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

LACA_dic	0.09 1	0.12 300	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 48	0.11 28	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.08 15	0.09 32	0.08 18	0.15 80	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 198	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 43	0.14 11	0.13 33	0.08 2	0.09 17	0.11 104	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 52	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 43	0.15 17	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 163	0.09 44	0.12 8	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 52	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.15 17	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 163	0.09 44	0.12 8	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 52	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.14 11	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 104	0.08 18	0.11 1	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 52	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 43	0.14 11	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 66	0.08 18	0.11 1	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 156	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 69	0.12 43	0.15 17	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 32	0.10 91	0.13 16	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.05 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 3	0.14 122	0.10 1	0.14 52	0.07 1	0.09 17	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.08 30	0.12 27	0.13 86	0.11 2	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.10 66	0.09 44	0.11 1	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410_97500	0.10 10	0.09 94	0.17 76	0.18 115	0.10 138	0.16 115	0.09 4	0.18 45	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.09 32	0.08 18	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 10	0.09 94	0.18 95	0.18 115	0.10 138	0.16 115	0.09 4	0.18 45	0.14 52	0.10 44	0.09 17	0.09 32	0.08 18	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DF_test	0.10 10	0.08 44	0.17 76	0.17 58	0.11 202	0.06 1	0.13 86	0.13 9	0.15 71	0.10 44	0.11 57	0.08 5	0.09 44	0.11 1	0.10 7	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.06 167	0.07 198	0.05 37

small-0shot	0.10 10	0.09 94	0.18 95	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.16 231	0.14 11	0.12 24	0.08 2	0.15 157	0.08 5	0.08 18	0.11 1	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 10	0.09 94	0.17 76	0.13 1	0.09 63	0.11 20	0.16 231	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 102	0.06 1	0.09 44	0.11 1	0.14 226	0.06 53	0.06 260	0.08 277	0.09 450	0.07 198	0.07 256

testmc14	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.18 115	0.07 3	0.16 115	0.14 122	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.13 102	0.10 66	0.08 18	0.12 8	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MCSU-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.07 3	0.16 115	0.15 177	0.17 32	0.16 84	0.12 105	0.13 102	0.12 140	0.08 18	0.15 80	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 20	0.12 43	0.17 32	0.14 52	0.08 2	0.09 17	0.11 104	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.06 260	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 43	0.17 32	0.13 33	0.08 2	0.09 17	0.11 104	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

qqai	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.18 115	0.09 63	0.11 20	0.12 43	0.16 23	0.14 52	0.08 2	0.09 17	0.11 104	0.09 44	0.15 80	0.11 52	0.07 138	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

MGA	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.10 138	0.15 69	0.10 12	0.18 45	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.09 32	0.07 3	0.15 80	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156

CAR	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.09 63	0.14 48	0.10 12	0.19 59	0.13 33	0.10 44	0.10 44	0.08 5	0.07 3	0.15 80	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.09 63	0.14 48	0.10 12	0.19 59	0.13 33	0.09 17	0.10 44	0.08 5	0.07 3	0.15 80	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monster-pro	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 122	0.17 32	0.14 52	0.08 2	0.11 57	0.12 140	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

LACA3	0.10 10	0.10 156	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 115	0.14 122	0.14 11	0.13 33	0.11 71	0.09 17	0.10 66	0.10 91	0.16 111	0.09 1	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 10	0.07 4	0.21 143	0.15 7	0.11 202	0.10 18	0.13 86	0.15 17	0.08 1	0.12 105	0.10 44	0.09 32	0.07 3	0.13 16	0.10 7	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.06 111	0.05 37

GeoVLM	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 43	0.17 32	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.14 36	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA2	0.10 10	0.11 237	0.20 129	0.16 26	0.07 3	0.16 115	0.13 86	0.17 32	0.14 52	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.14 36	0.09 1	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Test_v1	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.15 7	0.09 63	0.13 34	0.13 86	0.22 115	0.16 84	0.09 17	0.10 44	0.08 5	0.08 18	0.14 36	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 138	0.17 156	0.13 86	0.11 2	0.13 33	0.10 44	0.09 17	0.08 5	0.06 1	0.22 263	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.08 339	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth_RVC	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 115	0.10 12	0.20 80	0.14 52	0.09 17	0.10 44	0.09 32	0.12 170	0.13 16	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.05 78	0.06 111	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 43	0.17 32	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.14 36	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HiDET	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 48	0.12 43	0.19 59	0.15 71	0.10 44	0.09 17	0.11 104	0.09 44	0.15 80	0.13 187	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 69	0.12 43	0.18 45	0.19 158	0.10 44	0.10 44	0.11 104	0.10 91	0.15 80	0.13 187	0.06 53	0.06 260	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

CSFM-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 115	0.13 86	0.21 97	0.11 13	0.11 71	0.11 57	0.10 66	0.10 91	0.14 36	0.11 52	0.07 138	0.06 260	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth	0.10 10	0.09 94	0.14 9	0.19 176	0.07 3	0.16 115	0.12 43	0.16 23	0.12 24	0.08 2	0.09 17	0.14 197	0.13 221	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 48	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.18 115	0.10 138	0.13 34	0.12 43	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.13 102	0.10 66	0.10 91	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.08 30	0.11 20	0.09 4	0.20 80	0.12 24	0.11 71	0.11 57	0.08 5	0.08 18	0.23 273	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 156

S2M2_XL	0.10 10	0.09 94	0.21 143	0.14 3	0.10 138	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 44	0.11 57	0.09 32	0.09 44	0.12 8	0.11 52	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.06 156
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.17 58	0.10 138	0.16 115	0.10 12	0.19 59	0.13 33	0.12 105	0.11 57	0.09 32	0.10 91	0.16 111	0.11 52	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.10 12	0.19 59	0.13 33	0.12 105	0.12 82	0.08 5	0.11 133	0.16 111	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 10	0.08 44	0.19 111	0.16 26	0.09 63	0.12 27	0.13 86	0.18 45	0.13 33	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 18	0.16 111	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 10	0.08 44	0.19 111	0.16 26	0.09 63	0.12 27	0.13 86	0.17 32	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 130	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 10	0.08 44	0.16 52	0.17 58	0.08 30	0.16 115	0.12 43	0.17 32	0.12 24	0.10 44	0.07 3	0.10 66	0.08 18	0.14 36	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156

MLG-Stereo_test2	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.16 23	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 66	0.06 1	0.15 80	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.05 37

MLG-Stereo_test1	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.16 23	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 66	0.07 3	0.17 130	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 69	0.11 28	0.17 32	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 66	0.08 18	0.18 160	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LGtest1	0.10 10	0.08 44	0.17 76	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.09 4	0.16 23	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.09 32	0.09 44	0.15 80	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.06 156

MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 48	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.08 30	0.09 3	0.13 86	0.24 158	0.13 33	0.10 44	0.09 17	0.09 32	0.08 18	0.18 160	0.12 128	0.07 138	0.06 260	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

VeloStereo	0.11 53	0.07 4	0.18 95	0.16 26	0.12 279	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 105	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.14 36	0.12 128	0.10 473	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.12 544	0.13 564

flow	0.11 53	0.07 4	0.18 95	0.16 26	0.12 279	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 105	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.17 130	0.12 128	0.10 473	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.12 544	0.13 564

over v1	0.11 53	0.13 373	0.15 25	0.19 176	0.06 1	0.15 69	0.10 12	0.18 45	0.10 6	0.10 44	0.09 17	0.11 104	0.14 258	0.18 160	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 111	0.06 156

over-8	0.11 53	0.13 373	0.16 52	0.20 253	0.07 3	0.15 69	0.10 12	0.19 59	0.10 6	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.12 170	0.18 160	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 111	0.06 156

over-9	0.11 53	0.13 373	0.16 52	0.19 176	0.07 3	0.15 69	0.10 12	0.20 80	0.11 13	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.12 170	0.18 160	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 111	0.06 156

anonymous	0.11 53	0.09 94	0.20 129	0.18 115	0.10 138	0.08 2	0.14 122	0.16 23	0.17 115	0.12 105	0.13 102	0.09 32	0.07 3	0.13 16	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

depth_test_26	0.11 53	0.07 4	0.19 111	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.11 28	0.16 23	0.15 71	0.12 105	0.16 178	0.11 104	0.08 18	0.14 36	0.10 7	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.08 344

LGCAT	0.11 53	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 27	0.12 43	0.13 9	0.10 6	0.12 105	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.19 192	0.12 128	0.11 521	0.11 594	0.05 1	0.06 167	0.05 7	0.12 544

LiteMatch*	0.11 53	0.07 4	0.22 160	0.16 26	0.10 138	0.13 34	0.13 86	0.18 45	0.14 52	0.09 17	0.09 17	0.09 32	0.10 91	0.14 36	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.06 156

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 53	0.10 156	0.26 211	0.18 115	0.09 63	0.14 48	0.14 122	0.20 80	0.13 33	0.11 71	0.13 102	0.10 66	0.11 133	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 53	0.09 94	0.17 76	0.18 115	0.10 138	0.15 69	0.16 231	0.23 138	0.15 71	0.10 44	0.16 178	0.09 32	0.11 133	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.08 339	0.05 7	0.08 344

MatchStereo	0.11 53	0.08 44	0.23 176	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 43	0.20 80	0.17 115	0.10 44	0.15 157	0.08 5	0.08 18	0.14 36	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 53	0.09 94	0.20 129	0.20 253	0.10 138	0.19 219	0.13 86	0.16 23	0.13 33	0.10 44	0.10 44	0.09 32	0.09 44	0.19 192	0.12 128	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.05 7	0.05 37

asda	0.11 53	0.11 237	0.16 52	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 43	0.24 158	0.16 84	0.11 71	0.11 57	0.08 5	0.10 91	0.15 80	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 53	0.10 156	0.14 9	0.17 58	0.10 138	0.15 69	0.12 43	0.25 180	0.17 115	0.14 174	0.13 102	0.09 32	0.09 44	0.18 160	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 53	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.10 12	0.19 59	0.18 138	0.14 174	0.17 197	0.09 32	0.10 91	0.18 160	0.13 187	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

4.25_new	0.11 53	0.11 237	0.16 52	0.17 58	0.10 138	0.17 156	0.12 43	0.21 97	0.14 52	0.12 105	0.13 102	0.09 32	0.10 91	0.15 80	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 53	0.11 237	0.16 52	0.17 58	0.10 138	0.17 156	0.12 43	0.21 97	0.14 52	0.12 105	0.13 102	0.09 32	0.10 91	0.15 80	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 53	0.11 237	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 43	0.21 97	0.16 84	0.13 143	0.13 102	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.06 111	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 53	0.11 237	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 43	0.21 97	0.16 84	0.13 143	0.13 102	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.06 111	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 53	0.11 237	0.16 52	0.17 58	0.10 138	0.17 156	0.12 43	0.21 97	0.14 52	0.12 105	0.13 102	0.09 32	0.10 91	0.15 80	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 53	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 69	0.15 177	0.20 80	0.15 71	0.12 105	0.13 102	0.10 66	0.09 44	0.17 130	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 53	0.09 94	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 43	0.25 180	0.16 84	0.14 174	0.13 102	0.08 5	0.10 91	0.16 111	0.13 187	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w_new	0.11 53	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 219	0.10 12	0.22 115	0.17 115	0.14 174	0.12 82	0.10 66	0.11 133	0.17 130	0.12 128	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 53	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 219	0.10 12	0.22 115	0.17 115	0.14 174	0.12 82	0.10 66	0.11 133	0.17 130	0.12 128	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.75w	0.11 53	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.11 202	0.18 184	0.12 43	0.23 138	0.14 52	0.13 143	0.11 57	0.08 5	0.10 91	0.16 111	0.11 52	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 53	0.10 156	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 156	0.09 4	0.22 115	0.16 84	0.13 143	0.13 102	0.09 32	0.11 133	0.19 192	0.13 187	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 53	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 115	0.14 122	0.27 218	0.20 190	0.14 174	0.14 142	0.08 5	0.11 133	0.13 16	0.12 128	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 53	0.09 94	0.14 9	0.19 176	0.12 279	0.14 48	0.12 43	0.25 180	0.17 115	0.13 143	0.16 178	0.08 5	0.09 44	0.19 192	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 53	0.09 94	0.13 1	0.17 58	0.12 279	0.15 69	0.11 28	0.23 138	0.15 71	0.14 174	0.12 82	0.08 5	0.09 44	0.21 243	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 53	0.06 1	0.17 76	0.15 7	0.11 202	0.16 115	0.13 86	0.21 97	0.16 84	0.11 71	0.15 157	0.09 32	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

111111	0.11 53	0.07 4	0.17 76	0.19 176	0.11 202	0.13 34	0.11 28	0.22 115	0.15 71	0.11 71	0.12 82	0.12 140	0.08 18	0.18 160	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.08 288	0.06 156

LG-G_1	0.11 53	0.08 44	0.18 95	0.18 115	0.07 3	0.21 296	0.09 4	0.19 59	0.11 13	0.10 44	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.19 192	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156

LG-G	0.11 53	0.08 44	0.18 95	0.18 115	0.07 3	0.21 296	0.09 4	0.19 59	0.11 13	0.10 44	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.19 192	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156

SGD-Stereo	0.11 53	0.08 44	0.17 76	0.17 58	0.07 3	0.17 156	0.13 86	0.18 45	0.16 84	0.11 71	0.13 102	0.11 104	0.12 170	0.18 160	0.11 52	0.08 311	0.04 2	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 53	0.08 44	0.17 76	0.17 58	0.09 63	0.22 329	0.14 122	0.14 11	0.16 84	0.11 71	0.10 44	0.09 32	0.08 18	0.21 243	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

IGEV-Stereo++	0.11 53	0.08 44	0.15 25	0.19 176	0.11 202	0.14 48	0.10 12	0.22 115	0.18 138	0.10 44	0.13 102	0.10 66	0.11 133	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

SCION-M(vits-remse)	0.12 90	0.08 44	0.40 403	0.27 609	0.08 30	0.13 34	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.10 473	0.08 494	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 90	0.12 300	0.17 76	0.22 386	0.10 138	0.15 69	0.13 86	0.18 45	0.14 52	0.11 71	0.13 102	0.10 66	0.08 18	0.20 216	0.14 226	0.06 53	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.07 256

over-6	0.12 90	0.13 373	0.19 111	0.19 176	0.07 3	0.16 115	0.11 28	0.26 202	0.16 84	0.10 44	0.10 44	0.10 66	0.13 221	0.19 192	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 111	0.06 156

Anonymus	0.12 90	0.08 44	0.17 76	0.19 176	0.10 138	0.16 115	0.15 177	0.20 80	0.16 84	0.11 71	0.09 17	0.14 197	0.12 170	0.17 130	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.07 256

TS12	0.12 90	0.08 44	0.17 76	0.21 312	0.09 63	0.19 219	0.14 122	0.23 138	0.16 84	0.14 174	0.19 229	0.12 140	0.13 221	0.17 130	0.15 262	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-90k	0.12 90	0.11 237	0.28 240	0.20 253	0.09 63	0.15 69	0.14 122	0.22 115	0.16 84	0.09 17	0.11 57	0.09 32	0.12 170	0.20 216	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

aanet-new-60k	0.12 90	0.11 237	0.32 289	0.20 253	0.08 30	0.16 115	0.13 86	0.19 59	0.17 115	0.11 71	0.12 82	0.11 104	0.11 133	0.19 192	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

aanet-new-70k	0.12 90	0.10 156	0.27 223	0.19 176	0.08 30	0.16 115	0.14 122	0.21 97	0.15 71	0.10 44	0.13 102	0.10 66	0.12 170	0.20 216	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 90	0.11 237	0.27 223	0.19 176	0.11 202	0.16 115	0.14 122	0.19 59	0.14 52	0.11 71	0.14 142	0.10 66	0.11 133	0.12 8	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 90	0.12 300	0.28 240	0.19 176	0.08 30	0.17 156	0.15 177	0.22 115	0.18 138	0.11 71	0.14 142	0.10 66	0.11 133	0.17 130	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

aanet-new-34k	0.12 90	0.11 237	0.26 211	0.19 176	0.07 3	0.14 48	0.14 122	0.21 97	0.18 138	0.12 105	0.15 157	0.11 104	0.12 170	0.13 16	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 90	0.13 373	0.28 240	0.20 253	0.09 63	0.16 115	0.15 177	0.20 80	0.16 84	0.11 71	0.14 142	0.09 32	0.13 221	0.18 160	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.06 156

aanet-new-32k	0.12 90	0.11 237	0.27 223	0.20 253	0.09 63	0.18 184	0.13 86	0.18 45	0.13 33	0.12 105	0.12 82	0.13 163	0.13 221	0.14 36	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 90	0.11 237	0.27 223	0.20 253	0.09 63	0.18 184	0.13 86	0.18 45	0.13 33	0.12 105	0.12 82	0.13 163	0.13 221	0.14 36	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

aanet-new-28k	0.12 90	0.11 237	0.35 330	0.20 253	0.08 30	0.16 115	0.14 122	0.19 59	0.14 52	0.12 105	0.14 142	0.12 140	0.12 170	0.15 80	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.07 252	0.07 198	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 90	0.11 237	0.22 160	0.19 176	0.11 202	0.16 115	0.14 122	0.19 59	0.15 71	0.13 143	0.16 178	0.11 104	0.12 170	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.06 111	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 90	0.11 237	0.28 240	0.20 253	0.08 30	0.15 69	0.13 86	0.22 115	0.19 158	0.12 105	0.14 142	0.12 140	0.12 170	0.15 80	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 90	0.11 237	0.26 211	0.20 253	0.08 30	0.14 48	0.12 43	0.21 97	0.19 158	0.12 105	0.12 82	0.12 140	0.11 133	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 90	0.12 300	0.27 223	0.21 312	0.09 63	0.19 219	0.14 122	0.24 158	0.17 115	0.12 105	0.13 102	0.11 104	0.12 170	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 90	0.11 237	0.23 176	0.22 386	0.09 63	0.16 115	0.14 122	0.24 158	0.19 158	0.12 105	0.11 57	0.09 32	0.13 221	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.04 2	0.07 172	0.05 78	0.08 288	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 90	0.11 237	0.25 201	0.21 312	0.08 30	0.13 34	0.14 122	0.25 180	0.21 212	0.12 105	0.15 157	0.09 32	0.14 258	0.15 80	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 90	0.11 237	0.24 187	0.20 253	0.09 63	0.19 219	0.15 177	0.26 202	0.20 190	0.11 71	0.12 82	0.10 66	0.13 221	0.17 130	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 90	0.10 156	0.21 143	0.21 312	0.11 202	0.20 262	0.16 231	0.21 97	0.17 115	0.12 105	0.17 197	0.11 104	0.12 170	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 90	0.08 44	0.18 95	0.18 115	0.13 363	0.20 262	0.16 231	0.23 138	0.18 138	0.12 105	0.15 157	0.14 197	0.13 221	0.13 16	0.12 128	0.06 53	0.04 2	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 90	0.09 94	0.17 76	0.19 176	0.11 202	0.14 48	0.16 231	0.21 97	0.20 190	0.10 44	0.17 197	0.11 104	0.12 170	0.12 8	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.08 339	0.05 7	0.06 156

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 90	0.08 44	0.29 254	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 122	0.19 59	0.17 115	0.11 71	0.14 142	0.11 104	0.12 170	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.05 7	0.19 644

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 90	0.09 94	0.18 95	0.18 115	0.09 63	0.13 34	0.16 231	0.25 180	0.21 212	0.11 71	0.16 178	0.09 32	0.11 133	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.07 252	0.04 1	0.05 37

Foundation-i1c-attn	0.12 90	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 69	0.15 177	0.24 158	0.17 115	0.13 143	0.15 157	0.16 241	0.13 221	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 90	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 115	0.15 177	0.25 180	0.16 84	0.14 174	0.15 157	0.17 253	0.12 170	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 90	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 184	0.16 231	0.25 180	0.16 84	0.16 226	0.16 178	0.18 266	0.13 221	0.17 130	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LiteMatch	0.12 90	0.13 373	0.15 25	0.19 176	0.10 138	0.15 69	0.17 283	0.17 32	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.21 403	0.14 36	0.22 457	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.08 288	0.07 256

Selective-IGEV-i32	0.12 90	0.09 94	0.22 160	0.19 176	0.10 138	0.15 69	0.14 122	0.27 218	0.15 71	0.13 143	0.14 142	0.13 163	0.08 18	0.21 243	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.05 37

gcap_with_dpt	0.12 90	0.09 94	0.21 143	0.18 115	0.13 363	0.18 184	0.16 231	0.24 158	0.20 190	0.16 226	0.21 261	0.09 32	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

DispViT+	0.12 90	0.07 4	0.19 111	0.15 7	0.16 512	0.10 18	0.12 43	0.26 202	0.23 257	0.13 143	0.11 57	0.10 66	0.08 18	0.21 243	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 90	0.12 300	0.21 143	0.18 115	0.11 202	0.24 377	0.12 43	0.19 59	0.18 138	0.10 44	0.13 102	0.11 104	0.09 44	0.19 192	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GEAStereo	0.12 90	0.09 94	0.20 129	0.18 115	0.12 279	0.19 219	0.16 231	0.20 80	0.14 52	0.12 105	0.15 157	0.10 66	0.09 44	0.16 111	0.10 7	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.08 288	0.08 344

GSStereo	0.12 90	0.09 94	0.20 129	0.17 58	0.12 279	0.19 219	0.16 231	0.26 202	0.18 138	0.13 143	0.15 157	0.10 66	0.09 44	0.16 111	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.08 288	0.08 344

gasm-f	0.12 90	0.09 94	0.19 111	0.18 115	0.12 279	0.18 184	0.18 334	0.20 80	0.14 52	0.12 105	0.19 229	0.10 66	0.11 133	0.16 111	0.11 52	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.09 377	0.08 344

Replicate-Monster	0.12 90	0.10 156	0.32 289	0.16 26	0.08 30	0.17 156	0.10 12	0.22 115	0.19 158	0.11 71	0.10 44	0.10 66	0.09 44	0.19 192	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.08 344

3w_stereo	0.12 90	0.11 237	0.18 95	0.18 115	0.08 30	0.16 115	0.15 177	0.27 218	0.19 158	0.12 105	0.12 82	0.07 2	0.12 170	0.15 80	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

1w_stereo	0.12 90	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 115	0.15 177	0.25 180	0.21 212	0.13 143	0.16 178	0.08 5	0.12 170	0.16 111	0.13 187	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GREAT-IGEV	0.12 90	0.09 94	0.25 201	0.16 26	0.11 202	0.14 48	0.16 231	0.17 32	0.17 115	0.10 44	0.15 157	0.09 32	0.09 44	0.18 160	0.10 7	0.06 53	0.07 402	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.10 479
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.12 90	0.11 237	0.22 160	0.19 176	0.10 138	0.15 69	0.17 283	0.20 80	0.16 84	0.11 71	0.13 102	0.13 163	0.08 18	0.22 263	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.07 256

AIO_test	0.12 90	0.09 94	0.20 129	0.19 176	0.11 202	0.15 69	0.17 283	0.19 59	0.16 84	0.11 71	0.13 102	0.14 197	0.09 44	0.20 216	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

GIP-stereo	0.12 90	0.09 94	0.20 129	0.19 176	0.11 202	0.16 115	0.14 122	0.29 258	0.18 138	0.11 71	0.16 178	0.13 163	0.09 44	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

IGEV-Stereo+	0.12 90	0.08 44	0.17 76	0.18 115	0.13 363	0.09 3	0.11 28	0.16 23	0.15 71	0.10 44	0.08 15	0.10 66	0.10 91	0.21 243	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.16 603	0.24 683

RSM++	0.12 90	0.09 94	0.19 111	0.20 253	0.09 63	0.17 156	0.15 177	0.21 97	0.19 158	0.12 105	0.12 82	0.14 197	0.09 44	0.20 216	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.05 37

RSM	0.12 90	0.09 94	0.20 129	0.20 253	0.09 63	0.16 115	0.15 177	0.23 138	0.18 138	0.13 143	0.13 102	0.15 219	0.09 44	0.21 243	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.05 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 90	0.08 44	0.29 254	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 122	0.19 59	0.17 115	0.11 71	0.14 142	0.11 104	0.12 170	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.05 7	0.19 644

Selective-IGEV	0.12 90	0.09 94	0.22 160	0.19 176	0.10 138	0.15 69	0.14 122	0.27 218	0.15 71	0.13 143	0.14 142	0.13 163	0.08 18	0.21 243	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.05 37

GEAR-Net	0.13 140	0.09 94	0.23 176	0.21 312	0.10 138	0.15 69	0.15 177	0.29 258	0.16 84	0.12 105	0.15 157	0.12 140	0.12 170	0.17 130	0.14 226	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.07 256

GELT-Stereo	0.13 140	0.09 94	0.16 52	0.20 253	0.14 415	0.14 48	0.15 177	0.33 318	0.23 257	0.14 174	0.11 57	0.11 104	0.11 133	0.16 111	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.05 7	0.05 37

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 140	0.11 237	0.22 160	0.20 253	0.09 63	0.19 219	0.10 12	0.19 59	0.17 115	0.14 174	0.11 57	0.11 104	0.11 133	0.14 36	0.11 52	0.08 311	0.07 402	0.11 521	0.09 450	0.09 377	0.08 344

PhaseNet	0.13 140	0.09 94	0.19 111	0.18 115	0.11 202	0.16 115	0.14 122	0.24 158	0.17 115	0.11 71	0.12 82	0.16 241	0.12 170	0.19 192	0.16 289	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.07 256

DF	0.13 140	0.09 94	0.21 143	0.18 115	0.10 138	0.17 156	0.15 177	0.25 180	0.17 115	0.13 143	0.22 275	0.19 286	0.11 133	0.20 216	0.14 226	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.06 111	0.06 156

aanet-new-78k	0.13 140	0.11 237	0.44 462	0.21 312	0.08 30	0.14 48	0.14 122	0.21 97	0.16 84	0.10 44	0.13 102	0.10 66	0.13 221	0.18 160	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

aanet-new	0.13 140	0.11 237	0.30 265	0.20 253	0.13 363	0.20 262	0.14 122	0.23 138	0.16 84	0.12 105	0.13 102	0.09 32	0.15 278	0.19 192	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.06 156

