.13 699	0.12 627	0.12 650	0.10 518	0.09 484

LL-Strereo	0.29 620	0.25 675	0.58 634	0.25 609	0.21 681	0.23 421	0.24 617	0.55 680	0.42 594	0.34 583	0.32 465	0.41 631	0.40 698	0.94 766	0.23 548	0.08 370	0.07 469	0.11 588	0.09 518	0.09 441	0.09 484

RAFT_CTSACE	0.21 440	0.16 559	0.41 496	0.25 609	0.15 542	0.22 396	0.24 617	0.32 364	0.28 400	0.33 563	0.51 670	0.29 505	0.17 403	0.32 487	0.13 243	0.06 65	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.06 203

CSP-Net	0.27 585	0.15 530	0.30 325	0.21 371	0.14 476	0.44 690	0.24 617	0.50 611	0.40 572	0.41 675	0.43 610	0.42 642	0.26 556	0.66 682	0.28 597	0.12 629	0.08 563	0.08 337	0.08 406	0.10 518	0.09 484

DAS	0.27 585	0.12 361	0.42 506	0.24 568	0.18 626	0.29 541	0.24 617	0.45 552	0.45 631	0.41 675	0.44 622	0.34 562	0.29 608	0.75 716	0.21 504	0.09 482	0.07 469	0.09 444	0.07 314	0.09 441	0.09 484

SepStereo	0.26 574	0.12 361	0.42 506	0.24 568	0.18 626	0.29 541	0.24 617	0.45 552	0.45 631	0.41 675	0.44 622	0.34 562	0.29 608	0.64 670	0.21 504	0.09 482	0.07 469	0.09 444	0.07 314	0.09 441	0.09 484

ADLNet2	0.30 628	0.17 579	0.72 692	0.23 510	0.17 604	0.36 637	0.24 617	0.52 648	0.51 688	0.32 546	0.38 545	0.45 663	0.30 623	0.69 691	0.35 649	0.10 537	0.08 563	0.09 444	0.09 518	0.12 612	0.10 545

IRAFT_RVC	0.22 477	0.12 361	0.39 461	0.26 644	0.11 251	0.18 242	0.24 617	0.40 486	0.37 528	0.31 524	0.30 440	0.29 505	0.24 522	0.55 612	0.22 526	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.07 317

cross-raft	0.17 321	0.12 361	0.41 496	0.23 510	0.10 181	0.20 329	0.24 617	0.33 380	0.23 319	0.23 377	0.28 410	0.29 505	0.15 344	0.17 171	0.15 323	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.05 52

ARAFT	0.24 527	0.21 639	0.78 702	0.22 448	0.12 334	0.29 541	0.24 617	0.43 531	0.32 462	0.33 563	0.28 410	0.28 494	0.19 451	0.49 579	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.12 627	0.11 611	0.09 441	0.06 203

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 673	0.36 747	0.53 609	0.34 743	0.19 653	0.51 722	0.24 617	0.55 680	0.38 543	0.41 675	0.47 652	0.47 673	0.27 576	0.73 707	0.30 617	0.36 795	0.19 758	0.27 764	0.17 727	0.26 760	0.23 752

STTStereo	0.28 607	0.20 624	0.61 645	0.25 609	0.17 604	0.29 541	0.24 617	0.47 574	0.39 554	0.39 656	0.41 579	0.44 658	0.28 593	0.40 547	0.28 597	0.13 651	0.12 686	0.13 651	0.16 717	0.12 612	0.11 586

edge stereo	0.39 696	0.22 656	0.81 716	0.27 673	0.22 698	0.37 644	0.24 617	0.56 697	0.54 708	0.53 742	0.60 717	0.71 765	0.50 738	0.78 730	0.40 676	0.16 708	0.14 710	0.19 734	0.14 694	0.16 676	0.17 693

AANet_RVC	0.31 635	0.22 656	0.50 588	0.23 510	0.14 476	0.30 560	0.24 617	0.47 574	0.54 708	0.38 640	0.60 717	0.43 647	0.29 608	0.87 751	0.40 676	0.11 585	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.09 441	0.09 484

PS-NSSS	0.32 644	0.30 719	0.46 552	0.23 510	0.17 604	0.33 601	0.24 617	0.57 707	0.41 586	0.37 625	0.52 679	0.35 576	0.30 623	0.80 736	0.30 617	0.17 721	0.14 710	0.21 746	0.15 704	0.15 667	0.13 630

PStereo	0.26 574	0.37 754	0.34 382	0.21 371	0.13 423	0.25 464	0.25 635	0.33 380	0.47 655	0.26 418	0.17 252	0.29 505	0.34 662	0.35 513	0.37 656	0.23 760	0.15 726	0.17 714	0.13 679	0.23 743	0.21 737

AANet	0.49 735	0.42 767	1.56 798	0.22 448	0.19 653	0.39 662	0.25 635	0.52 648	0.92 789	0.92 785	0.93 773	0.84 772	0.67 769	0.59 642	0.59 731	0.15 692	0.11 664	0.13 651	0.12 650	0.18 708	0.16 680

PSMNet-RUCA	0.37 683	0.41 765	0.66 672	0.46 783	0.41 776	0.34 615	0.25 635	0.57 707	0.45 631	0.39 656	0.52 679	0.43 647	0.33 653	0.41 549	0.29 609	0.25 773	0.14 710	0.33 787	0.21 748	0.31 778	0.22 744

UGAM	0.26 574	0.14 490	0.45 544	0.25 609	0.12 334	0.23 421	0.25 635	0.32 364	0.41 586	0.31 524	0.42 596	0.41 631	0.22 490	0.92 762	0.22 526	0.08 370	0.06 323	0.14 679	0.12 650	0.10 518	0.07 317

CBFPSM	0.27 585	0.16 559	0.67 673	0.20 305	0.14 476	0.38 653	0.25 635	0.40 486	0.36 516	0.33 563	0.36 521	0.56 719	0.38 686	0.32 487	0.38 660	0.08 370	0.08 563	0.07 213	0.08 406	0.09 441	0.11 586

SACVNet	0.30 628	0.20 624	0.41 496	0.25 609	0.18 626	0.34 615	0.25 635	0.52 648	0.40 572	0.41 675	0.44 622	0.46 671	0.32 650	0.71 699	0.25 571	0.13 651	0.10 638	0.12 627	0.12 650	0.16 676	0.17 693

test_3	0.18 347	0.11 295	0.32 352	0.24 568	0.11 251	0.22 396	0.25 635	0.31 352	0.31 450	0.25 404	0.18 279	0.23 416	0.13 281	0.25 381	0.19 454	0.06 65	0.05 57	0.09 444	0.10 567	0.07 253	0.06 203

DEmStereo	0.26 574	0.09 126	0.47 560	0.19 212	0.12 334	0.30 560	0.25 635	0.28 301	0.36 516	0.36 617	0.58 709	0.25 444	0.48 735	0.53 602	0.44 695	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.06 150	0.07 317

GMM-Stereo	0.21 440	0.10 200	0.43 520	0.23 510	0.13 423	0.24 444	0.25 635	0.37 450	0.27 381	0.30 506	0.45 635	0.27 477	0.21 472	0.31 480	0.17 387	0.07 181	0.05 57	0.10 528	0.09 518	0.08 351	0.19 714

ICVP	0.23 495	0.13 435	0.44 530	0.26 644	0.14 476	0.29 541	0.25 635	0.45 552	0.33 476	0.29 474	0.43 610	0.35 576	0.25 545	0.26 401	0.23 548	0.12 629	0.09 602	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.10 545
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 585	0.20 624	0.44 530	0.27 673	0.16 579	0.33 601	0.25 635	0.56 697	0.54 708	0.34 583	0.38 545	0.34 562	0.25 545	0.51 588	0.28 597	0.12 629	0.08 563	0.09 444	0.08 406	0.11 570	0.11 586

DANet	0.35 668	0.23 666	0.60 642	0.36 754	0.22 698	0.39 662	0.25 635	0.48 587	0.43 602	0.52 736	0.50 664	0.59 729	0.41 702	0.76 722	0.49 711	0.13 651	0.11 664	0.14 679	0.12 650	0.17 693	0.15 669
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DISCO	0.32 644	0.13 435	0.51 598	0.25 609	0.16 579	0.48 711	0.25 635	0.50 611	0.57 720	0.37 625	0.45 635	0.62 738	0.36 673	0.64 670	0.49 711	0.09 482	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.12 612	0.11 586

DLCB_ROB	0.28 607	0.16 559	0.34 382	0.27 673	0.16 579	0.38 653	0.25 635	0.48 587	0.43 602	0.46 707	0.46 645	0.51 698	0.33 653	0.53 602	0.33 639	0.10 537	0.10 638	0.11 588	0.11 611	0.10 518	0.09 484

S0	0.18 347	0.13 435	0.21 198	0.23 510	0.11 251	0.33 601	0.26 649	0.27 278	0.21 271	0.21 357	0.26 392	0.20 366	0.16 370	0.19 246	0.17 387	0.12 629	0.11 664	0.14 679	0.14 694	0.10 518	0.07 317

z-ln-s-r	0.32 644	0.21 639	0.82 720	0.23 510	0.14 476	0.30 560	0.26 649	0.43 531	0.50 684	0.32 546	0.60 717	0.39 609	0.29 608	0.73 707	0.66 747	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.10 518	0.08 407

1111x	0.32 644	0.11 295	0.40 470	0.22 448	0.11 251	0.32 590	0.26 649	0.59 723	0.43 602	0.31 524	0.41 579	0.39 609	0.28 593	0.76 722	1.37 808	0.09 482	0.08 563	0.09 444	0.10 567	0.09 441	0.08 407

Anonymous_2	0.37 683	0.21 639	0.47 560	0.20 305	0.21 681	0.42 679	0.26 649	0.38 458	0.29 419	0.33 563	0.30 440	0.44 658	0.38 686	0.36 522	0.29 609	0.26 774	0.29 793	0.44 798	1.41 838	0.34 782	0.21 737

psm_up	0.29 620	0.16 559	0.41 496	0.26 644	0.17 604	0.32 590	0.26 649	0.55 680	0.43 602	0.36 617	0.40 570	0.45 663	0.37 682	0.58 636	0.30 617	0.11 585	0.12 686	0.13 651	0.12 650	0.10 518	0.10 545

stereogan	0.37 683	0.17 579	0.65 667	0.27 673	0.22 698	0.62 749	0.26 649	0.59 723	0.63 741	0.43 692	0.60 717	0.67 756	0.42 711	0.68 688	0.35 649	0.13 651	0.14 710	0.14 679	0.12 650	0.19 721	0.17 693

