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

NoBS	0.09 1	0.08 45	0.16 62	0.19 180	0.09 71	0.08 2	0.14 134	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 49	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 139	0.07 149	0.06 274	0.09 393	0.08 353	0.07 210	0.05 43

LACA_dic	0.09 1	0.12 314	0.15 33	0.16 26	0.07 4	0.14 55	0.11 28	0.12 6	0.11 15	0.09 20	0.08 15	0.09 37	0.08 19	0.15 89	0.09 7	0.06 53	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.07 210	0.05 43

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 33	0.16 26	0.09 71	0.09 4	0.12 47	0.14 12	0.13 42	0.08 2	0.09 19	0.11 111	0.09 45	0.14 39	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 43

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 62	0.15 7	0.07 4	0.09 4	0.12 47	0.15 18	0.11 15	0.08 2	0.07 3	0.13 176	0.09 45	0.12 9	0.11 61	0.07 149	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 43

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 62	0.15 7	0.07 4	0.09 4	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 176	0.09 45	0.12 9	0.10 15	0.07 149	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 43

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 62	0.15 7	0.07 4	0.09 4	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 111	0.08 19	0.11 2	0.10 15	0.07 149	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 43

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 62	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 47	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 3	0.10 72	0.08 19	0.11 2	0.11 61	0.07 149	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 165	0.13 6	0.16 26	0.07 4	0.15 77	0.12 47	0.15 18	0.11 15	0.09 20	0.07 3	0.09 37	0.10 99	0.13 17	0.10 15	0.07 149	0.05 45	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 43

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 16	0.17 59	0.09 71	0.09 4	0.14 134	0.10 2	0.14 65	0.07 1	0.09 19	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 61	0.05 9	0.04 2	0.07 179	0.06 173	0.05 7	0.05 43

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 62	0.16 26	0.08 38	0.12 28	0.13 96	0.11 3	0.12 27	0.09 20	0.07 3	0.10 72	0.09 45	0.11 2	0.10 15	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 43

FORCE_8.5	0.10 11	0.09 98	0.12 1	0.20 264	0.07 4	0.13 35	0.11 28	0.21 103	0.12 27	0.09 20	0.10 49	0.11 111	0.09 45	0.14 39	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 179	0.06 173	0.05 7	0.04 1

FORCE_9	0.10 11	0.09 98	0.12 1	0.19 180	0.07 4	0.13 35	0.12 47	0.21 103	0.12 27	0.09 20	0.10 49	0.11 111	0.09 45	0.14 39	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 179	0.06 173	0.05 7	0.04 1

FORCE_8	0.10 11	0.10 165	0.12 1	0.20 264	0.07 4	0.13 35	0.12 47	0.21 103	0.13 42	0.09 20	0.10 49	0.11 111	0.10 99	0.14 39	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 179	0.06 173	0.05 7	0.04 1

FORCE_7	0.10 11	0.09 98	0.12 1	0.19 180	0.07 4	0.13 35	0.12 47	0.22 126	0.13 42	0.09 20	0.09 19	0.10 72	0.10 99	0.15 89	0.08 1	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

FORCE_4.5	0.10 11	0.09 98	0.13 6	0.19 180	0.06 1	0.13 35	0.13 96	0.23 150	0.12 27	0.08 2	0.10 49	0.08 6	0.11 145	0.15 89	0.09 7	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.06 173	0.05 7	0.04 1

TT111	0.10 11	0.07 4	0.17 88	0.16 26	0.09 71	0.14 55	0.12 47	0.19 63	0.13 42	0.10 53	0.08 15	0.12 151	0.10 99	0.14 39	0.12 139	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 43

FORCE_4	0.10 11	0.08 45	0.14 16	0.19 180	0.07 4	0.16 126	0.14 134	0.20 85	0.11 15	0.09 20	0.10 49	0.12 151	0.10 99	0.17 142	0.08 1	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.05 7	0.04 1

FORCE_5	0.10 11	0.09 98	0.13 6	0.20 264	0.07 4	0.13 35	0.12 47	0.21 103	0.10 7	0.08 2	0.10 49	0.11 111	0.09 45	0.14 39	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.06 173	0.06 121	0.05 43

FORCE_6	0.10 11	0.11 249	0.12 1	0.19 180	0.07 4	0.15 77	0.12 47	0.21 103	0.12 27	0.09 20	0.10 49	0.09 37	0.09 45	0.15 89	0.09 7	0.06 53	0.04 2	0.07 179	0.06 173	0.05 7	0.05 43

rgla	0.10 11	0.11 249	0.15 33	0.18 116	0.11 212	0.15 77	0.11 28	0.15 18	0.12 27	0.10 53	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 39	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 43

416test1013	0.10 11	0.10 165	0.16 62	0.18 116	0.11 212	0.16 126	0.11 28	0.15 18	0.13 42	0.11 83	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.06 121	0.05 43

416test	0.10 11	0.10 165	0.15 33	0.18 116	0.11 212	0.15 77	0.11 28	0.15 18	0.12 27	0.10 53	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.10 15	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 43

test410_97500	0.10 11	0.09 98	0.17 88	0.18 116	0.10 148	0.16 126	0.09 4	0.18 49	0.13 42	0.09 20	0.09 19	0.09 37	0.08 19	0.14 39	0.10 15	0.05 9	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 43

test410	0.10 11	0.09 98	0.18 108	0.18 116	0.10 148	0.16 126	0.09 4	0.18 49	0.14 65	0.10 53	0.09 19	0.09 37	0.08 19	0.14 39	0.10 15	0.05 9	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 43

DF_test	0.10 11	0.08 45	0.17 88	0.17 59	0.11 212	0.06 1	0.13 96	0.13 10	0.15 84	0.10 53	0.11 70	0.08 6	0.09 45	0.11 2	0.10 15	0.08 326	0.06 274	0.06 59	0.06 173	0.07 210	0.05 43

small-0shot	0.10 11	0.09 98	0.18 108	0.16 26	0.09 71	0.09 4	0.16 246	0.14 12	0.12 27	0.08 2	0.15 171	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 43

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 11	0.09 98	0.17 88	0.13 1	0.09 71	0.11 21	0.16 246	0.12 6	0.11 15	0.09 20	0.13 115	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 241	0.06 53	0.06 274	0.08 291	0.09 465	0.07 210	0.07 271

testmc14	0.10 11	0.07 4	0.14 16	0.18 116	0.07 4	0.16 126	0.14 134	0.15 18	0.12 27	0.10 53	0.13 115	0.10 72	0.08 19	0.12 9	0.10 15	0.06 53	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 43

MCSU-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 16	0.17 59	0.07 4	0.16 126	0.15 192	0.17 36	0.16 97	0.12 118	0.13 115	0.12 151	0.08 19	0.15 89	0.10 15	0.07 149	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 11	0.07 4	0.15 33	0.17 59	0.09 71	0.11 21	0.12 47	0.17 36	0.14 65	0.08 2	0.09 19	0.11 111	0.09 45	0.14 39	0.11 61	0.06 53	0.06 274	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 43

mm2	0.10 11	0.07 4	0.15 33	0.16 26	0.09 71	0.09 4	0.12 47	0.17 36	0.13 42	0.08 2	0.09 19	0.11 111	0.09 45	0.14 39	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 43

qqai	0.10 11	0.07 4	0.16 62	0.18 116	0.09 71	0.11 21	0.12 47	0.16 27	0.14 65	0.08 2	0.09 19	0.11 111	0.09 45	0.15 89	0.11 61	0.07 149	0.06 274	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 43

MGA	0.10 11	0.07 4	0.16 62	0.16 26	0.10 148	0.15 77	0.10 12	0.18 49	0.13 42	0.09 20	0.09 19	0.09 37	0.07 4	0.15 89	0.11 61	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.06 121	0.06 169

CAR	0.10 11	0.07 4	0.16 62	0.16 26	0.09 71	0.14 55	0.10 12	0.19 63	0.13 42	0.10 53	0.10 49	0.08 6	0.07 4	0.15 89	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 43

MSE-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.16 62	0.16 26	0.09 71	0.14 55	0.10 12	0.19 63	0.13 42	0.09 20	0.10 49	0.08 6	0.07 4	0.15 89	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 43

monster-pro	0.10 11	0.08 45	0.13 6	0.17 59	0.08 38	0.13 35	0.12 47	0.24 171	0.19 171	0.09 20	0.11 70	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 11	0.08 45	0.15 33	0.17 59	0.09 71	0.15 77	0.14 134	0.17 36	0.14 65	0.08 2	0.11 70	0.12 151	0.09 45	0.14 39	0.11 61	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 43

LACA3	0.10 11	0.10 165	0.14 16	0.15 7	0.07 4	0.16 126	0.14 134	0.14 12	0.13 42	0.11 83	0.09 19	0.10 72	0.10 99	0.16 123	0.09 7	0.07 149	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 11	0.07 4	0.21 156	0.15 7	0.11 212	0.10 19	0.13 96	0.15 18	0.08 1	0.12 118	0.10 49	0.09 37	0.07 4	0.13 17	0.10 15	0.07 149	0.06 274	0.08 291	0.08 353	0.06 121	0.05 43

GeoVLM	0.10 11	0.07 4	0.15 33	0.16 26	0.09 71	0.15 77	0.12 47	0.17 36	0.13 42	0.09 20	0.09 19	0.11 111	0.10 99	0.14 39	0.12 139	0.06 53	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 43

LACA2	0.10 11	0.11 249	0.20 142	0.16 26	0.07 4	0.16 126	0.13 96	0.17 36	0.14 65	0.09 20	0.09 19	0.11 111	0.10 99	0.14 39	0.09 7	0.07 149	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 43

Test_v1	0.10 11	0.07 4	0.16 62	0.15 7	0.09 71	0.13 35	0.13 96	0.22 126	0.16 97	0.09 20	0.10 49	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.11 61	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 16	0.17 59	0.10 148	0.17 170	0.13 96	0.11 3	0.13 42	0.10 53	0.09 19	0.08 6	0.06 1	0.22 276	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.08 353	0.05 7	0.05 43

BridgeDepth_RVC	0.10 11	0.07 4	0.15 33	0.13 1	0.07 4	0.16 126	0.10 12	0.20 85	0.14 65	0.09 20	0.10 49	0.09 37	0.12 183	0.13 17	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.05 1	0.05 81	0.06 121	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 11	0.07 4	0.15 33	0.16 26	0.09 71	0.15 77	0.12 47	0.17 36	0.13 42	0.09 20	0.09 19	0.11 111	0.10 99	0.14 39	0.12 139	0.06 53	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 43

HiDET	0.10 11	0.07 4	0.15 33	0.15 7	0.09 71	0.14 55	0.12 47	0.19 63	0.15 84	0.10 53	0.09 19	0.11 111	0.09 45	0.15 89	0.13 202	0.06 53	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 43

LCMNet	0.10 11	0.07 4	0.15 33	0.15 7	0.09 71	0.15 77	0.12 47	0.18 49	0.19 171	0.10 53	0.10 49	0.11 111	0.10 99	0.15 89	0.13 202	0.06 53	0.06 274	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 43

CSFM-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 16	0.16 26	0.08 38	0.16 126	0.13 96	0.21 103	0.11 15	0.11 83	0.11 70	0.10 72	0.10 99	0.14 39	0.11 61	0.07 149	0.06 274	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 43

BridgeDepth	0.10 11	0.09 98	0.14 16	0.19 180	0.07 4	0.16 126	0.12 47	0.16 27	0.12 27	0.08 2	0.09 19	0.14 210	0.13 235	0.14 39	0.10 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 11	0.08 45	0.13 6	0.17 59	0.08 38	0.14 55	0.12 47	0.24 171	0.19 171	0.09 20	0.11 70	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.08 45	0.13 6	0.18 116	0.10 148	0.13 35	0.12 47	0.15 18	0.12 27	0.10 53	0.13 115	0.10 72	0.10 99	0.14 39	0.11 61	0.05 9	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 11	0.08 45	0.13 6	0.17 59	0.08 38	0.13 35	0.12 47	0.24 171	0.19 171	0.09 20	0.11 70	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 11	0.07 4	0.16 62	0.16 26	0.08 38	0.11 21	0.09 4	0.20 85	0.12 27	0.11 83	0.11 70	0.08 6	0.08 19	0.23 286	0.11 61	0.07 149	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 169

S2M2_XL	0.10 11	0.09 98	0.21 156	0.14 3	0.10 148	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 53	0.11 70	0.09 37	0.09 45	0.12 9	0.11 61	0.09 433	0.07 417	0.08 291	0.07 266	0.08 302	0.06 169
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 11	0.10 165	0.15 33	0.17 59	0.10 148	0.16 126	0.10 12	0.19 63	0.13 42	0.12 118	0.11 70	0.09 37	0.10 99	0.16 123	0.11 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 11	0.10 165	0.15 33	0.17 59	0.09 71	0.15 77	0.10 12	0.19 63	0.13 42	0.12 118	0.12 95	0.08 6	0.11 145	0.16 123	0.12 139	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 11	0.08 45	0.19 124	0.16 26	0.09 71	0.12 28	0.13 96	0.18 49	0.13 42	0.09 20	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 123	0.10 15	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 11	0.08 45	0.19 124	0.16 26	0.09 71	0.12 28	0.13 96	0.17 36	0.11 15	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 4	0.17 142	0.10 15	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 11	0.08 45	0.16 62	0.17 59	0.08 38	0.16 126	0.12 47	0.17 36	0.12 27	0.10 53	0.07 3	0.10 72	0.08 19	0.14 39	0.11 61	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.06 121	0.06 169

MLG-Stereo_test2	0.10 11	0.08 45	0.15 33	0.17 59	0.09 71	0.15 77	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 20	0.07 3	0.10 72	0.06 1	0.15 89	0.11 61	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.06 121	0.05 43

MLG-Stereo_test1	0.10 11	0.08 45	0.15 33	0.18 116	0.09 71	0.15 77	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 72	0.07 4	0.17 142	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 43

MLG-Stereo	0.10 11	0.08 45	0.15 33	0.18 116	0.07 4	0.15 77	0.11 28	0.17 36	0.11 15	0.08 2	0.06 1	0.10 72	0.08 19	0.18 173	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 43

LGtest1	0.10 11	0.08 45	0.17 88	0.17 59	0.08 38	0.13 35	0.09 4	0.16 27	0.12 27	0.09 20	0.07 3	0.09 37	0.09 45	0.15 89	0.11 61	0.08 326	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.06 169

MonSter	0.10 11	0.08 45	0.13 6	0.17 59	0.08 38	0.14 55	0.12 47	0.24 171	0.19 171	0.09 20	0.11 70	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 16	0.17 59	0.08 38	0.09 4	0.13 96	0.24 171	0.13 42	0.10 53	0.09 19	0.09 37	0.08 19	0.18 173	0.12 139	0.07 149	0.06 274	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 43

VeloStereo	0.11 66	0.07 4	0.18 108	0.16 26	0.12 293	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 118	0.09 19	0.11 111	0.10 99	0.14 39	0.12 139	0.10 488	0.09 548	0.09 393	0.08 353	0.12 559	0.13 579

flow	0.11 66	0.07 4	0.18 108	0.16 26	0.12 293	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 118	0.09 19	0.11 111	0.10 99	0.17 142	0.12 139	0.10 488	0.09 548	0.09 393	0.08 353	0.12 559	0.13 579

over v1	0.11 66	0.13 388	0.15 33	0.19 180	0.06 1	0.15 77	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 53	0.09 19	0.11 111	0.14 273	0.18 173	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.06 121	0.06 169

over-8	0.11 66	0.13 388	0.16 62	0.20 264	0.07 4	0.15 77	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 20	0.09 19	0.11 111	0.12 183	0.18 173	0.10 15	0.07 149	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.06 121	0.06 169

over-9	0.11 66	0.13 388	0.16 62	0.19 180	0.07 4	0.15 77	0.10 12	0.20 85	0.11 15	0.09 20	0.09 19	0.11 111	0.12 183	0.18 173	0.10 15	0.07 149	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.06 121	0.06 169

anonymous	0.11 66	0.09 98	0.20 142	0.18 116	0.10 148	0.08 2	0.14 134	0.16 27	0.17 128	0.12 118	0.13 115	0.09 37	0.07 4	0.13 17	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.05 7	0.05 43

depth_test_26	0.11 66	0.07 4	0.19 124	0.16 26	0.09 71	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 84	0.12 118	0.16 192	0.11 111	0.08 19	0.14 39	0.10 15	0.09 433	0.07 417	0.08 291	0.07 266	0.07 210	0.08 359

LGCAT	0.11 66	0.07 4	0.15 33	0.14 3	0.09 71	0.12 28	0.12 47	0.13 10	0.10 7	0.12 118	0.09 19	0.11 111	0.10 99	0.19 205	0.12 139	0.11 536	0.11 609	0.05 1	0.06 173	0.05 7	0.12 559

LiteMatch*	0.11 66	0.07 4	0.22 173	0.16 26	0.10 148	0.13 35	0.13 96	0.18 49	0.14 65	0.09 20	0.09 19	0.09 37	0.10 99	0.14 39	0.11 61	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.06 169

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 66	0.10 165	0.26 224	0.18 116	0.09 71	0.14 55	0.14 134	0.20 85	0.13 42	0.11 83	0.13 115	0.10 72	0.11 145	0.14 39	0.10 15	0.05 9	0.05 45	0.06 59	0.06 173	0.05 7	0.05 43

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 66	0.09 98	0.17 88	0.18 116	0.10 148	0.15 77	0.16 246	0.23 150	0.15 84	0.10 53	0.16 192	0.09 37	0.11 145	0.13 17	0.10 15	0.05 9	0.05 45	0.06 59	0.08 353	0.05 7	0.08 359

MatchStereo	0.11 66	0.08 45	0.23 189	0.16 26	0.07 4	0.09 4	0.12 47	0.20 85	0.17 128	0.10 53	0.15 171	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 43
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 66	0.09 98	0.20 142	0.20 264	0.10 148	0.19 234	0.13 96	0.16 27	0.13 42	0.10 53	0.10 49	0.09 37	0.09 45	0.19 205	0.12 139	0.05 9	0.05 45	0.06 59	0.06 173	0.05 7	0.05 43

asda	0.11 66	0.11 249	0.16 62	0.17 59	0.09 71	0.14 55	0.12 47	0.24 171	0.16 97	0.11 83	0.11 70	0.08 6	0.10 99	0.15 89	0.12 139	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 66	0.10 165	0.14 16	0.17 59	0.10 148	0.15 77	0.12 47	0.25 193	0.17 128	0.14 187	0.13 115	0.09 37	0.09 45	0.18 173	0.12 139	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 66	0.09 98	0.15 33	0.17 59	0.09 71	0.15 77	0.10 12	0.19 63	0.18 151	0.14 187	0.17 211	0.09 37	0.10 99	0.18 173	0.13 202	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 43

4.25_new	0.11 66	0.11 249	0.16 62	0.17 59	0.10 148	0.17 170	0.12 47	0.21 103	0.14 65	0.12 118	0.13 115	0.09 37	0.10 99	0.15 89	0.12 139	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 66	0.11 249	0.16 62	0.17 59	0.10 148	0.17 170	0.12 47	0.21 103	0.14 65	0.12 118	0.13 115	0.09 37	0.10 99	0.15 89	0.12 139	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 66	0.11 249	0.15 33	0.17 59	0.09 71	0.14 55	0.12 47	0.21 103	0.16 97	0.13 156	0.13 115	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 121	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 66	0.11 249	0.15 33	0.17 59	0.09 71	0.14 55	0.12 47	0.21 103	0.16 97	0.13 156	0.13 115	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 121	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 66	0.11 249	0.16 62	0.17 59	0.10 148	0.17 170	0.12 47	0.21 103	0.14 65	0.12 118	0.13 115	0.09 37	0.10 99	0.15 89	0.12 139	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 66	0.10 165	0.15 33	0.18 116	0.09 71	0.15 77	0.15 192	0.20 85	0.15 84	0.12 118	0.13 115	0.10 72	0.09 45	0.17 142	0.11 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 66	0.09 98	0.14 16	0.16 26	0.09 71	0.15 77	0.12 47	0.25 193	0.16 97	0.14 187	0.13 115	0.08 6	0.10 99	0.16 123	0.13 202	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 43

3.25w_new	0.11 66	0.09 98	0.15 33	0.17 59	0.09 71	0.19 234	0.10 12	0.22 126	0.17 128	0.14 187	0.12 95	0.10 72	0.11 145	0.17 142	0.12 139	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 43

3.25w	0.11 66	0.09 98	0.15 33	0.17 59	0.09 71	0.19 234	0.10 12	0.22 126	0.17 128	0.14 187	0.12 95	0.10 72	0.11 145	0.17 142	0.12 139	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 43

3.75w	0.11 66	0.09 98	0.15 33	0.17 59	0.11 212	0.18 198	0.12 47	0.23 150	0.14 65	0.13 156	0.11 70	0.08 6	0.10 99	0.16 123	0.11 61	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 66	0.10 165	0.14 16	0.17 59	0.09 71	0.17 170	0.09 4	0.22 126	0.16 97	0.13 156	0.13 115	0.09 37	0.11 145	0.19 205	0.13 202	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 66	0.10 165	0.15 33	0.18 116	0.08 38	0.16 126	0.14 134	0.27 231	0.20 203	0.14 187	0.14 155	0.08 6	0.11 145	0.13 17	0.12 139	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 66	0.09 98	0.14 16	0.19 180	0.12 293	0.14 55	0.12 47	0.25 193	0.17 128	0.13 156	0.16 192	0.08 6	0.09 45	0.19 205	0.11 61	0.05 9	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 66	0.09 98	0.13 6	0.17 59	0.12 293	0.15 77	0.11 28	0.23 150	0.15 84	0.14 187	0.12 95	0.08 6	0.09 45	0.21 256	0.10 15	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 66	0.06 1	0.17 88	0.15 7	0.11 212	0.16 126	0.13 96	0.21 103	0.16 97	0.11 83	0.15 171	0.09 37	0.07 4	0.14 39	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 43

111111	0.11 66	0.07 4	0.17 88	0.19 180	0.11 212	0.13 35	0.11 28	0.22 126	0.15 84	0.11 83	0.12 95	0.12 151	0.08 19	0.18 173	0.11 61	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.08 302	0.06 169

LG-G_1	0.11 66	0.08 45	0.18 108	0.18 116	0.07 4	0.21 311	0.09 4	0.19 63	0.11 15	0.10 53	0.09 19	0.11 111	0.10 99	0.19 205	0.10 15	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.06 121	0.06 169

LG-G	0.11 66	0.08 45	0.18 108	0.18 116	0.07 4	0.21 311	0.09 4	0.19 63	0.11 15	0.10 53	0.09 19	0.11 111	0.10 99	0.19 205	0.10 15	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.06 121	0.06 169

SGD-Stereo	0.11 66	0.08 45	0.17 88	0.17 59	0.07 4	0.17 170	0.13 96	0.18 49	0.16 97	0.11 83	0.13 115	0.11 111	0.12 183	0.18 173	0.11 61	0.08 326	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 66	0.08 45	0.17 88	0.17 59	0.09 71	0.22 344	0.14 134	0.14 12	0.16 97	0.11 83	0.10 49	0.09 37	0.08 19	0.21 256	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 43

IGEV-Stereo++	0.11 66	0.08 45	0.15 33	0.19 180	0.11 212	0.14 55	0.10 12	0.22 126	0.18 151	0.10 53	0.13 115	0.10 72	0.11 145	0.14 39	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 43

SCION-M(vits-remse)	0.12 103	0.08 45	0.40 418	0.27 624	0.08 38	0.13 35	0.12 47	0.24 171	0.19 171	0.09 20	0.11 70	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 61	0.10 488	0.08 509	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 103	0.12 314	0.17 88	0.22 401	0.10 148	0.15 77	0.13 96	0.18 49	0.14 65	0.11 83	0.13 115	0.10 72	0.08 19	0.20 229	0.14 241	0.06 53	0.06 274	0.08 291	0.08 353	0.07 210	0.07 271

over-6	0.12 103	0.13 388	0.19 124	0.19 180	0.07 4	0.16 126	0.11 28	0.26 215	0.16 97	0.10 53	0.10 49	0.10 72	0.13 235	0.19 205	0.10 15	0.07 149	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.06 121	0.06 169

Anonymus	0.12 103	0.08 45	0.17 88	0.19 180	0.10 148	0.16 126	0.15 192	0.20 85	0.16 97	0.11 83	0.09 19	0.14 210	0.12 183	0.17 142	0.13 202	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.06 121	0.07 271

TS12	0.12 103	0.08 45	0.17 88	0.21 327	0.09 71	0.19 234	0.14 134	0.23 150	0.16 97	0.14 187	0.19 244	0.12 151	0.13 235	0.17 142	0.15 277	0.05 9	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 43

aanet-new-90k	0.12 103	0.11 249	0.28 253	0.20 264	0.09 71	0.15 77	0.14 134	0.22 126	0.16 97	0.09 20	0.11 70	0.09 37	0.12 183	0.20 229	0.09 7	0.05 9	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 43

aanet-new-60k	0.12 103	0.11 249	0.32 304	0.20 264	0.08 38	0.16 126	0.13 96	0.19 63	0.17 128	0.11 83	0.12 95	0.11 111	0.11 145	0.19 205	0.10 15	0.05 9	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 43

aanet-new-70k	0.12 103	0.10 165	0.27 236	0.19 180	0.08 38	0.16 126	0.14 134	0.21 103	0.15 84	0.10 53	0.13 115	0.10 72	0.12 183	0.20 229	0.09 7	0.05 9	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 103	0.11 249	0.27 236	0.19 180	0.11 212	0.16 126	0.14 134	0.19 63	0.14 65	0.11 83	0.14 155	0.10 72	0.11 145	0.12 9	0.10 15	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 210	0.05 43

aanet-new-36k	0.12 103	0.12 314	0.28 253	0.19 180	0.08 38	0.17 170	0.15 192	0.22 126	0.18 151	0.11 83	0.14 155	0.10 72	0.11 145	0.17 142	0.10 15	0.05 9	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 43

aanet-new-34k	0.12 103	0.11 249	0.26 224	0.19 180	0.07 4	0.14 55	0.14 134	0.21 103	0.18 151	0.12 118	0.15 171	0.11 111	0.12 183	0.13 17	0.11 61	0.05 9	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 43

aanet-32k-new	0.12 103	0.13 388	0.28 253	0.20 264	0.09 71	0.16 126	0.15 192	0.20 85	0.16 97	0.11 83	0.14 155	0.09 37	0.13 235	0.18 173	0.10 15	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 210	0.06 169

aanet-new-32k	0.12 103	0.11 249	0.27 236	0.20 264	0.09 71	0.18 198	0.13 96	0.18 49	0.13 42	0.12 118	0.12 95	0.13 176	0.13 235	0.14 39	0.10 15	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 43

aanet-new-30k	0.12 103	0.11 249	0.27 236	0.20 264	0.09 71	0.18 198	0.13 96	0.18 49	0.13 42	0.12 118	0.12 95	0.13 176	0.13 235	0.14 39	0.10 15	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 43

aanet-new-28k	0.12 103	0.11 249	0.35 345	0.20 264	0.08 38	0.16 126	0.14 134	0.19 63	0.14 65	0.12 118	0.14 155	0.12 151	0.12 183	0.15 89	0.10 15	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.07 266	0.07 210	0.05 43

aanet-new-24k	0.12 103	0.11 249	0.22 173	0.19 180	0.11 212	0.16 126	0.14 134	0.19 63	0.15 84	0.13 156	0.16 192	0.11 111	0.12 183	0.14 39	0.10 15	0.05 9	0.05 45	0.06 59	0.06 173	0.06 121	0.05 43

aanet-new-22k	0.12 103	0.11 249	0.28 253	0.20 264	0.08 38	0.15 77	0.13 96	0.22 126	0.19 171	0.12 118	0.14 155	0.12 151	0.12 183	0.15 89	0.11 61	0.05 9	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 43

aanet-new-16k	0.12 103	0.11 249	0.26 224	0.20 264	0.08 38	0.14 55	0.12 47	0.21 103	0.19 171	0.12 118	0.12 95	0.12 151	0.11 145	0.14 39	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.07 210	0.05 43

aanet-new-10k	0.12 103	0.12 314	0.27 236	0.21 327	0.09 71	0.19 234	0.14 134	0.24 171	0.17 128	0.12 118	0.13 115	0.11 111	0.12 183	0.14 39	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.07 210	0.05 43

aanet-new-12k	0.12 103	0.11 249	0.23 189	0.22 401	0.09 71	0.16 126	0.14 134	0.24 171	0.19 171	0.12 118	0.11 70	0.09 37	0.13 235	0.14 39	0.11 61	0.06 53	0.04 2	0.07 179	0.05 81	0.08 302	0.05 43

aanet-new-14k	0.12 103	0.11 249	0.25 214	0.21 327	0.08 38	0.13 35	0.14 134	0.25 193	0.21 225	0.12 118	0.15 171	0.09 37	0.14 273	0.15 89	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.07 210	0.05 43

aanet-new-8k	0.12 103	0.11 249	0.24 200	0.20 264	0.09 71	0.19 234	0.15 192	0.26 215	0.20 203	0.11 83	0.12 95	0.10 72	0.13 235	0.17 142	0.11 61	0.05 9	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 43

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 103	0.10 165	0.21 156	0.21 327	0.11 212	0.20 277	0.16 246	0.21 103	0.17 128	0.12 118	0.17 211	0.11 111	0.12 183	0.14 39	0.11 61	0.05 9	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 43

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 103	0.08 45	0.18 108	0.18 116	0.13 378	0.20 277	0.16 246	0.23 150	0.18 151	0.12 118	0.15 171	0.14 210	0.13 235	0.13 17	0.12 139	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 103	0.09 98	0.17 88	0.19 180	0.11 212	0.14 55	0.16 246	0.21 103	0.20 203	0.10 53	0.17 211	0.11 111	0.12 183	0.12 9	0.10 15	0.05 9	0.05 45	0.06 59	0.08 353	0.05 7	0.06 169

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 103	0.08 45	0.29 267	0.17 59	0.09 71	0.15 77	0.14 134	0.19 63	0.17 128	0.11 83	0.14 155	0.11 111	0.12 183	0.13 17	0.10 15	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.06 173	0.05 7	0.19 660

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 103	0.09 98	0.18 108	0.18 116	0.09 71	0.13 35	0.16 246	0.25 193	0.21 225	0.11 83	0.16 192	0.09 37	0.11 145	0.13 17	0.10 15	0.05 9	0.05 45	0.06 59	0.07 266	0.04 1	0.05 43

