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

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 35	0.09 18	0.09 1	0.14 107	0.11 1	0.16 50	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.06 13

LACA3	0.10 2	0.11 139	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 91	0.14 107	0.14 6	0.14 23	0.11 39	0.09 15	0.10 48	0.10 76	0.16 49	0.09 1	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 90	0.15 4	0.11 120	0.10 9	0.13 75	0.15 8	0.09 1	0.12 69	0.10 32	0.09 25	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 117	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.06 93	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 235	0.17 7	0.16 12	0.07 1	0.16 91	0.12 37	0.16 12	0.12 5	0.09 9	0.07 3	0.09 25	0.10 76	0.14 11	0.10 2	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 35	0.10 72	0.17 128	0.13 75	0.11 1	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 188	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.08 295	0.05 4	0.06 13

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 53	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 91	0.10 8	0.21 63	0.15 38	0.10 23	0.10 32	0.09 25	0.12 155	0.14 11	0.13 95	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 93	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.10 2	0.10 90	0.24 67	0.14 2	0.10 72	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 39	0.12 64	0.09 25	0.09 35	0.12 2	0.11 14	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.10 2	0.09 53	0.19 15	0.18 66	0.09 18	0.13 28	0.09 2	0.17 19	0.13 12	0.10 23	0.08 11	0.09 25	0.09 35	0.16 49	0.12 40	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

depth_test_26	0.11 9	0.08 22	0.22 53	0.16 12	0.09 18	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.16 50	0.12 69	0.16 148	0.11 87	0.08 14	0.14 11	0.10 2	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.08 76

derf	0.11 9	0.07 2	0.21 40	0.18 66	0.11 120	0.11 14	0.11 21	0.17 19	0.15 38	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 35	0.16 49	0.12 40	0.06 44	0.07 187	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.13 350

mm2	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.10 9	0.12 37	0.18 25	0.14 23	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.17 69	0.13 95	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.13 350

mm1	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.10 9	0.12 37	0.15 8	0.14 23	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.17 69	0.13 95	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.13 350

PointNet	0.11 9	0.08 22	0.19 15	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.15 154	0.18 25	0.16 50	0.09 9	0.11 44	0.12 120	0.10 76	0.15 28	0.13 95	0.07 117	0.09 299	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.12 313

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.18 25	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.11 114	0.17 69	0.14 144	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.13 350

Test_v1	0.11 9	0.08 22	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 28	0.12 37	0.23 92	0.17 60	0.10 23	0.10 32	0.08 2	0.08 14	0.15 28	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.07 30

MatchStereo	0.11 9	0.08 22	0.30 129	0.16 12	0.08 8	0.09 1	0.12 37	0.21 63	0.18 79	0.10 23	0.16 148	0.08 2	0.08 14	0.15 28	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.18 25	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.16 49	0.14 144	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.13 350

BridgeDepth	0.11 9	0.11 139	0.22 53	0.19 119	0.07 1	0.16 91	0.12 37	0.18 25	0.13 12	0.08 2	0.09 15	0.14 173	0.14 230	0.15 28	0.11 14	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 53	0.22 53	0.18 66	0.10 72	0.12 21	0.13 75	0.18 25	0.14 23	0.10 23	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 69	0.11 14	0.06 44	0.08 253	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 53	0.22 53	0.18 66	0.10 72	0.12 21	0.13 75	0.18 25	0.12 5	0.09 9	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 89	0.11 14	0.06 44	0.10 342	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 22	0.22 53	0.19 119	0.10 72	0.16 91	0.11 21	0.18 25	0.13 12	0.11 39	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 40	0.07 117	0.09 299	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.08 76

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 53	0.26 90	0.18 66	0.11 120	0.15 54	0.11 21	0.17 19	0.11 4	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.07 3	0.17 69	0.12 40	0.06 44	0.15 479	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 22	0.26 90	0.19 119	0.09 18	0.15 54	0.11 21	0.18 25	0.13 12	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 89	0.12 40	0.06 44	0.16 494	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 90	0.21 40	0.18 66	0.09 18	0.21 259	0.14 107	0.14 6	0.17 60	0.11 39	0.10 32	0.09 25	0.08 14	0.21 160	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13

qqai	0.12 25	0.08 22	0.22 53	0.18 66	0.12 177	0.11 14	0.12 37	0.17 19	0.16 50	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 35	0.16 49	0.12 40	0.07 117	0.11 379	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.20 488

MGA	0.12 25	0.08 22	0.26 90	0.16 12	0.10 72	0.15 54	0.10 8	0.18 25	0.13 12	0.11 39	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 139	0.12 40	0.07 117	0.16 494	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.09 130

CAR	0.12 25	0.08 22	0.25 77	0.16 12	0.09 18	0.14 36	0.10 8	0.19 40	0.13 12	0.12 69	0.10 32	0.08 2	0.07 3	0.18 89	0.12 40	0.06 44	0.15 479	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.10 204

MSE-Stereo	0.12 25	0.08 22	0.25 77	0.16 12	0.09 18	0.14 36	0.10 8	0.19 40	0.13 12	0.11 39	0.10 32	0.08 2	0.07 3	0.20 139	0.12 40	0.06 44	0.16 494	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.10 204

LiteMatch*	0.12 25	0.07 2	0.26 90	0.16 12	0.11 120	0.13 28	0.13 75	0.19 40	0.15 38	0.10 23	0.09 15	0.09 25	0.11 114	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.11 379	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.14 388

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 25	0.10 90	0.23 60	0.19 119	0.10 72	0.15 54	0.16 206	0.24 114	0.17 60	0.11 39	0.16 148	0.09 25	0.11 114	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.17 445

LACA2	0.12 25	0.17 398	0.32 151	0.16 12	0.08 8	0.16 91	0.13 75	0.18 25	0.15 38	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.15 28	0.10 2	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 93	0.05 1

DispViT+	0.12 25	0.08 22	0.21 40	0.16 12	0.16 397	0.10 9	0.12 37	0.27 168	0.24 195	0.13 100	0.11 44	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.12 40	0.08 265	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

HiDET	0.12 25	0.07 2	0.20 24	0.15 4	0.09 18	0.14 36	0.12 37	0.20 48	0.16 50	0.10 23	0.10 32	0.11 87	0.09 35	0.19 110	0.17 248	0.07 117	0.09 299	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.11 255

LCMNet	0.12 25	0.08 22	0.20 24	0.16 12	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.19 40	0.20 120	0.10 23	0.11 44	0.11 87	0.10 76	0.20 139	0.16 217	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.14 388

CSFM-Stereo	0.12 25	0.08 22	0.17 7	0.16 12	0.08 8	0.16 91	0.13 75	0.22 77	0.13 12	0.11 39	0.11 44	0.10 48	0.11 114	0.17 69	0.14 144	0.07 117	0.12 408	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.12 313

Wavelet-MonSter	0.12 25	0.08 22	0.25 77	0.18 66	0.10 72	0.13 28	0.12 37	0.16 12	0.14 23	0.11 39	0.14 118	0.10 48	0.11 114	0.20 139	0.15 186	0.05 1	0.16 494	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.12 313

asd	0.12 25	0.10 90	0.23 60	0.18 66	0.10 72	0.15 54	0.10 8	0.20 48	0.14 23	0.13 100	0.12 64	0.09 25	0.11 114	0.21 160	0.12 40	0.05 1	0.14 448	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 130

3.75w	0.12 25	0.10 90	0.21 40	0.17 35	0.11 120	0.18 159	0.12 37	0.24 114	0.15 38	0.13 100	0.12 64	0.08 2	0.10 76	0.18 89	0.12 40	0.05 1	0.14 448	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

3.5w_stereo	0.12 25	0.11 139	0.21 40	0.17 35	0.09 18	0.17 128	0.09 2	0.23 92	0.17 60	0.14 128	0.13 83	0.10 48	0.11 114	0.22 188	0.13 95	0.05 1	0.11 379	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 76

IGEV	0.12 25	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.11 120	0.16 91	0.13 75	0.22 77	0.17 60	0.12 69	0.15 135	0.09 25	0.07 3	0.16 49	0.12 40	0.06 44	0.10 342	0.06 48	0.07 203	0.05 4	0.08 76

MLG-Stereo_test2	0.12 25	0.09 53	0.29 119	0.21 212	0.12 177	0.16 91	0.11 21	0.17 19	0.12 5	0.11 39	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 49	0.11 14	0.08 265	0.13 429	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.09 130

LG-G_1	0.12 25	0.08 22	0.28 113	0.20 167	0.09 18	0.21 259	0.09 2	0.20 48	0.12 5	0.11 39	0.10 32	0.11 87	0.10 76	0.22 188	0.11 14	0.07 117	0.09 299	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 313

LG-G	0.12 25	0.08 22	0.28 113	0.20 167	0.09 18	0.21 259	0.09 2	0.20 48	0.12 5	0.11 39	0.10 32	0.11 87	0.10 76	0.22 188	0.11 14	0.07 117	0.09 299	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 313

SGD-Stereo	0.12 25	0.08 22	0.18 11	0.17 35	0.07 1	0.17 128	0.13 75	0.19 40	0.17 60	0.12 69	0.13 83	0.11 87	0.12 155	0.19 110	0.12 40	0.08 265	0.04 1	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.05 1

Anonymus	0.13 45	0.08 22	0.20 24	0.19 119	0.10 72	0.16 91	0.14 107	0.21 63	0.17 60	0.11 39	0.09 15	0.14 173	0.12 155	0.18 89	0.15 186	0.08 265	0.09 299	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.11 255

PhaseNet	0.13 45	0.10 90	0.23 60	0.19 119	0.11 120	0.16 91	0.14 107	0.25 137	0.18 79	0.11 39	0.12 64	0.16 208	0.12 155	0.20 139	0.16 217	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.11 255

monster-pro	0.13 45	0.09 53	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.25 137	0.20 120	0.09 9	0.11 44	0.08 2	0.07 3	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.24 611	0.05 1	0.09 395	0.05 4	0.13 350

TS12	0.13 45	0.09 53	0.21 40	0.21 212	0.09 18	0.19 187	0.14 107	0.24 114	0.17 60	0.15 153	0.19 201	0.12 120	0.13 200	0.18 89	0.16 217	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.06 13

aanet-new-70k	0.13 45	0.13 235	0.40 216	0.20 167	0.11 120	0.16 91	0.14 107	0.22 77	0.16 50	0.11 39	0.13 83	0.11 87	0.12 155	0.21 160	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.13 350

aanet-new-32k	0.13 45	0.15 321	0.39 201	0.20 167	0.11 120	0.18 159	0.13 75	0.19 40	0.14 23	0.12 69	0.12 64	0.13 142	0.12 155	0.15 28	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 313

aanet-new-30k	0.13 45	0.15 321	0.39 201	0.20 167	0.11 120	0.18 159	0.13 75	0.19 40	0.14 23	0.12 69	0.12 64	0.13 142	0.12 155	0.15 28	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 313

aanet-new-24k	0.13 45	0.14 285	0.32 151	0.20 167	0.12 177	0.16 91	0.14 107	0.20 48	0.16 50	0.13 100	0.16 148	0.11 87	0.12 155	0.15 28	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.07 30

aanet-new-16k	0.13 45	0.14 285	0.39 201	0.20 167	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 77	0.20 120	0.12 69	0.12 64	0.12 120	0.11 114	0.15 28	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.14 388

aanet-new-12k	0.13 45	0.12 191	0.32 151	0.23 339	0.10 72	0.16 91	0.14 107	0.25 137	0.20 120	0.13 100	0.11 44	0.10 48	0.13 200	0.15 28	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.08 246	0.12 313

aanet-new-14k	0.13 45	0.13 235	0.33 161	0.21 212	0.09 18	0.13 28	0.13 75	0.26 153	0.23 175	0.12 69	0.15 135	0.09 25	0.14 230	0.15 28	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.11 255

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 45	0.11 139	0.28 113	0.21 212	0.13 239	0.20 228	0.16 206	0.23 92	0.18 79	0.12 69	0.17 169	0.11 87	0.12 155	0.15 28	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 45	0.09 53	0.23 60	0.19 119	0.14 284	0.20 228	0.16 206	0.25 137	0.19 106	0.12 69	0.15 135	0.14 173	0.13 200	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.04 1	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.13 350

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 45	0.10 90	0.24 67	0.20 167	0.12 177	0.14 36	0.15 154	0.22 77	0.21 146	0.11 39	0.17 169	0.11 87	0.12 155	0.13 4	0.11 14	0.05 1	0.06 91	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.22 516

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 45	0.10 90	0.26 90	0.18 66	0.14 284	0.18 159	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.21 233	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 45	0.10 90	0.26 90	0.19 119	0.10 72	0.13 28	0.16 206	0.26 153	0.22 159	0.12 69	0.16 148	0.09 25	0.11 114	0.14 11	0.11 14	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.07 203	0.05 4	0.26 567

PSi22a	0.13 45	0.07 2	0.16 1	0.21 212	0.18 458	0.09 1	0.11 21	0.15 8	0.12 5	0.08 2	0.07 3	0.12 120	0.08 14	0.15 28	0.12 40	0.07 117	0.22 581	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.52 668

LiteMatch	0.13 45	0.15 321	0.19 15	0.20 167	0.10 72	0.15 54	0.17 251	0.18 25	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.22 381	0.16 49	0.23 409	0.08 265	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.08 76

gcap_with_dpt	0.13 45	0.10 90	0.27 107	0.18 66	0.14 284	0.18 159	0.15 154	0.26 153	0.21 146	0.16 172	0.21 233	0.09 25	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.10 204

VIP-Stereo	0.13 45	0.15 321	0.31 138	0.18 66	0.12 177	0.24 338	0.12 37	0.20 48	0.20 120	0.10 23	0.13 83	0.11 87	0.09 35	0.20 139	0.13 95	0.06 44	0.11 379	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.08 76

MonStereo	0.13 45	0.09 53	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.25 137	0.20 120	0.09 9	0.11 44	0.08 2	0.07 3	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.24 611	0.05 1	0.09 395	0.05 4	0.13 350

Monster-pub-eth3d	0.13 45	0.09 53	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.25 137	0.20 120	0.09 9	0.11 44	0.08 2	0.07 3	0.19 110	0.13 95	0.05 1	0.24 611	0.05 1	0.09 395	0.05 4	0.13 350

Monster-pub-mixall	0.13 45	0.07 2	0.20 24	0.17 35	0.08 8	0.11 14	0.09 2	0.21 63	0.13 12	0.12 69	0.11 44	0.08 2	0.08 14	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.35 670	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.09 130

AdaDepth	0.13 45	0.10 90	0.32 151	0.20 167	0.11 120	0.19 187	0.13 75	0.16 12	0.16 50	0.10 23	0.10 32	0.10 48	0.09 35	0.19 110	0.12 40	0.05 1	0.11 379	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.11 255

asda	0.13 45	0.11 139	0.24 67	0.18 66	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.25 137	0.17 60	0.12 69	0.11 44	0.08 2	0.11 114	0.21 160	0.12 40	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 255

qwe	0.13 45	0.10 90	0.24 67	0.17 35	0.11 120	0.15 54	0.12 37	0.26 153	0.18 79	0.14 128	0.13 83	0.09 25	0.10 76	0.23 213	0.13 95	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.09 130

2.25w	0.13 45	0.10 90	0.24 67	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.10 8	0.20 48	0.19 106	0.14 128	0.18 189	0.09 25	0.10 76	0.23 213	0.15 186	0.05 1	0.17 522	0.05 1	0.08 295	0.05 4	0.12 313

4.25_new	0.13 45	0.12 191	0.26 90	0.18 66	0.10 72	0.17 128	0.12 37	0.22 77	0.15 38	0.13 100	0.13 83	0.09 25	0.10 76	0.22 188	0.14 144	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.11 255

4.5w_new	0.13 45	0.12 191	0.26 90	0.18 66	0.10 72	0.17 128	0.12 37	0.22 77	0.15 38	0.13 100	0.13 83	0.09 25	0.10 76	0.22 188	0.14 144	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.11 255

4.5_new	0.13 45	0.12 191	0.24 67	0.17 35	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 77	0.17 60	0.13 100	0.13 83	0.08 2	0.09 35	0.19 110	0.12 40	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.06 93	0.09 130

4.5w-stereo	0.13 45	0.12 191	0.24 67	0.17 35	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 77	0.17 60	0.13 100	0.13 83	0.08 2	0.09 35	0.19 110	0.12 40	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.06 93	0.09 130

4.25w-stereo	0.13 45	0.12 191	0.26 90	0.18 66	0.10 72	0.17 128	0.12 37	0.22 77	0.15 38	0.13 100	0.13 83	0.09 25	0.10 76	0.22 188	0.14 144	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.11 255

4w-stereo	0.13 45	0.11 139	0.31 138	0.17 35	0.10 72	0.15 54	0.10 8	0.20 48	0.14 23	0.13 100	0.12 64	0.08 2	0.12 155	0.23 213	0.13 95	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.08 295	0.05 4	0.15 407

2.5w	0.13 45	0.10 90	0.23 60	0.18 66	0.09 18	0.15 54	0.15 154	0.21 63	0.16 50	0.12 69	0.13 83	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.12 40	0.05 1	0.19 548	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.12 313

2.75w_new	0.13 45	0.10 90	0.25 77	0.16 12	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.26 153	0.18 79	0.14 128	0.13 83	0.08 2	0.11 114	0.22 188	0.15 186	0.05 1	0.19 548	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.10 204

3.25w_new	0.13 45	0.09 53	0.24 67	0.17 35	0.09 18	0.18 159	0.10 8	0.23 92	0.18 79	0.15 153	0.13 83	0.10 48	0.11 114	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.17 522	0.05 1	0.06 104	0.04 1	0.11 255

3.25w	0.13 45	0.09 53	0.24 67	0.17 35	0.09 18	0.18 159	0.10 8	0.23 92	0.18 79	0.15 153	0.13 83	0.10 48	0.11 114	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.17 522	0.05 1	0.06 104	0.04 1	0.11 255

2w_stereo	0.13 45	0.11 139	0.21 40	0.18 66	0.09 18	0.17 128	0.14 107	0.29 201	0.20 120	0.15 153	0.14 118	0.08 2	0.11 114	0.15 28	0.13 95	0.05 1	0.12 408	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

1w_stereo	0.13 45	0.09 53	0.17 7	0.19 119	0.10 72	0.16 91	0.15 154	0.27 168	0.22 159	0.14 128	0.16 148	0.08 2	0.12 155	0.19 110	0.14 144	0.05 1	0.10 342	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 130

monsterstereo	0.13 45	0.10 90	0.20 24	0.19 119	0.12 177	0.14 36	0.12 37	0.26 153	0.18 79	0.14 128	0.16 148	0.08 2	0.09 35	0.22 188	0.14 144	0.05 1	0.16 494	0.06 48	0.09 395	0.06 93	0.07 30

monsters	0.13 45	0.10 90	0.20 24	0.18 66	0.13 239	0.15 54	0.11 21	0.24 114	0.16 50	0.15 153	0.13 83	0.08 2	0.09 35	0.23 213	0.12 40	0.06 44	0.15 479	0.05 1	0.08 295	0.05 4	0.09 130

111111	0.13 45	0.08 22	0.20 24	0.20 167	0.13 239	0.13 28	0.10 8	0.23 92	0.17 60	0.11 39	0.13 83	0.12 120	0.08 14	0.19 110	0.12 40	0.07 117	0.16 494	0.06 48	0.04 1	0.08 246	0.16 424

S2M2_L	0.13 45	0.12 191	0.26 90	0.17 35	0.12 177	0.12 21	0.07 1	0.18 25	0.21 146	0.12 69	0.15 135	0.14 173	0.12 155	0.16 49	0.15 186	0.13 543	0.09 299	0.09 351	0.10 456	0.11 464	0.09 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 45	0.15 321	0.21 40	0.27 514	0.09 18	0.15 54	0.13 75	0.23 92	0.21 146	0.12 69	0.11 44	0.10 48	0.13 200	0.22 188	0.13 95	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.07 30

FoundationStereo	0.13 45	0.08 22	0.18 11	0.29 560	0.30 624	0.12 21	0.13 75	0.12 3	0.18 79	0.09 9	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 14	0.07 117	0.31 656	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13

MonSter	0.13 45	0.09 53	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.25 137	0.20 120	0.09 9	0.11 44	0.08 2	0.07 3	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.24 611	0.05 1	0.09 395	0.05 4	0.13 350

MCSU-Stereo	0.14 91	0.07 2	0.29 119	0.18 66	0.15 352	0.18 159	0.13 75	0.17 19	0.14 23	0.11 39	0.16 148	0.11 87	0.08 14	0.22 188	0.13 95	0.06 44	0.22 581	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.24 540

aanet-new-60k	0.14 91	0.15 321	0.54 405	0.20 167	0.10 72	0.16 91	0.12 37	0.21 63	0.18 79	0.11 39	0.12 64	0.11 87	0.11 114	0.19 110	0.10 2	0.05 1	0.08 253	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.15 407

aanet-new-40k	0.14 91	0.15 321	0.43 245	0.20 167	0.13 239	0.16 91	0.14 107	0.21 63	0.15 38	0.11 39	0.14 118	0.10 48	0.11 114	0.13 4	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.33 609

aanet-new-36k	0.14 91	0.17 398	0.45 262	0.22 278	0.09 18	0.17 128	0.15 154	0.24 114	0.18 79	0.12 69	0.14 118	0.10 48	0.11 114	0.18 89	0.11 14	0.05 1	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.12 313

aanet-new-34k	0.14 91	0.16 363	0.39 201	0.19 119	0.09 18	0.14 36	0.15 154	0.22 77	0.19 106	0.12 69	0.15 135	0.11 87	0.13 200	0.14 11	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.18 451

aanet-new-10k	0.14 91	0.15 321	0.37 187	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.14 107	0.26 153	0.18 79	0.13 100	0.13 83	0.11 87	0.12 155	0.15 28	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.10 204

aanet-new-8k	0.14 91	0.14 285	0.34 166	0.21 212	0.10 72	0.18 159	0.15 154	0.29 201	0.22 159	0.11 39	0.12 64	0.10 48	0.13 200	0.18 89	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.11 255

aanet-new	0.14 91	0.13 235	0.39 201	0.21 212	0.14 284	0.20 228	0.15 154	0.25 137	0.18 79	0.12 69	0.14 118	0.10 48	0.16 272	0.19 110	0.11 14	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.13 350

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 91	0.09 53	0.38 192	0.18 66	0.10 72	0.15 54	0.14 107	0.20 48	0.18 79	0.12 69	0.14 118	0.11 87	0.12 155	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.31 597

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 91	0.10 90	0.25 77	0.18 66	0.15 352	0.19 187	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 91	0.10 90	0.27 107	0.18 66	0.14 284	0.19 187	0.15 154	0.25 137	0.22 159	0.16 172	0.22 247	0.10 48	0.09 35	0.15 28	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.10 204

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 91	0.12 191	0.42 237	0.18 66	0.12 177	0.17 128	0.14 107	0.24 114	0.18 79	0.11 39	0.14 118	0.13 142	0.11 114	0.17 69	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.19 470

PipStereo	0.14 91	0.07 2	0.16 1	0.23 339	0.21 536	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.13 12	0.08 2	0.07 3	0.13 142	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.07 117	0.23 595	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 661

PSi22b	0.14 91	0.07 2	0.16 1	0.22 278	0.22 552	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.12 5	0.08 2	0.07 3	0.14 173	0.09 35	0.14 11	0.11 14	0.07 117	0.22 581	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 661

Foundation-i32	0.14 91	0.07 2	0.18 11	0.24 394	0.22 552	0.10 9	0.12 37	0.15 8	0.13 12	0.08 2	0.07 3	0.12 120	0.08 14	0.17 69	0.13 95	0.07 117	0.29 649	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 653

VMStereo-Base	0.14 91	0.09 53	0.29 119	0.16 12	0.09 18	0.18 159	0.12 37	0.24 114	0.25 222	0.15 153	0.22 247	0.17 224	0.13 200	0.19 110	0.14 144	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.08 76

BStereo	0.14 91	0.10 90	0.46 278	0.18 66	0.11 120	0.15 54	0.15 154	0.25 137	0.23 175	0.12 69	0.11 44	0.12 120	0.09 35	0.17 69	0.17 248	0.05 1	0.07 187	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.09 130

NLSM3	0.14 91	0.12 191	0.25 77	0.21 212	0.13 239	0.18 159	0.16 206	0.32 252	0.25 222	0.12 69	0.15 135	0.12 120	0.13 200	0.17 69	0.15 186	0.05 1	0.05 6	0.08 253	0.08 295	0.05 4	0.08 76

3w_stereo	0.14 91	0.11 139	0.31 138	0.19 119	0.09 18	0.16 91	0.16 206	0.28 182	0.20 120	0.13 100	0.12 64	0.08 2	0.12 155	0.19 110	0.12 40	0.05 1	0.19 548	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.10 204

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 91	0.10 90	0.27 107	0.21 212	0.11 120	0.16 91	0.14 107	0.24 114	0.17 60	0.17 195	0.20 213	0.18 239	0.11 114	0.16 49	0.17 248	0.07 117	0.08 253	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.09 130

LG-Stereo	0.14 91	0.13 235	0.30 129	0.21 212	0.11 120	0.16 91	0.18 311	0.23 92	0.19 106	0.12 69	0.18 189	0.11 87	0.09 35	0.15 28	0.14 144	0.06 44	0.07 187	0.08 253	0.08 295	0.07 172	0.07 30

castereo++	0.14 91	0.13 235	0.25 77	0.19 119	0.10 72	0.27 386	0.13 75	0.24 114	0.26 238	0.11 39	0.13 83	0.16 208	0.10 76	0.18 89	0.11 14	0.07 117	0.08 253	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.07 30

castereo	0.14 91	0.11 139	0.22 53	0.19 119	0.10 72	0.20 228	0.19 357	0.32 252	0.28 267	0.13 100	0.18 189	0.16 208	0.16 272	0.16 49	0.14 144	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.07 30

fffft	0.14 91	0.12 191	0.30 129	0.19 119	0.10 72	0.17 128	0.18 311	0.23 92	0.17 60	0.14 128	0.11 44	0.13 142	0.10 76	0.24 228	0.18 278	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.09 130
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 91	0.15 321	0.29 119	0.19 119	0.10 72	0.19 187	0.17 251	0.21 63	0.21 146	0.15 153	0.13 83	0.12 120	0.11 114	0.25 249	0.16 217	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.06 104	0.06 93	0.08 76

