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

DF_test	0.07 7	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.08 234	0.04 1	0.13 187	0.08 13	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.07 186	0.06 1	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.05 176	0.04 78

small-0shot	0.07 7	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.07 142	0.06 16	0.13 187	0.09 26	0.08 30	0.05 2	0.10 213	0.06 44	0.06 71	0.06 1	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 45	0.09 136	0.12 7	0.07 142	0.08 94	0.15 350	0.07 7	0.07 20	0.06 26	0.10 213	0.05 5	0.07 186	0.06 1	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

2w_stereo	0.08 92	0.08 378	0.09 136	0.16 230	0.06 33	0.08 94	0.10 42	0.20 363	0.15 269	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.06 1	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.03 2

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 62	0.12 7	0.05 2	0.09 152	0.13 187	0.06 1	0.09 60	0.05 2	0.05 7	0.06 44	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.04 78

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.15 131	0.06 33	0.04 1	0.09 25	0.10 40	0.09 60	0.06 26	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.06 1	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.06 327

anonymous	0.08 92	0.05 45	0.12 317	0.16 230	0.08 234	0.05 5	0.13 187	0.10 40	0.14 241	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.04 1	0.07 7	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

testmc14	0.07 7	0.05 45	0.06 5	0.15 131	0.05 2	0.09 152	0.13 187	0.08 13	0.08 30	0.07 80	0.09 174	0.06 44	0.05 15	0.07 7	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monster-pro	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 131	0.05 2	0.07 47	0.10 42	0.15 205	0.15 269	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA3	0.07 7	0.08 378	0.08 62	0.13 23	0.05 2	0.09 152	0.11 71	0.08 13	0.08 30	0.08 141	0.05 7	0.07 133	0.07 186	0.07 7	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.05 2	0.09 152	0.12 108	0.12 94	0.10 88	0.09 196	0.10 213	0.10 281	0.07 186	0.07 7	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.05 2	0.09 152	0.12 108	0.13 128	0.10 88	0.09 196	0.10 213	0.09 243	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1	0.09 185	0.04 1	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.10 217	0.13 187	0.16 246	0.14 241	0.10 247	0.10 213	0.11 312	0.07 186	0.07 7	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.05 176	0.05 215

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 136	0.13 23	0.04 1	0.06 16	0.12 108	0.06 1	0.05 4	0.06 26	0.05 7	0.05 5	0.05 15	0.07 7	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.15 131	0.07 142	0.06 16	0.14 261	0.07 7	0.10 88	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.04 50	0.04 78

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 136	0.11 1	0.05 2	0.10 217	0.10 42	0.14 162	0.09 60	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.07 186	0.07 7	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 131	0.05 2	0.08 94	0.10 42	0.15 205	0.15 269	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 131	0.05 2	0.08 94	0.10 42	0.15 205	0.15 269	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

water-stereo	0.09 185	0.06 125	0.08 62	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.13 187	0.15 205	0.13 208	0.11 284	0.12 291	0.08 201	0.09 288	0.07 7	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.04 50	0.04 78

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 45	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.07 47	0.11 71	0.08 13	0.06 8	0.06 26	0.04 1	0.06 44	0.06 71	0.07 7	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.06 327

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.04 1	0.13 187	0.10 40	0.10 88	0.05 2	0.11 268	0.07 133	0.05 15	0.07 7	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

MonSter	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 131	0.05 2	0.07 47	0.10 42	0.15 205	0.15 269	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.15 131	0.05 2	0.05 5	0.13 187	0.12 94	0.08 30	0.07 80	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.07 7	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

U	0.08 92	0.07 251	0.09 136	0.19 487	0.10 486	0.10 217	0.13 187	0.12 94	0.17 340	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.07 7	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.06 311	0.05 215

GMOStereo	0.11 318	0.09 462	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.28 675	0.13 128	0.17 340	0.11 284	0.17 385	0.14 390	0.12 406	0.07 7	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.07 406	0.04 50	0.04 78

error version	0.11 318	0.09 462	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.28 675	0.13 128	0.17 340	0.11 284	0.17 385	0.14 390	0.12 406	0.07 7	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.07 406	0.04 50	0.04 78

test-v	0.11 318	0.09 462	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.28 675	0.13 128	0.17 340	0.11 284	0.17 385	0.14 390	0.12 406	0.07 7	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.07 406	0.04 50	0.04 78

test-2	0.11 318	0.09 462	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.28 675	0.13 128	0.17 340	0.11 284	0.17 385	0.14 390	0.12 406	0.07 7	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.07 406	0.04 50	0.04 78

test-1	0.10 264	0.07 251	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.11 274	0.24 637	0.14 162	0.18 374	0.09 196	0.07 69	0.09 243	0.08 241	0.07 7	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 185	0.05 45	0.11 268	0.19 487	0.07 142	0.10 217	0.09 25	0.12 94	0.09 60	0.09 196	0.09 174	0.07 133	0.08 241	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.06 444	0.10 561	0.08 487	0.07 398	0.05 215

DN	0.10 264	0.05 45	0.09 136	0.14 71	0.09 370	0.12 329	0.18 516	0.17 285	0.16 309	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.06 71	0.08 30	0.09 110	0.11 585	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.09 535

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 378	0.07 13	0.17 317	0.07 142	0.08 94	0.13 187	0.10 40	0.10 88	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.05 15	0.08 30	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.16 230	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.10 40	0.08 30	0.06 26	0.09 174	0.06 44	0.05 15	0.08 30	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 92	0.06 125	0.07 13	0.17 317	0.06 33	0.07 47	0.14 261	0.13 128	0.16 309	0.05 2	0.10 213	0.06 44	0.06 71	0.08 30	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 92	0.06 125	0.17 530	0.15 131	0.06 33	0.06 16	0.13 187	0.13 128	0.13 208	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.08 30	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 136	0.13 23	0.05 2	0.08 94	0.11 71	0.06 1	0.06 8	0.06 26	0.05 7	0.08 201	0.05 15	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.04 78

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 136	0.13 23	0.05 2	0.08 94	0.11 71	0.06 1	0.06 8	0.06 26	0.06 25	0.08 201	0.05 15	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.04 78

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 136	0.12 7	0.05 2	0.06 16	0.11 71	0.06 1	0.06 8	0.06 26	0.06 25	0.06 44	0.05 15	0.08 30	0.09 110	0.07 360	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.04 78

Foundation-i1a	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.13 23	0.05 2	0.13 387	0.13 187	0.12 94	0.09 60	0.11 284	0.11 268	0.11 312	0.06 71	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

DepthFocus	0.08 92	0.04 1	0.15 463	0.12 7	0.09 370	0.07 47	0.12 108	0.10 40	0.05 4	0.09 196	0.05 7	0.07 133	0.04 1	0.08 30	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.04 78

LACA1	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.14 71	0.05 2	0.09 152	0.11 71	0.10 40	0.07 20	0.05 2	0.05 7	0.06 44	0.07 186	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.04 78

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 23	0.06 33	0.08 94	0.11 71	0.15 205	0.12 164	0.06 26	0.05 7	0.04 1	0.05 15	0.08 30	0.10 217	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.14 71	0.06 33	0.05 5	0.12 108	0.12 94	0.09 60	0.07 80	0.06 25	0.04 1	0.04 1	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth	0.07 7	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.07 47	0.11 71	0.09 26	0.06 8	0.04 1	0.07 69	0.10 281	0.09 288	0.08 30	0.08 28	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.07 7	0.05 45	0.09 136	0.14 71	0.06 33	0.08 94	0.09 25	0.13 128	0.13 208	0.05 2	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.08 30	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

depthmonostereo	0.09 185	0.06 125	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.13 187	0.14 162	0.14 241	0.10 247	0.10 213	0.09 243	0.11 373	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.04 65	0.04 50	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.14 71	0.06 33	0.08 94	0.08 9	0.10 40	0.15 269	0.08 141	0.10 213	0.07 133	0.06 71	0.08 30	0.10 217	0.05 52	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.04 78

4.5_new	0.07 7	0.09 462	0.08 62	0.15 131	0.07 142	0.06 16	0.10 42	0.14 162	0.11 121	0.06 26	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.08 30	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 462	0.08 62	0.15 131	0.07 142	0.06 16	0.10 42	0.14 162	0.11 121	0.06 26	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.08 30	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.16 230	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.10 40	0.10 88	0.07 80	0.06 25	0.09 243	0.06 71	0.08 30	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 92	0.09 462	0.10 205	0.17 317	0.07 142	0.08 94	0.10 42	0.20 363	0.13 208	0.06 26	0.07 69	0.05 5	0.06 71	0.08 30	0.09 110	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

monsterstereo	0.07 7	0.06 125	0.06 5	0.16 230	0.06 33	0.08 94	0.10 42	0.16 246	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.07 186	0.08 30	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 125	0.06 5	0.15 131	0.06 33	0.08 94	0.09 25	0.12 94	0.08 30	0.09 196	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.08 30	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 45	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.07 47	0.12 108	0.09 26	0.09 60	0.06 26	0.04 1	0.05 5	0.05 15	0.08 30	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 45	0.11 268	0.14 71	0.06 33	0.07 47	0.13 187	0.09 26	0.07 20	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 30	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 205	0.15 131	0.05 2	0.07 47	0.11 71	0.09 26	0.04 2	0.06 26	0.05 7	0.06 44	0.04 1	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.05 215

SGD-Stereo	0.08 92	0.05 45	0.10 205	0.14 71	0.05 2	0.12 329	0.12 108	0.11 67	0.12 164	0.07 80	0.09 174	0.09 243	0.09 288	0.08 30	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.03 2

AIO_test	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.15 131	0.07 142	0.06 16	0.14 261	0.10 40	0.10 88	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.08 30	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

castereo++	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.15 131	0.05 2	0.14 424	0.12 108	0.11 67	0.15 269	0.07 80	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.08 30	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

CroCo-Stereo Lap2	0.09 185	0.09 462	0.08 62	0.22 612	0.09 370	0.09 152	0.19 557	0.16 246	0.12 164	0.09 196	0.10 213	0.05 5	0.05 15	0.08 30	0.08 28	0.06 176	0.06 444	0.07 324	0.05 202	0.05 176	0.05 215

test_4	0.10 264	0.10 525	0.08 62	0.19 487	0.09 370	0.08 94	0.22 612	0.15 205	0.17 340	0.12 329	0.18 413	0.12 334	0.09 288	0.08 30	0.11 307	0.04 11	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.04 50	0.03 2

test_3	0.10 264	0.09 462	0.10 205	0.20 557	0.08 234	0.13 387	0.26 662	0.14 162	0.21 435	0.10 247	0.10 213	0.09 243	0.09 288	0.08 30	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.07 406	0.04 50	0.04 78

CroCo-Stereo	0.09 185	0.08 378	0.08 62	0.22 612	0.09 370	0.09 152	0.19 557	0.15 205	0.12 164	0.07 80	0.07 69	0.08 201	0.06 71	0.08 30	0.07 1	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.04 65	0.05 176	0.04 78
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
SE	0.10 264	0.10 525	0.08 62	0.19 487	0.09 370	0.11 274	0.11 71	0.15 205	0.11 121	0.10 247	0.16 361	0.09 243	0.08 241	0.09 64	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.04 78

depth_test_26	0.08 92	0.04 1	0.11 268	0.13 23	0.07 142	0.07 47	0.11 71	0.12 94	0.11 121	0.09 196	0.07 69	0.08 201	0.05 15	0.09 64	0.08 28	0.08 445	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.06 311	0.07 417

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.06 5	0.15 131	0.05 2	0.09 152	0.13 187	0.10 40	0.09 60	0.07 80	0.07 69	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.15 131	0.07 142	0.08 94	0.14 261	0.11 67	0.08 30	0.05 2	0.07 69	0.08 201	0.08 241	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

TS12	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.21 592	0.07 142	0.11 274	0.13 187	0.11 67	0.09 60	0.10 247	0.10 213	0.08 201	0.10 335	0.09 64	0.12 376	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 251	0.09 136	0.19 487	0.06 33	0.07 47	0.12 108	0.11 67	0.13 208	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.09 64	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.11 67	0.13 208	0.08 141	0.08 135	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.17 317	0.06 33	0.07 47	0.12 108	0.09 26	0.11 121	0.09 196	0.09 174	0.06 44	0.07 186	0.09 64	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 92	0.08 378	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.07 47	0.09 25	0.13 128	0.12 164	0.08 141	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 92	0.08 378	0.08 62	0.19 487	0.07 142	0.08 94	0.12 108	0.14 162	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.07 133	0.07 186	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

aanet-new-12k	0.08 92	0.09 462	0.07 13	0.20 557	0.08 234	0.08 94	0.13 187	0.12 94	0.13 208	0.08 141	0.08 135	0.05 5	0.07 186	0.09 64	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.04 78

aanet-new-14k	0.08 92	0.09 462	0.08 62	0.19 487	0.06 33	0.07 47	0.10 42	0.14 162	0.15 269	0.06 26	0.08 135	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.07 142	0.11 274	0.14 261	0.12 94	0.11 121	0.07 80	0.11 268	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 92	0.06 125	0.15 463	0.14 71	0.06 33	0.08 94	0.13 187	0.13 128	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 45	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.07 47	0.13 187	0.09 26	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.15 350	0.12 94	0.11 121	0.06 26	0.11 268	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 92	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.11 274	0.12 108	0.15 205	0.15 269	0.08 141	0.12 291	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 92	0.07 251	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.15 205	0.14 241	0.08 141	0.11 268	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 92	0.06 125	0.07 13	0.16 230	0.06 33	0.06 16	0.14 261	0.14 162	0.14 241	0.07 80	0.10 213	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 45	0.06 5	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.11 71	0.11 67	0.10 88	0.05 2	0.05 7	0.06 44	0.08 241	0.09 64	0.07 1	0.07 360	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.04 78

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 62	0.15 131	0.07 142	0.08 94	0.12 108	0.07 7	0.07 20	0.06 26	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

BStereo	0.08 92	0.06 125	0.16 499	0.15 131	0.08 234	0.07 47	0.09 25	0.15 205	0.16 309	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.11 307	0.04 11	0.05 286	0.05 55	0.07 406	0.04 50	0.04 78

Anonymus123	0.09 185	0.06 125	0.16 499	0.15 131	0.08 234	0.11 274	0.09 25	0.18 320	0.16 309	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.11 307	0.04 11	0.05 286	0.05 55	0.07 406	0.04 50	0.04 78

NLSM3	0.09 185	0.06 125	0.08 62	0.19 487	0.08 234	0.11 274	0.16 424	0.18 320	0.16 309	0.06 26	0.08 135	0.07 133	0.08 241	0.09 64	0.11 307	0.04 11	0.04 25	0.06 209	0.07 406	0.03 1	0.03 2

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.15 205	0.06 8	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.08 241	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 78

FE-Mocha	0.09 185	0.06 125	0.14 414	0.16 230	0.09 370	0.10 217	0.15 350	0.18 320	0.16 309	0.10 247	0.09 174	0.07 133	0.07 186	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.05 215

DDF-Stereo	0.08 92	0.04 1	0.09 136	0.15 131	0.10 486	0.06 16	0.13 187	0.09 26	0.14 241	0.06 26	0.06 25	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.08 468	0.05 215

252Zero-FE	0.08 92	0.04 1	0.09 136	0.13 23	0.07 142	0.12 329	0.11 71	0.13 128	0.14 241	0.06 26	0.05 7	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.06 327

Zero-FE251	0.07 7	0.05 45	0.09 136	0.13 23	0.06 33	0.12 329	0.12 108	0.11 67	0.10 88	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.16 230	0.06 33	0.07 47	0.11 71	0.10 40	0.08 30	0.06 26	0.06 25	0.07 133	0.07 186	0.09 64	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 92	0.07 251	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.09 152	0.12 108	0.13 128	0.12 164	0.08 141	0.10 213	0.10 281	0.08 241	0.09 64	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.05 176	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 136	0.13 23	0.06 33	0.05 5	0.09 25	0.11 67	0.07 20	0.06 26	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.05 215

zero-FE	0.08 92	0.04 1	0.09 136	0.15 131	0.10 486	0.05 5	0.14 261	0.09 26	0.14 241	0.07 80	0.06 25	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.08 468	0.05 215

GGEV	0.08 92	0.07 251	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.09 152	0.12 108	0.13 128	0.12 164	0.08 141	0.10 213	0.10 281	0.08 241	0.09 64	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.05 176	0.03 2

AdaDepth	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.18 411	0.06 33	0.11 274	0.12 108	0.09 26	0.07 20	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.10 217	0.04 11	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

S2M2_XL	0.08 92	0.06 125	0.12 317	0.12 7	0.08 234	0.09 152	0.09 25	0.07 7	0.07 20	0.08 141	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.09 110	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.05 202	0.08 468	0.06 327
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4w-stereo	0.07 7	0.08 378	0.08 62	0.16 230	0.06 33	0.07 47	0.08 9	0.12 94	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.13 23	0.06 33	0.08 94	0.08 9	0.18 320	0.12 164	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.09 64	0.11 307	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 78

3.75w	0.07 7	0.07 251	0.08 62	0.16 230	0.07 142	0.07 47	0.09 25	0.16 246	0.09 60	0.07 80	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.10 217	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.16 230	0.06 33	0.07 47	0.10 42	0.14 162	0.14 241	0.07 80	0.08 135	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 78

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.13 23	0.06 33	0.09 152	0.12 108	0.14 162	0.10 88	0.06 26	0.09 174	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.05 5	0.10 42	0.11 67	0.09 60	0.06 26	0.06 25	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.07 398	0.06 327

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 45	0.08 62	0.17 317	0.05 2	0.06 16	0.11 71	0.08 13	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

LG-Stereo	0.08 92	0.07 251	0.10 205	0.18 411	0.07 142	0.10 217	0.17 466	0.11 67	0.08 30	0.05 2	0.07 69	0.05 5	0.07 186	0.09 64	0.09 110	0.04 11	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.04 50	0.04 78

SCV	0.08 92	0.09 462	0.08 62	0.15 131	0.08 234	0.10 217	0.13 187	0.10 40	0.12 164	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.04 1	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.06 311	0.04 78

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 620	0.17 530	0.11 1	0.05 2	0.05 5	0.11 71	0.08 13	0.08 30	0.06 26	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.09 64	0.08 28	0.08 445	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.04 78

IGEV-RUCA	0.08 92	0.06 125	0.11 268	0.14 71	0.09 370	0.10 217	0.12 108	0.10 40	0.12 164	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.06 327

castereo	0.09 185	0.06 125	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.11 274	0.15 350	0.14 162	0.18 374	0.08 141	0.10 213	0.11 312	0.08 241	0.09 64	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

UGAM-zero	0.09 185	0.05 45	0.15 463	0.15 131	0.08 234	0.09 152	0.13 187	0.19 351	0.15 269	0.11 284	0.15 348	0.07 133	0.07 186	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 125	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.04 1	0.10 42	0.11 67	0.11 121	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

RAStereo	0.10 264	0.09 462	0.08 62	0.20 557	0.08 234	0.13 387	0.18 516	0.15 205	0.17 340	0.10 247	0.12 291	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.05 202	0.05 176	0.04 78

Occ-G	0.08 92	0.05 45	0.06 5	0.14 71	0.07 142	0.08 94	0.14 261	0.13 128	0.15 269	0.07 80	0.11 268	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

gcap-zeroshot	0.08 92	0.06 125	0.10 205	0.15 131	0.07 142	0.11 274	0.12 108	0.15 205	0.15 269	0.08 141	0.12 291	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.03 1	0.04 78

test_for_model	0.08 92	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.11 274	0.12 108	0.15 205	0.15 269	0.08 141	0.12 291	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.03 1	0.04 78

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 45	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.07 47	0.13 187	0.09 26	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

MoCha-V2	0.08 92	0.05 45	0.10 205	0.20 557	0.07 142	0.09 152	0.14 261	0.11 67	0.08 30	0.07 80	0.08 135	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

MaDis-Stereo	0.09 185	0.09 462	0.08 62	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.10 42	0.16 246	0.16 309	0.09 196	0.11 268	0.06 44	0.06 71	0.09 64	0.13 423	0.07 360	0.06 444	0.07 324	0.05 202	0.05 176	0.04 78

UniTT-Stereo	0.09 185	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.08 234	0.13 387	0.11 71	0.12 94	0.11 121	0.10 247	0.12 291	0.05 5	0.07 186	0.09 64	0.09 110	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.05 176	0.05 215

testlalala	0.08 92	0.06 125	0.10 205	0.15 131	0.07 142	0.11 274	0.12 108	0.15 205	0.15 269	0.08 141	0.12 291	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.03 1	0.04 78

CAS	0.08 92	0.04 1	0.07 13	0.17 317	0.08 234	0.10 217	0.13 187	0.12 94	0.09 60	0.09 196	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.08 445	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.04 78

cross-raft	0.10 264	0.09 462	0.09 136	0.19 487	0.07 142	0.11 274	0.25 653	0.13 128	0.15 269	0.08 141	0.11 268	0.12 334	0.10 335	0.09 64	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

CREStereo++_RVC	0.08 92	0.04 1	0.06 5	0.13 23	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.14 162	0.14 241	0.10 247	0.14 327	0.08 201	0.07 186	0.09 64	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.04 50	0.04 78
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
EAI-Stereo	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.15 350	0.16 246	0.09 60	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.07 186	0.09 64	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.05 176	0.04 78

R-Stereo Train	0.10 264	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.08 234	0.11 274	0.14 261	0.23 441	0.11 121	0.12 329	0.19 424	0.11 312	0.08 241	0.09 64	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.05 215

RAFT-Stereo	0.10 264	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.08 234	0.11 274	0.14 261	0.23 441	0.11 121	0.12 329	0.19 424	0.11 312	0.08 241	0.09 64	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.05 215
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GELT-Stereo	0.09 185	0.06 125	0.09 136	0.18 411	0.07 142	0.07 47	0.14 261	0.21 390	0.17 340	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.03 1	0.03 2

noway7	0.10 264	0.07 251	0.13 373	0.20 557	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.28 544	0.16 309	0.11 284	0.11 268	0.07 133	0.07 186	0.10 129	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

monster_256*512	0.11 318	0.07 251	0.09 136	0.21 592	0.10 486	0.12 329	0.17 466	0.26 502	0.18 374	0.12 329	0.12 291	0.08 201	0.07 186	0.10 129	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

FAST (zero-shot)	0.09 185	0.06 125	0.11 268	0.19 487	0.13 598	0.07 47	0.13 187	0.12 94	0.08 30	0.08 141	0.06 25	0.08 201	0.07 186	0.10 129	0.10 217	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.07 406	0.05 176	0.08 488

over-6	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.17 317	0.05 2	0.10 217	0.09 25	0.17 285	0.11 121	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.09 288	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.05 176	0.05 215

Weightmod_eth	0.09 185	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.07 142	0.10 217	0.16 424	0.13 128	0.11 121	0.08 141	0.08 135	0.09 243	0.07 186	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.07 520	0.06 209	0.07 406	0.04 50	0.03 2

Weightmod	0.09 185	0.06 125	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.10 217	0.15 350	0.14 162	0.12 164	0.11 284	0.10 213	0.08 201	0.07 186	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.08 553	0.07 324	0.07 406	0.04 50	0.03 2