Foundation-i1c-attn	0.12 103	0.07 4	0.14 16	0.16 26	0.07 4	0.15 77	0.15 192	0.24 171	0.17 128	0.13 156	0.15 171	0.16 255	0.13 235	0.15 89	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 43

Foundation-i1b	0.12 103	0.07 4	0.14 16	0.16 26	0.07 4	0.16 126	0.15 192	0.25 193	0.16 97	0.14 187	0.15 171	0.17 267	0.12 183	0.15 89	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 103	0.07 4	0.14 16	0.15 7	0.07 4	0.18 198	0.16 246	0.25 193	0.16 97	0.16 239	0.16 192	0.18 280	0.13 235	0.17 142	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 43

LiteMatch	0.12 103	0.13 388	0.15 33	0.19 180	0.10 148	0.15 77	0.17 298	0.17 36	0.13 42	0.09 20	0.09 19	0.11 111	0.21 418	0.14 39	0.22 472	0.08 326	0.05 45	0.08 291	0.06 173	0.08 302	0.07 271

Selective-IGEV-i32	0.12 103	0.09 98	0.22 173	0.19 180	0.10 148	0.15 77	0.14 134	0.27 231	0.15 84	0.13 156	0.14 155	0.13 176	0.08 19	0.21 256	0.12 139	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.06 121	0.05 43

gcap_with_dpt	0.12 103	0.09 98	0.21 156	0.18 116	0.13 378	0.18 198	0.16 246	0.24 171	0.20 203	0.16 239	0.21 276	0.09 37	0.09 45	0.13 17	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.05 7	0.05 43

DispViT+	0.12 103	0.07 4	0.19 124	0.15 7	0.16 527	0.10 19	0.12 47	0.26 215	0.23 271	0.13 156	0.11 70	0.10 72	0.08 19	0.21 256	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 103	0.12 314	0.21 156	0.18 116	0.11 212	0.24 392	0.12 47	0.19 63	0.18 151	0.10 53	0.13 115	0.11 111	0.09 45	0.19 205	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 43

GEAStereo	0.12 103	0.09 98	0.20 142	0.18 116	0.12 293	0.19 234	0.16 246	0.20 85	0.14 65	0.12 118	0.15 171	0.10 72	0.09 45	0.16 123	0.10 15	0.08 326	0.06 274	0.06 59	0.05 81	0.08 302	0.08 359

GSStereo	0.12 103	0.09 98	0.20 142	0.17 59	0.12 293	0.19 234	0.16 246	0.26 215	0.18 151	0.13 156	0.15 171	0.10 72	0.09 45	0.16 123	0.10 15	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.08 302	0.08 359

gasm-f	0.12 103	0.09 98	0.19 124	0.18 116	0.12 293	0.18 198	0.18 349	0.20 85	0.14 65	0.12 118	0.19 244	0.10 72	0.11 145	0.16 123	0.11 61	0.08 326	0.06 274	0.06 59	0.05 81	0.09 391	0.08 359

Replicate-Monster	0.12 103	0.10 165	0.32 304	0.16 26	0.08 38	0.17 170	0.10 12	0.22 126	0.19 171	0.11 83	0.10 49	0.10 72	0.09 45	0.19 205	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 359

3w_stereo	0.12 103	0.11 249	0.18 108	0.18 116	0.08 38	0.16 126	0.15 192	0.27 231	0.19 171	0.12 118	0.12 95	0.07 2	0.12 183	0.15 89	0.11 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 43

1w_stereo	0.12 103	0.08 45	0.14 16	0.18 116	0.09 71	0.16 126	0.15 192	0.25 193	0.21 225	0.13 156	0.16 192	0.08 6	0.12 183	0.16 123	0.13 202	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 43

GREAT-IGEV	0.12 103	0.09 98	0.25 214	0.16 26	0.11 212	0.14 55	0.16 246	0.17 36	0.17 128	0.10 53	0.15 171	0.09 37	0.09 45	0.18 173	0.10 15	0.06 53	0.07 417	0.06 59	0.05 81	0.07 210	0.10 494
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.12 103	0.11 249	0.22 173	0.19 180	0.10 148	0.15 77	0.17 298	0.20 85	0.16 97	0.11 83	0.13 115	0.13 176	0.08 19	0.22 276	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.07 271

AIO_test	0.12 103	0.09 98	0.20 142	0.19 180	0.11 212	0.15 77	0.17 298	0.19 63	0.16 97	0.11 83	0.13 115	0.14 210	0.09 45	0.20 229	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 43

GIP-stereo	0.12 103	0.09 98	0.20 142	0.19 180	0.11 212	0.16 126	0.14 134	0.29 271	0.18 151	0.11 83	0.16 192	0.13 176	0.09 45	0.15 89	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 43

IGEV-Stereo+	0.12 103	0.08 45	0.17 88	0.18 116	0.13 378	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 84	0.10 53	0.08 15	0.10 72	0.10 99	0.21 256	0.11 61	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.16 618	0.24 700

RSM++	0.12 103	0.09 98	0.19 124	0.20 264	0.09 71	0.17 170	0.15 192	0.21 103	0.19 171	0.12 118	0.12 95	0.14 210	0.09 45	0.20 229	0.12 139	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.07 266	0.07 210	0.05 43

RSM	0.12 103	0.09 98	0.20 142	0.20 264	0.09 71	0.16 126	0.15 192	0.23 150	0.18 151	0.13 156	0.13 115	0.15 232	0.09 45	0.21 256	0.12 139	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.07 266	0.06 121	0.05 43

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 103	0.08 45	0.29 267	0.17 59	0.09 71	0.15 77	0.14 134	0.19 63	0.17 128	0.11 83	0.14 155	0.11 111	0.12 183	0.13 17	0.10 15	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.06 173	0.05 7	0.19 660

Selective-IGEV	0.12 103	0.09 98	0.22 173	0.19 180	0.10 148	0.15 77	0.14 134	0.27 231	0.15 84	0.13 156	0.14 155	0.13 176	0.08 19	0.21 256	0.12 139	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.06 121	0.05 43

GEAR-Net	0.13 153	0.09 98	0.23 189	0.21 327	0.10 148	0.15 77	0.15 192	0.29 271	0.16 97	0.12 118	0.15 171	0.12 151	0.12 183	0.17 142	0.14 241	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.05 81	0.07 210	0.07 271

GELT-Stereo	0.13 153	0.09 98	0.16 62	0.20 264	0.14 430	0.14 55	0.15 192	0.33 332	0.23 271	0.14 187	0.11 70	0.11 111	0.11 145	0.16 123	0.11 61	0.05 9	0.05 45	0.07 179	0.07 266	0.05 7	0.05 43

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 153	0.11 249	0.22 173	0.20 264	0.09 71	0.19 234	0.10 12	0.19 63	0.17 128	0.14 187	0.11 70	0.11 111	0.11 145	0.14 39	0.11 61	0.08 326	0.07 417	0.11 536	0.09 465	0.09 391	0.08 359

PhaseNet	0.13 153	0.09 98	0.19 124	0.18 116	0.11 212	0.16 126	0.14 134	0.24 171	0.17 128	0.11 83	0.12 95	0.16 255	0.12 183	0.19 205	0.16 304	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.07 266	0.07 210	0.07 271

DF	0.13 153	0.09 98	0.21 156	0.18 116	0.10 148	0.17 170	0.15 192	0.25 193	0.17 128	0.13 156	0.22 290	0.19 300	0.11 145	0.20 229	0.14 241	0.08 326	0.05 45	0.06 59	0.06 173	0.06 121	0.06 169

aanet-new-78k	0.13 153	0.11 249	0.44 477	0.21 327	0.08 38	0.14 55	0.14 134	0.21 103	0.16 97	0.10 53	0.13 115	0.10 72	0.13 235	0.18 173	0.09 7	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 210	0.05 43

aanet-new	0.13 153	0.11 249	0.30 278	0.20 264	0.13 378	0.20 277	0.14 134	0.23 150	0.16 97	0.12 118	0.13 115	0.09 37	0.15 293	0.19 205	0.10 15	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.05 81	0.07 210	0.06 169

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 153	0.09 98	0.19 124	0.18 116	0.14 430	0.19 234	0.15 192	0.25 193	0.22 245	0.15 210	0.20 261	0.10 72	0.09 45	0.14 39	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.05 7	0.05 43

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 153	0.09 98	0.22 173	0.18 116	0.14 430	0.18 198	0.15 192	0.23 150	0.21 225	0.16 239	0.22 290	0.10 72	0.09 45	0.15 89	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.05 7	0.05 43

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 153	0.09 98	0.20 142	0.18 116	0.14 430	0.18 198	0.15 192	0.25 193	0.22 245	0.16 239	0.21 276	0.09 37	0.09 45	0.13 17	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.05 7	0.05 43

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 153	0.11 249	0.38 394	0.17 59	0.11 212	0.17 170	0.14 134	0.23 150	0.17 128	0.11 83	0.14 155	0.13 176	0.11 145	0.14 39	0.10 15	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 43

Foundation-i1	0.13 153	0.07 4	0.16 62	0.17 59	0.11 212	0.17 170	0.16 246	0.32 316	0.22 245	0.15 210	0.17 211	0.20 316	0.13 235	0.14 39	0.13 202	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 43

VMStereo-Base	0.13 153	0.08 45	0.22 173	0.15 7	0.09 71	0.18 198	0.13 96	0.24 171	0.25 305	0.14 187	0.22 290	0.17 267	0.12 183	0.19 205	0.13 202	0.08 326	0.06 274	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.07 271

BStereo	0.13 153	0.10 165	0.42 453	0.18 116	0.11 212	0.13 35	0.14 134	0.24 171	0.22 245	0.12 118	0.11 70	0.12 151	0.09 45	0.16 123	0.14 241	0.05 9	0.06 274	0.06 59	0.08 353	0.05 7	0.06 169

NLSM3	0.13 153	0.10 165	0.17 88	0.21 327	0.13 378	0.18 198	0.16 246	0.30 292	0.24 289	0.11 83	0.15 171	0.12 151	0.13 235	0.17 142	0.15 277	0.05 9	0.05 45	0.08 291	0.08 353	0.05 7	0.05 43

DDF-Stereo	0.13 153	0.08 45	0.19 124	0.19 180	0.16 527	0.12 28	0.15 192	0.18 49	0.18 151	0.11 83	0.10 49	0.13 176	0.12 183	0.23 286	0.19 400	0.08 326	0.05 45	0.07 179	0.05 81	0.21 670	0.06 169

GASTEREO	0.13 153	0.12 314	0.21 156	0.23 462	0.10 148	0.18 198	0.15 192	0.26 215	0.18 151	0.17 259	0.16 192	0.11 111	0.13 235	0.19 205	0.11 61	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.07 266	0.06 121	0.06 169

MSCF	0.13 153	0.12 314	0.21 156	0.22 401	0.10 148	0.16 126	0.15 192	0.26 215	0.18 151	0.17 259	0.16 192	0.11 111	0.13 235	0.18 173	0.11 61	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.07 266	0.06 121	0.06 169

water-stereo	0.13 153	0.08 45	0.20 142	0.19 180	0.10 148	0.17 170	0.14 134	0.25 193	0.19 171	0.17 259	0.23 301	0.15 232	0.15 293	0.12 9	0.13 202	0.07 149	0.06 274	0.07 179	0.06 173	0.06 121	0.05 43

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 153	0.09 98	0.24 200	0.20 264	0.10 148	0.15 77	0.14 134	0.22 126	0.16 97	0.12 118	0.19 244	0.15 232	0.11 145	0.13 17	0.17 337	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.06 173	0.07 210	0.06 169

LG-Stereo	0.13 153	0.10 165	0.24 200	0.20 264	0.09 71	0.16 126	0.18 349	0.21 103	0.18 151	0.11 83	0.17 211	0.09 37	0.09 45	0.15 89	0.14 241	0.05 9	0.06 274	0.08 291	0.08 353	0.07 210	0.05 43

S2M2_L	0.13 153	0.11 249	0.20 142	0.16 26	0.12 293	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 203	0.12 118	0.15 171	0.14 210	0.12 183	0.15 89	0.14 241	0.13 597	0.09 548	0.09 393	0.10 513	0.11 518	0.09 434
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 153	0.14 442	0.19 124	0.26 596	0.09 71	0.15 77	0.13 96	0.22 126	0.18 151	0.12 118	0.11 70	0.10 72	0.13 235	0.21 256	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.07 210	0.05 43

StereoAnything_RVC	0.13 153	0.37 693	0.36 365	0.14 3	0.07 4	0.11 21	0.12 47	0.17 36	0.12 27	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 99	0.20 229	0.10 15	0.09 433	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.24 684	0.05 43

castereo++	0.13 153	0.10 165	0.18 108	0.18 116	0.10 148	0.27 447	0.13 96	0.23 150	0.23 271	0.11 83	0.13 115	0.16 255	0.10 99	0.18 173	0.10 15	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 153	0.09 98	0.24 200	0.19 180	0.10 148	0.17 170	0.19 398	0.22 126	0.16 97	0.14 187	0.11 70	0.13 176	0.10 99	0.24 302	0.18 366	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.07 210	0.06 169
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 153	0.10 165	0.22 173	0.19 180	0.10 148	0.19 234	0.17 298	0.19 63	0.19 171	0.15 210	0.13 115	0.12 151	0.11 145	0.24 302	0.16 304	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.06 121	0.06 169

mms	0.13 153	0.11 249	0.19 124	0.19 180	0.12 293	0.16 126	0.17 298	0.20 85	0.17 128	0.13 156	0.17 211	0.14 210	0.09 45	0.24 302	0.14 241	0.06 53	0.05 45	0.08 291	0.06 173	0.07 210	0.07 271

ours_stereo	0.13 153	0.11 249	0.23 189	0.20 264	0.11 212	0.17 170	0.18 349	0.20 85	0.19 171	0.13 156	0.18 235	0.14 210	0.10 99	0.23 286	0.14 241	0.06 53	0.05 45	0.08 291	0.06 173	0.06 121	0.05 43

RAStereo	0.13 153	0.12 314	0.27 236	0.22 401	0.11 212	0.15 77	0.18 349	0.23 150	0.23 271	0.13 156	0.17 211	0.11 111	0.09 45	0.15 89	0.13 202	0.08 326	0.06 274	0.08 291	0.06 173	0.07 210	0.05 43

Occ-G	0.13 153	0.08 45	0.21 156	0.17 59	0.10 148	0.15 77	0.19 398	0.22 126	0.19 171	0.13 156	0.19 244	0.21 330	0.11 145	0.17 142	0.14 241	0.07 149	0.06 274	0.07 179	0.06 173	0.07 210	0.06 169

Pointernet	0.13 153	0.07 4	0.27 236	0.19 180	0.11 212	0.20 277	0.12 47	0.31 304	0.24 289	0.15 210	0.15 171	0.13 176	0.11 145	0.17 142	0.13 202	0.08 326	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 43

AIO-Stereo	0.13 153	0.10 165	0.22 173	0.20 264	0.09 71	0.16 126	0.15 192	0.27 231	0.16 97	0.13 156	0.15 171	0.13 176	0.08 19	0.18 173	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.07 266	0.06 121	0.06 169

gcap-zeroshot	0.13 153	0.09 98	0.22 173	0.17 59	0.14 430	0.19 234	0.15 192	0.25 193	0.22 245	0.15 210	0.20 261	0.10 72	0.09 45	0.13 17	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.05 7	0.05 43

test_for_model	0.13 153	0.09 98	0.20 142	0.18 116	0.14 430	0.19 234	0.15 192	0.25 193	0.22 245	0.15 210	0.20 261	0.10 72	0.09 45	0.14 39	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.05 7	0.05 43

trnet	0.13 153	0.08 45	0.21 156	0.15 7	0.07 4	0.21 311	0.12 47	0.24 171	0.24 289	0.16 239	0.21 276	0.15 232	0.13 235	0.18 173	0.13 202	0.08 326	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.06 121	0.05 43

MoCha-V2	0.13 153	0.08 45	0.26 224	0.23 462	0.09 71	0.16 126	0.15 192	0.26 215	0.16 97	0.15 210	0.15 171	0.13 176	0.14 273	0.20 229	0.11 61	0.06 53	0.07 417	0.06 59	0.06 173	0.06 121	0.05 43

IGEV++	0.13 153	0.10 165	0.23 189	0.21 327	0.10 148	0.15 77	0.15 192	0.29 271	0.16 97	0.12 118	0.15 171	0.12 151	0.12 183	0.17 142	0.14 241	0.07 149	0.06 274	0.07 179	0.05 81	0.07 210	0.07 271

testlalala	0.13 153	0.09 98	0.22 173	0.17 59	0.14 430	0.19 234	0.15 192	0.25 193	0.22 245	0.15 210	0.20 261	0.10 72	0.09 45	0.13 17	0.11 61	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.05 7	0.05 43

AEACV	0.13 153	0.09 98	0.23 189	0.18 116	0.19 601	0.19 234	0.16 246	0.23 150	0.14 65	0.13 156	0.17 211	0.13 176	0.16 318	0.16 123	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.08 353	0.07 210	0.06 169

LoS_RVC	0.13 153	0.10 165	0.19 124	0.18 116	0.16 527	0.20 277	0.18 349	0.20 85	0.17 128	0.13 156	0.19 244	0.12 151	0.15 293	0.17 142	0.13 202	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 559

EGLCR-Stereo	0.13 153	0.08 45	0.20 142	0.18 116	0.09 71	0.21 311	0.13 96	0.27 231	0.21 225	0.13 156	0.10 49	0.15 232	0.09 45	0.20 229	0.13 202	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.07 266	0.06 121	0.06 169

CREStereo	0.13 153	0.08 45	0.21 156	0.14 3	0.08 38	0.22 344	0.15 192	0.25 193	0.24 289	0.16 239	0.21 276	0.14 210	0.13 235	0.18 173	0.13 202	0.09 433	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.07 210	0.06 169
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
EE1	0.14 196	0.08 45	0.31 294	0.19 180	0.11 212	0.16 126	0.13 96	0.32 316	0.21 225	0.16 239	0.14 155	0.15 232	0.13 235	0.25 333	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.05 81	0.07 210	0.06 169

FAST (zero-shot)	0.14 196	0.10 165	0.22 173	0.23 462	0.26 679	0.14 55	0.15 192	0.23 150	0.15 84	0.11 83	0.14 155	0.12 151	0.12 183	0.18 173	0.13 202	0.09 433	0.09 548	0.07 179	0.08 353	0.07 210	0.09 434

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 196	0.21 590	0.47 506	0.17 59	0.12 293	0.15 77	0.14 134	0.24 171	0.16 97	0.11 83	0.14 155	0.12 151	0.10 99	0.14 39	0.10 15	0.06 53	0.06 274	0.06 59	0.08 353	0.05 7	0.07 271

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 196	0.19 562	0.70 630	0.17 59	0.12 293	0.13 35	0.14 134	0.24 171	0.17 128	0.10 53	0.12 95	0.10 72	0.10 99	0.13 17	0.10 15	0.05 9	0.05 45	0.06 59	0.07 266	0.05 7	0.07 271

PSi22	0.14 196	0.13 388	0.29 267	0.19 180	0.09 71	0.17 170	0.12 47	0.28 254	0.23 271	0.13 156	0.14 155	0.22 342	0.13 235	0.29 408	0.14 241	0.06 53	0.05 45	0.05 1	0.04 1	0.07 210	0.06 169

Anonymus123	0.14 196	0.10 165	0.42 453	0.18 116	0.11 212	0.36 585	0.14 134	0.28 254	0.22 245	0.12 118	0.11 70	0.12 151	0.09 45	0.16 123	0.14 241	0.05 9	0.06 274	0.06 59	0.08 353	0.05 7	0.06 169

252Zero-FE	0.14 196	0.07 4	0.17 88	0.17 59	0.09 71	0.15 77	0.11 28	0.21 103	0.19 171	0.77 714	0.11 70	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 202	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.06 121	0.06 169

Zero-FE251	0.14 196	0.09 98	0.24 200	0.17 59	0.09 71	0.20 277	0.13 96	0.20 85	0.14 65	0.61 693	0.13 115	0.13 176	0.11 145	0.14 39	0.16 304	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 43

DA	0.14 196	0.10 165	0.18 108	0.21 327	0.10 148	0.29 489	0.16 246	0.28 254	0.20 203	0.14 187	0.17 211	0.16 255	0.14 273	0.17 142	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.05 81	0.07 210	0.07 271

GGEV	0.14 196	0.10 165	0.18 108	0.21 327	0.10 148	0.29 489	0.16 246	0.28 254	0.20 203	0.14 187	0.17 211	0.16 255	0.14 273	0.17 142	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.05 81	0.07 210	0.07 271

FlowAnything_test	0.14 196	0.11 249	0.21 156	0.21 327	0.12 293	0.17 170	0.16 246	0.25 193	0.16 97	0.15 210	0.13 115	0.15 232	0.14 273	0.18 173	0.16 304	0.10 488	0.07 417	0.11 536	0.12 593	0.08 302	0.09 434

depthmonostereo	0.14 196	0.09 98	0.19 124	0.19 180	0.08 38	0.20 277	0.15 192	0.27 231	0.23 271	0.16 239	0.18 235	0.14 210	0.17 350	0.19 205	0.13 202	0.07 149	0.06 274	0.07 179	0.05 81	0.05 7	0.05 43

DVStereo	0.14 196	0.08 45	0.18 108	0.18 116	0.09 71	0.21 311	0.14 134	0.24 171	0.21 225	0.21 309	0.21 276	0.15 232	0.14 273	0.23 286	0.15 277	0.07 149	0.06 274	0.06 59	0.06 173	0.05 7	0.05 43

SCV_C0	0.14 196	0.11 249	0.25 214	0.19 180	0.12 293	0.15 77	0.16 246	0.30 292	0.22 245	0.13 156	0.15 171	0.13 176	0.09 45	0.24 302	0.10 15	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.06 173	0.09 391	0.06 169

SCV	0.14 196	0.14 442	0.24 200	0.21 327	0.11 212	0.15 77	0.16 246	0.31 304	0.18 151	0.11 83	0.15 171	0.13 176	0.10 99	0.23 286	0.11 61	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.09 391	0.06 169

castereo	0.14 196	0.10 165	0.19 124	0.18 116	0.10 148	0.20 277	0.19 398	0.30 292	0.27 328	0.13 156	0.18 235	0.16 255	0.16 318	0.15 89	0.13 202	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.06 173	0.06 121	0.05 43

tt45	0.14 196	0.09 98	0.22 173	0.19 180	0.11 212	0.23 369	0.18 349	0.22 126	0.17 128	0.15 210	0.13 115	0.14 210	0.10 99	0.30 424	0.14 241	0.07 149	0.05 45	0.08 291	0.06 173	0.07 210	0.07 271

999	0.14 196	0.08 45	0.24 200	0.19 180	0.11 212	0.20 277	0.17 298	0.24 171	0.18 151	0.13 156	0.16 192	0.14 210	0.11 145	0.36 472	0.15 277	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.06 121	0.07 271

fffy	0.14 196	0.11 249	0.24 200	0.20 264	0.10 148	0.19 234	0.18 349	0.22 126	0.19 171	0.13 156	0.16 192	0.15 232	0.13 235	0.25 333	0.14 241	0.06 53	0.06 274	0.08 291	0.06 173	0.07 210	0.06 169

WCG-NET	0.14 196	0.09 98	0.23 189	0.18 116	0.08 38	0.18 198	0.17 298	0.21 103	0.28 347	0.18 278	0.21 276	0.15 232	0.12 183	0.18 173	0.12 139	0.06 53	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 43

WCG-NET（raft）	0.14 196	0.09 98	0.23 189	0.17 59	0.08 38	0.19 234	0.16 246	0.23 150	0.26 317	0.18 278	0.19 244	0.20 316	0.12 183	0.21 256	0.12 139	0.06 53	0.06 274	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 43

MGS-Stereo	0.14 196	0.11 249	0.32 304	0.19 180	0.11 212	0.18 198	0.17 298	0.20 85	0.22 245	0.14 187	0.24 315	0.15 232	0.10 99	0.18 173	0.12 139	0.07 149	0.06 274	0.07 179	0.06 173	0.10 467	0.06 169

ff7	0.14 196	0.12 314	0.27 236	0.19 180	0.12 293	0.21 311	0.18 349	0.27 231	0.20 203	0.15 210	0.13 115	0.12 151	0.12 183	0.24 302	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.08 291	0.07 266	0.07 210	0.07 271

IGEVStereo-DCA	0.14 196	0.11 249	0.27 236	0.19 180	0.12 293	0.20 277	0.18 349	0.27 231	0.20 203	0.15 210	0.12 95	0.14 210	0.12 183	0.28 388	0.14 241	0.07 149	0.06 274	0.08 291	0.07 266	0.07 210	0.07 271

ffff	0.14 196	0.12 314	0.27 236	0.19 180	0.12 293	0.21 311	0.18 349	0.27 231	0.20 203	0.15 210	0.13 115	0.12 151	0.12 183	0.24 302	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.08 291	0.07 266	0.07 210	0.07 271

11t	0.14 196	0.12 314	0.27 236	0.19 180	0.12 293	0.21 311	0.18 349	0.27 231	0.20 203	0.15 210	0.13 115	0.12 151	0.12 183	0.24 302	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.08 291	0.07 266	0.07 210	0.07 271

MaDis-Stereo	0.14 196	0.13 388	0.26 224	0.19 180	0.14 430	0.16 126	0.13 96	0.25 193	0.21 225	0.13 156	0.14 155	0.14 210	0.11 145	0.17 142	0.17 337	0.08 326	0.07 417	0.08 291	0.06 173	0.07 210	0.06 169

UniTT-Stereo	0.14 196	0.10 165	0.30 278	0.21 327	0.13 378	0.17 170	0.13 96	0.19 63	0.18 151	0.15 210	0.20 261	0.10 72	0.11 145	0.18 173	0.16 304	0.08 326	0.06 274	0.07 179	0.06 173	0.08 302	0.06 169

CASnet	0.14 196	0.12 314	0.22 173	0.22 401	0.08 38	0.16 126	0.15 192	0.27 231	0.25 305	0.22 319	0.20 261	0.15 232	0.11 145	0.17 142	0.13 202	0.07 149	0.05 45	0.11 536	0.09 465	0.08 302	0.05 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 196	0.14 442	0.33 322	0.20 264	0.09 71	0.21 311	0.10 12	0.26 215	0.20 203	0.18 278	0.19 244	0.15 232	0.13 235	0.17 142	0.13 202	0.07 149	0.06 274	0.07 179	0.05 81	0.06 121	0.06 169

anonymousdsp	0.14 196	0.12 314	0.27 236	0.19 180	0.12 293	0.21 311	0.18 349	0.28 254	0.20 203	0.15 210	0.13 115	0.12 151	0.12 183	0.24 302	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.08 291	0.07 266	0.08 302	0.07 271

LoS	0.14 196	0.08 45	0.27 236	0.16 26	0.09 71	0.22 344	0.14 134	0.26 215	0.26 317	0.15 210	0.18 235	0.18 280	0.13 235	0.22 276	0.14 241	0.08 326	0.06 274	0.06 59	0.04 1	0.06 121	0.06 169
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 196	0.08 45	0.19 124	0.17 59	0.22 645	0.18 198	0.16 246	0.23 150	0.19 171	0.14 187	0.17 211	0.14 210	0.10 99	0.18 173	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.08 302	0.18 653

ProNet	0.14 196	0.12 314	0.25 214	0.19 180	0.11 212	0.19 234	0.19 398	0.27 231	0.20 203	0.14 187	0.13 115	0.13 176	0.12 183	0.24 302	0.12 139	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.07 210	0.07 271

MC-Stereo	0.14 196	0.09 98	0.25 214	0.21 327	0.09 71	0.18 198	0.16 246	0.23 150	0.19 171	0.18 278	0.23 301	0.16 255	0.13 235	0.22 276	0.13 202	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.07 266	0.06 121	0.05 43

ccc-4	0.14 196	0.12 314	0.27 236	0.19 180	0.12 293	0.21 311	0.18 349	0.27 231	0.20 203	0.15 210	0.13 115	0.12 151	0.12 183	0.24 302	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.08 291	0.07 266	0.07 210	0.07 271

IGEV-Stereo	0.14 196	0.12 314	0.27 236	0.19 180	0.12 293	0.21 311	0.18 349	0.28 254	0.20 203	0.15 210	0.13 115	0.12 151	0.12 183	0.24 302	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.08 291	0.07 266	0.08 302	0.07 271
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 196	0.13 388	0.24 200	0.25 561	0.11 212	0.11 21	0.18 349	0.32 316	0.23 271	0.12 118	0.12 95	0.18 280	0.12 183	0.14 39	0.13 202	0.08 326	0.06 274	0.07 179	0.05 81	0.07 210	0.06 169
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
SCION-Mon(vits-remp)	0.15 234	0.18 545	0.40 418	0.27 624	0.26 679	0.46 645	0.12 47	0.24 171	0.19 171	0.09 20	0.11 70	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

quiztm	0.15 234	0.15 481	0.25 214	0.22 401	0.14 430	0.17 170	0.17 298	0.33 332	0.21 225	0.18 278	0.21 276	0.14 210	0.10 99	0.17 142	0.14 241	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.05 81	0.08 302	0.05 43

DN	0.15 234	0.08 45	0.27 236	0.19 180	0.14 430	0.21 311	0.18 349	0.28 254	0.24 289	0.14 187	0.16 192	0.18 280	0.10 99	0.21 256	0.13 202	0.11 536	0.07 417	0.08 291	0.08 353	0.08 302	0.10 494

RT-Monster	0.15 234	0.08 45	0.21 156	0.17 59	0.14 430	0.20 277	0.11 28	0.29 271	0.32 409	0.24 343	0.22 290	0.17 267	0.13 235	0.18 173	0.14 241	0.07 149	0.06 274	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.07 271

MM-Stereo_test2	0.15 234	0.10 165	0.44 477	0.23 462	0.11 212	0.21 311	0.21 482	0.27 231	0.22 245	0.15 210	0.16 192	0.13 176	0.11 145	0.20 229	0.13 202	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.09 391	0.05 43

HART	0.15 234	0.11 249	0.30 278	0.21 327	0.09 71	0.17 170	0.16 246	0.30 292	0.19 171	0.15 210	0.25 327	0.17 267	0.09 45	0.21 256	0.12 139	0.06 53	0.07 417	0.07 179	0.05 81	0.08 302	0.06 169

