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

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 14	0.09 107	0.17 96	0.13 1	0.09 79	0.11 22	0.16 262	0.12 6	0.11 17	0.09 25	0.13 132	0.06 1	0.09 46	0.11 2	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.07 287

NBS	0.09 1	0.08 50	0.16 69	0.19 191	0.09 79	0.08 2	0.14 145	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 53	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 149	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.05 46

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 21	0.17 67	0.09 79	0.09 5	0.14 145	0.10 2	0.14 72	0.07 1	0.09 21	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

MatchAttention (ZS)	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.14 3	0.06 1	0.08 2	0.13 100	0.12 6	0.11 17	0.07 1	0.12 110	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46
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
3w_stereo	0.12 117	0.11 264	0.18 121	0.18 125	0.08 43	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.07 2	0.12 198	0.15 97	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

StereoAnything_RVC	0.13 169	0.37 716	0.36 381	0.14 3	0.07 8	0.11 22	0.12 49	0.17 38	0.12 32	0.08 3	0.07 4	0.07 2	0.10 102	0.20 243	0.10 22	0.09 449	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.24 705	0.05 46

FORCE_4.7	0.10 14	0.10 177	0.12 1	0.21 341	0.08 43	0.15 85	0.15 205	0.19 68	0.14 72	0.08 3	0.10 53	0.08 7	0.10 102	0.15 97	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.04 1

FORCE_4.5	0.10 14	0.09 107	0.13 8	0.19 191	0.06 1	0.13 38	0.13 100	0.23 164	0.12 32	0.08 3	0.10 53	0.08 7	0.11 157	0.15 97	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.04 1

rgla	0.10 14	0.11 264	0.15 39	0.18 125	0.11 228	0.15 85	0.11 29	0.15 19	0.12 32	0.10 59	0.08 16	0.08 7	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

416test1013	0.10 14	0.10 177	0.16 69	0.18 125	0.11 228	0.16 139	0.11 29	0.15 19	0.13 48	0.11 98	0.09 21	0.08 7	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.05 46

416test	0.10 14	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.11 228	0.15 85	0.11 29	0.15 19	0.12 32	0.10 59	0.09 21	0.08 7	0.09 46	0.13 19	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

SCION-M(vits-remse)	0.12 117	0.08 50	0.40 434	0.27 641	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.10 504	0.08 525	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 250	0.18 561	0.40 434	0.27 641	0.26 698	0.46 661	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DF_test	0.10 14	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.11 228	0.06 1	0.13 100	0.13 11	0.15 93	0.10 59	0.11 85	0.08 7	0.09 46	0.11 2	0.10 22	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.06 184	0.07 225	0.05 46

small-0shot	0.10 14	0.09 107	0.18 121	0.16 29	0.09 79	0.09 5	0.16 262	0.14 13	0.12 32	0.08 3	0.15 188	0.08 7	0.08 20	0.11 2	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

CAR	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.09 79	0.14 61	0.10 12	0.19 68	0.13 48	0.10 59	0.10 53	0.08 7	0.07 4	0.15 97	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MSE-Stereo	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.09 79	0.14 61	0.10 12	0.19 68	0.13 48	0.09 25	0.10 53	0.08 7	0.07 4	0.15 97	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

monster-pro	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Test_v1	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.15 8	0.09 79	0.13 38	0.13 100	0.22 139	0.16 112	0.09 25	0.10 53	0.08 7	0.08 20	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.13 100	0.11 3	0.13 48	0.10 59	0.09 21	0.08 7	0.06 1	0.22 292	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.08 369	0.05 7	0.05 46

252Zero-FE	0.14 212	0.07 4	0.17 96	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.21 114	0.19 186	0.77 731	0.11 85	0.08 7	0.08 20	0.13 19	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

MonStereo	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.08 43	0.11 22	0.09 4	0.20 95	0.12 32	0.11 98	0.11 85	0.08 7	0.08 20	0.23 302	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 178

asda	0.11 76	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.16 112	0.11 98	0.11 85	0.08 7	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 76	0.11 264	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.16 112	0.13 172	0.13 132	0.08 7	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 76	0.11 264	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.16 112	0.13 172	0.13 132	0.08 7	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1

4w-stereo	0.10 14	0.10 177	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.10 12	0.19 68	0.13 48	0.12 133	0.12 110	0.08 7	0.11 157	0.16 133	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 76	0.09 107	0.14 21	0.16 29	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.25 209	0.16 112	0.14 203	0.13 132	0.08 7	0.10 102	0.16 133	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.75w	0.11 76	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.11 228	0.18 214	0.12 49	0.23 164	0.14 72	0.13 172	0.11 85	0.08 7	0.10 102	0.16 133	0.11 69	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 76	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.27 247	0.20 219	0.14 203	0.14 172	0.08 7	0.11 157	0.13 19	0.12 149	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 117	0.08 50	0.14 21	0.18 125	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.25 209	0.21 241	0.13 172	0.16 208	0.08 7	0.12 198	0.16 133	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

monsterstereo	0.11 76	0.09 107	0.14 21	0.19 191	0.12 309	0.14 61	0.12 49	0.25 209	0.17 144	0.13 172	0.16 208	0.08 7	0.09 46	0.19 219	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 76	0.09 107	0.13 8	0.17 67	0.12 309	0.15 85	0.11 29	0.23 164	0.15 93	0.14 203	0.12 110	0.08 7	0.09 46	0.21 270	0.10 22	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 14	0.08 50	0.19 139	0.16 29	0.09 79	0.12 30	0.13 100	0.18 52	0.13 48	0.09 25	0.07 4	0.08 7	0.08 20	0.16 133	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 14	0.08 50	0.19 139	0.16 29	0.09 79	0.12 30	0.13 100	0.17 38	0.11 17	0.08 3	0.07 4	0.08 7	0.07 4	0.17 153	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MonSter	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

CR-RVC	0.09 1	0.07 4	0.15 39	0.15 8	0.06 1	0.12 30	0.11 29	0.18 52	0.10 7	0.10 59	0.06 1	0.09 38	0.08 20	0.14 46	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

F4.4	0.10 14	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.06 1	0.13 38	0.12 49	0.23 164	0.11 17	0.09 25	0.10 53	0.09 38	0.11 157	0.15 97	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

FORCE_4.6	0.10 14	0.09 107	0.13 8	0.18 125	0.06 1	0.16 139	0.14 145	0.22 139	0.13 48	0.08 3	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.12 9	0.08 1	0.07 160	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

FORCE_6	0.10 14	0.11 264	0.12 1	0.19 191	0.07 8	0.15 85	0.12 49	0.21 114	0.12 32	0.09 25	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.09 11	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

test410_97500	0.10 14	0.09 107	0.17 96	0.18 125	0.10 160	0.16 139	0.09 4	0.18 52	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.09 38	0.08 20	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

test410	0.10 14	0.09 107	0.18 121	0.18 125	0.10 160	0.16 139	0.09 4	0.18 52	0.14 72	0.10 59	0.09 21	0.09 38	0.08 20	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LACA_dic	0.09 1	0.12 330	0.15 39	0.16 29	0.07 8	0.14 61	0.11 29	0.12 6	0.11 17	0.09 25	0.08 16	0.09 38	0.08 20	0.15 97	0.09 11	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.07 225	0.05 46

anonymous	0.11 76	0.09 107	0.20 157	0.18 125	0.10 160	0.08 2	0.14 145	0.16 29	0.17 144	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.07 4	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

MGA	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.10 160	0.15 85	0.10 12	0.18 52	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.09 38	0.07 4	0.15 97	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

LiteMatch*	0.11 76	0.07 4	0.22 189	0.16 29	0.10 160	0.13 38	0.13 100	0.18 52	0.14 72	0.09 25	0.09 21	0.09 38	0.10 102	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.06 178

canet-new	0.12 117	0.11 264	0.28 269	0.20 276	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.22 139	0.16 112	0.09 25	0.11 85	0.09 38	0.12 198	0.20 243	0.09 11	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

BARStereo	0.12 117	0.13 404	0.28 269	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.20 95	0.16 112	0.11 98	0.14 172	0.09 38	0.13 250	0.18 184	0.10 22	0.06 53	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.06 178

ATMStereo	0.12 117	0.11 264	0.23 205	0.22 417	0.09 79	0.16 139	0.14 145	0.24 187	0.19 186	0.12 133	0.11 85	0.09 38	0.13 250	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.05 46

ACMStereo	0.12 117	0.11 264	0.25 229	0.21 341	0.08 43	0.13 38	0.14 145	0.25 209	0.21 241	0.12 133	0.15 188	0.09 38	0.14 289	0.15 97	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

KMOStereo	0.13 169	0.11 264	0.30 294	0.20 276	0.13 394	0.20 293	0.14 145	0.23 164	0.16 112	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.15 309	0.19 219	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 76	0.09 107	0.17 96	0.18 125	0.10 160	0.15 85	0.16 262	0.23 164	0.15 93	0.10 59	0.16 208	0.09 38	0.11 157	0.13 19	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.08 369	0.05 7	0.08 375

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 169	0.09 107	0.20 157	0.18 125	0.14 446	0.18 214	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.16 255	0.21 292	0.09 38	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 117	0.09 107	0.18 121	0.18 125	0.09 79	0.13 38	0.16 262	0.25 209	0.21 241	0.11 98	0.16 208	0.09 38	0.11 157	0.13 19	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.07 281	0.04 1	0.05 46

DepthFocus	0.10 14	0.07 4	0.21 171	0.15 8	0.11 228	0.10 19	0.13 100	0.15 19	0.08 1	0.12 133	0.10 53	0.09 38	0.07 4	0.13 19	0.10 22	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.05 46

LACA1	0.09 1	0.10 177	0.13 8	0.16 29	0.07 8	0.15 85	0.12 49	0.15 19	0.11 17	0.09 25	0.07 4	0.09 38	0.10 102	0.13 19	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.05 46

gcap_with_dpt	0.12 117	0.09 107	0.21 171	0.18 125	0.13 394	0.18 214	0.16 262	0.24 187	0.20 219	0.16 255	0.21 292	0.09 38	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

BridgeDepth_RVC	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.13 1	0.07 8	0.16 139	0.10 12	0.20 95	0.14 72	0.09 25	0.10 53	0.09 38	0.12 198	0.13 19	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.11 76	0.09 107	0.20 157	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.13 100	0.16 29	0.13 48	0.10 59	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.19 219	0.12 149	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.05 46

S2M2_XL	0.10 14	0.09 107	0.21 171	0.14 3	0.10 160	0.09 5	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 59	0.11 85	0.09 38	0.09 46	0.12 9	0.11 69	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.06 178
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 14	0.10 177	0.15 39	0.17 67	0.10 160	0.16 139	0.10 12	0.19 68	0.13 48	0.12 133	0.11 85	0.09 38	0.10 102	0.16 133	0.11 69	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 76	0.10 177	0.14 21	0.17 67	0.10 160	0.15 85	0.12 49	0.25 209	0.17 144	0.14 203	0.13 132	0.09 38	0.09 46	0.18 184	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 76	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.10 12	0.19 68	0.18 166	0.14 203	0.17 227	0.09 38	0.10 102	0.18 184	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

4.25_new	0.11 76	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 72	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 76	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 72	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 76	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 72	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 76	0.10 177	0.14 21	0.17 67	0.09 79	0.17 185	0.09 4	0.22 139	0.16 112	0.13 172	0.13 132	0.09 38	0.11 157	0.19 219	0.13 216	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 76	0.06 1	0.17 96	0.15 8	0.11 228	0.16 139	0.13 100	0.21 114	0.16 112	0.11 98	0.15 188	0.09 38	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

LGtest1	0.10 14	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.09 4	0.16 29	0.12 32	0.09 25	0.07 4	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.06 178

LG-Stereo	0.13 169	0.10 177	0.24 215	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.18 365	0.21 114	0.18 166	0.11 98	0.17 227	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

GREAT-IGEV	0.12 117	0.09 107	0.25 229	0.16 29	0.11 228	0.14 61	0.16 262	0.17 38	0.17 144	0.10 59	0.15 188	0.09 38	0.09 46	0.18 184	0.10 22	0.06 53	0.07 433	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.10 510
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.11 76	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.09 79	0.22 360	0.14 145	0.14 13	0.16 112	0.11 98	0.10 53	0.09 38	0.08 20	0.21 270	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

dual_stereo	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.08 43	0.09 5	0.13 100	0.24 187	0.13 48	0.10 59	0.09 21	0.09 38	0.08 20	0.18 184	0.12 149	0.07 160	0.06 290	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 385	0.72 764	0.70 648	0.17 67	0.08 43	0.15 85	0.15 205	0.18 52	0.16 112	0.13 172	0.12 110	0.09 38	0.08 20	0.16 133	0.13 216	0.35 751	0.04 2	0.08 306	0.07 281	0.11 534	0.23 715

CR-Stereo	0.09 1	0.10 177	0.14 21	0.15 8	0.07 8	0.10 19	0.13 100	0.15 19	0.11 17	0.08 3	0.08 16	0.10 76	0.10 102	0.13 19	0.09 11	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.06 178

GFORCE	0.10 14	0.09 107	0.13 8	0.21 341	0.08 43	0.15 85	0.10 12	0.19 68	0.10 7	0.10 59	0.10 53	0.10 76	0.13 250	0.12 9	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

F5.5	0.10 14	0.10 177	0.13 8	0.20 276	0.07 8	0.15 85	0.12 49	0.21 114	0.12 32	0.08 3	0.10 53	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.04 1

F7	0.10 14	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.07 8	0.13 38	0.12 49	0.22 139	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.10 76	0.10 102	0.15 97	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 117	0.12 330	0.17 96	0.22 417	0.10 160	0.15 85	0.13 100	0.18 52	0.14 72	0.11 98	0.13 132	0.10 76	0.08 20	0.20 243	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

over-6	0.12 117	0.13 404	0.19 139	0.19 191	0.07 8	0.16 139	0.11 29	0.26 231	0.16 112	0.10 59	0.10 53	0.10 76	0.13 250	0.19 219	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

testmc14	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.18 125	0.07 8	0.16 139	0.14 145	0.15 19	0.12 32	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.08 20	0.12 9	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LWStereo	0.12 117	0.10 177	0.27 252	0.19 191	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.21 114	0.15 93	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.12 198	0.20 243	0.09 11	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

LMStereo	0.13 169	0.11 264	0.44 493	0.21 341	0.08 43	0.14 61	0.14 145	0.21 114	0.16 112	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.13 250	0.18 184	0.09 11	0.05 9	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

CR7Stereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.19 68	0.14 72	0.11 98	0.14 172	0.10 76	0.11 157	0.12 9	0.10 22	0.06 53	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

ARStereo	0.12 117	0.12 330	0.28 269	0.19 191	0.08 43	0.17 185	0.15 205	0.22 139	0.18 166	0.11 98	0.14 172	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 76	0.10 177	0.26 239	0.18 125	0.09 79	0.14 61	0.14 145	0.20 95	0.13 48	0.11 98	0.13 132	0.10 76	0.11 157	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.05 46

KABStereo	0.12 117	0.11 264	0.24 215	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.15 205	0.26 231	0.20 219	0.11 98	0.12 110	0.10 76	0.13 250	0.17 153	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 169	0.09 107	0.19 139	0.18 125	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 169	0.09 107	0.22 189	0.18 125	0.14 446	0.18 214	0.15 205	0.23 164	0.21 241	0.16 255	0.22 306	0.10 76	0.09 46	0.15 97	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 212	0.19 578	0.70 648	0.17 67	0.12 309	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.17 144	0.10 59	0.12 110	0.10 76	0.10 102	0.13 19	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.07 281	0.05 7	0.07 287

LACA3	0.10 14	0.10 177	0.14 21	0.15 8	0.07 8	0.16 139	0.14 145	0.14 13	0.13 48	0.11 98	0.09 21	0.10 76	0.10 102	0.16 133	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 8	0.06 1	0.09 5	0.12 49	0.14 13	0.09 3	0.08 3	0.07 4	0.10 76	0.08 20	0.11 2	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DispViT+	0.12 117	0.07 4	0.19 139	0.15 8	0.16 543	0.10 19	0.12 49	0.26 231	0.23 287	0.13 172	0.11 85	0.10 76	0.08 20	0.21 270	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

CSFM-Stereo	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.16 29	0.08 43	0.16 139	0.13 100	0.21 114	0.11 17	0.11 98	0.11 85	0.10 76	0.10 102	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.06 290	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

GEAStereo	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.18 125	0.12 309	0.19 250	0.16 262	0.20 95	0.14 72	0.12 133	0.15 188	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 22	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.08 318	0.08 375

GSStereo	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.17 67	0.12 309	0.19 250	0.16 262	0.26 231	0.18 166	0.13 172	0.15 188	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.08 318	0.08 375

GS-Stereo							0.16 262	0.26 231	0.18 166	0.13 172	0.15 188	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.08 318	0.08 375

gasm-f	0.12 117	0.09 107	0.19 139	0.18 125	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.20 95	0.14 72	0.12 133	0.19 260	0.10 76	0.11 157	0.16 133	0.11 69	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.09 407	0.08 375

Wavelet-MonSter	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.18 125	0.10 160	0.13 38	0.12 49	0.15 19	0.12 32	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.10 102	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Replicate-Monster	0.12 117	0.10 177	0.32 320	0.16 29	0.08 43	0.17 185	0.10 12	0.22 139	0.19 186	0.11 98	0.10 53	0.10 76	0.09 46	0.19 219	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.08 375

2.5w	0.11 76	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.09 79	0.15 85	0.15 205	0.20 95	0.15 93	0.12 133	0.13 132	0.10 76	0.09 46	0.17 153	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 76	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.22 139	0.17 144	0.14 203	0.12 110	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.12 149	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.25w	0.11 76	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.22 139	0.17 144	0.14 203	0.12 110	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.12 149	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

MLG-Stereo_test3	0.10 14	0.08 50	0.16 69	0.17 67	0.08 43	0.16 139	0.12 49	0.17 38	0.12 32	0.10 59	0.07 4	0.10 76	0.08 20	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

MLG-Stereo_test2	0.10 14	0.08 50	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.16 29	0.10 7	0.09 25	0.07 4	0.10 76	0.06 1	0.15 97	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.05 46

MLG-Stereo_test1	0.10 14	0.08 50	0.15 39	0.18 125	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.16 29	0.10 7	0.08 3	0.06 1	0.10 76	0.07 4	0.17 153	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MLG-Stereo	0.10 14	0.08 50	0.15 39	0.18 125	0.07 8	0.15 85	0.11 29	0.17 38	0.11 17	0.08 3	0.06 1	0.10 76	0.08 20	0.18 184	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 169	0.14 458	0.19 139	0.26 612	0.09 79	0.15 85	0.13 100	0.22 139	0.18 166	0.12 133	0.11 85	0.10 76	0.13 250	0.21 270	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.08 43	0.12 30	0.13 100	0.11 3	0.12 32	0.09 25	0.07 4	0.10 76	0.09 46	0.11 2	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

IGEV-Stereo++	0.11 76	0.08 50	0.15 39	0.19 191	0.11 228	0.14 61	0.10 12	0.22 139	0.18 166	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.11 157	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

U	1.00 755	0.09 107	0.21 171	0.21 341	3.68 794	6.12 800	0.14 145	0.21 114	0.21 241	0.11 98	0.11 85	0.10 76	0.09 46	0.12 9	0.11 69	0.07 160	0.05 47	5.42 809	2.90 806	0.07 225	0.06 178

IGEV-Stereo+	0.12 117	0.08 50	0.17 96	0.18 125	0.13 394	0.09 5	0.11 29	0.16 29	0.15 93	0.10 59	0.08 16	0.10 76	0.10 102	0.21 270	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.16 634	0.24 722

gcap-zeroshot	0.13 169	0.09 107	0.22 189	0.17 67	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

test_for_model	0.13 169	0.09 107	0.20 157	0.18 125	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

UniTT-Stereo	0.14 212	0.10 177	0.30 294	0.21 341	0.13 394	0.17 185	0.13 100	0.19 68	0.18 166	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.11 157	0.18 184	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.06 178

testlalala	0.13 169	0.09 107	0.22 189	0.17 67	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

F8.5	0.10 14	0.09 107	0.12 1	0.20 276	0.07 8	0.13 38	0.11 29	0.21 114	0.12 32	0.09 25	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_9	0.10 14	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.07 8	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.12 32	0.09 25	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_8	0.10 14	0.10 177	0.12 1	0.20 276	0.07 8	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.13 48	0.09 25	0.10 53	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_5	0.10 14	0.09 107	0.13 8	0.20 276	0.07 8	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.10 7	0.08 3	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.05 46

GELT-Stereo	0.13 169	0.09 107	0.16 69	0.20 276	0.14 446	0.14 61	0.15 205	0.33 348	0.23 287	0.14 203	0.11 85	0.11 118	0.11 157	0.16 133	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.05 7	0.05 46

VeloStereo	0.11 76	0.07 4	0.18 121	0.16 29	0.12 309	0.09 5	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.12 149	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.13 595

flow	0.11 76	0.07 4	0.18 121	0.16 29	0.12 309	0.09 5	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.17 153	0.12 149	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.13 595

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 169	0.11 264	0.22 189	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.19 68	0.17 144	0.14 203	0.11 85	0.11 118	0.11 157	0.14 46	0.11 69	0.08 342	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.09 407	0.08 375

over v1	0.11 76	0.13 404	0.15 39	0.19 191	0.06 1	0.15 85	0.10 12	0.18 52	0.10 7	0.10 59	0.09 21	0.11 118	0.14 289	0.18 184	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

over-8	0.11 76	0.13 404	0.16 69	0.20 276	0.07 8	0.15 85	0.10 12	0.19 68	0.10 7	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

over-9	0.11 76	0.13 404	0.16 69	0.19 191	0.07 8	0.15 85	0.10 12	0.20 95	0.11 17	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

depth_test_26	0.11 76	0.07 4	0.19 139	0.16 29	0.09 79	0.09 5	0.11 29	0.16 29	0.15 93	0.12 133	0.16 208	0.11 118	0.08 20	0.14 46	0.10 22	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.08 375

LGCAT	0.11 76	0.07 4	0.15 39	0.14 3	0.09 79	0.12 30	0.12 49	0.13 11	0.10 7	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.12 149	0.11 552	0.11 625	0.05 1	0.06 184	0.05 7	0.12 575

derf	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.11 22	0.12 49	0.17 38	0.14 72	0.08 3	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.06 290	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.05 46

mm2	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.16 29	0.09 79	0.09 5	0.12 49	0.17 38	0.13 48	0.08 3	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 39	0.16 29	0.09 79	0.09 5	0.12 49	0.14 13	0.13 48	0.08 3	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

qqai	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.18 125	0.09 79	0.11 22	0.12 49	0.16 29	0.14 72	0.08 3	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.11 69	0.07 160	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

bcnet-new	0.12 117	0.11 264	0.32 320	0.20 276	0.08 43	0.16 139	0.13 100	0.19 68	0.17 144	0.11 98	0.12 110	0.11 118	0.11 157	0.19 219	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

ARStereo-new	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.19 191	0.07 8	0.14 61	0.14 145	0.21 114	0.18 166	0.12 133	0.15 188	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

CHEStereo	0.12 117	0.11 264	0.22 189	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.19 68	0.15 93	0.13 172	0.16 208	0.11 118	0.12 198	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.05 46

RMAStereo	0.12 117	0.12 330	0.27 252	0.21 341	0.09 79	0.19 250	0.14 145	0.24 187	0.17 144	0.12 133	0.13 132	0.11 118	0.12 198	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 117	0.10 177	0.21 171	0.21 341	0.11 228	0.20 293	0.16 262	0.21 114	0.17 144	0.12 133	0.17 227	0.11 118	0.12 198	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 117	0.09 107	0.17 96	0.19 191	0.11 228	0.14 61	0.16 262	0.21 114	0.20 219	0.10 59	0.17 227	0.11 118	0.12 198	0.12 9	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.08 369	0.05 7	0.06 178

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 117	0.08 50	0.29 283	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.19 68	0.17 144	0.11 98	0.14 172	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.19 677

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 69	0.15 8	0.07 8	0.09 5	0.11 29	0.14 13	0.10 7	0.08 3	0.07 4	0.11 118	0.08 20	0.11 2	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LiteMatch	0.12 117	0.13 404	0.15 39	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.17 314	0.17 38	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.21 434	0.14 46	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

GeoVLM	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.16 29	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.17 38	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LACA2	0.10 14	0.11 264	0.20 157	0.16 29	0.07 8	0.16 139	0.13 100	0.17 38	0.14 72	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MonSter++	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.16 29	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.17 38	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

HiDET	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.15 8	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.19 68	0.15 93	0.10 59	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LCMNet	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.15 8	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.18 52	0.19 186	0.10 59	0.10 53	0.11 118	0.10 102	0.15 97	0.13 216	0.06 53	0.06 290	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