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 140	0.09 94	0.19 111	0.18 115	0.14 415	0.19 219	0.15 177	0.25 180	0.22 231	0.15 197	0.20 246	0.10 66	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 140	0.09 94	0.22 160	0.18 115	0.14 415	0.18 184	0.15 177	0.23 138	0.21 212	0.16 226	0.22 275	0.10 66	0.09 44	0.15 80	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 140	0.09 94	0.20 129	0.18 115	0.14 415	0.18 184	0.15 177	0.25 180	0.22 231	0.16 226	0.21 261	0.09 32	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 140	0.11 237	0.38 379	0.17 58	0.11 202	0.17 156	0.14 122	0.23 138	0.17 115	0.11 71	0.14 142	0.13 163	0.11 133	0.14 36	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1	0.13 140	0.07 4	0.16 52	0.17 58	0.11 202	0.17 156	0.16 231	0.32 303	0.22 231	0.15 197	0.17 197	0.20 301	0.13 221	0.14 36	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

VMStereo-Base	0.13 140	0.08 44	0.22 160	0.15 7	0.09 63	0.18 184	0.13 86	0.24 158	0.25 290	0.14 174	0.22 275	0.17 253	0.12 170	0.19 192	0.13 187	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.07 256

BStereo	0.13 140	0.10 156	0.42 438	0.18 115	0.11 202	0.13 34	0.14 122	0.24 158	0.22 231	0.12 105	0.11 57	0.12 140	0.09 44	0.16 111	0.14 226	0.05 9	0.06 260	0.06 58	0.08 339	0.05 7	0.06 156

NLSM3	0.13 140	0.10 156	0.17 76	0.21 312	0.13 363	0.18 184	0.16 231	0.30 279	0.24 275	0.11 71	0.15 157	0.12 140	0.13 221	0.17 130	0.15 262	0.05 9	0.05 40	0.08 277	0.08 339	0.05 7	0.05 37

DDF-Stereo	0.13 140	0.08 44	0.19 111	0.19 176	0.16 512	0.12 27	0.15 177	0.18 45	0.18 138	0.11 71	0.10 44	0.13 163	0.12 170	0.23 273	0.19 385	0.08 311	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.21 655	0.06 156

GASTEREO	0.13 140	0.12 300	0.21 143	0.23 447	0.10 138	0.18 184	0.15 177	0.26 202	0.18 138	0.17 245	0.16 178	0.11 104	0.13 221	0.19 192	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.07 252	0.06 111	0.06 156

MSCF	0.13 140	0.12 300	0.21 143	0.22 386	0.10 138	0.16 115	0.15 177	0.26 202	0.18 138	0.17 245	0.16 178	0.11 104	0.13 221	0.18 160	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.07 252	0.06 111	0.06 156

water-stereo	0.13 140	0.08 44	0.20 129	0.19 176	0.10 138	0.17 156	0.14 122	0.25 180	0.19 158	0.17 245	0.23 286	0.15 219	0.15 278	0.12 8	0.13 187	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.05 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 140	0.09 94	0.24 187	0.20 253	0.10 138	0.15 69	0.14 122	0.22 115	0.16 84	0.12 105	0.19 229	0.15 219	0.11 133	0.13 16	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.07 198	0.06 156

LG-Stereo	0.13 140	0.10 156	0.24 187	0.20 253	0.09 63	0.16 115	0.18 334	0.21 97	0.18 138	0.11 71	0.17 197	0.09 32	0.09 44	0.15 80	0.14 226	0.05 9	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.05 37

S2M2_L	0.13 140	0.11 237	0.20 129	0.16 26	0.12 279	0.12 27	0.07 1	0.18 45	0.20 190	0.12 105	0.15 157	0.14 197	0.12 170	0.15 80	0.14 226	0.13 582	0.09 533	0.09 379	0.10 498	0.11 503	0.09 419
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 140	0.14 427	0.19 111	0.26 581	0.09 63	0.15 69	0.13 86	0.22 115	0.18 138	0.12 105	0.11 57	0.10 66	0.13 221	0.21 243	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

StereoAnything_RVC	0.13 140	0.37 673	0.36 350	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 43	0.17 32	0.12 24	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 91	0.20 216	0.10 7	0.09 418	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.24 669	0.05 37

castereo++	0.13 140	0.10 156	0.18 95	0.18 115	0.10 138	0.27 432	0.13 86	0.23 138	0.23 257	0.11 71	0.13 102	0.16 241	0.10 91	0.18 160	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 140	0.09 94	0.24 187	0.19 176	0.10 138	0.17 156	0.19 383	0.22 115	0.16 84	0.14 174	0.11 57	0.13 163	0.10 91	0.24 289	0.18 351	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.07 198	0.06 156
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 140	0.10 156	0.22 160	0.19 176	0.10 138	0.19 219	0.17 283	0.19 59	0.19 158	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.11 133	0.24 289	0.16 289	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156

mms	0.13 140	0.11 237	0.19 111	0.19 176	0.12 279	0.16 115	0.17 283	0.20 80	0.17 115	0.13 143	0.17 197	0.14 197	0.09 44	0.24 289	0.14 226	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.07 256

ours_stereo	0.13 140	0.11 237	0.23 176	0.20 253	0.11 202	0.17 156	0.18 334	0.20 80	0.19 158	0.13 143	0.18 220	0.14 197	0.10 91	0.23 273	0.14 226	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.06 111	0.05 37

RAStereo	0.13 140	0.12 300	0.27 223	0.22 386	0.11 202	0.15 69	0.18 334	0.23 138	0.23 257	0.13 143	0.17 197	0.11 104	0.09 44	0.15 80	0.13 187	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.05 37

Occ-G	0.13 140	0.08 44	0.21 143	0.17 58	0.10 138	0.15 69	0.19 383	0.22 115	0.19 158	0.13 143	0.19 229	0.21 315	0.11 133	0.17 130	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.07 198	0.06 156

Pointernet	0.13 140	0.07 4	0.27 223	0.19 176	0.11 202	0.20 262	0.12 43	0.31 291	0.24 275	0.15 197	0.15 157	0.13 163	0.11 133	0.17 130	0.13 187	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

AIO-Stereo	0.13 140	0.10 156	0.22 160	0.20 253	0.09 63	0.16 115	0.15 177	0.27 218	0.16 84	0.13 143	0.15 157	0.13 163	0.08 18	0.18 160	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.06 156

gcap-zeroshot	0.13 140	0.09 94	0.22 160	0.17 58	0.14 415	0.19 219	0.15 177	0.25 180	0.22 231	0.15 197	0.20 246	0.10 66	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 140	0.09 94	0.20 129	0.18 115	0.14 415	0.19 219	0.15 177	0.25 180	0.22 231	0.15 197	0.20 246	0.10 66	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

trnet	0.13 140	0.08 44	0.21 143	0.15 7	0.07 3	0.21 296	0.12 43	0.24 158	0.24 275	0.16 226	0.21 261	0.15 219	0.13 221	0.18 160	0.13 187	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.05 37

MoCha-V2	0.13 140	0.08 44	0.26 211	0.23 447	0.09 63	0.16 115	0.15 177	0.26 202	0.16 84	0.15 197	0.15 157	0.13 163	0.14 258	0.20 216	0.11 52	0.06 53	0.07 402	0.06 58	0.06 167	0.06 111	0.05 37

IGEV++	0.13 140	0.10 156	0.23 176	0.21 312	0.10 138	0.15 69	0.15 177	0.29 258	0.16 84	0.12 105	0.15 157	0.12 140	0.12 170	0.17 130	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.07 256

testlalala	0.13 140	0.09 94	0.22 160	0.17 58	0.14 415	0.19 219	0.15 177	0.25 180	0.22 231	0.15 197	0.20 246	0.10 66	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

AEACV	0.13 140	0.09 94	0.23 176	0.18 115	0.19 586	0.19 219	0.16 231	0.23 138	0.14 52	0.13 143	0.17 197	0.13 163	0.16 303	0.16 111	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.08 339	0.07 198	0.06 156

LoS_RVC	0.13 140	0.10 156	0.19 111	0.18 115	0.16 512	0.20 262	0.18 334	0.20 80	0.17 115	0.13 143	0.19 229	0.12 140	0.15 278	0.17 130	0.13 187	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.12 544

EGLCR-Stereo	0.13 140	0.08 44	0.20 129	0.18 115	0.09 63	0.21 296	0.13 86	0.27 218	0.21 212	0.13 143	0.10 44	0.15 219	0.09 44	0.20 216	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.06 156

CREStereo	0.13 140	0.08 44	0.21 143	0.14 3	0.08 30	0.22 329	0.15 177	0.25 180	0.24 275	0.16 226	0.21 261	0.14 197	0.13 221	0.18 160	0.13 187	0.09 418	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.07 198	0.06 156
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
FAST (zero-shot)	0.14 183	0.10 156	0.22 160	0.23 447	0.26 663	0.14 48	0.15 177	0.23 138	0.15 71	0.11 71	0.14 142	0.12 140	0.12 170	0.18 160	0.13 187	0.09 418	0.09 533	0.07 172	0.08 339	0.07 198	0.09 419

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 183	0.21 575	0.47 491	0.17 58	0.12 279	0.15 69	0.14 122	0.24 158	0.16 84	0.11 71	0.14 142	0.12 140	0.10 91	0.14 36	0.10 7	0.06 53	0.06 260	0.06 58	0.08 339	0.05 7	0.07 256

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 183	0.19 547	0.70 615	0.17 58	0.12 279	0.13 34	0.14 122	0.24 158	0.17 115	0.10 44	0.12 82	0.10 66	0.10 91	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.07 252	0.05 7	0.07 256

PSi22	0.14 183	0.13 373	0.29 254	0.19 176	0.09 63	0.17 156	0.12 43	0.28 241	0.23 257	0.13 143	0.14 142	0.22 327	0.13 221	0.29 393	0.14 226	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 198	0.06 156

Anonymus123	0.14 183	0.10 156	0.42 438	0.18 115	0.11 202	0.36 570	0.14 122	0.28 241	0.22 231	0.12 105	0.11 57	0.12 140	0.09 44	0.16 111	0.14 226	0.05 9	0.06 260	0.06 58	0.08 339	0.05 7	0.06 156

252Zero-FE	0.14 183	0.07 4	0.17 76	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.21 97	0.19 158	0.77 698	0.11 57	0.08 5	0.08 18	0.13 16	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156

Zero-FE251	0.14 183	0.09 94	0.24 187	0.17 58	0.09 63	0.20 262	0.13 86	0.20 80	0.14 52	0.61 677	0.13 102	0.13 163	0.11 133	0.14 36	0.16 289	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

DA	0.14 183	0.10 156	0.18 95	0.21 312	0.10 138	0.29 474	0.16 231	0.28 241	0.20 190	0.14 174	0.17 197	0.16 241	0.14 258	0.17 130	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.07 256

GGEV	0.14 183	0.10 156	0.18 95	0.21 312	0.10 138	0.29 474	0.16 231	0.28 241	0.20 190	0.14 174	0.17 197	0.16 241	0.14 258	0.17 130	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.07 256

FlowAnything_test	0.14 183	0.11 237	0.21 143	0.21 312	0.12 279	0.17 156	0.16 231	0.25 180	0.16 84	0.15 197	0.13 102	0.15 219	0.14 258	0.18 160	0.16 289	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.12 578	0.08 288	0.09 419

depthmonostereo	0.14 183	0.09 94	0.19 111	0.19 176	0.08 30	0.20 262	0.15 177	0.27 218	0.23 257	0.16 226	0.18 220	0.14 197	0.17 335	0.19 192	0.13 187	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.05 78	0.05 7	0.05 37

DVStereo	0.14 183	0.08 44	0.18 95	0.18 115	0.09 63	0.21 296	0.14 122	0.24 158	0.21 212	0.21 294	0.21 261	0.15 219	0.14 258	0.23 273	0.15 262	0.07 138	0.06 260	0.06 58	0.06 167	0.05 7	0.05 37

SCV_C0	0.14 183	0.11 237	0.25 201	0.19 176	0.12 279	0.15 69	0.16 231	0.30 279	0.22 231	0.13 143	0.15 157	0.13 163	0.09 44	0.24 289	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.09 377	0.06 156

SCV	0.14 183	0.14 427	0.24 187	0.21 312	0.11 202	0.15 69	0.16 231	0.31 291	0.18 138	0.11 71	0.15 157	0.13 163	0.10 91	0.23 273	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.06 156

castereo	0.14 183	0.10 156	0.19 111	0.18 115	0.10 138	0.20 262	0.19 383	0.30 279	0.27 313	0.13 143	0.18 220	0.16 241	0.16 303	0.15 80	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.06 111	0.05 37

tt45	0.14 183	0.09 94	0.22 160	0.19 176	0.11 202	0.23 354	0.18 334	0.22 115	0.17 115	0.15 197	0.13 102	0.14 197	0.10 91	0.30 409	0.14 226	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.07 256

999	0.14 183	0.08 44	0.24 187	0.19 176	0.11 202	0.20 262	0.17 283	0.24 158	0.18 138	0.13 143	0.16 178	0.14 197	0.11 133	0.36 457	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.07 256

fffy	0.14 183	0.11 237	0.24 187	0.20 253	0.10 138	0.19 219	0.18 334	0.22 115	0.19 158	0.13 143	0.16 178	0.15 219	0.13 221	0.25 319	0.14 226	0.06 53	0.06 260	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.06 156

WCG-NET	0.14 183	0.09 94	0.23 176	0.18 115	0.08 30	0.18 184	0.17 283	0.21 97	0.28 332	0.18 264	0.21 261	0.15 219	0.12 170	0.18 160	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

WCG-NET（raft）	0.14 183	0.09 94	0.23 176	0.17 58	0.08 30	0.19 219	0.16 231	0.23 138	0.26 302	0.18 264	0.19 229	0.20 301	0.12 170	0.21 243	0.12 128	0.06 53	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

MGS-Stereo	0.14 183	0.11 237	0.32 289	0.19 176	0.11 202	0.18 184	0.17 283	0.20 80	0.22 231	0.14 174	0.24 300	0.15 219	0.10 91	0.18 160	0.12 128	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.10 453	0.06 156

ff7	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.27 218	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

IGEVStereo-DCA	0.14 183	0.11 237	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.20 262	0.18 334	0.27 218	0.20 190	0.15 197	0.12 82	0.14 197	0.12 170	0.28 373	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

ffff	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.27 218	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

11t	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.27 218	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

MaDis-Stereo	0.14 183	0.13 373	0.26 211	0.19 176	0.14 415	0.16 115	0.13 86	0.25 180	0.21 212	0.13 143	0.14 142	0.14 197	0.11 133	0.17 130	0.17 322	0.08 311	0.07 402	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.06 156

UniTT-Stereo	0.14 183	0.10 156	0.30 265	0.21 312	0.13 363	0.17 156	0.13 86	0.19 59	0.18 138	0.15 197	0.20 246	0.10 66	0.11 133	0.18 160	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.06 156

CASnet	0.14 183	0.12 300	0.22 160	0.22 386	0.08 30	0.16 115	0.15 177	0.27 218	0.25 290	0.22 304	0.20 246	0.15 219	0.11 133	0.17 130	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.11 521	0.09 450	0.08 288	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 183	0.14 427	0.33 307	0.20 253	0.09 63	0.21 296	0.10 12	0.26 202	0.20 190	0.18 264	0.19 229	0.15 219	0.13 221	0.17 130	0.13 187	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.05 78	0.06 111	0.06 156

anonymousdsp	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.28 241	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.07 256

LoS	0.14 183	0.08 44	0.27 223	0.16 26	0.09 63	0.22 329	0.14 122	0.26 202	0.26 302	0.15 197	0.18 220	0.18 266	0.13 221	0.22 263	0.14 226	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 183	0.08 44	0.19 111	0.17 58	0.22 630	0.18 184	0.16 231	0.23 138	0.19 158	0.14 174	0.17 197	0.14 197	0.10 91	0.18 160	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.08 288	0.18 637

ProNet	0.14 183	0.12 300	0.25 201	0.19 176	0.11 202	0.19 219	0.19 383	0.27 218	0.20 190	0.14 174	0.13 102	0.13 163	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.07 198	0.07 256

MC-Stereo	0.14 183	0.09 94	0.25 201	0.21 312	0.09 63	0.18 184	0.16 231	0.23 138	0.19 158	0.18 264	0.23 286	0.16 241	0.13 221	0.22 263	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.05 37

ccc-4	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.27 218	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

IGEV-Stereo	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.28 241	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.07 256
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 183	0.13 373	0.24 187	0.25 546	0.11 202	0.11 20	0.18 334	0.32 303	0.23 257	0.12 105	0.12 82	0.18 266	0.12 170	0.14 36	0.13 187	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.06 156
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
SCION-Mon(vits-remp)	0.15 220	0.18 530	0.40 403	0.27 609	0.26 663	0.46 630	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

quiztm	0.15 220	0.15 466	0.25 201	0.22 386	0.14 415	0.17 156	0.17 283	0.33 318	0.21 212	0.18 264	0.21 261	0.14 197	0.10 91	0.17 130	0.14 226	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.08 288	0.05 37

DN	0.15 220	0.08 44	0.27 223	0.19 176	0.14 415	0.21 296	0.18 334	0.28 241	0.24 275	0.14 174	0.16 178	0.18 266	0.10 91	0.21 243	0.13 187	0.11 521	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.10 479

RT-Monster	0.15 220	0.08 44	0.21 143	0.17 58	0.14 415	0.20 262	0.11 28	0.29 258	0.32 394	0.24 328	0.22 275	0.17 253	0.13 221	0.18 160	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.07 256

MM-Stereo_test2	0.15 220	0.10 156	0.44 462	0.23 447	0.11 202	0.21 296	0.21 467	0.27 218	0.22 231	0.15 197	0.16 178	0.13 163	0.11 133	0.20 216	0.13 187	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.05 37

HART	0.15 220	0.11 237	0.30 265	0.21 312	0.09 63	0.17 156	0.16 231	0.30 279	0.19 158	0.15 197	0.25 312	0.17 253	0.09 44	0.21 243	0.12 128	0.06 53	0.07 402	0.07 172	0.05 78	0.08 288	0.06 156

HUF	0.15 220	0.11 237	0.38 379	0.17 58	0.11 202	0.16 115	0.17 283	0.22 115	0.20 190	0.11 71	0.13 102	0.14 197	0.11 133	0.18 160	0.12 128	0.07 138	0.20 684	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.14 588

rvit_stereo_0080	0.15 220	0.13 373	0.25 201	0.19 176	0.13 363	0.15 69	0.20 436	0.28 241	0.24 275	0.15 197	0.17 197	0.19 286	0.13 221	0.19 192	0.15 262	0.11 521	0.08 494	0.08 277	0.08 339	0.10 453	0.07 256

RAFT-Stereo-weight	0.15 220	0.09 94	0.26 211	0.20 253	0.10 138	0.19 219	0.17 283	0.36 374	0.29 351	0.24 328	0.20 246	0.19 286	0.10 91	0.18 160	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.06 111	0.05 37

whm_eth	0.15 220	0.13 373	0.25 201	0.19 176	0.13 363	0.15 69	0.20 436	0.28 241	0.24 275	0.15 197	0.17 197	0.19 286	0.13 221	0.19 192	0.15 262	0.11 521	0.08 494	0.08 277	0.08 339	0.10 453	0.07 256

CAS	0.15 220	0.07 4	0.21 143	0.41 693	0.16 512	0.20 262	0.18 334	0.22 115	0.19 158	0.15 197	0.19 229	0.11 104	0.09 44	0.14 36	0.13 187	0.29 699	0.04 2	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.14 588

CroCo-Stereo Lap2	0.15 220	0.15 466	0.28 240	0.25 546	0.18 559	0.11 20	0.19 383	0.28 241	0.21 212	0.13 143	0.16 178	0.15 219	0.12 170	0.17 130	0.14 226	0.07 138	0.07 402	0.08 277	0.06 167	0.08 288	0.07 256

GLC_STEREO	0.15 220	0.10 156	0.24 187	0.21 312	0.09 63	0.17 156	0.15 177	0.23 138	0.27 313	0.17 245	0.20 246	0.17 253	0.11 133	0.23 273	0.16 289	0.07 138	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.07 198	0.06 156

CREStereo++_RVC	0.15 220	0.08 44	0.26 211	0.17 58	0.11 202	0.18 184	0.13 86	0.22 115	0.30 368	0.21 294	0.30 371	0.13 163	0.11 133	0.16 111	0.15 262	0.07 138	0.04 2	0.06 58	0.15 632	0.06 111	0.05 37
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 220	0.09 94	0.28 240	0.16 26	0.08 30	0.25 397	0.14 122	0.23 138	0.28 332	0.24 328	0.30 371	0.16 241	0.12 170	0.17 130	0.13 187	0.08 311	0.07 402	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.07 256

XX-TBD	0.15 220	0.18 530	0.28 240	0.22 386	0.10 138	0.22 329	0.15 177	0.22 115	0.27 313	0.22 304	0.26 324	0.14 197	0.12 170	0.16 111	0.13 187	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.07 198	0.06 156

PMTNet	0.15 220	0.08 44	0.23 176	0.15 7	0.09 63	0.23 354	0.16 231	0.25 180	0.23 257	0.17 245	0.21 261	0.16 241	0.14 258	0.22 263	0.13 187	0.29 699	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.07 198	0.06 156

Weightmod_eth	0.16 237	0.11 237	0.20 129	0.21 312	0.13 363	0.20 262	0.18 334	0.25 180	0.19 158	0.17 245	0.25 312	0.19 286	0.17 335	0.25 319	0.14 226	0.16 638	0.08 494	0.08 277	0.08 339	0.09 377	0.05 37

Weightmod	0.16 237	0.12 300	0.19 111	0.20 253	0.10 138	0.24 377	0.17 283	0.25 180	0.21 212	0.18 264	0.29 355	0.19 286	0.15 278	0.27 358	0.16 289	0.09 418	0.10 568	0.08 277	0.08 339	0.09 377	0.08 344

SE	0.16 237	0.14 427	0.19 111	0.21 312	0.11 202	0.23 354	0.16 231	0.28 241	0.20 190	0.20 280	0.27 333	0.15 219	0.17 335	0.15 80	0.14 226	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.11 503	0.08 344

FE-Mocha	0.16 237	0.10 156	0.33 307	0.19 176	0.13 363	0.19 219	0.15 177	0.35 355	0.22 231	0.24 328	0.24 300	0.20 301	0.14 258	0.17 130	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.06 156

zero-FE	0.16 237	0.08 44	0.81 641	0.19 176	0.18 559	0.12 27	0.15 177	0.19 59	0.19 158	0.10 44	0.10 44	0.13 163	0.12 170	0.21 243	0.19 385	0.08 311	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.19 643	0.06 156

xyz-stereo-finetune	0.16 237	0.12 300	0.23 176	0.16 26	0.08 30	0.23 354	0.20 436	0.29 258	0.31 382	0.19 272	0.22 275	0.19 286	0.15 278	0.29 393	0.20 408	0.06 53	0.06 260	0.08 277	0.06 167	0.06 111	0.06 156

Reg-Stereo(zero)	0.16 237	0.07 4	0.36 350	0.19 176	0.10 138	0.19 219	0.14 122	0.28 241	0.24 275	0.22 304	0.20 246	0.24 364	0.18 366	0.21 243	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.06 111	0.06 156

tg	0.16 237	0.11 237	0.25 201	0.21 312	0.11 202	0.23 354	0.15 177	0.34 331	0.24 275	0.20 280	0.25 312	0.19 286	0.12 170	0.24 289	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.09 450	0.08 288	0.07 256

rvit_stereo_0083	0.16 237	0.12 300	0.26 211	0.21 312	0.13 363	0.17 156	0.17 283	0.22 115	0.34 418	0.16 226	0.21 261	0.19 286	0.16 303	0.21 243	0.16 289	0.11 521	0.10 568	0.10 462	0.08 339	0.09 377	0.07 256

rvit_stereo_0081_aga	0.16 237	0.14 427	0.28 240	0.21 312	0.13 363	0.19 219	0.17 283	0.23 138	0.24 275	0.17 245	0.21 261	0.19 286	0.13 221	0.19 192	0.14 226	0.11 521	0.08 494	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.07 256

rvit_stereo_0081	0.16 237	0.11 237	0.24 187	0.21 312	0.12 279	0.16 115	0.17 283	0.22 115	0.33 408	0.16 226	0.18 220	0.18 266	0.14 258	0.20 216	0.16 289	0.11 521	0.08 494	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.07 256

rvit_stereo_0082	0.16 237	0.11 237	0.24 187	0.21 312	0.12 279	0.16 115	0.17 283	0.22 115	0.33 408	0.16 226	0.18 220	0.18 266	0.14 258	0.20 216	0.16 289	0.11 521	0.08 494	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.07 256

CAS++	0.16 237	0.12 300	0.27 223	0.18 115	0.12 279	0.17 156	0.15 177	0.42 448	0.24 275	0.19 272	0.18 220	0.13 163	0.10 91	0.21 243	0.12 128	0.12 561	0.10 568	0.11 521	0.08 339	0.10 453	0.09 419
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 237	0.12 300	0.26 211	0.22 386	0.14 415	0.25 397	0.23 524	0.29 258	0.21 212	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.13 221	0.25 319	0.13 187	0.07 138	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.08 344

MIF-Stereo (partial)	0.16 237	0.10 156	0.34 319	0.21 312	0.15 479	0.15 69	0.13 86	0.28 241	0.25 290	0.17 245	0.26 324	0.15 219	0.16 303	0.25 319	0.17 322	0.09 418	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.09 377	0.08 344