HUF	0.15 234	0.11 249	0.38 394	0.17 59	0.11 212	0.16 126	0.17 298	0.22 126	0.20 203	0.11 83	0.13 115	0.14 210	0.11 145	0.18 173	0.12 139	0.07 149	0.20 703	0.06 59	0.05 81	0.07 210	0.14 603

rvit_stereo_0080	0.15 234	0.13 388	0.25 214	0.19 180	0.13 378	0.15 77	0.20 451	0.28 254	0.24 289	0.15 210	0.17 211	0.19 300	0.13 235	0.19 205	0.15 277	0.11 536	0.08 509	0.08 291	0.08 353	0.10 467	0.07 271

RAFT-Stereo-weight	0.15 234	0.09 98	0.26 224	0.20 264	0.10 148	0.19 234	0.17 298	0.36 388	0.29 366	0.24 343	0.20 261	0.19 300	0.10 99	0.18 173	0.15 277	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.05 81	0.06 121	0.05 43

whm_eth	0.15 234	0.13 388	0.25 214	0.19 180	0.13 378	0.15 77	0.20 451	0.28 254	0.24 289	0.15 210	0.17 211	0.19 300	0.13 235	0.19 205	0.15 277	0.11 536	0.08 509	0.08 291	0.08 353	0.10 467	0.07 271

CAS	0.15 234	0.07 4	0.21 156	0.41 710	0.16 527	0.20 277	0.18 349	0.22 126	0.19 171	0.15 210	0.19 244	0.11 111	0.09 45	0.14 39	0.13 202	0.29 720	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 121	0.14 603

CroCo-Stereo Lap2	0.15 234	0.15 481	0.28 253	0.25 561	0.18 574	0.11 21	0.19 398	0.28 254	0.21 225	0.13 156	0.16 192	0.15 232	0.12 183	0.17 142	0.14 241	0.07 149	0.07 417	0.08 291	0.06 173	0.08 302	0.07 271

GLC_STEREO	0.15 234	0.10 165	0.24 200	0.21 327	0.09 71	0.17 170	0.15 192	0.23 150	0.27 328	0.17 259	0.20 261	0.17 267	0.11 145	0.23 286	0.16 304	0.07 149	0.09 548	0.09 393	0.08 353	0.07 210	0.06 169

CREStereo++_RVC	0.15 234	0.08 45	0.26 224	0.17 59	0.11 212	0.18 198	0.13 96	0.22 126	0.30 383	0.21 309	0.30 386	0.13 176	0.11 145	0.16 123	0.15 277	0.07 149	0.04 2	0.06 59	0.15 647	0.06 121	0.05 43
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 234	0.09 98	0.28 253	0.16 26	0.08 38	0.25 412	0.14 134	0.23 150	0.28 347	0.24 343	0.30 386	0.16 255	0.12 183	0.17 142	0.13 202	0.08 326	0.07 417	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.07 271

XX-TBD	0.15 234	0.18 545	0.28 253	0.22 401	0.10 148	0.22 344	0.15 192	0.22 126	0.27 328	0.22 319	0.26 339	0.14 210	0.12 183	0.16 123	0.13 202	0.08 326	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.07 210	0.06 169

PMTNet	0.15 234	0.08 45	0.23 189	0.15 7	0.09 71	0.23 369	0.16 246	0.25 193	0.23 271	0.17 259	0.21 276	0.16 255	0.14 273	0.22 276	0.13 202	0.29 720	0.05 45	0.06 59	0.04 1	0.07 210	0.06 169

AnonStereo	0.16 251	0.12 314	0.30 278	0.20 264	0.12 293	0.18 198	0.14 134	0.36 388	0.24 289	0.19 286	0.17 211	0.19 300	0.12 183	0.24 302	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.10 467	0.06 169

Weightmod_eth	0.16 251	0.11 249	0.20 142	0.21 327	0.13 378	0.20 277	0.18 349	0.25 193	0.19 171	0.17 259	0.25 327	0.19 300	0.17 350	0.25 333	0.14 241	0.16 653	0.08 509	0.08 291	0.08 353	0.09 391	0.05 43

Weightmod	0.16 251	0.12 314	0.19 124	0.20 264	0.10 148	0.24 392	0.17 298	0.25 193	0.21 225	0.18 278	0.29 370	0.19 300	0.15 293	0.27 373	0.16 304	0.09 433	0.10 583	0.08 291	0.08 353	0.09 391	0.08 359

SE	0.16 251	0.14 442	0.19 124	0.21 327	0.11 212	0.23 369	0.16 246	0.28 254	0.20 203	0.20 295	0.27 348	0.15 232	0.17 350	0.15 89	0.14 241	0.09 433	0.06 274	0.09 393	0.08 353	0.11 518	0.08 359

FE-Mocha	0.16 251	0.10 165	0.33 322	0.19 180	0.13 378	0.19 234	0.15 192	0.35 369	0.22 245	0.24 343	0.24 315	0.20 316	0.14 273	0.17 142	0.17 337	0.07 149	0.05 45	0.08 291	0.08 353	0.07 210	0.06 169

zero-FE	0.16 251	0.08 45	0.81 656	0.19 180	0.18 574	0.12 28	0.15 192	0.19 63	0.19 171	0.10 53	0.10 49	0.13 176	0.12 183	0.21 256	0.19 400	0.08 326	0.05 45	0.07 179	0.05 81	0.19 658	0.06 169

xyz-stereo-finetune	0.16 251	0.12 314	0.23 189	0.16 26	0.08 38	0.23 369	0.20 451	0.29 271	0.31 397	0.19 286	0.22 290	0.19 300	0.15 293	0.29 408	0.20 423	0.06 53	0.06 274	0.08 291	0.06 173	0.06 121	0.06 169

Reg-Stereo(zero)	0.16 251	0.07 4	0.36 365	0.19 180	0.10 148	0.19 234	0.14 134	0.28 254	0.24 289	0.22 319	0.20 261	0.24 379	0.18 381	0.21 256	0.18 366	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.06 173	0.06 121	0.06 169

tg	0.16 251	0.11 249	0.25 214	0.21 327	0.11 212	0.23 369	0.15 192	0.34 345	0.24 289	0.20 295	0.25 327	0.19 300	0.12 183	0.24 302	0.15 277	0.07 149	0.05 45	0.09 393	0.09 465	0.08 302	0.07 271

rvit_stereo_0083	0.16 251	0.12 314	0.26 224	0.21 327	0.13 378	0.17 170	0.17 298	0.22 126	0.34 433	0.16 239	0.21 276	0.19 300	0.16 318	0.21 256	0.16 304	0.11 536	0.10 583	0.10 477	0.08 353	0.09 391	0.07 271

rvit_stereo_0081_aga	0.16 251	0.14 442	0.28 253	0.21 327	0.13 378	0.19 234	0.17 298	0.23 150	0.24 289	0.17 259	0.21 276	0.19 300	0.13 235	0.19 205	0.14 241	0.11 536	0.08 509	0.09 393	0.08 353	0.09 391	0.07 271

rvit_stereo_0081	0.16 251	0.11 249	0.24 200	0.21 327	0.12 293	0.16 126	0.17 298	0.22 126	0.33 423	0.16 239	0.18 235	0.18 280	0.14 273	0.20 229	0.16 304	0.11 536	0.08 509	0.09 393	0.08 353	0.09 391	0.07 271

rvit_stereo_0082	0.16 251	0.11 249	0.24 200	0.21 327	0.12 293	0.16 126	0.17 298	0.22 126	0.33 423	0.16 239	0.18 235	0.18 280	0.14 273	0.20 229	0.16 304	0.11 536	0.08 509	0.09 393	0.08 353	0.09 391	0.07 271

CAS++	0.16 251	0.12 314	0.27 236	0.18 116	0.12 293	0.17 170	0.15 192	0.42 463	0.24 289	0.19 286	0.18 235	0.13 176	0.10 99	0.21 256	0.12 139	0.12 576	0.10 583	0.11 536	0.08 353	0.10 467	0.09 434
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 251	0.12 314	0.26 224	0.22 401	0.14 430	0.25 412	0.23 539	0.29 271	0.21 225	0.15 210	0.13 115	0.12 151	0.13 235	0.25 333	0.13 202	0.07 149	0.07 417	0.09 393	0.08 353	0.08 302	0.08 359

MIF-Stereo (partial)	0.16 251	0.10 165	0.34 334	0.21 327	0.15 494	0.15 77	0.13 96	0.28 254	0.25 305	0.17 259	0.26 339	0.15 232	0.16 318	0.25 333	0.17 337	0.09 433	0.06 274	0.10 477	0.08 353	0.09 391	0.08 359

RCA-Stereo	0.16 251	0.09 98	0.25 214	0.20 264	0.10 148	0.19 234	0.17 298	0.36 388	0.35 450	0.20 295	0.25 327	0.17 267	0.17 350	0.18 173	0.14 241	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.06 121	0.05 43

test-3	0.16 251	0.09 98	0.31 294	0.21 327	0.11 212	0.18 198	0.16 246	0.30 292	0.27 328	0.26 366	0.16 192	0.22 342	0.12 183	0.26 353	0.18 366	0.06 53	0.04 2	0.08 291	0.08 353	0.06 121	0.06 169

test_1	0.16 251	0.09 98	0.31 294	0.21 327	0.11 212	0.18 198	0.16 246	0.30 292	0.27 328	0.25 353	0.16 192	0.22 342	0.12 183	0.26 353	0.18 366	0.06 53	0.04 2	0.08 291	0.08 353	0.06 121	0.06 169

iRaftStereo_RVC	0.16 251	0.12 314	0.26 224	0.21 327	0.11 212	0.20 277	0.17 298	0.32 316	0.23 271	0.20 295	0.25 327	0.18 280	0.12 183	0.20 229	0.15 277	0.07 149	0.05 45	0.09 393	0.09 465	0.08 302	0.07 271

raftrobust	0.16 251	0.13 388	0.29 267	0.22 401	0.15 494	0.19 234	0.13 96	0.32 316	0.26 317	0.26 366	0.20 261	0.19 300	0.17 350	0.21 256	0.15 277	0.08 326	0.06 274	0.07 179	0.06 173	0.06 121	0.07 271

test_xeample3	0.16 251	0.11 249	0.56 572	0.19 180	0.12 293	0.20 277	0.18 349	0.35 369	0.20 203	0.16 239	0.12 95	0.13 176	0.12 183	0.24 302	0.15 277	0.07 149	0.06 274	0.07 179	0.08 353	0.07 210	0.07 271

monster_256*512	0.17 273	0.12 314	0.18 108	0.23 462	0.13 378	0.21 311	0.19 398	0.40 434	0.29 366	0.19 286	0.22 290	0.24 379	0.17 350	0.18 173	0.16 304	0.06 53	0.05 45	0.08 291	0.08 353	0.08 302	0.07 271

SMOE	0.17 273	0.11 249	0.21 156	0.20 264	0.09 71	0.26 436	0.21 482	0.30 292	0.23 271	0.21 309	0.27 348	0.21 330	0.17 350	0.18 173	0.16 304	0.08 326	0.06 274	0.12 575	0.07 266	0.11 518	0.07 271

NLSM1	0.17 273	0.10 165	0.17 88	0.21 327	0.18 574	0.25 412	0.17 298	0.47 519	0.40 517	0.16 239	0.21 276	0.13 176	0.15 293	0.21 256	0.18 366	0.08 326	0.09 548	0.09 393	0.08 353	0.07 210	0.06 169

xyz-stereo-finetune2	0.17 273	0.11 249	0.26 224	0.16 26	0.09 71	0.27 447	0.19 398	0.27 231	0.20 203	0.22 319	0.28 356	0.21 330	0.22 436	0.37 475	0.22 472	0.06 53	0.05 45	0.08 291	0.06 173	0.06 121	0.07 271

MM-Stereo_test3	0.17 273	0.12 314	0.29 267	0.23 462	0.14 430	0.19 234	0.22 512	0.39 420	0.36 463	0.16 239	0.24 315	0.17 267	0.12 183	0.19 205	0.14 241	0.07 149	0.07 417	0.08 291	0.06 173	0.09 391	0.06 169

MM-Stereo_test1	0.17 273	0.10 165	0.39 410	0.23 462	0.11 212	0.20 277	0.22 512	0.33 332	0.29 366	0.22 319	0.21 276	0.15 232	0.14 273	0.23 286	0.13 202	0.07 149	0.06 274	0.08 291	0.07 266	0.09 391	0.06 169

model_zeroshot	0.17 273	0.11 249	0.39 410	0.20 264	0.12 293	0.24 392	0.15 192	0.34 345	0.22 245	0.30 450	0.20 261	0.22 342	0.12 183	0.24 302	0.14 241	0.08 326	0.07 417	0.07 179	0.07 266	0.07 210	0.07 271

rvit_stereo_ft	0.17 273	0.14 442	0.30 278	0.25 561	0.14 430	0.17 170	0.21 482	0.28 254	0.26 317	0.16 239	0.19 244	0.20 316	0.16 318	0.22 276	0.17 337	0.11 536	0.07 417	0.09 393	0.09 465	0.09 391	0.07 271

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 273	0.13 388	0.24 200	0.19 180	0.13 378	0.24 392	0.17 298	0.30 292	0.37 474	0.43 633	0.17 211	0.13 176	0.12 183	0.19 205	0.15 277	0.08 326	0.07 417	0.09 393	0.07 266	0.09 391	0.08 359

AE-Stereo	0.17 273	0.11 249	0.31 294	0.24 520	0.14 430	0.23 369	0.18 349	0.34 345	0.29 366	0.15 210	0.25 327	0.21 330	0.13 235	0.20 229	0.14 241	0.07 149	0.08 509	0.09 393	0.10 513	0.07 210	0.06 169

rrr	0.17 273	0.11 249	0.57 575	0.19 180	0.12 293	0.20 277	0.18 349	0.35 369	0.22 245	0.15 210	0.12 95	0.14 210	0.12 183	0.28 388	0.14 241	0.07 149	0.06 274	0.08 291	0.07 266	0.07 210	0.07 271

plain	0.17 273	0.13 388	0.43 467	0.21 327	0.13 378	0.16 126	0.17 298	0.27 231	0.22 245	0.16 239	0.26 339	0.13 176	0.16 318	0.27 373	0.16 304	0.08 326	0.06 274	0.10 477	0.07 266	0.10 467	0.07 271

MSKI-zero shot	0.17 273	0.09 98	0.43 467	0.20 264	0.11 212	0.21 311	0.15 192	0.32 316	0.21 225	0.23 328	0.24 315	0.23 364	0.10 99	0.31 431	0.13 202	0.07 149	0.06 274	0.07 179	0.06 173	0.06 121	0.06 169

Any-RAFT	0.17 273	0.08 45	0.31 294	0.19 180	0.10 148	0.29 489	0.16 246	0.42 463	0.30 383	0.24 343	0.27 348	0.27 424	0.16 318	0.21 256	0.12 139	0.08 326	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.07 210	0.06 169

RAFT-Test	0.17 273	0.10 165	0.38 394	0.19 180	0.12 293	0.25 412	0.17 298	0.33 332	0.23 271	0.23 328	0.29 370	0.27 424	0.14 273	0.20 229	0.14 241	0.07 149	0.06 274	0.07 179	0.07 266	0.06 121	0.06 169

4D-IteraStereo	0.17 273	0.16 510	0.50 534	0.21 327	0.14 430	0.19 234	0.17 298	0.28 254	0.28 347	0.23 328	0.20 261	0.20 316	0.11 145	0.19 205	0.14 241	0.06 53	0.04 2	0.10 477	0.08 353	0.08 302	0.06 169

anonymousdsp2	0.17 273	0.10 165	0.28 253	0.20 264	0.11 212	0.25 412	0.17 298	0.41 449	0.31 397	0.23 328	0.23 301	0.22 342	0.15 293	0.25 333	0.15 277	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.05 81	0.08 302	0.07 271

knoymous	0.17 273	0.09 98	0.32 304	0.17 59	0.11 212	0.21 311	0.17 298	0.32 316	0.23 271	0.23 328	0.28 356	0.27 424	0.16 318	0.23 286	0.16 304	0.09 433	0.06 274	0.09 393	0.06 173	0.09 391	0.09 434

Selective-RAFT	0.17 273	0.12 314	0.30 278	0.24 520	0.10 148	0.29 489	0.15 192	0.32 316	0.31 397	0.17 259	0.17 211	0.21 330	0.18 381	0.28 388	0.17 337	0.07 149	0.06 274	0.07 179	0.07 266	0.08 302	0.06 169

AnonymousM	0.17 273	0.19 562	0.24 200	0.18 116	0.10 148	0.18 198	0.17 298	0.30 292	0.23 271	0.26 366	0.20 261	0.18 280	0.14 273	0.19 205	0.14 241	0.09 433	0.06 274	0.38 726	0.15 647	0.06 121	0.05 43

cross-raft	0.17 273	0.12 314	0.41 443	0.23 462	0.10 148	0.20 277	0.24 561	0.33 332	0.23 271	0.23 328	0.28 356	0.29 451	0.15 293	0.17 142	0.15 277	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.07 266	0.06 121	0.05 43

test-1	0.17 273	0.11 249	0.40 418	0.23 462	0.13 378	0.22 344	0.23 539	0.34 345	0.26 317	0.20 295	0.24 315	0.22 342	0.14 273	0.16 123	0.20 423	0.07 149	0.06 274	0.08 291	0.07 266	0.06 121	0.08 359

s12784h	0.17 273	0.09 98	0.26 224	0.18 116	0.07 4	0.32 538	0.19 398	0.37 400	0.32 409	0.23 328	0.25 327	0.18 280	0.17 350	0.25 333	0.16 304	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.05 81	0.06 121	0.05 43

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 273	0.14 442	0.32 304	0.20 264	0.09 71	0.19 234	0.17 298	0.32 316	0.30 383	0.25 353	0.33 434	0.20 316	0.17 350	0.19 205	0.15 277	0.06 53	0.05 45	0.07 179	0.07 266	0.07 210	0.05 43

CFNet-RSSM	0.17 273	0.10 165	0.40 418	0.20 264	0.11 212	0.20 277	0.15 192	0.36 388	0.30 383	0.23 328	0.21 276	0.26 413	0.15 293	0.20 229	0.13 202	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.07 266	0.06 121	0.05 43

Gwc-CoAtRS	0.17 273	0.10 165	0.37 374	0.20 264	0.12 293	0.19 234	0.15 192	0.32 316	0.28 347	0.23 328	0.23 301	0.27 424	0.15 293	0.20 229	0.13 202	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.07 266	0.06 121	0.06 169

S0	0.18 299	0.13 388	0.21 156	0.23 462	0.11 212	0.33 549	0.26 593	0.27 231	0.21 225	0.21 309	0.26 339	0.20 316	0.16 318	0.19 205	0.17 337	0.12 576	0.11 609	0.14 624	0.14 637	0.10 467	0.07 271

ManiGeoR	0.18 299	0.15 481	0.55 565	0.15 7	0.11 212	0.21 311	0.14 134	0.39 420	0.27 328	0.19 286	0.24 315	0.18 280	0.15 293	0.35 463	0.19 400	0.08 326	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.08 302	0.08 359

HLf10	0.18 299	0.15 481	0.55 565	0.15 7	0.11 212	0.21 311	0.14 134	0.39 420	0.27 328	0.19 286	0.24 315	0.18 280	0.15 293	0.35 463	0.19 400	0.08 326	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.08 302	0.08 359

TestStereo_HL2	0.18 299	0.14 442	0.34 334	0.17 59	0.11 212	0.20 277	0.15 192	0.33 332	0.29 366	0.22 319	0.29 370	0.19 300	0.17 350	0.39 486	0.18 366	0.08 326	0.05 45	0.06 59	0.06 173	0.08 302	0.08 359

GGDA	0.18 299	0.14 442	0.33 322	0.17 59	0.10 148	0.20 277	0.16 246	0.33 332	0.31 397	0.22 319	0.28 356	0.19 300	0.16 318	0.38 481	0.17 337	0.08 326	0.05 45	0.06 59	0.06 173	0.08 302	0.08 359

TestStereo-Hl	0.18 299	0.11 249	0.31 294	0.17 59	0.10 148	0.22 344	0.16 246	0.36 388	0.29 366	0.23 328	0.26 339	0.22 342	0.19 397	0.38 481	0.17 337	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.06 173	0.07 210	0.07 271

Lsterematch	0.18 299	0.13 388	0.33 322	0.19 180	0.10 148	0.23 369	0.17 298	0.25 193	0.32 409	0.28 389	0.37 475	0.24 379	0.21 418	0.23 286	0.22 472	0.08 326	0.05 45	0.08 291	0.06 173	0.08 302	0.07 271

WQFJA1	0.18 299	0.10 165	0.16 62	0.22 401	0.18 574	0.25 412	0.19 398	0.51 571	0.51 629	0.15 210	0.17 211	0.15 232	0.16 318	0.20 229	0.20 423	0.07 149	0.09 548	0.08 291	0.07 266	0.07 210	0.06 169

WQFJX1	0.18 299	0.10 165	0.16 62	0.23 462	0.17 552	0.24 392	0.19 398	0.58 657	0.52 638	0.16 239	0.16 192	0.14 210	0.15 293	0.26 353	0.17 337	0.08 326	0.09 548	0.08 291	0.07 266	0.08 302	0.06 169

WQFJX	0.18 299	0.10 165	0.17 88	0.22 401	0.18 574	0.25 412	0.18 349	0.53 602	0.45 573	0.17 259	0.16 192	0.14 210	0.16 318	0.23 286	0.18 366	0.07 149	0.08 509	0.07 179	0.06 173	0.08 302	0.07 271

NLMM	0.18 299	0.10 165	0.16 62	0.22 401	0.18 574	0.25 412	0.19 398	0.51 571	0.51 629	0.15 210	0.17 211	0.15 232	0.16 318	0.20 229	0.20 423	0.07 149	0.09 548	0.08 291	0.07 266	0.07 210	0.06 169

IGEV-FE	0.18 299	0.10 165	0.65 612	0.20 264	0.12 293	0.19 234	0.15 192	0.34 345	0.19 171	0.28 389	0.22 290	0.27 424	0.13 235	0.23 286	0.18 366	0.07 149	0.06 274	0.08 291	0.08 353	0.07 210	0.06 169

H2IRNET	0.18 299	0.13 388	0.35 345	0.21 327	0.12 293	0.20 277	0.15 192	0.27 231	0.30 383	0.17 259	0.31 401	0.25 391	0.20 408	0.24 302	0.18 366	0.07 149	0.06 274	0.09 393	0.10 513	0.09 391	0.06 169

ACVNet-DCA	0.18 299	0.14 442	0.38 394	0.23 462	0.11 212	0.31 524	0.19 398	0.41 449	0.27 328	0.17 259	0.19 244	0.13 176	0.18 381	0.28 388	0.11 61	0.08 326	0.05 45	0.08 291	0.06 173	0.09 391	0.09 434

cc1	0.18 299	0.14 442	0.38 394	0.23 462	0.11 212	0.31 524	0.19 398	0.35 369	0.47 596	0.17 259	0.19 244	0.13 176	0.18 381	0.28 388	0.11 61	0.08 326	0.05 45	0.08 291	0.06 173	0.08 302	0.08 359

11t1	0.18 299	0.10 165	0.30 278	0.20 264	0.11 212	0.27 447	0.17 298	0.35 369	0.23 271	0.25 353	0.23 301	0.23 364	0.23 450	0.25 333	0.18 366	0.09 433	0.07 417	0.07 179	0.06 173	0.09 391	0.09 434

tt1	0.18 299	0.14 442	0.35 345	0.23 462	0.11 212	0.30 508	0.19 398	0.35 369	0.44 561	0.17 259	0.19 244	0.13 176	0.16 318	0.27 373	0.11 61	0.08 326	0.05 45	0.08 291	0.06 173	0.08 302	0.08 359

IGEV_Zeroshot_test	0.18 299	0.10 165	0.65 612	0.20 264	0.12 293	0.19 234	0.15 192	0.34 345	0.19 171	0.28 389	0.22 290	0.27 424	0.13 235	0.23 286	0.18 366	0.07 149	0.06 274	0.08 291	0.08 353	0.07 210	0.06 169

MIM_Stereo	0.18 299	0.12 314	0.38 394	0.20 264	0.11 212	0.17 170	0.14 134	0.35 369	0.25 305	0.27 376	0.35 456	0.23 364	0.13 235	0.27 373	0.16 304	0.06 53	0.07 417	0.08 291	0.08 353	0.08 302	0.06 169

HH	0.18 299	0.12 314	0.55 565	0.22 401	0.12 293	0.18 198	0.18 349	0.34 345	0.19 171	0.20 295	0.24 315	0.34 507	0.18 381	0.29 408	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.07 266	0.07 210	0.06 169

HanStereo	0.18 299	0.12 314	0.55 565	0.22 401	0.12 293	0.18 198	0.18 349	0.34 345	0.19 171	0.20 295	0.24 315	0.34 507	0.18 381	0.29 408	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.07 266	0.07 210	0.06 169

LL-Strereo2	0.18 299	0.18 545	0.39 410	0.22 401	0.12 293	0.24 392	0.13 96	0.31 304	0.23 271	0.24 343	0.20 261	0.24 379	0.12 183	0.26 353	0.15 277	0.06 53	0.06 274	0.12 575	0.09 465	0.08 302	0.07 271

riskmin	0.18 299	0.09 98	0.34 334	0.18 116	0.12 293	0.24 392	0.16 246	0.34 345	0.28 347	0.21 309	0.23 301	0.33 497	0.24 468	0.23 286	0.17 337	0.09 433	0.06 274	0.09 393	0.06 173	0.10 467	0.10 494

test_4	0.18 299	0.12 314	0.34 334	0.23 462	0.12 293	0.18 198	0.22 512	0.26 215	0.24 289	0.24 343	0.47 596	0.22 342	0.13 235	0.24 302	0.16 304	0.06 53	0.05 45	0.09 393	0.09 465	0.07 210	0.05 43

GMOStereo	0.18 299	0.14 442	0.30 278	0.22 401	0.12 293	0.20 277	0.27 600	0.26 215	0.28 347	0.31 468	0.32 411	0.26 413	0.17 350	0.15 89	0.12 139	0.07 149	0.07 417	0.10 477	0.08 353	0.08 302	0.05 43

error version	0.18 299	0.14 442	0.30 278	0.22 401	0.12 293	0.20 277	0.27 600	0.26 215	0.28 347	0.31 468	0.32 411	0.26 413	0.17 350	0.15 89	0.12 139	0.07 149	0.07 417	0.10 477	0.08 353	0.08 302	0.05 43

test-v	0.18 299	0.14 442	0.30 278	0.22 401	0.12 293	0.20 277	0.27 600	0.26 215	0.28 347	0.31 468	0.32 411	0.26 413	0.17 350	0.15 89	0.12 139	0.07 149	0.07 417	0.10 477	0.08 353	0.08 302	0.05 43

test_3	0.18 299	0.11 249	0.32 304	0.24 520	0.11 212	0.22 344	0.25 579	0.31 304	0.31 397	0.25 353	0.18 235	0.23 364	0.13 235	0.25 333	0.19 400	0.06 53	0.05 45	0.09 393	0.10 513	0.07 210	0.06 169

Patchmatch Stereo++	0.18 299	0.12 314	0.37 374	0.22 401	0.10 148	0.18 198	0.14 134	0.29 271	0.22 245	0.28 389	0.29 370	0.25 391	0.17 350	0.26 353	0.16 304	0.08 326	0.06 274	0.10 477	0.08 353	0.10 467	0.08 359
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 299	0.11 249	0.35 345	0.23 462	0.11 212	0.24 392	0.20 451	0.29 271	0.26 317	0.26 366	0.25 327	0.25 391	0.18 381	0.34 452	0.18 366	0.07 149	0.06 274	0.09 393	0.07 266	0.09 391	0.08 359

PSM-adaLoss	0.18 299	0.12 314	0.37 374	0.22 401	0.10 148	0.18 198	0.16 246	0.29 271	0.22 245	0.28 389	0.29 370	0.25 391	0.18 381	0.24 302	0.16 304	0.08 326	0.06 274	0.10 477	0.08 353	0.10 467	0.08 359

ROB_FTStereo_v2	0.18 299	0.12 314	0.37 374	0.22 401	0.10 148	0.18 198	0.16 246	0.29 271	0.22 245	0.28 389	0.29 370	0.25 391	0.17 350	0.24 302	0.16 304	0.08 326	0.06 274	0.10 477	0.08 353	0.10 467	0.08 359

ROB_FTStereo	0.18 299	0.12 314	0.37 374	0.22 401	0.10 148	0.18 198	0.14 134	0.29 271	0.22 245	0.28 389	0.28 356	0.25 391	0.17 350	0.24 302	0.16 304	0.08 326	0.06 274	0.10 477	0.08 353	0.10 467	0.08 359

HUI-Stereo	0.18 299	0.12 314	0.37 374	0.22 401	0.10 148	0.18 198	0.14 134	0.29 271	0.22 245	0.28 389	0.28 356	0.25 391	0.17 350	0.22 276	0.16 304	0.08 326	0.06 274	0.10 477	0.08 353	0.10 467	0.08 359

DeepStereo_RVC	0.18 299	0.11 249	0.40 418	0.21 327	0.11 212	0.19 234	0.16 246	0.28 254	0.22 245	0.27 376	0.27 348	0.23 364	0.28 537	0.24 302	0.18 366	0.08 326	0.06 274	0.09 393	0.07 266	0.09 391	0.10 494

iGMRVC	0.18 299	0.12 314	0.37 374	0.22 401	0.10 148	0.18 198	0.15 192	0.29 271	0.22 245	0.28 389	0.29 370	0.25 391	0.17 350	0.27 373	0.17 337	0.08 326	0.06 274	0.10 477	0.08 353	0.10 467	0.08 359

iRAFT	0.18 299	0.12 314	0.37 374	0.22 401	0.10 148	0.18 198	0.14 134	0.29 271	0.22 245	0.28 389	0.29 370	0.25 391	0.17 350	0.26 353	0.16 304	0.08 326	0.06 274	0.10 477	0.08 353	0.10 467	0.08 359

CRE-IMP	0.18 299	0.12 314	0.37 374	0.22 401	0.11 212	0.24 392	0.17 298	0.29 271	0.21 225	0.27 376	0.26 339	0.24 379	0.17 350	0.23 286	0.18 366	0.08 326	0.05 45	0.10 477	0.07 266	0.10 467	0.10 494

test-2	0.18 299	0.14 442	0.30 278	0.22 401	0.12 293	0.20 277	0.27 600	0.26 215	0.28 347	0.31 468	0.32 411	0.26 413	0.17 350	0.15 89	0.12 139	0.07 149	0.07 417	0.10 477	0.08 353	0.08 302	0.05 43