CVANet_RVC	0.30 628	0.19 611	0.41 496	0.26 644	0.16 579	0.33 601	0.26 649	0.52 648	0.47 655	0.40 666	0.46 645	0.43 647	0.31 642	0.89 756	0.26 585	0.14 676	0.09 602	0.14 679	0.13 679	0.14 651	0.10 545

FSD	0.27 585	0.28 702	0.32 352	0.27 673	0.24 719	0.27 499	0.27 656	0.31 352	0.29 419	0.26 418	0.27 402	0.28 494	0.27 576	0.28 437	0.26 585	0.23 760	0.22 775	0.27 764	0.26 774	0.25 749	0.24 760

YMNet	0.32 644	0.22 656	0.58 634	0.27 673	0.23 711	0.48 711	0.27 656	0.51 629	0.45 631	0.48 719	0.56 703	0.51 698	0.30 623	0.39 538	0.40 676	0.13 651	0.16 736	0.13 651	0.12 650	0.13 631	0.12 610

YMNet_1	0.32 644	0.22 656	0.58 634	0.27 673	0.23 711	0.48 711	0.27 656	0.51 629	0.45 631	0.48 719	0.56 703	0.51 698	0.30 623	0.39 538	0.40 676	0.13 651	0.16 736	0.13 651	0.12 650	0.13 631	0.12 610

fast-acv-ft	0.31 635	0.20 624	0.81 716	0.24 568	0.18 626	0.46 698	0.27 656	0.41 502	0.49 676	0.39 656	0.55 696	0.49 686	0.35 668	0.37 526	0.38 660	0.11 585	0.11 664	0.11 588	0.12 650	0.12 612	0.09 484

TestStereo1	0.21 440	0.16 559	0.32 352	0.26 644	0.13 423	0.26 488	0.27 656	0.40 486	0.36 516	0.29 474	0.39 559	0.22 393	0.21 472	0.33 494	0.17 387	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.07 317

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 628	0.20 624	0.70 686	0.21 371	0.17 604	0.46 698	0.27 656	0.50 611	0.49 676	0.42 686	0.55 696	0.43 647	0.30 623	0.46 566	0.38 660	0.09 482	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.11 570	0.10 545

SA-5K	0.21 440	0.16 559	0.32 352	0.26 644	0.13 423	0.26 488	0.27 656	0.40 486	0.36 516	0.29 474	0.39 559	0.22 393	0.21 472	0.33 494	0.17 387	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.07 317

UDG	0.40 703	0.46 772	0.49 577	0.40 767	0.35 768	0.47 705	0.27 656	0.54 670	0.47 655	0.39 656	0.45 635	0.59 729	0.44 717	0.46 566	0.39 668	0.26 774	0.19 758	0.48 800	0.22 759	0.34 782	0.26 765

GMOStereo	0.18 347	0.14 490	0.30 325	0.22 448	0.12 334	0.20 329	0.27 656	0.26 261	0.28 400	0.31 524	0.32 465	0.26 466	0.17 403	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.07 469	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.05 52

error version	0.18 347	0.14 490	0.30 325	0.22 448	0.12 334	0.20 329	0.27 656	0.26 261	0.28 400	0.31 524	0.32 465	0.26 466	0.17 403	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.07 469	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.05 52

test-v	0.18 347	0.14 490	0.30 325	0.22 448	0.12 334	0.20 329	0.27 656	0.26 261	0.28 400	0.31 524	0.32 465	0.26 466	0.17 403	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.07 469	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.05 52

test-2	0.18 347	0.14 490	0.30 325	0.22 448	0.12 334	0.20 329	0.27 656	0.26 261	0.28 400	0.31 524	0.32 465	0.26 466	0.17 403	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.07 469	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.05 52

RAFT	0.21 440	0.17 579	0.32 352	0.24 568	0.12 334	0.25 464	0.27 656	0.35 417	0.28 400	0.33 563	0.33 488	0.38 597	0.22 490	0.29 457	0.17 387	0.08 370	0.08 563	0.11 588	0.10 567	0.10 518	0.06 203

GwcNet	0.35 668	0.23 666	0.88 736	0.25 609	0.24 719	0.48 711	0.27 656	0.55 680	0.57 720	0.38 640	0.52 679	0.51 698	0.32 650	0.60 646	0.41 685	0.13 651	0.11 664	0.12 627	0.11 611	0.13 631	0.14 656

MFN_U_SF_RVC	0.56 750	0.51 783	1.19 777	0.38 762	0.22 698	0.69 758	0.27 656	0.80 789	0.67 748	0.73 768	0.74 750	0.87 773	0.61 766	0.81 740	0.76 755	0.29 787	0.27 789	0.32 783	0.37 793	0.32 781	0.31 775

ADCRef	0.38 691	0.24 670	0.88 736	0.26 644	0.21 681	0.49 716	0.27 656	0.52 648	0.48 667	0.50 723	0.58 709	0.35 576	0.47 729	0.48 574	1.29 807	0.09 482	0.08 563	0.12 627	0.12 650	0.11 570	0.11 586

RT-IGEV	0.25 555	0.10 200	0.48 571	0.22 448	0.14 476	0.31 576	0.28 672	0.53 660	0.39 554	0.36 617	0.41 579	0.44 658	0.30 623	0.28 437	0.27 591	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.09 518	0.09 441	0.10 545

TCMNet	0.33 654	0.23 666	0.72 692	0.29 705	0.30 758	0.40 668	0.28 672	0.50 611	0.47 655	0.37 625	0.45 635	0.40 624	0.29 608	0.60 646	0.39 668	0.14 676	0.13 699	0.15 695	0.14 694	0.17 693	0.15 669

rvit_0105_3	0.23 495	0.17 579	0.40 470	0.25 609	0.15 542	0.24 444	0.28 672	0.38 458	0.41 586	0.25 404	0.25 379	0.28 494	0.21 472	0.28 437	0.20 477	0.15 692	0.13 699	0.14 679	0.15 704	0.10 518	0.09 484

Syn2CoEx	0.36 673	0.31 727	0.78 702	0.34 743	0.21 681	0.41 672	0.28 672	0.61 736	0.49 676	0.42 686	0.56 703	0.45 663	0.44 717	0.69 691	0.38 660	0.17 721	0.14 710	0.15 695	0.12 650	0.13 631	0.12 610

UPFNet	0.25 555	0.12 361	0.38 445	0.24 568	0.19 653	0.37 644	0.28 672	0.48 587	0.38 543	0.34 583	0.37 530	0.37 589	0.28 593	0.39 538	0.33 639	0.10 537	0.09 602	0.10 528	0.10 567	0.10 518	0.08 407

RP	0.35 668	0.22 656	0.51 598	0.31 725	0.24 719	0.37 644	0.28 672	0.50 611	0.58 724	0.40 666	0.63 730	0.61 736	0.47 729	0.61 653	0.39 668	0.16 708	0.15 726	0.17 714	0.15 704	0.17 693	0.17 693

NVstereo2D	0.31 635	0.16 559	0.54 612	0.24 568	0.22 698	0.42 679	0.28 672	0.58 716	0.56 717	0.28 443	0.38 545	0.40 624	0.30 623	0.71 699	0.28 597	0.13 651	0.08 563	0.13 651	0.10 567	0.19 721	0.16 680

AHVO							0.29 679	0.48 587	0.40 572	0.28 443	0.54 689	0.41 631	0.30 623	0.57 627	0.48 707	0.11 585	0.11 664	0.12 627	0.10 567	0.13 631

DSFM							0.29 679	0.48 587	0.40 572	0.28 443	0.54 689	0.41 631	0.30 623	0.57 627	0.48 707	0.11 585	0.11 664	0.12 627	0.10 567	0.13 631

zh-mn7	0.46 726	0.45 771	1.48 794	0.25 609	0.19 653	0.44 690	0.29 679	0.56 697	0.82 772	0.65 761	0.96 775	0.49 686	0.38 686	0.88 754	0.63 741	0.12 629	0.10 638	0.11 588	0.11 611	0.13 631	0.14 656

ToySt	0.24 527	0.16 559	0.48 571	0.21 371	0.13 423	0.29 541	0.29 679	0.39 472	0.39 554	0.27 429	0.35 511	0.39 609	0.31 642	0.31 480	0.29 609	0.08 370	0.09 602	0.10 528	0.11 611	0.11 570	0.10 545

RAFT+CT+SA	0.21 440	0.18 594	0.33 370	0.25 609	0.18 626	0.23 421	0.29 679	0.40 486	0.36 516	0.24 393	0.38 545	0.18 328	0.16 370	0.32 487	0.16 353	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.12 650	0.09 441	0.09 484

test_5	0.23 495	0.19 611	0.38 445	0.26 644	0.18 626	0.25 464	0.29 679	0.40 486	0.37 528	0.29 474	0.40 570	0.25 444	0.22 490	0.34 501	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.09 518	0.10 518	0.10 545

delet	0.27 585	0.14 490	0.40 470	0.23 510	0.19 653	0.41 672	0.29 679	0.49 599	0.48 667	0.33 563	0.41 579	0.37 589	0.30 623	0.48 574	0.34 644	0.09 482	0.09 602	0.11 588	0.12 650	0.08 351	0.08 407

EDNetEfficientorigin	7.51 845	0.52 787	140.47 879	0.25 609	0.17 604	0.42 679	0.29 679	0.47 574	1.03 798	1.28 807	1.02 779	0.83 771	0.84 789	0.75 716	0.99 778	0.10 537	0.09 602	0.12 627	0.10 567	0.21 733	0.22 744

FAT-Stereo	0.36 673	0.18 594	0.73 696	0.26 644	0.18 626	0.33 601	0.29 679	0.60 732	0.59 725	0.46 707	0.60 717	0.60 732	0.50 738	0.61 653	0.34 644	0.13 651	0.14 710	0.13 651	0.12 650	0.14 651	0.18 707

AF-Net	0.37 683	0.26 687	0.56 626	0.32 732	0.23 711	0.41 672	0.29 679	0.61 736	0.64 742	0.42 686	0.68 739	0.65 750	0.49 736	0.57 627	0.44 695	0.15 692	0.11 664	0.19 734	0.14 694	0.15 667	0.13 630

RGC	0.39 696	0.32 735	0.64 665	0.34 743	0.27 739	0.40 668	0.29 679	0.57 707	0.53 702	0.45 703	0.64 732	0.62 738	0.45 720	0.72 705	0.39 668	0.15 692	0.15 726	0.21 746	0.20 743	0.18 708	0.19 714

CC-Net-ROB	0.43 715	0.47 774	0.65 667	0.37 760	0.23 711	0.51 722	0.29 679	0.66 760	0.49 676	0.46 707	0.51 670	0.48 680	0.38 686	0.96 770	0.35 649	0.34 793	0.23 780	0.55 805	0.25 769	0.31 778	0.20 727

