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

VeloStereo	0.11 95	0.07 5	0.18 142	0.16 33	0.12 334	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 154	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.14 51	0.12 168	0.10 537	0.09 602	0.09 444	0.08 406	0.12 612	0.13 630

flow	0.11 95	0.07 5	0.18 142	0.16 33	0.12 334	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 154	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.17 171	0.12 168	0.10 537	0.09 602	0.09 444	0.08 406	0.12 612	0.13 630

S2M2_L	0.13 196	0.11 295	0.20 179	0.16 33	0.12 334	0.12 36	0.07 1	0.18 73	0.20 249	0.12 154	0.15 211	0.14 253	0.12 228	0.15 104	0.14 287	0.13 651	0.09 602	0.09 444	0.10 567	0.11 570	0.09 484
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test410_97500	0.10 16	0.09 126	0.17 115	0.18 139	0.10 181	0.16 159	0.09 4	0.18 73	0.13 56	0.09 27	0.09 28	0.09 42	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

test410	0.10 16	0.09 126	0.18 142	0.18 139	0.10 181	0.16 159	0.09 4	0.18 73	0.14 85	0.10 70	0.09 28	0.09 42	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

Monster-pub-mixall	0.10 16	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.08 54	0.11 28	0.09 4	0.20 120	0.12 36	0.11 117	0.11 99	0.08 8	0.08 21	0.23 333	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.06 203

S2M2_XL	0.10 16	0.09 126	0.21 198	0.14 4	0.10 181	0.09 9	0.09 4	0.11 4	0.09 3	0.10 70	0.11 99	0.09 42	0.09 54	0.12 9	0.11 85	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.06 203
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.5w_stereo	0.11 95	0.10 200	0.14 26	0.17 74	0.09 93	0.17 211	0.09 4	0.22 168	0.16 131	0.13 194	0.13 152	0.09 42	0.11 180	0.19 246	0.13 243	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

LG-G_1	0.11 95	0.08 55	0.18 142	0.18 139	0.07 10	0.21 363	0.09 4	0.19 92	0.11 18	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.19 246	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.06 203

LG-G	0.11 95	0.08 55	0.18 142	0.18 139	0.07 10	0.21 363	0.09 4	0.19 92	0.11 18	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.19 246	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.06 203

LGtest1	0.10 16	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.08 54	0.13 44	0.09 4	0.16 40	0.12 36	0.09 27	0.07 6	0.09 42	0.09 54	0.15 104	0.11 85	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.06 203

GStereo	0.13 196	0.08 55	0.20 179	0.15 10	0.14 476	0.16 159	0.10 12	0.17 52	0.13 56	0.14 226	0.16 231	0.16 301	0.12 228	0.18 208	0.17 387	0.08 370	0.07 469	0.08 337	0.06 205	0.08 351	0.09 484

GeoAtt-L (ZS)	0.08 1	0.06 1	0.15 49	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.10 12	0.10 2	0.10 7	0.10 70	0.07 6	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.10 30	0.07 181	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

GFORCE	0.10 16	0.09 126	0.13 8	0.21 371	0.08 54	0.15 99	0.10 12	0.19 92	0.10 7	0.10 70	0.10 67	0.10 85	0.13 281	0.12 9	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.04 1

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 196	0.11 295	0.22 217	0.20 305	0.09 93	0.19 282	0.10 12	0.19 92	0.17 167	0.14 226	0.11 99	0.11 134	0.11 180	0.14 51	0.11 85	0.08 370	0.07 469	0.11 588	0.09 518	0.09 441	0.08 407

over v1	0.11 95	0.13 435	0.15 49	0.19 212	0.06 1	0.15 99	0.10 12	0.18 73	0.10 7	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.14 321	0.18 208	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 150	0.06 203

over-8	0.11 95	0.13 435	0.16 82	0.20 305	0.07 10	0.15 99	0.10 12	0.19 92	0.10 7	0.09 27	0.09 28	0.11 134	0.12 228	0.18 208	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 150	0.06 203

over-9	0.11 95	0.13 435	0.16 82	0.19 212	0.07 10	0.15 99	0.10 12	0.20 120	0.11 18	0.09 27	0.09 28	0.11 134	0.12 228	0.18 208	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 150	0.06 203

MGA	0.10 16	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.10 181	0.15 99	0.10 12	0.18 73	0.13 56	0.09 27	0.09 28	0.09 42	0.07 4	0.15 104	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.06 203

CAR	0.10 16	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.09 93	0.14 70	0.10 12	0.19 92	0.13 56	0.10 70	0.10 67	0.08 8	0.07 4	0.15 104	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

MSE-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.09 93	0.14 70	0.10 12	0.19 92	0.13 56	0.09 27	0.10 67	0.08 8	0.07 4	0.15 104	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

BridgeDepth_RVC	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.13 1	0.07 10	0.16 159	0.10 12	0.20 120	0.14 85	0.09 27	0.10 67	0.09 42	0.12 228	0.13 19	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.06 150	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.12 137	0.10 200	0.32 352	0.16 33	0.08 54	0.17 211	0.10 12	0.22 168	0.19 216	0.11 117	0.10 67	0.10 85	0.09 54	0.19 246	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.08 407

asd	0.10 16	0.10 200	0.15 49	0.17 74	0.10 181	0.16 159	0.10 12	0.19 92	0.13 56	0.12 154	0.11 99	0.09 42	0.10 117	0.16 144	0.11 85	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

2.25w	0.11 95	0.09 126	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.10 12	0.19 92	0.18 194	0.14 226	0.17 252	0.09 42	0.10 117	0.18 208	0.13 243	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

4w-stereo	0.10 16	0.10 200	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.10 12	0.19 92	0.13 56	0.12 154	0.12 128	0.08 8	0.11 180	0.16 144	0.12 168	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

3.25w_new	0.11 95	0.09 126	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.19 282	0.10 12	0.22 168	0.17 167	0.14 226	0.12 128	0.10 85	0.11 180	0.17 171	0.12 168	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.25w	0.11 95	0.09 126	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.19 282	0.10 12	0.22 168	0.17 167	0.14 226	0.12 128	0.10 85	0.11 180	0.17 171	0.12 168	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

IGEV-Stereo++	0.11 95	0.08 55	0.15 49	0.19 212	0.11 251	0.14 70	0.10 12	0.22 168	0.18 194	0.10 70	0.13 152	0.10 85	0.11 180	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

GCAP-Stereo	0.14 241	0.14 490	0.33 370	0.20 305	0.09 93	0.21 363	0.10 12	0.26 261	0.20 249	0.18 321	0.19 288	0.15 276	0.13 281	0.17 171	0.13 243	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.05 93	0.06 150	0.06 203

GeoMambaStereo_RVC	0.14 241	0.09 126	0.20 179	0.15 10	0.15 542	0.18 242	0.11 31	0.17 52	0.14 85	0.18 321	0.19 288	0.19 349	0.14 321	0.19 246	0.18 419	0.11 585	0.09 602	0.08 337	0.06 205	0.09 441	0.13 630

GeoAtt-L-single (ZS)	0.09 2	0.08 55	0.15 49	0.13 1	0.07 10	0.10 24	0.11 31	0.11 4	0.11 18	0.11 117	0.09 28	0.08 8	0.08 21	0.18 208	0.11 85	0.08 370	0.04 2	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.06 203

tt3	0.10 16	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.06 1	0.15 99	0.11 31	0.21 141	0.12 36	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.09 54	0.19 246	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

tt5	0.10 16	0.09 126	0.16 82	0.17 74	0.08 54	0.14 70	0.11 31	0.16 40	0.12 36	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.17 171	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 150	0.05 52

CR-RVC	0.09 2	0.07 5	0.15 49	0.15 10	0.06 1	0.12 36	0.11 31	0.18 73	0.10 7	0.10 70	0.06 1	0.09 42	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

F8.5	0.10 16	0.09 126	0.12 1	0.20 305	0.07 10	0.13 44	0.11 31	0.21 141	0.12 36	0.09 27	0.10 67	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.04 1

rgla	0.10 16	0.11 295	0.15 49	0.18 139	0.11 251	0.15 99	0.11 31	0.15 24	0.12 36	0.10 70	0.08 22	0.08 8	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

416test1013	0.10 16	0.10 200	0.16 82	0.18 139	0.11 251	0.16 159	0.11 31	0.15 24	0.13 56	0.11 117	0.09 28	0.08 8	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.05 52

416test	0.10 16	0.10 200	0.15 49	0.18 139	0.11 251	0.15 99	0.11 31	0.15 24	0.12 36	0.10 70	0.09 28	0.08 8	0.09 54	0.13 19	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

LACA_dic	0.09 2	0.12 361	0.15 49	0.16 33	0.07 10	0.14 70	0.11 31	0.12 8	0.11 18	0.09 27	0.08 22	0.09 42	0.08 21	0.15 104	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.07 253	0.05 52

over-6	0.12 137	0.13 435	0.19 160	0.19 212	0.07 10	0.16 159	0.11 31	0.26 261	0.16 131	0.10 70	0.10 67	0.10 85	0.13 281	0.19 246	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 150	0.06 203

depth_test_26	0.11 95	0.07 5	0.19 160	0.16 33	0.09 93	0.09 9	0.11 31	0.16 40	0.15 109	0.12 154	0.16 231	0.11 134	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.08 407

RT-Monster	0.15 281	0.08 55	0.21 198	0.17 74	0.14 476	0.20 329	0.11 31	0.29 318	0.32 462	0.24 393	0.22 339	0.17 315	0.13 281	0.18 208	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.07 317

PSi22b	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.11 31	0.15 24	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.13 215	0.09 54	0.12 9	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

PSi22a	0.09 2	0.06 1	0.16 82	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.11 31	0.14 17	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.11 134	0.08 21	0.11 2	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

WQFJA1++	0.44 721	0.07 5	0.63 657	0.18 139	0.13 423	0.15 99	0.11 31	0.20 120	0.11 18	2.05 835	0.12 128	0.23 416	0.11 180	0.17 171	0.12 168	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.05 93	4.20 848	0.07 317

252Zero-FE	0.14 241	0.07 5	0.17 115	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.11 31	0.21 141	0.19 216	0.77 776	0.11 99	0.08 8	0.08 21	0.13 19	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.06 203

monsters	0.11 95	0.09 126	0.13 8	0.17 74	0.12 334	0.15 99	0.11 31	0.23 194	0.15 109	0.14 226	0.12 128	0.08 8	0.09 54	0.21 300	0.10 30	0.06 65	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

111111	0.11 95	0.07 5	0.17 115	0.19 212	0.11 251	0.13 44	0.11 31	0.22 168	0.15 109	0.11 117	0.12 128	0.12 179	0.08 21	0.18 208	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.08 351	0.06 203

MLG-Stereo_test2	0.10 16	0.08 55	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.11 31	0.16 40	0.10 7	0.09 27	0.07 6	0.10 85	0.06 1	0.15 104	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.05 52

MLG-Stereo_test1	0.10 16	0.08 55	0.15 49	0.18 139	0.09 93	0.15 99	0.11 31	0.16 40	0.10 7	0.08 3	0.06 1	0.10 85	0.07 4	0.17 171	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

MLG-Stereo	0.10 16	0.08 55	0.15 49	0.18 139	0.07 10	0.15 99	0.11 31	0.17 52	0.11 18	0.08 3	0.06 1	0.10 85	0.08 21	0.18 208	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

IGEV-Stereo+	0.12 137	0.08 55	0.17 115	0.18 139	0.13 423	0.09 9	0.11 31	0.16 40	0.15 109	0.10 70	0.08 22	0.10 85	0.10 117	0.21 300	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.16 676	0.24 760

GCST	0.47 729	0.60 793	0.57 629	1.04 824	0.48 786	0.38 653	0.11 31	0.40 486	0.32 462	0.41 675	0.34 500	0.29 505	0.17 403	0.46 566	0.19 454	0.69 813	0.42 807	0.79 820	0.62 818	0.62 803	0.46 793

ww3	0.10 16	0.07 5	0.13 8	0.17 74	0.11 251	0.15 99	0.12 55	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.11 99	0.10 85	0.08 21	0.16 144	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

ww2	0.10 16	0.07 5	0.13 8	0.18 139	0.12 334	0.16 159	0.12 55	0.15 24	0.11 18	0.09 27	0.11 99	0.10 85	0.09 54	0.17 171	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

MGE	0.10 16	0.08 55	0.14 26	0.22 448	0.15 542	0.13 44	0.12 55	0.15 24	0.17 167	0.09 27	0.09 28	0.09 42	0.08 21	0.18 208	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

WiStereo	0.10 16	0.08 55	0.16 82	0.16 33	0.07 10	0.15 99	0.12 55	0.15 24	0.13 56	0.09 27	0.07 6	0.12 179	0.10 117	0.14 51	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

tt4	0.10 16	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.07 10	0.13 44	0.12 55	0.22 168	0.13 56	0.08 3	0.09 28	0.10 85	0.09 54	0.17 171	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

tt6	0.10 16	0.08 55	0.16 82	0.16 33	0.07 10	0.15 99	0.12 55	0.15 24	0.13 56	0.09 27	0.07 6	0.12 179	0.10 117	0.14 51	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

tt9	0.10 16	0.10 200	0.14 26	0.19 212	0.07 10	0.13 44	0.12 55	0.19 92	0.14 85	0.09 27	0.06 1	0.10 85	0.10 117	0.13 19	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

TYNG	0.10 16	0.10 200	0.14 26	0.19 212	0.07 10	0.14 70	0.12 55	0.18 73	0.14 85	0.09 27	0.06 1	0.10 85	0.10 117	0.13 19	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

MGW-Stereo	0.11 95	0.09 126	0.14 26	0.17 74	0.11 251	0.14 70	0.12 55	0.20 120	0.16 131	0.10 70	0.12 128	0.11 134	0.11 180	0.17 171	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 137	0.11 295	0.26 270	0.20 305	0.08 54	0.14 70	0.12 55	0.21 141	0.19 216	0.12 154	0.12 128	0.12 179	0.11 180	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

F4.4	0.10 16	0.09 126	0.12 1	0.19 212	0.06 1	0.13 44	0.12 55	0.23 194	0.11 18	0.09 27	0.10 67	0.09 42	0.11 180	0.15 104	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

F5.5	0.10 16	0.10 200	0.13 8	0.20 305	0.07 10	0.15 99	0.12 55	0.21 141	0.12 36	0.08 3	0.10 67	0.10 85	0.09 54	0.13 19	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.04 1

FORCE_9	0.10 16	0.09 126	0.12 1	0.19 212	0.07 10	0.13 44	0.12 55	0.21 141	0.12 36	0.09 27	0.10 67	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.04 1

FORCE_8	0.10 16	0.10 200	0.12 1	0.20 305	0.07 10	0.13 44	0.12 55	0.21 141	0.13 56	0.09 27	0.10 67	0.11 134	0.10 117	0.14 51	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.04 1

F7	0.10 16	0.09 126	0.12 1	0.19 212	0.07 10	0.13 44	0.12 55	0.22 168	0.13 56	0.09 27	0.09 28	0.10 85	0.10 117	0.15 104	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.04 1

TT111	0.10 16	0.07 5	0.17 115	0.16 33	0.09 93	0.14 70	0.12 55	0.19 92	0.13 56	0.10 70	0.08 22	0.12 179	0.10 117	0.14 51	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

FORCE_5	0.10 16	0.09 126	0.13 8	0.20 305	0.07 10	0.13 44	0.12 55	0.21 141	0.10 7	0.08 3	0.10 67	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.05 52

FORCE_6	0.10 16	0.11 295	0.12 1	0.19 212	0.07 10	0.15 99	0.12 55	0.21 141	0.12 36	0.09 27	0.10 67	0.09 42	0.09 54	0.15 104	0.09 12	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

SCION-M(vits-remse)	0.12 137	0.08 55	0.40 470	0.27 673	0.08 54	0.13 44	0.12 55	0.24 217	0.19 216	0.09 27	0.11 99	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.10 537	0.08 563	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 281	0.18 594	0.40 470	0.27 673	0.26 735	0.46 698	0.12 55	0.24 217	0.19 216	0.09 27	0.11 99	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 477	0.08 55	0.13 8	0.17 74	0.08 54	0.13 44	0.12 55	0.44 539	0.53 702	0.09 27	0.44 622	0.30 523	0.25 545	0.34 501	0.42 688	0.10 537	0.08 563	0.18 724	0.17 727	0.14 651	0.12 610

LGCAT	0.11 95	0.07 5	0.15 49	0.14 4	0.09 93	0.12 36	0.12 55	0.13 13	0.10 7	0.12 154	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.19 246	0.12 168	0.11 585	0.11 664	0.05 1	0.06 205	0.05 8	0.12 610

HLF11	0.19 397	0.14 490	0.54 612	0.15 10	0.12 334	0.21 363	0.12 55	0.37 450	0.24 338	0.20 342	0.29 424	0.18 328	0.18 434	0.37 526	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.08 351	0.09 484

derf	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.11 28	0.12 55	0.17 52	0.14 85	0.08 3	0.09 28	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.06 323	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.05 52

mm2	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.16 33	0.09 93	0.09 9	0.12 55	0.17 52	0.13 56	0.08 3	0.09 28	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

mm1	0.09 2	0.07 5	0.15 49	0.16 33	0.09 93	0.09 9	0.12 55	0.14 17	0.13 56	0.08 3	0.09 28	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

qqai	0.10 16	0.07 5	0.16 82	0.18 139	0.09 93	0.11 28	0.12 55	0.16 40	0.14 85	0.08 3	0.09 28	0.11 134	0.09 54	0.15 104	0.11 85	0.07 181	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

monster-pro	0.10 16	0.08 55	0.13 8	0.17 74	0.08 54	0.13 44	0.12 55	0.24 217	0.19 216	0.09 27	0.11 99	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 137	0.11 295	0.26 270	0.20 305	0.08 54	0.14 70	0.12 55	0.21 141	0.19 216	0.12 154	0.12 128	0.12 179	0.11 180	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

PipStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.12 55	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.13 215	0.09 54	0.12 9	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

PSi22	0.14 241	0.13 435	0.29 314	0.19 212	0.09 93	0.17 211	0.12 55	0.28 301	0.23 319	0.13 194	0.14 193	0.22 393	0.13 281	0.29 457	0.14 287	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.07 253	0.06 203

Foundation-i32	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.15 10	0.06 1	0.09 9	0.12 55	0.14 17	0.09 3	0.08 3	0.07 6	0.10 85	0.08 21	0.11 2	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

GeoVLM	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.16 33	0.09 93	0.15 99	0.12 55	0.17 52	0.13 56	0.09 27	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.14 51	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

LACA1	0.09 2	0.10 200	0.13 8	0.16 33	0.07 10	0.15 99	0.12 55	0.15 24	0.11 18	0.09 27	0.07 6	0.09 42	0.10 117	0.13 19	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.05 52

DispViT+	0.12 137	0.07 5	0.19 160	0.15 10	0.16 579	0.10 24	0.12 55	0.26 261	0.23 319	0.13 194	0.11 99	0.10 85	0.08 21	0.21 300	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

MonSter++	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.16 33	0.09 93	0.15 99	0.12 55	0.17 52	0.13 56	0.09 27	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.14 51	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

HiDET	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.15 10	0.09 93	0.14 70	0.12 55	0.19 92	0.15 109	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.09 54	0.15 104	0.13 243	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

LCMNet	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.15 10	0.09 93	0.15 99	0.12 55	0.18 73	0.19 216	0.10 70	0.10 67	0.11 134	0.10 117	0.15 104	0.13 243	0.06 65	0.06 323	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

VIP-Stereo	0.12 137	0.12 361	0.21 198	0.18 139	0.11 251	0.24 444	0.12 55	0.19 92	0.18 194	0.10 70	0.13 152	0.11 134	0.09 54	0.19 246	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

BridgeDepth	0.10 16	0.09 126	0.14 26	0.19 212	0.07 10	0.16 159	0.12 55	0.16 40	0.12 36	0.08 3	0.09 28	0.14 253	0.13 281	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	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 16	0.08 55	0.13 8	0.17 74	0.08 54	0.14 70	0.12 55	0.24 217	0.19 216	0.09 27	0.11 99	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 16	0.08 55	0.13 8	0.18 139	0.10 181	0.13 44	0.12 55	0.15 24	0.12 36	0.10 70	0.13 152	0.10 85	0.10 117	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 16	0.08 55	0.13 8	0.17 74	0.08 54	0.13 44	0.12 55	0.24 217	0.19 216	0.09 27	0.11 99	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

asda	0.11 95	0.11 295	0.16 82	0.17 74	0.09 93	0.14 70	0.12 55	0.24 217	0.16 131	0.11 117	0.11 99	0.08 8	0.10 117	0.15 104	0.12 168	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

qwe	0.11 95	0.10 200	0.14 26	0.17 74	0.10 181	0.15 99	0.12 55	0.25 239	0.17 167	0.14 226	0.13 152	0.09 42	0.09 54	0.18 208	0.12 168	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

4.25_new	0.11 95	0.11 295	0.16 82	0.17 74	0.10 181	0.17 211	0.12 55	0.21 141	0.14 85	0.12 154	0.13 152	0.09 42	0.10 117	0.15 104	0.12 168	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

4.5w_new	0.11 95	0.11 295	0.16 82	0.17 74	0.10 181	0.17 211	0.12 55	0.21 141	0.14 85	0.12 154	0.13 152	0.09 42	0.10 117	0.15 104	0.12 168	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

4.5_new	0.11 95	0.11 295	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.14 70	0.12 55	0.21 141	0.16 131	0.13 194	0.13 152	0.08 8	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.06 150	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 95	0.11 295	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.14 70	0.12 55	0.21 141	0.16 131	0.13 194	0.13 152	0.08 8	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.06 150	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 95	0.11 295	0.16 82	0.17 74	0.10 181	0.17 211	0.12 55	0.21 141	0.14 85	0.12 154	0.13 152	0.09 42	0.10 117	0.15 104	0.12 168	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

2.75w_new	0.11 95	0.09 126	0.14 26	0.16 33	0.09 93	0.15 99	0.12 55	0.25 239	0.16 131	0.14 226	0.13 152	0.08 8	0.10 117	0.16 144	0.13 243	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.75w	0.11 95	0.09 126	0.15 49	0.17 74	0.11 251	0.18 242	0.12 55	0.23 194	0.14 85	0.13 194	0.11 99	0.08 8	0.10 117	0.16 144	0.11 85	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

monsterstereo	0.11 95	0.09 126	0.14 26	0.19 212	0.12 334	0.14 70	0.12 55	0.25 239	0.17 167	0.13 194	0.16 231	0.08 8	0.09 54	0.19 246	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 16	0.08 55	0.16 82	0.17 74	0.08 54	0.16 159	0.12 55	0.17 52	0.12 36	0.10 70	0.07 6	0.10 85	0.08 21	0.14 51	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.06 203

StereoAnything_RVC	0.13 196	0.37 754	0.36 413	0.14 4	0.07 10	0.11 28	0.12 55	0.17 52	0.12 36	0.08 3	0.07 6	0.07 2	0.10 117	0.20 272	0.10 30	0.09 482	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.24 747	0.05 52

MonSter	0.10 16	0.08 55	0.13 8	0.17 74	0.08 54	0.14 70	0.12 55	0.24 217	0.19 216	0.09 27	0.11 99	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

Pointernet	0.13 196	0.07 5	0.27 283	0.19 212	0.11 251	0.20 329	0.12 55	0.31 352	0.24 338	0.15 250	0.15 211	0.13 215	0.11 180	0.17 171	0.13 243	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

trnet	0.13 196	0.08 55	0.21 198	0.15 10	0.07 10	0.21 363	0.12 55	0.24 217	0.24 338	0.16 279	0.21 323	0.15 276	0.13 281	0.18 208	0.13 243	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.05 52

DIP-Stereo	0.18 347	0.12 361	0.33 370	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.12 55	0.42 516	0.25 355	0.27 429	0.32 465	0.21 380	0.17 403	0.25 381	0.20 477	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.08 407
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN-CSS_ROB	0.22 477	0.25 675	0.47 560	0.24 568	0.14 476	0.25 464	0.12 55	0.40 486	0.33 476	0.29 474	0.42 596	0.22 393	0.20 462	0.33 494	0.19 454	0.07 181	0.06 323	0.11 588	0.11 611	0.11 570	0.07 317

ww	0.10 16	0.07 5	0.13 8	0.18 139	0.08 54	0.15 99	0.13 115	0.16 40	0.12 36	0.09 27	0.11 99	0.09 42	0.08 21	0.16 144	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

MGW-Stereo-1	0.10 16	0.07 5	0.13 8	0.18 139	0.07 10	0.16 159	0.13 115	0.14 17	0.16 131	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.08 21	0.16 144	0.12 168	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

tt7	0.10 16	0.10 200	0.13 8	0.19 212	0.07 10	0.14 70	0.13 115	0.17 52	0.12 36	0.09 27	0.07 6	0.10 85	0.10 117	0.15 104	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

tt8	0.10 16	0.10 200	0.14 26	0.19 212	0.07 10	0.14 70	0.13 115	0.18 73	0.13 56	0.09 27	0.08 22	0.11 134	0.10 117	0.13 19	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

CR-Stereo	0.09 2	0.10 200	0.14 26	0.15 10	0.07 10	0.10 24	0.13 115	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.08 22	0.10 85	0.10 117	0.13 19	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.06 150	0.06 203

E$^{3}$Stereo	0.11 95	0.08 55	0.18 142	0.16 33	0.10 181	0.15 99	0.13 115	0.19 92	0.15 109	0.10 70	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.18 208	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.06 203

LLLLL	0.11 95	0.08 55	0.18 142	0.16 33	0.10 181	0.15 99	0.13 115	0.19 92	0.15 109	0.10 70	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.18 208	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.06 203

100	0.10 16	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.10 181	0.11 28	0.13 115	0.17 52	0.15 109	0.10 70	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.16 144	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.05 52

300	0.10 16	0.07 5	0.17 115	0.16 33	0.09 93	0.13 44	0.13 115	0.20 120	0.15 109	0.10 70	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.13 19	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

Last	0.11 95	0.07 5	0.17 115	0.16 33	0.09 93	0.14 70	0.13 115	0.18 73	0.15 109	0.10 70	0.09 28	0.14 253	0.10 117	0.18 208	0.13 243	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.06 203

FORCE_4.5	0.10 16	0.09 126	0.13 8	0.19 212	0.06 1	0.13 44	0.13 115	0.23 194	0.12 36	0.08 3	0.10 67	0.08 8	0.11 180	0.15 104	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.04 1

EE1	0.14 241	0.08 55	0.31 342	0.19 212	0.11 251	0.16 159	0.13 115	0.32 364	0.21 271	0.16 279	0.14 193	0.15 276	0.13 281	0.25 381	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.06 203

DF_test	0.10 16	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.11 251	0.06 2	0.13 115	0.13 13	0.15 109	0.10 70	0.11 99	0.08 8	0.09 54	0.11 2	0.10 30	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.06 205	0.07 253	0.05 52

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 137	0.12 361	0.17 115	0.22 448	0.10 181	0.15 99	0.13 115	0.18 73	0.14 85	0.11 117	0.13 152	0.10 85	0.08 21	0.20 272	0.14 287	0.06 65	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.07 317

LiteMatch*	0.11 95	0.07 5	0.22 217	0.16 33	0.10 181	0.13 44	0.13 115	0.18 73	0.14 85	0.09 27	0.09 28	0.09 42	0.10 117	0.14 51	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.06 203

bcnet-new	0.12 137	0.11 295	0.32 352	0.20 305	0.08 54	0.16 159	0.13 115	0.19 92	0.17 167	0.11 117	0.12 128	0.11 134	0.11 180	0.19 246	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

FCBStereo	0.12 137	0.11 295	0.27 283	0.20 305	0.09 93	0.18 242	0.13 115	0.18 73	0.13 56	0.12 154	0.12 128	0.13 215	0.13 281	0.14 51	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

PSGStereo	0.12 137	0.11 295	0.27 283	0.20 305	0.09 93	0.18 242	0.13 115	0.18 73	0.13 56	0.12 154	0.12 128	0.13 215	0.13 281	0.14 51	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

TOTStereo	0.12 137	0.11 295	0.28 300	0.20 305	0.08 54	0.15 99	0.13 115	0.22 168	0.19 216	0.12 154	0.14 193	0.12 179	0.12 228	0.15 104	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

DepthFocus	0.10 16	0.07 5	0.21 198	0.15 10	0.11 251	0.10 24	0.13 115	0.15 24	0.08 1	0.12 154	0.10 67	0.09 42	0.07 4	0.13 19	0.10 30	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.06 150	0.05 52

LACA2	0.10 16	0.11 295	0.20 179	0.16 33	0.07 10	0.16 159	0.13 115	0.17 52	0.14 85	0.09 27	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.14 51	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

Test_v1	0.10 16	0.07 5	0.16 82	0.15 10	0.09 93	0.13 44	0.13 115	0.22 168	0.16 131	0.09 27	0.10 67	0.08 8	0.08 21	0.14 51	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 196	0.08 55	0.22 217	0.15 10	0.09 93	0.18 242	0.13 115	0.24 217	0.25 355	0.14 226	0.22 339	0.17 315	0.12 228	0.19 246	0.13 243	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.07 317

Pro-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 26	0.17 74	0.10 181	0.17 211	0.13 115	0.11 4	0.13 56	0.10 70	0.09 28	0.08 8	0.06 1	0.22 323	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.08 406	0.05 8	0.05 52

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.13 115	0.12 8	0.11 18	0.07 1	0.12 128	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
CSFM-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 26	0.16 33	0.08 54	0.16 159	0.13 115	0.21 141	0.11 18	0.11 117	0.11 99	0.10 85	0.10 117	0.14 51	0.11 85	0.07 181	0.06 323	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

DLNR-FE	10.45 850	12.13 859	19.94 863	106.10 882	23.12 869	0.14 70	0.13 115	3.28 842	0.17 167	0.16 279	0.23 351	0.16 301	0.10 117	0.31 480	0.15 323	2.41 849	0.06 323	0.07 213	0.07 314	40.22 886	0.06 203