RCA-Stereo	0.16 237	0.09 94	0.25 201	0.20 253	0.10 138	0.19 219	0.17 283	0.36 374	0.35 435	0.20 280	0.25 312	0.17 253	0.17 335	0.18 160	0.14 226	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.05 37

test-3	0.16 237	0.09 94	0.31 280	0.21 312	0.11 202	0.18 184	0.16 231	0.30 279	0.27 313	0.26 351	0.16 178	0.22 327	0.12 170	0.26 338	0.18 351	0.06 53	0.04 2	0.08 277	0.08 339	0.06 111	0.06 156

test_1	0.16 237	0.09 94	0.31 280	0.21 312	0.11 202	0.18 184	0.16 231	0.30 279	0.27 313	0.25 338	0.16 178	0.22 327	0.12 170	0.26 338	0.18 351	0.06 53	0.04 2	0.08 277	0.08 339	0.06 111	0.06 156

iRaftStereo_RVC	0.16 237	0.12 300	0.26 211	0.21 312	0.11 202	0.20 262	0.17 283	0.32 303	0.23 257	0.20 280	0.25 312	0.18 266	0.12 170	0.20 216	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.09 450	0.08 288	0.07 256

raftrobust	0.16 237	0.13 373	0.29 254	0.22 386	0.15 479	0.19 219	0.13 86	0.32 303	0.26 302	0.26 351	0.20 246	0.19 286	0.17 335	0.21 243	0.15 262	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.07 256

test_xeample3	0.16 237	0.11 237	0.56 557	0.19 176	0.12 279	0.20 262	0.18 334	0.35 355	0.20 190	0.16 226	0.12 82	0.13 163	0.12 170	0.24 289	0.15 262	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.08 339	0.07 198	0.07 256

monster_256*512	0.17 258	0.12 300	0.18 95	0.23 447	0.13 363	0.21 296	0.19 383	0.40 419	0.29 351	0.19 272	0.22 275	0.24 364	0.17 335	0.18 160	0.16 289	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.07 256

SMOE	0.17 258	0.11 237	0.21 143	0.20 253	0.09 63	0.26 421	0.21 467	0.30 279	0.23 257	0.21 294	0.27 333	0.21 315	0.17 335	0.18 160	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.12 560	0.07 252	0.11 503	0.07 256

NLSM1	0.17 258	0.10 156	0.17 76	0.21 312	0.18 559	0.25 397	0.17 283	0.47 504	0.40 502	0.16 226	0.21 261	0.13 163	0.15 278	0.21 243	0.18 351	0.08 311	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.07 198	0.06 156

xyz-stereo-finetune2	0.17 258	0.11 237	0.26 211	0.16 26	0.09 63	0.27 432	0.19 383	0.27 218	0.20 190	0.22 304	0.28 341	0.21 315	0.22 421	0.37 460	0.22 457	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.06 111	0.07 256

MM-Stereo_test3	0.17 258	0.12 300	0.29 254	0.23 447	0.14 415	0.19 219	0.22 497	0.39 405	0.36 448	0.16 226	0.24 300	0.17 253	0.12 170	0.19 192	0.14 226	0.07 138	0.07 402	0.08 277	0.06 167	0.09 377	0.06 156

MM-Stereo_test1	0.17 258	0.10 156	0.39 395	0.23 447	0.11 202	0.20 262	0.22 497	0.33 318	0.29 351	0.22 304	0.21 261	0.15 219	0.14 258	0.23 273	0.13 187	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.06 156

model_zeroshot	0.17 258	0.11 237	0.39 395	0.20 253	0.12 279	0.24 377	0.15 177	0.34 331	0.22 231	0.30 435	0.20 246	0.22 327	0.12 170	0.24 289	0.14 226	0.08 311	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.07 256

rvit_stereo_ft	0.17 258	0.14 427	0.30 265	0.25 546	0.14 415	0.17 156	0.21 467	0.28 241	0.26 302	0.16 226	0.19 229	0.20 301	0.16 303	0.22 263	0.17 322	0.11 521	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.07 256

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 258	0.13 373	0.24 187	0.19 176	0.13 363	0.24 377	0.17 283	0.30 279	0.37 459	0.43 618	0.17 197	0.13 163	0.12 170	0.19 192	0.15 262	0.08 311	0.07 402	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.08 344

AE-Stereo	0.17 258	0.11 237	0.31 280	0.24 505	0.14 415	0.23 354	0.18 334	0.34 331	0.29 351	0.15 197	0.25 312	0.21 315	0.13 221	0.20 216	0.14 226	0.07 138	0.08 494	0.09 379	0.10 498	0.07 198	0.06 156

rrr	0.17 258	0.11 237	0.57 560	0.19 176	0.12 279	0.20 262	0.18 334	0.35 355	0.22 231	0.15 197	0.12 82	0.14 197	0.12 170	0.28 373	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

plain	0.17 258	0.13 373	0.43 452	0.21 312	0.13 363	0.16 115	0.17 283	0.27 218	0.22 231	0.16 226	0.26 324	0.13 163	0.16 303	0.27 358	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.07 252	0.10 453	0.07 256

MSKI-zero shot	0.17 258	0.09 94	0.43 452	0.20 253	0.11 202	0.21 296	0.15 177	0.32 303	0.21 212	0.23 313	0.24 300	0.23 349	0.10 91	0.31 416	0.13 187	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156

Any-RAFT	0.17 258	0.08 44	0.31 280	0.19 176	0.10 138	0.29 474	0.16 231	0.42 448	0.30 368	0.24 328	0.27 333	0.27 409	0.16 303	0.21 243	0.12 128	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.06 156

RAFT-Test	0.17 258	0.10 156	0.38 379	0.19 176	0.12 279	0.25 397	0.17 283	0.33 318	0.23 257	0.23 313	0.29 355	0.27 409	0.14 258	0.20 216	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.06 156

4D-IteraStereo	0.17 258	0.16 495	0.50 519	0.21 312	0.14 415	0.19 219	0.17 283	0.28 241	0.28 332	0.23 313	0.20 246	0.20 301	0.11 133	0.19 192	0.14 226	0.06 53	0.04 2	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.06 156

anonymousdsp2	0.17 258	0.10 156	0.28 240	0.20 253	0.11 202	0.25 397	0.17 283	0.41 434	0.31 382	0.23 313	0.23 286	0.22 327	0.15 278	0.25 319	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.08 288	0.07 256

knoymous	0.17 258	0.09 94	0.32 289	0.17 58	0.11 202	0.21 296	0.17 283	0.32 303	0.23 257	0.23 313	0.28 341	0.27 409	0.16 303	0.23 273	0.16 289	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.06 167	0.09 377	0.09 419

Selective-RAFT	0.17 258	0.12 300	0.30 265	0.24 505	0.10 138	0.29 474	0.15 177	0.32 303	0.31 382	0.17 245	0.17 197	0.21 315	0.18 366	0.28 373	0.17 322	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.07 252	0.08 288	0.06 156

AnonymousM	0.17 258	0.19 547	0.24 187	0.18 115	0.10 138	0.18 184	0.17 283	0.30 279	0.23 257	0.26 351	0.20 246	0.18 266	0.14 258	0.19 192	0.14 226	0.09 418	0.06 260	0.38 704	0.15 632	0.06 111	0.05 37

cross-raft	0.17 258	0.12 300	0.41 428	0.23 447	0.10 138	0.20 262	0.24 546	0.33 318	0.23 257	0.23 313	0.28 341	0.29 436	0.15 278	0.17 130	0.15 262	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.05 37

test-1	0.17 258	0.11 237	0.40 403	0.23 447	0.13 363	0.22 329	0.23 524	0.34 331	0.26 302	0.20 280	0.24 300	0.22 327	0.14 258	0.16 111	0.20 408	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.06 111	0.08 344

s12784h	0.17 258	0.09 94	0.26 211	0.18 115	0.07 3	0.32 523	0.19 383	0.37 385	0.32 394	0.23 313	0.25 312	0.18 266	0.17 335	0.25 319	0.16 289	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.06 111	0.05 37

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 258	0.14 427	0.32 289	0.20 253	0.09 63	0.19 219	0.17 283	0.32 303	0.30 368	0.25 338	0.33 419	0.20 301	0.17 335	0.19 192	0.15 262	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.05 37

CFNet-RSSM	0.17 258	0.10 156	0.40 403	0.20 253	0.11 202	0.20 262	0.15 177	0.36 374	0.30 368	0.23 313	0.21 261	0.26 398	0.15 278	0.20 216	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.05 37

Gwc-CoAtRS	0.17 258	0.10 156	0.37 359	0.20 253	0.12 279	0.19 219	0.15 177	0.32 303	0.28 332	0.23 313	0.23 286	0.27 409	0.15 278	0.20 216	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.06 156

S0	0.18 284	0.13 373	0.21 143	0.23 447	0.11 202	0.33 534	0.26 578	0.27 218	0.21 212	0.21 294	0.26 324	0.20 301	0.16 303	0.19 192	0.17 322	0.12 561	0.11 594	0.14 609	0.14 622	0.10 453	0.07 256

ManiGeoR	0.18 284	0.15 466	0.55 550	0.15 7	0.11 202	0.21 296	0.14 122	0.39 405	0.27 313	0.19 272	0.24 300	0.18 266	0.15 278	0.35 448	0.19 385	0.08 311	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.08 344

HLf10	0.18 284	0.15 466	0.55 550	0.15 7	0.11 202	0.21 296	0.14 122	0.39 405	0.27 313	0.19 272	0.24 300	0.18 266	0.15 278	0.35 448	0.19 385	0.08 311	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.08 344

TestStereo_HL2	0.18 284	0.14 427	0.34 319	0.17 58	0.11 202	0.20 262	0.15 177	0.33 318	0.29 351	0.22 304	0.29 355	0.19 286	0.17 335	0.39 471	0.18 351	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.08 288	0.08 344

GGDA	0.18 284	0.14 427	0.33 307	0.17 58	0.10 138	0.20 262	0.16 231	0.33 318	0.31 382	0.22 304	0.28 341	0.19 286	0.16 303	0.38 466	0.17 322	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.08 288	0.08 344

TestStereo-Hl	0.18 284	0.11 237	0.31 280	0.17 58	0.10 138	0.22 329	0.16 231	0.36 374	0.29 351	0.23 313	0.26 324	0.22 327	0.19 382	0.38 466	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.07 198	0.07 256

Lsterematch	0.18 284	0.13 373	0.33 307	0.19 176	0.10 138	0.23 354	0.17 283	0.25 180	0.32 394	0.28 374	0.37 460	0.24 364	0.21 403	0.23 273	0.22 457	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.08 288	0.07 256

WQFJA1	0.18 284	0.10 156	0.16 52	0.22 386	0.18 559	0.25 397	0.19 383	0.51 556	0.51 614	0.15 197	0.17 197	0.15 219	0.16 303	0.20 216	0.20 408	0.07 138	0.09 533	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

WQFJX1	0.18 284	0.10 156	0.16 52	0.23 447	0.17 537	0.24 377	0.19 383	0.58 642	0.52 623	0.16 226	0.16 178	0.14 197	0.15 278	0.26 338	0.17 322	0.08 311	0.09 533	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.06 156

WQFJX	0.18 284	0.10 156	0.17 76	0.22 386	0.18 559	0.25 397	0.18 334	0.53 587	0.45 558	0.17 245	0.16 178	0.14 197	0.16 303	0.23 273	0.18 351	0.07 138	0.08 494	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.07 256

NLMM	0.18 284	0.10 156	0.16 52	0.22 386	0.18 559	0.25 397	0.19 383	0.51 556	0.51 614	0.15 197	0.17 197	0.15 219	0.16 303	0.20 216	0.20 408	0.07 138	0.09 533	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

IGEV-FE	0.18 284	0.10 156	0.65 597	0.20 253	0.12 279	0.19 219	0.15 177	0.34 331	0.19 158	0.28 374	0.22 275	0.27 409	0.13 221	0.23 273	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.06 156

H2IRNET	0.18 284	0.13 373	0.35 330	0.21 312	0.12 279	0.20 262	0.15 177	0.27 218	0.30 368	0.17 245	0.31 386	0.25 376	0.20 393	0.24 289	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.10 498	0.09 377	0.06 156

ACVNet-DCA	0.18 284	0.14 427	0.38 379	0.23 447	0.11 202	0.31 509	0.19 383	0.41 434	0.27 313	0.17 245	0.19 229	0.13 163	0.18 366	0.28 373	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.09 377	0.09 419

cc1	0.18 284	0.14 427	0.38 379	0.23 447	0.11 202	0.31 509	0.19 383	0.35 355	0.47 581	0.17 245	0.19 229	0.13 163	0.18 366	0.28 373	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.08 288	0.08 344

11t1	0.18 284	0.10 156	0.30 265	0.20 253	0.11 202	0.27 432	0.17 283	0.35 355	0.23 257	0.25 338	0.23 286	0.23 349	0.23 435	0.25 319	0.18 351	0.09 418	0.07 402	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.09 419

tt1	0.18 284	0.14 427	0.35 330	0.23 447	0.11 202	0.30 493	0.19 383	0.35 355	0.44 546	0.17 245	0.19 229	0.13 163	0.16 303	0.27 358	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.08 288	0.08 344

IGEV_Zeroshot_test	0.18 284	0.10 156	0.65 597	0.20 253	0.12 279	0.19 219	0.15 177	0.34 331	0.19 158	0.28 374	0.22 275	0.27 409	0.13 221	0.23 273	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.06 156

MIM_Stereo	0.18 284	0.12 300	0.38 379	0.20 253	0.11 202	0.17 156	0.14 122	0.35 355	0.25 290	0.27 361	0.35 441	0.23 349	0.13 221	0.27 358	0.16 289	0.06 53	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.06 156

HH	0.18 284	0.12 300	0.55 550	0.22 386	0.12 279	0.18 184	0.18 334	0.34 331	0.19 158	0.20 280	0.24 300	0.34 492	0.18 366	0.29 393	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.06 156

HanStereo	0.18 284	0.12 300	0.55 550	0.22 386	0.12 279	0.18 184	0.18 334	0.34 331	0.19 158	0.20 280	0.24 300	0.34 492	0.18 366	0.29 393	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.06 156

LL-Strereo2	0.18 284	0.18 530	0.39 395	0.22 386	0.12 279	0.24 377	0.13 86	0.31 291	0.23 257	0.24 328	0.20 246	0.24 364	0.12 170	0.26 338	0.15 262	0.06 53	0.06 260	0.12 560	0.09 450	0.08 288	0.07 256

riskmin	0.18 284	0.09 94	0.34 319	0.18 115	0.12 279	0.24 377	0.16 231	0.34 331	0.28 332	0.21 294	0.23 286	0.33 482	0.24 453	0.23 273	0.17 322	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.06 167	0.10 453	0.10 479

test_4	0.18 284	0.12 300	0.34 319	0.23 447	0.12 279	0.18 184	0.22 497	0.26 202	0.24 275	0.24 328	0.47 581	0.22 327	0.13 221	0.24 289	0.16 289	0.06 53	0.05 40	0.09 379	0.09 450	0.07 198	0.05 37

GMOStereo	0.18 284	0.14 427	0.30 265	0.22 386	0.12 279	0.20 262	0.27 585	0.26 202	0.28 332	0.31 453	0.32 396	0.26 398	0.17 335	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.05 37

error version	0.18 284	0.14 427	0.30 265	0.22 386	0.12 279	0.20 262	0.27 585	0.26 202	0.28 332	0.31 453	0.32 396	0.26 398	0.17 335	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.05 37

test-v	0.18 284	0.14 427	0.30 265	0.22 386	0.12 279	0.20 262	0.27 585	0.26 202	0.28 332	0.31 453	0.32 396	0.26 398	0.17 335	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.05 37

test_3	0.18 284	0.11 237	0.32 289	0.24 505	0.11 202	0.22 329	0.25 564	0.31 291	0.31 382	0.25 338	0.18 220	0.23 349	0.13 221	0.25 319	0.19 385	0.06 53	0.05 40	0.09 379	0.10 498	0.07 198	0.06 156

Patchmatch Stereo++	0.18 284	0.12 300	0.37 359	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.14 122	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.17 335	0.26 338	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 284	0.11 237	0.35 330	0.23 447	0.11 202	0.24 377	0.20 436	0.29 258	0.26 302	0.26 351	0.25 312	0.25 376	0.18 366	0.34 437	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.08 344

PSM-adaLoss	0.18 284	0.12 300	0.37 359	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.16 231	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.18 366	0.24 289	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

ROB_FTStereo_v2	0.18 284	0.12 300	0.37 359	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.16 231	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.17 335	0.24 289	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

ROB_FTStereo	0.18 284	0.12 300	0.37 359	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.14 122	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.28 341	0.25 376	0.17 335	0.24 289	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

HUI-Stereo	0.18 284	0.12 300	0.37 359	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.14 122	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.28 341	0.25 376	0.17 335	0.22 263	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

DeepStereo_RVC	0.18 284	0.11 237	0.40 403	0.21 312	0.11 202	0.19 219	0.16 231	0.28 241	0.22 231	0.27 361	0.27 333	0.23 349	0.28 522	0.24 289	0.18 351	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.10 479

iGMRVC	0.18 284	0.12 300	0.37 359	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.15 177	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.17 335	0.27 358	0.17 322	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

iRAFT	0.18 284	0.12 300	0.37 359	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.14 122	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.17 335	0.26 338	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

CRE-IMP	0.18 284	0.12 300	0.37 359	0.22 386	0.11 202	0.24 377	0.17 283	0.29 258	0.21 212	0.27 361	0.26 324	0.24 364	0.17 335	0.23 273	0.18 351	0.08 311	0.05 40	0.10 462	0.07 252	0.10 453	0.10 479

test-2	0.18 284	0.14 427	0.30 265	0.22 386	0.12 279	0.20 262	0.27 585	0.26 202	0.28 332	0.31 453	0.32 396	0.26 398	0.17 335	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.05 37

RAFT-IKP	0.18 284	0.12 300	0.37 359	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.15 177	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.18 366	0.25 319	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

rafts_anoy	0.18 284	0.15 466	0.35 330	0.22 386	0.14 415	0.19 219	0.17 283	0.32 303	0.30 368	0.23 313	0.25 312	0.20 301	0.16 303	0.22 263	0.19 385	0.08 311	0.07 402	0.10 462	0.12 578	0.09 377	0.08 344

raft+_RVC	0.18 284	0.14 427	0.32 289	0.21 312	0.15 479	0.21 296	0.16 231	0.38 393	0.34 418	0.21 294	0.28 341	0.20 301	0.15 278	0.24 289	0.19 385	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.08 344

RALCasStereoNet	0.18 284	0.15 466	0.33 307	0.21 312	0.14 415	0.21 296	0.18 334	0.31 291	0.25 290	0.21 294	0.29 355	0.22 327	0.15 278	0.27 358	0.17 322	0.08 311	0.10 568	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.09 419

sCroCo_RVC	0.18 284	0.14 427	0.49 508	0.27 609	0.18 559	0.22 329	0.17 283	0.27 218	0.23 257	0.14 174	0.22 275	0.17 253	0.14 258	0.21 243	0.15 262	0.10 473	0.11 594	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.09 419

DCANet	0.18 284	0.13 373	0.40 403	0.19 176	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.34 331	0.39 484	0.29 403	0.31 386	0.18 266	0.23 435	0.20 216	0.19 385	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.06 111	0.07 256

AFF-stereo	0.18 284	0.15 466	0.32 289	0.21 312	0.10 138	0.18 184	0.18 334	0.33 318	0.27 313	0.25 338	0.37 460	0.25 376	0.17 335	0.24 289	0.15 262	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.05 37

DIP-Stereo	0.18 284	0.12 300	0.33 307	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.12 43	0.42 448	0.25 290	0.27 361	0.32 396	0.21 315	0.17 335	0.25 319	0.20 408	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.08 344
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 284	0.09 94	0.32 289	0.22 386	0.12 279	0.22 329	0.19 383	0.42 448	0.19 158	0.31 453	0.45 564	0.20 301	0.14 258	0.18 160	0.15 262	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156

RAFT-Stereo	0.18 284	0.09 94	0.32 289	0.22 386	0.12 279	0.22 329	0.19 383	0.42 448	0.19 158	0.31 453	0.45 564	0.20 301	0.14 258	0.18 160	0.15 262	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 333	0.12 300	0.22 160	0.22 386	0.13 363	0.31 509	0.22 497	0.30 279	0.27 313	0.25 338	0.31 386	0.20 301	0.20 393	0.18 160	0.17 322	0.12 561	0.09 533	0.15 625	0.16 644	0.11 503	0.12 544

HLF11	0.19 333	0.14 427	0.54 543	0.15 7	0.12 279	0.21 296	0.12 43	0.37 385	0.24 275	0.20 280	0.29 355	0.18 266	0.18 366	0.37 460	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.08 288	0.09 419

HLf8	0.19 333	0.16 495	0.55 550	0.15 7	0.12 279	0.24 377	0.14 122	0.40 419	0.31 382	0.20 280	0.26 324	0.18 266	0.15 278	0.35 448	0.17 322	0.10 473	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.09 419

TestStereo_HLe17	0.19 333	0.17 515	0.64 595	0.16 26	0.11 202	0.21 296	0.17 283	0.40 419	0.30 368	0.19 272	0.25 312	0.17 253	0.15 278	0.38 466	0.17 322	0.08 311	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.07 256

NLMM1	0.19 333	0.12 300	0.16 52	0.23 447	0.18 559	0.24 377	0.20 436	0.59 648	0.65 667	0.18 264	0.17 197	0.13 163	0.14 258	0.25 319	0.18 351	0.08 311	0.09 533	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

NLCSM	0.19 333	0.12 300	0.18 95	0.24 505	0.19 586	0.24 377	0.21 467	0.42 448	0.40 502	0.19 272	0.18 220	0.14 197	0.16 303	0.47 502	0.19 385	0.08 311	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.07 256

AIO-test1	0.19 333	0.14 427	0.41 428	0.27 609	0.15 479	0.21 296	0.16 231	0.39 405	0.36 448	0.17 245	0.26 324	0.18 266	0.13 221	0.28 373	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.10 462	0.11 539	0.06 111	0.09 419

rvit_0105_6	0.19 333	0.14 427	0.34 319	0.23 447	0.14 415	0.18 184	0.20 436	0.29 258	0.37 459	0.18 264	0.22 275	0.23 349	0.17 335	0.26 338	0.17 322	0.15 622	0.13 626	0.13 582	0.11 539	0.11 503	0.08 344

1test111	0.19 333	0.14 427	0.38 379	0.23 447	0.11 202	0.31 509	0.19 383	0.41 434	0.27 313	0.17 245	0.19 229	0.13 163	0.18 366	0.34 437	0.22 457	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.09 377	0.09 419

DCANet-4	0.19 333	0.10 156	0.52 536	0.19 176	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.36 374	0.39 484	0.29 403	0.30 371	0.17 253	0.22 421	0.20 216	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.05 7	0.07 256

fff	0.19 333	0.13 373	0.40 403	0.18 115	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.35 355	0.43 530	0.29 403	0.30 371	0.18 266	0.28 522	0.20 216	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.05 7	0.07 256

ADStereo(finetuned)	0.19 333	0.13 373	0.49 508	0.19 176	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.34 331	0.39 484	0.29 403	0.31 386	0.18 266	0.31 569	0.21 243	0.19 385	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.06 111	0.07 256

x	0.19 333	0.11 237	0.29 254	0.20 253	0.11 202	0.26 421	0.18 334	0.41 434	0.29 351	0.25 338	0.29 355	0.28 425	0.24 453	0.26 338	0.23 478	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.08 344

DisPM	0.19 333	0.10 156	0.35 330	0.23 447	0.13 363	0.18 184	0.20 436	0.29 258	0.29 351	0.33 490	0.34 430	0.23 349	0.16 303	0.33 430	0.16 289	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.07 198	0.11 520

iRaft-Stereo_20w	0.19 333	0.10 156	0.46 483	0.19 176	0.13 363	0.25 397	0.19 383	0.52 575	0.19 158	0.29 403	0.21 261	0.22 327	0.20 393	0.28 373	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.08 339	0.08 288	0.08 344

TRStereo	0.19 333	0.17 515	0.47 491	0.23 447	0.19 586	0.19 219	0.16 231	0.52 575	0.28 332	0.20 280	0.19 229	0.21 315	0.13 221	0.24 289	0.13 187	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.11 539	0.06 111	0.06 156

Pruner-Stereo	0.19 333	0.11 237	0.34 319	0.29 636	0.12 279	0.19 219	0.17 283	0.31 291	0.29 351	0.33 490	0.32 396	0.25 376	0.15 278	0.24 289	0.21 435	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.09 419

RALAANet	0.19 333	0.18 530	0.37 359	0.23 447	0.14 415	0.23 354	0.13 86	0.37 385	0.29 351	0.28 374	0.26 324	0.25 376	0.15 278	0.26 338	0.18 351	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.06 156

csc	0.19 333	0.13 373	0.40 403	0.18 115	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.35 355	0.43 530	0.29 403	0.30 371	0.18 266	0.28 522	0.20 216	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.05 7	0.07 256

cscssc	0.19 333	0.13 373	0.40 403	0.18 115	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.35 355	0.43 530	0.29 403	0.30 371	0.18 266	0.28 522	0.20 216	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.05 7	0.07 256

GMStereo	0.19 333	0.25 609	0.40 403	0.21 312	0.12 279	0.22 329	0.19 383	0.29 258	0.40 502	0.25 338	0.23 286	0.16 241	0.15 278	0.25 319	0.19 385	0.09 418	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.10 453	0.08 344
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-03	0.20 354	0.14 427	0.31 280	0.22 386	0.12 279	0.26 421	0.16 231	0.31 291	0.27 313	0.32 475	0.58 635	0.23 349	0.15 278	0.23 273	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.07 252	0.08 288	0.06 156

FLISNet	0.20 354	0.13 373	0.33 307	0.18 115	0.15 479	0.17 156	0.16 231	0.34 331	0.21 212	0.37 552	0.39 489	0.36 511	0.24 453	0.29 393	0.21 435	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.09 450	0.09 377	0.07 256

CoSv	0.20 354	0.13 373	0.33 307	0.18 115	0.15 479	0.17 156	0.16 231	0.34 331	0.21 212	0.37 552	0.39 489	0.36 511	0.24 453	0.29 393	0.21 435	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.09 450	0.09 377	0.07 256

AIO-test2	0.20 354	0.20 560	0.36 350	0.26 581	0.15 479	0.22 329	0.16 231	0.42 448	0.42 522	0.16 226	0.29 355	0.15 219	0.11 133	0.26 338	0.13 187	0.18 661	0.06 260	0.10 462	0.11 539	0.07 198	0.07 256

rvit_0105_4	0.20 354	0.15 466	0.38 379	0.23 447	0.14 415	0.20 262	0.22 497	0.33 318	0.39 484	0.19 272	0.24 300	0.25 376	0.19 382	0.27 358	0.17 322	0.16 638	0.13 626	0.13 582	0.11 539	0.11 503	0.08 344

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 354	0.72 717	0.70 615	0.17 58	0.08 30	0.15 69	0.15 177	0.18 45	0.16 84	0.13 143	0.12 82	0.09 32	0.08 18	0.16 111	0.13 187	0.35 706	0.04 2	0.08 277	0.07 252	0.11 503	0.23 678

test_sample1	0.20 354	0.10 156	0.28 240	0.19 176	0.12 279	0.28 452	0.19 383	0.41 434	0.25 290	0.26 351	0.31 386	0.29 436	0.26 486	0.44 492	0.21 435	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.09 419