DRN-Test	0.33 654	0.17 579	0.61 645	0.27 673	0.19 653	0.46 698	0.29 679	0.65 754	0.51 688	0.47 715	0.46 645	0.44 658	0.34 662	0.62 661	0.41 685	0.12 629	0.08 563	0.13 651	0.12 650	0.12 612	0.10 545

Light-Stereo-hy	0.42 708	0.27 696	0.79 709	0.32 732	0.27 739	0.58 739	0.30 692	0.55 680	0.46 649	0.48 719	0.43 610	1.00 782	0.35 668	0.69 691	0.34 644	0.16 708	0.18 749	0.50 801	0.32 786	0.25 749	0.23 752

w-ln-seven-2	0.36 673	0.29 712	1.06 761	0.27 673	0.18 626	0.37 644	0.30 692	0.50 611	0.54 708	0.45 703	0.55 696	0.45 663	0.41 702	0.62 661	0.49 711	0.10 537	0.10 638	0.12 627	0.11 611	0.14 651	0.11 586

ssnet_v2	0.28 607	0.16 559	0.44 530	0.22 448	0.15 542	0.40 668	0.30 692	0.57 707	0.46 649	0.38 640	0.36 521	0.47 673	0.29 608	0.38 533	0.39 668	0.13 651	0.11 664	0.11 588	0.11 611	0.11 570	0.11 586

Nwc_Net	0.37 683	0.25 675	0.68 679	0.31 725	0.24 719	0.44 690	0.30 692	0.65 754	0.50 684	0.37 625	0.69 743	0.58 727	0.45 720	0.60 646	0.40 676	0.15 692	0.12 686	0.19 734	0.21 748	0.14 651	0.13 630

StereoDRNet	0.32 644	0.22 656	0.61 645	0.27 673	0.21 681	0.42 679	0.30 692	0.61 736	0.48 667	0.46 707	0.39 559	0.48 680	0.30 623	0.57 627	0.40 676	0.11 585	0.09 602	0.12 627	0.11 611	0.12 612	0.10 545

pmcnn	0.50 739	0.20 624	0.78 702	0.24 568	0.26 735	0.39 662	0.30 692	0.51 629	0.50 684	0.54 744	1.23 791	2.52 822	0.37 682	0.77 728	0.95 776	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.10 518	0.08 407

light-stereo	2.37 827	0.69 803	3.61 824	3.84 840	3.41 835	4.04 829	0.31 698	2.13 833	1.45 820	3.61 845	6.33 846	6.90 853	0.63 767	4.83 849	1.28 805	0.71 815	0.74 839	0.32 783	0.39 796	1.20 832	0.96 823

Selective-IGEV-i16pc	0.33 654	0.10 200	1.71 806	0.21 371	0.14 476	0.74 764	0.31 698	0.42 516	0.41 586	0.21 357	0.32 465	0.26 466	0.14 321	0.71 699	0.19 454	0.14 676	0.10 638	0.08 337	0.09 518	0.11 570	0.11 586

MSAF-DinoV2	0.76 782	0.44 770	1.98 808	0.49 790	0.16 579	0.58 739	0.31 698	0.81 791	0.83 776	0.41 675	0.52 679	0.98 781	0.58 754	4.97 850	1.03 780	0.11 585	0.07 469	0.10 528	0.24 764	0.27 765	0.26 765

w-ln-seven	0.42 708	0.30 719	1.18 776	0.26 644	0.22 698	0.58 739	0.31 698	0.62 745	0.81 771	0.58 750	0.61 724	0.53 709	0.36 673	0.57 627	0.65 746	0.11 585	0.10 638	0.13 651	0.12 650	0.15 667	0.13 630

ACVNet-4b	0.72 774	0.81 810	1.33 788	0.72 808	0.50 788	0.80 774	0.31 698	0.71 776	0.80 770	0.50 723	0.72 749	0.95 779	0.43 715	0.96 770	1.20 800	1.13 835	0.21 770	0.76 817	0.45 799	0.65 807	0.46 793

Wz-Net-LNSev	0.34 663	0.29 712	0.91 741	0.26 644	0.21 681	0.47 705	0.31 698	0.54 670	0.54 708	0.44 699	0.52 679	0.50 694	0.35 668	0.39 538	0.39 668	0.11 585	0.11 664	0.10 528	0.09 518	0.14 651	0.13 630

DSFCA	0.27 585	0.13 435	0.36 413	0.20 305	0.17 604	0.38 653	0.31 698	0.47 574	0.43 602	0.43 692	0.37 530	0.39 609	0.29 608	0.52 595	0.32 632	0.12 629	0.10 638	0.10 528	0.11 611	0.11 570	0.10 545

STTRV1_RVC	0.42 708	0.32 735	0.89 739	0.29 705	0.36 770	0.49 716	0.31 698	0.61 736	0.53 702	0.46 707	0.56 703	0.47 673	0.43 715	1.00 775	0.39 668	0.27 779	0.21 770	0.20 743	0.18 734	0.25 749	0.17 693

XPNet_ROB	0.33 654	0.20 624	0.43 520	0.27 673	0.18 626	0.37 644	0.31 698	0.55 680	0.50 684	0.51 728	0.53 686	0.58 727	0.37 682	0.63 668	0.45 698	0.17 721	0.12 686	0.13 651	0.12 650	0.15 667	0.14 656

MWDA-net	0.29 620	0.21 639	0.47 560	0.25 609	0.21 681	0.35 630	0.32 707	0.44 539	0.47 655	0.38 640	0.40 570	0.33 552	0.38 686	0.54 609	0.40 676	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.10 545

Selective-IGEV-i16pb	0.39 696	0.12 361	2.18 811	0.21 371	0.15 542	0.68 757	0.32 707	0.56 697	0.57 720	0.25 404	0.44 622	0.33 552	0.21 472	0.80 736	0.25 571	0.14 676	0.10 638	0.09 444	0.10 567	0.12 612	0.13 630

DDUNet	0.41 705	0.50 781	0.48 571	0.44 778	0.39 773	0.46 698	0.32 707	0.50 611	0.43 602	0.45 703	0.52 679	0.57 724	0.36 673	0.48 574	0.33 639	0.33 792	0.21 770	0.55 805	0.25 769	0.37 788	0.32 778

ccnet	0.42 708	0.31 727	0.48 571	0.27 673	0.32 762	0.60 746	0.32 707	0.65 754	0.46 649	0.53 742	0.66 735	0.56 719	0.45 720	0.72 705	0.61 736	0.26 774	0.19 758	0.24 756	0.21 748	0.26 760	0.22 744

S-Stereo	0.38 691	0.20 624	1.05 760	0.27 673	0.22 698	0.38 653	0.32 707	0.55 680	0.66 745	0.39 656	0.59 712	0.49 686	0.41 702	0.75 716	0.40 676	0.12 629	0.15 726	0.13 651	0.13 679	0.16 676	0.21 737

SuperB	0.49 735	0.28 702	2.23 812	0.23 510	0.15 542	0.41 672	0.32 707	0.47 574	0.82 772	0.43 692	0.50 664	0.33 552	0.45 720	0.68 688	1.08 785	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.98 826	0.14 656

RYNet	0.37 683	0.18 594	0.59 640	0.25 609	0.28 747	0.61 747	0.32 707	0.59 723	0.59 725	0.41 675	0.38 545	0.57 724	0.39 693	0.87 751	0.53 723	0.11 585	0.08 563	0.12 627	0.11 611	0.18 708	0.18 707

TDLM	0.30 628	0.21 639	0.38 445	0.28 699	0.15 542	0.33 601	0.32 707	0.52 648	0.47 655	0.38 640	0.43 610	0.39 609	0.29 608	0.91 761	0.28 597	0.14 676	0.08 563	0.13 651	0.11 611	0.12 612	0.10 545

MDST_ROB	0.48 732	0.14 490	0.95 748	0.30 719	0.21 681	1.33 810	0.32 707	0.77 782	0.56 717	1.06 800	0.71 745	0.49 686	0.35 668	1.26 800	0.38 660	0.13 651	0.11 664	0.16 707	0.13 679	0.12 612	0.12 610

FBW_ROB	0.43 715	0.26 687	0.54 612	0.31 725	0.20 672	0.51 722	0.32 707	0.70 774	0.60 731	0.59 751	0.55 696	0.65 750	0.41 702	1.40 810	0.51 719	0.13 651	0.17 743	0.21 746	0.16 717	0.17 693	0.18 707

PDISCO_ROB	0.43 715	0.30 719	0.67 673	0.43 773	0.36 770	0.67 755	0.32 707	0.72 777	0.76 765	0.43 692	0.53 686	0.63 746	0.40 698	0.66 682	0.47 706	0.21 750	0.12 686	0.21 746	0.19 741	0.25 749	0.20 727

WCMA_ROB	0.51 743	0.21 639	0.65 667	0.25 609	0.21 681	0.58 739	0.32 707	0.54 670	0.55 714	0.95 792	1.40 797	1.28 798	0.81 784	0.73 707	0.62 738	0.18 732	0.15 726	0.15 695	0.15 704	0.19 721	0.19 714

RAFT + AFF	0.27 585	0.23 666	0.50 588	0.25 609	0.17 604	0.30 560	0.33 719	0.52 648	0.40 572	0.28 443	0.30 440	0.30 523	0.31 642	0.62 661	0.24 561	0.09 482	0.10 638	0.11 588	0.10 567	0.11 570	0.11 586

CBMV	0.33 654	0.21 639	0.54 612	0.23 510	0.13 423	0.42 679	0.33 719	0.53 660	0.48 667	0.52 736	0.49 660	0.50 694	0.41 702	0.56 623	0.31 626	0.15 692	0.16 736	0.18 724	0.16 717	0.13 631	0.13 630
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.44 721	0.40 761	1.09 766	0.25 609	0.18 626	0.61 747	0.34 721	0.56 697	0.93 793	0.43 692	0.96 775	0.53 709	0.39 693	0.94 766	0.59 731	0.10 537	0.09 602	0.10 528	0.10 567	0.14 651	0.13 630

LRCNet_RVC	10.90 852	14.34 861	9.35 844	15.35 857	8.04 842	1.08 794	0.34 721	8.78 857	0.70 756	12.63 866	16.05 864	9.85 855	6.54 847	8.57 857	6.34 852	20.27 878	5.40 856	23.70 879	21.88 879	14.87 865	13.83 861

FINET	0.34 663	0.27 696	0.80 713	0.24 568	0.24 719	0.36 637	0.34 721	0.54 670	0.72 759	0.39 656	0.47 652	0.32 543	0.30 623	0.51 588	0.32 632	0.19 740	0.17 743	0.13 651	0.12 650	0.18 708	0.16 680

