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

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 24	0.16 28	0.09 60	0.09 1	0.12 40	0.14 11	0.13 31	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 37	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 1	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 154	0.09 37	0.12 7	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 1	0.11 26	0.15 16	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 154	0.09 37	0.12 7	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 1	0.11 26	0.14 11	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 98	0.08 15	0.11 2	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.06 1	0.09 1	0.12 40	0.14 11	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 60	0.08 15	0.11 2	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 148	0.13 1	0.16 28	0.07 3	0.15 62	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.09 16	0.07 3	0.09 30	0.10 83	0.13 15	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 58	0.09 60	0.09 1	0.14 115	0.10 1	0.14 49	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 2	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.16 28	0.08 29	0.12 24	0.13 80	0.11 2	0.12 23	0.09 16	0.07 3	0.10 60	0.09 37	0.11 2	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 9	0.09 91	0.17 73	0.13 1	0.09 60	0.11 17	0.16 219	0.12 5	0.11 13	0.09 16	0.13 95	0.06 1	0.09 37	0.11 2	0.14 216	0.06 49	0.06 250	0.08 266	0.09 435	0.07 191	0.07 247

testmc14	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.18 111	0.07 3	0.16 106	0.14 115	0.15 16	0.12 23	0.10 38	0.13 95	0.10 60	0.08 15	0.12 7	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MCSU-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 58	0.07 3	0.16 106	0.15 169	0.17 30	0.16 80	0.12 98	0.13 95	0.12 133	0.08 15	0.15 76	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.11 17	0.12 40	0.17 30	0.14 49	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 37	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.06 250	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 28	0.09 60	0.09 1	0.12 40	0.17 30	0.13 31	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 37	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.18 111	0.09 60	0.11 17	0.12 40	0.16 22	0.14 49	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 37	0.15 76	0.11 48	0.07 131	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 28	0.10 133	0.15 62	0.10 10	0.18 43	0.13 31	0.09 16	0.09 16	0.09 30	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 28	0.09 60	0.14 44	0.10 10	0.19 55	0.13 31	0.10 38	0.10 41	0.08 6	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 28	0.09 60	0.14 44	0.10 10	0.19 55	0.13 31	0.09 16	0.10 41	0.08 6	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

monster-pro	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 29	0.13 33	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 16	0.11 54	0.08 6	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.17 30	0.14 49	0.08 2	0.11 54	0.12 133	0.09 37	0.14 35	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

LACA3	0.10 9	0.10 148	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.16 106	0.14 115	0.14 11	0.13 31	0.11 64	0.09 16	0.10 60	0.10 83	0.16 106	0.09 1	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 134	0.15 7	0.11 193	0.10 15	0.13 80	0.15 16	0.08 1	0.12 98	0.10 41	0.09 30	0.07 3	0.13 15	0.10 6	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.06 104	0.05 35

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 28	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.17 30	0.13 31	0.09 16	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.14 35	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA2	0.10 9	0.11 229	0.20 121	0.16 28	0.07 3	0.16 106	0.13 80	0.17 30	0.14 49	0.09 16	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.14 35	0.09 1	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.09 60	0.13 33	0.13 80	0.22 111	0.16 80	0.09 16	0.10 41	0.08 6	0.08 15	0.14 35	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 58	0.10 133	0.17 145	0.13 80	0.11 2	0.13 31	0.10 38	0.09 16	0.08 6	0.06 1	0.22 253	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.08 327	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.13 1	0.07 3	0.16 106	0.10 10	0.20 76	0.14 49	0.09 16	0.10 41	0.09 30	0.12 161	0.13 15	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.06 104	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 9	0.07 4	0.15 24	0.16 28	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.17 30	0.13 31	0.09 16	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.14 35	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.19 55	0.15 68	0.10 38	0.09 16	0.11 98	0.09 37	0.15 76	0.13 178	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.18 43	0.19 151	0.10 38	0.10 41	0.11 98	0.10 83	0.15 76	0.13 178	0.06 49	0.06 250	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 28	0.08 29	0.16 106	0.13 80	0.21 93	0.11 13	0.11 64	0.11 54	0.10 60	0.10 83	0.14 35	0.11 48	0.07 131	0.06 250	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth	0.10 9	0.09 91	0.14 8	0.19 169	0.07 3	0.16 106	0.12 40	0.16 22	0.12 23	0.08 2	0.09 16	0.14 186	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	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 9	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 16	0.11 54	0.08 6	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.18 111	0.10 133	0.13 33	0.12 40	0.15 16	0.12 23	0.10 38	0.13 95	0.10 60	0.10 83	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 29	0.13 33	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 16	0.11 54	0.08 6	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 28	0.08 29	0.11 17	0.09 4	0.20 76	0.12 23	0.11 64	0.11 54	0.08 6	0.08 15	0.23 263	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 147

S2M2_XL	0.10 9	0.09 91	0.21 134	0.14 3	0.10 133	0.09 1	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 38	0.11 54	0.09 30	0.09 37	0.12 7	0.11 48	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.06 147
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 9	0.10 148	0.15 24	0.17 58	0.10 133	0.16 106	0.10 10	0.19 55	0.13 31	0.12 98	0.11 54	0.09 30	0.10 83	0.16 106	0.11 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 148	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.13 31	0.12 98	0.12 75	0.08 6	0.11 125	0.16 106	0.12 120	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 44	0.19 103	0.16 28	0.09 60	0.12 24	0.13 80	0.18 43	0.13 31	0.09 16	0.07 3	0.08 6	0.08 15	0.16 106	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 44	0.19 103	0.16 28	0.09 60	0.12 24	0.13 80	0.17 30	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 3	0.17 124	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 44	0.16 50	0.17 58	0.08 29	0.16 106	0.12 40	0.17 30	0.12 23	0.10 38	0.07 3	0.10 60	0.08 15	0.14 35	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.09 16	0.07 3	0.10 60	0.06 1	0.15 76	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.05 35

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 111	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 60	0.07 3	0.17 124	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 111	0.07 3	0.15 62	0.11 26	0.17 30	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 60	0.08 15	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LGtest1	0.10 9	0.08 44	0.17 73	0.17 58	0.08 29	0.13 33	0.09 4	0.16 22	0.12 23	0.09 16	0.07 3	0.09 30	0.09 37	0.15 76	0.11 48	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.06 147

MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 16	0.11 54	0.08 6	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 58	0.08 29	0.09 1	0.13 80	0.24 153	0.13 31	0.10 38	0.09 16	0.09 30	0.08 15	0.18 153	0.12 120	0.07 131	0.06 250	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LSFM	0.11 48	0.07 4	0.18 90	0.16 28	0.12 271	0.09 1	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 98	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.14 35	0.12 120	0.10 459	0.09 520	0.09 364	0.08 327	0.12 530	0.13 549

flow	0.11 48	0.07 4	0.18 90	0.16 28	0.12 271	0.09 1	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 98	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.17 124	0.12 120	0.10 459	0.09 520	0.09 364	0.08 327	0.12 530	0.13 549

over v1	0.11 48	0.13 362	0.15 24	0.19 169	0.06 1	0.15 62	0.10 10	0.18 43	0.10 6	0.10 38	0.09 16	0.11 98	0.14 248	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 104	0.06 147

over-8	0.11 48	0.13 362	0.16 50	0.20 246	0.07 3	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.10 6	0.09 16	0.09 16	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 104	0.06 147

over-9	0.11 48	0.13 362	0.16 50	0.19 169	0.07 3	0.15 62	0.10 10	0.20 76	0.11 13	0.09 16	0.09 16	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 104	0.06 147

anonymous	0.11 48	0.11 229	0.17 73	0.15 7	0.10 133	0.12 24	0.14 115	0.13 8	0.14 49	0.11 64	0.13 95	0.08 6	0.10 83	0.13 15	0.15 252	0.08 300	0.07 391	0.10 446	0.09 435	0.10 439	0.08 333

depth_test_26	0.11 48	0.07 4	0.19 103	0.16 28	0.09 60	0.09 1	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.12 98	0.16 169	0.11 98	0.08 15	0.14 35	0.10 6	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.08 333

LGCAT	0.11 48	0.07 4	0.15 24	0.14 3	0.09 60	0.12 24	0.12 40	0.13 8	0.10 6	0.12 98	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.19 183	0.12 120	0.11 502	0.11 578	0.05 1	0.06 158	0.05 7	0.12 529

LiteMatch*	0.11 48	0.07 4	0.22 151	0.16 28	0.10 133	0.13 33	0.13 80	0.18 43	0.14 49	0.09 16	0.09 16	0.09 30	0.10 83	0.14 35	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.06 147

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 48	0.10 148	0.26 200	0.18 111	0.09 60	0.14 44	0.14 115	0.20 76	0.13 31	0.11 64	0.13 95	0.10 60	0.11 125	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 48	0.09 91	0.17 73	0.18 111	0.10 133	0.15 62	0.16 219	0.23 134	0.15 68	0.10 38	0.16 169	0.09 30	0.11 125	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 327	0.05 7	0.08 333

MatchStereo	0.11 48	0.08 44	0.23 166	0.16 28	0.07 3	0.09 1	0.12 40	0.20 76	0.17 110	0.10 38	0.15 150	0.08 6	0.08 15	0.14 35	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35
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 48	0.09 91	0.20 121	0.20 246	0.10 133	0.19 208	0.13 80	0.16 22	0.13 31	0.10 38	0.10 41	0.09 30	0.09 37	0.19 183	0.12 120	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.05 7	0.05 35

asda	0.11 48	0.11 229	0.16 50	0.17 58	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.16 80	0.11 64	0.11 54	0.08 6	0.10 83	0.15 76	0.12 120	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 48	0.10 148	0.14 8	0.17 58	0.10 133	0.15 62	0.12 40	0.25 171	0.17 110	0.14 164	0.13 95	0.09 30	0.09 37	0.18 153	0.12 120	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 48	0.09 91	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.18 132	0.14 164	0.17 188	0.09 30	0.10 83	0.18 153	0.13 178	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

4.25_new	0.11 48	0.11 229	0.16 50	0.17 58	0.10 133	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 49	0.12 98	0.13 95	0.09 30	0.10 83	0.15 76	0.12 120	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 48	0.11 229	0.16 50	0.17 58	0.10 133	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 49	0.12 98	0.13 95	0.09 30	0.10 83	0.15 76	0.12 120	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 48	0.11 229	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.16 80	0.13 133	0.13 95	0.08 6	0.09 37	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 104	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 48	0.11 229	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.16 80	0.13 133	0.13 95	0.08 6	0.09 37	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 104	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 48	0.11 229	0.16 50	0.17 58	0.10 133	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 49	0.12 98	0.13 95	0.09 30	0.10 83	0.15 76	0.12 120	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 48	0.10 148	0.15 24	0.18 111	0.09 60	0.15 62	0.15 169	0.20 76	0.15 68	0.12 98	0.13 95	0.10 60	0.09 37	0.17 124	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 48	0.09 91	0.14 8	0.16 28	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.25 171	0.16 80	0.14 164	0.13 95	0.08 6	0.10 83	0.16 106	0.13 178	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w_new	0.11 48	0.09 91	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.22 111	0.17 110	0.14 164	0.12 75	0.10 60	0.11 125	0.17 124	0.12 120	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 48	0.09 91	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.22 111	0.17 110	0.14 164	0.12 75	0.10 60	0.11 125	0.17 124	0.12 120	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.75w	0.11 48	0.09 91	0.15 24	0.17 58	0.11 193	0.18 173	0.12 40	0.23 134	0.14 49	0.13 133	0.11 54	0.08 6	0.10 83	0.16 106	0.11 48	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 48	0.10 148	0.14 8	0.17 58	0.09 60	0.17 145	0.09 4	0.22 111	0.16 80	0.13 133	0.13 95	0.09 30	0.11 125	0.19 183	0.13 178	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 48	0.10 148	0.15 24	0.18 111	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.27 209	0.20 181	0.14 164	0.14 135	0.08 6	0.11 125	0.13 15	0.12 120	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 48	0.09 91	0.14 8	0.19 169	0.12 271	0.14 44	0.12 40	0.25 171	0.17 110	0.13 133	0.16 169	0.08 6	0.09 37	0.19 183	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 48	0.09 91	0.13 1	0.17 58	0.12 271	0.15 62	0.11 26	0.23 134	0.15 68	0.14 164	0.12 75	0.08 6	0.09 37	0.21 233	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 48	0.06 1	0.17 73	0.15 7	0.11 193	0.16 106	0.13 80	0.21 93	0.16 80	0.11 64	0.15 150	0.09 30	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

111111	0.11 48	0.07 4	0.17 73	0.19 169	0.11 193	0.13 33	0.11 26	0.22 111	0.15 68	0.11 64	0.12 75	0.12 133	0.08 15	0.18 153	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 277	0.06 147

LG-G_1	0.11 48	0.08 44	0.18 90	0.18 111	0.07 3	0.21 285	0.09 4	0.19 55	0.11 13	0.10 38	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.19 183	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147

LG-G	0.11 48	0.08 44	0.18 90	0.18 111	0.07 3	0.21 285	0.09 4	0.19 55	0.11 13	0.10 38	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.19 183	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147

SGD-Stereo	0.11 48	0.08 44	0.17 73	0.17 58	0.07 3	0.17 145	0.13 80	0.18 43	0.16 80	0.11 64	0.13 95	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.11 48	0.08 300	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 48	0.08 44	0.17 73	0.17 58	0.09 60	0.22 317	0.14 115	0.14 11	0.16 80	0.11 64	0.10 41	0.09 30	0.08 15	0.21 233	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

IGEV-Stereo++	0.11 48	0.08 44	0.15 24	0.19 169	0.11 193	0.14 44	0.10 10	0.22 111	0.18 132	0.10 38	0.13 95	0.10 60	0.11 125	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 85	0.12 292	0.17 73	0.22 376	0.10 133	0.15 62	0.13 80	0.18 43	0.14 49	0.11 64	0.13 95	0.10 60	0.08 15	0.20 207	0.14 216	0.06 49	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.07 247

over-6	0.12 85	0.13 362	0.19 103	0.19 169	0.07 3	0.16 106	0.11 26	0.26 193	0.16 80	0.10 38	0.10 41	0.10 60	0.13 211	0.19 183	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 104	0.06 147

small-zeroshot	0.12 85	0.10 148	0.18 90	0.15 7	0.11 193	0.12 24	0.18 322	0.13 8	0.15 68	0.10 38	0.14 135	0.07 2	0.11 125	0.10 1	0.15 252	0.16 619	0.07 391	0.09 364	0.09 435	0.08 277	0.09 407

Anonymus	0.12 85	0.08 44	0.17 73	0.19 169	0.10 133	0.16 106	0.15 169	0.20 76	0.16 80	0.11 64	0.09 16	0.14 186	0.12 161	0.17 124	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.07 247

TS12	0.12 85	0.08 44	0.17 73	0.21 304	0.09 60	0.19 208	0.14 115	0.23 134	0.16 80	0.14 164	0.19 219	0.12 133	0.13 211	0.17 124	0.15 252	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-90k	0.12 85	0.11 229	0.28 230	0.20 246	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.22 111	0.16 80	0.09 16	0.11 54	0.09 30	0.12 161	0.20 207	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

aanet-new-60k	0.12 85	0.11 229	0.32 279	0.20 246	0.08 29	0.16 106	0.13 80	0.19 55	0.17 110	0.11 64	0.12 75	0.11 98	0.11 125	0.19 183	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

aanet-new-70k	0.12 85	0.10 148	0.27 212	0.19 169	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.21 93	0.15 68	0.10 38	0.13 95	0.10 60	0.12 161	0.20 207	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 85	0.11 229	0.27 212	0.19 169	0.11 193	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.14 49	0.11 64	0.14 135	0.10 60	0.11 125	0.12 7	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

aanet-new-36k	0.12 85	0.12 292	0.28 230	0.19 169	0.08 29	0.17 145	0.15 169	0.22 111	0.18 132	0.11 64	0.14 135	0.10 60	0.11 125	0.17 124	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 85	0.11 229	0.26 200	0.19 169	0.07 3	0.14 44	0.14 115	0.21 93	0.18 132	0.12 98	0.15 150	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-32k-new	0.12 85	0.13 362	0.28 230	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.20 76	0.16 80	0.11 64	0.14 135	0.09 30	0.13 211	0.18 153	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.06 147

aanet-new-32k	0.12 85	0.11 229	0.27 212	0.20 246	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.18 43	0.13 31	0.12 98	0.12 75	0.13 154	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 85	0.11 229	0.27 212	0.20 246	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.18 43	0.13 31	0.12 98	0.12 75	0.13 154	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

aanet-new-28k	0.12 85	0.11 229	0.35 320	0.20 246	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.14 49	0.12 98	0.14 135	0.12 133	0.12 161	0.15 76	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.07 242	0.07 191	0.05 35

aanet-new-24k	0.12 85	0.11 229	0.22 151	0.19 169	0.11 193	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.15 68	0.13 133	0.16 169	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.06 104	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 85	0.11 229	0.28 230	0.20 246	0.08 29	0.15 62	0.13 80	0.22 111	0.19 151	0.12 98	0.14 135	0.12 133	0.12 161	0.15 76	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 85	0.11 229	0.26 200	0.20 246	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.19 151	0.12 98	0.12 75	0.12 133	0.11 125	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

aanet-new-10k	0.12 85	0.12 292	0.27 212	0.21 304	0.09 60	0.19 208	0.14 115	0.24 153	0.17 110	0.12 98	0.13 95	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

aanet-new-12k	0.12 85	0.11 229	0.23 166	0.22 376	0.09 60	0.16 106	0.14 115	0.24 153	0.19 151	0.12 98	0.11 54	0.09 30	0.13 211	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.04 2	0.07 165	0.05 73	0.08 277	0.05 35

aanet-new-14k	0.12 85	0.11 229	0.25 190	0.21 304	0.08 29	0.13 33	0.14 115	0.25 171	0.21 203	0.12 98	0.15 150	0.09 30	0.14 248	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

aanet-new-8k	0.12 85	0.11 229	0.24 176	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.15 169	0.26 193	0.20 181	0.11 64	0.12 75	0.10 60	0.13 211	0.17 124	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 85	0.10 148	0.21 134	0.21 304	0.11 193	0.20 251	0.16 219	0.21 93	0.17 110	0.12 98	0.17 188	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 85	0.08 44	0.18 90	0.18 111	0.13 354	0.20 251	0.16 219	0.23 134	0.18 132	0.12 98	0.15 150	0.14 186	0.13 211	0.13 15	0.12 120	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 85	0.09 91	0.17 73	0.19 169	0.11 193	0.14 44	0.16 219	0.21 93	0.20 181	0.10 38	0.17 188	0.11 98	0.12 161	0.12 7	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 327	0.05 7	0.06 147

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 85	0.08 44	0.29 244	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.19 55	0.17 110	0.11 64	0.14 135	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.05 7	0.19 628

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 85	0.09 91	0.18 90	0.18 111	0.09 60	0.13 33	0.16 219	0.25 171	0.21 203	0.11 64	0.16 169	0.09 30	0.11 125	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 242	0.04 1	0.05 35

Foundation-i1c-attn	0.12 85	0.07 4	0.14 8	0.16 28	0.07 3	0.15 62	0.15 169	0.24 153	0.17 110	0.13 133	0.15 150	0.16 230	0.13 211	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1b	0.12 85	0.07 4	0.14 8	0.16 28	0.07 3	0.16 106	0.15 169	0.25 171	0.16 80	0.14 164	0.15 150	0.17 242	0.12 161	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 85	0.07 4	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.18 173	0.16 219	0.25 171	0.16 80	0.16 214	0.16 169	0.18 256	0.13 211	0.17 124	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LiteMatch	0.12 85	0.13 362	0.15 24	0.19 169	0.10 133	0.15 62	0.17 271	0.17 30	0.13 31	0.09 16	0.09 16	0.11 98	0.21 391	0.14 35	0.22 447	0.08 300	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.08 277	0.07 247

Selective-IGEV-i32	0.12 85	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.10 133	0.15 62	0.14 115	0.27 209	0.15 68	0.13 133	0.14 135	0.13 154	0.08 15	0.21 233	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.05 35

gcap_with_dpt	0.12 85	0.09 91	0.21 134	0.18 111	0.13 354	0.18 173	0.16 219	0.24 153	0.20 181	0.16 214	0.21 251	0.09 30	0.09 37	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

DispViT+	0.12 85	0.07 4	0.19 103	0.15 7	0.16 499	0.10 15	0.12 40	0.26 193	0.23 248	0.13 133	0.11 54	0.10 60	0.08 15	0.21 233	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 85	0.12 292	0.21 134	0.18 111	0.11 193	0.24 363	0.12 40	0.19 55	0.18 132	0.10 38	0.13 95	0.11 98	0.09 37	0.19 183	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GEAStereo	0.12 85	0.09 91	0.20 121	0.18 111	0.12 271	0.19 208	0.16 219	0.20 76	0.14 49	0.12 98	0.15 150	0.10 60	0.09 37	0.16 106	0.10 6	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.08 277	0.08 333

GSStereo	0.12 85	0.09 91	0.20 121	0.17 58	0.12 271	0.19 208	0.16 219	0.26 193	0.18 132	0.13 133	0.15 150	0.10 60	0.09 37	0.16 106	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 277	0.08 333

gasm-f	0.12 85	0.09 91	0.19 103	0.18 111	0.12 271	0.18 173	0.18 322	0.20 76	0.14 49	0.12 98	0.19 219	0.10 60	0.11 125	0.16 106	0.11 48	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.09 367	0.08 333

Replicate-Monster	0.12 85	0.10 148	0.32 279	0.16 28	0.08 29	0.17 145	0.10 10	0.22 111	0.19 151	0.11 64	0.10 41	0.10 60	0.09 37	0.19 183	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.08 333

3w_stereo	0.12 85	0.11 229	0.18 90	0.18 111	0.08 29	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.19 151	0.12 98	0.12 75	0.07 2	0.12 161	0.15 76	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

1w_stereo	0.12 85	0.08 44	0.14 8	0.18 111	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.25 171	0.21 203	0.13 133	0.16 169	0.08 6	0.12 161	0.16 106	0.13 178	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GREAT-IGEV	0.12 85	0.09 91	0.25 190	0.16 28	0.11 193	0.14 44	0.16 219	0.17 30	0.17 110	0.10 38	0.15 150	0.09 30	0.09 37	0.18 153	0.10 6	0.06 49	0.07 391	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.10 467
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 85	0.11 229	0.22 151	0.19 169	0.10 133	0.15 62	0.17 271	0.20 76	0.16 80	0.11 64	0.13 95	0.13 154	0.08 15	0.22 253	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.07 247

AIO_test	0.12 85	0.09 91	0.20 121	0.19 169	0.11 193	0.15 62	0.17 271	0.19 55	0.16 80	0.11 64	0.13 95	0.14 186	0.09 37	0.20 207	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

GIP-stereo	0.12 85	0.09 91	0.20 121	0.19 169	0.11 193	0.16 106	0.14 115	0.29 250	0.18 132	0.11 64	0.16 169	0.13 154	0.09 37	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

IGEV-Stereo+	0.12 85	0.08 44	0.17 73	0.18 111	0.13 354	0.09 1	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.10 38	0.08 15	0.10 60	0.10 83	0.21 233	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.16 588	0.24 667

RSM++	0.12 85	0.09 91	0.19 103	0.20 246	0.09 60	0.17 145	0.15 169	0.21 93	0.19 151	0.12 98	0.12 75	0.14 186	0.09 37	0.20 207	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.05 35

RSM	0.12 85	0.09 91	0.20 121	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.23 134	0.18 132	0.13 133	0.13 95	0.15 208	0.09 37	0.21 233	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.05 35

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 85	0.08 44	0.29 244	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.19 55	0.17 110	0.11 64	0.14 135	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.05 7	0.19 628

Selective-IGEV	0.12 85	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.10 133	0.15 62	0.14 115	0.27 209	0.15 68	0.13 133	0.14 135	0.13 154	0.08 15	0.21 233	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.05 35

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 135	0.11 229	0.22 151	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.19 55	0.17 110	0.14 164	0.11 54	0.11 98	0.11 125	0.14 35	0.11 48	0.08 300	0.07 391	0.11 505	0.09 435	0.09 367	0.08 333

PhaseNet	0.13 135	0.09 91	0.19 103	0.18 111	0.11 193	0.16 106	0.14 115	0.24 153	0.17 110	0.11 64	0.12 75	0.16 230	0.12 161	0.19 183	0.16 281	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.07 247