Select-FE	0.23 495	0.14 490	0.78 702	0.22 448	0.18 626	0.22 396	0.13 115	0.43 531	0.26 370	0.28 443	0.33 488	0.39 609	0.29 608	0.27 421	0.19 454	0.08 370	0.07 469	0.08 337	0.13 679	0.08 351	0.12 610

Zero-FE251	0.14 241	0.09 126	0.24 244	0.17 74	0.09 93	0.20 329	0.13 115	0.20 120	0.14 85	0.61 754	0.13 152	0.13 215	0.11 180	0.14 51	0.16 353	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

AdaDepth	0.11 95	0.09 126	0.20 179	0.20 305	0.10 181	0.19 282	0.13 115	0.16 40	0.13 56	0.10 70	0.10 67	0.09 42	0.09 54	0.19 246	0.12 168	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.05 52

IGEV	0.11 95	0.06 1	0.17 115	0.15 10	0.11 251	0.16 159	0.13 115	0.21 141	0.16 131	0.11 117	0.15 211	0.09 42	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

LG-Stereo_L2	0.10 16	0.08 55	0.19 160	0.16 33	0.09 93	0.12 36	0.13 115	0.18 73	0.13 56	0.09 27	0.07 6	0.08 8	0.08 21	0.16 144	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 16	0.08 55	0.19 160	0.16 33	0.09 93	0.12 36	0.13 115	0.17 52	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.08 8	0.07 4	0.17 171	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 95	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.07 10	0.17 211	0.13 115	0.18 73	0.16 131	0.11 117	0.13 152	0.11 134	0.12 228	0.18 208	0.11 85	0.08 370	0.04 2	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.04 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 196	0.14 490	0.19 160	0.26 644	0.09 93	0.15 99	0.13 115	0.22 168	0.18 194	0.12 154	0.11 99	0.10 85	0.13 281	0.21 300	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

FoundationStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.08 54	0.12 36	0.13 115	0.11 4	0.12 36	0.09 27	0.07 6	0.10 85	0.09 54	0.11 2	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

castereo++	0.13 196	0.10 200	0.18 142	0.18 139	0.10 181	0.27 499	0.13 115	0.23 194	0.23 319	0.11 117	0.13 152	0.16 301	0.10 117	0.18 208	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.04 1

dual_stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 26	0.17 74	0.08 54	0.09 9	0.13 115	0.24 217	0.13 56	0.10 70	0.09 28	0.09 42	0.08 21	0.18 208	0.12 168	0.07 181	0.06 323	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

DCVSM-stereo	0.24 527	0.13 435	0.52 605	0.20 305	0.14 476	0.26 488	0.13 115	0.34 393	0.34 486	0.41 675	0.33 488	0.47 673	0.29 608	0.30 473	0.22 526	0.10 537	0.10 638	0.11 588	0.10 567	0.12 612	0.15 669

MaDis-Stereo	0.14 241	0.13 435	0.26 270	0.19 212	0.14 476	0.16 159	0.13 115	0.25 239	0.21 271	0.13 194	0.14 193	0.14 253	0.11 180	0.17 171	0.17 387	0.08 370	0.07 469	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.06 203

MIF-Stereo (partial)	0.16 299	0.10 200	0.34 382	0.21 371	0.15 542	0.15 99	0.13 115	0.28 301	0.25 355	0.17 300	0.26 392	0.15 276	0.16 370	0.25 381	0.17 387	0.09 482	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.09 441	0.08 407

UniTT-Stereo	0.14 241	0.10 200	0.30 325	0.21 371	0.13 423	0.17 211	0.13 115	0.19 92	0.18 194	0.15 250	0.20 308	0.10 85	0.11 180	0.18 208	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.06 203

DLNR_Zeroshot_test	10.44 849	12.10 858	19.93 862	106.08 881	23.66 870	0.14 70	0.13 115	3.22 841	0.17 167	0.16 279	0.23 351	0.16 301	0.10 117	0.31 480	0.15 323	2.36 848	0.06 323	0.07 213	0.07 314	39.70 885	0.06 203

LL-Strereo2	0.18 347	0.18 594	0.39 461	0.22 448	0.12 334	0.24 444	0.13 115	0.31 352	0.23 319	0.24 393	0.20 308	0.24 431	0.12 228	0.26 401	0.15 323	0.06 65	0.06 323	0.12 627	0.09 518	0.08 351	0.07 317

EGLCR-Stereo	0.13 196	0.08 55	0.20 179	0.18 139	0.09 93	0.21 363	0.13 115	0.27 278	0.21 271	0.13 194	0.10 67	0.15 276	0.09 54	0.20 272	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.06 203

CREStereo++_RVC	0.15 281	0.08 55	0.26 270	0.17 74	0.11 251	0.18 242	0.13 115	0.22 168	0.30 436	0.21 357	0.30 440	0.13 215	0.11 180	0.16 144	0.15 323	0.07 181	0.04 2	0.06 78	0.15 704	0.06 150	0.05 52
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
raftrobust	0.16 299	0.13 435	0.29 314	0.22 448	0.15 542	0.19 282	0.13 115	0.32 364	0.26 370	0.26 418	0.20 308	0.19 349	0.17 403	0.21 300	0.15 323	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.07 317

RALAANet	0.19 397	0.18 594	0.37 424	0.23 510	0.14 476	0.23 421	0.13 115	0.37 450	0.29 419	0.28 443	0.26 392	0.25 444	0.15 344	0.26 401	0.18 419	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.06 203

XX-Stereo	0.21 440	0.10 200	0.83 723	0.26 644	0.17 604	0.23 421	0.13 115	0.40 486	0.18 194	0.20 342	0.41 579	0.31 533	0.10 117	0.32 487	0.12 168	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.05 52

ACC-I	0.10 16	0.10 200	0.16 82	0.17 74	0.09 93	0.06 2	0.14 164	0.13 13	0.16 131	0.10 70	0.13 152	0.09 42	0.09 54	0.17 171	0.10 30	0.08 370	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.07 253	0.06 203

ACC	0.10 16	0.10 200	0.16 82	0.17 74	0.09 93	0.05 1	0.14 164	0.15 24	0.16 131	0.10 70	0.12 128	0.09 42	0.09 54	0.16 144	0.10 30	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.06 203

DDDD	0.11 95	0.07 5	0.17 115	0.16 33	0.09 93	0.13 44	0.14 164	0.20 120	0.14 85	0.10 70	0.09 28	0.15 276	0.11 180	0.13 19	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.06 203

FORCE_4.6	0.10 16	0.09 126	0.13 8	0.18 139	0.06 1	0.16 159	0.14 164	0.22 168	0.13 56	0.08 3	0.10 67	0.09 42	0.09 54	0.12 9	0.08 1	0.07 181	0.04 2	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

FORCE_4	0.10 16	0.08 55	0.14 26	0.19 212	0.07 10	0.16 159	0.14 164	0.20 120	0.11 18	0.09 27	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.17 171	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.04 1

AnonStereo	0.16 299	0.12 361	0.30 325	0.20 305	0.12 334	0.18 242	0.14 164	0.36 438	0.24 338	0.19 333	0.17 252	0.19 349	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.10 518	0.06 203

NBS	0.09 2	0.08 55	0.16 82	0.19 212	0.09 93	0.08 4	0.14 164	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 67	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 168	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.07 253	0.05 52

anonymous	0.11 95	0.09 126	0.20 179	0.18 139	0.10 181	0.08 4	0.14 164	0.16 40	0.17 167	0.12 154	0.13 152	0.09 42	0.07 4	0.13 19	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

testmc14	0.10 16	0.07 5	0.14 26	0.18 139	0.07 10	0.16 159	0.14 164	0.15 24	0.12 36	0.10 70	0.13 152	0.10 85	0.08 21	0.12 9	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

PhaseNet	0.13 196	0.09 126	0.19 160	0.18 139	0.11 251	0.16 159	0.14 164	0.24 217	0.17 167	0.11 117	0.12 128	0.16 301	0.12 228	0.19 246	0.16 353	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.07 253	0.07 317

ManiGeoR	0.18 347	0.15 530	0.55 619	0.15 10	0.11 251	0.21 363	0.14 164	0.39 472	0.27 381	0.19 333	0.24 367	0.18 328	0.15 344	0.35 513	0.19 454	0.08 370	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.08 407

HLf10	0.18 347	0.15 530	0.55 619	0.15 10	0.11 251	0.21 363	0.14 164	0.39 472	0.27 381	0.19 333	0.24 367	0.18 328	0.15 344	0.35 513	0.19 454	0.08 370	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.08 407

HLf8	0.19 397	0.16 559	0.55 619	0.15 10	0.12 334	0.24 444	0.14 164	0.40 486	0.31 450	0.20 342	0.26 392	0.18 328	0.15 344	0.35 513	0.17 387	0.10 537	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.09 484

DNS	0.26 574	0.30 719	0.18 142	0.17 74	0.10 181	0.13 44	0.14 164	0.24 217	0.16 131	0.12 154	0.17 252	0.13 215	0.10 117	0.70 695	0.37 656	0.08 370	0.14 710	0.08 337	0.05 93	1.01 827	0.80 820

PointNet	0.10 16	0.08 55	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.14 164	0.17 52	0.14 85	0.08 3	0.11 99	0.12 179	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

TS12	0.12 137	0.08 55	0.17 115	0.21 371	0.09 93	0.19 282	0.14 164	0.23 194	0.16 131	0.14 226	0.19 288	0.12 179	0.13 281	0.17 171	0.15 323	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

canet-new	0.12 137	0.11 295	0.28 300	0.20 305	0.09 93	0.15 99	0.14 164	0.22 168	0.16 131	0.09 27	0.11 99	0.09 42	0.12 228	0.20 272	0.09 12	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

LWStereo	0.12 137	0.10 200	0.27 283	0.19 212	0.08 54	0.16 159	0.14 164	0.21 141	0.15 109	0.10 70	0.13 152	0.10 85	0.12 228	0.20 272	0.09 12	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.04 1

LMStereo	0.13 196	0.11 295	0.44 530	0.21 371	0.08 54	0.14 70	0.14 164	0.21 141	0.16 131	0.10 70	0.13 152	0.10 85	0.13 281	0.18 208	0.09 12	0.05 9	0.04 2	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

CR7Stereo	0.12 137	0.11 295	0.27 283	0.19 212	0.11 251	0.16 159	0.14 164	0.19 92	0.14 85	0.11 117	0.14 193	0.10 85	0.11 180	0.12 9	0.10 30	0.06 65	0.04 2	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

ARStereo-new	0.12 137	0.11 295	0.26 270	0.19 212	0.07 10	0.14 70	0.14 164	0.21 141	0.18 194	0.12 154	0.15 211	0.11 134	0.12 228	0.13 19	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

MUNStereo	0.12 137	0.11 295	0.35 393	0.20 305	0.08 54	0.16 159	0.14 164	0.19 92	0.14 85	0.12 154	0.14 193	0.12 179	0.12 228	0.15 104	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.07 314	0.07 253	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 95	0.10 200	0.26 270	0.18 139	0.09 93	0.14 70	0.14 164	0.20 120	0.13 56	0.11 117	0.13 152	0.10 85	0.11 180	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.05 52

CHEStereo	0.12 137	0.11 295	0.22 217	0.19 212	0.11 251	0.16 159	0.14 164	0.19 92	0.15 109	0.13 194	0.16 231	0.11 134	0.12 228	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.05 52

RMAStereo	0.12 137	0.12 361	0.27 283	0.21 371	0.09 93	0.19 282	0.14 164	0.24 217	0.17 167	0.12 154	0.13 152	0.11 134	0.12 228	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

ATMStereo	0.12 137	0.11 295	0.23 233	0.22 448	0.09 93	0.16 159	0.14 164	0.24 217	0.19 216	0.12 154	0.11 99	0.09 42	0.13 281	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.05 93	0.08 351	0.05 52

ACMStereo	0.12 137	0.11 295	0.25 259	0.21 371	0.08 54	0.13 44	0.14 164	0.25 239	0.21 271	0.12 154	0.15 211	0.09 42	0.14 321	0.15 104	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

KMOStereo	0.13 196	0.11 295	0.30 325	0.20 305	0.13 423	0.20 329	0.14 164	0.23 194	0.16 131	0.12 154	0.13 152	0.09 42	0.15 344	0.19 246	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.06 203

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 241	0.21 639	0.47 560	0.17 74	0.12 334	0.15 99	0.14 164	0.24 217	0.16 131	0.11 117	0.14 193	0.12 179	0.10 117	0.14 51	0.10 30	0.06 65	0.06 323	0.06 78	0.08 406	0.05 8	0.07 317

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 137	0.08 55	0.29 314	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.14 164	0.19 92	0.17 167	0.11 117	0.14 193	0.11 134	0.12 228	0.13 19	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.19 714

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 241	0.19 611	0.70 686	0.17 74	0.12 334	0.13 44	0.14 164	0.24 217	0.17 167	0.10 70	0.12 128	0.10 85	0.10 117	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.07 314	0.05 8	0.07 317

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 196	0.11 295	0.38 445	0.17 74	0.11 251	0.17 211	0.14 164	0.23 194	0.17 167	0.11 117	0.14 193	0.13 215	0.11 180	0.14 51	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

LACA3	0.10 16	0.10 200	0.14 26	0.15 10	0.07 10	0.16 159	0.14 164	0.14 17	0.13 56	0.11 117	0.09 28	0.10 85	0.10 117	0.16 144	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

Selective-IGEV-i32	0.12 137	0.09 126	0.22 217	0.19 212	0.10 181	0.15 99	0.14 164	0.27 278	0.15 109	0.13 194	0.14 193	0.13 215	0.08 21	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.05 52

Hybrid-DGEV-2	0.21 440	0.15 530	0.34 382	0.24 568	0.13 423	0.28 519	0.14 164	0.48 587	0.44 618	0.27 429	0.24 367	0.25 444	0.25 545	0.28 437	0.19 454	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.07 253	0.07 317

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.14 26	0.17 74	0.09 93	0.09 9	0.14 164	0.10 2	0.14 85	0.07 1	0.09 28	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

BStereo	0.13 196	0.10 200	0.42 506	0.18 139	0.11 251	0.13 44	0.14 164	0.24 217	0.22 292	0.12 154	0.11 99	0.12 179	0.09 54	0.16 144	0.14 287	0.05 9	0.06 323	0.06 78	0.08 406	0.05 8	0.06 203

Anonymus123	0.14 241	0.10 200	0.42 506	0.18 139	0.11 251	0.36 637	0.14 164	0.28 301	0.22 292	0.12 154	0.11 99	0.12 179	0.09 54	0.16 144	0.14 287	0.05 9	0.06 323	0.06 78	0.08 406	0.05 8	0.06 203

water-stereo	0.13 196	0.08 55	0.20 179	0.19 212	0.10 181	0.17 211	0.14 164	0.25 239	0.19 216	0.17 300	0.23 351	0.15 276	0.15 344	0.12 9	0.13 243	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.05 52

DVStereo	0.14 241	0.08 55	0.18 142	0.18 139	0.09 93	0.21 363	0.14 164	0.24 217	0.21 271	0.21 357	0.21 323	0.15 276	0.14 321	0.23 333	0.15 323	0.07 181	0.06 323	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.05 52

2w_stereo	0.11 95	0.10 200	0.15 49	0.18 139	0.08 54	0.16 159	0.14 164	0.27 278	0.20 249	0.14 226	0.14 193	0.08 8	0.11 180	0.13 19	0.12 168	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 196	0.09 126	0.24 244	0.20 305	0.10 181	0.15 99	0.14 164	0.22 168	0.16 131	0.12 154	0.19 288	0.15 276	0.11 180	0.13 19	0.17 387	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.07 253	0.06 203

Reg-Stereo(zero)	0.16 299	0.07 5	0.36 413	0.19 212	0.10 181	0.19 282	0.14 164	0.28 301	0.24 338	0.22 368	0.20 308	0.24 431	0.18 434	0.21 300	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.06 203

ISRNet	0.27 585	0.13 435	0.45 544	0.26 644	0.19 653	0.24 444	0.14 164	0.45 552	0.43 602	0.39 656	0.48 658	0.42 642	0.27 576	0.32 487	0.29 609	0.20 747	0.12 686	0.17 714	0.16 717	0.16 676	0.20 727

GIP-stereo	0.12 137	0.09 126	0.20 179	0.19 212	0.11 251	0.16 159	0.14 164	0.29 318	0.18 194	0.11 117	0.16 231	0.13 215	0.09 54	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

DEFOM-Stereo	0.11 95	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.09 93	0.22 396	0.14 164	0.14 17	0.16 131	0.11 117	0.10 67	0.09 42	0.08 21	0.21 300	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

UGAM-zero	0.23 495	0.10 200	0.54 612	0.19 212	0.13 423	0.21 363	0.14 164	0.44 539	0.22 292	0.28 443	0.28 410	0.51 698	0.33 653	0.65 678	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.08 406	0.06 150	0.07 317

U	1.00 795	0.09 126	0.21 198	0.21 371	3.68 836	6.12 843	0.14 164	0.21 141	0.21 271	0.11 117	0.11 99	0.10 85	0.09 54	0.12 9	0.11 85	0.07 181	0.05 57	5.42 856	2.90 853	0.07 253	0.06 203

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 137	0.08 55	0.29 314	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.14 164	0.19 92	0.17 167	0.11 117	0.14 193	0.11 134	0.12 228	0.13 19	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.19 714

MIM_Stereo	0.18 347	0.12 361	0.38 445	0.20 305	0.11 251	0.17 211	0.14 164	0.35 417	0.25 355	0.27 429	0.35 511	0.23 416	0.13 281	0.27 421	0.16 353	0.06 65	0.07 469	0.08 337	0.08 406	0.08 351	0.06 203

LoS	0.14 241	0.08 55	0.27 283	0.16 33	0.09 93	0.22 396	0.14 164	0.26 261	0.26 370	0.15 250	0.18 279	0.18 328	0.13 281	0.22 323	0.14 287	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.06 203
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.12 137	0.09 126	0.22 217	0.19 212	0.10 181	0.15 99	0.14 164	0.27 278	0.15 109	0.13 194	0.14 193	0.13 215	0.08 21	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.05 52

Patchmatch Stereo++	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.14 164	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.29 424	0.25 444	0.17 403	0.26 401	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407
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
IIG-Stereo	0.23 495	0.13 435	0.35 393	0.29 705	0.12 334	0.23 421	0.14 164	0.38 458	0.31 450	0.34 583	0.37 530	0.33 552	0.21 472	0.70 695	0.26 585	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.07 314	0.07 253	0.06 203

ROB_FTStereo	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.14 164	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.28 410	0.25 444	0.17 403	0.24 349	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

HUI-Stereo	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.14 164	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.28 410	0.25 444	0.17 403	0.22 323	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

RAFT-RH_RVC	0.25 555	0.11 295	0.45 544	0.21 371	0.12 334	0.25 464	0.14 164	0.27 278	0.27 381	0.38 640	1.15 787	0.23 416	0.17 403	0.57 627	0.24 561	0.07 181	0.05 57	0.10 528	0.07 314	0.06 150	0.07 317

iRAFT	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.14 164	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.29 424	0.25 444	0.17 403	0.26 401	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

TANstereo	0.15 281	0.09 126	0.28 300	0.16 33	0.08 54	0.25 464	0.14 164	0.23 194	0.28 400	0.24 393	0.30 440	0.16 301	0.12 228	0.17 171	0.13 243	0.08 370	0.07 469	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.07 317

BEATNet_4x	0.22 477	0.18 594	0.47 560	0.22 448	0.10 181	0.28 519	0.14 164	0.46 563	0.32 462	0.31 524	0.34 500	0.31 533	0.25 545	0.31 480	0.29 609	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.06 205	0.10 518	0.08 407

CFNet	0.27 585	0.20 624	0.44 530	0.22 448	0.14 476	0.33 601	0.14 164	0.51 629	0.45 631	0.30 506	0.40 570	0.38 597	0.27 576	0.76 722	0.25 571	0.09 482	0.07 469	0.11 588	0.11 611	0.11 570	0.08 407

HITNet	0.20 419	0.17 579	0.43 520	0.19 212	0.08 54	0.27 499	0.14 164	0.42 516	0.30 436	0.29 474	0.32 465	0.27 477	0.21 472	0.28 437	0.25 571	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.06 203
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
G4	0.18 347	0.13 435	0.39 461	0.28 699	0.13 423	0.18 242	0.15 226	0.35 417	0.25 355	0.20 342	0.23 351	0.15 276	0.14 321	0.34 501	0.15 323	0.11 585	0.05 57	0.10 528	0.07 314	0.07 253	0.06 203

FETCStereo	0.12 137	0.08 55	0.20 179	0.18 139	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.17 52	0.17 167	0.18 321	0.17 252	0.13 215	0.11 180	0.15 104	0.12 168	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

FETStereo	0.12 137	0.08 55	0.19 160	0.18 139	0.09 93	0.17 211	0.15 226	0.17 52	0.18 194	0.18 321	0.16 231	0.13 215	0.11 180	0.16 144	0.13 243	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.05 52

CEFStereo	0.12 137	0.08 55	0.24 244	0.18 139	0.10 181	0.16 159	0.15 226	0.17 52	0.18 194	0.17 300	0.19 288	0.13 215	0.11 180	0.17 171	0.13 243	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.06 203

CGFBStereo	0.12 137	0.08 55	0.23 233	0.18 139	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.17 52	0.17 167	0.18 321	0.17 252	0.13 215	0.11 180	0.16 144	0.12 168	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

Cross2Single Stereo	0.13 196	0.14 490	0.15 49	0.21 371	0.08 54	0.09 9	0.15 226	0.16 40	0.24 338	0.23 377	0.14 193	0.12 179	0.08 21	0.24 349	0.12 168	0.12 629	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.12 612	0.05 52

Cross2Single-S	0.10 16	0.08 55	0.16 82	0.16 33	0.09 93	0.08 4	0.15 226	0.13 13	0.15 109	0.10 70	0.09 28	0.09 42	0.08 21	0.13 19	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

LLL	0.11 95	0.08 55	0.17 115	0.16 33	0.10 181	0.16 159	0.15 226	0.19 92	0.15 109	0.10 70	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.06 203

low	0.12 137	0.08 55	0.21 198	0.18 139	0.09 93	0.17 211	0.15 226	0.23 194	0.16 131	0.10 70	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.21 300	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.06 150	0.06 203

FORCE_4.7	0.10 16	0.10 200	0.12 1	0.21 371	0.08 54	0.15 99	0.15 226	0.19 92	0.14 85	0.08 3	0.10 67	0.08 8	0.10 117	0.15 104	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.06 150	0.04 1

GEAR-Net	0.13 196	0.09 126	0.23 233	0.21 371	0.10 181	0.15 99	0.15 226	0.29 318	0.16 131	0.12 154	0.15 211	0.12 179	0.12 228	0.17 171	0.14 287	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.07 317

GELT-Stereo	0.13 196	0.09 126	0.16 82	0.20 305	0.14 476	0.14 70	0.15 226	0.33 380	0.23 319	0.14 226	0.11 99	0.11 134	0.11 180	0.16 144	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.05 8	0.05 52

FAST (zero-shot)	0.14 241	0.10 200	0.22 217	0.23 510	0.26 735	0.14 70	0.15 226	0.23 194	0.15 109	0.11 117	0.14 193	0.12 179	0.12 228	0.18 208	0.13 243	0.09 482	0.09 602	0.07 213	0.08 406	0.07 253	0.09 484

DNSM	0.28 607	0.28 702	0.17 115	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.15 226	0.24 217	0.18 194	0.14 226	0.17 252	0.13 215	0.11 180	0.75 716	0.63 741	0.08 370	0.13 699	0.06 78	0.05 93	1.14 830	0.81 821

Anonymus	0.12 137	0.08 55	0.17 115	0.19 212	0.10 181	0.16 159	0.15 226	0.20 120	0.16 131	0.11 117	0.09 28	0.14 253	0.12 228	0.17 171	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.07 317

TestStereo_HL2	0.18 347	0.14 490	0.34 382	0.17 74	0.11 251	0.20 329	0.15 226	0.33 380	0.29 419	0.22 368	0.29 424	0.19 349	0.17 403	0.39 538	0.18 419	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.08 351	0.08 407

MCSU-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 26	0.17 74	0.07 10	0.16 159	0.15 226	0.17 52	0.16 131	0.12 154	0.13 152	0.12 179	0.08 21	0.15 104	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

DF	0.13 196	0.09 126	0.21 198	0.18 139	0.10 181	0.17 211	0.15 226	0.25 239	0.17 167	0.13 194	0.22 339	0.19 349	0.11 180	0.20 272	0.14 287	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.06 203

ARStereo	0.12 137	0.12 361	0.28 300	0.19 212	0.08 54	0.17 211	0.15 226	0.22 168	0.18 194	0.11 117	0.14 193	0.10 85	0.11 180	0.17 171	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

BARStereo	0.12 137	0.13 435	0.28 300	0.20 305	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.20 120	0.16 131	0.11 117	0.14 193	0.09 42	0.13 281	0.18 208	0.10 30	0.06 65	0.04 2	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.06 203

KABStereo	0.12 137	0.11 295	0.24 244	0.20 305	0.09 93	0.19 282	0.15 226	0.26 261	0.20 249	0.11 117	0.12 128	0.10 85	0.13 281	0.17 171	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 196	0.09 126	0.19 160	0.18 139	0.14 476	0.19 282	0.15 226	0.25 239	0.22 292	0.15 250	0.20 308	0.10 85	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 196	0.09 126	0.22 217	0.18 139	0.14 476	0.18 242	0.15 226	0.23 194	0.21 271	0.16 279	0.22 339	0.10 85	0.09 54	0.15 104	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 196	0.09 126	0.20 179	0.18 139	0.14 476	0.18 242	0.15 226	0.25 239	0.22 292	0.16 279	0.21 323	0.09 42	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

Foundation-i1c-attn	0.12 137	0.07 5	0.14 26	0.16 33	0.07 10	0.15 99	0.15 226	0.24 217	0.17 167	0.13 194	0.15 211	0.16 301	0.13 281	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

Foundation-i1b	0.12 137	0.07 5	0.14 26	0.16 33	0.07 10	0.16 159	0.15 226	0.25 239	0.16 131	0.14 226	0.15 211	0.17 315	0.12 228	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.04 1

FE-Mocha	0.16 299	0.10 200	0.33 370	0.19 212	0.13 423	0.19 282	0.15 226	0.35 417	0.22 292	0.24 393	0.24 367	0.20 366	0.14 321	0.17 171	0.17 387	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.06 203

IGEV-FE	0.18 347	0.10 200	0.65 667	0.20 305	0.12 334	0.19 282	0.15 226	0.34 393	0.19 216	0.28 443	0.22 339	0.27 477	0.13 281	0.23 333	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.06 203

DDF-Stereo	0.13 196	0.08 55	0.19 160	0.19 212	0.16 579	0.12 36	0.15 226	0.18 73	0.18 194	0.11 117	0.10 67	0.13 215	0.12 228	0.23 333	0.19 454	0.08 370	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.21 733	0.06 203

zero-FE	0.16 299	0.08 55	0.81 716	0.19 212	0.18 626	0.12 36	0.15 226	0.19 92	0.19 216	0.10 70	0.10 67	0.13 215	0.12 228	0.21 300	0.19 454	0.08 370	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.19 721	0.06 203

GASTEREO	0.13 196	0.12 361	0.21 198	0.23 510	0.10 181	0.18 242	0.15 226	0.26 261	0.18 194	0.17 300	0.16 231	0.11 134	0.13 281	0.19 246	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.07 314	0.06 150	0.06 203

MSCF	0.13 196	0.12 361	0.21 198	0.22 448	0.10 181	0.16 159	0.15 226	0.26 261	0.18 194	0.17 300	0.16 231	0.11 134	0.13 281	0.18 208	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.07 314	0.06 150	0.06 203

depthmonostereo	0.14 241	0.09 126	0.19 160	0.19 212	0.08 54	0.20 329	0.15 226	0.27 278	0.23 319	0.16 279	0.18 279	0.14 253	0.17 403	0.19 246	0.13 243	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.05 93	0.05 8	0.05 52

2.5w	0.11 95	0.10 200	0.15 49	0.18 139	0.09 93	0.15 99	0.15 226	0.20 120	0.15 109	0.12 154	0.13 152	0.10 85	0.09 54	0.17 171	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

3w_stereo	0.12 137	0.11 295	0.18 142	0.18 139	0.08 54	0.16 159	0.15 226	0.27 278	0.19 216	0.12 154	0.12 128	0.07 2	0.12 228	0.15 104	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

1w_stereo	0.12 137	0.08 55	0.14 26	0.18 139	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.25 239	0.21 271	0.13 194	0.16 231	0.08 8	0.12 228	0.16 144	0.13 243	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

tg	0.16 299	0.11 295	0.25 259	0.21 371	0.11 251	0.23 421	0.15 226	0.34 393	0.24 338	0.20 342	0.25 379	0.19 349	0.12 228	0.24 349	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.09 518	0.08 351	0.07 317

model_zeroshot	0.17 321	0.11 295	0.39 461	0.20 305	0.12 334	0.24 444	0.15 226	0.34 393	0.22 292	0.30 506	0.20 308	0.22 393	0.12 228	0.24 349	0.14 287	0.08 370	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.07 253	0.07 317

GCAP-BAT	0.21 440	0.08 55	1.22 779	0.29 705	0.43 779	0.16 159	0.15 226	0.27 278	0.25 355	0.14 226	0.17 252	0.15 276	0.11 180	0.20 272	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.06 203

rvit_stereo_0075_2	0.24 527	0.17 579	0.50 588	0.26 644	0.22 698	0.22 396	0.15 226	0.40 486	0.35 503	0.27 429	0.37 530	0.29 505	0.20 462	0.28 437	0.19 454	0.17 721	0.12 686	0.19 734	0.12 650	0.13 631	0.13 630

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 419	0.72 804	0.70 686	0.17 74	0.08 54	0.15 99	0.15 226	0.18 73	0.16 131	0.13 194	0.12 128	0.09 42	0.08 21	0.16 144	0.13 243	0.35 794	0.04 2	0.08 337	0.07 314	0.11 570	0.23 752

AIO-Stereo	0.13 196	0.10 200	0.22 217	0.20 305	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.27 278	0.16 131	0.13 194	0.15 211	0.13 215	0.08 21	0.18 208	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.06 203