XQC	0.43 715	0.37 754	0.96 750	0.34 743	0.25 728	0.53 732	0.34 721	0.60 732	0.73 763	0.51 728	0.46 645	0.57 724	0.47 729	0.70 695	0.72 753	0.17 721	0.12 686	0.18 724	0.15 704	0.25 749	0.23 752

MonStereo1	0.93 794	0.56 789	0.82 720	0.69 805	0.58 795	1.37 812	0.35 725	0.94 801	1.25 813	0.93 787	1.90 814	1.52 804	2.10 827	1.27 801	0.77 758	0.69 813	0.33 800	0.75 816	0.47 802	0.70 811	0.57 800

rvit_105_1	0.27 585	0.19 611	0.46 552	0.27 673	0.19 653	0.30 560	0.35 725	0.44 539	0.51 688	0.31 524	0.31 455	0.31 533	0.26 556	0.35 513	0.25 571	0.15 692	0.14 710	0.15 695	0.17 727	0.11 570	0.10 545

APVNet	0.36 673	0.20 624	0.70 686	0.26 644	0.22 698	0.52 731	0.35 725	0.61 736	0.44 618	0.38 640	0.52 679	0.48 680	0.38 686	0.84 745	0.46 704	0.13 651	0.14 710	0.15 695	0.16 717	0.16 676	0.15 669

G-Net	0.46 726	0.25 675	0.86 733	0.34 743	0.28 747	0.90 787	0.35 725	0.47 574	0.45 631	0.68 764	1.22 790	0.64 748	0.60 757	0.61 653	0.57 725	0.16 708	0.14 710	0.17 714	0.13 679	0.22 740	0.19 714

MSMD_ROB	0.60 760	0.33 739	0.61 645	0.30 719	0.25 728	0.86 780	0.35 725	0.55 680	0.67 748	1.10 802	1.49 802	1.76 810	0.97 797	0.88 754	0.49 711	0.23 760	0.21 770	0.27 764	0.27 778	0.25 749	0.24 760

Ntro	0.58 756	0.64 798	0.92 743	0.66 804	0.50 788	0.77 768	0.36 730	0.66 760	0.70 756	0.50 723	0.59 712	0.65 750	0.51 741	0.75 716	0.45 698	0.56 807	0.32 799	0.56 808	0.34 788	0.63 804	0.46 793

NCC-stereo	0.39 696	0.25 675	0.69 680	0.32 732	0.28 747	0.46 698	0.36 730	0.65 754	0.52 697	0.40 666	0.57 707	0.56 719	0.47 729	0.73 707	0.45 698	0.17 721	0.14 710	0.18 724	0.25 769	0.16 676	0.16 680

Abc-Net	0.39 696	0.25 675	0.69 680	0.32 732	0.28 747	0.46 698	0.36 730	0.65 754	0.52 697	0.40 666	0.57 707	0.56 719	0.47 729	0.73 707	0.45 698	0.17 721	0.14 710	0.18 724	0.25 769	0.16 676	0.16 680
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.44 721	0.29 712	1.29 786	0.33 739	0.30 758	0.35 630	0.36 730	0.62 745	1.15 810	0.40 666	0.44 622	0.39 609	0.41 702	0.80 736	0.52 720	0.18 732	0.14 710	0.23 754	0.21 748	0.17 693	0.17 693

otaku	0.57 753	0.62 797	0.87 735	0.63 803	0.44 782	0.73 763	0.37 734	0.65 754	0.66 745	0.51 728	0.75 752	0.66 754	0.45 720	0.69 691	0.46 704	0.53 803	0.34 801	0.55 805	0.35 789	0.60 802	0.45 790

FCDSN-DC	0.63 762	0.31 727	0.61 645	0.36 754	0.30 758	0.65 752	0.37 734	0.66 760	0.68 751	1.14 804	1.54 806	1.71 809	1.26 810	0.92 762	0.64 744	0.24 770	0.22 775	0.27 764	0.26 774	0.27 765	0.27 770
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.39 696	0.29 712	1.09 766	0.24 568	0.19 653	0.28 519	0.37 734	0.33 380	0.47 655	0.94 788	0.82 761	0.52 704	0.54 744	0.49 579	0.50 717	0.11 585	0.09 602	0.10 528	0.10 567	0.16 676	0.15 669

ADCMid	0.49 735	0.34 742	1.13 773	0.26 644	0.21 681	0.51 722	0.37 734	0.57 707	0.54 708	0.75 772	0.66 735	0.62 738	0.64 768	0.64 670	1.68 816	0.13 651	0.12 686	0.17 714	0.17 727	0.20 730	0.17 693

ETE_ROB	0.34 663	0.26 687	0.45 544	0.29 705	0.18 626	0.40 668	0.37 734	0.57 707	0.47 655	0.50 723	0.50 664	0.62 738	0.36 673	0.55 612	0.38 660	0.13 651	0.10 638	0.14 679	0.12 650	0.16 676	0.16 680

MeshStereo	0.58 756	0.27 696	0.67 673	0.22 448	0.17 604	0.66 754	0.37 734	0.78 785	0.61 735	1.47 821	1.30 793	1.65 807	0.79 780	1.12 788	0.59 731	0.17 721	0.17 743	0.17 714	0.14 694	0.17 693	0.14 656
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Wz-Net-MNSev	0.36 673	0.26 687	0.79 709	0.26 644	0.21 681	0.59 743	0.38 740	0.55 680	0.56 717	0.48 719	0.54 689	0.53 709	0.36 673	0.60 646	0.44 695	0.11 585	0.09 602	0.11 588	0.11 611	0.15 667	0.13 630

PSM-AAD	0.25 555	0.10 200	0.30 325	0.24 568	0.12 334	0.26 488	0.38 740	0.34 393	0.28 400	0.35 600	0.39 559	0.28 494	0.79 780	0.30 473	0.16 353	0.07 181	0.06 323	0.12 627	0.11 611	0.08 351	0.21 737

ADCPNet	0.48 732	0.29 712	1.60 801	0.27 673	0.23 711	0.70 761	0.38 740	0.53 660	0.51 688	0.51 728	0.59 712	0.67 756	0.56 748	0.60 646	1.14 792	0.15 692	0.18 749	0.14 679	0.23 762	0.19 721	0.19 714

GANet	0.36 673	0.22 656	0.49 577	0.29 705	0.17 604	0.41 672	0.38 740	0.57 707	0.45 631	0.46 707	0.75 752	0.55 715	0.40 698	0.94 766	0.41 685	0.13 651	0.13 699	0.13 651	0.11 611	0.14 651	0.11 586

PASM	0.45 724	0.35 744	0.90 740	0.35 752	0.33 764	0.39 662	0.38 740	0.50 611	0.61 735	0.52 736	0.51 670	0.62 738	0.45 720	0.93 764	0.48 707	0.26 774	0.29 793	0.29 776	0.33 787	0.29 771	0.26 765

zh-sn7	0.48 732	0.51 783	1.43 792	0.29 705	0.20 672	0.47 705	0.39 745	0.57 707	0.62 737	0.52 736	0.81 759	0.52 704	0.56 748	1.05 780	0.87 769	0.12 629	0.13 699	0.13 651	0.13 679	0.17 693	0.16 680

FC-DCNN v2	0.71 773	0.30 719	0.67 673	0.32 732	0.27 739	0.84 777	0.39 745	0.84 796	0.85 780	1.44 817	1.64 809	2.09 814	1.28 812	1.06 781	0.80 762	0.24 770	0.22 775	0.27 764	0.26 774	0.26 760	0.25 763

ADCP+	0.45 724	0.24 670	1.15 775	0.25 609	0.22 698	0.56 735	0.39 745	0.54 670	0.51 688	0.44 699	0.51 670	0.46 671	0.52 743	0.56 623	1.89 824	0.10 537	0.08 563	0.11 588	0.10 567	0.14 651	0.13 630

FC-DCNN	0.70 771	0.30 719	0.69 680	0.32 732	0.27 739	0.81 775	0.39 745	0.79 788	0.82 772	1.41 813	1.58 808	1.98 812	1.26 810	1.02 778	0.77 758	0.24 770	0.22 775	0.27 764	0.26 774	0.26 760	0.26 765

LALA_ROB	0.36 673	0.25 675	0.46 552	0.30 719	0.21 681	0.47 705	0.39 745	0.61 736	0.51 688	0.52 736	0.51 670	0.69 762	0.36 673	0.50 583	0.43 690	0.17 721	0.11 664	0.16 707	0.14 694	0.17 693	0.15 669

SGM_RVC	0.50 739	0.19 611	0.50 588	0.25 609	0.15 542	0.69 758	0.39 745	0.68 770	0.82 772	0.95 792	0.84 763	1.13 789	0.76 778	1.16 791	0.60 735	0.16 708	0.16 736	0.16 707	0.16 717	0.16 676	0.17 693
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MWSP-net	0.25 555	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.14 476	0.31 576	0.40 751	0.50 611	0.43 602	0.32 546	0.33 488	0.36 581	0.31 642	0.28 437	0.31 626	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.10 545

Wz-Net-SNSev	0.43 715	0.41 765	1.27 784	0.30 719	0.21 681	0.44 690	0.41 752	0.61 736	0.65 743	0.46 707	0.65 733	0.62 738	0.39 693	0.74 715	0.59 731	0.12 629	0.11 664	0.12 627	0.13 679	0.16 676	0.14 656

NCCL2	0.35 668	0.26 687	0.49 577	0.36 754	0.22 698	0.41 672	0.41 752	0.53 660	0.42 594	0.47 715	0.46 645	0.61 736	0.39 693	0.55 612	0.37 656	0.16 708	0.13 699	0.21 746	0.21 748	0.16 676	0.16 680

SGM-Forest	0.36 673	0.17 579	0.47 560	0.23 510	0.16 579	0.45 696	0.41 752	0.55 680	0.48 667	0.52 736	0.60 717	0.52 704	0.41 702	0.85 748	0.50 717	0.17 721	0.17 743	0.17 714	0.15 704	0.15 667	0.15 669
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_1	0.72 774	0.81 810	1.37 791	0.72 808	0.53 792	0.77 768	0.42 755	0.85 799	0.90 783	0.74 771	0.75 752	1.32 800	0.72 775	1.02 778	0.55 724	0.54 805	0.31 796	0.71 814	0.35 789	0.64 806	0.45 790