DF	0.13 135	0.09 91	0.21 134	0.18 111	0.10 133	0.17 145	0.15 169	0.25 171	0.17 110	0.13 133	0.22 265	0.19 276	0.11 125	0.20 207	0.14 216	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.06 104	0.06 147

aanet-new-78k	0.13 135	0.11 229	0.44 448	0.21 304	0.08 29	0.14 44	0.14 115	0.21 93	0.16 80	0.10 38	0.13 95	0.10 60	0.13 211	0.18 153	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

aanet-new	0.13 135	0.11 229	0.30 255	0.20 246	0.13 354	0.20 251	0.14 115	0.23 134	0.16 80	0.12 98	0.13 95	0.09 30	0.15 268	0.19 183	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.07 191	0.06 147

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 135	0.09 91	0.19 103	0.18 111	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 37	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.18 111	0.14 405	0.18 173	0.15 169	0.23 134	0.21 203	0.16 214	0.22 265	0.10 60	0.09 37	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 135	0.09 91	0.20 121	0.18 111	0.14 405	0.18 173	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.16 214	0.21 251	0.09 30	0.09 37	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 135	0.11 229	0.38 368	0.17 58	0.11 193	0.17 145	0.14 115	0.23 134	0.17 110	0.11 64	0.14 135	0.13 154	0.11 125	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1	0.13 135	0.07 4	0.16 50	0.17 58	0.11 193	0.17 145	0.16 219	0.32 294	0.22 222	0.15 185	0.17 188	0.20 291	0.13 211	0.14 35	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

VMStereo-Base	0.13 135	0.08 44	0.22 151	0.15 7	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.24 153	0.25 280	0.14 164	0.22 265	0.17 242	0.12 161	0.19 183	0.13 178	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.07 247

BStereo	0.13 135	0.10 148	0.42 425	0.18 111	0.11 193	0.13 33	0.14 115	0.24 153	0.22 222	0.12 98	0.11 54	0.12 133	0.09 37	0.16 106	0.14 216	0.05 9	0.06 250	0.06 53	0.08 327	0.05 7	0.06 147

NLSM3	0.13 135	0.10 148	0.17 73	0.21 304	0.13 354	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.24 265	0.11 64	0.15 150	0.12 133	0.13 211	0.17 124	0.15 252	0.05 9	0.05 39	0.08 266	0.08 327	0.05 7	0.05 35

DDF-Stereo	0.13 135	0.08 44	0.19 103	0.19 169	0.16 499	0.12 24	0.15 169	0.18 43	0.18 132	0.11 64	0.10 41	0.13 154	0.12 161	0.23 263	0.19 376	0.08 300	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.21 639	0.06 147

GASTEREO	0.13 135	0.12 292	0.21 134	0.23 436	0.10 133	0.18 173	0.15 169	0.26 193	0.18 132	0.17 233	0.16 169	0.11 98	0.13 211	0.19 183	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.07 242	0.06 104	0.06 147

MSCF	0.13 135	0.12 292	0.21 134	0.22 376	0.10 133	0.16 106	0.15 169	0.26 193	0.18 132	0.17 233	0.16 169	0.11 98	0.13 211	0.18 153	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.07 242	0.06 104	0.06 147

water-stereo	0.13 135	0.08 44	0.20 121	0.19 169	0.10 133	0.17 145	0.14 115	0.25 171	0.19 151	0.17 233	0.23 274	0.15 208	0.15 268	0.12 7	0.13 178	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.05 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 135	0.09 91	0.24 176	0.20 246	0.10 133	0.15 62	0.14 115	0.22 111	0.16 80	0.12 98	0.19 219	0.15 208	0.11 125	0.13 15	0.17 313	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.07 191	0.06 147

LG-Stereo	0.13 135	0.10 148	0.24 176	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.18 322	0.21 93	0.18 132	0.11 64	0.17 188	0.09 30	0.09 37	0.15 76	0.14 216	0.05 9	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.05 35

S2M2_L	0.13 135	0.11 229	0.20 121	0.16 28	0.12 271	0.12 24	0.07 1	0.18 43	0.20 181	0.12 98	0.15 150	0.14 186	0.12 161	0.15 76	0.14 216	0.13 563	0.09 520	0.09 364	0.10 483	0.11 489	0.09 407
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 135	0.14 416	0.19 103	0.26 566	0.09 60	0.15 62	0.13 80	0.22 111	0.18 132	0.12 98	0.11 54	0.10 60	0.13 211	0.21 233	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

StereoAnything_RVC	0.13 135	0.37 657	0.36 340	0.14 3	0.07 3	0.11 17	0.12 40	0.17 30	0.12 23	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 83	0.20 207	0.10 6	0.09 405	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.24 653	0.05 35

castereo++	0.13 135	0.10 148	0.18 90	0.18 111	0.10 133	0.27 418	0.13 80	0.23 134	0.23 248	0.11 64	0.13 95	0.16 230	0.10 83	0.18 153	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 135	0.09 91	0.24 176	0.19 169	0.10 133	0.17 145	0.19 371	0.22 111	0.16 80	0.14 164	0.11 54	0.13 154	0.10 83	0.24 279	0.18 342	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.07 191	0.06 147
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 135	0.10 148	0.22 151	0.19 169	0.10 133	0.19 208	0.17 271	0.19 55	0.19 151	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.11 125	0.24 279	0.16 281	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147

mms	0.13 135	0.11 229	0.19 103	0.19 169	0.12 271	0.16 106	0.17 271	0.20 76	0.17 110	0.13 133	0.17 188	0.14 186	0.09 37	0.24 279	0.14 216	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.07 247

ours_stereo	0.13 135	0.11 229	0.23 166	0.20 246	0.11 193	0.17 145	0.18 322	0.20 76	0.19 151	0.13 133	0.18 209	0.14 186	0.10 83	0.23 263	0.14 216	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.06 104	0.05 35

RAStereo	0.13 135	0.12 292	0.27 212	0.22 376	0.11 193	0.15 62	0.18 322	0.23 134	0.23 248	0.13 133	0.17 188	0.11 98	0.09 37	0.15 76	0.13 178	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.05 35

Occ-G	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.17 58	0.10 133	0.15 62	0.19 371	0.22 111	0.19 151	0.13 133	0.19 219	0.21 305	0.11 125	0.17 124	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.07 191	0.06 147

Pointernet	0.13 135	0.07 4	0.27 212	0.19 169	0.11 193	0.20 251	0.12 40	0.31 282	0.24 265	0.15 185	0.15 150	0.13 154	0.11 125	0.17 124	0.13 178	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

AIO-Stereo	0.13 135	0.10 148	0.22 151	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.16 80	0.13 133	0.15 150	0.13 154	0.08 15	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.06 147

gcap-zeroshot	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.17 58	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 37	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

test_for_model	0.13 135	0.09 91	0.20 121	0.18 111	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 37	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

trnet	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.15 7	0.07 3	0.21 285	0.12 40	0.24 153	0.24 265	0.16 214	0.21 251	0.15 208	0.13 211	0.18 153	0.13 178	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.05 35

MoCha-V2	0.13 135	0.08 44	0.26 200	0.23 436	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.26 193	0.16 80	0.15 185	0.15 150	0.13 154	0.14 248	0.20 207	0.11 48	0.06 49	0.07 391	0.06 53	0.06 158	0.06 104	0.05 35

IGEV++	0.13 135	0.10 148	0.23 166	0.21 304	0.10 133	0.15 62	0.15 169	0.29 250	0.16 80	0.12 98	0.15 150	0.12 133	0.12 161	0.17 124	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.05 73	0.07 191	0.07 247

testlalala	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.17 58	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 37	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

AEACV	0.13 135	0.09 91	0.23 166	0.18 111	0.19 572	0.19 208	0.16 219	0.23 134	0.14 49	0.13 133	0.17 188	0.13 154	0.16 293	0.16 106	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.08 327	0.07 191	0.06 147

LoS_RVC	0.13 135	0.10 148	0.19 103	0.18 111	0.16 499	0.20 251	0.18 322	0.20 76	0.17 110	0.13 133	0.19 219	0.12 133	0.15 268	0.17 124	0.13 178	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.12 529

EGLCR-Stereo	0.13 135	0.08 44	0.20 121	0.18 111	0.09 60	0.21 285	0.13 80	0.27 209	0.21 203	0.13 133	0.10 41	0.15 208	0.09 37	0.20 207	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.06 147

CREStereo	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.14 3	0.08 29	0.22 317	0.15 169	0.25 171	0.24 265	0.16 214	0.21 251	0.14 186	0.13 211	0.18 153	0.13 178	0.09 405	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 191	0.06 147
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
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 176	0.21 563	0.47 476	0.17 58	0.12 271	0.15 62	0.14 115	0.24 153	0.16 80	0.11 64	0.14 135	0.12 133	0.10 83	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.06 250	0.06 53	0.08 327	0.05 7	0.07 247

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 176	0.19 535	0.70 599	0.17 58	0.12 271	0.13 33	0.14 115	0.24 153	0.17 110	0.10 38	0.12 75	0.10 60	0.10 83	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 242	0.05 7	0.07 247

PSi22	0.14 176	0.13 362	0.29 244	0.19 169	0.09 60	0.17 145	0.12 40	0.28 233	0.23 248	0.13 133	0.14 135	0.22 317	0.13 211	0.29 382	0.14 216	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 191	0.06 147

Anonymus123	0.14 176	0.10 148	0.42 425	0.18 111	0.11 193	0.36 554	0.14 115	0.28 233	0.22 222	0.12 98	0.11 54	0.12 133	0.09 37	0.16 106	0.14 216	0.05 9	0.06 250	0.06 53	0.08 327	0.05 7	0.06 147

252Zero-FE	0.14 176	0.07 4	0.17 73	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.21 93	0.19 151	0.77 679	0.11 54	0.08 6	0.08 15	0.13 15	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147

Zero-FE251	0.14 176	0.09 91	0.24 176	0.17 58	0.09 60	0.20 251	0.13 80	0.20 76	0.14 49	0.61 658	0.13 95	0.13 154	0.11 125	0.14 35	0.16 281	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

DA	0.14 176	0.10 148	0.18 90	0.21 304	0.10 133	0.29 460	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.14 164	0.17 188	0.16 230	0.14 248	0.17 124	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.07 191	0.07 247

GGEV	0.14 176	0.10 148	0.18 90	0.21 304	0.10 133	0.29 460	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.14 164	0.17 188	0.16 230	0.14 248	0.17 124	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.07 191	0.07 247

FlowAnything_test	0.14 176	0.11 229	0.21 134	0.21 304	0.12 271	0.17 145	0.16 219	0.25 171	0.16 80	0.15 185	0.13 95	0.15 208	0.14 248	0.18 153	0.16 281	0.10 459	0.07 391	0.11 505	0.12 563	0.08 277	0.09 407

depthmonostereo	0.14 176	0.09 91	0.19 103	0.19 169	0.08 29	0.20 251	0.15 169	0.27 209	0.23 248	0.16 214	0.18 209	0.14 186	0.17 325	0.19 183	0.13 178	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.05 73	0.05 7	0.05 35

DilatedVolume-Stereo	0.14 176	0.08 44	0.18 90	0.18 111	0.09 60	0.21 285	0.14 115	0.24 153	0.21 203	0.21 281	0.21 251	0.15 208	0.14 248	0.23 263	0.15 252	0.07 131	0.06 250	0.06 53	0.06 158	0.05 7	0.05 35

SCV_C0	0.14 176	0.11 229	0.25 190	0.19 169	0.12 271	0.15 62	0.16 219	0.30 270	0.22 222	0.13 133	0.15 150	0.13 154	0.09 37	0.24 279	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.09 367	0.06 147

SCV	0.14 176	0.14 416	0.24 176	0.21 304	0.11 193	0.15 62	0.16 219	0.31 282	0.18 132	0.11 64	0.15 150	0.13 154	0.10 83	0.23 263	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.06 147

castereo	0.14 176	0.10 148	0.19 103	0.18 111	0.10 133	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.13 133	0.18 209	0.16 230	0.16 293	0.15 76	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.06 104	0.05 35

tt45	0.14 176	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.11 193	0.23 340	0.18 322	0.22 111	0.17 110	0.15 185	0.13 95	0.14 186	0.10 83	0.30 398	0.14 216	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.07 247

999	0.14 176	0.08 44	0.24 176	0.19 169	0.11 193	0.20 251	0.17 271	0.24 153	0.18 132	0.13 133	0.16 169	0.14 186	0.11 125	0.36 444	0.15 252	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.07 247

fffy	0.14 176	0.11 229	0.24 176	0.20 246	0.10 133	0.19 208	0.18 322	0.22 111	0.19 151	0.13 133	0.16 169	0.15 208	0.13 211	0.25 309	0.14 216	0.06 49	0.06 250	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.06 147

WCG-NET	0.14 176	0.09 91	0.23 166	0.18 111	0.08 29	0.18 173	0.17 271	0.21 93	0.28 322	0.18 252	0.21 251	0.15 208	0.12 161	0.18 153	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

WCG-NET（raft）	0.14 176	0.09 91	0.23 166	0.17 58	0.08 29	0.19 208	0.16 219	0.23 134	0.26 292	0.18 252	0.19 219	0.20 291	0.12 161	0.21 233	0.12 120	0.06 49	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

MGS-Stereo	0.14 176	0.11 229	0.32 279	0.19 169	0.11 193	0.18 173	0.17 271	0.20 76	0.22 222	0.14 164	0.24 288	0.15 208	0.10 83	0.18 153	0.12 120	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.10 439	0.06 147

ff7	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

IGEVStereo-DCA	0.14 176	0.11 229	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 322	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.12 75	0.14 186	0.12 161	0.28 363	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

ffff	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

11t	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

MaDis-Stereo	0.14 176	0.13 362	0.26 200	0.19 169	0.14 405	0.16 106	0.13 80	0.25 171	0.21 203	0.13 133	0.14 135	0.14 186	0.11 125	0.17 124	0.17 313	0.08 300	0.07 391	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.06 147

UniTT-Stereo	0.14 176	0.10 148	0.30 255	0.21 304	0.13 354	0.17 145	0.13 80	0.19 55	0.18 132	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.11 125	0.18 153	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.06 147

CASnet	0.14 176	0.12 292	0.22 151	0.22 376	0.08 29	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.22 290	0.20 236	0.15 208	0.11 125	0.17 124	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.11 505	0.09 435	0.08 277	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 176	0.14 416	0.33 297	0.20 246	0.09 60	0.21 285	0.10 10	0.26 193	0.20 181	0.18 252	0.19 219	0.15 208	0.13 211	0.17 124	0.13 178	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.05 73	0.06 104	0.06 147

anonymousdsp	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.28 233	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.07 247

LoS	0.14 176	0.08 44	0.27 212	0.16 28	0.09 60	0.22 317	0.14 115	0.26 193	0.26 292	0.15 185	0.18 209	0.18 256	0.13 211	0.22 253	0.14 216	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 176	0.08 44	0.19 103	0.17 58	0.22 615	0.18 173	0.16 219	0.23 134	0.19 151	0.14 164	0.17 188	0.14 186	0.10 83	0.18 153	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 277	0.18 621

ProNet	0.14 176	0.12 292	0.25 190	0.19 169	0.11 193	0.19 208	0.19 371	0.27 209	0.20 181	0.14 164	0.13 95	0.13 154	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.07 191	0.07 247

MC-Stereo	0.14 176	0.09 91	0.25 190	0.21 304	0.09 60	0.18 173	0.16 219	0.23 134	0.19 151	0.18 252	0.23 274	0.16 230	0.13 211	0.22 253	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.05 35

ccc-4	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

IGEV-Stereo	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.28 233	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.07 247
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 176	0.13 362	0.24 176	0.25 532	0.11 193	0.11 17	0.18 322	0.32 294	0.23 248	0.12 98	0.12 75	0.18 256	0.12 161	0.14 35	0.13 178	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.05 73	0.07 191	0.06 147
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
quiztm	0.15 212	0.15 455	0.25 190	0.22 376	0.14 405	0.17 145	0.17 271	0.33 309	0.21 203	0.18 252	0.21 251	0.14 186	0.10 83	0.17 124	0.14 216	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.08 277	0.05 35

DN	0.15 212	0.08 44	0.27 212	0.19 169	0.14 405	0.21 285	0.18 322	0.28 233	0.24 265	0.14 164	0.16 169	0.18 256	0.10 83	0.21 233	0.13 178	0.11 502	0.07 391	0.08 266	0.08 327	0.08 277	0.10 467

RT-Monster	0.15 212	0.08 44	0.21 134	0.17 58	0.14 405	0.20 251	0.11 26	0.29 250	0.32 382	0.24 313	0.22 265	0.17 242	0.13 211	0.18 153	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.07 247

MM-Stereo_test2	0.15 212	0.10 148	0.44 448	0.23 436	0.11 193	0.21 285	0.21 454	0.27 209	0.22 222	0.15 185	0.16 169	0.13 154	0.11 125	0.20 207	0.13 178	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.05 35

HART	0.15 212	0.11 229	0.30 255	0.21 304	0.09 60	0.17 145	0.16 219	0.30 270	0.19 151	0.15 185	0.25 300	0.17 242	0.09 37	0.21 233	0.12 120	0.06 49	0.07 391	0.07 165	0.05 73	0.08 277	0.06 147

HUF	0.15 212	0.11 229	0.38 368	0.17 58	0.11 193	0.16 106	0.17 271	0.22 111	0.20 181	0.11 64	0.13 95	0.14 186	0.11 125	0.18 153	0.12 120	0.07 131	0.20 666	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.14 573

rvit_stereo_0080	0.15 212	0.13 362	0.25 190	0.19 169	0.13 354	0.15 62	0.20 423	0.28 233	0.24 265	0.15 185	0.17 188	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.15 252	0.11 502	0.08 483	0.08 266	0.08 327	0.10 439	0.07 247

RAFT-Stereo-weight	0.15 212	0.09 91	0.26 200	0.20 246	0.10 133	0.19 208	0.17 271	0.36 364	0.29 341	0.24 313	0.20 236	0.19 276	0.10 83	0.18 153	0.15 252	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.06 104	0.05 35

whm_eth	0.15 212	0.13 362	0.25 190	0.19 169	0.13 354	0.15 62	0.20 423	0.28 233	0.24 265	0.15 185	0.17 188	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.15 252	0.11 502	0.08 483	0.08 266	0.08 327	0.10 439	0.07 247

CAS	0.15 212	0.07 4	0.21 134	0.41 675	0.16 499	0.20 251	0.18 322	0.22 111	0.19 151	0.15 185	0.19 219	0.11 98	0.09 37	0.14 35	0.13 178	0.29 681	0.04 2	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.14 573

CroCo-Stereo Lap2	0.15 212	0.15 455	0.28 230	0.25 532	0.18 545	0.11 17	0.19 371	0.28 233	0.21 203	0.13 133	0.16 169	0.15 208	0.12 161	0.17 124	0.14 216	0.07 131	0.07 391	0.08 266	0.06 158	0.08 277	0.07 247

GLC_STEREO	0.15 212	0.10 148	0.24 176	0.21 304	0.09 60	0.17 145	0.15 169	0.23 134	0.27 303	0.17 233	0.20 236	0.17 242	0.11 125	0.23 263	0.16 281	0.07 131	0.09 520	0.09 364	0.08 327	0.07 191	0.06 147

CREStereo++_RVC	0.15 212	0.08 44	0.26 200	0.17 58	0.11 193	0.18 173	0.13 80	0.22 111	0.30 357	0.21 281	0.30 358	0.13 154	0.11 125	0.16 106	0.15 252	0.07 131	0.04 2	0.06 53	0.15 616	0.06 104	0.05 35
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	0.15 212	0.09 91	0.28 230	0.16 28	0.08 29	0.25 383	0.14 115	0.23 134	0.28 322	0.24 313	0.30 358	0.16 230	0.12 161	0.17 124	0.13 178	0.08 300	0.07 391	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.07 247

XX-TBD	0.15 212	0.18 519	0.28 230	0.22 376	0.10 133	0.22 317	0.15 169	0.22 111	0.27 303	0.22 290	0.26 311	0.14 186	0.12 161	0.16 106	0.13 178	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 191	0.06 147

PMTNet	0.15 212	0.08 44	0.23 166	0.15 7	0.09 60	0.23 340	0.16 219	0.25 171	0.23 248	0.17 233	0.21 251	0.16 230	0.14 248	0.22 253	0.13 178	0.29 681	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 191	0.06 147

Weightmod_eth	0.16 228	0.11 229	0.20 121	0.21 304	0.13 354	0.20 251	0.18 322	0.25 171	0.19 151	0.17 233	0.25 300	0.19 276	0.17 325	0.25 309	0.14 216	0.16 619	0.08 483	0.08 266	0.08 327	0.09 367	0.05 35

Weightmod	0.16 228	0.12 292	0.19 103	0.20 246	0.10 133	0.24 363	0.17 271	0.25 171	0.21 203	0.18 252	0.29 342	0.19 276	0.15 268	0.27 348	0.16 281	0.09 405	0.10 553	0.08 266	0.08 327	0.09 367	0.08 333

SE	0.16 228	0.14 416	0.19 103	0.21 304	0.11 193	0.23 340	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.20 267	0.27 320	0.15 208	0.17 325	0.15 76	0.14 216	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.11 489	0.08 333

FE-Mocha	0.16 228	0.10 148	0.33 297	0.19 169	0.13 354	0.19 208	0.15 169	0.35 345	0.22 222	0.24 313	0.24 288	0.20 291	0.14 248	0.17 124	0.17 313	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.06 147

zero-FE	0.16 228	0.08 44	0.81 625	0.19 169	0.18 545	0.12 24	0.15 169	0.19 55	0.19 151	0.10 38	0.10 41	0.13 154	0.12 161	0.21 233	0.19 376	0.08 300	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.19 627	0.06 147

xyz-stereo-finetune	0.16 228	0.12 292	0.23 166	0.16 28	0.08 29	0.23 340	0.20 423	0.29 250	0.31 371	0.19 260	0.22 265	0.19 276	0.15 268	0.29 382	0.20 399	0.06 49	0.06 250	0.08 266	0.06 158	0.06 104	0.06 147

Reg-Stereo(zero)	0.16 228	0.07 4	0.36 340	0.19 169	0.10 133	0.19 208	0.14 115	0.28 233	0.24 265	0.22 290	0.20 236	0.24 354	0.18 355	0.21 233	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.06 104	0.06 147

tg	0.16 228	0.11 229	0.25 190	0.21 304	0.11 193	0.23 340	0.15 169	0.34 321	0.24 265	0.20 267	0.25 300	0.19 276	0.12 161	0.24 279	0.15 252	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.09 435	0.08 277	0.07 247

rvit_stereo_0083	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.21 304	0.13 354	0.17 145	0.17 271	0.22 111	0.34 406	0.16 214	0.21 251	0.19 276	0.16 293	0.21 233	0.16 281	0.11 502	0.10 553	0.10 446	0.08 327	0.09 367	0.07 247

rvit_stereo_0081_aga	0.16 228	0.14 416	0.28 230	0.21 304	0.13 354	0.19 208	0.17 271	0.23 134	0.24 265	0.17 233	0.21 251	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.14 216	0.11 502	0.08 483	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.07 247

rvit_stereo_0081	0.16 228	0.11 229	0.24 176	0.21 304	0.12 271	0.16 106	0.17 271	0.22 111	0.33 396	0.16 214	0.18 209	0.18 256	0.14 248	0.20 207	0.16 281	0.11 502	0.08 483	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.07 247

rvit_stereo_0082	0.16 228	0.11 229	0.24 176	0.21 304	0.12 271	0.16 106	0.17 271	0.22 111	0.33 396	0.16 214	0.18 209	0.18 256	0.14 248	0.20 207	0.16 281	0.11 502	0.08 483	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.07 247

CAS++	0.16 228	0.12 292	0.27 212	0.18 111	0.12 271	0.17 145	0.15 169	0.42 436	0.24 265	0.19 260	0.18 209	0.13 154	0.10 83	0.21 233	0.12 120	0.12 542	0.10 553	0.11 505	0.08 327	0.10 439	0.09 407
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.29 250	0.21 203	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.13 211	0.25 309	0.13 178	0.07 131	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.08 333

MIF-Stereo (partial)	0.16 228	0.10 148	0.34 309	0.21 304	0.15 466	0.15 62	0.13 80	0.28 233	0.25 280	0.17 233	0.26 311	0.15 208	0.16 293	0.25 309	0.17 313	0.09 405	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.09 367	0.08 333