RSM++	0.12 137	0.09 126	0.19 160	0.20 305	0.09 93	0.17 211	0.15 226	0.21 141	0.19 216	0.12 154	0.12 128	0.14 253	0.09 54	0.20 272	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.07 253	0.05 52

RSM	0.12 137	0.09 126	0.20 179	0.20 305	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.23 194	0.18 194	0.13 194	0.13 152	0.15 276	0.09 54	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.05 52

CAS++	0.16 299	0.12 361	0.27 283	0.18 139	0.12 334	0.17 211	0.15 226	0.42 516	0.24 338	0.19 333	0.18 279	0.13 215	0.10 117	0.21 300	0.12 168	0.12 629	0.10 638	0.11 588	0.08 406	0.10 518	0.09 484
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.13 196	0.09 126	0.22 217	0.17 74	0.14 476	0.19 282	0.15 226	0.25 239	0.22 292	0.15 250	0.20 308	0.10 85	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

test_for_model	0.13 196	0.09 126	0.20 179	0.18 139	0.14 476	0.19 282	0.15 226	0.25 239	0.22 292	0.15 250	0.20 308	0.10 85	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

H2IRNET	0.18 347	0.13 435	0.35 393	0.21 371	0.12 334	0.20 329	0.15 226	0.27 278	0.30 436	0.17 300	0.31 455	0.25 444	0.20 462	0.24 349	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.10 567	0.09 441	0.06 203

MoCha-V2	0.13 196	0.08 55	0.26 270	0.23 510	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.26 261	0.16 131	0.15 250	0.15 211	0.13 215	0.14 321	0.20 272	0.11 85	0.06 65	0.07 469	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.05 52

IGEV++	0.13 196	0.10 200	0.23 233	0.21 371	0.10 181	0.15 99	0.15 226	0.29 318	0.16 131	0.12 154	0.15 211	0.12 179	0.12 228	0.17 171	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.07 317

GMStereo_Zeroshot	0.24 527	0.21 639	0.45 544	0.26 644	0.13 423	0.28 519	0.15 226	0.39 472	0.35 503	0.37 625	0.43 610	0.40 624	0.17 403	0.34 501	0.20 477	0.12 629	0.07 469	0.13 651	0.07 314	0.16 676	0.09 484

IGEV_Zeroshot_test	0.18 347	0.10 200	0.65 667	0.20 305	0.12 334	0.19 282	0.15 226	0.34 393	0.19 216	0.28 443	0.22 339	0.27 477	0.13 281	0.23 333	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.06 203

MSKI-zero shot	0.17 321	0.09 126	0.43 520	0.20 305	0.11 251	0.21 363	0.15 226	0.32 364	0.21 271	0.23 377	0.24 367	0.23 416	0.10 117	0.31 480	0.13 243	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.06 203

CASnet	0.14 241	0.12 361	0.22 217	0.22 448	0.08 54	0.16 159	0.15 226	0.27 278	0.25 355	0.22 368	0.20 308	0.15 276	0.11 180	0.17 171	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.11 588	0.09 518	0.08 351	0.05 52
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 196	0.09 126	0.22 217	0.17 74	0.14 476	0.19 282	0.15 226	0.25 239	0.22 292	0.15 250	0.20 308	0.10 85	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

GCAPDPT-zeroshot	0.20 419	0.08 55	1.14 774	0.29 705	0.43 779	0.16 159	0.15 226	0.27 278	0.25 355	0.14 226	0.17 252	0.15 276	0.11 180	0.20 272	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.06 203

Selective-RAFT	0.17 321	0.12 361	0.30 325	0.24 568	0.10 181	0.29 541	0.15 226	0.32 364	0.31 450	0.17 300	0.17 252	0.21 380	0.18 434	0.28 437	0.17 387	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.07 314	0.08 351	0.06 203

GLC_STEREO	0.15 281	0.10 200	0.24 244	0.21 371	0.09 93	0.17 211	0.15 226	0.23 194	0.27 381	0.17 300	0.20 308	0.17 315	0.11 180	0.23 333	0.16 353	0.07 181	0.09 602	0.09 444	0.08 406	0.07 253	0.06 203

iGMRVC	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.15 226	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.29 424	0.25 444	0.17 403	0.27 421	0.17 387	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

RAFT-IKP	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.15 226	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.29 424	0.25 444	0.18 434	0.25 381	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

XX-TBD	0.15 281	0.18 594	0.28 300	0.22 448	0.10 181	0.22 396	0.15 226	0.22 168	0.27 381	0.22 368	0.26 392	0.14 253	0.12 228	0.16 144	0.13 243	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.07 253	0.06 203

CFNet-RSSM	0.17 321	0.10 200	0.40 470	0.20 305	0.11 251	0.20 329	0.15 226	0.36 438	0.30 436	0.23 377	0.21 323	0.26 466	0.15 344	0.20 272	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.05 52

Gwc-CoAtRS	0.17 321	0.10 200	0.37 424	0.20 305	0.12 334	0.19 282	0.15 226	0.32 364	0.28 400	0.23 377	0.23 351	0.27 477	0.15 344	0.20 272	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.06 203

CREStereo	0.13 196	0.08 55	0.21 198	0.14 4	0.08 54	0.22 396	0.15 226	0.25 239	0.24 338	0.16 279	0.21 323	0.14 253	0.13 281	0.18 208	0.13 243	0.09 482	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.07 253	0.06 203
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
G3	0.21 440	0.25 675	0.37 424	0.41 768	0.15 542	0.17 211	0.16 290	0.38 458	0.21 271	0.25 404	0.23 351	0.22 393	0.13 281	0.36 522	0.17 387	0.18 732	0.06 323	0.18 724	0.10 567	0.14 651	0.07 317

G2	0.19 397	0.21 639	0.40 470	0.31 725	0.14 476	0.18 242	0.16 290	0.38 458	0.23 319	0.21 357	0.22 339	0.16 301	0.14 321	0.37 526	0.16 353	0.14 676	0.05 57	0.13 651	0.07 314	0.11 570	0.08 407

HNOStereo	0.12 137	0.08 55	0.20 179	0.19 212	0.09 93	0.15 99	0.16 290	0.18 73	0.17 167	0.17 300	0.17 252	0.12 179	0.11 180	0.16 144	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

RSGM							0.16 290	0.35 417	0.22 292	0.26 418	0.25 379	0.29 505	0.15 344	0.20 272	0.15 323	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.06 150

small-0shot	0.10 16	0.09 126	0.18 142	0.16 33	0.09 93	0.09 9	0.16 290	0.14 17	0.12 36	0.08 3	0.15 211	0.08 8	0.08 21	0.11 2	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 16	0.09 126	0.17 115	0.13 1	0.09 93	0.11 28	0.16 290	0.12 8	0.11 18	0.09 27	0.13 152	0.06 1	0.09 54	0.11 2	0.14 287	0.06 65	0.06 323	0.08 337	0.09 518	0.07 253	0.07 317

SE	0.16 299	0.14 490	0.19 160	0.21 371	0.11 251	0.23 421	0.16 290	0.28 301	0.20 249	0.20 342	0.27 402	0.15 276	0.17 403	0.15 104	0.14 287	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.11 570	0.08 407

TestStereo_HL3	0.21 440	0.13 435	0.77 700	0.17 74	0.11 251	0.23 421	0.16 290	0.34 393	0.20 249	0.27 429	0.38 545	0.23 416	0.19 451	0.41 549	0.14 287	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.07 253	0.08 407

GGDA	0.18 347	0.14 490	0.33 370	0.17 74	0.10 181	0.20 329	0.16 290	0.33 380	0.31 450	0.22 368	0.28 410	0.19 349	0.16 370	0.38 533	0.17 387	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.08 351	0.08 407

TestStereo-Hl	0.18 347	0.11 295	0.31 342	0.17 74	0.10 181	0.22 396	0.16 290	0.36 438	0.29 419	0.23 377	0.26 392	0.22 393	0.19 451	0.38 533	0.17 387	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.07 253	0.07 317

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 137	0.10 200	0.21 198	0.21 371	0.11 251	0.20 329	0.16 290	0.21 141	0.17 167	0.12 154	0.17 252	0.11 134	0.12 228	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 137	0.08 55	0.18 142	0.18 139	0.13 423	0.20 329	0.16 290	0.23 194	0.18 194	0.12 154	0.15 211	0.14 253	0.13 281	0.13 19	0.12 168	0.06 65	0.04 2	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 137	0.09 126	0.17 115	0.19 212	0.11 251	0.14 70	0.16 290	0.21 141	0.20 249	0.10 70	0.17 252	0.11 134	0.12 228	0.12 9	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.08 406	0.05 8	0.06 203

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 95	0.09 126	0.17 115	0.18 139	0.10 181	0.15 99	0.16 290	0.23 194	0.15 109	0.10 70	0.16 231	0.09 42	0.11 180	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.08 406	0.05 8	0.08 407

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 137	0.09 126	0.18 142	0.18 139	0.09 93	0.13 44	0.16 290	0.25 239	0.21 271	0.11 117	0.16 231	0.09 42	0.11 180	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.07 314	0.04 1	0.05 52

Foundation-i1a	0.12 137	0.07 5	0.14 26	0.15 10	0.07 10	0.18 242	0.16 290	0.25 239	0.16 131	0.16 279	0.16 231	0.18 328	0.13 281	0.17 171	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

Foundation-i1	0.13 196	0.07 5	0.16 82	0.17 74	0.11 251	0.17 211	0.16 290	0.32 364	0.22 292	0.15 250	0.17 252	0.20 366	0.13 281	0.14 51	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

gcap_with_dpt	0.12 137	0.09 126	0.21 198	0.18 139	0.13 423	0.18 242	0.16 290	0.24 217	0.20 249	0.16 279	0.21 323	0.09 42	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

Hybrid-DGEV-03	0.20 419	0.14 490	0.31 342	0.22 448	0.12 334	0.26 488	0.16 290	0.31 352	0.27 381	0.32 546	0.58 709	0.23 416	0.15 344	0.23 333	0.17 387	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.07 314	0.08 351	0.06 203

NLSM3	0.13 196	0.10 200	0.17 115	0.21 371	0.13 423	0.18 242	0.16 290	0.30 340	0.24 338	0.11 117	0.15 211	0.12 179	0.13 281	0.17 171	0.15 323	0.05 9	0.05 57	0.08 337	0.08 406	0.05 8	0.05 52

GEAStereo	0.12 137	0.09 126	0.20 179	0.18 139	0.12 334	0.19 282	0.16 290	0.20 120	0.14 85	0.12 154	0.15 211	0.10 85	0.09 54	0.16 144	0.10 30	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.08 351	0.08 407

GSStereo	0.12 137	0.09 126	0.20 179	0.17 74	0.12 334	0.19 282	0.16 290	0.26 261	0.18 194	0.13 194	0.15 211	0.10 85	0.09 54	0.16 144	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.08 351	0.08 407

GS-Stereo							0.16 290	0.26 261	0.18 194	0.13 194	0.15 211	0.10 85	0.09 54	0.16 144	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.08 351	0.08 407

DA	0.14 241	0.10 200	0.18 142	0.21 371	0.10 181	0.29 541	0.16 290	0.28 301	0.20 249	0.14 226	0.17 252	0.16 301	0.14 321	0.17 171	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.07 317

GGEV	0.14 241	0.10 200	0.18 142	0.21 371	0.10 181	0.29 541	0.16 290	0.28 301	0.20 249	0.14 226	0.17 252	0.16 301	0.14 321	0.17 171	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.07 317

FlowAnything_test	0.14 241	0.11 295	0.21 198	0.21 371	0.12 334	0.17 211	0.16 290	0.25 239	0.16 131	0.15 250	0.13 152	0.15 276	0.14 321	0.18 208	0.16 353	0.10 537	0.07 469	0.11 588	0.12 650	0.08 351	0.09 484

HART	0.15 281	0.11 295	0.30 325	0.21 371	0.09 93	0.17 211	0.16 290	0.30 340	0.19 216	0.15 250	0.25 379	0.17 315	0.09 54	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.07 469	0.07 213	0.05 93	0.08 351	0.06 203

GREAT-IGEV	0.12 137	0.09 126	0.25 259	0.16 33	0.11 251	0.14 70	0.16 290	0.17 52	0.17 167	0.10 70	0.15 211	0.09 42	0.09 54	0.18 208	0.10 30	0.06 65	0.07 469	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.10 545
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	0.20 419	0.13 435	0.33 370	0.18 139	0.15 542	0.17 211	0.16 290	0.34 393	0.21 271	0.37 625	0.39 559	0.36 581	0.24 522	0.29 457	0.21 504	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.09 518	0.09 441	0.07 317

CoSv	0.20 419	0.13 435	0.33 370	0.18 139	0.15 542	0.17 211	0.16 290	0.34 393	0.21 271	0.37 625	0.39 559	0.36 581	0.24 522	0.29 457	0.21 504	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.09 518	0.09 441	0.07 317

SCV_C0	0.14 241	0.11 295	0.25 259	0.19 212	0.12 334	0.15 99	0.16 290	0.30 340	0.22 292	0.13 194	0.15 211	0.13 215	0.09 54	0.24 349	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.09 441	0.06 203

SCV	0.14 241	0.14 490	0.24 244	0.21 371	0.11 251	0.15 99	0.16 290	0.31 352	0.18 194	0.11 117	0.15 211	0.13 215	0.10 117	0.23 333	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.06 203

AIO-test2	0.20 419	0.20 624	0.36 413	0.26 644	0.15 542	0.22 396	0.16 290	0.42 516	0.42 594	0.16 279	0.29 424	0.15 276	0.11 180	0.26 401	0.13 243	0.18 732	0.06 323	0.10 528	0.11 611	0.07 253	0.07 317

AIO-test1	0.19 397	0.14 490	0.41 496	0.27 673	0.15 542	0.21 363	0.16 290	0.39 472	0.36 516	0.17 300	0.26 392	0.18 328	0.13 281	0.28 437	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.10 528	0.11 611	0.06 150	0.09 484

WCG-NET（raft）	0.14 241	0.09 126	0.23 233	0.17 74	0.08 54	0.19 282	0.16 290	0.23 194	0.26 370	0.18 321	0.19 288	0.20 366	0.12 228	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

MyStereo8	0.22 477	0.15 530	0.63 657	0.21 371	0.17 604	0.31 576	0.16 290	0.36 438	0.32 462	0.28 443	0.36 521	0.25 444	0.18 434	0.25 381	0.28 597	0.08 370	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.10 518	0.12 610

PCWNet_CMD	0.23 495	0.13 435	0.48 571	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.16 290	0.46 563	0.46 649	0.29 474	0.36 521	0.37 589	0.24 522	0.28 437	0.20 477	0.09 482	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.11 570	0.09 484

AEACV	0.13 196	0.09 126	0.23 233	0.18 139	0.19 653	0.19 282	0.16 290	0.23 194	0.14 85	0.13 194	0.17 252	0.13 215	0.16 370	0.16 144	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.08 406	0.07 253	0.06 203

Any-RAFT	0.17 321	0.08 55	0.31 342	0.19 212	0.10 181	0.29 541	0.16 290	0.42 516	0.30 436	0.24 393	0.27 402	0.27 477	0.16 370	0.21 300	0.12 168	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.06 203

CES	0.14 241	0.08 55	0.19 160	0.17 74	0.22 698	0.18 242	0.16 290	0.23 194	0.19 216	0.14 226	0.17 252	0.14 253	0.10 117	0.18 208	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.08 351	0.18 707

riskmin	0.18 347	0.09 126	0.34 382	0.18 139	0.12 334	0.24 444	0.16 290	0.34 393	0.28 400	0.21 357	0.23 351	0.33 552	0.24 522	0.23 333	0.17 387	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.06 205	0.10 518	0.10 545

MC-Stereo	0.14 241	0.09 126	0.25 259	0.21 371	0.09 93	0.18 242	0.16 290	0.23 194	0.19 216	0.18 321	0.23 351	0.16 301	0.13 281	0.22 323	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.05 52

test-3	0.16 299	0.09 126	0.31 342	0.21 371	0.11 251	0.18 242	0.16 290	0.30 340	0.27 381	0.26 418	0.16 231	0.22 393	0.12 228	0.26 401	0.18 419	0.06 65	0.04 2	0.08 337	0.08 406	0.06 150	0.06 203

test_1	0.16 299	0.09 126	0.31 342	0.21 371	0.11 251	0.18 242	0.16 290	0.30 340	0.27 381	0.25 404	0.16 231	0.22 393	0.12 228	0.26 401	0.18 419	0.06 65	0.04 2	0.08 337	0.08 406	0.06 150	0.06 203

TRStereo	0.19 397	0.17 579	0.47 560	0.23 510	0.19 653	0.19 282	0.16 290	0.52 648	0.28 400	0.20 342	0.19 288	0.21 380	0.13 281	0.24 349	0.13 243	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.11 611	0.06 150	0.06 203

OMP-Stereo	0.23 495	0.14 490	0.35 393	0.29 705	0.13 423	0.21 363	0.16 290	0.37 450	0.33 476	0.34 583	0.30 440	0.34 562	0.19 451	0.70 695	0.24 561	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.07 314	0.07 253	0.06 203

PSM-adaLoss	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.16 290	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.29 424	0.25 444	0.18 434	0.24 349	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

ROB_FTStereo_v2	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.16 290	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.29 424	0.25 444	0.17 403	0.24 349	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

DeepStereo_RVC	0.18 347	0.11 295	0.40 470	0.21 371	0.11 251	0.19 282	0.16 290	0.28 301	0.22 292	0.27 429	0.27 402	0.23 416	0.28 593	0.24 349	0.18 419	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.07 314	0.09 441	0.10 545

RAFT-345	0.21 440	0.10 200	0.46 552	0.22 448	0.11 251	0.20 329	0.16 290	0.26 261	0.25 355	0.27 429	0.66 735	0.21 380	0.16 370	0.55 612	0.21 504	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.06 150	0.06 203

raft+_RVC	0.18 347	0.14 490	0.32 352	0.21 371	0.15 542	0.21 363	0.16 290	0.38 458	0.34 486	0.21 357	0.28 410	0.20 366	0.15 344	0.24 349	0.19 454	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.08 407

CFNet_pseudo	0.23 495	0.13 435	0.47 560	0.19 212	0.13 423	0.26 488	0.16 290	0.44 539	0.44 618	0.29 474	0.37 530	0.38 597	0.23 504	0.29 457	0.21 504	0.09 482	0.06 323	0.11 588	0.08 406	0.11 570	0.09 484

PMTNet	0.15 281	0.08 55	0.23 233	0.15 10	0.09 93	0.23 421	0.16 290	0.25 239	0.23 319	0.17 300	0.21 323	0.16 301	0.14 321	0.22 323	0.13 243	0.29 787	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.07 253	0.06 203

MSMDNet	0.23 495	0.13 435	0.48 571	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.16 290	0.46 563	0.46 649	0.29 474	0.36 521	0.37 589	0.24 522	0.28 437	0.20 477	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.11 570	0.09 484

UCFNet_RVC	0.24 527	0.16 559	0.34 382	0.18 139	0.15 542	0.33 601	0.16 290	0.46 563	0.35 503	0.29 474	0.35 511	0.39 609	0.25 545	0.34 501	0.22 526	0.13 651	0.08 563	0.13 651	0.14 694	0.13 631	0.12 610

iResNet_ROB	0.25 555	0.19 611	0.40 470	0.20 305	0.12 334	0.30 560	0.16 290	0.55 680	0.53 702	0.38 640	0.43 610	0.37 589	0.26 556	0.38 533	0.22 526	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.04 1	0.09 441	0.09 484

L500	0.12 137	0.10 200	0.21 198	0.19 212	0.12 334	0.19 282	0.17 346	0.21 141	0.17 167	0.13 194	0.14 193	0.08 8	0.09 54	0.15 104	0.12 168	0.05 9	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.05 8	0.05 52

GOStereo-base	0.23 495	0.27 696	0.44 530	0.41 768	0.15 542	0.18 242	0.17 346	0.40 486	0.25 355	0.27 429	0.26 392	0.21 380	0.16 370	0.42 553	0.17 387	0.22 756	0.06 323	0.17 714	0.09 518	0.15 667	0.08 407

GIO	0.15 281	0.08 55	0.30 325	0.19 212	0.10 181	0.19 282	0.17 346	0.26 261	0.25 355	0.16 279	0.21 323	0.18 328	0.10 117	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.07 317

Weightmod	0.16 299	0.12 361	0.19 160	0.20 305	0.10 181	0.24 444	0.17 346	0.25 239	0.21 271	0.18 321	0.29 424	0.19 349	0.15 344	0.27 421	0.16 353	0.09 482	0.10 638	0.08 337	0.08 406	0.09 441	0.08 407

SME	0.21 440	0.20 624	0.29 314	0.23 510	0.11 251	0.36 637	0.17 346	0.37 450	0.29 419	0.24 393	0.28 410	0.19 349	0.21 472	0.53 602	0.21 504	0.10 537	0.08 563	0.10 528	0.10 567	0.11 570	0.08 407

TestStereo_HLe17	0.19 397	0.17 579	0.64 665	0.16 33	0.11 251	0.21 363	0.17 346	0.40 486	0.30 436	0.19 333	0.25 379	0.17 315	0.15 344	0.38 533	0.17 387	0.08 370	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.07 317

quiztm	0.15 281	0.15 530	0.25 259	0.22 448	0.14 476	0.17 211	0.17 346	0.33 380	0.21 271	0.18 321	0.21 323	0.14 253	0.10 117	0.17 171	0.14 287	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.08 351	0.05 52

LiteMatch	0.12 137	0.13 435	0.15 49	0.19 212	0.10 181	0.15 99	0.17 346	0.17 52	0.13 56	0.09 27	0.09 28	0.11 134	0.21 472	0.14 51	0.22 526	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.08 351	0.07 317

Lsterematch	0.18 347	0.13 435	0.33 370	0.19 212	0.10 181	0.23 421	0.17 346	0.25 239	0.32 462	0.28 443	0.37 530	0.24 431	0.21 472	0.23 333	0.22 526	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.08 351	0.07 317

NLSM1	0.17 321	0.10 200	0.17 115	0.21 371	0.18 626	0.25 464	0.17 346	0.47 574	0.40 572	0.16 279	0.21 323	0.13 215	0.15 344	0.21 300	0.18 419	0.08 370	0.09 602	0.09 444	0.08 406	0.07 253	0.06 203

DFGA-Net	0.23 495	0.24 670	0.49 577	0.22 448	0.15 542	0.25 464	0.17 346	0.39 472	0.39 554	0.29 474	0.31 455	0.21 380	0.17 403	0.59 642	0.28 597	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.09 518	0.10 518	0.08 407

AIO_rvc	0.12 137	0.11 295	0.22 217	0.19 212	0.10 181	0.15 99	0.17 346	0.20 120	0.16 131	0.11 117	0.13 152	0.13 215	0.08 21	0.22 323	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.07 317

HUF	0.15 281	0.11 295	0.38 445	0.17 74	0.11 251	0.16 159	0.17 346	0.22 168	0.20 249	0.11 117	0.13 152	0.14 253	0.11 180	0.18 208	0.12 168	0.07 181	0.20 767	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.14 656

AIO_test	0.12 137	0.09 126	0.20 179	0.19 212	0.11 251	0.15 99	0.17 346	0.19 92	0.16 131	0.11 117	0.13 152	0.14 253	0.09 54	0.20 272	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

SMoEStereo_RVC	0.13 196	0.10 200	0.22 217	0.19 212	0.10 181	0.19 282	0.17 346	0.19 92	0.19 216	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.11 180	0.24 349	0.16 353	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.06 203

999	0.14 241	0.08 55	0.24 244	0.19 212	0.11 251	0.20 329	0.17 346	0.24 217	0.18 194	0.13 194	0.16 231	0.14 253	0.11 180	0.36 522	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.07 317

mms	0.13 196	0.11 295	0.19 160	0.19 212	0.12 334	0.16 159	0.17 346	0.20 120	0.17 167	0.13 194	0.17 252	0.14 253	0.09 54	0.24 349	0.14 287	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.07 317

rvit_stereo_0083	0.16 299	0.12 361	0.26 270	0.21 371	0.13 423	0.17 211	0.17 346	0.22 168	0.34 486	0.16 279	0.21 323	0.19 349	0.16 370	0.21 300	0.16 353	0.11 585	0.10 638	0.10 528	0.08 406	0.09 441	0.07 317

rvit_stereo_0081_aga	0.16 299	0.14 490	0.28 300	0.21 371	0.13 423	0.19 282	0.17 346	0.23 194	0.24 338	0.17 300	0.21 323	0.19 349	0.13 281	0.19 246	0.14 287	0.11 585	0.08 563	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.07 317

WCG-NET	0.14 241	0.09 126	0.23 233	0.18 139	0.08 54	0.18 242	0.17 346	0.21 141	0.28 400	0.18 321	0.21 323	0.15 276	0.12 228	0.18 208	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

rvit_stereo_0081	0.16 299	0.11 295	0.24 244	0.21 371	0.12 334	0.16 159	0.17 346	0.22 168	0.33 476	0.16 279	0.18 279	0.18 328	0.14 321	0.20 272	0.16 353	0.11 585	0.08 563	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.07 317

rvit_stereo_0082	0.16 299	0.11 295	0.24 244	0.21 371	0.12 334	0.16 159	0.17 346	0.22 168	0.33 476	0.16 279	0.18 279	0.18 328	0.14 321	0.20 272	0.16 353	0.11 585	0.08 563	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.07 317

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 495	0.13 435	0.83 723	0.20 305	0.21 681	0.23 421	0.17 346	0.48 587	0.27 381	0.23 377	0.29 424	0.39 609	0.23 504	0.25 381	0.15 323	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.11 611	0.11 570	0.10 545

RAFT-Stereo-weight	0.15 281	0.09 126	0.26 270	0.20 305	0.10 181	0.19 282	0.17 346	0.36 438	0.29 419	0.24 393	0.20 308	0.19 349	0.10 117	0.18 208	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.06 150	0.05 52

MGS-Stereo	0.14 241	0.11 295	0.32 352	0.19 212	0.11 251	0.18 242	0.17 346	0.20 120	0.22 292	0.14 226	0.24 367	0.15 276	0.10 117	0.18 208	0.12 168	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.10 518	0.06 203

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 321	0.13 435	0.24 244	0.19 212	0.13 423	0.24 444	0.17 346	0.30 340	0.37 528	0.43 692	0.17 252	0.13 215	0.12 228	0.19 246	0.15 323	0.08 370	0.07 469	0.09 444	0.07 314	0.09 441	0.08 407

11t1	0.18 347	0.10 200	0.30 325	0.20 305	0.11 251	0.27 499	0.17 346	0.35 417	0.23 319	0.25 404	0.23 351	0.23 416	0.23 504	0.25 381	0.18 419	0.09 482	0.07 469	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.09 484

plain	0.17 321	0.13 435	0.43 520	0.21 371	0.13 423	0.16 159	0.17 346	0.27 278	0.22 292	0.16 279	0.26 392	0.13 215	0.16 370	0.27 421	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.07 314	0.10 518	0.07 317

EKT-Stereo	0.38 691	0.12 361	0.38 445	0.42 771	3.88 838	0.21 363	0.17 346	0.35 417	0.28 400	0.20 342	0.20 308	0.23 416	0.15 344	0.28 437	0.16 353	0.09 482	0.07 469	0.09 444	0.07 314	0.09 441	0.09 484

CFNet_ucs	0.24 527	0.13 435	0.50 588	0.20 305	0.15 542	0.28 519	0.17 346	0.49 599	0.45 631	0.32 546	0.42 596	0.39 609	0.22 490	0.31 480	0.21 504	0.11 585	0.08 563	0.12 627	0.09 518	0.12 612	0.11 586

RAFT-Test	0.17 321	0.10 200	0.38 445	0.19 212	0.12 334	0.25 464	0.17 346	0.33 380	0.23 319	0.23 377	0.29 424	0.27 477	0.14 321	0.20 272	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.06 203

SDNR	0.42 708	0.21 639	0.82 720	0.21 371	0.18 626	1.27 808	0.17 346	0.50 611	0.49 676	0.42 686	0.81 760	0.38 597	0.27 576	1.19 792	0.38 660	0.23 760	0.24 782	0.17 714	0.13 679	0.17 693	0.20 727

4D-IteraStereo	0.17 321	0.16 559	0.50 588	0.21 371	0.14 476	0.19 282	0.17 346	0.28 301	0.28 400	0.23 377	0.20 308	0.20 366	0.11 180	0.19 246	0.14 287	0.06 65	0.04 2	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.06 203

anonymousdsp2	0.17 321	0.10 200	0.28 300	0.20 305	0.11 251	0.25 464	0.17 346	0.41 502	0.31 450	0.23 377	0.23 351	0.22 393	0.15 344	0.25 381	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.08 351	0.07 317

knoymous	0.17 321	0.09 126	0.32 352	0.17 74	0.11 251	0.21 363	0.17 346	0.32 364	0.23 319	0.23 377	0.28 410	0.27 477	0.16 370	0.23 333	0.16 353	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.06 205	0.09 441	0.09 484

RCA-Stereo	0.16 299	0.09 126	0.25 259	0.20 305	0.10 181	0.19 282	0.17 346	0.36 438	0.35 503	0.20 342	0.25 379	0.17 315	0.17 403	0.18 208	0.14 287	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.05 52

BUS	0.23 495	0.12 361	0.28 300	0.25 609	0.14 476	0.43 688	0.17 346	0.56 697	0.34 486	0.34 583	0.35 511	0.32 543	0.20 462	0.26 401	0.21 504	0.10 537	0.07 469	0.11 588	0.10 567	0.09 441	0.09 484

NINENet	0.25 555	0.15 530	0.37 424	0.23 510	0.16 579	0.43 688	0.17 346	0.60 732	0.46 649	0.32 546	0.37 530	0.32 543	0.20 462	0.42 553	0.21 504	0.10 537	0.10 638	0.12 627	0.08 406	0.11 570	0.10 545

IPLG	0.21 440	0.15 530	0.53 609	0.21 371	0.12 334	0.28 519	0.17 346	0.42 516	0.30 436	0.33 563	0.32 465	0.15 276	0.17 403	0.50 583	0.21 504	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.06 203