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.05 5	0.12 108	0.12 94	0.09 60	0.05 2	0.07 69	0.07 133	0.08 241	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.06 16	0.12 108	0.13 128	0.08 30	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.06 16	0.12 108	0.06 1	0.08 30	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

qqai	0.07 7	0.05 45	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.05 5	0.12 108	0.08 13	0.09 60	0.05 2	0.06 25	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.05 215

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.08 94	0.09 25	0.12 94	0.08 30	0.05 2	0.06 25	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.05 215

CAR	0.07 7	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.06 33	0.07 47	0.08 9	0.12 94	0.08 30	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.13 23	0.06 33	0.07 47	0.08 9	0.12 94	0.08 30	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

aanet-new-90k	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.19 487	0.06 33	0.07 47	0.12 108	0.12 94	0.13 208	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.11 67	0.10 88	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.10 129	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.05 2	0.07 47	0.13 187	0.12 94	0.12 164	0.09 196	0.08 135	0.07 133	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.11 67	0.12 164	0.07 80	0.08 135	0.05 5	0.07 186	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.04 78

aanet-new-32k	0.08 92	0.07 251	0.09 136	0.18 411	0.06 33	0.11 274	0.11 71	0.10 40	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 92	0.07 251	0.09 136	0.18 411	0.06 33	0.11 274	0.11 71	0.10 40	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.08 94	0.11 71	0.14 162	0.12 164	0.09 196	0.09 174	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

aanet-new-8k	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.19 487	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.16 246	0.15 269	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

aanet-new	0.08 92	0.09 462	0.10 205	0.18 411	0.08 234	0.10 217	0.12 108	0.15 205	0.12 164	0.08 141	0.08 135	0.05 5	0.07 186	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.14 261	0.13 128	0.12 164	0.07 80	0.09 174	0.07 133	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 92	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.11 274	0.13 187	0.14 162	0.14 241	0.08 141	0.13 311	0.05 5	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 92	0.05 45	0.12 317	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.14 261	0.12 94	0.12 164	0.07 80	0.09 174	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

RT-Monster	0.09 185	0.05 45	0.09 136	0.14 71	0.08 234	0.11 274	0.10 42	0.17 285	0.18 374	0.13 364	0.10 213	0.09 243	0.08 241	0.10 129	0.10 217	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.06 327

LiteMatch	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.15 350	0.13 128	0.08 30	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.15 490	0.10 129	0.14 466	0.07 360	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.06 311	0.06 327

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 125	0.08 62	0.17 317	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.13 128	0.07 20	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.04 1	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

GeoVLM	0.08 92	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.10 217	0.12 108	0.13 128	0.08 30	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

gcap_with_dpt	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.13 128	0.13 208	0.08 141	0.12 291	0.04 1	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

WQFJA1++	0.08 92	0.04 1	0.11 268	0.14 71	0.07 142	0.11 274	0.11 71	0.11 67	0.07 20	0.07 80	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.06 327

NLSM1	0.10 264	0.07 251	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.13 387	0.16 424	0.21 390	0.15 269	0.11 284	0.10 213	0.06 44	0.10 335	0.10 129	0.11 307	0.07 360	0.08 553	0.08 424	0.07 406	0.05 176	0.05 215

MonSter++	0.08 92	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.09 152	0.12 108	0.13 128	0.08 30	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 78

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.12 329	0.10 42	0.11 67	0.11 121	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.03 1	0.02 1

gasm-f	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.13 23	0.08 234	0.08 94	0.14 261	0.10 40	0.09 60	0.08 141	0.10 213	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.05 215

DLNR-FE	10.43 755	1.83 740	19.53 774	120.75 780	13.06 762	0.06 16	0.13 187	0.23 441	0.10 88	0.07 80	0.10 213	0.09 243	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.13 636	0.04 25	0.06 209	0.04 65	52.01 781	0.04 78

asda	0.07 7	0.08 378	0.08 62	0.16 230	0.06 33	0.06 16	0.10 42	0.16 246	0.10 88	0.06 26	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.10 129	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 378	0.07 13	0.16 230	0.07 142	0.08 94	0.08 9	0.11 67	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 378	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.07 47	0.10 42	0.18 320	0.11 121	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.15 131	0.07 142	0.09 152	0.06 1	0.13 128	0.11 121	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.07 186	0.10 129	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 62	0.17 317	0.05 2	0.07 47	0.11 71	0.08 13	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 205	0.15 131	0.06 33	0.07 47	0.09 25	0.08 13	0.06 8	0.05 2	0.04 1	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.06 327

MM-Stereo_test1	0.10 264	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.07 142	0.12 329	0.18 516	0.21 390	0.20 418	0.09 196	0.11 268	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

HART	0.08 92	0.07 251	0.09 136	0.17 317	0.07 142	0.10 217	0.16 424	0.13 128	0.11 121	0.08 141	0.10 213	0.07 133	0.05 15	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.05 176	0.04 78

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 125	0.08 62	0.13 23	0.07 142	0.07 47	0.14 261	0.09 26	0.09 60	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.07 7	0.06 125	0.08 62	0.15 131	0.06 33	0.08 94	0.14 261	0.09 26	0.08 30	0.07 80	0.08 135	0.07 133	0.04 1	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

HUF	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.13 128	0.13 208	0.07 80	0.07 69	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

AIO-test2	0.10 264	0.08 378	0.10 205	0.23 636	0.08 234	0.11 274	0.10 42	0.23 441	0.23 461	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.05 15	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.08 424	0.09 535	0.05 176	0.05 215

GIP-stereo	0.08 92	0.06 125	0.11 268	0.14 71	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.14 162	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.05 5	0.04 1	0.10 129	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.06 33	0.10 217	0.13 187	0.07 7	0.13 208	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 318	0.05 45	0.14 414	0.15 131	0.20 680	0.09 152	0.17 466	0.21 390	0.15 269	0.11 284	0.14 327	0.10 281	0.07 186	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.09 535

RSM++	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.11 67	0.11 121	0.08 141	0.06 25	0.07 133	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.14 261	0.19 351	0.16 309	0.11 284	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.04 50	0.04 78

H2IRNET	0.10 264	0.09 462	0.09 136	0.18 411	0.09 370	0.12 329	0.15 350	0.14 162	0.21 435	0.10 247	0.10 213	0.10 281	0.10 335	0.10 129	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.06 311	0.05 215

MGS-Stereo	0.09 185	0.07 251	0.12 317	0.15 131	0.08 234	0.09 152	0.15 350	0.12 94	0.12 164	0.07 80	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

ACVNet-DCA	0.10 264	0.08 378	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.15 350	0.23 441	0.16 309	0.09 196	0.09 174	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.07 398	0.07 417

xx1	0.11 318	0.08 378	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.15 350	0.16 246	0.18 374	0.09 196	0.09 174	0.16 434	0.16 518	0.10 129	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.07 417

cc1	0.10 264	0.08 378	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.15 350	0.16 246	0.18 374	0.09 196	0.09 174	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.06 327

IGEVStereo-DCA	0.09 185	0.06 125	0.11 268	0.15 131	0.10 486	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.10 247	0.06 25	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

rrr	0.09 185	0.06 125	0.12 317	0.15 131	0.10 486	0.11 274	0.16 424	0.16 246	0.15 269	0.10 247	0.06 25	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

ffm	0.12 398	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.17 506	0.17 466	0.15 205	0.19 394	0.15 419	0.25 522	0.19 485	0.13 448	0.10 129	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.08 487	0.06 311	0.06 327

tt1	0.10 264	0.08 378	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.12 329	0.16 424	0.15 205	0.19 394	0.09 196	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.06 327

DLNR_Zeroshot_test	10.40 754	1.82 739	19.49 773	120.77 781	13.11 763	0.06 16	0.13 187	0.23 441	0.10 88	0.07 80	0.10 213	0.09 243	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.13 636	0.04 25	0.06 209	0.04 65	51.54 780	0.04 78

CASnet	0.09 185	0.09 462	0.09 136	0.19 487	0.06 33	0.07 47	0.11 71	0.18 320	0.14 241	0.11 284	0.10 213	0.09 243	0.07 186	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.10 561	0.08 487	0.05 176	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.13 598	0.14 424	0.13 187	0.14 162	0.09 60	0.07 80	0.09 174	0.07 133	0.08 241	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.04 78

HH	0.09 185	0.06 125	0.13 373	0.17 317	0.08 234	0.10 217	0.16 424	0.14 162	0.10 88	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.07 186	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.04 78

HanStereo	0.09 185	0.06 125	0.13 373	0.17 317	0.08 234	0.10 217	0.16 424	0.14 162	0.10 88	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.07 186	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.04 78

LoS_RVC	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.15 131	0.07 142	0.08 94	0.15 350	0.11 67	0.10 88	0.08 141	0.09 174	0.06 44	0.09 288	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.03 2

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 125	0.08 62	0.17 317	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.13 128	0.07 20	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.04 1	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

EGLCR-Stereo	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.06 33	0.10 217	0.12 108	0.11 67	0.16 309	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.05 15	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

Sa-1000	0.12 398	0.08 378	0.08 62	0.18 411	0.08 234	0.14 424	0.22 612	0.22 417	0.18 374	0.15 419	0.20 436	0.17 456	0.11 373	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.09 512	0.09 535	0.05 176	0.05 215

iRaft-Stereo_20w	0.09 185	0.05 45	0.13 373	0.14 71	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.18 320	0.10 88	0.11 284	0.08 135	0.08 201	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

TRStereo	0.09 185	0.05 45	0.12 317	0.15 131	0.12 575	0.10 217	0.13 187	0.18 320	0.18 374	0.09 196	0.09 174	0.09 243	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.04 50	0.04 78

SST-Stereo	0.10 264	0.07 251	0.15 463	0.18 411	0.09 370	0.06 16	0.12 108	0.17 285	0.11 121	0.15 419	0.17 385	0.13 367	0.12 406	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.06 303	0.06 311	0.05 215

RAFT_R40	0.11 318	0.07 251	0.14 414	0.18 411	0.09 370	0.06 16	0.13 187	0.17 285	0.16 309	0.14 392	0.18 413	0.15 419	0.12 406	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.06 303	0.06 311	0.05 215

DRaft	0.12 398	0.06 125	0.11 268	0.14 71	0.09 370	0.14 424	0.17 466	0.21 390	0.30 556	0.17 467	0.28 562	0.10 281	0.15 490	0.10 129	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

s12784h	0.09 185	0.06 125	0.07 13	0.15 131	0.05 2	0.16 483	0.18 516	0.15 205	0.15 269	0.10 247	0.11 268	0.11 312	0.11 373	0.10 129	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

XX-TBD	0.09 185	0.06 125	0.07 13	0.14 71	0.07 142	0.12 329	0.16 424	0.14 162	0.13 208	0.11 284	0.12 291	0.09 243	0.08 241	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 311	0.05 215

sAnonymous2	0.13 426	0.12 570	0.24 607	0.20 557	0.12 575	0.17 506	0.13 187	0.26 502	0.21 435	0.11 284	0.11 268	0.13 367	0.08 241	0.10 129	0.10 217	0.09 509	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.15 658	0.10 567

CroCo_RVC	0.13 426	0.12 570	0.24 607	0.20 557	0.12 575	0.17 506	0.13 187	0.26 502	0.21 435	0.11 284	0.11 268	0.13 367	0.08 241	0.10 129	0.10 217	0.09 509	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.15 658	0.10 567

test_xeample3	0.09 185	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.13 208	0.10 247	0.06 25	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

VeloStereo	0.09 185	0.04 1	0.12 317	0.14 71	0.11 539	0.07 47	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 196	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.07 406	0.11 589	0.13 632

over v1	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.18 411	0.05 2	0.08 94	0.08 9	0.10 40	0.05 4	0.06 26	0.06 25	0.07 133	0.10 335	0.11 211	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.05 215

over-8	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.18 411	0.05 2	0.08 94	0.08 9	0.13 128	0.05 4	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.09 288	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.05 215

over-9	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.18 411	0.05 2	0.08 94	0.08 9	0.13 128	0.06 8	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.09 288	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.05 215

S	0.12 398	0.08 378	0.09 136	0.20 557	0.08 234	0.13 387	0.19 557	0.17 285	0.16 309	0.13 364	0.11 268	0.13 367	0.10 335	0.11 211	0.13 423	0.09 509	0.07 520	0.13 628	0.15 665	0.06 311	0.04 78

SMOE	0.10 264	0.08 378	0.09 136	0.18 411	0.07 142	0.13 387	0.14 261	0.18 320	0.13 208	0.11 284	0.13 311	0.12 334	0.09 288	0.11 211	0.11 307	0.05 52	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.06 311	0.04 78

quiztm	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.07 142	0.09 152	0.14 261	0.14 162	0.12 164	0.07 80	0.07 69	0.05 5	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.04 50	0.03 2

DF	0.08 92	0.05 45	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.11 274	0.13 187	0.10 40	0.12 164	0.09 196	0.10 213	0.10 281	0.08 241	0.11 211	0.09 110	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

LiteMatch*	0.08 92	0.04 1	0.11 268	0.13 23	0.08 234	0.08 94	0.13 187	0.14 162	0.09 60	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 288	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.07 47	0.10 42	0.09 26	0.14 241	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

VMStereo-Base	0.09 185	0.05 45	0.10 205	0.13 23	0.07 142	0.10 217	0.10 42	0.16 246	0.13 208	0.10 247	0.15 348	0.10 281	0.09 288	0.11 211	0.10 217	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.06 327

DispViT+	0.08 92	0.05 45	0.09 136	0.13 23	0.06 33	0.05 5	0.11 71	0.18 320	0.16 309	0.09 196	0.08 135	0.07 133	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJX1	0.10 264	0.07 251	0.08 62	0.22 612	0.09 370	0.12 329	0.17 466	0.18 320	0.17 340	0.10 247	0.09 174	0.07 133	0.10 335	0.11 211	0.09 110	0.07 360	0.08 553	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

NLMM1	0.11 318	0.09 462	0.07 13	0.22 612	0.10 486	0.12 329	0.20 581	0.18 320	0.20 418	0.12 329	0.11 268	0.07 133	0.09 288	0.11 211	0.11 307	0.08 445	0.08 553	0.07 324	0.06 303	0.04 50	0.04 78

HiDET	0.08 92	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.12 94	0.11 121	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.07 186	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 78

LCMNet	0.08 92	0.05 45	0.10 205	0.13 23	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.10 40	0.11 121	0.06 26	0.08 135	0.06 44	0.07 186	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 78

NLCSM	0.11 318	0.09 462	0.09 136	0.23 636	0.11 539	0.12 329	0.19 557	0.18 320	0.18 374	0.12 329	0.11 268	0.07 133	0.09 288	0.11 211	0.10 217	0.07 360	0.08 553	0.07 324	0.07 406	0.06 311	0.05 215

GEAStereo	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.13 23	0.08 234	0.08 94	0.14 261	0.10 40	0.09 60	0.08 141	0.10 213	0.06 44	0.05 15	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

GSStereo	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.13 23	0.08 234	0.08 94	0.14 261	0.11 67	0.12 164	0.08 141	0.10 213	0.05 5	0.05 15	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

GS-Stereo							0.14 261	0.11 67	0.12 164	0.08 141	0.10 213	0.05 5	0.05 15	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

IGEV-FE	0.09 185	0.05 45	0.12 317	0.13 23	0.08 234	0.12 329	0.13 187	0.17 285	0.11 121	0.10 247	0.06 25	0.09 243	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.05 215

MSCF	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.19 487	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.14 162	0.11 121	0.10 247	0.09 174	0.07 133	0.04 1	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

DVStereo	0.09 185	0.05 45	0.08 62	0.15 131	0.06 33	0.11 274	0.12 108	0.14 162	0.16 309	0.11 284	0.11 268	0.09 243	0.09 288	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

3.25w_new	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.07 5	0.12 94	0.11 121	0.08 141	0.06 25	0.07 133	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.07 5	0.12 94	0.11 121	0.08 141	0.06 25	0.07 133	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.07 186	0.11 211	0.08 28	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.07 186	0.11 211	0.08 28	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

S2M2_L	0.09 185	0.08 378	0.11 268	0.13 23	0.10 486	0.08 94	0.06 1	0.10 40	0.10 88	0.10 247	0.09 174	0.10 281	0.09 288	0.11 211	0.11 307	0.13 636	0.07 520	0.08 424	0.09 535	0.10 566	0.08 488
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.10 264	0.07 251	0.07 13	0.18 411	0.07 142	0.12 329	0.19 557	0.24 465	0.19 394	0.06 26	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.06 444	0.07 324	0.05 202	0.05 176	0.04 78

Reg-Stereo(zero)	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.16 230	0.06 33	0.12 329	0.11 71	0.15 205	0.10 88	0.12 329	0.09 174	0.10 281	0.08 241	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

SCV_C0	0.08 92	0.07 251	0.07 13	0.16 230	0.09 370	0.08 94	0.15 350	0.11 67	0.12 164	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.11 211	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.05 215

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.22 612	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.10 40	0.10 88	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 311	0.04 78

AIO-test1	0.10 264	0.07 251	0.10 205	0.23 636	0.07 142	0.09 152	0.13 187	0.21 390	0.14 241	0.11 284	0.12 291	0.09 243	0.07 186	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.09 512	0.10 577	0.03 1	0.06 327

fffft	0.09 185	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.17 466	0.12 94	0.11 121	0.08 141	0.07 69	0.09 243	0.06 71	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.05 215
1: 1. 1
mms	0.09 185	0.07 251	0.08 62	0.16 230	0.08 234	0.10 217	0.16 424	0.12 94	0.11 121	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.06 71	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.03 2

tg	0.10 264	0.06 125	0.10 205	0.18 411	0.08 234	0.11 274	0.16 424	0.20 363	0.12 164	0.08 141	0.11 268	0.11 312	0.07 186	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.04 50	0.04 78

rvit_stereo_0081	0.11 318	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.14 162	0.24 478	0.11 284	0.13 311	0.13 367	0.09 288	0.11 211	0.12 376	0.10 553	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.05 215

rvit_stereo_0082	0.11 318	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.14 162	0.24 478	0.11 284	0.13 311	0.13 367	0.09 288	0.11 211	0.12 376	0.10 553	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.05 215

Pointernet	0.09 185	0.04 1	0.09 136	0.16 230	0.08 234	0.13 387	0.10 42	0.15 205	0.17 340	0.09 196	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.08 445	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 311	0.05 215

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 318	0.05 45	0.11 268	0.15 131	0.13 598	0.13 387	0.16 424	0.23 441	0.17 340	0.10 247	0.12 291	0.10 281	0.07 186	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.08 488

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 185	0.10 525	0.31 641	0.15 131	0.06 33	0.08 94	0.14 261	0.10 40	0.10 88	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.04 1	0.11 211	0.07 1	0.12 610	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.05 176	0.05 215

AIO-Stereo	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.18 411	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.15 205	0.09 60	0.08 141	0.08 135	0.07 133	0.05 15	0.11 211	0.08 28	0.05 52	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

RSM	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.12 94	0.10 88	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.11 211	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

trnet	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.12 7	0.05 2	0.12 329	0.11 71	0.13 128	0.10 88	0.08 141	0.13 311	0.09 243	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.08 445	0.05 286	0.05 55	0.03 1	0.06 311	0.05 215

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 264	0.08 378	0.12 317	0.16 230	0.08 234	0.15 451	0.16 424	0.18 320	0.18 374	0.10 247	0.09 174	0.09 243	0.08 241	0.11 211	0.12 376	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.07 398	0.06 327

MyStereo06	0.10 264	0.07 251	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.18 516	0.19 351	0.12 164	0.12 329	0.08 135	0.07 133	0.07 186	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.06 311	0.06 327

AE-Stereo	0.10 264	0.08 378	0.10 205	0.18 411	0.09 370	0.10 217	0.15 350	0.14 162	0.19 394	0.09 196	0.14 327	0.12 334	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.06 444	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

ff7	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.10 247	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

ffff	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.10 247	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

11t	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.10 247	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

IGEV_Zeroshot_test	0.09 185	0.05 45	0.12 317	0.13 23	0.08 234	0.12 329	0.13 187	0.17 285	0.11 121	0.10 247	0.06 25	0.09 243	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.05 215

EKT-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.14 414	0.15 131	0.10 486	0.13 387	0.14 261	0.18 320	0.21 435	0.11 284	0.08 135	0.12 334	0.09 288	0.11 211	0.12 376	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.06 303	0.08 468	0.07 417

4D-IteraStereo	0.09 185	0.07 251	0.10 205	0.18 411	0.07 142	0.09 152	0.15 350	0.17 285	0.15 269	0.10 247	0.11 268	0.10 281	0.07 186	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.03 1	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.05 215

anonymousdsp	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.09 196	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

ProNet	0.09 185	0.07 251	0.10 205	0.17 317	0.08 234	0.10 217	0.15 350	0.15 205	0.12 164	0.09 196	0.06 25	0.07 133	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.06 327

MC-Stereo	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.10 217	0.14 261	0.12 94	0.10 88	0.09 196	0.12 291	0.09 243	0.06 71	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

DCANet-4	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.06 33	0.09 152	0.17 466	0.18 320	0.19 394	0.13 364	0.16 361	0.09 243	0.14 472	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

ccc-4	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.10 247	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

fff	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.15 131	0.07 142	0.09 152	0.17 466	0.16 246	0.20 418	0.13 364	0.16 361	0.10 281	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

ADStereo(finetuned)	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.06 33	0.09 152	0.17 466	0.15 205	0.19 394	0.13 364	0.17 385	0.10 281	0.12 406	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

DisPM	0.11 318	0.07 251	0.12 317	0.16 230	0.09 370	0.06 16	0.13 187	0.17 285	0.17 340	0.14 392	0.20 436	0.12 334	0.10 335	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.11 595

raft_robust	0.13 426	0.10 525	0.07 13	0.18 411	0.08 234	0.13 387	0.24 637	0.28 544	0.33 578	0.20 537	0.19 424	0.14 390	0.10 335	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.04 78

RAFT+CT+SA	0.13 426	0.11 552	0.09 136	0.19 487	0.09 370	0.15 451	0.28 675	0.22 417	0.22 449	0.15 419	0.26 539	0.10 281	0.10 335	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.08 487	0.07 398	0.06 327

SA	0.12 398	0.09 462	0.08 62	0.18 411	0.08 234	0.12 329	0.24 637	0.23 441	0.18 374	0.17 467	0.27 548	0.14 390	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.08 487	0.05 176	0.04 78

IGEV-Stereo	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.09 196	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.07 142	0.07 47	0.14 261	0.12 94	0.15 269	0.09 196	0.08 135	0.07 133	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.04 78

test_1	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.07 142	0.07 47	0.14 261	0.12 94	0.15 269	0.09 196	0.08 135	0.07 133	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.04 78

CrosDoStereo	0.12 398	0.06 125	0.12 317	0.14 71	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.17 285	0.22 449	0.19 514	0.24 494	0.15 419	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

PFNet+	0.11 318	0.06 125	0.13 373	0.16 230	0.09 370	0.05 5	0.12 108	0.17 285	0.21 435	0.16 448	0.19 424	0.14 390	0.10 335	0.11 211	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.09 512	0.08 487	0.06 311	0.11 595