MyStereo06	0.20 354	0.12 300	0.57 560	0.21 312	0.14 415	0.25 397	0.23 524	0.40 419	0.21 212	0.30 435	0.24 300	0.31 463	0.18 366	0.22 263	0.18 351	0.07 138	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.08 344

xx1	0.20 354	0.14 427	0.38 379	0.23 447	0.11 202	0.31 509	0.19 383	0.35 355	0.47 581	0.17 245	0.19 229	0.28 425	0.24 453	0.28 373	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.10 462	0.09 450	0.09 377	0.09 419

GCAPDPT-zeroshot	0.20 354	0.08 44	1.14 694	0.29 636	0.43 700	0.16 115	0.15 177	0.27 218	0.25 290	0.14 174	0.17 197	0.15 219	0.11 133	0.20 216	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156

DCRE	0.20 354	0.13 373	0.40 403	0.21 312	0.15 479	0.20 262	0.19 383	0.30 279	0.27 313	0.22 304	0.80 683	0.23 349	0.16 303	0.23 273	0.15 262	0.07 138	0.07 402	0.07 172	0.08 339	0.07 198	0.06 156

qqq	0.20 354	0.12 300	0.31 280	0.20 253	0.11 202	0.23 354	0.19 383	0.41 434	0.27 313	0.24 328	0.28 341	0.28 425	0.24 453	0.34 437	0.22 457	0.08 311	0.07 402	0.10 462	0.09 450	0.09 377	0.09 419

PFNet+	0.20 354	0.10 156	0.37 359	0.21 312	0.12 279	0.17 156	0.19 383	0.29 258	0.34 418	0.33 490	0.32 396	0.24 364	0.16 303	0.32 423	0.17 322	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.08 288	0.12 544

NF-Stereo	0.20 354	0.10 156	0.35 330	0.24 505	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.38 393	0.32 394	0.28 374	0.30 371	0.22 327	0.16 303	0.51 520	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.13 564

OCTAStereo	0.20 354	0.10 156	0.35 330	0.24 505	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.38 393	0.32 394	0.28 374	0.30 371	0.22 327	0.16 303	0.51 520	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.13 564

RE-Stereo	0.20 354	0.10 156	0.35 330	0.24 505	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.38 393	0.32 394	0.28 374	0.30 371	0.22 327	0.16 303	0.51 520	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.13 564

TVStereo	0.20 354	0.10 156	0.35 330	0.24 505	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.38 393	0.32 394	0.28 374	0.30 371	0.22 327	0.16 303	0.51 520	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.13 564

sAnonymous2	0.20 354	0.21 575	0.58 565	0.24 505	0.17 537	0.22 329	0.19 383	0.34 331	0.28 332	0.17 245	0.19 229	0.17 253	0.16 303	0.17 130	0.14 226	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.23 665	0.17 623

CroCo_RVC	0.20 354	0.21 575	0.58 565	0.24 505	0.17 537	0.22 329	0.19 383	0.34 331	0.28 332	0.17 245	0.19 229	0.17 253	0.16 303	0.17 130	0.14 226	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.23 665	0.17 623

111	0.20 354	0.17 515	0.40 403	0.18 115	0.09 63	0.24 377	0.17 283	0.41 434	0.45 558	0.23 313	0.29 355	0.29 436	0.21 403	0.24 289	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.07 198	0.08 344

HITNet	0.20 354	0.17 515	0.43 452	0.19 176	0.08 30	0.27 432	0.14 122	0.42 448	0.30 368	0.29 403	0.32 396	0.27 409	0.21 403	0.28 373	0.25 501	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.06 156
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SME	0.21 375	0.20 560	0.29 254	0.23 447	0.11 202	0.36 570	0.17 283	0.37 385	0.29 351	0.24 328	0.28 341	0.19 286	0.21 403	0.53 533	0.21 435	0.10 473	0.08 494	0.10 462	0.10 498	0.11 503	0.08 344

TestStereo_HL3	0.21 375	0.13 373	0.77 627	0.17 58	0.11 202	0.23 354	0.16 231	0.34 331	0.20 190	0.27 361	0.38 475	0.23 349	0.19 382	0.41 482	0.14 226	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.07 198	0.08 344

IGEV_i1	0.21 375	0.11 237	0.43 452	0.22 386	0.11 202	0.31 509	0.19 383	0.43 462	0.30 368	0.29 403	0.30 371	0.31 463	0.20 393	0.33 430	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.08 344

Selective-IGEV-i1	0.21 375	0.10 156	0.31 280	0.23 447	0.13 363	0.31 509	0.22 497	0.46 494	0.42 522	0.27 361	0.32 396	0.33 482	0.17 335	0.25 319	0.19 385	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.09 419

Hybrid-DGEV-2	0.21 375	0.15 466	0.34 319	0.24 505	0.13 363	0.28 452	0.14 122	0.48 517	0.44 546	0.27 361	0.24 300	0.25 376	0.25 475	0.28 373	0.19 385	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.07 198	0.07 256

FACV-RUCA	0.21 375	0.15 466	0.32 289	0.23 447	0.23 643	0.26 421	0.19 383	0.39 405	0.34 418	0.25 338	0.32 396	0.21 315	0.24 453	0.24 289	0.19 385	0.10 473	0.07 402	0.15 625	0.08 339	0.16 603	0.13 564

IGEV-RUCA	0.21 375	0.08 44	0.23 176	0.19 176	0.19 586	0.28 452	0.24 546	0.23 138	0.21 212	0.20 280	0.23 286	0.28 425	0.49 662	0.26 338	0.18 351	0.09 418	0.08 494	0.18 652	0.13 607	0.17 620	0.17 623

rvit_0105_5	0.21 375	0.15 466	0.38 379	0.23 447	0.13 363	0.22 329	0.24 546	0.36 374	0.39 484	0.21 294	0.23 286	0.26 398	0.19 382	0.26 338	0.19 385	0.15 622	0.13 626	0.12 560	0.12 578	0.10 453	0.09 419

GCAP-BAT	0.21 375	0.08 44	1.22 699	0.29 636	0.43 700	0.16 115	0.15 177	0.27 218	0.25 290	0.14 174	0.17 197	0.15 219	0.11 133	0.20 216	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156

test_sample2	0.21 375	0.10 156	0.28 240	0.19 176	0.11 202	0.27 432	0.21 467	0.43 462	0.29 351	0.26 351	0.31 386	0.30 453	0.24 453	0.45 495	0.18 351	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.09 419

mmm	0.21 375	0.12 300	0.31 280	0.22 386	0.12 279	0.28 452	0.21 467	0.41 434	0.27 313	0.29 403	0.38 475	0.29 436	0.24 453	0.29 393	0.22 457	0.09 418	0.07 402	0.11 521	0.09 450	0.10 453	0.09 419

CASS	0.21 375	0.15 466	0.32 289	0.26 581	0.11 202	0.28 452	0.19 383	0.39 405	0.30 368	0.32 475	0.34 430	0.25 376	0.24 453	0.25 319	0.20 408	0.13 582	0.08 494	0.11 521	0.09 450	0.11 503	0.11 520
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 375	0.16 495	0.32 289	0.26 581	0.13 363	0.26 421	0.27 585	0.40 419	0.36 448	0.29 403	0.39 489	0.22 327	0.21 403	0.33 430	0.17 322	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.07 256

RAFT_CTSACE	0.21 375	0.16 495	0.41 428	0.25 546	0.15 479	0.22 329	0.24 546	0.32 303	0.28 332	0.33 490	0.51 599	0.29 436	0.17 335	0.32 423	0.13 187	0.06 53	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.06 156

RAFT+CT+SA	0.21 375	0.18 530	0.33 307	0.25 546	0.18 559	0.23 354	0.29 608	0.40 419	0.36 448	0.24 328	0.38 475	0.18 266	0.16 303	0.32 423	0.16 289	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.12 578	0.09 377	0.09 419

SA-5K	0.21 375	0.16 495	0.32 289	0.26 581	0.13 363	0.26 421	0.27 585	0.40 419	0.36 448	0.29 403	0.39 489	0.22 327	0.21 403	0.33 430	0.17 322	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.07 256

CIPLG	0.21 375	0.21 575	0.55 550	0.23 447	0.15 479	0.25 397	0.20 436	0.35 355	0.29 351	0.31 453	0.33 419	0.22 327	0.15 278	0.26 338	0.20 408	0.08 311	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.08 288	0.08 344

IPLG	0.21 375	0.15 466	0.53 540	0.21 312	0.12 279	0.28 452	0.17 283	0.42 448	0.30 368	0.33 490	0.32 396	0.15 219	0.17 335	0.50 515	0.21 435	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

IPLGR_C	0.21 375	0.22 590	0.60 573	0.23 447	0.15 479	0.24 377	0.20 436	0.35 355	0.29 351	0.31 453	0.32 396	0.22 327	0.15 278	0.25 319	0.20 408	0.08 311	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.08 288	0.08 344

MIPNet	0.21 375	0.15 466	0.52 536	0.21 312	0.12 279	0.27 432	0.20 436	0.45 483	0.37 459	0.30 435	0.23 286	0.19 286	0.24 453	0.27 358	0.19 385	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

IPLGR	0.21 375	0.13 373	0.61 576	0.21 312	0.11 202	0.25 397	0.18 334	0.41 434	0.37 459	0.28 374	0.27 333	0.21 315	0.19 382	0.37 460	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

ACRE	0.21 375	0.20 560	0.62 584	0.23 447	0.15 479	0.24 377	0.20 436	0.35 355	0.28 332	0.31 453	0.32 396	0.22 327	0.15 278	0.25 319	0.20 408	0.08 311	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.08 288	0.08 344

GANet-ADL	0.21 375	0.12 300	0.45 475	0.23 447	0.14 415	0.29 474	0.19 383	0.46 494	0.35 435	0.25 338	0.32 396	0.32 473	0.19 382	0.24 289	0.20 408	0.10 473	0.07 402	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.10 479

LCNet	0.21 375	0.11 237	0.29 254	0.25 546	0.12 279	0.23 354	0.19 383	0.34 331	0.26 302	0.28 374	0.35 441	0.26 398	0.30 552	0.35 448	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.10 498	0.13 562	0.22 671

PSM-softLoss	0.21 375	0.10 156	0.39 395	0.24 505	0.12 279	0.20 262	0.18 334	0.38 393	0.26 302	0.29 403	0.32 396	0.24 364	0.16 303	0.52 526	0.20 408	0.09 418	0.06 260	0.10 462	0.09 450	0.08 288	0.12 544

KMStereo	0.21 375	0.10 156	0.39 395	0.24 505	0.12 279	0.20 262	0.18 334	0.38 393	0.26 302	0.29 403	0.32 396	0.24 364	0.16 303	0.52 526	0.20 408	0.09 418	0.06 260	0.10 462	0.09 450	0.08 288	0.12 544

SST-Stereo	0.21 375	0.10 156	0.37 359	0.24 505	0.13 363	0.19 219	0.17 283	0.31 291	0.24 275	0.34 510	0.33 419	0.29 436	0.25 475	0.56 554	0.17 322	0.08 311	0.05 40	0.10 462	0.08 339	0.09 377	0.07 256

RAFT_R40	0.21 375	0.10 156	0.37 359	0.24 505	0.13 363	0.18 184	0.18 334	0.31 291	0.29 351	0.33 490	0.33 419	0.30 453	0.24 453	0.55 543	0.18 351	0.08 311	0.05 40	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.07 256

RAFT-345	0.21 375	0.10 156	0.46 483	0.22 386	0.11 202	0.20 262	0.16 231	0.26 202	0.25 290	0.27 361	0.66 661	0.21 315	0.16 303	0.55 543	0.21 435	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.06 111	0.06 156

RAFT	0.21 375	0.17 515	0.32 289	0.24 505	0.12 279	0.25 397	0.27 585	0.35 355	0.28 332	0.33 490	0.33 419	0.38 527	0.22 421	0.29 393	0.17 322	0.08 311	0.08 494	0.11 521	0.10 498	0.10 453	0.06 156

GMM-Stereo	0.21 375	0.10 156	0.43 452	0.23 447	0.13 363	0.24 377	0.25 564	0.37 385	0.27 313	0.30 435	0.45 564	0.27 409	0.21 403	0.31 416	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.10 462	0.09 450	0.08 288	0.19 644

Prome-Stereo	0.21 375	0.10 156	0.30 265	0.24 505	0.12 279	0.23 354	0.23 524	0.36 374	0.25 290	0.33 490	0.59 638	0.24 364	0.28 522	0.29 393	0.16 289	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.20 656

TestStereo	0.21 375	0.19 547	0.40 403	0.25 546	0.10 138	0.22 329	0.21 467	0.31 291	0.31 382	0.23 313	0.34 430	0.22 327	0.18 366	0.62 590	0.18 351	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.07 252	0.11 503	0.06 156

XX-Stereo	0.21 375	0.10 156	0.83 648	0.26 581	0.17 537	0.23 354	0.13 86	0.40 419	0.18 138	0.20 280	0.41 509	0.31 463	0.10 91	0.32 423	0.12 128	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.05 37

EAI-Stereo	0.21 375	0.10 156	0.33 307	0.21 312	0.12 279	0.30 493	0.46 690	0.46 494	0.20 190	0.25 338	0.50 593	0.17 253	0.16 303	0.24 289	0.23 478	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.10 498	0.06 111	0.07 256

FENet	0.21 375	0.11 237	0.45 475	0.21 312	0.12 279	0.26 421	0.17 283	0.41 434	0.35 435	0.30 435	0.31 386	0.29 436	0.23 435	0.26 338	0.23 478	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.09 419

SCION-MonSter(vits)	0.22 411	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 43	0.44 470	0.53 628	0.09 17	0.44 551	0.30 453	0.25 475	0.34 437	0.42 616	0.10 473	0.08 494	0.18 652	0.17 654	0.14 580	0.12 544

MyStereo8	0.22 411	0.15 466	0.63 587	0.21 312	0.17 537	0.31 509	0.16 231	0.36 374	0.32 394	0.28 374	0.36 451	0.25 376	0.18 366	0.25 319	0.28 527	0.08 311	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.10 453	0.12 544

ffm	0.22 411	0.12 300	0.42 438	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.20 436	0.35 355	0.44 546	0.30 435	0.42 526	0.34 492	0.23 435	0.27 358	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.11 521	0.10 498	0.08 288	0.08 344

StereoVision	0.22 411	0.18 530	0.37 359	0.27 609	0.17 537	0.23 354	0.22 497	0.38 393	0.31 382	0.20 280	0.51 599	0.22 327	0.16 303	0.28 373	0.18 351	0.11 521	0.12 614	0.13 582	0.13 607	0.10 453	0.07 256

raft_robust	0.22 411	0.17 515	0.30 265	0.22 386	0.12 279	0.23 354	0.22 497	0.49 527	0.48 593	0.32 475	0.32 396	0.26 398	0.23 435	0.53 533	0.15 262	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.10 498	0.08 288	0.06 156

Sa-1000	0.22 411	0.15 466	0.35 330	0.23 447	0.13 363	0.28 452	0.23 524	0.47 504	0.39 484	0.30 435	0.50 593	0.26 398	0.19 382	0.33 430	0.16 289	0.07 138	0.06 260	0.10 462	0.11 539	0.08 288	0.06 156

SA	0.22 411	0.16 495	0.36 350	0.23 447	0.13 363	0.24 377	0.23 524	0.45 483	0.40 502	0.27 361	0.44 551	0.23 349	0.23 435	0.33 430	0.17 322	0.07 138	0.06 260	0.10 462	0.11 539	0.08 288	0.06 156

dd	0.22 411	0.26 620	0.40 403	0.22 386	0.12 279	0.25 397	0.21 467	0.32 303	0.44 546	0.29 403	0.28 341	0.25 376	0.16 303	0.30 409	0.25 501	0.12 561	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.11 503	0.09 419

GwcNet-ADL	0.22 411	0.14 427	0.58 565	0.24 505	0.13 363	0.22 329	0.23 524	0.49 527	0.40 502	0.27 361	0.29 355	0.30 453	0.20 393	0.26 338	0.23 478	0.09 418	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.09 377	0.09 419

HHNet	0.22 411	0.12 300	0.52 536	0.18 115	0.18 559	0.20 262	0.20 436	0.34 331	0.31 382	0.32 475	0.59 638	0.20 301	0.21 403	0.24 289	0.31 555	0.08 311	0.05 40	0.09 379	0.07 252	0.08 288	0.11 520

KYRaft	0.22 411	0.10 156	0.30 265	0.23 447	0.12 279	0.23 354	0.23 524	0.35 355	0.24 275	0.35 527	0.54 617	0.34 492	0.26 486	0.29 393	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.10 498	0.08 288	0.31 697

IRAFT_RVC	0.22 411	0.12 300	0.39 395	0.26 581	0.11 202	0.18 184	0.24 546	0.40 419	0.37 459	0.31 453	0.30 371	0.29 436	0.24 453	0.55 543	0.22 457	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.07 256

GES	0.22 411	0.12 300	0.42 438	0.20 253	0.14 415	0.27 432	0.19 383	0.49 527	0.33 408	0.30 435	0.36 451	0.25 376	0.23 435	0.29 393	0.22 457	0.10 473	0.08 494	0.08 277	0.07 252	0.10 453	0.11 520

SFCPSM	0.22 411	0.10 156	0.51 529	0.21 312	0.14 415	0.34 548	0.22 497	0.55 607	0.39 484	0.29 403	0.32 396	0.23 349	0.21 403	0.27 358	0.19 385	0.09 418	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.08 344

DMCA	0.22 411	0.14 427	0.36 350	0.22 386	0.14 415	0.27 432	0.20 436	0.43 462	0.38 474	0.31 453	0.32 396	0.33 482	0.24 453	0.24 289	0.28 527	0.11 521	0.08 494	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.11 520

BEATNet_4x	0.22 411	0.18 530	0.47 491	0.22 386	0.10 138	0.28 452	0.14 122	0.46 494	0.32 394	0.31 453	0.34 430	0.31 463	0.25 475	0.31 416	0.29 539	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.06 167	0.10 453	0.08 344

MLCV	0.22 411	0.16 495	0.44 462	0.21 312	0.08 30	0.29 474	0.19 383	0.38 393	0.37 459	0.38 567	0.44 551	0.31 463	0.21 403	0.41 482	0.24 491	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.06 156

DN-CSS_ROB	0.22 411	0.25 609	0.47 491	0.24 505	0.14 415	0.25 397	0.12 43	0.40 419	0.33 408	0.29 403	0.42 526	0.22 327	0.20 393	0.33 430	0.19 385	0.07 138	0.06 260	0.11 521	0.11 539	0.11 503	0.07 256

Select-FE	0.23 429	0.14 427	0.78 628	0.22 386	0.18 559	0.22 329	0.13 86	0.43 462	0.26 302	0.28 374	0.33 419	0.39 539	0.29 537	0.27 358	0.19 385	0.08 311	0.07 402	0.08 277	0.13 607	0.08 288	0.12 544

G2L-ROB	0.23 429	0.15 466	0.41 428	0.19 176	0.12 279	0.27 432	0.21 467	0.47 504	0.33 408	0.34 510	0.31 386	0.41 561	0.22 421	0.49 511	0.26 515	0.09 418	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.10 479

DFGA-Net	0.23 429	0.24 604	0.49 508	0.22 386	0.15 479	0.25 397	0.17 283	0.39 405	0.39 484	0.29 403	0.31 386	0.21 315	0.17 335	0.59 571	0.28 527	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.08 344

PAM_32	0.23 429	0.10 156	0.63 587	0.21 312	0.14 415	0.33 534	0.19 383	0.36 374	0.23 257	0.29 403	0.28 341	0.56 646	0.28 522	0.27 358	0.18 351	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.09 450	0.07 198	0.09 419

PAM	0.23 429	0.10 156	0.63 587	0.22 386	0.15 479	0.34 548	0.21 467	0.37 385	0.22 231	0.31 453	0.27 333	0.55 642	0.26 486	0.26 338	0.17 322	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.09 450	0.07 198	0.09 419

rvit_0105_3	0.23 429	0.17 515	0.40 403	0.25 546	0.15 479	0.24 377	0.28 601	0.38 393	0.41 514	0.25 338	0.25 312	0.28 425	0.21 403	0.28 373	0.20 408	0.15 622	0.13 626	0.14 609	0.15 632	0.10 453	0.09 419

UGAM-zero	0.23 429	0.10 156	0.54 543	0.19 176	0.13 363	0.21 296	0.14 122	0.44 470	0.22 231	0.28 374	0.28 341	0.51 625	0.33 580	0.65 606	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.08 339	0.06 111	0.07 256

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 429	0.13 373	0.83 648	0.20 253	0.21 613	0.23 354	0.17 283	0.48 517	0.27 313	0.23 313	0.29 355	0.39 539	0.23 435	0.25 319	0.15 262	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.11 539	0.11 503	0.10 479

test_sample3	0.23 429	0.12 300	0.43 452	0.19 176	0.12 279	0.32 523	0.20 436	0.50 538	0.34 418	0.31 453	0.33 419	0.29 436	0.22 421	0.53 533	0.22 457	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.10 453	0.10 479

MyStereo05	0.23 429	0.12 300	0.57 560	0.21 312	0.14 415	0.25 397	0.23 524	0.48 517	0.52 623	0.31 453	0.23 286	0.25 376	0.22 421	0.30 409	0.21 435	0.07 138	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.08 344

MyStereo04	0.23 429	0.12 300	0.55 550	0.22 386	0.14 415	0.25 397	0.23 524	0.49 527	0.52 623	0.28 374	0.23 286	0.27 409	0.23 435	0.30 409	0.22 457	0.07 138	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.08 344

CoDeX	0.23 429	0.12 300	0.46 483	0.21 312	0.14 415	0.29 474	0.21 467	0.53 587	0.41 514	0.29 403	0.35 441	0.29 436	0.22 421	0.48 506	0.19 385	0.09 418	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.07 256

PCWNet_CMD	0.23 429	0.13 373	0.48 502	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.16 231	0.46 494	0.46 576	0.29 403	0.36 451	0.37 519	0.24 453	0.28 373	0.20 408	0.09 418	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.11 503	0.09 419

anonymousa	0.23 429	0.11 237	0.50 519	0.21 312	0.16 512	0.31 509	0.20 436	0.36 374	0.35 435	0.32 475	0.50 593	0.39 539	0.26 486	0.22 263	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.11 539	0.07 198	0.08 344

BUS	0.23 429	0.12 300	0.28 240	0.25 546	0.14 415	0.43 620	0.17 283	0.56 623	0.34 418	0.34 510	0.35 441	0.32 473	0.20 393	0.26 338	0.21 435	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.09 377	0.09 419

IER	0.23 429	0.12 300	0.39 395	0.20 253	0.14 415	0.31 509	0.19 383	0.42 448	0.36 448	0.33 490	0.40 500	0.32 473	0.33 580	0.29 393	0.22 457	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.09 377	0.08 344

test_5	0.23 429	0.19 547	0.38 379	0.26 581	0.18 559	0.25 397	0.29 608	0.40 419	0.37 459	0.29 403	0.40 500	0.25 376	0.22 421	0.34 437	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.10 479

BSDual-CNN	0.23 429	0.12 300	0.28 240	0.25 546	0.14 415	0.35 563	0.21 467	0.56 623	0.34 418	0.34 510	0.35 441	0.38 527	0.24 453	0.26 338	0.21 435	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.09 377	0.09 419

iRaft-Stereo_5w	0.23 429	0.18 530	0.44 462	0.22 386	0.13 363	0.19 219	0.19 383	0.37 385	0.32 394	0.28 374	0.37 460	0.34 492	0.23 435	0.65 606	0.27 521	0.06 53	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.08 344

psmg	0.23 429	0.12 300	0.28 240	0.21 312	0.14 415	0.35 563	0.23 524	0.51 556	0.34 418	0.35 527	0.38 475	0.38 527	0.24 453	0.26 338	0.21 435	0.10 473	0.08 494	0.10 462	0.10 498	0.09 377	0.08 344

UDGNet	0.23 429	0.31 654	0.38 379	0.24 505	0.14 415	0.24 377	0.18 334	0.32 303	0.43 530	0.29 403	0.28 341	0.24 364	0.19 382	0.29 393	0.20 408	0.15 622	0.07 402	0.21 668	0.11 539	0.14 580	0.10 479

OMP-Stereo	0.23 429	0.14 427	0.35 330	0.29 636	0.13 363	0.21 296	0.16 231	0.37 385	0.33 408	0.34 510	0.30 371	0.34 492	0.19 382	0.70 620	0.24 491	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.07 252	0.07 198	0.06 156

IIG-Stereo	0.23 429	0.13 373	0.35 330	0.29 636	0.12 279	0.23 354	0.14 122	0.38 393	0.31 382	0.34 510	0.37 460	0.33 482	0.21 403	0.70 620	0.26 515	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.07 252	0.07 198	0.06 156

ASMatch	0.23 429	0.11 237	0.51 529	0.24 505	0.14 415	0.19 219	0.17 283	0.31 291	0.28 332	0.28 374	0.68 666	0.27 409	0.26 486	0.50 515	0.22 457	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.06 111	0.11 520

PFNet	0.23 429	0.10 156	0.57 560	0.24 505	0.14 415	0.22 329	0.19 383	0.39 405	0.33 408	0.35 527	0.32 396	0.27 409	0.19 382	0.64 599	0.22 457	0.09 418	0.05 40	0.09 379	0.07 252	0.08 288	0.07 256

ICVP	0.23 429	0.13 373	0.44 462	0.26 581	0.14 415	0.29 474	0.25 564	0.45 483	0.33 408	0.29 403	0.43 540	0.35 506	0.25 475	0.26 338	0.23 478	0.12 561	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.10 479
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 429	0.18 530	0.63 587	0.27 609	0.18 559	0.41 604	0.23 524	0.43 462	0.35 435	0.23 313	0.27 333	0.20 301	0.18 366	0.27 358	0.18 351	0.12 561	0.11 594	0.10 462	0.10 498	0.11 503	0.12 544