ASMatch	0.23 495	0.11 295	0.51 598	0.24 568	0.14 476	0.19 282	0.17 346	0.31 352	0.28 400	0.28 443	0.68 740	0.27 477	0.26 556	0.50 583	0.22 526	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.06 150	0.11 586

SST-Stereo	0.21 440	0.10 200	0.37 424	0.24 568	0.13 423	0.19 282	0.17 346	0.31 352	0.24 338	0.34 583	0.33 488	0.29 505	0.25 545	0.56 623	0.17 387	0.08 370	0.05 57	0.10 528	0.08 406	0.09 441	0.07 317

Pruner-Stereo	0.19 397	0.11 295	0.34 382	0.29 705	0.12 334	0.19 282	0.17 346	0.31 352	0.29 419	0.33 563	0.32 465	0.25 444	0.15 344	0.24 349	0.21 504	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.09 484

AnonymousM	0.17 321	0.19 611	0.24 244	0.18 139	0.10 181	0.18 242	0.17 346	0.30 340	0.23 319	0.26 418	0.20 308	0.18 328	0.14 321	0.19 246	0.14 287	0.09 482	0.06 323	0.38 793	0.15 704	0.06 150	0.05 52

CRE-IMP	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.11 251	0.24 444	0.17 346	0.29 318	0.21 271	0.27 429	0.26 392	0.24 431	0.17 403	0.23 333	0.18 419	0.08 370	0.05 57	0.10 528	0.07 314	0.10 518	0.10 545

rafts_anoy	0.18 347	0.15 530	0.35 393	0.22 448	0.14 476	0.19 282	0.17 346	0.32 364	0.30 436	0.23 377	0.25 379	0.20 366	0.16 370	0.22 323	0.19 454	0.08 370	0.07 469	0.10 528	0.12 650	0.09 441	0.08 407

iRaftStereo_RVC	0.16 299	0.12 361	0.26 270	0.21 371	0.11 251	0.20 329	0.17 346	0.32 364	0.23 319	0.20 342	0.25 379	0.18 328	0.12 228	0.20 272	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.09 518	0.08 351	0.07 317

sCroCo_RVC	0.18 347	0.14 490	0.49 577	0.27 673	0.18 626	0.22 396	0.17 346	0.27 278	0.23 319	0.14 226	0.22 339	0.17 315	0.14 321	0.21 300	0.15 323	0.10 537	0.11 664	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.09 484

111	0.20 419	0.17 579	0.40 470	0.18 139	0.09 93	0.24 444	0.17 346	0.41 502	0.45 631	0.23 377	0.29 424	0.29 505	0.21 472	0.24 349	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.07 253	0.08 407

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 321	0.14 490	0.32 352	0.20 305	0.09 93	0.19 282	0.17 346	0.32 364	0.30 436	0.25 404	0.33 488	0.20 366	0.17 403	0.19 246	0.15 323	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.07 253	0.05 52

FENet	0.21 440	0.11 295	0.45 544	0.21 371	0.12 334	0.26 488	0.17 346	0.41 502	0.35 503	0.30 506	0.31 455	0.29 505	0.23 504	0.26 401	0.23 548	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.09 484

CCAANet	0.25 555	0.13 435	0.51 598	0.22 448	0.15 542	0.29 541	0.17 346	0.49 599	0.37 528	0.26 418	0.49 660	0.32 543	0.24 522	0.62 661	0.23 548	0.07 181	0.06 323	0.10 528	0.10 567	0.08 351	0.10 545

FADNet_RVC	0.30 628	0.28 702	0.83 723	0.23 510	0.15 542	0.30 560	0.17 346	0.49 599	0.37 528	0.30 506	0.38 545	0.30 523	0.27 576	0.52 595	0.31 626	0.14 676	0.14 710	0.14 679	0.16 717	0.21 733	0.23 752

ccs_rob	0.23 495	0.13 435	0.47 560	0.20 305	0.13 423	0.26 488	0.17 346	0.44 539	0.44 618	0.29 474	0.37 530	0.38 597	0.23 504	0.29 457	0.21 504	0.09 482	0.06 323	0.11 588	0.08 406	0.11 570	0.09 484

AdaStereo	0.24 527	0.16 559	0.37 424	0.24 568	0.12 334	0.32 590	0.17 346	0.54 670	0.42 594	0.33 563	0.38 545	0.35 576	0.21 472	0.30 473	0.22 526	0.14 676	0.06 323	0.13 651	0.08 406	0.11 570	0.08 407
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.
L400	0.12 137	0.10 200	0.20 179	0.19 212	0.12 334	0.19 282	0.18 400	0.20 120	0.15 109	0.12 154	0.11 99	0.08 8	0.09 54	0.15 104	0.12 168	0.05 9	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

noway7	0.27 585	0.51 783	1.61 803	0.24 568	0.12 334	0.22 396	0.18 400	0.44 539	0.31 450	0.21 357	0.22 339	0.24 431	0.20 462	0.20 272	0.21 504	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.09 441	0.08 407

Weightmod_eth	0.16 299	0.11 295	0.20 179	0.21 371	0.13 423	0.20 329	0.18 400	0.25 239	0.19 216	0.17 300	0.25 379	0.19 349	0.17 403	0.25 381	0.14 287	0.16 708	0.08 563	0.08 337	0.08 406	0.09 441	0.05 52

DN	0.15 281	0.08 55	0.27 283	0.19 212	0.14 476	0.21 363	0.18 400	0.28 301	0.24 338	0.14 226	0.16 231	0.18 328	0.10 117	0.21 300	0.13 243	0.11 585	0.07 469	0.08 337	0.08 406	0.08 351	0.10 545

WQFJX	0.18 347	0.10 200	0.17 115	0.22 448	0.18 626	0.25 464	0.18 400	0.53 660	0.45 631	0.17 300	0.16 231	0.14 253	0.16 370	0.23 333	0.18 419	0.07 181	0.08 563	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.07 317

gasm-f	0.12 137	0.09 126	0.19 160	0.18 139	0.12 334	0.18 242	0.18 400	0.20 120	0.14 85	0.12 154	0.19 288	0.10 85	0.11 180	0.16 144	0.11 85	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.09 441	0.08 407

xyz-stereo	1.40 809	0.10 200	17.09 860	0.18 139	0.07 10	4.78 833	0.18 400	0.29 318	0.34 486	0.36 617	2.81 833	0.40 624	0.29 608	0.56 623	0.24 561	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.06 205	0.06 150	0.05 52

LG-Stereo	0.13 196	0.10 200	0.24 244	0.20 305	0.09 93	0.16 159	0.18 400	0.21 141	0.18 194	0.11 117	0.17 252	0.09 42	0.09 54	0.15 104	0.14 287	0.05 9	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.05 52

G2L-Stereo	0.25 555	0.16 559	0.47 560	0.22 448	0.14 476	0.25 464	0.18 400	0.46 563	0.35 503	0.33 563	0.37 530	0.40 624	0.22 490	0.60 646	0.30 617	0.10 537	0.09 602	0.10 528	0.08 406	0.09 441	0.09 484

tt45	0.14 241	0.09 126	0.22 217	0.19 212	0.11 251	0.23 421	0.18 400	0.22 168	0.17 167	0.15 250	0.13 152	0.14 253	0.10 117	0.30 473	0.14 287	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.07 317

ours_stereo	0.13 196	0.11 295	0.23 233	0.20 305	0.11 251	0.17 211	0.18 400	0.20 120	0.19 216	0.13 194	0.18 279	0.14 253	0.10 117	0.23 333	0.14 287	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.06 150	0.05 52

fffy	0.14 241	0.11 295	0.24 244	0.20 305	0.10 181	0.19 282	0.18 400	0.22 168	0.19 216	0.13 194	0.16 231	0.15 276	0.13 281	0.25 381	0.14 287	0.06 65	0.06 323	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.06 203

ITSA-stereo	0.25 555	0.15 530	0.33 370	0.23 510	0.11 251	0.27 499	0.18 400	0.56 697	0.59 725	0.31 524	0.32 465	0.33 552	0.28 593	0.49 579	0.30 617	0.11 585	0.08 563	0.11 588	0.10 567	0.11 570	0.13 630

RAStereo	0.13 196	0.12 361	0.27 283	0.22 448	0.11 251	0.15 99	0.18 400	0.23 194	0.23 319	0.13 194	0.17 252	0.11 134	0.09 54	0.15 104	0.13 243	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.05 52

AE-Stereo	0.17 321	0.11 295	0.31 342	0.24 568	0.14 476	0.23 421	0.18 400	0.34 393	0.29 419	0.15 250	0.25 379	0.21 380	0.13 281	0.20 272	0.14 287	0.07 181	0.08 563	0.09 444	0.10 567	0.07 253	0.06 203

ff7	0.14 241	0.12 361	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.27 278	0.20 249	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.07 317

IGEVStereo-DCA	0.14 241	0.11 295	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.20 329	0.18 400	0.27 278	0.20 249	0.15 250	0.12 128	0.14 253	0.12 228	0.28 437	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.07 317

ffff	0.14 241	0.12 361	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.27 278	0.20 249	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.07 317

rrr	0.17 321	0.11 295	0.57 629	0.19 212	0.12 334	0.20 329	0.18 400	0.35 417	0.22 292	0.15 250	0.12 128	0.14 253	0.12 228	0.28 437	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.07 317

11t	0.14 241	0.12 361	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.27 278	0.20 249	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.07 317

HH	0.18 347	0.12 361	0.55 619	0.22 448	0.12 334	0.18 242	0.18 400	0.34 393	0.19 216	0.20 342	0.24 367	0.34 562	0.18 434	0.29 457	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.07 253	0.06 203

HanStereo	0.18 347	0.12 361	0.55 619	0.22 448	0.12 334	0.18 242	0.18 400	0.34 393	0.19 216	0.20 342	0.24 367	0.34 562	0.18 434	0.29 457	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.07 253	0.06 203

LoS_RVC	0.13 196	0.10 200	0.19 160	0.18 139	0.16 579	0.20 329	0.18 400	0.20 120	0.17 167	0.13 194	0.19 288	0.12 179	0.15 344	0.17 171	0.13 243	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.12 610

CAS	0.15 281	0.07 5	0.21 198	0.41 768	0.16 579	0.20 329	0.18 400	0.22 168	0.19 216	0.15 250	0.19 288	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.13 243	0.29 787	0.04 2	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.14 656

anonymousdsp	0.14 241	0.12 361	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.28 301	0.20 249	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.07 317

DCANet-4	0.19 397	0.10 200	0.52 605	0.19 212	0.09 93	0.19 282	0.18 400	0.36 438	0.39 554	0.29 474	0.30 440	0.17 315	0.22 490	0.20 272	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.05 8	0.07 317

ccc-4	0.14 241	0.12 361	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.27 278	0.20 249	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.07 317

fff	0.19 397	0.13 435	0.40 470	0.18 139	0.09 93	0.19 282	0.18 400	0.35 417	0.43 602	0.29 474	0.30 440	0.18 328	0.28 593	0.20 272	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.05 8	0.07 317

ADStereo(finetuned)	0.19 397	0.13 435	0.49 577	0.19 212	0.09 93	0.19 282	0.18 400	0.34 393	0.39 554	0.29 474	0.31 455	0.18 328	0.31 642	0.21 300	0.19 454	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.06 150	0.07 317

x	0.19 397	0.11 295	0.29 314	0.20 305	0.11 251	0.26 488	0.18 400	0.41 502	0.29 419	0.25 404	0.29 424	0.28 494	0.24 522	0.26 401	0.23 548	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.09 441	0.08 407

IGEV-Stereo	0.14 241	0.12 361	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.28 301	0.20 249	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.07 317
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.23 495	0.31 727	0.38 445	0.24 568	0.14 476	0.24 444	0.18 400	0.32 364	0.43 602	0.29 474	0.28 410	0.24 431	0.19 451	0.29 457	0.20 477	0.15 692	0.07 469	0.21 746	0.11 611	0.14 651	0.10 545

IPLGR	0.21 440	0.13 435	0.61 645	0.21 371	0.11 251	0.25 464	0.18 400	0.41 502	0.37 528	0.28 443	0.27 402	0.21 380	0.19 451	0.37 526	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.06 203

NF-Stereo	0.20 419	0.10 200	0.35 393	0.24 568	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.38 458	0.32 462	0.28 443	0.30 440	0.22 393	0.16 370	0.51 588	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.13 630

OCTAStereo	0.20 419	0.10 200	0.35 393	0.24 568	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.38 458	0.32 462	0.28 443	0.30 440	0.22 393	0.16 370	0.51 588	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.13 630

PSM-softLoss	0.21 440	0.10 200	0.39 461	0.24 568	0.12 334	0.20 329	0.18 400	0.38 458	0.26 370	0.29 474	0.32 465	0.24 431	0.16 370	0.52 595	0.20 477	0.09 482	0.06 323	0.10 528	0.09 518	0.08 351	0.12 610

KMStereo	0.21 440	0.10 200	0.39 461	0.24 568	0.12 334	0.20 329	0.18 400	0.38 458	0.26 370	0.29 474	0.32 465	0.24 431	0.16 370	0.52 595	0.20 477	0.09 482	0.06 323	0.10 528	0.09 518	0.08 351	0.12 610

RAFT_R40	0.21 440	0.10 200	0.37 424	0.24 568	0.13 423	0.18 242	0.18 400	0.31 352	0.29 419	0.33 563	0.33 488	0.30 523	0.24 522	0.55 612	0.18 419	0.08 370	0.05 57	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.07 317

RE-Stereo	0.20 419	0.10 200	0.35 393	0.24 568	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.38 458	0.32 462	0.28 443	0.30 440	0.22 393	0.16 370	0.51 588	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.13 630

TVStereo	0.20 419	0.10 200	0.35 393	0.24 568	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.38 458	0.32 462	0.28 443	0.30 440	0.22 393	0.16 370	0.51 588	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.13 630

CroCo-Stereo	0.14 241	0.13 435	0.24 244	0.25 609	0.11 251	0.11 28	0.18 400	0.32 364	0.23 319	0.12 154	0.12 128	0.18 328	0.12 228	0.14 51	0.13 243	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.06 203
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
pcwnet_v2	0.32 644	0.15 530	1.26 783	0.23 510	0.18 626	0.32 590	0.18 400	0.59 723	0.60 731	0.36 617	0.45 635	0.35 576	0.29 608	0.36 522	0.25 571	0.14 676	0.11 664	0.12 627	0.11 611	0.14 651	0.15 669

RALCasStereoNet	0.18 347	0.15 530	0.33 370	0.21 371	0.14 476	0.21 363	0.18 400	0.31 352	0.25 355	0.21 357	0.29 424	0.22 393	0.15 344	0.27 421	0.17 387	0.08 370	0.10 638	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.09 484

HCRNet	0.24 527	0.25 675	0.33 370	0.34 743	0.16 579	0.27 499	0.18 400	0.43 531	0.35 503	0.30 506	0.35 511	0.32 543	0.22 490	0.44 560	0.20 477	0.13 651	0.08 563	0.13 651	0.11 611	0.10 518	0.09 484

DCANet	0.18 347	0.13 435	0.40 470	0.19 212	0.09 93	0.19 282	0.18 400	0.34 393	0.39 554	0.29 474	0.31 455	0.18 328	0.23 504	0.20 272	0.19 454	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.06 150	0.07 317

csc	0.19 397	0.13 435	0.40 470	0.18 139	0.09 93	0.19 282	0.18 400	0.35 417	0.43 602	0.29 474	0.30 440	0.18 328	0.28 593	0.20 272	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.05 8	0.07 317

cscssc	0.19 397	0.13 435	0.40 470	0.18 139	0.09 93	0.19 282	0.18 400	0.35 417	0.43 602	0.29 474	0.30 440	0.18 328	0.28 593	0.20 272	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.05 8	0.07 317

test_xeample3	0.16 299	0.11 295	0.56 626	0.19 212	0.12 334	0.20 329	0.18 400	0.35 417	0.20 249	0.16 279	0.12 128	0.13 215	0.12 228	0.24 349	0.15 323	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.08 406	0.07 253	0.07 317

AFF-stereo	0.18 347	0.15 530	0.32 352	0.21 371	0.10 181	0.18 242	0.18 400	0.33 380	0.27 381	0.25 404	0.37 530	0.25 444	0.17 403	0.24 349	0.15 323	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.05 52

iResNetv2_ROB	0.27 585	0.26 687	0.72 692	0.23 510	0.13 423	0.29 541	0.18 400	0.52 648	0.49 676	0.37 625	0.45 635	0.39 609	0.25 545	0.34 501	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.05 93	0.12 612	0.09 484

base	0.37 683	0.21 639	1.98 808	0.27 673	0.20 672	0.37 644	0.19 450	0.49 599	0.38 543	0.41 675	0.51 670	0.27 477	0.26 556	0.68 688	0.30 617	0.20 747	0.12 686	0.16 707	0.15 704	0.10 518	0.13 630

TADF							0.19 450	0.42 516	0.36 516	0.32 546	0.21 323	0.24 431	0.18 434	0.51 588	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150

monster_256*512	0.17 321	0.12 361	0.18 142	0.23 510	0.13 423	0.21 363	0.19 450	0.40 486	0.29 419	0.19 333	0.22 339	0.24 431	0.17 403	0.18 208	0.16 353	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.08 406	0.08 351	0.07 317

IGEV_i1	0.21 440	0.11 295	0.43 520	0.22 448	0.11 251	0.31 576	0.19 450	0.43 531	0.30 436	0.29 474	0.30 440	0.31 533	0.20 462	0.33 494	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.08 351	0.08 407

DStereoRT	0.35 668	0.13 435	0.51 598	0.25 609	0.16 579	0.42 679	0.19 450	0.48 587	0.39 554	0.30 506	0.39 559	0.24 431	0.39 693	0.64 670	0.30 617	0.08 370	0.07 469	1.54 838	0.41 798	0.08 351	0.11 586

WQFJA1	0.18 347	0.10 200	0.16 82	0.22 448	0.18 626	0.25 464	0.19 450	0.51 629	0.51 688	0.15 250	0.17 252	0.15 276	0.16 370	0.20 272	0.20 477	0.07 181	0.09 602	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.06 203

WQFJX1	0.18 347	0.10 200	0.16 82	0.23 510	0.17 604	0.24 444	0.19 450	0.58 716	0.52 697	0.16 279	0.16 231	0.14 253	0.15 344	0.26 401	0.17 387	0.08 370	0.09 602	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.06 203

NLMM	0.18 347	0.10 200	0.16 82	0.22 448	0.18 626	0.25 464	0.19 450	0.51 629	0.51 688	0.15 250	0.17 252	0.15 276	0.16 370	0.20 272	0.20 477	0.07 181	0.09 602	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.06 203

xyz-stereo-finetune2	0.17 321	0.11 295	0.26 270	0.16 33	0.09 93	0.27 499	0.19 450	0.27 278	0.20 249	0.22 368	0.28 410	0.21 380	0.22 490	0.37 526	0.22 526	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.06 150	0.07 317

FACV-RUCA	0.21 440	0.15 530	0.32 352	0.23 510	0.23 711	0.26 488	0.19 450	0.39 472	0.34 486	0.25 404	0.32 465	0.21 380	0.24 522	0.24 349	0.19 454	0.10 537	0.07 469	0.15 695	0.08 406	0.16 676	0.13 630

castereo	0.14 241	0.10 200	0.19 160	0.18 139	0.10 181	0.20 329	0.19 450	0.30 340	0.27 381	0.13 194	0.18 279	0.16 301	0.16 370	0.15 104	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.05 52

fffft	0.13 196	0.09 126	0.24 244	0.19 212	0.10 181	0.17 211	0.19 450	0.22 168	0.16 131	0.14 226	0.11 99	0.13 215	0.10 117	0.24 349	0.18 419	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.07 253	0.06 203
1: 1. 1
PAM_32	0.23 495	0.10 200	0.63 657	0.21 371	0.14 476	0.33 601	0.19 450	0.36 438	0.23 319	0.29 474	0.28 410	0.56 719	0.28 593	0.27 421	0.18 419	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.09 518	0.07 253	0.09 484

ACV-stereo	0.29 620	0.18 594	0.79 709	0.23 510	0.16 579	0.47 705	0.19 450	0.36 438	0.34 486	0.29 474	0.33 488	0.67 756	0.42 711	0.54 609	0.30 617	0.10 537	0.09 602	0.09 444	0.09 518	0.10 518	0.11 586

Occ-G	0.13 196	0.08 55	0.21 198	0.17 74	0.10 181	0.15 99	0.19 450	0.22 168	0.19 216	0.13 194	0.19 288	0.21 380	0.11 180	0.17 171	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.07 253	0.06 203

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 555	0.14 490	0.95 748	0.21 371	0.27 739	0.20 329	0.19 450	0.48 587	0.25 355	0.26 418	0.55 696	0.34 562	0.18 434	0.25 381	0.17 387	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.12 650	0.12 612	0.12 610

test_sample1	0.20 419	0.10 200	0.28 300	0.19 212	0.12 334	0.28 519	0.19 450	0.41 502	0.25 355	0.26 418	0.31 455	0.29 505	0.26 556	0.44 560	0.21 504	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.09 441	0.09 484

SMFormer	0.25 555	0.12 361	0.40 470	0.19 212	0.10 181	0.27 499	0.19 450	0.51 629	0.45 631	0.34 583	0.41 579	0.31 533	0.26 556	0.58 636	0.28 597	0.10 537	0.07 469	0.08 337	0.08 406	0.09 441	0.09 484

tta	0.24 527	0.12 361	0.40 470	0.19 212	0.10 181	0.27 499	0.19 450	0.51 629	0.45 631	0.34 583	0.41 579	0.31 533	0.26 556	0.58 636	0.28 597	0.10 537	0.07 469	0.08 337	0.08 406	0.08 351	0.07 317

qqq1	0.24 527	0.12 361	0.40 470	0.19 212	0.10 181	0.27 499	0.19 450	0.51 629	0.45 631	0.34 583	0.41 579	0.31 533	0.26 556	0.58 636	0.16 353	0.10 537	0.07 469	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.07 317

fff1	0.24 527	0.12 361	0.40 470	0.19 212	0.10 181	0.27 499	0.19 450	0.51 629	0.45 631	0.34 583	0.41 579	0.31 533	0.26 556	0.58 636	0.16 353	0.10 537	0.07 469	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.07 317

ACVNet-DCA	0.18 347	0.14 490	0.38 445	0.23 510	0.11 251	0.31 576	0.19 450	0.41 502	0.27 381	0.17 300	0.19 288	0.13 215	0.18 434	0.28 437	0.11 85	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.09 441	0.09 484

xx1	0.20 419	0.14 490	0.38 445	0.23 510	0.11 251	0.31 576	0.19 450	0.35 417	0.47 655	0.17 300	0.19 288	0.28 494	0.24 522	0.28 437	0.11 85	0.08 370	0.05 57	0.10 528	0.09 518	0.09 441	0.09 484

1test111	0.19 397	0.14 490	0.38 445	0.23 510	0.11 251	0.31 576	0.19 450	0.41 502	0.27 381	0.17 300	0.19 288	0.13 215	0.18 434	0.34 501	0.22 526	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.09 441	0.09 484

cc1	0.18 347	0.14 490	0.38 445	0.23 510	0.11 251	0.31 576	0.19 450	0.35 417	0.47 655	0.17 300	0.19 288	0.13 215	0.18 434	0.28 437	0.11 85	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.08 351	0.08 407

tt1	0.18 347	0.14 490	0.35 393	0.23 510	0.11 251	0.30 560	0.19 450	0.35 417	0.44 618	0.17 300	0.19 288	0.13 215	0.16 370	0.27 421	0.11 85	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.08 351	0.08 407

CASS	0.21 440	0.15 530	0.32 352	0.26 644	0.11 251	0.28 519	0.19 450	0.39 472	0.30 436	0.32 546	0.34 500	0.25 444	0.24 522	0.25 381	0.20 477	0.13 651	0.08 563	0.11 588	0.09 518	0.11 570	0.11 586
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.20 419	0.13 435	0.40 470	0.21 371	0.15 542	0.20 329	0.19 450	0.30 340	0.27 381	0.22 368	0.80 759	0.23 416	0.16 370	0.23 333	0.15 323	0.07 181	0.07 469	0.07 213	0.08 406	0.07 253	0.06 203

ProNet	0.14 241	0.12 361	0.25 259	0.19 212	0.11 251	0.19 282	0.19 450	0.27 278	0.20 249	0.14 226	0.13 152	0.13 215	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.07 253	0.07 317

CroCo-Stereo Lap2	0.15 281	0.15 530	0.28 300	0.25 609	0.18 626	0.11 28	0.19 450	0.28 301	0.21 271	0.13 194	0.16 231	0.15 276	0.12 228	0.17 171	0.14 287	0.07 181	0.07 469	0.08 337	0.06 205	0.08 351	0.07 317

qqq	0.20 419	0.12 361	0.31 342	0.20 305	0.11 251	0.23 421	0.19 450	0.41 502	0.27 381	0.24 393	0.28 410	0.28 494	0.24 522	0.34 501	0.22 526	0.08 370	0.07 469	0.10 528	0.09 518	0.09 441	0.09 484

IER	0.23 495	0.12 361	0.39 461	0.20 305	0.14 476	0.31 576	0.19 450	0.42 516	0.36 516	0.33 563	0.40 570	0.32 543	0.33 653	0.29 457	0.22 526	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.08 406	0.09 441	0.08 407

iRaft-Stereo_5w	0.23 495	0.18 594	0.44 530	0.22 448	0.13 423	0.19 282	0.19 450	0.37 450	0.32 462	0.28 443	0.37 530	0.34 562	0.23 504	0.65 678	0.27 591	0.06 65	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.09 441	0.08 407

iRaft-Stereo_20w	0.19 397	0.10 200	0.46 552	0.19 212	0.13 423	0.25 464	0.19 450	0.52 648	0.19 216	0.29 474	0.21 323	0.22 393	0.20 462	0.28 437	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.08 406	0.08 351	0.08 407

AACVNet	0.26 574	0.16 559	0.37 424	0.22 448	0.14 476	0.29 541	0.19 450	0.41 502	0.31 450	0.38 640	0.42 596	0.43 647	0.28 593	0.73 707	0.25 571	0.11 585	0.08 563	0.11 588	0.09 518	0.13 631	0.11 586

GANet-ADL	0.21 440	0.12 361	0.45 544	0.23 510	0.14 476	0.29 541	0.19 450	0.46 563	0.35 503	0.25 404	0.32 465	0.32 543	0.19 451	0.24 349	0.20 477	0.10 537	0.07 469	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.10 545

PFNet+	0.20 419	0.10 200	0.37 424	0.21 371	0.12 334	0.17 211	0.19 450	0.29 318	0.34 486	0.33 563	0.32 465	0.24 431	0.16 370	0.32 487	0.17 387	0.10 537	0.07 469	0.11 588	0.10 567	0.08 351	0.12 610

LCNet	0.21 440	0.11 295	0.29 314	0.25 609	0.12 334	0.23 421	0.19 450	0.34 393	0.26 370	0.28 443	0.35 511	0.26 466	0.30 623	0.35 513	0.17 387	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.10 567	0.13 631	0.22 744

AAGNet	0.33 654	0.11 295	0.37 424	0.25 609	0.16 579	0.20 329	0.19 450	0.30 340	0.27 381	0.35 600	0.35 511	0.27 477	0.30 623	0.44 560	2.66 833	0.08 370	0.05 57	0.10 528	0.07 314	0.08 351	0.06 203

TransformOpticalFlow	0.24 527	0.13 435	0.56 626	0.23 510	0.11 251	0.21 363	0.19 450	0.40 486	0.32 462	0.30 506	0.43 610	0.36 581	0.31 642	0.61 653	0.20 477	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.06 150	0.07 317

PFNet	0.23 495	0.10 200	0.57 629	0.24 568	0.14 476	0.22 396	0.19 450	0.39 472	0.33 476	0.35 600	0.32 465	0.27 477	0.19 451	0.64 670	0.22 526	0.09 482	0.05 57	0.09 444	0.07 314	0.08 351	0.07 317

s12784h	0.17 321	0.09 126	0.26 270	0.18 139	0.07 10	0.32 590	0.19 450	0.37 450	0.32 462	0.23 377	0.25 379	0.18 328	0.17 403	0.25 381	0.16 353	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.06 150	0.05 52

sAnonymous2	0.20 419	0.21 639	0.58 634	0.24 568	0.17 604	0.22 396	0.19 450	0.34 393	0.28 400	0.17 300	0.19 288	0.17 315	0.16 370	0.17 171	0.14 287	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.23 743	0.17 693

CroCo_RVC	0.20 419	0.21 639	0.58 634	0.24 568	0.17 604	0.22 396	0.19 450	0.34 393	0.28 400	0.17 300	0.19 288	0.17 315	0.16 370	0.17 171	0.14 287	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.23 743	0.17 693

GES	0.22 477	0.12 361	0.42 506	0.20 305	0.14 476	0.27 499	0.19 450	0.49 599	0.33 476	0.30 506	0.36 521	0.25 444	0.23 504	0.29 457	0.22 526	0.10 537	0.08 563	0.08 337	0.07 314	0.10 518	0.11 586

GMStereo	0.19 397	0.25 675	0.40 470	0.21 371	0.12 334	0.22 396	0.19 450	0.29 318	0.40 572	0.25 404	0.23 351	0.16 301	0.15 344	0.25 381	0.19 454	0.09 482	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.10 518	0.08 407
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet	0.32 644	0.36 747	0.74 697	0.23 510	0.22 698	0.37 644	0.19 450	0.53 660	0.48 667	0.32 546	0.36 521	0.43 647	0.32 650	0.64 670	0.25 571	0.16 708	0.16 736	0.14 679	0.16 717	0.24 747	0.19 714

R-Stereo Train	0.18 347	0.09 126	0.32 352	0.22 448	0.12 334	0.22 396	0.19 450	0.42 516	0.19 216	0.31 524	0.45 635	0.20 366	0.14 321	0.18 208	0.15 323	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.06 203