RCA-Stereo	0.16 228	0.09 91	0.25 190	0.20 246	0.10 133	0.19 208	0.17 271	0.36 364	0.35 422	0.20 267	0.25 300	0.17 242	0.17 325	0.18 153	0.14 216	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.05 35

test-3	0.16 228	0.09 91	0.31 270	0.21 304	0.11 193	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.27 303	0.26 336	0.16 169	0.22 317	0.12 161	0.26 328	0.18 342	0.06 49	0.04 2	0.08 266	0.08 327	0.06 104	0.06 147

test_1	0.16 228	0.09 91	0.31 270	0.21 304	0.11 193	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.27 303	0.25 323	0.16 169	0.22 317	0.12 161	0.26 328	0.18 342	0.06 49	0.04 2	0.08 266	0.08 327	0.06 104	0.06 147

iRaftStereo_RVC	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.21 304	0.11 193	0.20 251	0.17 271	0.32 294	0.23 248	0.20 267	0.25 300	0.18 256	0.12 161	0.20 207	0.15 252	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.09 435	0.08 277	0.07 247

raftrobust	0.16 228	0.13 362	0.29 244	0.22 376	0.15 466	0.19 208	0.13 80	0.32 294	0.26 292	0.26 336	0.20 236	0.19 276	0.17 325	0.21 233	0.15 252	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.07 247

test_xeample3	0.16 228	0.11 229	0.56 541	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 322	0.35 345	0.20 181	0.16 214	0.12 75	0.13 154	0.12 161	0.24 279	0.15 252	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.08 327	0.07 191	0.07 247

SMOE	0.17 249	0.11 229	0.21 134	0.20 246	0.09 60	0.26 407	0.21 454	0.30 270	0.23 248	0.21 281	0.27 320	0.21 305	0.17 325	0.18 153	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.12 544	0.07 242	0.11 489	0.07 247

NLSM1	0.17 249	0.10 148	0.17 73	0.21 304	0.18 545	0.25 383	0.17 271	0.47 488	0.40 489	0.16 214	0.21 251	0.13 154	0.15 268	0.21 233	0.18 342	0.08 300	0.09 520	0.09 364	0.08 327	0.07 191	0.06 147

xyz-stereo-finetune2	0.17 249	0.11 229	0.26 200	0.16 28	0.09 60	0.27 418	0.19 371	0.27 209	0.20 181	0.22 290	0.28 328	0.21 305	0.22 408	0.37 447	0.22 447	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.06 104	0.07 247

MM-Stereo_test3	0.17 249	0.12 292	0.29 244	0.23 436	0.14 405	0.19 208	0.22 482	0.39 395	0.36 435	0.16 214	0.24 288	0.17 242	0.12 161	0.19 183	0.14 216	0.07 131	0.07 391	0.08 266	0.06 158	0.09 367	0.06 147

MM-Stereo_test1	0.17 249	0.10 148	0.39 384	0.23 436	0.11 193	0.20 251	0.22 482	0.33 309	0.29 341	0.22 290	0.21 251	0.15 208	0.14 248	0.23 263	0.13 178	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.09 367	0.06 147

model_zeroshot	0.17 249	0.11 229	0.39 384	0.20 246	0.12 271	0.24 363	0.15 169	0.34 321	0.22 222	0.30 420	0.20 236	0.22 317	0.12 161	0.24 279	0.14 216	0.08 300	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.07 247

rvit_stereo_ft	0.17 249	0.14 416	0.30 255	0.25 532	0.14 405	0.17 145	0.21 454	0.28 233	0.26 292	0.16 214	0.19 219	0.20 291	0.16 293	0.22 253	0.17 313	0.11 502	0.07 391	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.07 247

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 249	0.13 362	0.24 176	0.19 169	0.13 354	0.24 363	0.17 271	0.30 270	0.37 446	0.43 599	0.17 188	0.13 154	0.12 161	0.19 183	0.15 252	0.08 300	0.07 391	0.09 364	0.07 242	0.09 367	0.08 333

AE-Stereo	0.17 249	0.11 229	0.31 270	0.24 492	0.14 405	0.23 340	0.18 322	0.34 321	0.29 341	0.15 185	0.25 300	0.21 305	0.13 211	0.20 207	0.14 216	0.07 131	0.08 483	0.09 364	0.10 483	0.07 191	0.06 147

rrr	0.17 249	0.11 229	0.57 544	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 322	0.35 345	0.22 222	0.15 185	0.12 75	0.14 186	0.12 161	0.28 363	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

plain	0.17 249	0.13 362	0.43 438	0.21 304	0.13 354	0.16 106	0.17 271	0.27 209	0.22 222	0.16 214	0.26 311	0.13 154	0.16 293	0.27 348	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.07 242	0.10 439	0.07 247

MSKI-zero shot	0.17 249	0.09 91	0.43 438	0.20 246	0.11 193	0.21 285	0.15 169	0.32 294	0.21 203	0.23 298	0.24 288	0.23 339	0.10 83	0.31 405	0.13 178	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147

Any-RAFT	0.17 249	0.08 44	0.31 270	0.19 169	0.10 133	0.29 460	0.16 219	0.42 436	0.30 357	0.24 313	0.27 320	0.27 396	0.16 293	0.21 233	0.12 120	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.06 147

RAFT-Test	0.17 249	0.10 148	0.38 368	0.19 169	0.12 271	0.25 383	0.17 271	0.33 309	0.23 248	0.23 298	0.29 342	0.27 396	0.14 248	0.20 207	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.06 147

4D-IteraStereo	0.17 249	0.16 484	0.50 503	0.21 304	0.14 405	0.19 208	0.17 271	0.28 233	0.28 322	0.23 298	0.20 236	0.20 291	0.11 125	0.19 183	0.14 216	0.06 49	0.04 2	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.06 147

anonymousdsp2	0.17 249	0.10 148	0.28 230	0.20 246	0.11 193	0.25 383	0.17 271	0.41 422	0.31 371	0.23 298	0.23 274	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.15 252	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.08 277	0.07 247

knoymous	0.17 249	0.09 91	0.32 279	0.17 58	0.11 193	0.21 285	0.17 271	0.32 294	0.23 248	0.23 298	0.28 328	0.27 396	0.16 293	0.23 263	0.16 281	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.06 158	0.09 367	0.09 407

Selective-RAFT	0.17 249	0.12 292	0.30 255	0.24 492	0.10 133	0.29 460	0.15 169	0.32 294	0.31 371	0.17 233	0.17 188	0.21 305	0.18 355	0.28 363	0.17 313	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.07 242	0.08 277	0.06 147

AnonymousM	0.17 249	0.19 535	0.24 176	0.18 111	0.10 133	0.18 173	0.17 271	0.30 270	0.23 248	0.26 336	0.20 236	0.18 256	0.14 248	0.19 183	0.14 216	0.09 405	0.06 250	0.38 686	0.15 616	0.06 104	0.05 35

cross-raft	0.17 249	0.12 292	0.41 415	0.23 436	0.10 133	0.20 251	0.24 531	0.33 309	0.23 248	0.23 298	0.28 328	0.29 423	0.15 268	0.17 124	0.15 252	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.05 35

test-1	0.17 249	0.11 229	0.40 392	0.23 436	0.13 354	0.22 317	0.23 509	0.34 321	0.26 292	0.20 267	0.24 288	0.22 317	0.14 248	0.16 106	0.20 399	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.06 104	0.08 333

s12784h	0.17 249	0.09 91	0.26 200	0.18 111	0.07 3	0.32 509	0.19 371	0.37 375	0.32 382	0.23 298	0.25 300	0.18 256	0.17 325	0.25 309	0.16 281	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.06 104	0.05 35

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 249	0.14 416	0.32 279	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.17 271	0.32 294	0.30 357	0.25 323	0.33 406	0.20 291	0.17 325	0.19 183	0.15 252	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.05 35

CFNet-RSSM	0.17 249	0.10 148	0.40 392	0.20 246	0.11 193	0.20 251	0.15 169	0.36 364	0.30 357	0.23 298	0.21 251	0.26 386	0.15 268	0.20 207	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.05 35

Gwc-CoAtRS	0.17 249	0.10 148	0.37 349	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.32 294	0.28 322	0.23 298	0.23 274	0.27 396	0.15 268	0.20 207	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.06 147

S0	0.18 274	0.13 362	0.21 134	0.23 436	0.11 193	0.33 520	0.26 562	0.27 209	0.21 203	0.21 281	0.26 311	0.20 291	0.16 293	0.19 183	0.17 313	0.12 542	0.11 578	0.14 593	0.14 606	0.10 439	0.07 247

ManiGeoR	0.18 274	0.15 455	0.55 534	0.15 7	0.11 193	0.21 285	0.14 115	0.39 395	0.27 303	0.19 260	0.24 288	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.19 376	0.08 300	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.08 333

HLf10	0.18 274	0.15 455	0.55 534	0.15 7	0.11 193	0.21 285	0.14 115	0.39 395	0.27 303	0.19 260	0.24 288	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.19 376	0.08 300	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.08 333

TestStereo_HL2	0.18 274	0.14 416	0.34 309	0.17 58	0.11 193	0.20 251	0.15 169	0.33 309	0.29 341	0.22 290	0.29 342	0.19 276	0.17 325	0.39 458	0.18 342	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.08 277	0.08 333

GGDA	0.18 274	0.14 416	0.33 297	0.17 58	0.10 133	0.20 251	0.16 219	0.33 309	0.31 371	0.22 290	0.28 328	0.19 276	0.16 293	0.38 453	0.17 313	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.08 277	0.08 333

TestStereo-Hl	0.18 274	0.11 229	0.31 270	0.17 58	0.10 133	0.22 317	0.16 219	0.36 364	0.29 341	0.23 298	0.26 311	0.22 317	0.19 371	0.38 453	0.17 313	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.07 191	0.07 247

Lsterematch	0.18 274	0.13 362	0.33 297	0.19 169	0.10 133	0.23 340	0.17 271	0.25 171	0.32 382	0.28 359	0.37 446	0.24 354	0.21 391	0.23 263	0.22 447	0.08 300	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.08 277	0.07 247

WQFJA1	0.18 274	0.10 148	0.16 50	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.19 371	0.51 539	0.51 598	0.15 185	0.17 188	0.15 208	0.16 293	0.20 207	0.20 399	0.07 131	0.09 520	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

WQFJX1	0.18 274	0.10 148	0.16 50	0.23 436	0.17 523	0.24 363	0.19 371	0.58 624	0.52 607	0.16 214	0.16 169	0.14 186	0.15 268	0.26 328	0.17 313	0.08 300	0.09 520	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.06 147

WQFJX	0.18 274	0.10 148	0.17 73	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.18 322	0.53 570	0.45 544	0.17 233	0.16 169	0.14 186	0.16 293	0.23 263	0.18 342	0.07 131	0.08 483	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.07 247

NLMM	0.18 274	0.10 148	0.16 50	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.19 371	0.51 539	0.51 598	0.15 185	0.17 188	0.15 208	0.16 293	0.20 207	0.20 399	0.07 131	0.09 520	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

IGEV-FE	0.18 274	0.10 148	0.65 581	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.34 321	0.19 151	0.28 359	0.22 265	0.27 396	0.13 211	0.23 263	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.06 147

H2IRNET	0.18 274	0.13 362	0.35 320	0.21 304	0.12 271	0.20 251	0.15 169	0.27 209	0.30 357	0.17 233	0.31 373	0.25 364	0.20 382	0.24 279	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.09 364	0.10 483	0.09 367	0.06 147

ACVNet-DCA	0.18 274	0.14 416	0.38 368	0.23 436	0.11 193	0.31 496	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.28 363	0.11 48	0.08 300	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.09 367	0.09 407

cc1	0.18 274	0.14 416	0.38 368	0.23 436	0.11 193	0.31 496	0.19 371	0.35 345	0.47 567	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.28 363	0.11 48	0.08 300	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.08 277	0.08 333

11t1	0.18 274	0.10 148	0.30 255	0.20 246	0.11 193	0.27 418	0.17 271	0.35 345	0.23 248	0.25 323	0.23 274	0.23 339	0.23 422	0.25 309	0.18 342	0.09 405	0.07 391	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.09 407

tt1	0.18 274	0.14 416	0.35 320	0.23 436	0.11 193	0.30 480	0.19 371	0.35 345	0.44 532	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.16 293	0.27 348	0.11 48	0.08 300	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.08 277	0.08 333

IGEV_Zeroshot_test	0.18 274	0.10 148	0.65 581	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.34 321	0.19 151	0.28 359	0.22 265	0.27 396	0.13 211	0.23 263	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.06 147

MIM_Stereo	0.18 274	0.12 292	0.38 368	0.20 246	0.11 193	0.17 145	0.14 115	0.35 345	0.25 280	0.27 346	0.35 427	0.23 339	0.13 211	0.27 348	0.16 281	0.06 49	0.07 391	0.08 266	0.08 327	0.08 277	0.06 147

HH	0.18 274	0.12 292	0.55 534	0.22 376	0.12 271	0.18 173	0.18 322	0.34 321	0.19 151	0.20 267	0.24 288	0.34 476	0.18 355	0.29 382	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.06 147

HanStereo	0.18 274	0.12 292	0.55 534	0.22 376	0.12 271	0.18 173	0.18 322	0.34 321	0.19 151	0.20 267	0.24 288	0.34 476	0.18 355	0.29 382	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.06 147

LL-Strereo2	0.18 274	0.18 519	0.39 384	0.22 376	0.12 271	0.24 363	0.13 80	0.31 282	0.23 248	0.24 313	0.20 236	0.24 354	0.12 161	0.26 328	0.15 252	0.06 49	0.06 250	0.12 544	0.09 435	0.08 277	0.07 247

riskmin	0.18 274	0.09 91	0.34 309	0.18 111	0.12 271	0.24 363	0.16 219	0.34 321	0.28 322	0.21 281	0.23 274	0.33 467	0.24 440	0.23 263	0.17 313	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.06 158	0.10 439	0.10 467

test_4	0.18 274	0.12 292	0.34 309	0.23 436	0.12 271	0.18 173	0.22 482	0.26 193	0.24 265	0.24 313	0.47 564	0.22 317	0.13 211	0.24 279	0.16 281	0.06 49	0.05 39	0.09 364	0.09 435	0.07 191	0.05 35

GMOStereo	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.07 391	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.05 35

error version	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.07 391	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.05 35

test-v	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.07 391	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.05 35

test_3	0.18 274	0.11 229	0.32 279	0.24 492	0.11 193	0.22 317	0.25 548	0.31 282	0.31 371	0.25 323	0.18 209	0.23 339	0.13 211	0.25 309	0.19 376	0.06 49	0.05 39	0.09 364	0.10 483	0.07 191	0.06 147

Patchmatch Stereo++	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.26 328	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333
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	0.18 274	0.11 229	0.35 320	0.23 436	0.11 193	0.24 363	0.20 423	0.29 250	0.26 292	0.26 336	0.25 300	0.25 364	0.18 355	0.34 426	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.09 364	0.07 242	0.09 367	0.08 333

PSM-adaLoss	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.16 219	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.18 355	0.24 279	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

ROB_FTStereo_v2	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.16 219	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

ROB_FTStereo	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

HUI-Stereo	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.25 364	0.17 325	0.22 253	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

DeepStereo_RVC	0.18 274	0.11 229	0.40 392	0.21 304	0.11 193	0.19 208	0.16 219	0.28 233	0.22 222	0.27 346	0.27 320	0.23 339	0.28 508	0.24 279	0.18 342	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.07 242	0.09 367	0.10 467

iGMRVC	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.15 169	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.27 348	0.17 313	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

iRAFT	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.26 328	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

CRE-IMP	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.11 193	0.24 363	0.17 271	0.29 250	0.21 203	0.27 346	0.26 311	0.24 354	0.17 325	0.23 263	0.18 342	0.08 300	0.05 39	0.10 446	0.07 242	0.10 439	0.10 467

test-2	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.07 391	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.05 35

RAFT-IKP	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.15 169	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.18 355	0.25 309	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

rafts_anoy	0.18 274	0.15 455	0.35 320	0.22 376	0.14 405	0.19 208	0.17 271	0.32 294	0.30 357	0.23 298	0.25 300	0.20 291	0.16 293	0.22 253	0.19 376	0.08 300	0.07 391	0.10 446	0.12 563	0.09 367	0.08 333

raft+_RVC	0.18 274	0.14 416	0.32 279	0.21 304	0.15 466	0.21 285	0.16 219	0.38 383	0.34 406	0.21 281	0.28 328	0.20 291	0.15 268	0.24 279	0.19 376	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.08 333

RALCasStereoNet	0.18 274	0.15 455	0.33 297	0.21 304	0.14 405	0.21 285	0.18 322	0.31 282	0.25 280	0.21 281	0.29 342	0.22 317	0.15 268	0.27 348	0.17 313	0.08 300	0.10 553	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.09 407

sCroCo_RVC	0.18 274	0.14 416	0.49 492	0.27 594	0.18 545	0.22 317	0.17 271	0.27 209	0.23 248	0.14 164	0.22 265	0.17 242	0.14 248	0.21 233	0.15 252	0.10 459	0.11 578	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.09 407

DCANet	0.18 274	0.13 362	0.40 392	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 322	0.34 321	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.18 256	0.23 422	0.20 207	0.19 376	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.06 104	0.07 247

AFF-stereo	0.18 274	0.15 455	0.32 279	0.21 304	0.10 133	0.18 173	0.18 322	0.33 309	0.27 303	0.25 323	0.37 446	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.15 252	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.05 35

DIP-Stereo	0.18 274	0.12 292	0.33 297	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.12 40	0.42 436	0.25 280	0.27 346	0.32 383	0.21 305	0.17 325	0.25 309	0.20 399	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.08 333
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	0.18 274	0.09 91	0.32 279	0.22 376	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.42 436	0.19 151	0.31 438	0.45 547	0.20 291	0.14 248	0.18 153	0.15 252	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147

RAFT-Stereo	0.18 274	0.09 91	0.32 279	0.22 376	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.42 436	0.19 151	0.31 438	0.45 547	0.20 291	0.14 248	0.18 153	0.15 252	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 323	0.12 292	0.22 151	0.22 376	0.13 354	0.31 496	0.22 482	0.30 270	0.27 303	0.25 323	0.31 373	0.20 291	0.20 382	0.18 153	0.17 313	0.12 542	0.09 520	0.15 609	0.16 628	0.11 489	0.12 529

HLF11	0.19 323	0.14 416	0.54 527	0.15 7	0.12 271	0.21 285	0.12 40	0.37 375	0.24 265	0.20 267	0.29 342	0.18 256	0.18 355	0.37 447	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.08 277	0.09 407

HLf8	0.19 323	0.16 484	0.55 534	0.15 7	0.12 271	0.24 363	0.14 115	0.40 408	0.31 371	0.20 267	0.26 311	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.17 313	0.10 459	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.09 407

TestStereo_HLe17	0.19 323	0.17 504	0.64 579	0.16 28	0.11 193	0.21 285	0.17 271	0.40 408	0.30 357	0.19 260	0.25 300	0.17 242	0.15 268	0.38 453	0.17 313	0.08 300	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.07 247

NLMM1	0.19 323	0.12 292	0.16 50	0.23 436	0.18 545	0.24 363	0.20 423	0.59 630	0.65 649	0.18 252	0.17 188	0.13 154	0.14 248	0.25 309	0.18 342	0.08 300	0.09 520	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

NLCSM	0.19 323	0.12 292	0.18 90	0.24 492	0.19 572	0.24 363	0.21 454	0.42 436	0.40 489	0.19 260	0.18 209	0.14 186	0.16 293	0.47 488	0.19 376	0.08 300	0.09 520	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.07 247

AIO-test1	0.19 323	0.14 416	0.41 415	0.27 594	0.15 466	0.21 285	0.16 219	0.39 395	0.36 435	0.17 233	0.26 311	0.18 256	0.13 211	0.28 363	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.10 446	0.11 524	0.06 104	0.09 407

rvit_0105_6	0.19 323	0.14 416	0.34 309	0.23 436	0.14 405	0.18 173	0.20 423	0.29 250	0.37 446	0.18 252	0.22 265	0.23 339	0.17 325	0.26 328	0.17 313	0.15 603	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.11 489	0.08 333

1test111	0.19 323	0.14 416	0.38 368	0.23 436	0.11 193	0.31 496	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.34 426	0.22 447	0.08 300	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.09 367	0.09 407

DCANet-4	0.19 323	0.10 148	0.52 520	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 322	0.36 364	0.39 471	0.29 388	0.30 358	0.17 242	0.22 408	0.20 207	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.05 7	0.07 247

fff	0.19 323	0.13 362	0.40 392	0.18 111	0.09 60	0.19 208	0.18 322	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.05 7	0.07 247

ADStereo(finetuned)	0.19 323	0.13 362	0.49 492	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 322	0.34 321	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.18 256	0.31 554	0.21 233	0.19 376	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.06 104	0.07 247

x	0.19 323	0.11 229	0.29 244	0.20 246	0.11 193	0.26 407	0.18 322	0.41 422	0.29 341	0.25 323	0.29 342	0.28 412	0.24 440	0.26 328	0.23 468	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.09 367	0.08 333

DisPM	0.19 323	0.10 148	0.35 320	0.23 436	0.13 354	0.18 173	0.20 423	0.29 250	0.29 341	0.33 473	0.34 416	0.23 339	0.16 293	0.33 419	0.16 281	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.07 191	0.11 505

iRaft-Stereo_20w	0.19 323	0.10 148	0.46 468	0.19 169	0.13 354	0.25 383	0.19 371	0.52 558	0.19 151	0.29 388	0.21 251	0.22 317	0.20 382	0.28 363	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.08 327	0.08 277	0.08 333

TRStereo	0.19 323	0.17 504	0.47 476	0.23 436	0.19 572	0.19 208	0.16 219	0.52 558	0.28 322	0.20 267	0.19 219	0.21 305	0.13 211	0.24 279	0.13 178	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.11 524	0.06 104	0.06 147

Pruner-Stereo	0.19 323	0.11 229	0.34 309	0.29 619	0.12 271	0.19 208	0.17 271	0.31 282	0.29 341	0.33 473	0.32 383	0.25 364	0.15 268	0.24 279	0.21 426	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.09 407

RALAANet	0.19 323	0.18 519	0.37 349	0.23 436	0.14 405	0.23 340	0.13 80	0.37 375	0.29 341	0.28 359	0.26 311	0.25 364	0.15 268	0.26 328	0.18 342	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.06 147

csc	0.19 323	0.13 362	0.40 392	0.18 111	0.09 60	0.19 208	0.18 322	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.05 7	0.07 247

cscssc	0.19 323	0.13 362	0.40 392	0.18 111	0.09 60	0.19 208	0.18 322	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.05 7	0.07 247

GMStereo	0.19 323	0.25 595	0.40 392	0.21 304	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.29 250	0.40 489	0.25 323	0.23 274	0.16 230	0.15 268	0.25 309	0.19 376	0.09 405	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.10 439	0.08 333
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	0.20 344	0.14 416	0.31 270	0.22 376	0.12 271	0.26 407	0.16 219	0.31 282	0.27 303	0.32 460	0.58 617	0.23 339	0.15 268	0.23 263	0.17 313	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.07 242	0.08 277	0.06 147

fast-iter	0.20 344	0.13 362	0.33 297	0.18 111	0.15 466	0.17 145	0.16 219	0.34 321	0.21 203	0.37 534	0.39 475	0.36 495	0.24 440	0.29 382	0.21 426	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.09 435	0.09 367	0.07 247

CoSv	0.20 344	0.13 362	0.33 297	0.18 111	0.15 466	0.17 145	0.16 219	0.34 321	0.21 203	0.37 534	0.39 475	0.36 495	0.24 440	0.29 382	0.21 426	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.09 435	0.09 367	0.07 247

AIO-test2	0.20 344	0.20 548	0.36 340	0.26 566	0.15 466	0.22 317	0.16 219	0.42 436	0.42 509	0.16 214	0.29 342	0.15 208	0.11 125	0.26 328	0.13 178	0.18 643	0.06 250	0.10 446	0.11 524	0.07 191	0.07 247

rvit_0105_4	0.20 344	0.15 455	0.38 368	0.23 436	0.14 405	0.20 251	0.22 482	0.33 309	0.39 471	0.19 260	0.24 288	0.25 364	0.19 371	0.27 348	0.17 313	0.16 619	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.11 489	0.08 333

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 344	0.72 699	0.70 599	0.17 58	0.08 29	0.15 62	0.15 169	0.18 43	0.16 80	0.13 133	0.12 75	0.09 30	0.08 15	0.16 106	0.13 178	0.35 688	0.04 2	0.08 266	0.07 242	0.11 489	0.23 662

test_sample1	0.20 344	0.10 148	0.28 230	0.19 169	0.12 271	0.28 438	0.19 371	0.41 422	0.25 280	0.26 336	0.31 373	0.29 423	0.26 472	0.44 478	0.21 426	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.09 367	0.09 407