Patchmatch Stereo++	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.06 16	0.11 71	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417
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
AAGNet	0.11 318	0.07 251	0.16 499	0.19 487	0.09 370	0.08 94	0.13 187	0.18 320	0.13 208	0.16 448	0.21 460	0.13 367	0.14 472	0.11 211	0.14 466	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.06 303	0.06 311	0.05 215

STrans-v2	0.10 264	0.07 251	0.12 317	0.18 411	0.07 142	0.10 217	0.14 261	0.21 390	0.11 121	0.11 284	0.15 348	0.12 334	0.10 335	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.04 50	0.04 78

TransformOpticalFlow	0.10 264	0.08 378	0.13 373	0.18 411	0.07 142	0.09 152	0.15 350	0.19 351	0.15 269	0.12 329	0.17 385	0.11 312	0.11 373	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.05 215

OMP-Stereo	0.11 318	0.06 125	0.14 414	0.18 411	0.08 234	0.09 152	0.12 108	0.21 390	0.21 435	0.13 364	0.14 327	0.11 312	0.12 406	0.11 211	0.13 423	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

NF-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.23 441	0.19 394	0.12 329	0.17 385	0.12 334	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.12 608

OCTAStereo	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.23 441	0.19 394	0.12 329	0.17 385	0.12 334	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.12 608

PSM-softLoss	0.12 398	0.07 251	0.15 463	0.17 317	0.09 370	0.08 94	0.13 187	0.24 465	0.17 340	0.14 392	0.19 424	0.13 367	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.12 608

KMStereo	0.12 398	0.07 251	0.15 463	0.17 317	0.09 370	0.08 94	0.13 187	0.24 465	0.17 340	0.14 392	0.19 424	0.13 367	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.12 608

PSM-adaLoss	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

PSM-AAD	0.11 318	0.07 251	0.10 205	0.19 487	0.09 370	0.10 217	0.15 350	0.20 363	0.13 208	0.12 329	0.14 327	0.18 470	0.11 373	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.08 487	0.06 311	0.14 651

ROB_FTStereo_v2	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

ROB_FTStereo	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.06 16	0.11 71	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

HUI-Stereo	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

DeepStereo_LL	0.12 398	0.06 125	0.12 317	0.14 71	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.17 285	0.22 449	0.19 514	0.24 494	0.15 419	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

RE-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.23 441	0.19 394	0.12 329	0.17 385	0.12 334	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.12 608

Pruner-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.06 16	0.12 108	0.17 285	0.17 340	0.13 364	0.19 424	0.13 367	0.09 288	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.08 488

TVStereo	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.23 441	0.19 394	0.12 329	0.17 385	0.12 334	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.12 608

iGMRVC	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

RAFT-345	0.11 318	0.07 251	0.15 463	0.16 230	0.08 234	0.08 94	0.12 108	0.15 205	0.10 88	0.11 284	0.36 619	0.09 243	0.09 288	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.04 50	0.05 215

iRAFT	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.06 16	0.11 71	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

GMM-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.10 205	0.18 411	0.09 370	0.08 94	0.15 350	0.23 441	0.16 309	0.11 284	0.15 348	0.13 367	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.09 535

RAFT-IKP	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

rafts_anoy	0.11 318	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.08 234	0.10 217	0.14 261	0.17 285	0.14 241	0.13 364	0.13 311	0.12 334	0.10 335	0.11 211	0.12 376	0.07 360	0.04 25	0.09 512	0.11 611	0.07 398	0.06 327

iRaftStereo_RVC	0.10 264	0.07 251	0.09 136	0.17 317	0.09 370	0.11 274	0.17 466	0.18 320	0.12 164	0.09 196	0.12 291	0.10 281	0.07 186	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.04 50	0.04 78

DCANet	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.06 33	0.09 152	0.17 466	0.15 205	0.19 394	0.13 364	0.17 385	0.10 281	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

csc	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.15 131	0.07 142	0.09 152	0.17 466	0.16 246	0.20 418	0.13 364	0.16 361	0.10 281	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

cscssc	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.15 131	0.07 142	0.09 152	0.17 466	0.16 246	0.20 418	0.13 364	0.16 361	0.10 281	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.06 33	0.10 217	0.16 424	0.17 285	0.14 241	0.09 196	0.10 213	0.08 201	0.09 288	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.04 50	0.03 2

CFNet-RSSM	0.09 185	0.07 251	0.09 136	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.15 350	0.16 246	0.17 340	0.08 141	0.12 291	0.10 281	0.09 288	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.04 50	0.04 78

CREStereo	0.09 185	0.04 1	0.08 62	0.11 1	0.06 33	0.13 387	0.14 261	0.14 162	0.10 88	0.08 141	0.13 311	0.09 243	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.08 445	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 311	0.06 327
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
flow	0.09 185	0.04 1	0.12 317	0.14 71	0.11 539	0.07 47	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 196	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.12 311	0.10 217	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.07 406	0.11 589	0.13 632

S0	0.12 398	0.08 378	0.08 62	0.20 557	0.07 142	0.18 525	0.23 623	0.15 205	0.15 269	0.10 247	0.10 213	0.13 367	0.08 241	0.12 311	0.11 307	0.09 509	0.10 611	0.14 642	0.14 647	0.05 176	0.04 78

Anonymus	0.08 92	0.05 45	0.10 205	0.15 131	0.08 234	0.10 217	0.15 350	0.15 205	0.10 88	0.07 80	0.06 25	0.07 133	0.08 241	0.12 311	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.05 176	0.06 327

LGCAT	0.08 92	0.04 1	0.10 205	0.11 1	0.06 33	0.07 47	0.12 108	0.07 7	0.08 30	0.09 196	0.07 69	0.07 133	0.08 241	0.12 311	0.11 307	0.10 553	0.09 589	0.04 1	0.05 202	0.04 50	0.09 535

TestStereo_HL2	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.12 7	0.08 234	0.12 329	0.14 261	0.20 363	0.18 374	0.13 364	0.21 460	0.12 334	0.10 335	0.12 311	0.12 376	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.07 398	0.07 417

GGDA	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.13 23	0.07 142	0.12 329	0.14 261	0.19 351	0.19 394	0.13 364	0.20 436	0.12 334	0.09 288	0.12 311	0.12 376	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.07 417

aanet-new-28k	0.08 92	0.07 251	0.09 136	0.18 411	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.10 40	0.09 60	0.09 196	0.08 135	0.08 201	0.06 71	0.12 311	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

PSi22	0.08 92	0.06 125	0.11 268	0.16 230	0.07 142	0.08 94	0.10 42	0.14 162	0.08 30	0.08 141	0.06 25	0.10 281	0.06 71	0.12 311	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 78

Lsterematch	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.16 230	0.07 142	0.13 387	0.15 350	0.14 162	0.17 340	0.16 448	0.18 413	0.15 419	0.15 490	0.12 311	0.14 466	0.07 360	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.06 311	0.06 327

Hybrid-DGEV-2	0.11 318	0.06 125	0.12 317	0.18 411	0.09 370	0.09 152	0.13 187	0.28 544	0.29 546	0.11 284	0.11 268	0.09 243	0.12 406	0.12 311	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

WQFJA1	0.10 264	0.07 251	0.08 62	0.20 557	0.09 370	0.12 329	0.17 466	0.17 285	0.17 340	0.09 196	0.10 213	0.08 201	0.10 335	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.05 215

WQFJX	0.10 264	0.07 251	0.09 136	0.21 592	0.09 370	0.12 329	0.16 424	0.18 320	0.17 340	0.12 329	0.10 213	0.07 133	0.09 288	0.12 311	0.10 217	0.06 176	0.07 520	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

NLMM	0.10 264	0.07 251	0.08 62	0.20 557	0.09 370	0.12 329	0.17 466	0.17 285	0.17 340	0.09 196	0.10 213	0.08 201	0.10 335	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.05 215

Select-FE	0.11 318	0.06 125	0.20 578	0.15 131	0.11 539	0.11 274	0.13 187	0.21 390	0.18 374	0.09 196	0.11 268	0.10 281	0.06 71	0.12 311	0.09 110	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.08 487	0.06 311	0.08 488

GASTEREO	0.08 92	0.05 45	0.09 136	0.19 487	0.07 142	0.07 47	0.12 108	0.14 162	0.11 121	0.10 247	0.09 174	0.07 133	0.04 1	0.12 311	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

4.25_new	0.07 7	0.08 378	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.08 9	0.14 162	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.12 311	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 378	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.08 9	0.14 162	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.12 311	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 378	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.08 9	0.14 162	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.12 311	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

MM-Stereo_test2	0.09 185	0.06 125	0.09 136	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.18 516	0.15 205	0.14 241	0.07 80	0.10 213	0.07 133	0.06 71	0.12 311	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.03 2

SMoEStereo_RVC	0.08 92	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.14 261	0.11 67	0.13 208	0.09 196	0.07 69	0.07 133	0.07 186	0.12 311	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

ours_stereo	0.09 185	0.07 251	0.09 136	0.17 317	0.08 234	0.11 274	0.16 424	0.11 67	0.12 164	0.08 141	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.12 311	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.03 2

rvit_stereo_0083	0.12 398	0.08 378	0.17 530	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.14 162	0.26 514	0.11 284	0.14 327	0.13 367	0.10 335	0.12 311	0.12 376	0.10 553	0.08 553	0.09 512	0.07 406	0.07 398	0.05 215

rvit_stereo_0081_aga	0.11 318	0.09 462	0.14 414	0.18 411	0.09 370	0.13 387	0.14 261	0.14 162	0.19 394	0.10 247	0.18 413	0.16 434	0.09 288	0.12 311	0.09 110	0.10 553	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.06 327

model_zeroshot	0.10 264	0.04 1	0.11 268	0.15 131	0.09 370	0.12 329	0.14 261	0.20 363	0.13 208	0.11 284	0.10 213	0.12 334	0.07 186	0.12 311	0.10 217	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.06 327

rvit_stereo_0080	0.10 264	0.08 378	0.14 414	0.15 131	0.09 370	0.07 47	0.15 350	0.16 246	0.16 309	0.11 284	0.10 213	0.14 390	0.08 241	0.12 311	0.10 217	0.09 509	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.05 215

MyStereo07	0.10 264	0.07 251	0.10 205	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.18 516	0.15 205	0.15 269	0.09 196	0.06 25	0.06 44	0.07 186	0.12 311	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.06 327

whm_eth	0.10 264	0.08 378	0.14 414	0.15 131	0.09 370	0.07 47	0.15 350	0.16 246	0.16 309	0.11 284	0.10 213	0.14 390	0.08 241	0.12 311	0.10 217	0.09 509	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.05 215

MSKI-zero shot	0.09 185	0.05 45	0.09 136	0.15 131	0.07 142	0.10 217	0.13 187	0.14 162	0.13 208	0.09 196	0.09 174	0.09 243	0.06 71	0.12 311	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

MIF-Stereo (partial)	0.11 318	0.06 125	0.10 205	0.19 487	0.10 486	0.10 217	0.11 71	0.17 285	0.18 374	0.14 392	0.16 361	0.09 243	0.11 373	0.12 311	0.12 376	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.07 417

MIM_Stereo	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.15 131	0.07 142	0.06 16	0.12 108	0.20 363	0.14 241	0.13 364	0.13 311	0.09 243	0.05 15	0.12 311	0.08 28	0.05 52	0.06 444	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.05 215

Any-RAFT	0.10 264	0.05 45	0.09 136	0.14 71	0.07 142	0.13 387	0.14 261	0.21 390	0.15 269	0.11 284	0.12 291	0.12 334	0.09 288	0.12 311	0.09 110	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.05 215

RAFT-Test	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.15 131	0.07 142	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.13 208	0.09 196	0.10 213	0.10 281	0.09 288	0.12 311	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

CES	0.08 92	0.04 1	0.08 62	0.14 71	0.07 142	0.09 152	0.14 261	0.11 67	0.09 60	0.08 141	0.09 174	0.11 312	0.06 71	0.12 311	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.05 215

RCA-Stereo	0.09 185	0.06 125	0.09 136	0.16 230	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.18 320	0.14 241	0.09 196	0.10 213	0.08 201	0.07 186	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.04 78

TestStereo1	0.13 426	0.08 378	0.08 62	0.19 487	0.08 234	0.18 525	0.29 685	0.23 441	0.16 309	0.17 467	0.20 436	0.16 434	0.10 335	0.12 311	0.13 423	0.06 176	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.05 176	0.05 215

test_5	0.14 463	0.12 570	0.08 62	0.20 557	0.10 486	0.14 424	0.29 685	0.21 390	0.24 478	0.18 497	0.28 562	0.11 312	0.15 490	0.12 311	0.13 423	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.08 487	0.08 468	0.07 417

SA-5K	0.13 426	0.08 378	0.08 62	0.19 487	0.08 234	0.18 525	0.29 685	0.23 441	0.16 309	0.17 467	0.20 436	0.16 434	0.10 335	0.12 311	0.13 423	0.06 176	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.05 176	0.05 215

IPLGR	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.12 329	0.17 466	0.21 390	0.24 478	0.11 284	0.12 291	0.11 312	0.08 241	0.12 311	0.12 376	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.04 50	0.04 78

LCNet	0.11 318	0.07 251	0.09 136	0.19 487	0.09 370	0.08 94	0.15 350	0.21 390	0.15 269	0.11 284	0.15 348	0.16 434	0.11 373	0.12 311	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.15 658

IIG-Stereo	0.11 318	0.06 125	0.13 373	0.17 317	0.08 234	0.11 274	0.12 108	0.22 417	0.17 340	0.14 392	0.17 385	0.11 312	0.12 406	0.12 311	0.12 376	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

KYRaft	0.11 318	0.07 251	0.10 205	0.19 487	0.09 370	0.08 94	0.15 350	0.22 417	0.12 164	0.13 364	0.16 361	0.20 497	0.10 335	0.12 311	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.06 311	0.16 669

DEmStereo	0.12 398	0.06 125	0.14 414	0.14 71	0.10 486	0.16 483	0.15 350	0.16 246	0.24 478	0.17 467	0.24 494	0.13 367	0.14 472	0.12 311	0.13 423	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

THIR-Stereo	0.12 398	0.07 251	0.11 268	0.15 131	0.08 234	0.14 424	0.16 424	0.17 285	0.25 500	0.16 448	0.24 494	0.14 390	0.12 406	0.12 311	0.14 466	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

PFNet	0.12 398	0.06 125	0.17 530	0.17 317	0.08 234	0.09 152	0.15 350	0.26 502	0.20 418	0.16 448	0.16 361	0.14 390	0.11 373	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

GrayStereo	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.19 487	0.09 370	0.09 152	0.16 424	0.18 320	0.17 340	0.14 392	0.17 385	0.17 456	0.11 373	0.12 311	0.11 307	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.10 567

DeepStereo_RVC	0.11 318	0.08 378	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.08 94	0.12 108	0.17 285	0.12 164	0.13 364	0.14 327	0.12 334	0.12 406	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.08 488

IRAFT_RVC	0.12 398	0.08 378	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.07 47	0.15 350	0.24 465	0.23 461	0.14 392	0.14 327	0.15 419	0.12 406	0.12 311	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.06 303	0.06 311	0.06 327

CRE-IMP	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.10 217	0.12 108	0.18 320	0.10 88	0.14 392	0.13 311	0.13 367	0.12 406	0.12 311	0.11 307	0.07 360	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.08 488

Prome-Stereo	0.11 318	0.06 125	0.10 205	0.18 411	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.22 417	0.13 208	0.12 329	0.17 385	0.13 367	0.08 241	0.12 311	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.09 535

raft+_RVC	0.11 318	0.07 251	0.09 136	0.16 230	0.07 142	0.10 217	0.11 71	0.24 465	0.20 418	0.12 329	0.15 348	0.12 334	0.08 241	0.12 311	0.13 423	0.07 360	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

TANstereo	0.09 185	0.04 1	0.08 62	0.13 23	0.06 33	0.11 274	0.14 261	0.15 205	0.19 394	0.11 284	0.15 348	0.10 281	0.06 71	0.12 311	0.09 110	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.05 215

raftrobust	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.08 234	0.09 152	0.10 42	0.18 320	0.16 309	0.10 247	0.09 174	0.12 334	0.07 186	0.12 311	0.10 217	0.08 445	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.05 215

RALCasStereoNet	0.10 264	0.06 125	0.09 136	0.16 230	0.08 234	0.12 329	0.14 261	0.17 285	0.11 121	0.12 329	0.17 385	0.14 390	0.10 335	0.12 311	0.11 307	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.05 202	0.08 468	0.07 417

RALAANet	0.11 318	0.08 378	0.10 205	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.10 42	0.20 363	0.15 269	0.14 392	0.13 311	0.16 434	0.09 288	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

XX-Stereo	0.09 185	0.05 45	0.08 62	0.17 317	0.09 370	0.15 451	0.12 108	0.20 363	0.10 88	0.10 247	0.14 327	0.07 133	0.06 71	0.12 311	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.04 50	0.04 78

AFF-stereo	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.07 142	0.10 217	0.16 424	0.17 285	0.09 60	0.10 247	0.12 291	0.09 243	0.09 288	0.12 311	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.07 406	0.04 50	0.03 2

Gwc-CoAtRS	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.10 217	0.14 261	0.17 285	0.17 340	0.08 141	0.10 213	0.12 334	0.09 288	0.12 311	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.04 50	0.04 78

DN-CSS_ROB	0.13 426	0.13 598	0.16 499	0.18 411	0.10 486	0.16 483	0.08 9	0.22 417	0.18 374	0.17 467	0.22 472	0.13 367	0.13 448	0.12 311	0.13 423	0.05 52	0.05 286	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.06 327

zzzzzzz1	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.21 592	0.10 486	0.12 329	0.18 516	0.22 417	0.20 418	0.13 364	0.12 291	0.08 201	0.08 241	0.13 369	0.09 110	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

SME	0.11 318	0.09 462	0.10 205	0.17 317	0.07 142	0.20 566	0.13 187	0.21 390	0.17 340	0.12 329	0.13 311	0.10 281	0.12 406	0.13 369	0.13 423	0.07 360	0.07 520	0.08 424	0.09 535	0.06 311	0.05 215

PhaseNet	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.15 131	0.08 234	0.10 217	0.14 261	0.20 363	0.12 164	0.07 80	0.08 135	0.09 243	0.10 335	0.13 369	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.05 215

ManiGeoR	0.10 264	0.05 45	0.12 317	0.12 7	0.08 234	0.12 329	0.12 108	0.24 465	0.14 241	0.12 329	0.14 327	0.12 334	0.09 288	0.13 369	0.13 423	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.07 398	0.07 417

HLf10	0.10 264	0.05 45	0.12 317	0.12 7	0.08 234	0.12 329	0.12 108	0.24 465	0.14 241	0.12 329	0.14 327	0.12 334	0.09 288	0.13 369	0.13 423	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.07 398	0.07 417

TestStereo_HLe17	0.10 264	0.05 45	0.12 317	0.13 23	0.07 142	0.11 274	0.15 350	0.21 390	0.15 269	0.11 284	0.14 327	0.11 312	0.09 288	0.13 369	0.12 376	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.07 398	0.06 327

Selective-IGEV-i16pc	0.13 426	0.06 125	0.13 373	0.15 131	0.11 539	0.38 686	0.16 424	0.23 441	0.16 309	0.10 247	0.15 348	0.09 243	0.06 71	0.13 369	0.10 217	0.10 553	0.08 553	0.06 209	0.07 406	0.09 533	0.09 535

Hybrid-DGEV-03	0.10 264	0.06 125	0.09 136	0.18 411	0.08 234	0.16 483	0.14 261	0.15 205	0.14 241	0.13 364	0.16 361	0.12 334	0.09 288	0.13 369	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.05 176	0.04 78

FlowAnything_test	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.15 131	0.09 370	0.07 47	0.14 261	0.20 363	0.11 121	0.09 196	0.09 174	0.12 334	0.12 406	0.13 369	0.11 307	0.09 509	0.06 444	0.09 512	0.09 535	0.06 311	0.09 535

xyz-stereo-finetune2	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.13 23	0.07 142	0.11 274	0.19 557	0.17 285	0.12 164	0.15 419	0.15 348	0.17 456	0.12 406	0.13 369	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.06 327

xyz-stereo-finetune	0.11 318	0.08 378	0.13 373	0.14 71	0.06 33	0.10 217	0.19 557	0.17 285	0.19 394	0.12 329	0.14 327	0.15 419	0.10 335	0.13 369	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.05 215

xyz-stereo	0.13 426	0.07 251	0.20 578	0.15 131	0.05 2	0.20 566	0.15 350	0.17 285	0.31 564	0.15 419	0.29 574	0.26 572	0.16 518	0.13 369	0.12 376	0.05 52	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

tt45	0.09 185	0.06 125	0.11 268	0.15 131	0.07 142	0.11 274	0.16 424	0.13 128	0.11 121	0.09 196	0.06 25	0.08 201	0.06 71	0.13 369	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

fffy	0.09 185	0.08 378	0.09 136	0.16 230	0.07 142	0.13 387	0.17 466	0.13 128	0.12 164	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.09 288	0.13 369	0.11 307	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.05 215

PAM	0.10 264	0.05 45	0.16 499	0.15 131	0.08 234	0.09 152	0.16 424	0.15 205	0.16 309	0.12 329	0.09 174	0.09 243	0.07 186	0.13 369	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.06 327

WCG-NET	0.08 92	0.05 45	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.11 274	0.14 261	0.13 128	0.13 208	0.06 26	0.09 174	0.07 133	0.06 71	0.13 369	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

GCAP-BAT	0.09 185	0.05 45	0.11 268	0.13 23	0.07 142	0.11 274	0.14 261	0.14 162	0.16 309	0.07 80	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.13 369	0.08 28	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.04 50	0.04 78

WCG-NET（raft）	0.08 92	0.05 45	0.10 205	0.15 131	0.06 33	0.11 274	0.13 187	0.15 205	0.12 164	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.13 369	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

IGEV++	0.08 92	0.06 125	0.08 62	0.18 411	0.07 142	0.09 152	0.13 187	0.10 40	0.09 60	0.08 141	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.13 369	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

1111x	0.15 508	0.08 378	0.12 317	0.18 411	0.07 142	0.18 525	0.25 653	0.31 585	0.24 478	0.17 467	0.24 494	0.26 572	0.15 490	0.13 369	0.23 608	0.07 360	0.07 520	0.08 424	0.09 535	0.07 398	0.06 327

plain	0.10 264	0.08 378	0.10 205	0.19 487	0.09 370	0.10 217	0.15 350	0.14 162	0.13 208	0.13 364	0.15 348	0.09 243	0.12 406	0.13 369	0.12 376	0.07 360	0.05 286	0.09 512	0.06 303	0.06 311	0.06 327

GCAPDPT-zeroshot	0.09 185	0.05 45	0.11 268	0.13 23	0.07 142	0.11 274	0.14 261	0.14 162	0.16 309	0.07 80	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.13 369	0.08 28	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.04 50	0.04 78

GCAP-Stereo	0.09 185	0.07 251	0.13 373	0.18 411	0.06 33	0.11 274	0.07 5	0.13 128	0.12 164	0.09 196	0.10 213	0.07 133	0.09 288	0.13 369	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

knoymous	0.11 318	0.05 45	0.12 317	0.13 23	0.07 142	0.15 451	0.14 261	0.19 351	0.13 208	0.11 284	0.17 385	0.13 367	0.09 288	0.13 369	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.08 468	0.07 417