RAStereo	0.14 91	0.15 321	0.40 216	0.22 278	0.11 120	0.15 54	0.18 311	0.25 137	0.24 195	0.13 100	0.17 169	0.11 87	0.09 35	0.15 28	0.13 95	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 91	0.08 22	0.26 90	0.18 66	0.14 284	0.09 1	0.10 8	0.16 12	0.17 60	0.14 128	0.08 11	0.10 48	0.10 76	0.22 188	0.14 144	0.07 117	0.15 479	0.06 48	0.06 104	0.16 567	0.29 590

RSM++	0.14 91	0.11 139	0.25 77	0.32 597	0.17 429	0.17 128	0.15 154	0.23 92	0.21 146	0.12 69	0.12 64	0.14 173	0.09 35	0.21 160	0.13 95	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.11 255

RSM	0.14 91	0.11 139	0.25 77	0.29 560	0.16 397	0.16 91	0.15 154	0.24 114	0.20 120	0.13 100	0.13 83	0.15 194	0.09 35	0.22 188	0.13 95	0.06 44	0.06 91	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.11 255

gcap-zeroshot	0.14 91	0.10 90	0.28 113	0.18 66	0.15 352	0.19 187	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.09 130

test_for_model	0.14 91	0.10 90	0.25 77	0.18 66	0.15 352	0.19 187	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.08 76

trnet	0.14 91	0.09 53	0.26 90	0.15 4	0.07 1	0.21 259	0.12 37	0.25 137	0.26 238	0.16 172	0.21 233	0.15 194	0.13 200	0.19 110	0.14 144	0.09 366	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.06 13

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 91	0.09 53	0.37 187	0.18 66	0.10 72	0.15 54	0.14 107	0.20 48	0.18 79	0.12 69	0.14 118	0.11 87	0.12 155	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.31 597

testlalala	0.14 91	0.10 90	0.28 113	0.18 66	0.15 352	0.19 187	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.09 130

LoS_RVC	0.14 91	0.11 139	0.32 151	0.18 66	0.16 397	0.20 228	0.18 311	0.21 63	0.18 79	0.14 128	0.20 213	0.12 120	0.17 297	0.17 69	0.14 144	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.14 388

CES	0.14 91	0.08 22	0.24 67	0.17 35	0.23 568	0.18 159	0.15 154	0.24 114	0.20 120	0.14 128	0.18 189	0.14 173	0.10 76	0.19 110	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.08 246	0.20 488

CREStereo	0.14 91	0.09 53	0.27 107	0.14 2	0.08 8	0.22 291	0.15 154	0.26 153	0.26 238	0.16 172	0.21 233	0.14 173	0.13 200	0.19 110	0.14 144	0.09 366	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 172	0.06 13
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
LGCAT	0.15 128	0.07 2	0.19 15	0.15 4	0.09 18	0.13 28	0.12 37	0.13 5	0.10 3	0.13 100	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.31 363	0.14 144	0.23 639	0.24 611	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.41 638

aanet-new-90k	0.15 128	0.14 285	0.49 318	0.21 212	0.11 120	0.15 54	0.14 107	0.24 114	0.17 60	0.10 23	0.12 64	0.10 48	0.12 155	0.21 160	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.32 603

aanet-32k-new	0.15 128	0.18 423	0.43 245	0.21 212	0.10 72	0.16 91	0.15 154	0.22 77	0.18 79	0.11 39	0.14 118	0.09 25	0.13 200	0.18 89	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.23 526

aanet-new-28k	0.15 128	0.16 363	0.50 339	0.20 167	0.10 72	0.16 91	0.14 107	0.20 48	0.15 38	0.13 100	0.14 118	0.12 120	0.12 155	0.17 69	0.12 40	0.06 44	0.08 253	0.06 48	0.07 203	0.07 172	0.18 451

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 128	0.13 235	0.41 227	0.20 167	0.11 120	0.14 36	0.14 107	0.22 77	0.17 60	0.12 69	0.13 83	0.10 48	0.10 76	0.16 49	0.13 95	0.05 1	0.08 253	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.43 646

aanet-new-22k	0.15 128	0.15 321	0.44 256	0.22 278	0.11 120	0.15 54	0.13 75	0.24 114	0.19 106	0.12 69	0.14 118	0.12 120	0.12 155	0.17 69	0.11 14	0.05 1	0.08 253	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.27 575

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 128	0.23 507	0.58 452	0.17 35	0.12 177	0.15 54	0.14 107	0.25 137	0.18 79	0.11 39	0.14 118	0.12 120	0.10 76	0.15 28	0.11 14	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.22 516

Foundation-i1c-attn	0.15 128	0.07 2	0.20 24	0.18 66	0.11 120	0.15 54	0.15 154	0.26 153	0.29 290	0.15 153	0.16 148	0.17 224	0.14 230	0.19 110	0.15 186	0.07 117	0.22 581	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.26 567

Foundation-i1b	0.15 128	0.08 22	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.16 91	0.16 206	0.27 168	0.29 290	0.15 153	0.15 135	0.18 239	0.12 155	0.18 89	0.14 144	0.07 117	0.23 595	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.21 501

Selective-IGEV-i32	0.15 128	0.10 90	0.34 166	0.32 597	0.19 492	0.16 91	0.14 107	0.29 201	0.19 106	0.13 100	0.14 118	0.13 142	0.08 14	0.23 213	0.14 144	0.06 44	0.13 429	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.11 255

Replicate-Monster	0.15 128	0.12 191	0.40 216	0.17 35	0.10 72	0.17 128	0.10 8	0.24 114	0.20 120	0.12 69	0.10 32	0.10 48	0.10 76	0.28 310	0.12 40	0.06 44	0.31 656	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.21 501

FlowAnything_test	0.15 128	0.12 191	0.23 60	0.21 212	0.12 177	0.18 159	0.16 206	0.25 137	0.17 60	0.15 153	0.13 83	0.15 194	0.14 230	0.19 110	0.17 248	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.12 537	0.08 246	0.10 204

water-stereo	0.15 128	0.11 139	0.32 151	0.19 119	0.10 72	0.17 128	0.14 107	0.26 153	0.20 120	0.18 217	0.23 261	0.16 208	0.16 272	0.14 11	0.14 144	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.11 255

depthmonostereo	0.15 128	0.12 191	0.34 166	0.19 119	0.09 18	0.20 228	0.15 154	0.28 182	0.24 195	0.16 172	0.18 189	0.16 208	0.18 331	0.21 160	0.14 144	0.07 117	0.07 187	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.08 76

DilatedVolume-Stereo	0.15 128	0.09 53	0.26 90	0.18 66	0.10 72	0.21 259	0.14 107	0.24 114	0.22 159	0.22 266	0.21 233	0.16 208	0.15 251	0.24 228	0.17 248	0.07 117	0.07 187	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.08 76

tt45	0.15 128	0.14 285	0.29 119	0.19 119	0.11 120	0.23 315	0.18 311	0.23 92	0.18 79	0.16 172	0.13 83	0.14 173	0.10 76	0.31 363	0.15 186	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.08 76

999	0.15 128	0.13 235	0.30 129	0.19 119	0.12 177	0.20 228	0.17 251	0.25 137	0.20 120	0.14 128	0.16 148	0.14 173	0.11 114	0.36 415	0.16 217	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.08 76

mms	0.15 128	0.14 285	0.25 77	0.20 167	0.15 352	0.17 128	0.17 251	0.21 63	0.19 106	0.14 128	0.18 189	0.14 173	0.09 35	0.26 271	0.15 186	0.06 44	0.07 187	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.19 470

ours_stereo	0.15 128	0.14 285	0.29 119	0.21 212	0.14 284	0.17 128	0.18 311	0.21 63	0.20 120	0.13 100	0.18 189	0.14 173	0.10 76	0.24 228	0.15 186	0.06 44	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.13 350

fffy	0.15 128	0.14 285	0.31 138	0.21 212	0.14 284	0.19 187	0.18 311	0.24 114	0.19 106	0.13 100	0.17 169	0.15 194	0.13 200	0.25 249	0.15 186	0.06 44	0.08 253	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.15 407

WCG-NET	0.15 128	0.12 191	0.31 138	0.18 66	0.09 18	0.18 159	0.17 251	0.23 92	0.29 290	0.18 217	0.22 247	0.15 194	0.12 155	0.19 110	0.13 95	0.06 44	0.12 408	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.06 13

IGEV-Stereo++	0.15 128	0.09 53	0.27 107	0.21 212	0.13 239	0.14 36	0.11 21	0.23 92	0.19 106	0.15 153	0.14 118	0.11 87	0.11 114	0.19 110	0.12 40	0.06 44	0.21 568	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.28 584

Pointernet	0.15 128	0.08 22	0.35 174	0.19 119	0.12 177	0.20 228	0.12 37	0.34 278	0.25 222	0.15 153	0.16 148	0.13 142	0.11 114	0.18 89	0.13 95	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

MGS-Stereo	0.15 128	0.12 191	0.38 192	0.19 119	0.11 120	0.18 159	0.17 251	0.21 63	0.23 175	0.14 128	0.24 271	0.16 208	0.10 76	0.19 110	0.13 95	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.10 412	0.07 30

MaDis-Stereo	0.15 128	0.17 398	0.39 201	0.19 119	0.15 352	0.16 91	0.13 75	0.26 153	0.22 159	0.13 100	0.15 135	0.14 173	0.11 114	0.17 69	0.17 248	0.08 265	0.07 187	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.06 13

UniTT-Stereo	0.15 128	0.12 191	0.45 262	0.21 212	0.14 284	0.17 128	0.13 75	0.20 48	0.19 106	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.11 114	0.18 89	0.17 248	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.07 30

CASnet	0.15 128	0.13 235	0.30 129	0.22 278	0.08 8	0.15 54	0.14 107	0.28 182	0.26 238	0.23 276	0.20 213	0.15 194	0.11 114	0.18 89	0.13 95	0.07 117	0.05 6	0.11 490	0.09 395	0.08 246	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 128	0.09 53	0.34 166	0.17 35	0.09 18	0.22 291	0.14 107	0.27 168	0.27 256	0.15 153	0.18 189	0.19 253	0.14 230	0.23 213	0.14 144	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 128	0.10 90	0.34 166	0.32 597	0.19 492	0.16 91	0.14 107	0.29 201	0.20 120	0.13 100	0.14 118	0.13 142	0.08 14	0.23 213	0.14 144	0.06 44	0.13 429	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.11 255

GLC_STEREO	0.15 128	0.11 139	0.31 138	0.22 278	0.09 18	0.17 128	0.15 154	0.24 114	0.28 267	0.17 195	0.20 213	0.17 224	0.11 114	0.24 228	0.17 248	0.07 117	0.09 299	0.09 351	0.08 295	0.07 172	0.07 30

CroCo-Stereo	0.15 128	0.16 363	0.34 166	0.25 436	0.12 177	0.11 14	0.18 311	0.35 287	0.24 195	0.13 100	0.13 83	0.18 239	0.12 155	0.15 28	0.13 95	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.06 13
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
quiztm	0.16 159	0.19 441	0.37 187	0.22 278	0.15 352	0.17 128	0.17 251	0.36 302	0.24 195	0.18 217	0.21 233	0.14 173	0.10 76	0.17 69	0.14 144	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.08 246	0.07 30

DF	0.16 159	0.09 53	0.31 138	0.31 588	0.16 397	0.17 128	0.15 154	0.26 153	0.18 79	0.14 128	0.23 261	0.19 253	0.11 114	0.24 228	0.16 217	0.08 265	0.23 595	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.09 130

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 159	0.20 456	0.79 553	0.19 119	0.12 177	0.12 21	0.14 107	0.26 153	0.18 79	0.11 39	0.12 64	0.10 48	0.10 76	0.13 4	0.11 14	0.06 44	0.07 187	0.06 48	0.07 203	0.05 4	0.18 451

RT-Monster	0.16 159	0.09 53	0.25 77	0.18 66	0.14 284	0.20 228	0.12 37	0.31 243	0.33 352	0.25 299	0.22 247	0.17 224	0.13 200	0.19 110	0.15 186	0.07 117	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.10 204

Foundation-i1a	0.16 159	0.08 22	0.20 24	0.18 66	0.11 120	0.18 159	0.16 206	0.26 153	0.30 308	0.17 195	0.16 148	0.19 253	0.13 200	0.21 160	0.14 144	0.07 117	0.21 568	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.26 567

Foundation-i1	0.16 159	0.08 22	0.21 40	0.21 212	0.13 239	0.17 128	0.15 154	0.33 271	0.32 333	0.16 172	0.17 169	0.22 297	0.13 200	0.19 110	0.16 217	0.07 117	0.23 595	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.16 424

Anonymus123	0.16 159	0.10 90	0.46 278	0.18 66	0.11 120	0.41 564	0.15 154	0.30 221	0.23 175	0.12 69	0.11 44	0.12 120	0.09 35	0.17 69	0.17 248	0.05 1	0.07 187	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.09 130

DDF-Stereo	0.16 159	0.08 22	0.30 129	0.21 212	0.20 519	0.12 21	0.14 107	0.20 48	0.19 106	0.11 39	0.10 32	0.13 142	0.12 155	0.24 228	0.20 341	0.09 366	0.18 534	0.07 153	0.06 104	0.20 616	0.19 470

GIP-stereo	0.16 159	0.12 191	0.25 77	0.24 394	0.22 552	0.15 54	0.14 107	0.32 252	0.21 146	0.11 39	0.16 148	0.13 142	0.09 35	0.20 139	0.13 95	0.07 117	0.13 429	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.32 603

rvit_stereo_0081	0.16 159	0.13 235	0.30 129	0.21 212	0.12 177	0.17 128	0.17 251	0.24 114	0.34 364	0.17 195	0.19 201	0.18 239	0.15 251	0.20 139	0.17 248	0.11 481	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.09 347	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 159	0.13 235	0.30 129	0.21 212	0.12 177	0.17 128	0.17 251	0.24 114	0.34 364	0.17 195	0.19 201	0.18 239	0.15 251	0.20 139	0.17 248	0.11 481	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.09 347	0.07 30

rvit_stereo_0080	0.16 159	0.17 398	0.35 174	0.19 119	0.13 239	0.14 36	0.20 397	0.29 201	0.26 238	0.16 172	0.17 169	0.19 253	0.14 230	0.19 110	0.16 217	0.11 481	0.08 253	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.08 76

AIO-Stereo	0.16 159	0.12 191	0.29 119	0.30 572	0.20 519	0.16 91	0.14 107	0.28 182	0.22 159	0.14 128	0.15 135	0.13 142	0.08 14	0.20 139	0.15 186	0.06 44	0.16 494	0.07 153	0.08 295	0.06 93	0.24 540

WCG-NET（raft）	0.16 159	0.14 285	0.32 151	0.18 66	0.09 18	0.19 187	0.16 206	0.24 114	0.27 256	0.19 224	0.19 201	0.20 273	0.12 155	0.22 188	0.13 95	0.06 44	0.17 522	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.07 30

whm_eth	0.16 159	0.17 398	0.35 174	0.19 119	0.13 239	0.14 36	0.20 397	0.29 201	0.26 238	0.16 172	0.17 169	0.19 253	0.14 230	0.19 110	0.16 217	0.11 481	0.08 253	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.08 76

CAS	0.16 159	0.07 2	0.29 119	0.42 657	0.17 429	0.20 228	0.18 311	0.23 92	0.20 120	0.15 153	0.19 201	0.11 87	0.10 76	0.15 28	0.14 144	0.31 665	0.04 1	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.16 424

ProNet	0.16 159	0.13 235	0.36 181	0.21 212	0.15 352	0.20 228	0.19 357	0.29 201	0.23 175	0.14 128	0.13 83	0.13 142	0.12 155	0.25 249	0.13 95	0.06 44	0.09 299	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.22 516

CroCo-Stereo Lap2	0.16 159	0.18 423	0.39 201	0.26 477	0.18 458	0.11 14	0.19 357	0.30 221	0.22 159	0.13 100	0.16 148	0.15 194	0.11 114	0.17 69	0.15 186	0.07 117	0.07 187	0.08 253	0.06 104	0.08 246	0.07 30

CREStereo++_RVC	0.16 159	0.09 53	0.42 237	0.17 35	0.11 120	0.18 159	0.13 75	0.23 92	0.31 320	0.21 246	0.31 349	0.13 142	0.11 114	0.17 69	0.16 217	0.07 117	0.04 1	0.06 48	0.15 600	0.06 93	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 159	0.11 139	0.43 245	0.16 12	0.08 8	0.25 358	0.14 107	0.23 92	0.29 290	0.25 299	0.30 337	0.16 208	0.12 155	0.18 89	0.13 95	0.08 265	0.07 187	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.08 76

XX-TBD	0.16 159	0.21 469	0.43 245	0.22 278	0.10 72	0.23 315	0.15 154	0.23 92	0.28 267	0.22 266	0.26 290	0.14 173	0.12 155	0.16 49	0.14 144	0.08 265	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 172	0.06 13

PMTNet	0.16 159	0.09 53	0.31 138	0.15 4	0.09 18	0.23 315	0.15 154	0.26 153	0.24 195	0.17 195	0.21 233	0.16 208	0.14 230	0.23 213	0.14 144	0.29 661	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 172	0.07 30

SE	0.17 181	0.22 488	0.32 151	0.22 278	0.12 177	0.23 315	0.16 206	0.30 221	0.21 146	0.20 236	0.28 312	0.15 194	0.17 297	0.17 69	0.17 248	0.10 438	0.06 91	0.09 351	0.09 395	0.12 509	0.12 313

aanet-new-78k	0.17 181	0.14 285	0.80 558	0.21 212	0.10 72	0.14 36	0.14 107	0.23 92	0.17 60	0.10 23	0.13 83	0.10 48	0.13 200	0.19 110	0.11 14	0.05 1	0.16 494	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.26 567

PSi22	0.17 181	0.18 423	0.42 237	0.20 167	0.09 18	0.16 91	0.11 21	0.30 221	0.25 222	0.13 100	0.15 135	0.21 289	0.13 200	0.30 348	0.16 217	0.06 44	0.22 581	0.05 1	0.04 1	0.08 246	0.13 350

Zero-FE251	0.17 181	0.09 53	0.38 192	0.18 66	0.10 72	0.20 228	0.13 75	0.20 48	0.15 38	0.75 656	0.13 83	0.13 142	0.11 114	0.16 49	0.16 217	0.08 265	0.10 342	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.18 451

xyz-stereo-finetune	0.17 181	0.17 398	0.29 119	0.17 35	0.08 8	0.24 338	0.21 425	0.30 221	0.32 333	0.19 224	0.22 247	0.19 253	0.15 251	0.30 348	0.22 389	0.06 44	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.06 93	0.07 30

rvit_stereo_0083	0.17 181	0.13 235	0.29 119	0.21 212	0.13 239	0.17 128	0.17 251	0.23 92	0.36 393	0.16 172	0.22 247	0.19 253	0.17 297	0.21 160	0.17 248	0.11 481	0.10 342	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.08 76

rvit_stereo_0081_aga	0.17 181	0.17 398	0.40 216	0.21 212	0.14 284	0.20 228	0.17 251	0.24 114	0.26 238	0.18 217	0.21 233	0.20 273	0.14 230	0.20 139	0.15 186	0.12 521	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.10 412	0.08 76

RAFT-Stereo-weight	0.17 181	0.10 90	0.31 138	0.20 167	0.12 177	0.20 228	0.16 206	0.38 328	0.33 352	0.25 299	0.20 213	0.19 253	0.10 76	0.19 110	0.16 217	0.07 117	0.13 429	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.09 130

CAS++	0.17 181	0.13 235	0.35 174	0.18 66	0.13 239	0.17 128	0.16 206	0.42 387	0.25 222	0.19 224	0.18 189	0.13 142	0.10 76	0.22 188	0.12 40	0.12 521	0.10 342	0.11 490	0.08 295	0.10 412	0.09 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
RCA-Stereo	0.17 181	0.10 90	0.33 161	0.20 167	0.11 120	0.19 187	0.17 251	0.39 350	0.36 393	0.21 246	0.25 281	0.17 224	0.17 297	0.18 89	0.15 186	0.07 117	0.14 448	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.08 76

iRaftStereo_RVC	0.17 181	0.16 363	0.35 174	0.21 212	0.11 120	0.20 228	0.17 251	0.34 278	0.25 222	0.20 236	0.25 281	0.19 253	0.12 155	0.21 160	0.16 217	0.07 117	0.12 408	0.10 432	0.09 395	0.09 347	0.14 388

Gwc-CoAtRS	0.17 181	0.10 90	0.41 227	0.20 167	0.12 177	0.20 228	0.15 154	0.34 278	0.29 290	0.23 276	0.23 261	0.27 372	0.15 251	0.21 160	0.14 144	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.07 30

NLSM1	0.18 193	0.12 191	0.21 40	0.21 212	0.18 458	0.25 358	0.17 251	0.51 491	0.43 479	0.17 195	0.21 233	0.13 142	0.15 251	0.22 188	0.18 278	0.08 265	0.09 299	0.09 351	0.08 295	0.07 172	0.07 30

FE-Mocha	0.18 193	0.11 139	0.40 216	0.26 477	0.14 284	0.19 187	0.14 107	0.36 302	0.24 195	0.24 286	0.24 271	0.23 313	0.14 230	0.27 286	0.19 313	0.08 265	0.08 253	0.08 253	0.08 295	0.07 172	0.08 76

252Zero-FE	0.18 193	0.08 22	0.28 113	0.18 66	0.10 72	0.15 54	0.11 21	0.22 77	0.22 159	0.76 660	0.11 44	0.09 25	0.08 14	0.17 69	0.15 186	0.07 117	0.51 686	0.06 48	0.08 295	0.06 93	0.10 204

xyz-stereo-finetune2	0.18 193	0.16 363	0.32 151	0.16 12	0.09 18	0.27 386	0.19 357	0.29 201	0.21 146	0.23 276	0.29 321	0.21 289	0.23 396	0.37 425	0.23 409	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.06 104	0.06 93	0.07 30

Reg-Stereo(zero)	0.18 193	0.08 22	0.39 201	0.19 119	0.19 492	0.24 338	0.18 311	0.29 201	0.29 290	0.24 286	0.21 233	0.24 334	0.18 331	0.22 188	0.21 371	0.07 117	0.11 379	0.06 48	0.07 203	0.06 93	0.11 255

SCV	0.18 193	0.15 321	0.37 187	0.26 477	0.20 519	0.16 91	0.16 206	0.35 287	0.23 175	0.14 128	0.16 148	0.13 142	0.09 35	0.31 363	0.12 40	0.08 265	0.19 548	0.07 153	0.07 203	0.09 347	0.26 567

tg	0.18 193	0.15 321	0.34 166	0.22 278	0.11 120	0.23 315	0.15 154	0.35 287	0.27 256	0.20 236	0.25 281	0.20 273	0.12 155	0.25 249	0.16 217	0.07 117	0.07 187	0.09 351	0.09 395	0.08 246	0.13 350

dual_stereo	0.18 193	0.08 22	0.26 90	0.21 212	0.32 636	0.11 14	0.13 75	0.27 168	0.20 120	0.11 39	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 139	0.14 144	0.07 117	0.45 681	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.65 690

Occ-G	0.18 193	0.10 90	0.38 192	0.23 339	0.15 352	0.16 91	0.18 311	0.23 92	0.26 238	0.15 153	0.20 213	0.21 289	0.11 114	0.22 188	0.19 313	0.07 117	0.17 522	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.30 593

rvit_stereo_ft	0.18 193	0.19 441	0.43 245	0.25 436	0.14 284	0.17 128	0.21 425	0.30 221	0.28 267	0.17 195	0.19 201	0.20 273	0.17 297	0.22 188	0.18 278	0.11 481	0.07 187	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.08 76

MoCha-V2	0.18 193	0.12 191	0.40 216	0.30 572	0.24 585	0.16 91	0.15 154	0.28 182	0.19 106	0.16 172	0.16 148	0.13 142	0.13 200	0.30 348	0.13 95	0.06 44	0.28 633	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.25 553

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 193	0.15 321	0.27 107	0.20 167	0.13 239	0.24 338	0.17 251	0.31 243	0.37 408	0.43 574	0.17 169	0.13 142	0.12 155	0.20 139	0.16 217	0.08 265	0.07 187	0.09 351	0.07 203	0.09 347	0.08 76

MyStereo07	0.18 193	0.15 321	0.44 256	0.22 278	0.16 397	0.25 358	0.22 460	0.31 243	0.26 238	0.22 266	0.13 83	0.12 120	0.13 200	0.33 384	0.14 144	0.07 117	0.13 429	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

ff7	0.18 193	0.13 235	0.41 227	0.21 212	0.15 352	0.21 259	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.21 246	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.25 618	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 621

ffff	0.18 193	0.13 235	0.41 227	0.21 212	0.15 352	0.21 259	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.21 246	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.25 618	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 621

11t	0.18 193	0.13 235	0.41 227	0.21 212	0.15 352	0.21 259	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.21 246	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.25 618	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 621

plain	0.18 193	0.16 363	0.59 461	0.21 212	0.13 239	0.16 91	0.17 251	0.29 201	0.23 175	0.16 172	0.26 290	0.13 142	0.17 297	0.27 286	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.07 203	0.10 412	0.07 30

MIF-Stereo (partial)	0.18 193	0.13 235	0.50 339	0.22 278	0.15 352	0.16 91	0.13 75	0.29 201	0.26 238	0.17 195	0.26 290	0.16 208	0.17 297	0.25 249	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.08 76

GCAP-Stereo	0.18 193	0.21 469	0.47 286	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.10 8	0.28 182	0.24 195	0.20 236	0.22 247	0.15 194	0.13 200	0.21 160	0.16 217	0.07 117	0.19 548	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

Any-RAFT	0.18 193	0.09 53	0.33 161	0.19 119	0.10 72	0.29 430	0.16 206	0.44 419	0.32 333	0.25 299	0.27 304	0.29 398	0.16 272	0.23 213	0.13 95	0.08 265	0.07 187	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.07 30

knoymous	0.18 193	0.10 90	0.35 174	0.17 35	0.11 120	0.21 259	0.17 251	0.33 271	0.24 195	0.24 286	0.28 312	0.27 372	0.16 272	0.24 228	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.06 104	0.09 347	0.10 204