MyStereo06	0.20 344	0.12 292	0.57 544	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.40 408	0.21 203	0.30 420	0.24 288	0.31 449	0.18 355	0.22 253	0.18 342	0.07 131	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.08 333

xx1	0.20 344	0.14 416	0.38 368	0.23 436	0.11 193	0.31 496	0.19 371	0.35 345	0.47 567	0.17 233	0.19 219	0.28 412	0.24 440	0.28 363	0.11 48	0.08 300	0.05 39	0.10 446	0.09 435	0.09 367	0.09 407

GCAPDPT-zeroshot	0.20 344	0.08 44	1.14 678	0.29 619	0.43 682	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.14 164	0.17 188	0.15 208	0.11 125	0.20 207	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147

DCRE	0.20 344	0.13 362	0.40 392	0.21 304	0.15 466	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.22 290	0.80 665	0.23 339	0.16 293	0.23 263	0.15 252	0.07 131	0.07 391	0.07 165	0.08 327	0.07 191	0.06 147

qqq	0.20 344	0.12 292	0.31 270	0.20 246	0.11 193	0.23 340	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.24 313	0.28 328	0.28 412	0.24 440	0.34 426	0.22 447	0.08 300	0.07 391	0.10 446	0.09 435	0.09 367	0.09 407

PFNet+	0.20 344	0.10 148	0.37 349	0.21 304	0.12 271	0.17 145	0.19 371	0.29 250	0.34 406	0.33 473	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.32 412	0.17 313	0.10 459	0.07 391	0.11 505	0.10 483	0.08 277	0.12 529

NF-Stereo	0.20 344	0.10 148	0.35 320	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.13 549

OCTAStereo	0.20 344	0.10 148	0.35 320	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.13 549

RE-Stereo	0.20 344	0.10 148	0.35 320	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.13 549

TVStereo	0.20 344	0.10 148	0.35 320	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.13 549

sAnonymous2	0.20 344	0.21 563	0.58 549	0.24 492	0.17 523	0.22 317	0.19 371	0.34 321	0.28 322	0.17 233	0.19 219	0.17 242	0.16 293	0.17 124	0.14 216	0.10 459	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.23 649	0.17 607

CroCo_RVC	0.20 344	0.21 563	0.58 549	0.24 492	0.17 523	0.22 317	0.19 371	0.34 321	0.28 322	0.17 233	0.19 219	0.17 242	0.16 293	0.17 124	0.14 216	0.10 459	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.23 649	0.17 607

111	0.20 344	0.17 504	0.40 392	0.18 111	0.09 60	0.24 363	0.17 271	0.41 422	0.45 544	0.23 298	0.29 342	0.29 423	0.21 391	0.24 279	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.07 191	0.08 333

HITNet	0.20 344	0.17 504	0.43 438	0.19 169	0.08 29	0.27 418	0.14 115	0.42 436	0.30 357	0.29 388	0.32 383	0.27 396	0.21 391	0.28 363	0.25 490	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.06 147
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	0.21 365	0.20 548	0.29 244	0.23 436	0.11 193	0.36 554	0.17 271	0.37 375	0.29 341	0.24 313	0.28 328	0.19 276	0.21 391	0.53 518	0.21 426	0.10 459	0.08 483	0.10 446	0.10 483	0.11 489	0.08 333

TestStereo_HL3	0.21 365	0.13 362	0.77 611	0.17 58	0.11 193	0.23 340	0.16 219	0.34 321	0.20 181	0.27 346	0.38 461	0.23 339	0.19 371	0.41 468	0.14 216	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.07 191	0.08 333

DNS	0.21 365	0.09 91	0.27 212	0.24 492	0.11 193	0.29 460	0.16 219	0.27 209	0.16 80	1.35 707	0.18 209	0.17 242	0.12 161	0.14 35	0.14 216	0.09 405	0.06 250	0.06 53	0.06 158	0.08 277	0.12 529

IGEV_i1	0.21 365	0.11 229	0.43 438	0.22 376	0.11 193	0.31 496	0.19 371	0.43 450	0.30 357	0.29 388	0.30 358	0.31 449	0.20 382	0.33 419	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.08 277	0.08 333

Selective-IGEV-i1	0.21 365	0.10 148	0.31 270	0.23 436	0.13 354	0.31 496	0.22 482	0.46 479	0.42 509	0.27 346	0.32 383	0.33 467	0.17 325	0.25 309	0.19 376	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.08 277	0.09 407

Hybrid-DGEV-2	0.21 365	0.15 455	0.34 309	0.24 492	0.13 354	0.28 438	0.14 115	0.48 501	0.44 532	0.27 346	0.24 288	0.25 364	0.25 462	0.28 363	0.19 376	0.07 131	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.07 191	0.07 247

FACV-RUCA	0.21 365	0.15 455	0.32 279	0.23 436	0.23 628	0.26 407	0.19 371	0.39 395	0.34 406	0.25 323	0.32 383	0.21 305	0.24 440	0.24 279	0.19 376	0.10 459	0.07 391	0.15 609	0.08 327	0.16 588	0.13 549

IGEV-RUCA	0.21 365	0.08 44	0.23 166	0.19 169	0.19 572	0.28 438	0.24 531	0.23 134	0.21 203	0.20 267	0.23 274	0.28 412	0.49 644	0.26 328	0.18 342	0.09 405	0.08 483	0.18 636	0.13 591	0.17 605	0.17 607

rvit_0105_5	0.21 365	0.15 455	0.38 368	0.23 436	0.13 354	0.22 317	0.24 531	0.36 364	0.39 471	0.21 281	0.23 274	0.26 386	0.19 371	0.26 328	0.19 376	0.15 603	0.13 610	0.12 544	0.12 563	0.10 439	0.09 407

GCAP-BAT	0.21 365	0.08 44	1.22 683	0.29 619	0.43 682	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.14 164	0.17 188	0.15 208	0.11 125	0.20 207	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147

test_sample2	0.21 365	0.10 148	0.28 230	0.19 169	0.11 193	0.27 418	0.21 454	0.43 450	0.29 341	0.26 336	0.31 373	0.30 440	0.24 440	0.45 481	0.18 342	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.09 367	0.09 407

mmm	0.21 365	0.12 292	0.31 270	0.22 376	0.12 271	0.28 438	0.21 454	0.41 422	0.27 303	0.29 388	0.38 461	0.29 423	0.24 440	0.29 382	0.22 447	0.09 405	0.07 391	0.11 505	0.09 435	0.10 439	0.09 407

CASS	0.21 365	0.15 455	0.32 279	0.26 566	0.11 193	0.28 438	0.19 371	0.39 395	0.30 357	0.32 460	0.34 416	0.25 364	0.24 440	0.25 309	0.20 399	0.13 563	0.08 483	0.11 505	0.09 435	0.11 489	0.11 505
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 365	0.16 484	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.26 407	0.27 569	0.40 408	0.36 435	0.29 388	0.39 475	0.22 317	0.21 391	0.33 419	0.17 313	0.07 131	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.07 247

RAFT_CTSACE	0.21 365	0.16 484	0.41 415	0.25 532	0.15 466	0.22 317	0.24 531	0.32 294	0.28 322	0.33 473	0.51 582	0.29 423	0.17 325	0.32 412	0.13 178	0.06 49	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.06 147

RAFT+CT+SA	0.21 365	0.18 519	0.33 297	0.25 532	0.18 545	0.23 340	0.29 592	0.40 408	0.36 435	0.24 313	0.38 461	0.18 256	0.16 293	0.32 412	0.16 281	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.12 563	0.09 367	0.09 407

SA-5K	0.21 365	0.16 484	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.26 407	0.27 569	0.40 408	0.36 435	0.29 388	0.39 475	0.22 317	0.21 391	0.33 419	0.17 313	0.07 131	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.07 247

CIPLG	0.21 365	0.21 563	0.55 534	0.23 436	0.15 466	0.25 383	0.20 423	0.35 345	0.29 341	0.31 438	0.33 406	0.22 317	0.15 268	0.26 328	0.20 399	0.08 300	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.08 277	0.08 333

IPLG	0.21 365	0.15 455	0.53 524	0.21 304	0.12 271	0.28 438	0.17 271	0.42 436	0.30 357	0.33 473	0.32 383	0.15 208	0.17 325	0.50 500	0.21 426	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

IPLGR_C	0.21 365	0.22 577	0.60 557	0.23 436	0.15 466	0.24 363	0.20 423	0.35 345	0.29 341	0.31 438	0.32 383	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.20 399	0.08 300	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.08 277	0.08 333

MIPNet	0.21 365	0.15 455	0.52 520	0.21 304	0.12 271	0.27 418	0.20 423	0.45 468	0.37 446	0.30 420	0.23 274	0.19 276	0.24 440	0.27 348	0.19 376	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

IPLGR	0.21 365	0.13 362	0.61 560	0.21 304	0.11 193	0.25 383	0.18 322	0.41 422	0.37 446	0.28 359	0.27 320	0.21 305	0.19 371	0.37 447	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

ACRE	0.21 365	0.20 548	0.62 568	0.23 436	0.15 466	0.24 363	0.20 423	0.35 345	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.20 399	0.08 300	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.08 277	0.08 333

GANet-ADL	0.21 365	0.12 292	0.45 460	0.23 436	0.14 405	0.29 460	0.19 371	0.46 479	0.35 422	0.25 323	0.32 383	0.32 459	0.19 371	0.24 279	0.20 399	0.10 459	0.07 391	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.10 467

LCNet	0.21 365	0.11 229	0.29 244	0.25 532	0.12 271	0.23 340	0.19 371	0.34 321	0.26 292	0.28 359	0.35 427	0.26 386	0.30 537	0.35 435	0.17 313	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.10 483	0.13 548	0.22 655

PSM-softLoss	0.21 365	0.10 148	0.39 384	0.24 492	0.12 271	0.20 251	0.18 322	0.38 383	0.26 292	0.29 388	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.52 511	0.20 399	0.09 405	0.06 250	0.10 446	0.09 435	0.08 277	0.12 529

KMStereo	0.21 365	0.10 148	0.39 384	0.24 492	0.12 271	0.20 251	0.18 322	0.38 383	0.26 292	0.29 388	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.52 511	0.20 399	0.09 405	0.06 250	0.10 446	0.09 435	0.08 277	0.12 529

SST-Stereo	0.21 365	0.10 148	0.37 349	0.24 492	0.13 354	0.19 208	0.17 271	0.31 282	0.24 265	0.34 493	0.33 406	0.29 423	0.25 462	0.56 538	0.17 313	0.08 300	0.05 39	0.10 446	0.08 327	0.09 367	0.07 247

RAFT_R40	0.21 365	0.10 148	0.37 349	0.24 492	0.13 354	0.18 173	0.18 322	0.31 282	0.29 341	0.33 473	0.33 406	0.30 440	0.24 440	0.55 527	0.18 342	0.08 300	0.05 39	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.07 247

RAFT-345	0.21 365	0.10 148	0.46 468	0.22 376	0.11 193	0.20 251	0.16 219	0.26 193	0.25 280	0.27 346	0.66 643	0.21 305	0.16 293	0.55 527	0.21 426	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.06 104	0.06 147

RAFT	0.21 365	0.17 504	0.32 279	0.24 492	0.12 271	0.25 383	0.27 569	0.35 345	0.28 322	0.33 473	0.33 406	0.38 509	0.22 408	0.29 382	0.17 313	0.08 300	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.10 439	0.06 147

GMM-Stereo	0.21 365	0.10 148	0.43 438	0.23 436	0.13 354	0.24 363	0.25 548	0.37 375	0.27 303	0.30 420	0.45 547	0.27 396	0.21 391	0.31 405	0.17 313	0.07 131	0.05 39	0.10 446	0.09 435	0.08 277	0.19 628

Prome-Stereo	0.21 365	0.10 148	0.30 255	0.24 492	0.12 271	0.23 340	0.23 509	0.36 364	0.25 280	0.33 473	0.59 620	0.24 354	0.28 508	0.29 382	0.16 281	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.20 640

TestStereo	0.21 365	0.19 535	0.40 392	0.25 532	0.10 133	0.22 317	0.21 454	0.31 282	0.31 371	0.23 298	0.34 416	0.22 317	0.18 355	0.62 574	0.18 342	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.07 242	0.11 489	0.06 147

XX-Stereo	0.21 365	0.10 148	0.83 632	0.26 566	0.17 523	0.23 340	0.13 80	0.40 408	0.18 132	0.20 267	0.41 494	0.31 449	0.10 83	0.32 412	0.12 120	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.05 35

EAI-Stereo	0.21 365	0.10 148	0.33 297	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.46 672	0.46 479	0.20 181	0.25 323	0.50 576	0.17 242	0.16 293	0.24 279	0.23 468	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.10 483	0.06 104	0.07 247

FENet	0.21 365	0.11 229	0.45 460	0.21 304	0.12 271	0.26 407	0.17 271	0.41 422	0.35 422	0.30 420	0.31 373	0.29 423	0.23 422	0.26 328	0.23 468	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.09 407

MyStereo8	0.22 402	0.15 455	0.63 571	0.21 304	0.17 523	0.31 496	0.16 219	0.36 364	0.32 382	0.28 359	0.36 437	0.25 364	0.18 355	0.25 309	0.28 515	0.08 300	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.10 439	0.12 529

ffm	0.22 402	0.12 292	0.42 425	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.35 345	0.44 532	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.27 348	0.11 48	0.08 300	0.05 39	0.11 505	0.10 483	0.08 277	0.08 333

StereoVision	0.22 402	0.18 519	0.37 349	0.27 594	0.17 523	0.23 340	0.22 482	0.38 383	0.31 371	0.20 267	0.51 582	0.22 317	0.16 293	0.28 363	0.18 342	0.11 502	0.12 598	0.13 566	0.13 591	0.10 439	0.07 247

raft_robust	0.22 402	0.17 504	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.23 340	0.22 482	0.49 511	0.48 577	0.32 460	0.32 383	0.26 386	0.23 422	0.53 518	0.15 252	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.10 483	0.08 277	0.06 147

Sa-1000	0.22 402	0.15 455	0.35 320	0.23 436	0.13 354	0.28 438	0.23 509	0.47 488	0.39 471	0.30 420	0.50 576	0.26 386	0.19 371	0.33 419	0.16 281	0.07 131	0.06 250	0.10 446	0.11 524	0.08 277	0.06 147

SA	0.22 402	0.16 484	0.36 340	0.23 436	0.13 354	0.24 363	0.23 509	0.45 468	0.40 489	0.27 346	0.44 535	0.23 339	0.23 422	0.33 419	0.17 313	0.07 131	0.06 250	0.10 446	0.11 524	0.08 277	0.06 147

dd	0.22 402	0.26 606	0.40 392	0.22 376	0.12 271	0.25 383	0.21 454	0.32 294	0.44 532	0.29 388	0.28 328	0.25 364	0.16 293	0.30 398	0.25 490	0.12 542	0.07 391	0.10 446	0.08 327	0.11 489	0.09 407

GwcNet-ADL	0.22 402	0.14 416	0.58 549	0.24 492	0.13 354	0.22 317	0.23 509	0.49 511	0.40 489	0.27 346	0.29 342	0.30 440	0.20 382	0.26 328	0.23 468	0.09 405	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.09 367	0.09 407

HHNet	0.22 402	0.12 292	0.52 520	0.18 111	0.18 545	0.20 251	0.20 423	0.34 321	0.31 371	0.32 460	0.59 620	0.20 291	0.21 391	0.24 279	0.31 543	0.08 300	0.05 39	0.09 364	0.07 242	0.08 277	0.11 505

KYRaft	0.22 402	0.10 148	0.30 255	0.23 436	0.12 271	0.23 340	0.23 509	0.35 345	0.24 265	0.35 510	0.54 600	0.34 476	0.26 472	0.29 382	0.15 252	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.10 483	0.08 277	0.31 681

IRAFT_RVC	0.22 402	0.12 292	0.39 384	0.26 566	0.11 193	0.18 173	0.24 531	0.40 408	0.37 446	0.31 438	0.30 358	0.29 423	0.24 440	0.55 527	0.22 447	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.07 247

GES	0.22 402	0.12 292	0.42 425	0.20 246	0.14 405	0.27 418	0.19 371	0.49 511	0.33 396	0.30 420	0.36 437	0.25 364	0.23 422	0.29 382	0.22 447	0.10 459	0.08 483	0.08 266	0.07 242	0.10 439	0.11 505

SFCPSM	0.22 402	0.10 148	0.51 513	0.21 304	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.55 589	0.39 471	0.29 388	0.32 383	0.23 339	0.21 391	0.27 348	0.19 376	0.09 405	0.07 391	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.08 333

DMCA	0.22 402	0.14 416	0.36 340	0.22 376	0.14 405	0.27 418	0.20 423	0.43 450	0.38 461	0.31 438	0.32 383	0.33 467	0.24 440	0.24 279	0.28 515	0.11 502	0.08 483	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.11 505

BEATNet_4x	0.22 402	0.18 519	0.47 476	0.22 376	0.10 133	0.28 438	0.14 115	0.46 479	0.32 382	0.31 438	0.34 416	0.31 449	0.25 462	0.31 405	0.29 527	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.06 158	0.10 439	0.08 333

MLCV	0.22 402	0.16 484	0.44 448	0.21 304	0.08 29	0.29 460	0.19 371	0.38 383	0.37 446	0.38 549	0.44 535	0.31 449	0.21 391	0.41 468	0.24 480	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.06 147

DN-CSS_ROB	0.22 402	0.25 595	0.47 476	0.24 492	0.14 405	0.25 383	0.12 40	0.40 408	0.33 396	0.29 388	0.42 511	0.22 317	0.20 382	0.33 419	0.19 376	0.07 131	0.06 250	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.07 247

Select-FE	0.23 419	0.14 416	0.78 612	0.22 376	0.18 545	0.22 317	0.13 80	0.43 450	0.26 292	0.28 359	0.33 406	0.39 521	0.29 523	0.27 348	0.19 376	0.08 300	0.07 391	0.08 266	0.13 591	0.08 277	0.12 529

G2L-ROB	0.23 419	0.15 455	0.41 415	0.19 169	0.12 271	0.27 418	0.21 454	0.47 488	0.33 396	0.34 493	0.31 373	0.41 543	0.22 408	0.49 496	0.26 504	0.09 405	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.10 467

DFGA-Net	0.23 419	0.24 590	0.49 492	0.22 376	0.15 466	0.25 383	0.17 271	0.39 395	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.21 305	0.17 325	0.59 555	0.28 515	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.09 435	0.10 439	0.08 333

PAM_32	0.23 419	0.10 148	0.63 571	0.21 304	0.14 405	0.33 520	0.19 371	0.36 364	0.23 248	0.29 388	0.28 328	0.56 628	0.28 508	0.27 348	0.18 342	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.09 435	0.07 191	0.09 407

PAM	0.23 419	0.10 148	0.63 571	0.22 376	0.15 466	0.34 534	0.21 454	0.37 375	0.22 222	0.31 438	0.27 320	0.55 624	0.26 472	0.26 328	0.17 313	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.09 435	0.07 191	0.09 407

rvit_0105_3	0.23 419	0.17 504	0.40 392	0.25 532	0.15 466	0.24 363	0.28 585	0.38 383	0.41 501	0.25 323	0.25 300	0.28 412	0.21 391	0.28 363	0.20 399	0.15 603	0.13 610	0.14 593	0.15 616	0.10 439	0.09 407

UGAM-zero	0.23 419	0.10 148	0.54 527	0.19 169	0.13 354	0.21 285	0.14 115	0.44 458	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.51 607	0.33 564	0.65 590	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.08 327	0.06 104	0.07 247

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 419	0.13 362	0.83 632	0.20 246	0.21 599	0.23 340	0.17 271	0.48 501	0.27 303	0.23 298	0.29 342	0.39 521	0.23 422	0.25 309	0.15 252	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.11 524	0.11 489	0.10 467

test_sample3	0.23 419	0.12 292	0.43 438	0.19 169	0.12 271	0.32 509	0.20 423	0.50 522	0.34 406	0.31 438	0.33 406	0.29 423	0.22 408	0.53 518	0.22 447	0.10 459	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.10 439	0.10 467

MyStereo05	0.23 419	0.12 292	0.57 544	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.48 501	0.52 607	0.31 438	0.23 274	0.25 364	0.22 408	0.30 398	0.21 426	0.07 131	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.08 333

MyStereo04	0.23 419	0.12 292	0.55 534	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.49 511	0.52 607	0.28 359	0.23 274	0.27 396	0.23 422	0.30 398	0.22 447	0.07 131	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.08 333

CoDeX	0.23 419	0.12 292	0.46 468	0.21 304	0.14 405	0.29 460	0.21 454	0.53 570	0.41 501	0.29 388	0.35 427	0.29 423	0.22 408	0.48 491	0.19 376	0.09 405	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.07 247

PCWNet_CMD	0.23 419	0.13 362	0.48 486	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.16 219	0.46 479	0.46 562	0.29 388	0.36 437	0.37 501	0.24 440	0.28 363	0.20 399	0.09 405	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.11 489	0.09 407

anonymousa	0.23 419	0.11 229	0.50 503	0.21 304	0.16 499	0.31 496	0.20 423	0.36 364	0.35 422	0.32 460	0.50 576	0.39 521	0.26 472	0.22 253	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.11 524	0.07 191	0.08 333

BUS	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.25 532	0.14 405	0.43 604	0.17 271	0.56 605	0.34 406	0.34 493	0.35 427	0.32 459	0.20 382	0.26 328	0.21 426	0.10 459	0.07 391	0.11 505	0.10 483	0.09 367	0.09 407

IER	0.23 419	0.12 292	0.39 384	0.20 246	0.14 405	0.31 496	0.19 371	0.42 436	0.36 435	0.33 473	0.40 486	0.32 459	0.33 564	0.29 382	0.22 447	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.08 327	0.09 367	0.08 333

test_5	0.23 419	0.19 535	0.38 368	0.26 566	0.18 545	0.25 383	0.29 592	0.40 408	0.37 446	0.29 388	0.40 486	0.25 364	0.22 408	0.34 426	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.09 435	0.10 439	0.10 467

BSDual-CNN	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.25 532	0.14 405	0.35 549	0.21 454	0.56 605	0.34 406	0.34 493	0.35 427	0.38 509	0.24 440	0.26 328	0.21 426	0.10 459	0.07 391	0.11 505	0.10 483	0.09 367	0.09 407

iRaft-Stereo_5w	0.23 419	0.18 519	0.44 448	0.22 376	0.13 354	0.19 208	0.19 371	0.37 375	0.32 382	0.28 359	0.37 446	0.34 476	0.23 422	0.65 590	0.27 510	0.06 49	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.09 367	0.08 333

psmg	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.21 304	0.14 405	0.35 549	0.23 509	0.51 539	0.34 406	0.35 510	0.38 461	0.38 509	0.24 440	0.26 328	0.21 426	0.10 459	0.08 483	0.10 446	0.10 483	0.09 367	0.08 333

UDGNet	0.23 419	0.31 638	0.38 368	0.24 492	0.14 405	0.24 363	0.18 322	0.32 294	0.43 517	0.29 388	0.28 328	0.24 354	0.19 371	0.29 382	0.20 399	0.15 603	0.07 391	0.21 651	0.11 524	0.14 566	0.10 467

OMP-Stereo	0.23 419	0.14 416	0.35 320	0.29 619	0.13 354	0.21 285	0.16 219	0.37 375	0.33 396	0.34 493	0.30 358	0.34 476	0.19 371	0.70 604	0.24 480	0.07 131	0.06 250	0.09 364	0.07 242	0.07 191	0.06 147

IIG-Stereo	0.23 419	0.13 362	0.35 320	0.29 619	0.12 271	0.23 340	0.14 115	0.38 383	0.31 371	0.34 493	0.37 446	0.33 467	0.21 391	0.70 604	0.26 504	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.07 242	0.07 191	0.06 147

ASMatch	0.23 419	0.11 229	0.51 513	0.24 492	0.14 405	0.19 208	0.17 271	0.31 282	0.28 322	0.28 359	0.68 648	0.27 396	0.26 472	0.50 500	0.22 447	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.06 104	0.11 505

PFNet	0.23 419	0.10 148	0.57 544	0.24 492	0.14 405	0.22 317	0.19 371	0.39 395	0.33 396	0.35 510	0.32 383	0.27 396	0.19 371	0.64 583	0.22 447	0.09 405	0.05 39	0.09 364	0.07 242	0.08 277	0.07 247

ICVP	0.23 419	0.13 362	0.44 448	0.26 566	0.14 405	0.29 460	0.25 548	0.45 468	0.33 396	0.29 388	0.43 524	0.35 490	0.25 462	0.26 328	0.23 468	0.12 542	0.09 520	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.10 467
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 419	0.18 519	0.63 571	0.27 594	0.18 545	0.41 588	0.23 509	0.43 450	0.35 422	0.23 298	0.27 320	0.20 291	0.18 355	0.27 348	0.18 342	0.12 542	0.11 578	0.10 446	0.10 483	0.11 489	0.12 529