VIP-Stereo	0.12 117	0.12 330	0.21 171	0.18 125	0.11 228	0.24 408	0.12 49	0.19 68	0.18 166	0.10 59	0.13 132	0.11 118	0.09 46	0.19 219	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

GASTEREO	0.13 169	0.12 330	0.21 171	0.23 478	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.26 231	0.18 166	0.17 275	0.16 208	0.11 118	0.13 250	0.19 219	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.07 281	0.06 130	0.06 178

MSCF	0.13 169	0.12 330	0.21 171	0.22 417	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.26 231	0.18 166	0.17 275	0.16 208	0.11 118	0.13 250	0.18 184	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.07 281	0.06 130	0.06 178

LG-G_1	0.11 76	0.08 50	0.18 121	0.18 125	0.07 8	0.21 327	0.09 4	0.19 68	0.11 17	0.10 59	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

LG-G	0.11 76	0.08 50	0.18 121	0.18 125	0.07 8	0.21 327	0.09 4	0.19 68	0.11 17	0.10 59	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

SGD-Stereo	0.11 76	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.07 8	0.17 185	0.13 100	0.18 52	0.16 112	0.11 98	0.13 132	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.11 69	0.08 342	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.04 1

RAStereo	0.13 169	0.12 330	0.27 252	0.22 417	0.11 228	0.15 85	0.18 365	0.23 164	0.23 287	0.13 172	0.17 227	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.05 46

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 117	0.08 50	0.29 283	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.19 68	0.17 144	0.11 98	0.14 172	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.19 677

CAS	0.15 250	0.07 4	0.21 171	0.41 732	0.16 543	0.20 293	0.18 365	0.22 139	0.19 186	0.15 226	0.19 260	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.13 216	0.29 744	0.04 2	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.14 619

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.20 276	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.12 158	0.11 157	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

E$^{3}$Stereo	0.11 76	0.08 50	0.18 121	0.16 29	0.10 160	0.15 85	0.13 100	0.19 68	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.18 184	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.06 178

LLLLL	0.11 76	0.08 50	0.18 121	0.16 29	0.10 160	0.15 85	0.13 100	0.19 68	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.18 184	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.06 178

LLL	0.11 76	0.08 50	0.17 96	0.16 29	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.19 68	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.06 178

low	0.12 117	0.08 50	0.21 171	0.18 125	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.23 164	0.16 112	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.21 270	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.06 178

100	0.10 14	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.10 160	0.11 22	0.13 100	0.17 38	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.16 133	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.05 46

300	0.10 14	0.07 4	0.17 96	0.16 29	0.09 79	0.13 38	0.13 100	0.20 95	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.13 19	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

TT111	0.10 14	0.07 4	0.17 96	0.16 29	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.19 68	0.13 48	0.10 59	0.08 16	0.12 158	0.10 102	0.14 46	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

FORCE_4	0.10 14	0.08 50	0.14 21	0.19 191	0.07 8	0.16 139	0.14 145	0.20 95	0.11 17	0.09 25	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.17 153	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

GEAR-Net	0.13 169	0.09 107	0.23 205	0.21 341	0.10 160	0.15 85	0.15 205	0.29 287	0.16 112	0.12 133	0.15 188	0.12 158	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

FAST (zero-shot)	0.14 212	0.10 177	0.22 189	0.23 478	0.26 698	0.14 61	0.15 205	0.23 164	0.15 93	0.11 98	0.14 172	0.12 158	0.12 198	0.18 184	0.13 216	0.09 449	0.09 564	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.09 450

MCSU-Stereo	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.07 8	0.16 139	0.15 205	0.17 38	0.16 112	0.12 133	0.13 132	0.12 158	0.08 20	0.15 97	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 14	0.08 50	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.17 38	0.14 72	0.08 3	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

TS12	0.12 117	0.08 50	0.17 96	0.21 341	0.09 79	0.19 250	0.14 145	0.23 164	0.16 112	0.14 203	0.19 260	0.12 158	0.13 250	0.17 153	0.15 293	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MUNStereo	0.12 117	0.11 264	0.35 361	0.20 276	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.19 68	0.14 72	0.12 133	0.14 172	0.12 158	0.12 198	0.15 97	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.07 281	0.07 225	0.05 46

TOTStereo	0.12 117	0.11 264	0.28 269	0.20 276	0.08 43	0.15 85	0.13 100	0.22 139	0.19 186	0.12 133	0.14 172	0.12 158	0.12 198	0.15 97	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.20 276	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.12 158	0.11 157	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 212	0.21 606	0.47 522	0.17 67	0.12 309	0.15 85	0.14 145	0.24 187	0.16 112	0.11 98	0.14 172	0.12 158	0.10 102	0.14 46	0.10 22	0.06 53	0.06 290	0.06 62	0.08 369	0.05 7	0.07 287

BStereo	0.13 169	0.10 177	0.42 469	0.18 125	0.11 228	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.22 261	0.12 133	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.16 133	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.06 62	0.08 369	0.05 7	0.06 178

Anonymus123	0.14 212	0.10 177	0.42 469	0.18 125	0.11 228	0.36 601	0.14 145	0.28 270	0.22 261	0.12 133	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.16 133	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.06 62	0.08 369	0.05 7	0.06 178

NLSM3	0.13 169	0.10 177	0.17 96	0.21 341	0.13 394	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.24 305	0.11 98	0.15 188	0.12 158	0.13 250	0.17 153	0.15 293	0.05 9	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.05 7	0.05 46

111111	0.11 76	0.07 4	0.17 96	0.19 191	0.11 228	0.13 38	0.11 29	0.22 139	0.15 93	0.11 98	0.12 110	0.12 158	0.08 20	0.18 184	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.08 318	0.06 178

SMoEStereo_RVC	0.13 169	0.10 177	0.22 189	0.19 191	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.19 68	0.19 186	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.11 157	0.24 318	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

IGEV++	0.13 169	0.10 177	0.23 205	0.21 341	0.10 160	0.15 85	0.15 205	0.29 287	0.16 112	0.12 133	0.15 188	0.12 158	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

MyStereo07	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.29 287	0.21 241	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.13 250	0.25 349	0.13 216	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

ff7	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

ffff	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

11t	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

LoS_RVC	0.13 169	0.10 177	0.19 139	0.18 125	0.16 543	0.20 293	0.18 365	0.20 95	0.17 144	0.13 172	0.19 260	0.12 158	0.15 309	0.17 153	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.12 575

anonymousdsp	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287

ccc-4	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

IGEV-Stereo	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DNSM	0.28 571	0.28 664	0.17 96	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.15 205	0.24 187	0.18 166	0.14 203	0.17 227	0.13 190	0.11 157	0.75 672	0.63 698	0.08 342	0.13 657	0.06 62	0.05 82	1.14 785	0.81 781

DNS	0.26 538	0.30 681	0.18 121	0.17 67	0.10 160	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.16 112	0.12 133	0.17 227	0.13 190	0.10 102	0.70 651	0.37 615	0.08 342	0.14 668	0.08 306	0.05 82	1.01 782	0.80 780

FCBStereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.20 276	0.09 79	0.18 214	0.13 100	0.18 52	0.13 48	0.12 133	0.12 110	0.13 190	0.13 250	0.14 46	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

PSGStereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.20 276	0.09 79	0.18 214	0.13 100	0.18 52	0.13 48	0.12 133	0.12 110	0.13 190	0.13 250	0.14 46	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 169	0.11 264	0.38 410	0.17 67	0.11 228	0.17 185	0.14 145	0.23 164	0.17 144	0.11 98	0.14 172	0.13 190	0.11 157	0.14 46	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 8	0.07 8	0.09 5	0.12 49	0.15 19	0.11 17	0.08 3	0.07 4	0.13 190	0.09 46	0.12 9	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 8	0.07 8	0.09 5	0.11 29	0.15 19	0.10 7	0.08 3	0.07 4	0.13 190	0.09 46	0.12 9	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

Selective-IGEV-i32	0.12 117	0.09 107	0.22 189	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.27 247	0.15 93	0.13 172	0.14 172	0.13 190	0.08 20	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

NLMM1	0.19 364	0.12 330	0.16 69	0.23 478	0.18 590	0.24 408	0.20 467	0.59 679	0.65 700	0.18 294	0.17 227	0.13 190	0.14 289	0.25 349	0.18 382	0.08 342	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

NLSM1	0.17 289	0.10 177	0.17 96	0.21 341	0.18 590	0.25 428	0.17 314	0.47 535	0.40 533	0.16 255	0.21 292	0.13 190	0.15 309	0.21 270	0.18 382	0.08 342	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.06 178

DDF-Stereo	0.13 169	0.08 50	0.19 139	0.19 191	0.16 543	0.12 30	0.15 205	0.18 52	0.18 166	0.11 98	0.10 53	0.13 190	0.12 198	0.23 302	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.21 691	0.06 178

Zero-FE251	0.14 212	0.09 107	0.24 215	0.17 67	0.09 79	0.20 293	0.13 100	0.20 95	0.14 72	0.61 710	0.13 132	0.13 190	0.11 157	0.14 46	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

zero-FE	0.16 267	0.08 50	0.81 675	0.19 191	0.18 590	0.12 30	0.15 205	0.19 68	0.19 186	0.10 59	0.10 53	0.13 190	0.12 198	0.21 270	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.19 679	0.06 178

MM-Stereo_test2	0.15 250	0.10 177	0.44 493	0.23 478	0.11 228	0.21 327	0.21 498	0.27 247	0.22 261	0.15 226	0.16 208	0.13 190	0.11 157	0.20 243	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.05 46

SCV_C0	0.14 212	0.11 264	0.25 229	0.19 191	0.12 309	0.15 85	0.16 262	0.30 308	0.22 261	0.13 172	0.15 188	0.13 190	0.09 46	0.24 318	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.09 407	0.06 178

SCV	0.14 212	0.14 458	0.24 215	0.21 341	0.11 228	0.15 85	0.16 262	0.31 320	0.18 166	0.11 98	0.15 188	0.13 190	0.10 102	0.23 302	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.06 178

AIO_rvc	0.12 117	0.11 264	0.22 189	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.17 314	0.20 95	0.16 112	0.11 98	0.13 132	0.13 190	0.08 20	0.22 292	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.07 287

GIP-stereo	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.29 287	0.18 166	0.11 98	0.16 208	0.13 190	0.09 46	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

fffft	0.13 169	0.09 107	0.24 215	0.19 191	0.10 160	0.17 185	0.19 414	0.22 139	0.16 112	0.14 203	0.11 85	0.13 190	0.10 102	0.24 318	0.18 382	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.06 178
1: 1. 1
Pointernet	0.13 169	0.07 4	0.27 252	0.19 191	0.11 228	0.20 293	0.12 49	0.31 320	0.24 305	0.15 226	0.15 188	0.13 190	0.11 157	0.17 153	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

AIO-Stereo	0.13 169	0.10 177	0.22 189	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.16 112	0.13 172	0.15 188	0.13 190	0.08 20	0.18 184	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

CAS++	0.16 267	0.12 330	0.27 252	0.18 125	0.12 309	0.17 185	0.15 205	0.42 479	0.24 305	0.19 302	0.18 251	0.13 190	0.10 102	0.21 270	0.12 149	0.12 592	0.10 599	0.11 552	0.08 369	0.10 483	0.09 450
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.13 169	0.08 50	0.26 239	0.23 478	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.26 231	0.16 112	0.15 226	0.15 188	0.13 190	0.14 289	0.20 243	0.11 69	0.06 53	0.07 433	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.05 46

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 289	0.13 404	0.24 215	0.19 191	0.13 394	0.24 408	0.17 314	0.30 308	0.37 490	0.43 649	0.17 227	0.13 190	0.12 198	0.19 219	0.15 293	0.08 342	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.08 375

ACVNet-DCA	0.18 315	0.14 458	0.38 410	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.28 404	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.09 450

1test111	0.19 364	0.14 458	0.38 410	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.34 468	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.09 450

cc1	0.18 315	0.14 458	0.38 410	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.35 385	0.47 612	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.28 404	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.08 375

tt1	0.18 315	0.14 458	0.35 361	0.23 478	0.11 228	0.30 524	0.19 414	0.35 385	0.44 577	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.16 334	0.27 389	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.08 375

plain	0.17 289	0.13 404	0.43 483	0.21 341	0.13 394	0.16 139	0.17 314	0.27 247	0.22 261	0.16 255	0.26 355	0.13 190	0.16 334	0.27 389	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.07 281	0.10 483	0.07 287

AEACV	0.13 169	0.09 107	0.23 205	0.18 125	0.19 617	0.19 250	0.16 262	0.23 164	0.14 72	0.13 172	0.17 227	0.13 190	0.16 334	0.16 133	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.06 178

Selective-IGEV	0.12 117	0.09 107	0.22 189	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.27 247	0.15 93	0.13 172	0.14 172	0.13 190	0.08 20	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

ProNet	0.14 212	0.12 330	0.25 229	0.19 191	0.11 228	0.19 250	0.19 414	0.27 247	0.20 219	0.14 203	0.13 132	0.13 190	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.07 287

CREStereo++_RVC	0.15 250	0.08 50	0.26 239	0.17 67	0.11 228	0.18 214	0.13 100	0.22 139	0.30 399	0.21 325	0.30 402	0.13 190	0.11 157	0.16 133	0.15 293	0.07 160	0.04 2	0.06 62	0.15 663	0.06 130	0.05 46
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
test_xeample3	0.16 267	0.11 264	0.56 588	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.35 385	0.20 219	0.16 255	0.12 110	0.13 190	0.12 198	0.24 318	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.07 287

Last	0.11 76	0.07 4	0.17 96	0.16 29	0.09 79	0.14 61	0.13 100	0.18 52	0.15 93	0.10 59	0.09 21	0.14 224	0.10 102	0.18 184	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.06 178

Anonymus	0.12 117	0.08 50	0.17 96	0.19 191	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.20 95	0.16 112	0.11 98	0.09 21	0.14 224	0.12 198	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

quiztm	0.15 250	0.15 497	0.25 229	0.22 417	0.14 446	0.17 185	0.17 314	0.33 348	0.21 241	0.18 294	0.21 292	0.14 224	0.10 102	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 117	0.08 50	0.18 121	0.18 125	0.13 394	0.20 293	0.16 262	0.23 164	0.18 166	0.12 133	0.15 188	0.14 224	0.13 250	0.13 19	0.12 149	0.06 53	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

WQFJX1	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.23 478	0.17 568	0.24 408	0.19 414	0.58 673	0.52 654	0.16 255	0.16 208	0.14 224	0.15 309	0.26 369	0.17 353	0.08 342	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.06 178

WQFJX	0.18 315	0.10 177	0.17 96	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.18 365	0.53 618	0.45 589	0.17 275	0.16 208	0.14 224	0.16 334	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.08 525	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

NLCSM	0.19 364	0.12 330	0.18 121	0.24 536	0.19 617	0.24 408	0.21 498	0.42 479	0.40 533	0.19 302	0.18 251	0.14 224	0.16 334	0.47 533	0.19 416	0.08 342	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

BridgeDepth	0.10 14	0.09 107	0.14 21	0.19 191	0.07 8	0.16 139	0.12 49	0.16 29	0.12 32	0.08 3	0.09 21	0.14 224	0.13 250	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
depthmonostereo	0.14 212	0.09 107	0.19 139	0.19 191	0.08 43	0.20 293	0.15 205	0.27 247	0.23 287	0.16 255	0.18 251	0.14 224	0.17 366	0.19 219	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.05 46

S2M2_L	0.13 169	0.11 264	0.20 157	0.16 29	0.12 309	0.12 30	0.07 1	0.18 52	0.20 219	0.12 133	0.15 188	0.14 224	0.12 198	0.15 97	0.14 257	0.13 613	0.09 564	0.09 409	0.10 529	0.11 534	0.09 450
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.15 250	0.11 264	0.38 410	0.17 67	0.11 228	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.20 219	0.11 98	0.13 132	0.14 224	0.11 157	0.18 184	0.12 149	0.07 160	0.20 724	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.14 619

AIO_test	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.19 191	0.11 228	0.15 85	0.17 314	0.19 68	0.16 112	0.11 98	0.13 132	0.14 224	0.09 46	0.20 243	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

tt45	0.14 212	0.09 107	0.22 189	0.19 191	0.11 228	0.23 385	0.18 365	0.22 139	0.17 144	0.15 226	0.13 132	0.14 224	0.10 102	0.30 440	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.07 287

999	0.14 212	0.08 50	0.24 215	0.19 191	0.11 228	0.20 293	0.17 314	0.24 187	0.18 166	0.13 172	0.16 208	0.14 224	0.11 157	0.36 488	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

mms	0.13 169	0.11 264	0.19 139	0.19 191	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.20 95	0.17 144	0.13 172	0.17 227	0.14 224	0.09 46	0.24 318	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.07 287

ours_stereo	0.13 169	0.11 264	0.23 205	0.20 276	0.11 228	0.17 185	0.18 365	0.20 95	0.19 186	0.13 172	0.18 251	0.14 224	0.10 102	0.23 302	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.05 46

RSM++	0.12 117	0.09 107	0.19 139	0.20 276	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.14 224	0.09 46	0.20 243	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.05 46

IGEVStereo-DCA	0.14 212	0.11 264	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.12 110	0.14 224	0.12 198	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

rrr	0.17 289	0.11 264	0.57 591	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.35 385	0.22 261	0.15 226	0.12 110	0.14 224	0.12 198	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

MaDis-Stereo	0.14 212	0.13 404	0.26 239	0.19 191	0.14 446	0.16 139	0.13 100	0.25 209	0.21 241	0.13 172	0.14 172	0.14 224	0.11 157	0.17 153	0.17 353	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.06 178

CES	0.14 212	0.08 50	0.19 139	0.17 67	0.22 661	0.18 214	0.16 262	0.23 164	0.19 186	0.14 203	0.17 227	0.14 224	0.10 102	0.18 184	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.08 318	0.18 670

XX-TBD	0.15 250	0.18 561	0.28 269	0.22 417	0.10 160	0.22 360	0.15 205	0.22 139	0.27 344	0.22 335	0.26 355	0.14 224	0.12 198	0.16 133	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.07 225	0.06 178

CREStereo	0.13 169	0.08 50	0.21 171	0.14 3	0.08 43	0.22 360	0.15 205	0.25 209	0.24 305	0.16 255	0.21 292	0.14 224	0.13 250	0.18 184	0.13 216	0.09 449	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.07 225	0.06 178
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
DDDD	0.11 76	0.07 4	0.17 96	0.16 29	0.09 79	0.13 38	0.14 145	0.20 95	0.14 72	0.10 59	0.09 21	0.15 247	0.11 157	0.13 19	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.06 178

EE1	0.14 212	0.08 50	0.31 310	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.13 100	0.32 332	0.21 241	0.16 255	0.14 172	0.15 247	0.13 250	0.25 349	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178

SE	0.16 267	0.14 458	0.19 139	0.21 341	0.11 228	0.23 385	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.20 311	0.27 364	0.15 247	0.17 366	0.15 97	0.14 257	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.08 375

WQFJA1	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.19 414	0.51 587	0.51 645	0.15 226	0.17 227	0.15 247	0.16 334	0.20 243	0.20 439	0.07 160	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

NLMM	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.19 414	0.51 587	0.51 645	0.15 226	0.17 227	0.15 247	0.16 334	0.20 243	0.20 439	0.07 160	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

FlowAnything_test	0.14 212	0.11 264	0.21 171	0.21 341	0.12 309	0.17 185	0.16 262	0.25 209	0.16 112	0.15 226	0.13 132	0.15 247	0.14 289	0.18 184	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.12 609	0.08 318	0.09 450

water-stereo	0.13 169	0.08 50	0.20 157	0.19 191	0.10 160	0.17 185	0.14 145	0.25 209	0.19 186	0.17 275	0.23 317	0.15 247	0.15 309	0.12 9	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

DVStereo	0.14 212	0.08 50	0.18 121	0.18 125	0.09 79	0.21 327	0.14 145	0.24 187	0.21 241	0.21 325	0.21 292	0.15 247	0.14 289	0.23 302	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.05 46

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 169	0.09 107	0.24 215	0.20 276	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.22 139	0.16 112	0.12 133	0.19 260	0.15 247	0.11 157	0.13 19	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.07 225	0.06 178

MM-Stereo_test1	0.17 289	0.10 177	0.39 426	0.23 478	0.11 228	0.20 293	0.22 528	0.33 348	0.29 382	0.22 335	0.21 292	0.15 247	0.14 289	0.23 302	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.06 178

AIO-test2	0.20 385	0.20 591	0.36 381	0.26 612	0.15 510	0.22 360	0.16 262	0.42 479	0.42 553	0.16 255	0.29 386	0.15 247	0.11 157	0.26 369	0.13 216	0.18 692	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.07 225	0.07 287

fffy	0.14 212	0.11 264	0.24 215	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.18 365	0.22 139	0.19 186	0.13 172	0.16 208	0.15 247	0.13 250	0.25 349	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.06 178

WCG-NET	0.14 212	0.09 107	0.23 205	0.18 125	0.08 43	0.18 214	0.17 314	0.21 114	0.28 363	0.18 294	0.21 292	0.15 247	0.12 198	0.18 184	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

GCAP-BAT	0.21 406	0.08 50	1.22 738	0.29 671	0.43 741	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.14 203	0.17 227	0.15 247	0.11 157	0.20 243	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

RSM	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.23 164	0.18 166	0.13 172	0.13 132	0.15 247	0.09 46	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

trnet	0.13 169	0.08 50	0.21 171	0.15 8	0.07 8	0.21 327	0.12 49	0.24 187	0.24 305	0.16 255	0.21 292	0.15 247	0.13 250	0.18 184	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.05 46

MGS-Stereo	0.14 212	0.11 264	0.32 320	0.19 191	0.11 228	0.18 214	0.17 314	0.20 95	0.22 261	0.14 203	0.24 331	0.15 247	0.10 102	0.18 184	0.12 149	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.10 483	0.06 178

MIF-Stereo (partial)	0.16 267	0.10 177	0.34 350	0.21 341	0.15 510	0.15 85	0.13 100	0.28 270	0.25 321	0.17 275	0.26 355	0.15 247	0.16 334	0.25 349	0.17 353	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.08 375

CASnet	0.14 212	0.12 330	0.22 189	0.22 417	0.08 43	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.22 335	0.20 277	0.15 247	0.11 157	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.11 552	0.09 481	0.08 318	0.05 46
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 385	0.08 50	1.14 733	0.29 671	0.43 741	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.14 203	0.17 227	0.15 247	0.11 157	0.20 243	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

GCAP-Stereo	0.14 212	0.14 458	0.33 338	0.20 276	0.09 79	0.21 327	0.10 12	0.26 231	0.20 219	0.18 294	0.19 260	0.15 247	0.13 250	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.06 178

EGLCR-Stereo	0.13 169	0.08 50	0.20 157	0.18 125	0.09 79	0.21 327	0.13 100	0.27 247	0.21 241	0.13 172	0.10 53	0.15 247	0.09 46	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

CroCo-Stereo Lap2	0.15 250	0.15 497	0.28 269	0.25 577	0.18 590	0.11 22	0.19 414	0.28 270	0.21 241	0.13 172	0.16 208	0.15 247	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

IPLG	0.21 406	0.15 497	0.53 571	0.21 341	0.12 309	0.28 483	0.17 314	0.42 479	0.30 399	0.33 521	0.32 427	0.15 247	0.17 366	0.50 546	0.21 466	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

PhaseNet	0.13 169	0.09 107	0.19 139	0.18 125	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.24 187	0.17 144	0.11 98	0.12 110	0.16 271	0.12 198	0.19 219	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.07 287

Foundation-i1c-attn	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.16 29	0.07 8	0.15 85	0.15 205	0.24 187	0.17 144	0.13 172	0.15 188	0.16 271	0.13 250	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

DLNR-FE	10.45 807	12.13 817	19.94 819	106.10 838	23.12 826	0.14 61	0.13 100	3.28 795	0.17 144	0.16 255	0.23 317	0.16 271	0.10 102	0.31 447	0.15 293	2.41 802	0.06 290	0.07 191	0.07 281	40.22 838	0.06 178

DA	0.14 212	0.10 177	0.18 121	0.21 341	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.14 203	0.17 227	0.16 271	0.14 289	0.17 153	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

GGEV	0.14 212	0.10 177	0.18 121	0.21 341	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.14 203	0.17 227	0.16 271	0.14 289	0.17 153	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

castereo++	0.13 169	0.10 177	0.18 121	0.18 125	0.10 160	0.27 463	0.13 100	0.23 164	0.23 287	0.11 98	0.13 132	0.16 271	0.10 102	0.18 184	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 212	0.10 177	0.19 139	0.18 125	0.10 160	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.13 172	0.18 251	0.16 271	0.16 334	0.15 97	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.05 46

DLNR_Zeroshot_test	10.44 806	12.10 816	19.93 818	106.08 837	23.66 827	0.14 61	0.13 100	3.22 794	0.17 144	0.16 255	0.23 317	0.16 271	0.10 102	0.31 447	0.15 293	2.36 801	0.06 290	0.07 191	0.07 281	39.70 837	0.06 178