PA-Net	0.37 683	0.28 702	0.83 723	0.31 725	0.28 747	0.39 662	0.42 755	0.51 629	0.55 714	0.34 583	0.42 596	0.41 631	0.36 673	0.79 732	0.49 711	0.12 629	0.23 780	0.16 707	0.23 762	0.12 612	0.18 707
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ply	1.96 821	0.65 800	0.36 413	0.54 797	0.63 800	0.49 716	0.43 757	3.11 839	1.04 801	0.32 546	1.90 814	3.56 833	3.36 836	4.53 847	5.93 850	1.67 838	0.90 841	2.10 848	1.74 842	3.53 843	2.42 837

coex-ft	3.44 830	0.73 805	48.55 877	0.24 568	0.19 653	0.50 721	0.43 757	0.47 574	2.40 834	7.03 853	1.20 789	0.97 780	2.23 828	0.73 707	1.92 825	0.12 629	0.15 726	0.14 679	0.12 650	0.21 733	0.43 788

anonymity	0.56 750	0.54 788	0.70 686	0.47 784	0.61 798	0.56 735	0.43 757	0.69 772	0.49 676	0.63 757	0.55 696	0.54 713	0.60 757	0.61 653	0.57 725	0.55 806	0.53 821	0.50 801	0.54 810	0.51 796	0.56 798

PSMNet_ROB	0.33 654	0.24 670	0.54 612	0.31 725	0.21 681	0.42 679	0.43 757	0.59 723	0.47 655	0.37 625	0.44 622	0.49 686	0.31 642	0.64 670	0.43 690	0.14 676	0.10 638	0.15 695	0.14 694	0.13 631	0.11 586

SANet	0.53 748	0.28 702	0.96 750	0.26 644	0.15 542	0.69 758	0.44 761	0.67 767	1.34 816	0.67 763	0.98 778	0.94 777	0.71 774	0.89 756	0.76 755	0.14 676	0.12 686	0.12 627	0.11 611	0.17 693	0.16 680

DStereoO	0.46 726	0.32 735	0.51 598	0.36 754	0.29 757	0.38 653	0.45 762	0.55 680	0.60 731	0.47 715	0.49 660	0.48 680	0.73 777	0.59 642	0.69 751	0.81 823	0.18 749	0.38 793	0.19 741	0.46 794	0.20 727

Wz-Net-TNSev	0.51 743	0.58 791	1.61 803	0.25 609	0.21 681	0.65 752	0.45 762	0.63 752	0.69 753	0.51 728	0.54 689	0.71 765	0.60 757	1.00 775	0.77 758	0.15 692	0.15 726	0.13 651	0.15 704	0.21 733	0.20 727

ADCS	0.58 756	0.40 761	1.35 789	0.29 705	0.24 719	0.55 734	0.45 762	0.67 767	0.83 776	0.76 775	0.71 745	0.68 760	0.60 757	0.76 722	2.23 829	0.16 708	0.16 736	0.16 707	0.17 727	0.22 740	0.22 744

nnnnnnn	0.74 778	0.33 739	1.35 789	0.42 771	0.35 768	0.79 773	0.46 765	0.82 793	1.08 805	1.05 799	1.50 803	1.57 805	0.98 798	1.12 788	1.09 790	0.27 779	0.25 786	0.32 783	0.31 785	0.34 782	0.32 778

EAI-Stereo	0.21 440	0.10 200	0.33 370	0.21 371	0.12 334	0.30 560	0.46 765	0.46 563	0.20 249	0.25 404	0.50 664	0.17 315	0.16 370	0.24 349	0.23 548	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.10 567	0.06 150	0.07 317

RTS	0.78 783	0.48 776	4.68 830	0.34 743	0.28 747	1.12 798	0.46 765	0.62 745	1.03 798	0.73 768	0.89 769	0.60 732	0.59 755	1.61 815	1.16 796	0.14 676	0.11 664	0.15 695	0.15 704	0.21 733	0.19 714

RTSA	0.78 783	0.48 776	4.68 830	0.34 743	0.28 747	1.12 798	0.46 765	0.62 745	1.03 798	0.73 768	0.89 769	0.60 732	0.59 755	1.61 815	1.16 796	0.14 676	0.11 664	0.15 695	0.15 704	0.21 733	0.19 714

NVStereoNet_ROB	0.67 766	0.49 780	0.83 723	0.48 785	0.40 775	0.51 722	0.46 765	0.70 774	0.77 767	0.84 780	1.72 811	1.02 783	0.83 788	1.23 796	0.79 761	0.32 791	0.38 804	0.40 796	0.46 800	0.36 786	0.41 787
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	0.55 749	0.48 776	1.02 757	0.45 779	0.49 787	0.49 716	0.47 770	0.72 777	0.72 759	0.45 703	0.82 761	0.47 673	0.60 757	0.50 583	0.63 741	0.39 799	0.39 805	0.44 798	0.51 806	0.52 797	0.37 783

GrayStereo	0.25 555	0.09 126	0.32 352	0.26 644	0.13 423	0.23 421	0.47 770	0.34 393	0.30 436	0.39 656	0.47 652	0.30 523	0.79 780	0.29 457	0.16 353	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.09 518	0.07 253	0.13 630

PVD	0.58 756	0.34 742	0.84 728	0.39 764	0.31 761	0.59 743	0.47 770	0.80 789	1.25 813	0.92 785	1.09 781	0.79 769	0.82 785	0.85 748	0.76 755	0.21 750	0.18 749	0.22 752	0.18 734	0.27 765	0.35 782

NaN_ROB	0.41 705	0.28 702	0.62 653	0.30 719	0.19 653	0.51 722	0.47 770	0.58 716	0.59 725	0.56 747	0.47 652	0.49 686	0.41 702	1.21 795	0.64 744	0.12 629	0.18 749	0.12 627	0.13 679	0.11 570	0.14 656

WZ-Net	0.52 747	0.38 759	1.90 807	0.30 719	0.24 719	0.57 738	0.48 774	0.62 745	0.78 768	0.50 723	0.71 745	0.68 760	0.54 744	0.98 774	0.84 764	0.13 651	0.10 638	0.11 588	0.12 650	0.19 721	0.20 727

GANetREF_RVC	0.43 715	0.47 774	0.69 680	0.38 762	0.20 672	0.51 722	0.48 774	0.66 760	0.66 745	0.46 707	0.46 645	0.50 694	0.44 717	0.90 760	0.39 668	0.27 779	0.21 770	0.32 783	0.18 734	0.27 765	0.22 744
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
EDNetEfficient	0.63 762	0.37 754	2.40 816	0.26 644	0.25 728	0.38 653	0.49 776	0.41 502	1.06 803	1.38 810	0.87 768	0.62 738	0.95 794	0.65 678	1.65 815	0.11 585	0.09 602	0.10 528	0.11 611	0.19 721	0.17 693

Light2-Stereo	42.68 878	18.61 864	35.43 876	49.89 878	31.26 872	20.59 863	0.50 777	31.24 882	1.90 827	63.85 887	34.95 883	34.68 886	8.98 855	90.83 886	38.96 879	46.99 885	8.80 864	113.79 888	105.60 887	60.31 887	56.37 880

SPS-STEREO	0.69 770	0.61 796	0.98 752	0.52 795	0.57 794	0.74 764	0.50 777	0.78 785	0.62 737	0.95 792	0.86 765	0.94 777	0.70 773	1.01 777	0.87 769	0.58 809	0.51 818	0.50 801	0.50 805	0.55 799	0.58 801
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.72 774	0.89 815	1.02 757	0.82 812	0.63 800	0.78 771	0.52 779	0.81 791	0.93 793	0.60 752	0.79 757	0.80 770	0.60 757	0.80 736	0.57 725	0.78 821	0.55 824	0.78 818	0.49 803	0.76 816	0.58 801

LSM	1.64 817	0.40 761	2.56 818	2.02 836	17.61 857	0.51 722	0.52 779	0.61 736	0.76 765	0.82 778	1.11 783	0.63 746	0.54 744	0.75 716	0.49 711	0.16 708	0.24 782	0.18 724	0.21 748	0.25 749	2.42 837

PM Cens cmp D40	0.92 793	0.28 702	0.67 673	0.27 673	0.25 728	0.87 782	0.53 781	1.13 809	1.87 826	1.70 826	3.06 833	2.75 827	1.42 815	1.27 801	1.09 790	0.18 732	0.19 758	0.19 734	0.20 743	0.18 708	0.20 727

FTStereo	0.28 607	0.10 200	0.43 520	0.23 510	0.13 423	0.21 363	0.53 781	0.34 393	0.26 370	0.38 640	0.95 774	0.30 523	0.56 748	0.32 487	0.18 419	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.07 253	0.19 714

DStereoFS	0.84 787	0.66 801	0.80 713	0.53 796	0.50 788	1.23 805	0.55 783	0.94 801	1.32 815	0.89 782	1.32 794	1.04 784	2.32 830	1.29 804	1.14 792	0.31 790	0.35 802	0.30 778	0.39 796	0.34 782	0.60 804

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 743	0.50 781	0.86 733	0.39 764	0.24 719	0.84 777	0.55 783	0.56 697	0.62 737	0.60 752	0.68 739	0.62 738	0.42 711	1.13 790	0.43 690	0.23 760	0.27 789	0.27 764	0.35 789	0.25 749	0.29 771

DPSNet	0.47 729	0.24 670	0.93 745	0.27 673	0.20 672	0.75 767	0.57 785	0.84 796	0.79 769	0.47 715	0.51 670	0.60 732	0.69 772	0.87 751	0.71 752	0.16 708	0.13 699	0.12 627	0.10 567	0.25 749	0.21 737

PM Graph cmp D40	0.87 788	0.32 735	0.71 691	0.29 705	0.33 764	0.86 780	0.58 786	0.98 804	1.71 825	1.59 823	3.40 835	2.11 815	1.16 803	1.24 797	0.90 772	0.19 740	0.20 767	0.19 734	0.21 748	0.18 708	0.21 737

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 767	0.64 798	1.06 761	0.45 779	0.27 739	1.40 814	0.58 786	0.78 785	0.92 789	0.84 780	0.86 765	0.88 775	0.68 771	1.33 806	0.68 750	0.37 797	0.29 793	0.34 788	0.36 792	0.43 791	0.37 783

AnyNet_C32	0.51 743	0.40 761	1.10 770	0.29 705	0.28 747	0.59 743	0.58 786	0.54 670	0.60 731	0.62 755	0.66 735	0.54 713	0.54 744	0.78 730	1.74 821	0.15 692	0.14 710	0.15 695	0.17 727	0.20 730	0.20 727

PatchMatch Graph Cmp	1.00 795	0.31 727	0.84 728	0.28 699	0.32 762	0.84 777	0.59 789	1.04 805	2.17 832	1.74 827	4.02 839	2.63 824	1.19 806	1.24 797	1.53 813	0.19 740	0.19 758	0.19 734	0.21 748	0.18 708	0.22 744