RAFT-IKP	0.18 299	0.12 314	0.37 374	0.22 401	0.10 148	0.18 198	0.15 192	0.29 271	0.22 245	0.28 389	0.29 370	0.25 391	0.18 381	0.25 333	0.16 304	0.08 326	0.06 274	0.10 477	0.08 353	0.10 467	0.08 359

rafts_anoy	0.18 299	0.15 481	0.35 345	0.22 401	0.14 430	0.19 234	0.17 298	0.32 316	0.30 383	0.23 328	0.25 327	0.20 316	0.16 318	0.22 276	0.19 400	0.08 326	0.07 417	0.10 477	0.12 593	0.09 391	0.08 359

raft+_RVC	0.18 299	0.14 442	0.32 304	0.21 327	0.15 494	0.21 311	0.16 246	0.38 408	0.34 433	0.21 309	0.28 356	0.20 316	0.15 293	0.24 302	0.19 400	0.08 326	0.06 274	0.08 291	0.07 266	0.07 210	0.08 359

RALCasStereoNet	0.18 299	0.15 481	0.33 322	0.21 327	0.14 430	0.21 311	0.18 349	0.31 304	0.25 305	0.21 309	0.29 370	0.22 342	0.15 293	0.27 373	0.17 337	0.08 326	0.10 583	0.07 179	0.06 173	0.09 391	0.09 434

sCroCo_RVC	0.18 299	0.14 442	0.49 523	0.27 624	0.18 574	0.22 344	0.17 298	0.27 231	0.23 271	0.14 187	0.22 290	0.17 267	0.14 273	0.21 256	0.15 277	0.10 488	0.11 609	0.09 393	0.09 465	0.09 391	0.09 434

DCANet	0.18 299	0.13 388	0.40 418	0.19 180	0.09 71	0.19 234	0.18 349	0.34 345	0.39 499	0.29 418	0.31 401	0.18 280	0.23 450	0.20 229	0.19 400	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.05 81	0.06 121	0.07 271

AFF-stereo	0.18 299	0.15 481	0.32 304	0.21 327	0.10 148	0.18 198	0.18 349	0.33 332	0.27 328	0.25 353	0.37 475	0.25 391	0.17 350	0.24 302	0.15 277	0.06 53	0.05 45	0.08 291	0.08 353	0.07 210	0.05 43

DIP-Stereo	0.18 299	0.12 314	0.33 322	0.20 264	0.13 378	0.28 467	0.12 47	0.42 463	0.25 305	0.27 376	0.32 411	0.21 330	0.17 350	0.25 333	0.20 423	0.07 149	0.06 274	0.08 291	0.06 173	0.07 210	0.08 359
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 299	0.09 98	0.32 304	0.22 401	0.12 293	0.22 344	0.19 398	0.42 463	0.19 171	0.31 468	0.45 579	0.20 316	0.14 273	0.18 173	0.15 277	0.08 326	0.06 274	0.07 179	0.06 173	0.06 121	0.06 169

RAFT-Stereo	0.18 299	0.09 98	0.32 304	0.22 401	0.12 293	0.22 344	0.19 398	0.42 463	0.19 171	0.31 468	0.45 579	0.20 316	0.14 273	0.18 173	0.15 277	0.08 326	0.06 274	0.07 179	0.06 173	0.06 121	0.06 169
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 348	0.12 314	0.22 173	0.22 401	0.13 378	0.31 524	0.22 512	0.30 292	0.27 328	0.25 353	0.31 401	0.20 316	0.20 408	0.18 173	0.17 337	0.12 576	0.09 548	0.15 640	0.16 659	0.11 518	0.12 559

HLF11	0.19 348	0.14 442	0.54 558	0.15 7	0.12 293	0.21 311	0.12 47	0.37 400	0.24 289	0.20 295	0.29 370	0.18 280	0.18 381	0.37 475	0.20 423	0.08 326	0.06 274	0.06 59	0.05 81	0.08 302	0.09 434

HLf8	0.19 348	0.16 510	0.55 565	0.15 7	0.12 293	0.24 392	0.14 134	0.40 434	0.31 397	0.20 295	0.26 339	0.18 280	0.15 293	0.35 463	0.17 337	0.10 488	0.06 274	0.07 179	0.06 173	0.09 391	0.09 434

TestStereo_HLe17	0.19 348	0.17 530	0.64 610	0.16 26	0.11 212	0.21 311	0.17 298	0.40 434	0.30 383	0.19 286	0.25 327	0.17 267	0.15 293	0.38 481	0.17 337	0.08 326	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.08 302	0.07 271

NLMM1	0.19 348	0.12 314	0.16 62	0.23 462	0.18 574	0.24 392	0.20 451	0.59 663	0.65 683	0.18 278	0.17 211	0.13 176	0.14 273	0.25 333	0.18 366	0.08 326	0.09 548	0.08 291	0.07 266	0.07 210	0.06 169

NLCSM	0.19 348	0.12 314	0.18 108	0.24 520	0.19 601	0.24 392	0.21 482	0.42 463	0.40 517	0.19 286	0.18 235	0.14 210	0.16 318	0.47 517	0.19 400	0.08 326	0.09 548	0.09 393	0.08 353	0.09 391	0.07 271

AIO-test1	0.19 348	0.14 442	0.41 443	0.27 624	0.15 494	0.21 311	0.16 246	0.39 420	0.36 463	0.17 259	0.26 339	0.18 280	0.13 235	0.28 388	0.14 241	0.07 149	0.06 274	0.10 477	0.11 554	0.06 121	0.09 434

rvit_0105_6	0.19 348	0.14 442	0.34 334	0.23 462	0.14 430	0.18 198	0.20 451	0.29 271	0.37 474	0.18 278	0.22 290	0.23 364	0.17 350	0.26 353	0.17 337	0.15 637	0.13 641	0.13 597	0.11 554	0.11 518	0.08 359

1test111	0.19 348	0.14 442	0.38 394	0.23 462	0.11 212	0.31 524	0.19 398	0.41 449	0.27 328	0.17 259	0.19 244	0.13 176	0.18 381	0.34 452	0.22 472	0.08 326	0.05 45	0.08 291	0.06 173	0.09 391	0.09 434

DCANet-4	0.19 348	0.10 165	0.52 551	0.19 180	0.09 71	0.19 234	0.18 349	0.36 388	0.39 499	0.29 418	0.30 386	0.17 267	0.22 436	0.20 229	0.18 366	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.05 81	0.05 7	0.07 271

fff	0.19 348	0.13 388	0.40 418	0.18 116	0.09 71	0.19 234	0.18 349	0.35 369	0.43 545	0.29 418	0.30 386	0.18 280	0.28 537	0.20 229	0.18 366	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.05 81	0.05 7	0.07 271

ADStereo(finetuned)	0.19 348	0.13 388	0.49 523	0.19 180	0.09 71	0.19 234	0.18 349	0.34 345	0.39 499	0.29 418	0.31 401	0.18 280	0.31 584	0.21 256	0.19 400	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.05 81	0.06 121	0.07 271

x	0.19 348	0.11 249	0.29 267	0.20 264	0.11 212	0.26 436	0.18 349	0.41 449	0.29 366	0.25 353	0.29 370	0.28 440	0.24 468	0.26 353	0.23 493	0.09 433	0.07 417	0.08 291	0.07 266	0.09 391	0.08 359

DisPM	0.19 348	0.10 165	0.35 345	0.23 462	0.13 378	0.18 198	0.20 451	0.29 271	0.29 366	0.33 505	0.34 445	0.23 364	0.16 318	0.33 445	0.16 304	0.09 433	0.06 274	0.09 393	0.08 353	0.07 210	0.11 535

iRaft-Stereo_20w	0.19 348	0.10 165	0.46 498	0.19 180	0.13 378	0.25 412	0.19 398	0.52 590	0.19 171	0.29 418	0.21 276	0.22 342	0.20 408	0.28 388	0.18 366	0.07 149	0.06 274	0.07 179	0.08 353	0.08 302	0.08 359

TRStereo	0.19 348	0.17 530	0.47 506	0.23 462	0.19 601	0.19 234	0.16 246	0.52 590	0.28 347	0.20 295	0.19 244	0.21 330	0.13 235	0.24 302	0.13 202	0.09 433	0.06 274	0.09 393	0.11 554	0.06 121	0.06 169

Pruner-Stereo	0.19 348	0.11 249	0.34 334	0.29 651	0.12 293	0.19 234	0.17 298	0.31 304	0.29 366	0.33 505	0.32 411	0.25 391	0.15 293	0.24 302	0.21 450	0.09 433	0.06 274	0.09 393	0.08 353	0.08 302	0.09 434

RALAANet	0.19 348	0.18 545	0.37 374	0.23 462	0.14 430	0.23 369	0.13 96	0.37 400	0.29 366	0.28 389	0.26 339	0.25 391	0.15 293	0.26 353	0.18 366	0.08 326	0.06 274	0.09 393	0.08 353	0.09 391	0.06 169

csc	0.19 348	0.13 388	0.40 418	0.18 116	0.09 71	0.19 234	0.18 349	0.35 369	0.43 545	0.29 418	0.30 386	0.18 280	0.28 537	0.20 229	0.18 366	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.05 81	0.05 7	0.07 271

cscssc	0.19 348	0.13 388	0.40 418	0.18 116	0.09 71	0.19 234	0.18 349	0.35 369	0.43 545	0.29 418	0.30 386	0.18 280	0.28 537	0.20 229	0.18 366	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.05 81	0.05 7	0.07 271

GMStereo	0.19 348	0.25 624	0.40 418	0.21 327	0.12 293	0.22 344	0.19 398	0.29 271	0.40 517	0.25 353	0.23 301	0.16 255	0.15 293	0.25 333	0.19 400	0.09 433	0.06 274	0.08 291	0.08 353	0.10 467	0.08 359
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-03	0.20 369	0.14 442	0.31 294	0.22 401	0.12 293	0.26 436	0.16 246	0.31 304	0.27 328	0.32 490	0.58 650	0.23 364	0.15 293	0.23 286	0.17 337	0.07 149	0.05 45	0.09 393	0.07 266	0.08 302	0.06 169

FLISNet	0.20 369	0.13 388	0.33 322	0.18 116	0.15 494	0.17 170	0.16 246	0.34 345	0.21 225	0.37 567	0.39 504	0.36 526	0.24 468	0.29 408	0.21 450	0.06 53	0.05 45	0.08 291	0.09 465	0.09 391	0.07 271

CoSv	0.20 369	0.13 388	0.33 322	0.18 116	0.15 494	0.17 170	0.16 246	0.34 345	0.21 225	0.37 567	0.39 504	0.36 526	0.24 468	0.29 408	0.21 450	0.06 53	0.05 45	0.08 291	0.09 465	0.09 391	0.07 271

AIO-test2	0.20 369	0.20 575	0.36 365	0.26 596	0.15 494	0.22 344	0.16 246	0.42 463	0.42 537	0.16 239	0.29 370	0.15 232	0.11 145	0.26 353	0.13 202	0.18 676	0.06 274	0.10 477	0.11 554	0.07 210	0.07 271

rvit_0105_4	0.20 369	0.15 481	0.38 394	0.23 462	0.14 430	0.20 277	0.22 512	0.33 332	0.39 499	0.19 286	0.24 315	0.25 391	0.19 397	0.27 373	0.17 337	0.16 653	0.13 641	0.13 597	0.11 554	0.11 518	0.08 359

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 369	0.72 739	0.70 630	0.17 59	0.08 38	0.15 77	0.15 192	0.18 49	0.16 97	0.13 156	0.12 95	0.09 37	0.08 19	0.16 123	0.13 202	0.35 727	0.04 2	0.08 291	0.07 266	0.11 518	0.23 694

test_sample1	0.20 369	0.10 165	0.28 253	0.19 180	0.12 293	0.28 467	0.19 398	0.41 449	0.25 305	0.26 366	0.31 401	0.29 451	0.26 501	0.44 507	0.21 450	0.09 433	0.07 417	0.08 291	0.07 266	0.09 391	0.09 434

MyStereo06	0.20 369	0.12 314	0.57 575	0.21 327	0.14 430	0.25 412	0.23 539	0.40 434	0.21 225	0.30 450	0.24 315	0.31 478	0.18 381	0.22 276	0.18 366	0.07 149	0.07 417	0.09 393	0.08 353	0.08 302	0.08 359

xx1	0.20 369	0.14 442	0.38 394	0.23 462	0.11 212	0.31 524	0.19 398	0.35 369	0.47 596	0.17 259	0.19 244	0.28 440	0.24 468	0.28 388	0.11 61	0.08 326	0.05 45	0.10 477	0.09 465	0.09 391	0.09 434

GCAPDPT-zeroshot	0.20 369	0.08 45	1.14 711	0.29 651	0.43 719	0.16 126	0.15 192	0.27 231	0.25 305	0.14 187	0.17 211	0.15 232	0.11 145	0.20 229	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.06 121	0.06 169

DCRE	0.20 369	0.13 388	0.40 418	0.21 327	0.15 494	0.20 277	0.19 398	0.30 292	0.27 328	0.22 319	0.80 698	0.23 364	0.16 318	0.23 286	0.15 277	0.07 149	0.07 417	0.07 179	0.08 353	0.07 210	0.06 169

qqq	0.20 369	0.12 314	0.31 294	0.20 264	0.11 212	0.23 369	0.19 398	0.41 449	0.27 328	0.24 343	0.28 356	0.28 440	0.24 468	0.34 452	0.22 472	0.08 326	0.07 417	0.10 477	0.09 465	0.09 391	0.09 434

PFNet+	0.20 369	0.10 165	0.37 374	0.21 327	0.12 293	0.17 170	0.19 398	0.29 271	0.34 433	0.33 505	0.32 411	0.24 379	0.16 318	0.32 438	0.17 337	0.10 488	0.07 417	0.11 536	0.10 513	0.08 302	0.12 559

NF-Stereo	0.20 369	0.10 165	0.35 345	0.24 520	0.12 293	0.21 311	0.18 349	0.38 408	0.32 409	0.28 389	0.30 386	0.22 342	0.16 318	0.51 535	0.20 423	0.08 326	0.06 274	0.09 393	0.08 353	0.08 302	0.13 579

OCTAStereo	0.20 369	0.10 165	0.35 345	0.24 520	0.12 293	0.21 311	0.18 349	0.38 408	0.32 409	0.28 389	0.30 386	0.22 342	0.16 318	0.51 535	0.20 423	0.08 326	0.06 274	0.09 393	0.08 353	0.08 302	0.13 579

RE-Stereo	0.20 369	0.10 165	0.35 345	0.24 520	0.12 293	0.21 311	0.18 349	0.38 408	0.32 409	0.28 389	0.30 386	0.22 342	0.16 318	0.51 535	0.20 423	0.08 326	0.06 274	0.09 393	0.08 353	0.08 302	0.13 579

TVStereo	0.20 369	0.10 165	0.35 345	0.24 520	0.12 293	0.21 311	0.18 349	0.38 408	0.32 409	0.28 389	0.30 386	0.22 342	0.16 318	0.51 535	0.20 423	0.08 326	0.06 274	0.09 393	0.08 353	0.08 302	0.13 579

sAnonymous2	0.20 369	0.21 590	0.58 580	0.24 520	0.17 552	0.22 344	0.19 398	0.34 345	0.28 347	0.17 259	0.19 244	0.17 267	0.16 318	0.17 142	0.14 241	0.10 488	0.07 417	0.09 393	0.08 353	0.23 680	0.17 639

CroCo_RVC	0.20 369	0.21 590	0.58 580	0.24 520	0.17 552	0.22 344	0.19 398	0.34 345	0.28 347	0.17 259	0.19 244	0.17 267	0.16 318	0.17 142	0.14 241	0.10 488	0.07 417	0.09 393	0.08 353	0.23 680	0.17 639

111	0.20 369	0.17 530	0.40 418	0.18 116	0.09 71	0.24 392	0.17 298	0.41 449	0.45 573	0.23 328	0.29 370	0.29 451	0.21 418	0.24 302	0.18 366	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.07 210	0.08 359

HITNet	0.20 369	0.17 530	0.43 467	0.19 180	0.08 38	0.27 447	0.14 134	0.42 463	0.30 383	0.29 418	0.32 411	0.27 424	0.21 418	0.28 388	0.25 516	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.09 391	0.06 169
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SME	0.21 390	0.20 575	0.29 267	0.23 462	0.11 212	0.36 585	0.17 298	0.37 400	0.29 366	0.24 343	0.28 356	0.19 300	0.21 418	0.53 548	0.21 450	0.10 488	0.08 509	0.10 477	0.10 513	0.11 518	0.08 359

TestStereo_HL3	0.21 390	0.13 388	0.77 642	0.17 59	0.11 212	0.23 369	0.16 246	0.34 345	0.20 203	0.27 376	0.38 490	0.23 364	0.19 397	0.41 497	0.14 241	0.08 326	0.06 274	0.07 179	0.06 173	0.07 210	0.08 359

IGEV_i1	0.21 390	0.11 249	0.43 467	0.22 401	0.11 212	0.31 524	0.19 398	0.43 477	0.30 383	0.29 418	0.30 386	0.31 478	0.20 408	0.33 445	0.20 423	0.08 326	0.06 274	0.08 291	0.08 353	0.08 302	0.08 359

Selective-IGEV-i1	0.21 390	0.10 165	0.31 294	0.23 462	0.13 378	0.31 524	0.22 512	0.46 509	0.42 537	0.27 376	0.32 411	0.33 497	0.17 350	0.25 333	0.19 400	0.08 326	0.06 274	0.08 291	0.08 353	0.08 302	0.09 434

Hybrid-DGEV-2	0.21 390	0.15 481	0.34 334	0.24 520	0.13 378	0.28 467	0.14 134	0.48 532	0.44 561	0.27 376	0.24 315	0.25 391	0.25 490	0.28 388	0.19 400	0.07 149	0.06 274	0.09 393	0.08 353	0.07 210	0.07 271

FACV-RUCA	0.21 390	0.15 481	0.32 304	0.23 462	0.23 658	0.26 436	0.19 398	0.39 420	0.34 433	0.25 353	0.32 411	0.21 330	0.24 468	0.24 302	0.19 400	0.10 488	0.07 417	0.15 640	0.08 353	0.16 618	0.13 579

IGEV-RUCA	0.21 390	0.08 45	0.23 189	0.19 180	0.19 601	0.28 467	0.24 561	0.23 150	0.21 225	0.20 295	0.23 301	0.28 440	0.49 677	0.26 353	0.18 366	0.09 433	0.08 509	0.18 667	0.13 622	0.17 635	0.17 639

rvit_0105_5	0.21 390	0.15 481	0.38 394	0.23 462	0.13 378	0.22 344	0.24 561	0.36 388	0.39 499	0.21 309	0.23 301	0.26 413	0.19 397	0.26 353	0.19 400	0.15 637	0.13 641	0.12 575	0.12 593	0.10 467	0.09 434

GCAP-BAT	0.21 390	0.08 45	1.22 716	0.29 651	0.43 719	0.16 126	0.15 192	0.27 231	0.25 305	0.14 187	0.17 211	0.15 232	0.11 145	0.20 229	0.12 139	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.06 121	0.06 169

test_sample2	0.21 390	0.10 165	0.28 253	0.19 180	0.11 212	0.27 447	0.21 482	0.43 477	0.29 366	0.26 366	0.31 401	0.30 468	0.24 468	0.45 510	0.18 366	0.09 433	0.07 417	0.08 291	0.07 266	0.09 391	0.09 434

mmm	0.21 390	0.12 314	0.31 294	0.22 401	0.12 293	0.28 467	0.21 482	0.41 449	0.27 328	0.29 418	0.38 490	0.29 451	0.24 468	0.29 408	0.22 472	0.09 433	0.07 417	0.11 536	0.09 465	0.10 467	0.09 434

CASS	0.21 390	0.15 481	0.32 304	0.26 596	0.11 212	0.28 467	0.19 398	0.39 420	0.30 383	0.32 490	0.34 445	0.25 391	0.24 468	0.25 333	0.20 423	0.13 597	0.08 509	0.11 536	0.09 465	0.11 518	0.11 535
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 390	0.16 510	0.32 304	0.26 596	0.13 378	0.26 436	0.27 600	0.40 434	0.36 463	0.29 418	0.39 504	0.22 342	0.21 418	0.33 445	0.17 337	0.07 149	0.06 274	0.09 393	0.08 353	0.08 302	0.07 271

RAFT_CTSACE	0.21 390	0.16 510	0.41 443	0.25 561	0.15 494	0.22 344	0.24 561	0.32 316	0.28 347	0.33 505	0.51 614	0.29 451	0.17 350	0.32 438	0.13 202	0.06 53	0.07 417	0.09 393	0.08 353	0.08 302	0.06 169

RAFT+CT+SA	0.21 390	0.18 545	0.33 322	0.25 561	0.18 574	0.23 369	0.29 623	0.40 434	0.36 463	0.24 343	0.38 490	0.18 280	0.16 318	0.32 438	0.16 304	0.07 149	0.05 45	0.09 393	0.12 593	0.09 391	0.09 434

SA-5K	0.21 390	0.16 510	0.32 304	0.26 596	0.13 378	0.26 436	0.27 600	0.40 434	0.36 463	0.29 418	0.39 504	0.22 342	0.21 418	0.33 445	0.17 337	0.07 149	0.06 274	0.09 393	0.08 353	0.08 302	0.07 271

CIPLG	0.21 390	0.21 590	0.55 565	0.23 462	0.15 494	0.25 412	0.20 451	0.35 369	0.29 366	0.31 468	0.33 434	0.22 342	0.15 293	0.26 353	0.20 423	0.08 326	0.07 417	0.07 179	0.07 266	0.08 302	0.08 359

IPLG	0.21 390	0.15 481	0.53 555	0.21 327	0.12 293	0.28 467	0.17 298	0.42 463	0.30 383	0.33 505	0.32 411	0.15 232	0.17 350	0.50 530	0.21 450	0.07 149	0.05 45	0.08 291	0.07 266	0.07 210	0.06 169

IPLGR_C	0.21 390	0.22 605	0.60 588	0.23 462	0.15 494	0.24 392	0.20 451	0.35 369	0.29 366	0.31 468	0.32 411	0.22 342	0.15 293	0.25 333	0.20 423	0.08 326	0.07 417	0.07 179	0.07 266	0.08 302	0.08 359

MIPNet	0.21 390	0.15 481	0.52 551	0.21 327	0.12 293	0.27 447	0.20 451	0.45 498	0.37 474	0.30 450	0.23 301	0.19 300	0.24 468	0.27 373	0.19 400	0.07 149	0.05 45	0.08 291	0.07 266	0.07 210	0.06 169

IPLGR	0.21 390	0.13 388	0.61 591	0.21 327	0.11 212	0.25 412	0.18 349	0.41 449	0.37 474	0.28 389	0.27 348	0.21 330	0.19 397	0.37 475	0.18 366	0.07 149	0.06 274	0.08 291	0.07 266	0.07 210	0.06 169

ACRE	0.21 390	0.20 575	0.62 599	0.23 462	0.15 494	0.24 392	0.20 451	0.35 369	0.28 347	0.31 468	0.32 411	0.22 342	0.15 293	0.25 333	0.20 423	0.08 326	0.07 417	0.07 179	0.07 266	0.08 302	0.08 359

GANet-ADL	0.21 390	0.12 314	0.45 490	0.23 462	0.14 430	0.29 489	0.19 398	0.46 509	0.35 450	0.25 353	0.32 411	0.32 488	0.19 397	0.24 302	0.20 423	0.10 488	0.07 417	0.07 179	0.06 173	0.09 391	0.10 494

LCNet	0.21 390	0.11 249	0.29 267	0.25 561	0.12 293	0.23 369	0.19 398	0.34 345	0.26 317	0.28 389	0.35 456	0.26 413	0.30 567	0.35 463	0.17 337	0.07 149	0.05 45	0.09 393	0.10 513	0.13 577	0.22 687

PSM-softLoss	0.21 390	0.10 165	0.39 410	0.24 520	0.12 293	0.20 277	0.18 349	0.38 408	0.26 317	0.29 418	0.32 411	0.24 379	0.16 318	0.52 541	0.20 423	0.09 433	0.06 274	0.10 477	0.09 465	0.08 302	0.12 559

KMStereo	0.21 390	0.10 165	0.39 410	0.24 520	0.12 293	0.20 277	0.18 349	0.38 408	0.26 317	0.29 418	0.32 411	0.24 379	0.16 318	0.52 541	0.20 423	0.09 433	0.06 274	0.10 477	0.09 465	0.08 302	0.12 559

SST-Stereo	0.21 390	0.10 165	0.37 374	0.24 520	0.13 378	0.19 234	0.17 298	0.31 304	0.24 289	0.34 525	0.33 434	0.29 451	0.25 490	0.56 569	0.17 337	0.08 326	0.05 45	0.10 477	0.08 353	0.09 391	0.07 271

RAFT_R40	0.21 390	0.10 165	0.37 374	0.24 520	0.13 378	0.18 198	0.18 349	0.31 304	0.29 366	0.33 505	0.33 434	0.30 468	0.24 468	0.55 558	0.18 366	0.08 326	0.05 45	0.10 477	0.08 353	0.08 302	0.07 271

RAFT-345	0.21 390	0.10 165	0.46 498	0.22 401	0.11 212	0.20 277	0.16 246	0.26 215	0.25 305	0.27 376	0.66 676	0.21 330	0.16 318	0.55 558	0.21 450	0.07 149	0.06 274	0.08 291	0.07 266	0.06 121	0.06 169

RAFT	0.21 390	0.17 530	0.32 304	0.24 520	0.12 293	0.25 412	0.27 600	0.35 369	0.28 347	0.33 505	0.33 434	0.38 542	0.22 436	0.29 408	0.17 337	0.08 326	0.08 509	0.11 536	0.10 513	0.10 467	0.06 169

GMM-Stereo	0.21 390	0.10 165	0.43 467	0.23 462	0.13 378	0.24 392	0.25 579	0.37 400	0.27 328	0.30 450	0.45 579	0.27 424	0.21 418	0.31 431	0.17 337	0.07 149	0.05 45	0.10 477	0.09 465	0.08 302	0.19 660

Prome-Stereo	0.21 390	0.10 165	0.30 278	0.24 520	0.12 293	0.23 369	0.23 539	0.36 388	0.25 305	0.33 505	0.59 653	0.24 379	0.28 537	0.29 408	0.16 304	0.07 149	0.05 45	0.08 291	0.07 266	0.08 302	0.20 672

TestStereo	0.21 390	0.19 562	0.40 418	0.25 561	0.10 148	0.22 344	0.21 482	0.31 304	0.31 397	0.23 328	0.34 445	0.22 342	0.18 381	0.62 605	0.18 366	0.08 326	0.06 274	0.10 477	0.07 266	0.11 518	0.06 169

XX-Stereo	0.21 390	0.10 165	0.83 663	0.26 596	0.17 552	0.23 369	0.13 96	0.40 434	0.18 151	0.20 295	0.41 524	0.31 478	0.10 99	0.32 438	0.12 139	0.08 326	0.06 274	0.08 291	0.08 353	0.07 210	0.05 43

EAI-Stereo	0.21 390	0.10 165	0.33 322	0.21 327	0.12 293	0.30 508	0.46 705	0.46 509	0.20 203	0.25 353	0.50 608	0.17 267	0.16 318	0.24 302	0.23 493	0.07 149	0.06 274	0.07 179	0.10 513	0.06 121	0.07 271

FENet	0.21 390	0.11 249	0.45 490	0.21 327	0.12 293	0.26 436	0.17 298	0.41 449	0.35 450	0.30 450	0.31 401	0.29 451	0.23 450	0.26 353	0.23 493	0.09 433	0.06 274	0.09 393	0.09 465	0.09 391	0.09 434

SCION-MonSter(vits)	0.22 426	0.08 45	0.13 6	0.17 59	0.08 38	0.13 35	0.12 47	0.44 485	0.53 643	0.09 20	0.44 566	0.30 468	0.25 490	0.34 452	0.42 631	0.10 488	0.08 509	0.18 667	0.17 669	0.14 595	0.12 559

MyStereo8	0.22 426	0.15 481	0.63 602	0.21 327	0.17 552	0.31 524	0.16 246	0.36 388	0.32 409	0.28 389	0.36 466	0.25 391	0.18 381	0.25 333	0.28 542	0.08 326	0.07 417	0.08 291	0.07 266	0.10 467	0.12 559

ffm	0.22 426	0.12 314	0.42 453	0.20 264	0.13 378	0.28 467	0.20 451	0.35 369	0.44 561	0.30 450	0.42 541	0.34 507	0.23 450	0.27 373	0.11 61	0.08 326	0.05 45	0.11 536	0.10 513	0.08 302	0.08 359

StereoVision	0.22 426	0.18 545	0.37 374	0.27 624	0.17 552	0.23 369	0.22 512	0.38 408	0.31 397	0.20 295	0.51 614	0.22 342	0.16 318	0.28 388	0.18 366	0.11 536	0.12 629	0.13 597	0.13 622	0.10 467	0.07 271

raft_robust	0.22 426	0.17 530	0.30 278	0.22 401	0.12 293	0.23 369	0.22 512	0.49 542	0.48 608	0.32 490	0.32 411	0.26 413	0.23 450	0.53 548	0.15 277	0.07 149	0.06 274	0.08 291	0.10 513	0.08 302	0.06 169

Sa-1000	0.22 426	0.15 481	0.35 345	0.23 462	0.13 378	0.28 467	0.23 539	0.47 519	0.39 499	0.30 450	0.50 608	0.26 413	0.19 397	0.33 445	0.16 304	0.07 149	0.06 274	0.10 477	0.11 554	0.08 302	0.06 169

SA	0.22 426	0.16 510	0.36 365	0.23 462	0.13 378	0.24 392	0.23 539	0.45 498	0.40 517	0.27 376	0.44 566	0.23 364	0.23 450	0.33 445	0.17 337	0.07 149	0.06 274	0.10 477	0.11 554	0.08 302	0.06 169

dd	0.22 426	0.26 635	0.40 418	0.22 401	0.12 293	0.25 412	0.21 482	0.32 316	0.44 561	0.29 418	0.28 356	0.25 391	0.16 318	0.30 424	0.25 516	0.12 576	0.07 417	0.10 477	0.08 353	0.11 518	0.09 434

GwcNet-ADL	0.22 426	0.14 442	0.58 580	0.24 520	0.13 378	0.22 344	0.23 539	0.49 542	0.40 517	0.27 376	0.29 370	0.30 468	0.20 408	0.26 353	0.23 493	0.09 433	0.07 417	0.07 179	0.07 266	0.09 391	0.09 434