CFNet_pseudo	0.23 429	0.13 373	0.47 491	0.19 176	0.13 363	0.26 421	0.16 231	0.44 470	0.44 546	0.29 403	0.37 460	0.38 527	0.23 435	0.29 393	0.21 435	0.09 418	0.06 260	0.11 521	0.08 339	0.11 503	0.09 419

ACVNet	0.23 429	0.13 373	0.35 330	0.18 115	0.15 479	0.27 432	0.23 524	0.39 405	0.44 546	0.28 374	0.41 509	0.38 527	0.26 486	0.27 358	0.32 561	0.08 311	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.10 453	0.07 256

MSMDNet	0.23 429	0.13 373	0.48 502	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.16 231	0.46 494	0.46 576	0.29 403	0.36 451	0.37 519	0.24 453	0.28 373	0.20 408	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.11 503	0.09 419

ccs_rob	0.23 429	0.13 373	0.47 491	0.20 253	0.13 363	0.26 421	0.17 283	0.44 470	0.44 546	0.29 403	0.37 460	0.38 527	0.23 435	0.29 393	0.21 435	0.09 418	0.06 260	0.11 521	0.08 339	0.11 503	0.09 419

G2L-Stereo_test	0.24 460	0.16 495	0.38 379	0.19 176	0.13 363	0.27 432	0.24 546	0.49 527	0.38 474	0.37 552	0.37 460	0.40 554	0.24 453	0.52 526	0.28 527	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.06 167	0.09 377	0.08 344

DCVSM-stereo	0.24 460	0.13 373	0.52 536	0.20 253	0.14 415	0.26 421	0.13 86	0.34 331	0.34 418	0.41 602	0.33 419	0.47 600	0.29 537	0.30 409	0.22 457	0.10 473	0.10 568	0.11 521	0.10 498	0.12 544	0.15 601

rvit_stereo_0075_2	0.24 460	0.17 515	0.50 519	0.26 581	0.22 630	0.22 329	0.15 177	0.40 419	0.35 435	0.27 361	0.37 460	0.29 436	0.20 393	0.28 373	0.19 385	0.17 650	0.12 614	0.19 661	0.12 578	0.13 562	0.13 564

test_sample5	0.24 460	0.13 373	0.42 438	0.21 312	0.12 279	0.30 493	0.21 467	0.50 538	0.34 418	0.32 475	0.41 509	0.29 436	0.23 435	0.55 543	0.21 435	0.10 473	0.07 402	0.10 462	0.09 450	0.11 503	0.10 479

test_sample4	0.24 460	0.13 373	0.43 452	0.20 253	0.12 279	0.32 523	0.21 467	0.51 556	0.34 418	0.31 453	0.37 460	0.28 425	0.23 435	0.53 533	0.21 435	0.10 473	0.07 402	0.10 462	0.09 450	0.11 503	0.10 479

tta	0.24 460	0.12 300	0.40 403	0.19 176	0.10 138	0.27 432	0.19 383	0.51 556	0.45 558	0.34 510	0.41 509	0.31 463	0.26 486	0.58 565	0.28 527	0.10 473	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.07 256

qqq1	0.24 460	0.12 300	0.40 403	0.19 176	0.10 138	0.27 432	0.19 383	0.51 556	0.45 558	0.34 510	0.41 509	0.31 463	0.26 486	0.58 565	0.16 289	0.10 473	0.07 402	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.07 256

fff1	0.24 460	0.12 300	0.40 403	0.19 176	0.10 138	0.27 432	0.19 383	0.51 556	0.45 558	0.34 510	0.41 509	0.31 463	0.26 486	0.58 565	0.16 289	0.10 473	0.07 402	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.07 256

DualNet	0.24 460	0.13 373	0.42 438	0.21 312	0.12 279	0.30 493	0.21 467	0.50 538	0.34 418	0.33 490	0.43 540	0.29 436	0.23 435	0.55 543	0.21 435	0.10 473	0.07 402	0.10 462	0.09 450	0.11 503	0.10 479

GMStereo_Zeroshot	0.24 460	0.21 575	0.45 475	0.26 581	0.13 363	0.28 452	0.15 177	0.39 405	0.35 435	0.37 552	0.43 540	0.40 554	0.17 335	0.34 437	0.20 408	0.12 561	0.07 402	0.13 582	0.07 252	0.16 603	0.09 419

CFNet_ucs	0.24 460	0.13 373	0.50 519	0.20 253	0.15 479	0.28 452	0.17 283	0.49 527	0.45 558	0.32 475	0.42 526	0.39 539	0.22 421	0.31 416	0.21 435	0.11 521	0.08 494	0.12 560	0.09 450	0.12 544	0.11 520

gwcnet-sp	0.24 460	0.13 373	0.63 587	0.22 386	0.14 415	0.34 548	0.22 497	0.44 470	0.39 484	0.35 527	0.34 430	0.27 409	0.27 505	0.35 448	0.25 501	0.09 418	0.08 494	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.09 419

scenet	0.24 460	0.13 373	0.63 587	0.22 386	0.14 415	0.34 548	0.22 497	0.44 470	0.39 484	0.35 527	0.34 430	0.27 409	0.27 505	0.35 448	0.25 501	0.09 418	0.08 494	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.09 419

ToySt	0.24 460	0.16 495	0.48 502	0.21 312	0.13 363	0.29 474	0.29 608	0.39 405	0.39 484	0.27 361	0.35 441	0.39 539	0.31 569	0.31 416	0.29 539	0.08 311	0.09 533	0.10 462	0.11 539	0.11 503	0.10 479

ssnet	0.24 460	0.13 373	0.63 587	0.22 386	0.14 415	0.34 548	0.22 497	0.44 470	0.39 484	0.35 527	0.34 430	0.27 409	0.27 505	0.35 448	0.25 501	0.09 418	0.08 494	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.09 419

STrans-v2	0.24 460	0.13 373	0.54 543	0.21 312	0.12 279	0.23 354	0.21 467	0.47 504	0.28 332	0.31 453	0.42 526	0.36 511	0.35 595	0.62 590	0.23 478	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.06 111	0.06 156

TransformOpticalFlow	0.24 460	0.13 373	0.56 557	0.23 447	0.11 202	0.21 296	0.19 383	0.40 419	0.32 394	0.30 435	0.43 540	0.36 511	0.31 569	0.61 582	0.20 408	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.06 111	0.07 256

DRaft	0.24 460	0.10 156	0.34 319	0.18 115	0.12 279	0.28 452	0.23 524	0.33 318	0.39 484	0.38 567	0.61 650	0.21 315	0.41 628	0.48 506	0.42 616	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.08 344

HCRNet	0.24 460	0.25 609	0.33 307	0.34 669	0.16 512	0.27 432	0.18 334	0.43 462	0.35 435	0.30 435	0.35 441	0.32 473	0.22 421	0.44 492	0.20 408	0.13 582	0.08 494	0.13 582	0.11 539	0.10 453	0.09 419

ARAFT	0.24 460	0.21 575	0.78 628	0.22 386	0.12 279	0.29 474	0.24 546	0.43 462	0.32 394	0.33 490	0.28 341	0.28 425	0.19 382	0.49 511	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.12 560	0.11 539	0.09 377	0.06 156

cf-r	0.24 460	0.15 466	0.44 462	0.21 312	0.14 415	0.27 432	0.22 497	0.42 448	0.40 502	0.30 435	0.42 526	0.42 570	0.26 486	0.43 488	0.25 501	0.11 521	0.06 260	0.08 277	0.10 498	0.08 288	0.08 344

GANet-RSSM	0.24 460	0.14 427	0.36 350	0.21 312	0.14 415	0.27 432	0.21 467	0.45 483	0.33 408	0.29 403	0.39 489	0.39 539	0.28 522	0.58 565	0.23 478	0.11 521	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.09 419

PSMNet-RSSM	0.24 460	0.15 466	0.36 350	0.21 312	0.14 415	0.25 397	0.20 436	0.48 517	0.37 459	0.30 435	0.44 551	0.38 527	0.26 486	0.52 526	0.22 457	0.12 561	0.07 402	0.11 521	0.13 607	0.10 453	0.09 419

CFNet-ft	0.24 460	0.15 466	0.35 330	0.18 115	0.15 479	0.30 493	0.21 467	0.39 405	0.36 448	0.28 374	0.40 500	0.43 574	0.25 475	0.47 502	0.24 491	0.12 561	0.07 402	0.12 560	0.11 539	0.12 544	0.09 419

CFNet_RVC	0.24 460	0.15 466	0.35 330	0.18 115	0.15 479	0.30 493	0.21 467	0.39 405	0.36 448	0.28 374	0.40 500	0.43 574	0.25 475	0.47 502	0.24 491	0.12 561	0.07 402	0.12 560	0.11 539	0.12 544	0.09 419

UCFNet_RVC	0.24 460	0.16 495	0.34 319	0.18 115	0.15 479	0.33 534	0.16 231	0.46 494	0.35 435	0.29 403	0.35 441	0.39 539	0.25 475	0.34 437	0.22 457	0.13 582	0.08 494	0.13 582	0.14 622	0.13 562	0.12 544

AdaStereo	0.24 460	0.16 495	0.37 359	0.24 505	0.12 279	0.32 523	0.17 283	0.54 597	0.42 522	0.33 490	0.38 475	0.35 506	0.21 403	0.30 409	0.22 457	0.14 607	0.06 260	0.13 582	0.08 339	0.11 503	0.08 344
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.24 460	0.18 530	0.61 576	0.25 546	0.11 202	0.29 474	0.21 467	0.42 448	0.43 530	0.33 490	0.43 540	0.27 409	0.22 421	0.34 437	0.26 515	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.07 256

MWSP-net	0.25 488	0.12 300	0.37 359	0.22 386	0.14 415	0.31 509	0.40 677	0.50 538	0.43 530	0.32 475	0.33 419	0.36 511	0.31 569	0.28 373	0.31 555	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.10 479

RT-IGEV	0.25 488	0.10 156	0.48 502	0.22 386	0.14 415	0.31 509	0.28 601	0.53 587	0.39 484	0.36 544	0.41 509	0.44 585	0.30 552	0.28 373	0.27 521	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.09 450	0.09 377	0.10 479

G2L-Stereo	0.25 488	0.16 495	0.47 491	0.22 386	0.14 415	0.25 397	0.18 334	0.46 494	0.35 435	0.33 490	0.37 460	0.40 554	0.22 421	0.60 575	0.30 547	0.10 473	0.09 533	0.10 462	0.08 339	0.09 377	0.09 419

DDVS	0.25 488	0.15 466	0.39 395	0.24 505	0.17 537	0.34 548	0.21 467	0.41 434	0.30 368	0.33 490	0.41 509	0.48 607	0.21 403	0.52 526	0.27 521	0.11 521	0.09 533	0.11 521	0.09 450	0.13 562	0.14 588

ITSA-stereo	0.25 488	0.15 466	0.33 307	0.23 447	0.11 202	0.27 432	0.18 334	0.56 623	0.59 651	0.31 453	0.32 396	0.33 482	0.28 522	0.49 511	0.30 547	0.11 521	0.08 494	0.11 521	0.10 498	0.11 503	0.13 564

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 488	0.14 427	0.95 672	0.21 312	0.27 667	0.20 262	0.19 383	0.48 517	0.25 290	0.26 351	0.55 622	0.34 492	0.18 366	0.25 319	0.17 322	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.12 578	0.12 544	0.12 544

test_sample7	0.25 488	0.15 466	0.35 330	0.20 253	0.14 415	0.28 452	0.21 467	0.51 556	0.38 474	0.37 552	0.34 430	0.37 519	0.30 552	0.39 471	0.23 478	0.14 607	0.09 533	0.13 582	0.12 578	0.13 562	0.12 544

test_sample6	0.25 488	0.13 373	0.41 428	0.21 312	0.11 202	0.30 493	0.22 497	0.51 556	0.35 435	0.33 490	0.43 540	0.30 453	0.24 453	0.57 558	0.22 457	0.10 473	0.07 402	0.10 462	0.10 498	0.11 503	0.10 479

SMFormer	0.25 488	0.12 300	0.40 403	0.19 176	0.10 138	0.27 432	0.19 383	0.51 556	0.45 558	0.34 510	0.41 509	0.31 463	0.26 486	0.58 565	0.28 527	0.10 473	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.09 377	0.09 419

NINENet	0.25 488	0.15 466	0.37 359	0.23 447	0.16 512	0.43 620	0.17 283	0.60 657	0.46 576	0.32 475	0.37 460	0.32 473	0.20 393	0.42 486	0.21 435	0.10 473	0.10 568	0.12 560	0.08 339	0.11 503	0.10 479

hknet	0.25 488	0.14 427	0.40 403	0.25 546	0.15 479	0.35 563	0.21 467	0.56 623	0.37 459	0.34 510	0.35 441	0.43 574	0.27 505	0.37 460	0.21 435	0.09 418	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.09 377	0.09 419

PSMNet-ADL	0.25 488	0.15 466	0.32 289	0.26 581	0.14 415	0.31 509	0.22 497	0.44 470	0.36 448	0.27 361	0.33 419	0.41 561	0.28 522	0.61 582	0.29 539	0.11 521	0.09 533	0.09 379	0.11 539	0.10 453	0.10 479

PSM-AAD	0.25 488	0.10 156	0.30 265	0.24 505	0.12 279	0.26 421	0.38 666	0.34 331	0.28 332	0.35 527	0.39 489	0.28 425	0.79 703	0.30 409	0.16 289	0.07 138	0.06 260	0.12 560	0.11 539	0.08 288	0.21 665

GrayStereo	0.25 488	0.09 94	0.32 289	0.26 581	0.13 363	0.23 354	0.47 694	0.34 331	0.30 368	0.39 583	0.47 581	0.30 453	0.79 703	0.29 393	0.16 289	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.09 450	0.07 198	0.13 564

RAFT-RH_RVC	0.25 488	0.11 237	0.45 475	0.21 312	0.12 279	0.25 397	0.14 122	0.27 218	0.27 313	0.38 567	1.15 708	0.23 349	0.17 335	0.57 558	0.24 491	0.07 138	0.05 40	0.10 462	0.07 252	0.06 111	0.07 256

UPFNet	0.25 488	0.12 300	0.38 379	0.24 505	0.19 586	0.37 577	0.28 601	0.48 517	0.38 474	0.34 510	0.37 460	0.37 519	0.28 522	0.39 471	0.33 568	0.10 473	0.09 533	0.10 462	0.10 498	0.10 453	0.08 344

acv_ft	0.25 488	0.13 373	0.40 403	0.23 447	0.19 586	0.34 548	0.21 467	0.45 483	0.44 546	0.38 567	0.41 509	0.38 527	0.27 505	0.27 358	0.35 577	0.08 311	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.11 503	0.07 256

CCAANet	0.25 488	0.13 373	0.51 529	0.22 386	0.15 479	0.29 474	0.17 283	0.49 527	0.37 459	0.26 351	0.49 589	0.32 473	0.24 453	0.62 590	0.23 478	0.07 138	0.06 260	0.10 462	0.10 498	0.08 288	0.10 479

iResNet_ROB	0.25 488	0.19 547	0.40 403	0.20 253	0.12 279	0.30 493	0.16 231	0.55 607	0.53 628	0.38 567	0.43 540	0.37 519	0.26 486	0.38 466	0.22 457	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.04 1	0.09 377	0.09 419

MEA-ACV	0.26 507	0.11 237	0.42 438	0.21 312	0.14 415	0.35 563	0.24 546	0.53 587	0.47 581	0.35 527	0.42 526	0.36 511	0.34 589	0.47 502	0.27 521	0.09 418	0.09 533	0.10 462	0.12 578	0.09 377	0.10 479

PStereo	0.26 507	0.37 673	0.34 319	0.21 312	0.13 363	0.25 397	0.25 564	0.33 318	0.47 581	0.26 351	0.17 197	0.29 436	0.34 589	0.35 448	0.37 584	0.23 675	0.15 653	0.17 643	0.13 607	0.23 665	0.21 665

DNS	0.26 507	0.30 646	0.18 95	0.17 58	0.10 138	0.13 34	0.14 122	0.24 158	0.16 84	0.12 105	0.17 197	0.13 163	0.10 91	0.70 620	0.37 584	0.08 311	0.14 637	0.08 277	0.05 78	1.01 737	0.80 738

coex_refinement	0.26 507	0.16 495	0.36 350	0.23 447	0.15 479	0.31 509	0.20 436	0.49 527	0.42 522	0.35 527	0.42 526	0.45 590	0.27 505	0.55 543	0.33 568	0.10 473	0.06 260	0.07 172	0.07 252	0.10 453	0.10 479

UGAM	0.26 507	0.14 427	0.45 475	0.25 546	0.12 279	0.23 354	0.25 564	0.32 303	0.41 514	0.31 453	0.42 526	0.41 561	0.22 421	0.92 684	0.22 457	0.08 311	0.06 260	0.14 609	0.12 578	0.10 453	0.07 256

SepStereo	0.26 507	0.12 300	0.42 438	0.24 505	0.18 559	0.29 474	0.24 546	0.45 483	0.45 558	0.41 602	0.44 551	0.34 492	0.29 537	0.64 599	0.21 435	0.09 418	0.07 402	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.09 419

AACVNet	0.26 507	0.16 495	0.37 359	0.22 386	0.14 415	0.29 474	0.19 383	0.41 434	0.31 382	0.38 567	0.42 526	0.43 574	0.28 522	0.73 632	0.25 501	0.11 521	0.08 494	0.11 521	0.09 450	0.13 562	0.11 520

DEmStereo	0.26 507	0.09 94	0.47 491	0.19 176	0.12 279	0.30 493	0.25 564	0.28 241	0.36 448	0.36 544	0.58 635	0.25 376	0.48 661	0.53 533	0.44 623	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.06 111	0.07 256

LMCR-Stereo	0.26 507	0.18 530	0.49 508	0.28 633	0.14 415	0.36 570	0.23 524	0.54 597	0.34 418	0.39 583	0.40 500	0.29 436	0.29 537	0.37 460	0.27 521	0.11 521	0.07 402	0.09 379	0.07 252	0.13 562	0.09 419

GwcNet-RSSM	0.26 507	0.17 515	0.46 483	0.21 312	0.13 363	0.28 452	0.23 524	0.44 470	0.42 522	0.31 453	0.45 564	0.40 554	0.26 486	0.55 543	0.28 527	0.11 521	0.07 402	0.09 379	0.10 498	0.09 377	0.08 344

DeepPruner_ROB	0.26 507	0.19 547	0.44 462	0.21 312	0.16 512	0.30 493	0.21 467	0.52 575	0.32 394	0.35 527	0.38 475	0.39 539	0.26 486	0.42 486	0.24 491	0.15 622	0.11 594	0.11 521	0.11 539	0.14 580	0.13 564

noway7	0.27 518	0.51 700	1.61 720	0.24 505	0.12 279	0.22 329	0.18 334	0.44 470	0.31 382	0.21 294	0.22 275	0.24 364	0.20 393	0.20 216	0.21 435	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.08 344

FSD	0.27 518	0.28 630	0.32 289	0.27 609	0.24 651	0.27 432	0.27 585	0.31 291	0.29 351	0.26 351	0.27 333	0.28 425	0.27 505	0.28 373	0.26 515	0.23 675	0.22 691	0.27 681	0.26 693	0.25 671	0.24 683

ISRNet	0.27 518	0.13 373	0.45 475	0.26 581	0.19 586	0.24 377	0.14 122	0.45 483	0.43 530	0.39 583	0.48 587	0.42 570	0.27 505	0.32 423	0.29 539	0.20 670	0.12 614	0.17 643	0.16 644	0.16 603	0.20 656

rvit_105_1	0.27 518	0.19 547	0.46 483	0.27 609	0.19 586	0.30 493	0.35 651	0.44 470	0.51 614	0.31 453	0.31 386	0.31 463	0.26 486	0.35 448	0.25 501	0.15 622	0.14 637	0.15 625	0.17 654	0.11 503	0.10 479

DispNO	0.27 518	0.18 530	0.62 584	0.23 447	0.17 537	0.25 397	0.22 497	0.45 483	0.41 514	0.32 475	0.39 489	0.38 527	0.27 505	0.77 653	0.27 521	0.09 418	0.07 402	0.10 462	0.10 498	0.08 288	0.08 344

CBFPSM	0.27 518	0.16 495	0.67 603	0.20 253	0.14 415	0.38 585	0.25 564	0.40 419	0.36 448	0.33 490	0.36 451	0.56 646	0.38 612	0.32 423	0.38 588	0.08 311	0.08 494	0.07 172	0.08 339	0.09 377	0.11 520

CSP-Net	0.27 518	0.15 466	0.30 265	0.21 312	0.14 415	0.44 622	0.24 546	0.50 538	0.40 502	0.41 602	0.43 540	0.42 570	0.26 486	0.66 610	0.28 527	0.12 561	0.08 494	0.08 277	0.08 339	0.10 453	0.09 419

DAS	0.27 518	0.12 300	0.42 438	0.24 505	0.18 559	0.29 474	0.24 546	0.45 483	0.45 558	0.41 602	0.44 551	0.34 492	0.29 537	0.75 641	0.21 435	0.09 418	0.07 402	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.09 419

AASNet	0.27 518	0.19 547	0.49 508	0.26 581	0.17 537	0.34 548	0.20 436	0.62 670	0.48 593	0.35 527	0.40 500	0.32 473	0.25 475	0.28 373	0.34 573	0.11 521	0.09 533	0.10 462	0.08 339	0.13 562	0.11 520

GEStereo_RVC	0.27 518	0.20 560	0.44 462	0.27 609	0.16 512	0.33 534	0.25 564	0.56 623	0.54 634	0.34 510	0.38 475	0.34 492	0.25 475	0.51 520	0.28 527	0.12 561	0.08 494	0.09 379	0.08 339	0.11 503	0.11 520

RAFT + AFF	0.27 518	0.23 600	0.50 519	0.25 546	0.17 537	0.30 493	0.33 645	0.52 575	0.40 502	0.28 374	0.30 371	0.30 453	0.31 569	0.62 590	0.24 491	0.09 418	0.10 568	0.11 521	0.10 498	0.11 503	0.11 520

MMNet	0.27 518	0.14 427	0.49 508	0.24 505	0.17 537	0.47 637	0.22 497	0.45 483	0.51 614	0.39 583	0.41 509	0.36 511	0.33 580	0.39 471	0.34 573	0.08 311	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.08 344

delet	0.27 518	0.14 427	0.40 403	0.23 447	0.19 586	0.41 604	0.29 608	0.49 527	0.48 593	0.33 490	0.41 509	0.37 519	0.30 552	0.48 506	0.34 573	0.09 418	0.09 533	0.11 521	0.12 578	0.08 288	0.08 344

ac_64	0.27 518	0.13 373	0.41 428	0.24 505	0.17 537	0.36 570	0.22 497	0.46 494	0.33 408	0.35 527	0.36 451	0.52 631	0.30 552	0.62 590	0.32 561	0.11 521	0.09 533	0.10 462	0.10 498	0.09 377	0.08 344

HGLStereo	0.27 518	0.14 427	0.46 483	0.24 505	0.21 613	0.33 534	0.23 524	0.50 538	0.42 522	0.35 527	0.48 587	0.41 561	0.33 580	0.45 495	0.33 568	0.11 521	0.10 568	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.12 544

DSFCA	0.27 518	0.13 373	0.36 350	0.20 253	0.17 537	0.38 585	0.31 624	0.47 504	0.43 530	0.43 618	0.37 460	0.39 539	0.29 537	0.52 526	0.32 561	0.12 561	0.10 568	0.10 462	0.11 539	0.11 503	0.10 479

DMCA-RVC	0.27 518	0.21 575	0.61 576	0.28 633	0.17 537	0.29 474	0.21 467	0.42 448	0.35 435	0.40 593	0.37 460	0.39 539	0.36 599	0.43 488	0.30 547	0.13 582	0.10 568	0.15 625	0.11 539	0.13 562	0.10 479

HSM-Net_RVC	0.27 518	0.11 237	0.42 438	0.19 176	0.11 202	0.34 548	0.20 436	0.62 670	0.43 530	0.40 593	0.43 540	0.50 621	0.26 486	0.76 647	0.22 457	0.08 311	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.08 288	0.08 344
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 518	0.20 560	0.44 462	0.22 386	0.14 415	0.33 534	0.14 122	0.51 556	0.45 558	0.30 435	0.40 500	0.38 527	0.27 505	0.76 647	0.25 501	0.09 418	0.07 402	0.11 521	0.11 539	0.11 503	0.08 344

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 518	0.21 575	0.59 571	0.25 546	0.18 559	0.29 474	0.22 497	0.50 538	0.40 502	0.38 567	0.41 509	0.43 574	0.27 505	0.43 488	0.29 539	0.11 521	0.08 494	0.10 462	0.10 498	0.10 453	0.11 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 518	0.26 620	0.72 620	0.23 447	0.13 363	0.29 474	0.18 334	0.52 575	0.49 602	0.37 552	0.45 564	0.39 539	0.25 475	0.34 437	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.05 78	0.12 544	0.09 419

StereoDRNet-Refined	0.27 518	0.17 515	0.35 330	0.25 546	0.14 415	0.37 577	0.21 467	0.47 504	0.41 514	0.44 625	0.51 599	0.41 561	0.28 522	0.45 495	0.37 584	0.09 418	0.06 260	0.11 521	0.11 539	0.10 453	0.10 479
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
zzzzzzz1	0.28 540	0.51 700	1.51 715	0.24 505	0.16 512	0.22 329	0.21 467	0.39 405	0.34 418	0.22 304	0.25 312	0.26 398	0.21 403	0.34 437	0.23 478	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.10 453	0.08 344

DNSM	0.28 540	0.28 630	0.17 76	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.15 177	0.24 158	0.18 138	0.14 174	0.17 197	0.13 163	0.11 133	0.75 641	0.63 667	0.08 311	0.13 626	0.06 58	0.05 78	1.14 738	0.81 739

DualNet (step1)	0.28 540	0.19 547	0.50 519	0.18 115	0.16 512	0.34 548	0.20 436	0.51 556	0.38 474	0.37 552	0.34 430	0.37 519	0.30 552	0.39 471	0.23 478	0.23 675	0.09 533	0.28 689	0.24 684	0.18 634	0.16 610

ssnet_v2	0.28 540	0.16 495	0.44 462	0.22 386	0.15 479	0.40 600	0.30 619	0.57 633	0.46 576	0.38 567	0.36 451	0.47 600	0.29 537	0.38 466	0.39 596	0.13 582	0.11 594	0.11 521	0.11 539	0.11 503	0.11 520