RAFT_CTSACE	0.12 398	0.09 462	0.10 205	0.22 612	0.08 234	0.12 329	0.24 637	0.18 320	0.16 309	0.20 537	0.27 548	0.13 367	0.07 186	0.13 369	0.09 110	0.05 52	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.04 50	0.04 78

MIPNet	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.17 317	0.09 370	0.12 329	0.14 261	0.20 363	0.24 478	0.11 284	0.10 213	0.09 243	0.07 186	0.13 369	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

GwcNet-ADL	0.13 426	0.08 378	0.14 414	0.20 557	0.09 370	0.11 274	0.20 581	0.30 573	0.24 478	0.13 364	0.14 327	0.18 470	0.14 472	0.13 369	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.07 398	0.06 327

HHNet	0.11 318	0.06 125	0.16 499	0.15 131	0.14 620	0.07 47	0.13 187	0.20 363	0.17 340	0.14 392	0.25 522	0.11 312	0.08 241	0.13 369	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.05 176	0.09 535

NRIStereo	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.18 411	0.08 234	0.10 217	0.14 261	0.16 246	0.15 269	0.12 329	0.14 327	0.13 367	0.12 406	0.13 369	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.07 417

FTStereo	0.12 398	0.06 125	0.14 414	0.18 411	0.09 370	0.07 47	0.15 350	0.21 390	0.18 374	0.12 329	0.24 494	0.12 334	0.12 406	0.13 369	0.13 423	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.10 567

ASMatch	0.11 318	0.06 125	0.13 373	0.16 230	0.10 486	0.07 47	0.14 261	0.17 285	0.17 340	0.12 329	0.16 361	0.16 434	0.10 335	0.13 369	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.08 488

RAFT-RH_RVC	0.11 318	0.06 125	0.14 414	0.16 230	0.09 370	0.12 329	0.12 108	0.17 285	0.12 164	0.13 364	0.41 656	0.11 312	0.10 335	0.13 369	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.05 202	0.04 50	0.06 327

AnonymousM	0.09 185	0.05 45	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.19 351	0.14 241	0.13 364	0.11 268	0.09 243	0.08 241	0.13 369	0.10 217	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.05 202	0.05 176	0.05 215

111	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.15 131	0.07 142	0.10 217	0.14 261	0.21 390	0.23 461	0.11 284	0.12 291	0.14 390	0.11 373	0.13 369	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.05 176	0.05 215

PMTNet	0.09 185	0.05 45	0.09 136	0.12 7	0.06 33	0.12 329	0.14 261	0.15 205	0.11 121	0.09 196	0.13 311	0.10 281	0.07 186	0.13 369	0.10 217	0.15 654	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.07 398	0.06 327

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 185	0.08 378	0.08 62	0.21 592	0.09 370	0.08 94	0.11 71	0.10 40	0.09 60	0.07 80	0.10 213	0.05 5	0.06 71	0.14 404	0.11 307	0.05 52	0.06 444	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

HLF11	0.11 318	0.05 45	0.13 373	0.12 7	0.08 234	0.14 424	0.11 71	0.22 417	0.10 88	0.12 329	0.23 481	0.11 312	0.11 373	0.14 404	0.13 423	0.08 445	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.08 468	0.08 488

HLf8	0.11 318	0.05 45	0.13 373	0.11 1	0.08 234	0.15 451	0.12 108	0.22 417	0.15 269	0.13 364	0.17 385	0.12 334	0.10 335	0.14 404	0.12 376	0.09 509	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.08 468	0.08 488

TestStereo-Hl	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.13 23	0.08 234	0.15 451	0.14 261	0.20 363	0.17 340	0.13 364	0.16 361	0.12 334	0.11 373	0.14 404	0.13 423	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.06 327

RT-IGEV	0.13 426	0.06 125	0.13 373	0.15 131	0.09 370	0.15 451	0.17 466	0.24 465	0.27 524	0.16 448	0.17 385	0.17 456	0.10 335	0.14 404	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.05 202	0.07 398	0.07 417

Selective-IGEV-i1	0.13 426	0.07 251	0.12 317	0.19 487	0.08 234	0.18 525	0.16 424	0.22 417	0.30 556	0.16 448	0.17 385	0.16 434	0.10 335	0.14 404	0.13 423	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

FACV-RUCA	0.13 426	0.11 552	0.12 317	0.19 487	0.12 575	0.15 451	0.15 350	0.22 417	0.20 418	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.16 518	0.14 404	0.13 423	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.10 566	0.08 488

PAM_32	0.09 185	0.05 45	0.17 530	0.15 131	0.08 234	0.10 217	0.15 350	0.14 162	0.15 269	0.09 196	0.08 135	0.09 243	0.07 186	0.14 404	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.06 327

rvit_stereo_ft	0.12 398	0.07 251	0.13 373	0.19 487	0.10 486	0.12 329	0.17 466	0.16 246	0.16 309	0.12 329	0.13 311	0.15 419	0.10 335	0.14 404	0.13 423	0.09 509	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.05 215

CAS++	0.11 318	0.07 251	0.11 268	0.14 71	0.09 370	0.12 329	0.14 261	0.24 465	0.14 241	0.11 284	0.09 174	0.11 312	0.07 186	0.14 404	0.09 110	0.11 585	0.09 589	0.09 512	0.07 406	0.07 398	0.08 488
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CoDeX	0.12 398	0.07 251	0.12 317	0.17 317	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.23 441	0.27 524	0.13 364	0.17 385	0.16 434	0.11 373	0.14 404	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.05 215

ff1	0.13 426	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.17 506	0.17 466	0.15 205	0.19 394	0.15 419	0.25 522	0.19 485	0.13 448	0.14 404	0.20 567	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.08 487	0.06 311	0.06 327

mmx	0.14 463	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.17 506	0.17 466	0.27 524	0.25 500	0.15 419	0.25 522	0.19 485	0.13 448	0.14 404	0.20 567	0.08 445	0.06 444	0.09 512	0.08 487	0.08 468	0.08 488

xxx	0.14 463	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.17 506	0.17 466	0.27 524	0.25 500	0.15 419	0.25 522	0.19 485	0.13 448	0.14 404	0.20 567	0.08 445	0.06 444	0.09 512	0.08 487	0.08 468	0.08 488

anonymousdsp2	0.11 318	0.07 251	0.10 205	0.16 230	0.09 370	0.13 387	0.14 261	0.18 320	0.22 449	0.13 364	0.14 327	0.12 334	0.09 288	0.14 404	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.05 215

CASS	0.13 426	0.12 570	0.11 268	0.23 636	0.09 370	0.15 451	0.17 466	0.18 320	0.19 394	0.17 467	0.18 413	0.15 419	0.15 490	0.14 404	0.14 466	0.09 509	0.06 444	0.10 561	0.08 487	0.09 533	0.07 417
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 426	0.07 251	0.13 373	0.18 411	0.09 370	0.13 387	0.17 466	0.19 351	0.29 546	0.15 419	0.24 494	0.15 419	0.14 472	0.14 404	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.09 535	0.05 176	0.06 327

riskmin	0.11 318	0.06 125	0.13 373	0.14 71	0.08 234	0.14 424	0.14 261	0.18 320	0.14 241	0.11 284	0.14 327	0.16 434	0.11 373	0.14 404	0.12 376	0.09 509	0.05 286	0.07 324	0.05 202	0.08 468	0.08 488

IPLG	0.10 264	0.07 251	0.15 463	0.17 317	0.08 234	0.11 274	0.14 261	0.20 363	0.15 269	0.12 329	0.17 385	0.07 133	0.07 186	0.14 404	0.13 423	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

sCroCo_RVC	0.12 398	0.09 462	0.23 603	0.24 645	0.11 539	0.19 550	0.14 261	0.17 285	0.14 241	0.10 247	0.13 311	0.12 334	0.07 186	0.14 404	0.11 307	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.08 487	0.05 176	0.07 417

SFCPSM	0.13 426	0.07 251	0.14 414	0.17 317	0.09 370	0.15 451	0.16 424	0.28 544	0.27 524	0.14 392	0.17 385	0.12 334	0.13 448	0.14 404	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.06 327

FENet	0.13 426	0.08 378	0.12 317	0.16 230	0.08 234	0.14 424	0.15 350	0.22 417	0.23 461	0.17 467	0.23 481	0.16 434	0.12 406	0.14 404	0.15 499	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.07 417

cf-r	0.13 426	0.07 251	0.12 317	0.16 230	0.08 234	0.14 424	0.19 557	0.20 363	0.25 500	0.17 467	0.25 522	0.21 506	0.16 518	0.14 404	0.14 466	0.10 553	0.05 286	0.06 209	0.08 487	0.06 311	0.06 327

GwcNet-RSSM	0.14 463	0.07 251	0.12 317	0.15 131	0.08 234	0.15 451	0.20 581	0.21 390	0.27 524	0.18 497	0.27 548	0.22 524	0.16 518	0.14 404	0.15 499	0.10 553	0.05 286	0.07 324	0.09 535	0.07 398	0.07 417

FADNet_RVC	0.16 531	0.14 610	0.40 667	0.20 557	0.11 539	0.13 387	0.13 187	0.26 502	0.22 449	0.21 552	0.23 481	0.20 497	0.17 541	0.14 404	0.16 515	0.08 445	0.08 553	0.12 613	0.09 535	0.11 589	0.10 567

iResNetv2_ROB	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.08 234	0.16 483	0.12 108	0.25 484	0.35 599	0.21 552	0.29 574	0.24 548	0.13 448	0.14 404	0.14 466	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.04 65	0.09 533	0.08 488

MLCV	0.12 398	0.07 251	0.16 499	0.18 411	0.06 33	0.15 451	0.17 466	0.19 351	0.21 435	0.18 497	0.25 522	0.17 456	0.13 448	0.14 404	0.13 423	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

iResNet	0.13 426	0.10 525	0.18 554	0.19 487	0.08 234	0.13 387	0.18 516	0.20 363	0.26 514	0.15 419	0.23 481	0.15 419	0.13 448	0.14 404	0.14 466	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

DStereoRT	0.16 531	0.06 125	0.11 268	0.19 487	0.09 370	0.12 329	0.12 108	0.28 544	0.22 449	0.12 329	0.20 436	0.11 312	0.10 335	0.15 432	0.14 466	0.06 176	0.05 286	0.96 734	0.09 535	0.05 176	0.04 78

test_sample6	0.14 463	0.08 378	0.13 373	0.16 230	0.08 234	0.17 506	0.19 557	0.25 484	0.17 340	0.17 467	0.27 548	0.19 485	0.14 472	0.15 432	0.13 423	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.08 468	0.08 488

test_sample2	0.12 398	0.07 251	0.12 317	0.14 71	0.08 234	0.16 483	0.18 516	0.21 390	0.16 309	0.14 392	0.20 436	0.19 485	0.15 490	0.15 432	0.12 376	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.08 468	0.07 417

DispNO	0.14 463	0.08 378	0.17 530	0.19 487	0.12 575	0.11 274	0.21 602	0.23 441	0.29 546	0.17 467	0.23 481	0.18 470	0.17 541	0.15 432	0.15 499	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.06 327

SMFormer	0.14 463	0.07 251	0.17 530	0.14 71	0.08 234	0.16 483	0.17 466	0.26 502	0.27 524	0.19 514	0.20 436	0.18 470	0.15 490	0.15 432	0.17 530	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.06 327

tta	0.14 463	0.07 251	0.17 530	0.14 71	0.08 234	0.16 483	0.17 466	0.26 502	0.27 524	0.19 514	0.20 436	0.18 470	0.15 490	0.15 432	0.17 530	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.06 327

qqq1	0.13 426	0.07 251	0.17 530	0.14 71	0.08 234	0.16 483	0.17 466	0.26 502	0.27 524	0.19 514	0.20 436	0.18 470	0.15 490	0.15 432	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.06 327

fff1	0.13 426	0.07 251	0.17 530	0.14 71	0.08 234	0.16 483	0.17 466	0.26 502	0.27 524	0.19 514	0.20 436	0.18 470	0.15 490	0.15 432	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.06 327

MyStereo05	0.13 426	0.07 251	0.10 205	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.18 516	0.27 524	0.35 599	0.17 467	0.14 327	0.15 419	0.11 373	0.15 432	0.13 423	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.06 311	0.06 327

MyStereo04	0.13 426	0.07 251	0.10 205	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.18 516	0.29 559	0.38 618	0.17 467	0.14 327	0.16 434	0.10 335	0.15 432	0.13 423	0.06 176	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.06 327

1test111	0.11 318	0.08 378	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.15 350	0.23 441	0.16 309	0.09 196	0.09 174	0.06 44	0.06 71	0.15 432	0.16 515	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.07 398	0.07 417

11t1	0.12 398	0.06 125	0.13 373	0.14 71	0.08 234	0.17 506	0.15 350	0.18 320	0.15 269	0.15 419	0.15 348	0.16 434	0.16 518	0.15 432	0.13 423	0.08 445	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.08 468	0.07 417

LoS	0.09 185	0.05 45	0.11 268	0.13 23	0.07 142	0.14 424	0.11 71	0.15 205	0.15 269	0.09 196	0.09 174	0.12 334	0.09 288	0.15 432	0.10 217	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.05 215
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
gwcnet-sp	0.14 463	0.07 251	0.12 317	0.18 411	0.09 370	0.16 483	0.17 466	0.24 465	0.24 478	0.18 497	0.24 494	0.15 419	0.16 518	0.15 432	0.15 499	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.08 487	0.08 468	0.07 417

scenet	0.14 463	0.07 251	0.12 317	0.18 411	0.09 370	0.16 483	0.17 466	0.24 465	0.24 478	0.18 497	0.24 494	0.15 419	0.16 518	0.15 432	0.15 499	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.08 487	0.08 468	0.07 417

DCRE	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.16 230	0.11 539	0.11 274	0.17 466	0.18 320	0.17 340	0.11 284	0.18 413	0.10 281	0.10 335	0.15 432	0.11 307	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.04 78

Selective-RAFT	0.11 318	0.10 525	0.11 268	0.21 592	0.08 234	0.16 483	0.13 187	0.20 363	0.22 449	0.10 247	0.10 213	0.11 312	0.10 335	0.15 432	0.11 307	0.05 52	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

ssnet	0.14 463	0.07 251	0.12 317	0.18 411	0.09 370	0.16 483	0.17 466	0.24 465	0.24 478	0.18 497	0.24 494	0.15 419	0.16 518	0.15 432	0.15 499	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.08 487	0.08 468	0.07 417

qqq	0.13 426	0.09 462	0.15 463	0.16 230	0.08 234	0.13 387	0.15 350	0.23 441	0.16 309	0.15 419	0.19 424	0.16 434	0.16 518	0.15 432	0.16 515	0.07 360	0.06 444	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.07 417

BUS	0.14 463	0.09 462	0.14 414	0.22 612	0.10 486	0.19 550	0.14 261	0.34 625	0.19 394	0.17 467	0.22 472	0.16 434	0.13 448	0.15 432	0.13 423	0.08 445	0.06 444	0.10 561	0.09 535	0.07 398	0.07 417

NINENet	0.16 531	0.10 525	0.15 463	0.17 317	0.11 539	0.19 550	0.14 261	0.40 670	0.36 604	0.18 497	0.21 460	0.16 434	0.13 448	0.15 432	0.13 423	0.08 445	0.08 553	0.10 561	0.07 406	0.10 566	0.09 535

BSDual-CNN	0.15 508	0.09 462	0.14 414	0.22 612	0.10 486	0.14 424	0.15 350	0.34 625	0.19 394	0.17 467	0.22 472	0.25 562	0.16 518	0.15 432	0.14 466	0.08 445	0.06 444	0.10 561	0.09 535	0.07 398	0.07 417

psmg	0.14 463	0.09 462	0.14 414	0.17 317	0.10 486	0.15 451	0.17 466	0.29 559	0.19 394	0.17 467	0.21 460	0.25 562	0.16 518	0.15 432	0.14 466	0.08 445	0.06 444	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.06 327

Anonymous3	0.16 531	0.13 598	0.33 648	0.26 662	0.14 620	0.27 645	0.17 466	0.28 544	0.28 539	0.15 419	0.17 385	0.14 390	0.10 335	0.15 432	0.12 376	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.08 487	0.08 468	0.11 595

HCRNet	0.16 531	0.24 676	0.12 317	0.35 697	0.11 539	0.15 451	0.17 466	0.26 502	0.22 449	0.19 514	0.24 494	0.21 506	0.14 472	0.15 432	0.13 423	0.11 585	0.07 520	0.11 593	0.10 577	0.09 533	0.07 417

222	0.16 531	0.07 251	0.14 414	0.14 71	0.08 234	0.24 614	0.18 516	0.30 573	0.20 418	0.17 467	0.28 562	0.17 456	0.16 518	0.15 432	0.40 699	0.10 553	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.08 488

xxxx	0.15 508	0.07 251	0.14 414	0.14 71	0.08 234	0.23 609	0.18 516	0.31 585	0.19 394	0.14 392	0.28 562	0.22 524	0.14 472	0.15 432	0.26 643	0.09 509	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.08 468	0.07 417

test_xeample	0.15 508	0.06 125	0.13 373	0.14 71	0.08 234	0.21 584	0.20 581	0.28 544	0.20 418	0.16 448	0.29 574	0.19 485	0.16 518	0.15 432	0.26 643	0.09 509	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.07 417

ARAFT	0.12 398	0.08 378	0.17 530	0.19 487	0.09 370	0.14 424	0.18 516	0.20 363	0.12 164	0.12 329	0.13 311	0.14 390	0.11 373	0.15 432	0.12 376	0.06 176	0.05 286	0.10 561	0.09 535	0.05 176	0.04 78

RAFT + AFF	0.13 426	0.07 251	0.20 578	0.20 557	0.10 486	0.14 424	0.24 637	0.26 502	0.20 418	0.11 284	0.10 213	0.12 334	0.10 335	0.15 432	0.12 376	0.07 360	0.06 444	0.09 512	0.08 487	0.06 311	0.08 488

PSMNet-RSSM	0.14 463	0.07 251	0.13 373	0.15 131	0.08 234	0.13 387	0.16 424	0.24 465	0.24 478	0.16 448	0.28 562	0.22 524	0.14 472	0.15 432	0.13 423	0.11 585	0.06 444	0.09 512	0.12 632	0.08 468	0.07 417

DMCA	0.14 463	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.09 370	0.15 451	0.17 466	0.23 441	0.27 524	0.14 392	0.19 424	0.17 456	0.18 556	0.15 432	0.17 530	0.10 553	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.09 533	0.10 567

DIP-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.14 414	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.09 25	0.16 246	0.16 309	0.11 284	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.15 432	0.13 423	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.14 71	0.06 33	0.11 274	0.10 42	0.18 320	0.18 374	0.13 364	0.16 361	0.14 390	0.11 373	0.15 432	0.13 423	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.06 311	0.05 215
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	0.14 463	0.07 251	0.13 373	0.14 71	0.07 142	0.18 525	0.14 261	0.26 502	0.31 564	0.22 568	0.25 522	0.23 542	0.15 490	0.15 432	0.13 423	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.08 468	0.08 488

TestStereo_HL3	0.11 318	0.05 45	0.16 499	0.13 23	0.07 142	0.12 329	0.11 71	0.20 363	0.09 60	0.15 419	0.30 581	0.13 367	0.12 406	0.16 467	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.07 417

IGEV_i1	0.12 398	0.07 251	0.12 317	0.16 230	0.08 234	0.19 550	0.14 261	0.18 320	0.22 449	0.18 497	0.18 413	0.16 434	0.12 406	0.16 467	0.14 466	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.06 327

DFGA-Net	0.13 426	0.11 552	0.18 554	0.17 317	0.10 486	0.12 329	0.13 187	0.22 417	0.25 500	0.16 448	0.16 361	0.13 367	0.12 406	0.16 467	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.05 176	0.05 215

coex_refinement	0.14 463	0.07 251	0.12 317	0.17 317	0.10 486	0.15 451	0.15 350	0.26 502	0.29 546	0.18 497	0.20 436	0.22 524	0.17 541	0.16 467	0.18 548	0.08 445	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.09 533	0.08 488

FLISNet	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.13 23	0.09 370	0.09 152	0.14 261	0.21 390	0.10 88	0.19 514	0.17 385	0.14 390	0.09 288	0.16 467	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.08 487	0.07 398	0.06 327

CoSv	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.13 23	0.09 370	0.09 152	0.14 261	0.21 390	0.10 88	0.19 514	0.17 385	0.14 390	0.09 288	0.16 467	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.08 487	0.07 398	0.06 327

999	0.09 185	0.05 45	0.13 373	0.15 131	0.08 234	0.10 217	0.14 261	0.15 205	0.11 121	0.10 247	0.08 135	0.08 201	0.08 241	0.16 467	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.05 215

GCST	0.37 687	0.42 707	0.26 615	1.02 733	0.39 707	0.18 525	0.08 9	0.20 363	0.17 340	0.28 630	0.25 522	0.15 419	0.12 406	0.16 467	0.14 466	0.64 728	0.43 722	0.75 724	0.65 728	0.63 721	0.46 720

DualNet (step1)	0.16 531	0.12 570	0.20 578	0.12 7	0.14 620	0.17 506	0.13 187	0.27 524	0.23 461	0.20 537	0.20 436	0.24 548	0.19 572	0.16 467	0.16 515	0.15 654	0.06 444	0.14 642	0.14 647	0.14 642	0.12 608

test_sample7	0.15 508	0.10 525	0.16 499	0.14 71	0.11 539	0.16 483	0.16 424	0.27 524	0.23 461	0.20 537	0.20 436	0.24 548	0.19 572	0.16 467	0.16 515	0.12 610	0.06 444	0.10 561	0.09 535	0.10 566	0.10 567

test_sample5	0.14 463	0.08 378	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.18 525	0.18 516	0.25 484	0.17 340	0.17 467	0.27 548	0.18 470	0.14 472	0.16 467	0.13 423	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.08 468	0.08 488

test_sample4	0.14 463	0.08 378	0.14 414	0.15 131	0.08 234	0.19 550	0.18 516	0.26 502	0.17 340	0.16 448	0.25 522	0.18 470	0.14 472	0.16 467	0.13 423	0.08 445	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.08 488

MyStereo8	0.12 398	0.07 251	0.15 463	0.15 131	0.09 370	0.18 525	0.14 261	0.19 351	0.22 449	0.12 329	0.18 413	0.11 312	0.10 335	0.16 467	0.18 548	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.05 202	0.08 468	0.09 535

mmm	0.14 463	0.08 378	0.17 530	0.17 317	0.09 370	0.17 506	0.18 516	0.21 390	0.15 269	0.15 419	0.23 481	0.21 506	0.16 518	0.16 467	0.17 530	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.07 417

DualNet	0.14 463	0.08 378	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.18 525	0.18 516	0.25 484	0.17 340	0.17 467	0.27 548	0.18 470	0.14 472	0.16 467	0.13 423	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.08 468	0.08 488