HHNet	0.22 426	0.12 314	0.52 551	0.18 116	0.18 574	0.20 277	0.20 451	0.34 345	0.31 397	0.32 490	0.59 653	0.20 316	0.21 418	0.24 302	0.31 570	0.08 326	0.05 45	0.09 393	0.07 266	0.08 302	0.11 535

KYRaft	0.22 426	0.10 165	0.30 278	0.23 462	0.12 293	0.23 369	0.23 539	0.35 369	0.24 289	0.35 542	0.54 632	0.34 507	0.26 501	0.29 408	0.15 277	0.07 149	0.05 45	0.09 393	0.10 513	0.08 302	0.31 715

IRAFT_RVC	0.22 426	0.12 314	0.39 410	0.26 596	0.11 212	0.18 198	0.24 561	0.40 434	0.37 474	0.31 468	0.30 386	0.29 451	0.24 468	0.55 558	0.22 472	0.08 326	0.06 274	0.10 477	0.08 353	0.08 302	0.07 271

GES	0.22 426	0.12 314	0.42 453	0.20 264	0.14 430	0.27 447	0.19 398	0.49 542	0.33 423	0.30 450	0.36 466	0.25 391	0.23 450	0.29 408	0.22 472	0.10 488	0.08 509	0.08 291	0.07 266	0.10 467	0.11 535

SFCPSM	0.22 426	0.10 165	0.51 544	0.21 327	0.14 430	0.34 563	0.22 512	0.55 622	0.39 499	0.29 418	0.32 411	0.23 364	0.21 418	0.27 373	0.19 400	0.09 433	0.07 417	0.09 393	0.09 465	0.09 391	0.08 359

DMCA	0.22 426	0.14 442	0.36 365	0.22 401	0.14 430	0.27 447	0.20 451	0.43 477	0.38 489	0.31 468	0.32 411	0.33 497	0.24 468	0.24 302	0.28 542	0.11 536	0.08 509	0.10 477	0.08 353	0.10 467	0.11 535

BEATNet_4x	0.22 426	0.18 545	0.47 506	0.22 401	0.10 148	0.28 467	0.14 134	0.46 509	0.32 409	0.31 468	0.34 445	0.31 478	0.25 490	0.31 431	0.29 554	0.08 326	0.06 274	0.08 291	0.06 173	0.10 467	0.08 359

MLCV	0.22 426	0.16 510	0.44 477	0.21 327	0.08 38	0.29 489	0.19 398	0.38 408	0.37 474	0.38 582	0.44 566	0.31 478	0.21 418	0.41 497	0.24 506	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.07 210	0.06 169

DN-CSS_ROB	0.22 426	0.25 624	0.47 506	0.24 520	0.14 430	0.25 412	0.12 47	0.40 434	0.33 423	0.29 418	0.42 541	0.22 342	0.20 408	0.33 445	0.19 400	0.07 149	0.06 274	0.11 536	0.11 554	0.11 518	0.07 271

Select-FE	0.23 444	0.14 442	0.78 643	0.22 401	0.18 574	0.22 344	0.13 96	0.43 477	0.26 317	0.28 389	0.33 434	0.39 554	0.29 552	0.27 373	0.19 400	0.08 326	0.07 417	0.08 291	0.13 622	0.08 302	0.12 559

G2L-ROB	0.23 444	0.15 481	0.41 443	0.19 180	0.12 293	0.27 447	0.21 482	0.47 519	0.33 423	0.34 525	0.31 401	0.41 576	0.22 436	0.49 526	0.26 530	0.09 433	0.06 274	0.07 179	0.06 173	0.09 391	0.10 494

DFGA-Net	0.23 444	0.24 619	0.49 523	0.22 401	0.15 494	0.25 412	0.17 298	0.39 420	0.39 499	0.29 418	0.31 401	0.21 330	0.17 350	0.59 586	0.28 542	0.08 326	0.06 274	0.09 393	0.09 465	0.10 467	0.08 359

PAM_32	0.23 444	0.10 165	0.63 602	0.21 327	0.14 430	0.33 549	0.19 398	0.36 388	0.23 271	0.29 418	0.28 356	0.56 661	0.28 537	0.27 373	0.18 366	0.08 326	0.06 274	0.08 291	0.09 465	0.07 210	0.09 434

PAM	0.23 444	0.10 165	0.63 602	0.22 401	0.15 494	0.34 563	0.21 482	0.37 400	0.22 245	0.31 468	0.27 348	0.55 657	0.26 501	0.26 353	0.17 337	0.08 326	0.06 274	0.07 179	0.09 465	0.07 210	0.09 434

rvit_0105_3	0.23 444	0.17 530	0.40 418	0.25 561	0.15 494	0.24 392	0.28 616	0.38 408	0.41 529	0.25 353	0.25 327	0.28 440	0.21 418	0.28 388	0.20 423	0.15 637	0.13 641	0.14 624	0.15 647	0.10 467	0.09 434

UGAM-zero	0.23 444	0.10 165	0.54 558	0.19 180	0.13 378	0.21 311	0.14 134	0.44 485	0.22 245	0.28 389	0.28 356	0.51 640	0.33 595	0.65 621	0.14 241	0.07 149	0.06 274	0.07 179	0.08 353	0.06 121	0.07 271

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 444	0.13 388	0.83 663	0.20 264	0.21 628	0.23 369	0.17 298	0.48 532	0.27 328	0.23 328	0.29 370	0.39 554	0.23 450	0.25 333	0.15 277	0.08 326	0.06 274	0.08 291	0.11 554	0.11 518	0.10 494

test_sample3	0.23 444	0.12 314	0.43 467	0.19 180	0.12 293	0.32 538	0.20 451	0.50 553	0.34 433	0.31 468	0.33 434	0.29 451	0.22 436	0.53 548	0.22 472	0.10 488	0.07 417	0.09 393	0.08 353	0.10 467	0.10 494

MyStereo05	0.23 444	0.12 314	0.57 575	0.21 327	0.14 430	0.25 412	0.23 539	0.48 532	0.52 638	0.31 468	0.23 301	0.25 391	0.22 436	0.30 424	0.21 450	0.07 149	0.07 417	0.09 393	0.08 353	0.08 302	0.08 359

MyStereo04	0.23 444	0.12 314	0.55 565	0.22 401	0.14 430	0.25 412	0.23 539	0.49 542	0.52 638	0.28 389	0.23 301	0.27 424	0.23 450	0.30 424	0.22 472	0.07 149	0.07 417	0.09 393	0.08 353	0.08 302	0.08 359

CoDeX	0.23 444	0.12 314	0.46 498	0.21 327	0.14 430	0.29 489	0.21 482	0.53 602	0.41 529	0.29 418	0.35 456	0.29 451	0.22 436	0.48 521	0.19 400	0.09 433	0.06 274	0.08 291	0.07 266	0.08 302	0.07 271

PCWNet_CMD	0.23 444	0.13 388	0.48 517	0.20 264	0.13 378	0.28 467	0.16 246	0.46 509	0.46 591	0.29 418	0.36 466	0.37 534	0.24 468	0.28 388	0.20 423	0.09 433	0.06 274	0.10 477	0.08 353	0.11 518	0.09 434

anonymousa	0.23 444	0.11 249	0.50 534	0.21 327	0.16 527	0.31 524	0.20 451	0.36 388	0.35 450	0.32 490	0.50 608	0.39 554	0.26 501	0.22 276	0.20 423	0.08 326	0.06 274	0.09 393	0.11 554	0.07 210	0.08 359

BUS	0.23 444	0.12 314	0.28 253	0.25 561	0.14 430	0.43 635	0.17 298	0.56 638	0.34 433	0.34 525	0.35 456	0.32 488	0.20 408	0.26 353	0.21 450	0.10 488	0.07 417	0.11 536	0.10 513	0.09 391	0.09 434

IER	0.23 444	0.12 314	0.39 410	0.20 264	0.14 430	0.31 524	0.19 398	0.42 463	0.36 463	0.33 505	0.40 515	0.32 488	0.33 595	0.29 408	0.22 472	0.09 433	0.07 417	0.08 291	0.08 353	0.09 391	0.08 359

test_5	0.23 444	0.19 562	0.38 394	0.26 596	0.18 574	0.25 412	0.29 623	0.40 434	0.37 474	0.29 418	0.40 515	0.25 391	0.22 436	0.34 452	0.18 366	0.07 149	0.05 45	0.09 393	0.09 465	0.10 467	0.10 494

BSDual-CNN	0.23 444	0.12 314	0.28 253	0.25 561	0.14 430	0.35 578	0.21 482	0.56 638	0.34 433	0.34 525	0.35 456	0.38 542	0.24 468	0.26 353	0.21 450	0.10 488	0.07 417	0.11 536	0.10 513	0.09 391	0.09 434

iRaft-Stereo_5w	0.23 444	0.18 545	0.44 477	0.22 401	0.13 378	0.19 234	0.19 398	0.37 400	0.32 409	0.28 389	0.37 475	0.34 507	0.23 450	0.65 621	0.27 536	0.06 53	0.06 274	0.08 291	0.07 266	0.09 391	0.08 359

psmg	0.23 444	0.12 314	0.28 253	0.21 327	0.14 430	0.35 578	0.23 539	0.51 571	0.34 433	0.35 542	0.38 490	0.38 542	0.24 468	0.26 353	0.21 450	0.10 488	0.08 509	0.10 477	0.10 513	0.09 391	0.08 359

UDGNet	0.23 444	0.31 670	0.38 394	0.24 520	0.14 430	0.24 392	0.18 349	0.32 316	0.43 545	0.29 418	0.28 356	0.24 379	0.19 397	0.29 408	0.20 423	0.15 637	0.07 417	0.21 683	0.11 554	0.14 595	0.10 494

OMP-Stereo	0.23 444	0.14 442	0.35 345	0.29 651	0.13 378	0.21 311	0.16 246	0.37 400	0.33 423	0.34 525	0.30 386	0.34 507	0.19 397	0.70 635	0.24 506	0.07 149	0.06 274	0.09 393	0.07 266	0.07 210	0.06 169

IIG-Stereo	0.23 444	0.13 388	0.35 345	0.29 651	0.12 293	0.23 369	0.14 134	0.38 408	0.31 397	0.34 525	0.37 475	0.33 497	0.21 418	0.70 635	0.26 530	0.08 326	0.06 274	0.09 393	0.07 266	0.07 210	0.06 169

ASMatch	0.23 444	0.11 249	0.51 544	0.24 520	0.14 430	0.19 234	0.17 298	0.31 304	0.28 347	0.28 389	0.68 681	0.27 424	0.26 501	0.50 530	0.22 472	0.07 149	0.06 274	0.08 291	0.07 266	0.06 121	0.11 535

PFNet	0.23 444	0.10 165	0.57 575	0.24 520	0.14 430	0.22 344	0.19 398	0.39 420	0.33 423	0.35 542	0.32 411	0.27 424	0.19 397	0.64 614	0.22 472	0.09 433	0.05 45	0.09 393	0.07 266	0.08 302	0.07 271

ICVP	0.23 444	0.13 388	0.44 477	0.26 596	0.14 430	0.29 489	0.25 579	0.45 498	0.33 423	0.29 418	0.43 555	0.35 521	0.25 490	0.26 353	0.23 493	0.12 576	0.09 548	0.09 393	0.08 353	0.09 391	0.10 494
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 444	0.18 545	0.63 602	0.27 624	0.18 574	0.41 619	0.23 539	0.43 477	0.35 450	0.23 328	0.27 348	0.20 316	0.18 381	0.27 373	0.18 366	0.12 576	0.11 609	0.10 477	0.10 513	0.11 518	0.12 559

CFNet_pseudo	0.23 444	0.13 388	0.47 506	0.19 180	0.13 378	0.26 436	0.16 246	0.44 485	0.44 561	0.29 418	0.37 475	0.38 542	0.23 450	0.29 408	0.21 450	0.09 433	0.06 274	0.11 536	0.08 353	0.11 518	0.09 434

ACVNet	0.23 444	0.13 388	0.35 345	0.18 116	0.15 494	0.27 447	0.23 539	0.39 420	0.44 561	0.28 389	0.41 524	0.38 542	0.26 501	0.27 373	0.32 576	0.08 326	0.07 417	0.08 291	0.07 266	0.10 467	0.07 271

MSMDNet	0.23 444	0.13 388	0.48 517	0.20 264	0.13 378	0.28 467	0.16 246	0.46 509	0.46 591	0.29 418	0.36 466	0.37 534	0.24 468	0.28 388	0.20 423	0.09 433	0.06 274	0.09 393	0.08 353	0.11 518	0.09 434

ccs_rob	0.23 444	0.13 388	0.47 506	0.20 264	0.13 378	0.26 436	0.17 298	0.44 485	0.44 561	0.29 418	0.37 475	0.38 542	0.23 450	0.29 408	0.21 450	0.09 433	0.06 274	0.11 536	0.08 353	0.11 518	0.09 434

G2L-Stereo_test	0.24 475	0.16 510	0.38 394	0.19 180	0.13 378	0.27 447	0.24 561	0.49 542	0.38 489	0.37 567	0.37 475	0.40 569	0.24 468	0.52 541	0.28 542	0.08 326	0.06 274	0.06 59	0.06 173	0.09 391	0.08 359

DCVSM-stereo	0.24 475	0.13 388	0.52 551	0.20 264	0.14 430	0.26 436	0.13 96	0.34 345	0.34 433	0.41 617	0.33 434	0.47 615	0.29 552	0.30 424	0.22 472	0.10 488	0.10 583	0.11 536	0.10 513	0.12 559	0.15 616

rvit_stereo_0075_2	0.24 475	0.17 530	0.50 534	0.26 596	0.22 645	0.22 344	0.15 192	0.40 434	0.35 450	0.27 376	0.37 475	0.29 451	0.20 408	0.28 388	0.19 400	0.17 665	0.12 629	0.19 676	0.12 593	0.13 577	0.13 579

test_sample5	0.24 475	0.13 388	0.42 453	0.21 327	0.12 293	0.30 508	0.21 482	0.50 553	0.34 433	0.32 490	0.41 524	0.29 451	0.23 450	0.55 558	0.21 450	0.10 488	0.07 417	0.10 477	0.09 465	0.11 518	0.10 494

test_sample4	0.24 475	0.13 388	0.43 467	0.20 264	0.12 293	0.32 538	0.21 482	0.51 571	0.34 433	0.31 468	0.37 475	0.28 440	0.23 450	0.53 548	0.21 450	0.10 488	0.07 417	0.10 477	0.09 465	0.11 518	0.10 494

tta	0.24 475	0.12 314	0.40 418	0.19 180	0.10 148	0.27 447	0.19 398	0.51 571	0.45 573	0.34 525	0.41 524	0.31 478	0.26 501	0.58 580	0.28 542	0.10 488	0.07 417	0.08 291	0.08 353	0.08 302	0.07 271

qqq1	0.24 475	0.12 314	0.40 418	0.19 180	0.10 148	0.27 447	0.19 398	0.51 571	0.45 573	0.34 525	0.41 524	0.31 478	0.26 501	0.58 580	0.16 304	0.10 488	0.07 417	0.07 179	0.06 173	0.08 302	0.07 271

fff1	0.24 475	0.12 314	0.40 418	0.19 180	0.10 148	0.27 447	0.19 398	0.51 571	0.45 573	0.34 525	0.41 524	0.31 478	0.26 501	0.58 580	0.16 304	0.10 488	0.07 417	0.07 179	0.06 173	0.08 302	0.07 271

DualNet	0.24 475	0.13 388	0.42 453	0.21 327	0.12 293	0.30 508	0.21 482	0.50 553	0.34 433	0.33 505	0.43 555	0.29 451	0.23 450	0.55 558	0.21 450	0.10 488	0.07 417	0.10 477	0.09 465	0.11 518	0.10 494

GMStereo_Zeroshot	0.24 475	0.21 590	0.45 490	0.26 596	0.13 378	0.28 467	0.15 192	0.39 420	0.35 450	0.37 567	0.43 555	0.40 569	0.17 350	0.34 452	0.20 423	0.12 576	0.07 417	0.13 597	0.07 266	0.16 618	0.09 434

CFNet_ucs	0.24 475	0.13 388	0.50 534	0.20 264	0.15 494	0.28 467	0.17 298	0.49 542	0.45 573	0.32 490	0.42 541	0.39 554	0.22 436	0.31 431	0.21 450	0.11 536	0.08 509	0.12 575	0.09 465	0.12 559	0.11 535

gwcnet-sp	0.24 475	0.13 388	0.63 602	0.22 401	0.14 430	0.34 563	0.22 512	0.44 485	0.39 499	0.35 542	0.34 445	0.27 424	0.27 520	0.35 463	0.25 516	0.09 433	0.08 509	0.09 393	0.09 465	0.09 391	0.09 434

scenet	0.24 475	0.13 388	0.63 602	0.22 401	0.14 430	0.34 563	0.22 512	0.44 485	0.39 499	0.35 542	0.34 445	0.27 424	0.27 520	0.35 463	0.25 516	0.09 433	0.08 509	0.09 393	0.09 465	0.09 391	0.09 434

ToySt	0.24 475	0.16 510	0.48 517	0.21 327	0.13 378	0.29 489	0.29 623	0.39 420	0.39 499	0.27 376	0.35 456	0.39 554	0.31 584	0.31 431	0.29 554	0.08 326	0.09 548	0.10 477	0.11 554	0.11 518	0.10 494

ssnet	0.24 475	0.13 388	0.63 602	0.22 401	0.14 430	0.34 563	0.22 512	0.44 485	0.39 499	0.35 542	0.34 445	0.27 424	0.27 520	0.35 463	0.25 516	0.09 433	0.08 509	0.09 393	0.09 465	0.09 391	0.09 434

STrans-v2	0.24 475	0.13 388	0.54 558	0.21 327	0.12 293	0.23 369	0.21 482	0.47 519	0.28 347	0.31 468	0.42 541	0.36 526	0.35 610	0.62 605	0.23 493	0.07 149	0.05 45	0.08 291	0.07 266	0.06 121	0.06 169

TransformOpticalFlow	0.24 475	0.13 388	0.56 572	0.23 462	0.11 212	0.21 311	0.19 398	0.40 434	0.32 409	0.30 450	0.43 555	0.36 526	0.31 584	0.61 597	0.20 423	0.07 149	0.05 45	0.08 291	0.07 266	0.06 121	0.07 271

DRaft	0.24 475	0.10 165	0.34 334	0.18 116	0.12 293	0.28 467	0.23 539	0.33 332	0.39 499	0.38 582	0.61 665	0.21 330	0.41 643	0.48 521	0.42 631	0.07 149	0.06 274	0.08 291	0.08 353	0.07 210	0.08 359

HCRNet	0.24 475	0.25 624	0.33 322	0.34 685	0.16 527	0.27 447	0.18 349	0.43 477	0.35 450	0.30 450	0.35 456	0.32 488	0.22 436	0.44 507	0.20 423	0.13 597	0.08 509	0.13 597	0.11 554	0.10 467	0.09 434

ARAFT	0.24 475	0.21 590	0.78 643	0.22 401	0.12 293	0.29 489	0.24 561	0.43 477	0.32 409	0.33 505	0.28 356	0.28 440	0.19 397	0.49 526	0.18 366	0.07 149	0.06 274	0.12 575	0.11 554	0.09 391	0.06 169

cf-r	0.24 475	0.15 481	0.44 477	0.21 327	0.14 430	0.27 447	0.22 512	0.42 463	0.40 517	0.30 450	0.42 541	0.42 585	0.26 501	0.43 503	0.25 516	0.11 536	0.06 274	0.08 291	0.10 513	0.08 302	0.08 359

GANet-RSSM	0.24 475	0.14 442	0.36 365	0.21 327	0.14 430	0.27 447	0.21 482	0.45 498	0.33 423	0.29 418	0.39 504	0.39 554	0.28 537	0.58 580	0.23 493	0.11 536	0.07 417	0.09 393	0.09 465	0.10 467	0.09 434

PSMNet-RSSM	0.24 475	0.15 481	0.36 365	0.21 327	0.14 430	0.25 412	0.20 451	0.48 532	0.37 474	0.30 450	0.44 566	0.38 542	0.26 501	0.52 541	0.22 472	0.12 576	0.07 417	0.11 536	0.13 622	0.10 467	0.09 434

CFNet-ft	0.24 475	0.15 481	0.35 345	0.18 116	0.15 494	0.30 508	0.21 482	0.39 420	0.36 463	0.28 389	0.40 515	0.43 589	0.25 490	0.47 517	0.24 506	0.12 576	0.07 417	0.12 575	0.11 554	0.12 559	0.09 434

CFNet_RVC	0.24 475	0.15 481	0.35 345	0.18 116	0.15 494	0.30 508	0.21 482	0.39 420	0.36 463	0.28 389	0.40 515	0.43 589	0.25 490	0.47 517	0.24 506	0.12 576	0.07 417	0.12 575	0.11 554	0.12 559	0.09 434

UCFNet_RVC	0.24 475	0.16 510	0.34 334	0.18 116	0.15 494	0.33 549	0.16 246	0.46 509	0.35 450	0.29 418	0.35 456	0.39 554	0.25 490	0.34 452	0.22 472	0.13 597	0.08 509	0.13 597	0.14 637	0.13 577	0.12 559

AdaStereo	0.24 475	0.16 510	0.37 374	0.24 520	0.12 293	0.32 538	0.17 298	0.54 612	0.42 537	0.33 505	0.38 490	0.35 521	0.21 418	0.30 424	0.22 472	0.14 622	0.06 274	0.13 597	0.08 353	0.11 518	0.08 359
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.24 475	0.18 545	0.61 591	0.25 561	0.11 212	0.29 489	0.21 482	0.42 463	0.43 545	0.33 505	0.43 555	0.27 424	0.22 436	0.34 452	0.26 530	0.07 149	0.05 45	0.07 179	0.06 173	0.08 302	0.07 271

MWSP-net	0.25 503	0.12 314	0.37 374	0.22 401	0.14 430	0.31 524	0.40 692	0.50 553	0.43 545	0.32 490	0.33 434	0.36 526	0.31 584	0.28 388	0.31 570	0.10 488	0.07 417	0.09 393	0.09 465	0.09 391	0.10 494

RT-IGEV	0.25 503	0.10 165	0.48 517	0.22 401	0.14 430	0.31 524	0.28 616	0.53 602	0.39 499	0.36 559	0.41 524	0.44 600	0.30 567	0.28 388	0.27 536	0.09 433	0.07 417	0.08 291	0.09 465	0.09 391	0.10 494

G2L-Stereo	0.25 503	0.16 510	0.47 506	0.22 401	0.14 430	0.25 412	0.18 349	0.46 509	0.35 450	0.33 505	0.37 475	0.40 569	0.22 436	0.60 590	0.30 562	0.10 488	0.09 548	0.10 477	0.08 353	0.09 391	0.09 434

DDVS	0.25 503	0.15 481	0.39 410	0.24 520	0.17 552	0.34 563	0.21 482	0.41 449	0.30 383	0.33 505	0.41 524	0.48 622	0.21 418	0.52 541	0.27 536	0.11 536	0.09 548	0.11 536	0.09 465	0.13 577	0.14 603

ITSA-stereo	0.25 503	0.15 481	0.33 322	0.23 462	0.11 212	0.27 447	0.18 349	0.56 638	0.59 666	0.31 468	0.32 411	0.33 497	0.28 537	0.49 526	0.30 562	0.11 536	0.08 509	0.11 536	0.10 513	0.11 518	0.13 579

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 503	0.14 442	0.95 687	0.21 327	0.27 683	0.20 277	0.19 398	0.48 532	0.25 305	0.26 366	0.55 637	0.34 507	0.18 381	0.25 333	0.17 337	0.07 149	0.06 274	0.08 291	0.12 593	0.12 559	0.12 559

test_sample7	0.25 503	0.15 481	0.35 345	0.20 264	0.14 430	0.28 467	0.21 482	0.51 571	0.38 489	0.37 567	0.34 445	0.37 534	0.30 567	0.39 486	0.23 493	0.14 622	0.09 548	0.13 597	0.12 593	0.13 577	0.12 559

test_sample6	0.25 503	0.13 388	0.41 443	0.21 327	0.11 212	0.30 508	0.22 512	0.51 571	0.35 450	0.33 505	0.43 555	0.30 468	0.24 468	0.57 573	0.22 472	0.10 488	0.07 417	0.10 477	0.10 513	0.11 518	0.10 494

SMFormer	0.25 503	0.12 314	0.40 418	0.19 180	0.10 148	0.27 447	0.19 398	0.51 571	0.45 573	0.34 525	0.41 524	0.31 478	0.26 501	0.58 580	0.28 542	0.10 488	0.07 417	0.08 291	0.08 353	0.09 391	0.09 434

NINENet	0.25 503	0.15 481	0.37 374	0.23 462	0.16 527	0.43 635	0.17 298	0.60 672	0.46 591	0.32 490	0.37 475	0.32 488	0.20 408	0.42 501	0.21 450	0.10 488	0.10 583	0.12 575	0.08 353	0.11 518	0.10 494

hknet	0.25 503	0.14 442	0.40 418	0.25 561	0.15 494	0.35 578	0.21 482	0.56 638	0.37 474	0.34 525	0.35 456	0.43 589	0.27 520	0.37 475	0.21 450	0.09 433	0.07 417	0.11 536	0.10 513	0.09 391	0.09 434

PSMNet-ADL	0.25 503	0.15 481	0.32 304	0.26 596	0.14 430	0.31 524	0.22 512	0.44 485	0.36 463	0.27 376	0.33 434	0.41 576	0.28 537	0.61 597	0.29 554	0.11 536	0.09 548	0.09 393	0.11 554	0.10 467	0.10 494

PSM-AAD	0.25 503	0.10 165	0.30 278	0.24 520	0.12 293	0.26 436	0.38 681	0.34 345	0.28 347	0.35 542	0.39 504	0.28 440	0.79 719	0.30 424	0.16 304	0.07 149	0.06 274	0.12 575	0.11 554	0.08 302	0.21 681

GrayStereo	0.25 503	0.09 98	0.32 304	0.26 596	0.13 378	0.23 369	0.47 710	0.34 345	0.30 383	0.39 598	0.47 596	0.30 468	0.79 719	0.29 408	0.16 304	0.07 149	0.06 274	0.08 291	0.09 465	0.07 210	0.13 579

RAFT-RH_RVC	0.25 503	0.11 249	0.45 490	0.21 327	0.12 293	0.25 412	0.14 134	0.27 231	0.27 328	0.38 582	1.15 725	0.23 364	0.17 350	0.57 573	0.24 506	0.07 149	0.05 45	0.10 477	0.07 266	0.06 121	0.07 271

UPFNet	0.25 503	0.12 314	0.38 394	0.24 520	0.19 601	0.37 592	0.28 616	0.48 532	0.38 489	0.34 525	0.37 475	0.37 534	0.28 537	0.39 486	0.33 583	0.10 488	0.09 548	0.10 477	0.10 513	0.10 467	0.08 359

acv_ft	0.25 503	0.13 388	0.40 418	0.23 462	0.19 601	0.34 563	0.21 482	0.45 498	0.44 561	0.38 582	0.41 524	0.38 542	0.27 520	0.27 373	0.35 592	0.08 326	0.07 417	0.08 291	0.07 266	0.11 518	0.07 271

CCAANet	0.25 503	0.13 388	0.51 544	0.22 401	0.15 494	0.29 489	0.17 298	0.49 542	0.37 474	0.26 366	0.49 604	0.32 488	0.24 468	0.62 605	0.23 493	0.07 149	0.06 274	0.10 477	0.10 513	0.08 302	0.10 494

iResNet_ROB	0.25 503	0.19 562	0.40 418	0.20 264	0.12 293	0.30 508	0.16 246	0.55 622	0.53 643	0.38 582	0.43 555	0.37 534	0.26 501	0.38 481	0.22 472	0.08 326	0.06 274	0.06 59	0.04 1	0.09 391	0.09 434

MEA-ACV	0.26 522	0.11 249	0.42 453	0.21 327	0.14 430	0.35 578	0.24 561	0.53 602	0.47 596	0.35 542	0.42 541	0.36 526	0.34 604	0.47 517	0.27 536	0.09 433	0.09 548	0.10 477	0.12 593	0.09 391	0.10 494

PStereo	0.26 522	0.37 693	0.34 334	0.21 327	0.13 378	0.25 412	0.25 579	0.33 332	0.47 596	0.26 366	0.17 211	0.29 451	0.34 604	0.35 463	0.37 599	0.23 694	0.15 668	0.17 658	0.13 622	0.23 680	0.21 681

DNS	0.26 522	0.30 662	0.18 108	0.17 59	0.10 148	0.13 35	0.14 134	0.24 171	0.16 97	0.12 118	0.17 211	0.13 176	0.10 99	0.70 635	0.37 599	0.08 326	0.14 652	0.08 291	0.05 81	1.01 758	0.80 758

coex_refinement	0.26 522	0.16 510	0.36 365	0.23 462	0.15 494	0.31 524	0.20 451	0.49 542	0.42 537	0.35 542	0.42 541	0.45 605	0.27 520	0.55 558	0.33 583	0.10 488	0.06 274	0.07 179	0.07 266	0.10 467	0.10 494

UGAM	0.26 522	0.14 442	0.45 490	0.25 561	0.12 293	0.23 369	0.25 579	0.32 316	0.41 529	0.31 468	0.42 541	0.41 576	0.22 436	0.92 700	0.22 472	0.08 326	0.06 274	0.14 624	0.12 593	0.10 467	0.07 271

SepStereo	0.26 522	0.12 314	0.42 453	0.24 520	0.18 574	0.29 489	0.24 561	0.45 498	0.45 573	0.41 617	0.44 566	0.34 507	0.29 552	0.64 614	0.21 450	0.09 433	0.07 417	0.09 393	0.07 266	0.09 391	0.09 434

AACVNet	0.26 522	0.16 510	0.37 374	0.22 401	0.14 430	0.29 489	0.19 398	0.41 449	0.31 397	0.38 582	0.42 541	0.43 589	0.28 537	0.73 647	0.25 516	0.11 536	0.08 509	0.11 536	0.09 465	0.13 577	0.11 535

DEmStereo	0.26 522	0.09 98	0.47 506	0.19 180	0.12 293	0.30 508	0.25 579	0.28 254	0.36 463	0.36 559	0.58 650	0.25 391	0.48 676	0.53 548	0.44 638	0.07 149	0.06 274	0.08 291	0.08 353	0.06 121	0.07 271

LMCR-Stereo	0.26 522	0.18 545	0.49 523	0.28 648	0.14 430	0.36 585	0.23 539	0.54 612	0.34 433	0.39 598	0.40 515	0.29 451	0.29 552	0.37 475	0.27 536	0.11 536	0.07 417	0.09 393	0.07 266	0.13 577	0.09 434