CSAN	0.50 739	0.35 744	0.78 702	0.36 754	0.23 711	0.56 735	0.59 789	0.61 736	0.70 756	0.64 759	0.78 756	0.65 750	0.60 757	1.38 809	0.62 738	0.21 750	0.17 743	0.20 743	0.20 743	0.18 708	0.18 707

AnyNet_C01	0.65 764	0.58 791	2.60 819	0.32 732	0.26 735	0.88 783	0.61 791	0.63 752	0.62 737	0.68 764	0.96 775	0.76 768	0.60 757	0.96 770	1.43 809	0.16 708	0.16 736	0.17 714	0.17 727	0.23 743	0.23 752

ACVNet_2	0.89 790	0.87 814	1.25 782	0.82 812	0.62 799	0.97 790	0.62 792	1.14 810	1.42 818	1.00 796	1.40 797	1.47 803	0.84 789	1.11 786	0.66 747	0.61 810	0.43 808	0.78 818	0.49 803	0.75 815	0.52 796

PatchMatch Cens Cmp	1.16 805	0.27 696	0.62 653	0.26 644	0.24 719	1.06 793	0.64 793	1.33 814	2.62 835	1.67 825	3.54 837	4.92 839	1.75 821	1.52 814	1.62 814	0.19 740	0.19 758	0.19 734	0.20 743	0.17 693	0.19 714

UHP(FT)	0.68 767	0.42 767	1.12 771	0.43 773	0.27 739	1.09 795	0.64 793	0.77 782	1.20 811	0.94 788	1.17 787	1.08 785	0.82 785	1.06 781	1.04 782	0.22 756	0.24 782	0.31 780	0.27 778	0.29 771	0.23 752

mmmmmm	0.68 767	0.42 767	1.12 771	0.43 773	0.27 739	1.09 795	0.64 793	0.77 782	1.20 811	0.94 788	1.17 787	1.08 785	0.82 785	1.06 781	1.04 782	0.22 756	0.24 782	0.31 780	0.27 778	0.29 771	0.23 752

ADCL	0.47 729	0.22 656	1.00 754	0.27 673	0.19 653	0.74 764	0.64 793	0.54 670	0.69 753	0.56 747	0.71 745	0.55 715	0.60 757	0.60 646	1.43 809	0.11 585	0.09 602	0.13 651	0.13 679	0.14 651	0.14 656

MFMNet_re	0.72 774	0.76 806	0.99 753	0.62 802	0.70 805	0.77 768	0.67 797	0.75 780	0.83 776	0.78 777	0.86 765	0.69 762	0.78 779	0.71 699	0.61 736	0.66 812	0.59 827	0.61 809	0.58 816	0.68 810	0.71 814

IMH	1.05 801	0.95 819	1.00 754	1.01 821	0.78 815	1.11 797	0.68 798	1.38 816	1.43 819	1.00 796	1.72 811	1.43 801	1.14 800	1.73 820	0.89 771	1.09 832	0.55 824	0.99 825	0.57 815	0.87 820	0.62 810

IMH-64-1	0.91 791	0.86 812	0.84 728	0.97 819	0.75 810	0.92 788	0.71 799	1.27 811	1.10 807	0.89 782	1.45 799	1.14 790	0.96 795	1.19 792	0.84 764	0.74 816	0.51 818	0.97 823	0.55 811	0.84 818	0.60 804

IMH-64	0.91 791	0.86 812	0.84 728	0.97 819	0.75 810	0.92 788	0.71 799	1.27 811	1.10 807	0.89 782	1.45 799	1.14 790	0.96 795	1.19 792	0.84 764	0.74 816	0.51 818	0.97 823	0.55 811	0.84 818	0.60 804

THIR-Stereo	0.29 620	0.12 361	0.41 496	0.19 212	0.11 251	0.28 519	0.72 801	0.32 364	0.35 503	0.37 625	0.65 733	0.34 562	0.50 738	0.57 627	0.45 698	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.09 518	0.07 253	0.07 317

TorneroNet-64	1.43 811	1.03 821	1.20 778	1.10 825	0.86 821	2.26 823	0.73 802	1.84 826	3.84 843	1.25 806	2.25 824	2.69 826	1.42 815	1.76 823	1.43 809	0.76 820	0.50 816	1.09 828	0.66 819	1.23 834	0.76 819

Selective-IGEV-i16pa	30.47 873	41.93 880	4.02 826	0.49 790	0.37 772	96.94 880	0.74 803	60.26 888	58.76 886	17.24 867	64.39 884	38.26 887	49.53 885	106.11 888	26.15 869	19.96 877	3.42 853	4.39 854	1.81 848	0.39 789	14.22 862

WAO-8	1.46 813	1.10 825	1.09 766	1.10 825	0.84 819	2.06 818	0.75 804	1.84 826	3.83 841	1.44 817	2.21 822	2.15 816	1.43 817	3.17 833	1.19 798	0.91 827	0.65 834	1.09 828	0.79 828	0.90 822	0.71 814

WAO-6	1.07 802	0.93 818	0.92 743	0.96 818	0.78 815	1.28 808	0.75 804	1.34 815	2.00 830	1.02 798	1.54 806	1.59 806	1.22 808	1.31 805	1.14 792	0.78 821	0.55 824	1.02 827	0.75 827	0.83 817	0.69 813

Venus	1.46 813	1.10 825	1.09 766	1.10 825	0.84 819	2.06 818	0.75 804	1.84 826	3.83 841	1.44 817	2.21 822	2.15 816	1.43 817	3.17 833	1.19 798	0.91 827	0.65 834	1.09 828	0.79 828	0.90 822	0.71 814

relubot	0.74 778	0.80 809	0.77 700	0.88 816	0.77 814	0.71 762	0.77 807	0.68 770	0.72 759	0.83 779	0.74 750	0.66 754	0.80 783	0.67 686	0.74 754	0.74 816	0.71 838	0.69 811	0.66 819	0.70 811	0.67 811

relurobot	0.70 771	0.77 808	0.74 697	0.83 814	0.70 805	0.64 751	0.77 807	0.58 716	0.69 753	0.75 772	0.69 743	0.64 748	0.72 775	0.64 670	0.67 749	0.74 816	0.64 833	0.69 811	0.66 819	0.70 811	0.67 811

Dean	1.17 806	1.04 822	1.49 796	1.03 823	0.78 815	1.20 804	0.77 807	1.48 821	1.96 828	1.28 807	1.99 819	2.15 816	1.14 800	1.25 799	1.00 779	0.81 823	0.60 828	1.01 826	0.69 823	0.92 824	0.74 817

ELAS	0.74 778	0.36 747	0.85 732	0.36 754	0.33 764	1.36 811	0.77 807	0.93 800	0.92 789	1.41 813	1.53 805	1.16 793	1.17 804	0.95 769	1.03 780	0.26 774	0.25 786	0.28 772	0.28 783	0.31 778	0.30 772
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet	2.22 824	1.08 824	1.24 781	1.14 829	0.90 822	5.58 834	0.80 811	2.12 832	8.69 853	2.58 840	5.42 843	3.88 835	1.97 825	1.78 825	1.87 823	0.86 825	0.54 823	1.15 832	0.74 826	1.23 834	0.85 822

MANE	1.41 810	0.36 747	0.74 697	0.43 773	0.41 776	2.16 821	0.80 811	2.39 837	3.38 838	2.22 838	3.06 833	3.54 832	2.73 833	2.15 828	1.94 826	0.28 784	0.27 789	0.30 778	0.46 800	0.28 770	0.34 780

WAO-7	1.01 798	0.89 815	0.93 745	0.83 814	0.66 804	1.18 801	0.81 813	1.40 817	1.57 823	1.11 803	1.76 813	1.45 802	1.19 806	1.50 813	1.14 792	0.61 810	0.62 831	0.70 813	0.68 822	0.66 809	0.60 804

LVE	1.13 803	1.02 820	1.28 785	1.01 821	0.80 818	1.29 809	0.81 813	1.47 820	1.96 828	1.07 801	1.90 814	1.90 811	1.01 799	1.48 812	0.91 773	0.93 829	0.61 830	0.94 822	0.69 823	0.87 820	0.75 818

SGM+DAISY	0.87 788	0.66 801	1.30 787	0.51 792	0.60 797	1.03 792	0.84 815	0.76 781	0.73 763	1.39 811	1.51 804	1.31 799	1.22 808	1.11 786	1.08 785	0.57 808	0.53 821	0.51 804	0.51 806	0.54 798	0.61 808

notaker	1.45 812	1.34 831	1.48 794	1.40 832	1.07 825	1.18 801	0.85 816	1.48 821	1.40 817	1.51 822	3.46 836	2.40 821	1.81 823	1.76 823	1.45 812	1.11 833	0.69 837	1.38 835	0.87 832	1.31 836	0.97 825

PWCK	1.00 795	1.17 828	1.70 805	0.91 817	0.41 776	1.19 803	0.92 817	1.10 806	1.14 809	1.16 805	1.14 785	1.25 797	0.88 792	1.75 822	1.04 782	0.87 826	0.50 816	0.87 821	0.53 809	0.96 825	0.52 796

ELAS_RVC	0.74 778	0.36 747	1.00 754	0.37 760	0.33 764	0.88 783	0.93 818	0.83 794	1.08 805	1.35 809	1.33 796	1.24 796	1.33 814	1.06 781	0.95 776	0.27 779	0.25 786	0.29 776	0.27 778	0.30 777	0.30 772
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.01 798	1.16 827	4.72 832	0.70 806	0.47 785	1.24 806	0.96 819	0.97 803	0.89 781	0.65 761	0.77 755	0.87 773	0.85 791	2.09 826	1.68 816	0.38 798	0.39 805	0.31 780	0.27 778	0.43 791	0.39 785

LE_ROB	1.76 818	0.20 624	2.68 820	0.48 785	0.52 791	0.78 771	0.96 819	0.84 796	6.61 850	7.40 854	2.08 821	2.08 813	4.83 844	1.27 801	3.79 836	0.10 537	0.08 563	0.12 627	0.11 611	0.11 570	0.10 545

1111	0.79 785	0.31 727	1.57 799	0.39 764	0.28 747	1.14 800	0.99 821	0.83 794	0.96 796	0.97 795	1.11 783	1.23 795	1.18 805	1.73 820	1.70 819	0.21 750	0.18 749	0.22 752	0.21 748	0.29 771	0.26 765

SGM-ForestM	1.36 808	0.28 702	0.79 709	0.26 644	0.16 579	2.26 823	1.00 822	1.42 818	1.46 821	2.38 839	2.05 820	5.95 844	2.66 832	2.95 832	2.46 831	0.17 721	0.18 749	0.18 724	0.18 734	0.15 667	0.18 707