CRFU-Net	0.28 540	0.14 427	0.45 475	0.25 546	0.15 479	0.45 628	0.23 524	0.50 538	0.30 368	0.43 618	0.41 509	0.48 607	0.46 652	0.43 488	0.29 539	0.11 521	0.10 568	0.09 379	0.08 339	0.10 453	0.10 479

dad	0.28 540	0.31 654	0.44 462	0.21 312	0.14 415	0.30 493	0.20 436	0.33 318	0.49 602	0.44 625	0.44 551	0.45 590	0.21 403	0.41 482	0.26 515	0.20 670	0.11 594	0.20 665	0.11 539	0.14 580	0.10 479

FTStereo	0.28 540	0.10 156	0.43 452	0.23 447	0.13 363	0.21 296	0.53 705	0.34 331	0.26 302	0.38 567	0.95 697	0.30 453	0.56 674	0.32 423	0.18 351	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.07 198	0.19 644

ADLNet	0.28 540	0.15 466	0.42 438	0.23 447	0.19 586	0.34 548	0.23 524	0.53 587	0.43 530	0.42 612	0.41 509	0.44 585	0.27 505	0.55 543	0.35 577	0.11 521	0.08 494	0.11 521	0.11 539	0.11 503	0.12 544

UNet	0.28 540	0.14 427	0.69 609	0.23 447	0.20 605	0.44 622	0.22 497	0.50 538	0.40 502	0.34 510	0.39 489	0.43 574	0.33 580	0.40 480	0.31 555	0.09 418	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

STTStereo	0.28 540	0.20 560	0.61 576	0.25 546	0.17 537	0.29 474	0.24 546	0.47 504	0.39 484	0.39 583	0.41 509	0.44 585	0.28 522	0.40 480	0.28 527	0.13 582	0.12 614	0.13 582	0.16 644	0.12 544	0.11 520

RASNet	0.28 540	0.14 427	0.44 462	0.22 386	0.18 559	0.32 523	0.19 383	0.48 517	0.38 474	0.29 403	0.43 540	0.47 600	0.37 608	0.79 657	0.36 583	0.09 418	0.07 402	0.07 172	0.09 450	0.07 198	0.07 256

HSM	0.28 540	0.16 495	0.35 330	0.20 253	0.15 479	0.33 534	0.19 383	0.53 587	0.37 459	0.36 544	0.38 475	0.67 681	0.31 569	0.89 679	0.23 478	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.08 344

DLCB_ROB	0.28 540	0.16 495	0.34 319	0.27 609	0.16 512	0.38 585	0.25 564	0.48 517	0.43 530	0.46 633	0.46 574	0.51 625	0.33 580	0.53 533	0.33 568	0.10 473	0.10 568	0.11 521	0.11 539	0.10 453	0.09 419

MWDA-net	0.29 553	0.21 575	0.47 491	0.25 546	0.21 613	0.35 563	0.32 633	0.44 470	0.47 581	0.38 567	0.40 500	0.33 482	0.38 612	0.54 540	0.40 604	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.10 479

ACV-stereo	0.29 553	0.18 530	0.79 635	0.23 447	0.16 512	0.47 637	0.19 383	0.36 374	0.34 418	0.29 403	0.33 419	0.67 681	0.42 637	0.54 540	0.30 547	0.10 473	0.09 533	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.11 520

ff1	0.29 553	0.12 300	0.42 438	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.20 436	0.35 355	0.44 546	0.30 435	0.42 526	0.34 492	0.23 435	0.81 665	1.08 704	0.08 311	0.05 40	0.11 521	0.10 498	0.08 288	0.08 344

LL-Strereo	0.29 553	0.25 609	0.58 565	0.25 546	0.21 613	0.23 354	0.24 546	0.55 607	0.42 522	0.34 510	0.32 396	0.41 561	0.40 624	0.94 688	0.23 478	0.08 311	0.07 402	0.11 521	0.09 450	0.09 377	0.09 419

THIR-Stereo	0.29 553	0.12 300	0.41 428	0.19 176	0.11 202	0.28 452	0.72 719	0.32 303	0.35 435	0.37 552	0.65 659	0.34 492	0.50 664	0.57 558	0.45 626	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.09 450	0.07 198	0.07 256

psm_up	0.29 553	0.16 495	0.41 428	0.26 581	0.17 537	0.32 523	0.26 578	0.55 607	0.43 530	0.36 544	0.40 500	0.45 590	0.37 608	0.58 565	0.30 547	0.11 521	0.12 614	0.13 582	0.12 578	0.10 453	0.10 479

hitnet-ft	0.29 553	0.17 515	0.40 403	0.19 176	0.14 415	0.39 594	0.23 524	0.44 470	0.41 514	0.36 544	0.46 574	0.53 636	0.34 589	0.76 647	0.32 561	0.14 607	0.10 568	0.13 582	0.10 498	0.15 595	0.13 564

FADNet-RVC-Resample	0.29 553	0.25 609	0.93 669	0.26 581	0.16 512	0.32 523	0.21 467	0.47 504	0.39 484	0.35 527	0.38 475	0.33 482	0.27 505	0.53 533	0.24 491	0.10 473	0.10 568	0.14 609	0.13 607	0.13 562	0.16 610

iinet-f	0.30 561	0.18 530	1.03 683	0.20 253	0.15 479	0.44 622	0.22 497	0.45 483	0.37 459	0.35 527	0.44 551	0.41 561	0.34 589	0.34 437	0.40 604	0.10 473	0.09 533	0.08 277	0.08 339	0.13 562	0.11 520

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 561	0.20 560	0.70 615	0.21 312	0.17 537	0.46 630	0.27 585	0.50 538	0.49 602	0.42 612	0.55 622	0.43 574	0.30 552	0.46 498	0.38 588	0.09 418	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.11 503	0.10 479

SACVNet	0.30 561	0.20 560	0.41 428	0.25 546	0.18 559	0.34 548	0.25 564	0.52 575	0.40 502	0.41 602	0.44 551	0.46 598	0.32 577	0.71 624	0.25 501	0.13 582	0.10 568	0.12 560	0.12 578	0.16 603	0.17 623

ADLNet2	0.30 561	0.17 515	0.72 620	0.23 447	0.17 537	0.36 570	0.24 546	0.52 575	0.51 614	0.32 475	0.38 475	0.45 590	0.30 552	0.69 617	0.35 577	0.10 473	0.08 494	0.09 379	0.09 450	0.12 544	0.10 479

FADNet_RVC	0.30 561	0.28 630	0.83 648	0.23 447	0.15 479	0.30 493	0.17 283	0.49 527	0.37 459	0.30 435	0.38 475	0.30 453	0.27 505	0.52 526	0.31 555	0.14 607	0.14 637	0.14 609	0.16 644	0.21 655	0.23 678

TDLM	0.30 561	0.21 575	0.38 379	0.28 633	0.15 479	0.33 534	0.32 633	0.52 575	0.47 581	0.38 567	0.43 540	0.39 539	0.29 537	0.91 683	0.28 527	0.14 607	0.08 494	0.13 582	0.11 539	0.12 544	0.10 479

CVANet_RVC	0.30 561	0.19 547	0.41 428	0.26 581	0.16 512	0.33 534	0.26 578	0.52 575	0.47 581	0.40 593	0.46 574	0.43 574	0.31 569	0.89 679	0.26 515	0.14 607	0.09 533	0.14 609	0.13 607	0.14 580	0.10 479

mmx	0.31 568	0.12 300	0.42 438	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.20 436	0.55 607	0.45 558	0.30 435	0.42 526	0.34 492	0.23 435	0.81 665	1.08 704	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.11 503	0.10 479

xxx	0.31 568	0.12 300	0.42 438	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.20 436	0.55 607	0.45 558	0.30 435	0.42 526	0.34 492	0.23 435	0.81 665	1.08 704	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.11 503	0.10 479

fast-acv-ft	0.31 568	0.20 560	0.81 641	0.24 505	0.18 559	0.46 630	0.27 585	0.41 434	0.49 602	0.39 583	0.55 622	0.49 613	0.35 595	0.37 460	0.38 588	0.11 521	0.11 594	0.11 521	0.12 578	0.12 544	0.09 419

CrosDoStereo	0.31 568	0.10 156	0.49 508	0.18 115	0.12 279	0.22 329	1.11 742	0.34 331	0.37 459	0.38 567	0.61 650	0.28 425	0.46 652	0.61 582	0.57 651	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.07 256

DeepStereo_LL	0.31 568	0.10 156	0.49 508	0.18 115	0.12 279	0.22 329	1.11 742	0.34 331	0.37 459	0.38 567	0.61 650	0.28 425	0.46 652	0.61 582	0.57 651	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.07 256

FADNet-RVC	0.31 568	0.35 665	0.78 628	0.25 546	0.20 605	0.33 534	0.20 436	0.49 527	0.40 502	0.34 510	0.39 489	0.41 561	0.29 537	0.63 597	0.31 555	0.13 582	0.14 637	0.14 609	0.15 632	0.19 643	0.19 644

AANet_RVC	0.31 568	0.22 590	0.50 519	0.23 447	0.14 415	0.30 493	0.24 546	0.47 504	0.54 634	0.38 567	0.60 643	0.43 574	0.29 537	0.87 674	0.40 604	0.11 521	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.09 377	0.09 419

NVstereo2D	0.31 568	0.16 495	0.54 543	0.24 505	0.22 630	0.42 611	0.28 601	0.58 642	0.56 643	0.28 374	0.38 475	0.40 554	0.30 552	0.71 624	0.28 527	0.13 582	0.08 494	0.13 582	0.10 498	0.19 643	0.16 610

NOSS_ROB	0.31 568	0.20 560	0.35 330	0.24 505	0.16 512	0.32 523	0.19 383	0.52 575	0.48 593	0.33 490	0.36 451	0.42 570	0.28 522	0.93 686	0.24 491	0.19 667	0.20 684	0.24 677	0.22 679	0.17 620	0.17 623

SCION-MonSter	0.32 577	0.22 590	0.44 462	0.29 636	0.28 672	0.54 664	0.21 467	0.46 494	0.57 646	0.32 475	0.54 617	0.32 473	0.29 537	0.39 471	0.52 646	0.10 473	0.10 568	0.25 680	0.22 679	0.18 634	0.14 588

z-ln-s-r	0.32 577	0.21 575	0.82 645	0.23 447	0.14 415	0.30 493	0.26 578	0.43 462	0.50 610	0.32 475	0.60 643	0.39 539	0.29 537	0.73 632	0.66 673	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.10 453	0.08 344

YMNet	0.32 577	0.22 590	0.58 565	0.27 609	0.23 643	0.48 643	0.27 585	0.51 556	0.45 558	0.48 645	0.56 629	0.51 625	0.30 552	0.39 471	0.40 604	0.13 582	0.16 661	0.13 582	0.12 578	0.13 562	0.12 544

YMNet_1	0.32 577	0.22 590	0.58 565	0.27 609	0.23 643	0.48 643	0.27 585	0.51 556	0.45 558	0.48 645	0.56 629	0.51 625	0.30 552	0.39 471	0.40 604	0.13 582	0.16 661	0.13 582	0.12 578	0.13 562	0.12 544

1111x	0.32 577	0.11 237	0.40 403	0.22 386	0.11 202	0.32 523	0.26 578	0.59 648	0.43 530	0.31 453	0.41 509	0.39 539	0.28 522	0.76 647	1.37 722	0.09 418	0.08 494	0.09 379	0.10 498	0.09 377	0.08 344

pcwnet_v2	0.32 577	0.15 466	1.26 703	0.23 447	0.18 559	0.32 523	0.18 334	0.59 648	0.60 655	0.36 544	0.45 564	0.35 506	0.29 537	0.36 457	0.25 501	0.14 607	0.11 594	0.12 560	0.11 539	0.14 580	0.15 601

FADNet	0.32 577	0.36 668	0.74 625	0.23 447	0.22 630	0.37 577	0.19 383	0.53 587	0.48 593	0.32 475	0.36 451	0.43 574	0.32 577	0.64 599	0.25 501	0.16 638	0.16 661	0.14 609	0.16 644	0.24 669	0.19 644

PS-NSSS	0.32 577	0.30 646	0.46 483	0.23 447	0.17 537	0.33 534	0.24 546	0.57 633	0.41 514	0.37 552	0.52 607	0.35 506	0.30 552	0.80 661	0.30 547	0.17 650	0.14 637	0.21 668	0.15 632	0.15 595	0.13 564

StereoDRNet	0.32 577	0.22 590	0.61 576	0.27 609	0.21 613	0.42 611	0.30 619	0.61 661	0.48 593	0.46 633	0.39 489	0.48 607	0.30 552	0.57 558	0.40 604	0.11 521	0.09 533	0.12 560	0.11 539	0.12 544	0.10 479

DISCO	0.32 577	0.13 373	0.51 529	0.25 546	0.16 512	0.48 643	0.25 564	0.50 538	0.57 646	0.37 552	0.45 564	0.62 665	0.36 599	0.64 599	0.49 637	0.09 418	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.12 544	0.11 520

Selective-IGEV-i16pc	0.33 587	0.10 156	1.71 723	0.21 312	0.14 415	0.74 693	0.31 624	0.42 448	0.41 514	0.21 294	0.32 396	0.26 398	0.14 258	0.71 624	0.19 385	0.14 607	0.10 568	0.08 277	0.09 450	0.11 503	0.11 520

TCMNet	0.33 587	0.23 600	0.72 620	0.29 636	0.30 682	0.40 600	0.28 601	0.50 538	0.47 581	0.37 552	0.45 564	0.40 554	0.29 537	0.60 575	0.39 596	0.14 607	0.13 626	0.15 625	0.14 622	0.17 620	0.15 601

HBP-ISP	0.33 587	0.30 646	0.72 620	0.22 386	0.16 512	0.32 523	0.22 497	0.54 597	0.44 546	0.41 602	0.49 589	0.33 482	0.38 612	0.73 632	0.25 501	0.18 661	0.19 679	0.24 677	0.20 668	0.16 603	0.13 564

AAGNet	0.33 587	0.11 237	0.37 359	0.25 546	0.16 512	0.20 262	0.19 383	0.30 279	0.27 313	0.35 527	0.35 441	0.27 409	0.30 552	0.44 492	2.66 744	0.08 311	0.05 40	0.10 462	0.07 252	0.08 288	0.06 156

DRN-Test	0.33 587	0.17 515	0.61 576	0.27 609	0.19 586	0.46 630	0.29 608	0.65 679	0.51 614	0.47 641	0.46 574	0.44 585	0.34 589	0.62 590	0.41 613	0.12 561	0.08 494	0.13 582	0.12 578	0.12 544	0.10 479

CBMV_ROB	0.33 587	0.18 530	0.53 540	0.21 312	0.14 415	0.33 534	0.20 436	0.51 556	0.45 558	0.51 653	0.55 622	0.45 590	0.42 637	0.71 624	0.32 561	0.18 661	0.19 679	0.23 675	0.21 671	0.14 580	0.15 601

XPNet_ROB	0.33 587	0.20 560	0.43 452	0.27 609	0.18 559	0.37 577	0.31 624	0.55 607	0.50 610	0.51 653	0.53 614	0.58 654	0.37 608	0.63 597	0.45 626	0.17 650	0.12 614	0.13 582	0.12 578	0.15 595	0.14 588

PSMNet_ROB	0.33 587	0.24 604	0.54 543	0.31 655	0.21 613	0.42 611	0.43 683	0.59 648	0.47 581	0.37 552	0.44 551	0.49 613	0.31 569	0.64 599	0.43 618	0.14 607	0.10 568	0.15 625	0.14 622	0.13 562	0.11 520

CBMV	0.33 587	0.21 575	0.54 543	0.23 447	0.13 363	0.42 611	0.33 645	0.53 587	0.48 593	0.52 659	0.49 589	0.50 621	0.41 628	0.56 554	0.31 555	0.15 622	0.16 661	0.18 652	0.16 644	0.13 562	0.13 564
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 596	0.29 639	0.91 665	0.26 581	0.21 613	0.47 637	0.31 624	0.54 597	0.54 634	0.44 625	0.52 607	0.50 621	0.35 595	0.39 471	0.39 596	0.11 521	0.11 594	0.10 462	0.09 450	0.14 580	0.13 564

xxxx	0.34 596	0.10 156	0.29 254	0.19 176	0.11 202	0.37 577	0.20 436	0.58 642	0.38 474	0.29 403	0.42 526	0.38 527	0.24 453	0.46 498	2.20 740	0.11 521	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.09 419

test_xeample	0.34 596	0.10 156	0.29 254	0.19 176	0.11 202	0.33 534	0.23 524	0.55 607	0.38 474	0.32 475	0.45 564	0.29 436	0.26 486	0.57 558	2.24 742	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.09 419

FINET	0.34 596	0.27 627	0.80 638	0.24 505	0.24 651	0.36 570	0.34 647	0.54 597	0.72 682	0.39 583	0.47 581	0.32 473	0.30 552	0.51 520	0.32 561	0.19 667	0.17 668	0.13 582	0.12 578	0.18 634	0.16 610

ETE_ROB	0.34 596	0.26 620	0.45 475	0.29 636	0.18 559	0.40 600	0.37 660	0.57 633	0.47 581	0.50 648	0.50 593	0.62 665	0.36 599	0.55 543	0.38 588	0.13 582	0.10 568	0.14 609	0.12 578	0.16 603	0.16 610

DStereoRT	0.35 601	0.13 373	0.51 529	0.25 546	0.16 512	0.42 611	0.19 383	0.48 517	0.39 484	0.30 435	0.39 489	0.24 364	0.39 619	0.64 599	0.30 547	0.08 311	0.07 402	1.54 746	0.41 713	0.08 288	0.11 520

GwcNet	0.35 601	0.23 600	0.88 660	0.25 546	0.24 651	0.48 643	0.27 585	0.55 607	0.57 646	0.38 567	0.52 607	0.51 625	0.32 577	0.60 575	0.41 613	0.13 582	0.11 594	0.12 560	0.11 539	0.13 562	0.14 588

RP	0.35 601	0.22 590	0.51 529	0.31 655	0.24 651	0.37 577	0.28 601	0.50 538	0.58 650	0.40 593	0.63 656	0.61 663	0.47 655	0.61 582	0.39 596	0.16 638	0.15 653	0.17 643	0.15 632	0.17 620	0.17 623

DANet	0.35 601	0.23 600	0.60 573	0.36 680	0.22 630	0.39 594	0.25 564	0.48 517	0.43 530	0.52 659	0.50 593	0.59 656	0.41 628	0.76 647	0.49 637	0.13 582	0.11 594	0.14 609	0.12 578	0.17 620	0.15 601
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 601	0.26 620	0.49 508	0.36 680	0.22 630	0.41 604	0.41 678	0.53 587	0.42 522	0.47 641	0.46 574	0.61 663	0.39 619	0.55 543	0.37 584	0.16 638	0.13 626	0.21 668	0.21 671	0.16 603	0.16 610

w-ln-seven-2	0.36 606	0.29 639	1.06 685	0.27 609	0.18 559	0.37 577	0.30 619	0.50 538	0.54 634	0.45 629	0.55 622	0.45 590	0.41 628	0.62 590	0.49 637	0.10 473	0.10 568	0.12 560	0.11 539	0.14 580	0.11 520

GASNet	0.36 606	0.46 689	0.88 660	0.34 669	0.23 643	0.35 563	0.22 497	0.60 657	0.53 628	0.40 593	0.37 460	0.45 590	0.30 552	0.79 657	0.35 577	0.15 622	0.10 568	0.14 609	0.14 622	0.22 662	0.12 544

Wz-Net-MNSev	0.36 606	0.26 620	0.79 635	0.26 581	0.21 613	0.59 673	0.38 666	0.55 607	0.56 643	0.48 645	0.54 617	0.53 636	0.36 599	0.60 575	0.44 623	0.11 521	0.09 533	0.11 521	0.11 539	0.15 595	0.13 564

APVNet	0.36 606	0.20 560	0.70 615	0.26 581	0.22 630	0.52 662	0.35 651	0.61 661	0.44 546	0.38 567	0.52 607	0.48 607	0.38 612	0.84 670	0.46 632	0.13 582	0.14 637	0.15 625	0.16 644	0.16 603	0.15 601

Syn2CoEx	0.36 606	0.31 654	0.78 628	0.34 669	0.21 613	0.41 604	0.28 601	0.61 661	0.49 602	0.42 612	0.56 629	0.45 590	0.44 643	0.69 617	0.38 588	0.17 650	0.14 637	0.15 625	0.12 578	0.13 562	0.12 544

FAT-Stereo	0.36 606	0.18 530	0.73 624	0.26 581	0.18 559	0.33 534	0.29 608	0.60 657	0.59 651	0.46 633	0.60 643	0.60 659	0.50 664	0.61 582	0.34 573	0.13 582	0.14 637	0.13 582	0.12 578	0.14 580	0.18 637

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 606	0.36 668	0.53 540	0.34 669	0.19 586	0.51 653	0.24 546	0.55 607	0.38 474	0.41 602	0.47 581	0.47 600	0.27 505	0.73 632	0.30 547	0.36 707	0.19 679	0.27 681	0.17 654	0.26 679	0.23 678

GANet	0.36 606	0.22 590	0.49 508	0.29 636	0.17 537	0.41 604	0.38 666	0.57 633	0.45 558	0.46 633	0.75 677	0.55 642	0.40 624	0.94 688	0.41 613	0.13 582	0.13 626	0.13 582	0.11 539	0.14 580	0.11 520

LALA_ROB	0.36 606	0.25 609	0.46 483	0.30 649	0.21 613	0.47 637	0.39 671	0.61 661	0.51 614	0.52 659	0.51 599	0.69 687	0.36 599	0.50 515	0.43 618	0.17 650	0.11 594	0.16 637	0.14 622	0.17 620	0.15 601

SGM-Forest	0.36 606	0.17 515	0.47 491	0.23 447	0.16 512	0.45 628	0.41 678	0.55 607	0.48 593	0.52 659	0.60 643	0.52 631	0.41 628	0.85 671	0.50 643	0.17 650	0.17 668	0.17 643	0.15 632	0.15 595	0.15 601
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 616	0.41 684	0.66 602	0.46 700	0.41 697	0.34 548	0.25 564	0.57 633	0.45 558	0.39 583	0.52 607	0.43 574	0.33 580	0.41 482	0.29 539	0.25 686	0.14 637	0.33 701	0.21 671	0.31 692	0.22 671

Anonymous_2	0.37 616	0.21 575	0.47 491	0.20 253	0.21 613	0.42 611	0.26 578	0.38 393	0.29 351	0.33 490	0.30 371	0.44 585	0.38 612	0.36 457	0.29 539	0.26 687	0.29 706	0.44 709	1.41 747	0.34 696	0.21 665

AF-Net	0.37 616	0.26 620	0.56 557	0.32 661	0.23 643	0.41 604	0.29 608	0.61 661	0.64 666	0.42 612	0.68 666	0.65 676	0.49 662	0.57 558	0.44 623	0.15 622	0.11 594	0.19 661	0.14 622	0.15 595	0.13 564

stereogan	0.37 616	0.17 515	0.65 597	0.27 609	0.22 630	0.62 679	0.26 578	0.59 648	0.63 665	0.43 618	0.60 643	0.67 681	0.42 637	0.68 615	0.35 577	0.13 582	0.14 637	0.14 609	0.12 578	0.19 643	0.17 623

Nwc_Net	0.37 616	0.25 609	0.68 608	0.31 655	0.24 651	0.44 622	0.30 619	0.65 679	0.50 610	0.37 552	0.69 670	0.58 654	0.45 646	0.60 575	0.40 604	0.15 622	0.12 614	0.19 661	0.21 671	0.14 580	0.13 564

RYNet	0.37 616	0.18 530	0.59 571	0.25 546	0.28 672	0.61 677	0.32 633	0.59 648	0.59 651	0.41 602	0.38 475	0.57 651	0.39 619	0.87 674	0.53 649	0.11 521	0.08 494	0.12 560	0.11 539	0.18 634	0.18 637

PA-Net	0.37 616	0.28 630	0.83 648	0.31 655	0.28 672	0.39 594	0.42 681	0.51 556	0.55 640	0.34 510	0.42 526	0.41 561	0.36 599	0.79 657	0.49 637	0.12 561	0.23 696	0.16 637	0.23 682	0.12 544	0.18 637
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 623	0.12 300	0.38 379	0.42 694	3.88 750	0.21 296	0.17 283	0.35 355	0.28 332	0.20 280	0.20 246	0.23 349	0.15 278	0.28 373	0.16 289	0.09 418	0.07 402	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.09 419

S-Stereo	0.38 623	0.20 560	1.05 684	0.27 609	0.22 630	0.38 585	0.32 633	0.55 607	0.66 669	0.39 583	0.59 638	0.49 613	0.41 628	0.75 641	0.40 604	0.12 561	0.15 653	0.13 582	0.13 607	0.16 603	0.21 665

ADCRef	0.38 623	0.24 604	0.88 660	0.26 581	0.21 613	0.49 648	0.27 585	0.52 575	0.48 593	0.50 648	0.58 635	0.35 506	0.47 655	0.48 506	1.29 721	0.09 418	0.08 494	0.12 560	0.12 578	0.11 503	0.11 520

PWC_ROB	0.38 623	0.29 639	0.69 609	0.25 546	0.20 605	0.38 585	0.19 383	0.58 642	0.67 672	0.57 672	0.85 689	0.51 625	0.40 624	0.71 624	0.52 646	0.13 582	0.09 533	0.14 609	0.10 498	0.17 620	0.14 588

PWCDC_ROB	0.38 623	0.30 646	0.60 573	0.33 667	0.20 605	0.42 611	0.19 383	0.58 642	0.89 703	0.42 612	1.26 712	0.36 511	0.34 589	0.50 515	0.38 588	0.18 661	0.11 594	0.11 521	0.09 450	0.19 643	0.13 564

Selective-IGEV-i16pb	0.39 628	0.12 300	2.18 727	0.21 312	0.15 479	0.68 686	0.32 633	0.56 623	0.57 646	0.25 338	0.44 551	0.33 482	0.21 403	0.80 661	0.25 501	0.14 607	0.10 568	0.09 379	0.10 498	0.12 544	0.13 564

aanetorigin	0.39 628	0.29 639	1.09 688	0.24 505	0.19 586	0.28 452	0.37 660	0.33 318	0.47 581	0.94 709	0.82 686	0.52 631	0.54 670	0.49 511	0.50 643	0.11 521	0.09 533	0.10 462	0.10 498	0.16 603	0.15 601