MC-Stereo	0.14 212	0.09 107	0.25 229	0.21 341	0.09 79	0.18 214	0.16 262	0.23 164	0.19 186	0.18 294	0.23 317	0.16 271	0.13 250	0.22 292	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

TANstereo	0.15 250	0.09 107	0.28 269	0.16 29	0.08 43	0.25 428	0.14 145	0.23 164	0.28 363	0.24 359	0.30 402	0.16 271	0.12 198	0.17 153	0.13 216	0.08 342	0.07 433	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.07 287

GMStereo	0.19 364	0.25 640	0.40 434	0.21 341	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.29 287	0.40 533	0.25 369	0.23 317	0.16 271	0.15 309	0.25 349	0.19 416	0.09 449	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.08 375
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.15 250	0.08 50	0.23 205	0.15 8	0.09 79	0.23 385	0.16 262	0.25 209	0.23 287	0.17 275	0.21 292	0.16 271	0.14 289	0.22 292	0.13 216	0.29 744	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.07 225	0.06 178

TestStereo_HLe17	0.19 364	0.17 546	0.64 627	0.16 29	0.11 228	0.21 327	0.17 314	0.40 450	0.30 399	0.19 302	0.25 343	0.17 283	0.15 309	0.38 497	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

RT-Monster	0.15 250	0.08 50	0.21 171	0.17 67	0.14 446	0.20 293	0.11 29	0.29 287	0.32 425	0.24 359	0.22 306	0.17 283	0.13 250	0.18 184	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.07 287

Foundation-i1b	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.16 29	0.07 8	0.16 139	0.15 205	0.25 209	0.16 112	0.14 203	0.15 188	0.17 283	0.12 198	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 169	0.08 50	0.22 189	0.15 8	0.09 79	0.18 214	0.13 100	0.24 187	0.25 321	0.14 203	0.22 306	0.17 283	0.12 198	0.19 219	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.07 287

MM-Stereo_test3	0.17 289	0.12 330	0.29 283	0.23 478	0.14 446	0.19 250	0.22 528	0.39 436	0.36 479	0.16 255	0.24 331	0.17 283	0.12 198	0.19 219	0.14 257	0.07 160	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.06 178

HART	0.15 250	0.11 264	0.30 294	0.21 341	0.09 79	0.17 185	0.16 262	0.30 308	0.19 186	0.15 226	0.25 343	0.17 283	0.09 46	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.07 433	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.06 178

RCA-Stereo	0.16 267	0.09 107	0.25 229	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.36 404	0.35 466	0.20 311	0.25 343	0.17 283	0.17 366	0.18 184	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

DCANet-4	0.19 364	0.10 177	0.52 567	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.36 404	0.39 515	0.29 434	0.30 402	0.17 283	0.22 452	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

GLC_STEREO	0.15 250	0.10 177	0.24 215	0.21 341	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.23 164	0.27 344	0.17 275	0.20 277	0.17 283	0.11 157	0.23 302	0.16 320	0.07 160	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.06 178

sAnonymous2	0.20 385	0.21 606	0.58 596	0.24 536	0.17 568	0.22 360	0.19 414	0.34 361	0.28 363	0.17 275	0.19 260	0.17 283	0.16 334	0.17 153	0.14 257	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.23 701	0.17 656

CroCo_RVC	0.20 385	0.21 606	0.58 596	0.24 536	0.17 568	0.22 360	0.19 414	0.34 361	0.28 363	0.17 275	0.19 260	0.17 283	0.16 334	0.17 153	0.14 257	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.23 701	0.17 656

sCroCo_RVC	0.18 315	0.14 458	0.49 539	0.27 641	0.18 590	0.22 360	0.17 314	0.27 247	0.23 287	0.14 203	0.22 306	0.17 283	0.14 289	0.21 270	0.15 293	0.10 504	0.11 625	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

EAI-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.33 338	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.46 721	0.46 525	0.20 219	0.25 369	0.50 624	0.17 283	0.16 334	0.24 318	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.10 529	0.06 130	0.07 287

ManiGeoR	0.18 315	0.15 497	0.55 581	0.15 8	0.11 228	0.21 327	0.14 145	0.39 436	0.27 344	0.19 302	0.24 331	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.08 375

HLF11	0.19 364	0.14 458	0.54 574	0.15 8	0.12 309	0.21 327	0.12 49	0.37 416	0.24 305	0.20 311	0.29 386	0.18 296	0.18 397	0.37 491	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.08 318	0.09 450

HLf10	0.18 315	0.15 497	0.55 581	0.15 8	0.11 228	0.21 327	0.14 145	0.39 436	0.27 344	0.19 302	0.24 331	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.08 375

HLf8	0.19 364	0.16 526	0.55 581	0.15 8	0.12 309	0.24 408	0.14 145	0.40 450	0.31 413	0.20 311	0.26 355	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.17 353	0.10 504	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

DN	0.15 250	0.08 50	0.27 252	0.19 191	0.14 446	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.24 305	0.14 203	0.16 208	0.18 296	0.10 102	0.21 270	0.13 216	0.11 552	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.10 510

Foundation-i1a	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.15 8	0.07 8	0.18 214	0.16 262	0.25 209	0.16 112	0.16 255	0.16 208	0.18 296	0.13 250	0.17 153	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

AIO-test1	0.19 364	0.14 458	0.41 459	0.27 641	0.15 510	0.21 327	0.16 262	0.39 436	0.36 479	0.17 275	0.26 355	0.18 296	0.13 250	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.06 130	0.09 450

rvit_stereo_0081	0.16 267	0.11 264	0.24 215	0.21 341	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.33 439	0.16 255	0.18 251	0.18 296	0.14 289	0.20 243	0.16 320	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

rvit_stereo_0082	0.16 267	0.11 264	0.24 215	0.21 341	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.33 439	0.16 255	0.18 251	0.18 296	0.14 289	0.20 243	0.16 320	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

LoS	0.14 212	0.08 50	0.27 252	0.16 29	0.09 79	0.22 360	0.14 145	0.26 231	0.26 333	0.15 226	0.18 251	0.18 296	0.13 250	0.22 292	0.14 257	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	0.19 364	0.13 404	0.40 434	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

ADStereo(finetuned)	0.19 364	0.13 404	0.49 539	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.34 361	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.18 296	0.31 600	0.21 270	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.07 287

RAFT+CT+SA	0.21 406	0.18 561	0.33 338	0.25 577	0.18 590	0.23 385	0.29 639	0.40 450	0.36 479	0.24 359	0.38 506	0.18 296	0.16 334	0.32 454	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.12 609	0.09 407	0.09 450

AnonymousM	0.17 289	0.19 578	0.24 215	0.18 125	0.10 160	0.18 214	0.17 314	0.30 308	0.23 287	0.26 382	0.20 277	0.18 296	0.14 289	0.19 219	0.14 257	0.09 449	0.06 290	0.38 751	0.15 663	0.06 130	0.05 46

CroCo-Stereo	0.14 212	0.13 404	0.24 215	0.25 577	0.11 228	0.11 22	0.18 365	0.32 332	0.23 287	0.12 133	0.12 110	0.18 296	0.12 198	0.14 46	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178
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
iRaftStereo_RVC	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.21 341	0.11 228	0.20 293	0.17 314	0.32 332	0.23 287	0.20 311	0.25 343	0.18 296	0.12 198	0.20 243	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.08 318	0.07 287

s12784h	0.17 289	0.09 107	0.26 239	0.18 125	0.07 8	0.32 554	0.19 414	0.37 416	0.32 425	0.23 344	0.25 343	0.18 296	0.17 366	0.25 349	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.05 46

DCANet	0.18 315	0.13 404	0.40 434	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.34 361	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.18 296	0.23 466	0.20 243	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.07 287

csc	0.19 364	0.13 404	0.40 434	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

cscssc	0.19 364	0.13 404	0.40 434	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

AnonStereo	0.16 267	0.12 330	0.30 294	0.20 276	0.12 309	0.18 214	0.14 145	0.36 404	0.24 305	0.19 302	0.17 227	0.19 316	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.10 483	0.06 178

Weightmod_eth	0.16 267	0.11 264	0.20 157	0.21 341	0.13 394	0.20 293	0.18 365	0.25 209	0.19 186	0.17 275	0.25 343	0.19 316	0.17 366	0.25 349	0.14 257	0.16 669	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.05 46

Weightmod	0.16 267	0.12 330	0.19 139	0.20 276	0.10 160	0.24 408	0.17 314	0.25 209	0.21 241	0.18 294	0.29 386	0.19 316	0.15 309	0.27 389	0.16 320	0.09 449	0.10 599	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.08 375

SME	0.21 406	0.20 591	0.29 283	0.23 478	0.11 228	0.36 601	0.17 314	0.37 416	0.29 382	0.24 359	0.28 372	0.19 316	0.21 434	0.53 564	0.21 466	0.10 504	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.08 375

TestStereo_HL2	0.18 315	0.14 458	0.34 350	0.17 67	0.11 228	0.20 293	0.15 205	0.33 348	0.29 382	0.22 335	0.29 386	0.19 316	0.17 366	0.39 502	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.08 318	0.08 375

GGDA	0.18 315	0.14 458	0.33 338	0.17 67	0.10 160	0.20 293	0.16 262	0.33 348	0.31 413	0.22 335	0.28 372	0.19 316	0.16 334	0.38 497	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.08 318	0.08 375

DF	0.13 169	0.09 107	0.21 171	0.18 125	0.10 160	0.17 185	0.15 205	0.25 209	0.17 144	0.13 172	0.22 306	0.19 316	0.11 157	0.20 243	0.14 257	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.06 178

xyz-stereo-finetune	0.16 267	0.12 330	0.23 205	0.16 29	0.08 43	0.23 385	0.20 467	0.29 287	0.31 413	0.19 302	0.22 306	0.19 316	0.15 309	0.29 424	0.20 439	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.06 178

tg	0.16 267	0.11 264	0.25 229	0.21 341	0.11 228	0.23 385	0.15 205	0.34 361	0.24 305	0.20 311	0.25 343	0.19 316	0.12 198	0.24 318	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.08 318	0.07 287

rvit_stereo_0083	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.21 341	0.13 394	0.17 185	0.17 314	0.22 139	0.34 449	0.16 255	0.21 292	0.19 316	0.16 334	0.21 270	0.16 320	0.11 552	0.10 599	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.07 287

rvit_stereo_0081_aga	0.16 267	0.14 458	0.28 269	0.21 341	0.13 394	0.19 250	0.17 314	0.23 164	0.24 305	0.17 275	0.21 292	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.14 257	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

rvit_stereo_0080	0.15 250	0.13 404	0.25 229	0.19 191	0.13 394	0.15 85	0.20 467	0.28 270	0.24 305	0.15 226	0.17 227	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.15 293	0.11 552	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.07 287

RAFT-Stereo-weight	0.15 250	0.09 107	0.26 239	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.36 404	0.29 382	0.24 359	0.20 277	0.19 316	0.10 102	0.18 184	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.05 46

whm_eth	0.15 250	0.13 404	0.25 229	0.19 191	0.13 394	0.15 85	0.20 467	0.28 270	0.24 305	0.15 226	0.17 227	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.15 293	0.11 552	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.07 287

MIPNet	0.21 406	0.15 497	0.52 567	0.21 341	0.12 309	0.27 463	0.20 467	0.45 514	0.37 490	0.30 466	0.23 317	0.19 316	0.24 484	0.27 389	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

raftrobust	0.16 267	0.13 404	0.29 283	0.22 417	0.15 510	0.19 250	0.13 100	0.32 332	0.26 333	0.26 382	0.20 277	0.19 316	0.17 366	0.21 270	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

S0	0.18 315	0.13 404	0.21 171	0.23 478	0.11 228	0.33 565	0.26 609	0.27 247	0.21 241	0.21 325	0.26 355	0.20 332	0.16 334	0.19 219	0.17 353	0.12 592	0.11 625	0.14 640	0.14 653	0.10 483	0.07 287

S	0.19 364	0.12 330	0.22 189	0.22 417	0.13 394	0.31 540	0.22 528	0.30 308	0.27 344	0.25 369	0.31 417	0.20 332	0.20 424	0.18 184	0.17 353	0.12 592	0.09 564	0.15 656	0.16 675	0.11 534	0.12 575

Foundation-i1	0.13 169	0.07 4	0.16 69	0.17 67	0.11 228	0.17 185	0.16 262	0.32 332	0.22 261	0.15 226	0.17 227	0.20 332	0.13 250	0.14 46	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

FE-Mocha	0.16 267	0.10 177	0.33 338	0.19 191	0.13 394	0.19 250	0.15 205	0.35 385	0.22 261	0.24 359	0.24 331	0.20 332	0.14 289	0.17 153	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

rvit_stereo_ft	0.17 289	0.14 458	0.30 294	0.25 577	0.14 446	0.17 185	0.21 498	0.28 270	0.26 333	0.16 255	0.19 260	0.20 332	0.16 334	0.22 292	0.17 353	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.07 287

WCG-NET（raft）	0.14 212	0.09 107	0.23 205	0.17 67	0.08 43	0.19 250	0.16 262	0.23 164	0.26 333	0.18 294	0.19 260	0.20 332	0.12 198	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

4D-IteraStereo	0.17 289	0.16 526	0.50 550	0.21 341	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.28 270	0.28 363	0.23 344	0.20 277	0.20 332	0.11 157	0.19 219	0.14 257	0.06 53	0.04 2	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.06 178

HHNet	0.22 442	0.12 330	0.52 567	0.18 125	0.18 590	0.20 293	0.20 467	0.34 361	0.31 413	0.32 506	0.59 669	0.20 332	0.21 434	0.24 318	0.31 586	0.08 342	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.11 551

rafts_anoy	0.18 315	0.15 497	0.35 361	0.22 417	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.32 332	0.30 399	0.23 344	0.25 343	0.20 332	0.16 334	0.22 292	0.19 416	0.08 342	0.07 433	0.10 493	0.12 609	0.09 407	0.08 375

Anonymous3	0.23 460	0.18 561	0.63 619	0.27 641	0.18 590	0.41 635	0.23 555	0.43 493	0.35 466	0.23 344	0.27 364	0.20 332	0.18 397	0.27 389	0.18 382	0.12 592	0.11 625	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.12 575

raft+_RVC	0.18 315	0.14 458	0.32 320	0.21 341	0.15 510	0.21 327	0.16 262	0.38 424	0.34 449	0.21 325	0.28 372	0.20 332	0.15 309	0.24 318	0.19 416	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.08 375

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 289	0.14 458	0.32 320	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.17 314	0.32 332	0.30 399	0.25 369	0.33 450	0.20 332	0.17 366	0.19 219	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.05 46

R-Stereo Train	0.18 315	0.09 107	0.32 320	0.22 417	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.42 479	0.19 186	0.31 484	0.45 595	0.20 332	0.14 289	0.18 184	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

RAFT-Stereo	0.18 315	0.09 107	0.32 320	0.22 417	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.42 479	0.19 186	0.31 484	0.45 595	0.20 332	0.14 289	0.18 184	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SMOE	0.17 289	0.11 264	0.21 171	0.20 276	0.09 79	0.26 452	0.21 498	0.30 308	0.23 287	0.21 325	0.27 364	0.21 346	0.17 366	0.18 184	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.12 591	0.07 281	0.11 534	0.07 287

xyz-stereo-finetune2	0.17 289	0.11 264	0.26 239	0.16 29	0.09 79	0.27 463	0.19 414	0.27 247	0.20 219	0.22 335	0.28 372	0.21 346	0.22 452	0.37 491	0.22 488	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.07 287

DFGA-Net	0.23 460	0.24 635	0.49 539	0.22 417	0.15 510	0.25 428	0.17 314	0.39 436	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.21 346	0.17 366	0.59 602	0.28 558	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.08 375

FACV-RUCA	0.21 406	0.15 497	0.32 320	0.23 478	0.23 674	0.26 452	0.19 414	0.39 436	0.34 449	0.25 369	0.32 427	0.21 346	0.24 484	0.24 318	0.19 416	0.10 504	0.07 433	0.15 656	0.08 369	0.16 634	0.13 595

Occ-G	0.13 169	0.08 50	0.21 171	0.17 67	0.10 160	0.15 85	0.19 414	0.22 139	0.19 186	0.13 172	0.19 260	0.21 346	0.11 157	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.06 178

AE-Stereo	0.17 289	0.11 264	0.31 310	0.24 536	0.14 446	0.23 385	0.18 365	0.34 361	0.29 382	0.15 226	0.25 343	0.21 346	0.13 250	0.20 243	0.14 257	0.07 160	0.08 525	0.09 409	0.10 529	0.07 225	0.06 178

Selective-RAFT	0.17 289	0.12 330	0.30 294	0.24 536	0.10 160	0.29 505	0.15 205	0.32 332	0.31 413	0.17 275	0.17 227	0.21 346	0.18 397	0.28 404	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.06 178

IPLGR	0.21 406	0.13 404	0.61 607	0.21 341	0.11 228	0.25 428	0.18 365	0.41 465	0.37 490	0.28 405	0.27 364	0.21 346	0.19 413	0.37 491	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

TRStereo	0.19 364	0.17 546	0.47 522	0.23 478	0.19 617	0.19 250	0.16 262	0.52 606	0.28 363	0.20 311	0.19 260	0.21 346	0.13 250	0.24 318	0.13 216	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.11 570	0.06 130	0.06 178

DRaft	0.24 491	0.10 177	0.34 350	0.18 125	0.12 309	0.28 483	0.23 555	0.33 348	0.39 515	0.38 598	0.61 681	0.21 346	0.41 659	0.48 537	0.42 647	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.08 375

RAFT-345	0.21 406	0.10 177	0.46 514	0.22 417	0.11 228	0.20 293	0.16 262	0.26 231	0.25 321	0.27 392	0.66 692	0.21 346	0.16 334	0.55 574	0.21 466	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.06 178

DIP-Stereo	0.18 315	0.12 330	0.33 338	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.12 49	0.42 479	0.25 321	0.27 392	0.32 427	0.21 346	0.17 366	0.25 349	0.20 439	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.08 375
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TestStereo-Hl	0.18 315	0.11 264	0.31 310	0.17 67	0.10 160	0.22 360	0.16 262	0.36 404	0.29 382	0.23 344	0.26 355	0.22 358	0.19 413	0.38 497	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.07 225	0.07 287

PSi22	0.14 212	0.13 404	0.29 283	0.19 191	0.09 79	0.17 185	0.12 49	0.28 270	0.23 287	0.13 172	0.14 172	0.22 358	0.13 250	0.29 424	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.07 225	0.06 178

model_zeroshot	0.17 289	0.11 264	0.39 426	0.20 276	0.12 309	0.24 408	0.15 205	0.34 361	0.22 261	0.30 466	0.20 277	0.22 358	0.12 198	0.24 318	0.14 257	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.07 287

StereoVision	0.22 442	0.18 561	0.37 390	0.27 641	0.17 568	0.23 385	0.22 528	0.38 424	0.31 413	0.20 311	0.51 630	0.22 358	0.16 334	0.28 404	0.18 382	0.11 552	0.12 645	0.13 613	0.13 638	0.10 483	0.07 287

anonymousdsp2	0.17 289	0.10 177	0.28 269	0.20 276	0.11 228	0.25 428	0.17 314	0.41 465	0.31 413	0.23 344	0.23 317	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.07 287

TestStereo1	0.21 406	0.16 526	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.26 452	0.27 616	0.40 450	0.36 479	0.29 434	0.39 520	0.22 358	0.21 434	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.07 287

SA-5K	0.21 406	0.16 526	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.26 452	0.27 616	0.40 450	0.36 479	0.29 434	0.39 520	0.22 358	0.21 434	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.07 287

test_4	0.18 315	0.12 330	0.34 350	0.23 478	0.12 309	0.18 214	0.22 528	0.26 231	0.24 305	0.24 359	0.47 612	0.22 358	0.13 250	0.24 318	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.07 225	0.05 46

CIPLG	0.21 406	0.21 606	0.55 581	0.23 478	0.15 510	0.25 428	0.20 467	0.35 385	0.29 382	0.31 484	0.33 450	0.22 358	0.15 309	0.26 369	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

iRaft-Stereo_20w	0.19 364	0.10 177	0.46 514	0.19 191	0.13 394	0.25 428	0.19 414	0.52 606	0.19 186	0.29 434	0.21 292	0.22 358	0.20 424	0.28 404	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.08 318	0.08 375

IPLGR_C	0.21 406	0.22 621	0.60 604	0.23 478	0.15 510	0.24 408	0.20 467	0.35 385	0.29 382	0.31 484	0.32 427	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

test-3	0.16 267	0.09 107	0.31 310	0.21 341	0.11 228	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.27 344	0.26 382	0.16 208	0.22 358	0.12 198	0.26 369	0.18 382	0.06 53	0.04 2	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.06 178

test_1	0.16 267	0.09 107	0.31 310	0.21 341	0.11 228	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.27 344	0.25 369	0.16 208	0.22 358	0.12 198	0.26 369	0.18 382	0.06 53	0.04 2	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.06 178

ACRE	0.21 406	0.20 591	0.62 615	0.23 478	0.15 510	0.24 408	0.20 467	0.35 385	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

NF-Stereo	0.20 385	0.10 177	0.35 361	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

OCTAStereo	0.20 385	0.10 177	0.35 361	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

RE-Stereo	0.20 385	0.10 177	0.35 361	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

TVStereo	0.20 385	0.10 177	0.35 361	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

test-1	0.17 289	0.11 264	0.40 434	0.23 478	0.13 394	0.22 360	0.23 555	0.34 361	0.26 333	0.20 311	0.24 331	0.22 358	0.14 289	0.16 133	0.20 439	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.08 375

TestStereo	0.21 406	0.19 578	0.40 434	0.25 577	0.10 160	0.22 360	0.21 498	0.31 320	0.31 413	0.23 344	0.34 461	0.22 358	0.18 397	0.62 621	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.07 281	0.11 534	0.06 178

RALCasStereoNet	0.18 315	0.15 497	0.33 338	0.21 341	0.14 446	0.21 327	0.18 365	0.31 320	0.25 321	0.21 325	0.29 386	0.22 358	0.15 309	0.27 389	0.17 353	0.08 342	0.10 599	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

DN-CSS_ROB	0.22 442	0.25 640	0.47 522	0.24 536	0.14 446	0.25 428	0.12 49	0.40 450	0.33 439	0.29 434	0.42 557	0.22 358	0.20 424	0.33 461	0.19 416	0.07 160	0.06 290	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.07 287

TestStereo_HL3	0.21 406	0.13 404	0.77 661	0.17 67	0.11 228	0.23 385	0.16 262	0.34 361	0.20 219	0.27 392	0.38 506	0.23 380	0.19 413	0.41 513	0.14 257	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.08 375

Hybrid-DGEV-03	0.20 385	0.14 458	0.31 310	0.22 417	0.12 309	0.26 452	0.16 262	0.31 320	0.27 344	0.32 506	0.58 666	0.23 380	0.15 309	0.23 302	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.06 178

WQFJA1++	0.44 683	0.07 4	0.63 619	0.18 125	0.13 394	0.15 85	0.11 29	0.20 95	0.11 17	2.05 789	0.12 110	0.23 380	0.11 157	0.17 153	0.12 149	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.05 82	4.20 801	0.07 287

rvit_0105_6	0.19 364	0.14 458	0.34 350	0.23 478	0.14 446	0.18 214	0.20 467	0.29 287	0.37 490	0.18 294	0.22 306	0.23 380	0.17 366	0.26 369	0.17 353	0.15 653	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.11 534	0.08 375

11t1	0.18 315	0.10 177	0.30 294	0.20 276	0.11 228	0.27 463	0.17 314	0.35 385	0.23 287	0.25 369	0.23 317	0.23 380	0.23 466	0.25 349	0.18 382	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

MSKI-zero shot	0.17 289	0.09 107	0.43 483	0.20 276	0.11 228	0.21 327	0.15 205	0.32 332	0.21 241	0.23 344	0.24 331	0.23 380	0.10 102	0.31 447	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

EKT-Stereo	0.38 654	0.12 330	0.38 410	0.42 733	3.88 796	0.21 327	0.17 314	0.35 385	0.28 363	0.20 311	0.20 277	0.23 380	0.15 309	0.28 404	0.16 320	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

MIM_Stereo	0.18 315	0.12 330	0.38 410	0.20 276	0.11 228	0.17 185	0.14 145	0.35 385	0.25 321	0.27 392	0.35 472	0.23 380	0.13 250	0.27 389	0.16 320	0.06 53	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.06 178

DCRE	0.20 385	0.13 404	0.40 434	0.21 341	0.15 510	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.22 335	0.80 713	0.23 380	0.16 334	0.23 302	0.15 293	0.07 160	0.07 433	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.06 178

DisPM	0.19 364	0.10 177	0.35 361	0.23 478	0.13 394	0.18 214	0.20 467	0.29 287	0.29 382	0.33 521	0.34 461	0.23 380	0.16 334	0.33 461	0.16 320	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.11 551