HanzoNet	2.97 829	1.69 834	2.29 813	1.74 835	1.33 831	1.53 816	1.03 823	1.99 830	2.64 836	5.51 849	5.16 842	5.90 843	6.82 850	4.32 846	3.29 834	3.16 850	2.02 850	1.92 839	2.87 852	2.24 841	1.89 835

KSHMR	1.89 820	1.36 832	1.60 801	1.47 834	1.22 828	1.38 813	1.06 824	1.79 825	5.97 849	1.42 815	5.65 845	2.98 829	1.14 800	2.23 829	1.20 800	1.27 836	1.12 844	1.46 837	1.10 837	1.32 837	1.15 828

ktn	1.77 819	1.36 832	1.22 779	1.43 833	1.14 826	1.52 815	1.08 825	1.51 823	3.96 844	2.77 842	4.69 841	3.35 831	1.46 819	1.69 819	1.25 804	1.43 837	0.77 840	1.45 836	0.99 835	1.32 837	0.96 823

UNDER WATER	1.59 816	1.22 830	2.36 814	1.38 831	1.03 824	1.67 817	1.10 826	1.54 824	3.63 839	1.44 817	1.47 801	2.85 828	2.25 829	1.67 818	1.94 826	1.06 831	0.62 831	1.31 834	0.93 834	1.21 833	1.02 826

CrosDoStereo	0.31 635	0.10 200	0.49 577	0.18 139	0.12 334	0.22 396	1.11 827	0.34 393	0.37 528	0.38 640	0.61 724	0.28 494	0.46 726	0.61 653	0.57 725	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.07 317

DeepStereo_LL	0.31 635	0.10 200	0.49 577	0.18 139	0.12 334	0.22 396	1.11 827	0.34 393	0.37 528	0.38 640	0.61 724	0.28 494	0.46 726	0.61 653	0.57 725	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.07 317

fsdfsdds	1.26 807	0.33 739	1.44 793	0.43 773	0.59 796	2.19 822	1.14 829	1.28 813	2.36 833	2.10 837	4.10 840	3.15 830	1.94 824	1.09 785	1.28 805	0.22 756	0.19 758	0.34 788	0.25 769	0.36 786	0.34 780

UNDER WATER-64	1.55 815	1.19 829	2.52 817	1.31 830	0.95 823	2.12 820	1.21 830	1.45 819	3.19 837	1.43 816	1.32 794	2.64 825	2.04 826	1.63 817	1.83 822	1.11 833	0.67 836	1.28 833	0.92 833	1.19 831	1.02 826

SAMSARA	0.56 750	0.39 760	0.80 713	0.60 801	0.46 784	1.00 791	1.23 831	0.67 767	0.68 751	0.71 767	0.54 689	0.89 776	0.57 751	0.81 740	0.62 738	0.19 740	0.22 775	0.18 724	0.18 734	0.27 765	0.25 763

TARStereo(FT)	0.57 753	0.36 747	1.06 761	0.45 779	0.25 728	0.89 785	1.27 832	0.66 760	0.59 725	0.51 728	0.91 771	1.08 785	0.57 751	0.84 745	0.84 764	0.21 750	0.15 726	0.25 761	0.18 734	0.25 749	0.15 669

2222	0.57 753	0.36 747	1.06 761	0.45 779	0.25 728	0.89 785	1.27 832	0.66 760	0.59 725	0.51 728	0.91 771	1.08 785	0.57 751	0.84 745	0.84 764	0.21 750	0.15 726	0.25 761	0.18 734	0.25 749	0.15 669

DGSMNet	0.61 761	0.29 712	0.91 741	0.51 792	0.70 805	0.62 749	1.38 834	0.59 723	0.55 714	0.37 625	0.61 724	0.52 704	0.33 653	0.65 678	0.43 690	0.53 803	0.60 828	0.67 810	0.61 817	0.63 804	0.61 808

DStereoSA	0.81 786	0.37 754	1.08 765	0.51 792	0.65 803	0.67 755	1.44 835	0.74 779	1.06 803	0.54 744	1.67 810	0.49 686	1.78 822	0.96 770	1.69 818	0.28 784	0.43 808	0.27 764	0.51 806	0.40 790	0.58 801

MultiAttention	1.02 800	0.13 435	0.43 520	0.35 752	0.43 779	5.36 833	1.71 836	0.69 772	0.53 702	0.36 617	0.63 730	0.55 715	0.22 490	7.60 855	0.43 690	0.09 482	0.06 323	0.14 679	0.24 764	0.26 760	0.30 772

JetBlue	1.14 804	0.76 806	2.36 814	0.59 800	0.75 810	3.04 826	1.78 837	1.11 807	0.90 783	0.94 788	1.10 782	1.66 808	1.28 812	2.09 826	1.72 820	0.43 802	0.36 803	0.38 793	0.38 795	0.58 801	0.56 798

MADNet++	2.26 825	1.80 835	2.06 810	2.13 838	1.97 834	2.61 825	1.79 838	2.38 836	2.16 831	2.75 841	2.65 831	2.38 820	2.43 831	3.17 833	3.21 833	2.17 847	1.95 848	1.94 841	1.63 839	2.06 840	2.01 836

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 822	0.26 687	2.90 821	0.33 739	1.30 829	3.07 827	2.37 839	2.20 834	4.84 845	3.25 843	6.38 847	4.33 836	3.05 834	1.33 806	1.21 802	0.23 760	0.18 749	0.24 756	0.81 830	0.29 771	1.26 829

TestStereooo	1.99 822	0.26 687	2.90 821	0.33 739	1.30 829	3.07 827	2.37 839	2.20 834	4.84 845	3.25 843	6.38 847	4.33 836	3.05 834	1.33 806	1.21 802	0.23 760	0.18 749	0.24 756	0.81 830	0.29 771	1.26 829

UHP(ZeroShot)	4.71 838	0.60 793	7.05 841	0.48 785	0.70 805	9.17 845	2.53 841	5.32 851	14.17 865	8.26 855	14.83 862	9.91 856	8.72 853	4.02 844	3.96 837	0.41 800	0.31 796	0.37 791	0.56 813	1.09 828	1.78 833

UHP	4.71 838	0.60 793	7.05 841	0.48 785	0.70 805	9.17 845	2.53 841	5.32 851	14.17 865	8.26 855	14.83 862	9.91 856	8.72 853	4.02 844	3.96 837	0.41 800	0.31 796	0.37 791	0.56 813	1.09 828	1.78 833

JetRed	2.30 826	2.64 837	6.12 838	1.12 828	1.38 832	5.85 841	3.29 843	1.99 830	1.67 824	1.98 834	1.95 818	2.16 819	1.60 820	2.48 830	4.10 839	1.05 830	1.60 845	1.09 828	1.01 836	1.67 839	1.28 831

BEATNet-Init1	4.73 841	2.61 836	13.29 857	0.58 799	0.53 792	10.12 848	3.33 844	4.83 849	5.01 848	8.75 857	8.51 850	14.08 866	7.60 852	7.70 856	5.34 847	0.28 784	0.28 792	0.34 788	0.37 793	0.57 800	0.45 790

Selective-IGEV-i1pa	5.57 842	7.99 849	4.76 834	0.80 811	0.45 783	12.99 851	3.60 845	9.25 858	7.43 852	6.97 852	9.87 854	8.94 854	7.26 851	14.66 867	5.65 848	3.55 851	1.08 843	1.93 840	0.72 825	0.73 814	2.79 841

zzzz4	4.31 834	5.77 845	4.85 836	11.37 854	10.45 848	5.64 837	4.46 846	4.20 847	0.91 788	1.87 830	2.47 827	6.11 846	3.60 838	3.65 839	4.59 844	1.99 843	0.47 812	2.02 843	1.74 842	5.77 853	4.37 847

noway3	4.27 832	5.33 843	4.61 827	11.26 851	10.44 847	5.62 835	4.46 846	4.12 844	0.92 789	1.86 829	2.49 830	6.19 850	3.66 842	3.74 842	4.54 842	1.97 841	0.46 810	2.03 846	1.74 842	5.69 850	4.21 844

noway2	4.26 831	5.26 842	4.63 828	11.29 852	10.43 846	5.62 835	4.46 846	4.09 843	0.90 783	1.87 830	2.47 827	6.20 851	3.67 843	3.62 838	4.54 842	1.97 841	0.46 810	2.02 843	1.74 842	5.72 852	4.32 846

noway1	4.31 834	5.77 845	4.81 835	11.37 854	10.45 848	5.64 837	4.46 846	4.20 847	0.90 783	1.87 830	2.48 829	6.11 846	3.60 838	3.65 839	4.59 844	1.99 843	0.47 812	2.02 843	1.74 842	5.77 853	4.37 847

TCMNet-wrong-test	4.29 833	5.57 844	4.65 829	11.33 853	10.39 845	5.73 840	4.48 850	4.13 845	1.02 797	1.91 833	2.39 825	6.16 848	3.62 840	3.84 843	4.50 841	1.99 843	0.47 812	1.97 842	1.69 840	5.69 850	4.31 845

noway4	4.32 836	5.81 847	4.75 833	11.39 856	10.47 850	5.70 839	4.50 851	4.14 846	0.90 783	1.83 828	2.44 826	6.16 848	3.63 841	3.66 841	4.60 846	2.00 846	0.47 812	2.03 846	1.73 841	5.80 855	4.40 849

xbf	2.48 828	0.56 789	0.36 413	0.54 797	0.63 800	4.66 830	5.05 852	3.11 839	1.04 801	2.06 836	1.90 814	3.56 833	3.36 836	4.53 847	5.93 850	1.67 838	0.90 841	2.10 848	1.74 842	3.53 843	2.42 837

DPSimNet_ROB	4.34 837	4.23 838	6.89 840	3.67 839	3.68 836	4.75 831	5.21 853	2.67 838	3.68 840	5.82 850	3.95 838	5.57 840	6.72 849	3.46 837	4.48 840	4.05 854	2.88 851	4.68 855	3.12 854	3.69 845	3.62 843

HaxPig	17.72 860	20.22 872	19.73 859	16.53 858	16.51 856	9.27 847	9.33 854	14.34 868	13.27 859	18.65 868	18.70 865	17.35 867	16.77 867	17.04 868	16.45 866	22.05 881	20.89 878	22.27 878	21.53 874	21.29 877	22.13 875

MEDIAN_ROB	21.21 861	24.62 876	23.47 870	19.58 859	19.65 861	13.22 852	10.96 855	17.88 869	17.00 869	22.14 880	22.02 868	20.86 869	20.36 868	21.06 869	19.71 867	25.63 883	24.13 879	26.21 880	25.20 880	25.17 880	25.38 878