RGC	0.39 628	0.32 659	0.64 595	0.34 669	0.27 667	0.40 600	0.29 608	0.57 633	0.53 628	0.45 629	0.64 658	0.62 665	0.45 646	0.72 630	0.39 596	0.15 622	0.15 653	0.21 668	0.20 668	0.18 634	0.19 644

NCC-stereo	0.39 628	0.25 609	0.69 609	0.32 661	0.28 672	0.46 630	0.36 656	0.65 679	0.52 623	0.40 593	0.57 633	0.56 646	0.47 655	0.73 632	0.45 626	0.17 650	0.14 637	0.18 652	0.25 689	0.16 603	0.16 610

edge stereo	0.39 628	0.22 590	0.81 641	0.27 609	0.22 630	0.37 577	0.24 546	0.56 623	0.54 634	0.53 665	0.60 643	0.71 690	0.50 664	0.78 655	0.40 604	0.16 638	0.14 637	0.19 661	0.14 622	0.16 603	0.17 623

Abc-Net	0.39 628	0.25 609	0.69 609	0.32 661	0.28 672	0.46 630	0.36 656	0.65 679	0.52 623	0.40 593	0.57 633	0.56 646	0.47 655	0.73 632	0.45 626	0.17 650	0.14 637	0.18 652	0.25 689	0.16 603	0.16 610
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 628	0.28 630	0.78 628	0.27 609	0.18 559	0.49 648	0.22 497	0.59 648	0.84 701	0.55 669	0.53 614	0.49 613	0.36 599	0.67 614	0.82 687	0.13 582	0.10 568	0.11 521	0.12 578	0.17 620	0.17 623

SQANet	0.40 635	0.48 693	0.67 603	0.48 702	0.39 694	0.48 643	0.22 497	0.51 556	0.43 530	0.40 593	0.47 581	0.47 600	0.33 580	0.54 540	0.32 561	0.36 707	0.15 653	0.40 707	0.21 671	0.45 705	0.31 697

UDG	0.40 635	0.46 689	0.49 508	0.40 692	0.35 690	0.47 637	0.27 585	0.54 597	0.47 581	0.39 583	0.45 564	0.59 656	0.44 643	0.46 498	0.39 596	0.26 687	0.19 679	0.48 711	0.22 679	0.34 696	0.26 688

DDUNet	0.41 637	0.50 698	0.48 502	0.44 697	0.39 694	0.46 630	0.32 633	0.50 538	0.43 530	0.45 629	0.52 607	0.57 651	0.36 599	0.48 506	0.33 568	0.33 704	0.21 686	0.55 715	0.25 689	0.37 700	0.32 700

222	0.41 637	0.10 156	0.29 254	0.19 176	0.11 202	0.36 570	0.20 436	0.57 633	0.39 484	0.35 527	0.44 551	0.30 453	0.27 505	0.55 543	3.56 747	0.11 521	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.09 377	0.09 419

NaN_ROB	0.41 637	0.28 630	0.62 584	0.30 649	0.19 586	0.51 653	0.47 694	0.58 642	0.59 651	0.56 670	0.47 581	0.49 613	0.41 628	1.21 713	0.64 670	0.12 561	0.18 674	0.12 560	0.13 607	0.11 503	0.14 588

w-ln-seven	0.42 640	0.30 646	1.18 696	0.26 581	0.22 630	0.58 670	0.31 624	0.62 670	0.81 693	0.58 673	0.61 650	0.53 636	0.36 599	0.57 558	0.65 672	0.11 521	0.10 568	0.13 582	0.12 578	0.15 595	0.13 564

test_sample9	0.42 640	0.19 547	0.50 519	0.18 115	0.16 512	0.34 548	0.20 436	0.51 556	0.38 474	0.37 552	0.34 430	0.37 519	0.30 552	0.66 610	0.91 694	0.23 675	1.82 753	0.28 689	0.24 684	0.18 634	0.16 610

SDNR	0.42 640	0.21 575	0.82 645	0.21 312	0.18 559	1.27 725	0.17 283	0.50 538	0.49 602	0.42 612	0.81 684	0.38 527	0.27 505	1.19 710	0.38 588	0.23 675	0.24 698	0.17 643	0.13 607	0.17 620	0.20 656

ccnet	0.42 640	0.31 654	0.48 502	0.27 609	0.32 686	0.60 676	0.32 633	0.65 679	0.46 576	0.53 665	0.66 661	0.56 646	0.45 646	0.72 630	0.61 662	0.26 687	0.19 679	0.24 677	0.21 671	0.26 679	0.22 671

SHD	0.42 640	0.27 627	0.81 641	0.31 655	0.25 659	0.42 611	0.22 497	0.66 685	0.94 717	0.63 680	0.60 643	0.59 656	0.47 655	0.59 571	0.58 656	0.15 622	0.13 626	0.16 637	0.16 644	0.20 652	0.22 671

STTRV1_RVC	0.42 640	0.32 659	0.89 663	0.29 636	0.36 691	0.49 648	0.31 624	0.61 661	0.53 628	0.46 633	0.56 629	0.47 600	0.43 641	1.00 697	0.39 596	0.27 692	0.21 686	0.20 665	0.18 661	0.25 671	0.17 623

Wz-Net-SNSev	0.43 646	0.41 684	1.27 704	0.30 649	0.21 613	0.44 622	0.41 678	0.61 661	0.65 667	0.46 633	0.65 659	0.62 665	0.39 619	0.74 640	0.59 657	0.12 561	0.11 594	0.12 560	0.13 607	0.16 603	0.14 588

XQC	0.43 646	0.37 673	0.96 674	0.34 669	0.25 659	0.53 663	0.34 647	0.60 657	0.73 685	0.51 653	0.46 574	0.57 651	0.47 655	0.70 620	0.72 678	0.17 650	0.12 614	0.18 652	0.15 632	0.25 671	0.23 678

CC-Net-ROB	0.43 646	0.47 691	0.65 597	0.37 686	0.23 643	0.51 653	0.29 608	0.66 685	0.49 602	0.46 633	0.51 599	0.48 607	0.38 612	0.96 692	0.35 577	0.34 705	0.23 696	0.55 715	0.25 689	0.31 692	0.20 656

GANetREF_RVC	0.43 646	0.47 691	0.69 609	0.38 688	0.20 605	0.51 653	0.48 698	0.66 685	0.66 669	0.46 633	0.46 574	0.50 621	0.44 643	0.90 682	0.39 596	0.27 692	0.21 686	0.32 698	0.18 661	0.27 684	0.22 671
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	0.43 646	0.26 620	0.54 543	0.31 655	0.20 605	0.51 653	0.32 633	0.70 696	0.60 655	0.59 674	0.55 622	0.65 676	0.41 628	1.40 723	0.51 645	0.13 582	0.17 668	0.21 668	0.16 644	0.17 620	0.18 637

PDISCO_ROB	0.43 646	0.30 646	0.67 603	0.43 695	0.36 691	0.67 684	0.32 633	0.72 699	0.76 687	0.43 618	0.53 614	0.63 673	0.40 624	0.66 610	0.47 634	0.21 672	0.12 614	0.21 668	0.19 666	0.25 671	0.20 656

WQFJA1++	0.44 652	0.07 4	0.63 587	0.18 115	0.13 363	0.15 69	0.11 28	0.20 80	0.11 13	2.05 747	0.12 82	0.23 349	0.11 133	0.17 130	0.12 128	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.05 78	4.20 754	0.07 256

z-mn7	0.44 652	0.40 680	1.09 688	0.25 546	0.18 559	0.61 677	0.34 647	0.56 623	0.93 715	0.43 618	0.96 698	0.53 636	0.39 619	0.94 688	0.59 657	0.10 473	0.09 533	0.10 462	0.10 498	0.14 580	0.13 564

DeepPrunerF	0.44 652	0.29 639	1.29 706	0.33 667	0.30 682	0.35 563	0.36 656	0.62 670	1.15 728	0.40 593	0.44 551	0.39 539	0.41 628	0.80 661	0.52 646	0.18 661	0.14 637	0.23 675	0.21 671	0.17 620	0.17 623

ADCP+	0.45 655	0.24 604	1.15 695	0.25 546	0.22 630	0.56 666	0.39 671	0.54 597	0.51 614	0.44 625	0.51 599	0.46 598	0.52 669	0.56 554	1.89 735	0.10 473	0.08 494	0.11 521	0.10 498	0.14 580	0.13 564

PASM	0.45 655	0.35 665	0.90 664	0.35 678	0.33 687	0.39 594	0.38 666	0.50 538	0.61 659	0.52 659	0.51 599	0.62 665	0.45 646	0.93 686	0.48 635	0.26 687	0.29 706	0.29 693	0.33 702	0.29 690	0.26 688

DStereoO	0.46 657	0.32 659	0.51 529	0.36 680	0.29 681	0.38 585	0.45 687	0.55 607	0.60 655	0.47 641	0.49 589	0.48 607	0.73 700	0.59 571	0.69 676	0.81 731	0.18 674	0.38 704	0.19 666	0.46 706	0.20 656

zh-mn7	0.46 657	0.45 688	1.48 712	0.25 546	0.19 586	0.44 622	0.29 608	0.56 623	0.82 694	0.65 684	0.96 698	0.49 613	0.38 612	0.88 677	0.63 667	0.12 561	0.10 568	0.11 521	0.11 539	0.13 562	0.14 588

G-Net	0.46 657	0.25 609	0.86 657	0.34 669	0.28 672	0.90 709	0.35 651	0.47 504	0.45 558	0.68 687	1.22 710	0.64 675	0.60 681	0.61 582	0.57 651	0.16 638	0.14 637	0.17 643	0.13 607	0.22 662	0.19 644

GCST	0.47 660	0.60 709	0.57 560	1.04 735	0.48 707	0.38 585	0.11 28	0.40 419	0.32 394	0.41 602	0.34 430	0.29 436	0.17 335	0.46 498	0.19 385	0.69 723	0.42 718	0.79 728	0.62 731	0.62 715	0.46 713

ADCL	0.47 660	0.22 590	1.00 678	0.27 609	0.19 586	0.74 693	0.64 714	0.54 597	0.69 677	0.56 670	0.71 671	0.55 642	0.60 681	0.60 575	1.43 723	0.11 521	0.09 533	0.13 582	0.13 607	0.14 580	0.14 588

DPSNet	0.47 660	0.24 604	0.93 669	0.27 609	0.20 605	0.75 696	0.57 708	0.84 714	0.79 691	0.47 641	0.51 599	0.60 659	0.69 696	0.87 674	0.71 677	0.16 638	0.13 626	0.12 560	0.10 498	0.25 671	0.21 665

zh-sn7	0.48 663	0.51 700	1.43 711	0.29 636	0.20 605	0.47 637	0.39 671	0.57 633	0.62 661	0.52 659	0.81 684	0.52 631	0.56 674	1.05 702	0.87 691	0.12 561	0.13 626	0.13 582	0.13 607	0.17 620	0.16 610

ADCPNet	0.48 663	0.29 639	1.60 718	0.27 609	0.23 643	0.70 690	0.38 666	0.53 587	0.51 614	0.51 653	0.59 638	0.67 681	0.56 674	0.60 575	1.14 709	0.15 622	0.18 674	0.14 609	0.23 682	0.19 643	0.19 644

MDST_ROB	0.48 663	0.14 427	0.95 672	0.30 649	0.21 613	1.33 728	0.32 633	0.77 704	0.56 643	1.06 717	0.71 671	0.49 613	0.35 595	1.26 716	0.38 588	0.13 582	0.11 594	0.16 637	0.13 607	0.12 544	0.12 544

AANet	0.49 666	0.42 686	1.56 716	0.22 386	0.19 586	0.39 594	0.25 564	0.52 575	0.92 711	0.92 706	0.93 696	0.84 697	0.67 693	0.59 571	0.59 657	0.15 622	0.11 594	0.13 582	0.12 578	0.18 634	0.16 610

test_sample8	0.49 666	0.19 547	0.50 519	0.18 115	0.16 512	0.34 548	0.20 436	0.55 607	0.34 418	0.62 678	0.38 475	1.15 712	0.67 693	0.66 610	0.91 694	0.23 675	1.82 753	0.28 689	0.24 684	0.18 634	0.16 610

SuperB	0.49 666	0.28 630	2.23 728	0.23 447	0.15 479	0.41 604	0.32 633	0.47 504	0.82 694	0.43 618	0.50 593	0.33 482	0.45 646	0.68 615	1.08 704	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.98 736	0.14 588

ADCMid	0.49 666	0.34 663	1.13 693	0.26 581	0.21 613	0.51 653	0.37 660	0.57 633	0.54 634	0.75 695	0.66 661	0.62 665	0.64 692	0.64 599	1.68 728	0.13 582	0.12 614	0.17 643	0.17 654	0.20 652	0.17 623

psmorigin	0.50 670	0.25 609	3.03 737	0.24 505	0.19 586	0.38 585	0.22 497	0.50 538	0.44 546	0.64 682	0.68 666	0.71 690	0.51 667	0.85 671	0.45 626	0.14 607	0.17 668	0.13 582	0.14 622	0.16 603	0.21 665

CSAN	0.50 670	0.35 665	0.78 628	0.36 680	0.23 643	0.56 666	0.59 711	0.61 661	0.70 679	0.64 682	0.78 681	0.65 676	0.60 681	1.38 722	0.62 664	0.21 672	0.17 668	0.20 665	0.20 668	0.18 634	0.18 637

SGM_RVC	0.50 670	0.19 547	0.50 519	0.25 546	0.15 479	0.69 687	0.39 671	0.68 693	0.82 694	0.95 711	0.84 688	1.13 709	0.76 701	1.16 709	0.60 661	0.16 638	0.16 661	0.16 637	0.16 644	0.16 603	0.17 623
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 670	0.20 560	0.78 628	0.24 505	0.26 663	0.39 594	0.30 619	0.51 556	0.50 610	0.54 667	1.23 711	2.52 739	0.37 608	0.77 653	0.95 697	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.10 453	0.08 344

Wz-Net-TNSev	0.51 674	0.58 707	1.61 720	0.25 546	0.21 613	0.65 681	0.45 687	0.63 677	0.69 677	0.51 653	0.54 617	0.71 690	0.60 681	1.00 697	0.77 682	0.15 622	0.15 653	0.13 582	0.15 632	0.21 655	0.20 656

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 674	0.50 698	0.86 657	0.39 690	0.24 651	0.84 704	0.55 706	0.56 623	0.62 661	0.60 675	0.68 666	0.62 665	0.42 637	1.13 708	0.43 618	0.23 675	0.27 702	0.27 681	0.35 704	0.25 671	0.29 693

AnyNet_C32	0.51 674	0.40 680	1.10 692	0.29 636	0.28 672	0.59 673	0.58 709	0.54 597	0.60 655	0.62 678	0.66 661	0.54 640	0.54 670	0.78 655	1.74 732	0.15 622	0.14 637	0.15 625	0.17 654	0.20 652	0.20 656

WCMA_ROB	0.51 674	0.21 575	0.65 597	0.25 546	0.21 613	0.58 670	0.32 633	0.54 597	0.55 640	0.95 711	1.40 717	1.28 717	0.81 706	0.73 632	0.62 664	0.18 661	0.15 653	0.15 625	0.15 632	0.19 643	0.19 644

WZ-Net	0.52 678	0.38 678	1.90 724	0.30 649	0.24 651	0.57 669	0.48 698	0.62 670	0.78 690	0.50 648	0.71 671	0.68 685	0.54 670	0.98 696	0.84 688	0.13 582	0.10 568	0.11 521	0.12 578	0.19 643	0.20 656

SANet	0.53 679	0.28 630	0.96 674	0.26 581	0.15 479	0.69 687	0.44 686	0.67 690	1.34 732	0.67 686	0.98 701	0.94 702	0.71 698	0.89 679	0.76 679	0.14 607	0.12 614	0.12 560	0.11 539	0.17 620	0.16 610

Consistency-Raft	0.55 680	0.48 693	1.02 681	0.45 698	0.49 708	0.49 648	0.47 694	0.72 699	0.72 682	0.45 629	0.82 686	0.47 600	0.60 681	0.50 515	0.63 667	0.39 711	0.39 716	0.44 709	0.51 721	0.52 709	0.37 703

anonymity	0.56 681	0.54 705	0.70 615	0.47 701	0.61 718	0.56 666	0.43 683	0.69 694	0.49 602	0.63 680	0.55 622	0.54 640	0.60 681	0.61 582	0.57 651	0.55 716	0.53 732	0.50 712	0.54 725	0.51 708	0.56 718

MFN_U_SF_RVC	0.56 681	0.51 700	1.19 697	0.38 688	0.22 630	0.69 687	0.27 585	0.80 709	0.67 672	0.73 691	0.74 676	0.87 698	0.61 690	0.81 665	0.76 679	0.29 699	0.27 702	0.32 698	0.37 708	0.32 695	0.31 697

SAMSARA	0.56 681	0.39 679	0.80 638	0.60 714	0.46 705	1.00 713	1.23 745	0.67 690	0.68 675	0.71 690	0.54 617	0.89 701	0.57 677	0.81 665	0.62 664	0.19 667	0.22 691	0.18 652	0.18 661	0.27 684	0.25 686

otaku	0.57 684	0.62 711	0.87 659	0.63 716	0.44 703	0.73 691	0.37 660	0.65 679	0.66 669	0.51 653	0.75 677	0.66 680	0.45 646	0.69 617	0.46 632	0.53 713	0.34 712	0.55 715	0.35 704	0.60 714	0.45 710

Ntro	0.58 685	0.64 712	0.92 667	0.66 717	0.50 709	0.77 697	0.36 656	0.66 685	0.70 679	0.50 648	0.59 638	0.65 676	0.51 667	0.75 641	0.45 626	0.56 717	0.32 710	0.56 718	0.34 703	0.63 716	0.46 713

PVD	0.58 685	0.34 663	0.84 653	0.39 690	0.31 685	0.59 673	0.47 694	0.80 709	1.25 729	0.92 706	1.09 704	0.79 694	0.82 707	0.85 671	0.76 679	0.21 672	0.18 674	0.22 674	0.18 661	0.27 684	0.35 702

ADCS	0.58 685	0.40 680	1.35 709	0.29 636	0.24 651	0.55 665	0.45 687	0.67 690	0.83 698	0.76 697	0.71 671	0.68 685	0.60 681	0.76 647	2.23 741	0.16 638	0.16 661	0.16 637	0.17 654	0.22 662	0.22 671

MeshStereo	0.58 685	0.27 627	0.67 603	0.22 386	0.17 537	0.66 683	0.37 660	0.78 705	0.61 659	1.47 738	1.30 713	1.65 725	0.79 703	1.12 707	0.59 657	0.17 650	0.17 668	0.17 643	0.14 622	0.17 620	0.14 588
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MSMD_ROB	0.60 689	0.33 662	0.61 576	0.30 649	0.25 659	0.86 706	0.35 651	0.55 607	0.67 672	1.10 719	1.49 722	1.76 728	0.97 717	0.88 677	0.49 637	0.23 675	0.21 686	0.27 681	0.27 697	0.25 671	0.24 683

DGSMNet	0.61 690	0.29 639	0.91 665	0.51 707	0.70 723	0.62 679	1.38 746	0.59 648	0.55 640	0.37 552	0.61 650	0.52 631	0.33 580	0.65 606	0.43 618	0.53 713	0.60 739	0.67 720	0.61 730	0.63 716	0.61 728

FCDSN-DC	0.63 691	0.31 654	0.61 576	0.36 680	0.30 682	0.65 681	0.37 660	0.66 685	0.68 675	1.14 721	1.54 725	1.71 727	1.26 726	0.92 684	0.64 670	0.24 683	0.22 691	0.27 681	0.26 693	0.27 684	0.27 692
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 691	0.37 673	2.40 732	0.26 581	0.25 659	0.38 585	0.49 700	0.41 434	1.06 722	1.38 727	0.87 693	0.62 665	0.95 714	0.65 606	1.65 727	0.11 521	0.09 533	0.10 462	0.11 539	0.19 643	0.17 623

AnyNet_C01	0.65 693	0.58 707	2.60 735	0.32 661	0.26 663	0.88 707	0.61 712	0.63 677	0.62 661	0.68 687	0.96 698	0.76 693	0.60 681	0.96 692	1.43 723	0.16 638	0.16 661	0.17 643	0.17 654	0.23 665	0.23 678

DispFullNet	0.66 694	0.89 726	1.59 717	0.77 723	1.21 741	0.51 653	0.23 524	0.59 648	0.72 682	0.69 689	0.61 650	0.69 687	0.91 713	0.79 657	0.48 635	0.27 692	0.12 614	0.73 723	0.30 701	0.65 719	0.40 706

NVStereoNet_ROB	0.67 695	0.49 697	0.83 648	0.48 702	0.40 696	0.51 653	0.46 690	0.70 696	0.77 689	0.84 701	1.72 730	1.02 707	0.83 708	1.23 714	0.79 685	0.32 703	0.38 715	0.40 707	0.46 715	0.36 699	0.41 707
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 696	0.64 712	1.06 685	0.45 698	0.27 667	1.40 732	0.58 709	0.78 705	0.92 711	0.84 701	0.86 690	0.88 700	0.68 695	1.33 721	0.68 675	0.37 709	0.29 706	0.34 702	0.36 707	0.43 703	0.37 703

SPS-STEREO	0.69 697	0.61 710	0.98 676	0.52 710	0.57 715	0.74 693	0.50 701	0.78 705	0.62 661	0.95 711	0.86 690	0.94 702	0.70 697	1.01 699	0.87 691	0.58 719	0.51 729	0.50 712	0.50 720	0.55 711	0.58 721
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 698	0.30 646	0.69 609	0.32 661	0.27 667	0.81 703	0.39 671	0.79 708	0.82 694	1.41 730	1.58 727	1.98 730	1.26 726	1.02 700	0.77 682	0.24 683	0.22 691	0.27 681	0.26 693	0.26 679	0.26 688

FC-DCNN v2	0.71 699	0.30 646	0.67 603	0.32 661	0.27 667	0.84 704	0.39 671	0.84 714	0.85 702	1.44 734	1.64 728	2.09 732	1.28 728	1.06 703	0.80 686	0.24 683	0.22 691	0.27 681	0.26 693	0.26 679	0.25 686

RainbowNet	0.72 700	0.89 726	1.02 681	0.82 725	0.63 720	0.78 700	0.52 703	0.81 711	0.93 715	0.60 675	0.79 682	0.80 695	0.60 681	0.80 661	0.57 651	0.78 729	0.55 735	0.78 726	0.49 718	0.76 726	0.58 721

ACVNet_1	0.72 700	0.81 721	1.37 710	0.72 721	0.53 713	0.77 697	0.42 681	0.85 717	0.90 705	0.74 694	0.75 677	1.32 719	0.72 699	1.02 700	0.55 650	0.54 715	0.31 709	0.71 722	0.35 704	0.64 718	0.45 710

ACVNet-4b	0.72 700	0.81 721	1.33 708	0.72 721	0.50 709	0.80 702	0.31 624	0.71 698	0.80 692	0.50 648	0.72 675	0.95 704	0.43 641	0.96 692	1.20 717	1.13 743	0.21 686	0.76 725	0.45 714	0.65 719	0.46 713

MFMNet_re	0.72 700	0.76 719	0.99 677	0.62 715	0.70 723	0.77 697	0.67 715	0.75 702	0.83 698	0.78 699	0.86 690	0.69 687	0.78 702	0.71 624	0.61 662	0.66 722	0.59 738	0.61 719	0.58 729	0.68 722	0.71 732

ELAS_RVC	0.74 704	0.36 668	1.00 678	0.37 686	0.33 687	0.88 707	0.93 734	0.83 713	1.08 724	1.35 726	1.33 716	1.24 715	1.33 730	1.06 703	0.95 697	0.27 692	0.25 700	0.29 693	0.27 697	0.30 691	0.30 694
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 704	0.36 668	0.85 656	0.36 680	0.33 687	1.36 729	0.77 725	0.93 718	0.92 711	1.41 730	1.53 724	1.16 713	1.17 722	0.95 691	1.03 701	0.26 687	0.25 700	0.28 689	0.28 700	0.31 692	0.30 694
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 706	0.44 687	1.98 725	0.49 705	0.16 512	0.58 670	0.31 624	0.81 711	0.83 698	0.41 602	0.52 607	0.98 706	0.58 678	4.97 756	1.03 701	0.11 521	0.07 402	0.10 462	0.24 684	0.27 684	0.26 688

RTS	0.78 707	0.48 693	4.68 745	0.34 669	0.28 672	1.12 717	0.46 690	0.62 670	1.03 719	0.73 691	0.89 694	0.60 659	0.59 679	1.61 726	1.16 713	0.14 607	0.11 594	0.15 625	0.15 632	0.21 655	0.19 644

RTSA	0.78 707	0.48 693	4.68 745	0.34 669	0.28 672	1.12 717	0.46 690	0.62 670	1.03 719	0.73 691	0.89 694	0.60 659	0.59 679	1.61 726	1.16 713	0.14 607	0.11 594	0.15 625	0.15 632	0.21 655	0.19 644

DStereoSA	0.81 709	0.37 673	1.08 687	0.51 707	0.65 721	0.67 684	1.44 747	0.74 701	1.06 722	0.54 667	1.67 729	0.49 613	1.78 736	0.96 692	1.69 730	0.28 696	0.43 719	0.27 681	0.51 721	0.40 702	0.58 721

DStereoFS	0.84 710	0.66 714	0.80 638	0.53 711	0.50 709	1.23 723	0.55 706	0.94 719	1.32 731	0.89 703	1.32 714	1.04 708	2.32 743	1.29 719	1.14 709	0.31 702	0.35 713	0.30 695	0.39 711	0.34 696	0.60 724

SGM+DAISY	0.87 711	0.66 714	1.30 707	0.51 707	0.60 717	1.03 714	0.84 731	0.76 703	0.73 685	1.39 728	1.51 723	1.31 718	1.22 724	1.11 705	1.08 704	0.57 718	0.53 732	0.51 714	0.51 721	0.54 710	0.61 728

ACVNet_2	0.89 712	0.87 725	1.25 702	0.82 725	0.62 719	0.97 712	0.62 713	1.14 724	1.42 734	1.00 714	1.40 717	1.47 722	0.84 709	1.11 705	0.66 673	0.61 720	0.43 719	0.78 726	0.49 718	0.75 725	0.52 716