SA	0.22 442	0.16 526	0.36 381	0.23 478	0.13 394	0.24 408	0.23 555	0.45 514	0.40 533	0.27 392	0.44 582	0.23 380	0.23 466	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.08 318	0.06 178

test_3	0.18 315	0.11 264	0.32 320	0.24 536	0.11 228	0.22 360	0.25 595	0.31 320	0.31 413	0.25 369	0.18 251	0.23 380	0.13 250	0.25 349	0.19 416	0.06 53	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.07 225	0.06 178

DeepStereo_RVC	0.18 315	0.11 264	0.40 434	0.21 341	0.11 228	0.19 250	0.16 262	0.28 270	0.22 261	0.27 392	0.27 364	0.23 380	0.28 553	0.24 318	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.10 510

RAFT-RH_RVC	0.25 519	0.11 264	0.45 506	0.21 341	0.12 309	0.25 428	0.14 145	0.27 247	0.27 344	0.38 598	1.15 741	0.23 380	0.17 366	0.57 589	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.06 130	0.07 287

SFCPSM	0.22 442	0.10 177	0.51 560	0.21 341	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.55 638	0.39 515	0.29 434	0.32 427	0.23 380	0.21 434	0.27 389	0.19 416	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.08 375

noway7	0.27 549	0.51 745	1.61 762	0.24 536	0.12 309	0.22 360	0.18 365	0.44 501	0.31 413	0.21 325	0.22 306	0.24 395	0.20 424	0.20 243	0.21 466	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

monster_256*512	0.17 289	0.12 330	0.18 121	0.23 478	0.13 394	0.21 327	0.19 414	0.40 450	0.29 382	0.19 302	0.22 306	0.24 395	0.17 366	0.18 184	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.07 287

Lsterematch	0.18 315	0.13 404	0.33 338	0.19 191	0.10 160	0.23 385	0.17 314	0.25 209	0.32 425	0.28 405	0.37 491	0.24 395	0.21 434	0.23 302	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

DStereoRT	0.35 632	0.13 404	0.51 560	0.25 577	0.16 543	0.42 642	0.19 414	0.48 548	0.39 515	0.30 466	0.39 520	0.24 395	0.39 650	0.64 630	0.30 578	0.08 342	0.07 433	1.54 793	0.41 755	0.08 318	0.11 551

Reg-Stereo(zero)	0.16 267	0.07 4	0.36 381	0.19 191	0.10 160	0.19 250	0.14 145	0.28 270	0.24 305	0.22 335	0.20 277	0.24 395	0.18 397	0.21 270	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.06 178

LL-Strereo2	0.18 315	0.18 561	0.39 426	0.22 417	0.12 309	0.24 408	0.13 100	0.31 320	0.23 287	0.24 359	0.20 277	0.24 395	0.12 198	0.26 369	0.15 293	0.06 53	0.06 290	0.12 591	0.09 481	0.08 318	0.07 287

UDGNet	0.23 460	0.31 689	0.38 410	0.24 536	0.14 446	0.24 408	0.18 365	0.32 332	0.43 561	0.29 434	0.28 372	0.24 395	0.19 413	0.29 424	0.20 439	0.15 653	0.07 433	0.21 704	0.11 570	0.14 611	0.10 510

PFNet+	0.20 385	0.10 177	0.37 390	0.21 341	0.12 309	0.17 185	0.19 414	0.29 287	0.34 449	0.33 521	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.32 454	0.17 353	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.12 575

PSM-softLoss	0.21 406	0.10 177	0.39 426	0.24 536	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.38 424	0.26 333	0.29 434	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.52 557	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.12 575

KMStereo	0.21 406	0.10 177	0.39 426	0.24 536	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.38 424	0.26 333	0.29 434	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.52 557	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.12 575

CRE-IMP	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.11 228	0.24 408	0.17 314	0.29 287	0.21 241	0.27 392	0.26 355	0.24 395	0.17 366	0.23 302	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.10 483	0.10 510

Prome-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.30 294	0.24 536	0.12 309	0.23 385	0.23 555	0.36 404	0.25 321	0.33 521	0.59 669	0.24 395	0.28 553	0.29 424	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.20 690

Hybrid-DGEV-2	0.21 406	0.15 497	0.34 350	0.24 536	0.13 394	0.28 483	0.14 145	0.48 548	0.44 577	0.27 392	0.24 331	0.25 407	0.25 506	0.28 404	0.19 416	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.07 287

rvit_0105_4	0.20 385	0.15 497	0.38 410	0.23 478	0.14 446	0.20 293	0.22 528	0.33 348	0.39 515	0.19 302	0.24 331	0.25 407	0.19 413	0.27 389	0.17 353	0.16 669	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.11 534	0.08 375

H2IRNET	0.18 315	0.13 404	0.35 361	0.21 341	0.12 309	0.20 293	0.15 205	0.27 247	0.30 399	0.17 275	0.31 417	0.25 407	0.20 424	0.24 318	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.06 178

MyStereo8	0.22 442	0.15 497	0.63 619	0.21 341	0.17 568	0.31 540	0.16 262	0.36 404	0.32 425	0.28 405	0.36 482	0.25 407	0.18 397	0.25 349	0.28 558	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.12 575

MyStereo05	0.23 460	0.12 330	0.57 591	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.48 548	0.52 654	0.31 484	0.23 317	0.25 407	0.22 452	0.30 440	0.21 466	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

CASS	0.21 406	0.15 497	0.32 320	0.26 612	0.11 228	0.28 483	0.19 414	0.39 436	0.30 399	0.32 506	0.34 461	0.25 407	0.24 484	0.25 349	0.20 439	0.13 613	0.08 525	0.11 552	0.09 481	0.11 534	0.11 551
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.23 460	0.19 578	0.38 410	0.26 612	0.18 590	0.25 428	0.29 639	0.40 450	0.37 490	0.29 434	0.40 531	0.25 407	0.22 452	0.34 468	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.10 510

dd	0.22 442	0.26 651	0.40 434	0.22 417	0.12 309	0.25 428	0.21 498	0.32 332	0.44 577	0.29 434	0.28 372	0.25 407	0.16 334	0.30 440	0.25 532	0.12 592	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.11 534	0.09 450

Patchmatch Stereo++	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.26 369	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 315	0.11 264	0.35 361	0.23 478	0.11 228	0.24 408	0.20 467	0.29 287	0.26 333	0.26 382	0.25 343	0.25 407	0.18 397	0.34 468	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.08 375

PSM-adaLoss	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.16 262	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.18 397	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

ROB_FTStereo_v2	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.16 262	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

ROB_FTStereo	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

HUI-Stereo	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.25 407	0.17 366	0.22 292	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

DEmStereo	0.26 538	0.09 107	0.47 522	0.19 191	0.12 309	0.30 524	0.25 595	0.28 270	0.36 479	0.36 575	0.58 666	0.25 407	0.48 692	0.53 564	0.44 654	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.07 287

Pruner-Stereo	0.19 364	0.11 264	0.34 350	0.29 671	0.12 309	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.29 382	0.33 521	0.32 427	0.25 407	0.15 309	0.24 318	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.09 450

iGMRVC	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.27 389	0.17 353	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

iRAFT	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.26 369	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

RAFT-IKP	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.18 397	0.25 349	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

RALAANet	0.19 364	0.18 561	0.37 390	0.23 478	0.14 446	0.23 385	0.13 100	0.37 416	0.29 382	0.28 405	0.26 355	0.25 407	0.15 309	0.26 369	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.06 178

GES	0.22 442	0.12 330	0.42 469	0.20 276	0.14 446	0.27 463	0.19 414	0.49 558	0.33 439	0.30 466	0.36 482	0.25 407	0.23 466	0.29 424	0.22 488	0.10 504	0.08 525	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.11 551

AFF-stereo	0.18 315	0.15 497	0.32 320	0.21 341	0.10 160	0.18 214	0.18 365	0.33 348	0.27 344	0.25 369	0.37 491	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

zzzzzzz1	0.28 571	0.51 745	1.51 756	0.24 536	0.16 543	0.22 360	0.21 498	0.39 436	0.34 449	0.22 335	0.25 343	0.26 429	0.21 434	0.34 468	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.08 375

Selective-IGEV-i16pc	0.33 618	0.10 177	1.71 765	0.21 341	0.14 446	0.74 723	0.31 655	0.42 479	0.41 545	0.21 325	0.32 427	0.26 429	0.14 289	0.71 655	0.19 416	0.14 638	0.10 599	0.08 306	0.09 481	0.11 534	0.11 551

rvit_0105_5	0.21 406	0.15 497	0.38 410	0.23 478	0.13 394	0.22 360	0.24 577	0.36 404	0.39 515	0.21 325	0.23 317	0.26 429	0.19 413	0.26 369	0.19 416	0.15 653	0.13 657	0.12 591	0.12 609	0.10 483	0.09 450

raft_robust	0.22 442	0.17 546	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.23 385	0.22 528	0.49 558	0.48 624	0.32 506	0.32 427	0.26 429	0.23 466	0.53 564	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.10 529	0.08 318	0.06 178

Sa-1000	0.22 442	0.15 497	0.35 361	0.23 478	0.13 394	0.28 483	0.23 555	0.47 535	0.39 515	0.30 466	0.50 624	0.26 429	0.19 413	0.33 461	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.08 318	0.06 178

GMOStereo	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

error version	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

test-v	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

LCNet	0.21 406	0.11 264	0.29 283	0.25 577	0.12 309	0.23 385	0.19 414	0.34 361	0.26 333	0.28 405	0.35 472	0.26 429	0.30 583	0.35 479	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.13 593	0.22 707

test-2	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

CFNet-RSSM	0.17 289	0.10 177	0.40 434	0.20 276	0.11 228	0.20 293	0.15 205	0.36 404	0.30 399	0.23 344	0.21 292	0.26 429	0.15 309	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

IGEV-FE	0.18 315	0.10 177	0.65 629	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.34 361	0.19 186	0.28 405	0.22 306	0.27 440	0.13 250	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

MyStereo04	0.23 460	0.12 330	0.55 581	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.49 558	0.52 654	0.28 405	0.23 317	0.27 440	0.23 466	0.30 440	0.22 488	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

IGEV_Zeroshot_test	0.18 315	0.10 177	0.65 629	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.34 361	0.19 186	0.28 405	0.22 306	0.27 440	0.13 250	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

Any-RAFT	0.17 289	0.08 50	0.31 310	0.19 191	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.42 479	0.30 399	0.24 359	0.27 364	0.27 440	0.16 334	0.21 270	0.12 149	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.06 178

RAFT-Test	0.17 289	0.10 177	0.38 410	0.19 191	0.12 309	0.25 428	0.17 314	0.33 348	0.23 287	0.23 344	0.29 386	0.27 440	0.14 289	0.20 243	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

gwcnet-sp	0.24 491	0.13 404	0.63 619	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

scenet	0.24 491	0.13 404	0.63 619	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

knoymous	0.17 289	0.09 107	0.32 320	0.17 67	0.11 228	0.21 327	0.17 314	0.32 332	0.23 287	0.23 344	0.28 372	0.27 440	0.16 334	0.23 302	0.16 320	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.06 184	0.09 407	0.09 450

ssnet	0.24 491	0.13 404	0.63 619	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

AAGNet	0.33 618	0.11 264	0.37 390	0.25 577	0.16 543	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.35 558	0.35 472	0.27 440	0.30 583	0.44 523	2.66 787	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.08 318	0.06 178

ASMatch	0.23 460	0.11 264	0.51 560	0.24 536	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.28 363	0.28 405	0.68 696	0.27 440	0.26 517	0.50 546	0.22 488	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.11 551

PFNet	0.23 460	0.10 177	0.57 591	0.24 536	0.14 446	0.22 360	0.19 414	0.39 436	0.33 439	0.35 558	0.32 427	0.27 440	0.19 413	0.64 630	0.22 488	0.09 449	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.07 287

GMM-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.43 483	0.23 478	0.13 394	0.24 408	0.25 595	0.37 416	0.27 344	0.30 466	0.45 595	0.27 440	0.21 434	0.31 447	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.19 677

Gwc-CoAtRS	0.17 289	0.10 177	0.37 390	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.32 332	0.28 363	0.23 344	0.23 317	0.27 440	0.15 309	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

HITNet	0.20 385	0.17 546	0.43 483	0.19 191	0.08 43	0.27 463	0.14 145	0.42 479	0.30 399	0.29 434	0.32 427	0.27 440	0.21 434	0.28 404	0.25 532	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.06 178
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
iResNet	0.24 491	0.18 561	0.61 607	0.25 577	0.11 228	0.29 505	0.21 498	0.42 479	0.43 561	0.33 521	0.43 571	0.27 440	0.22 452	0.34 468	0.26 546	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

FSD	0.27 549	0.28 664	0.32 320	0.27 641	0.24 682	0.27 463	0.27 616	0.31 320	0.29 382	0.26 382	0.27 364	0.28 456	0.27 536	0.28 404	0.26 546	0.23 717	0.22 732	0.27 722	0.26 732	0.25 707	0.24 722

IGEV-RUCA	0.21 406	0.08 50	0.23 205	0.19 191	0.19 617	0.28 483	0.24 577	0.23 164	0.21 241	0.20 311	0.23 317	0.28 456	0.49 693	0.26 369	0.18 382	0.09 449	0.08 525	0.18 683	0.13 638	0.17 651	0.17 656

rvit_0105_3	0.23 460	0.17 546	0.40 434	0.25 577	0.15 510	0.24 408	0.28 632	0.38 424	0.41 545	0.25 369	0.25 343	0.28 456	0.21 434	0.28 404	0.20 439	0.15 653	0.13 657	0.14 640	0.15 663	0.10 483	0.09 450

test_sample4	0.24 491	0.13 404	0.43 483	0.20 276	0.12 309	0.32 554	0.21 498	0.51 587	0.34 449	0.31 484	0.37 491	0.28 456	0.23 466	0.53 564	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

xx1	0.20 385	0.14 458	0.38 410	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.35 385	0.47 612	0.17 275	0.19 260	0.28 456	0.24 484	0.28 404	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.09 481	0.09 407	0.09 450

qqq	0.20 385	0.12 330	0.31 310	0.20 276	0.11 228	0.23 385	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.24 359	0.28 372	0.28 456	0.24 484	0.34 468	0.22 488	0.08 342	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.09 407	0.09 450

x	0.19 364	0.11 264	0.29 283	0.20 276	0.11 228	0.26 452	0.18 365	0.41 465	0.29 382	0.25 369	0.29 386	0.28 456	0.24 484	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

CrosDoStereo	0.31 599	0.10 177	0.49 539	0.18 125	0.12 309	0.22 360	1.11 780	0.34 361	0.37 490	0.38 598	0.61 681	0.28 456	0.46 683	0.61 613	0.57 682	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

PSM-AAD	0.25 519	0.10 177	0.30 294	0.24 536	0.12 309	0.26 452	0.38 697	0.34 361	0.28 363	0.35 558	0.39 520	0.28 456	0.79 736	0.30 440	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.12 591	0.11 570	0.08 318	0.21 700

DeepStereo_LL	0.31 599	0.10 177	0.49 539	0.18 125	0.12 309	0.22 360	1.11 780	0.34 361	0.37 490	0.38 598	0.61 681	0.28 456	0.46 683	0.61 613	0.57 682	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

ARAFT	0.24 491	0.21 606	0.78 662	0.22 417	0.12 309	0.29 505	0.24 577	0.43 493	0.32 425	0.33 521	0.28 372	0.28 456	0.19 413	0.49 542	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.12 591	0.11 570	0.09 407	0.06 178

PStereo	0.26 538	0.37 716	0.34 350	0.21 341	0.13 394	0.25 428	0.25 595	0.33 348	0.47 612	0.26 382	0.17 227	0.29 467	0.34 620	0.35 479	0.37 615	0.23 717	0.15 684	0.17 674	0.13 638	0.23 701	0.21 700

rvit_stereo_0075_2	0.24 491	0.17 546	0.50 550	0.26 612	0.22 661	0.22 360	0.15 205	0.40 450	0.35 466	0.27 392	0.37 491	0.29 467	0.20 424	0.28 404	0.19 416	0.17 681	0.12 645	0.19 692	0.12 609	0.13 593	0.13 595

GCST	0.47 691	0.60 754	0.57 591	1.04 782	0.48 748	0.38 616	0.11 29	0.40 450	0.32 425	0.41 633	0.34 461	0.29 467	0.17 366	0.46 529	0.19 416	0.69 770	0.42 764	0.79 775	0.62 775	0.62 760	0.46 755

test_sample5	0.24 491	0.13 404	0.42 469	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.21 498	0.50 569	0.34 449	0.32 506	0.41 540	0.29 467	0.23 466	0.55 574	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

test_sample3	0.23 460	0.12 330	0.43 483	0.19 191	0.12 309	0.32 554	0.20 467	0.50 569	0.34 449	0.31 484	0.33 450	0.29 467	0.22 452	0.53 564	0.22 488	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.10 483	0.10 510

test_sample1	0.20 385	0.10 177	0.28 269	0.19 191	0.12 309	0.28 483	0.19 414	0.41 465	0.25 321	0.26 382	0.31 417	0.29 467	0.26 517	0.44 523	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.09 450

CoDeX	0.23 460	0.12 330	0.46 514	0.21 341	0.14 446	0.29 505	0.21 498	0.53 618	0.41 545	0.29 434	0.35 472	0.29 467	0.22 452	0.48 537	0.19 416	0.09 449	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287

mmm	0.21 406	0.12 330	0.31 310	0.22 417	0.12 309	0.28 483	0.21 498	0.41 465	0.27 344	0.29 434	0.38 506	0.29 467	0.24 484	0.29 424	0.22 488	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.10 483	0.09 450

DualNet	0.24 491	0.13 404	0.42 469	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.21 498	0.50 569	0.34 449	0.33 521	0.43 571	0.29 467	0.23 466	0.55 574	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

RAFT_CTSACE	0.21 406	0.16 526	0.41 459	0.25 577	0.15 510	0.22 360	0.24 577	0.32 332	0.28 363	0.33 521	0.51 630	0.29 467	0.17 366	0.32 454	0.13 216	0.06 53	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.06 178

SST-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.37 390	0.24 536	0.13 394	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.24 305	0.34 541	0.33 450	0.29 467	0.25 506	0.56 585	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.07 287

IRAFT_RVC	0.22 442	0.12 330	0.39 426	0.26 612	0.11 228	0.18 214	0.24 577	0.40 450	0.37 490	0.31 484	0.30 402	0.29 467	0.24 484	0.55 574	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.07 287

cross-raft	0.17 289	0.12 330	0.41 459	0.23 478	0.10 160	0.20 293	0.24 577	0.33 348	0.23 287	0.23 344	0.28 372	0.29 467	0.15 309	0.17 153	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

LMCR-Stereo	0.26 538	0.18 561	0.49 539	0.28 666	0.14 446	0.36 601	0.23 555	0.54 628	0.34 449	0.39 614	0.40 531	0.29 467	0.29 568	0.37 491	0.27 552	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.13 593	0.09 450

111	0.20 385	0.17 546	0.40 434	0.18 125	0.09 79	0.24 408	0.17 314	0.41 465	0.45 589	0.23 344	0.29 386	0.29 467	0.21 434	0.24 318	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.08 375

test_xeample	0.34 627	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.33 565	0.23 555	0.55 638	0.38 505	0.32 506	0.45 595	0.29 467	0.26 517	0.57 589	2.24 785	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.09 450

FENet	0.21 406	0.11 264	0.45 506	0.21 341	0.12 309	0.26 452	0.17 314	0.41 465	0.35 466	0.30 466	0.31 417	0.29 467	0.23 466	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

SCION-MonSter(vits)	0.22 442	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.44 501	0.53 659	0.09 25	0.44 582	0.30 484	0.25 506	0.34 468	0.42 647	0.10 504	0.08 525	0.18 683	0.17 685	0.14 611	0.12 575

test_sample6	0.25 519	0.13 404	0.41 459	0.21 341	0.11 228	0.30 524	0.22 528	0.51 587	0.35 466	0.33 521	0.43 571	0.30 484	0.24 484	0.57 589	0.22 488	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.10 510

test_sample2	0.21 406	0.10 177	0.28 269	0.19 191	0.11 228	0.27 463	0.21 498	0.43 493	0.29 382	0.26 382	0.31 417	0.30 484	0.24 484	0.45 526	0.18 382	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.09 450

GwcNet-ADL	0.22 442	0.14 458	0.58 596	0.24 536	0.13 394	0.22 360	0.23 555	0.49 558	0.40 533	0.27 392	0.29 386	0.30 484	0.20 424	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.09 407	0.09 450

FTStereo	0.28 571	0.10 177	0.43 483	0.23 478	0.13 394	0.21 327	0.53 736	0.34 361	0.26 333	0.38 598	0.95 729	0.30 484	0.56 705	0.32 454	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.19 677

RAFT_R40	0.21 406	0.10 177	0.37 390	0.24 536	0.13 394	0.18 214	0.18 365	0.31 320	0.29 382	0.33 521	0.33 450	0.30 484	0.24 484	0.55 574	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.07 287

GrayStereo	0.25 519	0.09 107	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.23 385	0.47 726	0.34 361	0.30 399	0.39 614	0.47 612	0.30 484	0.79 736	0.29 424	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.13 595

222	0.41 668	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.36 601	0.20 467	0.57 664	0.39 515	0.35 558	0.44 582	0.30 484	0.27 536	0.55 574	3.56 790	0.11 552	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.09 450

RAFT + AFF	0.27 549	0.23 631	0.50 550	0.25 577	0.17 568	0.30 524	0.33 676	0.52 606	0.40 533	0.28 405	0.30 402	0.30 484	0.31 600	0.62 621	0.24 522	0.09 449	0.10 599	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.11 551

FADNet_RVC	0.30 592	0.28 664	0.83 682	0.23 478	0.15 510	0.30 524	0.17 314	0.49 558	0.37 490	0.30 466	0.38 506	0.30 484	0.27 536	0.52 557	0.31 586	0.14 638	0.14 668	0.14 640	0.16 675	0.21 691	0.23 715

IGEV_i1	0.21 406	0.11 264	0.43 483	0.22 417	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.43 493	0.30 399	0.29 434	0.30 402	0.31 494	0.20 424	0.33 461	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.08 375

rvit_105_1	0.27 549	0.19 578	0.46 514	0.27 641	0.19 617	0.30 524	0.35 682	0.44 501	0.51 645	0.31 484	0.31 417	0.31 494	0.26 517	0.35 479	0.25 532	0.15 653	0.14 668	0.15 656	0.17 685	0.11 534	0.10 510

SMFormer	0.25 519	0.12 330	0.40 434	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.28 558	0.10 504	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.09 450

tta	0.24 491	0.12 330	0.40 434	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.28 558	0.10 504	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.07 287

qqq1	0.24 491	0.12 330	0.40 434	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

fff1	0.24 491	0.12 330	0.40 434	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

MyStereo06	0.20 385	0.12 330	0.57 591	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.40 450	0.21 241	0.30 466	0.24 331	0.31 494	0.18 397	0.22 292	0.18 382	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

XX-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.83 682	0.26 612	0.17 568	0.23 385	0.13 100	0.40 450	0.18 166	0.20 311	0.41 540	0.31 494	0.10 102	0.32 454	0.12 149	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

BEATNet_4x	0.22 442	0.18 561	0.47 522	0.22 417	0.10 160	0.28 483	0.14 145	0.46 525	0.32 425	0.31 484	0.34 461	0.31 494	0.25 506	0.31 447	0.29 570	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.10 483	0.08 375

MLCV	0.22 442	0.16 526	0.44 493	0.21 341	0.08 43	0.29 505	0.19 414	0.38 424	0.37 490	0.38 598	0.44 582	0.31 494	0.21 434	0.41 513	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.06 178

SCION-MonSter	0.32 608	0.22 621	0.44 493	0.29 671	0.28 709	0.54 695	0.21 498	0.46 525	0.57 677	0.32 506	0.54 648	0.32 504	0.29 568	0.39 502	0.52 677	0.10 504	0.10 599	0.25 719	0.22 717	0.18 666	0.14 619

BUS	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.25 577	0.14 446	0.43 651	0.17 314	0.56 654	0.34 449	0.34 541	0.35 472	0.32 504	0.20 424	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

IER	0.23 460	0.12 330	0.39 426	0.20 276	0.14 446	0.31 540	0.19 414	0.42 479	0.36 479	0.33 521	0.40 531	0.32 504	0.33 611	0.29 424	0.22 488	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.08 375

NINENet	0.25 519	0.15 497	0.37 390	0.23 478	0.16 543	0.43 651	0.17 314	0.60 688	0.46 607	0.32 506	0.37 491	0.32 504	0.20 424	0.42 517	0.21 466	0.10 504	0.10 599	0.12 591	0.08 369	0.11 534	0.10 510