AVERAGE_ROB	25.43 870	29.06 877	27.24 871	24.63 871	24.20 870	17.73 857	12.61 856	22.29 872	21.39 872	26.79 882	26.16 878	25.20 879	24.64 880	25.07 879	23.53 868	29.96 884	28.40 884	30.60 881	29.58 881	29.72 881	29.84 879

tt	4.71 838	0.10 200	3.94 825	2.06 837	1.53 833	10.14 849	16.88 857	9.27 859	4.98 847	1.39 811	1.02 779	4.68 838	4.90 845	3.35 836	5.86 849	5.76 856	9.15 865	2.24 851	2.53 850	3.10 842	1.32 832

ASD4	7.23 844	6.65 848	7.69 843	5.24 842	5.62 839	11.85 850	20.36 858	7.57 855	7.14 851	6.55 851	5.47 844	5.99 845	5.78 846	7.22 854	9.24 855	4.85 855	4.44 854	6.40 862	5.19 855	6.53 856	4.89 850

USTest	6.88 843	5.23 841	5.63 837	7.22 845	7.29 840	14.34 853	22.76 859	8.48 856	9.32 854	5.42 848	6.39 849	6.29 852	6.64 848	6.92 853	8.62 854	1.94 840	3.29 852	2.16 850	2.55 851	3.85 846	3.29 842

xxxxx1	15.27 855	9.54 853	10.31 850	20.13 860	18.88 858	17.08 854	23.03 860	10.36 860	10.99 856	9.21 858	9.62 851	10.74 861	10.61 859	10.72 859	13.89 863	7.97 862	9.20 866	31.85 882	44.72 883	12.84 862	13.69 858

tt_ll	15.27 855	9.54 853	10.31 850	20.13 860	18.88 858	17.08 854	23.03 860	10.36 860	10.99 856	9.21 858	9.62 851	10.74 861	10.61 859	10.72 859	13.89 863	7.97 862	9.20 866	31.85 882	44.72 883	12.84 862	13.69 858

ff	15.27 855	9.54 853	10.31 850	20.13 860	18.88 858	17.08 854	23.03 860	10.36 860	10.99 856	9.21 858	9.62 851	10.74 861	10.61 859	10.72 859	13.89 863	7.97 862	9.20 866	31.85 882	44.72 883	12.84 862	13.69 858

DGTPSM_ROB	8.34 846	5.10 839	10.37 855	5.31 843	10.18 843	8.33 843	23.60 863	6.06 853	13.41 862	4.90 846	10.87 858	5.65 841	10.44 856	6.17 851	12.59 856	3.74 852	7.55 857	3.69 852	7.26 860	4.14 847	7.46 853

DPSMNet_ROB	8.40 847	5.11 840	10.49 856	5.58 844	10.25 844	8.34 844	23.62 864	6.07 854	13.45 863	4.93 847	10.88 859	5.66 842	10.44 856	6.24 852	12.64 857	3.98 853	7.61 858	3.76 853	7.30 861	4.20 848	7.51 854

iinet-test	10.78 850	9.29 850	9.70 845	10.48 846	10.68 851	17.98 858	25.98 865	12.57 863	13.39 860	9.64 861	10.10 855	10.06 858	10.61 859	11.22 863	12.70 858	6.40 858	7.74 859	5.68 857	6.69 856	7.47 857	7.30 851

IINet	10.78 850	9.29 850	9.70 845	10.48 846	10.68 851	17.98 858	25.98 865	12.57 863	13.39 860	9.64 861	10.10 855	10.06 858	10.61 859	11.22 863	12.70 858	6.40 858	7.74 859	5.68 857	6.69 856	7.47 857	7.30 851

Anonymous_1	16.62 859	9.35 852	9.84 847	10.66 848	14.64 855	18.66 860	27.12 867	12.64 865	13.51 864	10.76 865	10.30 857	10.13 860	10.60 858	11.06 862	12.74 860	15.87 874	7.74 859	16.92 872	43.48 882	58.66 886	7.68 855

DPSM_ROB	11.49 853	9.87 856	10.35 853	11.13 849	11.31 853	19.11 861	27.51 868	13.37 866	14.21 867	10.31 863	11.06 860	10.96 864	11.27 864	11.96 865	13.59 861	6.78 860	8.19 862	6.03 859	7.09 858	7.93 859	7.73 856

DPSM	11.49 853	9.87 856	10.35 853	11.13 849	11.31 853	19.11 861	27.51 868	13.37 866	14.21 867	10.31 863	11.06 860	10.96 864	11.27 864	11.96 865	13.59 861	6.78 860	8.19 862	6.03 859	7.09 858	7.93 859	7.73 856

RSGM-EC	29.65 871	17.75 862	10.04 848	35.31 874	33.15 873	26.42 864	46.65 870	19.89 870	17.74 870	18.92 869	23.36 876	30.14 880	23.59 878	41.87 884	45.99 884	59.56 886	34.38 885	33.25 885	20.37 872	34.97 882	19.60 873

acva	29.65 871	17.75 862	10.04 848	35.31 874	33.15 873	26.42 864	46.65 870	19.89 870	17.74 870	18.92 869	23.36 876	30.14 880	23.59 878	41.87 884	45.99 884	59.56 886	34.38 885	33.25 885	20.37 872	34.97 882	19.60 873

LSM0	24.24 869	19.98 871	22.32 868	24.22 870	40.14 877	38.48 871	55.20 872	26.95 878	28.57 873	20.49 872	21.83 867	22.26 877	22.75 873	24.22 876	27.30 870	13.66 872	16.32 869	12.19 870	14.15 862	16.10 873	17.66 870

FlowAnything	23.14 865	19.87 866	20.79 865	22.50 867	22.74 863	38.39 869	55.46 873	26.89 876	28.72 877	20.77 879	22.29 875	22.07 874	22.72 870	23.99 870	27.41 877	13.60 868	16.55 877	12.15 867	14.36 869	15.97 870	15.52 863

fast-reg	23.64 868	20.51 873	23.42 869	23.22 869	24.75 871	38.73 874	55.47 874	26.85 875	28.86 879	20.12 871	21.73 866	21.64 870	22.22 869	24.30 877	27.54 878	13.91 873	16.52 876	14.85 871	15.62 870	16.91 874	15.71 869

Selective-RAFT-Error	23.16 866	19.93 869	20.87 866	22.54 868	22.81 867	38.52 873	55.47 874	27.01 879	28.83 878	20.66 877	22.25 872	22.09 876	22.80 875	24.09 874	27.36 872	13.61 870	16.48 871	12.15 867	14.28 864	15.99 872	15.57 868

RAFT-FEzeroshot	23.10 862	19.88 867	20.56 862	22.49 864	22.75 864	38.38 867	55.50 876	26.84 873	28.66 874	20.60 874	22.10 869	22.05 872	22.74 871	24.00 872	27.37 874	13.59 865	16.48 871	12.14 863	14.28 864	15.96 868	15.54 865

RAFT-FE	23.10 862	19.88 867	20.56 862	22.49 864	22.75 864	38.38 867	55.50 876	26.84 873	28.66 874	20.60 874	22.10 869	22.05 872	22.74 871	24.00 872	27.37 874	13.59 865	16.48 871	12.14 863	14.28 864	15.96 868	15.54 865

CasAABBNet	23.10 862	19.86 865	20.64 864	22.47 863	22.73 862	38.41 870	55.50 876	26.89 876	28.70 876	20.61 876	22.15 871	22.08 875	22.75 873	23.99 870	27.36 872	13.59 865	16.48 871	12.14 863	14.27 863	15.95 866	15.53 864

Hybrid-DGEV	23.16 866	19.94 870	20.96 867	22.49 864	22.75 864	38.51 872	55.52 879	27.09 880	28.90 880	20.58 873	22.25 872	22.00 871	22.80 875	24.11 875	27.33 871	13.60 868	16.47 870	12.14 863	14.30 867	15.95 866	15.54 865

RAFTStereoReplicaGSO							55.57 880	27.19 881	28.95 881	20.67 878	22.28 874	22.36 878	22.85 877	24.77 878	27.37 874	13.64 871	16.51 875	12.16 869	14.32 868	15.98 871

PML	16.10 858	12.82 860	6.78 839	5.23 841	7.76 841	33.92 866	66.56 881	5.30 850	10.28 855	26.12 881	68.59 885	20.51 868	13.49 866	10.06 858	6.78 853	5.96 857	2.00 849	6.04 861	2.18 849	8.96 861	2.60 840

zzz1	33.83 875	21.95 875	29.58 873	40.69 876	40.71 878	54.57 875	75.77 882	38.08 885	43.79 885	30.23 884	32.84 880	33.61 885	36.40 883	35.19 881	41.64 882	19.25 876	24.62 880	18.36 875	21.58 875	19.16 876	18.49 872

zzzzzz3	33.80 874	21.93 874	29.35 872	40.69 876	40.71 878	54.58 876	75.81 883	38.06 884	43.73 884	30.21 883	32.81 879	33.59 884	36.40 883	35.16 880	41.64 882	19.24 875	24.62 880	18.35 874	21.58 875	19.15 875	18.48 871

zzzz2	34.86 876	30.12 878	31.42 874	34.23 872	34.22 875	58.04 877	83.74 884	40.88 886	43.54 882	31.10 885	33.46 881	32.70 882	33.88 881	35.86 882	41.00 880	20.48 879	24.86 882	18.45 876	21.67 877	24.07 878	23.42 876

noway5	34.86 876	30.12 878	31.42 874	34.23 872	34.22 875	58.04 877	83.74 884	40.88 886	43.54 882	31.10 885	33.46 881	32.70 882	33.88 881	35.86 882	41.00 880	20.48 879	24.86 882	18.45 876	21.67 877	24.07 878	23.42 876

test_example2	101.33 879	108.28 881	68.15 878	98.43 879	106.93 880	89.75 879	102.43 886	36.80 883	97.65 887	129.04 888	130.15 886	65.26 888	66.62 886	92.11 887	80.24 886	144.10 888	199.48 887	81.81 887	103.01 886	125.01 888	101.27 881

ccccc	256.34 880	256.29 882	313.62 880	354.40 882	364.36 881	149.10 881	168.46 887	152.89 889	131.30 888	153.93 889	155.56 887	164.00 889	204.39 887	268.02 889	295.19 887	390.55 889	349.22 888	244.59 889	219.82 888	412.30 889	378.83 882

PatchMatch		0.31 727		0.28 699		0.81 775		1.12 808		1.59 823		2.59 823		1.44 811		0.19 740		0.19 734		0.18 708

FADE		1.06 823		0.71 807	0.76 813			1.85 829	1.52 822	0.75 772		1.17 794		2.83 831		24.23 882	4.70 855	17.35 873	17.61 871	0.49 795	0.44 789

Low-res two-view benchmark