IMH-64-1	0.91 713	0.86 723	0.84 653	0.97 730	0.75 725	0.92 710	0.71 717	1.27 725	1.10 725	0.89 703	1.45 719	1.14 710	0.96 715	1.19 710	0.84 688	0.74 726	0.51 729	0.97 731	0.55 726	0.84 728	0.60 724

IMH-64	0.91 713	0.86 723	0.84 653	0.97 730	0.75 725	0.92 710	0.71 717	1.27 725	1.10 725	0.89 703	1.45 719	1.14 710	0.96 715	1.19 710	0.84 688	0.74 726	0.51 729	0.97 731	0.55 726	0.84 728	0.60 724

MonStereo1	0.93 715	0.56 706	0.82 645	0.69 718	0.58 716	1.37 730	0.35 651	0.94 719	1.25 729	0.93 708	1.90 733	1.52 723	2.10 740	1.27 717	0.77 682	0.69 723	0.33 711	0.75 724	0.47 717	0.70 723	0.57 720

U	1.00 716	0.09 94	0.21 143	0.21 312	3.68 748	6.12 756	0.14 122	0.21 97	0.21 212	0.11 71	0.11 57	0.10 66	0.09 44	0.12 8	0.11 52	0.07 138	0.05 40	5.42 762	2.90 760	0.07 198	0.06 156

PWCK	1.00 716	1.17 739	1.70 722	0.91 728	0.41 697	1.19 721	0.92 733	1.10 722	1.14 727	1.16 722	1.14 707	1.25 716	0.88 712	1.75 732	1.04 703	0.87 734	0.50 727	0.87 729	0.53 724	0.96 735	0.52 716

WAO-7	1.01 718	0.89 726	0.93 669	0.83 727	0.66 722	1.18 719	0.81 729	1.40 729	1.57 739	1.11 720	1.76 732	1.45 721	1.19 723	1.50 725	1.14 709	0.61 720	0.62 742	0.70 721	0.68 733	0.66 721	0.60 724

MADNet+	1.01 718	1.16 738	4.72 747	0.70 719	0.47 706	1.24 724	0.96 735	0.97 721	0.89 703	0.65 684	0.77 680	0.87 698	0.85 711	2.09 736	1.68 728	0.38 710	0.39 716	0.31 697	0.27 697	0.43 703	0.39 705

MultiAttention	1.02 720	0.13 373	0.43 452	0.35 678	0.43 700	5.36 747	1.71 748	0.69 694	0.53 628	0.36 544	0.63 656	0.55 642	0.22 421	7.60 761	0.43 618	0.09 418	0.06 260	0.14 609	0.24 684	0.26 679	0.30 694

IMH	1.05 721	0.95 730	1.00 678	1.01 732	0.78 729	1.11 716	0.68 716	1.38 728	1.43 735	1.00 714	1.72 730	1.43 720	1.14 719	1.73 731	0.89 693	1.09 740	0.55 735	0.99 733	0.57 728	0.87 730	0.62 730

WAO-6	1.07 722	0.93 729	0.92 667	0.96 729	0.78 729	1.28 726	0.75 722	1.34 727	2.00 743	1.02 716	1.54 725	1.59 724	1.22 724	1.31 720	1.14 709	0.78 729	0.55 735	1.02 735	0.75 738	0.83 727	0.69 731

LVE	1.13 723	1.02 731	1.28 705	1.01 732	0.80 732	1.29 727	0.81 729	1.47 732	1.96 741	1.07 718	1.90 733	1.90 729	1.01 718	1.48 724	0.91 694	0.93 737	0.61 741	0.94 730	0.69 734	0.87 730	0.75 736

JetBlue	1.14 724	0.76 719	2.36 730	0.59 713	0.75 725	3.04 743	1.78 749	1.11 723	0.90 705	0.94 709	1.10 705	1.66 726	1.28 728	2.09 736	1.72 731	0.43 712	0.36 714	0.38 704	0.38 710	0.58 713	0.56 718

Dean	1.17 725	1.04 733	1.49 714	1.03 734	0.78 729	1.20 722	0.77 725	1.48 733	1.96 741	1.28 724	1.99 736	2.15 733	1.14 719	1.25 715	1.00 700	0.81 731	0.60 739	1.01 734	0.69 734	0.92 734	0.74 735

SGM-ForestM	1.36 726	0.28 630	0.79 635	0.26 581	0.16 512	2.26 740	1.00 737	1.42 730	1.46 737	2.38 749	2.05 737	5.95 752	2.66 745	2.95 742	2.46 743	0.17 650	0.18 674	0.18 652	0.18 661	0.15 595	0.18 637

xyz-stereo	1.40 727	0.10 156	17.09 772	0.18 115	0.07 3	4.78 746	0.18 334	0.29 258	0.34 418	0.36 544	2.81 749	0.40 554	0.29 537	0.56 554	0.24 491	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.06 167	0.06 111	0.05 37

MANE	1.41 728	0.36 668	0.74 625	0.43 695	0.41 697	2.16 739	0.80 727	2.39 747	3.38 748	2.22 748	3.06 750	3.54 745	2.73 747	2.15 738	1.94 737	0.28 696	0.27 702	0.30 695	0.46 715	0.28 689	0.34 701

TorneroNet-64	1.43 729	1.03 732	1.20 698	1.10 736	0.86 735	2.26 740	0.73 720	1.84 738	3.84 753	1.25 723	2.25 741	2.69 741	1.42 731	1.76 733	1.43 723	0.76 728	0.50 727	1.09 736	0.66 732	1.23 742	0.76 737

notaker	1.45 730	1.34 742	1.48 712	1.40 743	1.07 739	1.18 719	0.85 732	1.48 733	1.40 733	1.51 739	3.46 751	2.40 738	1.81 737	1.76 733	1.45 726	1.11 741	0.69 747	1.38 743	0.87 741	1.31 744	0.97 743

WAO-8	1.46 731	1.10 736	1.09 688	1.10 736	0.84 733	2.06 736	0.75 722	1.84 738	3.83 751	1.44 734	2.21 739	2.15 733	1.43 732	3.17 743	1.19 715	0.91 735	0.65 744	1.09 736	0.79 739	0.90 732	0.71 732

Venus	1.46 731	1.10 736	1.09 688	1.10 736	0.84 733	2.06 736	0.75 722	1.84 738	3.83 751	1.44 734	2.21 739	2.15 733	1.43 732	3.17 743	1.19 715	0.91 735	0.65 744	1.09 736	0.79 739	0.90 732	0.71 732

UNDER WATER-64	1.55 733	1.19 740	2.52 733	1.31 741	0.95 737	2.12 738	1.21 744	1.45 731	3.19 747	1.43 733	1.32 714	2.64 740	2.04 739	1.63 728	1.83 733	1.11 741	0.67 746	1.28 741	0.92 742	1.19 739	1.02 744

UNDER WATER	1.59 734	1.22 741	2.36 730	1.38 742	1.03 738	1.67 735	1.10 741	1.54 736	3.63 749	1.44 734	1.47 721	2.85 742	2.25 742	1.67 729	1.94 737	1.06 739	0.62 742	1.31 742	0.93 743	1.21 741	1.02 744

LSM	1.64 735	0.40 680	2.56 734	2.02 747	17.61 770	0.51 653	0.52 703	0.61 661	0.76 687	0.82 700	1.11 706	0.63 673	0.54 670	0.75 641	0.49 637	0.16 638	0.24 698	0.18 652	0.21 671	0.25 671	2.42 751

LE_ROB	1.76 736	0.20 560	2.68 736	0.48 702	0.52 712	0.78 700	0.96 735	0.84 714	6.61 758	7.40 762	2.08 738	2.08 731	4.83 754	1.27 717	3.79 748	0.10 473	0.08 494	0.12 560	0.11 539	0.11 503	0.10 479

ktn	1.77 737	1.36 743	1.22 699	1.43 744	1.14 740	1.52 733	1.08 740	1.51 735	3.96 754	2.77 752	4.69 753	3.35 744	1.46 734	1.69 730	1.25 719	1.43 745	0.77 749	1.45 744	0.99 744	1.32 745	0.96 741

KSHMR	1.89 738	1.36 743	1.60 718	1.47 745	1.22 742	1.38 731	1.06 739	1.79 737	5.97 757	1.42 732	5.65 757	2.98 743	1.14 719	2.23 739	1.20 717	1.27 744	1.12 751	1.46 745	1.10 746	1.32 745	1.15 746

TorneroNet	2.22 739	1.08 735	1.24 701	1.14 740	0.90 736	5.58 748	0.80 727	2.12 744	8.69 761	2.58 750	5.42 755	3.88 746	1.97 738	1.78 735	1.87 734	0.86 733	0.54 734	1.15 740	0.74 737	1.23 742	0.85 740

MADNet++	2.26 740	1.80 746	2.06 726	2.13 749	1.97 746	2.61 742	1.79 750	2.38 746	2.16 744	2.75 751	2.65 748	2.38 737	2.43 744	3.17 743	3.21 745	2.17 753	1.95 755	1.94 749	1.63 748	2.06 748	2.01 750

JetRed	2.30 741	2.64 748	6.12 753	1.12 739	1.38 744	5.85 755	3.29 751	1.99 742	1.67 740	1.98 746	1.95 735	2.16 736	1.60 735	2.48 740	4.10 749	1.05 738	1.60 752	1.09 736	1.01 745	1.67 747	1.28 747

light-stereo	2.37 742	0.69 716	3.61 738	3.84 751	3.41 747	4.04 744	0.31 624	2.13 745	1.45 736	3.61 753	6.33 758	6.90 761	0.63 691	4.83 755	1.28 720	0.71 725	0.74 748	0.32 698	0.39 711	1.20 740	0.96 741

HanzoNet	2.97 743	1.69 745	2.29 729	1.74 746	1.33 743	1.53 734	1.03 738	1.99 742	2.64 746	5.51 757	5.16 754	5.90 751	6.82 760	4.32 754	3.29 746	3.16 756	2.02 757	1.92 747	2.87 759	2.24 749	1.89 749

coex-ft	3.44 744	0.73 718	48.55 790	0.24 505	0.19 586	0.50 652	0.43 683	0.47 504	2.40 745	7.03 761	1.20 709	0.97 705	2.23 741	0.73 632	1.92 736	0.12 561	0.15 653	0.14 609	0.12 578	0.21 655	0.43 708

noway2	4.26 745	5.26 753	4.63 743	11.29 763	10.43 758	5.62 749	4.46 754	4.09 751	0.90 705	1.87 742	2.47 744	6.20 759	3.67 753	3.62 748	4.54 752	1.97 747	0.46 721	2.02 751	1.74 751	5.72 758	4.32 758

noway3	4.27 746	5.33 754	4.61 742	11.26 762	10.44 759	5.62 749	4.46 754	4.12 752	0.92 711	1.86 741	2.49 747	6.19 758	3.66 752	3.74 752	4.54 752	1.97 747	0.46 721	2.03 754	1.74 751	5.69 756	4.21 756

TCMNet-wrong-test	4.29 747	5.57 755	4.65 744	11.33 764	10.39 757	5.73 754	4.48 758	4.13 753	1.02 718	1.91 745	2.39 742	6.16 756	3.62 750	3.84 753	4.50 751	1.99 749	0.47 723	1.97 750	1.69 749	5.69 756	4.31 757

zzzz4	4.31 748	5.77 756	4.85 751	11.37 765	10.45 760	5.64 751	4.46 754	4.20 755	0.91 710	1.87 742	2.47 744	6.11 754	3.60 748	3.65 749	4.59 754	1.99 749	0.47 723	2.02 751	1.74 751	5.77 759	4.37 759

noway1	4.31 748	5.77 756	4.81 750	11.37 765	10.45 760	5.64 751	4.46 754	4.20 755	0.90 705	1.87 742	2.48 746	6.11 754	3.60 748	3.65 749	4.59 754	1.99 749	0.47 723	2.02 751	1.74 751	5.77 759	4.37 759

noway4	4.32 750	5.81 758	4.75 748	11.39 767	10.47 762	5.70 753	4.50 759	4.14 754	0.90 705	1.83 740	2.44 743	6.16 756	3.63 751	3.66 751	4.60 756	2.00 752	0.47 723	2.03 754	1.73 750	5.80 761	4.40 761

FADE	4.32 750	1.06 734	4.35 741	0.71 720	0.76 728	0.73 691	0.50 701	1.85 741	1.52 738	0.75 695	0.66 661	1.17 714	2.69 746	2.83 741	1.96 739	24.23 788	4.70 762	17.35 779	17.61 778	0.49 707	0.44 709

DPSimNet_ROB	4.34 752	4.23 749	6.89 755	3.67 750	3.68 748	4.75 745	5.21 760	2.67 748	3.68 750	5.82 758	3.95 752	5.57 748	6.72 759	3.46 747	4.48 750	4.05 760	2.88 758	4.68 761	3.12 761	3.69 751	3.62 755

tt	4.71 753	0.10 156	3.94 739	2.06 748	1.53 745	10.14 761	16.88 764	9.27 765	4.98 755	1.39 728	1.02 702	4.68 747	4.90 755	3.35 746	5.86 759	5.76 762	9.15 771	2.24 757	2.53 757	3.10 750	1.32 748

BEATNet-Init1	4.73 754	2.61 747	13.29 770	0.58 712	0.53 713	10.12 760	3.33 752	4.83 757	5.01 756	8.75 763	8.51 760	14.08 772	7.60 762	7.70 762	5.34 757	0.28 696	0.28 705	0.34 702	0.37 708	0.57 712	0.45 710

Selective-IGEV-i1pa	5.57 755	7.99 760	4.76 749	0.80 724	0.45 704	12.99 763	3.60 753	9.25 764	7.43 760	6.97 760	9.87 764	8.94 762	7.26 761	14.66 773	5.65 758	3.55 757	1.08 750	1.93 748	0.72 736	0.73 724	2.79 753

USTest	6.88 756	5.23 752	5.63 752	7.22 756	7.29 752	14.34 765	22.76 766	8.48 762	9.32 762	5.42 756	6.39 759	6.29 760	6.64 758	6.92 759	8.62 762	1.94 746	3.29 759	2.16 756	2.55 758	3.85 752	3.29 754

ASD4	7.23 757	6.65 759	7.69 756	5.24 753	5.62 751	11.85 762	20.36 765	7.57 761	7.14 759	6.55 759	5.47 756	5.99 753	5.78 756	7.22 760	9.24 763	4.85 761	4.44 761	6.40 768	5.19 762	6.53 762	4.89 762

EDNetEfficientorigin	7.51 758	0.52 704	140.47 792	0.25 546	0.17 537	0.42 611	0.29 608	0.47 504	1.03 719	1.28 724	1.02 702	0.83 696	0.84 709	0.75 641	0.99 699	0.10 473	0.09 533	0.12 560	0.10 498	0.21 655	0.22 671

DGTPSM_ROB	8.34 759	5.10 750	10.37 768	5.31 754	10.18 755	8.33 757	23.60 770	6.06 759	13.41 770	4.90 754	10.87 768	5.65 749	10.44 763	6.17 757	12.59 764	3.74 758	7.55 764	3.69 758	7.26 767	4.14 753	7.46 765

DPSMNet_ROB	8.40 760	5.11 751	10.49 769	5.58 755	10.25 756	8.34 758	23.62 771	6.07 760	13.45 771	4.93 755	10.88 769	5.66 750	10.44 763	6.24 758	12.64 765	3.98 759	7.61 765	3.76 759	7.30 768	4.20 754	7.51 766

DLNR_Zeroshot_test	10.44 761	12.10 769	19.93 774	106.08 791	23.66 782	0.14 48	0.13 86	3.22 749	0.17 115	0.16 226	0.23 286	0.16 241	0.10 91	0.31 416	0.15 262	2.36 754	0.06 260	0.07 172	0.07 252	39.70 790	0.06 156

DLNR-FE	10.45 762	12.13 770	19.94 775	106.10 792	23.12 781	0.14 48	0.13 86	3.28 750	0.17 115	0.16 226	0.23 286	0.16 241	0.10 91	0.31 416	0.15 262	2.41 755	0.06 260	0.07 172	0.07 252	40.22 791	0.06 156

iinet-test	10.78 763	9.29 761	9.70 758	10.48 757	10.68 763	17.98 770	25.98 772	12.57 769	13.39 768	9.64 767	10.10 765	10.06 764	10.61 766	11.22 769	12.70 766	6.40 764	7.74 766	5.68 763	6.69 763	7.47 763	7.30 763

IINet	10.78 763	9.29 761	9.70 758	10.48 757	10.68 763	17.98 770	25.98 772	12.57 769	13.39 768	9.64 767	10.10 765	10.06 764	10.61 766	11.22 769	12.70 766	6.40 764	7.74 766	5.68 763	6.69 763	7.47 763	7.30 763

LRCNet_RVC	10.90 765	14.34 772	9.35 757	15.35 768	8.04 754	1.08 715	0.34 647	8.78 763	0.70 679	12.63 772	16.05 772	9.85 763	6.54 757	8.57 763	6.34 760	20.27 784	5.40 763	23.70 785	21.88 786	14.87 771	13.83 774

DPSM_ROB	11.49 766	9.87 767	10.35 766	11.13 760	11.31 765	19.11 773	27.51 775	13.37 772	14.21 773	10.31 769	11.06 770	10.96 770	11.27 771	11.96 771	13.59 769	6.78 766	8.19 769	6.03 765	7.09 765	7.93 765	7.73 768

DPSM	11.49 766	9.87 767	10.35 766	11.13 760	11.31 765	19.11 773	27.51 775	13.37 772	14.21 773	10.31 769	11.06 770	10.96 770	11.27 771	11.96 771	13.59 769	6.78 766	8.19 769	6.03 765	7.09 765	7.93 765	7.73 768

xxxxx1	15.27 768	9.54 764	10.31 763	20.13 772	18.88 771	17.08 766	23.03 767	10.36 766	10.99 764	9.21 764	9.62 761	10.74 767	10.61 766	10.72 765	13.89 771	7.97 768	9.20 772	31.85 788	44.72 790	12.84 768	13.69 770

tt_ll	15.27 768	9.54 764	10.31 763	20.13 772	18.88 771	17.08 766	23.03 767	10.36 766	10.99 764	9.21 764	9.62 761	10.74 767	10.61 766	10.72 765	13.89 771	7.97 768	9.20 772	31.85 788	44.72 790	12.84 768	13.69 770

ff	15.27 768	9.54 764	10.31 763	20.13 772	18.88 771	17.08 766	23.03 767	10.36 766	10.99 764	9.21 764	9.62 761	10.74 767	10.61 766	10.72 765	13.89 771	7.97 768	9.20 772	31.85 788	44.72 790	12.84 768	13.69 770

PML	16.10 771	12.82 771	6.78 754	5.23 752	7.76 753	33.92 778	66.56 788	5.30 758	10.28 763	26.12 787	68.59 792	20.51 775	13.49 773	10.06 764	6.78 761	5.96 763	2.00 756	6.04 767	2.18 756	8.96 767	2.60 752

Anonymous_1	16.62 772	9.35 763	9.84 760	10.66 759	14.64 767	18.66 772	27.12 774	12.64 771	13.51 772	10.76 771	10.30 767	10.13 766	10.60 765	11.06 768	12.74 768	15.87 779	7.74 766	16.92 778	43.48 789	58.66 792	7.68 767

HaxPig	17.72 773	20.22 783	19.73 773	16.53 769	16.51 768	9.27 759	9.33 761	14.34 774	13.27 767	18.65 774	18.70 774	17.35 773	16.77 774	17.04 774	16.45 774	22.05 787	20.89 784	22.27 784	21.53 781	21.29 783	22.13 788

real-time stereo	19.07 774	18.91 775	16.59 771	20.12 771	17.29 769	28.07 777	33.08 777	22.27 778	20.40 778	19.30 777	17.17 773	20.25 774	17.40 775	21.10 776	19.76 776	15.87 779	14.54 775	15.28 777	13.39 769	16.88 779	13.78 773

MEDIAN_ROB	21.21 775	24.62 787	23.47 784	19.58 770	19.65 774	13.22 764	10.96 762	17.88 775	17.00 775	22.14 786	22.02 777	20.86 776	20.36 776	21.06 775	19.71 775	25.63 789	24.13 785	26.21 786	25.20 787	25.17 786	25.38 791

RAFT-FEzeroshot	23.10 776	19.88 778	20.56 776	22.49 776	22.75 777	38.38 779	55.50 784	26.84 780	28.66 781	20.60 781	22.10 778	22.05 779	22.74 779	24.00 779	27.37 783	13.59 771	16.48 778	12.14 769	14.28 772	15.96 774	15.54 778

RAFT-FE	23.10 776	19.88 778	20.56 776	22.49 776	22.75 777	38.38 779	55.50 784	26.84 780	28.66 781	20.60 781	22.10 778	22.05 779	22.74 779	24.00 779	27.37 783	13.59 771	16.48 778	12.14 769	14.28 772	15.96 774	15.54 778

CasAABBNet	23.10 776	19.86 776	20.64 778	22.47 775	22.73 775	38.41 782	55.50 784	26.89 783	28.70 783	20.61 783	22.15 780	22.08 782	22.75 781	23.99 777	27.36 781	13.59 771	16.48 778	12.14 769	14.27 771	15.95 772	15.53 777

FlowAnything	23.14 779	19.87 777	20.79 779	22.50 779	22.74 776	38.39 781	55.46 781	26.89 783	28.72 784	20.77 785	22.29 783	22.07 781	22.72 778	23.99 777	27.41 785	13.60 774	16.55 783	12.15 773	14.36 776	15.97 776	15.52 776

Hybrid-DGEV	23.16 780	19.94 781	20.96 781	22.49 776	22.75 777	38.51 784	55.52 787	27.09 787	28.90 787	20.58 780	22.25 781	22.00 778	22.80 783	24.11 782	27.33 780	13.60 774	16.47 777	12.14 769	14.30 775	15.95 772	15.54 778

Selective-RAFT-Error	23.16 780	19.93 780	20.87 780	22.54 780	22.81 780	38.52 785	55.47 782	27.01 786	28.83 785	20.66 784	22.25 781	22.09 783	22.80 783	24.09 781	27.36 781	13.61 776	16.48 778	12.15 773	14.28 772	15.99 777	15.57 781

fast-reg	23.64 782	20.51 784	23.42 783	23.22 781	24.75 784	38.73 786	55.47 782	26.85 782	28.86 786	20.12 778	21.73 775	21.64 777	22.22 777	24.30 784	27.54 786	13.91 778	16.52 782	14.85 776	15.62 777	16.91 780	15.71 782

LSM0	24.24 783	19.98 782	22.32 782	24.22 782	40.14 789	38.48 783	55.20 780	26.95 785	28.57 780	20.49 779	21.83 776	22.26 784	22.75 781	24.22 783	27.30 779	13.66 777	16.32 776	12.19 775	14.15 770	16.10 778	17.66 783

AVERAGE_ROB	25.43 784	29.06 788	27.24 785	24.63 783	24.20 783	17.73 769	12.61 763	22.29 779	21.39 779	26.79 788	26.16 786	25.20 785	24.64 787	25.07 785	23.53 777	29.96 790	28.40 790	30.60 787	29.58 788	29.72 787	29.84 792

RSGM-EC	29.65 785	17.75 773	10.04 761	35.31 786	33.15 785	26.42 775	46.65 778	19.89 776	17.74 776	18.92 775	23.36 784	30.14 786	23.59 785	41.87 790	45.99 791	59.56 791	34.38 791	33.25 791	20.37 779	34.97 788	19.60 786

acva	29.65 785	17.75 773	10.04 761	35.31 786	33.15 785	26.42 775	46.65 778	19.89 776	17.74 776	18.92 775	23.36 784	30.14 786	23.59 785	41.87 790	45.99 791	59.56 791	34.38 791	33.25 791	20.37 779	34.97 788	19.60 786

Selective-IGEV-i16pa	30.47 787	41.93 791	4.02 740	0.49 705	0.37 693	96.94 792	0.74 721	60.26 793	58.76 792	17.24 773	64.39 791	38.26 792	49.53 792	106.11 793	26.15 778	19.96 783	3.42 760	4.39 760	1.81 755	0.39 701	14.22 775

zzzzzz3	33.80 788	21.93 785	29.35 786	40.69 788	40.71 790	54.58 788	75.81 790	38.06 789	43.73 790	30.21 789	32.81 787	33.59 790	36.40 790	35.16 786	41.64 789	19.24 781	24.62 786	18.35 780	21.58 782	19.15 781	18.48 784

zzz1	33.83 789	21.95 786	29.58 787	40.69 788	40.71 790	54.57 787	75.77 789	38.08 790	43.79 791	30.23 790	32.84 788	33.61 791	36.40 790	35.19 787	41.64 789	19.25 782	24.62 786	18.36 781	21.58 782	19.16 782	18.49 785

zzzz2	34.86 790	30.12 789	31.42 788	34.23 784	34.22 787	58.04 789	83.74 791	40.88 791	43.54 788	31.10 791	33.46 789	32.70 788	33.88 788	35.86 788	41.00 787	20.48 785	24.86 788	18.45 782	21.67 784	24.07 784	23.42 789

noway5	34.86 790	30.12 789	31.42 788	34.23 784	34.22 787	58.04 789	83.74 791	40.88 791	43.54 788	31.10 791	33.46 789	32.70 788	33.88 788	35.86 788	41.00 787	20.48 785	24.86 788	18.45 782	21.67 784	24.07 784	23.42 789

test_example2	101.33 792	108.28 792	68.15 791	98.43 790	106.93 792	89.75 791	102.43 793	36.80 788	97.65 793	129.04 793	130.15 793	65.26 793	66.62 793	92.11 792	80.24 793	144.10 793	199.48 793	81.81 793	103.01 793	125.01 793	101.27 793

ccccc	256.34 793	256.29 793	313.62 793	354.40 793	364.36 793	149.10 793	168.46 794	152.89 794	131.30 794	153.93 794	155.56 794	164.00 794	204.39 794	268.02 794	295.19 794	390.55 794	349.22 794	244.59 794	219.82 794	412.30 794	378.83 794

GS-Stereo							0.16 231	0.26 202	0.18 138	0.13 143	0.15 157	0.10 66	0.09 44	0.16 111	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.08 288	0.08 344

Low-res two-view benchmark