CFNet_pseudo	0.23 419	0.13 362	0.47 476	0.19 169	0.13 354	0.26 407	0.16 219	0.44 458	0.44 532	0.29 388	0.37 446	0.38 509	0.23 422	0.29 382	0.21 426	0.09 405	0.06 250	0.11 505	0.08 327	0.11 489	0.09 407

ACVNet	0.23 419	0.13 362	0.35 320	0.18 111	0.15 466	0.27 418	0.23 509	0.39 395	0.44 532	0.28 359	0.41 494	0.38 509	0.26 472	0.27 348	0.32 548	0.08 300	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.10 439	0.07 247

MSMDNet	0.23 419	0.13 362	0.48 486	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.16 219	0.46 479	0.46 562	0.29 388	0.36 437	0.37 501	0.24 440	0.28 363	0.20 399	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.11 489	0.09 407

ccs_rob	0.23 419	0.13 362	0.47 476	0.20 246	0.13 354	0.26 407	0.17 271	0.44 458	0.44 532	0.29 388	0.37 446	0.38 509	0.23 422	0.29 382	0.21 426	0.09 405	0.06 250	0.11 505	0.08 327	0.11 489	0.09 407

G2L-Stereo_test	0.24 450	0.16 484	0.38 368	0.19 169	0.13 354	0.27 418	0.24 531	0.49 511	0.38 461	0.37 534	0.37 446	0.40 536	0.24 440	0.52 511	0.28 515	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.06 158	0.09 367	0.08 333

DCVSM-stereo	0.24 450	0.13 362	0.52 520	0.20 246	0.14 405	0.26 407	0.13 80	0.34 321	0.34 406	0.41 583	0.33 406	0.47 582	0.29 523	0.30 398	0.22 447	0.10 459	0.10 553	0.11 505	0.10 483	0.12 530	0.15 585

rvit_stereo_0075_2	0.24 450	0.17 504	0.50 503	0.26 566	0.22 615	0.22 317	0.15 169	0.40 408	0.35 422	0.27 346	0.37 446	0.29 423	0.20 382	0.28 363	0.19 376	0.17 632	0.12 598	0.19 644	0.12 563	0.13 548	0.13 549

test_sample5	0.24 450	0.13 362	0.42 425	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.21 454	0.50 522	0.34 406	0.32 460	0.41 494	0.29 423	0.23 422	0.55 527	0.21 426	0.10 459	0.07 391	0.10 446	0.09 435	0.11 489	0.10 467

test_sample4	0.24 450	0.13 362	0.43 438	0.20 246	0.12 271	0.32 509	0.21 454	0.51 539	0.34 406	0.31 438	0.37 446	0.28 412	0.23 422	0.53 518	0.21 426	0.10 459	0.07 391	0.10 446	0.09 435	0.11 489	0.10 467

tta	0.24 450	0.12 292	0.40 392	0.19 169	0.10 133	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.28 515	0.10 459	0.07 391	0.08 266	0.08 327	0.08 277	0.07 247

qqq1	0.24 450	0.12 292	0.40 392	0.19 169	0.10 133	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.16 281	0.10 459	0.07 391	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.07 247

fff1	0.24 450	0.12 292	0.40 392	0.19 169	0.10 133	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.16 281	0.10 459	0.07 391	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.07 247

DualNet	0.24 450	0.13 362	0.42 425	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.21 454	0.50 522	0.34 406	0.33 473	0.43 524	0.29 423	0.23 422	0.55 527	0.21 426	0.10 459	0.07 391	0.10 446	0.09 435	0.11 489	0.10 467

GMStereo_Zeroshot	0.24 450	0.21 563	0.45 460	0.26 566	0.13 354	0.28 438	0.15 169	0.39 395	0.35 422	0.37 534	0.43 524	0.40 536	0.17 325	0.34 426	0.20 399	0.12 542	0.07 391	0.13 566	0.07 242	0.16 588	0.09 407

CFNet_ucs	0.24 450	0.13 362	0.50 503	0.20 246	0.15 466	0.28 438	0.17 271	0.49 511	0.45 544	0.32 460	0.42 511	0.39 521	0.22 408	0.31 405	0.21 426	0.11 502	0.08 483	0.12 544	0.09 435	0.12 530	0.11 505

gwcnet-sp	0.24 450	0.13 362	0.63 571	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 405	0.08 483	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.09 407

scenet	0.24 450	0.13 362	0.63 571	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 405	0.08 483	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.09 407

ToySt	0.24 450	0.16 484	0.48 486	0.21 304	0.13 354	0.29 460	0.29 592	0.39 395	0.39 471	0.27 346	0.35 427	0.39 521	0.31 554	0.31 405	0.29 527	0.08 300	0.09 520	0.10 446	0.11 524	0.11 489	0.10 467

ssnet	0.24 450	0.13 362	0.63 571	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 405	0.08 483	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.09 407

STrans-v2	0.24 450	0.13 362	0.54 527	0.21 304	0.12 271	0.23 340	0.21 454	0.47 488	0.28 322	0.31 438	0.42 511	0.36 495	0.35 578	0.62 574	0.23 468	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.06 104	0.06 147

TransformOpticalFlow	0.24 450	0.13 362	0.56 541	0.23 436	0.11 193	0.21 285	0.19 371	0.40 408	0.32 382	0.30 420	0.43 524	0.36 495	0.31 554	0.61 566	0.20 399	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.06 104	0.07 247

DRaft	0.24 450	0.10 148	0.34 309	0.18 111	0.12 271	0.28 438	0.23 509	0.33 309	0.39 471	0.38 549	0.61 632	0.21 305	0.41 610	0.48 491	0.42 601	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.08 333

HCRNet	0.24 450	0.25 595	0.33 297	0.34 651	0.16 499	0.27 418	0.18 322	0.43 450	0.35 422	0.30 420	0.35 427	0.32 459	0.22 408	0.44 478	0.20 399	0.13 563	0.08 483	0.13 566	0.11 524	0.10 439	0.09 407

ARAFT	0.24 450	0.21 563	0.78 612	0.22 376	0.12 271	0.29 460	0.24 531	0.43 450	0.32 382	0.33 473	0.28 328	0.28 412	0.19 371	0.49 496	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.12 544	0.11 524	0.09 367	0.06 147

cf-r	0.24 450	0.15 455	0.44 448	0.21 304	0.14 405	0.27 418	0.22 482	0.42 436	0.40 489	0.30 420	0.42 511	0.42 552	0.26 472	0.43 474	0.25 490	0.11 502	0.06 250	0.08 266	0.10 483	0.08 277	0.08 333

GANet-RSSM	0.24 450	0.14 416	0.36 340	0.21 304	0.14 405	0.27 418	0.21 454	0.45 468	0.33 396	0.29 388	0.39 475	0.39 521	0.28 508	0.58 549	0.23 468	0.11 502	0.07 391	0.09 364	0.09 435	0.10 439	0.09 407

PSMNet-RSSM	0.24 450	0.15 455	0.36 340	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.20 423	0.48 501	0.37 446	0.30 420	0.44 535	0.38 509	0.26 472	0.52 511	0.22 447	0.12 542	0.07 391	0.11 505	0.13 591	0.10 439	0.09 407

CFNet-ft	0.24 450	0.15 455	0.35 320	0.18 111	0.15 466	0.30 480	0.21 454	0.39 395	0.36 435	0.28 359	0.40 486	0.43 556	0.25 462	0.47 488	0.24 480	0.12 542	0.07 391	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.09 407

CFNet_RVC	0.24 450	0.15 455	0.35 320	0.18 111	0.15 466	0.30 480	0.21 454	0.39 395	0.36 435	0.28 359	0.40 486	0.43 556	0.25 462	0.47 488	0.24 480	0.12 542	0.07 391	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.09 407

UCFNet_RVC	0.24 450	0.16 484	0.34 309	0.18 111	0.15 466	0.33 520	0.16 219	0.46 479	0.35 422	0.29 388	0.35 427	0.39 521	0.25 462	0.34 426	0.22 447	0.13 563	0.08 483	0.13 566	0.14 606	0.13 548	0.12 529

AdaStereo	0.24 450	0.16 484	0.37 349	0.24 492	0.12 271	0.32 509	0.17 271	0.54 579	0.42 509	0.33 473	0.38 461	0.35 490	0.21 391	0.30 398	0.22 447	0.14 588	0.06 250	0.13 566	0.08 327	0.11 489	0.08 333
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	0.24 450	0.18 519	0.61 560	0.25 532	0.11 193	0.29 460	0.21 454	0.42 436	0.43 517	0.33 473	0.43 524	0.27 396	0.22 408	0.34 426	0.26 504	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.07 247

RT-IGEV	0.25 478	0.10 148	0.48 486	0.22 376	0.14 405	0.31 496	0.28 585	0.53 570	0.39 471	0.36 526	0.41 494	0.44 567	0.30 537	0.28 363	0.27 510	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.09 435	0.09 367	0.10 467

G2L-Stereo	0.25 478	0.16 484	0.47 476	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.18 322	0.46 479	0.35 422	0.33 473	0.37 446	0.40 536	0.22 408	0.60 559	0.30 535	0.10 459	0.09 520	0.10 446	0.08 327	0.09 367	0.09 407

DDVS	0.25 478	0.15 455	0.39 384	0.24 492	0.17 523	0.34 534	0.21 454	0.41 422	0.30 357	0.33 473	0.41 494	0.48 589	0.21 391	0.52 511	0.27 510	0.11 502	0.09 520	0.11 505	0.09 435	0.13 548	0.14 573

ITSA-stereo	0.25 478	0.15 455	0.33 297	0.23 436	0.11 193	0.27 418	0.18 322	0.56 605	0.59 633	0.31 438	0.32 383	0.33 467	0.28 508	0.49 496	0.30 535	0.11 502	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.13 549

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 478	0.14 416	0.95 656	0.21 304	0.27 650	0.20 251	0.19 371	0.48 501	0.25 280	0.26 336	0.55 604	0.34 476	0.18 355	0.25 309	0.17 313	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.12 563	0.12 530	0.12 529

test_sample7	0.25 478	0.15 455	0.35 320	0.20 246	0.14 405	0.28 438	0.21 454	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.39 458	0.23 468	0.14 588	0.09 520	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

test_sample6	0.25 478	0.13 362	0.41 415	0.21 304	0.11 193	0.30 480	0.22 482	0.51 539	0.35 422	0.33 473	0.43 524	0.30 440	0.24 440	0.57 542	0.22 447	0.10 459	0.07 391	0.10 446	0.10 483	0.11 489	0.10 467

SMFormer	0.25 478	0.12 292	0.40 392	0.19 169	0.10 133	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.28 515	0.10 459	0.07 391	0.08 266	0.08 327	0.09 367	0.09 407

NINENet	0.25 478	0.15 455	0.37 349	0.23 436	0.16 499	0.43 604	0.17 271	0.60 639	0.46 562	0.32 460	0.37 446	0.32 459	0.20 382	0.42 472	0.21 426	0.10 459	0.10 553	0.12 544	0.08 327	0.11 489	0.10 467

hknet	0.25 478	0.14 416	0.40 392	0.25 532	0.15 466	0.35 549	0.21 454	0.56 605	0.37 446	0.34 493	0.35 427	0.43 556	0.27 491	0.37 447	0.21 426	0.09 405	0.07 391	0.11 505	0.10 483	0.09 367	0.09 407

PSMNet-ADL	0.25 478	0.15 455	0.32 279	0.26 566	0.14 405	0.31 496	0.22 482	0.44 458	0.36 435	0.27 346	0.33 406	0.41 543	0.28 508	0.61 566	0.29 527	0.11 502	0.09 520	0.09 364	0.11 524	0.10 439	0.10 467

PSM-AAD	0.25 478	0.10 148	0.30 255	0.24 492	0.12 271	0.26 407	0.38 649	0.34 321	0.28 322	0.35 510	0.39 475	0.28 412	0.79 685	0.30 398	0.16 281	0.07 131	0.06 250	0.12 544	0.11 524	0.08 277	0.21 649

GrayStereo	0.25 478	0.09 91	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.23 340	0.47 676	0.34 321	0.30 357	0.39 564	0.47 564	0.30 440	0.79 685	0.29 382	0.16 281	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.09 435	0.07 191	0.13 549

RAFT-RH_RVC	0.25 478	0.11 229	0.45 460	0.21 304	0.12 271	0.25 383	0.14 115	0.27 209	0.27 303	0.38 549	1.15 690	0.23 339	0.17 325	0.57 542	0.24 480	0.07 131	0.05 39	0.10 446	0.07 242	0.06 104	0.07 247

UPFNet	0.25 478	0.12 292	0.38 368	0.24 492	0.19 572	0.37 561	0.28 585	0.48 501	0.38 461	0.34 493	0.37 446	0.37 501	0.28 508	0.39 458	0.33 555	0.10 459	0.09 520	0.10 446	0.10 483	0.10 439	0.08 333

acv_ft	0.25 478	0.13 362	0.40 392	0.23 436	0.19 572	0.34 534	0.21 454	0.45 468	0.44 532	0.38 549	0.41 494	0.38 509	0.27 491	0.27 348	0.35 564	0.08 300	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.11 489	0.07 247

CCAANet	0.25 478	0.13 362	0.51 513	0.22 376	0.15 466	0.29 460	0.17 271	0.49 511	0.37 446	0.26 336	0.49 572	0.32 459	0.24 440	0.62 574	0.23 468	0.07 131	0.06 250	0.10 446	0.10 483	0.08 277	0.10 467

iResNet_ROB	0.25 478	0.19 535	0.40 392	0.20 246	0.12 271	0.30 480	0.16 219	0.55 589	0.53 612	0.38 549	0.43 524	0.37 501	0.26 472	0.38 453	0.22 447	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.04 1	0.09 367	0.09 407

PStereo	0.26 496	0.37 657	0.34 309	0.21 304	0.13 354	0.25 383	0.25 548	0.33 309	0.47 567	0.26 336	0.17 188	0.29 423	0.34 573	0.35 435	0.37 571	0.23 657	0.15 635	0.17 627	0.13 591	0.23 649	0.21 649

coex_refinement	0.26 496	0.16 484	0.36 340	0.23 436	0.15 466	0.31 496	0.20 423	0.49 511	0.42 509	0.35 510	0.42 511	0.45 572	0.27 491	0.55 527	0.33 555	0.10 459	0.06 250	0.07 165	0.07 242	0.10 439	0.10 467

UGAM	0.26 496	0.14 416	0.45 460	0.25 532	0.12 271	0.23 340	0.25 548	0.32 294	0.41 501	0.31 438	0.42 511	0.41 543	0.22 408	0.92 666	0.22 447	0.08 300	0.06 250	0.14 593	0.12 563	0.10 439	0.07 247

SepStereo	0.26 496	0.12 292	0.42 425	0.24 492	0.18 545	0.29 460	0.24 531	0.45 468	0.45 544	0.41 583	0.44 535	0.34 476	0.29 523	0.64 583	0.21 426	0.09 405	0.07 391	0.09 364	0.07 242	0.09 367	0.09 407

AACVNet	0.26 496	0.16 484	0.37 349	0.22 376	0.14 405	0.29 460	0.19 371	0.41 422	0.31 371	0.38 549	0.42 511	0.43 556	0.28 508	0.73 615	0.25 490	0.11 502	0.08 483	0.11 505	0.09 435	0.13 548	0.11 505

DEmStereo	0.26 496	0.09 91	0.47 476	0.19 169	0.12 271	0.30 480	0.25 548	0.28 233	0.36 435	0.36 526	0.58 617	0.25 364	0.48 643	0.53 518	0.44 607	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.06 104	0.07 247

LMCR-Stereo	0.26 496	0.18 519	0.49 492	0.28 616	0.14 405	0.36 554	0.23 509	0.54 579	0.34 406	0.39 564	0.40 486	0.29 423	0.29 523	0.37 447	0.27 510	0.11 502	0.07 391	0.09 364	0.07 242	0.13 548	0.09 407

GwcNet-RSSM	0.26 496	0.17 504	0.46 468	0.21 304	0.13 354	0.28 438	0.23 509	0.44 458	0.42 509	0.31 438	0.45 547	0.40 536	0.26 472	0.55 527	0.28 515	0.11 502	0.07 391	0.09 364	0.10 483	0.09 367	0.08 333

DeepPruner_ROB	0.26 496	0.19 535	0.44 448	0.21 304	0.16 499	0.30 480	0.21 454	0.52 558	0.32 382	0.35 510	0.38 461	0.39 521	0.26 472	0.42 472	0.24 480	0.15 603	0.11 578	0.11 505	0.11 524	0.14 566	0.13 549

FSD	0.27 505	0.28 616	0.32 279	0.27 594	0.24 636	0.27 418	0.27 569	0.31 282	0.29 341	0.26 336	0.27 320	0.28 412	0.27 491	0.28 363	0.26 504	0.23 657	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.25 655	0.24 667

ISRNet	0.27 505	0.13 362	0.45 460	0.26 566	0.19 572	0.24 363	0.14 115	0.45 468	0.43 517	0.39 564	0.48 570	0.42 552	0.27 491	0.32 412	0.29 527	0.20 652	0.12 598	0.17 627	0.16 628	0.16 588	0.20 640

rvit_105_1	0.27 505	0.19 535	0.46 468	0.27 594	0.19 572	0.30 480	0.35 634	0.44 458	0.51 598	0.31 438	0.31 373	0.31 449	0.26 472	0.35 435	0.25 490	0.15 603	0.14 620	0.15 609	0.17 638	0.11 489	0.10 467

DispNO	0.27 505	0.18 519	0.62 568	0.23 436	0.17 523	0.25 383	0.22 482	0.45 468	0.41 501	0.32 460	0.39 475	0.38 509	0.27 491	0.77 635	0.27 510	0.09 405	0.07 391	0.10 446	0.10 483	0.08 277	0.08 333

CBFPSM	0.27 505	0.16 484	0.67 587	0.20 246	0.14 405	0.38 569	0.25 548	0.40 408	0.36 435	0.33 473	0.36 437	0.56 628	0.38 595	0.32 412	0.38 574	0.08 300	0.08 483	0.07 165	0.08 327	0.09 367	0.11 505

CSP-Net	0.27 505	0.15 455	0.30 255	0.21 304	0.14 405	0.44 606	0.24 531	0.50 522	0.40 489	0.41 583	0.43 524	0.42 552	0.26 472	0.66 594	0.28 515	0.12 542	0.08 483	0.08 266	0.08 327	0.10 439	0.09 407

DAS	0.27 505	0.12 292	0.42 425	0.24 492	0.18 545	0.29 460	0.24 531	0.45 468	0.45 544	0.41 583	0.44 535	0.34 476	0.29 523	0.75 624	0.21 426	0.09 405	0.07 391	0.09 364	0.07 242	0.09 367	0.09 407

AASNet	0.27 505	0.19 535	0.49 492	0.26 566	0.17 523	0.34 534	0.20 423	0.62 652	0.48 577	0.35 510	0.40 486	0.32 459	0.25 462	0.28 363	0.34 560	0.11 502	0.09 520	0.10 446	0.08 327	0.13 548	0.11 505

GEStereo_RVC	0.27 505	0.20 548	0.44 448	0.27 594	0.16 499	0.33 520	0.25 548	0.56 605	0.54 617	0.34 493	0.38 461	0.34 476	0.25 462	0.51 505	0.28 515	0.12 542	0.08 483	0.09 364	0.08 327	0.11 489	0.11 505

RAFT + AFF	0.27 505	0.23 586	0.50 503	0.25 532	0.17 523	0.30 480	0.33 628	0.52 558	0.40 489	0.28 359	0.30 358	0.30 440	0.31 554	0.62 574	0.24 480	0.09 405	0.10 553	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.11 505

MMNet	0.27 505	0.14 416	0.49 492	0.24 492	0.17 523	0.47 620	0.22 482	0.45 468	0.51 598	0.39 564	0.41 494	0.36 495	0.33 564	0.39 458	0.34 560	0.08 300	0.07 391	0.09 364	0.09 435	0.10 439	0.08 333

delet	0.27 505	0.14 416	0.40 392	0.23 436	0.19 572	0.41 588	0.29 592	0.49 511	0.48 577	0.33 473	0.41 494	0.37 501	0.30 537	0.48 491	0.34 560	0.09 405	0.09 520	0.11 505	0.12 563	0.08 277	0.08 333

ac_64	0.27 505	0.13 362	0.41 415	0.24 492	0.17 523	0.36 554	0.22 482	0.46 479	0.33 396	0.35 510	0.36 437	0.52 613	0.30 537	0.62 574	0.32 548	0.11 502	0.09 520	0.10 446	0.10 483	0.09 367	0.08 333

HGLStereo	0.27 505	0.14 416	0.46 468	0.24 492	0.21 599	0.33 520	0.23 509	0.50 522	0.42 509	0.35 510	0.48 570	0.41 543	0.33 564	0.45 481	0.33 555	0.11 502	0.10 553	0.09 364	0.09 435	0.10 439	0.12 529

DSFCA	0.27 505	0.13 362	0.36 340	0.20 246	0.17 523	0.38 569	0.31 608	0.47 488	0.43 517	0.43 599	0.37 446	0.39 521	0.29 523	0.52 511	0.32 548	0.12 542	0.10 553	0.10 446	0.11 524	0.11 489	0.10 467

DMCA-RVC	0.27 505	0.21 563	0.61 560	0.28 616	0.17 523	0.29 460	0.21 454	0.42 436	0.35 422	0.40 574	0.37 446	0.39 521	0.36 582	0.43 474	0.30 535	0.13 563	0.10 553	0.15 609	0.11 524	0.13 548	0.10 467

HSM-Net_RVC	0.27 505	0.11 229	0.42 425	0.19 169	0.11 193	0.34 534	0.20 423	0.62 652	0.43 517	0.40 574	0.43 524	0.50 603	0.26 472	0.76 629	0.22 447	0.08 300	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.08 277	0.08 333
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 505	0.20 548	0.44 448	0.22 376	0.14 405	0.33 520	0.14 115	0.51 539	0.45 544	0.30 420	0.40 486	0.38 509	0.27 491	0.76 629	0.25 490	0.09 405	0.07 391	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.08 333

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 505	0.21 563	0.59 555	0.25 532	0.18 545	0.29 460	0.22 482	0.50 522	0.40 489	0.38 549	0.41 494	0.43 556	0.27 491	0.43 474	0.29 527	0.11 502	0.08 483	0.10 446	0.10 483	0.10 439	0.11 505
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	0.27 505	0.26 606	0.72 604	0.23 436	0.13 354	0.29 460	0.18 322	0.52 558	0.49 586	0.37 534	0.45 547	0.39 521	0.25 462	0.34 426	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.05 73	0.12 530	0.09 407

StereoDRNet-Refined	0.27 505	0.17 504	0.35 320	0.25 532	0.14 405	0.37 561	0.21 454	0.47 488	0.41 501	0.44 606	0.51 582	0.41 543	0.28 508	0.45 481	0.37 571	0.09 405	0.06 250	0.11 505	0.11 524	0.10 439	0.10 467
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 526	0.19 535	0.50 503	0.18 111	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.39 458	0.23 468	0.23 657	0.09 520	0.28 671	0.24 666	0.18 619	0.16 594

ssnet_v2	0.28 526	0.16 484	0.44 448	0.22 376	0.15 466	0.40 584	0.30 603	0.57 615	0.46 562	0.38 549	0.36 437	0.47 582	0.29 523	0.38 453	0.39 582	0.13 563	0.11 578	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.11 505

CRFU-Net	0.28 526	0.14 416	0.45 460	0.25 532	0.15 466	0.45 612	0.23 509	0.50 522	0.30 357	0.43 599	0.41 494	0.48 589	0.46 634	0.43 474	0.29 527	0.11 502	0.10 553	0.09 364	0.08 327	0.10 439	0.10 467

dad	0.28 526	0.31 638	0.44 448	0.21 304	0.14 405	0.30 480	0.20 423	0.33 309	0.49 586	0.44 606	0.44 535	0.45 572	0.21 391	0.41 468	0.26 504	0.20 652	0.11 578	0.20 648	0.11 524	0.14 566	0.10 467

FTStereo	0.28 526	0.10 148	0.43 438	0.23 436	0.13 354	0.21 285	0.53 687	0.34 321	0.26 292	0.38 549	0.95 679	0.30 440	0.56 656	0.32 412	0.18 342	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.07 191	0.19 628