AASNet	0.27 549	0.19 578	0.49 539	0.26 612	0.17 568	0.34 579	0.20 467	0.62 701	0.48 624	0.35 558	0.40 531	0.32 504	0.25 506	0.28 404	0.34 604	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.08 369	0.13 593	0.11 551

GANet-ADL	0.21 406	0.12 330	0.45 506	0.23 478	0.14 446	0.29 505	0.19 414	0.46 525	0.35 466	0.25 369	0.32 427	0.32 504	0.19 413	0.24 318	0.20 439	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.10 510

HCRNet	0.24 491	0.25 640	0.33 338	0.34 707	0.16 543	0.27 463	0.18 365	0.43 493	0.35 466	0.30 466	0.35 472	0.32 504	0.22 452	0.44 523	0.20 439	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.11 570	0.10 483	0.09 450

FINET	0.34 627	0.27 660	0.80 672	0.24 536	0.24 682	0.36 601	0.34 678	0.54 628	0.72 715	0.39 614	0.47 612	0.32 504	0.30 583	0.51 551	0.32 592	0.19 699	0.17 701	0.13 613	0.12 609	0.18 666	0.16 643

CCAANet	0.25 519	0.13 404	0.51 560	0.22 417	0.15 510	0.29 505	0.17 314	0.49 558	0.37 490	0.26 382	0.49 620	0.32 504	0.24 484	0.62 621	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.10 529	0.08 318	0.10 510

MWDA-net	0.29 584	0.21 606	0.47 522	0.25 577	0.21 644	0.35 594	0.32 664	0.44 501	0.47 612	0.38 598	0.40 531	0.33 513	0.38 643	0.54 571	0.40 635	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.10 510

Selective-IGEV-i16pb	0.39 659	0.12 330	2.18 769	0.21 341	0.15 510	0.68 717	0.32 664	0.56 654	0.57 677	0.25 369	0.44 582	0.33 513	0.21 434	0.80 692	0.25 532	0.14 638	0.10 599	0.09 409	0.10 529	0.12 575	0.13 595

Selective-IGEV-i1	0.21 406	0.10 177	0.31 310	0.23 478	0.13 394	0.31 540	0.22 528	0.46 525	0.42 553	0.27 392	0.32 427	0.33 513	0.17 366	0.25 349	0.19 416	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.09 450

ITSA-stereo	0.25 519	0.15 497	0.33 338	0.23 478	0.11 228	0.27 463	0.18 365	0.56 654	0.59 682	0.31 484	0.32 427	0.33 513	0.28 553	0.49 542	0.30 578	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.13 595

riskmin	0.18 315	0.09 107	0.34 350	0.18 125	0.12 309	0.24 408	0.16 262	0.34 361	0.28 363	0.21 325	0.23 317	0.33 513	0.24 484	0.23 302	0.17 353	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.06 184	0.10 483	0.10 510

HBP-ISP	0.33 618	0.30 681	0.72 654	0.22 417	0.16 543	0.32 554	0.22 528	0.54 628	0.44 577	0.41 633	0.49 620	0.33 513	0.38 643	0.73 663	0.25 532	0.18 692	0.19 715	0.24 714	0.20 701	0.16 634	0.13 595

IIG-Stereo	0.23 460	0.13 404	0.35 361	0.29 671	0.12 309	0.23 385	0.14 145	0.38 424	0.31 413	0.34 541	0.37 491	0.33 513	0.21 434	0.70 651	0.26 546	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.07 225	0.06 178

DMCA	0.22 442	0.14 458	0.36 381	0.22 417	0.14 446	0.27 463	0.20 467	0.43 493	0.38 505	0.31 484	0.32 427	0.33 513	0.24 484	0.24 318	0.28 558	0.11 552	0.08 525	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.11 551

FADNet-RVC-Resample	0.29 584	0.25 640	0.93 704	0.26 612	0.16 543	0.32 554	0.21 498	0.47 535	0.39 515	0.35 558	0.38 506	0.33 513	0.27 536	0.53 564	0.24 522	0.10 504	0.10 599	0.14 640	0.13 638	0.13 593	0.16 643

SuperB	0.49 697	0.28 664	2.23 770	0.23 478	0.15 510	0.41 635	0.32 664	0.47 535	0.82 727	0.43 649	0.50 624	0.33 513	0.45 677	0.68 646	1.08 740	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.98 781	0.14 619

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 519	0.14 458	0.95 707	0.21 341	0.27 702	0.20 293	0.19 414	0.48 548	0.25 321	0.26 382	0.55 653	0.34 523	0.18 397	0.25 349	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.12 609	0.12 575	0.12 575

ffm	0.22 442	0.12 330	0.42 469	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.35 385	0.44 577	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.27 389	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.08 375

ff1	0.29 584	0.12 330	0.42 469	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.35 385	0.44 577	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 740	0.08 342	0.05 47	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.08 375

mmx	0.31 599	0.12 330	0.42 469	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.55 638	0.45 589	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 740	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.10 510

xxx	0.31 599	0.12 330	0.42 469	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.55 638	0.45 589	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 740	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.10 510

HH	0.18 315	0.12 330	0.55 581	0.22 417	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.34 361	0.19 186	0.20 311	0.24 331	0.34 523	0.18 397	0.29 424	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.06 178

HanStereo	0.18 315	0.12 330	0.55 581	0.22 417	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.34 361	0.19 186	0.20 311	0.24 331	0.34 523	0.18 397	0.29 424	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.06 178

iRaft-Stereo_5w	0.23 460	0.18 561	0.44 493	0.22 417	0.13 394	0.19 250	0.19 414	0.37 416	0.32 425	0.28 405	0.37 491	0.34 523	0.23 466	0.65 637	0.27 552	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

DAS	0.27 549	0.12 330	0.42 469	0.24 536	0.18 590	0.29 505	0.24 577	0.45 514	0.45 589	0.41 633	0.44 582	0.34 523	0.29 568	0.75 672	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

SepStereo	0.26 538	0.12 330	0.42 469	0.24 536	0.18 590	0.29 505	0.24 577	0.45 514	0.45 589	0.41 633	0.44 582	0.34 523	0.29 568	0.64 630	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

OMP-Stereo	0.23 460	0.14 458	0.35 361	0.29 671	0.13 394	0.21 327	0.16 262	0.37 416	0.33 439	0.34 541	0.30 402	0.34 523	0.19 413	0.70 651	0.24 522	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.07 225	0.06 178

KYRaft	0.22 442	0.10 177	0.30 294	0.23 478	0.12 309	0.23 385	0.23 555	0.35 385	0.24 305	0.35 558	0.54 648	0.34 523	0.26 517	0.29 424	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.08 318	0.31 737

THIR-Stereo	0.29 584	0.12 330	0.41 459	0.19 191	0.11 228	0.28 483	0.72 756	0.32 332	0.35 466	0.37 583	0.65 690	0.34 523	0.50 695	0.57 589	0.45 657	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.07 287

GEStereo_RVC	0.27 549	0.20 591	0.44 493	0.27 641	0.16 543	0.33 565	0.25 595	0.56 654	0.54 665	0.34 541	0.38 506	0.34 523	0.25 506	0.51 551	0.28 558	0.12 592	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.11 551

ICVP	0.23 460	0.13 404	0.44 493	0.26 612	0.14 446	0.29 505	0.25 595	0.45 514	0.33 439	0.29 434	0.43 571	0.35 537	0.25 506	0.26 369	0.23 509	0.12 592	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.10 510
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.32 608	0.15 497	1.26 742	0.23 478	0.18 590	0.32 554	0.18 365	0.59 679	0.60 688	0.36 575	0.45 595	0.35 537	0.29 568	0.36 488	0.25 532	0.14 638	0.11 625	0.12 591	0.11 570	0.14 611	0.15 632

ADCRef	0.38 654	0.24 635	0.88 695	0.26 612	0.21 644	0.49 679	0.27 616	0.52 606	0.48 624	0.50 679	0.58 666	0.35 537	0.47 686	0.48 537	1.29 762	0.09 449	0.08 525	0.12 591	0.12 609	0.11 534	0.11 551

AdaStereo	0.24 491	0.16 526	0.37 390	0.24 536	0.12 309	0.32 554	0.17 314	0.54 628	0.42 553	0.33 521	0.38 506	0.35 537	0.21 434	0.30 440	0.22 488	0.14 638	0.06 290	0.13 613	0.08 369	0.11 534	0.08 375
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.
PS-NSSS	0.32 608	0.30 681	0.46 514	0.23 478	0.17 568	0.33 565	0.24 577	0.57 664	0.41 545	0.37 583	0.52 638	0.35 537	0.30 583	0.80 692	0.30 578	0.17 681	0.14 668	0.21 704	0.15 663	0.15 626	0.13 595

MWSP-net	0.25 519	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.14 446	0.31 540	0.40 708	0.50 569	0.43 561	0.32 506	0.33 450	0.36 542	0.31 600	0.28 404	0.31 586	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.10 510

MEA-ACV	0.26 538	0.11 264	0.42 469	0.21 341	0.14 446	0.35 594	0.24 577	0.53 618	0.47 612	0.35 558	0.42 557	0.36 542	0.34 620	0.47 533	0.27 552	0.09 449	0.09 564	0.10 493	0.12 609	0.09 407	0.10 510

FLISNet	0.20 385	0.13 404	0.33 338	0.18 125	0.15 510	0.17 185	0.16 262	0.34 361	0.21 241	0.37 583	0.39 520	0.36 542	0.24 484	0.29 424	0.21 466	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.07 287

CoSv	0.20 385	0.13 404	0.33 338	0.18 125	0.15 510	0.17 185	0.16 262	0.34 361	0.21 241	0.37 583	0.39 520	0.36 542	0.24 484	0.29 424	0.21 466	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.07 287

STrans-v2	0.24 491	0.13 404	0.54 574	0.21 341	0.12 309	0.23 385	0.21 498	0.47 535	0.28 363	0.31 484	0.42 557	0.36 542	0.35 626	0.62 621	0.23 509	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.06 178

TransformOpticalFlow	0.24 491	0.13 404	0.56 588	0.23 478	0.11 228	0.21 327	0.19 414	0.40 450	0.32 425	0.30 466	0.43 571	0.36 542	0.31 600	0.61 613	0.20 439	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.07 287

MMNet	0.27 549	0.14 458	0.49 539	0.24 536	0.17 568	0.47 668	0.22 528	0.45 514	0.51 645	0.39 614	0.41 540	0.36 542	0.33 611	0.39 502	0.34 604	0.08 342	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.08 375

PWCDC_ROB	0.38 654	0.30 681	0.60 604	0.33 703	0.20 636	0.42 642	0.19 414	0.58 673	0.89 736	0.42 643	1.26 747	0.36 542	0.34 620	0.50 546	0.38 619	0.18 692	0.11 625	0.11 552	0.09 481	0.19 679	0.13 595

DualNet (step1)	0.28 571	0.19 578	0.50 550	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.39 502	0.23 509	0.23 717	0.09 564	0.28 730	0.24 722	0.18 666	0.16 643

test_sample9	0.42 671	0.19 578	0.50 550	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.66 641	0.91 728	0.23 717	1.82 799	0.28 730	0.24 722	0.18 666	0.16 643

test_sample7	0.25 519	0.15 497	0.35 361	0.20 276	0.14 446	0.28 483	0.21 498	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.39 502	0.23 509	0.14 638	0.09 564	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

PCWNet_CMD	0.23 460	0.13 404	0.48 533	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.16 262	0.46 525	0.46 607	0.29 434	0.36 482	0.37 550	0.24 484	0.28 404	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.11 534	0.09 450

delet	0.27 549	0.14 458	0.40 434	0.23 478	0.19 617	0.41 635	0.29 639	0.49 558	0.48 624	0.33 521	0.41 540	0.37 550	0.30 583	0.48 537	0.34 604	0.09 449	0.09 564	0.11 552	0.12 609	0.08 318	0.08 375

UPFNet	0.25 519	0.12 330	0.38 410	0.24 536	0.19 617	0.37 608	0.28 632	0.48 548	0.38 505	0.34 541	0.37 491	0.37 550	0.28 553	0.39 502	0.33 599	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.10 483	0.08 375

MSMDNet	0.23 460	0.13 404	0.48 533	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.16 262	0.46 525	0.46 607	0.29 434	0.36 482	0.37 550	0.24 484	0.28 404	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.09 450

iResNet_ROB	0.25 519	0.19 578	0.40 434	0.20 276	0.12 309	0.30 524	0.16 262	0.55 638	0.53 659	0.38 598	0.43 571	0.37 550	0.26 517	0.38 497	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.04 1	0.09 407	0.09 450

DispNO	0.27 549	0.18 561	0.62 615	0.23 478	0.17 568	0.25 428	0.22 528	0.45 514	0.41 545	0.32 506	0.39 520	0.38 558	0.27 536	0.77 684	0.27 552	0.09 449	0.07 433	0.10 493	0.10 529	0.08 318	0.08 375

SDNR	0.42 671	0.21 606	0.82 679	0.21 341	0.18 590	1.27 766	0.17 314	0.50 569	0.49 633	0.42 643	0.81 714	0.38 558	0.27 536	1.19 747	0.38 619	0.23 717	0.24 739	0.17 674	0.13 638	0.17 651	0.20 690

BSDual-CNN	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.25 577	0.14 446	0.35 594	0.21 498	0.56 654	0.34 449	0.34 541	0.35 472	0.38 558	0.24 484	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

psmg	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.21 341	0.14 446	0.35 594	0.23 555	0.51 587	0.34 449	0.35 558	0.38 506	0.38 558	0.24 484	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.09 407	0.08 375

RAFT	0.21 406	0.17 546	0.32 320	0.24 536	0.12 309	0.25 428	0.27 616	0.35 385	0.28 363	0.33 521	0.33 450	0.38 558	0.22 452	0.29 424	0.17 353	0.08 342	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.10 483	0.06 178

CFNet_pseudo	0.23 460	0.13 404	0.47 522	0.19 191	0.13 394	0.26 452	0.16 262	0.44 501	0.44 577	0.29 434	0.37 491	0.38 558	0.23 466	0.29 424	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.08 369	0.11 534	0.09 450

xxxx	0.34 627	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.37 608	0.20 467	0.58 673	0.38 505	0.29 434	0.42 557	0.38 558	0.24 484	0.46 529	2.20 783	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.09 450

ACVNet	0.23 460	0.13 404	0.35 361	0.18 125	0.15 510	0.27 463	0.23 555	0.39 436	0.44 577	0.28 405	0.41 540	0.38 558	0.26 517	0.27 389	0.32 592	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.07 287

acv_ft	0.25 519	0.13 404	0.40 434	0.23 478	0.19 617	0.34 579	0.21 498	0.45 514	0.44 577	0.38 598	0.41 540	0.38 558	0.27 536	0.27 389	0.35 608	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.11 534	0.07 287

PSMNet-RSSM	0.24 491	0.15 497	0.36 381	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.20 467	0.48 548	0.37 490	0.30 466	0.44 582	0.38 558	0.26 517	0.52 557	0.22 488	0.12 592	0.07 433	0.11 552	0.13 638	0.10 483	0.09 450

CFNet	0.27 549	0.20 591	0.44 493	0.22 417	0.14 446	0.33 565	0.14 145	0.51 587	0.45 589	0.30 466	0.40 531	0.38 558	0.27 536	0.76 678	0.25 532	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.08 375

ccs_rob	0.23 460	0.13 404	0.47 522	0.20 276	0.13 394	0.26 452	0.17 314	0.44 501	0.44 577	0.29 434	0.37 491	0.38 558	0.23 466	0.29 424	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.08 369	0.11 534	0.09 450

Select-FE	0.23 460	0.14 458	0.78 662	0.22 417	0.18 590	0.22 360	0.13 100	0.43 493	0.26 333	0.28 405	0.33 450	0.39 570	0.29 568	0.27 389	0.19 416	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.13 638	0.08 318	0.12 575

z-ln-s-r	0.32 608	0.21 606	0.82 679	0.23 478	0.14 446	0.30 524	0.26 609	0.43 493	0.50 641	0.32 506	0.60 674	0.39 570	0.29 568	0.73 663	0.66 704	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.08 375

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 460	0.13 404	0.83 682	0.20 276	0.21 644	0.23 385	0.17 314	0.48 548	0.27 344	0.23 344	0.29 386	0.39 570	0.23 466	0.25 349	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.11 570	0.11 534	0.10 510

1111x	0.32 608	0.11 264	0.40 434	0.22 417	0.11 228	0.32 554	0.26 609	0.59 679	0.43 561	0.31 484	0.41 540	0.39 570	0.28 553	0.76 678	1.37 763	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.08 375

CFNet_ucs	0.24 491	0.13 404	0.50 550	0.20 276	0.15 510	0.28 483	0.17 314	0.49 558	0.45 589	0.32 506	0.42 557	0.39 570	0.22 452	0.31 447	0.21 466	0.11 552	0.08 525	0.12 591	0.09 481	0.12 575	0.11 551

ToySt	0.24 491	0.16 526	0.48 533	0.21 341	0.13 394	0.29 505	0.29 639	0.39 436	0.39 515	0.27 392	0.35 472	0.39 570	0.31 600	0.31 447	0.29 570	0.08 342	0.09 564	0.10 493	0.11 570	0.11 534	0.10 510

anonymousa	0.23 460	0.11 264	0.50 550	0.21 341	0.16 543	0.31 540	0.20 467	0.36 404	0.35 466	0.32 506	0.50 624	0.39 570	0.26 517	0.22 292	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.11 570	0.07 225	0.08 375

GANet-RSSM	0.24 491	0.14 458	0.36 381	0.21 341	0.14 446	0.27 463	0.21 498	0.45 514	0.33 439	0.29 434	0.39 520	0.39 570	0.28 553	0.58 596	0.23 509	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.09 450

DSFCA	0.27 549	0.13 404	0.36 381	0.20 276	0.17 568	0.38 616	0.31 655	0.47 535	0.43 561	0.43 649	0.37 491	0.39 570	0.29 568	0.52 557	0.32 592	0.12 592	0.10 599	0.10 493	0.11 570	0.11 534	0.10 510

DMCA-RVC	0.27 549	0.21 606	0.61 607	0.28 666	0.17 568	0.29 505	0.21 498	0.42 479	0.35 466	0.40 624	0.37 491	0.39 570	0.36 630	0.43 519	0.30 578	0.13 613	0.10 599	0.15 656	0.11 570	0.13 593	0.10 510

DeepPrunerF	0.44 683	0.29 674	1.29 745	0.33 703	0.30 720	0.35 594	0.36 687	0.62 701	1.15 763	0.40 624	0.44 582	0.39 570	0.41 659	0.80 692	0.52 677	0.18 692	0.14 668	0.23 712	0.21 706	0.17 651	0.17 656

TDLM	0.30 592	0.21 606	0.38 410	0.28 666	0.15 510	0.33 565	0.32 664	0.52 606	0.47 612	0.38 598	0.43 571	0.39 570	0.29 568	0.91 716	0.28 558	0.14 638	0.08 525	0.13 613	0.11 570	0.12 575	0.10 510

UCFNet_RVC	0.24 491	0.16 526	0.34 350	0.18 125	0.15 510	0.33 565	0.16 262	0.46 525	0.35 466	0.29 434	0.35 472	0.39 570	0.25 506	0.34 468	0.22 488	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.14 653	0.13 593	0.12 575

DeepPruner_ROB	0.26 538	0.19 578	0.44 493	0.21 341	0.16 543	0.30 524	0.21 498	0.52 606	0.32 425	0.35 558	0.38 506	0.39 570	0.26 517	0.42 517	0.24 522	0.15 653	0.11 625	0.11 552	0.11 570	0.14 611	0.13 595

iResNetv2_ROB	0.27 549	0.26 651	0.72 654	0.23 478	0.13 394	0.29 505	0.18 365	0.52 606	0.49 633	0.37 583	0.45 595	0.39 570	0.25 506	0.34 468	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.12 575	0.09 450

xyz-stereo	1.40 769	0.10 177	17.09 816	0.18 125	0.07 8	4.78 790	0.18 365	0.29 287	0.34 449	0.36 575	2.81 785	0.40 585	0.29 568	0.56 585	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.06 184	0.06 130	0.05 46

G2L-Stereo_test	0.24 491	0.16 526	0.38 410	0.19 191	0.13 394	0.27 463	0.24 577	0.49 558	0.38 505	0.37 583	0.37 491	0.40 585	0.24 484	0.52 557	0.28 558	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.06 184	0.09 407	0.08 375

G2L-Stereo	0.25 519	0.16 526	0.47 522	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.18 365	0.46 525	0.35 466	0.33 521	0.37 491	0.40 585	0.22 452	0.60 606	0.30 578	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.09 450

TCMNet	0.33 618	0.23 631	0.72 654	0.29 671	0.30 720	0.40 631	0.28 632	0.50 569	0.47 612	0.37 583	0.45 595	0.40 585	0.29 568	0.60 606	0.39 627	0.14 638	0.13 657	0.15 656	0.14 653	0.17 651	0.15 632

GMStereo_Zeroshot	0.24 491	0.21 606	0.45 506	0.26 612	0.13 394	0.28 483	0.15 205	0.39 436	0.35 466	0.37 583	0.43 571	0.40 585	0.17 366	0.34 468	0.20 439	0.12 592	0.07 433	0.13 613	0.07 281	0.16 634	0.09 450

GwcNet-RSSM	0.26 538	0.17 546	0.46 514	0.21 341	0.13 394	0.28 483	0.23 555	0.44 501	0.42 553	0.31 484	0.45 595	0.40 585	0.26 517	0.55 574	0.28 558	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.08 375

NVstereo2D	0.31 599	0.16 526	0.54 574	0.24 536	0.22 661	0.42 642	0.28 632	0.58 673	0.56 674	0.28 405	0.38 506	0.40 585	0.30 583	0.71 655	0.28 558	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.10 529	0.19 679	0.16 643

G2L-ROB	0.23 460	0.15 497	0.41 459	0.19 191	0.12 309	0.27 463	0.21 498	0.47 535	0.33 439	0.34 541	0.31 417	0.41 592	0.22 452	0.49 542	0.26 546	0.09 449	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.10 510

UGAM	0.26 538	0.14 458	0.45 506	0.25 577	0.12 309	0.23 385	0.25 595	0.32 332	0.41 545	0.31 484	0.42 557	0.41 592	0.22 452	0.92 717	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.14 640	0.12 609	0.10 483	0.07 287

LL-Strereo	0.29 584	0.25 640	0.58 596	0.25 577	0.21 644	0.23 385	0.24 577	0.55 638	0.42 553	0.34 541	0.32 427	0.41 592	0.40 655	0.94 721	0.23 509	0.08 342	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.09 407	0.09 450

iinet-f	0.30 592	0.18 561	1.03 718	0.20 276	0.15 510	0.44 653	0.22 528	0.45 514	0.37 490	0.35 558	0.44 582	0.41 592	0.34 620	0.34 468	0.40 635	0.10 504	0.09 564	0.08 306	0.08 369	0.13 593	0.11 551

PSMNet-ADL	0.25 519	0.15 497	0.32 320	0.26 612	0.14 446	0.31 540	0.22 528	0.44 501	0.36 479	0.27 392	0.33 450	0.41 592	0.28 553	0.61 613	0.29 570	0.11 552	0.09 564	0.09 409	0.11 570	0.10 483	0.10 510

HGLStereo	0.27 549	0.14 458	0.46 514	0.24 536	0.21 644	0.33 565	0.23 555	0.50 569	0.42 553	0.35 558	0.48 618	0.41 592	0.33 611	0.45 526	0.33 599	0.11 552	0.10 599	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.12 575

FADNet-RVC	0.31 599	0.35 706	0.78 662	0.25 577	0.20 636	0.33 565	0.20 467	0.49 558	0.40 533	0.34 541	0.39 520	0.41 592	0.29 568	0.63 628	0.31 586	0.13 613	0.14 668	0.14 640	0.15 663	0.19 679	0.19 677

PA-Net	0.37 647	0.28 664	0.83 682	0.31 691	0.28 709	0.39 625	0.42 712	0.51 587	0.55 671	0.34 541	0.42 557	0.41 592	0.36 630	0.79 688	0.49 668	0.12 592	0.23 737	0.16 668	0.23 720	0.12 575	0.18 670
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.27 549	0.17 546	0.35 361	0.25 577	0.14 446	0.37 608	0.21 498	0.47 535	0.41 545	0.44 656	0.51 630	0.41 592	0.28 553	0.45 526	0.37 615	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.11 570	0.10 483	0.10 510
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.27 549	0.13 404	0.45 506	0.26 612	0.19 617	0.24 408	0.14 145	0.45 514	0.43 561	0.39 614	0.48 618	0.42 601	0.27 536	0.32 454	0.29 570	0.20 706	0.12 645	0.17 674	0.16 675	0.16 634	0.20 690