RAFT-Stereo	0.18 347	0.09 126	0.32 352	0.22 448	0.12 334	0.22 396	0.19 450	0.42 516	0.19 216	0.31 524	0.45 635	0.20 366	0.14 321	0.18 208	0.15 323	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.06 203
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 607	0.14 490	0.44 530	0.22 448	0.18 626	0.32 590	0.19 450	0.48 587	0.38 543	0.29 474	0.43 610	0.47 673	0.37 682	0.79 732	0.36 655	0.09 482	0.07 469	0.07 213	0.09 518	0.07 253	0.07 317

MLCV	0.22 477	0.16 559	0.44 530	0.21 371	0.08 54	0.29 541	0.19 450	0.38 458	0.37 528	0.38 640	0.44 622	0.31 533	0.21 472	0.41 549	0.24 561	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.06 203

HSM	0.28 607	0.16 559	0.35 393	0.20 305	0.15 542	0.33 601	0.19 450	0.53 660	0.37 528	0.36 617	0.38 545	0.67 756	0.31 642	0.89 756	0.23 548	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.08 407

NOSS_ROB	0.31 635	0.20 624	0.35 393	0.24 568	0.16 579	0.32 590	0.19 450	0.52 648	0.48 667	0.33 563	0.36 521	0.42 642	0.28 593	0.93 764	0.24 561	0.19 740	0.20 767	0.24 756	0.22 759	0.17 693	0.17 693

PWC_ROB	0.38 691	0.29 712	0.69 680	0.25 609	0.20 672	0.38 653	0.19 450	0.58 716	0.67 748	0.57 749	0.85 765	0.51 698	0.40 698	0.71 699	0.52 720	0.13 651	0.09 602	0.14 679	0.10 567	0.17 693	0.14 656

PWCDC_ROB	0.38 691	0.30 719	0.60 642	0.33 739	0.20 672	0.42 679	0.19 450	0.58 716	0.89 781	0.42 686	1.26 793	0.36 581	0.34 662	0.50 583	0.38 660	0.18 732	0.11 664	0.11 588	0.09 518	0.19 721	0.13 630

L4000	0.14 241	0.09 126	0.25 259	0.20 305	0.12 334	0.19 282	0.20 505	0.29 318	0.15 109	0.11 117	0.19 288	0.10 85	0.11 180	0.27 421	0.13 243	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

MCPF							0.20 505	0.46 563	0.44 618	0.24 393	0.33 488	0.42 642	0.24 522	0.89 756	0.22 526	0.07 181	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.07 253

NLMM1	0.19 397	0.12 361	0.16 82	0.23 510	0.18 626	0.24 444	0.20 505	0.59 723	0.65 743	0.18 321	0.17 252	0.13 215	0.14 321	0.25 381	0.18 419	0.08 370	0.09 602	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.06 203

xyz-stereo-finetune	0.16 299	0.12 361	0.23 233	0.16 33	0.08 54	0.23 421	0.20 505	0.29 318	0.31 450	0.19 333	0.22 339	0.19 349	0.15 344	0.29 457	0.20 477	0.06 65	0.06 323	0.08 337	0.06 205	0.06 150	0.06 203

coex_refinement	0.26 574	0.16 559	0.36 413	0.23 510	0.15 542	0.31 576	0.20 505	0.49 599	0.42 594	0.35 600	0.42 596	0.45 663	0.27 576	0.55 612	0.33 639	0.10 537	0.06 323	0.07 213	0.07 314	0.10 518	0.10 545

rvit_0105_6	0.19 397	0.14 490	0.34 382	0.23 510	0.14 476	0.18 242	0.20 505	0.29 318	0.37 528	0.18 321	0.22 339	0.23 416	0.17 403	0.26 401	0.17 387	0.15 692	0.13 699	0.13 651	0.11 611	0.11 570	0.08 407

rvit_stereo_0080	0.15 281	0.13 435	0.25 259	0.19 212	0.13 423	0.15 99	0.20 505	0.28 301	0.24 338	0.15 250	0.17 252	0.19 349	0.13 281	0.19 246	0.15 323	0.11 585	0.08 563	0.08 337	0.08 406	0.10 518	0.07 317

DualNet (step1)	0.28 607	0.19 611	0.50 588	0.18 139	0.16 579	0.34 615	0.20 505	0.51 629	0.38 543	0.37 625	0.34 500	0.37 589	0.30 623	0.39 538	0.23 548	0.23 760	0.09 602	0.28 772	0.24 764	0.18 708	0.16 680

test_sample9	0.42 708	0.19 611	0.50 588	0.18 139	0.16 579	0.34 615	0.20 505	0.51 629	0.38 543	0.37 625	0.34 500	0.37 589	0.30 623	0.66 682	0.91 773	0.23 760	1.82 846	0.28 772	0.24 764	0.18 708	0.16 680

test_sample8	0.49 735	0.19 611	0.50 588	0.18 139	0.16 579	0.34 615	0.20 505	0.55 680	0.34 486	0.62 755	0.38 545	1.15 792	0.67 769	0.66 682	0.91 773	0.23 760	1.82 846	0.28 772	0.24 764	0.18 708	0.16 680

test_sample3	0.23 495	0.12 361	0.43 520	0.19 212	0.12 334	0.32 590	0.20 505	0.50 611	0.34 486	0.31 524	0.33 488	0.29 505	0.22 490	0.53 602	0.22 526	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.10 518	0.10 545

ffm	0.22 477	0.12 361	0.42 506	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.20 505	0.35 417	0.44 618	0.30 506	0.42 596	0.34 562	0.23 504	0.27 421	0.11 85	0.08 370	0.05 57	0.11 588	0.10 567	0.08 351	0.08 407

ff1	0.29 620	0.12 361	0.42 506	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.20 505	0.35 417	0.44 618	0.30 506	0.42 596	0.34 562	0.23 504	0.81 740	1.08 785	0.08 370	0.05 57	0.11 588	0.10 567	0.08 351	0.08 407

mmx	0.31 635	0.12 361	0.42 506	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.20 505	0.55 680	0.45 631	0.30 506	0.42 596	0.34 562	0.23 504	0.81 740	1.08 785	0.10 537	0.07 469	0.11 588	0.10 567	0.11 570	0.10 545

whm_eth	0.15 281	0.13 435	0.25 259	0.19 212	0.13 423	0.15 99	0.20 505	0.28 301	0.24 338	0.15 250	0.17 252	0.19 349	0.13 281	0.19 246	0.15 323	0.11 585	0.08 563	0.08 337	0.08 406	0.10 518	0.07 317

xxx	0.31 635	0.12 361	0.42 506	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.20 505	0.55 680	0.45 631	0.30 506	0.42 596	0.34 562	0.23 504	0.81 740	1.08 785	0.10 537	0.07 469	0.11 588	0.10 567	0.11 570	0.10 545

anonymousa	0.23 495	0.11 295	0.50 588	0.21 371	0.16 579	0.31 576	0.20 505	0.36 438	0.35 503	0.32 546	0.50 664	0.39 609	0.26 556	0.22 323	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.11 611	0.07 253	0.08 407

DisPM	0.19 397	0.10 200	0.35 393	0.23 510	0.13 423	0.18 242	0.20 505	0.29 318	0.29 419	0.33 563	0.34 500	0.23 416	0.16 370	0.33 494	0.16 353	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.07 253	0.11 586

CIPLG	0.21 440	0.21 639	0.55 619	0.23 510	0.15 542	0.25 464	0.20 505	0.35 417	0.29 419	0.31 524	0.33 488	0.22 393	0.15 344	0.26 401	0.20 477	0.08 370	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.08 351	0.08 407

dad	0.28 607	0.31 727	0.44 530	0.21 371	0.14 476	0.30 560	0.20 505	0.33 380	0.49 676	0.44 699	0.44 622	0.45 663	0.21 472	0.41 549	0.26 585	0.20 747	0.11 664	0.20 743	0.11 611	0.14 651	0.10 545

IPLGR_C	0.21 440	0.22 656	0.60 642	0.23 510	0.15 542	0.24 444	0.20 505	0.35 417	0.29 419	0.31 524	0.32 465	0.22 393	0.15 344	0.25 381	0.20 477	0.08 370	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.08 351	0.08 407

MIPNet	0.21 440	0.15 530	0.52 605	0.21 371	0.12 334	0.27 499	0.20 505	0.45 552	0.37 528	0.30 506	0.23 351	0.19 349	0.24 522	0.27 421	0.19 454	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.06 203

AASNet	0.27 585	0.19 611	0.49 577	0.26 644	0.17 604	0.34 615	0.20 505	0.62 745	0.48 667	0.35 600	0.40 570	0.32 543	0.25 545	0.28 437	0.34 644	0.11 585	0.09 602	0.10 528	0.08 406	0.13 631	0.11 586

ACRE	0.21 440	0.20 624	0.62 653	0.23 510	0.15 542	0.24 444	0.20 505	0.35 417	0.28 400	0.31 524	0.32 465	0.22 393	0.15 344	0.25 381	0.20 477	0.08 370	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.08 351	0.08 407

HHNet	0.22 477	0.12 361	0.52 605	0.18 139	0.18 626	0.20 329	0.20 505	0.34 393	0.31 450	0.32 546	0.59 712	0.20 366	0.21 472	0.24 349	0.31 626	0.08 370	0.05 57	0.09 444	0.07 314	0.08 351	0.11 586

NRIStereo	0.18 347	0.11 295	0.35 393	0.23 510	0.11 251	0.24 444	0.20 505	0.29 318	0.26 370	0.26 418	0.25 379	0.25 444	0.18 434	0.34 501	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.07 314	0.09 441	0.08 407

222	0.41 705	0.10 200	0.29 314	0.19 212	0.11 251	0.36 637	0.20 505	0.57 707	0.39 554	0.35 600	0.44 622	0.30 523	0.27 576	0.55 612	3.56 836	0.11 585	0.07 469	0.08 337	0.08 406	0.09 441	0.09 484

xxxx	0.34 663	0.10 200	0.29 314	0.19 212	0.11 251	0.37 644	0.20 505	0.58 716	0.38 543	0.29 474	0.42 596	0.38 597	0.24 522	0.46 566	2.20 829	0.11 585	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.09 484

PSMNet-RSSM	0.24 527	0.15 530	0.36 413	0.21 371	0.14 476	0.25 464	0.20 505	0.48 587	0.37 528	0.30 506	0.44 622	0.38 597	0.26 556	0.52 595	0.22 526	0.12 629	0.07 469	0.11 588	0.13 679	0.10 518	0.09 484

DMCA	0.22 477	0.14 490	0.36 413	0.22 448	0.14 476	0.27 499	0.20 505	0.43 531	0.38 543	0.31 524	0.32 465	0.33 552	0.24 522	0.24 349	0.28 597	0.11 585	0.08 563	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.11 586

FADNet-RVC	0.31 635	0.35 744	0.78 702	0.25 609	0.20 672	0.33 601	0.20 505	0.49 599	0.40 572	0.34 583	0.39 559	0.41 631	0.29 608	0.63 668	0.31 626	0.13 651	0.14 710	0.14 679	0.15 704	0.19 721	0.19 714

HSM-Net_RVC	0.27 585	0.11 295	0.42 506	0.19 212	0.11 251	0.34 615	0.20 505	0.62 745	0.43 602	0.40 666	0.43 610	0.50 694	0.26 556	0.76 722	0.22 526	0.08 370	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.08 351	0.08 407
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV_ROB	0.33 654	0.18 594	0.53 609	0.21 371	0.14 476	0.33 601	0.20 505	0.51 629	0.45 631	0.51 728	0.55 696	0.45 663	0.42 711	0.71 699	0.32 632	0.18 732	0.19 758	0.23 754	0.21 748	0.14 651	0.15 669

SCION-MonSter	0.32 644	0.22 656	0.44 530	0.29 705	0.28 747	0.54 733	0.21 538	0.46 563	0.57 720	0.32 546	0.54 689	0.32 543	0.29 608	0.39 538	0.52 720	0.10 537	0.10 638	0.25 761	0.22 759	0.18 708	0.14 656

zzzzzzz1	0.28 607	0.51 783	1.51 797	0.24 568	0.16 579	0.22 396	0.21 538	0.39 472	0.34 486	0.22 368	0.25 379	0.26 466	0.21 472	0.34 501	0.23 548	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.10 518	0.08 407

SMOE	0.17 321	0.11 295	0.21 198	0.20 305	0.09 93	0.26 488	0.21 538	0.30 340	0.23 319	0.21 357	0.27 402	0.21 380	0.17 403	0.18 208	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.12 627	0.07 314	0.11 570	0.07 317

NLCSM	0.19 397	0.12 361	0.18 142	0.24 568	0.19 653	0.24 444	0.21 538	0.42 516	0.40 572	0.19 333	0.18 279	0.14 253	0.16 370	0.47 570	0.19 454	0.08 370	0.09 602	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.07 317

G2L-ROB	0.23 495	0.15 530	0.41 496	0.19 212	0.12 334	0.27 499	0.21 538	0.47 574	0.33 476	0.34 583	0.31 455	0.41 631	0.22 490	0.49 579	0.26 585	0.09 482	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.10 545

MM-Stereo_test2	0.15 281	0.10 200	0.44 530	0.23 510	0.11 251	0.21 363	0.21 538	0.27 278	0.22 292	0.15 250	0.16 231	0.13 215	0.11 180	0.20 272	0.13 243	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.05 52

PAM	0.23 495	0.10 200	0.63 657	0.22 448	0.15 542	0.34 615	0.21 538	0.37 450	0.22 292	0.31 524	0.27 402	0.55 715	0.26 556	0.26 401	0.17 387	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.09 518	0.07 253	0.09 484

DDVS	0.25 555	0.15 530	0.39 461	0.24 568	0.17 604	0.34 615	0.21 538	0.41 502	0.30 436	0.33 563	0.41 579	0.48 680	0.21 472	0.52 595	0.27 591	0.11 585	0.09 602	0.11 588	0.09 518	0.13 631	0.14 656

rvit_stereo_ft	0.17 321	0.14 490	0.30 325	0.25 609	0.14 476	0.17 211	0.21 538	0.28 301	0.26 370	0.16 279	0.19 288	0.20 366	0.16 370	0.22 323	0.17 387	0.11 585	0.07 469	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.07 317

test_sample7	0.25 555	0.15 530	0.35 393	0.20 305	0.14 476	0.28 519	0.21 538	0.51 629	0.38 543	0.37 625	0.34 500	0.37 589	0.30 623	0.39 538	0.23 548	0.14 676	0.09 602	0.13 651	0.12 650	0.13 631	0.12 610

test_sample5	0.24 527	0.13 435	0.42 506	0.21 371	0.12 334	0.30 560	0.21 538	0.50 611	0.34 486	0.32 546	0.41 579	0.29 505	0.23 504	0.55 612	0.21 504	0.10 537	0.07 469	0.10 528	0.09 518	0.11 570	0.10 545

test_sample4	0.24 527	0.13 435	0.43 520	0.20 305	0.12 334	0.32 590	0.21 538	0.51 629	0.34 486	0.31 524	0.37 530	0.28 494	0.23 504	0.53 602	0.21 504	0.10 537	0.07 469	0.10 528	0.09 518	0.11 570	0.10 545

test_sample2	0.21 440	0.10 200	0.28 300	0.19 212	0.11 251	0.27 499	0.21 538	0.43 531	0.29 419	0.26 418	0.31 455	0.30 523	0.24 522	0.45 563	0.18 419	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.09 441	0.09 484

CoDeX	0.23 495	0.12 361	0.46 552	0.21 371	0.14 476	0.29 541	0.21 538	0.53 660	0.41 586	0.29 474	0.35 511	0.29 505	0.22 490	0.48 574	0.19 454	0.09 482	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.07 317

mmm	0.21 440	0.12 361	0.31 342	0.22 448	0.12 334	0.28 519	0.21 538	0.41 502	0.27 381	0.29 474	0.38 545	0.29 505	0.24 522	0.29 457	0.22 526	0.09 482	0.07 469	0.11 588	0.09 518	0.10 518	0.09 484

DualNet	0.24 527	0.13 435	0.42 506	0.21 371	0.12 334	0.30 560	0.21 538	0.50 611	0.34 486	0.33 563	0.43 610	0.29 505	0.23 504	0.55 612	0.21 504	0.10 537	0.07 469	0.10 528	0.09 518	0.11 570	0.10 545

BSDual-CNN	0.23 495	0.12 361	0.28 300	0.25 609	0.14 476	0.35 630	0.21 538	0.56 697	0.34 486	0.34 583	0.35 511	0.38 597	0.24 522	0.26 401	0.21 504	0.10 537	0.07 469	0.11 588	0.10 567	0.09 441	0.09 484

hknet	0.25 555	0.14 490	0.40 470	0.25 609	0.15 542	0.35 630	0.21 538	0.56 697	0.37 528	0.34 583	0.35 511	0.43 647	0.27 576	0.37 526	0.21 504	0.09 482	0.07 469	0.11 588	0.10 567	0.09 441	0.09 484

dd	0.22 477	0.26 687	0.40 470	0.22 448	0.12 334	0.25 464	0.21 538	0.32 364	0.44 618	0.29 474	0.28 410	0.25 444	0.16 370	0.30 473	0.25 571	0.12 629	0.07 469	0.10 528	0.08 406	0.11 570	0.09 484

STrans-v2	0.24 527	0.13 435	0.54 612	0.21 371	0.12 334	0.23 421	0.21 538	0.47 574	0.28 400	0.31 524	0.42 596	0.36 581	0.35 668	0.62 661	0.23 548	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.06 150	0.06 203

TestStereo	0.21 440	0.19 611	0.40 470	0.25 609	0.10 181	0.22 396	0.21 538	0.31 352	0.31 450	0.23 377	0.34 500	0.22 393	0.18 434	0.62 661	0.18 419	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.07 314	0.11 570	0.06 203

acv_ft	0.25 555	0.13 435	0.40 470	0.23 510	0.19 653	0.34 615	0.21 538	0.45 552	0.44 618	0.38 640	0.41 579	0.38 597	0.27 576	0.27 421	0.35 649	0.08 370	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.11 570	0.07 317

GANet-RSSM	0.24 527	0.14 490	0.36 413	0.21 371	0.14 476	0.27 499	0.21 538	0.45 552	0.33 476	0.29 474	0.39 559	0.39 609	0.28 593	0.58 636	0.23 548	0.11 585	0.07 469	0.09 444	0.09 518	0.10 518	0.09 484

CFNet-ft	0.24 527	0.15 530	0.35 393	0.18 139	0.15 542	0.30 560	0.21 538	0.39 472	0.36 516	0.28 443	0.40 570	0.43 647	0.25 545	0.47 570	0.24 561	0.12 629	0.07 469	0.12 627	0.11 611	0.12 612	0.09 484

DMCA-RVC	0.27 585	0.21 639	0.61 645	0.28 699	0.17 604	0.29 541	0.21 538	0.42 516	0.35 503	0.40 666	0.37 530	0.39 609	0.36 673	0.43 556	0.30 617	0.13 651	0.10 638	0.15 695	0.11 611	0.13 631	0.10 545

FADNet-RVC-Resample	0.29 620	0.25 675	0.93 745	0.26 644	0.16 579	0.32 590	0.21 538	0.47 574	0.39 554	0.35 600	0.38 545	0.33 552	0.27 576	0.53 602	0.24 561	0.10 537	0.10 638	0.14 679	0.13 679	0.13 631	0.16 680

CFNet_RVC	0.24 527	0.15 530	0.35 393	0.18 139	0.15 542	0.30 560	0.21 538	0.39 472	0.36 516	0.28 443	0.40 570	0.43 647	0.25 545	0.47 570	0.24 561	0.12 629	0.07 469	0.12 627	0.11 611	0.12 612	0.09 484

DeepPruner_ROB	0.26 574	0.19 611	0.44 530	0.21 371	0.16 579	0.30 560	0.21 538	0.52 648	0.32 462	0.35 600	0.38 545	0.39 609	0.26 556	0.42 553	0.24 561	0.15 692	0.11 664	0.11 588	0.11 611	0.14 651	0.13 630

StereoDRNet-Refined	0.27 585	0.17 579	0.35 393	0.25 609	0.14 476	0.37 644	0.21 538	0.47 574	0.41 586	0.44 699	0.51 670	0.41 631	0.28 593	0.45 563	0.37 656	0.09 482	0.06 323	0.11 588	0.11 611	0.10 518	0.10 545
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.24 527	0.18 594	0.61 645	0.25 609	0.11 251	0.29 541	0.21 538	0.42 516	0.43 602	0.33 563	0.43 610	0.27 477	0.22 490	0.34 501	0.26 585	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.07 317

S	0.19 397	0.12 361	0.22 217	0.22 448	0.13 423	0.31 576	0.22 568	0.30 340	0.27 381	0.25 404	0.31 455	0.20 366	0.20 462	0.18 208	0.17 387	0.12 629	0.09 602	0.15 695	0.16 717	0.11 570	0.12 610

Selective-IGEV-i1	0.21 440	0.10 200	0.31 342	0.23 510	0.13 423	0.31 576	0.22 568	0.46 563	0.42 594	0.27 429	0.32 465	0.33 552	0.17 403	0.25 381	0.19 454	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.08 351	0.09 484

MM-Stereo_test3	0.17 321	0.12 361	0.29 314	0.23 510	0.14 476	0.19 282	0.22 568	0.39 472	0.36 516	0.16 279	0.24 367	0.17 315	0.12 228	0.19 246	0.14 287	0.07 181	0.07 469	0.08 337	0.06 205	0.09 441	0.06 203

MM-Stereo_test1	0.17 321	0.10 200	0.39 461	0.23 510	0.11 251	0.20 329	0.22 568	0.33 380	0.29 419	0.22 368	0.21 323	0.15 276	0.14 321	0.23 333	0.13 243	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.09 441	0.06 203

rvit_0105_4	0.20 419	0.15 530	0.38 445	0.23 510	0.14 476	0.20 329	0.22 568	0.33 380	0.39 554	0.19 333	0.24 367	0.25 444	0.19 451	0.27 421	0.17 387	0.16 708	0.13 699	0.13 651	0.11 611	0.11 570	0.08 407

test_sample6	0.25 555	0.13 435	0.41 496	0.21 371	0.11 251	0.30 560	0.22 568	0.51 629	0.35 503	0.33 563	0.43 610	0.30 523	0.24 522	0.57 627	0.22 526	0.10 537	0.07 469	0.10 528	0.10 567	0.11 570	0.10 545

DispNO	0.27 585	0.18 594	0.62 653	0.23 510	0.17 604	0.25 464	0.22 568	0.45 552	0.41 586	0.32 546	0.39 559	0.38 597	0.27 576	0.77 728	0.27 591	0.09 482	0.07 469	0.10 528	0.10 567	0.08 351	0.08 407

StereoVision	0.22 477	0.18 594	0.37 424	0.27 673	0.17 604	0.23 421	0.22 568	0.38 458	0.31 450	0.20 342	0.51 670	0.22 393	0.16 370	0.28 437	0.18 419	0.11 585	0.12 686	0.13 651	0.13 679	0.10 518	0.07 317

SQANet	0.40 703	0.48 776	0.67 673	0.48 785	0.39 773	0.48 711	0.22 568	0.51 629	0.43 602	0.40 666	0.47 652	0.47 673	0.33 653	0.54 609	0.32 632	0.36 795	0.15 726	0.40 796	0.21 748	0.45 793	0.31 775

iinet-f	0.30 628	0.18 594	1.03 759	0.20 305	0.15 542	0.44 690	0.22 568	0.45 552	0.37 528	0.35 600	0.44 622	0.41 631	0.34 662	0.34 501	0.40 676	0.10 537	0.09 602	0.08 337	0.08 406	0.13 631	0.11 586

GASNet	0.36 673	0.46 772	0.88 736	0.34 743	0.23 711	0.35 630	0.22 568	0.60 732	0.53 702	0.40 666	0.37 530	0.45 663	0.30 623	0.79 732	0.35 649	0.15 692	0.10 638	0.14 679	0.14 694	0.22 740	0.12 610

gwcnet-sp	0.24 527	0.13 435	0.63 657	0.22 448	0.14 476	0.34 615	0.22 568	0.44 539	0.39 554	0.35 600	0.34 500	0.27 477	0.27 576	0.35 513	0.25 571	0.09 482	0.08 563	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.09 484

scenet	0.24 527	0.13 435	0.63 657	0.22 448	0.14 476	0.34 615	0.22 568	0.44 539	0.39 554	0.35 600	0.34 500	0.27 477	0.27 576	0.35 513	0.25 571	0.09 482	0.08 563	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.09 484

ssnet	0.24 527	0.13 435	0.63 657	0.22 448	0.14 476	0.34 615	0.22 568	0.44 539	0.39 554	0.35 600	0.34 500	0.27 477	0.27 576	0.35 513	0.25 571	0.09 482	0.08 563	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.09 484

HBP-ISP	0.33 654	0.30 719	0.72 692	0.22 448	0.16 579	0.32 590	0.22 568	0.54 670	0.44 618	0.41 675	0.49 660	0.33 552	0.38 686	0.73 707	0.25 571	0.18 732	0.19 758	0.24 756	0.20 743	0.16 676	0.13 630

raft_robust	0.22 477	0.17 579	0.30 325	0.22 448	0.12 334	0.23 421	0.22 568	0.49 599	0.48 667	0.32 546	0.32 465	0.26 466	0.23 504	0.53 602	0.15 323	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.10 567	0.08 351	0.06 203

test_4	0.18 347	0.12 361	0.34 382	0.23 510	0.12 334	0.18 242	0.22 568	0.26 261	0.24 338	0.24 393	0.47 652	0.22 393	0.13 281	0.24 349	0.16 353	0.06 65	0.05 57	0.09 444	0.09 518	0.07 253	0.05 52

PSMNet-ADL	0.25 555	0.15 530	0.32 352	0.26 644	0.14 476	0.31 576	0.22 568	0.44 539	0.36 516	0.27 429	0.33 488	0.41 631	0.28 593	0.61 653	0.29 609	0.11 585	0.09 602	0.09 444	0.11 611	0.10 518	0.10 545

SFCPSM	0.22 477	0.10 200	0.51 598	0.21 371	0.14 476	0.34 615	0.22 568	0.55 680	0.39 554	0.29 474	0.32 465	0.23 416	0.21 472	0.27 421	0.19 454	0.09 482	0.07 469	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.08 407

MMNet	0.27 585	0.14 490	0.49 577	0.24 568	0.17 604	0.47 705	0.22 568	0.45 552	0.51 688	0.39 656	0.41 579	0.36 581	0.33 653	0.39 538	0.34 644	0.08 370	0.07 469	0.09 444	0.09 518	0.10 518	0.08 407

UNet	0.28 607	0.14 490	0.69 680	0.23 510	0.20 672	0.44 690	0.22 568	0.50 611	0.40 572	0.34 583	0.39 559	0.43 647	0.33 653	0.40 547	0.31 626	0.09 482	0.07 469	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

psmorigin	0.50 739	0.25 675	3.03 823	0.24 568	0.19 653	0.38 653	0.22 568	0.50 611	0.44 618	0.64 759	0.68 740	0.71 765	0.51 741	0.85 748	0.45 698	0.14 676	0.17 743	0.13 651	0.14 694	0.16 676	0.21 737

ac_64	0.27 585	0.13 435	0.41 496	0.24 568	0.17 604	0.36 637	0.22 568	0.46 563	0.33 476	0.35 600	0.36 521	0.52 704	0.30 623	0.62 661	0.32 632	0.11 585	0.09 602	0.10 528	0.10 567	0.09 441	0.08 407

cf-r	0.24 527	0.15 530	0.44 530	0.21 371	0.14 476	0.27 499	0.22 568	0.42 516	0.40 572	0.30 506	0.42 596	0.42 642	0.26 556	0.43 556	0.25 571	0.11 585	0.06 323	0.08 337	0.10 567	0.08 351	0.08 407

SHD	0.42 708	0.27 696	0.81 716	0.31 725	0.25 728	0.42 679	0.22 568	0.66 760	0.94 795	0.63 757	0.60 717	0.59 729	0.47 729	0.59 642	0.58 730	0.15 692	0.13 699	0.16 707	0.16 717	0.20 730	0.22 744

RTSC	0.39 696	0.28 702	0.78 702	0.27 673	0.18 626	0.49 716	0.22 568	0.59 723	0.84 779	0.55 746	0.53 686	0.49 686	0.36 673	0.67 686	0.82 763	0.13 651	0.10 638	0.11 588	0.12 650	0.17 693	0.17 693

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 585	0.21 639	0.59 640	0.25 609	0.18 626	0.29 541	0.22 568	0.50 611	0.40 572	0.38 640	0.41 579	0.43 647	0.27 576	0.43 556	0.29 609	0.11 585	0.08 563	0.10 528	0.10 567	0.10 518	0.11 586
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo07	0.16 299	0.12 361	0.26 270	0.22 448	0.14 476	0.25 464	0.23 595	0.29 318	0.21 271	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.13 281	0.25 381	0.13 243	0.07 181	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.08 407

MyStereo06	0.20 419	0.12 361	0.57 629	0.21 371	0.14 476	0.25 464	0.23 595	0.40 486	0.21 271	0.30 506	0.24 367	0.31 533	0.18 434	0.22 323	0.18 419	0.07 181	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.08 407

MyStereo05	0.23 495	0.12 361	0.57 629	0.21 371	0.14 476	0.25 464	0.23 595	0.48 587	0.52 697	0.31 524	0.23 351	0.25 444	0.22 490	0.30 473	0.21 504	0.07 181	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.08 407

MyStereo04	0.23 495	0.12 361	0.55 619	0.22 448	0.14 476	0.25 464	0.23 595	0.49 599	0.52 697	0.28 443	0.23 351	0.27 477	0.23 504	0.30 473	0.22 526	0.07 181	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.08 407

CRFU-Net	0.28 607	0.14 490	0.45 544	0.25 609	0.15 542	0.45 696	0.23 595	0.50 611	0.30 436	0.43 692	0.41 579	0.48 680	0.46 726	0.43 556	0.29 609	0.11 585	0.10 638	0.09 444	0.08 406	0.10 518	0.10 545

Sa-1000	0.22 477	0.15 530	0.35 393	0.23 510	0.13 423	0.28 519	0.23 595	0.47 574	0.39 554	0.30 506	0.50 664	0.26 466	0.19 451	0.33 494	0.16 353	0.07 181	0.06 323	0.10 528	0.11 611	0.08 351	0.06 203