MC-Stereo	0.18 193	0.10 90	0.36 181	0.28 542	0.14 284	0.18 159	0.15 154	0.24 114	0.20 120	0.21 246	0.24 271	0.16 208	0.13 200	0.25 249	0.14 144	0.07 117	0.17 522	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.30 593

ccc-4	0.18 193	0.13 235	0.41 227	0.21 212	0.15 352	0.21 259	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.21 246	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.25 618	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 621

test-3	0.18 193	0.10 90	0.48 301	0.23 339	0.14 284	0.18 159	0.16 206	0.32 252	0.29 290	0.26 309	0.17 169	0.22 297	0.13 200	0.26 271	0.19 313	0.06 44	0.14 448	0.08 253	0.08 295	0.06 93	0.10 204

test_1	0.18 193	0.10 90	0.48 301	0.23 339	0.14 284	0.18 159	0.16 206	0.32 252	0.29 290	0.26 309	0.17 169	0.22 297	0.13 200	0.26 271	0.19 313	0.06 44	0.14 448	0.08 253	0.08 295	0.06 93	0.10 204

cross-raft	0.18 193	0.12 191	0.40 216	0.27 514	0.16 397	0.20 228	0.24 514	0.34 278	0.24 195	0.23 276	0.28 312	0.29 398	0.15 251	0.19 110	0.16 217	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.07 30

s12784h	0.18 193	0.09 53	0.38 192	0.18 66	0.07 1	0.33 494	0.19 357	0.39 350	0.34 364	0.24 286	0.25 281	0.18 239	0.18 331	0.25 249	0.17 248	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 193	0.10 90	0.45 262	0.20 167	0.12 177	0.20 228	0.16 206	0.40 361	0.31 320	0.23 276	0.21 233	0.26 367	0.15 251	0.21 160	0.14 144	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.06 13

SMOE	0.19 221	0.17 398	0.39 201	0.22 278	0.13 239	0.27 386	0.21 425	0.31 243	0.24 195	0.22 266	0.27 304	0.21 289	0.17 297	0.19 110	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.12 525	0.07 203	0.11 464	0.12 313

GGDA	0.19 221	0.20 456	0.53 391	0.18 66	0.10 72	0.21 259	0.16 206	0.35 287	0.32 333	0.22 266	0.29 321	0.19 253	0.16 272	0.38 428	0.18 278	0.08 265	0.05 6	0.06 48	0.06 104	0.08 246	0.09 130

WQFJA1	0.19 221	0.12 191	0.20 24	0.22 278	0.18 458	0.25 358	0.19 357	0.55 544	0.55 593	0.16 172	0.17 169	0.15 194	0.17 297	0.20 139	0.20 341	0.07 117	0.09 299	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

WQFJX	0.19 221	0.12 191	0.21 40	0.22 278	0.18 458	0.25 358	0.18 311	0.57 564	0.49 555	0.17 195	0.17 169	0.14 173	0.16 272	0.24 228	0.19 313	0.08 265	0.08 253	0.08 253	0.06 104	0.08 246	0.11 255

NLMM	0.19 221	0.12 191	0.20 24	0.22 278	0.18 458	0.25 358	0.19 357	0.55 544	0.55 593	0.16 172	0.17 169	0.15 194	0.17 297	0.20 139	0.20 341	0.07 117	0.09 299	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

MM-Stereo_test3	0.19 221	0.15 321	0.39 201	0.25 436	0.15 352	0.19 187	0.22 460	0.42 387	0.40 446	0.17 195	0.24 271	0.17 224	0.12 155	0.22 188	0.16 217	0.08 265	0.21 568	0.08 253	0.06 104	0.09 347	0.11 255

MM-Stereo_test2	0.19 221	0.11 139	0.47 286	0.25 436	0.11 120	0.21 259	0.20 397	0.28 182	0.24 195	0.16 172	0.17 169	0.13 142	0.11 114	0.21 160	0.14 144	0.06 44	0.26 624	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.41 638

GREAT-IGEV	0.19 221	0.11 139	0.39 201	0.22 278	0.33 638	0.14 36	0.15 154	0.18 25	0.22 159	0.14 128	0.16 148	0.09 25	0.09 35	0.23 213	0.14 144	0.06 44	0.50 685	0.06 48	0.06 104	0.07 172	0.53 669
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 221	0.14 285	0.40 216	0.30 572	0.20 519	0.15 54	0.16 206	0.35 287	0.26 238	0.17 195	0.16 148	0.13 142	0.09 35	0.31 363	0.14 144	0.07 117	0.22 581	0.06 48	0.06 104	0.09 347	0.25 553

H2IRNET	0.19 221	0.18 423	0.50 339	0.22 278	0.12 177	0.20 228	0.16 206	0.28 182	0.31 320	0.17 195	0.32 361	0.25 347	0.20 360	0.24 228	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.10 456	0.10 412	0.08 76

IGEV++	0.19 221	0.13 235	0.38 192	0.30 572	0.19 492	0.15 54	0.15 154	0.32 252	0.18 79	0.13 100	0.16 148	0.12 120	0.11 114	0.24 228	0.15 186	0.07 117	0.32 661	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.42 643

MSKI-zero shot	0.19 221	0.10 90	0.47 286	0.30 572	0.14 284	0.21 259	0.14 107	0.33 271	0.22 159	0.24 286	0.25 281	0.22 297	0.10 76	0.32 374	0.14 144	0.07 117	0.30 651	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.09 130

RAFT-Test	0.19 221	0.11 139	0.41 227	0.26 477	0.21 536	0.26 379	0.17 251	0.37 319	0.26 238	0.24 286	0.29 321	0.32 439	0.14 230	0.22 188	0.15 186	0.07 117	0.08 253	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.07 30

EGLCR-Stereo	0.19 221	0.09 53	0.34 166	0.29 560	0.17 429	0.28 405	0.16 206	0.30 221	0.23 175	0.22 266	0.11 44	0.16 208	0.09 35	0.28 310	0.15 186	0.07 117	0.25 618	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.37 629

Selective-RAFT	0.19 221	0.14 285	0.37 187	0.24 394	0.11 120	0.30 445	0.15 154	0.35 287	0.34 364	0.17 195	0.17 169	0.22 297	0.18 331	0.29 332	0.18 278	0.07 117	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.08 246	0.08 76

test_4	0.19 221	0.16 363	0.39 201	0.24 394	0.13 239	0.19 187	0.21 425	0.27 168	0.24 195	0.24 286	0.47 544	0.22 297	0.13 200	0.27 286	0.18 278	0.06 44	0.06 91	0.09 351	0.09 395	0.07 172	0.06 13

Patchmatch Stereo++	0.19 221	0.13 235	0.51 360	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.14 107	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.27 286	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 221	0.13 235	0.51 360	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.15 154	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.25 249	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

ROB_FTStereo_v2	0.19 221	0.13 235	0.51 360	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.15 154	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.25 249	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

ROB_FTStereo	0.19 221	0.13 235	0.51 360	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.13 75	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.25 249	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

HUI-Stereo	0.19 221	0.13 235	0.52 380	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.14 107	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.23 213	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

DeepStereo_RVC	0.19 221	0.12 191	0.47 286	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.16 206	0.29 201	0.24 195	0.28 335	0.27 304	0.23 313	0.28 481	0.24 228	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.09 347	0.10 204

iGMRVC	0.19 221	0.13 235	0.51 360	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.15 154	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.27 286	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

iRAFT	0.19 221	0.13 235	0.51 360	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.14 107	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.27 286	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

AnonymousM	0.19 221	0.20 456	0.30 129	0.18 66	0.10 72	0.19 187	0.17 251	0.32 252	0.27 256	0.27 321	0.21 233	0.18 239	0.14 230	0.21 160	0.16 217	0.09 366	0.08 253	0.38 671	0.15 600	0.06 93	0.08 76

CRE-IMP	0.19 221	0.13 235	0.51 360	0.23 339	0.11 120	0.24 338	0.17 251	0.31 243	0.24 195	0.27 321	0.26 290	0.24 334	0.17 297	0.24 228	0.19 313	0.09 366	0.05 6	0.10 432	0.07 203	0.10 412	0.10 204

RAFT-IKP	0.19 221	0.13 235	0.51 360	0.22 278	0.11 120	0.18 159	0.15 154	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.26 271	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

raftrobust	0.19 221	0.19 441	0.42 237	0.23 339	0.24 585	0.19 187	0.13 75	0.33 271	0.28 267	0.26 309	0.20 213	0.19 253	0.17 297	0.23 213	0.17 248	0.08 265	0.10 342	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.09 130

sCroCo_RVC	0.19 221	0.15 321	0.60 468	0.27 514	0.18 458	0.23 315	0.16 206	0.28 182	0.24 195	0.14 128	0.22 247	0.17 224	0.14 230	0.22 188	0.16 217	0.11 481	0.11 379	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.10 204

R-Stereo Train	0.19 221	0.10 90	0.49 318	0.22 278	0.12 177	0.23 315	0.18 311	0.43 398	0.20 120	0.31 400	0.45 525	0.20 273	0.14 230	0.18 89	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 221	0.10 90	0.49 318	0.22 278	0.12 177	0.23 315	0.18 311	0.43 398	0.20 120	0.31 400	0.45 525	0.20 273	0.14 230	0.18 89	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ManiGeoR	0.20 252	0.22 488	0.70 518	0.16 12	0.12 177	0.22 291	0.14 107	0.41 380	0.28 267	0.19 224	0.24 271	0.19 253	0.16 272	0.35 406	0.20 341	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.09 130

HLF11	0.20 252	0.20 456	0.68 508	0.16 12	0.12 177	0.21 259	0.12 37	0.39 350	0.25 222	0.21 246	0.30 337	0.19 253	0.18 331	0.38 428	0.22 389	0.09 366	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.08 246	0.09 130

HLf10	0.20 252	0.22 488	0.70 518	0.16 12	0.12 177	0.22 291	0.14 107	0.41 380	0.28 267	0.19 224	0.24 271	0.19 253	0.16 272	0.35 406	0.20 341	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.09 130

TestStereo_HL2	0.20 252	0.19 441	0.54 405	0.17 35	0.11 120	0.21 259	0.15 154	0.35 287	0.31 320	0.23 276	0.31 349	0.19 253	0.17 297	0.40 438	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.09 130

TestStereo-Hl	0.20 252	0.16 363	0.50 339	0.18 66	0.11 120	0.23 315	0.17 251	0.38 328	0.30 308	0.23 276	0.27 304	0.22 297	0.19 354	0.39 433	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.08 76

Lsterematch	0.20 252	0.15 321	0.44 256	0.20 167	0.10 72	0.22 291	0.17 251	0.27 168	0.34 364	0.28 335	0.37 428	0.24 334	0.22 381	0.25 249	0.23 409	0.08 265	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.08 76

WQFJX1	0.20 252	0.12 191	0.21 40	0.23 339	0.17 429	0.24 338	0.19 357	0.63 621	0.56 600	0.17 195	0.16 148	0.14 173	0.16 272	0.27 286	0.18 278	0.08 265	0.09 299	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

NLCSM	0.20 252	0.15 321	0.23 60	0.24 394	0.19 492	0.24 338	0.22 460	0.45 428	0.44 492	0.20 236	0.18 189	0.14 173	0.16 272	0.47 469	0.20 341	0.09 366	0.09 299	0.09 351	0.08 295	0.09 347	0.10 204

GEAStereo	0.20 252	0.10 90	0.31 138	0.35 620	0.42 661	0.19 187	0.16 206	0.23 92	0.18 79	0.14 128	0.15 135	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.18 278	0.08 265	0.28 633	0.06 48	0.05 32	0.08 246	0.57 674

gasm-f	0.20 252	0.12 191	0.36 181	0.35 620	0.36 648	0.18 159	0.17 251	0.23 92	0.18 79	0.14 128	0.19 201	0.10 48	0.11 114	0.20 139	0.19 313	0.08 265	0.28 633	0.06 48	0.05 32	0.09 347	0.57 674

GASTEREO	0.20 252	0.15 321	0.31 138	0.40 647	0.29 619	0.18 159	0.15 154	0.29 201	0.22 159	0.18 217	0.17 169	0.11 87	0.13 200	0.25 249	0.15 186	0.07 117	0.23 595	0.06 48	0.08 295	0.06 93	0.57 674

MSCF	0.20 252	0.14 285	0.31 138	0.40 647	0.29 619	0.17 128	0.15 154	0.29 201	0.22 159	0.17 195	0.16 148	0.11 87	0.13 200	0.24 228	0.15 186	0.07 117	0.23 595	0.06 48	0.08 295	0.07 172	0.57 674

MM-Stereo_test1	0.20 252	0.13 235	0.45 262	0.24 394	0.12 177	0.20 228	0.21 425	0.36 302	0.32 333	0.23 276	0.22 247	0.15 194	0.14 230	0.28 310	0.16 217	0.07 117	0.24 611	0.08 253	0.07 203	0.09 347	0.21 501

HART	0.20 252	0.14 285	0.42 237	0.26 477	0.24 585	0.17 128	0.16 206	0.32 252	0.25 222	0.15 153	0.26 290	0.17 224	0.09 35	0.24 228	0.14 144	0.06 44	0.36 671	0.07 153	0.05 32	0.08 246	0.27 575

AIO_rvc	0.20 252	0.16 363	0.49 318	0.41 654	0.29 619	0.15 54	0.17 251	0.21 63	0.19 106	0.17 195	0.14 118	0.13 142	0.08 14	0.35 406	0.13 95	0.07 117	0.19 548	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.41 638

AIO_test	0.20 252	0.12 191	0.46 278	0.45 662	0.38 653	0.15 54	0.17 251	0.28 182	0.20 120	0.19 224	0.13 83	0.14 173	0.09 35	0.39 433	0.13 95	0.07 117	0.21 568	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.34 613

rvit_0105_6	0.20 252	0.16 363	0.41 227	0.23 339	0.14 284	0.18 159	0.20 397	0.31 243	0.39 435	0.18 217	0.22 247	0.23 313	0.18 331	0.26 271	0.18 278	0.16 595	0.13 429	0.13 552	0.11 494	0.11 464	0.09 130

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 252	0.74 680	0.71 527	0.17 35	0.08 8	0.15 54	0.15 154	0.19 40	0.18 79	0.13 100	0.12 64	0.10 48	0.08 14	0.16 49	0.14 144	0.34 667	0.12 408	0.08 253	0.07 203	0.11 464	0.24 540

IGEVStereo-DCA	0.20 252	0.17 398	0.41 227	0.22 278	0.15 352	0.20 228	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.19 224	0.12 64	0.14 173	0.12 155	0.38 428	0.31 497	0.07 117	0.16 494	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 621

MIM_Stereo	0.20 252	0.17 398	0.55 415	0.20 167	0.21 536	0.17 128	0.14 107	0.37 319	0.27 256	0.28 335	0.35 402	0.23 313	0.13 200	0.28 310	0.16 217	0.06 44	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.15 407

AEACV	0.20 252	0.09 53	0.32 151	0.39 642	0.34 640	0.21 259	0.16 206	0.30 221	0.18 79	0.17 195	0.17 169	0.13 142	0.16 272	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.29 649	0.07 153	0.09 395	0.07 172	0.37 629

4D-IteraStereo	0.20 252	0.21 469	0.62 479	0.21 212	0.14 284	0.19 187	0.17 251	0.29 201	0.28 267	0.24 286	0.20 213	0.20 273	0.10 76	0.22 188	0.18 278	0.07 117	0.07 187	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.33 609

anonymousdsp	0.20 252	0.13 235	0.49 318	0.28 542	0.20 519	0.21 259	0.17 251	0.29 201	0.24 195	0.22 266	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.32 374	0.13 95	0.07 117	0.26 624	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.48 659

DCANet-4	0.20 252	0.11 139	0.58 452	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.39 350	0.42 468	0.29 360	0.31 349	0.17 224	0.22 381	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

fff	0.20 252	0.15 321	0.57 436	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.38 328	0.46 517	0.29 360	0.31 349	0.18 239	0.28 481	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

DisPM	0.20 252	0.11 139	0.52 380	0.24 394	0.13 239	0.18 159	0.19 357	0.30 221	0.31 320	0.33 438	0.34 394	0.23 313	0.16 272	0.34 399	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.12 313

IGEV-Stereo	0.20 252	0.13 235	0.49 318	0.28 542	0.20 519	0.21 259	0.17 251	0.29 201	0.24 195	0.22 266	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.32 374	0.13 95	0.07 117	0.26 624	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.48 659
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 252	0.17 398	0.45 262	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.27 550	0.28 182	0.28 267	0.31 400	0.32 361	0.28 385	0.17 297	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.23 595	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.07 30

error version	0.20 252	0.17 398	0.45 262	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.27 550	0.28 182	0.28 267	0.31 400	0.32 361	0.28 385	0.17 297	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.23 595	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.07 30

test-v	0.20 252	0.17 398	0.45 262	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.27 550	0.28 182	0.28 267	0.31 400	0.32 361	0.28 385	0.17 297	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.23 595	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.07 30

test_3	0.20 252	0.12 191	0.49 318	0.26 477	0.14 284	0.22 291	0.25 529	0.34 278	0.33 352	0.25 299	0.18 189	0.23 313	0.13 200	0.25 249	0.20 341	0.06 44	0.14 448	0.09 351	0.10 456	0.07 172	0.10 204

NRIStereo	0.20 252	0.12 191	0.50 339	0.23 339	0.11 120	0.24 338	0.19 357	0.30 221	0.28 267	0.26 309	0.26 290	0.25 347	0.18 331	0.34 399	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.09 347	0.09 130

Pruner-Stereo	0.20 252	0.12 191	0.49 318	0.29 560	0.12 177	0.19 187	0.17 251	0.32 252	0.31 320	0.33 438	0.32 361	0.25 347	0.15 251	0.25 249	0.22 389	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.10 204

test-2	0.20 252	0.17 398	0.45 262	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.27 550	0.28 182	0.28 267	0.31 400	0.32 361	0.28 385	0.17 297	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.23 595	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.07 30

test-1	0.20 252	0.12 191	0.49 318	0.23 339	0.23 568	0.22 291	0.23 489	0.36 302	0.29 290	0.21 246	0.25 281	0.24 334	0.14 230	0.18 89	0.22 389	0.07 117	0.14 448	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.14 388

DCANet	0.20 252	0.15 321	0.57 436	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.37 319	0.41 456	0.30 383	0.31 349	0.19 253	0.23 396	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.10 204

csc	0.20 252	0.15 321	0.57 436	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.38 328	0.46 517	0.29 360	0.31 349	0.18 239	0.28 481	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

cscssc	0.20 252	0.15 321	0.57 436	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.38 328	0.46 517	0.29 360	0.31 349	0.18 239	0.28 481	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 252	0.23 507	0.49 318	0.21 212	0.16 397	0.19 187	0.17 251	0.35 287	0.32 333	0.26 309	0.33 383	0.20 273	0.17 297	0.21 160	0.17 248	0.06 44	0.10 342	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.11 255

AFF-stereo	0.20 252	0.24 520	0.49 318	0.22 278	0.11 120	0.18 159	0.18 311	0.35 287	0.29 290	0.25 299	0.36 417	0.25 347	0.17 297	0.25 249	0.17 248	0.06 44	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.11 255

DIP-Stereo	0.20 252	0.13 235	0.48 301	0.20 167	0.13 239	0.28 405	0.12 37	0.43 398	0.26 238	0.27 321	0.32 361	0.21 289	0.17 297	0.26 271	0.20 341	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.10 204
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HLf8	0.21 293	0.23 507	0.69 511	0.15 4	0.12 177	0.24 338	0.14 107	0.42 387	0.32 333	0.20 236	0.26 290	0.18 239	0.15 251	0.35 406	0.18 278	0.10 438	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.10 204

TestStereo_HLe17	0.21 293	0.24 520	0.77 547	0.17 35	0.11 120	0.22 291	0.17 251	0.42 387	0.31 320	0.20 236	0.25 281	0.18 239	0.15 251	0.39 433	0.18 278	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.08 76

DN	0.21 293	0.09 53	0.58 452	0.40 647	0.18 458	0.22 291	0.18 311	0.30 221	0.25 222	0.15 153	0.19 201	0.18 239	0.10 76	0.26 271	0.19 313	0.14 568	0.18 534	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.42 643

Hybrid-DGEV-03	0.21 293	0.20 456	0.43 245	0.23 339	0.12 177	0.27 386	0.16 206	0.33 271	0.28 267	0.33 438	0.58 599	0.23 313	0.16 272	0.24 228	0.19 313	0.07 117	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.08 246	0.10 204

NLMM1	0.21 293	0.13 235	0.21 40	0.23 339	0.18 458	0.24 338	0.20 397	0.65 634	0.69 638	0.18 217	0.18 189	0.13 142	0.14 230	0.25 249	0.19 313	0.08 265	0.09 299	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.10 204

GSStereo	0.21 293	0.10 90	0.31 138	0.36 629	0.42 661	0.19 187	0.16 206	0.38 328	0.21 146	0.14 128	0.15 135	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.18 278	0.08 265	0.31 656	0.06 48	0.06 104	0.08 246	0.63 683

DA	0.21 293	0.11 139	0.33 161	0.28 542	0.23 568	0.30 445	0.16 206	0.29 201	0.27 256	0.15 153	0.22 247	0.17 224	0.15 251	0.26 271	0.15 186	0.07 117	0.28 633	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.56 671

zero-FE	0.21 293	0.08 22	1.10 628	0.24 394	0.27 607	0.12 21	0.14 107	0.20 48	0.20 120	0.12 69	0.11 44	0.13 142	0.11 114	0.22 188	0.19 313	0.09 366	0.23 595	0.07 153	0.08 295	0.19 608	0.27 575

GGEV	0.21 293	0.11 139	0.33 161	0.28 542	0.23 568	0.30 445	0.16 206	0.29 201	0.27 256	0.15 153	0.22 247	0.17 224	0.15 251	0.26 271	0.15 186	0.07 117	0.28 633	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.56 671

fast-iter	0.21 293	0.16 363	0.50 339	0.18 66	0.15 352	0.17 128	0.16 206	0.35 287	0.22 159	0.38 518	0.38 437	0.36 476	0.24 417	0.29 332	0.22 389	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.09 395	0.09 347	0.08 76

CoSv	0.21 293	0.16 363	0.50 339	0.18 66	0.15 352	0.17 128	0.16 206	0.35 287	0.22 159	0.38 518	0.38 437	0.36 476	0.24 417	0.29 332	0.22 389	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.09 395	0.09 347	0.08 76

AIO-test1	0.21 293	0.22 488	0.56 425	0.31 588	0.24 585	0.21 259	0.16 206	0.42 387	0.37 408	0.17 195	0.26 290	0.18 239	0.12 155	0.29 332	0.15 186	0.08 265	0.07 187	0.10 432	0.11 494	0.07 172	0.10 204

IGEV-RUCA	0.21 293	0.09 53	0.26 90	0.20 167	0.19 492	0.28 405	0.23 489	0.24 114	0.22 159	0.21 246	0.23 261	0.29 398	0.48 618	0.26 271	0.19 313	0.09 366	0.08 253	0.18 621	0.14 589	0.18 598	0.19 470

rvit_0105_4	0.21 293	0.17 398	0.49 318	0.23 339	0.14 284	0.20 228	0.23 489	0.35 287	0.40 446	0.19 224	0.24 271	0.25 347	0.20 360	0.28 310	0.18 278	0.16 595	0.13 429	0.12 525	0.11 494	0.11 464	0.10 204

model_zeroshot	0.21 293	0.14 285	0.51 360	0.34 614	0.18 458	0.26 379	0.16 206	0.41 380	0.24 195	0.33 438	0.20 213	0.25 347	0.12 155	0.26 271	0.16 217	0.09 366	0.21 568	0.07 153	0.08 295	0.07 172	0.13 350

AE-Stereo	0.21 293	0.12 191	0.50 339	0.25 436	0.15 352	0.24 338	0.18 311	0.40 361	0.34 364	0.19 224	0.26 290	0.21 289	0.13 200	0.22 188	0.16 217	0.07 117	0.26 624	0.09 351	0.10 456	0.07 172	0.31 597

ACVNet-DCA	0.21 293	0.16 363	0.50 339	0.27 514	0.13 239	0.31 467	0.19 357	0.43 398	0.32 333	0.21 246	0.20 213	0.13 142	0.17 297	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 633	0.08 253	0.06 104	0.09 347	0.23 526

11t1	0.21 293	0.12 191	0.45 262	0.20 167	0.15 352	0.27 386	0.17 251	0.37 319	0.28 267	0.27 321	0.25 281	0.24 334	0.23 396	0.28 310	0.25 436	0.09 366	0.19 548	0.07 153	0.07 203	0.09 347	0.23 526

LL-Strereo2	0.21 293	0.25 536	0.53 391	0.32 597	0.20 519	0.25 358	0.14 107	0.32 252	0.25 222	0.25 299	0.20 213	0.24 334	0.12 155	0.28 310	0.18 278	0.07 117	0.07 187	0.12 525	0.09 395	0.09 347	0.16 424

ADStereo(finetuned)	0.21 293	0.15 321	0.59 461	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.37 319	0.41 456	0.30 383	0.31 349	0.19 253	0.31 525	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.10 204

PFNet+	0.21 293	0.11 139	0.54 405	0.22 278	0.12 177	0.17 128	0.18 311	0.31 243	0.36 393	0.33 438	0.32 361	0.24 334	0.16 272	0.33 384	0.18 278	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.10 456	0.08 246	0.12 313

rafts_anoy	0.21 293	0.22 488	0.49 318	0.25 436	0.24 585	0.19 187	0.17 251	0.34 278	0.32 333	0.24 286	0.25 281	0.20 273	0.16 272	0.25 249	0.21 371	0.08 265	0.19 548	0.11 490	0.12 537	0.09 347	0.09 130

raft+_RVC	0.21 293	0.21 469	0.46 278	0.22 278	0.35 643	0.21 259	0.16 206	0.39 350	0.35 377	0.22 266	0.28 312	0.20 273	0.15 251	0.25 249	0.20 341	0.08 265	0.16 494	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.12 313

sAnonymous2	0.21 293	0.24 520	0.79 553	0.24 394	0.17 429	0.22 291	0.20 397	0.36 302	0.29 290	0.17 195	0.19 201	0.17 224	0.16 272	0.18 89	0.15 186	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.08 295	0.23 632	0.18 451

CroCo_RVC	0.21 293	0.24 520	0.79 553	0.24 394	0.17 429	0.22 291	0.20 397	0.36 302	0.29 290	0.17 195	0.19 201	0.17 224	0.16 272	0.18 89	0.15 186	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.08 295	0.23 632	0.18 451

RALAANet	0.21 293	0.24 520	0.53 391	0.23 339	0.14 284	0.22 291	0.13 75	0.38 328	0.30 308	0.29 360	0.26 290	0.25 347	0.15 251	0.28 310	0.20 341	0.08 265	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.10 412	0.07 30

GMStereo	0.21 293	0.30 573	0.57 436	0.21 212	0.12 177	0.24 338	0.18 311	0.30 221	0.41 456	0.26 309	0.24 271	0.17 224	0.16 272	0.25 249	0.19 313	0.10 438	0.07 187	0.08 253	0.08 295	0.11 464	0.09 130
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 320	0.47 642	0.67 502	0.30 572	0.31 632	0.11 14	0.11 21	0.18 25	0.15 38	0.09 9	0.11 44	0.09 25	0.09 35	0.27 286	0.12 40	0.09 366	0.39 673	0.06 48	0.04 1	0.24 636	0.49 661