StereoVision	0.13 426	0.12 570	0.09 136	0.24 645	0.10 486	0.15 451	0.21 602	0.21 390	0.20 418	0.12 329	0.24 494	0.10 281	0.10 335	0.16 467	0.10 217	0.09 509	0.11 625	0.12 613	0.12 632	0.06 311	0.05 215

LL-Strereo2	0.10 264	0.10 525	0.15 463	0.18 411	0.08 234	0.15 451	0.09 25	0.17 285	0.14 241	0.14 392	0.10 213	0.09 243	0.07 186	0.16 467	0.10 217	0.05 52	0.05 286	0.10 561	0.07 406	0.06 311	0.05 215

CBFPSM	0.14 463	0.06 125	0.26 615	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.15 350	0.22 417	0.23 461	0.20 537	0.27 548	0.24 548	0.16 518	0.16 467	0.18 548	0.06 176	0.06 444	0.06 209	0.07 406	0.07 398	0.07 417

IER	0.14 463	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.16 424	0.25 484	0.26 514	0.18 497	0.25 522	0.17 456	0.20 584	0.16 467	0.14 466	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.08 468	0.07 417

CIPLG	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.17 317	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.17 285	0.15 269	0.14 392	0.11 268	0.16 434	0.09 288	0.16 467	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

UDGNet	0.14 463	0.13 598	0.16 499	0.17 317	0.10 486	0.12 329	0.16 424	0.21 390	0.27 524	0.20 537	0.20 436	0.16 434	0.13 448	0.16 467	0.13 423	0.10 553	0.06 444	0.09 512	0.07 406	0.06 311	0.07 417

DAS	0.15 508	0.08 378	0.18 554	0.19 487	0.10 486	0.19 550	0.17 466	0.27 524	0.29 546	0.18 497	0.25 522	0.21 506	0.15 490	0.16 467	0.12 376	0.08 445	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.07 417

IPLGR_C	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.17 317	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.17 285	0.15 269	0.14 392	0.10 213	0.16 434	0.09 288	0.16 467	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

ACRE	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.17 317	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.17 285	0.14 241	0.14 392	0.10 213	0.16 434	0.09 288	0.16 467	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

GANet-ADL	0.13 426	0.07 251	0.15 463	0.17 317	0.10 486	0.18 525	0.15 350	0.30 573	0.20 418	0.13 364	0.18 413	0.19 485	0.12 406	0.16 467	0.13 423	0.08 445	0.06 444	0.06 209	0.05 202	0.07 398	0.08 488

RAFT	0.13 426	0.09 462	0.11 268	0.18 411	0.08 234	0.15 451	0.24 637	0.20 363	0.19 394	0.21 552	0.21 460	0.17 456	0.12 406	0.16 467	0.09 110	0.06 176	0.07 520	0.10 561	0.09 535	0.05 176	0.05 215

TestStereo	0.13 426	0.14 610	0.11 268	0.23 636	0.08 234	0.15 451	0.21 602	0.20 363	0.23 461	0.14 392	0.24 494	0.16 434	0.12 406	0.16 467	0.14 466	0.05 52	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.09 533	0.05 215

GES	0.14 463	0.08 378	0.16 499	0.15 131	0.10 486	0.13 387	0.13 187	0.28 544	0.25 500	0.16 448	0.23 481	0.18 470	0.13 448	0.16 467	0.13 423	0.08 445	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.08 468	0.09 535

GMStereo	0.13 426	0.14 610	0.14 414	0.18 411	0.09 370	0.15 451	0.16 424	0.20 363	0.24 478	0.16 448	0.17 385	0.10 281	0.10 335	0.16 467	0.13 423	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.06 327
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GANet-RSSM	0.14 463	0.07 251	0.13 373	0.13 23	0.08 234	0.14 424	0.17 466	0.22 417	0.21 435	0.17 467	0.24 494	0.23 542	0.15 490	0.16 467	0.15 499	0.10 553	0.06 444	0.07 324	0.08 487	0.08 468	0.07 417

CFNet-ft	0.14 463	0.07 251	0.15 463	0.12 7	0.09 370	0.16 483	0.18 516	0.22 417	0.24 478	0.17 467	0.26 539	0.24 548	0.14 472	0.16 467	0.14 466	0.11 585	0.06 444	0.08 424	0.09 535	0.09 533	0.08 488

FADNet-RVC-Resample	0.16 531	0.11 552	0.31 641	0.22 612	0.11 539	0.19 550	0.14 261	0.25 484	0.24 478	0.24 590	0.27 548	0.20 497	0.15 490	0.16 467	0.15 499	0.07 360	0.08 553	0.12 613	0.10 577	0.09 533	0.10 567

BEATNet_4x	0.12 398	0.08 378	0.14 414	0.18 411	0.07 142	0.15 451	0.07 5	0.22 417	0.18 374	0.16 448	0.19 424	0.18 470	0.14 472	0.16 467	0.15 499	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.06 327

CFNet_RVC	0.14 463	0.07 251	0.15 463	0.12 7	0.09 370	0.16 483	0.18 516	0.22 417	0.24 478	0.17 467	0.26 539	0.24 548	0.14 472	0.16 467	0.14 466	0.11 585	0.06 444	0.08 424	0.09 535	0.09 533	0.08 488

DNS	0.09 185	0.06 125	0.08 62	0.14 71	0.06 33	0.06 16	0.12 108	0.12 94	0.09 60	0.08 141	0.08 135	0.08 201	0.05 15	0.17 501	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.03 1	0.13 626	0.09 535

Selective-IGEV-i16pb	0.14 463	0.08 378	0.17 530	0.15 131	0.11 539	0.41 691	0.16 424	0.28 544	0.23 461	0.11 284	0.20 436	0.10 281	0.07 186	0.17 501	0.12 376	0.10 553	0.07 520	0.06 209	0.08 487	0.09 533	0.10 567

G2L-ROB	0.13 426	0.06 125	0.13 373	0.13 23	0.08 234	0.14 424	0.16 424	0.25 484	0.18 374	0.19 514	0.18 413	0.20 497	0.14 472	0.17 501	0.16 515	0.08 445	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.08 468	0.09 535

G2L-Stereo_test	0.14 463	0.07 251	0.11 268	0.13 23	0.08 234	0.12 329	0.16 424	0.30 573	0.28 539	0.20 537	0.23 481	0.20 497	0.16 518	0.17 501	0.18 548	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.07 398	0.06 327

G2L-Stereo	0.14 463	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.12 108	0.27 524	0.22 449	0.16 448	0.27 548	0.21 506	0.13 448	0.17 501	0.18 548	0.09 509	0.08 553	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.07 417

ISRNet	0.18 566	0.08 378	0.19 566	0.19 487	0.13 598	0.15 451	0.12 108	0.30 573	0.32 571	0.21 552	0.25 522	0.27 580	0.17 541	0.17 501	0.20 567	0.20 686	0.08 553	0.14 642	0.14 647	0.14 642	0.17 678

rvit_0105_5	0.14 463	0.09 462	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.23 623	0.24 465	0.27 524	0.14 392	0.15 348	0.18 470	0.12 406	0.17 501	0.14 466	0.14 650	0.11 625	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.06 327

rvit_0105_4	0.14 463	0.09 462	0.17 530	0.17 317	0.10 486	0.12 329	0.19 557	0.23 441	0.27 524	0.14 392	0.20 436	0.17 456	0.13 448	0.17 501	0.13 423	0.15 654	0.11 625	0.11 593	0.10 577	0.09 533	0.06 327

rvit_0105_3	0.15 508	0.09 462	0.14 414	0.19 487	0.12 575	0.15 451	0.25 653	0.25 484	0.29 546	0.15 419	0.17 385	0.20 497	0.13 448	0.17 501	0.14 466	0.13 636	0.11 625	0.12 613	0.14 647	0.07 398	0.06 327

ITSA-stereo	0.15 508	0.10 525	0.14 414	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.14 261	0.30 573	0.49 670	0.17 467	0.19 424	0.22 524	0.15 490	0.17 501	0.16 515	0.10 553	0.06 444	0.08 424	0.08 487	0.08 468	0.08 488

test_sample3	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.14 71	0.09 370	0.19 550	0.17 466	0.26 502	0.18 374	0.16 448	0.22 472	0.19 485	0.15 490	0.17 501	0.13 423	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.06 303	0.09 533	0.08 488

test_sample1	0.13 426	0.07 251	0.14 414	0.13 23	0.08 234	0.19 550	0.16 424	0.20 363	0.15 269	0.14 392	0.22 472	0.18 470	0.16 518	0.17 501	0.14 466	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.08 468	0.07 417

PCWNet_CMD	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.14 261	0.29 559	0.36 604	0.14 392	0.20 436	0.21 506	0.12 406	0.17 501	0.13 423	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.07 417

hknet	0.15 508	0.11 552	0.13 373	0.22 612	0.11 539	0.14 424	0.15 350	0.34 625	0.25 500	0.17 467	0.22 472	0.22 524	0.18 556	0.17 501	0.12 376	0.07 360	0.06 444	0.10 561	0.09 535	0.07 398	0.07 417

AASNet	0.16 531	0.08 378	0.12 317	0.19 487	0.09 370	0.18 525	0.15 350	0.37 654	0.37 611	0.19 514	0.23 481	0.20 497	0.16 518	0.17 501	0.20 567	0.10 553	0.08 553	0.08 424	0.07 406	0.09 533	0.09 535

ICVP	0.15 508	0.09 462	0.12 317	0.22 612	0.09 370	0.17 506	0.21 602	0.25 484	0.23 461	0.18 497	0.30 581	0.26 572	0.18 556	0.17 501	0.14 466	0.09 509	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.07 417
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.17 552	0.09 462	0.16 499	0.20 557	0.11 539	0.27 645	0.20 581	0.25 484	0.41 631	0.22 568	0.30 581	0.21 506	0.20 584	0.17 501	0.20 567	0.06 176	0.06 444	0.07 324	0.07 406	0.08 468	0.07 417

ACVNet	0.15 508	0.09 462	0.15 463	0.13 23	0.12 575	0.14 424	0.20 581	0.22 417	0.33 578	0.17 467	0.26 539	0.21 506	0.16 518	0.17 501	0.21 587	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.08 468	0.06 327

acv_ft	0.15 508	0.09 462	0.15 463	0.19 487	0.10 486	0.16 483	0.17 466	0.25 484	0.33 578	0.19 514	0.26 539	0.21 506	0.17 541	0.17 501	0.18 548	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.08 468	0.06 327

CCAANet	0.14 463	0.06 125	0.14 414	0.17 317	0.09 370	0.16 483	0.13 187	0.30 573	0.24 478	0.16 448	0.32 594	0.18 470	0.17 541	0.17 501	0.14 466	0.06 176	0.05 286	0.09 512	0.09 535	0.06 311	0.09 535

MSMDNet	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.14 261	0.29 559	0.36 604	0.14 392	0.21 460	0.21 506	0.12 406	0.17 501	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.07 417

HSM-Net_RVC	0.14 463	0.08 378	0.11 268	0.15 131	0.08 234	0.15 451	0.15 350	0.27 524	0.29 546	0.19 514	0.21 460	0.29 599	0.14 472	0.17 501	0.13 423	0.06 176	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.06 327
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 508	0.10 525	0.17 530	0.17 317	0.08 234	0.18 525	0.09 25	0.28 544	0.25 500	0.19 514	0.24 494	0.24 548	0.17 541	0.17 501	0.14 466	0.08 445	0.06 444	0.09 512	0.10 577	0.07 398	0.06 327

UCFNet_RVC	0.14 463	0.08 378	0.13 373	0.11 1	0.10 486	0.20 566	0.10 42	0.24 465	0.22 449	0.17 467	0.20 436	0.23 542	0.15 490	0.17 501	0.15 499	0.12 610	0.07 520	0.10 561	0.13 643	0.11 589	0.10 567

DNSM	0.09 185	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.06 33	0.07 47	0.13 187	0.12 94	0.11 121	0.09 196	0.09 174	0.08 201	0.05 15	0.18 525	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.13 626	0.10 567

YMNet	0.20 590	0.12 570	0.19 566	0.20 557	0.14 620	0.26 635	0.23 623	0.32 596	0.34 590	0.27 615	0.34 611	0.30 609	0.18 556	0.18 525	0.22 596	0.10 553	0.13 656	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.09 535

YMNet_1	0.20 590	0.12 570	0.19 566	0.20 557	0.14 620	0.26 635	0.23 623	0.32 596	0.34 590	0.27 615	0.34 611	0.30 609	0.18 556	0.18 525	0.22 596	0.10 553	0.13 656	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.09 535

rvit_0105_6	0.14 463	0.09 462	0.18 554	0.17 317	0.10 486	0.10 217	0.16 424	0.19 351	0.26 514	0.12 329	0.18 413	0.17 456	0.12 406	0.18 525	0.12 376	0.15 654	0.11 625	0.12 613	0.10 577	0.09 533	0.06 327

DCVSM-stereo	0.14 463	0.09 462	0.16 499	0.16 230	0.10 486	0.15 451	0.09 25	0.19 351	0.23 461	0.20 537	0.23 481	0.26 572	0.15 490	0.18 525	0.14 466	0.09 509	0.07 520	0.09 512	0.08 487	0.10 566	0.12 608

rvit_stereo_0075_2	0.17 552	0.12 570	0.25 612	0.23 636	0.16 651	0.13 387	0.10 42	0.30 573	0.27 524	0.20 537	0.28 562	0.22 524	0.15 490	0.18 525	0.13 423	0.16 670	0.10 611	0.17 667	0.10 577	0.10 566	0.09 535

CFNet_ucs	0.15 508	0.08 378	0.16 499	0.16 230	0.11 539	0.14 424	0.14 261	0.30 573	0.34 590	0.16 448	0.24 494	0.23 542	0.14 472	0.18 525	0.15 499	0.09 509	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.09 533	0.09 535

iinet-f	0.16 531	0.06 125	0.45 674	0.14 71	0.10 486	0.21 584	0.14 261	0.27 524	0.23 461	0.21 552	0.24 494	0.21 506	0.15 490	0.18 525	0.21 587	0.09 509	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.09 533	0.10 567

x	0.13 426	0.07 251	0.14 414	0.14 71	0.08 234	0.18 525	0.14 261	0.22 417	0.20 418	0.15 419	0.19 424	0.19 485	0.17 541	0.18 525	0.18 548	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.07 417

GLC_STEREO	0.11 318	0.07 251	0.11 268	0.17 317	0.07 142	0.09 152	0.13 187	0.15 205	0.24 478	0.12 329	0.13 311	0.12 334	0.08 241	0.18 525	0.11 307	0.06 176	0.08 553	0.08 424	0.06 303	0.05 176	0.05 215

PSMNet-ADL	0.15 508	0.12 570	0.13 373	0.22 612	0.09 370	0.13 387	0.20 581	0.26 502	0.23 461	0.18 497	0.20 436	0.24 548	0.16 518	0.18 525	0.17 530	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.11 611	0.08 468	0.07 417

CFNet_pseudo	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.09 370	0.13 387	0.14 261	0.27 524	0.34 590	0.14 392	0.21 460	0.22 524	0.13 448	0.18 525	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.07 398	0.07 417

ADLNet	0.16 531	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.10 486	0.16 483	0.17 466	0.32 596	0.27 524	0.22 568	0.27 548	0.24 548	0.16 518	0.18 525	0.21 587	0.10 553	0.06 444	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.09 535

DMCA-RVC	0.17 552	0.10 525	0.15 463	0.24 645	0.11 539	0.18 525	0.18 516	0.25 484	0.24 478	0.21 552	0.26 539	0.25 562	0.27 634	0.18 525	0.20 567	0.12 610	0.08 553	0.13 628	0.10 577	0.10 566	0.08 488

ccs_rob	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.09 370	0.12 329	0.14 261	0.27 524	0.34 590	0.14 392	0.21 460	0.22 524	0.13 448	0.18 525	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.07 417

pmcnn	0.15 508	0.07 251	0.19 566	0.15 131	0.07 142	0.20 566	0.15 350	0.24 465	0.26 514	0.21 552	0.34 611	0.28 590	0.18 556	0.18 525	0.17 530	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.07 398	0.06 327

TCMNet	0.19 578	0.12 570	0.19 566	0.20 557	0.18 673	0.20 566	0.24 637	0.27 524	0.36 604	0.23 581	0.26 539	0.25 562	0.19 572	0.19 541	0.23 608	0.13 636	0.11 625	0.11 593	0.12 632	0.13 626	0.12 608

DDVS	0.15 508	0.10 525	0.21 588	0.16 230	0.12 575	0.15 451	0.14 261	0.25 484	0.19 394	0.18 497	0.29 574	0.27 580	0.12 406	0.19 541	0.15 499	0.09 509	0.06 444	0.09 512	0.07 406	0.11 589	0.11 595

rvit_105_1	0.19 578	0.11 552	0.25 612	0.21 592	0.16 651	0.21 584	0.27 669	0.31 585	0.41 631	0.19 514	0.20 436	0.22 524	0.17 541	0.19 541	0.17 530	0.12 610	0.12 641	0.13 628	0.15 665	0.08 468	0.07 417

UGAM	0.13 426	0.10 525	0.09 136	0.22 612	0.08 234	0.12 329	0.20 581	0.17 285	0.23 461	0.21 552	0.16 361	0.13 367	0.13 448	0.19 541	0.12 376	0.07 360	0.05 286	0.13 628	0.11 611	0.07 398	0.05 215

test_sample9	0.18 566	0.12 570	0.20 578	0.12 7	0.14 620	0.17 506	0.13 187	0.27 524	0.23 461	0.20 537	0.20 436	0.24 548	0.19 572	0.19 541	0.17 530	0.15 654	0.30 714	0.14 642	0.14 647	0.14 642	0.12 608

test_sample8	0.19 578	0.12 570	0.20 578	0.12 7	0.14 620	0.17 506	0.13 187	0.31 585	0.21 435	0.27 615	0.22 472	0.36 649	0.25 620	0.19 541	0.17 530	0.15 654	0.30 714	0.14 642	0.14 647	0.14 642	0.12 608

GMStereo_Zeroshot	0.16 531	0.13 598	0.24 607	0.20 557	0.10 486	0.17 506	0.13 187	0.29 559	0.25 500	0.23 581	0.32 594	0.25 562	0.11 373	0.19 541	0.14 466	0.09 509	0.06 444	0.11 593	0.06 303	0.12 606	0.08 488

LL-Strereo	0.13 426	0.09 462	0.11 268	0.20 557	0.10 486	0.11 274	0.18 516	0.32 596	0.24 478	0.15 419	0.15 348	0.14 390	0.13 448	0.19 541	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.08 487	0.04 50	0.05 215

SDNR	0.19 578	0.08 378	0.19 566	0.16 230	0.12 575	0.77 722	0.14 261	0.25 484	0.32 571	0.19 514	0.24 494	0.19 485	0.13 448	0.19 541	0.15 499	0.16 670	0.18 688	0.14 642	0.11 611	0.08 468	0.11 595

ToySt	0.17 552	0.11 552	0.18 554	0.17 317	0.11 539	0.16 483	0.25 653	0.24 465	0.33 578	0.19 514	0.24 494	0.26 572	0.24 611	0.19 541	0.20 567	0.07 360	0.08 553	0.09 512	0.10 577	0.09 533	0.08 488

CRFU-Net	0.16 531	0.08 378	0.14 414	0.17 317	0.09 370	0.19 550	0.14 261	0.26 502	0.20 418	0.28 630	0.27 548	0.29 599	0.17 541	0.19 541	0.17 530	0.09 509	0.09 589	0.07 324	0.07 406	0.08 468	0.08 488

dad	0.17 552	0.20 660	0.20 578	0.16 230	0.11 539	0.20 566	0.18 516	0.21 390	0.28 539	0.30 644	0.24 494	0.29 599	0.13 448	0.19 541	0.16 515	0.18 677	0.09 589	0.11 593	0.09 535	0.11 589	0.07 417

AACVNet	0.16 531	0.08 378	0.14 414	0.15 131	0.10 486	0.18 525	0.15 350	0.23 441	0.24 478	0.27 615	0.27 548	0.28 590	0.17 541	0.19 541	0.16 515	0.09 509	0.07 520	0.09 512	0.07 406	0.10 566	0.09 535

Syn2CoEx	0.21 603	0.16 628	0.27 623	0.29 687	0.14 620	0.26 635	0.20 581	0.33 616	0.31 564	0.28 630	0.36 619	0.27 580	0.25 620	0.19 541	0.24 621	0.16 670	0.12 641	0.14 642	0.11 611	0.09 533	0.08 488

delet	0.17 552	0.08 378	0.17 530	0.19 487	0.11 539	0.20 566	0.21 602	0.30 573	0.37 611	0.17 467	0.26 539	0.19 485	0.19 572	0.19 541	0.21 587	0.08 445	0.08 553	0.09 512	0.11 611	0.06 311	0.06 327

UNet	0.17 552	0.09 462	0.18 554	0.19 487	0.12 575	0.27 645	0.19 557	0.33 616	0.29 546	0.21 552	0.24 494	0.23 542	0.19 572	0.19 541	0.18 548	0.07 360	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.08 468	0.06 327

UPFNet	0.16 531	0.08 378	0.12 317	0.20 557	0.12 575	0.20 566	0.23 623	0.28 544	0.26 514	0.17 467	0.24 494	0.22 524	0.19 572	0.19 541	0.21 587	0.09 509	0.07 520	0.08 424	0.09 535	0.08 468	0.06 327

ac_64	0.16 531	0.08 378	0.15 463	0.18 411	0.10 486	0.22 593	0.18 516	0.24 465	0.21 435	0.18 497	0.24 494	0.29 599	0.18 556	0.19 541	0.22 596	0.09 509	0.07 520	0.08 424	0.09 535	0.07 398	0.06 327

HGLStereo	0.17 552	0.08 378	0.19 566	0.17 317	0.12 575	0.18 525	0.18 516	0.31 585	0.32 571	0.21 552	0.32 594	0.25 562	0.18 556	0.19 541	0.20 567	0.09 509	0.09 589	0.07 324	0.07 406	0.09 533	0.10 567

DSFCA	0.16 531	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.10 486	0.20 566	0.19 557	0.28 544	0.31 564	0.23 581	0.24 494	0.22 524	0.15 490	0.19 541	0.20 567	0.10 553	0.07 520	0.09 512	0.09 535	0.08 468	0.08 488

FADNet	0.21 603	0.22 670	0.36 657	0.18 411	0.17 666	0.24 614	0.13 187	0.31 585	0.31 564	0.23 581	0.25 522	0.27 580	0.21 588	0.19 541	0.15 499	0.13 636	0.15 673	0.12 613	0.15 665	0.16 667	0.18 681

S-Stereo	0.20 590	0.12 570	0.25 612	0.21 592	0.13 598	0.20 566	0.18 516	0.32 596	0.43 646	0.23 581	0.36 619	0.28 590	0.30 657	0.19 541	0.22 596	0.09 509	0.12 641	0.10 561	0.10 577	0.13 626	0.13 632

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 612	0.21 666	0.24 607	0.26 662	0.11 539	0.23 609	0.14 261	0.39 666	0.24 478	0.32 656	0.36 619	0.30 609	0.21 588	0.19 541	0.21 587	0.17 675	0.14 667	0.21 681	0.16 670	0.12 606	0.12 608