SA	0.22 477	0.16 559	0.36 413	0.23 510	0.13 423	0.24 444	0.23 595	0.45 552	0.40 572	0.27 429	0.44 622	0.23 416	0.23 504	0.33 494	0.17 387	0.07 181	0.06 323	0.10 528	0.11 611	0.08 351	0.06 203

psmg	0.23 495	0.12 361	0.28 300	0.21 371	0.14 476	0.35 630	0.23 595	0.51 629	0.34 486	0.35 600	0.38 545	0.38 597	0.24 522	0.26 401	0.21 504	0.10 537	0.08 563	0.10 528	0.10 567	0.09 441	0.08 407

GwcNet-ADL	0.22 477	0.14 490	0.58 634	0.24 568	0.13 423	0.22 396	0.23 595	0.49 599	0.40 572	0.27 429	0.29 424	0.30 523	0.20 462	0.26 401	0.23 548	0.09 482	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.09 441	0.09 484

KYRaft	0.22 477	0.10 200	0.30 325	0.23 510	0.12 334	0.23 421	0.23 595	0.35 417	0.24 338	0.35 600	0.54 689	0.34 562	0.26 556	0.29 457	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.10 567	0.08 351	0.31 775

DRaft	0.24 527	0.10 200	0.34 382	0.18 139	0.12 334	0.28 519	0.23 595	0.33 380	0.39 554	0.38 640	0.61 724	0.21 380	0.41 702	0.48 574	0.42 688	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.08 407

test-1	0.17 321	0.11 295	0.40 470	0.23 510	0.13 423	0.22 396	0.23 595	0.34 393	0.26 370	0.20 342	0.24 367	0.22 393	0.14 321	0.16 144	0.20 477	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.06 150	0.08 407

Prome-Stereo	0.21 440	0.10 200	0.30 325	0.24 568	0.12 334	0.23 421	0.23 595	0.36 438	0.25 355	0.33 563	0.59 712	0.24 431	0.28 593	0.29 457	0.16 353	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.20 727

LMCR-Stereo	0.26 574	0.18 594	0.49 577	0.28 699	0.14 476	0.36 637	0.23 595	0.54 670	0.34 486	0.39 656	0.40 570	0.29 505	0.29 608	0.37 526	0.27 591	0.11 585	0.07 469	0.09 444	0.07 314	0.13 631	0.09 484

Anonymous3	0.23 495	0.18 594	0.63 657	0.27 673	0.18 626	0.41 672	0.23 595	0.43 531	0.35 503	0.23 377	0.27 402	0.20 366	0.18 434	0.27 421	0.18 419	0.12 629	0.11 664	0.10 528	0.10 567	0.11 570	0.12 610

ADLNet	0.28 607	0.15 530	0.42 506	0.23 510	0.19 653	0.34 615	0.23 595	0.53 660	0.43 602	0.42 686	0.41 579	0.44 658	0.27 576	0.55 612	0.35 649	0.11 585	0.08 563	0.11 588	0.11 611	0.11 570	0.12 610

test_xeample	0.34 663	0.10 200	0.29 314	0.19 212	0.11 251	0.33 601	0.23 595	0.55 680	0.38 543	0.32 546	0.45 635	0.29 505	0.26 556	0.57 627	2.24 831	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.09 484

ACVNet	0.23 495	0.13 435	0.35 393	0.18 139	0.15 542	0.27 499	0.23 595	0.39 472	0.44 618	0.28 443	0.41 579	0.38 597	0.26 556	0.27 421	0.32 632	0.08 370	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.10 518	0.07 317

HGLStereo	0.27 585	0.14 490	0.46 552	0.24 568	0.21 681	0.33 601	0.23 595	0.50 611	0.42 594	0.35 600	0.48 658	0.41 631	0.33 653	0.45 563	0.33 639	0.11 585	0.10 638	0.09 444	0.09 518	0.10 518	0.12 610

hitnet-ft	0.29 620	0.17 579	0.40 470	0.19 212	0.14 476	0.39 662	0.23 595	0.44 539	0.41 586	0.36 617	0.46 645	0.53 709	0.34 662	0.76 722	0.32 632	0.14 676	0.10 638	0.13 651	0.10 567	0.15 667	0.13 630

GwcNet-RSSM	0.26 574	0.17 579	0.46 552	0.21 371	0.13 423	0.28 519	0.23 595	0.44 539	0.42 594	0.31 524	0.45 635	0.40 624	0.26 556	0.55 612	0.28 597	0.11 585	0.07 469	0.09 444	0.10 567	0.09 441	0.08 407

DispFullNet	0.66 765	0.89 815	1.59 800	0.77 810	1.21 827	0.51 722	0.23 595	0.59 723	0.72 759	0.69 766	0.61 724	0.69 762	0.91 793	0.79 732	0.48 707	0.27 779	0.12 686	0.73 815	0.30 784	0.65 807	0.40 786

MEA-ACV	0.26 574	0.11 295	0.42 506	0.21 371	0.14 476	0.35 630	0.24 617	0.53 660	0.47 655	0.35 600	0.42 596	0.36 581	0.34 662	0.47 570	0.27 591	0.09 482	0.09 602	0.10 528	0.12 650	0.09 441	0.10 545

G2L-Stereo_test	0.24 527	0.16 559	0.38 445	0.19 212	0.13 423	0.27 499	0.24 617	0.49 599	0.38 543	0.37 625	0.37 530	0.40 624	0.24 522	0.52 595	0.28 597	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.06 205	0.09 441	0.08 407

IGEV-RUCA	0.21 440	0.08 55	0.23 233	0.19 212	0.19 653	0.28 519	0.24 617	0.23 194	0.21 271	0.20 342	0.23 351	0.28 494	0.49 736	0.26 401	0.18 419	0.09 482	0.08 563	0.18 724	0.13 679	0.17 693	0.17 693

rvit_0105_5	0.21 440	0.15 530	0.38 445	0.23 510	0.13 423	0.22 396	0.24 617	0.36 438	0.39 554	0.21 357	0.23 351	0.26 466	0.19 451	0.26 401	0.19 454	0.15 692	0.13 699	0.12 627	0.12 650	0.10 518	0.09 484

LL-Strereo	0.29 620	0.25 675	0.58 634	0.25 609	0.21 681	0.23 421	0.24 617	0.55 680	0.42 594	0.34 583	0.32 465	0.41 631	0.40 698	0.94 766	0.23 548	0.08 370	0.07 469	0.11 588	0.09 518	0.09 441	0.09 484

RAFT_CTSACE	0.21 440	0.16 559	0.41 496	0.25 609	0.15 542	0.22 396	0.24 617	0.32 364	0.28 400	0.33 563	0.51 670	0.29 505	0.17 403	0.32 487	0.13 243	0.06 65	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.06 203

CSP-Net	0.27 585	0.15 530	0.30 325	0.21 371	0.14 476	0.44 690	0.24 617	0.50 611	0.40 572	0.41 675	0.43 610	0.42 642	0.26 556	0.66 682	0.28 597	0.12 629	0.08 563	0.08 337	0.08 406	0.10 518	0.09 484

DAS	0.27 585	0.12 361	0.42 506	0.24 568	0.18 626	0.29 541	0.24 617	0.45 552	0.45 631	0.41 675	0.44 622	0.34 562	0.29 608	0.75 716	0.21 504	0.09 482	0.07 469	0.09 444	0.07 314	0.09 441	0.09 484

SepStereo	0.26 574	0.12 361	0.42 506	0.24 568	0.18 626	0.29 541	0.24 617	0.45 552	0.45 631	0.41 675	0.44 622	0.34 562	0.29 608	0.64 670	0.21 504	0.09 482	0.07 469	0.09 444	0.07 314	0.09 441	0.09 484

ADLNet2	0.30 628	0.17 579	0.72 692	0.23 510	0.17 604	0.36 637	0.24 617	0.52 648	0.51 688	0.32 546	0.38 545	0.45 663	0.30 623	0.69 691	0.35 649	0.10 537	0.08 563	0.09 444	0.09 518	0.12 612	0.10 545

IRAFT_RVC	0.22 477	0.12 361	0.39 461	0.26 644	0.11 251	0.18 242	0.24 617	0.40 486	0.37 528	0.31 524	0.30 440	0.29 505	0.24 522	0.55 612	0.22 526	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.07 317

cross-raft	0.17 321	0.12 361	0.41 496	0.23 510	0.10 181	0.20 329	0.24 617	0.33 380	0.23 319	0.23 377	0.28 410	0.29 505	0.15 344	0.17 171	0.15 323	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.05 52

ARAFT	0.24 527	0.21 639	0.78 702	0.22 448	0.12 334	0.29 541	0.24 617	0.43 531	0.32 462	0.33 563	0.28 410	0.28 494	0.19 451	0.49 579	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.12 627	0.11 611	0.09 441	0.06 203

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 673	0.36 747	0.53 609	0.34 743	0.19 653	0.51 722	0.24 617	0.55 680	0.38 543	0.41 675	0.47 652	0.47 673	0.27 576	0.73 707	0.30 617	0.36 795	0.19 758	0.27 764	0.17 727	0.26 760	0.23 752

STTStereo	0.28 607	0.20 624	0.61 645	0.25 609	0.17 604	0.29 541	0.24 617	0.47 574	0.39 554	0.39 656	0.41 579	0.44 658	0.28 593	0.40 547	0.28 597	0.13 651	0.12 686	0.13 651	0.16 717	0.12 612	0.11 586

edge stereo	0.39 696	0.22 656	0.81 716	0.27 673	0.22 698	0.37 644	0.24 617	0.56 697	0.54 708	0.53 742	0.60 717	0.71 765	0.50 738	0.78 730	0.40 676	0.16 708	0.14 710	0.19 734	0.14 694	0.16 676	0.17 693

AANet_RVC	0.31 635	0.22 656	0.50 588	0.23 510	0.14 476	0.30 560	0.24 617	0.47 574	0.54 708	0.38 640	0.60 717	0.43 647	0.29 608	0.87 751	0.40 676	0.11 585	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.09 441	0.09 484

PS-NSSS	0.32 644	0.30 719	0.46 552	0.23 510	0.17 604	0.33 601	0.24 617	0.57 707	0.41 586	0.37 625	0.52 679	0.35 576	0.30 623	0.80 736	0.30 617	0.17 721	0.14 710	0.21 746	0.15 704	0.15 667	0.13 630

PStereo	0.26 574	0.37 754	0.34 382	0.21 371	0.13 423	0.25 464	0.25 635	0.33 380	0.47 655	0.26 418	0.17 252	0.29 505	0.34 662	0.35 513	0.37 656	0.23 760	0.15 726	0.17 714	0.13 679	0.23 743	0.21 737

AANet	0.49 735	0.42 767	1.56 798	0.22 448	0.19 653	0.39 662	0.25 635	0.52 648	0.92 789	0.92 785	0.93 774	0.84 772	0.67 769	0.59 642	0.59 731	0.15 692	0.11 664	0.13 651	0.12 650	0.18 708	0.16 680

PSMNet-RUCA	0.37 683	0.41 765	0.66 672	0.46 783	0.41 776	0.34 615	0.25 635	0.57 707	0.45 631	0.39 656	0.52 679	0.43 647	0.33 653	0.41 549	0.29 609	0.25 773	0.14 710	0.33 787	0.21 748	0.31 778	0.22 744

UGAM	0.26 574	0.14 490	0.45 544	0.25 609	0.12 334	0.23 421	0.25 635	0.32 364	0.41 586	0.31 524	0.42 596	0.41 631	0.22 490	0.92 762	0.22 526	0.08 370	0.06 323	0.14 679	0.12 650	0.10 518	0.07 317

CBFPSM	0.27 585	0.16 559	0.67 673	0.20 305	0.14 476	0.38 653	0.25 635	0.40 486	0.36 516	0.33 563	0.36 521	0.56 719	0.38 686	0.32 487	0.38 660	0.08 370	0.08 563	0.07 213	0.08 406	0.09 441	0.11 586

SACVNet	0.30 628	0.20 624	0.41 496	0.25 609	0.18 626	0.34 615	0.25 635	0.52 648	0.40 572	0.41 675	0.44 622	0.46 671	0.32 650	0.71 699	0.25 571	0.13 651	0.10 638	0.12 627	0.12 650	0.16 676	0.17 693

test_3	0.18 347	0.11 295	0.32 352	0.24 568	0.11 251	0.22 396	0.25 635	0.31 352	0.31 450	0.25 404	0.18 279	0.23 416	0.13 281	0.25 381	0.19 454	0.06 65	0.05 57	0.09 444	0.10 567	0.07 253	0.06 203

DEmStereo	0.26 574	0.09 126	0.47 560	0.19 212	0.12 334	0.30 560	0.25 635	0.28 301	0.36 516	0.36 617	0.58 709	0.25 444	0.48 735	0.53 602	0.44 695	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.06 150	0.07 317

GMM-Stereo	0.21 440	0.10 200	0.43 520	0.23 510	0.13 423	0.24 444	0.25 635	0.37 450	0.27 381	0.30 506	0.45 635	0.27 477	0.21 472	0.31 480	0.17 387	0.07 181	0.05 57	0.10 528	0.09 518	0.08 351	0.19 714

ICVP	0.23 495	0.13 435	0.44 530	0.26 644	0.14 476	0.29 541	0.25 635	0.45 552	0.33 476	0.29 474	0.43 610	0.35 576	0.25 545	0.26 401	0.23 548	0.12 629	0.09 602	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.10 545
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 585	0.20 624	0.44 530	0.27 673	0.16 579	0.33 601	0.25 635	0.56 697	0.54 708	0.34 583	0.38 545	0.34 562	0.25 545	0.51 588	0.28 597	0.12 629	0.08 563	0.09 444	0.08 406	0.11 570	0.11 586

DANet	0.35 668	0.23 666	0.60 642	0.36 754	0.22 698	0.39 662	0.25 635	0.48 587	0.43 602	0.52 736	0.50 664	0.59 729	0.41 702	0.76 722	0.49 711	0.13 651	0.11 664	0.14 679	0.12 650	0.17 693	0.15 669
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DISCO	0.32 644	0.13 435	0.51 598	0.25 609	0.16 579	0.48 711	0.25 635	0.50 611	0.57 720	0.37 625	0.45 635	0.62 738	0.36 673	0.64 670	0.49 711	0.09 482	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.12 612	0.11 586

DLCB_ROB	0.28 607	0.16 559	0.34 382	0.27 673	0.16 579	0.38 653	0.25 635	0.48 587	0.43 602	0.46 707	0.46 645	0.51 698	0.33 653	0.53 602	0.33 639	0.10 537	0.10 638	0.11 588	0.11 611	0.10 518	0.09 484

S0	0.18 347	0.13 435	0.21 198	0.23 510	0.11 251	0.33 601	0.26 649	0.27 278	0.21 271	0.21 357	0.26 392	0.20 366	0.16 370	0.19 246	0.17 387	0.12 629	0.11 664	0.14 679	0.14 694	0.10 518	0.07 317

z-ln-s-r	0.32 644	0.21 639	0.82 720	0.23 510	0.14 476	0.30 560	0.26 649	0.43 531	0.50 684	0.32 546	0.60 717	0.39 609	0.29 608	0.73 707	0.66 747	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.10 518	0.08 407

1111x	0.32 644	0.11 295	0.40 470	0.22 448	0.11 251	0.32 590	0.26 649	0.59 723	0.43 602	0.31 524	0.41 579	0.39 609	0.28 593	0.76 722	1.37 808	0.09 482	0.08 563	0.09 444	0.10 567	0.09 441	0.08 407

Anonymous_2	0.37 683	0.21 639	0.47 560	0.20 305	0.21 681	0.42 679	0.26 649	0.38 458	0.29 419	0.33 563	0.30 440	0.44 658	0.38 686	0.36 522	0.29 609	0.26 774	0.29 793	0.44 798	1.41 838	0.34 782	0.21 737

psm_up	0.29 620	0.16 559	0.41 496	0.26 644	0.17 604	0.32 590	0.26 649	0.55 680	0.43 602	0.36 617	0.40 570	0.45 663	0.37 682	0.58 636	0.30 617	0.11 585	0.12 686	0.13 651	0.12 650	0.10 518	0.10 545

stereogan	0.37 683	0.17 579	0.65 667	0.27 673	0.22 698	0.62 749	0.26 649	0.59 723	0.63 741	0.43 692	0.60 717	0.67 756	0.42 711	0.68 688	0.35 649	0.13 651	0.14 710	0.14 679	0.12 650	0.19 721	0.17 693

CVANet_RVC	0.30 628	0.19 611	0.41 496	0.26 644	0.16 579	0.33 601	0.26 649	0.52 648	0.47 655	0.40 666	0.46 645	0.43 647	0.31 642	0.89 756	0.26 585	0.14 676	0.09 602	0.14 679	0.13 679	0.14 651	0.10 545

FSD	0.27 585	0.28 702	0.32 352	0.27 673	0.24 719	0.27 499	0.27 656	0.31 352	0.29 419	0.26 418	0.27 402	0.28 494	0.27 576	0.28 437	0.26 585	0.23 760	0.22 775	0.27 764	0.26 774	0.25 749	0.24 760

YMNet	0.32 644	0.22 656	0.58 634	0.27 673	0.23 711	0.48 711	0.27 656	0.51 629	0.45 631	0.48 719	0.56 703	0.51 698	0.30 623	0.39 538	0.40 676	0.13 651	0.16 736	0.13 651	0.12 650	0.13 631	0.12 610

YMNet_1	0.32 644	0.22 656	0.58 634	0.27 673	0.23 711	0.48 711	0.27 656	0.51 629	0.45 631	0.48 719	0.56 703	0.51 698	0.30 623	0.39 538	0.40 676	0.13 651	0.16 736	0.13 651	0.12 650	0.13 631	0.12 610

fast-acv-ft	0.31 635	0.20 624	0.81 716	0.24 568	0.18 626	0.46 698	0.27 656	0.41 502	0.49 676	0.39 656	0.55 696	0.49 686	0.35 668	0.37 526	0.38 660	0.11 585	0.11 664	0.11 588	0.12 650	0.12 612	0.09 484

TestStereo1	0.21 440	0.16 559	0.32 352	0.26 644	0.13 423	0.26 488	0.27 656	0.40 486	0.36 516	0.29 474	0.39 559	0.22 393	0.21 472	0.33 494	0.17 387	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.07 317

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 628	0.20 624	0.70 686	0.21 371	0.17 604	0.46 698	0.27 656	0.50 611	0.49 676	0.42 686	0.55 696	0.43 647	0.30 623	0.46 566	0.38 660	0.09 482	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.11 570	0.10 545

SA-5K	0.21 440	0.16 559	0.32 352	0.26 644	0.13 423	0.26 488	0.27 656	0.40 486	0.36 516	0.29 474	0.39 559	0.22 393	0.21 472	0.33 494	0.17 387	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.07 317

UDG	0.40 703	0.46 772	0.49 577	0.40 767	0.35 768	0.47 705	0.27 656	0.54 670	0.47 655	0.39 656	0.45 635	0.59 729	0.44 717	0.46 566	0.39 668	0.26 774	0.19 758	0.48 800	0.22 759	0.34 782	0.26 765

GMOStereo	0.18 347	0.14 490	0.30 325	0.22 448	0.12 334	0.20 329	0.27 656	0.26 261	0.28 400	0.31 524	0.32 465	0.26 466	0.17 403	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.07 469	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.05 52

error version	0.18 347	0.14 490	0.30 325	0.22 448	0.12 334	0.20 329	0.27 656	0.26 261	0.28 400	0.31 524	0.32 465	0.26 466	0.17 403	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.07 469	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.05 52

test-v	0.18 347	0.14 490	0.30 325	0.22 448	0.12 334	0.20 329	0.27 656	0.26 261	0.28 400	0.31 524	0.32 465	0.26 466	0.17 403	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.07 469	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.05 52

test-2	0.18 347	0.14 490	0.30 325	0.22 448	0.12 334	0.20 329	0.27 656	0.26 261	0.28 400	0.31 524	0.32 465	0.26 466	0.17 403	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.07 469	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.05 52

RAFT	0.21 440	0.17 579	0.32 352	0.24 568	0.12 334	0.25 464	0.27 656	0.35 417	0.28 400	0.33 563	0.33 488	0.38 597	0.22 490	0.29 457	0.17 387	0.08 370	0.08 563	0.11 588	0.10 567	0.10 518	0.06 203

GwcNet	0.35 668	0.23 666	0.88 736	0.25 609	0.24 719	0.48 711	0.27 656	0.55 680	0.57 720	0.38 640	0.52 679	0.51 698	0.32 650	0.60 646	0.41 685	0.13 651	0.11 664	0.12 627	0.11 611	0.13 631	0.14 656

MFN_U_SF_RVC	0.56 750	0.51 783	1.19 777	0.38 762	0.22 698	0.69 758	0.27 656	0.80 789	0.67 748	0.73 768	0.74 751	0.87 773	0.61 766	0.81 740	0.76 755	0.29 787	0.27 789	0.32 783	0.37 793	0.32 781	0.31 775

ADCRef	0.38 691	0.24 670	0.88 736	0.26 644	0.21 681	0.49 716	0.27 656	0.52 648	0.48 667	0.50 723	0.58 709	0.35 576	0.47 729	0.48 574	1.29 807	0.09 482	0.08 563	0.12 627	0.12 650	0.11 570	0.11 586

RT-IGEV	0.25 555	0.10 200	0.48 571	0.22 448	0.14 476	0.31 576	0.28 672	0.53 660	0.39 554	0.36 617	0.41 579	0.44 658	0.30 623	0.28 437	0.27 591	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.09 518	0.09 441	0.10 545

TCMNet	0.33 654	0.23 666	0.72 692	0.29 705	0.30 758	0.40 668	0.28 672	0.50 611	0.47 655	0.37 625	0.45 635	0.40 624	0.29 608	0.60 646	0.39 668	0.14 676	0.13 699	0.15 695	0.14 694	0.17 693	0.15 669

rvit_0105_3	0.23 495	0.17 579	0.40 470	0.25 609	0.15 542	0.24 444	0.28 672	0.38 458	0.41 586	0.25 404	0.25 379	0.28 494	0.21 472	0.28 437	0.20 477	0.15 692	0.13 699	0.14 679	0.15 704	0.10 518	0.09 484

Syn2CoEx	0.36 673	0.31 727	0.78 702	0.34 743	0.21 681	0.41 672	0.28 672	0.61 736	0.49 676	0.42 686	0.56 703	0.45 663	0.44 717	0.69 691	0.38 660	0.17 721	0.14 710	0.15 695	0.12 650	0.13 631	0.12 610

UPFNet	0.25 555	0.12 361	0.38 445	0.24 568	0.19 653	0.37 644	0.28 672	0.48 587	0.38 543	0.34 583	0.37 530	0.37 589	0.28 593	0.39 538	0.33 639	0.10 537	0.09 602	0.10 528	0.10 567	0.10 518	0.08 407

RP	0.35 668	0.22 656	0.51 598	0.31 725	0.24 719	0.37 644	0.28 672	0.50 611	0.58 724	0.40 666	0.63 730	0.61 736	0.47 729	0.61 653	0.39 668	0.16 708	0.15 726	0.17 714	0.15 704	0.17 693	0.17 693

NVstereo2D	0.31 635	0.16 559	0.54 612	0.24 568	0.22 698	0.42 679	0.28 672	0.58 716	0.56 717	0.28 443	0.38 545	0.40 624	0.30 623	0.71 699	0.28 597	0.13 651	0.08 563	0.13 651	0.10 567	0.19 721	0.16 680

AHVO							0.29 679	0.48 587	0.40 572	0.28 443	0.54 689	0.41 631	0.30 623	0.57 627	0.48 707	0.11 585	0.11 664	0.12 627	0.10 567	0.13 631

DSFM							0.29 679	0.48 587	0.40 572	0.28 443	0.54 689	0.41 631	0.30 623	0.57 627	0.48 707	0.11 585	0.11 664	0.12 627	0.10 567	0.13 631

zh-mn7	0.46 726	0.45 771	1.48 794	0.25 609	0.19 653	0.44 690	0.29 679	0.56 697	0.82 772	0.65 761	0.96 776	0.49 686	0.38 686	0.88 754	0.63 741	0.12 629	0.10 638	0.11 588	0.11 611	0.13 631	0.14 656

ToySt	0.24 527	0.16 559	0.48 571	0.21 371	0.13 423	0.29 541	0.29 679	0.39 472	0.39 554	0.27 429	0.35 511	0.39 609	0.31 642	0.31 480	0.29 609	0.08 370	0.09 602	0.10 528	0.11 611	0.11 570	0.10 545

RAFT+CT+SA	0.21 440	0.18 594	0.33 370	0.25 609	0.18 626	0.23 421	0.29 679	0.40 486	0.36 516	0.24 393	0.38 545	0.18 328	0.16 370	0.32 487	0.16 353	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.12 650	0.09 441	0.09 484

test_5	0.23 495	0.19 611	0.38 445	0.26 644	0.18 626	0.25 464	0.29 679	0.40 486	0.37 528	0.29 474	0.40 570	0.25 444	0.22 490	0.34 501	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.09 518	0.10 518	0.10 545

delet	0.27 585	0.14 490	0.40 470	0.23 510	0.19 653	0.41 672	0.29 679	0.49 599	0.48 667	0.33 563	0.41 579	0.37 589	0.30 623	0.48 574	0.34 644	0.09 482	0.09 602	0.11 588	0.12 650	0.08 351	0.08 407

EDNetEfficientorigin	7.51 846	0.52 787	140.47 881	0.25 609	0.17 604	0.42 679	0.29 679	0.47 574	1.03 798	1.28 807	1.02 780	0.83 771	0.84 789	0.75 716	0.99 778	0.10 537	0.09 602	0.12 627	0.10 567	0.21 733	0.22 744

FAT-Stereo	0.36 673	0.18 594	0.73 696	0.26 644	0.18 626	0.33 601	0.29 679	0.60 732	0.59 725	0.46 707	0.60 717	0.60 732	0.50 738	0.61 653	0.34 644	0.13 651	0.14 710	0.13 651	0.12 650	0.14 651	0.18 707

AF-Net	0.37 683	0.26 687	0.56 626	0.32 732	0.23 711	0.41 672	0.29 679	0.61 736	0.64 742	0.42 686	0.68 740	0.65 750	0.49 736	0.57 627	0.44 695	0.15 692	0.11 664	0.19 734	0.14 694	0.15 667	0.13 630

RGC	0.39 696	0.32 735	0.64 665	0.34 743	0.27 739	0.40 668	0.29 679	0.57 707	0.53 702	0.45 703	0.64 732	0.62 738	0.45 720	0.72 705	0.39 668	0.15 692	0.15 726	0.21 746	0.20 743	0.18 708	0.19 714

CC-Net-ROB	0.43 715	0.47 774	0.65 667	0.37 760	0.23 711	0.51 722	0.29 679	0.66 760	0.49 676	0.46 707	0.51 670	0.48 680	0.38 686	0.96 770	0.35 649	0.34 793	0.23 780	0.55 805	0.25 769	0.31 778	0.20 727

DRN-Test	0.33 654	0.17 579	0.61 645	0.27 673	0.19 653	0.46 698	0.29 679	0.65 754	0.51 688	0.47 715	0.46 645	0.44 658	0.34 662	0.62 661	0.41 685	0.12 629	0.08 563	0.13 651	0.12 650	0.12 612	0.10 545

Light-Stereo-hy	0.42 708	0.27 696	0.79 709	0.32 732	0.27 739	0.58 739	0.30 692	0.55 680	0.46 649	0.48 719	0.43 610	1.00 782	0.35 668	0.69 691	0.34 644	0.16 708	0.18 749	0.50 801	0.32 786	0.25 749	0.23 752

w-ln-seven-2	0.36 673	0.29 712	1.06 761	0.27 673	0.18 626	0.37 644	0.30 692	0.50 611	0.54 708	0.45 703	0.55 696	0.45 663	0.41 702	0.62 661	0.49 711	0.10 537	0.10 638	0.12 627	0.11 611	0.14 651	0.11 586

ssnet_v2	0.28 607	0.16 559	0.44 530	0.22 448	0.15 542	0.40 668	0.30 692	0.57 707	0.46 649	0.38 640	0.36 521	0.47 673	0.29 608	0.38 533	0.39 668	0.13 651	0.11 664	0.11 588	0.11 611	0.11 570	0.11 586

Nwc_Net	0.37 683	0.25 675	0.68 679	0.31 725	0.24 719	0.44 690	0.30 692	0.65 754	0.50 684	0.37 625	0.69 744	0.58 727	0.45 720	0.60 646	0.40 676	0.15 692	0.12 686	0.19 734	0.21 748	0.14 651	0.13 630

StereoDRNet	0.32 644	0.22 656	0.61 645	0.27 673	0.21 681	0.42 679	0.30 692	0.61 736	0.48 667	0.46 707	0.39 559	0.48 680	0.30 623	0.57 627	0.40 676	0.11 585	0.09 602	0.12 627	0.11 611	0.12 612	0.10 545

pmcnn	0.50 739	0.20 624	0.78 702	0.24 568	0.26 735	0.39 662	0.30 692	0.51 629	0.50 684	0.54 744	1.23 792	2.52 822	0.37 682	0.77 728	0.95 776	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.10 518	0.08 407

light-stereo	2.37 827	0.69 803	3.61 824	3.84 840	3.41 835	4.04 830	0.31 698	2.13 833	1.45 820	3.61 845	6.33 847	6.90 853	0.63 767	4.83 849	1.28 805	0.71 815	0.74 839	0.32 783	0.39 796	1.20 832	0.96 823

Selective-IGEV-i16pc	0.33 654	0.10 200	1.71 806	0.21 371	0.14 476	0.74 765	0.31 698	0.42 516	0.41 586	0.21 357	0.32 465	0.26 466	0.14 321	0.71 699	0.19 454	0.14 676	0.10 638	0.08 337	0.09 518	0.11 570	0.11 586