CSP-Net	0.27 549	0.15 497	0.30 294	0.21 341	0.14 446	0.44 653	0.24 577	0.50 569	0.40 533	0.41 633	0.43 571	0.42 601	0.26 517	0.66 641	0.28 558	0.12 592	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.09 450

cf-r	0.24 491	0.15 497	0.44 493	0.21 341	0.14 446	0.27 463	0.22 528	0.42 479	0.40 533	0.30 466	0.42 557	0.42 601	0.26 517	0.43 519	0.25 532	0.11 552	0.06 290	0.08 306	0.10 529	0.08 318	0.08 375

NOSS_ROB	0.31 599	0.20 591	0.35 361	0.24 536	0.16 543	0.32 554	0.19 414	0.52 606	0.48 624	0.33 521	0.36 482	0.42 601	0.28 553	0.93 719	0.24 522	0.19 699	0.20 724	0.24 714	0.22 717	0.17 651	0.17 656

PSMNet-RUCA	0.37 647	0.41 727	0.66 634	0.46 745	0.41 738	0.34 579	0.25 595	0.57 664	0.45 589	0.39 614	0.52 638	0.43 605	0.33 611	0.41 513	0.29 570	0.25 730	0.14 668	0.33 745	0.21 706	0.31 735	0.22 707

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 592	0.20 591	0.70 648	0.21 341	0.17 568	0.46 661	0.27 616	0.50 569	0.49 633	0.42 643	0.55 653	0.43 605	0.30 583	0.46 529	0.38 619	0.09 449	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.11 534	0.10 510

hknet	0.25 519	0.14 458	0.40 434	0.25 577	0.15 510	0.35 594	0.21 498	0.56 654	0.37 490	0.34 541	0.35 472	0.43 605	0.27 536	0.37 491	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

AACVNet	0.26 538	0.16 526	0.37 390	0.22 417	0.14 446	0.29 505	0.19 414	0.41 465	0.31 413	0.38 598	0.42 557	0.43 605	0.28 553	0.73 663	0.25 532	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.09 481	0.13 593	0.11 551

UNet	0.28 571	0.14 458	0.69 642	0.23 478	0.20 636	0.44 653	0.22 528	0.50 569	0.40 533	0.34 541	0.39 520	0.43 605	0.33 611	0.40 511	0.31 586	0.09 449	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

CFNet-ft	0.24 491	0.15 497	0.35 361	0.18 125	0.15 510	0.30 524	0.21 498	0.39 436	0.36 479	0.28 405	0.40 531	0.43 605	0.25 506	0.47 533	0.24 522	0.12 592	0.07 433	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.09 450

FADNet	0.32 608	0.36 709	0.74 659	0.23 478	0.22 661	0.37 608	0.19 414	0.53 618	0.48 624	0.32 506	0.36 482	0.43 605	0.32 608	0.64 630	0.25 532	0.16 669	0.16 694	0.14 640	0.16 675	0.24 705	0.19 677

CFNet_RVC	0.24 491	0.15 497	0.35 361	0.18 125	0.15 510	0.30 524	0.21 498	0.39 436	0.36 479	0.28 405	0.40 531	0.43 605	0.25 506	0.47 533	0.24 522	0.12 592	0.07 433	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.09 450

CVANet_RVC	0.30 592	0.19 578	0.41 459	0.26 612	0.16 543	0.33 565	0.26 609	0.52 606	0.47 612	0.40 624	0.46 605	0.43 605	0.31 600	0.89 712	0.26 546	0.14 638	0.09 564	0.14 640	0.13 638	0.14 611	0.10 510

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 549	0.21 606	0.59 602	0.25 577	0.18 590	0.29 505	0.22 528	0.50 569	0.40 533	0.38 598	0.41 540	0.43 605	0.27 536	0.43 519	0.29 570	0.11 552	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.10 483	0.11 551
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 599	0.22 621	0.50 550	0.23 478	0.14 446	0.30 524	0.24 577	0.47 535	0.54 665	0.38 598	0.60 674	0.43 605	0.29 568	0.87 707	0.40 635	0.11 552	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.09 407	0.09 450

RT-IGEV	0.25 519	0.10 177	0.48 533	0.22 417	0.14 446	0.31 540	0.28 632	0.53 618	0.39 515	0.36 575	0.41 540	0.44 616	0.30 583	0.28 404	0.27 552	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.10 510

Anonymous_2	0.37 647	0.21 606	0.47 522	0.20 276	0.21 644	0.42 642	0.26 609	0.38 424	0.29 382	0.33 521	0.30 402	0.44 616	0.38 643	0.36 488	0.29 570	0.26 731	0.29 750	0.44 756	1.41 793	0.34 739	0.21 700

ADLNet	0.28 571	0.15 497	0.42 469	0.23 478	0.19 617	0.34 579	0.23 555	0.53 618	0.43 561	0.42 643	0.41 540	0.44 616	0.27 536	0.55 574	0.35 608	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.12 575

STTStereo	0.28 571	0.20 591	0.61 607	0.25 577	0.17 568	0.29 505	0.24 577	0.47 535	0.39 515	0.39 614	0.41 540	0.44 616	0.28 553	0.40 511	0.28 558	0.13 613	0.12 645	0.13 613	0.16 675	0.12 575	0.11 551

DRN-Test	0.33 618	0.17 546	0.61 607	0.27 641	0.19 617	0.46 661	0.29 639	0.65 710	0.51 645	0.47 672	0.46 605	0.44 616	0.34 620	0.62 621	0.41 644	0.12 592	0.08 525	0.13 613	0.12 609	0.12 575	0.10 510

w-ln-seven-2	0.36 637	0.29 674	1.06 720	0.27 641	0.18 590	0.37 608	0.30 650	0.50 569	0.54 665	0.45 660	0.55 653	0.45 621	0.41 659	0.62 621	0.49 668	0.10 504	0.10 599	0.12 591	0.11 570	0.14 611	0.11 551

coex_refinement	0.26 538	0.16 526	0.36 381	0.23 478	0.15 510	0.31 540	0.20 467	0.49 558	0.42 553	0.35 558	0.42 557	0.45 621	0.27 536	0.55 574	0.33 599	0.10 504	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.10 483	0.10 510

GASNet	0.36 637	0.46 734	0.88 695	0.34 707	0.23 674	0.35 594	0.22 528	0.60 688	0.53 659	0.40 624	0.37 491	0.45 621	0.30 583	0.79 688	0.35 608	0.15 653	0.10 599	0.14 640	0.14 653	0.22 698	0.12 575

dad	0.28 571	0.31 689	0.44 493	0.21 341	0.14 446	0.30 524	0.20 467	0.33 348	0.49 633	0.44 656	0.44 582	0.45 621	0.21 434	0.41 513	0.26 546	0.20 706	0.11 625	0.20 701	0.11 570	0.14 611	0.10 510

ADLNet2	0.30 592	0.17 546	0.72 654	0.23 478	0.17 568	0.36 601	0.24 577	0.52 606	0.51 645	0.32 506	0.38 506	0.45 621	0.30 583	0.69 648	0.35 608	0.10 504	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.12 575	0.10 510

Syn2CoEx	0.36 637	0.31 689	0.78 662	0.34 707	0.21 644	0.41 635	0.28 632	0.61 692	0.49 633	0.42 643	0.56 660	0.45 621	0.44 674	0.69 648	0.38 619	0.17 681	0.14 668	0.15 656	0.12 609	0.13 593	0.12 575

psm_up	0.29 584	0.16 526	0.41 459	0.26 612	0.17 568	0.32 554	0.26 609	0.55 638	0.43 561	0.36 575	0.40 531	0.45 621	0.37 639	0.58 596	0.30 578	0.11 552	0.12 645	0.13 613	0.12 609	0.10 483	0.10 510

CBMV_ROB	0.33 618	0.18 561	0.53 571	0.21 341	0.14 446	0.33 565	0.20 467	0.51 587	0.45 589	0.51 684	0.55 653	0.45 621	0.42 668	0.71 655	0.32 592	0.18 692	0.19 715	0.23 712	0.21 706	0.14 611	0.15 632

SACVNet	0.30 592	0.20 591	0.41 459	0.25 577	0.18 590	0.34 579	0.25 595	0.52 606	0.40 533	0.41 633	0.44 582	0.46 629	0.32 608	0.71 655	0.25 532	0.13 613	0.10 599	0.12 591	0.12 609	0.16 634	0.17 656

ADCP+	0.45 686	0.24 635	1.15 734	0.25 577	0.22 661	0.56 697	0.39 702	0.54 628	0.51 645	0.44 656	0.51 630	0.46 629	0.52 700	0.56 585	1.89 779	0.10 504	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.14 611	0.13 595

DCVSM-stereo	0.24 491	0.13 404	0.52 567	0.20 276	0.14 446	0.26 452	0.13 100	0.34 361	0.34 449	0.41 633	0.33 450	0.47 631	0.29 568	0.30 440	0.22 488	0.10 504	0.10 599	0.11 552	0.10 529	0.12 575	0.15 632

SQANet	0.40 666	0.48 738	0.67 635	0.48 747	0.39 735	0.48 674	0.22 528	0.51 587	0.43 561	0.40 624	0.47 612	0.47 631	0.33 611	0.54 571	0.32 592	0.36 752	0.15 684	0.40 754	0.21 706	0.45 750	0.31 737

ssnet_v2	0.28 571	0.16 526	0.44 493	0.22 417	0.15 510	0.40 631	0.30 650	0.57 664	0.46 607	0.38 598	0.36 482	0.47 631	0.29 568	0.38 497	0.39 627	0.13 613	0.11 625	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.11 551

Consistency-Raft	0.55 711	0.48 738	1.02 716	0.45 741	0.49 749	0.49 679	0.47 726	0.72 732	0.72 715	0.45 660	0.82 716	0.47 631	0.60 714	0.50 546	0.63 698	0.39 756	0.39 762	0.44 756	0.51 763	0.52 754	0.37 745

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 637	0.36 709	0.53 571	0.34 707	0.19 617	0.51 684	0.24 577	0.55 638	0.38 505	0.41 633	0.47 612	0.47 631	0.27 536	0.73 663	0.30 578	0.36 752	0.19 715	0.27 722	0.17 685	0.26 717	0.23 715

RASNet	0.28 571	0.14 458	0.44 493	0.22 417	0.18 590	0.32 554	0.19 414	0.48 548	0.38 505	0.29 434	0.43 571	0.47 631	0.37 639	0.79 688	0.36 614	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.09 481	0.07 225	0.07 287

STTRV1_RVC	0.42 671	0.32 697	0.89 698	0.29 671	0.36 732	0.49 679	0.31 655	0.61 692	0.53 659	0.46 664	0.56 660	0.47 631	0.43 672	1.00 730	0.39 627	0.27 736	0.21 727	0.20 701	0.18 692	0.25 707	0.17 656

DStereoO	0.46 688	0.32 697	0.51 560	0.36 718	0.29 719	0.38 616	0.45 718	0.55 638	0.60 688	0.47 672	0.49 620	0.48 638	0.73 733	0.59 602	0.69 707	0.81 778	0.18 707	0.38 751	0.19 699	0.46 751	0.20 690

DDVS	0.25 519	0.15 497	0.39 426	0.24 536	0.17 568	0.34 579	0.21 498	0.41 465	0.30 399	0.33 521	0.41 540	0.48 638	0.21 434	0.52 557	0.27 552	0.11 552	0.09 564	0.11 552	0.09 481	0.13 593	0.14 619

CRFU-Net	0.28 571	0.14 458	0.45 506	0.25 577	0.15 510	0.45 659	0.23 555	0.50 569	0.30 399	0.43 649	0.41 540	0.48 638	0.46 683	0.43 519	0.29 570	0.11 552	0.10 599	0.09 409	0.08 369	0.10 483	0.10 510

APVNet	0.36 637	0.20 591	0.70 648	0.26 612	0.22 661	0.52 693	0.35 682	0.61 692	0.44 577	0.38 598	0.52 638	0.48 638	0.38 643	0.84 701	0.46 663	0.13 613	0.14 668	0.15 656	0.16 675	0.16 634	0.15 632

CC-Net-ROB	0.43 677	0.47 736	0.65 629	0.37 724	0.23 674	0.51 684	0.29 639	0.66 716	0.49 633	0.46 664	0.51 630	0.48 638	0.38 643	0.96 725	0.35 608	0.34 750	0.23 737	0.55 762	0.25 727	0.31 735	0.20 690

StereoDRNet	0.32 608	0.22 621	0.61 607	0.27 641	0.21 644	0.42 642	0.30 650	0.61 692	0.48 624	0.46 664	0.39 520	0.48 638	0.30 583	0.57 589	0.40 635	0.11 552	0.09 564	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.10 510

DStereoSA	0.81 746	0.37 716	1.08 724	0.51 754	0.65 763	0.67 715	1.44 788	0.74 734	1.06 756	0.54 700	1.67 765	0.49 644	1.78 777	0.96 725	1.69 773	0.28 741	0.43 765	0.27 722	0.51 763	0.40 747	0.58 763

zh-mn7	0.46 688	0.45 733	1.48 753	0.25 577	0.19 617	0.44 653	0.29 639	0.56 654	0.82 727	0.65 717	0.96 730	0.49 644	0.38 643	0.88 710	0.63 698	0.12 592	0.10 599	0.11 552	0.11 570	0.13 593	0.14 619

fast-acv-ft	0.31 599	0.20 591	0.81 675	0.24 536	0.18 590	0.46 661	0.27 616	0.41 465	0.49 633	0.39 614	0.55 653	0.49 644	0.35 626	0.37 491	0.38 619	0.11 552	0.11 625	0.11 552	0.12 609	0.12 575	0.09 450

S-Stereo	0.38 654	0.20 591	1.05 719	0.27 641	0.22 661	0.38 616	0.32 664	0.55 638	0.66 702	0.39 614	0.59 669	0.49 644	0.41 659	0.75 672	0.40 635	0.12 592	0.15 684	0.13 613	0.13 638	0.16 634	0.21 700

RTSC	0.39 659	0.28 664	0.78 662	0.27 641	0.18 590	0.49 679	0.22 528	0.59 679	0.84 734	0.55 702	0.53 645	0.49 644	0.36 630	0.67 645	0.82 718	0.13 613	0.10 599	0.11 552	0.12 609	0.17 651	0.17 656

NaN_ROB	0.41 668	0.28 664	0.62 615	0.30 685	0.19 617	0.51 684	0.47 726	0.58 673	0.59 682	0.56 703	0.47 612	0.49 644	0.41 659	1.21 750	0.64 701	0.12 592	0.18 707	0.12 591	0.13 638	0.11 534	0.14 619

MDST_ROB	0.48 694	0.14 458	0.95 707	0.30 685	0.21 644	1.33 769	0.32 664	0.77 737	0.56 674	1.06 754	0.71 701	0.49 644	0.35 626	1.26 755	0.38 619	0.13 613	0.11 625	0.16 668	0.13 638	0.12 575	0.12 575

PSMNet_ROB	0.33 618	0.24 635	0.54 574	0.31 691	0.21 644	0.42 642	0.43 714	0.59 679	0.47 612	0.37 583	0.44 582	0.49 644	0.31 600	0.64 630	0.43 649	0.14 638	0.10 599	0.15 656	0.14 653	0.13 593	0.11 551

Wz-Net-LNSev	0.34 627	0.29 674	0.91 700	0.26 612	0.21 644	0.47 668	0.31 655	0.54 628	0.54 665	0.44 656	0.52 638	0.50 652	0.35 626	0.39 502	0.39 627	0.11 552	0.11 625	0.10 493	0.09 481	0.14 611	0.13 595

HSM-Net_RVC	0.27 549	0.11 264	0.42 469	0.19 191	0.11 228	0.34 579	0.20 467	0.62 701	0.43 561	0.40 624	0.43 571	0.50 652	0.26 517	0.76 678	0.22 488	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.43 677	0.47 736	0.69 642	0.38 726	0.20 636	0.51 684	0.48 730	0.66 716	0.66 702	0.46 664	0.46 605	0.50 652	0.44 674	0.90 715	0.39 627	0.27 736	0.21 727	0.32 741	0.18 692	0.27 722	0.22 707
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
CBMV	0.33 618	0.21 606	0.54 574	0.23 478	0.13 394	0.42 642	0.33 676	0.53 618	0.48 624	0.52 692	0.49 620	0.50 652	0.41 659	0.56 585	0.31 586	0.15 653	0.16 694	0.18 683	0.16 675	0.13 593	0.13 595
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 608	0.22 621	0.58 596	0.27 641	0.23 674	0.48 674	0.27 616	0.51 587	0.45 589	0.48 676	0.56 660	0.51 656	0.30 583	0.39 502	0.40 635	0.13 613	0.16 694	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

YMNet_1	0.32 608	0.22 621	0.58 596	0.27 641	0.23 674	0.48 674	0.27 616	0.51 587	0.45 589	0.48 676	0.56 660	0.51 656	0.30 583	0.39 502	0.40 635	0.13 613	0.16 694	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

UGAM-zero	0.23 460	0.10 177	0.54 574	0.19 191	0.13 394	0.21 327	0.14 145	0.44 501	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.51 656	0.33 611	0.65 637	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.06 130	0.07 287

GwcNet	0.35 632	0.23 631	0.88 695	0.25 577	0.24 682	0.48 674	0.27 616	0.55 638	0.57 677	0.38 598	0.52 638	0.51 656	0.32 608	0.60 606	0.41 644	0.13 613	0.11 625	0.12 591	0.11 570	0.13 593	0.14 619

DLCB_ROB	0.28 571	0.16 526	0.34 350	0.27 641	0.16 543	0.38 616	0.25 595	0.48 548	0.43 561	0.46 664	0.46 605	0.51 656	0.33 611	0.53 564	0.33 599	0.10 504	0.10 599	0.11 552	0.11 570	0.10 483	0.09 450

PWC_ROB	0.38 654	0.29 674	0.69 642	0.25 577	0.20 636	0.38 616	0.19 414	0.58 673	0.67 705	0.57 705	0.85 719	0.51 656	0.40 655	0.71 655	0.52 677	0.13 613	0.09 564	0.14 640	0.10 529	0.17 651	0.14 619

zh-sn7	0.48 694	0.51 745	1.43 751	0.29 671	0.20 636	0.47 668	0.39 702	0.57 664	0.62 694	0.52 692	0.81 714	0.52 662	0.56 705	1.05 735	0.87 724	0.12 592	0.13 657	0.13 613	0.13 638	0.17 651	0.16 643

DGSMNet	0.61 723	0.29 674	0.91 700	0.51 754	0.70 765	0.62 710	1.38 787	0.59 679	0.55 671	0.37 583	0.61 681	0.52 662	0.33 611	0.65 637	0.43 649	0.53 760	0.60 785	0.67 767	0.61 774	0.63 761	0.61 770

aanetorigin	0.39 659	0.29 674	1.09 725	0.24 536	0.19 617	0.28 483	0.37 691	0.33 348	0.47 612	0.94 742	0.82 716	0.52 662	0.54 701	0.49 542	0.50 674	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.16 634	0.15 632

ac_64	0.27 549	0.13 404	0.41 459	0.24 536	0.17 568	0.36 601	0.22 528	0.46 525	0.33 439	0.35 558	0.36 482	0.52 662	0.30 583	0.62 621	0.32 592	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.09 407	0.08 375

SGM-Forest	0.36 637	0.17 546	0.47 522	0.23 478	0.16 543	0.45 659	0.41 709	0.55 638	0.48 624	0.52 692	0.60 674	0.52 662	0.41 659	0.85 704	0.50 674	0.17 681	0.17 701	0.17 674	0.15 663	0.15 626	0.15 632
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-mn7	0.44 683	0.40 723	1.09 725	0.25 577	0.18 590	0.61 708	0.34 678	0.56 654	0.93 748	0.43 649	0.96 730	0.53 667	0.39 650	0.94 721	0.59 688	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.14 611	0.13 595

w-ln-seven	0.42 671	0.30 681	1.18 735	0.26 612	0.22 661	0.58 701	0.31 655	0.62 701	0.81 726	0.58 706	0.61 681	0.53 667	0.36 630	0.57 589	0.65 703	0.11 552	0.10 599	0.13 613	0.12 609	0.15 626	0.13 595

Wz-Net-MNSev	0.36 637	0.26 651	0.79 669	0.26 612	0.21 644	0.59 704	0.38 697	0.55 638	0.56 674	0.48 676	0.54 648	0.53 667	0.36 630	0.60 606	0.44 654	0.11 552	0.09 564	0.11 552	0.11 570	0.15 626	0.13 595

hitnet-ft	0.29 584	0.17 546	0.40 434	0.19 191	0.14 446	0.39 625	0.23 555	0.44 501	0.41 545	0.36 575	0.46 605	0.53 667	0.34 620	0.76 678	0.32 592	0.14 638	0.10 599	0.13 613	0.10 529	0.15 626	0.13 595

anonymity	0.56 712	0.54 750	0.70 648	0.47 746	0.61 760	0.56 697	0.43 714	0.69 727	0.49 633	0.63 713	0.55 653	0.54 671	0.60 714	0.61 613	0.57 682	0.55 763	0.53 778	0.50 759	0.54 767	0.51 753	0.56 760

AnyNet_C32	0.51 705	0.40 723	1.10 729	0.29 671	0.28 709	0.59 704	0.58 741	0.54 628	0.60 688	0.62 711	0.66 692	0.54 671	0.54 701	0.78 686	1.74 776	0.15 653	0.14 668	0.15 656	0.17 685	0.20 688	0.20 690

MultiAttention	1.02 760	0.13 404	0.43 483	0.35 716	0.43 741	5.36 791	1.71 789	0.69 727	0.53 659	0.36 575	0.63 687	0.55 673	0.22 452	7.60 808	0.43 649	0.09 449	0.06 290	0.14 640	0.24 722	0.26 717	0.30 734

PAM	0.23 460	0.10 177	0.63 619	0.22 417	0.15 510	0.34 579	0.21 498	0.37 416	0.22 261	0.31 484	0.27 364	0.55 673	0.26 517	0.26 369	0.17 353	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.09 481	0.07 225	0.09 450

ADCL	0.47 691	0.22 621	1.00 713	0.27 641	0.19 617	0.74 723	0.64 748	0.54 628	0.69 710	0.56 703	0.71 701	0.55 673	0.60 714	0.60 606	1.43 764	0.11 552	0.09 564	0.13 613	0.13 638	0.14 611	0.14 619

GANet	0.36 637	0.22 621	0.49 539	0.29 671	0.17 568	0.41 635	0.38 697	0.57 664	0.45 589	0.46 664	0.75 707	0.55 673	0.40 655	0.94 721	0.41 644	0.13 613	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.14 611	0.11 551

PAM_32	0.23 460	0.10 177	0.63 619	0.21 341	0.14 446	0.33 565	0.19 414	0.36 404	0.23 287	0.29 434	0.28 372	0.56 677	0.28 553	0.27 389	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.09 450

CBFPSM	0.27 549	0.16 526	0.67 635	0.20 276	0.14 446	0.38 616	0.25 595	0.40 450	0.36 479	0.33 521	0.36 482	0.56 677	0.38 643	0.32 454	0.38 619	0.08 342	0.08 525	0.07 191	0.08 369	0.09 407	0.11 551

ccnet	0.42 671	0.31 689	0.48 533	0.27 641	0.32 724	0.60 707	0.32 664	0.65 710	0.46 607	0.53 698	0.66 692	0.56 677	0.45 677	0.72 661	0.61 693	0.26 731	0.19 715	0.24 714	0.21 706	0.26 717	0.22 707

NCC-stereo	0.39 659	0.25 640	0.69 642	0.32 697	0.28 709	0.46 661	0.36 687	0.65 710	0.52 654	0.40 624	0.57 664	0.56 677	0.47 686	0.73 663	0.45 657	0.17 681	0.14 668	0.18 683	0.25 727	0.16 634	0.16 643

Abc-Net	0.39 659	0.25 640	0.69 642	0.32 697	0.28 709	0.46 661	0.36 687	0.65 710	0.52 654	0.40 624	0.57 664	0.56 677	0.47 686	0.73 663	0.45 657	0.17 681	0.14 668	0.18 683	0.25 727	0.16 634	0.16 643
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DDUNet	0.41 668	0.50 743	0.48 533	0.44 740	0.39 735	0.46 661	0.32 664	0.50 569	0.43 561	0.45 660	0.52 638	0.57 682	0.36 630	0.48 537	0.33 599	0.33 749	0.21 727	0.55 762	0.25 727	0.37 745	0.32 740

XQC	0.43 677	0.37 716	0.96 709	0.34 707	0.25 691	0.53 694	0.34 678	0.60 688	0.73 718	0.51 684	0.46 605	0.57 682	0.47 686	0.70 651	0.72 709	0.17 681	0.12 645	0.18 683	0.15 663	0.25 707	0.23 715

RYNet	0.37 647	0.18 561	0.59 602	0.25 577	0.28 709	0.61 708	0.32 664	0.59 679	0.59 682	0.41 633	0.38 506	0.57 682	0.39 650	0.87 707	0.53 680	0.11 552	0.08 525	0.12 591	0.11 570	0.18 666	0.18 670