AIO-test2	0.22 320	0.27 554	0.54 405	0.29 560	0.16 397	0.22 291	0.16 206	0.44 419	0.43 479	0.17 195	0.29 321	0.16 208	0.11 114	0.27 286	0.14 144	0.19 630	0.07 187	0.10 432	0.11 494	0.08 246	0.09 130

FACV-RUCA	0.22 320	0.15 321	0.38 192	0.24 394	0.23 568	0.26 379	0.19 357	0.41 380	0.35 377	0.26 309	0.32 361	0.22 297	0.25 430	0.24 228	0.19 313	0.10 438	0.07 187	0.15 594	0.08 295	0.16 567	0.14 388

rvit_0105_5	0.22 320	0.18 423	0.51 360	0.23 339	0.13 239	0.22 291	0.25 529	0.38 328	0.40 446	0.21 246	0.23 261	0.27 372	0.20 360	0.27 286	0.20 341	0.15 584	0.13 429	0.12 525	0.12 537	0.10 412	0.10 204

1test111	0.22 320	0.16 363	0.50 339	0.27 514	0.13 239	0.31 467	0.19 357	0.43 398	0.32 333	0.21 246	0.20 213	0.13 142	0.17 297	0.36 415	0.28 469	0.08 265	0.28 633	0.08 253	0.06 104	0.09 347	0.23 526

cc1	0.22 320	0.16 363	0.50 339	0.27 514	0.13 239	0.31 467	0.19 357	0.39 350	0.48 539	0.21 246	0.20 213	0.13 142	0.17 297	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 633	0.08 253	0.06 104	0.08 246	0.37 629

rrr	0.22 320	0.17 398	0.79 553	0.22 278	0.15 352	0.20 228	0.18 311	0.40 361	0.27 256	0.19 224	0.12 64	0.14 173	0.12 155	0.38 428	0.31 497	0.07 117	0.16 494	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.28 584

tt1	0.22 320	0.16 363	0.49 318	0.26 477	0.15 352	0.31 467	0.19 357	0.38 328	0.46 517	0.21 246	0.19 201	0.13 142	0.16 272	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 633	0.08 253	0.06 104	0.08 246	0.37 629

GCAPDPT-zeroshot	0.22 320	0.09 53	1.28 652	0.31 588	0.43 664	0.16 91	0.15 154	0.30 221	0.26 238	0.14 128	0.17 169	0.15 194	0.11 114	0.23 213	0.12 40	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.24 540

HH	0.22 320	0.12 191	0.55 415	0.32 597	0.16 397	0.27 386	0.18 311	0.36 302	0.25 222	0.20 236	0.26 290	0.34 457	0.18 331	0.33 384	0.15 186	0.07 117	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.31 597

HanStereo	0.22 320	0.12 191	0.55 415	0.32 597	0.16 397	0.27 386	0.18 311	0.36 302	0.25 222	0.20 236	0.26 290	0.34 457	0.18 331	0.33 384	0.15 186	0.07 117	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.31 597

CASS	0.22 320	0.16 363	0.40 216	0.26 477	0.12 177	0.29 430	0.19 357	0.40 361	0.32 333	0.34 459	0.35 402	0.25 347	0.25 430	0.26 271	0.21 371	0.13 543	0.08 253	0.11 490	0.09 395	0.11 464	0.12 313
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 320	0.19 441	0.64 489	0.22 278	0.12 177	0.28 405	0.20 397	0.48 460	0.39 435	0.31 400	0.24 271	0.19 253	0.24 417	0.28 310	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.08 76

IPLGR	0.22 320	0.14 285	0.75 537	0.21 212	0.11 120	0.25 358	0.18 311	0.44 419	0.38 419	0.29 360	0.28 312	0.21 289	0.19 354	0.37 425	0.19 313	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.07 30

GANet-ADL	0.22 320	0.14 285	0.51 360	0.23 339	0.14 284	0.29 430	0.19 357	0.48 460	0.36 393	0.26 309	0.33 383	0.32 439	0.20 360	0.26 271	0.22 389	0.11 481	0.07 187	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.11 255

TRStereo	0.22 320	0.21 469	0.62 479	0.40 647	0.19 492	0.22 291	0.16 206	0.58 578	0.30 308	0.21 246	0.21 233	0.22 297	0.13 200	0.27 286	0.14 144	0.09 366	0.09 299	0.09 351	0.11 494	0.06 93	0.19 470

LCNet	0.22 320	0.12 191	0.42 237	0.26 477	0.12 177	0.23 315	0.19 357	0.36 302	0.28 267	0.28 335	0.35 402	0.26 367	0.30 508	0.35 406	0.17 248	0.07 117	0.05 6	0.09 351	0.10 456	0.13 524	0.22 516

NF-Stereo	0.22 320	0.11 139	0.52 380	0.25 436	0.12 177	0.21 259	0.18 311	0.40 361	0.35 377	0.28 335	0.30 337	0.22 297	0.17 297	0.52 491	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.13 350

OCTAStereo	0.22 320	0.11 139	0.52 380	0.25 436	0.12 177	0.21 259	0.18 311	0.40 361	0.35 377	0.28 335	0.30 337	0.22 297	0.17 297	0.51 483	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.13 350

PSM-softLoss	0.22 320	0.11 139	0.53 391	0.25 436	0.12 177	0.20 228	0.17 251	0.39 350	0.29 290	0.29 360	0.32 361	0.24 334	0.16 272	0.53 494	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.09 395	0.08 246	0.12 313

KMStereo	0.22 320	0.11 139	0.53 391	0.25 436	0.12 177	0.20 228	0.17 251	0.39 350	0.29 290	0.29 360	0.32 361	0.24 334	0.16 272	0.53 494	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.09 395	0.08 246	0.12 313

SST-Stereo	0.22 320	0.11 139	0.52 380	0.25 436	0.14 284	0.19 187	0.17 251	0.32 252	0.26 238	0.34 459	0.33 383	0.29 398	0.25 430	0.56 512	0.18 278	0.08 265	0.05 6	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.07 30

RAFT_R40	0.22 320	0.11 139	0.52 380	0.25 436	0.13 239	0.18 159	0.18 311	0.32 252	0.31 320	0.33 438	0.33 383	0.30 419	0.23 396	0.55 505	0.19 313	0.08 265	0.05 6	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.07 30

RE-Stereo	0.22 320	0.11 139	0.52 380	0.25 436	0.12 177	0.21 259	0.18 311	0.40 361	0.35 377	0.28 335	0.30 337	0.22 297	0.17 297	0.51 483	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.13 350

TVStereo	0.22 320	0.11 139	0.52 380	0.25 436	0.12 177	0.21 259	0.18 311	0.40 361	0.35 377	0.28 335	0.30 337	0.22 297	0.17 297	0.51 483	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.13 350

RAFT-345	0.22 320	0.11 139	0.55 415	0.22 278	0.12 177	0.20 228	0.16 206	0.27 168	0.28 267	0.27 321	0.65 625	0.20 273	0.17 297	0.55 505	0.22 389	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.07 30

GMM-Stereo	0.22 320	0.10 90	0.56 425	0.23 339	0.13 239	0.24 338	0.24 514	0.38 328	0.29 290	0.31 400	0.44 510	0.27 372	0.21 372	0.31 363	0.17 248	0.07 117	0.05 6	0.10 432	0.09 395	0.08 246	0.19 470

Prome-Stereo	0.22 320	0.10 90	0.43 245	0.24 394	0.13 239	0.23 315	0.23 489	0.37 319	0.27 256	0.33 438	0.58 599	0.24 334	0.28 481	0.30 348	0.16 217	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.20 488

TestStereo	0.22 320	0.24 520	0.48 301	0.25 436	0.11 120	0.22 291	0.22 460	0.32 252	0.31 320	0.24 286	0.34 394	0.23 313	0.19 354	0.62 551	0.19 313	0.08 265	0.07 187	0.10 432	0.07 203	0.11 464	0.07 30

RALCasStereoNet	0.22 320	0.22 488	0.48 301	0.23 339	0.23 568	0.22 291	0.18 311	0.32 252	0.27 256	0.22 266	0.30 337	0.22 297	0.15 251	0.29 332	0.20 341	0.08 265	0.22 581	0.07 153	0.06 104	0.10 412	0.25 553

111	0.22 320	0.22 488	0.57 436	0.19 119	0.09 18	0.24 338	0.17 251	0.44 419	0.46 517	0.24 286	0.30 337	0.29 398	0.22 381	0.25 249	0.19 313	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.15 407

test_xeample3	0.22 320	0.17 398	0.81 560	0.21 212	0.15 352	0.20 228	0.18 311	0.40 361	0.25 222	0.19 224	0.12 64	0.13 142	0.12 155	0.34 399	0.33 516	0.07 117	0.20 563	0.07 153	0.08 295	0.08 246	0.34 613

FENet	0.22 320	0.13 235	0.48 301	0.22 278	0.12 177	0.27 386	0.18 311	0.43 398	0.37 408	0.31 400	0.32 361	0.29 398	0.23 396	0.27 286	0.24 421	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

HITNet	0.22 320	0.23 507	0.60 468	0.20 167	0.09 18	0.27 386	0.15 154	0.45 428	0.33 352	0.29 360	0.33 383	0.27 372	0.22 381	0.29 332	0.27 460	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.11 255
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
S	0.23 354	0.18 423	0.38 192	0.24 394	0.22 552	0.32 484	0.22 460	0.32 252	0.28 267	0.26 309	0.31 349	0.20 273	0.21 372	0.19 110	0.19 313	0.13 543	0.09 299	0.15 594	0.16 610	0.11 464	0.35 617

TestStereo_HL3	0.23 354	0.18 423	1.11 631	0.17 35	0.11 120	0.24 338	0.16 206	0.36 302	0.21 146	0.27 321	0.39 455	0.23 313	0.20 360	0.41 443	0.15 186	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.09 130

Hybrid-DGEV-2	0.23 354	0.20 456	0.53 391	0.24 394	0.13 239	0.28 405	0.15 154	0.50 479	0.45 505	0.28 335	0.26 290	0.25 347	0.26 449	0.29 332	0.20 341	0.07 117	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.07 172	0.10 204

IGEV-FE	0.23 354	0.11 139	0.82 564	0.21 212	0.23 568	0.20 228	0.19 357	0.38 328	0.23 175	0.34 459	0.22 247	0.29 398	0.14 230	0.24 228	0.20 341	0.07 117	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.35 617

GCAP-BAT	0.23 354	0.09 53	1.36 661	0.31 588	0.44 667	0.16 91	0.15 154	0.30 221	0.26 238	0.14 128	0.17 169	0.15 194	0.11 114	0.23 213	0.12 40	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.24 540

test_sample2	0.23 354	0.12 191	0.39 201	0.20 167	0.11 120	0.28 405	0.22 460	0.45 428	0.33 352	0.27 321	0.34 394	0.30 419	0.25 430	0.46 465	0.23 409	0.09 366	0.15 479	0.09 351	0.08 295	0.10 412	0.19 470

MyStereo06	0.23 354	0.15 321	0.74 533	0.22 278	0.14 284	0.25 358	0.22 460	0.43 398	0.25 222	0.36 492	0.24 271	0.34 457	0.18 331	0.24 228	0.20 341	0.07 117	0.12 408	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

xx1	0.23 354	0.16 363	0.50 339	0.27 514	0.13 239	0.31 467	0.19 357	0.39 350	0.48 539	0.21 246	0.20 213	0.28 385	0.25 430	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 633	0.10 432	0.11 494	0.09 347	0.23 526

IGEV_Zeroshot_test	0.23 354	0.11 139	0.82 564	0.21 212	0.23 568	0.20 228	0.19 357	0.38 328	0.23 175	0.34 459	0.22 247	0.29 398	0.14 230	0.24 228	0.20 341	0.07 117	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.35 617

StereoVision	0.23 354	0.23 507	0.55 415	0.27 514	0.17 429	0.23 315	0.22 460	0.40 361	0.32 333	0.21 246	0.51 561	0.22 297	0.16 272	0.29 332	0.19 313	0.11 481	0.12 408	0.13 552	0.13 569	0.10 412	0.08 76

PCWNet_CMD	0.23 354	0.14 285	0.48 301	0.21 212	0.13 239	0.28 405	0.17 251	0.47 449	0.47 531	0.30 383	0.36 417	0.37 482	0.24 417	0.29 332	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.11 464	0.11 255

anonymousdsp2	0.23 354	0.11 139	0.42 237	0.26 477	0.24 585	0.25 358	0.17 251	0.43 398	0.37 408	0.30 383	0.23 261	0.24 334	0.15 251	0.32 374	0.17 248	0.07 117	0.28 633	0.07 153	0.05 32	0.08 246	0.44 649

TestStereo1	0.23 354	0.22 488	0.50 339	0.27 514	0.14 284	0.26 379	0.27 550	0.43 398	0.38 419	0.29 360	0.39 455	0.23 313	0.21 372	0.33 384	0.18 278	0.08 265	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.10 204

x	0.23 354	0.15 321	0.45 262	0.20 167	0.15 352	0.27 386	0.17 251	0.43 398	0.35 377	0.26 309	0.31 349	0.29 398	0.25 430	0.29 332	0.30 487	0.09 366	0.22 581	0.08 253	0.09 395	0.09 347	0.24 540

RAFT_CTSACE	0.23 354	0.21 469	0.57 436	0.26 477	0.15 352	0.22 291	0.23 489	0.34 278	0.30 308	0.34 459	0.51 561	0.31 428	0.17 297	0.33 384	0.15 186	0.06 44	0.09 299	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.07 30

RAFT+CT+SA	0.23 354	0.24 520	0.48 301	0.25 436	0.18 458	0.23 315	0.29 572	0.42 387	0.38 419	0.24 286	0.39 455	0.20 273	0.17 297	0.34 399	0.17 248	0.07 117	0.07 187	0.09 351	0.12 537	0.09 347	0.13 350

SA-5K	0.23 354	0.22 488	0.50 339	0.27 514	0.14 284	0.26 379	0.27 550	0.43 398	0.38 419	0.29 360	0.39 455	0.23 313	0.21 372	0.33 384	0.18 278	0.08 265	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.10 204

CIPLG	0.23 354	0.28 562	0.75 537	0.24 394	0.16 397	0.25 358	0.20 397	0.38 328	0.33 352	0.32 425	0.34 394	0.23 313	0.15 251	0.27 286	0.22 389	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

dd	0.23 354	0.32 585	0.55 415	0.23 339	0.12 177	0.27 386	0.21 425	0.32 252	0.45 505	0.30 383	0.29 321	0.25 347	0.17 297	0.31 363	0.26 448	0.13 543	0.07 187	0.10 432	0.08 295	0.12 509	0.09 130

IPLG	0.23 354	0.19 441	0.65 494	0.21 212	0.12 177	0.28 405	0.17 251	0.45 428	0.32 333	0.33 438	0.32 361	0.16 208	0.17 297	0.50 477	0.23 409	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.08 76

IPLGR_C	0.23 354	0.29 567	0.81 560	0.24 394	0.16 397	0.24 338	0.20 397	0.38 328	0.33 352	0.32 425	0.33 383	0.23 313	0.15 251	0.26 271	0.22 389	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

ACRE	0.23 354	0.27 554	0.83 570	0.24 394	0.15 352	0.24 338	0.20 397	0.38 328	0.32 333	0.32 425	0.33 383	0.23 313	0.15 251	0.26 271	0.22 389	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

GwcNet-ADL	0.23 354	0.15 321	0.58 452	0.24 394	0.13 239	0.23 315	0.24 514	0.51 491	0.41 456	0.28 335	0.29 321	0.30 419	0.20 360	0.27 286	0.28 469	0.09 366	0.07 187	0.07 153	0.07 203	0.09 347	0.11 255

HHNet	0.23 354	0.12 191	0.66 499	0.19 119	0.18 458	0.20 228	0.20 397	0.36 302	0.32 333	0.33 438	0.59 604	0.19 253	0.21 372	0.24 228	0.31 497	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.08 246	0.12 313

KYRaft	0.23 354	0.11 139	0.43 245	0.23 339	0.12 177	0.23 315	0.23 489	0.37 319	0.26 238	0.35 478	0.53 576	0.34 457	0.26 449	0.29 332	0.16 217	0.07 117	0.05 6	0.09 351	0.10 456	0.08 246	0.30 593

ASMatch	0.23 354	0.11 139	0.55 415	0.25 436	0.14 284	0.19 187	0.16 206	0.32 252	0.30 308	0.28 335	0.68 632	0.28 385	0.26 449	0.50 477	0.22 389	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.11 255

IRAFT_RVC	0.23 354	0.15 321	0.54 405	0.26 477	0.12 177	0.19 187	0.23 489	0.41 380	0.39 435	0.31 400	0.30 337	0.29 398	0.24 417	0.55 505	0.23 409	0.08 265	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.08 76

CFNet_pseudo	0.23 354	0.14 285	0.48 301	0.20 167	0.13 239	0.27 386	0.17 251	0.46 437	0.45 505	0.30 383	0.37 428	0.38 488	0.23 396	0.30 348	0.22 389	0.09 366	0.06 91	0.11 490	0.08 295	0.11 464	0.11 255

GES	0.23 354	0.14 285	0.54 405	0.21 212	0.14 284	0.28 405	0.19 357	0.51 491	0.35 377	0.31 400	0.36 417	0.25 347	0.24 417	0.30 348	0.23 409	0.11 481	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.12 313

SFCPSM	0.23 354	0.12 191	0.51 360	0.21 212	0.14 284	0.34 510	0.22 460	0.57 564	0.41 456	0.29 360	0.32 361	0.23 313	0.22 381	0.28 310	0.20 341	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.10 456	0.09 347	0.09 130

MSMDNet	0.23 354	0.14 285	0.49 318	0.20 167	0.13 239	0.28 405	0.17 251	0.47 449	0.47 531	0.30 383	0.36 417	0.37 482	0.24 417	0.29 332	0.21 371	0.09 366	0.07 187	0.09 351	0.08 295	0.11 464	0.11 255

ccs_rob	0.23 354	0.14 285	0.48 301	0.20 167	0.13 239	0.27 386	0.17 251	0.46 437	0.45 505	0.30 383	0.37 428	0.38 488	0.23 396	0.30 348	0.22 389	0.09 366	0.06 91	0.11 490	0.08 295	0.12 509	0.11 255

SME	0.24 386	0.30 573	0.50 339	0.23 339	0.11 120	0.37 540	0.17 251	0.39 350	0.31 320	0.26 309	0.29 321	0.19 253	0.22 381	0.55 505	0.27 460	0.10 438	0.08 253	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.10 204

rvit_0105_3	0.24 386	0.21 469	0.57 436	0.25 436	0.15 352	0.24 338	0.28 566	0.40 361	0.43 479	0.25 299	0.26 290	0.29 398	0.22 381	0.29 332	0.21 371	0.15 584	0.13 429	0.14 576	0.15 600	0.10 412	0.10 204

test_sample1	0.24 386	0.13 235	0.40 216	0.20 167	0.13 239	0.29 430	0.19 357	0.43 398	0.30 308	0.27 321	0.34 394	0.31 428	0.28 481	0.45 463	0.27 460	0.09 366	0.16 494	0.08 253	0.08 295	0.09 347	0.22 516

MyStereo05	0.24 386	0.15 321	0.58 452	0.22 278	0.14 284	0.25 358	0.22 460	0.50 479	0.54 584	0.32 425	0.23 261	0.26 367	0.23 396	0.32 374	0.25 436	0.07 117	0.12 408	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

MyStereo04	0.24 386	0.15 321	0.58 452	0.22 278	0.16 397	0.25 358	0.22 460	0.51 491	0.54 584	0.29 360	0.23 261	0.27 372	0.23 396	0.32 374	0.25 436	0.07 117	0.13 429	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

CoDeX	0.24 386	0.13 235	0.48 301	0.22 278	0.14 284	0.29 430	0.21 425	0.55 544	0.42 468	0.29 360	0.36 417	0.28 385	0.23 396	0.48 471	0.20 341	0.09 366	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.08 76

DCRE	0.24 386	0.15 321	0.45 262	0.26 477	0.26 603	0.23 315	0.21 425	0.37 319	0.29 290	0.23 276	0.81 650	0.23 313	0.16 272	0.24 228	0.18 278	0.07 117	0.14 448	0.07 153	0.08 295	0.07 172	0.25 553

riskmin	0.24 386	0.10 90	0.43 245	0.32 597	0.26 603	0.33 494	0.19 357	0.44 419	0.30 308	0.24 286	0.27 304	0.37 482	0.25 430	0.30 348	0.22 389	0.09 366	0.18 534	0.09 351	0.13 569	0.10 412	0.27 575

qqq	0.24 386	0.16 363	0.46 278	0.20 167	0.15 352	0.23 315	0.20 397	0.43 398	0.32 333	0.26 309	0.31 349	0.28 385	0.25 430	0.36 415	0.28 469	0.08 265	0.22 581	0.10 432	0.11 494	0.09 347	0.23 526

BUS	0.24 386	0.13 235	0.36 181	0.25 436	0.14 284	0.44 582	0.17 251	0.59 588	0.36 393	0.34 459	0.35 402	0.31 428	0.22 381	0.27 286	0.22 389	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.10 456	0.09 347	0.10 204

IER	0.24 386	0.15 321	0.50 339	0.21 212	0.15 352	0.31 467	0.20 397	0.44 419	0.38 419	0.34 459	0.41 477	0.32 439	0.34 549	0.31 363	0.23 409	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.08 295	0.09 347	0.09 130

BSDual-CNN	0.24 386	0.13 235	0.36 181	0.25 436	0.14 284	0.35 525	0.22 460	0.59 588	0.36 393	0.34 459	0.35 402	0.38 488	0.25 430	0.27 286	0.28 469	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.10 456	0.09 347	0.10 204

Sa-1000	0.24 386	0.20 456	0.53 391	0.23 339	0.14 284	0.30 445	0.23 489	0.50 479	0.41 456	0.30 383	0.50 558	0.26 367	0.19 354	0.33 384	0.16 217	0.08 265	0.10 342	0.10 432	0.11 494	0.08 246	0.08 76

SA	0.24 386	0.22 488	0.55 415	0.23 339	0.14 284	0.25 358	0.23 489	0.48 460	0.42 468	0.28 335	0.44 510	0.23 313	0.23 396	0.34 399	0.17 248	0.07 117	0.09 299	0.11 490	0.11 494	0.08 246	0.09 130

psmg	0.24 386	0.13 235	0.36 181	0.21 212	0.14 284	0.35 525	0.23 489	0.54 526	0.36 393	0.36 492	0.38 437	0.38 488	0.25 430	0.27 286	0.28 469	0.10 438	0.08 253	0.10 432	0.10 456	0.09 347	0.09 130

UDGNet	0.24 386	0.37 613	0.53 391	0.25 436	0.14 284	0.24 338	0.18 311	0.32 252	0.44 492	0.29 360	0.28 312	0.24 334	0.20 360	0.30 348	0.21 371	0.16 595	0.07 187	0.21 636	0.11 494	0.16 567	0.11 255

TransformOpticalFlow	0.24 386	0.14 285	0.57 436	0.24 394	0.11 120	0.21 259	0.19 357	0.43 398	0.34 364	0.30 383	0.43 500	0.36 476	0.31 525	0.61 540	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.08 76

OMP-Stereo	0.24 386	0.16 363	0.48 301	0.30 572	0.13 239	0.21 259	0.16 206	0.38 328	0.35 377	0.34 459	0.30 337	0.33 449	0.20 360	0.70 583	0.24 421	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.08 246	0.07 30

IIG-Stereo	0.24 386	0.16 363	0.47 286	0.29 560	0.12 177	0.23 315	0.14 107	0.40 361	0.33 352	0.35 478	0.37 428	0.33 449	0.22 381	0.70 583	0.26 448	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.08 246	0.07 30

PFNet	0.24 386	0.11 139	0.63 484	0.25 436	0.14 284	0.22 291	0.19 357	0.40 361	0.35 377	0.36 492	0.32 361	0.27 372	0.20 360	0.63 554	0.23 409	0.09 366	0.05 6	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.08 76

RAFT	0.24 386	0.24 520	0.46 278	0.27 514	0.15 352	0.26 379	0.26 541	0.37 319	0.31 320	0.34 459	0.34 394	0.41 516	0.22 381	0.30 348	0.18 278	0.08 265	0.15 479	0.11 490	0.10 456	0.11 464	0.13 350

ICVP	0.24 386	0.13 235	0.45 262	0.26 477	0.14 284	0.30 445	0.25 529	0.47 449	0.35 377	0.29 360	0.43 500	0.35 470	0.25 430	0.28 310	0.25 436	0.12 521	0.09 299	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 386	0.19 441	0.76 541	0.27 514	0.18 458	0.41 564	0.24 514	0.45 428	0.36 393	0.23 276	0.27 304	0.20 273	0.18 331	0.28 310	0.19 313	0.12 521	0.11 379	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.13 350

ACVNet	0.24 386	0.18 423	0.51 360	0.18 66	0.15 352	0.27 386	0.23 489	0.40 361	0.45 505	0.29 360	0.41 477	0.38 488	0.28 481	0.28 310	0.35 531	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.10 412	0.09 130

DMCA	0.24 386	0.18 423	0.51 360	0.23 339	0.14 284	0.27 386	0.20 397	0.45 428	0.40 446	0.32 425	0.33 383	0.33 449	0.25 430	0.27 286	0.30 487	0.11 481	0.08 253	0.10 432	0.08 295	0.11 464	0.12 313

DN-CSS_ROB	0.24 386	0.33 589	0.69 511	0.25 436	0.14 284	0.26 379	0.13 75	0.42 387	0.35 377	0.30 383	0.42 486	0.22 297	0.20 360	0.34 399	0.22 389	0.07 117	0.06 91	0.11 490	0.11 494	0.11 464	0.09 130

G2L-ROB	0.25 412	0.21 469	0.56 425	0.19 119	0.12 177	0.28 405	0.21 425	0.48 460	0.34 364	0.35 478	0.31 349	0.41 516	0.23 396	0.51 483	0.31 497	0.09 366	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.12 313