AdaStereo	0.15 508	0.11 552	0.15 463	0.18 411	0.09 370	0.20 566	0.11 71	0.32 596	0.28 539	0.20 537	0.23 481	0.20 497	0.13 448	0.19 541	0.14 466	0.12 610	0.05 286	0.10 561	0.07 406	0.09 533	0.07 417
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.
DLCB_ROB	0.18 566	0.10 525	0.15 463	0.23 636	0.11 539	0.24 614	0.18 516	0.29 559	0.28 539	0.27 615	0.28 562	0.28 590	0.24 611	0.19 541	0.20 567	0.08 445	0.08 553	0.09 512	0.09 535	0.07 398	0.07 417

z-ln-s-r	0.17 552	0.10 525	0.40 667	0.19 487	0.08 234	0.17 506	0.18 516	0.22 417	0.33 578	0.18 497	0.40 645	0.22 524	0.17 541	0.20 566	0.23 608	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.05 215

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 566	0.09 462	0.29 636	0.15 131	0.10 486	0.22 593	0.20 581	0.26 502	0.39 622	0.25 603	0.42 663	0.24 548	0.15 490	0.20 566	0.19 561	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.10 566	0.09 535

iRaft-Stereo_5w	0.12 398	0.09 462	0.12 317	0.19 487	0.08 234	0.09 152	0.12 108	0.21 390	0.21 435	0.19 514	0.14 327	0.11 312	0.09 288	0.20 566	0.16 515	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.06 327

UDG	0.21 603	0.17 639	0.19 566	0.23 636	0.15 640	0.30 659	0.20 581	0.33 616	0.35 599	0.23 581	0.28 562	0.31 622	0.27 634	0.20 566	0.22 596	0.15 654	0.12 641	0.13 628	0.09 535	0.14 642	0.14 651

LMCR-Stereo	0.15 508	0.08 378	0.13 373	0.21 592	0.09 370	0.17 506	0.20 581	0.27 524	0.19 394	0.24 590	0.24 494	0.23 542	0.17 541	0.20 566	0.17 530	0.07 360	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.10 566	0.08 488

pcwnet_v2	0.19 578	0.10 525	0.26 615	0.17 317	0.14 620	0.18 525	0.15 350	0.37 654	0.46 659	0.19 514	0.24 494	0.21 506	0.19 572	0.20 566	0.19 561	0.13 636	0.10 611	0.10 561	0.10 577	0.11 589	0.13 632

psm_up	0.18 566	0.10 525	0.18 554	0.20 557	0.11 539	0.17 506	0.19 557	0.37 654	0.34 590	0.21 552	0.28 562	0.29 599	0.24 611	0.20 566	0.22 596	0.09 509	0.10 611	0.11 593	0.11 611	0.08 468	0.08 488

aanetorigin	0.22 612	0.17 639	0.56 690	0.17 317	0.10 486	0.15 451	0.19 557	0.20 363	0.33 578	0.49 694	0.48 674	0.29 599	0.27 634	0.20 566	0.23 608	0.08 445	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.10 566	0.09 535

STTStereo	0.18 566	0.12 570	0.27 623	0.20 557	0.11 539	0.16 483	0.21 602	0.29 559	0.23 461	0.21 552	0.30 581	0.29 599	0.18 556	0.20 566	0.19 561	0.12 610	0.11 625	0.11 593	0.14 647	0.09 533	0.08 488

RASNet	0.14 463	0.07 251	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.18 525	0.14 261	0.29 559	0.20 418	0.17 467	0.25 522	0.21 506	0.18 556	0.20 566	0.19 561	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.08 487	0.06 311	0.06 327

RYNet	0.22 612	0.12 570	0.22 594	0.19 487	0.17 666	0.46 693	0.26 662	0.38 662	0.48 661	0.24 590	0.28 562	0.34 643	0.23 605	0.20 566	0.30 670	0.10 553	0.06 444	0.09 512	0.09 535	0.13 626	0.15 658

PA-Net	0.23 628	0.18 650	0.33 648	0.28 678	0.22 686	0.21 584	0.38 708	0.29 559	0.39 622	0.22 568	0.32 594	0.25 562	0.26 626	0.20 566	0.25 631	0.09 509	0.23 707	0.15 655	0.22 688	0.09 533	0.13 632
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.16 531	0.11 552	0.15 463	0.17 317	0.10 486	0.17 506	0.15 350	0.32 596	0.21 435	0.19 514	0.21 460	0.22 524	0.18 556	0.20 566	0.15 499	0.13 636	0.09 589	0.09 512	0.09 535	0.11 589	0.10 567

PS-NSSS	0.20 590	0.21 666	0.23 603	0.20 557	0.10 486	0.19 550	0.17 466	0.36 648	0.25 500	0.27 615	0.33 607	0.27 580	0.24 611	0.20 566	0.20 567	0.15 654	0.12 641	0.17 667	0.14 647	0.10 566	0.08 488

HSM	0.15 508	0.08 378	0.14 414	0.16 230	0.09 370	0.16 483	0.14 261	0.28 544	0.25 500	0.19 514	0.23 481	0.37 654	0.16 518	0.20 566	0.15 499	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.06 327

StereoDRNet	0.18 566	0.11 552	0.17 530	0.22 612	0.11 539	0.21 584	0.22 612	0.37 654	0.33 578	0.24 590	0.28 562	0.30 609	0.19 572	0.20 566	0.20 567	0.09 509	0.08 553	0.11 593	0.09 535	0.09 533	0.07 417

LE_ROB	0.50 705	0.07 251	0.14 414	0.15 131	0.08 234	0.24 614	0.16 424	0.22 417	1.81 744	4.63 750	0.67 702	0.47 689	0.44 700	0.20 566	0.29 663	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.08 468	0.06 327

w-ln-seven-2	0.20 590	0.14 610	0.37 661	0.22 612	0.12 575	0.20 566	0.21 602	0.28 544	0.37 611	0.25 603	0.37 625	0.27 580	0.22 597	0.21 583	0.23 608	0.08 445	0.08 553	0.09 512	0.09 535	0.10 566	0.09 535

w-ln-seven	0.24 635	0.14 610	0.55 687	0.19 487	0.14 620	0.26 635	0.22 612	0.35 641	0.60 697	0.29 639	0.39 639	0.30 609	0.22 597	0.21 583	0.26 643	0.09 509	0.09 589	0.11 593	0.10 577	0.11 589	0.10 567

fast-acv-ft	0.18 566	0.11 552	0.19 566	0.19 487	0.12 575	0.24 614	0.21 602	0.25 484	0.34 590	0.22 568	0.34 611	0.27 580	0.20 584	0.21 583	0.23 608	0.09 509	0.09 589	0.08 424	0.10 577	0.08 468	0.07 417

CSP-Net	0.16 531	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.09 370	0.19 550	0.17 466	0.25 484	0.32 571	0.25 603	0.30 581	0.24 548	0.15 490	0.21 583	0.18 548	0.09 509	0.06 444	0.07 324	0.07 406	0.08 468	0.07 417

dd	0.15 508	0.16 628	0.16 499	0.19 487	0.09 370	0.15 451	0.18 516	0.21 390	0.25 500	0.23 581	0.20 436	0.21 506	0.09 288	0.21 583	0.16 515	0.10 553	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.06 327

ADLNet2	0.16 531	0.09 462	0.13 373	0.16 230	0.09 370	0.20 566	0.16 424	0.31 585	0.39 622	0.16 448	0.20 436	0.20 497	0.18 556	0.21 583	0.22 596	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.07 406	0.09 533	0.07 417

GEStereo_RVC	0.17 552	0.12 570	0.15 463	0.22 612	0.11 539	0.19 550	0.17 466	0.32 596	0.48 661	0.20 537	0.25 522	0.17 456	0.13 448	0.21 583	0.16 515	0.10 553	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.09 533	0.08 488

FAT-Stereo	0.20 590	0.12 570	0.22 594	0.21 592	0.12 575	0.17 506	0.18 516	0.34 625	0.39 622	0.27 615	0.37 625	0.34 643	0.32 667	0.21 583	0.20 567	0.09 509	0.11 625	0.10 561	0.09 535	0.11 589	0.14 651

DeepPrunerF	0.24 635	0.17 639	0.42 672	0.26 662	0.16 651	0.22 593	0.28 675	0.37 654	0.50 673	0.26 609	0.29 574	0.24 548	0.28 645	0.21 583	0.22 596	0.15 654	0.11 625	0.20 680	0.18 681	0.12 606	0.13 632

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 552	0.10 525	0.22 594	0.20 557	0.10 486	0.15 451	0.18 516	0.31 585	0.25 500	0.21 552	0.30 581	0.25 562	0.17 541	0.21 583	0.20 567	0.09 509	0.06 444	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.08 488
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 552	0.12 570	0.15 463	0.20 557	0.09 370	0.18 525	0.18 516	0.26 502	0.23 461	0.26 609	0.40 645	0.22 524	0.17 541	0.21 583	0.20 567	0.08 445	0.05 286	0.09 512	0.10 577	0.07 398	0.07 417
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.19 578	0.12 570	0.18 554	0.16 230	0.12 575	0.15 451	0.12 108	0.30 573	0.32 571	0.20 537	0.22 472	0.27 580	0.23 605	0.21 583	0.16 515	0.16 670	0.18 688	0.23 686	0.21 685	0.12 606	0.13 632

PSMNet_ROB	0.21 603	0.11 552	0.15 463	0.27 675	0.15 640	0.24 614	0.35 703	0.43 685	0.37 611	0.27 615	0.32 594	0.32 632	0.22 597	0.21 583	0.26 643	0.12 610	0.08 553	0.13 628	0.11 611	0.09 533	0.09 535

ssnet_v2	0.17 552	0.10 525	0.17 530	0.17 317	0.11 539	0.21 584	0.21 602	0.33 616	0.25 500	0.22 568	0.22 472	0.27 580	0.18 556	0.22 596	0.20 567	0.11 585	0.09 589	0.09 512	0.09 535	0.08 468	0.08 488

Wz-Net-LNSev	0.22 612	0.16 628	0.38 663	0.21 592	0.13 598	0.25 625	0.23 623	0.32 596	0.43 646	0.30 644	0.41 656	0.31 622	0.18 556	0.22 596	0.25 631	0.10 553	0.09 589	0.08 424	0.08 487	0.12 606	0.11 595

SACVNet	0.18 566	0.12 570	0.14 414	0.17 317	0.13 598	0.22 593	0.18 516	0.31 585	0.30 556	0.23 581	0.31 590	0.30 609	0.22 597	0.22 596	0.17 530	0.11 585	0.08 553	0.10 561	0.10 577	0.12 606	0.14 651

FINET	0.21 603	0.18 650	0.26 615	0.18 411	0.16 651	0.23 609	0.23 623	0.32 596	0.48 661	0.25 603	0.32 594	0.22 524	0.22 597	0.22 596	0.17 530	0.18 677	0.16 681	0.11 593	0.10 577	0.15 658	0.13 632

EDNetEfficient	0.29 669	0.24 676	1.13 729	0.18 411	0.10 486	0.19 550	0.20 581	0.20 363	0.60 697	0.74 716	0.56 691	0.31 622	0.39 685	0.22 596	0.30 670	0.09 509	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.11 589	0.09 535

GwcNet	0.20 590	0.13 598	0.19 566	0.18 411	0.12 575	0.24 614	0.19 557	0.35 641	0.43 646	0.20 537	0.32 594	0.33 636	0.20 584	0.22 596	0.24 621	0.11 585	0.09 589	0.09 512	0.09 535	0.09 533	0.10 567

FADNet-RVC	0.20 590	0.20 660	0.38 663	0.21 592	0.16 651	0.20 566	0.15 350	0.26 502	0.26 514	0.26 609	0.32 594	0.26 572	0.21 588	0.22 596	0.19 561	0.12 610	0.13 656	0.12 613	0.14 647	0.13 626	0.18 681

SuperB	0.20 590	0.10 525	0.56 690	0.16 230	0.09 370	0.18 525	0.18 516	0.24 465	0.50 673	0.26 609	0.39 639	0.17 456	0.21 588	0.22 596	0.21 587	0.08 445	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.12 606	0.10 567

AANet_RVC	0.16 531	0.10 525	0.10 205	0.18 411	0.09 370	0.18 525	0.19 557	0.26 502	0.31 564	0.22 568	0.35 616	0.21 506	0.21 588	0.22 596	0.16 515	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.06 327

NVstereo2D	0.19 578	0.10 525	0.15 463	0.17 317	0.15 640	0.28 652	0.23 623	0.44 687	0.42 639	0.15 419	0.27 548	0.25 562	0.19 572	0.22 596	0.17 530	0.09 509	0.06 444	0.10 561	0.08 487	0.15 658	0.09 535

DRN-Test	0.19 578	0.11 552	0.20 578	0.22 612	0.10 486	0.22 593	0.22 612	0.39 666	0.37 611	0.24 590	0.32 594	0.26 572	0.21 588	0.22 596	0.24 621	0.11 585	0.07 520	0.11 593	0.10 577	0.09 533	0.07 417

AANet	0.30 675	0.19 654	1.03 726	0.16 230	0.13 598	0.22 593	0.16 424	0.30 573	0.62 700	0.60 703	0.52 681	0.46 685	0.38 682	0.23 607	0.32 679	0.12 610	0.09 589	0.11 593	0.10 577	0.13 626	0.12 608

ACV-stereo	0.15 508	0.10 525	0.28 628	0.18 411	0.12 575	0.14 424	0.12 108	0.23 441	0.21 435	0.19 514	0.23 481	0.22 524	0.15 490	0.23 607	0.17 530	0.07 360	0.06 444	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.07 417

HBP-ISP	0.18 566	0.13 598	0.16 499	0.15 131	0.11 539	0.08 94	0.13 187	0.28 544	0.29 546	0.22 568	0.33 607	0.21 506	0.25 620	0.23 607	0.17 530	0.14 650	0.16 681	0.21 681	0.17 677	0.10 566	0.08 488

Wz-Net-SNSev	0.25 647	0.17 639	0.44 673	0.25 657	0.14 620	0.26 635	0.23 623	0.38 662	0.56 687	0.30 644	0.55 686	0.39 666	0.26 626	0.23 607	0.30 670	0.10 553	0.09 589	0.09 512	0.10 577	0.11 589	0.11 595

GANet	0.21 603	0.12 570	0.21 588	0.24 645	0.13 598	0.22 593	0.22 612	0.41 676	0.26 514	0.31 650	0.42 663	0.37 654	0.28 645	0.23 607	0.22 596	0.10 553	0.12 641	0.10 561	0.09 535	0.10 566	0.08 488

TDLM	0.17 552	0.12 570	0.13 373	0.24 645	0.10 486	0.18 525	0.18 516	0.36 648	0.30 556	0.21 552	0.28 562	0.28 590	0.18 556	0.23 607	0.18 548	0.11 585	0.07 520	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.08 488

CVANet_RVC	0.18 566	0.10 525	0.14 414	0.21 592	0.10 486	0.18 525	0.17 466	0.34 625	0.33 578	0.22 568	0.31 590	0.28 590	0.18 556	0.23 607	0.17 530	0.12 610	0.08 553	0.12 613	0.11 611	0.09 533	0.07 417

NCCL2	0.23 628	0.15 620	0.17 530	0.34 695	0.18 673	0.24 614	0.23 623	0.34 625	0.28 539	0.31 650	0.38 631	0.38 658	0.28 645	0.23 607	0.24 621	0.15 654	0.12 641	0.18 676	0.21 685	0.13 626	0.13 632

CBMV_ROB	0.19 578	0.13 598	0.17 530	0.16 230	0.11 539	0.15 451	0.13 187	0.26 502	0.28 539	0.27 615	0.30 581	0.27 580	0.24 611	0.23 607	0.16 515	0.15 654	0.17 686	0.22 685	0.20 683	0.10 566	0.11 595

SGM-Forest	0.20 590	0.14 610	0.18 554	0.19 487	0.13 598	0.20 566	0.22 612	0.33 616	0.30 556	0.24 590	0.29 574	0.28 590	0.19 572	0.23 607	0.17 530	0.15 654	0.16 681	0.15 655	0.14 647	0.12 606	0.12 608
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PStereo	0.20 590	0.22 670	0.20 578	0.17 317	0.10 486	0.13 387	0.20 581	0.27 524	0.38 618	0.20 537	0.14 327	0.28 590	0.31 661	0.24 617	0.31 677	0.18 677	0.13 656	0.15 655	0.11 611	0.12 606	0.12 608

Wz-Net-MNSev	0.22 612	0.13 598	0.31 641	0.20 557	0.14 620	0.36 682	0.24 637	0.33 616	0.44 651	0.28 630	0.40 645	0.38 658	0.19 572	0.24 617	0.25 631	0.09 509	0.07 520	0.09 512	0.09 535	0.12 606	0.10 567

DDUNet	0.22 612	0.17 639	0.21 588	0.22 612	0.15 640	0.25 625	0.24 637	0.29 559	0.30 556	0.31 650	0.36 619	0.33 636	0.25 620	0.24 617	0.20 567	0.18 677	0.13 656	0.17 667	0.11 611	0.16 667	0.16 669

EDNetEfficientorigin	7.91 750	0.31 696	153.02 781	0.19 487	0.09 370	0.21 584	0.16 424	0.22 417	0.59 693	0.72 712	0.67 702	0.42 673	0.50 708	0.24 617	0.39 696	0.08 445	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.12 606	0.10 567

hitnet-ft	0.18 566	0.09 462	0.17 530	0.14 71	0.09 370	0.26 635	0.20 581	0.25 484	0.26 514	0.24 590	0.32 594	0.31 622	0.22 597	0.24 617	0.21 587	0.12 610	0.07 520	0.10 561	0.08 487	0.12 606	0.11 595

ADCRef	0.19 578	0.12 570	0.41 670	0.20 557	0.12 575	0.22 593	0.18 516	0.32 596	0.36 604	0.26 609	0.32 594	0.17 456	0.23 605	0.24 617	0.24 621	0.07 360	0.06 444	0.09 512	0.09 535	0.08 468	0.08 488

SepStereo	0.15 508	0.08 378	0.18 554	0.19 487	0.10 486	0.19 550	0.17 466	0.27 524	0.29 546	0.18 497	0.25 522	0.21 506	0.15 490	0.25 623	0.12 376	0.08 445	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.07 417

edge stereo	0.22 612	0.13 598	0.20 578	0.21 592	0.13 598	0.23 609	0.16 424	0.32 596	0.42 639	0.32 656	0.40 645	0.38 658	0.35 677	0.25 623	0.24 621	0.13 636	0.11 625	0.14 642	0.11 611	0.12 606	0.13 632

APVNet	0.22 612	0.12 570	0.19 566	0.18 411	0.14 620	0.32 662	0.31 699	0.39 666	0.32 571	0.27 615	0.40 645	0.30 609	0.29 653	0.26 625	0.25 631	0.11 585	0.12 641	0.11 593	0.14 647	0.12 606	0.12 608

MDST_ROB	0.22 612	0.10 525	0.17 530	0.18 411	0.11 539	0.37 683	0.19 557	0.43 685	0.41 631	0.39 674	0.39 639	0.29 599	0.21 588	0.26 625	0.18 548	0.11 585	0.10 611	0.14 642	0.11 611	0.10 566	0.08 488

XPNet_ROB	0.22 612	0.11 552	0.19 566	0.22 612	0.13 598	0.22 593	0.19 557	0.34 625	0.40 628	0.30 644	0.39 639	0.39 666	0.26 626	0.26 625	0.28 659	0.15 654	0.10 611	0.10 561	0.10 577	0.13 626	0.12 608

FSD	0.25 647	0.27 686	0.26 615	0.24 645	0.22 686	0.25 625	0.25 653	0.27 524	0.26 514	0.25 603	0.26 539	0.25 562	0.27 634	0.27 628	0.24 621	0.21 690	0.20 694	0.27 692	0.26 695	0.25 696	0.24 694

SQANet	0.23 628	0.23 673	0.30 639	0.30 689	0.19 677	0.27 645	0.13 187	0.29 559	0.33 578	0.24 590	0.37 625	0.31 622	0.22 597	0.27 628	0.23 608	0.15 654	0.10 611	0.21 681	0.16 670	0.21 684	0.15 658

GASNet	0.22 612	0.23 673	0.33 648	0.26 662	0.17 666	0.26 635	0.16 424	0.44 687	0.42 639	0.27 615	0.24 494	0.30 609	0.15 490	0.27 628	0.18 548	0.12 610	0.08 553	0.12 613	0.11 611	0.16 667	0.07 417

Anonymous_2	0.22 612	0.17 639	0.28 628	0.15 131	0.16 651	0.32 662	0.22 612	0.22 417	0.17 340	0.23 581	0.24 494	0.26 572	0.27 634	0.27 628	0.23 608	0.22 695	0.25 710	0.17 667	0.17 677	0.17 675	0.17 678

RP	0.21 603	0.13 598	0.21 588	0.23 636	0.11 539	0.21 584	0.20 581	0.25 484	0.44 651	0.21 552	0.38 631	0.36 649	0.24 611	0.27 628	0.25 631	0.11 585	0.12 641	0.13 628	0.12 632	0.12 606	0.14 651

G-Net	0.24 635	0.16 628	0.36 657	0.22 612	0.16 651	0.51 699	0.23 623	0.29 559	0.34 590	0.36 666	0.38 631	0.31 622	0.29 653	0.27 628	0.26 643	0.11 585	0.09 589	0.12 613	0.09 535	0.16 667	0.13 632

ADCP+	0.20 590	0.10 525	0.33 648	0.20 557	0.12 575	0.22 593	0.26 662	0.31 585	0.34 590	0.26 609	0.37 625	0.22 524	0.22 597	0.27 628	0.27 651	0.09 509	0.06 444	0.08 424	0.08 487	0.09 533	0.10 567

CC-Net-ROB	0.28 665	0.31 696	0.36 657	0.29 687	0.15 640	0.25 625	0.19 557	0.45 690	0.33 578	0.39 674	0.37 625	0.39 666	0.31 661	0.27 628	0.26 643	0.24 701	0.19 691	0.30 703	0.23 692	0.18 679	0.15 658

SANet	0.24 635	0.14 610	0.28 628	0.21 592	0.11 539	0.27 645	0.24 637	0.38 662	0.64 705	0.36 666	0.40 645	0.43 677	0.26 626	0.27 628	0.24 621	0.12 610	0.09 589	0.10 561	0.09 535	0.13 626	0.11 595

ETE_ROB	0.23 628	0.17 639	0.22 594	0.25 657	0.13 598	0.26 635	0.29 685	0.31 585	0.36 604	0.28 630	0.36 619	0.45 681	0.26 626	0.27 628	0.26 643	0.11 585	0.08 553	0.12 613	0.09 535	0.14 642	0.13 632

PWCDC_ROB	0.20 590	0.13 598	0.22 594	0.24 645	0.11 539	0.19 550	0.15 350	0.33 616	0.54 683	0.29 639	0.50 679	0.21 506	0.15 490	0.27 628	0.20 567	0.11 585	0.09 589	0.10 561	0.08 487	0.11 589	0.09 535