MSAF-DinoV2	0.76 782	0.44 770	1.98 808	0.49 790	0.16 579	0.58 739	0.31 698	0.81 791	0.83 776	0.41 675	0.52 679	0.98 781	0.58 754	4.97 850	1.03 780	0.11 585	0.07 469	0.10 528	0.24 764	0.27 765	0.26 765

w-ln-seven	0.42 708	0.30 719	1.18 776	0.26 644	0.22 698	0.58 739	0.31 698	0.62 745	0.81 771	0.58 750	0.61 724	0.53 709	0.36 673	0.57 627	0.65 746	0.11 585	0.10 638	0.13 651	0.12 650	0.15 667	0.13 630

ACVNet-4b	0.72 774	0.81 810	1.33 788	0.72 808	0.50 788	0.80 775	0.31 698	0.71 776	0.80 770	0.50 723	0.72 750	0.95 779	0.43 715	0.96 770	1.20 800	1.13 835	0.21 770	0.76 817	0.45 799	0.65 807	0.46 793

Wz-Net-LNSev	0.34 663	0.29 712	0.91 741	0.26 644	0.21 681	0.47 705	0.31 698	0.54 670	0.54 708	0.44 699	0.52 679	0.50 694	0.35 668	0.39 538	0.39 668	0.11 585	0.11 664	0.10 528	0.09 518	0.14 651	0.13 630

DSFCA	0.27 585	0.13 435	0.36 413	0.20 305	0.17 604	0.38 653	0.31 698	0.47 574	0.43 602	0.43 692	0.37 530	0.39 609	0.29 608	0.52 595	0.32 632	0.12 629	0.10 638	0.10 528	0.11 611	0.11 570	0.10 545

STTRV1_RVC	0.42 708	0.32 735	0.89 739	0.29 705	0.36 770	0.49 716	0.31 698	0.61 736	0.53 702	0.46 707	0.56 703	0.47 673	0.43 715	1.00 775	0.39 668	0.27 779	0.21 770	0.20 743	0.18 734	0.25 749	0.17 693

XPNet_ROB	0.33 654	0.20 624	0.43 520	0.27 673	0.18 626	0.37 644	0.31 698	0.55 680	0.50 684	0.51 728	0.53 686	0.58 727	0.37 682	0.63 668	0.45 698	0.17 721	0.12 686	0.13 651	0.12 650	0.15 667	0.14 656

MWDA-net	0.29 620	0.21 639	0.47 560	0.25 609	0.21 681	0.35 630	0.32 707	0.44 539	0.47 655	0.38 640	0.40 570	0.33 552	0.38 686	0.54 609	0.40 676	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.10 545

Selective-IGEV-i16pb	0.39 696	0.12 361	2.18 811	0.21 371	0.15 542	0.68 757	0.32 707	0.56 697	0.57 720	0.25 404	0.44 622	0.33 552	0.21 472	0.80 736	0.25 571	0.14 676	0.10 638	0.09 444	0.10 567	0.12 612	0.13 630

DDUNet	0.41 705	0.50 781	0.48 571	0.44 778	0.39 773	0.46 698	0.32 707	0.50 611	0.43 602	0.45 703	0.52 679	0.57 724	0.36 673	0.48 574	0.33 639	0.33 792	0.21 770	0.55 805	0.25 769	0.37 788	0.32 778

ccnet	0.42 708	0.31 727	0.48 571	0.27 673	0.32 762	0.60 746	0.32 707	0.65 754	0.46 649	0.53 742	0.66 735	0.56 719	0.45 720	0.72 705	0.61 736	0.26 774	0.19 758	0.24 756	0.21 748	0.26 760	0.22 744

S-Stereo	0.38 691	0.20 624	1.05 760	0.27 673	0.22 698	0.38 653	0.32 707	0.55 680	0.66 745	0.39 656	0.59 712	0.49 686	0.41 702	0.75 716	0.40 676	0.12 629	0.15 726	0.13 651	0.13 679	0.16 676	0.21 737

SuperB	0.49 735	0.28 702	2.23 812	0.23 510	0.15 542	0.41 672	0.32 707	0.47 574	0.82 772	0.43 692	0.50 664	0.33 552	0.45 720	0.68 688	1.08 785	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.98 826	0.14 656

RYNet	0.37 683	0.18 594	0.59 640	0.25 609	0.28 747	0.61 747	0.32 707	0.59 723	0.59 725	0.41 675	0.38 545	0.57 724	0.39 693	0.87 751	0.53 723	0.11 585	0.08 563	0.12 627	0.11 611	0.18 708	0.18 707

TDLM	0.30 628	0.21 639	0.38 445	0.28 699	0.15 542	0.33 601	0.32 707	0.52 648	0.47 655	0.38 640	0.43 610	0.39 609	0.29 608	0.91 761	0.28 597	0.14 676	0.08 563	0.13 651	0.11 611	0.12 612	0.10 545

MDST_ROB	0.48 732	0.14 490	0.95 748	0.30 719	0.21 681	1.33 811	0.32 707	0.77 782	0.56 717	1.06 800	0.71 746	0.49 686	0.35 668	1.26 800	0.38 660	0.13 651	0.11 664	0.16 707	0.13 679	0.12 612	0.12 610

FBW_ROB	0.43 715	0.26 687	0.54 612	0.31 725	0.20 672	0.51 722	0.32 707	0.70 774	0.60 731	0.59 751	0.55 696	0.65 750	0.41 702	1.40 810	0.51 719	0.13 651	0.17 743	0.21 746	0.16 717	0.17 693	0.18 707

PDISCO_ROB	0.43 715	0.30 719	0.67 673	0.43 773	0.36 770	0.67 755	0.32 707	0.72 777	0.76 765	0.43 692	0.53 686	0.63 746	0.40 698	0.66 682	0.47 706	0.21 750	0.12 686	0.21 746	0.19 741	0.25 749	0.20 727

WCMA_ROB	0.51 743	0.21 639	0.65 667	0.25 609	0.21 681	0.58 739	0.32 707	0.54 670	0.55 714	0.95 792	1.40 798	1.28 798	0.81 784	0.73 707	0.62 738	0.18 732	0.15 726	0.15 695	0.15 704	0.19 721	0.19 714

RAFT + AFF	0.27 585	0.23 666	0.50 588	0.25 609	0.17 604	0.30 560	0.33 719	0.52 648	0.40 572	0.28 443	0.30 440	0.30 523	0.31 642	0.62 661	0.24 561	0.09 482	0.10 638	0.11 588	0.10 567	0.11 570	0.11 586

CBMV	0.33 654	0.21 639	0.54 612	0.23 510	0.13 423	0.42 679	0.33 719	0.53 660	0.48 667	0.52 736	0.49 660	0.50 694	0.41 702	0.56 623	0.31 626	0.15 692	0.16 736	0.18 724	0.16 717	0.13 631	0.13 630
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.44 721	0.40 761	1.09 766	0.25 609	0.18 626	0.61 747	0.34 721	0.56 697	0.93 793	0.43 692	0.96 776	0.53 709	0.39 693	0.94 766	0.59 731	0.10 537	0.09 602	0.10 528	0.10 567	0.14 651	0.13 630

LRCNet_RVC	10.90 853	14.34 861	9.35 845	15.35 857	8.04 842	1.08 795	0.34 721	8.78 857	0.70 756	12.63 866	16.05 865	9.85 855	6.54 848	8.57 857	6.34 853	20.27 879	5.40 856	23.70 880	21.88 880	14.87 865	13.83 862

FINET	0.34 663	0.27 696	0.80 713	0.24 568	0.24 719	0.36 637	0.34 721	0.54 670	0.72 759	0.39 656	0.47 652	0.32 543	0.30 623	0.51 588	0.32 632	0.19 740	0.17 743	0.13 651	0.12 650	0.18 708	0.16 680

XQC	0.43 715	0.37 754	0.96 750	0.34 743	0.25 728	0.53 732	0.34 721	0.60 732	0.73 763	0.51 728	0.46 645	0.57 724	0.47 729	0.70 695	0.72 753	0.17 721	0.12 686	0.18 724	0.15 704	0.25 749	0.23 752

MonStereo1	0.93 794	0.56 789	0.82 720	0.69 805	0.58 795	1.37 813	0.35 725	0.94 801	1.25 813	0.93 787	1.90 815	1.52 804	2.10 827	1.27 801	0.77 758	0.69 813	0.33 800	0.75 816	0.47 802	0.70 811	0.57 800

rvit_105_1	0.27 585	0.19 611	0.46 552	0.27 673	0.19 653	0.30 560	0.35 725	0.44 539	0.51 688	0.31 524	0.31 455	0.31 533	0.26 556	0.35 513	0.25 571	0.15 692	0.14 710	0.15 695	0.17 727	0.11 570	0.10 545

APVNet	0.36 673	0.20 624	0.70 686	0.26 644	0.22 698	0.52 731	0.35 725	0.61 736	0.44 618	0.38 640	0.52 679	0.48 680	0.38 686	0.84 745	0.46 704	0.13 651	0.14 710	0.15 695	0.16 717	0.16 676	0.15 669

G-Net	0.46 726	0.25 675	0.86 733	0.34 743	0.28 747	0.90 788	0.35 725	0.47 574	0.45 631	0.68 764	1.22 791	0.64 748	0.60 757	0.61 653	0.57 725	0.16 708	0.14 710	0.17 714	0.13 679	0.22 740	0.19 714

MSMD_ROB	0.60 760	0.33 739	0.61 645	0.30 719	0.25 728	0.86 781	0.35 725	0.55 680	0.67 748	1.10 802	1.49 803	1.76 810	0.97 797	0.88 754	0.49 711	0.23 760	0.21 770	0.27 764	0.27 778	0.25 749	0.24 760

Ntro	0.58 756	0.64 798	0.92 743	0.66 804	0.50 788	0.77 769	0.36 730	0.66 760	0.70 756	0.50 723	0.59 712	0.65 750	0.51 741	0.75 716	0.45 698	0.56 807	0.32 799	0.56 808	0.34 788	0.63 804	0.46 793

NCC-stereo	0.39 696	0.25 675	0.69 680	0.32 732	0.28 747	0.46 698	0.36 730	0.65 754	0.52 697	0.40 666	0.57 707	0.56 719	0.47 729	0.73 707	0.45 698	0.17 721	0.14 710	0.18 724	0.25 769	0.16 676	0.16 680

Abc-Net	0.39 696	0.25 675	0.69 680	0.32 732	0.28 747	0.46 698	0.36 730	0.65 754	0.52 697	0.40 666	0.57 707	0.56 719	0.47 729	0.73 707	0.45 698	0.17 721	0.14 710	0.18 724	0.25 769	0.16 676	0.16 680
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.44 721	0.29 712	1.29 786	0.33 739	0.30 758	0.35 630	0.36 730	0.62 745	1.15 810	0.40 666	0.44 622	0.39 609	0.41 702	0.80 736	0.52 720	0.18 732	0.14 710	0.23 754	0.21 748	0.17 693	0.17 693

otaku	0.57 753	0.62 797	0.87 735	0.63 803	0.44 782	0.73 763	0.37 734	0.65 754	0.66 745	0.51 728	0.75 753	0.66 754	0.45 720	0.69 691	0.46 704	0.53 803	0.34 801	0.55 805	0.35 789	0.60 802	0.45 790

FCDSN-DC	0.63 762	0.31 727	0.61 645	0.36 754	0.30 758	0.65 752	0.37 734	0.66 760	0.68 751	1.14 804	1.54 807	1.71 809	1.26 810	0.92 762	0.64 744	0.24 770	0.22 775	0.27 764	0.26 774	0.27 765	0.27 770
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.39 696	0.29 712	1.09 766	0.24 568	0.19 653	0.28 519	0.37 734	0.33 380	0.47 655	0.94 788	0.82 762	0.52 704	0.54 744	0.49 579	0.50 717	0.11 585	0.09 602	0.10 528	0.10 567	0.16 676	0.15 669

ADCMid	0.49 735	0.34 742	1.13 773	0.26 644	0.21 681	0.51 722	0.37 734	0.57 707	0.54 708	0.75 772	0.66 735	0.62 738	0.64 768	0.64 670	1.68 816	0.13 651	0.12 686	0.17 714	0.17 727	0.20 730	0.17 693

ETE_ROB	0.34 663	0.26 687	0.45 544	0.29 705	0.18 626	0.40 668	0.37 734	0.57 707	0.47 655	0.50 723	0.50 664	0.62 738	0.36 673	0.55 612	0.38 660	0.13 651	0.10 638	0.14 679	0.12 650	0.16 676	0.16 680

MeshStereo	0.58 756	0.27 696	0.67 673	0.22 448	0.17 604	0.66 754	0.37 734	0.78 785	0.61 735	1.47 821	1.30 794	1.65 807	0.79 780	1.12 788	0.59 731	0.17 721	0.17 743	0.17 714	0.14 694	0.17 693	0.14 656
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
Wz-Net-MNSev	0.36 673	0.26 687	0.79 709	0.26 644	0.21 681	0.59 743	0.38 740	0.55 680	0.56 717	0.48 719	0.54 689	0.53 709	0.36 673	0.60 646	0.44 695	0.11 585	0.09 602	0.11 588	0.11 611	0.15 667	0.13 630

PSM-AAD	0.25 555	0.10 200	0.30 325	0.24 568	0.12 334	0.26 488	0.38 740	0.34 393	0.28 400	0.35 600	0.39 559	0.28 494	0.79 780	0.30 473	0.16 353	0.07 181	0.06 323	0.12 627	0.11 611	0.08 351	0.21 737

ADCPNet	0.48 732	0.29 712	1.60 801	0.27 673	0.23 711	0.70 761	0.38 740	0.53 660	0.51 688	0.51 728	0.59 712	0.67 756	0.56 748	0.60 646	1.14 792	0.15 692	0.18 749	0.14 679	0.23 762	0.19 721	0.19 714

GANet	0.36 673	0.22 656	0.49 577	0.29 705	0.17 604	0.41 672	0.38 740	0.57 707	0.45 631	0.46 707	0.75 753	0.55 715	0.40 698	0.94 766	0.41 685	0.13 651	0.13 699	0.13 651	0.11 611	0.14 651	0.11 586

PASM	0.45 724	0.35 744	0.90 740	0.35 752	0.33 764	0.39 662	0.38 740	0.50 611	0.61 735	0.52 736	0.51 670	0.62 738	0.45 720	0.93 764	0.48 707	0.26 774	0.29 793	0.29 776	0.33 787	0.29 771	0.26 765

zh-sn7	0.48 732	0.51 783	1.43 792	0.29 705	0.20 672	0.47 705	0.39 745	0.57 707	0.62 737	0.52 736	0.81 760	0.52 704	0.56 748	1.05 780	0.87 769	0.12 629	0.13 699	0.13 651	0.13 679	0.17 693	0.16 680

FC-DCNN v2	0.71 773	0.30 719	0.67 673	0.32 732	0.27 739	0.84 778	0.39 745	0.84 796	0.85 780	1.44 817	1.64 810	2.09 814	1.28 812	1.06 781	0.80 762	0.24 770	0.22 775	0.27 764	0.26 774	0.26 760	0.25 763

ADCP+	0.45 724	0.24 670	1.15 775	0.25 609	0.22 698	0.56 735	0.39 745	0.54 670	0.51 688	0.44 699	0.51 670	0.46 671	0.52 743	0.56 623	1.89 824	0.10 537	0.08 563	0.11 588	0.10 567	0.14 651	0.13 630

FC-DCNN	0.70 771	0.30 719	0.69 680	0.32 732	0.27 739	0.81 776	0.39 745	0.79 788	0.82 772	1.41 813	1.58 809	1.98 812	1.26 810	1.02 778	0.77 758	0.24 770	0.22 775	0.27 764	0.26 774	0.26 760	0.26 765

LALA_ROB	0.36 673	0.25 675	0.46 552	0.30 719	0.21 681	0.47 705	0.39 745	0.61 736	0.51 688	0.52 736	0.51 670	0.69 762	0.36 673	0.50 583	0.43 690	0.17 721	0.11 664	0.16 707	0.14 694	0.17 693	0.15 669

SGM_RVC	0.50 739	0.19 611	0.50 588	0.25 609	0.15 542	0.69 758	0.39 745	0.68 770	0.82 772	0.95 792	0.84 764	1.13 789	0.76 778	1.16 791	0.60 735	0.16 708	0.16 736	0.16 707	0.16 717	0.16 676	0.17 693
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MWSP-net	0.25 555	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.14 476	0.31 576	0.40 751	0.50 611	0.43 602	0.32 546	0.33 488	0.36 581	0.31 642	0.28 437	0.31 626	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.10 545

Wz-Net-SNSev	0.43 715	0.41 765	1.27 784	0.30 719	0.21 681	0.44 690	0.41 752	0.61 736	0.65 743	0.46 707	0.65 733	0.62 738	0.39 693	0.74 715	0.59 731	0.12 629	0.11 664	0.12 627	0.13 679	0.16 676	0.14 656

NCCL2	0.35 668	0.26 687	0.49 577	0.36 754	0.22 698	0.41 672	0.41 752	0.53 660	0.42 594	0.47 715	0.46 645	0.61 736	0.39 693	0.55 612	0.37 656	0.16 708	0.13 699	0.21 746	0.21 748	0.16 676	0.16 680

SGM-Forest	0.36 673	0.17 579	0.47 560	0.23 510	0.16 579	0.45 696	0.41 752	0.55 680	0.48 667	0.52 736	0.60 717	0.52 704	0.41 702	0.85 748	0.50 717	0.17 721	0.17 743	0.17 714	0.15 704	0.15 667	0.15 669
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_1	0.72 774	0.81 810	1.37 791	0.72 808	0.53 792	0.77 769	0.42 755	0.85 799	0.90 783	0.74 771	0.75 753	1.32 800	0.72 775	1.02 778	0.55 724	0.54 805	0.31 796	0.71 814	0.35 789	0.64 806	0.45 790

PA-Net	0.37 683	0.28 702	0.83 723	0.31 725	0.28 747	0.39 662	0.42 755	0.51 629	0.55 714	0.34 583	0.42 596	0.41 631	0.36 673	0.79 732	0.49 711	0.12 629	0.23 780	0.16 707	0.23 762	0.12 612	0.18 707
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ply	1.96 821	0.65 800	0.36 413	0.54 797	0.63 800	0.49 716	0.43 757	3.11 839	1.04 801	0.32 546	1.90 815	3.56 833	3.36 837	4.53 847	5.93 851	1.67 838	0.90 841	2.10 848	1.74 842	3.53 843	2.42 837

coex-ft	3.44 830	0.73 805	48.55 879	0.24 568	0.19 653	0.50 721	0.43 757	0.47 574	2.40 834	7.03 853	1.20 790	0.97 780	2.23 828	0.73 707	1.92 825	0.12 629	0.15 726	0.14 679	0.12 650	0.21 733	0.43 788

anonymity	0.56 750	0.54 788	0.70 686	0.47 784	0.61 798	0.56 735	0.43 757	0.69 772	0.49 676	0.63 757	0.55 696	0.54 713	0.60 757	0.61 653	0.57 725	0.55 806	0.53 821	0.50 801	0.54 810	0.51 796	0.56 798

PSMNet_ROB	0.33 654	0.24 670	0.54 612	0.31 725	0.21 681	0.42 679	0.43 757	0.59 723	0.47 655	0.37 625	0.44 622	0.49 686	0.31 642	0.64 670	0.43 690	0.14 676	0.10 638	0.15 695	0.14 694	0.13 631	0.11 586

SANet	0.53 748	0.28 702	0.96 750	0.26 644	0.15 542	0.69 758	0.44 761	0.67 767	1.34 816	0.67 763	0.98 779	0.94 777	0.71 774	0.89 756	0.76 755	0.14 676	0.12 686	0.12 627	0.11 611	0.17 693	0.16 680

DStereoO	0.46 726	0.32 735	0.51 598	0.36 754	0.29 757	0.38 653	0.45 762	0.55 680	0.60 731	0.47 715	0.49 660	0.48 680	0.73 777	0.59 642	0.69 751	0.81 823	0.18 749	0.38 793	0.19 741	0.46 794	0.20 727

Wz-Net-TNSev	0.51 743	0.58 791	1.61 803	0.25 609	0.21 681	0.65 752	0.45 762	0.63 752	0.69 753	0.51 728	0.54 689	0.71 765	0.60 757	1.00 775	0.77 758	0.15 692	0.15 726	0.13 651	0.15 704	0.21 733	0.20 727

ADCS	0.58 756	0.40 761	1.35 789	0.29 705	0.24 719	0.55 734	0.45 762	0.67 767	0.83 776	0.76 775	0.71 746	0.68 760	0.60 757	0.76 722	2.23 830	0.16 708	0.16 736	0.16 707	0.17 727	0.22 740	0.22 744

nnnnnnn	0.74 778	0.33 739	1.35 789	0.42 771	0.35 768	0.79 774	0.46 765	0.82 793	1.08 805	1.05 799	1.50 804	1.57 805	0.98 798	1.12 788	1.09 790	0.27 779	0.25 786	0.32 783	0.31 785	0.34 782	0.32 778

EAI-Stereo	0.21 440	0.10 200	0.33 370	0.21 371	0.12 334	0.30 560	0.46 765	0.46 563	0.20 249	0.25 404	0.50 664	0.17 315	0.16 370	0.24 349	0.23 548	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.10 567	0.06 150	0.07 317

RTS	0.78 783	0.48 776	4.68 831	0.34 743	0.28 747	1.12 799	0.46 765	0.62 745	1.03 798	0.73 768	0.89 770	0.60 732	0.59 755	1.61 815	1.16 796	0.14 676	0.11 664	0.15 695	0.15 704	0.21 733	0.19 714

RTSA	0.78 783	0.48 776	4.68 831	0.34 743	0.28 747	1.12 799	0.46 765	0.62 745	1.03 798	0.73 768	0.89 770	0.60 732	0.59 755	1.61 815	1.16 796	0.14 676	0.11 664	0.15 695	0.15 704	0.21 733	0.19 714

NVStereoNet_ROB	0.67 766	0.49 780	0.83 723	0.48 785	0.40 775	0.51 722	0.46 765	0.70 774	0.77 767	0.84 780	1.72 812	1.02 783	0.83 788	1.23 796	0.79 761	0.32 791	0.38 804	0.40 796	0.46 800	0.36 786	0.41 787
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	0.55 749	0.48 776	1.02 757	0.45 779	0.49 787	0.49 716	0.47 770	0.72 777	0.72 759	0.45 703	0.82 762	0.47 673	0.60 757	0.50 583	0.63 741	0.39 799	0.39 805	0.44 798	0.51 806	0.52 797	0.37 783

GrayStereo	0.25 555	0.09 126	0.32 352	0.26 644	0.13 423	0.23 421	0.47 770	0.34 393	0.30 436	0.39 656	0.47 652	0.30 523	0.79 780	0.29 457	0.16 353	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.09 518	0.07 253	0.13 630

PVD	0.58 756	0.34 742	0.84 728	0.39 764	0.31 761	0.59 743	0.47 770	0.80 789	1.25 813	0.92 785	1.09 782	0.79 769	0.82 785	0.85 748	0.76 755	0.21 750	0.18 749	0.22 752	0.18 734	0.27 765	0.35 782

NaN_ROB	0.41 705	0.28 702	0.62 653	0.30 719	0.19 653	0.51 722	0.47 770	0.58 716	0.59 725	0.56 747	0.47 652	0.49 686	0.41 702	1.21 795	0.64 744	0.12 629	0.18 749	0.12 627	0.13 679	0.11 570	0.14 656

WZ-Net	0.52 747	0.38 759	1.90 807	0.30 719	0.24 719	0.57 738	0.48 774	0.62 745	0.78 768	0.50 723	0.71 746	0.68 760	0.54 744	0.98 774	0.84 764	0.13 651	0.10 638	0.11 588	0.12 650	0.19 721	0.20 727

GANetREF_RVC	0.43 715	0.47 774	0.69 680	0.38 762	0.20 672	0.51 722	0.48 774	0.66 760	0.66 745	0.46 707	0.46 645	0.50 694	0.44 717	0.90 760	0.39 668	0.27 779	0.21 770	0.32 783	0.18 734	0.27 765	0.22 744
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
EDNetEfficient	0.63 762	0.37 754	2.40 816	0.26 644	0.25 728	0.38 653	0.49 776	0.41 502	1.06 803	1.38 810	0.87 769	0.62 738	0.95 794	0.65 678	1.65 815	0.11 585	0.09 602	0.10 528	0.11 611	0.19 721	0.17 693

Light2-Stereo	42.68 880	18.61 864	35.43 878	49.89 879	31.26 873	20.59 864	0.50 777	31.24 883	1.90 827	63.85 888	34.95 885	34.68 887	8.98 856	90.83 887	38.96 881	46.99 886	8.80 864	113.79 889	105.60 888	60.31 888	56.37 881

FADE	4.32 836	1.06 823	4.35 827	0.71 807	0.76 813	0.73 763	0.50 777	1.85 829	1.52 822	0.75 772	0.66 735	1.17 794	2.69 833	2.83 831	1.96 828	24.23 883	4.70 855	17.35 874	17.61 872	0.49 795	0.44 789

SPS-STEREO	0.69 770	0.61 796	0.98 752	0.52 795	0.57 794	0.74 765	0.50 777	0.78 785	0.62 737	0.95 792	0.86 766	0.94 777	0.70 773	1.01 777	0.87 769	0.58 809	0.51 818	0.50 801	0.50 805	0.55 799	0.58 801
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.72 774	0.89 815	1.02 757	0.82 812	0.63 800	0.78 772	0.52 780	0.81 791	0.93 793	0.60 752	0.79 758	0.80 770	0.60 757	0.80 736	0.57 725	0.78 821	0.55 824	0.78 818	0.49 803	0.76 816	0.58 801

LSM	1.64 817	0.40 761	2.56 818	2.02 836	17.61 858	0.51 722	0.52 780	0.61 736	0.76 765	0.82 778	1.11 784	0.63 746	0.54 744	0.75 716	0.49 711	0.16 708	0.24 782	0.18 724	0.21 748	0.25 749	2.42 837

PM Cens cmp D40	0.92 793	0.28 702	0.67 673	0.27 673	0.25 728	0.87 783	0.53 782	1.13 809	1.87 826	1.70 826	3.06 834	2.75 827	1.42 815	1.27 801	1.09 790	0.18 732	0.19 758	0.19 734	0.20 743	0.18 708	0.20 727

FTStereo	0.28 607	0.10 200	0.43 520	0.23 510	0.13 423	0.21 363	0.53 782	0.34 393	0.26 370	0.38 640	0.95 775	0.30 523	0.56 748	0.32 487	0.18 419	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.07 253	0.19 714

DStereoFS	0.84 787	0.66 801	0.80 713	0.53 796	0.50 788	1.23 806	0.55 784	0.94 801	1.32 815	0.89 782	1.32 795	1.04 784	2.32 830	1.29 804	1.14 792	0.31 790	0.35 802	0.30 778	0.39 796	0.34 782	0.60 804

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 743	0.50 781	0.86 733	0.39 764	0.24 719	0.84 778	0.55 784	0.56 697	0.62 737	0.60 752	0.68 740	0.62 738	0.42 711	1.13 790	0.43 690	0.23 760	0.27 789	0.27 764	0.35 789	0.25 749	0.29 771

DPSNet	0.47 729	0.24 670	0.93 745	0.27 673	0.20 672	0.75 768	0.57 786	0.84 796	0.79 769	0.47 715	0.51 670	0.60 732	0.69 772	0.87 751	0.71 752	0.16 708	0.13 699	0.12 627	0.10 567	0.25 749	0.21 737

PM Graph cmp D40	0.87 788	0.32 735	0.71 691	0.29 705	0.33 764	0.86 781	0.58 787	0.98 804	1.71 825	1.59 823	3.40 836	2.11 815	1.16 803	1.24 797	0.90 772	0.19 740	0.20 767	0.19 734	0.21 748	0.18 708	0.21 737

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 767	0.64 798	1.06 761	0.45 779	0.27 739	1.40 815	0.58 787	0.78 785	0.92 789	0.84 780	0.86 766	0.88 775	0.68 771	1.33 806	0.68 750	0.37 797	0.29 793	0.34 788	0.36 792	0.43 791	0.37 783

AnyNet_C32	0.51 743	0.40 761	1.10 770	0.29 705	0.28 747	0.59 743	0.58 787	0.54 670	0.60 731	0.62 755	0.66 735	0.54 713	0.54 744	0.78 730	1.74 821	0.15 692	0.14 710	0.15 695	0.17 727	0.20 730	0.20 727

PatchMatch Graph Cmp	1.00 795	0.31 727	0.84 728	0.28 699	0.32 762	0.84 778	0.59 790	1.04 805	2.17 832	1.74 827	4.02 840	2.63 824	1.19 806	1.24 797	1.53 813	0.19 740	0.19 758	0.19 734	0.21 748	0.18 708	0.22 744

CSAN	0.50 739	0.35 744	0.78 702	0.36 754	0.23 711	0.56 735	0.59 790	0.61 736	0.70 756	0.64 759	0.78 757	0.65 750	0.60 757	1.38 809	0.62 738	0.21 750	0.17 743	0.20 743	0.20 743	0.18 708	0.18 707

AnyNet_C01	0.65 764	0.58 791	2.60 819	0.32 732	0.26 735	0.88 784	0.61 792	0.63 752	0.62 737	0.68 764	0.96 776	0.76 768	0.60 757	0.96 770	1.43 809	0.16 708	0.16 736	0.17 714	0.17 727	0.23 743	0.23 752

ACVNet_2	0.89 790	0.87 814	1.25 782	0.82 812	0.62 799	0.97 791	0.62 793	1.14 810	1.42 818	1.00 796	1.40 798	1.47 803	0.84 789	1.11 786	0.66 747	0.61 810	0.43 808	0.78 818	0.49 803	0.75 815	0.52 796

PatchMatch Cens Cmp	1.16 805	0.27 696	0.62 653	0.26 644	0.24 719	1.06 794	0.64 794	1.33 814	2.62 835	1.67 825	3.54 838	4.92 839	1.75 821	1.52 814	1.62 814	0.19 740	0.19 758	0.19 734	0.20 743	0.17 693	0.19 714