DCVSM-stereo	0.25 412	0.14 285	0.53 391	0.21 212	0.14 284	0.27 386	0.14 107	0.35 287	0.35 377	0.42 563	0.33 383	0.46 557	0.30 508	0.31 363	0.27 460	0.11 481	0.10 342	0.12 525	0.10 456	0.12 509	0.15 407

rvit_stereo_0075_2	0.25 412	0.18 423	0.65 494	0.27 514	0.22 552	0.22 291	0.15 154	0.41 380	0.36 393	0.27 321	0.37 428	0.29 398	0.21 372	0.29 332	0.20 341	0.17 609	0.12 408	0.19 628	0.12 537	0.14 547	0.14 388

test_sample3	0.25 412	0.14 285	0.52 380	0.20 167	0.12 177	0.33 494	0.20 397	0.53 510	0.38 419	0.32 425	0.35 402	0.29 398	0.24 417	0.54 500	0.25 436	0.10 438	0.14 448	0.09 351	0.09 395	0.11 464	0.15 407

MyStereo8	0.25 412	0.20 456	0.69 511	0.24 394	0.17 429	0.31 467	0.16 206	0.50 479	0.32 333	0.29 360	0.38 437	0.25 347	0.19 354	0.33 384	0.29 483	0.08 265	0.20 563	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.16 424

mmm	0.25 412	0.15 321	0.44 256	0.23 339	0.20 519	0.28 405	0.21 425	0.43 398	0.32 333	0.31 400	0.40 465	0.30 419	0.24 417	0.31 363	0.28 469	0.09 366	0.21 568	0.11 490	0.12 537	0.10 412	0.26 567

GMStereo_Zeroshot	0.25 412	0.22 488	0.51 360	0.27 514	0.14 284	0.28 405	0.15 154	0.40 361	0.36 393	0.37 509	0.43 500	0.40 507	0.17 297	0.35 406	0.21 371	0.12 521	0.07 187	0.13 552	0.07 203	0.17 582	0.10 204

CFNet_ucs	0.25 412	0.14 285	0.51 360	0.20 167	0.15 352	0.29 430	0.18 311	0.51 491	0.46 517	0.32 425	0.42 486	0.38 488	0.23 396	0.31 363	0.22 389	0.11 481	0.08 253	0.12 525	0.09 395	0.13 524	0.13 350

gwcnet-sp	0.25 412	0.16 363	0.70 518	0.23 339	0.14 284	0.34 510	0.22 460	0.46 437	0.41 456	0.37 509	0.35 402	0.27 372	0.27 458	0.36 415	0.26 448	0.09 366	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.10 204

scenet	0.25 412	0.16 363	0.70 518	0.23 339	0.14 284	0.34 510	0.22 460	0.46 437	0.41 456	0.37 509	0.35 402	0.27 372	0.27 458	0.36 415	0.26 448	0.09 366	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.10 204

ssnet	0.25 412	0.16 363	0.70 518	0.23 339	0.14 284	0.34 510	0.22 460	0.46 437	0.41 456	0.37 509	0.35 402	0.27 372	0.27 458	0.36 415	0.26 448	0.09 366	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.10 204

raft_robust	0.25 412	0.23 507	0.44 256	0.22 278	0.13 239	0.23 315	0.22 460	0.52 499	0.50 562	0.33 438	0.32 361	0.33 449	0.23 396	0.55 505	0.18 278	0.07 117	0.11 379	0.08 253	0.10 456	0.08 246	0.07 30

test_5	0.25 412	0.25 536	0.57 436	0.27 514	0.18 458	0.25 358	0.29 572	0.42 387	0.39 435	0.29 360	0.40 465	0.27 372	0.23 396	0.35 406	0.19 313	0.07 117	0.07 187	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.14 388

iRaft-Stereo_5w	0.25 412	0.24 520	0.50 339	0.23 339	0.18 458	0.19 187	0.19 357	0.39 350	0.35 377	0.28 335	0.36 417	0.34 457	0.23 396	0.66 571	0.28 469	0.07 117	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.09 347	0.14 388

STrans-v2	0.25 412	0.14 285	0.56 425	0.21 212	0.12 177	0.23 315	0.20 397	0.50 479	0.31 320	0.31 400	0.42 486	0.35 470	0.35 557	0.62 551	0.24 421	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.08 76

DRaft	0.25 412	0.11 139	0.47 286	0.18 66	0.12 177	0.28 405	0.23 489	0.34 278	0.40 446	0.38 518	0.60 608	0.20 273	0.41 589	0.48 471	0.41 554	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.08 295	0.07 172	0.08 76

XX-Stereo	0.25 412	0.11 139	1.09 627	0.35 620	0.38 653	0.23 315	0.13 75	0.43 398	0.19 106	0.20 236	0.40 465	0.31 428	0.10 76	0.33 384	0.13 95	0.08 265	0.11 379	0.08 253	0.09 395	0.07 172	0.10 204

HCRNet	0.25 412	0.27 554	0.42 237	0.34 614	0.17 429	0.27 386	0.18 311	0.45 428	0.37 408	0.31 400	0.35 402	0.32 439	0.23 396	0.44 457	0.21 371	0.13 543	0.08 253	0.13 552	0.11 494	0.11 464	0.09 130

BEATNet_4x	0.25 412	0.25 536	0.66 499	0.23 339	0.10 72	0.29 430	0.14 107	0.49 471	0.34 364	0.31 400	0.35 402	0.32 439	0.26 449	0.34 399	0.33 516	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.11 464	0.13 350

UCFNet_RVC	0.25 412	0.21 469	0.49 318	0.19 119	0.15 352	0.34 510	0.18 311	0.47 449	0.36 393	0.30 383	0.35 402	0.40 507	0.26 449	0.35 406	0.24 421	0.13 543	0.08 253	0.13 552	0.14 589	0.13 524	0.13 350

AdaStereo	0.25 412	0.17 398	0.47 286	0.25 436	0.13 239	0.33 494	0.17 251	0.57 564	0.43 479	0.34 459	0.38 437	0.35 470	0.21 372	0.32 374	0.24 421	0.14 568	0.06 91	0.13 552	0.09 395	0.11 464	0.09 130
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.
MLCV	0.25 412	0.23 507	0.59 461	0.22 278	0.09 18	0.30 445	0.18 311	0.40 361	0.38 419	0.38 518	0.44 510	0.31 428	0.22 381	0.44 457	0.32 507	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.08 76

iResNet	0.25 412	0.22 488	0.62 479	0.26 477	0.11 120	0.31 467	0.23 489	0.46 437	0.45 505	0.34 459	0.43 500	0.27 372	0.23 396	0.36 415	0.37 541	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.10 204

IGEV_i1	0.26 435	0.12 191	0.57 436	0.25 436	0.24 585	0.32 484	0.20 397	0.45 428	0.37 408	0.35 478	0.30 337	0.35 470	0.20 360	0.39 433	0.23 409	0.08 265	0.26 624	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.37 629

DFGA-Net	0.26 435	0.33 589	0.70 518	0.22 278	0.15 352	0.25 358	0.17 251	0.41 380	0.40 446	0.30 383	0.32 361	0.21 289	0.18 331	0.61 540	0.33 516	0.08 265	0.06 91	0.10 432	0.09 395	0.11 464	0.09 130

G2L-Stereo_test	0.26 435	0.22 488	0.54 405	0.20 167	0.13 239	0.28 405	0.24 514	0.51 491	0.40 446	0.38 518	0.37 428	0.40 507	0.26 449	0.53 494	0.32 507	0.09 366	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.11 255

HUF	0.26 435	0.15 321	0.79 553	0.39 642	0.31 632	0.16 91	0.17 251	0.36 302	0.25 222	0.19 224	0.14 118	0.23 313	0.11 114	0.32 374	0.14 144	0.08 265	0.60 699	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.56 671

PAM_32	0.26 435	0.10 90	0.63 484	0.24 394	0.19 492	0.51 616	0.26 541	0.43 398	0.30 308	0.32 425	0.28 312	0.60 625	0.28 481	0.29 332	0.20 341	0.08 265	0.14 448	0.08 253	0.10 456	0.07 172	0.15 407

PAM	0.26 435	0.11 139	0.63 484	0.25 436	0.18 458	0.53 625	0.29 572	0.44 419	0.28 267	0.36 492	0.27 304	0.59 619	0.26 449	0.28 310	0.20 341	0.08 265	0.12 408	0.07 153	0.10 456	0.07 172	0.13 350

DDVS	0.26 435	0.16 363	0.45 262	0.25 436	0.17 429	0.34 510	0.21 425	0.43 398	0.31 320	0.34 459	0.41 477	0.47 567	0.21 372	0.52 491	0.29 483	0.11 481	0.09 299	0.11 490	0.09 395	0.13 524	0.16 424

UGAM-zero	0.26 435	0.11 139	0.56 425	0.20 167	0.16 397	0.28 405	0.18 311	0.48 460	0.25 222	0.31 400	0.28 312	0.56 610	0.32 539	0.66 571	0.17 248	0.07 117	0.10 342	0.07 153	0.09 395	0.07 172	0.31 597

ITSA-stereo	0.26 435	0.16 363	0.39 201	0.24 394	0.11 120	0.28 405	0.18 311	0.58 578	0.59 612	0.32 425	0.32 361	0.33 449	0.28 481	0.51 483	0.34 524	0.11 481	0.08 253	0.11 490	0.11 494	0.11 464	0.15 407

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 435	0.15 321	0.96 607	0.21 212	0.25 599	0.30 445	0.21 425	0.54 526	0.28 267	0.25 299	0.29 321	0.46 557	0.23 396	0.28 310	0.20 341	0.08 265	0.10 342	0.08 253	0.12 537	0.11 464	0.17 445

test_sample5	0.26 435	0.14 285	0.51 360	0.21 212	0.12 177	0.31 467	0.21 425	0.53 510	0.38 419	0.33 438	0.43 500	0.29 398	0.25 430	0.56 512	0.24 421	0.10 438	0.14 448	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.16 424

test_sample4	0.26 435	0.14 285	0.53 391	0.21 212	0.12 177	0.32 484	0.21 425	0.53 510	0.38 419	0.33 438	0.38 437	0.28 385	0.25 430	0.54 500	0.25 436	0.10 438	0.14 448	0.10 432	0.09 395	0.11 464	0.16 424

qqq1	0.26 435	0.13 235	0.47 286	0.20 167	0.10 72	0.28 405	0.19 357	0.54 526	0.48 539	0.35 478	0.42 486	0.31 428	0.27 458	0.60 532	0.21 371	0.10 438	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.08 246	0.13 350

fff1	0.26 435	0.13 235	0.47 286	0.20 167	0.10 72	0.28 405	0.19 357	0.54 526	0.48 539	0.35 478	0.42 486	0.31 428	0.27 458	0.60 532	0.21 371	0.10 438	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.08 246	0.13 350

DualNet	0.26 435	0.14 285	0.51 360	0.21 212	0.12 177	0.31 467	0.21 425	0.53 510	0.38 419	0.34 459	0.44 510	0.29 398	0.25 430	0.56 512	0.24 421	0.10 438	0.14 448	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.16 424

anonymousa	0.26 435	0.13 235	0.56 425	0.29 560	0.30 624	0.31 467	0.20 397	0.38 328	0.36 393	0.33 438	0.51 561	0.41 516	0.27 458	0.25 249	0.24 421	0.08 265	0.18 534	0.09 351	0.18 627	0.08 246	0.17 445

hknet	0.26 435	0.15 321	0.49 318	0.25 436	0.16 397	0.35 525	0.22 460	0.59 588	0.40 446	0.34 459	0.35 402	0.43 536	0.28 481	0.38 428	0.26 448	0.09 366	0.07 187	0.11 490	0.10 456	0.09 347	0.10 204

PSMNet-ADL	0.26 435	0.16 363	0.39 201	0.27 514	0.14 284	0.32 484	0.22 460	0.45 428	0.37 408	0.28 335	0.34 394	0.41 516	0.28 481	0.61 540	0.32 507	0.11 481	0.10 342	0.09 351	0.11 494	0.10 412	0.13 350

PSM-AAD	0.26 435	0.11 139	0.43 245	0.24 394	0.12 177	0.27 386	0.37 622	0.36 302	0.30 308	0.36 492	0.39 455	0.28 385	0.77 664	0.30 348	0.16 217	0.07 117	0.06 91	0.12 525	0.11 494	0.09 347	0.21 501

DEmStereo	0.26 435	0.10 90	0.52 380	0.19 119	0.13 239	0.31 467	0.25 529	0.29 201	0.38 419	0.36 492	0.57 596	0.24 334	0.48 618	0.53 494	0.44 569	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.08 295	0.07 172	0.08 76

GrayStereo	0.26 435	0.10 90	0.45 262	0.27 514	0.14 284	0.23 315	0.46 652	0.36 302	0.33 352	0.40 545	0.47 544	0.30 419	0.78 665	0.29 332	0.17 248	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.09 395	0.07 172	0.15 407

RAFT-RH_RVC	0.26 435	0.13 235	0.57 436	0.22 278	0.12 177	0.25 358	0.14 107	0.27 168	0.29 290	0.38 518	1.14 674	0.23 313	0.18 331	0.58 519	0.24 421	0.07 117	0.06 91	0.10 432	0.07 203	0.06 93	0.08 76

ARAFT	0.26 435	0.30 573	0.87 584	0.22 278	0.12 177	0.30 445	0.24 514	0.46 437	0.34 364	0.33 438	0.28 312	0.29 398	0.20 360	0.49 473	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.12 525	0.11 494	0.09 347	0.09 130

acv_ft	0.26 435	0.18 423	0.56 425	0.24 394	0.19 492	0.34 510	0.21 425	0.47 449	0.45 505	0.39 536	0.41 477	0.38 488	0.28 481	0.28 310	0.36 535	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.11 464	0.09 130

cf-r	0.26 435	0.22 488	0.66 499	0.22 278	0.14 284	0.28 405	0.22 460	0.44 419	0.42 468	0.32 425	0.42 486	0.43 536	0.27 458	0.44 457	0.27 460	0.11 481	0.07 187	0.08 253	0.10 456	0.08 246	0.09 130

GANet-RSSM	0.26 435	0.19 441	0.54 405	0.21 212	0.14 284	0.27 386	0.22 460	0.47 449	0.34 364	0.30 383	0.40 465	0.41 516	0.30 508	0.59 527	0.25 436	0.11 481	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.10 204

PSMNet-RSSM	0.26 435	0.21 469	0.50 339	0.21 212	0.14 284	0.25 358	0.21 425	0.50 479	0.38 419	0.31 400	0.45 525	0.40 507	0.27 458	0.53 494	0.24 421	0.12 521	0.08 253	0.11 490	0.13 569	0.10 412	0.10 204

CFNet-ft	0.26 435	0.21 469	0.51 360	0.19 119	0.16 397	0.31 467	0.21 425	0.40 361	0.37 408	0.29 360	0.40 465	0.46 557	0.27 458	0.49 473	0.28 469	0.12 521	0.07 187	0.12 525	0.11 494	0.12 509	0.11 255

CCAANet	0.26 435	0.18 423	0.56 425	0.22 278	0.15 352	0.29 430	0.17 251	0.52 499	0.39 435	0.27 321	0.49 554	0.32 439	0.25 430	0.63 554	0.33 516	0.08 265	0.06 91	0.10 432	0.10 456	0.08 246	0.11 255

CFNet_RVC	0.26 435	0.21 469	0.51 360	0.19 119	0.16 397	0.31 467	0.21 425	0.40 361	0.37 408	0.29 360	0.40 465	0.46 557	0.27 458	0.49 473	0.28 469	0.12 521	0.07 187	0.12 525	0.11 494	0.12 509	0.11 255

Select-FE	0.27 465	0.18 423	0.87 584	0.23 339	0.22 552	0.29 430	0.18 311	0.53 510	0.28 267	0.30 383	0.33 383	0.45 548	0.29 501	0.30 348	0.21 371	0.08 265	0.10 342	0.08 253	0.13 569	0.08 246	0.20 488

G2L-Stereo	0.27 465	0.23 507	0.61 475	0.22 278	0.14 284	0.25 358	0.19 357	0.48 460	0.37 408	0.33 438	0.38 437	0.40 507	0.23 396	0.61 540	0.33 516	0.11 481	0.09 299	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.11 255

test_sample6	0.27 465	0.15 321	0.50 339	0.22 278	0.12 177	0.30 445	0.22 460	0.54 526	0.39 435	0.34 459	0.44 510	0.29 398	0.25 430	0.58 519	0.26 448	0.11 481	0.14 448	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.16 424

SMFormer	0.27 465	0.13 235	0.47 286	0.20 167	0.10 72	0.28 405	0.19 357	0.54 526	0.48 539	0.35 478	0.42 486	0.31 428	0.27 458	0.60 532	0.34 524	0.10 438	0.16 494	0.08 253	0.09 395	0.10 412	0.16 424

tta	0.27 465	0.13 235	0.47 286	0.20 167	0.10 72	0.28 405	0.19 357	0.54 526	0.48 539	0.35 478	0.42 486	0.31 428	0.27 458	0.60 532	0.34 524	0.10 438	0.16 494	0.08 253	0.09 395	0.08 246	0.13 350

ffm	0.27 465	0.17 398	0.84 574	0.21 212	0.13 239	0.29 430	0.21 425	0.38 328	0.46 517	0.31 400	0.44 510	0.34 457	0.24 417	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 633	0.12 525	0.11 494	0.08 246	0.37 629

NINENet	0.27 465	0.16 363	0.49 318	0.23 339	0.16 397	0.44 582	0.17 251	0.63 621	0.49 555	0.33 438	0.38 437	0.31 428	0.22 381	0.43 453	0.22 389	0.11 481	0.10 342	0.12 525	0.08 295	0.12 509	0.11 255

SepStereo	0.27 465	0.13 235	0.49 318	0.24 394	0.18 458	0.30 445	0.24 514	0.48 460	0.48 539	0.42 563	0.45 525	0.34 457	0.31 525	0.64 560	0.24 421	0.09 366	0.07 187	0.09 351	0.07 203	0.10 412	0.11 255

UPFNet	0.27 465	0.15 321	0.47 286	0.25 436	0.20 519	0.37 540	0.27 550	0.50 479	0.40 446	0.36 492	0.38 437	0.37 482	0.29 501	0.40 438	0.34 524	0.10 438	0.10 342	0.10 432	0.10 456	0.10 412	0.08 76

iResNet_ROB	0.27 465	0.27 554	0.48 301	0.21 212	0.12 177	0.32 484	0.17 251	0.57 564	0.55 593	0.39 536	0.44 510	0.37 482	0.28 481	0.43 453	0.28 469	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.09 347	0.11 255

PStereo	0.28 475	0.41 630	0.40 216	0.21 212	0.13 239	0.25 358	0.24 514	0.35 287	0.48 539	0.27 321	0.17 169	0.29 398	0.34 549	0.40 438	0.45 576	0.24 643	0.15 479	0.17 612	0.13 569	0.24 636	0.25 553

Selective-IGEV-i1	0.28 475	0.11 139	0.44 256	0.36 629	0.32 636	0.32 484	0.23 489	0.48 460	0.48 539	0.29 360	0.32 361	0.39 502	0.17 297	0.28 310	0.25 436	0.08 265	0.23 595	0.08 253	0.09 395	0.08 246	0.53 669

coex_refinement	0.28 475	0.22 488	0.50 339	0.23 339	0.15 352	0.31 467	0.20 397	0.51 491	0.43 479	0.35 478	0.42 486	0.45 548	0.27 458	0.56 512	0.41 554	0.10 438	0.07 187	0.07 153	0.07 203	0.11 464	0.12 313

ISRNet	0.28 475	0.15 321	0.54 405	0.27 514	0.19 492	0.24 338	0.15 154	0.47 449	0.45 505	0.40 545	0.49 554	0.42 529	0.27 458	0.33 384	0.30 487	0.20 633	0.12 408	0.17 612	0.16 610	0.16 567	0.21 501

rvit_105_1	0.28 475	0.24 520	0.65 494	0.27 514	0.19 492	0.31 467	0.35 613	0.46 437	0.53 579	0.31 400	0.32 361	0.32 439	0.27 458	0.36 415	0.26 448	0.16 595	0.14 448	0.15 594	0.17 622	0.11 464	0.11 255

UGAM	0.28 475	0.18 423	0.57 436	0.26 477	0.13 239	0.23 315	0.26 541	0.33 271	0.45 505	0.32 425	0.42 486	0.45 548	0.22 381	0.92 648	0.23 409	0.08 265	0.09 299	0.14 576	0.13 569	0.10 412	0.10 204

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 475	0.17 398	0.96 607	0.29 560	0.31 632	0.29 430	0.21 425	0.53 510	0.28 267	0.27 321	0.55 585	0.41 516	0.18 331	0.30 348	0.22 389	0.08 265	0.10 342	0.08 253	0.13 569	0.12 509	0.20 488

test_sample7	0.28 475	0.16 363	0.47 286	0.21 212	0.14 284	0.29 430	0.22 460	0.54 526	0.43 479	0.38 518	0.36 417	0.38 488	0.32 539	0.41 443	0.26 448	0.14 568	0.21 568	0.13 552	0.12 537	0.13 524	0.25 553

CBFPSM	0.28 475	0.23 507	0.76 541	0.21 212	0.14 284	0.38 547	0.26 541	0.42 387	0.37 408	0.34 459	0.36 417	0.55 605	0.38 572	0.33 384	0.40 549	0.08 265	0.08 253	0.07 153	0.08 295	0.09 347	0.12 313

ToySt	0.28 475	0.19 441	0.68 508	0.22 278	0.19 492	0.31 467	0.31 591	0.43 398	0.43 479	0.28 335	0.38 437	0.42 529	0.32 539	0.33 384	0.32 507	0.08 265	0.14 448	0.10 432	0.12 537	0.11 464	0.24 540

CSP-Net	0.28 475	0.17 398	0.41 227	0.22 278	0.14 284	0.44 582	0.24 514	0.52 499	0.42 468	0.42 563	0.44 510	0.42 529	0.27 458	0.66 571	0.30 487	0.12 521	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.10 204

DAS	0.28 475	0.13 235	0.49 318	0.24 394	0.18 458	0.30 445	0.24 514	0.48 460	0.48 539	0.42 563	0.45 525	0.34 457	0.31 525	0.76 608	0.24 421	0.09 366	0.07 187	0.09 351	0.07 203	0.10 412	0.11 255

AACVNet	0.28 475	0.22 488	0.55 415	0.23 339	0.14 284	0.30 445	0.19 357	0.43 398	0.33 352	0.39 536	0.42 486	0.44 542	0.29 501	0.73 593	0.28 469	0.11 481	0.09 299	0.11 490	0.09 395	0.13 524	0.12 313

FTStereo	0.28 475	0.11 139	0.56 425	0.24 394	0.13 239	0.21 259	0.52 665	0.36 302	0.28 267	0.38 518	0.94 663	0.30 419	0.56 637	0.33 384	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.19 470

LMCR-Stereo	0.28 475	0.22 488	0.56 425	0.29 560	0.14 284	0.37 540	0.23 489	0.57 564	0.36 393	0.40 545	0.40 465	0.29 398	0.30 508	0.41 443	0.38 543	0.11 481	0.07 187	0.09 351	0.07 203	0.13 524	0.10 204

MMNet	0.28 475	0.19 441	0.54 405	0.24 394	0.17 429	0.47 599	0.22 460	0.47 449	0.53 579	0.40 545	0.43 500	0.36 476	0.34 549	0.40 438	0.35 531	0.08 265	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.09 130

UNet	0.28 475	0.16 363	0.70 518	0.24 394	0.20 519	0.44 582	0.21 425	0.52 499	0.42 468	0.36 492	0.40 465	0.43 536	0.33 547	0.41 443	0.32 507	0.09 366	0.07 187	0.10 432	0.09 395	0.10 412	0.09 130

ac_64	0.28 475	0.16 363	0.62 479	0.25 436	0.17 429	0.36 532	0.22 460	0.48 460	0.35 377	0.36 492	0.37 428	0.51 587	0.30 508	0.62 551	0.34 524	0.11 481	0.09 299	0.10 432	0.10 456	0.09 347	0.09 130

GwcNet-RSSM	0.28 475	0.25 536	0.61 475	0.22 278	0.14 284	0.28 405	0.24 514	0.46 437	0.44 492	0.33 438	0.46 537	0.41 516	0.28 481	0.55 505	0.31 497	0.11 481	0.07 187	0.09 351	0.10 456	0.10 412	0.09 130

HSM-Net_RVC	0.28 475	0.12 191	0.48 301	0.19 119	0.11 120	0.35 525	0.21 425	0.64 628	0.44 492	0.40 545	0.43 500	0.50 584	0.27 458	0.75 602	0.25 436	0.08 265	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 475	0.25 536	0.64 489	0.22 278	0.16 397	0.30 445	0.21 425	0.54 526	0.33 352	0.36 492	0.38 437	0.38 488	0.26 449	0.45 463	0.28 469	0.15 584	0.11 379	0.11 490	0.11 494	0.14 547	0.14 388

StereoDRNet-Refined	0.28 475	0.19 441	0.47 286	0.25 436	0.14 284	0.36 532	0.21 425	0.49 471	0.43 479	0.46 593	0.52 568	0.42 529	0.30 508	0.46 465	0.38 543	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.11 494	0.10 412	0.11 255
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RT-IGEV	0.29 497	0.10 90	0.60 468	0.24 394	0.16 397	0.38 547	0.31 591	0.60 599	0.46 517	0.41 557	0.41 477	0.49 578	0.31 525	0.30 348	0.29 483	0.09 366	0.10 342	0.09 351	0.10 456	0.09 347	0.25 553

DispNO	0.29 497	0.24 520	0.83 570	0.23 339	0.17 429	0.25 358	0.22 460	0.47 449	0.42 468	0.33 438	0.39 455	0.38 488	0.28 481	0.78 612	0.35 531	0.09 366	0.07 187	0.10 432	0.10 456	0.09 347	0.09 130

CRFU-Net	0.29 497	0.14 285	0.48 301	0.26 477	0.15 352	0.46 593	0.22 460	0.52 499	0.32 333	0.44 580	0.42 486	0.48 572	0.47 614	0.44 457	0.31 497	0.12 521	0.10 342	0.09 351	0.08 295	0.10 412	0.11 255

iRaft-Stereo_20w	0.29 497	0.11 139	0.86 581	0.33 609	0.24 585	0.32 484	0.26 541	0.60 599	0.26 238	0.41 557	0.21 233	0.28 385	0.19 354	0.32 374	0.24 421	0.07 117	0.31 656	0.07 153	0.09 395	0.08 246	0.47 656

AASNet	0.29 497	0.27 554	0.67 502	0.26 477	0.18 458	0.34 510	0.21 425	0.64 628	0.49 555	0.36 492	0.41 477	0.32 439	0.26 449	0.33 384	0.39 547	0.12 521	0.09 299	0.10 432	0.08 295	0.14 547	0.12 313