ADLNet	0.28 526	0.15 455	0.42 425	0.23 436	0.19 572	0.34 534	0.23 509	0.53 570	0.43 517	0.42 593	0.41 494	0.44 567	0.27 491	0.55 527	0.35 564	0.11 502	0.08 483	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.12 529

UNet	0.28 526	0.14 416	0.69 593	0.23 436	0.20 591	0.44 606	0.22 482	0.50 522	0.40 489	0.34 493	0.39 475	0.43 556	0.33 564	0.40 466	0.31 543	0.09 405	0.07 391	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

STTStereo	0.28 526	0.20 548	0.61 560	0.25 532	0.17 523	0.29 460	0.24 531	0.47 488	0.39 471	0.39 564	0.41 494	0.44 567	0.28 508	0.40 466	0.28 515	0.13 563	0.12 598	0.13 566	0.16 628	0.12 530	0.11 505

RASNet	0.28 526	0.14 416	0.44 448	0.22 376	0.18 545	0.32 509	0.19 371	0.48 501	0.38 461	0.29 388	0.43 524	0.47 582	0.37 591	0.79 639	0.36 570	0.09 405	0.07 391	0.07 165	0.09 435	0.07 191	0.07 247

HSM	0.28 526	0.16 484	0.35 320	0.20 246	0.15 466	0.33 520	0.19 371	0.53 570	0.37 446	0.36 526	0.38 461	0.67 663	0.31 554	0.89 661	0.23 468	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.08 333

DLCB_ROB	0.28 526	0.16 484	0.34 309	0.27 594	0.16 499	0.38 569	0.25 548	0.48 501	0.43 517	0.46 614	0.46 557	0.51 607	0.33 564	0.53 518	0.33 555	0.10 459	0.10 553	0.11 505	0.11 524	0.10 439	0.09 407

ACV-stereo	0.29 537	0.18 519	0.79 619	0.23 436	0.16 499	0.47 620	0.19 371	0.36 364	0.34 406	0.29 388	0.33 406	0.67 663	0.42 619	0.54 525	0.30 535	0.10 459	0.09 520	0.09 364	0.09 435	0.10 439	0.11 505

ff1	0.29 537	0.12 292	0.42 425	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.35 345	0.44 532	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 686	0.08 300	0.05 39	0.11 505	0.10 483	0.08 277	0.08 333

LL-Strereo	0.29 537	0.25 595	0.58 549	0.25 532	0.21 599	0.23 340	0.24 531	0.55 589	0.42 509	0.34 493	0.32 383	0.41 543	0.40 606	0.94 670	0.23 468	0.08 300	0.07 391	0.11 505	0.09 435	0.09 367	0.09 407

THIR-Stereo	0.29 537	0.12 292	0.41 415	0.19 169	0.11 193	0.28 438	0.72 701	0.32 294	0.35 422	0.37 534	0.65 641	0.34 476	0.50 646	0.57 542	0.45 610	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.09 435	0.07 191	0.07 247

psm_up	0.29 537	0.16 484	0.41 415	0.26 566	0.17 523	0.32 509	0.26 562	0.55 589	0.43 517	0.36 526	0.40 486	0.45 572	0.37 591	0.58 549	0.30 535	0.11 502	0.12 598	0.13 566	0.12 563	0.10 439	0.10 467

hitnet-ft	0.29 537	0.17 504	0.40 392	0.19 169	0.14 405	0.39 578	0.23 509	0.44 458	0.41 501	0.36 526	0.46 557	0.53 618	0.34 573	0.76 629	0.32 548	0.14 588	0.10 553	0.13 566	0.10 483	0.15 580	0.13 549

FADNet-RVC-Resample	0.29 537	0.25 595	0.93 653	0.26 566	0.16 499	0.32 509	0.21 454	0.47 488	0.39 471	0.35 510	0.38 461	0.33 467	0.27 491	0.53 518	0.24 480	0.10 459	0.10 553	0.14 593	0.13 591	0.13 548	0.16 594

iinet-f	0.30 544	0.18 519	1.03 667	0.20 246	0.15 466	0.44 606	0.22 482	0.45 468	0.37 446	0.35 510	0.44 535	0.41 543	0.34 573	0.34 426	0.40 590	0.10 459	0.09 520	0.08 266	0.08 327	0.13 548	0.11 505

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 544	0.20 548	0.70 599	0.21 304	0.17 523	0.46 614	0.27 569	0.50 522	0.49 586	0.42 593	0.55 604	0.43 556	0.30 537	0.46 484	0.38 574	0.09 405	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.11 489	0.10 467

SACVNet	0.30 544	0.20 548	0.41 415	0.25 532	0.18 545	0.34 534	0.25 548	0.52 558	0.40 489	0.41 583	0.44 535	0.46 580	0.32 561	0.71 607	0.25 490	0.13 563	0.10 553	0.12 544	0.12 563	0.16 588	0.17 607

ADLNet2	0.30 544	0.17 504	0.72 604	0.23 436	0.17 523	0.36 554	0.24 531	0.52 558	0.51 598	0.32 460	0.38 461	0.45 572	0.30 537	0.69 601	0.35 564	0.10 459	0.08 483	0.09 364	0.09 435	0.12 530	0.10 467

FADNet_RVC	0.30 544	0.28 616	0.83 632	0.23 436	0.15 466	0.30 480	0.17 271	0.49 511	0.37 446	0.30 420	0.38 461	0.30 440	0.27 491	0.52 511	0.31 543	0.14 588	0.14 620	0.14 593	0.16 628	0.21 639	0.23 662

TDLM	0.30 544	0.21 563	0.38 368	0.28 616	0.15 466	0.33 520	0.32 617	0.52 558	0.47 567	0.38 549	0.43 524	0.39 521	0.29 523	0.91 665	0.28 515	0.14 588	0.08 483	0.13 566	0.11 524	0.12 530	0.10 467

CVANet_RVC	0.30 544	0.19 535	0.41 415	0.26 566	0.16 499	0.33 520	0.26 562	0.52 558	0.47 567	0.40 574	0.46 557	0.43 556	0.31 554	0.89 661	0.26 504	0.14 588	0.09 520	0.14 593	0.13 591	0.14 566	0.10 467

mmx	0.31 551	0.12 292	0.42 425	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.55 589	0.45 544	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 686	0.10 459	0.07 391	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.10 467

xxx	0.31 551	0.12 292	0.42 425	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.55 589	0.45 544	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 686	0.10 459	0.07 391	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.10 467

fast-acv-ft	0.31 551	0.20 548	0.81 625	0.24 492	0.18 545	0.46 614	0.27 569	0.41 422	0.49 586	0.39 564	0.55 604	0.49 595	0.35 578	0.37 447	0.38 574	0.11 502	0.11 578	0.11 505	0.12 563	0.12 530	0.09 407

CrosDoStereo	0.31 551	0.10 148	0.49 492	0.18 111	0.12 271	0.22 317	1.11 724	0.34 321	0.37 446	0.38 549	0.61 632	0.28 412	0.46 634	0.61 566	0.57 634	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.07 247

DeepStereo_LL	0.31 551	0.10 148	0.49 492	0.18 111	0.12 271	0.22 317	1.11 724	0.34 321	0.37 446	0.38 549	0.61 632	0.28 412	0.46 634	0.61 566	0.57 634	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.07 247

FADNet-RVC	0.31 551	0.35 649	0.78 612	0.25 532	0.20 591	0.33 520	0.20 423	0.49 511	0.40 489	0.34 493	0.39 475	0.41 543	0.29 523	0.63 581	0.31 543	0.13 563	0.14 620	0.14 593	0.15 616	0.19 627	0.19 628

AANet_RVC	0.31 551	0.22 577	0.50 503	0.23 436	0.14 405	0.30 480	0.24 531	0.47 488	0.54 617	0.38 549	0.60 625	0.43 556	0.29 523	0.87 656	0.40 590	0.11 502	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.09 367	0.09 407

NVstereo2D	0.31 551	0.16 484	0.54 527	0.24 492	0.22 615	0.42 595	0.28 585	0.58 624	0.56 626	0.28 359	0.38 461	0.40 536	0.30 537	0.71 607	0.28 515	0.13 563	0.08 483	0.13 566	0.10 483	0.19 627	0.16 594

NOSS_ROB	0.31 551	0.20 548	0.35 320	0.24 492	0.16 499	0.32 509	0.19 371	0.52 558	0.48 577	0.33 473	0.36 437	0.42 552	0.28 508	0.93 668	0.24 480	0.19 649	0.20 666	0.24 660	0.22 662	0.17 605	0.17 607

z-ln-s-r	0.32 560	0.21 563	0.82 629	0.23 436	0.14 405	0.30 480	0.26 562	0.43 450	0.50 594	0.32 460	0.60 625	0.39 521	0.29 523	0.73 615	0.66 655	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.10 439	0.08 333

YMNet	0.32 560	0.22 577	0.58 549	0.27 594	0.23 628	0.48 626	0.27 569	0.51 539	0.45 544	0.48 626	0.56 611	0.51 607	0.30 537	0.39 458	0.40 590	0.13 563	0.16 643	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

YMNet_1	0.32 560	0.22 577	0.58 549	0.27 594	0.23 628	0.48 626	0.27 569	0.51 539	0.45 544	0.48 626	0.56 611	0.51 607	0.30 537	0.39 458	0.40 590	0.13 563	0.16 643	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

1111x	0.32 560	0.11 229	0.40 392	0.22 376	0.11 193	0.32 509	0.26 562	0.59 630	0.43 517	0.31 438	0.41 494	0.39 521	0.28 508	0.76 629	1.37 704	0.09 405	0.08 483	0.09 364	0.10 483	0.09 367	0.08 333

pcwnet_v2	0.32 560	0.15 455	1.26 687	0.23 436	0.18 545	0.32 509	0.18 322	0.59 630	0.60 637	0.36 526	0.45 547	0.35 490	0.29 523	0.36 444	0.25 490	0.14 588	0.11 578	0.12 544	0.11 524	0.14 566	0.15 585

FADNet	0.32 560	0.36 652	0.74 609	0.23 436	0.22 615	0.37 561	0.19 371	0.53 570	0.48 577	0.32 460	0.36 437	0.43 556	0.32 561	0.64 583	0.25 490	0.16 619	0.16 643	0.14 593	0.16 628	0.24 653	0.19 628

PS-NSSS	0.32 560	0.30 631	0.46 468	0.23 436	0.17 523	0.33 520	0.24 531	0.57 615	0.41 501	0.37 534	0.52 590	0.35 490	0.30 537	0.80 643	0.30 535	0.17 632	0.14 620	0.21 651	0.15 616	0.15 580	0.13 549

StereoDRNet	0.32 560	0.22 577	0.61 560	0.27 594	0.21 599	0.42 595	0.30 603	0.61 643	0.48 577	0.46 614	0.39 475	0.48 589	0.30 537	0.57 542	0.40 590	0.11 502	0.09 520	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.10 467

DISCO	0.32 560	0.13 362	0.51 513	0.25 532	0.16 499	0.48 626	0.25 548	0.50 522	0.57 629	0.37 534	0.45 547	0.62 647	0.36 582	0.64 583	0.49 621	0.09 405	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.12 530	0.11 505

Selective-IGEV-i16pc	0.33 569	0.10 148	1.71 705	0.21 304	0.14 405	0.74 675	0.31 608	0.42 436	0.41 501	0.21 281	0.32 383	0.26 386	0.14 248	0.71 607	0.19 376	0.14 588	0.10 553	0.08 266	0.09 435	0.11 489	0.11 505

TCMNet	0.33 569	0.23 586	0.72 604	0.29 619	0.30 664	0.40 584	0.28 585	0.50 522	0.47 567	0.37 534	0.45 547	0.40 536	0.29 523	0.60 559	0.39 582	0.14 588	0.13 610	0.15 609	0.14 606	0.17 605	0.15 585

HBP-ISP	0.33 569	0.30 631	0.72 604	0.22 376	0.16 499	0.32 509	0.22 482	0.54 579	0.44 532	0.41 583	0.49 572	0.33 467	0.38 595	0.73 615	0.25 490	0.18 643	0.19 661	0.24 660	0.20 651	0.16 588	0.13 549

AAGNet	0.33 569	0.11 229	0.37 349	0.25 532	0.16 499	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.35 510	0.35 427	0.27 396	0.30 537	0.44 478	2.66 726	0.08 300	0.05 39	0.10 446	0.07 242	0.08 277	0.06 147

DRN-Test	0.33 569	0.17 504	0.61 560	0.27 594	0.19 572	0.46 614	0.29 592	0.65 661	0.51 598	0.47 622	0.46 557	0.44 567	0.34 573	0.62 574	0.41 598	0.12 542	0.08 483	0.13 566	0.12 563	0.12 530	0.10 467

CBMV_ROB	0.33 569	0.18 519	0.53 524	0.21 304	0.14 405	0.33 520	0.20 423	0.51 539	0.45 544	0.51 634	0.55 604	0.45 572	0.42 619	0.71 607	0.32 548	0.18 643	0.19 661	0.23 658	0.21 654	0.14 566	0.15 585

XPNet_ROB	0.33 569	0.20 548	0.43 438	0.27 594	0.18 545	0.37 561	0.31 608	0.55 589	0.50 594	0.51 634	0.53 597	0.58 636	0.37 591	0.63 581	0.45 610	0.17 632	0.12 598	0.13 566	0.12 563	0.15 580	0.14 573

PSMNet_ROB	0.33 569	0.24 590	0.54 527	0.31 637	0.21 599	0.42 595	0.43 665	0.59 630	0.47 567	0.37 534	0.44 535	0.49 595	0.31 554	0.64 583	0.43 602	0.14 588	0.10 553	0.15 609	0.14 606	0.13 548	0.11 505

CBMV	0.33 569	0.21 563	0.54 527	0.23 436	0.13 354	0.42 595	0.33 628	0.53 570	0.48 577	0.52 640	0.49 572	0.50 603	0.41 610	0.56 538	0.31 543	0.15 603	0.16 643	0.18 636	0.16 628	0.13 548	0.13 549
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	0.34 578	0.29 624	0.91 649	0.26 566	0.21 599	0.47 620	0.31 608	0.54 579	0.54 617	0.44 606	0.52 590	0.50 603	0.35 578	0.39 458	0.39 582	0.11 502	0.11 578	0.10 446	0.09 435	0.14 566	0.13 549

xxxx	0.34 578	0.10 148	0.29 244	0.19 169	0.11 193	0.37 561	0.20 423	0.58 624	0.38 461	0.29 388	0.42 511	0.38 509	0.24 440	0.46 484	2.20 722	0.11 502	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.09 407

test_xeample	0.34 578	0.10 148	0.29 244	0.19 169	0.11 193	0.33 520	0.23 509	0.55 589	0.38 461	0.32 460	0.45 547	0.29 423	0.26 472	0.57 542	2.24 724	0.10 459	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.09 407

FINET	0.34 578	0.27 613	0.80 622	0.24 492	0.24 636	0.36 554	0.34 630	0.54 579	0.72 664	0.39 564	0.47 564	0.32 459	0.30 537	0.51 505	0.32 548	0.19 649	0.17 650	0.13 566	0.12 563	0.18 619	0.16 594

ETE_ROB	0.34 578	0.26 606	0.45 460	0.29 619	0.18 545	0.40 584	0.37 643	0.57 615	0.47 567	0.50 629	0.50 576	0.62 647	0.36 582	0.55 527	0.38 574	0.13 563	0.10 553	0.14 593	0.12 563	0.16 588	0.16 594

DStereoRT	0.35 583	0.13 362	0.51 513	0.25 532	0.16 499	0.42 595	0.19 371	0.48 501	0.39 471	0.30 420	0.39 475	0.24 354	0.39 601	0.64 583	0.30 535	0.08 300	0.07 391	1.54 728	0.41 695	0.08 277	0.11 505

GwcNet	0.35 583	0.23 586	0.88 644	0.25 532	0.24 636	0.48 626	0.27 569	0.55 589	0.57 629	0.38 549	0.52 590	0.51 607	0.32 561	0.60 559	0.41 598	0.13 563	0.11 578	0.12 544	0.11 524	0.13 548	0.14 573

RP	0.35 583	0.22 577	0.51 513	0.31 637	0.24 636	0.37 561	0.28 585	0.50 522	0.58 632	0.40 574	0.63 638	0.61 645	0.47 637	0.61 566	0.39 582	0.16 619	0.15 635	0.17 627	0.15 616	0.17 605	0.17 607

DANet	0.35 583	0.23 586	0.60 557	0.36 662	0.22 615	0.39 578	0.25 548	0.48 501	0.43 517	0.52 640	0.50 576	0.59 638	0.41 610	0.76 629	0.49 621	0.13 563	0.11 578	0.14 593	0.12 563	0.17 605	0.15 585
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 583	0.26 606	0.49 492	0.36 662	0.22 615	0.41 588	0.41 660	0.53 570	0.42 509	0.47 622	0.46 557	0.61 645	0.39 601	0.55 527	0.37 571	0.16 619	0.13 610	0.21 651	0.21 654	0.16 588	0.16 594

w-ln-seven-2	0.36 588	0.29 624	1.06 669	0.27 594	0.18 545	0.37 561	0.30 603	0.50 522	0.54 617	0.45 610	0.55 604	0.45 572	0.41 610	0.62 574	0.49 621	0.10 459	0.10 553	0.12 544	0.11 524	0.14 566	0.11 505

GASNet	0.36 588	0.46 673	0.88 644	0.34 651	0.23 628	0.35 549	0.22 482	0.60 639	0.53 612	0.40 574	0.37 446	0.45 572	0.30 537	0.79 639	0.35 564	0.15 603	0.10 553	0.14 593	0.14 606	0.22 646	0.12 529

Wz-Net-MNSev	0.36 588	0.26 606	0.79 619	0.26 566	0.21 599	0.59 655	0.38 649	0.55 589	0.56 626	0.48 626	0.54 600	0.53 618	0.36 582	0.60 559	0.44 607	0.11 502	0.09 520	0.11 505	0.11 524	0.15 580	0.13 549

APVNet	0.36 588	0.20 548	0.70 599	0.26 566	0.22 615	0.52 645	0.35 634	0.61 643	0.44 532	0.38 549	0.52 590	0.48 589	0.38 595	0.84 652	0.46 616	0.13 563	0.14 620	0.15 609	0.16 628	0.16 588	0.15 585

Syn2CoEx	0.36 588	0.31 638	0.78 612	0.34 651	0.21 599	0.41 588	0.28 585	0.61 643	0.49 586	0.42 593	0.56 611	0.45 572	0.44 625	0.69 601	0.38 574	0.17 632	0.14 620	0.15 609	0.12 563	0.13 548	0.12 529

FAT-Stereo	0.36 588	0.18 519	0.73 608	0.26 566	0.18 545	0.33 520	0.29 592	0.60 639	0.59 633	0.46 614	0.60 625	0.60 641	0.50 646	0.61 566	0.34 560	0.13 563	0.14 620	0.13 566	0.12 563	0.14 566	0.18 621

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 588	0.36 652	0.53 524	0.34 651	0.19 572	0.51 636	0.24 531	0.55 589	0.38 461	0.41 583	0.47 564	0.47 582	0.27 491	0.73 615	0.30 535	0.36 689	0.19 661	0.27 663	0.17 638	0.26 663	0.23 662

GANet	0.36 588	0.22 577	0.49 492	0.29 619	0.17 523	0.41 588	0.38 649	0.57 615	0.45 544	0.46 614	0.75 659	0.55 624	0.40 606	0.94 670	0.41 598	0.13 563	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.14 566	0.11 505

LALA_ROB	0.36 588	0.25 595	0.46 468	0.30 631	0.21 599	0.47 620	0.39 654	0.61 643	0.51 598	0.52 640	0.51 582	0.69 669	0.36 582	0.50 500	0.43 602	0.17 632	0.11 578	0.16 621	0.14 606	0.17 605	0.15 585

SGM-Forest	0.36 588	0.17 504	0.47 476	0.23 436	0.16 499	0.45 612	0.41 660	0.55 589	0.48 577	0.52 640	0.60 625	0.52 613	0.41 610	0.85 653	0.50 627	0.17 632	0.17 650	0.17 627	0.15 616	0.15 580	0.15 585
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 598	0.41 668	0.66 586	0.46 682	0.41 679	0.34 534	0.25 548	0.57 615	0.45 544	0.39 564	0.52 590	0.43 556	0.33 564	0.41 468	0.29 527	0.25 668	0.14 620	0.33 683	0.21 654	0.31 676	0.22 655

Anonymous_2	0.37 598	0.21 563	0.47 476	0.20 246	0.21 599	0.42 595	0.26 562	0.38 383	0.29 341	0.33 473	0.30 358	0.44 567	0.38 595	0.36 444	0.29 527	0.26 669	0.29 688	0.44 691	1.41 729	0.34 680	0.21 649

AF-Net	0.37 598	0.26 606	0.56 541	0.32 643	0.23 628	0.41 588	0.29 592	0.61 643	0.64 648	0.42 593	0.68 648	0.65 658	0.49 644	0.57 542	0.44 607	0.15 603	0.11 578	0.19 644	0.14 606	0.15 580	0.13 549

stereogan	0.37 598	0.17 504	0.65 581	0.27 594	0.22 615	0.62 661	0.26 562	0.59 630	0.63 647	0.43 599	0.60 625	0.67 663	0.42 619	0.68 599	0.35 564	0.13 563	0.14 620	0.14 593	0.12 563	0.19 627	0.17 607

Nwc_Net	0.37 598	0.25 595	0.68 592	0.31 637	0.24 636	0.44 606	0.30 603	0.65 661	0.50 594	0.37 534	0.69 652	0.58 636	0.45 628	0.60 559	0.40 590	0.15 603	0.12 598	0.19 644	0.21 654	0.14 566	0.13 549

RYNet	0.37 598	0.18 519	0.59 555	0.25 532	0.28 655	0.61 659	0.32 617	0.59 630	0.59 633	0.41 583	0.38 461	0.57 633	0.39 601	0.87 656	0.53 632	0.11 502	0.08 483	0.12 544	0.11 524	0.18 619	0.18 621

PA-Net	0.37 598	0.28 616	0.83 632	0.31 637	0.28 655	0.39 578	0.42 663	0.51 539	0.55 623	0.34 493	0.42 511	0.41 543	0.36 582	0.79 639	0.49 621	0.12 542	0.23 678	0.16 621	0.23 664	0.12 530	0.18 621
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 605	0.12 292	0.38 368	0.42 676	3.88 732	0.21 285	0.17 271	0.35 345	0.28 322	0.20 267	0.20 236	0.23 339	0.15 268	0.28 363	0.16 281	0.09 405	0.07 391	0.09 364	0.07 242	0.09 367	0.09 407

S-Stereo	0.38 605	0.20 548	1.05 668	0.27 594	0.22 615	0.38 569	0.32 617	0.55 589	0.66 651	0.39 564	0.59 620	0.49 595	0.41 610	0.75 624	0.40 590	0.12 542	0.15 635	0.13 566	0.13 591	0.16 588	0.21 649

ADCRef	0.38 605	0.24 590	0.88 644	0.26 566	0.21 599	0.49 631	0.27 569	0.52 558	0.48 577	0.50 629	0.58 617	0.35 490	0.47 637	0.48 491	1.29 703	0.09 405	0.08 483	0.12 544	0.12 563	0.11 489	0.11 505

PWC_ROB	0.38 605	0.29 624	0.69 593	0.25 532	0.20 591	0.38 569	0.19 371	0.58 624	0.67 654	0.57 653	0.85 671	0.51 607	0.40 606	0.71 607	0.52 630	0.13 563	0.09 520	0.14 593	0.10 483	0.17 605	0.14 573

PWCDC_ROB	0.38 605	0.30 631	0.60 557	0.33 649	0.20 591	0.42 595	0.19 371	0.58 624	0.89 685	0.42 593	1.26 694	0.36 495	0.34 573	0.50 500	0.38 574	0.18 643	0.11 578	0.11 505	0.09 435	0.19 627	0.13 549

Selective-IGEV-i16pb	0.39 610	0.12 292	2.18 709	0.21 304	0.15 466	0.68 668	0.32 617	0.56 605	0.57 629	0.25 323	0.44 535	0.33 467	0.21 391	0.80 643	0.25 490	0.14 588	0.10 553	0.09 364	0.10 483	0.12 530	0.13 549

aanetorigin	0.39 610	0.29 624	1.09 672	0.24 492	0.19 572	0.28 438	0.37 643	0.33 309	0.47 567	0.94 690	0.82 668	0.52 613	0.54 652	0.49 496	0.50 627	0.11 502	0.09 520	0.10 446	0.10 483	0.16 588	0.15 585