CBMV	0.19 578	0.14 610	0.17 530	0.18 411	0.10 486	0.20 566	0.11 71	0.29 559	0.30 556	0.29 639	0.30 581	0.30 609	0.23 605	0.27 628	0.19 561	0.13 636	0.15 673	0.17 667	0.16 670	0.10 566	0.10 567
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AF-Net	0.22 612	0.17 639	0.17 530	0.26 662	0.13 598	0.25 625	0.24 637	0.32 596	0.50 673	0.25 603	0.33 607	0.38 658	0.26 626	0.28 640	0.25 631	0.11 585	0.10 611	0.16 663	0.11 611	0.11 589	0.10 567

Nwc_Net	0.23 628	0.16 628	0.21 588	0.25 657	0.14 620	0.24 614	0.26 662	0.37 654	0.38 618	0.22 568	0.41 656	0.30 609	0.28 645	0.28 640	0.25 631	0.11 585	0.10 611	0.17 667	0.20 683	0.10 566	0.10 567

ADCPNet	0.25 647	0.16 628	0.61 697	0.21 592	0.15 640	0.35 680	0.25 653	0.32 596	0.35 599	0.30 644	0.40 645	0.36 649	0.28 645	0.28 640	0.32 679	0.12 610	0.10 611	0.11 593	0.12 632	0.14 642	0.13 632

STTRV1_RVC	0.25 647	0.26 682	0.39 665	0.19 487	0.26 698	0.30 659	0.24 637	0.34 625	0.35 599	0.36 666	0.34 611	0.31 622	0.31 661	0.28 640	0.25 631	0.17 675	0.10 611	0.16 663	0.14 647	0.17 675	0.12 608

DISCO	0.19 578	0.09 462	0.22 594	0.17 317	0.10 486	0.25 625	0.18 516	0.27 524	0.44 651	0.22 568	0.31 590	0.33 636	0.26 626	0.28 640	0.28 659	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.07 406	0.09 533	0.09 535

CSAN	0.29 669	0.24 676	0.27 623	0.34 695	0.19 677	0.33 669	0.42 712	0.37 654	0.50 673	0.38 672	0.40 645	0.44 679	0.33 669	0.28 640	0.30 670	0.20 686	0.16 681	0.19 678	0.19 682	0.14 642	0.15 658

LALA_ROB	0.25 647	0.16 628	0.22 594	0.26 662	0.17 666	0.27 645	0.27 669	0.42 681	0.37 611	0.33 660	0.38 631	0.51 693	0.26 626	0.28 640	0.27 651	0.16 670	0.09 589	0.12 613	0.11 611	0.13 626	0.12 608

coex-ft	3.30 737	0.34 700	59.09 780	0.18 411	0.13 598	0.26 635	0.22 612	0.27 524	0.72 714	1.90 745	0.70 706	0.44 679	0.45 703	0.29 647	0.41 702	0.09 509	0.09 589	0.12 613	0.09 535	0.14 642	0.13 632

DGSMNet	0.24 635	0.19 654	0.33 648	0.21 592	0.24 691	0.24 614	0.20 581	0.35 641	0.41 631	0.24 590	0.32 594	0.38 658	0.21 588	0.29 647	0.23 608	0.12 610	0.11 625	0.14 642	0.16 670	0.23 688	0.23 693

ADCL	0.24 635	0.11 552	0.47 679	0.22 612	0.12 575	0.34 672	0.29 685	0.29 559	0.56 687	0.24 590	0.46 671	0.30 609	0.30 657	0.29 647	0.29 663	0.08 445	0.07 520	0.09 512	0.09 535	0.10 566	0.10 567

NaN_ROB	0.22 612	0.19 654	0.24 607	0.25 657	0.13 598	0.29 656	0.26 662	0.33 616	0.41 631	0.31 650	0.31 590	0.32 632	0.23 605	0.30 650	0.21 587	0.11 585	0.17 686	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.09 535

zh-mn7	0.25 647	0.14 610	0.56 690	0.19 487	0.14 620	0.24 614	0.22 612	0.34 625	0.62 700	0.35 663	0.65 700	0.31 622	0.25 620	0.31 651	0.25 631	0.09 509	0.08 553	0.09 512	0.09 535	0.09 533	0.11 595

PSMNet-RUCA	0.27 660	0.33 698	0.41 670	0.36 699	0.32 706	0.18 525	0.19 557	0.42 681	0.30 556	0.33 660	0.41 656	0.39 666	0.25 620	0.31 651	0.20 567	0.18 677	0.10 611	0.25 688	0.15 665	0.21 684	0.16 669

RTSC	0.23 628	0.12 570	0.28 628	0.21 592	0.13 598	0.28 652	0.16 424	0.35 641	0.66 709	0.27 615	0.33 607	0.30 609	0.21 588	0.31 651	0.29 663	0.10 553	0.08 553	0.09 512	0.10 577	0.13 626	0.13 632

DANet	0.21 603	0.15 620	0.28 628	0.25 657	0.13 598	0.22 593	0.19 557	0.27 524	0.27 524	0.28 630	0.32 594	0.35 647	0.31 661	0.31 651	0.23 608	0.11 585	0.09 589	0.11 593	0.10 577	0.13 626	0.11 595
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.28 665	0.16 628	0.31 641	0.18 411	0.13 598	0.54 701	0.42 712	0.51 703	0.67 710	0.29 639	0.38 631	0.38 658	0.29 653	0.31 651	0.23 608	0.11 585	0.10 611	0.11 593	0.08 487	0.20 683	0.16 669

FBW_ROB	0.24 635	0.17 639	0.22 594	0.26 662	0.14 620	0.25 625	0.22 612	0.41 676	0.41 631	0.41 681	0.41 656	0.42 673	0.27 634	0.31 651	0.23 608	0.09 509	0.14 667	0.14 642	0.12 632	0.11 589	0.09 535

PWC_ROB	0.21 603	0.16 628	0.26 615	0.18 411	0.11 539	0.22 593	0.13 187	0.32 596	0.49 670	0.30 644	0.40 645	0.32 632	0.24 611	0.31 651	0.22 596	0.10 553	0.07 520	0.11 593	0.08 487	0.11 589	0.10 567

z-mn7	0.24 635	0.14 610	0.45 674	0.19 487	0.13 598	0.28 652	0.25 653	0.34 625	0.62 700	0.27 615	0.56 691	0.29 599	0.24 611	0.32 658	0.25 631	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.08 487	0.10 566	0.10 567

Wz-Net-TNSev	0.29 669	0.20 660	0.65 700	0.19 487	0.15 640	0.38 686	0.27 669	0.35 641	0.55 684	0.34 662	0.42 663	0.45 681	0.38 682	0.32 658	0.30 670	0.12 610	0.13 656	0.10 561	0.12 632	0.15 658	0.14 651

SHD	0.26 658	0.15 620	0.30 639	0.24 645	0.18 673	0.22 593	0.15 350	0.38 662	0.71 713	0.32 656	0.41 656	0.36 649	0.28 645	0.32 658	0.29 663	0.12 610	0.11 625	0.14 642	0.13 643	0.16 667	0.20 687

WZ-Net	0.28 665	0.17 639	0.78 717	0.22 612	0.16 651	0.34 672	0.29 685	0.39 666	0.57 689	0.24 590	0.55 686	0.37 654	0.24 611	0.33 661	0.35 687	0.09 509	0.08 553	0.09 512	0.10 577	0.14 642	0.16 669

stereogan	0.22 612	0.11 552	0.21 588	0.20 557	0.12 575	0.31 661	0.19 557	0.35 641	0.44 651	0.22 568	0.39 639	0.35 647	0.27 634	0.33 661	0.22 596	0.10 553	0.12 641	0.10 561	0.10 577	0.14 642	0.13 632

PDISCO_ROB	0.27 660	0.16 628	0.26 615	0.28 678	0.20 680	0.32 662	0.26 662	0.44 687	0.57 689	0.28 630	0.40 645	0.45 681	0.29 653	0.33 661	0.34 686	0.12 610	0.09 589	0.17 667	0.16 670	0.17 675	0.13 632

ACVNet-4b	0.39 688	0.53 710	0.55 687	0.45 707	0.24 691	0.47 695	0.18 516	0.49 697	0.64 705	0.42 684	0.45 670	0.60 701	0.27 634	0.34 664	0.24 621	0.33 708	0.14 667	0.48 712	0.42 714	0.30 704	0.26 702

psmorigin	0.25 647	0.15 620	0.34 656	0.17 317	0.13 598	0.23 609	0.14 261	0.34 625	0.33 578	0.41 681	0.55 686	0.41 672	0.37 681	0.34 664	0.27 651	0.11 585	0.15 673	0.11 593	0.11 611	0.12 606	0.16 669

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 675	0.24 676	0.29 636	0.36 699	0.16 651	0.34 672	0.30 693	0.32 596	0.42 639	0.40 677	0.46 671	0.38 658	0.31 661	0.34 664	0.28 659	0.19 684	0.20 694	0.26 689	0.29 702	0.18 679	0.19 686

PASM	0.32 679	0.24 676	0.48 680	0.28 678	0.27 699	0.29 656	0.30 693	0.34 625	0.49 670	0.35 663	0.39 639	0.46 685	0.34 674	0.34 664	0.35 687	0.23 699	0.25 710	0.26 689	0.28 701	0.23 688	0.21 689

MSMD_ROB	0.31 677	0.26 682	0.26 615	0.24 645	0.21 684	0.34 672	0.25 653	0.34 625	0.39 622	0.40 677	0.69 704	0.45 681	0.40 688	0.34 664	0.27 651	0.20 686	0.19 691	0.26 689	0.25 694	0.23 688	0.22 691

WCMA_ROB	0.24 635	0.11 552	0.22 594	0.17 317	0.14 620	0.32 662	0.15 350	0.32 596	0.32 571	0.38 672	0.53 682	0.40 670	0.34 674	0.34 664	0.25 631	0.11 585	0.12 641	0.12 613	0.10 577	0.14 642	0.14 651

MSAF-DinoV2	0.22 612	0.11 552	0.23 603	0.17 317	0.10 486	0.27 645	0.16 424	0.37 654	0.55 684	0.21 552	0.27 548	0.47 689	0.27 634	0.35 670	0.39 696	0.09 509	0.06 444	0.07 324	0.09 535	0.12 606	0.10 567

MFN_U_SF_RVC	0.32 679	0.21 666	0.55 687	0.30 689	0.15 640	0.34 672	0.17 466	0.52 704	0.46 659	0.46 693	0.55 686	0.59 700	0.39 685	0.35 670	0.37 692	0.15 654	0.14 667	0.18 676	0.21 685	0.16 667	0.15 658

ADCMid	0.25 647	0.15 620	0.40 667	0.20 557	0.14 620	0.25 625	0.26 662	0.34 625	0.38 618	0.36 666	0.44 668	0.34 643	0.40 688	0.35 670	0.33 684	0.10 553	0.09 589	0.11 593	0.11 611	0.13 626	0.12 608

LSM	0.33 682	0.20 660	0.58 693	0.26 662	0.60 724	0.34 672	0.25 653	0.42 681	0.48 661	0.45 690	0.58 696	0.42 673	0.36 679	0.35 670	0.25 631	0.12 610	0.20 694	0.14 642	0.16 670	0.19 682	0.33 709

SGM_RVC	0.23 628	0.12 570	0.15 463	0.15 131	0.09 370	0.33 669	0.18 516	0.34 625	0.31 564	0.44 689	0.37 625	0.53 697	0.35 677	0.35 670	0.24 621	0.13 636	0.13 656	0.13 628	0.13 643	0.10 566	0.11 595
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.27 660	0.13 598	0.18 554	0.15 131	0.11 539	0.32 662	0.24 637	0.40 670	0.36 604	0.52 696	0.57 694	0.67 708	0.40 688	0.35 670	0.26 643	0.14 650	0.13 656	0.13 628	0.11 611	0.11 589	0.10 567
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
zh-sn7	0.25 647	0.17 639	0.50 681	0.24 645	0.13 598	0.25 625	0.24 637	0.34 625	0.48 661	0.28 630	0.54 684	0.28 590	0.31 661	0.36 676	0.32 679	0.10 553	0.10 611	0.11 593	0.10 577	0.12 606	0.12 608

FCDSN-DC	0.33 682	0.28 691	0.28 628	0.30 689	0.24 691	0.39 688	0.28 675	0.42 681	0.42 639	0.43 687	0.53 682	0.51 693	0.41 693	0.36 676	0.30 670	0.21 690	0.20 694	0.27 692	0.26 695	0.25 696	0.24 694
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.25 647	0.20 660	0.29 636	0.28 678	0.16 651	0.22 593	0.23 623	0.32 596	0.44 651	0.27 615	0.40 645	0.38 658	0.27 634	0.36 676	0.22 596	0.11 585	0.13 656	0.17 667	0.17 677	0.14 642	0.16 669

NCC-stereo	0.24 635	0.15 620	0.31 641	0.26 662	0.16 651	0.20 566	0.30 693	0.40 670	0.40 628	0.24 590	0.38 631	0.33 636	0.28 645	0.36 676	0.27 651	0.12 610	0.11 625	0.15 655	0.22 688	0.13 626	0.13 632

Abc-Net	0.24 635	0.15 620	0.31 641	0.26 662	0.16 651	0.20 566	0.30 693	0.40 670	0.40 628	0.24 590	0.38 631	0.33 636	0.28 645	0.36 676	0.27 651	0.12 610	0.11 625	0.15 655	0.22 688	0.13 626	0.13 632
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN v2	0.33 682	0.27 686	0.28 628	0.26 662	0.23 689	0.37 683	0.28 675	0.40 670	0.43 646	0.45 690	0.56 691	0.51 693	0.40 688	0.37 681	0.29 663	0.21 690	0.20 694	0.27 692	0.26 695	0.25 696	0.24 694

FC-DCNN	0.33 682	0.27 686	0.28 628	0.26 662	0.23 689	0.37 683	0.28 675	0.40 670	0.43 646	0.45 690	0.55 686	0.51 693	0.40 688	0.37 681	0.30 670	0.21 690	0.20 694	0.27 692	0.26 695	0.25 696	0.24 694

MultiAttention	0.29 669	0.08 378	0.14 414	0.19 487	0.12 575	1.45 737	1.33 741	0.36 648	0.37 611	0.19 514	0.21 460	0.24 548	0.11 373	0.38 683	0.18 548	0.06 176	0.05 286	0.08 424	0.08 487	0.10 566	0.09 535

SAMSARA	0.40 691	0.28 691	0.33 648	0.55 713	0.39 707	0.82 723	1.23 740	0.47 694	0.51 680	0.36 666	0.35 616	0.55 699	0.39 685	0.38 683	0.39 696	0.15 654	0.20 694	0.15 655	0.14 647	0.23 688	0.20 687

XQC	0.28 665	0.23 673	0.51 682	0.28 678	0.19 677	0.34 672	0.27 669	0.36 648	0.57 689	0.31 650	0.30 581	0.37 654	0.30 657	0.38 683	0.38 694	0.13 636	0.09 589	0.15 655	0.12 632	0.17 675	0.18 681

DispFullNet	0.27 660	0.21 666	0.65 700	0.28 678	0.16 651	0.26 635	0.17 466	0.33 616	0.58 692	0.27 615	0.38 631	0.43 677	0.23 605	0.38 683	0.23 608	0.12 610	0.06 444	0.19 678	0.11 611	0.21 684	0.15 658

DStereoSA	0.25 647	0.19 654	0.37 661	0.26 662	0.17 666	0.22 593	0.20 581	0.49 697	0.59 693	0.22 568	0.29 574	0.29 599	0.33 669	0.39 687	0.28 659	0.12 610	0.11 625	0.16 663	0.14 647	0.14 642	0.12 608

Ntro	0.40 691	0.40 705	0.53 684	0.46 710	0.30 704	0.65 709	0.24 637	0.46 692	0.68 711	0.41 681	0.49 675	0.48 691	0.42 697	0.39 687	0.31 677	0.32 706	0.28 712	0.37 707	0.30 704	0.32 708	0.29 704

ccnet	0.29 669	0.28 691	0.23 603	0.20 557	0.28 700	0.41 691	0.21 602	0.45 690	0.33 578	0.36 666	0.46 671	0.36 649	0.30 657	0.39 687	0.42 703	0.23 699	0.14 667	0.21 681	0.17 677	0.23 688	0.18 681

ADCS	0.29 669	0.18 650	0.45 674	0.21 592	0.17 666	0.28 652	0.23 623	0.41 676	0.63 704	0.40 677	0.49 675	0.40 670	0.36 679	0.39 687	0.40 699	0.13 636	0.12 641	0.13 628	0.14 647	0.16 667	0.16 669

GANetREF_RVC	0.31 677	0.34 700	0.27 623	0.35 697	0.16 651	0.32 662	0.41 709	0.48 695	0.51 680	0.35 663	0.35 616	0.34 643	0.33 669	0.39 687	0.32 679	0.27 703	0.20 694	0.29 701	0.15 665	0.18 679	0.17 678
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
otaku	0.39 688	0.37 703	0.52 683	0.44 706	0.28 700	0.58 703	0.24 637	0.41 676	0.62 700	0.40 677	0.49 675	0.46 685	0.33 669	0.40 692	0.32 679	0.30 704	0.30 714	0.39 708	0.33 707	0.29 703	0.28 703

AnyNet_C32	0.26 658	0.16 628	0.36 657	0.20 557	0.16 651	0.25 625	0.30 693	0.32 596	0.44 651	0.31 650	0.49 675	0.30 609	0.33 669	0.40 692	0.33 684	0.12 610	0.12 641	0.12 613	0.14 647	0.14 642	0.15 658

SGM-ForestM	0.32 679	0.12 570	0.16 499	0.16 230	0.11 539	0.39 688	0.19 557	0.41 676	0.50 673	0.52 696	0.54 684	1.32 729	0.42 697	0.40 692	0.27 651	0.14 650	0.16 681	0.16 663	0.16 670	0.12 606	0.12 608

DStereoO	0.24 635	0.18 650	0.18 554	0.20 557	0.14 620	0.21 584	0.19 557	0.32 596	0.41 631	0.29 639	0.21 460	0.32 632	0.27 634	0.41 695	0.27 651	0.46 717	0.12 641	0.31 704	0.11 611	0.15 658	0.12 608

Consistency-Raft	0.44 697	0.40 705	0.45 674	0.37 701	0.43 711	0.46 693	0.41 709	0.57 711	0.55 684	0.32 656	0.73 708	0.33 636	0.48 706	0.42 696	0.49 710	0.39 711	0.35 719	0.45 711	0.51 721	0.42 711	0.29 704

AnyNet_C01	0.36 686	0.25 681	1.37 732	0.22 612	0.17 666	0.48 697	0.27 669	0.35 641	0.39 622	0.39 674	0.74 710	0.46 685	0.38 682	0.45 697	0.47 708	0.13 636	0.13 656	0.13 628	0.14 647	0.14 642	0.15 658

NVStereoNet_ROB	0.46 703	0.36 702	0.46 678	0.41 704	0.28 700	0.34 672	0.34 702	0.48 695	0.60 697	0.72 712	0.93 720	0.70 711	0.66 722	0.47 698	0.60 719	0.22 695	0.33 718	0.34 706	0.34 710	0.30 704	0.30 706
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
light-stereo	0.42 695	0.26 682	0.59 695	0.60 715	0.49 714	0.32 662	0.23 623	0.46 692	0.52 682	0.56 702	0.58 696	0.76 713	0.32 667	0.48 699	0.29 663	0.32 706	0.24 708	0.27 692	0.33 707	0.46 712	0.39 714

RainbowNet	0.54 708	0.61 714	0.70 715	0.57 714	0.43 711	0.65 709	0.37 707	0.60 713	0.87 724	0.50 695	0.66 701	0.64 704	0.47 705	0.49 700	0.43 706	0.47 718	0.48 728	0.52 716	0.41 713	0.52 715	0.40 717

MonStereo1	0.47 704	0.26 682	0.58 693	0.28 678	0.20 680	0.39 688	0.18 516	0.49 697	0.64 705	0.52 696	0.87 717	1.01 718	0.57 716	0.50 701	0.56 716	0.53 721	0.31 717	0.54 718	0.40 712	0.33 709	0.34 710

ACVNet_1	0.44 697	0.49 709	0.60 696	0.45 707	0.28 700	0.49 698	0.27 669	0.57 711	0.72 714	0.62 705	0.58 696	0.74 712	0.49 707	0.50 701	0.35 687	0.26 702	0.24 708	0.39 708	0.29 702	0.31 707	0.24 694

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 696	0.39 704	0.54 685	0.40 702	0.20 680	0.64 708	0.32 701	0.53 706	0.72 714	0.71 710	0.72 707	0.61 702	0.54 711	0.51 703	0.46 707	0.20 686	0.19 691	0.29 701	0.30 704	0.23 688	0.18 681

ELAS	0.41 693	0.29 694	0.33 648	0.27 675	0.24 691	0.60 706	0.36 704	0.50 701	0.50 673	0.71 710	0.79 714	0.67 708	0.54 711	0.51 703	0.42 703	0.22 695	0.20 694	0.27 692	0.26 695	0.26 701	0.25 700
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	0.27 660	0.22 670	0.31 641	0.22 612	0.15 640	0.22 593	0.20 581	0.50 701	0.48 661	0.28 630	0.44 668	0.33 636	0.34 674	0.52 705	0.29 663	0.12 610	0.11 625	0.15 655	0.13 643	0.16 667	0.16 669

PVD	0.39 688	0.20 660	0.39 665	0.31 693	0.22 686	0.29 656	0.43 714	0.52 704	0.96 727	0.55 700	0.79 714	0.53 697	0.59 718	0.52 705	0.38 694	0.19 684	0.14 667	0.17 667	0.14 647	0.24 695	0.31 707

MANE	0.45 699	0.27 686	0.27 623	0.27 675	0.24 691	0.47 695	0.31 699	0.55 708	0.59 693	0.72 712	1.13 731	1.15 723	0.61 719	0.52 705	0.37 692	0.21 690	0.20 694	0.27 692	0.31 706	0.25 696	0.24 694

RTS	0.45 699	0.19 654	3.26 739	0.24 645	0.15 640	0.74 716	0.20 581	0.36 648	0.76 720	0.42 684	0.43 666	0.31 622	0.41 693	0.53 708	0.35 687	0.10 553	0.08 553	0.13 628	0.12 632	0.15 658	0.15 658

RTSA	0.45 699	0.19 654	3.26 739	0.24 645	0.15 640	0.74 716	0.20 581	0.36 648	0.76 720	0.42 684	0.43 666	0.31 622	0.41 693	0.53 708	0.35 687	0.10 553	0.08 553	0.13 628	0.12 632	0.15 658	0.15 658

ACVNet_2	0.66 714	0.66 718	0.68 709	0.63 716	0.41 709	0.71 714	0.49 717	0.96 727	1.39 737	0.89 726	1.09 727	1.04 719	0.73 725	0.54 710	0.47 708	0.43 715	0.40 721	0.53 717	0.44 715	0.47 713	0.35 712