GEStereo_RVC	0.29 497	0.24 520	0.60 468	0.27 514	0.16 397	0.33 494	0.25 529	0.58 578	0.56 600	0.35 478	0.38 437	0.34 457	0.25 430	0.51 483	0.29 483	0.12 521	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.11 464	0.13 350

EAI-Stereo	0.29 497	0.11 139	0.38 192	0.22 278	0.18 458	0.33 494	1.66 711	0.53 510	0.27 256	0.27 321	0.50 558	0.17 224	0.16 272	0.25 249	0.25 436	0.07 117	0.07 187	0.07 153	0.11 494	0.07 172	0.10 204

delet	0.29 497	0.18 423	0.58 452	0.24 394	0.19 492	0.41 564	0.30 581	0.52 499	0.51 568	0.35 478	0.42 486	0.37 482	0.31 525	0.49 473	0.36 535	0.10 438	0.09 299	0.11 490	0.12 537	0.09 347	0.09 130

HGLStereo	0.29 497	0.19 441	0.60 468	0.24 394	0.21 536	0.33 494	0.23 489	0.52 499	0.44 492	0.36 492	0.49 554	0.41 516	0.35 557	0.46 465	0.34 524	0.11 481	0.11 379	0.09 351	0.09 395	0.11 464	0.12 313

DSFCA	0.29 497	0.18 423	0.48 301	0.21 212	0.17 429	0.39 553	0.32 599	0.49 471	0.44 492	0.44 580	0.38 437	0.40 507	0.30 508	0.53 494	0.38 543	0.12 521	0.10 342	0.10 432	0.11 494	0.11 464	0.11 255

CFNet	0.29 497	0.29 567	0.57 436	0.23 339	0.14 284	0.34 510	0.15 154	0.53 510	0.46 517	0.31 400	0.40 465	0.38 488	0.27 458	0.76 608	0.28 469	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.11 494	0.11 464	0.09 130

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 497	0.24 520	0.81 560	0.26 477	0.18 458	0.30 445	0.22 460	0.52 499	0.41 456	0.38 518	0.42 486	0.42 529	0.28 481	0.46 465	0.31 497	0.11 481	0.08 253	0.10 432	0.11 494	0.10 412	0.12 313
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 497	0.37 613	0.92 598	0.24 394	0.13 239	0.30 445	0.19 357	0.55 544	0.51 568	0.39 536	0.46 537	0.39 502	0.27 458	0.36 415	0.30 487	0.09 366	0.06 91	0.07 153	0.05 32	0.13 524	0.11 255

HSM	0.29 497	0.18 423	0.48 301	0.21 212	0.15 352	0.33 494	0.20 397	0.55 544	0.39 435	0.36 492	0.39 455	0.67 650	0.32 539	0.88 636	0.24 421	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.09 347	0.10 204

ACV-stereo	0.30 511	0.20 456	0.82 564	0.23 339	0.16 397	0.48 606	0.20 397	0.38 328	0.34 364	0.29 360	0.33 383	0.66 646	0.43 599	0.55 505	0.31 497	0.10 438	0.09 299	0.09 351	0.09 395	0.11 464	0.12 313

ssnet_v2	0.30 511	0.21 469	0.63 484	0.23 339	0.15 352	0.40 559	0.30 581	0.59 588	0.48 539	0.40 545	0.37 428	0.46 557	0.30 508	0.41 443	0.44 569	0.13 543	0.11 379	0.11 490	0.11 494	0.12 509	0.11 255

dad	0.30 511	0.38 620	0.60 468	0.22 278	0.14 284	0.32 484	0.21 425	0.35 287	0.51 568	0.45 587	0.45 525	0.46 557	0.23 396	0.41 443	0.27 460	0.21 635	0.11 379	0.20 633	0.11 494	0.15 559	0.11 255

THIR-Stereo	0.30 511	0.15 321	0.46 278	0.19 119	0.11 120	0.28 405	0.70 679	0.33 271	0.36 393	0.37 509	0.64 623	0.33 449	0.49 623	0.58 519	0.44 569	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.09 395	0.07 172	0.08 76

ADLNet	0.30 511	0.19 441	0.59 461	0.23 339	0.19 492	0.34 510	0.23 489	0.56 555	0.44 492	0.43 574	0.41 477	0.43 536	0.28 481	0.56 512	0.36 535	0.11 481	0.08 253	0.11 490	0.11 494	0.11 464	0.15 407

RAFT + AFF	0.30 511	0.33 589	0.76 541	0.25 436	0.17 429	0.30 445	0.33 605	0.55 544	0.42 468	0.28 335	0.30 337	0.31 428	0.31 525	0.64 560	0.32 507	0.09 366	0.11 379	0.11 490	0.10 456	0.12 509	0.16 424

psm_up	0.30 511	0.21 469	0.58 452	0.26 477	0.18 458	0.32 484	0.27 550	0.57 564	0.45 505	0.38 518	0.41 477	0.45 548	0.40 584	0.59 527	0.32 507	0.11 481	0.12 408	0.13 552	0.12 537	0.11 464	0.11 255

DMCA-RVC	0.30 511	0.27 554	0.93 602	0.28 542	0.17 429	0.30 445	0.21 425	0.43 398	0.36 393	0.40 545	0.38 437	0.39 502	0.36 562	0.44 457	0.34 524	0.13 543	0.10 342	0.16 603	0.12 537	0.13 524	0.11 255

STTStereo	0.30 511	0.24 520	0.83 570	0.25 436	0.17 429	0.30 445	0.24 514	0.49 471	0.39 435	0.39 536	0.41 477	0.44 542	0.28 481	0.41 443	0.30 487	0.13 543	0.13 429	0.13 552	0.16 610	0.12 509	0.12 313

RASNet	0.30 511	0.19 441	0.59 461	0.23 339	0.19 492	0.33 494	0.20 397	0.50 479	0.41 456	0.31 400	0.44 510	0.47 567	0.38 572	0.79 616	0.40 549	0.09 366	0.07 187	0.07 153	0.09 395	0.08 246	0.10 204

DLCB_ROB	0.30 511	0.20 456	0.45 262	0.28 542	0.17 429	0.37 540	0.25 529	0.50 479	0.45 505	0.46 593	0.47 544	0.51 587	0.34 549	0.56 512	0.38 543	0.10 438	0.10 342	0.11 490	0.11 494	0.10 412	0.11 255

DNS	0.31 522	0.09 53	0.45 262	0.35 620	0.30 624	0.33 494	0.16 206	0.40 361	0.34 364	1.50 704	0.19 201	0.20 273	0.12 155	0.23 213	0.24 421	0.10 438	0.30 651	0.06 48	0.11 494	0.08 246	0.64 687

DualNet (step1)	0.31 522	0.21 469	0.69 511	0.18 66	0.17 429	0.36 532	0.21 425	0.54 526	0.43 479	0.38 518	0.36 417	0.38 488	0.32 539	0.41 443	0.26 448	0.24 643	0.21 568	0.28 655	0.24 651	0.18 598	0.21 501

iinet-f	0.31 522	0.23 507	1.16 638	0.20 167	0.16 397	0.44 582	0.23 489	0.47 449	0.38 419	0.36 492	0.44 510	0.41 516	0.35 557	0.36 415	0.43 562	0.10 438	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.13 524	0.12 313

ADLNet2	0.31 522	0.23 507	0.77 547	0.23 339	0.18 458	0.36 532	0.24 514	0.55 544	0.54 584	0.33 438	0.38 437	0.45 548	0.31 525	0.70 583	0.36 535	0.10 438	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.12 509	0.11 255

hitnet-ft	0.31 522	0.21 469	0.56 425	0.19 119	0.14 284	0.40 559	0.23 489	0.46 437	0.42 468	0.37 509	0.46 537	0.53 600	0.35 557	0.76 608	0.35 531	0.14 568	0.10 342	0.14 576	0.10 456	0.15 559	0.14 388

FADNet-RVC-Resample	0.31 522	0.32 585	1.16 638	0.27 514	0.17 429	0.33 494	0.21 425	0.49 471	0.40 446	0.36 492	0.38 437	0.34 457	0.27 458	0.54 500	0.27 460	0.10 438	0.10 342	0.14 576	0.13 569	0.13 524	0.18 451

FADNet_RVC	0.31 522	0.35 603	0.98 611	0.24 394	0.16 397	0.30 445	0.17 251	0.52 499	0.39 435	0.30 383	0.38 437	0.30 419	0.29 501	0.54 500	0.33 516	0.14 568	0.14 448	0.14 576	0.16 610	0.21 623	0.24 540

FSD	0.32 529	0.28 562	0.35 174	0.37 631	0.41 659	0.28 405	0.27 550	0.32 252	0.30 308	0.27 321	0.27 304	0.29 398	0.27 458	0.35 406	0.28 469	0.23 639	0.49 684	0.27 648	0.26 660	0.26 644	0.64 687

LL-Strereo	0.32 529	0.33 589	0.77 547	0.26 477	0.24 585	0.22 291	0.23 489	0.58 578	0.44 492	0.35 478	0.32 361	0.41 516	0.40 584	0.93 650	0.25 436	0.08 265	0.13 429	0.11 490	0.09 395	0.09 347	0.22 516

SACVNet	0.32 529	0.25 536	0.59 461	0.26 477	0.19 492	0.35 525	0.25 529	0.54 526	0.41 456	0.43 574	0.45 525	0.46 557	0.34 549	0.71 589	0.30 487	0.14 568	0.10 342	0.12 525	0.12 537	0.16 567	0.20 488

CrosDoStereo	0.32 529	0.11 139	0.53 391	0.19 119	0.12 177	0.22 291	1.07 699	0.36 302	0.38 419	0.38 518	0.60 608	0.28 385	0.45 605	0.61 540	0.56 606	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.09 395	0.08 246	0.09 130

DeepStereo_LL	0.32 529	0.11 139	0.53 391	0.19 119	0.12 177	0.22 291	1.07 699	0.36 302	0.38 419	0.38 518	0.60 608	0.28 385	0.45 605	0.61 540	0.56 606	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.09 395	0.08 246	0.09 130

pcwnet_v2	0.32 529	0.16 363	1.22 649	0.23 339	0.19 492	0.32 484	0.19 357	0.61 609	0.61 618	0.37 509	0.45 525	0.35 470	0.29 501	0.37 425	0.26 448	0.14 568	0.11 379	0.12 525	0.11 494	0.14 547	0.18 451

TDLM	0.32 529	0.27 554	0.52 380	0.30 572	0.15 352	0.33 494	0.32 599	0.54 526	0.50 562	0.44 580	0.43 500	0.39 502	0.30 508	0.92 648	0.30 487	0.14 568	0.09 299	0.13 552	0.12 537	0.13 524	0.14 388

NVstereo2D	0.32 529	0.18 423	0.63 484	0.24 394	0.23 568	0.43 577	0.28 566	0.60 599	0.58 605	0.28 335	0.39 455	0.42 529	0.30 508	0.71 589	0.30 487	0.13 543	0.09 299	0.13 552	0.10 456	0.20 616	0.18 451

Selective-IGEV-i16pc	0.33 537	0.12 191	1.65 678	0.21 212	0.14 284	0.74 657	0.30 581	0.46 437	0.44 492	0.21 246	0.32 361	0.26 367	0.14 230	0.71 589	0.19 313	0.15 584	0.10 342	0.08 253	0.09 395	0.11 464	0.12 313

YMNet	0.33 537	0.26 546	0.64 489	0.28 542	0.23 568	0.48 606	0.27 550	0.54 526	0.47 531	0.49 607	0.56 590	0.51 587	0.30 508	0.41 443	0.44 569	0.13 543	0.16 494	0.13 552	0.12 537	0.14 547	0.14 388

YMNet_1	0.33 537	0.26 546	0.64 489	0.28 542	0.23 568	0.48 606	0.27 550	0.54 526	0.47 531	0.49 607	0.56 590	0.51 587	0.30 508	0.41 443	0.44 569	0.13 543	0.16 494	0.13 552	0.12 537	0.14 547	0.14 388

fast-acv-ft	0.33 537	0.26 546	0.88 591	0.25 436	0.18 458	0.49 612	0.27 550	0.44 419	0.50 562	0.40 545	0.55 585	0.49 578	0.36 562	0.39 433	0.41 554	0.11 481	0.11 379	0.11 490	0.12 537	0.13 524	0.11 255

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 537	0.25 536	0.82 564	0.22 278	0.17 429	0.46 593	0.28 566	0.53 510	0.53 579	0.43 574	0.57 596	0.44 542	0.31 525	0.50 477	0.48 583	0.10 438	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.11 464	0.12 313

AANet_RVC	0.33 537	0.31 578	0.69 511	0.23 339	0.14 284	0.30 445	0.23 489	0.49 471	0.55 593	0.39 536	0.60 608	0.43 536	0.30 508	0.88 636	0.54 602	0.11 481	0.08 253	0.07 153	0.07 203	0.10 412	0.12 313

PS-NSSS	0.33 537	0.36 610	0.61 475	0.24 394	0.18 458	0.33 494	0.24 514	0.59 588	0.42 468	0.38 518	0.52 568	0.36 476	0.31 525	0.80 620	0.32 507	0.18 620	0.14 448	0.21 636	0.15 600	0.17 582	0.14 388

DISCO	0.33 537	0.16 363	0.55 415	0.26 477	0.16 397	0.48 606	0.25 529	0.52 499	0.58 605	0.38 518	0.45 525	0.63 635	0.37 567	0.65 565	0.50 590	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.08 295	0.13 524	0.13 350

NOSS_ROB	0.33 537	0.24 520	0.49 318	0.27 514	0.16 397	0.34 510	0.19 357	0.55 544	0.50 562	0.34 459	0.37 428	0.42 529	0.30 508	0.93 650	0.25 436	0.19 630	0.20 563	0.24 645	0.22 645	0.17 582	0.25 553

TCMNet	0.34 546	0.28 562	0.81 560	0.29 560	0.30 624	0.40 559	0.28 566	0.53 510	0.49 555	0.38 518	0.46 537	0.40 507	0.30 508	0.61 540	0.42 558	0.14 568	0.13 429	0.15 594	0.14 589	0.18 598	0.19 470

HBP-ISP	0.34 546	0.35 603	0.76 541	0.23 339	0.17 429	0.33 494	0.22 460	0.56 555	0.47 531	0.42 563	0.49 554	0.33 449	0.41 589	0.73 593	0.27 460	0.18 620	0.19 548	0.24 645	0.20 635	0.16 567	0.16 424

AAGNet	0.34 546	0.12 191	0.53 391	0.26 477	0.16 397	0.20 228	0.19 357	0.31 243	0.29 290	0.35 478	0.35 402	0.27 372	0.30 508	0.44 457	2.56 710	0.08 265	0.05 6	0.10 432	0.07 203	0.09 347	0.07 30

FADNet-RVC	0.34 546	0.43 635	0.97 609	0.25 436	0.20 519	0.33 494	0.20 397	0.51 491	0.42 468	0.34 459	0.40 465	0.41 516	0.29 501	0.65 565	0.36 535	0.14 568	0.14 448	0.14 576	0.15 600	0.19 608	0.20 488

FADNet	0.34 546	0.43 635	0.88 591	0.24 394	0.22 552	0.37 540	0.19 357	0.56 555	0.49 555	0.32 425	0.36 417	0.43 536	0.32 539	0.65 565	0.30 487	0.17 609	0.16 494	0.14 576	0.16 610	0.25 639	0.21 501

CVANet_RVC	0.34 546	0.25 536	0.77 547	0.27 514	0.17 429	0.34 510	0.28 566	0.55 544	0.50 562	0.43 574	0.46 537	0.44 542	0.31 525	0.90 641	0.27 460	0.15 584	0.10 342	0.14 576	0.14 589	0.15 559	0.15 407

StereoDRNet	0.34 546	0.28 562	0.70 518	0.28 542	0.21 536	0.43 577	0.30 581	0.63 621	0.51 568	0.47 599	0.40 465	0.48 572	0.31 525	0.58 519	0.44 569	0.12 521	0.10 342	0.12 525	0.11 494	0.13 524	0.13 350

z-ln-s-r	0.35 553	0.30 573	1.02 616	0.23 339	0.14 284	0.30 445	0.26 541	0.46 437	0.55 593	0.33 438	0.61 616	0.39 502	0.31 525	0.80 620	0.77 637	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.08 295	0.11 464	0.10 204

DRN-Test	0.35 553	0.20 456	0.75 537	0.28 542	0.19 492	0.46 593	0.29 572	0.68 647	0.54 584	0.49 607	0.47 544	0.44 542	0.35 557	0.63 554	0.44 569	0.13 543	0.09 299	0.13 552	0.12 537	0.13 524	0.13 350

XPNet_ROB	0.35 553	0.26 546	0.58 452	0.28 542	0.19 492	0.37 540	0.31 591	0.57 564	0.51 568	0.52 619	0.54 580	0.57 612	0.38 572	0.65 565	0.48 583	0.17 609	0.12 408	0.13 552	0.12 537	0.16 567	0.17 445

ff1	0.36 556	0.17 398	0.84 574	0.21 212	0.13 239	0.29 430	0.21 425	0.38 328	0.46 517	0.31 400	0.44 510	0.34 457	0.24 417	0.91 643	1.30 676	0.08 265	0.28 633	0.12 525	0.11 494	0.08 246	0.37 629

Wz-Net-LNSev	0.36 556	0.35 603	1.06 621	0.26 477	0.21 536	0.47 599	0.33 605	0.56 555	0.58 605	0.45 587	0.54 580	0.50 584	0.37 567	0.40 438	0.42 558	0.12 521	0.11 379	0.10 432	0.09 395	0.14 547	0.15 407

FAT-Stereo	0.36 556	0.19 441	0.75 537	0.26 477	0.18 458	0.34 510	0.30 581	0.62 617	0.61 618	0.47 599	0.61 616	0.59 619	0.50 624	0.61 540	0.36 535	0.13 543	0.14 448	0.13 552	0.12 537	0.14 547	0.20 488

CBMV_ROB	0.36 556	0.21 469	0.57 436	0.22 278	0.14 284	0.35 525	0.20 397	0.55 544	0.47 531	0.52 619	0.58 599	0.45 548	0.53 633	0.75 602	0.50 590	0.18 620	0.19 548	0.23 643	0.21 637	0.15 559	0.20 488

ETE_ROB	0.36 556	0.32 585	0.64 489	0.30 572	0.18 458	0.40 559	0.38 630	0.59 588	0.49 555	0.50 613	0.52 568	0.62 631	0.37 567	0.58 519	0.43 562	0.13 543	0.10 342	0.14 576	0.12 537	0.17 582	0.18 451

PSMNet_ROB	0.36 556	0.31 578	0.71 527	0.31 588	0.21 536	0.44 582	0.44 648	0.61 609	0.49 555	0.39 536	0.45 525	0.49 578	0.32 539	0.66 571	0.53 598	0.14 568	0.10 342	0.15 594	0.14 589	0.13 524	0.13 350

CBMV	0.36 556	0.25 536	0.61 475	0.24 394	0.14 284	0.42 572	0.33 605	0.56 555	0.52 578	0.54 629	0.52 568	0.51 587	0.58 640	0.63 554	0.43 562	0.15 584	0.16 494	0.18 621	0.16 610	0.13 524	0.19 470
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 563	0.17 398	0.84 574	0.21 212	0.13 239	0.29 430	0.21 425	0.57 564	0.48 539	0.31 400	0.44 510	0.34 457	0.24 417	0.91 643	1.30 676	0.10 438	0.20 563	0.12 525	0.11 494	0.11 464	0.23 526

xxx	0.37 563	0.17 398	0.84 574	0.21 212	0.13 239	0.29 430	0.21 425	0.57 564	0.48 539	0.31 400	0.44 510	0.34 457	0.24 417	0.91 643	1.30 676	0.10 438	0.20 563	0.12 525	0.11 494	0.11 464	0.23 526

GwcNet	0.37 563	0.29 567	1.12 632	0.25 436	0.24 585	0.48 606	0.27 550	0.58 578	0.60 615	0.39 536	0.54 580	0.51 587	0.34 549	0.60 532	0.46 578	0.13 543	0.12 408	0.12 525	0.11 494	0.13 524	0.15 407

DANet	0.37 563	0.25 536	0.67 502	0.37 631	0.22 552	0.42 572	0.25 529	0.50 479	0.44 492	0.52 619	0.50 558	0.59 619	0.42 595	0.78 612	0.53 598	0.13 543	0.12 408	0.14 576	0.12 537	0.17 582	0.21 501
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 563	0.33 589	0.59 461	0.37 631	0.23 568	0.42 572	0.41 643	0.56 555	0.44 492	0.47 599	0.47 544	0.61 628	0.39 579	0.58 519	0.41 554	0.16 595	0.13 429	0.21 636	0.22 645	0.16 567	0.18 451

APVNet	0.38 568	0.26 546	0.87 584	0.26 477	0.22 552	0.52 622	0.35 613	0.64 628	0.46 517	0.40 545	0.52 568	0.48 572	0.39 579	0.84 630	0.48 583	0.13 543	0.14 448	0.15 594	0.16 610	0.16 567	0.16 424

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 568	0.43 635	0.72 532	0.35 620	0.19 492	0.51 616	0.25 529	0.56 555	0.39 435	0.42 563	0.47 544	0.47 567	0.27 458	0.74 597	0.32 507	0.38 674	0.19 548	0.27 648	0.17 622	0.29 657	0.27 575

RP	0.38 568	0.26 546	0.67 502	0.31 588	0.24 585	0.37 540	0.29 572	0.53 510	0.61 618	0.42 563	0.65 625	0.62 631	0.51 626	0.63 554	0.43 562	0.17 609	0.15 479	0.17 612	0.15 600	0.17 582	0.19 470

RYNet	0.38 568	0.23 507	0.65 494	0.26 477	0.28 609	0.62 641	0.33 605	0.61 609	0.62 622	0.42 563	0.39 455	0.58 618	0.40 584	0.89 638	0.57 609	0.11 481	0.09 299	0.12 525	0.11 494	0.19 608	0.22 516

LALA_ROB	0.38 568	0.31 578	0.65 494	0.30 572	0.21 536	0.46 593	0.39 634	0.63 621	0.54 584	0.53 625	0.52 568	0.69 654	0.36 562	0.52 491	0.48 583	0.18 620	0.11 379	0.16 603	0.14 589	0.17 582	0.16 424

Selective-IGEV-i16pb	0.39 573	0.14 285	2.10 690	0.21 212	0.15 352	0.68 650	0.31 591	0.60 599	0.60 615	0.25 299	0.44 510	0.32 439	0.21 372	0.79 616	0.26 448	0.14 568	0.10 342	0.09 351	0.10 456	0.12 509	0.14 388

PSMNet-RUCA	0.39 573	0.47 642	0.84 574	0.46 665	0.41 659	0.34 510	0.26 541	0.59 588	0.46 517	0.40 545	0.51 561	0.44 542	0.33 547	0.43 453	0.31 497	0.25 651	0.14 448	0.33 667	0.21 637	0.32 662	0.23 526

1111x	0.39 573	0.17 398	0.80 558	0.23 339	0.15 352	0.33 494	0.27 550	0.62 617	0.48 539	0.32 425	0.43 500	0.40 507	0.29 501	0.86 633	1.60 693	0.09 366	0.23 595	0.09 351	0.12 537	0.10 412	0.23 526

EKT-Stereo	0.39 573	0.13 235	0.53 391	0.42 657	3.94 716	0.22 291	0.17 251	0.38 328	0.30 308	0.21 246	0.20 213	0.23 313	0.15 251	0.30 348	0.18 278	0.10 438	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.09 347	0.12 313

GASNet	0.39 573	0.58 665	1.27 651	0.35 620	0.23 568	0.35 525	0.23 489	0.63 621	0.56 600	0.41 557	0.38 437	0.45 548	0.30 508	0.81 624	0.42 558	0.16 595	0.11 379	0.14 576	0.14 589	0.23 632	0.12 313

Wz-Net-MNSev	0.39 573	0.35 603	0.99 613	0.26 477	0.21 536	0.59 638	0.39 634	0.58 578	0.61 618	0.49 607	0.56 590	0.53 600	0.37 567	0.61 540	0.47 581	0.11 481	0.09 299	0.11 490	0.11 494	0.15 559	0.15 407

xxxx	0.39 573	0.14 285	0.47 286	0.20 167	0.16 397	0.38 547	0.20 397	0.61 609	0.43 479	0.30 383	0.44 510	0.38 488	0.25 430	0.50 477	2.41 708	0.11 481	0.21 568	0.09 351	0.10 456	0.10 412	0.26 567

test_xeample	0.39 573	0.14 285	0.46 278	0.19 119	0.16 397	0.34 510	0.22 460	0.59 588	0.43 479	0.33 438	0.47 544	0.30 419	0.27 458	0.60 532	2.44 709	0.10 438	0.21 568	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.25 553

Syn2CoEx	0.39 573	0.39 624	1.08 626	0.35 620	0.21 536	0.41 564	0.29 572	0.63 621	0.51 568	0.43 574	0.56 590	0.45 548	0.45 605	0.69 580	0.39 547	0.17 609	0.14 448	0.16 603	0.12 537	0.13 524	0.16 424

S-Stereo	0.39 573	0.20 456	1.04 618	0.28 542	0.22 552	0.39 553	0.31 591	0.58 578	0.69 638	0.40 545	0.59 604	0.48 572	0.41 589	0.75 602	0.42 558	0.12 521	0.15 479	0.13 552	0.13 569	0.16 567	0.25 553

stereogan	0.39 573	0.20 456	0.78 552	0.28 542	0.22 552	0.65 647	0.26 541	0.62 617	0.65 627	0.45 587	0.60 608	0.67 650	0.45 605	0.69 580	0.37 541	0.14 568	0.14 448	0.14 576	0.12 537	0.20 616	0.19 470

Nwc_Net	0.39 573	0.29 567	0.84 574	0.32 597	0.24 585	0.45 590	0.30 581	0.67 642	0.51 568	0.39 536	0.70 636	0.59 619	0.48 618	0.61 540	0.45 576	0.16 595	0.12 408	0.19 628	0.21 637	0.14 547	0.15 407

DStereoRT	0.40 585	0.16 363	0.74 533	0.25 436	0.17 429	0.42 572	0.19 357	0.50 479	0.48 539	0.31 400	0.40 465	0.32 439	0.39 579	0.64 560	0.31 497	0.09 366	0.11 379	1.56 713	0.43 679	0.08 246	0.41 638

w-ln-seven-2	0.40 585	0.37 613	1.34 658	0.28 542	0.18 458	0.38 547	0.29 572	0.53 510	0.59 612	0.47 599	0.56 590	0.46 557	0.42 595	0.70 583	0.64 621	0.10 438	0.10 342	0.12 525	0.11 494	0.14 547	0.16 424

aanetorigin	0.40 585	0.33 589	1.14 635	0.25 436	0.19 492	0.30 445	0.37 622	0.34 278	0.47 531	0.95 673	0.82 651	0.52 595	0.56 637	0.50 477	0.52 594	0.11 481	0.09 299	0.10 432	0.10 456	0.16 567	0.19 470