GwcNet-RSSM	0.26 522	0.17 530	0.46 498	0.21 327	0.13 378	0.28 467	0.23 539	0.44 485	0.42 537	0.31 468	0.45 579	0.40 569	0.26 501	0.55 558	0.28 542	0.11 536	0.07 417	0.09 393	0.10 513	0.09 391	0.08 359

DeepPruner_ROB	0.26 522	0.19 562	0.44 477	0.21 327	0.16 527	0.30 508	0.21 482	0.52 590	0.32 409	0.35 542	0.38 490	0.39 554	0.26 501	0.42 501	0.24 506	0.15 637	0.11 609	0.11 536	0.11 554	0.14 595	0.13 579

noway7	0.27 533	0.51 721	1.61 740	0.24 520	0.12 293	0.22 344	0.18 349	0.44 485	0.31 397	0.21 309	0.22 290	0.24 379	0.20 408	0.20 229	0.21 450	0.07 149	0.05 45	0.08 291	0.07 266	0.09 391	0.08 359

FSD	0.27 533	0.28 646	0.32 304	0.27 624	0.24 666	0.27 447	0.27 600	0.31 304	0.29 366	0.26 366	0.27 348	0.28 440	0.27 520	0.28 388	0.26 530	0.23 694	0.22 710	0.27 699	0.26 711	0.25 686	0.24 700

ISRNet	0.27 533	0.13 388	0.45 490	0.26 596	0.19 601	0.24 392	0.14 134	0.45 498	0.43 545	0.39 598	0.48 602	0.42 585	0.27 520	0.32 438	0.29 554	0.20 685	0.12 629	0.17 658	0.16 659	0.16 618	0.20 672

rvit_105_1	0.27 533	0.19 562	0.46 498	0.27 624	0.19 601	0.30 508	0.35 666	0.44 485	0.51 629	0.31 468	0.31 401	0.31 478	0.26 501	0.35 463	0.25 516	0.15 637	0.14 652	0.15 640	0.17 669	0.11 518	0.10 494

DispNO	0.27 533	0.18 545	0.62 599	0.23 462	0.17 552	0.25 412	0.22 512	0.45 498	0.41 529	0.32 490	0.39 504	0.38 542	0.27 520	0.77 668	0.27 536	0.09 433	0.07 417	0.10 477	0.10 513	0.08 302	0.08 359

CBFPSM	0.27 533	0.16 510	0.67 618	0.20 264	0.14 430	0.38 600	0.25 579	0.40 434	0.36 463	0.33 505	0.36 466	0.56 661	0.38 627	0.32 438	0.38 603	0.08 326	0.08 509	0.07 179	0.08 353	0.09 391	0.11 535

CSP-Net	0.27 533	0.15 481	0.30 278	0.21 327	0.14 430	0.44 637	0.24 561	0.50 553	0.40 517	0.41 617	0.43 555	0.42 585	0.26 501	0.66 625	0.28 542	0.12 576	0.08 509	0.08 291	0.08 353	0.10 467	0.09 434

DAS	0.27 533	0.12 314	0.42 453	0.24 520	0.18 574	0.29 489	0.24 561	0.45 498	0.45 573	0.41 617	0.44 566	0.34 507	0.29 552	0.75 656	0.21 450	0.09 433	0.07 417	0.09 393	0.07 266	0.09 391	0.09 434

AASNet	0.27 533	0.19 562	0.49 523	0.26 596	0.17 552	0.34 563	0.20 451	0.62 685	0.48 608	0.35 542	0.40 515	0.32 488	0.25 490	0.28 388	0.34 588	0.11 536	0.09 548	0.10 477	0.08 353	0.13 577	0.11 535

GEStereo_RVC	0.27 533	0.20 575	0.44 477	0.27 624	0.16 527	0.33 549	0.25 579	0.56 638	0.54 649	0.34 525	0.38 490	0.34 507	0.25 490	0.51 535	0.28 542	0.12 576	0.08 509	0.09 393	0.08 353	0.11 518	0.11 535

RAFT + AFF	0.27 533	0.23 615	0.50 534	0.25 561	0.17 552	0.30 508	0.33 660	0.52 590	0.40 517	0.28 389	0.30 386	0.30 468	0.31 584	0.62 605	0.24 506	0.09 433	0.10 583	0.11 536	0.10 513	0.11 518	0.11 535

MMNet	0.27 533	0.14 442	0.49 523	0.24 520	0.17 552	0.47 652	0.22 512	0.45 498	0.51 629	0.39 598	0.41 524	0.36 526	0.33 595	0.39 486	0.34 588	0.08 326	0.07 417	0.09 393	0.09 465	0.10 467	0.08 359

delet	0.27 533	0.14 442	0.40 418	0.23 462	0.19 601	0.41 619	0.29 623	0.49 542	0.48 608	0.33 505	0.41 524	0.37 534	0.30 567	0.48 521	0.34 588	0.09 433	0.09 548	0.11 536	0.12 593	0.08 302	0.08 359

ac_64	0.27 533	0.13 388	0.41 443	0.24 520	0.17 552	0.36 585	0.22 512	0.46 509	0.33 423	0.35 542	0.36 466	0.52 646	0.30 567	0.62 605	0.32 576	0.11 536	0.09 548	0.10 477	0.10 513	0.09 391	0.08 359

HGLStereo	0.27 533	0.14 442	0.46 498	0.24 520	0.21 628	0.33 549	0.23 539	0.50 553	0.42 537	0.35 542	0.48 602	0.41 576	0.33 595	0.45 510	0.33 583	0.11 536	0.10 583	0.09 393	0.09 465	0.10 467	0.12 559

DSFCA	0.27 533	0.13 388	0.36 365	0.20 264	0.17 552	0.38 600	0.31 639	0.47 519	0.43 545	0.43 633	0.37 475	0.39 554	0.29 552	0.52 541	0.32 576	0.12 576	0.10 583	0.10 477	0.11 554	0.11 518	0.10 494

DMCA-RVC	0.27 533	0.21 590	0.61 591	0.28 648	0.17 552	0.29 489	0.21 482	0.42 463	0.35 450	0.40 608	0.37 475	0.39 554	0.36 614	0.43 503	0.30 562	0.13 597	0.10 583	0.15 640	0.11 554	0.13 577	0.10 494

HSM-Net_RVC	0.27 533	0.11 249	0.42 453	0.19 180	0.11 212	0.34 563	0.20 451	0.62 685	0.43 545	0.40 608	0.43 555	0.50 636	0.26 501	0.76 662	0.22 472	0.08 326	0.07 417	0.07 179	0.07 266	0.08 302	0.08 359
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 533	0.20 575	0.44 477	0.22 401	0.14 430	0.33 549	0.14 134	0.51 571	0.45 573	0.30 450	0.40 515	0.38 542	0.27 520	0.76 662	0.25 516	0.09 433	0.07 417	0.11 536	0.11 554	0.11 518	0.08 359

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 533	0.21 590	0.59 586	0.25 561	0.18 574	0.29 489	0.22 512	0.50 553	0.40 517	0.38 582	0.41 524	0.43 589	0.27 520	0.43 503	0.29 554	0.11 536	0.08 509	0.10 477	0.10 513	0.10 467	0.11 535
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 533	0.26 635	0.72 635	0.23 462	0.13 378	0.29 489	0.18 349	0.52 590	0.49 617	0.37 567	0.45 579	0.39 554	0.25 490	0.34 452	0.20 423	0.08 326	0.06 274	0.07 179	0.05 81	0.12 559	0.09 434

StereoDRNet-Refined	0.27 533	0.17 530	0.35 345	0.25 561	0.14 430	0.37 592	0.21 482	0.47 519	0.41 529	0.44 640	0.51 614	0.41 576	0.28 537	0.45 510	0.37 599	0.09 433	0.06 274	0.11 536	0.11 554	0.10 467	0.10 494
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
zzzzzzz1	0.28 555	0.51 721	1.51 734	0.24 520	0.16 527	0.22 344	0.21 482	0.39 420	0.34 433	0.22 319	0.25 327	0.26 413	0.21 418	0.34 452	0.23 493	0.07 149	0.06 274	0.08 291	0.08 353	0.10 467	0.08 359

DNSM	0.28 555	0.28 646	0.17 88	0.17 59	0.09 71	0.15 77	0.15 192	0.24 171	0.18 151	0.14 187	0.17 211	0.13 176	0.11 145	0.75 656	0.63 682	0.08 326	0.13 641	0.06 59	0.05 81	1.14 760	0.81 759

DualNet (step1)	0.28 555	0.19 562	0.50 534	0.18 116	0.16 527	0.34 563	0.20 451	0.51 571	0.38 489	0.37 567	0.34 445	0.37 534	0.30 567	0.39 486	0.23 493	0.23 694	0.09 548	0.28 707	0.24 701	0.18 649	0.16 626

ssnet_v2	0.28 555	0.16 510	0.44 477	0.22 401	0.15 494	0.40 615	0.30 634	0.57 648	0.46 591	0.38 582	0.36 466	0.47 615	0.29 552	0.38 481	0.39 611	0.13 597	0.11 609	0.11 536	0.11 554	0.11 518	0.11 535

CRFU-Net	0.28 555	0.14 442	0.45 490	0.25 561	0.15 494	0.45 643	0.23 539	0.50 553	0.30 383	0.43 633	0.41 524	0.48 622	0.46 667	0.43 503	0.29 554	0.11 536	0.10 583	0.09 393	0.08 353	0.10 467	0.10 494

dad	0.28 555	0.31 670	0.44 477	0.21 327	0.14 430	0.30 508	0.20 451	0.33 332	0.49 617	0.44 640	0.44 566	0.45 605	0.21 418	0.41 497	0.26 530	0.20 685	0.11 609	0.20 680	0.11 554	0.14 595	0.10 494

FTStereo	0.28 555	0.10 165	0.43 467	0.23 462	0.13 378	0.21 311	0.53 721	0.34 345	0.26 317	0.38 582	0.95 713	0.30 468	0.56 689	0.32 438	0.18 366	0.08 326	0.06 274	0.09 393	0.08 353	0.07 210	0.19 660

ADLNet	0.28 555	0.15 481	0.42 453	0.23 462	0.19 601	0.34 563	0.23 539	0.53 602	0.43 545	0.42 627	0.41 524	0.44 600	0.27 520	0.55 558	0.35 592	0.11 536	0.08 509	0.11 536	0.11 554	0.11 518	0.12 559

UNet	0.28 555	0.14 442	0.69 624	0.23 462	0.20 620	0.44 637	0.22 512	0.50 553	0.40 517	0.34 525	0.39 504	0.43 589	0.33 595	0.40 495	0.31 570	0.09 433	0.07 417	0.10 477	0.08 353	0.10 467	0.08 359

STTStereo	0.28 555	0.20 575	0.61 591	0.25 561	0.17 552	0.29 489	0.24 561	0.47 519	0.39 499	0.39 598	0.41 524	0.44 600	0.28 537	0.40 495	0.28 542	0.13 597	0.12 629	0.13 597	0.16 659	0.12 559	0.11 535

RASNet	0.28 555	0.14 442	0.44 477	0.22 401	0.18 574	0.32 538	0.19 398	0.48 532	0.38 489	0.29 418	0.43 555	0.47 615	0.37 623	0.79 672	0.36 598	0.09 433	0.07 417	0.07 179	0.09 465	0.07 210	0.07 271

HSM	0.28 555	0.16 510	0.35 345	0.20 264	0.15 494	0.33 549	0.19 398	0.53 602	0.37 474	0.36 559	0.38 490	0.67 696	0.31 584	0.89 695	0.23 493	0.08 326	0.06 274	0.08 291	0.07 266	0.08 302	0.08 359

DLCB_ROB	0.28 555	0.16 510	0.34 334	0.27 624	0.16 527	0.38 600	0.25 579	0.48 532	0.43 545	0.46 648	0.46 589	0.51 640	0.33 595	0.53 548	0.33 583	0.10 488	0.10 583	0.11 536	0.11 554	0.10 467	0.09 434

MWDA-net	0.29 568	0.21 590	0.47 506	0.25 561	0.21 628	0.35 578	0.32 648	0.44 485	0.47 596	0.38 582	0.40 515	0.33 497	0.38 627	0.54 555	0.40 619	0.10 488	0.07 417	0.09 393	0.09 465	0.09 391	0.10 494

ACV-stereo	0.29 568	0.18 545	0.79 650	0.23 462	0.16 527	0.47 652	0.19 398	0.36 388	0.34 433	0.29 418	0.33 434	0.67 696	0.42 652	0.54 555	0.30 562	0.10 488	0.09 548	0.09 393	0.09 465	0.10 467	0.11 535

ff1	0.29 568	0.12 314	0.42 453	0.20 264	0.13 378	0.28 467	0.20 451	0.35 369	0.44 561	0.30 450	0.42 541	0.34 507	0.23 450	0.81 680	1.08 721	0.08 326	0.05 45	0.11 536	0.10 513	0.08 302	0.08 359

LL-Strereo	0.29 568	0.25 624	0.58 580	0.25 561	0.21 628	0.23 369	0.24 561	0.55 622	0.42 537	0.34 525	0.32 411	0.41 576	0.40 639	0.94 704	0.23 493	0.08 326	0.07 417	0.11 536	0.09 465	0.09 391	0.09 434

THIR-Stereo	0.29 568	0.12 314	0.41 443	0.19 180	0.11 212	0.28 467	0.72 736	0.32 316	0.35 450	0.37 567	0.65 674	0.34 507	0.50 679	0.57 573	0.45 641	0.07 149	0.06 274	0.08 291	0.09 465	0.07 210	0.07 271

psm_up	0.29 568	0.16 510	0.41 443	0.26 596	0.17 552	0.32 538	0.26 593	0.55 622	0.43 545	0.36 559	0.40 515	0.45 605	0.37 623	0.58 580	0.30 562	0.11 536	0.12 629	0.13 597	0.12 593	0.10 467	0.10 494

hitnet-ft	0.29 568	0.17 530	0.40 418	0.19 180	0.14 430	0.39 609	0.23 539	0.44 485	0.41 529	0.36 559	0.46 589	0.53 651	0.34 604	0.76 662	0.32 576	0.14 622	0.10 583	0.13 597	0.10 513	0.15 610	0.13 579

FADNet-RVC-Resample	0.29 568	0.25 624	0.93 684	0.26 596	0.16 527	0.32 538	0.21 482	0.47 519	0.39 499	0.35 542	0.38 490	0.33 497	0.27 520	0.53 548	0.24 506	0.10 488	0.10 583	0.14 624	0.13 622	0.13 577	0.16 626

iinet-f	0.30 576	0.18 545	1.03 698	0.20 264	0.15 494	0.44 637	0.22 512	0.45 498	0.37 474	0.35 542	0.44 566	0.41 576	0.34 604	0.34 452	0.40 619	0.10 488	0.09 548	0.08 291	0.08 353	0.13 577	0.11 535

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 576	0.20 575	0.70 630	0.21 327	0.17 552	0.46 645	0.27 600	0.50 553	0.49 617	0.42 627	0.55 637	0.43 589	0.30 567	0.46 513	0.38 603	0.09 433	0.06 274	0.07 179	0.06 173	0.11 518	0.10 494

SACVNet	0.30 576	0.20 575	0.41 443	0.25 561	0.18 574	0.34 563	0.25 579	0.52 590	0.40 517	0.41 617	0.44 566	0.46 613	0.32 592	0.71 639	0.25 516	0.13 597	0.10 583	0.12 575	0.12 593	0.16 618	0.17 639

ADLNet2	0.30 576	0.17 530	0.72 635	0.23 462	0.17 552	0.36 585	0.24 561	0.52 590	0.51 629	0.32 490	0.38 490	0.45 605	0.30 567	0.69 632	0.35 592	0.10 488	0.08 509	0.09 393	0.09 465	0.12 559	0.10 494

FADNet_RVC	0.30 576	0.28 646	0.83 663	0.23 462	0.15 494	0.30 508	0.17 298	0.49 542	0.37 474	0.30 450	0.38 490	0.30 468	0.27 520	0.52 541	0.31 570	0.14 622	0.14 652	0.14 624	0.16 659	0.21 670	0.23 694

TDLM	0.30 576	0.21 590	0.38 394	0.28 648	0.15 494	0.33 549	0.32 648	0.52 590	0.47 596	0.38 582	0.43 555	0.39 554	0.29 552	0.91 699	0.28 542	0.14 622	0.08 509	0.13 597	0.11 554	0.12 559	0.10 494

CVANet_RVC	0.30 576	0.19 562	0.41 443	0.26 596	0.16 527	0.33 549	0.26 593	0.52 590	0.47 596	0.40 608	0.46 589	0.43 589	0.31 584	0.89 695	0.26 530	0.14 622	0.09 548	0.14 624	0.13 622	0.14 595	0.10 494

mmx	0.31 583	0.12 314	0.42 453	0.20 264	0.13 378	0.28 467	0.20 451	0.55 622	0.45 573	0.30 450	0.42 541	0.34 507	0.23 450	0.81 680	1.08 721	0.10 488	0.07 417	0.11 536	0.10 513	0.11 518	0.10 494

xxx	0.31 583	0.12 314	0.42 453	0.20 264	0.13 378	0.28 467	0.20 451	0.55 622	0.45 573	0.30 450	0.42 541	0.34 507	0.23 450	0.81 680	1.08 721	0.10 488	0.07 417	0.11 536	0.10 513	0.11 518	0.10 494

fast-acv-ft	0.31 583	0.20 575	0.81 656	0.24 520	0.18 574	0.46 645	0.27 600	0.41 449	0.49 617	0.39 598	0.55 637	0.49 628	0.35 610	0.37 475	0.38 603	0.11 536	0.11 609	0.11 536	0.12 593	0.12 559	0.09 434

CrosDoStereo	0.31 583	0.10 165	0.49 523	0.18 116	0.12 293	0.22 344	1.11 760	0.34 345	0.37 474	0.38 582	0.61 665	0.28 440	0.46 667	0.61 597	0.57 666	0.07 149	0.06 274	0.08 291	0.08 353	0.07 210	0.07 271

DeepStereo_LL	0.31 583	0.10 165	0.49 523	0.18 116	0.12 293	0.22 344	1.11 760	0.34 345	0.37 474	0.38 582	0.61 665	0.28 440	0.46 667	0.61 597	0.57 666	0.07 149	0.06 274	0.08 291	0.08 353	0.07 210	0.07 271

FADNet-RVC	0.31 583	0.35 684	0.78 643	0.25 561	0.20 620	0.33 549	0.20 451	0.49 542	0.40 517	0.34 525	0.39 504	0.41 576	0.29 552	0.63 612	0.31 570	0.13 597	0.14 652	0.14 624	0.15 647	0.19 658	0.19 660

AANet_RVC	0.31 583	0.22 605	0.50 534	0.23 462	0.14 430	0.30 508	0.24 561	0.47 519	0.54 649	0.38 582	0.60 658	0.43 589	0.29 552	0.87 690	0.40 619	0.11 536	0.07 417	0.07 179	0.07 266	0.09 391	0.09 434

NVstereo2D	0.31 583	0.16 510	0.54 558	0.24 520	0.22 645	0.42 626	0.28 616	0.58 657	0.56 658	0.28 389	0.38 490	0.40 569	0.30 567	0.71 639	0.28 542	0.13 597	0.08 509	0.13 597	0.10 513	0.19 658	0.16 626

NOSS_ROB	0.31 583	0.20 575	0.35 345	0.24 520	0.16 527	0.32 538	0.19 398	0.52 590	0.48 608	0.33 505	0.36 466	0.42 585	0.28 537	0.93 702	0.24 506	0.19 682	0.20 703	0.24 693	0.22 696	0.17 635	0.17 639

SCION-MonSter	0.32 592	0.22 605	0.44 477	0.29 651	0.28 689	0.54 679	0.21 482	0.46 509	0.57 661	0.32 490	0.54 632	0.32 488	0.29 552	0.39 486	0.52 661	0.10 488	0.10 583	0.25 697	0.22 696	0.18 649	0.14 603

z-ln-s-r	0.32 592	0.21 590	0.82 660	0.23 462	0.14 430	0.30 508	0.26 593	0.43 477	0.50 625	0.32 490	0.60 658	0.39 554	0.29 552	0.73 647	0.66 688	0.08 326	0.06 274	0.08 291	0.07 266	0.10 467	0.08 359

YMNet	0.32 592	0.22 605	0.58 580	0.27 624	0.23 658	0.48 658	0.27 600	0.51 571	0.45 573	0.48 660	0.56 644	0.51 640	0.30 567	0.39 486	0.40 619	0.13 597	0.16 677	0.13 597	0.12 593	0.13 577	0.12 559

YMNet_1	0.32 592	0.22 605	0.58 580	0.27 624	0.23 658	0.48 658	0.27 600	0.51 571	0.45 573	0.48 660	0.56 644	0.51 640	0.30 567	0.39 486	0.40 619	0.13 597	0.16 677	0.13 597	0.12 593	0.13 577	0.12 559

1111x	0.32 592	0.11 249	0.40 418	0.22 401	0.11 212	0.32 538	0.26 593	0.59 663	0.43 545	0.31 468	0.41 524	0.39 554	0.28 537	0.76 662	1.37 742	0.09 433	0.08 509	0.09 393	0.10 513	0.09 391	0.08 359

pcwnet_v2	0.32 592	0.15 481	1.26 720	0.23 462	0.18 574	0.32 538	0.18 349	0.59 663	0.60 671	0.36 559	0.45 579	0.35 521	0.29 552	0.36 472	0.25 516	0.14 622	0.11 609	0.12 575	0.11 554	0.14 595	0.15 616

FADNet	0.32 592	0.36 687	0.74 640	0.23 462	0.22 645	0.37 592	0.19 398	0.53 602	0.48 608	0.32 490	0.36 466	0.43 589	0.32 592	0.64 614	0.25 516	0.16 653	0.16 677	0.14 624	0.16 659	0.24 684	0.19 660

PS-NSSS	0.32 592	0.30 662	0.46 498	0.23 462	0.17 552	0.33 549	0.24 561	0.57 648	0.41 529	0.37 567	0.52 622	0.35 521	0.30 567	0.80 676	0.30 562	0.17 665	0.14 652	0.21 683	0.15 647	0.15 610	0.13 579

StereoDRNet	0.32 592	0.22 605	0.61 591	0.27 624	0.21 628	0.42 626	0.30 634	0.61 676	0.48 608	0.46 648	0.39 504	0.48 622	0.30 567	0.57 573	0.40 619	0.11 536	0.09 548	0.12 575	0.11 554	0.12 559	0.10 494

DISCO	0.32 592	0.13 388	0.51 544	0.25 561	0.16 527	0.48 658	0.25 579	0.50 553	0.57 661	0.37 567	0.45 579	0.62 680	0.36 614	0.64 614	0.49 652	0.09 433	0.07 417	0.09 393	0.08 353	0.12 559	0.11 535

Selective-IGEV-i16pc	0.33 602	0.10 165	1.71 743	0.21 327	0.14 430	0.74 708	0.31 639	0.42 463	0.41 529	0.21 309	0.32 411	0.26 413	0.14 273	0.71 639	0.19 400	0.14 622	0.10 583	0.08 291	0.09 465	0.11 518	0.11 535

TCMNet	0.33 602	0.23 615	0.72 635	0.29 651	0.30 700	0.40 615	0.28 616	0.50 553	0.47 596	0.37 567	0.45 579	0.40 569	0.29 552	0.60 590	0.39 611	0.14 622	0.13 641	0.15 640	0.14 637	0.17 635	0.15 616

HBP-ISP	0.33 602	0.30 662	0.72 635	0.22 401	0.16 527	0.32 538	0.22 512	0.54 612	0.44 561	0.41 617	0.49 604	0.33 497	0.38 627	0.73 647	0.25 516	0.18 676	0.19 697	0.24 693	0.20 684	0.16 618	0.13 579

AAGNet	0.33 602	0.11 249	0.37 374	0.25 561	0.16 527	0.20 277	0.19 398	0.30 292	0.27 328	0.35 542	0.35 456	0.27 424	0.30 567	0.44 507	2.66 765	0.08 326	0.05 45	0.10 477	0.07 266	0.08 302	0.06 169

DRN-Test	0.33 602	0.17 530	0.61 591	0.27 624	0.19 601	0.46 645	0.29 623	0.65 694	0.51 629	0.47 656	0.46 589	0.44 600	0.34 604	0.62 605	0.41 628	0.12 576	0.08 509	0.13 597	0.12 593	0.12 559	0.10 494

CBMV_ROB	0.33 602	0.18 545	0.53 555	0.21 327	0.14 430	0.33 549	0.20 451	0.51 571	0.45 573	0.51 668	0.55 637	0.45 605	0.42 652	0.71 639	0.32 576	0.18 676	0.19 697	0.23 691	0.21 687	0.14 595	0.15 616

XPNet_ROB	0.33 602	0.20 575	0.43 467	0.27 624	0.18 574	0.37 592	0.31 639	0.55 622	0.50 625	0.51 668	0.53 629	0.58 669	0.37 623	0.63 612	0.45 641	0.17 665	0.12 629	0.13 597	0.12 593	0.15 610	0.14 603

PSMNet_ROB	0.33 602	0.24 619	0.54 558	0.31 670	0.21 628	0.42 626	0.43 698	0.59 663	0.47 596	0.37 567	0.44 566	0.49 628	0.31 584	0.64 614	0.43 633	0.14 622	0.10 583	0.15 640	0.14 637	0.13 577	0.11 535

CBMV	0.33 602	0.21 590	0.54 558	0.23 462	0.13 378	0.42 626	0.33 660	0.53 602	0.48 608	0.52 675	0.49 604	0.50 636	0.41 643	0.56 569	0.31 570	0.15 637	0.16 677	0.18 667	0.16 659	0.13 577	0.13 579
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 611	0.29 655	0.91 680	0.26 596	0.21 628	0.47 652	0.31 639	0.54 612	0.54 649	0.44 640	0.52 622	0.50 636	0.35 610	0.39 486	0.39 611	0.11 536	0.11 609	0.10 477	0.09 465	0.14 595	0.13 579

xxxx	0.34 611	0.10 165	0.29 267	0.19 180	0.11 212	0.37 592	0.20 451	0.58 657	0.38 489	0.29 418	0.42 541	0.38 542	0.24 468	0.46 513	2.20 761	0.11 536	0.07 417	0.09 393	0.08 353	0.09 391	0.09 434

test_xeample	0.34 611	0.10 165	0.29 267	0.19 180	0.11 212	0.33 549	0.23 539	0.55 622	0.38 489	0.32 490	0.45 579	0.29 451	0.26 501	0.57 573	2.24 763	0.10 488	0.07 417	0.09 393	0.08 353	0.09 391	0.09 434

FINET	0.34 611	0.27 643	0.80 653	0.24 520	0.24 666	0.36 585	0.34 662	0.54 612	0.72 698	0.39 598	0.47 596	0.32 488	0.30 567	0.51 535	0.32 576	0.19 682	0.17 684	0.13 597	0.12 593	0.18 649	0.16 626

ETE_ROB	0.34 611	0.26 635	0.45 490	0.29 651	0.18 574	0.40 615	0.37 675	0.57 648	0.47 596	0.50 663	0.50 608	0.62 680	0.36 614	0.55 558	0.38 603	0.13 597	0.10 583	0.14 624	0.12 593	0.16 618	0.16 626

DStereoRT	0.35 616	0.13 388	0.51 544	0.25 561	0.16 527	0.42 626	0.19 398	0.48 532	0.39 499	0.30 450	0.39 504	0.24 379	0.39 634	0.64 614	0.30 562	0.08 326	0.07 417	1.54 768	0.41 733	0.08 302	0.11 535

GwcNet	0.35 616	0.23 615	0.88 675	0.25 561	0.24 666	0.48 658	0.27 600	0.55 622	0.57 661	0.38 582	0.52 622	0.51 640	0.32 592	0.60 590	0.41 628	0.13 597	0.11 609	0.12 575	0.11 554	0.13 577	0.14 603

RP	0.35 616	0.22 605	0.51 544	0.31 670	0.24 666	0.37 592	0.28 616	0.50 553	0.58 665	0.40 608	0.63 671	0.61 678	0.47 670	0.61 597	0.39 611	0.16 653	0.15 668	0.17 658	0.15 647	0.17 635	0.17 639

DANet	0.35 616	0.23 615	0.60 588	0.36 696	0.22 645	0.39 609	0.25 579	0.48 532	0.43 545	0.52 675	0.50 608	0.59 671	0.41 643	0.76 662	0.49 652	0.13 597	0.11 609	0.14 624	0.12 593	0.17 635	0.15 616
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 616	0.26 635	0.49 523	0.36 696	0.22 645	0.41 619	0.41 693	0.53 602	0.42 537	0.47 656	0.46 589	0.61 678	0.39 634	0.55 558	0.37 599	0.16 653	0.13 641	0.21 683	0.21 687	0.16 618	0.16 626

w-ln-seven-2	0.36 621	0.29 655	1.06 700	0.27 624	0.18 574	0.37 592	0.30 634	0.50 553	0.54 649	0.45 644	0.55 637	0.45 605	0.41 643	0.62 605	0.49 652	0.10 488	0.10 583	0.12 575	0.11 554	0.14 595	0.11 535

GASNet	0.36 621	0.46 710	0.88 675	0.34 685	0.23 658	0.35 578	0.22 512	0.60 672	0.53 643	0.40 608	0.37 475	0.45 605	0.30 567	0.79 672	0.35 592	0.15 637	0.10 583	0.14 624	0.14 637	0.22 677	0.12 559

Wz-Net-MNSev	0.36 621	0.26 635	0.79 650	0.26 596	0.21 628	0.59 688	0.38 681	0.55 622	0.56 658	0.48 660	0.54 632	0.53 651	0.36 614	0.60 590	0.44 638	0.11 536	0.09 548	0.11 536	0.11 554	0.15 610	0.13 579

APVNet	0.36 621	0.20 575	0.70 630	0.26 596	0.22 645	0.52 677	0.35 666	0.61 676	0.44 561	0.38 582	0.52 622	0.48 622	0.38 627	0.84 685	0.46 647	0.13 597	0.14 652	0.15 640	0.16 659	0.16 618	0.15 616

Syn2CoEx	0.36 621	0.31 670	0.78 643	0.34 685	0.21 628	0.41 619	0.28 616	0.61 676	0.49 617	0.42 627	0.56 644	0.45 605	0.44 658	0.69 632	0.38 603	0.17 665	0.14 652	0.15 640	0.12 593	0.13 577	0.12 559