UHP(FT)	0.68 767	0.42 767	1.12 771	0.43 773	0.27 739	1.09 796	0.64 794	0.77 782	1.20 811	0.94 788	1.17 788	1.08 785	0.82 785	1.06 781	1.04 782	0.22 756	0.24 782	0.31 780	0.27 778	0.29 771	0.23 752

mmmmmm	0.68 767	0.42 767	1.12 771	0.43 773	0.27 739	1.09 796	0.64 794	0.77 782	1.20 811	0.94 788	1.17 788	1.08 785	0.82 785	1.06 781	1.04 782	0.22 756	0.24 782	0.31 780	0.27 778	0.29 771	0.23 752

ADCL	0.47 729	0.22 656	1.00 754	0.27 673	0.19 653	0.74 765	0.64 794	0.54 670	0.69 753	0.56 747	0.71 746	0.55 715	0.60 757	0.60 646	1.43 809	0.11 585	0.09 602	0.13 651	0.13 679	0.14 651	0.14 656

MFMNet_re	0.72 774	0.76 806	0.99 753	0.62 802	0.70 805	0.77 769	0.67 798	0.75 780	0.83 776	0.78 777	0.86 766	0.69 762	0.78 779	0.71 699	0.61 736	0.66 812	0.59 827	0.61 809	0.58 816	0.68 810	0.71 814

IMH	1.05 801	0.95 819	1.00 754	1.01 821	0.78 815	1.11 798	0.68 799	1.38 816	1.43 819	1.00 796	1.72 812	1.43 801	1.14 800	1.73 820	0.89 771	1.09 832	0.55 824	0.99 825	0.57 815	0.87 820	0.62 810

IMH-64-1	0.91 791	0.86 812	0.84 728	0.97 819	0.75 810	0.92 789	0.71 800	1.27 811	1.10 807	0.89 782	1.45 800	1.14 790	0.96 795	1.19 792	0.84 764	0.74 816	0.51 818	0.97 823	0.55 811	0.84 818	0.60 804

IMH-64	0.91 791	0.86 812	0.84 728	0.97 819	0.75 810	0.92 789	0.71 800	1.27 811	1.10 807	0.89 782	1.45 800	1.14 790	0.96 795	1.19 792	0.84 764	0.74 816	0.51 818	0.97 823	0.55 811	0.84 818	0.60 804

THIR-Stereo	0.29 620	0.12 361	0.41 496	0.19 212	0.11 251	0.28 519	0.72 802	0.32 364	0.35 503	0.37 625	0.65 733	0.34 562	0.50 738	0.57 627	0.45 698	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.09 518	0.07 253	0.07 317

TorneroNet-64	1.43 811	1.03 821	1.20 778	1.10 825	0.86 821	2.26 824	0.73 803	1.84 826	3.84 843	1.25 806	2.25 825	2.69 826	1.42 815	1.76 823	1.43 809	0.76 820	0.50 816	1.09 828	0.66 819	1.23 834	0.76 819

Selective-IGEV-i16pa	30.47 875	41.93 881	4.02 826	0.49 790	0.37 772	96.94 882	0.74 804	60.26 889	58.76 887	17.24 867	64.39 886	38.26 888	49.53 887	106.11 889	26.15 871	19.96 878	3.42 853	4.39 854	1.81 848	0.39 789	14.22 863

WAO-8	1.46 813	1.10 825	1.09 766	1.10 825	0.84 819	2.06 819	0.75 805	1.84 826	3.83 841	1.44 817	2.21 823	2.15 816	1.43 817	3.17 833	1.19 798	0.91 827	0.65 834	1.09 828	0.79 828	0.90 822	0.71 814

WAO-6	1.07 802	0.93 818	0.92 743	0.96 818	0.78 815	1.28 809	0.75 805	1.34 815	2.00 830	1.02 798	1.54 807	1.59 806	1.22 808	1.31 805	1.14 792	0.78 821	0.55 824	1.02 827	0.75 827	0.83 817	0.69 813

Venus	1.46 813	1.10 825	1.09 766	1.10 825	0.84 819	2.06 819	0.75 805	1.84 826	3.83 841	1.44 817	2.21 823	2.15 816	1.43 817	3.17 833	1.19 798	0.91 827	0.65 834	1.09 828	0.79 828	0.90 822	0.71 814

relubot	0.74 778	0.80 809	0.77 700	0.88 816	0.77 814	0.71 762	0.77 808	0.68 770	0.72 759	0.83 779	0.74 751	0.66 754	0.80 783	0.67 686	0.74 754	0.74 816	0.71 838	0.69 811	0.66 819	0.70 811	0.67 811

relurobot	0.70 771	0.77 808	0.74 697	0.83 814	0.70 805	0.64 751	0.77 808	0.58 716	0.69 753	0.75 772	0.69 744	0.64 748	0.72 775	0.64 670	0.67 749	0.74 816	0.64 833	0.69 811	0.66 819	0.70 811	0.67 811

Dean	1.17 806	1.04 822	1.49 796	1.03 823	0.78 815	1.20 805	0.77 808	1.48 821	1.96 828	1.28 807	1.99 820	2.15 816	1.14 800	1.25 799	1.00 779	0.81 823	0.60 828	1.01 826	0.69 823	0.92 824	0.74 817

ELAS	0.74 778	0.36 747	0.85 732	0.36 754	0.33 764	1.36 812	0.77 808	0.93 800	0.92 789	1.41 813	1.53 806	1.16 793	1.17 804	0.95 769	1.03 780	0.26 774	0.25 786	0.28 772	0.28 783	0.31 778	0.30 772
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet	2.22 824	1.08 824	1.24 781	1.14 829	0.90 822	5.58 835	0.80 812	2.12 832	8.69 853	2.58 840	5.42 844	3.88 835	1.97 825	1.78 825	1.87 823	0.86 825	0.54 823	1.15 832	0.74 826	1.23 834	0.85 822

MANE	1.41 810	0.36 747	0.74 697	0.43 773	0.41 776	2.16 822	0.80 812	2.39 837	3.38 838	2.22 838	3.06 834	3.54 832	2.73 834	2.15 828	1.94 826	0.28 784	0.27 789	0.30 778	0.46 800	0.28 770	0.34 780

WAO-7	1.01 798	0.89 815	0.93 745	0.83 814	0.66 804	1.18 802	0.81 814	1.40 817	1.57 823	1.11 803	1.76 814	1.45 802	1.19 806	1.50 813	1.14 792	0.61 810	0.62 831	0.70 813	0.68 822	0.66 809	0.60 804

LVE	1.13 803	1.02 820	1.28 785	1.01 821	0.80 818	1.29 810	0.81 814	1.47 820	1.96 828	1.07 801	1.90 815	1.90 811	1.01 799	1.48 812	0.91 773	0.93 829	0.61 830	0.94 822	0.69 823	0.87 820	0.75 818

SGM+DAISY	0.87 788	0.66 801	1.30 787	0.51 792	0.60 797	1.03 793	0.84 816	0.76 781	0.73 763	1.39 811	1.51 805	1.31 799	1.22 808	1.11 786	1.08 785	0.57 808	0.53 821	0.51 804	0.51 806	0.54 798	0.61 808

notaker	1.45 812	1.34 831	1.48 794	1.40 832	1.07 825	1.18 802	0.85 817	1.48 821	1.40 817	1.51 822	3.46 837	2.40 821	1.81 823	1.76 823	1.45 812	1.11 833	0.69 837	1.38 835	0.87 832	1.31 836	0.97 825

PWCK	1.00 795	1.17 828	1.70 805	0.91 817	0.41 776	1.19 804	0.92 818	1.10 806	1.14 809	1.16 805	1.14 786	1.25 797	0.88 792	1.75 822	1.04 782	0.87 826	0.50 816	0.87 821	0.53 809	0.96 825	0.52 796

ELAS_RVC	0.74 778	0.36 747	1.00 754	0.37 760	0.33 764	0.88 784	0.93 819	0.83 794	1.08 805	1.35 809	1.33 797	1.24 796	1.33 814	1.06 781	0.95 776	0.27 779	0.25 786	0.29 776	0.27 778	0.30 777	0.30 772
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.01 798	1.16 827	4.72 833	0.70 806	0.47 785	1.24 807	0.96 820	0.97 803	0.89 781	0.65 761	0.77 756	0.87 773	0.85 791	2.09 826	1.68 816	0.38 798	0.39 805	0.31 780	0.27 778	0.43 791	0.39 785

LE_ROB	1.76 818	0.20 624	2.68 820	0.48 785	0.52 791	0.78 772	0.96 820	0.84 796	6.61 850	7.40 854	2.08 822	2.08 813	4.83 845	1.27 801	3.79 837	0.10 537	0.08 563	0.12 627	0.11 611	0.11 570	0.10 545

1111	0.79 785	0.31 727	1.57 799	0.39 764	0.28 747	1.14 801	0.99 822	0.83 794	0.96 796	0.97 795	1.11 784	1.23 795	1.18 805	1.73 820	1.70 819	0.21 750	0.18 749	0.22 752	0.21 748	0.29 771	0.26 765

SGM-ForestM	1.36 808	0.28 702	0.79 709	0.26 644	0.16 579	2.26 824	1.00 823	1.42 818	1.46 821	2.38 839	2.05 821	5.95 844	2.66 832	2.95 832	2.46 832	0.17 721	0.18 749	0.18 724	0.18 734	0.15 667	0.18 707

HanzoNet	2.97 829	1.69 834	2.29 813	1.74 835	1.33 831	1.53 817	1.03 824	1.99 830	2.64 836	5.51 849	5.16 843	5.90 843	6.82 851	4.32 846	3.29 835	3.16 850	2.02 850	1.92 839	2.87 852	2.24 841	1.89 835

KSHMR	1.89 820	1.36 832	1.60 801	1.47 834	1.22 828	1.38 814	1.06 825	1.79 825	5.97 849	1.42 815	5.65 846	2.98 829	1.14 800	2.23 829	1.20 800	1.27 836	1.12 844	1.46 837	1.10 837	1.32 837	1.15 828

ktn	1.77 819	1.36 832	1.22 779	1.43 833	1.14 826	1.52 816	1.08 826	1.51 823	3.96 844	2.77 842	4.69 842	3.35 831	1.46 819	1.69 819	1.25 804	1.43 837	0.77 840	1.45 836	0.99 835	1.32 837	0.96 823

UNDER WATER	1.59 816	1.22 830	2.36 814	1.38 831	1.03 824	1.67 818	1.10 827	1.54 824	3.63 839	1.44 817	1.47 802	2.85 828	2.25 829	1.67 818	1.94 826	1.06 831	0.62 831	1.31 834	0.93 834	1.21 833	1.02 826

CrosDoStereo	0.31 635	0.10 200	0.49 577	0.18 139	0.12 334	0.22 396	1.11 828	0.34 393	0.37 528	0.38 640	0.61 724	0.28 494	0.46 726	0.61 653	0.57 725	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.07 317

DeepStereo_LL	0.31 635	0.10 200	0.49 577	0.18 139	0.12 334	0.22 396	1.11 828	0.34 393	0.37 528	0.38 640	0.61 724	0.28 494	0.46 726	0.61 653	0.57 725	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.07 317

fsdfsdds	1.26 807	0.33 739	1.44 793	0.43 773	0.59 796	2.19 823	1.14 830	1.28 813	2.36 833	2.10 837	4.10 841	3.15 830	1.94 824	1.09 785	1.28 805	0.22 756	0.19 758	0.34 788	0.25 769	0.36 786	0.34 780

UNDER WATER-64	1.55 815	1.19 829	2.52 817	1.31 830	0.95 823	2.12 821	1.21 831	1.45 819	3.19 837	1.43 816	1.32 795	2.64 825	2.04 826	1.63 817	1.83 822	1.11 833	0.67 836	1.28 833	0.92 833	1.19 831	1.02 826

SAMSARA	0.56 750	0.39 760	0.80 713	0.60 801	0.46 784	1.00 792	1.23 832	0.67 767	0.68 751	0.71 767	0.54 689	0.89 776	0.57 751	0.81 740	0.62 738	0.19 740	0.22 775	0.18 724	0.18 734	0.27 765	0.25 763

TARStereo(FT)	0.57 753	0.36 747	1.06 761	0.45 779	0.25 728	0.89 786	1.27 833	0.66 760	0.59 725	0.51 728	0.91 772	1.08 785	0.57 751	0.84 745	0.84 764	0.21 750	0.15 726	0.25 761	0.18 734	0.25 749	0.15 669

2222	0.57 753	0.36 747	1.06 761	0.45 779	0.25 728	0.89 786	1.27 833	0.66 760	0.59 725	0.51 728	0.91 772	1.08 785	0.57 751	0.84 745	0.84 764	0.21 750	0.15 726	0.25 761	0.18 734	0.25 749	0.15 669

DGSMNet	0.61 761	0.29 712	0.91 741	0.51 792	0.70 805	0.62 749	1.38 835	0.59 723	0.55 714	0.37 625	0.61 724	0.52 704	0.33 653	0.65 678	0.43 690	0.53 803	0.60 828	0.67 810	0.61 817	0.63 804	0.61 808

DStereoSA	0.81 786	0.37 754	1.08 765	0.51 792	0.65 803	0.67 755	1.44 836	0.74 779	1.06 803	0.54 744	1.67 811	0.49 686	1.78 822	0.96 770	1.69 818	0.28 784	0.43 808	0.27 764	0.51 806	0.40 790	0.58 801

MultiAttention	1.02 800	0.13 435	0.43 520	0.35 752	0.43 779	5.36 834	1.71 837	0.69 772	0.53 702	0.36 617	0.63 730	0.55 715	0.22 490	7.60 855	0.43 690	0.09 482	0.06 323	0.14 679	0.24 764	0.26 760	0.30 772

JetBlue	1.14 804	0.76 806	2.36 814	0.59 800	0.75 810	3.04 827	1.78 838	1.11 807	0.90 783	0.94 788	1.10 783	1.66 808	1.28 812	2.09 826	1.72 820	0.43 802	0.36 803	0.38 793	0.38 795	0.58 801	0.56 798

MADNet++	2.26 825	1.80 835	2.06 810	2.13 838	1.97 834	2.61 826	1.79 839	2.38 836	2.16 831	2.75 841	2.65 832	2.38 820	2.43 831	3.17 833	3.21 834	2.17 847	1.95 848	1.94 841	1.63 839	2.06 840	2.01 836

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 822	0.26 687	2.90 821	0.33 739	1.30 829	3.07 828	2.37 840	2.20 834	4.84 845	3.25 843	6.38 848	4.33 836	3.05 835	1.33 806	1.21 802	0.23 760	0.18 749	0.24 756	0.81 830	0.29 771	1.26 829

TestStereooo	1.99 822	0.26 687	2.90 821	0.33 739	1.30 829	3.07 828	2.37 840	2.20 834	4.84 845	3.25 843	6.38 848	4.33 836	3.05 835	1.33 806	1.21 802	0.23 760	0.18 749	0.24 756	0.81 830	0.29 771	1.26 829

UHP(ZeroShot)	4.71 839	0.60 793	7.05 842	0.48 785	0.70 805	9.17 846	2.53 842	5.32 851	14.17 865	8.26 855	14.83 863	9.91 856	8.72 854	4.02 844	3.96 838	0.41 800	0.31 796	0.37 791	0.56 813	1.09 828	1.78 833

UHP	4.71 839	0.60 793	7.05 842	0.48 785	0.70 805	9.17 846	2.53 842	5.32 851	14.17 865	8.26 855	14.83 863	9.91 856	8.72 854	4.02 844	3.96 838	0.41 800	0.31 796	0.37 791	0.56 813	1.09 828	1.78 833

JetRed	2.30 826	2.64 837	6.12 839	1.12 828	1.38 832	5.85 842	3.29 844	1.99 830	1.67 824	1.98 834	1.95 819	2.16 819	1.60 820	2.48 830	4.10 840	1.05 830	1.60 845	1.09 828	1.01 836	1.67 839	1.28 831

BEATNet-Init1	4.73 842	2.61 836	13.29 858	0.58 799	0.53 792	10.12 849	3.33 845	4.83 849	5.01 848	8.75 857	8.51 851	14.08 866	7.60 853	7.70 856	5.34 848	0.28 784	0.28 792	0.34 788	0.37 793	0.57 800	0.45 790

Selective-IGEV-i1pa	5.57 843	7.99 849	4.76 835	0.80 811	0.45 783	12.99 852	3.60 846	9.25 858	7.43 852	6.97 852	9.87 855	8.94 854	7.26 852	14.66 867	5.65 849	3.55 851	1.08 843	1.93 840	0.72 825	0.73 814	2.79 841

zzzz4	4.31 834	5.77 845	4.85 837	11.37 854	10.45 848	5.64 838	4.46 847	4.20 847	0.91 788	1.87 830	2.47 828	6.11 846	3.60 839	3.65 839	4.59 845	1.99 843	0.47 812	2.02 843	1.74 842	5.77 853	4.37 847

noway3	4.27 832	5.33 843	4.61 828	11.26 851	10.44 847	5.62 836	4.46 847	4.12 844	0.92 789	1.86 829	2.49 831	6.19 850	3.66 843	3.74 842	4.54 843	1.97 841	0.46 810	2.03 846	1.74 842	5.69 850	4.21 844

noway2	4.26 831	5.26 842	4.63 829	11.29 852	10.43 846	5.62 836	4.46 847	4.09 843	0.90 783	1.87 830	2.47 828	6.20 851	3.67 844	3.62 838	4.54 843	1.97 841	0.46 810	2.02 843	1.74 842	5.72 852	4.32 846

noway1	4.31 834	5.77 845	4.81 836	11.37 854	10.45 848	5.64 838	4.46 847	4.20 847	0.90 783	1.87 830	2.48 830	6.11 846	3.60 839	3.65 839	4.59 845	1.99 843	0.47 812	2.02 843	1.74 842	5.77 853	4.37 847

TCMNet-wrong-test	4.29 833	5.57 844	4.65 830	11.33 853	10.39 845	5.73 841	4.48 851	4.13 845	1.02 797	1.91 833	2.39 826	6.16 848	3.62 841	3.84 843	4.50 842	1.99 843	0.47 812	1.97 842	1.69 840	5.69 850	4.31 845

noway4	4.32 836	5.81 847	4.75 834	11.39 856	10.47 850	5.70 840	4.50 852	4.14 846	0.90 783	1.83 828	2.44 827	6.16 848	3.63 842	3.66 841	4.60 847	2.00 846	0.47 812	2.03 846	1.73 841	5.80 855	4.40 849

xbf	2.48 828	0.56 789	0.36 413	0.54 797	0.63 800	4.66 831	5.05 853	3.11 839	1.04 801	2.06 836	1.90 815	3.56 833	3.36 837	4.53 847	5.93 851	1.67 838	0.90 841	2.10 848	1.74 842	3.53 843	2.42 837

DPSimNet_ROB	4.34 838	4.23 838	6.89 841	3.67 839	3.68 836	4.75 832	5.21 854	2.67 838	3.68 840	5.82 850	3.95 839	5.57 840	6.72 850	3.46 837	4.48 841	4.05 854	2.88 851	4.68 855	3.12 854	3.69 845	3.62 843

HaxPig	17.72 861	20.22 873	19.73 861	16.53 858	16.51 856	9.27 848	9.33 855	14.34 868	13.27 859	18.65 868	18.70 867	17.35 867	16.77 868	17.04 868	16.45 867	22.05 882	20.89 879	22.27 879	21.53 875	21.29 878	22.13 876

MEDIAN_ROB	21.21 863	24.62 877	23.47 872	19.58 859	19.65 862	13.22 853	10.96 856	17.88 869	17.00 869	22.14 881	22.02 870	20.86 870	20.36 870	21.06 869	19.71 868	25.63 884	24.13 880	26.21 881	25.20 881	25.17 881	25.38 879

AVERAGE_ROB	25.43 872	29.06 878	27.24 873	24.63 872	24.20 871	17.73 858	12.61 857	22.29 873	21.39 873	26.79 883	26.16 880	25.20 880	24.64 882	25.07 880	23.53 870	29.96 885	28.40 885	30.60 882	29.58 882	29.72 882	29.84 880

tt	4.71 839	0.10 200	3.94 825	2.06 837	1.53 833	10.14 850	16.88 858	9.27 859	4.98 847	1.39 811	1.02 780	4.68 838	4.90 846	3.35 836	5.86 850	5.76 856	9.15 865	2.24 851	2.53 850	3.10 842	1.32 832

ASD4	7.23 845	6.65 848	7.69 844	5.24 842	5.62 839	11.85 851	20.36 859	7.57 855	7.14 851	6.55 851	5.47 845	5.99 845	5.78 847	7.22 854	9.24 856	4.85 855	4.44 854	6.40 862	5.19 855	6.53 856	4.89 850

USTest	6.88 844	5.23 841	5.63 838	7.22 845	7.29 840	14.34 854	22.76 860	8.48 856	9.32 854	5.42 848	6.39 850	6.29 852	6.64 849	6.92 853	8.62 855	1.94 840	3.29 852	2.16 850	2.55 851	3.85 846	3.29 842

xxxxx1	15.27 856	9.54 853	10.31 851	20.13 861	18.88 859	17.08 855	23.03 861	10.36 860	10.99 856	9.21 858	9.62 852	10.74 861	10.61 860	10.72 859	13.89 864	7.97 862	9.20 866	31.85 883	44.72 884	12.84 862	13.69 858

tt_ll	15.27 856	9.54 853	10.31 851	20.13 861	18.88 859	17.08 855	23.03 861	10.36 860	10.99 856	9.21 858	9.62 852	10.74 861	10.61 860	10.72 859	13.89 864	7.97 862	9.20 866	31.85 883	44.72 884	12.84 862	13.69 858

ff	15.27 856	9.54 853	10.31 851	20.13 861	18.88 859	17.08 855	23.03 861	10.36 860	10.99 856	9.21 858	9.62 852	10.74 861	10.61 860	10.72 859	13.89 864	7.97 862	9.20 866	31.85 883	44.72 884	12.84 862	13.69 858

DGTPSM_ROB	8.34 847	5.10 839	10.37 856	5.31 843	10.18 843	8.33 844	23.60 864	6.06 853	13.41 862	4.90 846	10.87 859	5.65 841	10.44 857	6.17 851	12.59 857	3.74 852	7.55 857	3.69 852	7.26 860	4.14 847	7.46 853

DPSMNet_ROB	8.40 848	5.11 840	10.49 857	5.58 844	10.25 844	8.34 845	23.62 865	6.07 854	13.45 863	4.93 847	10.88 860	5.66 842	10.44 857	6.24 852	12.64 858	3.98 853	7.61 858	3.76 853	7.30 861	4.20 848	7.51 854

iinet-test	10.78 851	9.29 850	9.70 846	10.48 846	10.68 851	17.98 859	25.98 866	12.57 863	13.39 860	9.64 861	10.10 856	10.06 858	10.61 860	11.22 863	12.70 859	6.40 858	7.74 859	5.68 857	6.69 856	7.47 857	7.30 851

IINet	10.78 851	9.29 850	9.70 846	10.48 846	10.68 851	17.98 859	25.98 866	12.57 863	13.39 860	9.64 861	10.10 856	10.06 858	10.61 860	11.22 863	12.70 859	6.40 858	7.74 859	5.68 857	6.69 856	7.47 857	7.30 851

Anonymous_1	16.62 860	9.35 852	9.84 848	10.66 848	14.64 855	18.66 861	27.12 868	12.64 865	13.51 864	10.76 865	10.30 858	10.13 860	10.60 859	11.06 862	12.74 861	15.87 874	7.74 859	16.92 873	43.48 883	58.66 887	7.68 855

DPSM_ROB	11.49 854	9.87 856	10.35 854	11.13 849	11.31 853	19.11 862	27.51 869	13.37 866	14.21 867	10.31 863	11.06 861	10.96 864	11.27 865	11.96 865	13.59 862	6.78 860	8.19 862	6.03 859	7.09 858	7.93 859	7.73 856

DPSM	11.49 854	9.87 856	10.35 854	11.13 849	11.31 853	19.11 862	27.51 869	13.37 866	14.21 867	10.31 863	11.06 861	10.96 864	11.27 865	11.96 865	13.59 862	6.78 860	8.19 862	6.03 859	7.09 858	7.93 859	7.73 856

real-time stereo	19.07 862	18.91 865	16.59 859	20.12 860	17.29 857	28.07 867	33.08 871	22.27 872	20.40 872	19.30 871	17.17 866	20.25 868	17.40 869	21.10 870	19.76 869	15.87 874	14.54 869	15.28 872	13.39 862	16.88 874	13.78 861

RSGM-EC	29.65 873	17.75 862	10.04 849	35.31 875	33.15 874	26.42 865	46.65 872	19.89 870	17.74 870	18.92 869	23.36 878	30.14 881	23.59 880	41.87 885	45.99 886	59.56 887	34.38 886	33.25 886	20.37 873	34.97 883	19.60 874

acva	29.65 873	17.75 862	10.04 849	35.31 875	33.15 874	26.42 865	46.65 872	19.89 870	17.74 870	18.92 869	23.36 878	30.14 881	23.59 880	41.87 885	45.99 886	59.56 887	34.38 886	33.25 886	20.37 873	34.97 883	19.60 874

LSM0	24.24 871	19.98 872	22.32 870	24.22 871	40.14 878	38.48 873	55.20 874	26.95 879	28.57 874	20.49 873	21.83 869	22.26 878	22.75 875	24.22 877	27.30 872	13.66 872	16.32 870	12.19 870	14.15 863	16.10 873	17.66 871

FlowAnything	23.14 867	19.87 867	20.79 867	22.50 868	22.74 864	38.39 871	55.46 875	26.89 877	28.72 878	20.77 880	22.29 877	22.07 875	22.72 872	23.99 871	27.41 879	13.60 868	16.55 878	12.15 867	14.36 870	15.97 870	15.52 864

fast-reg	23.64 870	20.51 874	23.42 871	23.22 870	24.75 872	38.73 876	55.47 876	26.85 876	28.86 880	20.12 872	21.73 868	21.64 871	22.22 871	24.30 878	27.54 880	13.91 873	16.52 877	14.85 871	15.62 871	16.91 875	15.71 870

Selective-RAFT-Error	23.16 868	19.93 870	20.87 868	22.54 869	22.81 868	38.52 875	55.47 876	27.01 880	28.83 879	20.66 878	22.25 874	22.09 877	22.80 877	24.09 875	27.36 874	13.61 870	16.48 872	12.15 867	14.28 865	15.99 872	15.57 869

RAFT-FEzeroshot	23.10 864	19.88 868	20.56 864	22.49 865	22.75 865	38.38 869	55.50 878	26.84 874	28.66 875	20.60 875	22.10 871	22.05 873	22.74 873	24.00 873	27.37 876	13.59 865	16.48 872	12.14 863	14.28 865	15.96 868	15.54 866

RAFT-FE	23.10 864	19.88 868	20.56 864	22.49 865	22.75 865	38.38 869	55.50 878	26.84 874	28.66 875	20.60 875	22.10 871	22.05 873	22.74 873	24.00 873	27.37 876	13.59 865	16.48 872	12.14 863	14.28 865	15.96 868	15.54 866

CasAABBNet	23.10 864	19.86 866	20.64 866	22.47 864	22.73 863	38.41 872	55.50 878	26.89 877	28.70 877	20.61 877	22.15 873	22.08 876	22.75 875	23.99 871	27.36 874	13.59 865	16.48 872	12.14 863	14.27 864	15.95 866	15.53 865

Hybrid-DGEV	23.16 868	19.94 871	20.96 869	22.49 865	22.75 865	38.51 874	55.52 881	27.09 881	28.90 881	20.58 874	22.25 874	22.00 872	22.80 877	24.11 876	27.33 873	13.60 868	16.47 871	12.14 863	14.30 868	15.95 866	15.54 866

RAFTStereoReplicaGSO							55.57 882	27.19 882	28.95 882	20.67 879	22.28 876	22.36 879	22.85 879	24.77 879	27.37 876	13.64 871	16.51 876	12.16 869	14.32 869	15.98 871

PML	16.10 859	12.82 860	6.78 840	5.23 841	7.76 841	33.92 868	66.56 883	5.30 850	10.28 855	26.12 882	68.59 887	20.51 869	13.49 867	10.06 858	6.78 854	5.96 857	2.00 849	6.04 861	2.18 849	8.96 861	2.60 840

zzz1	33.83 877	21.95 876	29.58 875	40.69 877	40.71 879	54.57 877	75.77 884	38.08 886	43.79 886	30.23 885	32.84 882	33.61 886	36.40 885	35.19 882	41.64 884	19.25 877	24.62 881	18.36 876	21.58 876	19.16 877	18.49 873

zzzzzz3	33.80 876	21.93 875	29.35 874	40.69 877	40.71 879	54.58 878	75.81 885	38.06 885	43.73 885	30.21 884	32.81 881	33.59 885	36.40 885	35.16 881	41.64 884	19.24 876	24.62 881	18.35 875	21.58 876	19.15 876	18.48 872

zzzz2	34.86 878	30.12 879	31.42 876	34.23 873	34.22 876	58.04 879	83.74 886	40.88 887	43.54 883	31.10 886	33.46 883	32.70 883	33.88 883	35.86 883	41.00 882	20.48 880	24.86 883	18.45 877	21.67 878	24.07 879	23.42 877

noway5	34.86 878	30.12 879	31.42 876	34.23 873	34.22 876	58.04 879	83.74 886	40.88 887	43.54 883	31.10 886	33.46 883	32.70 883	33.88 883	35.86 883	41.00 882	20.48 880	24.86 883	18.45 877	21.67 878	24.07 879	23.42 877

test_example2	101.33 881	108.28 882	68.15 880	98.43 880	106.93 881	89.75 881	102.43 888	36.80 884	97.65 888	129.04 889	130.15 888	65.26 889	66.62 888	92.11 888	80.24 888	144.10 889	199.48 888	81.81 888	103.01 887	125.01 889	101.27 882

ccccc	256.34 882	256.29 883	313.62 882	354.40 883	364.36 882	149.10 883	168.46 889	152.89 890	131.30 889	153.93 890	155.56 889	164.00 890	204.39 889	268.02 890	295.19 889	390.55 890	349.22 889	244.59 890	219.82 889	412.30 890	378.83 883

PatchMatch		0.31 727		0.28 699		0.81 776		1.12 808		1.59 823		2.59 823		1.44 811		0.19 740		0.19 734		0.18 708

Low-res two-view benchmark