AF-Net	0.40 585	0.31 578	0.74 533	0.33 609	0.24 585	0.43 577	0.30 581	0.64 628	0.67 632	0.44 580	0.69 635	0.65 642	0.52 628	0.59 527	0.48 583	0.16 595	0.12 408	0.19 628	0.14 589	0.16 567	0.14 388

edge stereo	0.40 585	0.22 488	0.87 584	0.27 514	0.22 552	0.38 547	0.26 541	0.59 588	0.56 600	0.53 625	0.60 608	0.71 658	0.50 624	0.78 612	0.43 562	0.16 595	0.15 479	0.19 628	0.14 589	0.17 582	0.19 470

PA-Net	0.40 585	0.35 603	1.05 619	0.32 597	0.28 609	0.39 553	0.43 646	0.53 510	0.56 600	0.35 478	0.43 500	0.41 516	0.36 562	0.83 629	0.61 616	0.12 521	0.23 595	0.16 603	0.23 649	0.13 524	0.20 488
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 585	0.28 562	0.67 502	0.31 588	0.18 458	0.43 577	0.39 634	0.60 599	0.46 517	0.48 606	0.78 646	0.55 605	0.45 605	0.96 654	0.55 605	0.13 543	0.14 448	0.13 552	0.12 537	0.15 559	0.16 424

RGC	0.41 592	0.35 603	0.76 541	0.35 620	0.28 609	0.41 564	0.29 572	0.60 599	0.55 593	0.47 599	0.64 623	0.63 635	0.47 614	0.74 597	0.46 578	0.16 595	0.15 479	0.21 636	0.21 637	0.19 608	0.21 501

ADCRef	0.41 592	0.33 589	1.05 619	0.26 477	0.21 536	0.49 612	0.27 550	0.54 526	0.51 568	0.51 616	0.59 604	0.35 470	0.47 614	0.54 500	1.35 683	0.09 366	0.08 253	0.12 525	0.12 537	0.12 509	0.13 350

PWC_ROB	0.41 592	0.38 620	0.92 598	0.26 477	0.20 519	0.39 553	0.19 357	0.61 609	0.69 638	0.58 638	0.84 654	0.52 595	0.44 603	0.74 597	0.62 617	0.13 543	0.09 299	0.14 576	0.10 456	0.17 582	0.18 451

PWCDC_ROB	0.41 592	0.41 630	0.77 547	0.34 614	0.21 536	0.43 577	0.20 397	0.60 599	0.90 667	0.44 580	1.24 679	0.36 476	0.38 572	0.56 512	0.48 583	0.18 620	0.11 379	0.11 490	0.10 456	0.20 616	0.16 424

UDG	0.42 596	0.54 655	0.67 502	0.41 654	0.35 643	0.47 599	0.27 550	0.57 564	0.48 539	0.40 545	0.46 537	0.59 619	0.45 605	0.47 469	0.46 578	0.26 653	0.19 548	0.49 678	0.22 645	0.37 666	0.30 593

NCC-stereo	0.42 596	0.31 578	0.87 584	0.32 597	0.29 619	0.47 599	0.37 622	0.68 647	0.53 579	0.42 563	0.58 599	0.57 612	0.52 628	0.75 602	0.54 602	0.18 620	0.14 448	0.18 621	0.25 656	0.17 582	0.18 451

Abc-Net	0.42 596	0.31 578	0.87 584	0.32 597	0.29 619	0.47 599	0.37 622	0.68 647	0.53 579	0.42 563	0.58 599	0.57 612	0.52 628	0.75 602	0.54 602	0.18 620	0.14 448	0.18 621	0.25 656	0.17 582	0.18 451
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
STTRV1_RVC	0.42 596	0.33 589	0.89 593	0.29 560	0.36 648	0.49 612	0.31 591	0.63 621	0.54 584	0.47 599	0.56 590	0.47 567	0.43 599	1.00 659	0.40 549	0.28 659	0.21 568	0.20 633	0.18 627	0.25 639	0.18 451

SGM-Forest	0.42 596	0.44 638	0.92 598	0.24 394	0.16 397	0.45 590	0.40 638	0.58 578	0.50 562	0.54 629	0.63 620	0.52 595	0.51 626	0.91 643	0.66 624	0.17 609	0.17 522	0.17 612	0.15 600	0.15 559	0.21 501
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 601	0.34 599	0.62 479	0.28 542	0.33 638	0.60 639	0.34 610	0.68 647	0.47 531	0.54 629	0.66 627	0.56 610	0.46 612	0.73 593	0.66 624	0.26 653	0.19 548	0.24 645	0.22 645	0.27 650	0.25 553

RTSC	0.43 601	0.37 613	0.95 606	0.30 572	0.20 519	0.50 615	0.23 489	0.65 634	0.86 663	0.56 633	0.54 580	0.51 587	0.36 562	0.71 589	0.92 649	0.13 543	0.14 448	0.11 490	0.13 569	0.18 598	0.19 470

SQANet	0.44 603	0.57 662	0.89 593	0.49 668	0.39 656	0.47 599	0.23 489	0.53 510	0.44 492	0.41 557	0.48 553	0.47 567	0.34 549	0.58 519	0.43 562	0.38 674	0.15 479	0.40 674	0.21 637	0.50 674	0.34 613

Anonymous_2	0.44 603	0.23 507	0.57 436	0.34 614	0.34 640	0.53 625	0.28 566	0.49 471	0.39 435	0.36 492	0.34 394	0.48 572	0.38 572	0.43 453	0.33 516	0.26 653	0.41 676	0.44 676	1.45 714	0.33 664	0.37 629

NaN_ROB	0.44 603	0.38 620	0.94 605	0.30 572	0.20 519	0.52 622	0.49 659	0.61 609	0.60 615	0.56 633	0.47 544	0.49 578	0.42 595	1.24 677	0.76 636	0.12 521	0.18 534	0.12 525	0.13 569	0.12 509	0.18 451

w-ln-seven	0.45 606	0.40 627	1.40 665	0.27 514	0.22 552	0.58 634	0.33 605	0.65 634	0.83 657	0.59 639	0.63 620	0.53 600	0.39 579	0.66 571	0.81 643	0.12 521	0.11 379	0.13 552	0.12 537	0.16 567	0.17 445

test_sample9	0.45 606	0.21 469	0.69 511	0.18 66	0.17 429	0.36 532	0.21 425	0.54 526	0.43 479	0.38 518	0.36 417	0.38 488	0.32 539	0.70 583	1.01 658	0.24 643	1.93 715	0.28 655	0.24 651	0.18 598	0.21 501

Wz-Net-SNSev	0.45 606	0.53 654	1.42 666	0.31 588	0.21 536	0.44 582	0.45 649	0.64 628	0.68 636	0.46 593	0.66 627	0.62 631	0.40 584	0.78 612	0.65 622	0.12 521	0.11 379	0.12 525	0.13 569	0.17 582	0.19 470

DDUNet	0.45 606	0.60 668	0.71 527	0.45 662	0.39 656	0.46 593	0.32 599	0.53 510	0.44 492	0.46 593	0.53 576	0.57 612	0.38 572	0.51 483	0.43 562	0.34 667	0.21 568	0.56 682	0.25 656	0.41 669	0.36 621

222	0.45 606	0.14 285	0.43 245	0.19 119	0.15 352	0.36 532	0.20 397	0.60 599	0.43 479	0.37 509	0.45 525	0.30 419	0.28 481	0.59 527	3.72 714	0.11 481	0.19 548	0.08 253	0.09 395	0.09 347	0.27 575

SHD	0.45 606	0.34 599	0.89 593	0.37 631	0.28 609	0.46 593	0.23 489	0.72 659	0.96 674	0.65 646	0.61 616	0.61 628	0.48 618	0.64 560	0.69 628	0.16 595	0.16 494	0.16 603	0.16 610	0.21 623	0.25 553

GANetREF_RVC	0.45 606	0.52 651	0.87 584	0.39 642	0.20 519	0.51 616	0.50 661	0.68 647	0.67 632	0.47 599	0.46 537	0.50 584	0.43 599	0.91 643	0.40 549	0.28 659	0.21 568	0.32 664	0.19 630	0.28 655	0.23 526
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
PDISCO_ROB	0.45 606	0.37 613	0.89 593	0.44 659	0.37 650	0.70 651	0.35 613	0.75 663	0.78 652	0.45 587	0.53 576	0.65 642	0.40 584	0.68 579	0.52 594	0.22 638	0.12 408	0.21 636	0.19 630	0.26 644	0.22 516

DeepPrunerF	0.46 614	0.37 613	1.50 670	0.34 614	0.30 624	0.36 532	0.37 622	0.64 628	1.15 689	0.41 557	0.45 525	0.40 507	0.41 589	0.82 625	0.53 598	0.18 620	0.14 448	0.23 643	0.21 637	0.17 582	0.18 451

CC-Net-ROB	0.46 614	0.55 656	0.86 581	0.38 640	0.23 568	0.51 616	0.30 581	0.69 653	0.51 568	0.46 593	0.51 561	0.48 572	0.38 572	0.96 654	0.40 549	0.36 670	0.23 595	0.56 682	0.25 656	0.34 665	0.22 516

FBW_ROB	0.46 614	0.34 599	0.71 527	0.32 597	0.20 519	0.51 616	0.32 599	0.73 660	0.63 624	0.60 640	0.57 596	0.65 642	0.44 603	1.42 690	0.62 617	0.14 568	0.17 522	0.22 641	0.16 610	0.17 582	0.23 526

SDNR	0.47 617	0.29 567	0.92 598	0.24 394	0.37 650	1.27 689	0.17 251	0.54 526	0.58 605	0.44 580	0.85 655	0.55 605	0.28 481	1.19 675	0.52 594	0.23 639	0.24 611	0.17 612	0.13 569	0.19 608	0.26 567

G-Net	0.47 617	0.26 546	1.02 616	0.34 614	0.28 609	0.89 671	0.35 613	0.47 449	0.46 517	0.68 651	1.20 676	0.64 640	0.59 642	0.61 540	0.60 613	0.16 595	0.14 448	0.17 612	0.13 569	0.22 627	0.21 501

XQC	0.47 617	0.45 639	1.07 623	0.40 647	0.28 609	0.58 634	0.38 630	0.67 642	0.76 651	0.53 625	0.47 544	0.59 619	0.47 614	0.74 597	0.80 641	0.18 620	0.14 448	0.18 621	0.16 610	0.26 644	0.24 540

WQFJA1++	0.48 620	0.07 2	0.86 581	0.23 339	0.19 492	0.18 159	0.11 21	0.21 63	0.14 23	2.23 709	0.12 64	0.23 313	0.11 114	0.21 160	0.14 144	0.08 265	0.19 548	0.06 48	0.09 395	4.02 719	0.20 488

z-mn7	0.48 620	0.52 651	1.28 652	0.26 477	0.19 492	0.62 641	0.34 610	0.59 588	0.96 674	0.45 587	0.97 664	0.53 600	0.41 589	0.99 658	0.70 629	0.11 481	0.10 342	0.10 432	0.10 456	0.14 547	0.16 424

ADCP+	0.48 620	0.36 610	1.47 668	0.26 477	0.22 552	0.57 632	0.40 638	0.56 555	0.54 584	0.46 593	0.52 568	0.46 557	0.53 633	0.59 527	1.93 700	0.10 438	0.08 253	0.11 490	0.11 494	0.14 547	0.15 407

PASM	0.49 623	0.41 630	1.15 636	0.37 631	0.35 643	0.42 572	0.42 644	0.54 526	0.65 627	0.54 629	0.54 580	0.63 635	0.48 618	0.94 653	0.51 593	0.27 657	0.30 651	0.30 659	0.33 669	0.29 657	0.29 590

zh-mn7	0.50 624	0.57 662	1.82 685	0.25 436	0.19 492	0.45 590	0.29 572	0.59 588	0.84 660	0.67 649	0.97 664	0.49 578	0.41 589	0.93 650	0.73 632	0.12 521	0.10 342	0.11 490	0.11 494	0.13 524	0.17 445

GCST	0.50 624	0.67 674	0.82 564	1.04 699	0.55 677	0.38 547	0.11 21	0.42 387	0.33 352	0.42 563	0.35 402	0.29 398	0.18 331	0.50 477	0.23 409	0.70 690	0.42 677	0.79 694	0.62 698	0.63 682	0.47 656

SuperB	0.50 624	0.37 613	2.16 693	0.23 339	0.15 352	0.41 564	0.32 599	0.50 479	0.83 657	0.44 580	0.51 561	0.33 449	0.45 605	0.69 580	1.07 665	0.10 438	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.95 703	0.18 451

ADCL	0.50 624	0.30 573	1.15 636	0.28 542	0.19 492	0.77 661	0.64 675	0.57 564	0.73 648	0.57 636	0.73 641	0.55 605	0.60 644	0.66 571	1.53 690	0.11 481	0.10 342	0.13 552	0.13 569	0.15 559	0.16 424

ADCPNet	0.51 628	0.36 610	1.82 685	0.27 514	0.23 568	0.71 652	0.39 634	0.56 555	0.54 584	0.52 619	0.60 608	0.66 646	0.57 639	0.64 560	1.23 672	0.15 584	0.18 534	0.14 576	0.23 649	0.19 608	0.22 516

DPSNet	0.51 628	0.26 546	1.16 638	0.28 542	0.21 536	0.76 658	0.56 670	0.89 682	0.82 656	0.49 607	0.51 561	0.64 640	0.81 669	0.89 638	0.85 646	0.17 609	0.16 494	0.13 552	0.13 569	0.26 644	0.27 575

MDST_ROB	0.51 628	0.16 363	0.97 609	0.31 588	0.21 536	1.35 693	0.34 610	0.80 668	0.59 612	1.09 684	0.74 642	0.49 578	0.37 567	1.31 684	0.60 613	0.14 568	0.12 408	0.16 603	0.13 569	0.13 524	0.18 451

zh-sn7	0.52 631	0.64 671	1.77 682	0.30 572	0.20 519	0.47 599	0.40 638	0.60 599	0.65 627	0.53 625	0.82 651	0.52 595	0.59 642	1.10 668	0.96 654	0.13 543	0.13 429	0.13 552	0.13 569	0.17 582	0.20 488

test_sample8	0.52 631	0.21 469	0.69 511	0.18 66	0.17 429	0.36 532	0.21 425	0.57 564	0.38 419	0.63 643	0.39 455	1.16 677	0.68 659	0.70 583	1.01 658	0.24 643	1.93 715	0.28 655	0.24 651	0.18 598	0.21 501

psmorigin	0.52 631	0.29 567	3.10 703	0.24 394	0.19 492	0.39 553	0.24 514	0.52 499	0.45 505	0.66 648	0.68 632	0.70 657	0.52 628	0.86 633	0.49 589	0.15 584	0.17 522	0.13 552	0.14 589	0.16 567	0.23 526

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 634	0.60 668	0.98 611	0.40 647	0.25 599	0.87 669	0.57 671	0.60 599	0.64 626	0.60 640	0.67 629	0.63 635	0.42 595	1.13 670	0.50 590	0.23 639	0.28 633	0.27 648	0.35 671	0.25 639	0.33 609

ADCMid	0.53 634	0.45 639	1.46 667	0.27 514	0.22 552	0.51 616	0.38 630	0.61 609	0.58 605	0.75 656	0.67 629	0.62 631	0.66 658	0.66 571	1.75 695	0.13 543	0.12 408	0.17 612	0.17 622	0.20 616	0.21 501

pmcnn	0.54 636	0.24 520	1.06 621	0.25 436	0.26 603	0.40 559	0.31 591	0.55 544	0.55 593	0.56 633	1.22 678	2.53 706	0.39 579	0.84 630	1.08 666	0.09 366	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.10 412	0.14 388

AANet	0.55 637	0.47 642	1.61 675	0.23 339	0.31 632	0.41 564	0.25 529	0.53 510	1.14 687	0.93 671	0.98 668	0.84 664	0.71 661	0.60 532	0.66 624	0.18 620	0.32 661	0.14 576	0.13 569	0.18 598	0.44 649

DStereoO	0.55 637	0.35 603	0.68 508	0.44 659	0.49 669	0.41 564	1.08 702	0.58 578	0.73 648	0.49 607	0.53 576	0.51 587	0.85 671	0.60 532	0.75 634	0.83 698	0.28 633	0.38 671	0.19 630	0.52 677	0.35 617

Wz-Net-TNSev	0.55 637	0.72 676	1.90 687	0.26 477	0.21 536	0.64 646	0.45 649	0.66 640	0.71 643	0.52 619	0.55 585	0.71 658	0.63 655	1.04 664	0.94 652	0.16 595	0.15 479	0.13 552	0.15 600	0.21 623	0.24 540

AnyNet_C32	0.55 637	0.51 650	1.34 658	0.29 560	0.28 609	0.61 640	0.62 674	0.57 564	0.62 622	0.63 643	0.68 632	0.54 604	0.55 635	0.82 625	1.81 696	0.15 584	0.15 479	0.15 594	0.18 627	0.21 623	0.25 553

CSAN	0.55 637	0.47 642	1.19 646	0.37 631	0.23 568	0.57 632	0.61 673	0.65 634	0.72 645	0.65 646	0.78 646	0.66 646	0.65 657	1.41 689	0.77 637	0.21 635	0.17 522	0.20 633	0.21 637	0.18 598	0.21 501

WCMA_ROB	0.55 637	0.27 554	0.76 541	0.26 477	0.22 552	0.62 641	0.36 620	0.57 564	0.58 605	0.97 675	1.40 684	1.28 684	0.94 679	0.80 620	0.80 641	0.20 633	0.17 522	0.16 603	0.16 610	0.19 608	0.29 590

WZ-Net	0.56 643	0.49 649	2.14 692	0.30 572	0.24 585	0.58 634	0.48 656	0.65 634	0.80 654	0.51 616	0.72 638	0.68 652	0.60 644	1.06 666	1.01 658	0.13 543	0.10 342	0.11 490	0.12 537	0.19 608	0.23 526

Consistency-Raft	0.56 643	0.52 651	1.12 632	0.45 662	0.49 669	0.48 606	0.45 649	0.73 660	0.74 650	0.45 587	0.82 651	0.46 557	0.60 644	0.51 483	0.63 620	0.39 676	0.40 674	0.44 676	0.51 688	0.53 678	0.38 637

anonymity	0.57 645	0.55 656	0.74 533	0.48 667	0.63 682	0.56 630	0.43 646	0.71 655	0.51 568	0.64 645	0.55 585	0.57 612	0.61 648	0.65 565	0.57 609	0.55 681	0.55 693	0.50 679	0.54 690	0.51 675	0.61 680

SGM_RVC	0.57 645	0.22 488	0.60 468	0.26 477	0.16 397	0.97 677	0.46 652	0.76 665	0.90 667	1.03 681	0.92 662	1.16 677	0.93 678	1.21 676	0.72 631	0.17 609	0.16 494	0.16 603	0.16 610	0.16 567	0.24 540
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 647	0.48 647	1.35 660	0.38 640	0.37 650	0.96 676	1.13 704	0.84 677	1.05 678	0.50 613	0.70 636	0.45 548	0.61 648	0.63 554	0.62 617	0.26 653	0.28 633	0.14 576	0.13 569	0.20 616	0.44 649

MFN_U_SF_RVC	0.58 647	0.58 665	1.31 656	0.39 642	0.23 568	0.72 653	0.30 581	0.83 673	0.68 636	0.74 655	0.74 642	0.86 665	0.60 644	0.84 630	0.83 644	0.29 661	0.27 629	0.32 664	0.37 675	0.31 659	0.33 609

SANet	0.58 647	0.41 630	1.38 662	0.27 514	0.16 397	0.72 653	0.48 656	0.71 655	1.34 692	0.69 652	0.97 664	0.94 669	0.78 665	0.97 657	0.93 650	0.14 568	0.12 408	0.12 525	0.12 537	0.18 598	0.20 488

otaku	0.60 650	0.73 678	1.13 634	0.64 677	0.45 668	0.73 655	0.37 622	0.67 642	0.67 632	0.52 619	0.75 644	0.66 646	0.46 612	0.74 597	0.59 612	0.55 681	0.34 667	0.56 682	0.36 673	0.65 684	0.49 661

MeshStereo	0.60 650	0.31 578	0.71 527	0.22 278	0.17 429	0.66 648	0.36 620	0.81 670	0.63 624	1.48 703	1.32 681	1.65 692	0.83 670	1.18 674	0.74 633	0.17 609	0.17 522	0.17 612	0.14 589	0.17 582	0.19 470
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
Ntro	0.61 652	0.75 681	1.16 638	0.67 679	0.50 671	0.76 658	0.37 622	0.68 647	0.71 643	0.50 613	0.59 604	0.65 642	0.52 628	0.79 616	0.58 611	0.58 684	0.32 661	0.57 685	0.34 670	0.69 689	0.50 665

PVD	0.62 653	0.41 630	0.93 602	0.44 659	0.39 656	0.63 645	0.51 664	0.86 678	1.27 690	0.93 671	1.09 671	0.81 662	0.85 671	0.89 638	0.89 648	0.21 635	0.23 595	0.22 641	0.19 630	0.28 655	0.41 638

SAMSARA	0.62 653	0.47 642	0.93 602	0.70 683	0.50 671	1.15 683	1.29 707	0.79 667	0.70 641	0.77 663	0.55 585	0.92 668	0.58 640	0.87 635	0.77 637	0.19 630	0.27 629	0.18 621	0.19 630	0.27 650	0.28 584

ADCS	0.62 653	0.56 658	1.54 673	0.30 572	0.25 599	0.56 630	0.46 652	0.71 655	0.86 663	0.77 663	0.72 638	0.68 652	0.62 653	0.82 625	2.33 707	0.17 609	0.16 494	0.16 603	0.17 622	0.23 632	0.27 575

DGSMNet	0.63 656	0.32 585	1.01 615	0.54 673	0.73 689	0.62 641	1.36 708	0.62 617	0.58 605	0.38 518	0.62 619	0.52 595	0.34 549	0.65 565	0.47 581	0.54 680	0.61 700	0.67 687	0.61 697	0.65 684	0.69 695

MSMD_ROB	0.63 656	0.34 599	0.70 518	0.30 572	0.25 599	0.88 670	0.35 613	0.58 578	0.67 632	1.13 685	1.52 688	1.75 695	1.05 684	0.90 641	0.60 613	0.24 643	0.22 581	0.27 648	0.27 664	0.25 639	0.27 575

EDNetEfficient	0.64 658	0.39 624	2.52 696	0.26 477	0.26 603	0.39 553	0.49 659	0.42 387	1.06 679	1.38 692	0.86 656	0.61 628	0.97 680	0.66 571	1.62 694	0.11 481	0.10 342	0.10 432	0.12 537	0.20 616	0.19 470

FCDSN-DC	0.67 659	0.38 620	0.83 570	0.37 631	0.30 624	0.66 648	0.37 622	0.69 653	0.70 641	1.15 687	1.53 689	1.70 694	1.38 693	1.00 659	0.83 644	0.24 643	0.22 581	0.27 648	0.26 660	0.27 650	0.32 603
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 659	0.94 690	1.63 676	0.77 690	1.19 708	0.53 625	0.25 529	0.61 609	0.72 645	0.70 653	0.60 608	0.69 654	0.90 676	0.80 620	0.52 594	0.27 657	0.13 429	0.74 690	0.31 668	0.68 687	0.44 649

AnyNet_C01	0.68 661	0.69 675	2.64 698	0.33 609	0.27 607	0.93 672	0.64 675	0.66 640	0.65 627	0.70 653	0.97 664	0.75 660	0.63 655	1.01 661	1.52 689	0.17 609	0.16 494	0.17 612	0.17 622	0.24 636	0.28 584

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 662	0.73 678	1.26 650	0.47 666	0.28 609	1.42 696	0.60 672	0.82 671	0.94 673	0.85 667	0.86 656	0.88 667	0.70 660	1.32 685	0.75 634	0.37 672	0.30 651	0.34 669	0.36 673	0.44 671	0.42 643

FC-DCNN	0.73 663	0.33 589	0.84 574	0.33 609	0.28 609	0.82 667	0.40 638	0.82 671	0.83 657	1.43 695	1.60 693	1.97 697	1.38 693	1.10 668	0.93 650	0.24 643	0.22 581	0.27 648	0.26 660	0.26 644	0.32 603

MFMNet_re	0.74 664	0.84 685	1.16 638	0.64 677	0.70 687	0.79 663	0.71 680	0.77 666	0.85 661	0.79 665	0.86 656	0.69 654	0.80 667	0.73 593	0.65 622	0.66 688	0.59 698	0.61 686	0.58 695	0.68 687	0.71 696

NVStereoNet_ROB	0.74 664	0.64 671	1.20 648	0.55 674	0.43 664	0.54 629	0.48 656	0.75 663	0.87 666	0.88 668	1.72 696	1.06 674	1.03 683	1.29 681	0.98 657	0.35 669	0.42 677	0.41 675	0.48 683	0.38 667	0.43 646
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 664	0.72 676	1.18 645	0.52 672	0.57 679	0.76 658	0.50 661	0.80 668	0.66 631	0.97 675	0.88 659	0.94 669	0.74 662	1.08 667	1.04 663	0.58 684	0.51 686	0.50 679	0.50 687	0.56 679	0.72 697
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 667	0.33 589	0.82 564	0.33 609	0.28 609	0.85 668	0.40 638	0.88 680	0.86 663	1.46 697	1.65 694	2.08 699	1.40 695	1.14 672	0.95 653	0.24 643	0.22 581	0.27 648	0.26 660	0.26 644	0.32 603

RainbowNet	0.76 668	1.00 694	1.29 654	0.82 691	0.63 682	0.79 663	0.52 665	0.83 673	0.93 670	0.61 642	0.79 649	0.79 661	0.62 653	0.82 625	0.67 627	0.80 697	0.55 693	0.79 694	0.49 684	0.81 695	0.62 681

ACVNet-4b	0.76 668	0.90 688	1.67 679	0.73 687	0.51 674	0.80 666	0.31 591	0.74 662	0.81 655	0.51 616	0.72 638	0.94 669	0.43 599	1.01 661	1.32 680	1.18 710	0.22 581	0.77 692	0.45 680	0.70 690	0.50 665