FAT-Stereo	0.36 621	0.18 545	0.73 639	0.26 596	0.18 574	0.33 549	0.29 623	0.60 672	0.59 666	0.46 648	0.60 658	0.60 674	0.50 679	0.61 597	0.34 588	0.13 597	0.14 652	0.13 597	0.12 593	0.14 595	0.18 653

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 621	0.36 687	0.53 555	0.34 685	0.19 601	0.51 668	0.24 561	0.55 622	0.38 489	0.41 617	0.47 596	0.47 615	0.27 520	0.73 647	0.30 562	0.36 728	0.19 697	0.27 699	0.17 669	0.26 695	0.23 694

GANet	0.36 621	0.22 605	0.49 523	0.29 651	0.17 552	0.41 619	0.38 681	0.57 648	0.45 573	0.46 648	0.75 692	0.55 657	0.40 639	0.94 704	0.41 628	0.13 597	0.13 641	0.13 597	0.11 554	0.14 595	0.11 535

LALA_ROB	0.36 621	0.25 624	0.46 498	0.30 664	0.21 628	0.47 652	0.39 686	0.61 676	0.51 629	0.52 675	0.51 614	0.69 702	0.36 614	0.50 530	0.43 633	0.17 665	0.11 609	0.16 652	0.14 637	0.17 635	0.15 616

SGM-Forest	0.36 621	0.17 530	0.47 506	0.23 462	0.16 527	0.45 643	0.41 693	0.55 622	0.48 608	0.52 675	0.60 658	0.52 646	0.41 643	0.85 687	0.50 658	0.17 665	0.17 684	0.17 658	0.15 647	0.15 610	0.15 616
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 631	0.41 704	0.66 617	0.46 721	0.41 716	0.34 563	0.25 579	0.57 648	0.45 573	0.39 598	0.52 622	0.43 589	0.33 595	0.41 497	0.29 554	0.25 706	0.14 652	0.33 721	0.21 687	0.31 711	0.22 687

Anonymous_2	0.37 631	0.21 590	0.47 506	0.20 264	0.21 628	0.42 626	0.26 593	0.38 408	0.29 366	0.33 505	0.30 386	0.44 600	0.38 627	0.36 472	0.29 554	0.26 707	0.29 727	0.44 731	1.41 769	0.34 715	0.21 681

AF-Net	0.37 631	0.26 635	0.56 572	0.32 676	0.23 658	0.41 619	0.29 623	0.61 676	0.64 682	0.42 627	0.68 681	0.65 691	0.49 677	0.57 573	0.44 638	0.15 637	0.11 609	0.19 676	0.14 637	0.15 610	0.13 579

stereogan	0.37 631	0.17 530	0.65 612	0.27 624	0.22 645	0.62 694	0.26 593	0.59 663	0.63 681	0.43 633	0.60 658	0.67 696	0.42 652	0.68 630	0.35 592	0.13 597	0.14 652	0.14 624	0.12 593	0.19 658	0.17 639

Nwc_Net	0.37 631	0.25 624	0.68 623	0.31 670	0.24 666	0.44 637	0.30 634	0.65 694	0.50 625	0.37 567	0.69 685	0.58 669	0.45 661	0.60 590	0.40 619	0.15 637	0.12 629	0.19 676	0.21 687	0.14 595	0.13 579

RYNet	0.37 631	0.18 545	0.59 586	0.25 561	0.28 689	0.61 692	0.32 648	0.59 663	0.59 666	0.41 617	0.38 490	0.57 666	0.39 634	0.87 690	0.53 664	0.11 536	0.08 509	0.12 575	0.11 554	0.18 649	0.18 653

PA-Net	0.37 631	0.28 646	0.83 663	0.31 670	0.28 689	0.39 609	0.42 696	0.51 571	0.55 655	0.34 525	0.42 541	0.41 576	0.36 614	0.79 672	0.49 652	0.12 576	0.23 715	0.16 652	0.23 699	0.12 559	0.18 653
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 638	0.12 314	0.38 394	0.42 711	3.88 772	0.21 311	0.17 298	0.35 369	0.28 347	0.20 295	0.20 261	0.23 364	0.15 293	0.28 388	0.16 304	0.09 433	0.07 417	0.09 393	0.07 266	0.09 391	0.09 434

S-Stereo	0.38 638	0.20 575	1.05 699	0.27 624	0.22 645	0.38 600	0.32 648	0.55 622	0.66 685	0.39 598	0.59 653	0.49 628	0.41 643	0.75 656	0.40 619	0.12 576	0.15 668	0.13 597	0.13 622	0.16 618	0.21 681

ADCRef	0.38 638	0.24 619	0.88 675	0.26 596	0.21 628	0.49 663	0.27 600	0.52 590	0.48 608	0.50 663	0.58 650	0.35 521	0.47 670	0.48 521	1.29 741	0.09 433	0.08 509	0.12 575	0.12 593	0.11 518	0.11 535

PWC_ROB	0.38 638	0.29 655	0.69 624	0.25 561	0.20 620	0.38 600	0.19 398	0.58 657	0.67 688	0.57 688	0.85 704	0.51 640	0.40 639	0.71 639	0.52 661	0.13 597	0.09 548	0.14 624	0.10 513	0.17 635	0.14 603

PWCDC_ROB	0.38 638	0.30 662	0.60 588	0.33 682	0.20 620	0.42 626	0.19 398	0.58 657	0.89 719	0.42 627	1.26 730	0.36 526	0.34 604	0.50 530	0.38 603	0.18 676	0.11 609	0.11 536	0.09 465	0.19 658	0.13 579

Selective-IGEV-i16pb	0.39 643	0.12 314	2.18 747	0.21 327	0.15 494	0.68 701	0.32 648	0.56 638	0.57 661	0.25 353	0.44 566	0.33 497	0.21 418	0.80 676	0.25 516	0.14 622	0.10 583	0.09 393	0.10 513	0.12 559	0.13 579

aanetorigin	0.39 643	0.29 655	1.09 704	0.24 520	0.19 601	0.28 467	0.37 675	0.33 332	0.47 596	0.94 725	0.82 701	0.52 646	0.54 685	0.49 526	0.50 658	0.11 536	0.09 548	0.10 477	0.10 513	0.16 618	0.15 616

RGC	0.39 643	0.32 676	0.64 610	0.34 685	0.27 683	0.40 615	0.29 623	0.57 648	0.53 643	0.45 644	0.64 673	0.62 680	0.45 661	0.72 645	0.39 611	0.15 637	0.15 668	0.21 683	0.20 684	0.18 649	0.19 660

NCC-stereo	0.39 643	0.25 624	0.69 624	0.32 676	0.28 689	0.46 645	0.36 671	0.65 694	0.52 638	0.40 608	0.57 648	0.56 661	0.47 670	0.73 647	0.45 641	0.17 665	0.14 652	0.18 667	0.25 706	0.16 618	0.16 626

edge stereo	0.39 643	0.22 605	0.81 656	0.27 624	0.22 645	0.37 592	0.24 561	0.56 638	0.54 649	0.53 681	0.60 658	0.71 705	0.50 679	0.78 670	0.40 619	0.16 653	0.14 652	0.19 676	0.14 637	0.16 618	0.17 639

Abc-Net	0.39 643	0.25 624	0.69 624	0.32 676	0.28 689	0.46 645	0.36 671	0.65 694	0.52 638	0.40 608	0.57 648	0.56 661	0.47 670	0.73 647	0.45 641	0.17 665	0.14 652	0.18 667	0.25 706	0.16 618	0.16 626
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 643	0.28 646	0.78 643	0.27 624	0.18 574	0.49 663	0.22 512	0.59 663	0.84 717	0.55 685	0.53 629	0.49 628	0.36 614	0.67 629	0.82 702	0.13 597	0.10 583	0.11 536	0.12 593	0.17 635	0.17 639

SQANet	0.40 650	0.48 714	0.67 618	0.48 723	0.39 713	0.48 658	0.22 512	0.51 571	0.43 545	0.40 608	0.47 596	0.47 615	0.33 595	0.54 555	0.32 576	0.36 728	0.15 668	0.40 729	0.21 687	0.45 726	0.31 715

UDG	0.40 650	0.46 710	0.49 523	0.40 709	0.35 708	0.47 652	0.27 600	0.54 612	0.47 596	0.39 598	0.45 579	0.59 671	0.44 658	0.46 513	0.39 611	0.26 707	0.19 697	0.48 733	0.22 696	0.34 715	0.26 705

DDUNet	0.41 652	0.50 719	0.48 517	0.44 717	0.39 713	0.46 645	0.32 648	0.50 553	0.43 545	0.45 644	0.52 622	0.57 666	0.36 614	0.48 521	0.33 583	0.33 725	0.21 705	0.55 737	0.25 706	0.37 721	0.32 718

222	0.41 652	0.10 165	0.29 267	0.19 180	0.11 212	0.36 585	0.20 451	0.57 648	0.39 499	0.35 542	0.44 566	0.30 468	0.27 520	0.55 558	3.56 768	0.11 536	0.07 417	0.08 291	0.08 353	0.09 391	0.09 434

NaN_ROB	0.41 652	0.28 646	0.62 599	0.30 664	0.19 601	0.51 668	0.47 710	0.58 657	0.59 666	0.56 686	0.47 596	0.49 628	0.41 643	1.21 732	0.64 685	0.12 576	0.18 690	0.12 575	0.13 622	0.11 518	0.14 603

w-ln-seven	0.42 655	0.30 662	1.18 713	0.26 596	0.22 645	0.58 685	0.31 639	0.62 685	0.81 709	0.58 689	0.61 665	0.53 651	0.36 614	0.57 573	0.65 687	0.11 536	0.10 583	0.13 597	0.12 593	0.15 610	0.13 579

test_sample9	0.42 655	0.19 562	0.50 534	0.18 116	0.16 527	0.34 563	0.20 451	0.51 571	0.38 489	0.37 567	0.34 445	0.37 534	0.30 567	0.66 625	0.91 710	0.23 694	1.82 775	0.28 707	0.24 701	0.18 649	0.16 626

SDNR	0.42 655	0.21 590	0.82 660	0.21 327	0.18 574	1.27 744	0.17 298	0.50 553	0.49 617	0.42 627	0.81 699	0.38 542	0.27 520	1.19 729	0.38 603	0.23 694	0.24 717	0.17 658	0.13 622	0.17 635	0.20 672

ccnet	0.42 655	0.31 670	0.48 517	0.27 624	0.32 704	0.60 691	0.32 648	0.65 694	0.46 591	0.53 681	0.66 676	0.56 661	0.45 661	0.72 645	0.61 677	0.26 707	0.19 697	0.24 693	0.21 687	0.26 695	0.22 687

SHD	0.42 655	0.27 643	0.81 656	0.31 670	0.25 674	0.42 626	0.22 512	0.66 700	0.94 733	0.63 696	0.60 658	0.59 671	0.47 670	0.59 586	0.58 671	0.15 637	0.13 641	0.16 652	0.16 659	0.20 667	0.22 687

STTRV1_RVC	0.42 655	0.32 676	0.89 678	0.29 651	0.36 710	0.49 663	0.31 639	0.61 676	0.53 643	0.46 648	0.56 644	0.47 615	0.43 656	1.00 713	0.39 611	0.27 712	0.21 705	0.20 680	0.18 676	0.25 686	0.17 639

Wz-Net-SNSev	0.43 661	0.41 704	1.27 721	0.30 664	0.21 628	0.44 637	0.41 693	0.61 676	0.65 683	0.46 648	0.65 674	0.62 680	0.39 634	0.74 655	0.59 672	0.12 576	0.11 609	0.12 575	0.13 622	0.16 618	0.14 603

XQC	0.43 661	0.37 693	0.96 689	0.34 685	0.25 674	0.53 678	0.34 662	0.60 672	0.73 701	0.51 668	0.46 589	0.57 666	0.47 670	0.70 635	0.72 693	0.17 665	0.12 629	0.18 667	0.15 647	0.25 686	0.23 694

CC-Net-ROB	0.43 661	0.47 712	0.65 612	0.37 702	0.23 658	0.51 668	0.29 623	0.66 700	0.49 617	0.46 648	0.51 614	0.48 622	0.38 627	0.96 708	0.35 592	0.34 726	0.23 715	0.55 737	0.25 706	0.31 711	0.20 672

GANetREF_RVC	0.43 661	0.47 712	0.69 624	0.38 704	0.20 620	0.51 668	0.48 714	0.66 700	0.66 685	0.46 648	0.46 589	0.50 636	0.44 658	0.90 698	0.39 611	0.27 712	0.21 705	0.32 717	0.18 676	0.27 700	0.22 687
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	0.43 661	0.26 635	0.54 558	0.31 670	0.20 620	0.51 668	0.32 648	0.70 712	0.60 671	0.59 690	0.55 637	0.65 691	0.41 643	1.40 743	0.51 660	0.13 597	0.17 684	0.21 683	0.16 659	0.17 635	0.18 653

PDISCO_ROB	0.43 661	0.30 662	0.67 618	0.43 713	0.36 710	0.67 699	0.32 648	0.72 715	0.76 703	0.43 633	0.53 629	0.63 688	0.40 639	0.66 625	0.47 649	0.21 687	0.12 629	0.21 683	0.19 682	0.25 686	0.20 672

WQFJA1++	0.44 667	0.07 4	0.63 602	0.18 116	0.13 378	0.15 77	0.11 28	0.20 85	0.11 15	2.05 766	0.12 95	0.23 364	0.11 145	0.17 142	0.12 139	0.08 326	0.05 45	0.06 59	0.05 81	4.20 776	0.07 271

z-mn7	0.44 667	0.40 700	1.09 704	0.25 561	0.18 574	0.61 692	0.34 662	0.56 638	0.93 731	0.43 633	0.96 714	0.53 651	0.39 634	0.94 704	0.59 672	0.10 488	0.09 548	0.10 477	0.10 513	0.14 595	0.13 579

DeepPrunerF	0.44 667	0.29 655	1.29 723	0.33 682	0.30 700	0.35 578	0.36 671	0.62 685	1.15 746	0.40 608	0.44 566	0.39 554	0.41 643	0.80 676	0.52 661	0.18 676	0.14 652	0.23 691	0.21 687	0.17 635	0.17 639

ADCP+	0.45 670	0.24 619	1.15 712	0.25 561	0.22 645	0.56 681	0.39 686	0.54 612	0.51 629	0.44 640	0.51 614	0.46 613	0.52 684	0.56 569	1.89 756	0.10 488	0.08 509	0.11 536	0.10 513	0.14 595	0.13 579

PASM	0.45 670	0.35 684	0.90 679	0.35 694	0.33 705	0.39 609	0.38 681	0.50 553	0.61 675	0.52 675	0.51 614	0.62 680	0.45 661	0.93 702	0.48 650	0.26 707	0.29 727	0.29 711	0.33 722	0.29 706	0.26 705

DStereoO	0.46 672	0.32 676	0.51 544	0.36 696	0.29 699	0.38 600	0.45 702	0.55 622	0.60 671	0.47 656	0.49 604	0.48 622	0.73 716	0.59 586	0.69 691	0.81 753	0.18 690	0.38 726	0.19 682	0.46 727	0.20 672

zh-mn7	0.46 672	0.45 709	1.48 731	0.25 561	0.19 601	0.44 637	0.29 623	0.56 638	0.82 710	0.65 700	0.96 714	0.49 628	0.38 627	0.88 693	0.63 682	0.12 576	0.10 583	0.11 536	0.11 554	0.13 577	0.14 603

G-Net	0.46 672	0.25 624	0.86 672	0.34 685	0.28 689	0.90 726	0.35 666	0.47 519	0.45 573	0.68 703	1.22 728	0.64 690	0.60 697	0.61 597	0.57 666	0.16 653	0.14 652	0.17 658	0.13 622	0.22 677	0.19 660

GCST	0.47 675	0.60 730	0.57 575	1.04 757	0.48 726	0.38 600	0.11 28	0.40 434	0.32 409	0.41 617	0.34 445	0.29 451	0.17 350	0.46 513	0.19 400	0.69 745	0.42 740	0.79 750	0.62 752	0.62 736	0.46 733

ADCL	0.47 675	0.22 605	1.00 693	0.27 624	0.19 601	0.74 708	0.64 730	0.54 612	0.69 693	0.56 686	0.71 686	0.55 657	0.60 697	0.60 590	1.43 743	0.11 536	0.09 548	0.13 597	0.13 622	0.14 595	0.14 603

DPSNet	0.47 675	0.24 619	0.93 684	0.27 624	0.20 620	0.75 711	0.57 724	0.84 733	0.79 707	0.47 656	0.51 614	0.60 674	0.69 712	0.87 690	0.71 692	0.16 653	0.13 641	0.12 575	0.10 513	0.25 686	0.21 681

zh-sn7	0.48 678	0.51 721	1.43 729	0.29 651	0.20 620	0.47 652	0.39 686	0.57 648	0.62 677	0.52 675	0.81 699	0.52 646	0.56 689	1.05 718	0.87 707	0.12 576	0.13 641	0.13 597	0.13 622	0.17 635	0.16 626

ADCPNet	0.48 678	0.29 655	1.60 738	0.27 624	0.23 658	0.70 705	0.38 681	0.53 602	0.51 629	0.51 668	0.59 653	0.67 696	0.56 689	0.60 590	1.14 727	0.15 637	0.18 690	0.14 624	0.23 699	0.19 658	0.19 660

MDST_ROB	0.48 678	0.14 442	0.95 687	0.30 664	0.21 628	1.33 747	0.32 648	0.77 720	0.56 658	1.06 736	0.71 686	0.49 628	0.35 610	1.26 735	0.38 603	0.13 597	0.11 609	0.16 652	0.13 622	0.12 559	0.12 559

AANet	0.49 681	0.42 706	1.56 735	0.22 401	0.19 601	0.39 609	0.25 579	0.52 590	0.92 727	0.92 722	0.93 712	0.84 712	0.67 709	0.59 586	0.59 672	0.15 637	0.11 609	0.13 597	0.12 593	0.18 649	0.16 626

test_sample8	0.49 681	0.19 562	0.50 534	0.18 116	0.16 527	0.34 563	0.20 451	0.55 622	0.34 433	0.62 694	0.38 490	1.15 729	0.67 709	0.66 625	0.91 710	0.23 694	1.82 775	0.28 707	0.24 701	0.18 649	0.16 626

SuperB	0.49 681	0.28 646	2.23 748	0.23 462	0.15 494	0.41 619	0.32 648	0.47 519	0.82 710	0.43 633	0.50 608	0.33 497	0.45 661	0.68 630	1.08 721	0.10 488	0.07 417	0.09 393	0.08 353	0.98 757	0.14 603

ADCMid	0.49 681	0.34 682	1.13 710	0.26 596	0.21 628	0.51 668	0.37 675	0.57 648	0.54 649	0.75 711	0.66 676	0.62 680	0.64 708	0.64 614	1.68 748	0.13 597	0.12 629	0.17 658	0.17 669	0.20 667	0.17 639

psmorigin	0.50 685	0.25 624	3.03 758	0.24 520	0.19 601	0.38 600	0.22 512	0.50 553	0.44 561	0.64 698	0.68 681	0.71 705	0.51 682	0.85 687	0.45 641	0.14 622	0.17 684	0.13 597	0.14 637	0.16 618	0.21 681

CSAN	0.50 685	0.35 684	0.78 643	0.36 696	0.23 658	0.56 681	0.59 727	0.61 676	0.70 695	0.64 698	0.78 696	0.65 691	0.60 697	1.38 742	0.62 679	0.21 687	0.17 684	0.20 680	0.20 684	0.18 649	0.18 653

SGM_RVC	0.50 685	0.19 562	0.50 534	0.25 561	0.15 494	0.69 702	0.39 686	0.68 709	0.82 710	0.95 728	0.84 703	1.13 726	0.76 717	1.16 728	0.60 676	0.16 653	0.16 677	0.16 652	0.16 659	0.16 618	0.17 639
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 685	0.20 575	0.78 643	0.24 520	0.26 679	0.39 609	0.30 634	0.51 571	0.50 625	0.54 683	1.23 729	2.52 758	0.37 623	0.77 668	0.95 713	0.08 326	0.06 274	0.06 59	0.05 81	0.10 467	0.08 359

Wz-Net-TNSev	0.51 689	0.58 728	1.61 740	0.25 561	0.21 628	0.65 696	0.45 702	0.63 692	0.69 693	0.51 668	0.54 632	0.71 705	0.60 697	1.00 713	0.77 697	0.15 637	0.15 668	0.13 597	0.15 647	0.21 670	0.20 672

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 689	0.50 719	0.86 672	0.39 706	0.24 666	0.84 720	0.55 722	0.56 638	0.62 677	0.60 691	0.68 681	0.62 680	0.42 652	1.13 727	0.43 633	0.23 694	0.27 723	0.27 699	0.35 724	0.25 686	0.29 711

AnyNet_C32	0.51 689	0.40 700	1.10 708	0.29 651	0.28 689	0.59 688	0.58 725	0.54 612	0.60 671	0.62 694	0.66 676	0.54 655	0.54 685	0.78 670	1.74 753	0.15 637	0.14 652	0.15 640	0.17 669	0.20 667	0.20 672

WCMA_ROB	0.51 689	0.21 590	0.65 612	0.25 561	0.21 628	0.58 685	0.32 648	0.54 612	0.55 655	0.95 728	1.40 735	1.28 735	0.81 722	0.73 647	0.62 679	0.18 676	0.15 668	0.15 640	0.15 647	0.19 658	0.19 660

WZ-Net	0.52 693	0.38 698	1.90 744	0.30 664	0.24 666	0.57 684	0.48 714	0.62 685	0.78 706	0.50 663	0.71 686	0.68 700	0.54 685	0.98 712	0.84 703	0.13 597	0.10 583	0.11 536	0.12 593	0.19 658	0.20 672

SANet	0.53 694	0.28 646	0.96 689	0.26 596	0.15 494	0.69 702	0.44 701	0.67 706	1.34 751	0.67 702	0.98 717	0.94 717	0.71 714	0.89 695	0.76 694	0.14 622	0.12 629	0.12 575	0.11 554	0.17 635	0.16 626

Consistency-Raft	0.55 695	0.48 714	1.02 696	0.45 718	0.49 727	0.49 663	0.47 710	0.72 715	0.72 698	0.45 644	0.82 701	0.47 615	0.60 697	0.50 530	0.63 682	0.39 732	0.39 738	0.44 731	0.51 741	0.52 730	0.37 723

anonymity	0.56 696	0.54 726	0.70 630	0.47 722	0.61 738	0.56 681	0.43 698	0.69 710	0.49 617	0.63 696	0.55 637	0.54 655	0.60 697	0.61 597	0.57 666	0.55 738	0.53 754	0.50 734	0.54 745	0.51 729	0.56 738

MFN_U_SF_RVC	0.56 696	0.51 721	1.19 714	0.38 704	0.22 645	0.69 702	0.27 600	0.80 726	0.67 688	0.73 707	0.74 691	0.87 713	0.61 706	0.81 680	0.76 694	0.29 720	0.27 723	0.32 717	0.37 728	0.32 714	0.31 715

SAMSARA	0.56 696	0.39 699	0.80 653	0.60 736	0.46 724	1.00 730	1.23 764	0.67 706	0.68 691	0.71 706	0.54 632	0.89 716	0.57 692	0.81 680	0.62 679	0.19 682	0.22 710	0.18 667	0.18 676	0.27 700	0.25 703

2222	0.57 699	0.36 687	1.06 700	0.45 718	0.25 674	0.89 725	1.27 765	0.66 700	0.59 666	0.51 668	0.91 711	1.08 724	0.57 692	0.84 685	0.84 703	0.21 687	0.15 668	0.25 697	0.18 676	0.25 686	0.15 616

otaku	0.57 699	0.62 733	0.87 674	0.63 738	0.44 722	0.73 706	0.37 675	0.65 694	0.66 685	0.51 668	0.75 692	0.66 695	0.45 661	0.69 632	0.46 647	0.53 735	0.34 734	0.55 737	0.35 724	0.60 735	0.45 730

Ntro	0.58 701	0.64 734	0.92 682	0.66 739	0.50 728	0.77 712	0.36 671	0.66 700	0.70 695	0.50 663	0.59 653	0.65 691	0.51 682	0.75 656	0.45 641	0.56 739	0.32 732	0.56 740	0.34 723	0.63 737	0.46 733

PVD	0.58 701	0.34 682	0.84 668	0.39 706	0.31 703	0.59 688	0.47 710	0.80 726	1.25 748	0.92 722	1.09 720	0.79 709	0.82 723	0.85 687	0.76 694	0.21 687	0.18 690	0.22 689	0.18 676	0.27 700	0.35 722

ADCS	0.58 701	0.40 700	1.35 726	0.29 651	0.24 666	0.55 680	0.45 702	0.67 706	0.83 714	0.76 713	0.71 686	0.68 700	0.60 697	0.76 662	2.23 762	0.16 653	0.16 677	0.16 652	0.17 669	0.22 677	0.22 687

MeshStereo	0.58 701	0.27 643	0.67 618	0.22 401	0.17 552	0.66 698	0.37 675	0.78 722	0.61 675	1.47 757	1.30 731	1.65 744	0.79 719	1.12 725	0.59 672	0.17 665	0.17 684	0.17 658	0.14 637	0.17 635	0.14 603
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MSMD_ROB	0.60 705	0.33 679	0.61 591	0.30 664	0.25 674	0.86 722	0.35 666	0.55 622	0.67 688	1.10 738	1.49 740	1.76 747	0.97 734	0.88 693	0.49 652	0.23 694	0.21 705	0.27 699	0.27 715	0.25 686	0.24 700

DGSMNet	0.61 706	0.29 655	0.91 680	0.51 729	0.70 743	0.62 694	1.38 766	0.59 663	0.55 655	0.37 567	0.61 665	0.52 646	0.33 595	0.65 621	0.43 633	0.53 735	0.60 761	0.67 742	0.61 751	0.63 737	0.61 748

FCDSN-DC	0.63 707	0.31 670	0.61 591	0.36 696	0.30 700	0.65 696	0.37 675	0.66 700	0.68 691	1.14 740	1.54 744	1.71 746	1.26 745	0.92 700	0.64 685	0.24 703	0.22 710	0.27 699	0.26 711	0.27 700	0.27 710
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 707	0.37 693	2.40 752	0.26 596	0.25 674	0.38 600	0.49 716	0.41 449	1.06 739	1.38 746	0.87 708	0.62 680	0.95 731	0.65 621	1.65 747	0.11 536	0.09 548	0.10 477	0.11 554	0.19 658	0.17 639

AnyNet_C01	0.65 709	0.58 728	2.60 755	0.32 676	0.26 679	0.88 723	0.61 728	0.63 692	0.62 677	0.68 703	0.96 714	0.76 708	0.60 697	0.96 708	1.43 743	0.16 653	0.16 677	0.17 658	0.17 669	0.23 680	0.23 694

DispFullNet	0.66 710	0.89 748	1.59 737	0.77 745	1.21 762	0.51 668	0.23 539	0.59 663	0.72 698	0.69 705	0.61 665	0.69 702	0.91 730	0.79 672	0.48 650	0.27 712	0.12 629	0.73 745	0.30 720	0.65 740	0.40 726

NVStereoNet_ROB	0.67 711	0.49 718	0.83 663	0.48 723	0.40 715	0.51 668	0.46 705	0.70 712	0.77 705	0.84 717	1.72 749	1.02 722	0.83 725	1.23 733	0.79 700	0.32 724	0.38 737	0.40 729	0.46 735	0.36 719	0.41 727
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
mmmmmm	0.68 712	0.42 706	1.12 709	0.43 713	0.27 683	1.09 733	0.64 730	0.77 720	1.20 747	0.94 725	1.17 726	1.08 724	0.82 723	1.06 719	1.04 719	0.22 692	0.24 717	0.31 715	0.27 715	0.29 706	0.23 694

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 712	0.64 734	1.06 700	0.45 718	0.27 683	1.40 751	0.58 725	0.78 722	0.92 727	0.84 717	0.86 705	0.88 715	0.68 711	1.33 740	0.68 690	0.37 730	0.29 727	0.34 722	0.36 727	0.43 724	0.37 723

SPS-STEREO	0.69 714	0.61 732	0.98 691	0.52 732	0.57 734	0.74 708	0.50 717	0.78 722	0.62 677	0.95 728	0.86 705	0.94 717	0.70 713	1.01 715	0.87 707	0.58 741	0.51 751	0.50 734	0.50 740	0.55 732	0.58 741
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 715	0.30 662	0.69 624	0.32 676	0.27 683	0.81 719	0.39 686	0.79 725	0.82 710	1.41 749	1.58 746	1.98 749	1.26 745	1.02 716	0.77 697	0.24 703	0.22 710	0.27 699	0.26 711	0.26 695	0.26 705

FC-DCNN v2	0.71 716	0.30 662	0.67 618	0.32 676	0.27 683	0.84 720	0.39 686	0.84 733	0.85 718	1.44 753	1.64 747	2.09 751	1.28 747	1.06 719	0.80 701	0.24 703	0.22 710	0.27 699	0.26 711	0.26 695	0.25 703

RainbowNet	0.72 717	0.89 748	1.02 696	0.82 747	0.63 740	0.78 715	0.52 719	0.81 728	0.93 731	0.60 691	0.79 697	0.80 710	0.60 697	0.80 676	0.57 666	0.78 751	0.55 757	0.78 748	0.49 738	0.76 747	0.58 741

ACVNet_1	0.72 717	0.81 743	1.37 728	0.72 743	0.53 732	0.77 712	0.42 696	0.85 736	0.90 721	0.74 710	0.75 692	1.32 737	0.72 715	1.02 716	0.55 665	0.54 737	0.31 730	0.71 744	0.35 724	0.64 739	0.45 730

ACVNet-4b	0.72 717	0.81 743	1.33 725	0.72 743	0.50 728	0.80 718	0.31 639	0.71 714	0.80 708	0.50 663	0.72 690	0.95 719	0.43 656	0.96 708	1.20 735	1.13 765	0.21 705	0.76 747	0.45 734	0.65 740	0.46 733

MFMNet_re	0.72 717	0.76 741	0.99 692	0.62 737	0.70 743	0.77 712	0.67 732	0.75 718	0.83 714	0.78 715	0.86 705	0.69 702	0.78 718	0.71 639	0.61 677	0.66 744	0.59 760	0.61 741	0.58 750	0.68 743	0.71 752

nnnnnnn	0.74 721	0.33 679	1.35 726	0.42 711	0.35 708	0.79 717	0.46 705	0.82 730	1.08 741	1.05 735	1.50 741	1.57 742	0.98 735	1.12 725	1.09 726	0.27 712	0.25 720	0.32 717	0.31 721	0.34 715	0.32 718