Nwc_Net	0.37 647	0.25 640	0.68 641	0.31 691	0.24 682	0.44 653	0.30 650	0.65 710	0.50 641	0.37 583	0.69 700	0.58 685	0.45 677	0.60 606	0.40 635	0.15 653	0.12 645	0.19 692	0.21 706	0.14 611	0.13 595

XPNet_ROB	0.33 618	0.20 591	0.43 483	0.27 641	0.18 590	0.37 608	0.31 655	0.55 638	0.50 641	0.51 684	0.53 645	0.58 685	0.37 639	0.63 628	0.45 657	0.17 681	0.12 645	0.13 613	0.12 609	0.15 626	0.14 619

UDG	0.40 666	0.46 734	0.49 539	0.40 731	0.35 730	0.47 668	0.27 616	0.54 628	0.47 612	0.39 614	0.45 595	0.59 687	0.44 674	0.46 529	0.39 627	0.26 731	0.19 715	0.48 758	0.22 717	0.34 739	0.26 727

SHD	0.42 671	0.27 660	0.81 675	0.31 691	0.25 691	0.42 642	0.22 528	0.66 716	0.94 750	0.63 713	0.60 674	0.59 687	0.47 686	0.59 602	0.58 687	0.15 653	0.13 657	0.16 668	0.16 675	0.20 688	0.22 707

DANet	0.35 632	0.23 631	0.60 604	0.36 718	0.22 661	0.39 625	0.25 595	0.48 548	0.43 561	0.52 692	0.50 624	0.59 687	0.41 659	0.76 678	0.49 668	0.13 613	0.11 625	0.14 640	0.12 609	0.17 651	0.15 632
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FAT-Stereo	0.36 637	0.18 561	0.73 658	0.26 612	0.18 590	0.33 565	0.29 639	0.60 688	0.59 682	0.46 664	0.60 674	0.60 690	0.50 695	0.61 613	0.34 604	0.13 613	0.14 668	0.13 613	0.12 609	0.14 611	0.18 670

RTS	0.78 743	0.48 738	4.68 788	0.34 707	0.28 709	1.12 757	0.46 721	0.62 701	1.03 753	0.73 724	0.89 724	0.60 690	0.59 712	1.61 770	1.16 751	0.14 638	0.11 625	0.15 656	0.15 663	0.21 691	0.19 677

RTSA	0.78 743	0.48 738	4.68 788	0.34 707	0.28 709	1.12 757	0.46 721	0.62 701	1.03 753	0.73 724	0.89 724	0.60 690	0.59 712	1.61 770	1.16 751	0.14 638	0.11 625	0.15 656	0.15 663	0.21 691	0.19 677

DPSNet	0.47 691	0.24 635	0.93 704	0.27 641	0.20 636	0.75 726	0.57 740	0.84 751	0.79 724	0.47 672	0.51 630	0.60 690	0.69 729	0.87 707	0.71 708	0.16 669	0.13 657	0.12 591	0.10 529	0.25 707	0.21 700

RP	0.35 632	0.22 621	0.51 560	0.31 691	0.24 682	0.37 608	0.28 632	0.50 569	0.58 681	0.40 624	0.63 687	0.61 694	0.47 686	0.61 613	0.39 627	0.16 669	0.15 684	0.17 674	0.15 663	0.17 651	0.17 656

NCCL2	0.35 632	0.26 651	0.49 539	0.36 718	0.22 661	0.41 635	0.41 709	0.53 618	0.42 553	0.47 672	0.46 605	0.61 694	0.39 650	0.55 574	0.37 615	0.16 669	0.13 657	0.21 704	0.21 706	0.16 634	0.16 643

Wz-Net-SNSev	0.43 677	0.41 727	1.27 743	0.30 685	0.21 644	0.44 653	0.41 709	0.61 692	0.65 700	0.46 664	0.65 690	0.62 696	0.39 650	0.74 671	0.59 688	0.12 592	0.11 625	0.12 591	0.13 638	0.16 634	0.14 619

EDNetEfficient	0.63 724	0.37 716	2.40 774	0.26 612	0.25 691	0.38 616	0.49 732	0.41 465	1.06 756	1.38 764	0.87 723	0.62 696	0.95 749	0.65 637	1.65 770	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.11 570	0.19 679	0.17 656

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 705	0.50 743	0.86 692	0.39 728	0.24 682	0.84 736	0.55 738	0.56 654	0.62 694	0.60 708	0.68 696	0.62 696	0.42 668	1.13 745	0.43 649	0.23 717	0.27 746	0.27 722	0.35 746	0.25 707	0.29 733

RGC	0.39 659	0.32 697	0.64 627	0.34 707	0.27 702	0.40 631	0.29 639	0.57 664	0.53 659	0.45 660	0.64 689	0.62 696	0.45 677	0.72 661	0.39 627	0.15 653	0.15 684	0.21 704	0.20 701	0.18 666	0.19 677

ADCMid	0.49 697	0.34 704	1.13 732	0.26 612	0.21 644	0.51 684	0.37 691	0.57 664	0.54 665	0.75 728	0.66 692	0.62 696	0.64 725	0.64 630	1.68 771	0.13 613	0.12 645	0.17 674	0.17 685	0.20 688	0.17 656

PASM	0.45 686	0.35 706	0.90 699	0.35 716	0.33 726	0.39 625	0.38 697	0.50 569	0.61 692	0.52 692	0.51 630	0.62 696	0.45 677	0.93 719	0.48 666	0.26 731	0.29 750	0.29 734	0.33 744	0.29 728	0.26 727

DISCO	0.32 608	0.13 404	0.51 560	0.25 577	0.16 543	0.48 674	0.25 595	0.50 569	0.57 677	0.37 583	0.45 595	0.62 696	0.36 630	0.64 630	0.49 668	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.11 551

ETE_ROB	0.34 627	0.26 651	0.45 506	0.29 671	0.18 590	0.40 631	0.37 691	0.57 664	0.47 612	0.50 679	0.50 624	0.62 696	0.36 630	0.55 574	0.38 619	0.13 613	0.10 599	0.14 640	0.12 609	0.16 634	0.16 643

LSM	1.64 777	0.40 723	2.56 776	2.02 794	17.61 815	0.51 684	0.52 734	0.61 692	0.76 720	0.82 733	1.11 738	0.63 704	0.54 701	0.75 672	0.49 668	0.16 669	0.24 739	0.18 683	0.21 706	0.25 707	2.42 797

PDISCO_ROB	0.43 677	0.30 681	0.67 635	0.43 735	0.36 732	0.67 715	0.32 664	0.72 732	0.76 720	0.43 649	0.53 645	0.63 704	0.40 655	0.66 641	0.47 665	0.21 708	0.12 645	0.21 704	0.19 699	0.25 707	0.20 690

G-Net	0.46 688	0.25 640	0.86 692	0.34 707	0.28 709	0.90 746	0.35 682	0.47 535	0.45 589	0.68 720	1.22 745	0.64 706	0.60 714	0.61 613	0.57 682	0.16 669	0.14 668	0.17 674	0.13 638	0.22 698	0.19 677

Ntro	0.58 718	0.64 759	0.92 702	0.66 764	0.50 750	0.77 727	0.36 687	0.66 716	0.70 712	0.50 679	0.59 669	0.65 707	0.51 698	0.75 672	0.45 657	0.56 764	0.32 756	0.56 765	0.34 745	0.63 761	0.46 755

AF-Net	0.37 647	0.26 651	0.56 588	0.32 697	0.23 674	0.41 635	0.29 639	0.61 692	0.64 699	0.42 643	0.68 696	0.65 707	0.49 693	0.57 589	0.44 654	0.15 653	0.11 625	0.19 692	0.14 653	0.15 626	0.13 595

FBW_ROB	0.43 677	0.26 651	0.54 574	0.31 691	0.20 636	0.51 684	0.32 664	0.70 729	0.60 688	0.59 707	0.55 653	0.65 707	0.41 659	1.40 765	0.51 676	0.13 613	0.17 701	0.21 704	0.16 675	0.17 651	0.18 670

CSAN	0.50 701	0.35 706	0.78 662	0.36 718	0.23 674	0.56 697	0.59 744	0.61 692	0.70 712	0.64 715	0.78 711	0.65 707	0.60 714	1.38 764	0.62 695	0.21 708	0.17 701	0.20 701	0.20 701	0.18 666	0.18 670

otaku	0.57 715	0.62 758	0.87 694	0.63 763	0.44 744	0.73 722	0.37 691	0.65 710	0.66 702	0.51 684	0.75 707	0.66 711	0.45 677	0.69 648	0.46 663	0.53 760	0.34 758	0.55 762	0.35 746	0.60 759	0.45 752

ACV-stereo	0.29 584	0.18 561	0.79 669	0.23 478	0.16 543	0.47 668	0.19 414	0.36 404	0.34 449	0.29 434	0.33 450	0.67 712	0.42 668	0.54 571	0.30 578	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.11 551

stereogan	0.37 647	0.17 546	0.65 629	0.27 641	0.22 661	0.62 710	0.26 609	0.59 679	0.63 698	0.43 649	0.60 674	0.67 712	0.42 668	0.68 646	0.35 608	0.13 613	0.14 668	0.14 640	0.12 609	0.19 679	0.17 656

ADCPNet	0.48 694	0.29 674	1.60 760	0.27 641	0.23 674	0.70 721	0.38 697	0.53 618	0.51 645	0.51 684	0.59 669	0.67 712	0.56 705	0.60 606	1.14 747	0.15 653	0.18 707	0.14 640	0.23 720	0.19 679	0.19 677

HSM	0.28 571	0.16 526	0.35 361	0.20 276	0.15 510	0.33 565	0.19 414	0.53 618	0.37 490	0.36 575	0.38 506	0.67 712	0.31 600	0.89 712	0.23 509	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.08 375

WZ-Net	0.52 709	0.38 721	1.90 766	0.30 685	0.24 682	0.57 700	0.48 730	0.62 701	0.78 723	0.50 679	0.71 701	0.68 716	0.54 701	0.98 729	0.84 719	0.13 613	0.10 599	0.11 552	0.12 609	0.19 679	0.20 690

ADCS	0.58 718	0.40 723	1.35 748	0.29 671	0.24 682	0.55 696	0.45 718	0.67 723	0.83 731	0.76 730	0.71 701	0.68 716	0.60 714	0.76 678	2.23 784	0.16 669	0.16 694	0.16 668	0.17 685	0.22 698	0.22 707

MFMNet_re	0.72 735	0.76 766	0.99 712	0.62 762	0.70 765	0.77 727	0.67 752	0.75 735	0.83 731	0.78 732	0.86 720	0.69 718	0.78 735	0.71 655	0.61 693	0.66 769	0.59 784	0.61 766	0.58 773	0.68 767	0.71 774

DispFullNet	0.66 727	0.89 773	1.59 759	0.77 770	1.21 785	0.51 684	0.23 555	0.59 679	0.72 715	0.69 722	0.61 681	0.69 718	0.91 748	0.79 688	0.48 666	0.27 736	0.12 645	0.73 770	0.30 742	0.65 764	0.40 748

LALA_ROB	0.36 637	0.25 640	0.46 514	0.30 685	0.21 644	0.47 668	0.39 702	0.61 692	0.51 645	0.52 692	0.51 630	0.69 718	0.36 630	0.50 546	0.43 649	0.17 681	0.11 625	0.16 668	0.14 653	0.17 651	0.15 632

Wz-Net-TNSev	0.51 705	0.58 752	1.61 762	0.25 577	0.21 644	0.65 712	0.45 718	0.63 708	0.69 710	0.51 684	0.54 648	0.71 721	0.60 714	1.00 730	0.77 713	0.15 653	0.15 684	0.13 613	0.15 663	0.21 691	0.20 690

psmorigin	0.50 701	0.25 640	3.03 781	0.24 536	0.19 617	0.38 616	0.22 528	0.50 569	0.44 577	0.64 715	0.68 696	0.71 721	0.51 698	0.85 704	0.45 657	0.14 638	0.17 701	0.13 613	0.14 653	0.16 634	0.21 700

edge stereo	0.39 659	0.22 621	0.81 675	0.27 641	0.22 661	0.37 608	0.24 577	0.56 654	0.54 665	0.53 698	0.60 674	0.71 721	0.50 695	0.78 686	0.40 635	0.16 669	0.14 668	0.19 692	0.14 653	0.16 634	0.17 656

AnyNet_C01	0.65 726	0.58 752	2.60 777	0.32 697	0.26 698	0.88 742	0.61 746	0.63 708	0.62 694	0.68 720	0.96 730	0.76 724	0.60 714	0.96 725	1.43 764	0.16 669	0.16 694	0.17 674	0.17 685	0.23 701	0.23 715

PVD	0.58 718	0.34 704	0.84 687	0.39 728	0.31 723	0.59 704	0.47 726	0.80 744	1.25 766	0.92 739	1.09 736	0.79 725	0.82 740	0.85 704	0.76 710	0.21 708	0.18 707	0.22 710	0.18 692	0.27 722	0.35 744

RainbowNet	0.72 735	0.89 773	1.02 716	0.82 772	0.63 762	0.78 730	0.52 734	0.81 746	0.93 748	0.60 708	0.79 712	0.80 726	0.60 714	0.80 692	0.57 682	0.78 776	0.55 781	0.78 773	0.49 760	0.76 771	0.58 763

EDNetEfficientorigin	7.51 803	0.52 749	140.47 836	0.25 577	0.17 568	0.42 642	0.29 639	0.47 535	1.03 753	1.28 761	1.02 734	0.83 727	0.84 744	0.75 672	0.99 733	0.10 504	0.09 564	0.12 591	0.10 529	0.21 691	0.22 707

AANet	0.49 697	0.42 729	1.56 757	0.22 417	0.19 617	0.39 625	0.25 595	0.52 606	0.92 744	0.92 739	0.93 728	0.84 728	0.67 726	0.59 602	0.59 688	0.15 653	0.11 625	0.13 613	0.12 609	0.18 666	0.16 643

MFN_U_SF_RVC	0.56 712	0.51 745	1.19 736	0.38 726	0.22 661	0.69 718	0.27 616	0.80 744	0.67 705	0.73 724	0.74 706	0.87 729	0.61 723	0.81 696	0.76 710	0.29 744	0.27 746	0.32 741	0.37 750	0.32 738	0.31 737

MADNet+	1.01 758	1.16 785	4.72 790	0.70 766	0.47 747	1.24 765	0.96 772	0.97 758	0.89 736	0.65 717	0.77 710	0.87 729	0.85 746	2.09 781	1.68 771	0.38 755	0.39 762	0.31 738	0.27 736	0.43 748	0.39 747

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 729	0.64 759	1.06 720	0.45 741	0.27 702	1.40 773	0.58 741	0.78 740	0.92 744	0.84 734	0.86 720	0.88 731	0.68 728	1.33 761	0.68 706	0.37 754	0.29 750	0.34 746	0.36 749	0.43 748	0.37 745

SAMSARA	0.56 712	0.39 722	0.80 672	0.60 761	0.46 746	1.00 750	1.23 784	0.67 723	0.68 708	0.71 723	0.54 648	0.89 732	0.57 708	0.81 696	0.62 695	0.19 699	0.22 732	0.18 683	0.18 692	0.27 722	0.25 725

SANet	0.53 710	0.28 664	0.96 709	0.26 612	0.15 510	0.69 718	0.44 717	0.67 723	1.34 769	0.67 719	0.98 733	0.94 733	0.71 731	0.89 712	0.76 710	0.14 638	0.12 645	0.12 591	0.11 570	0.17 651	0.16 643

SPS-STEREO	0.69 732	0.61 757	0.98 711	0.52 757	0.57 756	0.74 723	0.50 733	0.78 740	0.62 694	0.95 746	0.86 720	0.94 733	0.70 730	1.01 732	0.87 724	0.58 766	0.51 775	0.50 759	0.50 762	0.55 756	0.58 763
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	0.72 735	0.81 768	1.33 747	0.72 768	0.50 750	0.80 733	0.31 655	0.71 731	0.80 725	0.50 679	0.72 705	0.95 735	0.43 672	0.96 725	1.20 755	1.13 790	0.21 727	0.76 772	0.45 756	0.65 764	0.46 755

coex-ft	3.44 788	0.73 765	48.55 834	0.24 536	0.19 617	0.50 683	0.43 714	0.47 535	2.40 786	7.03 806	1.20 744	0.97 736	2.23 783	0.73 663	1.92 780	0.12 592	0.15 684	0.14 640	0.12 609	0.21 691	0.43 750

MSAF-DinoV2	0.76 742	0.44 732	1.98 767	0.49 752	0.16 543	0.58 701	0.31 655	0.81 746	0.83 731	0.41 633	0.52 638	0.98 737	0.58 711	4.97 803	1.03 735	0.11 552	0.07 433	0.10 493	0.24 722	0.27 722	0.26 727

NVStereoNet_ROB	0.67 728	0.49 742	0.83 682	0.48 747	0.40 737	0.51 684	0.46 721	0.70 729	0.77 722	0.84 734	1.72 766	1.02 738	0.83 743	1.23 751	0.79 716	0.32 748	0.38 761	0.40 754	0.46 757	0.36 743	0.41 749
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoFS	0.84 747	0.66 761	0.80 672	0.53 758	0.50 750	1.23 764	0.55 738	0.94 756	1.32 768	0.89 736	1.32 749	1.04 739	2.32 785	1.29 759	1.14 747	0.31 747	0.35 759	0.30 736	0.39 753	0.34 739	0.60 766

UHP(FT)	0.68 729	0.42 729	1.12 730	0.43 735	0.27 702	1.09 754	0.64 748	0.77 737	1.20 764	0.94 742	1.17 742	1.08 740	0.82 740	1.06 736	1.04 737	0.22 714	0.24 739	0.31 738	0.27 736	0.29 728	0.23 715

TARStereo(FT)	0.57 715	0.36 709	1.06 720	0.45 741	0.25 691	0.89 744	1.27 785	0.66 716	0.59 682	0.51 684	0.91 726	1.08 740	0.57 708	0.84 701	0.84 719	0.21 708	0.15 684	0.25 719	0.18 692	0.25 707	0.15 632

2222	0.57 715	0.36 709	1.06 720	0.45 741	0.25 691	0.89 744	1.27 785	0.66 716	0.59 682	0.51 684	0.91 726	1.08 740	0.57 708	0.84 701	0.84 719	0.21 708	0.15 684	0.25 719	0.18 692	0.25 707	0.15 632

mmmmmm	0.68 729	0.42 729	1.12 730	0.43 735	0.27 702	1.09 754	0.64 748	0.77 737	1.20 764	0.94 742	1.17 742	1.08 740	0.82 740	1.06 736	1.04 737	0.22 714	0.24 739	0.31 738	0.27 736	0.29 728	0.23 715

SGM_RVC	0.50 701	0.19 578	0.50 550	0.25 577	0.15 510	0.69 718	0.39 702	0.68 726	0.82 727	0.95 746	0.84 718	1.13 744	0.76 734	1.16 746	0.60 692	0.16 669	0.16 694	0.16 668	0.16 675	0.16 634	0.17 656
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 751	0.86 770	0.84 687	0.97 777	0.75 769	0.92 747	0.71 754	1.27 766	1.10 760	0.89 736	1.45 754	1.14 745	0.96 750	1.19 747	0.84 719	0.74 773	0.51 775	0.97 778	0.55 768	0.84 773	0.60 766

IMH-64	0.91 751	0.86 770	0.84 687	0.97 777	0.75 769	0.92 747	0.71 754	1.27 766	1.10 760	0.89 736	1.45 754	1.14 745	0.96 750	1.19 747	0.84 719	0.74 773	0.51 775	0.97 778	0.55 768	0.84 773	0.60 766

test_sample8	0.49 697	0.19 578	0.50 550	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.55 638	0.34 449	0.62 711	0.38 506	1.15 747	0.67 726	0.66 641	0.91 728	0.23 717	1.82 799	0.28 730	0.24 722	0.18 666	0.16 643

ELAS	0.74 739	0.36 709	0.85 691	0.36 718	0.33 726	1.36 770	0.77 762	0.93 755	0.92 744	1.41 767	1.53 760	1.16 748	1.17 759	0.95 724	1.03 735	0.26 731	0.25 743	0.28 730	0.28 741	0.31 735	0.30 734
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADE		1.06 781		0.71 767	0.76 772			1.85 784	1.52 775	0.75 728		1.17 749		2.83 786		24.23 835	4.70 808	17.35 826	17.61 824	0.49 752	0.44 751

1111	0.79 745	0.31 689	1.57 758	0.39 728	0.28 709	1.14 759	0.99 774	0.83 749	0.96 751	0.97 749	1.11 738	1.23 750	1.18 760	1.73 775	1.70 774	0.21 708	0.18 707	0.22 710	0.21 706	0.29 728	0.26 727

ELAS_RVC	0.74 739	0.36 709	1.00 713	0.37 724	0.33 726	0.88 742	0.93 771	0.83 749	1.08 758	1.35 763	1.33 751	1.24 751	1.33 769	1.06 736	0.95 731	0.27 736	0.25 743	0.29 734	0.27 736	0.30 734	0.30 734
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.00 755	1.17 786	1.70 764	0.91 775	0.41 738	1.19 762	0.92 770	1.10 761	1.14 762	1.16 759	1.14 740	1.25 752	0.88 747	1.75 777	1.04 737	0.87 781	0.50 773	0.87 776	0.53 766	0.96 780	0.52 758

WCMA_ROB	0.51 705	0.21 606	0.65 629	0.25 577	0.21 644	0.58 701	0.32 664	0.54 628	0.55 671	0.95 746	1.40 752	1.28 753	0.81 739	0.73 663	0.62 695	0.18 692	0.15 684	0.15 656	0.15 663	0.19 679	0.19 677

SGM+DAISY	0.87 748	0.66 761	1.30 746	0.51 754	0.60 759	1.03 751	0.84 768	0.76 736	0.73 718	1.39 765	1.51 759	1.31 754	1.22 763	1.11 741	1.08 740	0.57 765	0.53 778	0.51 761	0.51 763	0.54 755	0.61 770

ACVNet_1	0.72 735	0.81 768	1.37 750	0.72 768	0.53 754	0.77 727	0.42 712	0.85 754	0.90 738	0.74 727	0.75 707	1.32 755	0.72 732	1.02 733	0.55 681	0.54 762	0.31 753	0.71 769	0.35 746	0.64 763	0.45 752

IMH	1.05 761	0.95 777	1.00 713	1.01 779	0.78 773	1.11 756	0.68 753	1.38 771	1.43 772	1.00 750	1.72 766	1.43 756	1.14 755	1.73 775	0.89 726	1.09 787	0.55 781	0.99 780	0.57 772	0.87 775	0.62 772

WAO-7	1.01 758	0.89 773	0.93 704	0.83 774	0.66 764	1.18 760	0.81 766	1.40 772	1.57 776	1.11 757	1.76 768	1.45 757	1.19 761	1.50 768	1.14 747	0.61 767	0.62 788	0.70 768	0.68 777	0.66 766	0.60 766

ACVNet_2	0.89 750	0.87 772	1.25 741	0.82 772	0.62 761	0.97 749	0.62 747	1.14 765	1.42 771	1.00 750	1.40 752	1.47 758	0.84 744	1.11 741	0.66 704	0.61 767	0.43 765	0.78 773	0.49 760	0.75 770	0.52 758

MonStereo1	0.93 754	0.56 751	0.82 679	0.69 765	0.58 757	1.37 771	0.35 682	0.94 756	1.25 766	0.93 741	1.90 769	1.52 759	2.10 782	1.27 756	0.77 713	0.69 770	0.33 757	0.75 771	0.47 759	0.70 768	0.57 762

nnnnnnn	0.74 739	0.33 701	1.35 748	0.42 733	0.35 730	0.79 732	0.46 721	0.82 748	1.08 758	1.05 753	1.50 758	1.57 760	0.98 753	1.12 743	1.09 745	0.27 736	0.25 743	0.32 741	0.31 743	0.34 739	0.32 740

WAO-6	1.07 762	0.93 776	0.92 702	0.96 776	0.78 773	1.28 767	0.75 759	1.34 770	2.00 782	1.02 752	1.54 761	1.59 761	1.22 763	1.31 760	1.14 747	0.78 776	0.55 781	1.02 782	0.75 782	0.83 772	0.69 773

MeshStereo	0.58 718	0.27 660	0.67 635	0.22 417	0.17 568	0.66 714	0.37 691	0.78 740	0.61 692	1.47 775	1.30 748	1.65 762	0.79 736	1.12 743	0.59 688	0.17 681	0.17 701	0.17 674	0.14 653	0.17 651	0.14 619
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
JetBlue	1.14 764	0.76 766	2.36 772	0.59 760	0.75 769	3.04 785	1.78 790	1.11 762	0.90 738	0.94 742	1.10 737	1.66 763	1.28 767	2.09 781	1.72 775	0.43 759	0.36 760	0.38 751	0.38 752	0.58 758	0.56 760