RGC	0.39 610	0.32 643	0.64 579	0.34 651	0.27 650	0.40 584	0.29 592	0.57 615	0.53 612	0.45 610	0.64 640	0.62 647	0.45 628	0.72 613	0.39 582	0.15 603	0.15 635	0.21 651	0.20 651	0.18 619	0.19 628

NCC-stereo	0.39 610	0.25 595	0.69 593	0.32 643	0.28 655	0.46 614	0.36 639	0.65 661	0.52 607	0.40 574	0.57 615	0.56 628	0.47 637	0.73 615	0.45 610	0.17 632	0.14 620	0.18 636	0.25 671	0.16 588	0.16 594

edge stereo	0.39 610	0.22 577	0.81 625	0.27 594	0.22 615	0.37 561	0.24 531	0.56 605	0.54 617	0.53 646	0.60 625	0.71 672	0.50 646	0.78 637	0.40 590	0.16 619	0.14 620	0.19 644	0.14 606	0.16 588	0.17 607

Abc-Net	0.39 610	0.25 595	0.69 593	0.32 643	0.28 655	0.46 614	0.36 639	0.65 661	0.52 607	0.40 574	0.57 615	0.56 628	0.47 637	0.73 615	0.45 610	0.17 632	0.14 620	0.18 636	0.25 671	0.16 588	0.16 594
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 610	0.28 616	0.78 612	0.27 594	0.18 545	0.49 631	0.22 482	0.59 630	0.84 683	0.55 650	0.53 597	0.49 595	0.36 582	0.67 598	0.82 669	0.13 563	0.10 553	0.11 505	0.12 563	0.17 605	0.17 607

SQANet	0.40 617	0.48 677	0.67 587	0.48 684	0.39 676	0.48 626	0.22 482	0.51 539	0.43 517	0.40 574	0.47 564	0.47 582	0.33 564	0.54 525	0.32 548	0.36 689	0.15 635	0.40 689	0.21 654	0.45 689	0.31 681

UDG	0.40 617	0.46 673	0.49 492	0.40 674	0.35 672	0.47 620	0.27 569	0.54 579	0.47 567	0.39 564	0.45 547	0.59 638	0.44 625	0.46 484	0.39 582	0.26 669	0.19 661	0.48 693	0.22 662	0.34 680	0.26 672

DDUNet	0.41 619	0.50 682	0.48 486	0.44 679	0.39 676	0.46 614	0.32 617	0.50 522	0.43 517	0.45 610	0.52 590	0.57 633	0.36 582	0.48 491	0.33 555	0.33 686	0.21 668	0.55 697	0.25 671	0.37 684	0.32 684

222	0.41 619	0.10 148	0.29 244	0.19 169	0.11 193	0.36 554	0.20 423	0.57 615	0.39 471	0.35 510	0.44 535	0.30 440	0.27 491	0.55 527	3.56 729	0.11 502	0.07 391	0.08 266	0.08 327	0.09 367	0.09 407

NaN_ROB	0.41 619	0.28 616	0.62 568	0.30 631	0.19 572	0.51 636	0.47 676	0.58 624	0.59 633	0.56 651	0.47 564	0.49 595	0.41 610	1.21 695	0.64 652	0.12 542	0.18 656	0.12 544	0.13 591	0.11 489	0.14 573

w-ln-seven	0.42 622	0.30 631	1.18 680	0.26 566	0.22 615	0.58 652	0.31 608	0.62 652	0.81 675	0.58 654	0.61 632	0.53 618	0.36 582	0.57 542	0.65 654	0.11 502	0.10 553	0.13 566	0.12 563	0.15 580	0.13 549

test_sample9	0.42 622	0.19 535	0.50 503	0.18 111	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.66 594	0.91 676	0.23 657	1.82 730	0.28 671	0.24 666	0.18 619	0.16 594

SDNR	0.42 622	0.21 563	0.82 629	0.21 304	0.18 545	1.27 707	0.17 271	0.50 522	0.49 586	0.42 593	0.81 666	0.38 509	0.27 491	1.19 692	0.38 574	0.23 657	0.24 680	0.17 627	0.13 591	0.17 605	0.20 640

ccnet	0.42 622	0.31 638	0.48 486	0.27 594	0.32 668	0.60 658	0.32 617	0.65 661	0.46 562	0.53 646	0.66 643	0.56 628	0.45 628	0.72 613	0.61 645	0.26 669	0.19 661	0.24 660	0.21 654	0.26 663	0.22 655

SHD	0.42 622	0.27 613	0.81 625	0.31 637	0.25 644	0.42 595	0.22 482	0.66 667	0.94 694	0.63 661	0.60 625	0.59 638	0.47 637	0.59 555	0.58 639	0.15 603	0.13 610	0.16 621	0.16 628	0.20 636	0.22 655

STTRV1_RVC	0.42 622	0.32 643	0.89 647	0.29 619	0.36 673	0.49 631	0.31 608	0.61 643	0.53 612	0.46 614	0.56 611	0.47 582	0.43 623	1.00 679	0.39 582	0.27 674	0.21 668	0.20 648	0.18 644	0.25 655	0.17 607

Wz-Net-SNSev	0.43 628	0.41 668	1.27 688	0.30 631	0.21 599	0.44 606	0.41 660	0.61 643	0.65 649	0.46 614	0.65 641	0.62 647	0.39 601	0.74 623	0.59 640	0.12 542	0.11 578	0.12 544	0.13 591	0.16 588	0.14 573

XQC	0.43 628	0.37 657	0.96 658	0.34 651	0.25 644	0.53 646	0.34 630	0.60 639	0.73 667	0.51 634	0.46 557	0.57 633	0.47 637	0.70 604	0.72 660	0.17 632	0.12 598	0.18 636	0.15 616	0.25 655	0.23 662

CC-Net-ROB	0.43 628	0.47 675	0.65 581	0.37 668	0.23 628	0.51 636	0.29 592	0.66 667	0.49 586	0.46 614	0.51 582	0.48 589	0.38 595	0.96 674	0.35 564	0.34 687	0.23 678	0.55 697	0.25 671	0.31 676	0.20 640

GANetREF_RVC	0.43 628	0.47 675	0.69 593	0.38 670	0.20 591	0.51 636	0.48 680	0.66 667	0.66 651	0.46 614	0.46 557	0.50 603	0.44 625	0.90 664	0.39 582	0.27 674	0.21 668	0.32 680	0.18 644	0.27 668	0.22 655
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	0.43 628	0.26 606	0.54 527	0.31 637	0.20 591	0.51 636	0.32 617	0.70 678	0.60 637	0.59 655	0.55 604	0.65 658	0.41 610	1.40 705	0.51 629	0.13 563	0.17 650	0.21 651	0.16 628	0.17 605	0.18 621

PDISCO_ROB	0.43 628	0.30 631	0.67 587	0.43 677	0.36 673	0.67 666	0.32 617	0.72 681	0.76 669	0.43 599	0.53 597	0.63 655	0.40 606	0.66 594	0.47 618	0.21 654	0.12 598	0.21 651	0.19 649	0.25 655	0.20 640

WQFJA1++	0.44 634	0.07 4	0.63 571	0.18 111	0.13 354	0.15 62	0.11 26	0.20 76	0.11 13	2.05 724	0.12 75	0.23 339	0.11 125	0.17 124	0.12 120	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.05 73	4.20 736	0.07 247

z-mn7	0.44 634	0.40 664	1.09 672	0.25 532	0.18 545	0.61 659	0.34 630	0.56 605	0.93 692	0.43 599	0.96 680	0.53 618	0.39 601	0.94 670	0.59 640	0.10 459	0.09 520	0.10 446	0.10 483	0.14 566	0.13 549

DeepPrunerF	0.44 634	0.29 624	1.29 690	0.33 649	0.30 664	0.35 549	0.36 639	0.62 652	1.15 705	0.40 574	0.44 535	0.39 521	0.41 610	0.80 643	0.52 630	0.18 643	0.14 620	0.23 658	0.21 654	0.17 605	0.17 607

ADCP+	0.45 637	0.24 590	1.15 679	0.25 532	0.22 615	0.56 648	0.39 654	0.54 579	0.51 598	0.44 606	0.51 582	0.46 580	0.52 651	0.56 538	1.89 717	0.10 459	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.14 566	0.13 549

PASM	0.45 637	0.35 649	0.90 648	0.35 660	0.33 669	0.39 578	0.38 649	0.50 522	0.61 641	0.52 640	0.51 582	0.62 647	0.45 628	0.93 668	0.48 619	0.26 669	0.29 688	0.29 675	0.33 684	0.29 674	0.26 672

DStereoO	0.46 639	0.32 643	0.51 513	0.36 662	0.29 663	0.38 569	0.45 669	0.55 589	0.60 637	0.47 622	0.49 572	0.48 589	0.73 682	0.59 555	0.69 658	0.81 713	0.18 656	0.38 686	0.19 649	0.46 690	0.20 640

zh-mn7	0.46 639	0.45 672	1.48 696	0.25 532	0.19 572	0.44 606	0.29 592	0.56 605	0.82 676	0.65 665	0.96 680	0.49 595	0.38 595	0.88 659	0.63 650	0.12 542	0.10 553	0.11 505	0.11 524	0.13 548	0.14 573

G-Net	0.46 639	0.25 595	0.86 641	0.34 651	0.28 655	0.90 691	0.35 634	0.47 488	0.45 544	0.68 668	1.22 692	0.64 657	0.60 663	0.61 566	0.57 634	0.16 619	0.14 620	0.17 627	0.13 591	0.22 646	0.19 628

GCST	0.47 642	0.60 691	0.57 544	1.04 717	0.48 689	0.38 569	0.11 26	0.40 408	0.32 382	0.41 583	0.34 416	0.29 423	0.17 325	0.46 484	0.19 376	0.69 705	0.42 700	0.79 710	0.62 713	0.62 699	0.46 697

ADCL	0.47 642	0.22 577	1.00 662	0.27 594	0.19 572	0.74 675	0.64 696	0.54 579	0.69 659	0.56 651	0.71 653	0.55 624	0.60 663	0.60 559	1.43 705	0.11 502	0.09 520	0.13 566	0.13 591	0.14 566	0.14 573

DPSNet	0.47 642	0.24 590	0.93 653	0.27 594	0.20 591	0.75 678	0.57 690	0.84 696	0.79 673	0.47 622	0.51 582	0.60 641	0.69 678	0.87 656	0.71 659	0.16 619	0.13 610	0.12 544	0.10 483	0.25 655	0.21 649

zh-sn7	0.48 645	0.51 684	1.43 695	0.29 619	0.20 591	0.47 620	0.39 654	0.57 615	0.62 643	0.52 640	0.81 666	0.52 613	0.56 656	1.05 684	0.87 673	0.12 542	0.13 610	0.13 566	0.13 591	0.17 605	0.16 594

ADCPNet	0.48 645	0.29 624	1.60 701	0.27 594	0.23 628	0.70 672	0.38 649	0.53 570	0.51 598	0.51 634	0.59 620	0.67 663	0.56 656	0.60 559	1.14 691	0.15 603	0.18 656	0.14 593	0.23 664	0.19 627	0.19 628

MDST_ROB	0.48 645	0.14 416	0.95 656	0.30 631	0.21 599	1.33 710	0.32 617	0.77 686	0.56 626	1.06 698	0.71 653	0.49 595	0.35 578	1.26 698	0.38 574	0.13 563	0.11 578	0.16 621	0.13 591	0.12 530	0.12 529

AANet	0.49 648	0.42 670	1.56 699	0.22 376	0.19 572	0.39 578	0.25 548	0.52 558	0.92 689	0.92 687	0.93 678	0.84 679	0.67 675	0.59 555	0.59 640	0.15 603	0.11 578	0.13 566	0.12 563	0.18 619	0.16 594

test_sample8	0.49 648	0.19 535	0.50 503	0.18 111	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.55 589	0.34 406	0.62 659	0.38 461	1.15 694	0.67 675	0.66 594	0.91 676	0.23 657	1.82 730	0.28 671	0.24 666	0.18 619	0.16 594

SuperB	0.49 648	0.28 616	2.23 710	0.23 436	0.15 466	0.41 588	0.32 617	0.47 488	0.82 676	0.43 599	0.50 576	0.33 467	0.45 628	0.68 599	1.08 686	0.10 459	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.98 720	0.14 573

ADCMid	0.49 648	0.34 647	1.13 677	0.26 566	0.21 599	0.51 636	0.37 643	0.57 615	0.54 617	0.75 676	0.66 643	0.62 647	0.64 674	0.64 583	1.68 710	0.13 563	0.12 598	0.17 627	0.17 638	0.20 636	0.17 607

psmorigin	0.50 652	0.25 595	3.03 719	0.24 492	0.19 572	0.38 569	0.22 482	0.50 522	0.44 532	0.64 663	0.68 648	0.71 672	0.51 649	0.85 653	0.45 610	0.14 588	0.17 650	0.13 566	0.14 606	0.16 588	0.21 649

CSAN	0.50 652	0.35 649	0.78 612	0.36 662	0.23 628	0.56 648	0.59 693	0.61 643	0.70 661	0.64 663	0.78 663	0.65 658	0.60 663	1.38 704	0.62 647	0.21 654	0.17 650	0.20 648	0.20 651	0.18 619	0.18 621

SGM_RVC	0.50 652	0.19 535	0.50 503	0.25 532	0.15 466	0.69 669	0.39 654	0.68 675	0.82 676	0.95 692	0.84 670	1.13 691	0.76 683	1.16 691	0.60 644	0.16 619	0.16 643	0.16 621	0.16 628	0.16 588	0.17 607
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 652	0.20 548	0.78 612	0.24 492	0.26 648	0.39 578	0.30 603	0.51 539	0.50 594	0.54 648	1.23 693	2.52 721	0.37 591	0.77 635	0.95 679	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.10 439	0.08 333

Wz-Net-TNSev	0.51 656	0.58 689	1.61 703	0.25 532	0.21 599	0.65 663	0.45 669	0.63 659	0.69 659	0.51 634	0.54 600	0.71 672	0.60 663	1.00 679	0.77 664	0.15 603	0.15 635	0.13 566	0.15 616	0.21 639	0.20 640

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 656	0.50 682	0.86 641	0.39 672	0.24 636	0.84 686	0.55 688	0.56 605	0.62 643	0.60 656	0.68 648	0.62 647	0.42 619	1.13 690	0.43 602	0.23 657	0.27 684	0.27 663	0.35 686	0.25 655	0.29 677

AnyNet_C32	0.51 656	0.40 664	1.10 676	0.29 619	0.28 655	0.59 655	0.58 691	0.54 579	0.60 637	0.62 659	0.66 643	0.54 622	0.54 652	0.78 637	1.74 714	0.15 603	0.14 620	0.15 609	0.17 638	0.20 636	0.20 640

WCMA_ROB	0.51 656	0.21 563	0.65 581	0.25 532	0.21 599	0.58 652	0.32 617	0.54 579	0.55 623	0.95 692	1.40 699	1.28 699	0.81 688	0.73 615	0.62 647	0.18 643	0.15 635	0.15 609	0.15 616	0.19 627	0.19 628

WZ-Net	0.52 660	0.38 662	1.90 706	0.30 631	0.24 636	0.57 651	0.48 680	0.62 652	0.78 672	0.50 629	0.71 653	0.68 667	0.54 652	0.98 678	0.84 670	0.13 563	0.10 553	0.11 505	0.12 563	0.19 627	0.20 640

SANet	0.53 661	0.28 616	0.96 658	0.26 566	0.15 466	0.69 669	0.44 668	0.67 672	1.34 709	0.67 667	0.98 683	0.94 684	0.71 680	0.89 661	0.76 661	0.14 588	0.12 598	0.12 544	0.11 524	0.17 605	0.16 594

Consistency-Raft	0.55 662	0.48 677	1.02 665	0.45 680	0.49 690	0.49 631	0.47 676	0.72 681	0.72 664	0.45 610	0.82 668	0.47 582	0.60 663	0.50 500	0.63 650	0.39 693	0.39 698	0.44 691	0.51 703	0.52 693	0.37 687

anonymity	0.56 663	0.54 687	0.70 599	0.47 683	0.61 700	0.56 648	0.43 665	0.69 676	0.49 586	0.63 661	0.55 604	0.54 622	0.60 663	0.61 566	0.57 634	0.55 698	0.53 709	0.50 694	0.54 707	0.51 692	0.56 702

MFN_U_SF_RVC	0.56 663	0.51 684	1.19 681	0.38 670	0.22 615	0.69 669	0.27 569	0.80 691	0.67 654	0.73 672	0.74 658	0.87 680	0.61 672	0.81 647	0.76 661	0.29 681	0.27 684	0.32 680	0.37 690	0.32 679	0.31 681

SAMSARA	0.56 663	0.39 663	0.80 622	0.60 696	0.46 687	1.00 695	1.23 727	0.67 672	0.68 657	0.71 671	0.54 600	0.89 683	0.57 659	0.81 647	0.62 647	0.19 649	0.22 673	0.18 636	0.18 644	0.27 668	0.25 670

otaku	0.57 666	0.62 693	0.87 643	0.63 698	0.44 685	0.73 673	0.37 643	0.65 661	0.66 651	0.51 634	0.75 659	0.66 662	0.45 628	0.69 601	0.46 616	0.53 695	0.34 694	0.55 697	0.35 686	0.60 698	0.45 694

Ntro	0.58 667	0.64 694	0.92 651	0.66 699	0.50 691	0.77 679	0.36 639	0.66 667	0.70 661	0.50 629	0.59 620	0.65 658	0.51 649	0.75 624	0.45 610	0.56 699	0.32 692	0.56 700	0.34 685	0.63 700	0.46 697

PVD	0.58 667	0.34 647	0.84 637	0.39 672	0.31 667	0.59 655	0.47 676	0.80 691	1.25 706	0.92 687	1.09 686	0.79 676	0.82 689	0.85 653	0.76 661	0.21 654	0.18 656	0.22 657	0.18 644	0.27 668	0.35 686

ADCS	0.58 667	0.40 664	1.35 693	0.29 619	0.24 636	0.55 647	0.45 669	0.67 672	0.83 680	0.76 678	0.71 653	0.68 667	0.60 663	0.76 629	2.23 723	0.16 619	0.16 643	0.16 621	0.17 638	0.22 646	0.22 655

MeshStereo	0.58 667	0.27 613	0.67 587	0.22 376	0.17 523	0.66 665	0.37 643	0.78 687	0.61 641	1.47 720	1.30 695	1.65 707	0.79 685	1.12 689	0.59 640	0.17 632	0.17 650	0.17 627	0.14 606	0.17 605	0.14 573
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	0.60 671	0.33 646	0.61 560	0.30 631	0.25 644	0.86 688	0.35 634	0.55 589	0.67 654	1.10 700	1.49 704	1.76 710	0.97 699	0.88 659	0.49 621	0.23 657	0.21 668	0.27 663	0.27 679	0.25 655	0.24 667

DGSMNet	0.61 672	0.29 624	0.91 649	0.51 689	0.70 705	0.62 661	1.38 728	0.59 630	0.55 623	0.37 534	0.61 632	0.52 613	0.33 564	0.65 590	0.43 602	0.53 695	0.60 716	0.67 702	0.61 712	0.63 700	0.61 712

FCDSN-DC	0.63 673	0.31 638	0.61 560	0.36 662	0.30 664	0.65 663	0.37 643	0.66 667	0.68 657	1.14 702	1.54 707	1.71 709	1.26 708	0.92 666	0.64 652	0.24 665	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.27 668	0.27 676
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 673	0.37 657	2.40 714	0.26 566	0.25 644	0.38 569	0.49 682	0.41 422	1.06 699	1.38 709	0.87 675	0.62 647	0.95 696	0.65 590	1.65 709	0.11 502	0.09 520	0.10 446	0.11 524	0.19 627	0.17 607

AnyNet_C01	0.65 675	0.58 689	2.60 717	0.32 643	0.26 648	0.88 689	0.61 694	0.63 659	0.62 643	0.68 668	0.96 680	0.76 675	0.60 663	0.96 674	1.43 705	0.16 619	0.16 643	0.17 627	0.17 638	0.23 649	0.23 662

DispFullNet	0.66 676	0.89 708	1.59 700	0.77 705	1.21 723	0.51 636	0.23 509	0.59 630	0.72 664	0.69 670	0.61 632	0.69 669	0.91 695	0.79 639	0.48 619	0.27 674	0.12 598	0.73 705	0.30 683	0.65 703	0.40 690

NVStereoNet_ROB	0.67 677	0.49 681	0.83 632	0.48 684	0.40 678	0.51 636	0.46 672	0.70 678	0.77 671	0.84 682	1.72 712	1.02 689	0.83 690	1.23 696	0.79 667	0.32 685	0.38 697	0.40 689	0.46 697	0.36 683	0.41 691
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	0.68 678	0.64 694	1.06 669	0.45 680	0.27 650	1.40 714	0.58 691	0.78 687	0.92 689	0.84 682	0.86 672	0.88 682	0.68 677	1.33 703	0.68 657	0.37 691	0.29 688	0.34 684	0.36 689	0.43 687	0.37 687

SPS-STEREO	0.69 679	0.61 692	0.98 660	0.52 692	0.57 697	0.74 675	0.50 683	0.78 687	0.62 643	0.95 692	0.86 672	0.94 684	0.70 679	1.01 681	0.87 673	0.58 701	0.51 706	0.50 694	0.50 702	0.55 695	0.58 705
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 680	0.30 631	0.69 593	0.32 643	0.27 650	0.81 685	0.39 654	0.79 690	0.82 676	1.41 712	1.58 709	1.98 712	1.26 708	1.02 682	0.77 664	0.24 665	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.26 663	0.26 672

FC-DCNN v2	0.71 681	0.30 631	0.67 587	0.32 643	0.27 650	0.84 686	0.39 654	0.84 696	0.85 684	1.44 716	1.64 710	2.09 714	1.28 710	1.06 685	0.80 668	0.24 665	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.26 663	0.25 670

RainbowNet	0.72 682	0.89 708	1.02 665	0.82 707	0.63 702	0.78 682	0.52 685	0.81 693	0.93 692	0.60 656	0.79 664	0.80 677	0.60 663	0.80 643	0.57 634	0.78 711	0.55 712	0.78 708	0.49 700	0.76 710	0.58 705

ACVNet_1	0.72 682	0.81 703	1.37 694	0.72 703	0.53 695	0.77 679	0.42 663	0.85 699	0.90 687	0.74 675	0.75 659	1.32 701	0.72 681	1.02 682	0.55 633	0.54 697	0.31 691	0.71 704	0.35 686	0.64 702	0.45 694

ACVNet-4b	0.72 682	0.81 703	1.33 692	0.72 703	0.50 691	0.80 684	0.31 608	0.71 680	0.80 674	0.50 629	0.72 657	0.95 686	0.43 623	0.96 674	1.20 699	1.13 725	0.21 668	0.76 707	0.45 696	0.65 703	0.46 697

MFMNet_re	0.72 682	0.76 701	0.99 661	0.62 697	0.70 705	0.77 679	0.67 697	0.75 684	0.83 680	0.78 680	0.86 672	0.69 669	0.78 684	0.71 607	0.61 645	0.66 704	0.59 715	0.61 701	0.58 711	0.68 706	0.71 716

ELAS_RVC	0.74 686	0.36 652	1.00 662	0.37 668	0.33 669	0.88 689	0.93 716	0.83 695	1.08 701	1.35 707	1.33 698	1.24 697	1.33 712	1.06 685	0.95 679	0.27 674	0.25 682	0.29 675	0.27 679	0.30 675	0.30 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 686	0.36 652	0.85 640	0.36 662	0.33 669	1.36 711	0.77 707	0.93 700	0.92 689	1.41 712	1.53 706	1.16 695	1.17 704	0.95 673	1.03 683	0.26 669	0.25 682	0.28 671	0.28 682	0.31 676	0.30 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 688	0.44 671	1.98 707	0.49 687	0.16 499	0.58 652	0.31 608	0.81 693	0.83 680	0.41 583	0.52 590	0.98 688	0.58 660	4.97 733	1.03 683	0.11 502	0.07 391	0.10 446	0.24 666	0.27 668	0.26 672

RTS	0.78 689	0.48 677	4.68 725	0.34 651	0.28 655	1.12 699	0.46 672	0.62 652	1.03 696	0.73 672	0.89 676	0.60 641	0.59 661	1.61 708	1.16 695	0.14 588	0.11 578	0.15 609	0.15 616	0.21 639	0.19 628

RTSA	0.78 689	0.48 677	4.68 725	0.34 651	0.28 655	1.12 699	0.46 672	0.62 652	1.03 696	0.73 672	0.89 676	0.60 641	0.59 661	1.61 708	1.16 695	0.14 588	0.11 578	0.15 609	0.15 616	0.21 639	0.19 628