ELAS_RVC	0.74 721	0.36 687	1.00 693	0.37 702	0.33 705	0.88 723	0.93 751	0.83 731	1.08 741	1.35 745	1.33 734	1.24 733	1.33 749	1.06 719	0.95 713	0.27 712	0.25 720	0.29 711	0.27 715	0.30 710	0.30 712
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 721	0.36 687	0.85 671	0.36 696	0.33 705	1.36 748	0.77 742	0.93 737	0.92 727	1.41 749	1.53 743	1.16 730	1.17 740	0.95 707	1.03 717	0.26 707	0.25 720	0.28 707	0.28 719	0.31 711	0.30 712
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 724	0.44 708	1.98 745	0.49 727	0.16 527	0.58 685	0.31 639	0.81 728	0.83 714	0.41 617	0.52 622	0.98 721	0.58 694	4.97 778	1.03 717	0.11 536	0.07 417	0.10 477	0.24 701	0.27 700	0.26 705

RTS	0.78 725	0.48 714	4.68 766	0.34 685	0.28 689	1.12 735	0.46 705	0.62 685	1.03 736	0.73 707	0.89 709	0.60 674	0.59 695	1.61 746	1.16 731	0.14 622	0.11 609	0.15 640	0.15 647	0.21 670	0.19 660

RTSA	0.78 725	0.48 714	4.68 766	0.34 685	0.28 689	1.12 735	0.46 705	0.62 685	1.03 736	0.73 707	0.89 709	0.60 674	0.59 695	1.61 746	1.16 731	0.14 622	0.11 609	0.15 640	0.15 647	0.21 670	0.19 660

1111	0.79 727	0.31 670	1.57 736	0.39 706	0.28 689	1.14 737	0.99 754	0.83 731	0.96 734	0.97 731	1.11 722	1.23 732	1.18 741	1.73 751	1.70 751	0.21 687	0.18 690	0.22 689	0.21 687	0.29 706	0.26 705

DStereoSA	0.81 728	0.37 693	1.08 703	0.51 729	0.65 741	0.67 699	1.44 767	0.74 717	1.06 739	0.54 683	1.67 748	0.49 628	1.78 755	0.96 708	1.69 750	0.28 717	0.43 741	0.27 699	0.51 741	0.40 723	0.58 741

DStereoFS	0.84 729	0.66 736	0.80 653	0.53 733	0.50 728	1.23 742	0.55 722	0.94 738	1.32 750	0.89 719	1.32 732	1.04 723	2.32 763	1.29 738	1.14 727	0.31 723	0.35 735	0.30 713	0.39 731	0.34 715	0.60 744

SGM+DAISY	0.87 730	0.66 736	1.30 724	0.51 729	0.60 737	1.03 731	0.84 748	0.76 719	0.73 701	1.39 747	1.51 742	1.31 736	1.22 743	1.11 723	1.08 721	0.57 740	0.53 754	0.51 736	0.51 741	0.54 731	0.61 748

ACVNet_2	0.89 731	0.87 747	1.25 719	0.82 747	0.62 739	0.97 729	0.62 729	1.14 743	1.42 753	1.00 732	1.40 735	1.47 740	0.84 726	1.11 723	0.66 688	0.61 742	0.43 741	0.78 748	0.49 738	0.75 746	0.52 736

IMH-64-1	0.91 732	0.86 745	0.84 668	0.97 752	0.75 746	0.92 727	0.71 734	1.27 744	1.10 743	0.89 719	1.45 737	1.14 727	0.96 732	1.19 729	0.84 703	0.74 748	0.51 751	0.97 753	0.55 746	0.84 749	0.60 744

IMH-64	0.91 732	0.86 745	0.84 668	0.97 752	0.75 746	0.92 727	0.71 734	1.27 744	1.10 743	0.89 719	1.45 737	1.14 727	0.96 732	1.19 729	0.84 703	0.74 748	0.51 751	0.97 753	0.55 746	0.84 749	0.60 744

MonStereo1	0.93 734	0.56 727	0.82 660	0.69 740	0.58 735	1.37 749	0.35 666	0.94 738	1.25 748	0.93 724	1.90 752	1.52 741	2.10 760	1.27 736	0.77 697	0.69 745	0.33 733	0.75 746	0.47 737	0.70 744	0.57 740

U	1.00 735	0.09 98	0.21 156	0.21 327	3.68 770	6.12 777	0.14 134	0.21 103	0.21 225	0.11 83	0.11 70	0.10 72	0.09 45	0.12 9	0.11 61	0.07 149	0.05 45	5.42 784	2.90 782	0.07 210	0.06 169

PWCK	1.00 735	1.17 761	1.70 742	0.91 750	0.41 716	1.19 740	0.92 750	1.10 741	1.14 745	1.16 741	1.14 724	1.25 734	0.88 729	1.75 753	1.04 719	0.87 756	0.50 749	0.87 751	0.53 744	0.96 756	0.52 736

WAO-7	1.01 737	0.89 748	0.93 684	0.83 749	0.66 742	1.18 738	0.81 746	1.40 749	1.57 758	1.11 739	1.76 751	1.45 739	1.19 742	1.50 745	1.14 727	0.61 742	0.62 764	0.70 743	0.68 754	0.66 742	0.60 744

MADNet+	1.01 737	1.16 760	4.72 768	0.70 741	0.47 725	1.24 743	0.96 752	0.97 740	0.89 719	0.65 700	0.77 695	0.87 713	0.85 728	2.09 757	1.68 748	0.38 731	0.39 738	0.31 715	0.27 715	0.43 724	0.39 725

MultiAttention	1.02 739	0.13 388	0.43 467	0.35 694	0.43 719	5.36 768	1.71 768	0.69 710	0.53 643	0.36 559	0.63 671	0.55 657	0.22 436	7.60 783	0.43 633	0.09 433	0.06 274	0.14 624	0.24 701	0.26 695	0.30 712

IMH	1.05 740	0.95 752	1.00 693	1.01 754	0.78 750	1.11 734	0.68 733	1.38 748	1.43 754	1.00 732	1.72 749	1.43 738	1.14 737	1.73 751	0.89 709	1.09 762	0.55 757	0.99 755	0.57 749	0.87 751	0.62 750

WAO-6	1.07 741	0.93 751	0.92 682	0.96 751	0.78 750	1.28 745	0.75 739	1.34 747	2.00 762	1.02 734	1.54 744	1.59 743	1.22 743	1.31 739	1.14 727	0.78 751	0.55 757	1.02 757	0.75 759	0.83 748	0.69 751

LVE	1.13 742	1.02 753	1.28 722	1.01 754	0.80 753	1.29 746	0.81 746	1.47 752	1.96 760	1.07 737	1.90 752	1.90 748	1.01 736	1.48 744	0.91 710	0.93 759	0.61 763	0.94 752	0.69 755	0.87 751	0.75 756

JetBlue	1.14 743	0.76 741	2.36 750	0.59 735	0.75 746	3.04 763	1.78 769	1.11 742	0.90 721	0.94 725	1.10 721	1.66 745	1.28 747	2.09 757	1.72 752	0.43 734	0.36 736	0.38 726	0.38 730	0.58 734	0.56 738

Dean	1.17 744	1.04 755	1.49 733	1.03 756	0.78 750	1.20 741	0.77 742	1.48 753	1.96 760	1.28 743	1.99 755	2.15 752	1.14 737	1.25 734	1.00 716	0.81 753	0.60 761	1.01 756	0.69 755	0.92 755	0.74 755

fsdfsdds	1.26 745	0.33 679	1.44 730	0.43 713	0.59 736	2.19 759	1.14 762	1.28 746	2.36 764	2.10 767	4.10 772	3.15 763	1.94 757	1.09 722	1.28 739	0.22 692	0.19 697	0.34 722	0.25 706	0.36 719	0.34 720

SGM-ForestM	1.36 746	0.28 646	0.79 650	0.26 596	0.16 527	2.26 760	1.00 755	1.42 750	1.46 756	2.38 769	2.05 756	5.95 773	2.66 765	2.95 763	2.46 764	0.17 665	0.18 690	0.18 667	0.18 676	0.15 610	0.18 653

xyz-stereo	1.40 747	0.10 165	17.09 794	0.18 116	0.07 4	4.78 767	0.18 349	0.29 271	0.34 433	0.36 559	2.81 768	0.40 569	0.29 552	0.56 569	0.24 506	0.07 149	0.05 45	0.09 393	0.06 173	0.06 121	0.05 43

MANE	1.41 748	0.36 687	0.74 640	0.43 713	0.41 716	2.16 758	0.80 744	2.39 768	3.38 768	2.22 768	3.06 769	3.54 765	2.73 767	2.15 759	1.94 758	0.28 717	0.27 723	0.30 713	0.46 735	0.28 705	0.34 720

TorneroNet-64	1.43 749	1.03 754	1.20 715	1.10 758	0.86 756	2.26 760	0.73 737	1.84 758	3.84 773	1.25 742	2.25 760	2.69 760	1.42 750	1.76 754	1.43 743	0.76 750	0.50 749	1.09 758	0.66 753	1.23 764	0.76 757

notaker	1.45 750	1.34 764	1.48 731	1.40 765	1.07 760	1.18 738	0.85 749	1.48 753	1.40 752	1.51 758	3.46 770	2.40 757	1.81 756	1.76 754	1.45 746	1.11 763	0.69 769	1.38 765	0.87 763	1.31 766	0.97 763

WAO-8	1.46 751	1.10 758	1.09 704	1.10 758	0.84 754	2.06 755	0.75 739	1.84 758	3.83 771	1.44 753	2.21 758	2.15 752	1.43 751	3.17 764	1.19 733	0.91 757	0.65 766	1.09 758	0.79 760	0.90 753	0.71 752

Venus	1.46 751	1.10 758	1.09 704	1.10 758	0.84 754	2.06 755	0.75 739	1.84 758	3.83 771	1.44 753	2.21 758	2.15 752	1.43 751	3.17 764	1.19 733	0.91 757	0.65 766	1.09 758	0.79 760	0.90 753	0.71 752

UNDER WATER-64	1.55 753	1.19 762	2.52 753	1.31 763	0.95 758	2.12 757	1.21 763	1.45 751	3.19 767	1.43 752	1.32 732	2.64 759	2.04 759	1.63 748	1.83 754	1.11 763	0.67 768	1.28 763	0.92 764	1.19 761	1.02 764

UNDER WATER	1.59 754	1.22 763	2.36 750	1.38 764	1.03 759	1.67 754	1.10 759	1.54 756	3.63 769	1.44 753	1.47 739	2.85 761	2.25 762	1.67 749	1.94 758	1.06 761	0.62 764	1.31 764	0.93 765	1.21 763	1.02 764

LSM	1.64 755	0.40 700	2.56 754	2.02 769	17.61 792	0.51 668	0.52 719	0.61 676	0.76 703	0.82 716	1.11 722	0.63 688	0.54 685	0.75 656	0.49 652	0.16 653	0.24 717	0.18 667	0.21 687	0.25 686	2.42 773

LE_ROB	1.76 756	0.20 575	2.68 756	0.48 723	0.52 731	0.78 715	0.96 752	0.84 733	6.61 779	7.40 783	2.08 757	2.08 750	4.83 775	1.27 736	3.79 769	0.10 488	0.08 509	0.12 575	0.11 554	0.11 518	0.10 494

ktn	1.77 757	1.36 765	1.22 716	1.43 766	1.14 761	1.52 752	1.08 758	1.51 755	3.96 774	2.77 772	4.69 773	3.35 764	1.46 753	1.69 750	1.25 738	1.43 767	0.77 771	1.45 766	0.99 766	1.32 767	0.96 761

KSHMR	1.89 758	1.36 765	1.60 738	1.47 767	1.22 763	1.38 750	1.06 757	1.79 757	5.97 778	1.42 751	5.65 777	2.98 762	1.14 737	2.23 760	1.20 735	1.27 766	1.12 773	1.46 767	1.10 768	1.32 767	1.15 766

TARStereo	1.99 759	0.26 635	2.90 757	0.33 682	1.30 764	3.07 764	2.37 771	2.20 766	4.84 775	3.25 773	6.38 779	4.33 767	3.05 768	1.33 740	1.21 737	0.23 694	0.18 690	0.24 693	0.81 762	0.29 706	1.26 767

TorneroNet	2.22 760	1.08 757	1.24 718	1.14 762	0.90 757	5.58 769	0.80 744	2.12 764	8.69 782	2.58 770	5.42 775	3.88 766	1.97 758	1.78 756	1.87 755	0.86 755	0.54 756	1.15 762	0.74 758	1.23 764	0.85 760

MADNet++	2.26 761	1.80 768	2.06 746	2.13 771	1.97 768	2.61 762	1.79 770	2.38 767	2.16 763	2.75 771	2.65 767	2.38 756	2.43 764	3.17 764	3.21 766	2.17 775	1.95 777	1.94 771	1.63 770	2.06 770	2.01 772

JetRed	2.30 762	2.64 770	6.12 774	1.12 761	1.38 766	5.85 776	3.29 773	1.99 762	1.67 759	1.98 765	1.95 754	2.16 755	1.60 754	2.48 761	4.10 771	1.05 760	1.60 774	1.09 758	1.01 767	1.67 769	1.28 768

light-stereo	2.37 763	0.69 738	3.61 759	3.84 773	3.41 769	4.04 765	0.31 639	2.13 765	1.45 755	3.61 774	6.33 778	6.90 782	0.63 707	4.83 777	1.28 739	0.71 747	0.74 770	0.32 717	0.39 731	1.20 762	0.96 761

HanzoNet	2.97 764	1.69 767	2.29 749	1.74 768	1.33 765	1.53 753	1.03 756	1.99 762	2.64 766	5.51 778	5.16 774	5.90 772	6.82 781	4.32 776	3.29 767	3.16 778	2.02 779	1.92 769	2.87 781	2.24 771	1.89 771

coex-ft	3.44 765	0.73 740	48.55 812	0.24 520	0.19 601	0.50 667	0.43 698	0.47 519	2.40 765	7.03 782	1.20 727	0.97 720	2.23 761	0.73 647	1.92 757	0.12 576	0.15 668	0.14 624	0.12 593	0.21 670	0.43 728

noway2	4.26 766	5.26 775	4.63 764	11.29 785	10.43 780	5.62 770	4.46 776	4.09 772	0.90 721	1.87 761	2.47 763	6.20 780	3.67 774	3.62 769	4.54 774	1.97 769	0.46 743	2.02 773	1.74 773	5.72 780	4.32 780

noway3	4.27 767	5.33 776	4.61 763	11.26 784	10.44 781	5.62 770	4.46 776	4.12 773	0.92 727	1.86 760	2.49 766	6.19 779	3.66 773	3.74 773	4.54 774	1.97 769	0.46 743	2.03 776	1.74 773	5.69 778	4.21 778

TCMNet-wrong-test	4.29 768	5.57 777	4.65 765	11.33 786	10.39 779	5.73 775	4.48 780	4.13 774	1.02 735	1.91 764	2.39 761	6.16 777	3.62 771	3.84 774	4.50 773	1.99 771	0.47 745	1.97 772	1.69 771	5.69 778	4.31 779

zzzz4	4.31 769	5.77 778	4.85 772	11.37 787	10.45 782	5.64 772	4.46 776	4.20 776	0.91 726	1.87 761	2.47 763	6.11 775	3.60 769	3.65 770	4.59 776	1.99 771	0.47 745	2.02 773	1.74 773	5.77 781	4.37 781

noway1	4.31 769	5.77 778	4.81 771	11.37 787	10.45 782	5.64 772	4.46 776	4.20 776	0.90 721	1.87 761	2.48 765	6.11 775	3.60 769	3.65 770	4.59 776	1.99 771	0.47 745	2.02 773	1.74 773	5.77 781	4.37 781

noway4	4.32 771	5.81 780	4.75 769	11.39 789	10.47 784	5.70 774	4.50 781	4.14 775	0.90 721	1.83 759	2.44 762	6.16 777	3.63 772	3.66 772	4.60 778	2.00 774	0.47 745	2.03 776	1.73 772	5.80 783	4.40 783

FADE	4.32 771	1.06 756	4.35 762	0.71 742	0.76 749	0.73 706	0.50 717	1.85 761	1.52 757	0.75 711	0.66 676	1.17 731	2.69 766	2.83 762	1.96 760	24.23 810	4.70 784	17.35 801	17.61 800	0.49 728	0.44 729

DPSimNet_ROB	4.34 773	4.23 771	6.89 776	3.67 772	3.68 770	4.75 766	5.21 782	2.67 769	3.68 770	5.82 779	3.95 771	5.57 769	6.72 780	3.46 768	4.48 772	4.05 782	2.88 780	4.68 783	3.12 783	3.69 773	3.62 777

UHP	4.71 774	0.60 730	7.05 777	0.48 723	0.70 743	9.17 780	2.53 772	5.32 780	14.17 794	8.26 784	14.83 793	9.91 785	8.72 784	4.02 775	3.96 770	0.41 733	0.31 730	0.37 725	0.56 748	1.09 759	1.78 770

tt	4.71 774	0.10 165	3.94 760	2.06 770	1.53 767	10.14 783	16.88 786	9.27 787	4.98 776	1.39 747	1.02 718	4.68 768	4.90 776	3.35 767	5.86 781	5.76 784	9.15 793	2.24 779	2.53 779	3.10 772	1.32 769

BEATNet-Init1	4.73 776	2.61 769	13.29 792	0.58 734	0.53 732	10.12 782	3.33 774	4.83 778	5.01 777	8.75 785	8.51 781	14.08 794	7.60 783	7.70 784	5.34 779	0.28 717	0.28 726	0.34 722	0.37 728	0.57 733	0.45 730

Selective-IGEV-i1pa	5.57 777	7.99 782	4.76 770	0.80 746	0.45 723	12.99 785	3.60 775	9.25 786	7.43 781	6.97 781	9.87 785	8.94 783	7.26 782	14.66 795	5.65 780	3.55 779	1.08 772	1.93 770	0.72 757	0.73 745	2.79 775

USTest	6.88 778	5.23 774	5.63 773	7.22 778	7.29 774	14.34 787	22.76 788	8.48 784	9.32 783	5.42 777	6.39 780	6.29 781	6.64 779	6.92 781	8.62 784	1.94 768	3.29 781	2.16 778	2.55 780	3.85 774	3.29 776

ASD4	7.23 779	6.65 781	7.69 778	5.24 775	5.62 773	11.85 784	20.36 787	7.57 783	7.14 780	6.55 780	5.47 776	5.99 774	5.78 777	7.22 782	9.24 785	4.85 783	4.44 783	6.40 790	5.19 784	6.53 784	4.89 784

EDNetEfficientorigin	7.51 780	0.52 725	140.47 814	0.25 561	0.17 552	0.42 626	0.29 623	0.47 519	1.03 736	1.28 743	1.02 718	0.83 711	0.84 726	0.75 656	0.99 715	0.10 488	0.09 548	0.12 575	0.10 513	0.21 670	0.22 687

DGTPSM_ROB	8.34 781	5.10 772	10.37 790	5.31 776	10.18 777	8.33 778	23.60 792	6.06 781	13.41 791	4.90 775	10.87 789	5.65 770	10.44 785	6.17 779	12.59 786	3.74 780	7.55 786	3.69 780	7.26 789	4.14 775	7.46 787

DPSMNet_ROB	8.40 782	5.11 773	10.49 791	5.58 777	10.25 778	8.34 779	23.62 793	6.07 782	13.45 792	4.93 776	10.88 790	5.66 771	10.44 785	6.24 780	12.64 787	3.98 781	7.61 787	3.76 781	7.30 790	4.20 776	7.51 788

DLNR_Zeroshot_test	10.44 783	12.10 791	19.93 796	106.08 813	23.66 804	0.14 55	0.13 96	3.22 770	0.17 128	0.16 239	0.23 301	0.16 255	0.10 99	0.31 431	0.15 277	2.36 776	0.06 274	0.07 179	0.07 266	39.70 812	0.06 169

DLNR-FE	10.45 784	12.13 792	19.94 797	106.10 814	23.12 803	0.14 55	0.13 96	3.28 771	0.17 128	0.16 239	0.23 301	0.16 255	0.10 99	0.31 431	0.15 277	2.41 777	0.06 274	0.07 179	0.07 266	40.22 813	0.06 169

iinet-test	10.78 785	9.29 783	9.70 780	10.48 779	10.68 785	17.98 792	25.98 794	12.57 791	13.39 789	9.64 789	10.10 786	10.06 786	10.61 788	11.22 791	12.70 788	6.40 786	7.74 788	5.68 785	6.69 785	7.47 785	7.30 785

IINet	10.78 785	9.29 783	9.70 780	10.48 779	10.68 785	17.98 792	25.98 794	12.57 791	13.39 789	9.64 789	10.10 786	10.06 786	10.61 788	11.22 791	12.70 788	6.40 786	7.74 788	5.68 785	6.69 785	7.47 785	7.30 785

LRCNet_RVC	10.90 787	14.34 794	9.35 779	15.35 790	8.04 776	1.08 732	0.34 662	8.78 785	0.70 695	12.63 794	16.05 794	9.85 784	6.54 778	8.57 785	6.34 782	20.27 806	5.40 785	23.70 807	21.88 808	14.87 793	13.83 796

DPSM_ROB	11.49 788	9.87 789	10.35 788	11.13 782	11.31 787	19.11 795	27.51 797	13.37 794	14.21 795	10.31 791	11.06 791	10.96 792	11.27 793	11.96 793	13.59 791	6.78 788	8.19 791	6.03 787	7.09 787	7.93 787	7.73 790

DPSM	11.49 788	9.87 789	10.35 788	11.13 782	11.31 787	19.11 795	27.51 797	13.37 794	14.21 795	10.31 791	11.06 791	10.96 792	11.27 793	11.96 793	13.59 791	6.78 788	8.19 791	6.03 787	7.09 787	7.93 787	7.73 790

xxxxx1	15.27 790	9.54 786	10.31 785	20.13 794	18.88 793	17.08 788	23.03 789	10.36 788	10.99 785	9.21 786	9.62 782	10.74 789	10.61 788	10.72 787	13.89 793	7.97 790	9.20 794	31.85 810	44.72 812	12.84 790	13.69 792

tt_ll	15.27 790	9.54 786	10.31 785	20.13 794	18.88 793	17.08 788	23.03 789	10.36 788	10.99 785	9.21 786	9.62 782	10.74 789	10.61 788	10.72 787	13.89 793	7.97 790	9.20 794	31.85 810	44.72 812	12.84 790	13.69 792

ff	15.27 790	9.54 786	10.31 785	20.13 794	18.88 793	17.08 788	23.03 789	10.36 788	10.99 785	9.21 786	9.62 782	10.74 789	10.61 788	10.72 787	13.89 793	7.97 790	9.20 794	31.85 810	44.72 812	12.84 790	13.69 792

PML	16.10 793	12.82 793	6.78 775	5.23 774	7.76 775	33.92 800	66.56 810	5.30 779	10.28 784	26.12 809	68.59 814	20.51 797	13.49 795	10.06 786	6.78 783	5.96 785	2.00 778	6.04 789	2.18 778	8.96 789	2.60 774

Anonymous_1	16.62 794	9.35 785	9.84 782	10.66 781	14.64 789	18.66 794	27.12 796	12.64 793	13.51 793	10.76 793	10.30 788	10.13 788	10.60 787	11.06 790	12.74 790	15.87 801	7.74 788	16.92 800	43.48 811	58.66 814	7.68 789

HaxPig	17.72 795	20.22 805	19.73 795	16.53 791	16.51 790	9.27 781	9.33 783	14.34 796	13.27 788	18.65 796	18.70 796	17.35 795	16.77 796	17.04 796	16.45 796	22.05 809	20.89 806	22.27 806	21.53 803	21.29 805	22.13 810

real-time stereo	19.07 796	18.91 797	16.59 793	20.12 793	17.29 791	28.07 799	33.08 799	22.27 800	20.40 800	19.30 799	17.17 795	20.25 796	17.40 797	21.10 798	19.76 798	15.87 801	14.54 797	15.28 799	13.39 791	16.88 801	13.78 795

MEDIAN_ROB	21.21 797	24.62 809	23.47 806	19.58 792	19.65 796	13.22 786	10.96 784	17.88 797	17.00 797	22.14 808	22.02 799	20.86 798	20.36 798	21.06 797	19.71 797	25.63 811	24.13 807	26.21 808	25.20 809	25.17 808	25.38 813

RAFT-FEzeroshot	23.10 798	19.88 800	20.56 798	22.49 798	22.75 799	38.38 801	55.50 806	26.84 802	28.66 803	20.60 803	22.10 800	22.05 801	22.74 801	24.00 801	27.37 805	13.59 793	16.48 800	12.14 791	14.28 794	15.96 796	15.54 800

RAFT-FE	23.10 798	19.88 800	20.56 798	22.49 798	22.75 799	38.38 801	55.50 806	26.84 802	28.66 803	20.60 803	22.10 800	22.05 801	22.74 801	24.00 801	27.37 805	13.59 793	16.48 800	12.14 791	14.28 794	15.96 796	15.54 800

CasAABBNet	23.10 798	19.86 798	20.64 800	22.47 797	22.73 797	38.41 804	55.50 806	26.89 805	28.70 805	20.61 805	22.15 802	22.08 804	22.75 803	23.99 799	27.36 803	13.59 793	16.48 800	12.14 791	14.27 793	15.95 794	15.53 799

FlowAnything	23.14 801	19.87 799	20.79 801	22.50 801	22.74 798	38.39 803	55.46 803	26.89 805	28.72 806	20.77 807	22.29 805	22.07 803	22.72 800	23.99 799	27.41 807	13.60 796	16.55 805	12.15 795	14.36 798	15.97 798	15.52 798

Hybrid-DGEV	23.16 802	19.94 803	20.96 803	22.49 798	22.75 799	38.51 806	55.52 809	27.09 809	28.90 809	20.58 802	22.25 803	22.00 800	22.80 805	24.11 804	27.33 802	13.60 796	16.47 799	12.14 791	14.30 797	15.95 794	15.54 800

Selective-RAFT-Error	23.16 802	19.93 802	20.87 802	22.54 802	22.81 802	38.52 807	55.47 804	27.01 808	28.83 807	20.66 806	22.25 803	22.09 805	22.80 805	24.09 803	27.36 803	13.61 798	16.48 800	12.15 795	14.28 794	15.99 799	15.57 803

fast-reg	23.64 804	20.51 806	23.42 805	23.22 803	24.75 806	38.73 808	55.47 804	26.85 804	28.86 808	20.12 800	21.73 797	21.64 799	22.22 799	24.30 806	27.54 808	13.91 800	16.52 804	14.85 798	15.62 799	16.91 802	15.71 804

LSM0	24.24 805	19.98 804	22.32 804	24.22 804	40.14 811	38.48 805	55.20 802	26.95 807	28.57 802	20.49 801	21.83 798	22.26 806	22.75 803	24.22 805	27.30 801	13.66 799	16.32 798	12.19 797	14.15 792	16.10 800	17.66 805

AVERAGE_ROB	25.43 806	29.06 810	27.24 807	24.63 805	24.20 805	17.73 791	12.61 785	22.29 801	21.39 801	26.79 810	26.16 808	25.20 807	24.64 809	25.07 807	23.53 799	29.96 812	28.40 812	30.60 809	29.58 810	29.72 809	29.84 814

RSGM-EC	29.65 807	17.75 795	10.04 783	35.31 808	33.15 807	26.42 797	46.65 800	19.89 798	17.74 798	18.92 797	23.36 806	30.14 808	23.59 807	41.87 812	45.99 813	59.56 813	34.38 813	33.25 813	20.37 801	34.97 810	19.60 808

acva	29.65 807	17.75 795	10.04 783	35.31 808	33.15 807	26.42 797	46.65 800	19.89 798	17.74 798	18.92 797	23.36 806	30.14 808	23.59 807	41.87 812	45.99 813	59.56 813	34.38 813	33.25 813	20.37 801	34.97 810	19.60 808

Selective-IGEV-i16pa	30.47 809	41.93 813	4.02 761	0.49 727	0.37 712	96.94 814	0.74 738	60.26 815	58.76 814	17.24 795	64.39 813	38.26 814	49.53 814	106.11 815	26.15 800	19.96 805	3.42 782	4.39 782	1.81 777	0.39 722	14.22 797

zzzzzz3	33.80 810	21.93 807	29.35 808	40.69 810	40.71 812	54.58 810	75.81 812	38.06 811	43.73 812	30.21 811	32.81 809	33.59 812	36.40 812	35.16 808	41.64 811	19.24 803	24.62 808	18.35 802	21.58 804	19.15 803	18.48 806

zzz1	33.83 811	21.95 808	29.58 809	40.69 810	40.71 812	54.57 809	75.77 811	38.08 812	43.79 813	30.23 812	32.84 810	33.61 813	36.40 812	35.19 809	41.64 811	19.25 804	24.62 808	18.36 803	21.58 804	19.16 804	18.49 807

zzzz2	34.86 812	30.12 811	31.42 810	34.23 806	34.22 809	58.04 811	83.74 813	40.88 813	43.54 810	31.10 813	33.46 811	32.70 810	33.88 810	35.86 810	41.00 809	20.48 807	24.86 810	18.45 804	21.67 806	24.07 806	23.42 811

noway5	34.86 812	30.12 811	31.42 810	34.23 806	34.22 809	58.04 811	83.74 813	40.88 813	43.54 810	31.10 813	33.46 811	32.70 810	33.88 810	35.86 810	41.00 809	20.48 807	24.86 810	18.45 804	21.67 806	24.07 806	23.42 811

test_example2	101.33 814	108.28 814	68.15 813	98.43 812	106.93 814	89.75 813	102.43 815	36.80 810	97.65 815	129.04 815	130.15 815	65.26 815	66.62 815	92.11 814	80.24 815	144.10 815	199.48 815	81.81 815	103.01 815	125.01 815	101.27 815

ccccc	256.34 815	256.29 815	313.62 815	354.40 815	364.36 815	149.10 815	168.46 816	152.89 816	131.30 816	153.93 816	155.56 816	164.00 816	204.39 816	268.02 816	295.19 816	390.55 816	349.22 816	244.59 816	219.82 816	412.30 816	378.83 816

GS-Stereo							0.16 246	0.26 215	0.18 151	0.13 156	0.15 171	0.10 72	0.09 45	0.16 123	0.10 15	0.07 149	0.05 45	0.06 59	0.05 81	0.08 302	0.08 359

Low-res two-view benchmark