ELAS_RVC	0.41 693	0.29 694	0.33 648	0.28 678	0.24 691	0.54 701	0.36 704	0.49 697	0.59 693	0.72 712	0.74 710	0.65 706	0.54 711	0.54 710	0.40 699	0.22 695	0.20 694	0.27 692	0.26 695	0.26 701	0.25 700
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	0.52 706	0.27 686	0.62 698	0.30 689	0.21 684	0.76 720	0.29 685	0.54 707	0.65 708	0.86 724	0.95 722	2.07 739	0.62 721	0.56 712	0.42 703	0.18 677	0.18 688	0.23 686	0.22 688	0.22 687	0.21 689

anonymity	0.53 707	0.58 712	0.65 700	0.41 704	0.61 725	0.53 700	0.41 709	0.56 709	0.41 631	0.55 700	0.50 679	0.49 692	0.55 714	0.58 713	0.50 713	0.58 724	0.50 732	0.51 714	0.51 721	0.51 714	0.57 723

SPS-STEREO	0.57 710	0.58 712	0.65 700	0.45 707	0.55 719	0.62 707	0.44 716	0.62 714	0.50 673	0.68 708	0.64 699	0.66 707	0.57 716	0.61 714	0.60 719	0.62 727	0.47 727	0.51 714	0.49 718	0.55 719	0.58 724
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 709	0.57 711	0.65 700	0.40 702	0.54 717	0.66 711	0.49 717	0.56 709	0.45 657	0.66 706	0.69 704	0.67 708	0.56 715	0.63 715	0.56 716	0.59 725	0.48 728	0.50 713	0.50 720	0.52 715	0.58 724

MFMNet_re	0.64 711	0.66 718	0.65 700	0.51 711	0.69 729	0.69 712	0.57 723	0.64 715	0.73 718	0.60 703	0.73 708	0.62 703	0.67 723	0.65 716	0.60 719	0.66 729	0.58 741	0.63 719	0.59 724	0.68 726	0.69 733

WAO-7	0.79 720	0.78 723	0.54 685	0.85 726	0.67 728	0.74 716	0.68 731	1.05 733	1.32 735	0.90 728	1.20 734	1.04 719	0.92 733	0.69 717	0.66 722	0.60 726	0.62 742	0.67 720	0.68 730	0.64 722	0.58 724

WAO-6	0.81 721	0.80 724	0.62 698	0.86 727	0.63 726	0.76 720	0.58 724	0.98 729	1.54 742	0.90 728	0.96 723	1.07 721	1.03 737	0.70 718	0.66 722	0.72 730	0.49 730	0.90 732	0.71 731	0.68 726	0.58 724

FADE	0.45 699	0.33 698	1.03 726	0.33 694	0.25 697	0.35 680	0.29 685	0.64 715	1.07 728	0.43 687	0.41 656	0.42 673	0.53 709	0.70 718	0.51 714	0.30 704	0.21 706	0.41 710	0.38 711	0.23 688	0.22 691

IMH-64-1	0.65 712	0.61 714	0.68 709	0.71 718	0.51 715	0.59 704	0.49 717	0.91 723	0.85 722	0.74 716	1.02 724	0.81 714	0.78 727	0.79 720	0.49 710	0.42 713	0.46 723	0.71 721	0.47 716	0.52 715	0.39 714

IMH-64	0.65 712	0.61 714	0.68 709	0.71 718	0.51 715	0.59 704	0.49 717	0.91 723	0.85 722	0.74 716	1.02 724	0.81 714	0.78 727	0.79 720	0.49 710	0.42 713	0.46 723	0.71 721	0.47 716	0.52 715	0.39 714

Dean	0.87 724	0.86 728	0.79 719	0.81 724	0.56 720	0.90 724	0.63 725	1.15 743	1.73 743	1.15 738	1.15 732	1.31 728	0.99 736	0.81 722	0.81 731	0.57 723	0.56 739	0.77 728	0.64 727	0.66 724	0.58 724

LVE	0.83 723	0.85 727	0.85 722	0.80 723	0.56 720	1.04 733	0.65 728	1.05 733	1.47 740	0.96 730	1.22 735	1.10 722	0.85 730	0.83 723	0.71 727	0.49 719	0.55 738	0.76 727	0.60 726	0.65 723	0.59 729

WAO-8	0.91 725	0.81 725	0.65 700	0.94 730	0.69 729	0.90 724	0.67 729	1.07 737	1.83 745	1.06 735	1.45 737	1.30 726	1.07 738	0.84 724	0.78 728	0.74 732	0.53 735	0.86 730	0.75 732	0.69 728	0.62 730

Venus	0.91 725	0.81 725	0.65 700	0.94 730	0.69 729	0.90 724	0.67 729	1.07 737	1.83 745	1.06 735	1.45 737	1.30 726	1.07 738	0.84 724	0.78 728	0.74 732	0.53 735	0.86 730	0.75 732	0.69 728	0.62 730

TorneroNet-64	0.76 719	0.72 721	0.74 716	0.78 722	0.58 723	0.91 727	0.56 722	0.84 721	1.29 734	0.66 706	0.90 718	1.40 731	0.75 726	0.85 726	0.67 725	0.49 719	0.46 723	0.72 723	0.59 724	0.67 725	0.53 722

MADNet+	0.75 718	0.71 720	3.70 742	0.66 717	0.41 709	0.98 728	0.97 738	0.69 717	0.73 718	0.52 696	0.57 694	0.64 704	0.68 724	0.86 727	1.01 735	0.34 709	0.36 720	0.28 700	0.23 692	0.36 710	0.31 707

IMH	0.71 715	0.64 717	0.68 709	0.76 720	0.54 717	0.69 712	0.54 721	0.98 729	1.10 730	0.82 720	1.09 727	0.89 716	0.88 732	0.87 728	0.52 715	0.44 716	0.50 732	0.75 724	0.51 721	0.56 720	0.41 718

PWCK	0.71 715	0.94 729	0.95 724	0.76 720	0.31 705	0.74 716	0.36 704	0.90 722	0.90 725	0.96 730	0.75 712	0.95 717	0.61 719	0.87 728	0.66 722	0.72 730	0.46 723	0.75 724	0.49 718	0.69 728	0.44 719

DPSimNet_ROB	1.11 732	1.23 735	0.78 717	1.13 735	0.88 736	1.10 734	1.13 739	1.16 744	1.23 733	1.43 742	1.02 724	1.41 732	1.10 741	0.90 730	1.60 737	1.46 748	0.51 734	1.21 740	1.03 740	0.90 734	1.01 741

TorneroNet	0.82 722	0.74 722	0.81 721	0.84 725	0.63 726	0.99 729	0.63 725	0.96 727	1.16 731	0.80 719	1.11 729	1.36 730	0.86 731	0.93 731	0.80 730	0.56 722	0.49 730	0.78 729	0.66 729	0.73 731	0.63 732

UNDER WATER-64	0.95 727	0.94 729	1.43 734	0.87 728	0.56 720	1.18 736	0.87 735	0.77 719	0.94 726	1.04 733	0.85 716	1.58 736	1.21 743	0.94 732	0.96 733	0.87 736	0.57 740	1.03 736	0.88 737	0.78 732	0.73 734

ktn	1.01 730	1.21 734	0.80 720	1.23 737	0.86 735	1.01 731	0.87 735	0.94 726	1.39 737	1.04 733	1.12 730	1.15 723	1.07 738	0.94 732	0.59 718	1.28 747	0.71 744	1.38 742	0.83 735	1.02 737	0.75 736

KSHMR	1.09 731	1.17 733	0.88 723	1.25 738	1.00 737	0.99 729	0.96 737	1.13 741	1.37 736	1.16 739	1.29 736	1.41 732	0.96 735	1.01 734	0.92 732	1.03 744	1.08 746	1.20 739	1.03 740	1.01 736	0.97 739

JetBlue	0.71 715	0.45 708	1.14 730	0.51 711	0.47 713	2.02 738	0.64 727	0.75 718	0.70 712	0.69 709	0.77 713	1.22 725	0.83 729	1.03 735	1.01 735	0.40 712	0.28 712	0.33 705	0.33 707	0.30 704	0.34 710

UNDER WATER	0.97 728	0.97 731	1.42 733	0.99 732	0.70 732	1.12 735	0.84 734	0.80 720	1.08 729	1.01 732	0.90 718	1.55 735	1.22 744	1.03 735	1.00 734	0.78 734	0.53 735	1.02 735	0.87 736	0.80 733	0.74 735

notaker	0.97 728	1.11 732	0.98 725	1.13 735	0.81 733	0.73 715	0.68 731	0.93 725	1.16 731	1.18 740	1.18 733	1.41 732	1.16 742	1.08 737	0.69 726	0.81 735	0.64 743	1.17 738	0.79 734	0.98 735	0.80 737

JetRed	1.62 734	1.46 737	2.98 737	0.92 729	1.21 738	4.99 746	1.53 743	1.27 745	1.39 737	1.83 744	1.74 740	1.60 737	0.95 734	1.41 738	2.45 746	0.90 738	1.60 748	0.93 733	0.90 738	1.35 739	0.99 740

HanzoNet	1.29 733	1.26 736	1.19 731	1.12 734	0.85 734	1.02 732	0.83 733	1.03 732	1.48 741	1.64 743	1.61 739	2.50 741	1.72 745	1.61 739	1.61 738	1.26 746	0.80 745	1.31 741	1.01 739	1.02 737	0.86 738

MADNet++	1.95 735	1.75 738	1.59 735	1.82 740	1.69 740	2.33 739	1.40 742	2.35 747	2.09 747	2.57 747	2.36 747	2.24 740	2.17 747	2.28 740	2.34 744	1.87 749	1.66 749	1.54 743	1.34 743	1.92 741	1.77 744

ASD4	3.54 738	3.38 743	2.05 736	1.72 739	2.51 742	9.03 750	17.71 754	2.25 746	5.51 750	2.46 746	2.81 748	2.03 738	3.36 749	2.73 741	5.06 749	1.22 745	1.34 747	1.13 737	1.33 742	1.68 740	1.49 743

noway2	3.60 739	5.21 752	3.74 743	12.26 757	11.84 756	4.51 742	3.91 745	1.00 731	0.48 661	0.89 726	1.98 741	6.35 752	0.41 693	2.90 742	2.47 747	0.93 739	0.13 656	1.92 747	1.77 749	5.66 750	3.67 751

zzzz4	3.62 740	5.55 756	4.00 748	12.27 759	11.85 759	4.49 740	3.91 745	1.10 740	0.42 639	0.85 722	2.01 743	6.20 748	0.44 700	3.00 743	2.25 740	0.94 740	0.15 673	1.93 748	1.76 745	5.70 752	3.67 751

noway1	3.62 740	5.55 756	3.97 746	12.27 759	11.85 759	4.50 741	3.92 747	1.09 739	0.42 639	0.85 722	2.01 743	6.22 749	0.44 700	3.00 743	2.25 740	0.94 740	0.15 673	1.93 748	1.76 745	5.70 752	3.67 751

noway4	3.64 742	5.53 755	3.97 746	12.24 756	11.84 756	4.58 744	3.96 749	1.14 742	0.45 657	0.82 720	2.01 743	6.19 747	0.43 699	3.04 745	2.29 743	0.94 740	0.15 673	1.93 748	1.76 745	5.75 754	3.71 755

noway3	3.64 742	5.28 753	3.79 744	12.26 757	11.84 756	4.53 743	3.92 747	1.06 735	0.48 661	0.88 725	1.98 741	6.32 751	0.46 704	3.32 746	2.57 748	0.95 743	0.15 673	1.93 748	1.76 745	5.67 751	3.69 754

tt	4.67 745	0.06 125	3.55 741	2.02 741	1.55 739	10.25 752	16.71 753	8.91 757	5.03 749	1.31 741	0.94 721	4.71 743	4.76 750	3.33 747	5.87 751	6.06 757	10.30 764	1.88 746	2.11 751	2.75 743	1.21 742

TCMNet-wrong-test	3.67 744	5.48 754	3.89 745	12.18 755	11.75 755	4.65 745	3.88 744	1.06 735	0.72 714	1.09 737	2.15 746	6.30 750	0.53 709	3.43 748	2.36 745	0.89 737	0.20 694	1.87 745	1.69 744	5.57 749	3.62 750

LRCNet_RVC	10.62 758	13.42 765	7.30 750	18.92 764	2.07 741	0.33 669	0.30 693	5.59 752	0.48 661	13.03 763	17.94 763	8.87 755	5.65 751	4.79 749	1.89 739	23.51 777	2.73 754	27.55 780	25.71 780	16.07 772	16.33 774

DGTPSM_ROB	8.06 751	4.48 745	8.63 760	5.35 745	10.72 749	8.32 748	22.97 759	5.46 750	13.35 759	5.12 751	9.92 756	5.08 744	10.40 757	5.52 750	12.58 757	3.79 754	8.00 756	3.50 752	7.02 757	3.83 747	7.14 759

DPSMNet_ROB	8.06 751	4.48 745	8.63 760	5.37 747	10.74 750	8.32 748	22.98 760	5.46 750	13.36 760	5.12 751	9.92 756	5.08 744	10.40 757	5.53 751	12.58 757	3.80 755	8.00 756	3.50 752	7.02 757	3.83 747	7.14 759

USTest	6.22 746	2.73 741	3.00 738	6.57 748	7.29 747	14.37 754	21.57 755	7.00 756	9.56 755	5.34 753	6.10 749	5.72 746	7.64 753	6.41 752	6.96 753	1.97 750	3.42 755	1.64 744	2.15 752	2.66 742	2.36 745

PML	8.91 753	9.34 764	6.13 749	5.35 745	6.41 746	14.99 755	23.38 761	5.27 749	6.83 751	18.04 767	28.19 776	7.67 753	6.83 752	7.85 753	5.75 750	5.35 756	1.83 750	5.95 762	1.93 750	8.64 760	2.52 746

xxxxx1	7.79 747	5.02 749	7.31 751	3.12 742	3.85 743	16.35 756	22.88 756	5.86 753	8.69 752	7.97 754	8.54 751	9.12 756	8.27 754	10.18 754	10.92 754	2.42 751	2.45 751	3.56 754	12.37 761	3.77 744	3.06 747

tt_ll	7.79 747	5.02 749	7.31 751	3.12 742	3.85 743	16.35 756	22.88 756	5.86 753	8.69 752	7.97 754	8.54 751	9.12 756	8.27 754	10.18 754	10.92 754	2.42 751	2.45 751	3.56 754	12.37 761	3.77 744	3.06 747

ff	7.79 747	5.02 749	7.31 751	3.12 742	3.85 743	16.35 756	22.88 756	5.86 753	8.69 752	7.97 754	8.54 751	9.12 756	8.27 754	10.18 754	10.92 754	2.42 751	2.45 751	3.56 754	12.37 761	3.77 744	3.06 747

Anonymous_1	10.96 759	7.92 758	7.46 754	10.33 751	10.06 748	18.65 762	26.34 764	11.06 760	13.44 761	9.40 757	10.05 758	9.67 761	11.23 761	10.73 757	12.72 759	6.42 758	8.38 760	5.77 759	10.61 760	12.12 761	6.77 756

iinet-test	10.48 756	8.09 759	7.54 755	10.26 749	10.94 751	18.00 760	25.26 762	11.33 761	13.28 757	9.69 758	9.85 754	9.42 759	11.17 759	11.02 758	12.78 760	6.59 759	8.30 758	5.56 757	6.56 753	6.89 755	7.02 757

IINet	10.48 756	8.09 759	7.54 755	10.26 749	10.94 751	18.00 760	25.26 762	11.33 761	13.28 757	9.69 758	9.85 754	9.42 759	11.17 759	11.02 758	12.78 760	6.59 759	8.30 758	5.56 757	6.56 753	6.89 755	7.02 757

DPSM_ROB	11.15 760	8.58 761	8.00 757	10.88 752	11.58 753	19.10 763	26.71 765	12.05 763	14.07 764	10.36 760	10.84 759	10.33 762	11.86 762	11.70 760	13.54 762	6.99 761	8.79 761	5.89 760	6.95 755	7.29 757	7.42 761

DPSM	11.15 760	8.58 761	8.00 757	10.88 752	11.58 753	19.10 763	26.71 765	12.05 763	14.07 764	10.36 760	10.84 759	10.33 762	11.86 762	11.70 760	13.54 762	6.99 761	8.79 761	5.89 760	6.95 755	7.29 757	7.42 761

real-time stereo	11.43 762	8.99 763	8.31 759	11.33 754	12.02 761	19.46 765	27.13 767	12.28 765	14.25 766	10.57 762	11.11 761	10.56 764	12.04 764	11.92 762	14.08 764	7.07 763	8.88 763	6.10 763	7.09 759	7.74 759	7.65 763

Selective-IGEV-i1pa	2.80 736	3.51 744	0.67 708	0.28 678	0.14 620	10.22 751	0.43 714	4.36 748	3.63 748	3.53 748	6.92 750	3.47 742	1.97 746	13.41 763	2.26 742	0.36 710	0.15 673	0.13 628	0.10 577	0.15 658	0.35 712

HaxPig	15.71 763	18.52 776	19.18 772	16.89 763	15.89 764	7.73 747	7.60 750	13.31 766	10.82 756	15.42 764	14.91 762	15.98 765	14.92 765	15.58 764	15.98 765	18.95 772	16.73 765	19.46 776	18.08 772	19.26 773	19.05 777

MEDIAN_ROB	20.38 767	24.04 777	23.31 775	21.23 765	21.71 767	10.40 753	7.92 751	17.64 767	15.50 767	20.12 768	19.70 764	20.34 766	20.32 766	21.19 765	21.13 768	23.81 778	21.81 774	24.98 779	23.76 779	24.71 778	23.93 780

RSGM-EC	20.36 765	4.73 747	0.68 709	16.76 761	16.92 765	21.28 766	27.18 768	10.46 758	14.04 762	18.00 765	21.31 766	22.24 775	21.82 767	22.57 766	17.63 766	62.81 780	33.79 780	20.14 777	18.10 773	20.18 774	16.45 775

acva	20.36 765	4.73 747	0.68 709	16.76 761	16.92 765	21.28 766	27.18 768	10.46 758	14.04 762	18.00 765	21.31 766	22.24 775	21.82 767	22.57 766	17.63 766	62.81 780	33.79 780	20.14 777	18.10 773	20.18 774	16.45 775

fast-reg	22.85 774	17.43 775	19.15 771	22.22 773	24.34 774	38.36 771	53.78 772	24.23 773	28.52 775	20.55 769	22.05 774	20.54 767	23.77 769	23.21 768	27.31 771	14.18 771	17.47 767	14.33 771	14.96 771	15.81 771	14.81 764

RAFT-FEzeroshot	22.43 769	17.33 769	15.98 762	22.02 768	23.31 771	38.34 769	53.82 775	24.05 770	28.39 770	20.61 772	21.76 768	20.88 770	23.92 774	23.41 769	27.42 774	14.07 765	17.69 768	11.83 766	14.02 766	14.69 767	14.97 769

RAFT-FE	22.43 769	17.33 769	15.98 762	22.02 768	23.31 771	38.34 769	53.82 775	24.05 770	28.39 770	20.61 772	21.76 768	20.88 770	23.92 774	23.41 769	27.42 774	14.07 765	17.69 768	11.83 766	14.02 766	14.69 767	14.97 769

CasAABBNet	22.42 768	17.33 769	16.01 764	22.01 767	23.28 769	38.32 768	53.80 773	24.14 772	28.41 772	20.60 771	21.77 770	20.89 773	23.91 772	23.43 771	27.36 772	14.07 765	17.69 768	11.83 766	14.01 765	14.67 766	14.95 768

Hybrid-DGEV	22.47 772	17.40 774	16.14 766	22.00 766	23.29 770	38.36 771	53.80 773	24.43 777	28.63 776	20.59 770	21.81 771	20.88 770	23.91 772	23.45 772	27.42 774	14.08 768	17.69 768	11.83 766	14.06 769	14.65 764	14.93 767

FlowAnything	22.44 771	17.35 772	16.14 766	22.07 771	23.23 768	38.39 773	53.77 771	24.25 774	28.44 773	20.96 776	21.82 772	20.70 768	23.84 770	23.49 773	27.14 770	14.04 764	17.79 773	11.75 764	14.15 770	14.65 764	14.89 765

LSM0	22.87 775	17.28 768	18.96 769	22.19 772	29.04 776	38.42 775	53.71 770	24.28 775	28.31 769	20.78 775	21.00 765	21.43 774	24.16 776	23.50 774	27.39 773	14.09 770	17.38 766	11.84 770	14.04 768	14.73 770	14.89 765

Selective-RAFT-Error	22.47 772	17.37 773	16.09 765	22.06 770	23.34 773	38.39 773	53.83 777	24.29 776	28.47 774	20.74 774	21.83 773	20.81 769	23.90 771	23.54 775	27.53 777	14.08 768	17.69 768	11.82 765	14.00 764	14.69 767	15.00 771

AVERAGE_ROB	24.90 776	29.20 780	28.14 778	24.89 774	24.64 775	17.75 759	11.12 752	21.45 769	19.93 768	25.12 777	24.46 775	25.12 777	25.46 777	24.69 776	22.83 769	29.76 779	27.13 779	28.97 781	27.95 781	29.91 779	29.47 781

zzzz2	33.88 779	26.18 778	24.44 776	33.40 775	35.10 777	58.13 776	81.44 780	37.02 781	42.64 779	31.75 780	33.25 779	31.23 780	35.81 778	34.90 777	40.56 778	21.21 775	26.75 775	18.05 774	21.21 777	22.06 776	22.50 778

noway5	33.88 779	26.18 778	24.44 776	33.40 775	35.10 777	58.13 776	81.44 780	37.02 781	42.64 779	31.75 780	33.25 779	31.23 780	35.81 778	34.90 777	40.56 778	21.21 775	26.75 775	18.05 774	21.21 777	22.06 776	22.50 778

zzzzzz3	32.30 777	13.60 766	18.91 768	39.10 777	40.27 779	58.35 778	74.04 779	33.28 779	42.63 778	31.37 778	33.03 777	30.65 778	36.33 780	37.51 779	43.96 780	20.73 773	26.80 777	16.52 772	20.79 775	12.34 762	15.78 772

zzz1	32.32 778	13.62 767	19.04 770	39.10 777	40.27 779	58.39 779	73.98 778	33.31 780	42.69 781	31.39 779	33.04 778	30.66 779	36.33 780	37.52 780	43.96 780	20.74 774	26.81 778	16.53 773	20.80 776	12.35 763	15.78 772

test_example2	98.32 781	94.13 781	45.89 779	96.35 779	109.85 781	88.61 780	95.45 782	25.75 778	94.37 782	130.00 783	126.06 783	58.17 782	74.63 782	88.51 781	79.96 782	150.23 782	221.02 782	77.62 782	99.10 782	113.75 782	96.94 782

Selective-IGEV-i16pa	18.58 764	3.30 742	1.09 728	0.21 592	0.18 673	103.68 781	0.28 675	19.87 768	40.73 777	4.16 749	56.45 781	8.07 754	2.59 748	123.95 782	5.89 752	0.18 677	0.12 641	0.09 512	0.12 632	0.12 606	0.51 721

ccccc	245.47 782	285.66 782	306.18 782	368.85 782	370.60 782	123.16 782	145.33 783	115.05 783	110.08 783	126.68 782	110.87 782	122.83 783	165.88 783	252.94 783	276.56 783	384.56 783	353.86 783	254.69 783	223.00 783	425.87 783	386.83 783

Low-res two-view benchmark