DStereoSA	0.81 691	0.37 657	1.08 671	0.51 689	0.65 703	0.67 666	1.44 729	0.74 683	1.06 699	0.54 648	1.67 711	0.49 595	1.78 718	0.96 674	1.69 712	0.28 678	0.43 701	0.27 663	0.51 703	0.40 686	0.58 705

DStereoFS	0.84 692	0.66 696	0.80 622	0.53 693	0.50 691	1.23 705	0.55 688	0.94 701	1.32 708	0.89 684	1.32 696	1.04 690	2.32 725	1.29 701	1.14 691	0.31 684	0.35 695	0.30 677	0.39 693	0.34 680	0.60 708

SGM+DAISY	0.87 693	0.66 696	1.30 691	0.51 689	0.60 699	1.03 696	0.84 713	0.76 685	0.73 667	1.39 710	1.51 705	1.31 700	1.22 706	1.11 687	1.08 686	0.57 700	0.53 709	0.51 696	0.51 703	0.54 694	0.61 712

ACVNet_2	0.89 694	0.87 707	1.25 686	0.82 707	0.62 701	0.97 694	0.62 695	1.14 706	1.42 711	1.00 695	1.40 699	1.47 704	0.84 691	1.11 687	0.66 655	0.61 702	0.43 701	0.78 708	0.49 700	0.75 709	0.52 700

IMH-64-1	0.91 695	0.86 705	0.84 637	0.97 712	0.75 707	0.92 692	0.71 699	1.27 707	1.10 702	0.89 684	1.45 701	1.14 692	0.96 697	1.19 692	0.84 670	0.74 708	0.51 706	0.97 713	0.55 708	0.84 712	0.60 708

IMH-64	0.91 695	0.86 705	0.84 637	0.97 712	0.75 707	0.92 692	0.71 699	1.27 707	1.10 702	0.89 684	1.45 701	1.14 692	0.96 697	1.19 692	0.84 670	0.74 708	0.51 706	0.97 713	0.55 708	0.84 712	0.60 708

MonStereo1	0.93 697	0.56 688	0.82 629	0.69 700	0.58 698	1.37 712	0.35 634	0.94 701	1.25 706	0.93 689	1.90 715	1.52 705	2.10 722	1.27 699	0.77 664	0.69 705	0.33 693	0.75 706	0.47 699	0.70 707	0.57 704

U	1.00 698	0.09 91	0.21 134	0.21 304	3.68 730	6.12 733	0.14 115	0.21 93	0.21 203	0.11 64	0.11 54	0.10 60	0.09 37	0.12 7	0.11 48	0.07 131	0.05 39	5.42 739	2.90 737	0.07 191	0.06 147

PWCK	1.00 698	1.17 721	1.70 704	0.91 710	0.41 679	1.19 703	0.92 715	1.10 704	1.14 704	1.16 703	1.14 689	1.25 698	0.88 694	1.75 714	1.04 685	0.87 716	0.50 704	0.87 711	0.53 706	0.96 719	0.52 700

WAO-7	1.01 700	0.89 708	0.93 653	0.83 709	0.66 704	1.18 701	0.81 711	1.40 711	1.57 716	1.11 701	1.76 714	1.45 703	1.19 705	1.50 707	1.14 691	0.61 702	0.62 719	0.70 703	0.68 715	0.66 705	0.60 708

MADNet+	1.01 700	1.16 720	4.72 727	0.70 701	0.47 688	1.24 706	0.96 717	0.97 703	0.89 685	0.65 665	0.77 662	0.87 680	0.85 693	2.09 718	1.68 710	0.38 692	0.39 698	0.31 679	0.27 679	0.43 687	0.39 689

MultiAttention	1.02 702	0.13 362	0.43 438	0.35 660	0.43 682	5.36 729	1.71 730	0.69 676	0.53 612	0.36 526	0.63 638	0.55 624	0.22 408	7.60 738	0.43 602	0.09 405	0.06 250	0.14 593	0.24 666	0.26 663	0.30 678

IMH	1.05 703	0.95 712	1.00 662	1.01 714	0.78 711	1.11 698	0.68 698	1.38 710	1.43 712	1.00 695	1.72 712	1.43 702	1.14 701	1.73 713	0.89 675	1.09 722	0.55 712	0.99 715	0.57 710	0.87 714	0.62 714

WAO-6	1.07 704	0.93 711	0.92 651	0.96 711	0.78 711	1.28 708	0.75 704	1.34 709	2.00 720	1.02 697	1.54 707	1.59 706	1.22 706	1.31 702	1.14 691	0.78 711	0.55 712	1.02 717	0.75 720	0.83 711	0.69 715

LVE	1.13 705	1.02 713	1.28 689	1.01 714	0.80 714	1.29 709	0.81 711	1.47 714	1.96 718	1.07 699	1.90 715	1.90 711	1.01 700	1.48 706	0.91 676	0.93 719	0.61 718	0.94 712	0.69 716	0.87 714	0.75 720

JetBlue	1.14 706	0.76 701	2.36 712	0.59 695	0.75 707	3.04 725	1.78 731	1.11 705	0.90 687	0.94 690	1.10 687	1.66 708	1.28 710	2.09 718	1.72 713	0.43 694	0.36 696	0.38 686	0.38 692	0.58 697	0.56 702

Dean	1.17 707	1.04 715	1.49 698	1.03 716	0.78 711	1.20 704	0.77 707	1.48 715	1.96 718	1.28 705	1.99 718	2.15 715	1.14 701	1.25 697	1.00 682	0.81 713	0.60 716	1.01 716	0.69 716	0.92 718	0.74 719

SGM-ForestM	1.36 708	0.28 616	0.79 619	0.26 566	0.16 499	2.26 722	1.00 719	1.42 712	1.46 714	2.38 726	2.05 719	5.95 734	2.66 727	2.95 724	2.46 725	0.17 632	0.18 656	0.18 636	0.18 644	0.15 580	0.18 621

xyz-stereo	1.40 709	0.10 148	17.09 749	0.18 111	0.07 3	4.78 728	0.18 322	0.29 250	0.34 406	0.36 526	2.81 726	0.40 536	0.29 523	0.56 538	0.24 480	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.06 158	0.06 104	0.05 35

MANE	1.41 710	0.36 652	0.74 609	0.43 677	0.41 679	2.16 721	0.80 709	2.39 729	3.38 725	2.22 725	3.06 727	3.54 727	2.73 729	2.15 720	1.94 719	0.28 678	0.27 684	0.30 677	0.46 697	0.28 673	0.34 685

TorneroNet-64	1.43 711	1.03 714	1.20 682	1.10 718	0.86 717	2.26 722	0.73 702	1.84 720	3.84 730	1.25 704	2.25 723	2.69 723	1.42 713	1.76 715	1.43 705	0.76 710	0.50 704	1.09 718	0.66 714	1.23 724	0.76 721

notaker	1.45 712	1.34 724	1.48 696	1.40 725	1.07 721	1.18 701	0.85 714	1.48 715	1.40 710	1.51 721	3.46 728	2.40 720	1.81 719	1.76 715	1.45 708	1.11 723	0.69 724	1.38 725	0.87 723	1.31 726	0.97 725

WAO-8	1.46 713	1.10 718	1.09 672	1.10 718	0.84 715	2.06 718	0.75 704	1.84 720	3.83 728	1.44 716	2.21 721	2.15 715	1.43 714	3.17 725	1.19 697	0.91 717	0.65 721	1.09 718	0.79 721	0.90 716	0.71 716

Venus	1.46 713	1.10 718	1.09 672	1.10 718	0.84 715	2.06 718	0.75 704	1.84 720	3.83 728	1.44 716	2.21 721	2.15 715	1.43 714	3.17 725	1.19 697	0.91 717	0.65 721	1.09 718	0.79 721	0.90 716	0.71 716

UNDER WATER-64	1.55 715	1.19 722	2.52 715	1.31 723	0.95 719	2.12 720	1.21 726	1.45 713	3.19 724	1.43 715	1.32 696	2.64 722	2.04 721	1.63 710	1.83 715	1.11 723	0.67 723	1.28 723	0.92 724	1.19 721	1.02 726

UNDER WATER	1.59 716	1.22 723	2.36 712	1.38 724	1.03 720	1.67 717	1.10 723	1.54 718	3.63 726	1.44 716	1.47 703	2.85 724	2.25 724	1.67 711	1.94 719	1.06 721	0.62 719	1.31 724	0.93 725	1.21 723	1.02 726

LSM	1.64 717	0.40 664	2.56 716	2.02 729	17.61 747	0.51 636	0.52 685	0.61 643	0.76 669	0.82 681	1.11 688	0.63 655	0.54 652	0.75 624	0.49 621	0.16 619	0.24 680	0.18 636	0.21 654	0.25 655	2.42 733

LE_ROB	1.76 718	0.20 548	2.68 718	0.48 684	0.52 694	0.78 682	0.96 717	0.84 696	6.61 735	7.40 739	2.08 720	2.08 713	4.83 731	1.27 699	3.79 730	0.10 459	0.08 483	0.12 544	0.11 524	0.11 489	0.10 467

ktn	1.77 719	1.36 725	1.22 683	1.43 726	1.14 722	1.52 715	1.08 722	1.51 717	3.96 731	2.77 729	4.69 730	3.35 726	1.46 716	1.69 712	1.25 701	1.43 727	0.77 726	1.45 726	0.99 726	1.32 727	0.96 723

KSHMR	1.89 720	1.36 725	1.60 701	1.47 727	1.22 724	1.38 713	1.06 721	1.79 719	5.97 734	1.42 714	5.65 734	2.98 725	1.14 701	2.23 721	1.20 699	1.27 726	1.12 728	1.46 727	1.10 728	1.32 727	1.15 728

TorneroNet	2.22 721	1.08 717	1.24 685	1.14 722	0.90 718	5.58 730	0.80 709	2.12 726	8.69 738	2.58 727	5.42 732	3.88 728	1.97 720	1.78 717	1.87 716	0.86 715	0.54 711	1.15 722	0.74 719	1.23 724	0.85 722

MADNet++	2.26 722	1.80 728	2.06 708	2.13 731	1.97 728	2.61 724	1.79 732	2.38 728	2.16 721	2.75 728	2.65 725	2.38 719	2.43 726	3.17 725	3.21 727	2.17 730	1.95 732	1.94 731	1.63 730	2.06 730	2.01 732

JetRed	2.30 723	2.64 730	6.12 730	1.12 721	1.38 726	5.85 732	3.29 733	1.99 724	1.67 717	1.98 723	1.95 717	2.16 718	1.60 717	2.48 722	4.10 731	1.05 720	1.60 729	1.09 718	1.01 727	1.67 729	1.28 729

light-stereo	2.37 724	0.69 698	3.61 720	3.84 733	3.41 729	4.04 726	0.31 608	2.13 727	1.45 713	3.61 730	6.33 735	6.90 738	0.63 673	4.83 732	1.28 702	0.71 707	0.74 725	0.32 680	0.39 693	1.20 722	0.96 723

HanzoNet	2.97 725	1.69 727	2.29 711	1.74 728	1.33 725	1.53 716	1.03 720	1.99 724	2.64 723	5.51 734	5.16 731	5.90 733	6.82 737	4.32 731	3.29 728	3.16 733	2.02 734	1.92 729	2.87 736	2.24 731	1.89 731

coex-ft	3.44 726	0.73 700	48.55 763	0.24 492	0.19 572	0.50 635	0.43 665	0.47 488	2.40 722	7.03 738	1.20 691	0.97 687	2.23 723	0.73 615	1.92 718	0.12 542	0.15 635	0.14 593	0.12 563	0.21 639	0.43 692

TCMNet-wrong-test	4.29 727	5.57 735	4.65 724	11.33 744	10.39 739	5.73 731	4.48 736	4.13 733	1.02 695	1.91 722	2.39 724	6.16 736	3.62 730	3.84 730	4.50 733	1.99 729	0.47 703	1.97 732	1.69 731	5.69 738	4.31 738

FADE	4.32 728	1.06 716	4.35 723	0.71 702	0.76 710	0.73 673	0.50 683	1.85 723	1.52 715	0.75 676	0.66 643	1.17 696	2.69 728	2.83 723	1.96 721	24.23 761	4.70 739	17.35 756	17.61 755	0.49 691	0.44 693

DPSimNet_ROB	4.34 729	4.23 731	6.89 732	3.67 732	3.68 730	4.75 727	5.21 737	2.67 730	3.68 727	5.82 735	3.95 729	5.57 730	6.72 736	3.46 729	4.48 732	4.05 737	2.88 735	4.68 738	3.12 738	3.69 733	3.62 737

tt	4.71 730	0.10 148	3.94 721	2.06 730	1.53 727	10.14 738	16.88 741	9.27 742	4.98 732	1.39 710	1.02 684	4.68 729	4.90 732	3.35 728	5.86 736	5.76 739	9.15 748	2.24 734	2.53 734	3.10 732	1.32 730

BEATNet-Init1	4.73 731	2.61 729	13.29 747	0.58 694	0.53 695	10.12 737	3.33 734	4.83 734	5.01 733	8.75 740	8.51 737	14.08 749	7.60 739	7.70 739	5.34 734	0.28 678	0.28 687	0.34 684	0.37 690	0.57 696	0.45 694

Selective-IGEV-i1pa	5.57 732	7.99 737	4.76 728	0.80 706	0.45 686	12.99 740	3.60 735	9.25 741	7.43 737	6.97 737	9.87 741	8.94 739	7.26 738	14.66 750	5.65 735	3.55 734	1.08 727	1.93 730	0.72 718	0.73 708	2.79 735

USTest	6.88 733	5.23 734	5.63 729	7.22 738	7.29 734	14.34 742	22.76 743	8.48 739	9.32 739	5.42 733	6.39 736	6.29 737	6.64 735	6.92 736	8.62 739	1.94 728	3.29 736	2.16 733	2.55 735	3.85 734	3.29 736

ASD4	7.23 734	6.65 736	7.69 733	5.24 735	5.62 733	11.85 739	20.36 742	7.57 738	7.14 736	6.55 736	5.47 733	5.99 735	5.78 733	7.22 737	9.24 740	4.85 738	4.44 738	6.40 745	5.19 739	6.53 739	4.89 739

EDNetEfficientorigin	7.51 735	0.52 686	140.47 765	0.25 532	0.17 523	0.42 595	0.29 592	0.47 488	1.03 696	1.28 705	1.02 684	0.83 678	0.84 691	0.75 624	0.99 681	0.10 459	0.09 520	0.12 544	0.10 483	0.21 639	0.22 655

DGTPSM_ROB	8.34 736	5.10 732	10.37 745	5.31 736	10.18 737	8.33 734	23.60 747	6.06 736	13.41 747	4.90 731	10.87 745	5.65 731	10.44 740	6.17 734	12.59 741	3.74 735	7.55 741	3.69 735	7.26 744	4.14 735	7.46 742

DPSMNet_ROB	8.40 737	5.11 733	10.49 746	5.58 737	10.25 738	8.34 735	23.62 748	6.07 737	13.45 748	4.93 732	10.88 746	5.66 732	10.44 740	6.24 735	12.64 742	3.98 736	7.61 742	3.76 736	7.30 745	4.20 736	7.51 743

DLNR_Zeroshot_test	10.44 738	12.10 746	19.93 751	106.08 764	23.66 759	0.14 44	0.13 80	3.22 731	0.17 110	0.16 214	0.23 274	0.16 230	0.10 83	0.31 405	0.15 252	2.36 731	0.06 250	0.07 165	0.07 242	39.70 763	0.06 147

DLNR-FE	10.45 739	12.13 747	19.94 752	106.10 765	23.12 758	0.14 44	0.13 80	3.28 732	0.17 110	0.16 214	0.23 274	0.16 230	0.10 83	0.31 405	0.15 252	2.41 732	0.06 250	0.07 165	0.07 242	40.22 764	0.06 147

iinet-test	10.78 740	9.29 738	9.70 735	10.48 739	10.68 740	17.98 747	25.98 749	12.57 746	13.39 745	9.64 744	10.10 742	10.06 741	10.61 743	11.22 746	12.70 743	6.40 741	7.74 743	5.68 740	6.69 740	7.47 740	7.30 740

IINet	10.78 740	9.29 738	9.70 735	10.48 739	10.68 740	17.98 747	25.98 749	12.57 746	13.39 745	9.64 744	10.10 742	10.06 741	10.61 743	11.22 746	12.70 743	6.40 741	7.74 743	5.68 740	6.69 740	7.47 740	7.30 740

LRCNet_RVC	10.90 742	14.34 749	9.35 734	15.35 745	8.04 736	1.08 697	0.34 630	8.78 740	0.70 661	12.63 749	16.05 749	9.85 740	6.54 734	8.57 740	6.34 737	20.27 759	5.40 740	23.70 758	21.88 759	14.87 748	13.83 751

DPSM_ROB	11.49 743	9.87 744	10.35 743	11.13 742	11.31 742	19.11 750	27.51 752	13.37 749	14.21 750	10.31 746	11.06 747	10.96 747	11.27 748	11.96 748	13.59 746	6.78 743	8.19 746	6.03 742	7.09 742	7.93 742	7.73 745

DPSM	11.49 743	9.87 744	10.35 743	11.13 742	11.31 742	19.11 750	27.51 752	13.37 749	14.21 750	10.31 746	11.06 747	10.96 747	11.27 748	11.96 748	13.59 746	6.78 743	8.19 746	6.03 742	7.09 742	7.93 742	7.73 745

xxxxx1	15.27 745	9.54 741	10.31 740	20.13 749	18.88 748	17.08 743	23.03 744	10.36 743	10.99 741	9.21 741	9.62 738	10.74 744	10.61 743	10.72 742	13.89 748	7.97 745	9.20 749	31.85 761	44.72 763	12.84 745	13.69 747

tt_ll	15.27 745	9.54 741	10.31 740	20.13 749	18.88 748	17.08 743	23.03 744	10.36 743	10.99 741	9.21 741	9.62 738	10.74 744	10.61 743	10.72 742	13.89 748	7.97 745	9.20 749	31.85 761	44.72 763	12.84 745	13.69 747

ff	15.27 745	9.54 741	10.31 740	20.13 749	18.88 748	17.08 743	23.03 744	10.36 743	10.99 741	9.21 741	9.62 738	10.74 744	10.61 743	10.72 742	13.89 748	7.97 745	9.20 749	31.85 761	44.72 763	12.84 745	13.69 747

PML	16.10 748	12.82 748	6.78 731	5.23 734	7.76 735	33.92 755	66.56 765	5.30 735	10.28 740	26.12 764	68.59 765	20.51 752	13.49 750	10.06 741	6.78 738	5.96 740	2.00 733	6.04 744	2.18 733	8.96 744	2.60 734

Anonymous_1	16.62 749	9.35 740	9.84 737	10.66 741	14.64 744	18.66 749	27.12 751	12.64 748	13.51 749	10.76 748	10.30 744	10.13 743	10.60 742	11.06 745	12.74 745	15.87 756	7.74 743	16.92 755	43.48 762	58.66 765	7.68 744

HaxPig	17.72 750	20.22 760	19.73 750	16.53 746	16.51 745	9.27 736	9.33 738	14.34 751	13.27 744	18.65 751	18.70 751	17.35 750	16.77 751	17.04 751	16.45 751	22.05 760	20.89 761	22.27 757	21.53 758	21.29 758	22.13 763

real-time stereo	19.07 751	18.91 752	16.59 748	20.12 748	17.29 746	28.07 754	33.08 754	22.27 755	20.40 755	19.30 754	17.17 750	20.25 751	17.40 752	21.10 753	19.76 753	15.87 756	14.54 752	15.28 754	13.39 746	16.88 756	13.78 750

MEDIAN_ROB	21.21 752	24.62 762	23.47 761	19.58 747	19.65 751	13.22 741	10.96 739	17.88 752	17.00 752	22.14 763	22.02 754	20.86 753	20.36 753	21.06 752	19.71 752	25.63 762	24.13 762	26.21 759	25.20 760	25.17 759	25.38 764

RAFT-FEzeroshot	23.10 753	19.88 755	20.56 753	22.49 753	22.75 754	38.38 756	55.50 761	26.84 757	28.66 758	20.60 758	22.10 755	22.05 756	22.74 756	24.00 756	27.37 760	13.59 748	16.48 755	12.14 746	14.28 749	15.96 751	15.54 755

RAFT-FE	23.10 753	19.88 755	20.56 753	22.49 753	22.75 754	38.38 756	55.50 761	26.84 757	28.66 758	20.60 758	22.10 755	22.05 756	22.74 756	24.00 756	27.37 760	13.59 748	16.48 755	12.14 746	14.28 749	15.96 751	15.54 755

CasAABBNet	23.10 753	19.86 753	20.64 755	22.47 752	22.73 752	38.41 759	55.50 761	26.89 760	28.70 760	20.61 760	22.15 757	22.08 759	22.75 758	23.99 754	27.36 758	13.59 748	16.48 755	12.14 746	14.27 748	15.95 749	15.53 754

FlowAnything	23.14 756	19.87 754	20.79 756	22.50 756	22.74 753	38.39 758	55.46 758	26.89 760	28.72 761	20.77 762	22.29 760	22.07 758	22.72 755	23.99 754	27.41 762	13.60 751	16.55 760	12.15 750	14.36 753	15.97 753	15.52 753

Hybrid-DGEV	23.16 757	19.94 758	20.96 758	22.49 753	22.75 754	38.51 761	55.52 764	27.09 764	28.90 764	20.58 757	22.25 758	22.00 755	22.80 760	24.11 759	27.33 757	13.60 751	16.47 754	12.14 746	14.30 752	15.95 749	15.54 755

Selective-RAFT-Error	23.16 757	19.93 757	20.87 757	22.54 757	22.81 757	38.52 762	55.47 759	27.01 763	28.83 762	20.66 761	22.25 758	22.09 760	22.80 760	24.09 758	27.36 758	13.61 753	16.48 755	12.15 750	14.28 749	15.99 754	15.57 758

fast-reg	23.64 759	20.51 761	23.42 760	23.22 758	24.75 761	38.73 763	55.47 759	26.85 759	28.86 763	20.12 755	21.73 752	21.64 754	22.22 754	24.30 761	27.54 763	13.91 755	16.52 759	14.85 753	15.62 754	16.91 757	15.71 759

LSM0	24.24 760	19.98 759	22.32 759	24.22 759	40.14 764	38.48 760	55.20 757	26.95 762	28.57 757	20.49 756	21.83 753	22.26 761	22.75 758	24.22 760	27.30 756	13.66 754	16.32 753	12.19 752	14.15 747	16.10 755	17.66 760

AVERAGE_ROB	25.43 761	29.06 763	27.24 762	24.63 760	24.20 760	17.73 746	12.61 740	22.29 756	21.39 756	26.79 765	26.16 763	25.20 762	24.64 764	25.07 762	23.53 754	29.96 763	28.40 763	30.60 760	29.58 761	29.72 760	29.84 765

RSGM-EC	29.65 762	17.75 750	10.04 738	35.31 761	33.15 762	26.42 752	46.65 755	19.89 753	17.74 753	18.92 752	23.36 761	30.14 763	23.59 762	41.87 763	45.99 764	59.56 764	34.38 764	33.25 764	20.37 756	34.97 761	19.60 761

acva	29.65 762	17.75 750	10.04 738	35.31 761	33.15 762	26.42 752	46.65 755	19.89 753	17.74 753	18.92 752	23.36 761	30.14 763	23.59 762	41.87 763	45.99 764	59.56 764	34.38 764	33.25 764	20.37 756	34.97 761	19.60 761

Selective-IGEV-i16pa	30.47 764	41.93 764	4.02 722	0.49 687	0.37 675	96.94 765	0.74 703	60.26 766	58.76 765	17.24 750	64.39 764	38.26 765	49.53 765	106.11 766	26.15 755	19.96 758	3.42 737	4.39 737	1.81 732	0.39 685	14.22 752

test_example2	101.33 765	108.28 765	68.15 764	98.43 763	106.93 765	89.75 764	102.43 766	36.80 765	97.65 766	129.04 766	130.15 766	65.26 766	66.62 766	92.11 765	80.24 766	144.10 766	199.48 766	81.81 766	103.01 766	125.01 766	101.27 766

ccccc	256.34 766	256.29 766	313.62 766	354.40 766	364.36 766	149.10 766	168.46 767	152.89 767	131.30 767	153.93 767	155.56 767	164.00 767	204.39 767	268.02 767	295.19 767	390.55 767	349.22 767	244.59 767	219.82 767	412.30 767	378.83 767

GS-Stereo							0.16 219	0.26 193	0.18 132	0.13 133	0.15 150	0.10 60	0.09 37	0.16 106	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 277	0.08 333

Low-res two-view benchmark