FCDSN-DC	0.63 724	0.31 689	0.61 607	0.36 718	0.30 720	0.65 712	0.37 691	0.66 716	0.68 708	1.14 758	1.54 761	1.71 764	1.26 765	0.92 717	0.64 701	0.24 727	0.22 732	0.27 722	0.26 732	0.27 722	0.27 732
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	0.60 722	0.33 701	0.61 607	0.30 685	0.25 691	0.86 739	0.35 682	0.55 638	0.67 705	1.10 756	1.49 757	1.76 765	0.97 752	0.88 710	0.49 668	0.23 717	0.21 727	0.27 722	0.27 736	0.25 707	0.24 722

LVE	1.13 763	1.02 778	1.28 744	1.01 779	0.80 776	1.29 768	0.81 766	1.47 775	1.96 780	1.07 755	1.90 769	1.90 766	1.01 754	1.48 767	0.91 728	0.93 784	0.61 787	0.94 777	0.69 778	0.87 775	0.75 778

FC-DCNN	0.70 733	0.30 681	0.69 642	0.32 697	0.27 702	0.81 734	0.39 702	0.79 743	0.82 727	1.41 767	1.58 763	1.98 767	1.26 765	1.02 733	0.77 713	0.24 727	0.22 732	0.27 722	0.26 732	0.26 717	0.26 727

LE_ROB	1.76 778	0.20 591	2.68 778	0.48 747	0.52 753	0.78 730	0.96 772	0.84 751	6.61 802	7.40 807	2.08 774	2.08 768	4.83 797	1.27 756	3.79 791	0.10 504	0.08 525	0.12 591	0.11 570	0.11 534	0.10 510

FC-DCNN v2	0.71 734	0.30 681	0.67 635	0.32 697	0.27 702	0.84 736	0.39 702	0.84 751	0.85 735	1.44 771	1.64 764	2.09 769	1.28 767	1.06 736	0.80 717	0.24 727	0.22 732	0.27 722	0.26 732	0.26 717	0.25 725

PM Graph cmp D40	0.87 748	0.32 697	0.71 653	0.29 671	0.33 726	0.86 739	0.58 741	0.98 759	1.71 778	1.59 777	3.40 788	2.11 770	1.16 758	1.24 752	0.90 727	0.19 699	0.20 724	0.19 692	0.21 706	0.18 666	0.21 700

WAO-8	1.46 773	1.10 783	1.09 725	1.10 783	0.84 777	2.06 777	0.75 759	1.84 781	3.83 793	1.44 771	2.21 775	2.15 771	1.43 772	3.17 788	1.19 753	0.91 782	0.65 790	1.09 783	0.79 783	0.90 777	0.71 774

Venus	1.46 773	1.10 783	1.09 725	1.10 783	0.84 777	2.06 777	0.75 759	1.84 781	3.83 793	1.44 771	2.21 775	2.15 771	1.43 772	3.17 788	1.19 753	0.91 782	0.65 790	1.09 783	0.79 783	0.90 777	0.71 774

Dean	1.17 766	1.04 780	1.49 755	1.03 781	0.78 773	1.20 763	0.77 762	1.48 776	1.96 780	1.28 761	1.99 772	2.15 771	1.14 755	1.25 754	1.00 734	0.81 778	0.60 785	1.01 781	0.69 778	0.92 779	0.74 777

JetRed	2.30 785	2.64 795	6.12 796	1.12 786	1.38 790	5.85 799	3.29 796	1.99 785	1.67 777	1.98 788	1.95 771	2.16 774	1.60 775	2.48 785	4.10 794	1.05 785	1.60 798	1.09 783	1.01 791	1.67 794	1.28 791

MADNet++	2.26 784	1.80 793	2.06 768	2.13 796	1.97 792	2.61 784	1.79 791	2.38 791	2.16 783	2.75 794	2.65 784	2.38 775	2.43 786	3.17 788	3.21 788	2.17 800	1.95 801	1.94 796	1.63 794	2.06 795	2.01 796

notaker	1.45 772	1.34 789	1.48 753	1.40 790	1.07 783	1.18 760	0.85 769	1.48 776	1.40 770	1.51 776	3.46 789	2.40 776	1.81 778	1.76 778	1.45 767	1.11 788	0.69 793	1.38 790	0.87 787	1.31 791	0.97 785

pmcnn	0.50 701	0.20 591	0.78 662	0.24 536	0.26 698	0.39 625	0.30 650	0.51 587	0.50 641	0.54 700	1.23 746	2.52 777	0.37 639	0.77 684	0.95 731	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.10 483	0.08 375

PatchMatch		0.31 689		0.28 666		0.81 734		1.12 763		1.59 777		2.59 778		1.44 766		0.19 699		0.19 692		0.18 666

PatchMatch Graph Cmp	1.00 755	0.31 689	0.84 687	0.28 666	0.32 724	0.84 736	0.59 744	1.04 760	2.17 784	1.74 781	4.02 792	2.63 779	1.19 761	1.24 752	1.53 768	0.19 699	0.19 715	0.19 692	0.21 706	0.18 666	0.22 707

UNDER WATER-64	1.55 775	1.19 787	2.52 775	1.31 788	0.95 781	2.12 779	1.21 783	1.45 774	3.19 789	1.43 770	1.32 749	2.64 780	2.04 781	1.63 772	1.83 777	1.11 788	0.67 792	1.28 788	0.92 788	1.19 786	1.02 786

TorneroNet-64	1.43 771	1.03 779	1.20 737	1.10 783	0.86 779	2.26 782	0.73 757	1.84 781	3.84 795	1.25 760	2.25 777	2.69 781	1.42 770	1.76 778	1.43 764	0.76 775	0.50 773	1.09 783	0.66 776	1.23 789	0.76 779

PM Cens cmp D40	0.92 753	0.28 664	0.67 635	0.27 641	0.25 691	0.87 741	0.53 736	1.13 764	1.87 779	1.70 780	3.06 786	2.75 782	1.42 770	1.27 756	1.09 745	0.18 692	0.19 715	0.19 692	0.20 701	0.18 666	0.20 690

UNDER WATER	1.59 776	1.22 788	2.36 772	1.38 789	1.03 782	1.67 776	1.10 779	1.54 779	3.63 791	1.44 771	1.47 756	2.85 783	2.25 784	1.67 773	1.94 781	1.06 786	0.62 788	1.31 789	0.93 789	1.21 788	1.02 786

KSHMR	1.89 780	1.36 790	1.60 760	1.47 792	1.22 786	1.38 772	1.06 777	1.79 780	5.97 801	1.42 769	5.65 798	2.98 784	1.14 755	2.23 784	1.20 755	1.27 791	1.12 797	1.46 792	1.10 792	1.32 792	1.15 788

fsdfsdds	1.26 767	0.33 701	1.44 752	0.43 735	0.59 758	2.19 781	1.14 782	1.28 768	2.36 785	2.10 790	4.10 793	3.15 785	1.94 779	1.09 740	1.28 760	0.22 714	0.19 715	0.34 746	0.25 727	0.36 743	0.34 742

ktn	1.77 779	1.36 790	1.22 738	1.43 791	1.14 784	1.52 774	1.08 778	1.51 778	3.96 796	2.77 795	4.69 794	3.35 786	1.46 774	1.69 774	1.25 759	1.43 792	0.77 795	1.45 791	0.99 790	1.32 792	0.96 783

MANE	1.41 770	0.36 709	0.74 659	0.43 735	0.41 738	2.16 780	0.80 764	2.39 792	3.38 790	2.22 791	3.06 786	3.54 787	2.73 788	2.15 783	1.94 781	0.28 741	0.27 746	0.30 736	0.46 757	0.28 727	0.34 742

TorneroNet	2.22 783	1.08 782	1.24 740	1.14 787	0.90 780	5.58 792	0.80 764	2.12 787	8.69 805	2.58 793	5.42 796	3.88 788	1.97 780	1.78 780	1.87 778	0.86 780	0.54 780	1.15 787	0.74 781	1.23 789	0.85 782

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 781	0.26 651	2.90 779	0.33 703	1.30 787	3.07 786	2.37 792	2.20 789	4.84 797	3.25 796	6.38 800	4.33 789	3.05 789	1.33 761	1.21 757	0.23 717	0.18 707	0.24 714	0.81 785	0.29 728	1.26 789

TestStereooo	1.99 781	0.26 651	2.90 779	0.33 703	1.30 787	3.07 786	2.37 792	2.20 789	4.84 797	3.25 796	6.38 800	4.33 789	3.05 789	1.33 761	1.21 757	0.23 717	0.18 707	0.24 714	0.81 785	0.29 728	1.26 789

tt	4.71 796	0.10 177	3.94 783	2.06 795	1.53 791	10.14 807	16.88 809	9.27 812	4.98 799	1.39 765	1.02 734	4.68 791	4.90 798	3.35 791	5.86 804	5.76 809	9.15 817	2.24 804	2.53 803	3.10 797	1.32 792

PatchMatch Cens Cmp	1.16 765	0.27 660	0.62 615	0.26 612	0.24 682	1.06 752	0.64 748	1.33 769	2.62 787	1.67 779	3.54 790	4.92 792	1.75 776	1.52 769	1.62 769	0.19 699	0.19 715	0.19 692	0.20 701	0.17 651	0.19 677

DPSimNet_ROB	4.34 795	4.23 796	6.89 798	3.67 797	3.68 794	4.75 789	5.21 805	2.67 793	3.68 792	5.82 803	3.95 791	5.57 793	6.72 802	3.46 792	4.48 795	4.05 807	2.88 804	4.68 808	3.12 807	3.69 798	3.62 801

DGTPSM_ROB	8.34 804	5.10 797	10.37 813	5.31 801	10.18 801	8.33 801	23.60 815	6.06 806	13.41 814	4.90 799	10.87 811	5.65 794	10.44 808	6.17 804	12.59 809	3.74 805	7.55 810	3.69 805	7.26 813	4.14 800	7.46 811

DPSMNet_ROB	8.40 805	5.11 798	10.49 814	5.58 802	10.25 802	8.34 802	23.62 816	6.07 807	13.45 815	4.93 800	10.88 812	5.66 795	10.44 808	6.24 805	12.64 810	3.98 806	7.61 811	3.76 806	7.30 814	4.20 801	7.51 812

HanzoNet	2.97 787	1.69 792	2.29 771	1.74 793	1.33 789	1.53 775	1.03 776	1.99 785	2.64 788	5.51 802	5.16 795	5.90 796	6.82 803	4.32 801	3.29 789	3.16 803	2.02 803	1.92 794	2.87 805	2.24 796	1.89 795

SGM-ForestM	1.36 768	0.28 664	0.79 669	0.26 612	0.16 543	2.26 782	1.00 775	1.42 773	1.46 774	2.38 792	2.05 773	5.95 797	2.66 787	2.95 787	2.46 786	0.17 681	0.18 707	0.18 683	0.18 692	0.15 626	0.18 670

ASD4	7.23 802	6.65 806	7.69 801	5.24 800	5.62 797	11.85 808	20.36 810	7.57 808	7.14 803	6.55 804	5.47 797	5.99 798	5.78 799	7.22 807	9.24 808	4.85 808	4.44 807	6.40 815	5.19 808	6.53 809	4.89 808

zzzz4	4.31 792	5.77 803	4.85 794	11.37 812	10.45 806	5.64 795	4.46 799	4.20 800	0.91 743	1.87 784	2.47 780	6.11 799	3.60 791	3.65 794	4.59 799	1.99 796	0.47 769	2.02 798	1.74 797	5.77 806	4.37 805

noway1	4.31 792	5.77 803	4.81 793	11.37 812	10.45 806	5.64 795	4.46 799	4.20 800	0.90 738	1.87 784	2.48 782	6.11 799	3.60 791	3.65 794	4.59 799	1.99 796	0.47 769	2.02 798	1.74 797	5.77 806	4.37 805

noway4	4.32 794	5.81 805	4.75 791	11.39 814	10.47 808	5.70 797	4.50 804	4.14 799	0.90 738	1.83 782	2.44 779	6.16 801	3.63 794	3.66 796	4.60 801	2.00 799	0.47 769	2.03 801	1.73 796	5.80 808	4.40 807

TCMNet-wrong-test	4.29 791	5.57 802	4.65 787	11.33 811	10.39 803	5.73 798	4.48 803	4.13 798	1.02 752	1.91 787	2.39 778	6.16 801	3.62 793	3.84 798	4.50 796	1.99 796	0.47 769	1.97 797	1.69 795	5.69 803	4.31 803

noway3	4.27 790	5.33 801	4.61 785	11.26 809	10.44 805	5.62 793	4.46 799	4.12 797	0.92 744	1.86 783	2.49 783	6.19 803	3.66 795	3.74 797	4.54 797	1.97 794	0.46 767	2.03 801	1.74 797	5.69 803	4.21 802

noway2	4.26 789	5.26 800	4.63 786	11.29 810	10.43 804	5.62 793	4.46 799	4.09 796	0.90 738	1.87 784	2.47 780	6.20 804	3.67 796	3.62 793	4.54 797	1.97 794	0.46 767	2.02 798	1.74 797	5.72 805	4.32 804

USTest	6.88 801	5.23 799	5.63 795	7.22 803	7.29 798	14.34 811	22.76 811	8.48 809	9.32 806	5.42 801	6.39 802	6.29 805	6.64 801	6.92 806	8.62 807	1.94 793	3.29 805	2.16 803	2.55 804	3.85 799	3.29 800

light-stereo	2.37 786	0.69 763	3.61 782	3.84 798	3.41 793	4.04 788	0.31 655	2.13 788	1.45 773	3.61 798	6.33 799	6.90 806	0.63 724	4.83 802	1.28 760	0.71 772	0.74 794	0.32 741	0.39 753	1.20 787	0.96 783

Selective-IGEV-i1pa	5.57 800	7.99 807	4.76 792	0.80 771	0.45 745	12.99 809	3.60 798	9.25 811	7.43 804	6.97 805	9.87 807	8.94 807	7.26 804	14.66 820	5.65 803	3.55 804	1.08 796	1.93 795	0.72 780	0.73 769	2.79 799

LRCNet_RVC	10.90 810	14.34 819	9.35 802	15.35 815	8.04 800	1.08 753	0.34 678	8.78 810	0.70 712	12.63 819	16.05 817	9.85 808	6.54 800	8.57 810	6.34 805	20.27 831	5.40 809	23.70 832	21.88 832	14.87 818	13.83 819

UHP(ZeroShot)	4.71 796	0.60 754	7.05 799	0.48 747	0.70 765	9.17 803	2.53 794	5.32 804	14.17 817	8.26 808	14.83 815	9.91 809	8.72 806	4.02 799	3.96 792	0.41 757	0.31 753	0.37 749	0.56 770	1.09 783	1.78 793

UHP	4.71 796	0.60 754	7.05 799	0.48 747	0.70 765	9.17 803	2.53 794	5.32 804	14.17 817	8.26 808	14.83 815	9.91 809	8.72 806	4.02 799	3.96 792	0.41 757	0.31 753	0.37 749	0.56 770	1.09 783	1.78 793

iinet-test	10.78 808	9.29 808	9.70 803	10.48 804	10.68 809	17.98 816	25.98 817	12.57 816	13.39 812	9.64 814	10.10 808	10.06 811	10.61 811	11.22 816	12.70 811	6.40 811	7.74 812	5.68 810	6.69 809	7.47 810	7.30 809

IINet	10.78 808	9.29 808	9.70 803	10.48 804	10.68 809	17.98 816	25.98 817	12.57 816	13.39 812	9.64 814	10.10 808	10.06 811	10.61 811	11.22 816	12.70 811	6.40 811	7.74 812	5.68 810	6.69 809	7.47 810	7.30 809

Anonymous_1	16.62 817	9.35 810	9.84 805	10.66 806	14.64 813	18.66 818	27.12 819	12.64 818	13.51 816	10.76 818	10.30 810	10.13 813	10.60 810	11.06 815	12.74 813	15.87 827	7.74 812	16.92 825	43.48 835	58.66 839	7.68 813

xxxxx1	15.27 813	9.54 811	10.31 808	20.13 818	18.88 816	17.08 812	23.03 812	10.36 813	10.99 808	9.21 811	9.62 804	10.74 814	10.61 811	10.72 812	13.89 816	7.97 815	9.20 818	31.85 835	44.72 836	12.84 815	13.69 816

tt_ll	15.27 813	9.54 811	10.31 808	20.13 818	18.88 816	17.08 812	23.03 812	10.36 813	10.99 808	9.21 811	9.62 804	10.74 814	10.61 811	10.72 812	13.89 816	7.97 815	9.20 818	31.85 835	44.72 836	12.84 815	13.69 816

ff	15.27 813	9.54 811	10.31 808	20.13 818	18.88 816	17.08 812	23.03 812	10.36 813	10.99 808	9.21 811	9.62 804	10.74 814	10.61 811	10.72 812	13.89 816	7.97 815	9.20 818	31.85 835	44.72 836	12.84 815	13.69 816

DPSM_ROB	11.49 811	9.87 814	10.35 811	11.13 807	11.31 811	19.11 819	27.51 820	13.37 819	14.21 819	10.31 816	11.06 813	10.96 817	11.27 816	11.96 818	13.59 814	6.78 813	8.19 815	6.03 812	7.09 811	7.93 812	7.73 814

DPSM	11.49 811	9.87 814	10.35 811	11.13 807	11.31 811	19.11 819	27.51 820	13.37 819	14.21 819	10.31 816	11.06 813	10.96 817	11.27 816	11.96 818	13.59 814	6.78 813	8.19 815	6.03 812	7.09 811	7.93 812	7.73 814

BEATNet-Init1	4.73 799	2.61 794	13.29 815	0.58 759	0.53 754	10.12 806	3.33 797	4.83 802	5.01 800	8.75 810	8.51 803	14.08 819	7.60 805	7.70 809	5.34 802	0.28 741	0.28 749	0.34 746	0.37 750	0.57 757	0.45 752

HaxPig	17.72 818	20.22 829	19.73 817	16.53 816	16.51 814	9.27 805	9.33 806	14.34 821	13.27 811	18.65 821	18.70 818	17.35 820	16.77 819	17.04 821	16.45 819	22.05 834	20.89 830	22.27 831	21.53 827	21.29 830	22.13 833

PML	16.10 816	12.82 818	6.78 797	5.23 799	7.76 799	33.92 823	66.56 833	5.30 803	10.28 807	26.12 834	68.59 837	20.51 821	13.49 818	10.06 811	6.78 806	5.96 810	2.00 802	6.04 814	2.18 802	8.96 814	2.60 798

MEDIAN_ROB	21.21 819	24.62 833	23.47 828	19.58 817	19.65 819	13.22 810	10.96 807	17.88 822	17.00 821	22.14 833	22.02 821	20.86 822	20.36 820	21.06 822	19.71 820	25.63 836	24.13 831	26.21 833	25.20 833	25.17 833	25.38 836

fast-reg	23.64 826	20.51 830	23.42 827	23.22 827	24.75 829	38.73 831	55.47 827	26.85 828	28.86 831	20.12 824	21.73 819	21.64 823	22.22 821	24.30 830	27.54 830	13.91 826	16.52 827	14.85 824	15.62 823	16.91 827	15.71 827

Hybrid-DGEV	23.16 824	19.94 827	20.96 825	22.49 822	22.75 822	38.51 829	55.52 832	27.09 833	28.90 832	20.58 826	22.25 825	22.00 824	22.80 827	24.11 828	27.33 824	13.60 821	16.47 822	12.14 816	14.30 820	15.95 819	15.54 823

RAFT-FEzeroshot	23.10 820	19.88 824	20.56 820	22.49 822	22.75 822	38.38 824	55.50 829	26.84 826	28.66 826	20.60 827	22.10 822	22.05 825	22.74 823	24.00 825	27.37 827	13.59 818	16.48 823	12.14 816	14.28 817	15.96 821	15.54 823

RAFT-FE	23.10 820	19.88 824	20.56 820	22.49 822	22.75 822	38.38 824	55.50 829	26.84 826	28.66 826	20.60 827	22.10 822	22.05 825	22.74 823	24.00 825	27.37 827	13.59 818	16.48 823	12.14 816	14.28 817	15.96 821	15.54 823

FlowAnything	23.14 823	19.87 823	20.79 823	22.50 825	22.74 821	38.39 826	55.46 826	26.89 829	28.72 829	20.77 831	22.29 827	22.07 827	22.72 822	23.99 823	27.41 829	13.60 821	16.55 829	12.15 820	14.36 821	15.97 823	15.52 821

CasAABBNet	23.10 820	19.86 822	20.64 822	22.47 821	22.73 820	38.41 827	55.50 829	26.89 829	28.70 828	20.61 829	22.15 824	22.08 828	22.75 825	23.99 823	27.36 825	13.59 818	16.48 823	12.14 816	14.27 816	15.95 819	15.53 822

Selective-RAFT-Error	23.16 824	19.93 826	20.87 824	22.54 826	22.81 825	38.52 830	55.47 827	27.01 832	28.83 830	20.66 830	22.25 825	22.09 829	22.80 827	24.09 827	27.36 825	13.61 823	16.48 823	12.15 820	14.28 817	15.99 824	15.57 826

LSM0	24.24 827	19.98 828	22.32 826	24.22 828	40.14 834	38.48 828	55.20 824	26.95 831	28.57 825	20.49 825	21.83 820	22.26 830	22.75 825	24.22 829	27.30 823	13.66 824	16.32 821	12.19 822	14.15 815	16.10 826	17.66 828

RAFTStereoReplicaGSO							55.43 825	27.33 834	29.43 833	20.86 832	24.21 830	22.72 831	23.17 829	24.65 831	28.47 831	13.68 825	16.54 828	12.29 823	14.47 822	16.02 825

AVERAGE_ROB	25.43 828	29.06 834	27.24 829	24.63 829	24.20 828	17.73 815	12.61 808	22.29 825	21.39 824	26.79 835	26.16 831	25.20 832	24.64 832	25.07 832	23.53 821	29.96 837	28.40 836	30.60 834	29.58 834	29.72 834	29.84 837

RSGM-EC	29.65 829	17.75 820	10.04 806	35.31 832	33.15 830	26.42 821	46.65 822	19.89 823	17.74 822	18.92 822	23.36 828	30.14 833	23.59 830	41.87 837	45.99 836	59.56 838	34.38 837	33.25 838	20.37 825	34.97 835	19.60 831

acva	29.65 829	17.75 820	10.04 806	35.31 832	33.15 830	26.42 821	46.65 822	19.89 823	17.74 822	18.92 822	23.36 828	30.14 833	23.59 830	41.87 837	45.99 836	59.56 838	34.38 837	33.25 838	20.37 825	34.97 835	19.60 831

zzzz2	34.86 834	30.12 835	31.42 832	34.23 830	34.22 832	58.04 834	83.74 836	40.88 838	43.54 834	31.10 838	33.46 834	32.70 835	33.88 833	35.86 835	41.00 832	20.48 832	24.86 834	18.45 829	21.67 830	24.07 831	23.42 834

noway5	34.86 834	30.12 835	31.42 832	34.23 830	34.22 832	58.04 834	83.74 836	40.88 838	43.54 834	31.10 838	33.46 834	32.70 835	33.88 833	35.86 835	41.00 832	20.48 832	24.86 834	18.45 829	21.67 830	24.07 831	23.42 834

zzzzzz3	33.80 832	21.93 831	29.35 830	40.69 834	40.71 835	54.58 833	75.81 835	38.06 836	43.73 836	30.21 836	32.81 832	33.59 837	36.40 835	35.16 833	41.64 834	19.24 828	24.62 832	18.35 827	21.58 828	19.15 828	18.48 829

zzz1	33.83 833	21.95 832	29.58 831	40.69 834	40.71 835	54.57 832	75.77 834	38.08 837	43.79 837	30.23 837	32.84 833	33.61 838	36.40 835	35.19 834	41.64 834	19.25 829	24.62 832	18.36 828	21.58 828	19.16 829	18.49 830

Selective-IGEV-i16pa	30.47 831	41.93 837	4.02 784	0.49 752	0.37 734	96.94 837	0.74 758	60.26 840	58.76 838	17.24 820	64.39 836	38.26 839	49.53 837	106.11 840	26.15 822	19.96 830	3.42 806	4.39 807	1.81 801	0.39 746	14.22 820

test_example2	101.33 836	108.28 838	68.15 835	98.43 836	106.93 837	89.75 836	102.43 838	36.80 835	97.65 839	129.04 840	130.15 838	65.26 840	66.62 838	92.11 839	80.24 838	144.10 840	199.48 839	81.81 840	103.01 839	125.01 840	101.27 838

ccccc	256.34 837	256.29 839	313.62 837	354.40 839	364.36 838	149.10 838	168.46 839	152.89 841	131.30 840	153.93 841	155.56 839	164.00 841	204.39 839	268.02 841	295.19 839	390.55 841	349.22 840	244.59 841	219.82 840	412.30 841	378.83 839

Low-res two-view benchmark