ACVNet_1	0.77 670	0.92 689	1.79 684	0.73 687	0.53 675	0.78 662	0.42 644	0.88 680	0.90 667	0.75 656	0.76 645	1.32 685	0.80 667	1.04 664	0.70 629	0.57 683	0.32 661	0.72 689	0.35 671	0.70 690	0.50 665

ELAS_RVC	0.80 671	0.40 627	1.10 628	0.40 647	0.35 643	0.93 672	1.10 703	0.87 679	1.12 686	1.40 693	1.39 682	1.27 683	1.55 701	1.13 670	1.13 667	0.29 661	0.27 629	0.30 659	0.28 665	0.31 659	0.36 621
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 671	0.40 627	0.91 597	0.39 642	0.35 643	1.52 698	0.81 689	0.97 684	0.98 676	1.47 702	1.58 691	1.19 680	1.33 692	1.01 661	1.21 670	0.29 661	0.27 629	0.30 659	0.29 667	0.32 662	0.36 621
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 673	0.64 671	2.42 695	0.49 668	0.17 429	0.58 634	0.32 599	0.83 673	0.85 661	0.41 557	0.52 568	0.98 673	0.61 648	4.97 717	1.22 671	0.12 521	0.07 187	0.10 432	0.24 651	0.27 650	0.32 603

RTS	0.81 673	0.56 658	4.76 709	0.37 631	0.30 624	1.11 680	0.52 665	0.67 642	1.07 680	0.76 660	0.91 660	0.60 625	0.61 648	1.64 693	1.24 673	0.15 584	0.13 429	0.15 594	0.15 600	0.22 627	0.24 540

RTSA	0.81 673	0.56 658	4.76 709	0.37 631	0.30 624	1.11 680	0.52 665	0.67 642	1.07 680	0.76 660	0.91 660	0.60 625	0.61 648	1.64 693	1.24 673	0.15 584	0.13 429	0.15 594	0.15 600	0.22 627	0.24 540

IMH-64-1	0.94 676	0.95 691	1.07 623	0.98 696	0.76 690	0.93 672	0.72 681	1.30 692	1.11 684	0.91 669	1.45 685	1.14 675	1.00 681	1.25 679	0.97 655	0.77 693	0.51 686	0.97 698	0.55 693	0.90 697	0.66 691

IMH-64	0.94 676	0.95 691	1.07 623	0.98 696	0.76 690	0.93 672	0.72 681	1.30 692	1.11 684	0.91 669	1.45 685	1.14 675	1.00 681	1.25 679	0.97 655	0.77 693	0.51 686	0.97 698	0.55 693	0.90 697	0.66 691

ACVNet_2	0.94 676	0.98 693	1.71 681	0.83 692	0.63 682	1.02 678	0.64 675	1.16 689	1.43 696	1.02 679	1.39 682	1.47 688	0.86 674	1.16 673	0.79 640	0.63 687	0.43 680	0.78 693	0.49 684	0.80 694	0.57 674

MonStereo1	0.96 679	0.61 670	0.99 613	0.70 683	0.59 680	1.37 694	0.35 613	0.97 684	1.27 690	0.97 675	1.92 700	1.53 690	2.13 705	1.29 681	0.87 647	0.71 691	0.34 667	0.75 691	0.47 682	0.75 692	0.68 693

DStereoSA	1.00 680	0.46 641	1.33 657	0.68 680	0.86 701	1.26 688	2.25 717	0.83 673	1.41 694	0.57 636	1.92 700	0.57 612	2.07 704	0.96 654	1.84 698	0.36 670	0.55 693	0.28 655	0.53 689	0.45 672	0.90 704

U	1.02 681	0.10 90	0.26 90	0.22 278	3.66 714	6.41 717	0.13 75	0.22 77	0.21 146	0.11 39	0.11 44	0.10 48	0.09 35	0.12 2	0.11 14	0.07 117	0.05 6	5.35 724	2.86 721	0.07 172	0.06 13

MultiAttention	1.05 682	0.14 285	0.50 339	0.35 620	0.43 664	5.62 713	1.71 714	0.71 655	0.54 584	0.36 492	0.63 620	0.55 605	0.22 381	7.50 722	0.56 606	0.09 366	0.06 91	0.14 576	0.24 651	0.27 650	0.34 613

WAO-7	1.05 682	1.00 694	1.19 646	0.83 692	0.67 686	1.22 686	0.84 691	1.43 696	1.56 699	1.13 685	1.75 697	1.46 687	1.25 689	1.56 692	1.28 675	0.61 686	0.62 703	0.70 688	0.68 700	0.66 686	0.62 681

MADNet+	1.05 682	1.26 705	4.77 712	0.73 687	0.50 671	1.25 687	0.97 694	1.05 686	0.93 670	0.67 649	0.78 646	0.87 666	0.85 671	2.14 703	1.83 697	0.40 677	0.42 677	0.32 664	0.28 665	0.45 672	0.43 646

PWCK	1.05 682	1.29 706	2.12 691	0.92 694	0.42 661	1.27 689	1.01 696	1.14 688	1.14 687	1.16 688	1.14 674	1.25 682	0.90 676	1.77 698	1.15 668	0.89 701	0.51 686	0.87 696	0.54 690	1.02 705	0.57 674

DStereoFS	1.07 686	0.76 682	1.10 628	0.70 683	0.70 687	1.87 702	1.39 709	1.20 691	1.66 700	1.01 678	1.58 691	1.20 681	2.60 710	1.40 688	1.32 680	0.40 677	0.47 682	0.31 662	0.41 678	0.38 667	0.91 705

IMH	1.09 687	1.04 697	1.29 654	1.03 698	0.79 694	1.11 680	0.69 678	1.40 695	1.42 695	1.02 679	1.71 695	1.42 686	1.19 688	1.78 699	1.03 662	1.14 708	0.56 697	1.00 700	0.58 695	0.93 700	0.68 693

WAO-6	1.11 688	1.01 696	1.17 644	0.96 695	0.79 694	1.30 691	0.78 686	1.36 694	1.99 705	1.04 682	1.54 690	1.59 691	1.27 690	1.37 687	1.30 676	0.78 695	0.55 693	1.03 702	0.75 704	0.87 696	0.72 697

SGM+DAISY	1.12 689	0.86 686	1.64 677	0.68 680	0.80 697	1.68 700	1.68 713	1.08 687	1.10 682	1.53 705	1.76 698	1.47 688	1.53 700	1.24 677	1.42 687	0.66 688	0.65 705	0.52 681	0.54 690	0.57 680	0.91 705

LVE	1.18 690	1.16 699	1.67 679	1.04 699	0.81 698	1.32 692	0.82 690	1.49 698	1.94 703	1.08 683	1.90 699	1.89 696	1.07 685	1.51 691	1.04 663	0.96 704	0.61 700	0.94 697	0.69 701	0.92 699	0.79 702

JetBlue	1.20 691	0.89 687	2.53 697	0.59 675	0.76 690	3.16 710	2.09 715	1.16 689	0.93 670	0.95 673	1.12 673	1.65 692	1.27 690	2.15 704	1.87 699	0.43 679	0.37 672	0.38 671	0.39 677	0.62 681	0.63 683

Dean	1.22 692	1.17 700	1.97 688	1.04 699	0.79 694	1.21 685	0.76 684	1.51 699	1.96 704	1.30 691	1.98 703	2.14 700	1.18 687	1.30 683	1.15 668	0.83 698	0.61 700	1.01 701	0.69 701	0.97 704	0.77 701

xyz-stereo	1.43 693	0.11 139	17.43 734	0.18 66	0.08 8	4.86 711	0.18 311	0.31 243	0.35 377	0.37 509	2.75 711	0.41 516	0.31 525	0.58 519	0.33 516	0.07 117	0.05 6	0.09 351	0.06 104	0.06 93	0.06 13

TorneroNet-64	1.47 694	1.15 698	1.51 671	1.11 705	0.86 701	2.27 706	0.76 684	1.84 705	3.76 712	1.29 689	2.22 707	2.68 708	1.46 696	1.81 700	1.55 691	0.79 696	0.51 686	1.10 703	0.67 699	1.31 709	0.81 703

notaker	1.49 695	1.44 709	1.77 682	1.42 710	1.08 706	1.19 684	0.87 693	1.51 699	1.40 693	1.53 705	3.41 713	2.40 704	1.94 703	1.83 701	1.57 692	1.14 708	0.69 709	1.38 710	0.88 708	1.39 712	1.03 709

WAO-8	1.50 696	1.22 703	1.39 663	1.10 702	0.85 699	2.15 703	0.78 686	1.84 705	3.76 712	1.46 697	2.18 705	2.15 701	1.50 698	3.20 711	1.35 683	0.92 702	0.66 706	1.10 703	0.79 706	0.94 701	0.74 699

Venus	1.50 696	1.22 703	1.39 663	1.10 702	0.85 699	2.15 703	0.78 686	1.84 705	3.76 712	1.46 697	2.18 705	2.15 701	1.50 698	3.20 711	1.35 683	0.92 702	0.66 706	1.10 703	0.79 706	0.94 701	0.74 699

SGM-ForestM	1.59 698	0.56 658	1.52 672	0.41 654	0.34 640	2.77 708	1.67 712	1.69 703	1.73 702	2.48 711	2.27 708	6.02 718	2.90 713	3.08 709	2.83 711	0.25 651	0.30 651	0.19 628	0.20 635	0.18 598	0.45 653

UNDER WATER-64	1.61 699	1.30 707	2.93 702	1.33 708	0.96 704	2.20 705	1.25 706	1.47 697	3.15 709	1.46 697	1.31 680	2.61 707	2.22 707	1.69 695	1.93 700	1.13 707	0.67 708	1.29 708	0.94 709	1.26 707	1.09 711

MANE	1.63 700	0.58 665	1.16 638	0.59 675	0.60 681	2.71 707	1.53 710	2.63 714	3.62 711	2.33 710	3.26 712	3.66 712	2.98 714	2.26 706	2.26 706	0.37 672	0.40 674	0.31 662	0.49 684	0.31 659	0.63 683

UNDER WATER	1.64 701	1.34 708	2.72 700	1.40 709	1.04 705	1.70 701	1.14 705	1.57 702	3.58 710	1.46 697	1.46 687	2.82 709	2.43 708	1.74 696	2.04 703	1.08 706	0.63 704	1.31 709	0.94 709	1.29 708	1.10 712

LSM	1.68 702	0.48 647	2.91 701	2.28 716	17.60 732	0.52 622	0.55 669	0.65 634	0.78 652	0.84 666	1.11 672	0.63 635	0.55 635	0.79 616	0.53 598	0.16 595	0.25 618	0.18 621	0.21 637	0.25 639	2.37 718

ktn	1.80 703	1.46 710	1.49 669	1.44 711	1.14 707	1.50 697	1.07 699	1.53 701	3.90 715	2.77 713	4.62 714	3.42 711	1.49 697	1.74 696	1.40 686	1.45 712	0.77 710	1.46 711	0.99 711	1.41 713	1.00 708

LE_ROB	1.82 704	0.39 624	3.15 704	0.50 670	0.55 677	0.79 663	1.00 695	0.89 682	6.48 719	7.40 723	2.07 704	2.07 698	5.08 717	1.33 686	3.96 715	0.11 481	0.09 299	0.12 525	0.11 494	0.11 464	0.13 350

KSHMR	1.92 705	1.47 711	1.97 688	1.48 712	1.22 709	1.39 695	1.06 698	1.81 704	5.83 718	1.43 695	5.56 717	2.95 710	1.17 686	2.24 705	1.33 682	1.29 711	1.13 711	1.47 712	1.11 713	1.37 711	1.21 713

TorneroNet	2.26 706	1.20 702	1.55 674	1.15 707	0.91 703	5.84 714	0.84 691	2.12 710	8.45 723	2.59 712	5.32 716	3.84 713	2.15 706	1.84 702	1.98 702	0.88 700	0.54 692	1.16 707	0.74 703	1.31 709	0.91 705

MADNet++	2.34 707	1.81 712	2.24 694	2.15 715	1.97 713	2.79 709	2.19 716	2.42 713	2.26 706	2.79 714	2.70 710	2.43 705	2.60 710	3.18 710	3.32 712	2.19 715	1.97 717	1.93 714	1.62 715	2.02 715	2.10 716

JetRed	2.35 708	2.70 714	6.11 715	1.14 706	1.38 711	6.03 716	3.61 719	2.12 710	1.72 701	1.99 708	1.97 702	2.15 701	1.59 702	2.49 707	4.19 716	1.05 705	1.60 714	1.10 703	1.02 712	1.72 714	1.41 715

light-stereo	2.66 709	0.78 683	4.46 707	4.42 717	3.66 714	5.04 712	0.38 630	2.12 710	1.51 697	4.25 715	6.51 720	7.70 723	0.75 663	5.12 718	1.42 687	0.72 692	1.35 713	0.33 667	0.45 680	1.22 706	1.04 710

HanzoNet	3.08 710	1.87 713	2.70 699	1.81 713	1.34 710	1.60 699	1.05 697	2.06 709	2.62 708	5.63 719	5.12 715	5.96 717	7.09 721	4.39 716	3.43 713	3.29 718	2.06 719	1.98 717	2.94 722	2.47 716	2.15 717

coex-ft	3.48 711	0.81 684	48.53 748	0.24 394	0.19 492	0.53 625	0.47 655	0.49 471	2.36 707	7.18 722	1.20 676	0.96 672	2.53 709	0.75 602	2.14 704	0.13 543	0.15 479	0.14 576	0.12 537	0.22 627	0.47 656

TCMNet-wrong-test	4.33 712	5.65 720	4.76 709	11.36 729	10.39 724	5.87 715	4.45 721	4.24 718	1.10 682	1.93 707	2.43 709	6.07 719	3.54 715	3.87 714	4.51 717	2.00 714	0.47 682	1.96 716	1.68 716	5.78 723	4.48 722

FADE	4.36 713	1.19 701	4.67 708	0.71 686	0.76 690	0.73 655	0.50 661	1.87 708	1.53 698	0.75 656	0.67 629	1.17 679	2.69 712	2.88 708	2.14 704	24.66 746	4.77 723	17.17 741	17.41 740	0.51 675	0.45 653

tt	4.71 714	0.11 139	3.94 705	2.06 714	1.54 712	10.14 722	16.85 726	9.28 726	4.99 716	1.41 694	1.05 670	4.68 714	4.89 716	3.36 713	5.86 720	5.73 723	9.15 733	2.23 719	2.51 719	3.02 717	1.34 714

BEATNet-Init1	4.91 715	3.27 715	14.39 732	0.69 682	0.65 685	10.19 723	3.83 720	5.04 719	5.11 717	8.73 725	8.52 722	13.95 734	7.66 723	7.79 723	5.79 719	0.32 666	0.34 667	0.34 669	0.38 676	0.64 683	0.64 687

Selective-IGEV-i1pa	5.75 716	8.12 722	4.85 713	1.10 702	0.54 676	13.48 725	3.52 718	9.46 727	7.56 721	7.13 721	10.00 726	9.12 724	7.56 722	14.91 735	6.08 721	3.55 719	1.33 712	1.94 715	0.77 705	0.79 693	3.23 720

DPSimNet_ROB	6.21 717	5.16 716	9.50 718	5.59 720	5.56 717	7.64 718	10.02 723	4.07 717	7.33 720	6.84 720	6.26 718	7.17 721	10.55 724	4.07 715	5.68 718	5.50 722	4.29 722	5.24 723	3.66 723	4.05 720	5.96 724

USTest	6.84 718	5.16 716	5.45 714	7.18 723	7.26 719	14.27 726	22.53 728	8.48 723	9.29 724	5.44 718	6.42 719	6.27 720	6.69 720	6.83 721	8.49 724	1.95 713	3.27 720	2.16 718	2.54 720	3.76 718	3.31 721

EDNetEfficientorigin	7.48 719	0.57 662	139.59 750	0.25 436	0.17 429	0.44 582	0.30 581	0.48 460	1.04 677	1.29 689	1.02 669	0.82 663	0.87 675	0.76 608	1.02 661	0.10 438	0.09 299	0.12 525	0.11 494	0.22 627	0.25 553

ASD4	8.08 720	7.42 721	8.23 717	6.03 722	6.01 718	14.62 727	20.55 727	9.03 725	8.06 722	7.51 724	6.52 721	7.36 722	6.42 718	8.13 724	9.88 725	5.93 724	5.10 724	6.60 730	5.79 724	6.82 724	5.52 723

DGTPSM_ROB	8.38 721	5.24 718	10.71 730	5.32 719	10.19 722	8.34 719	23.49 732	6.11 721	13.43 732	4.93 716	10.93 730	5.64 715	10.55 724	6.17 719	12.73 729	3.74 720	7.56 726	3.68 720	7.24 729	4.09 721	7.49 727

DPSMNet_ROB	8.44 722	5.25 719	10.87 731	5.59 720	10.27 723	8.34 719	23.51 733	6.12 722	13.47 733	4.96 717	10.94 731	5.65 716	10.55 724	6.25 720	12.77 730	4.01 721	7.62 727	3.75 721	7.27 730	4.16 722	7.54 728

DLNR-FE	10.53 723	12.31 732	20.33 740	105.85 750	23.36 743	0.14 36	0.13 75	3.25 716	0.20 120	0.16 172	0.23 261	0.16 208	0.10 76	0.31 363	0.16 217	2.59 717	0.32 661	0.07 153	0.07 203	40.66 749	0.28 584

DLNR_Zeroshot_test	10.53 723	12.28 731	20.32 738	105.84 749	23.88 744	0.14 36	0.13 75	3.20 715	0.20 120	0.16 172	0.23 261	0.16 208	0.10 76	0.32 374	0.16 217	2.54 716	0.32 661	0.07 153	0.07 203	40.17 748	0.28 584

iinet-test	10.74 725	9.21 723	9.52 719	10.46 724	10.67 725	17.92 732	25.86 734	12.61 731	13.38 730	9.65 729	10.06 727	9.98 726	10.66 727	11.13 731	12.60 726	6.36 726	7.73 728	5.65 725	6.66 725	7.29 725	7.31 725

IINet	10.74 725	9.21 723	9.52 719	10.46 724	10.67 725	17.92 732	25.86 734	12.61 731	13.38 730	9.65 729	10.06 727	9.98 726	10.66 727	11.13 731	12.60 726	6.36 726	7.73 728	5.65 725	6.66 725	7.29 725	7.31 725

LRCNet_RVC	10.94 727	14.45 734	9.66 721	15.38 730	8.02 721	1.08 679	0.35 613	8.72 724	0.72 645	12.63 734	15.84 734	9.73 725	6.52 719	8.58 725	6.38 722	20.33 743	5.39 725	23.79 743	21.95 744	15.35 733	13.96 736

DPSM_ROB	11.46 728	9.79 729	10.18 725	11.11 727	11.31 727	19.08 735	27.38 737	13.42 734	14.23 735	10.34 731	11.13 732	10.97 732	11.33 733	11.89 733	13.49 731	6.74 728	8.19 731	6.00 727	7.05 727	7.74 727	7.76 729

DPSM	11.46 728	9.79 729	10.18 725	11.11 727	11.31 727	19.08 735	27.38 737	13.42 734	14.23 735	10.34 731	11.13 732	10.97 732	11.33 733	11.89 733	13.49 731	6.74 728	8.19 731	6.00 727	7.05 727	7.74 727	7.76 729

xxxxx1	15.30 730	9.78 726	10.23 727	20.34 734	19.47 733	17.10 728	23.00 729	10.36 728	11.04 726	9.25 726	9.66 723	10.74 729	10.66 727	10.60 727	13.72 733	8.14 730	9.35 734	31.88 746	44.61 748	12.63 730	13.46 732

tt_ll	15.30 730	9.78 726	10.23 727	20.34 734	19.47 733	17.10 728	23.00 729	10.36 728	11.04 726	9.25 726	9.66 723	10.74 729	10.66 727	10.60 727	13.72 733	8.14 730	9.35 734	31.88 746	44.61 748	12.63 730	13.46 732

ff	15.30 730	9.78 726	10.23 727	20.34 734	19.47 733	17.10 728	23.00 729	10.36 728	11.04 726	9.25 726	9.66 723	10.74 729	10.66 727	10.60 727	13.72 733	8.14 730	9.35 734	31.88 746	44.61 748	12.63 730	13.46 732

PML	15.86 733	13.12 733	7.07 716	5.22 718	7.66 720	32.93 740	64.30 750	5.37 720	10.12 725	25.87 749	67.29 750	20.25 736	13.20 735	10.09 726	6.81 723	5.94 725	2.00 718	6.03 729	2.18 718	9.13 729	2.62 719

Anonymous_1	16.44 734	9.26 725	9.67 722	10.63 726	14.54 729	18.62 734	26.98 736	12.68 733	13.53 734	10.78 733	10.37 729	10.15 728	10.66 727	10.99 730	12.64 728	15.61 741	7.73 728	16.87 740	43.01 747	56.14 750	7.86 731

HaxPig	17.72 735	20.23 745	19.76 735	16.55 731	16.52 730	9.46 721	9.42 722	14.48 736	13.31 729	18.59 736	18.67 736	17.39 735	16.68 736	17.07 736	16.43 736	21.99 745	20.86 746	22.28 742	21.55 743	21.30 743	21.88 748

real-time stereo	19.05 736	18.86 737	16.47 733	20.10 733	17.30 731	28.01 739	33.00 739	22.31 740	20.39 740	19.32 739	17.25 735	20.25 736	17.46 737	21.02 737	19.66 737	15.84 742	14.52 737	15.26 739	13.36 731	16.75 742	13.81 735

MEDIAN_ROB	21.20 737	24.56 747	23.42 746	19.57 732	19.62 736	13.29 724	11.21 724	18.04 737	17.02 737	22.07 748	21.92 738	20.84 738	20.24 738	21.02 737	19.68 738	25.59 747	24.08 747	26.20 744	25.19 745	25.31 744	25.19 749

RAFT-FEzeroshot	23.04 738	19.71 740	20.25 736	22.47 740	22.80 740	38.32 741	55.23 746	26.95 742	28.70 743	20.66 743	22.23 740	22.07 741	22.86 741	23.85 740	27.17 742	13.53 734	16.47 740	12.08 731	14.22 735	15.58 736	15.60 739

RAFT-FE	23.04 738	19.71 740	20.25 736	22.47 740	22.80 740	38.32 741	55.23 746	26.95 742	28.70 743	20.66 743	22.23 740	22.07 741	22.86 741	23.85 740	27.17 742	13.53 734	16.47 740	12.08 731	14.22 735	15.58 736	15.60 739

CasAABBNet	23.04 738	19.69 738	20.32 738	22.42 737	22.73 737	38.35 744	55.23 746	26.99 745	28.74 745	20.67 745	22.28 742	22.11 744	22.86 741	23.84 739	27.17 742	13.52 733	16.47 740	12.08 731	14.21 733	15.57 734	15.60 739

FlowAnything	23.08 741	19.70 739	20.48 741	22.45 739	22.73 737	38.34 743	55.18 743	27.00 746	28.79 746	20.83 747	22.42 745	22.10 743	22.83 740	23.85 740	27.23 746	13.53 734	16.54 743	12.10 736	14.29 738	15.59 738	15.58 738

Hybrid-DGEV	23.11 742	19.81 743	20.81 743	22.43 738	22.74 739	38.45 746	55.25 749	27.21 749	28.95 749	20.63 742	22.37 743	22.03 740	22.89 745	23.96 744	27.14 740	13.54 737	16.46 739	12.09 734	14.23 737	15.57 734	15.57 737

Selective-RAFT-Error	23.11 742	19.77 742	20.60 742	22.49 742	22.80 740	38.46 747	55.19 744	27.13 748	28.90 747	20.73 746	22.38 744	22.11 744	22.91 746	23.94 743	27.18 745	13.54 737	16.57 744	12.09 734	14.21 733	15.61 739	15.65 742

fast-reg	23.61 744	20.43 746	23.27 745	23.15 743	24.75 746	38.65 748	55.20 745	26.97 744	28.94 748	20.18 740	21.86 737	21.68 739	22.34 739	24.15 746	27.35 747	13.84 740	16.57 744	14.84 738	15.61 739	16.59 741	15.88 743

LSM0	24.21 745	19.88 744	22.33 744	24.42 744	40.13 749	38.41 745	54.99 742	27.05 747	28.61 742	20.59 741	22.00 739	22.29 746	22.86 741	24.12 745	27.16 741	13.59 739	16.33 738	12.13 737	14.08 732	15.72 740	17.53 745

AVERAGE_ROB	25.43 746	29.01 748	27.22 747	24.60 745	24.16 745	17.78 731	12.87 725	22.39 741	21.40 741	26.72 750	26.08 748	25.18 747	24.52 749	25.07 747	23.57 739	29.94 748	28.36 748	30.60 745	29.57 746	29.83 745	29.66 750

RSGM-EC	29.37 747	17.55 735	9.85 723	35.22 746	33.16 747	26.01 737	45.63 740	20.07 738	17.60 738	18.98 737	23.47 746	30.02 748	23.62 747	41.06 748	44.49 749	58.94 749	34.33 749	32.95 749	20.18 741	33.70 746	20.62 746

acva	29.37 747	17.55 735	9.85 723	35.22 746	33.16 747	26.01 737	45.63 740	20.07 738	17.60 738	18.98 737	23.47 746	30.02 748	23.62 747	41.06 748	44.49 749	58.94 749	34.33 749	32.95 749	20.18 741	33.70 746	20.62 746

Selective-IGEV-i16pa	31.25 749	41.63 749	4.08 706	0.51 671	0.38 653	97.61 750	0.73 683	61.16 751	60.81 750	17.49 735	65.92 749	39.64 750	53.28 750	107.35 751	27.39 748	20.46 744	3.81 721	4.39 722	1.97 717	0.41 669	16.06 744

test_example2	100.95 750	107.33 750	67.16 749	98.17 748	106.88 750	89.44 749	101.34 751	37.23 750	97.88 751	129.56 751	131.26 751	65.41 751	67.34 751	91.22 750	79.29 751	143.32 751	199.32 751	81.12 751	102.17 751	121.89 751	101.70 751

ccccc	254.75 751	256.25 751	312.96 751	351.50 751	361.31 751	144.22 751	162.41 752	153.19 752	130.64 752	152.98 752	153.47 752	161.94 752	200.51 752	268.06 752	296.01 752	387.64 752	346.97 752	244.11 752	219.32 752	413.57 752	378.05 752

GS-Stereo							0.16 206	0.38 328	0.21 146	0.14 128	0.15 135	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.18 278	0.08 265	0.31 656	0.06 48	0.06 104	0.08 246	0.63 683

Low-res two-view benchmark