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

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 29	0.15 9	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.15 9	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.12 5	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 89	0.08 12	0.11 1	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 29	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 54	0.08 12	0.11 1	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 131	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 49	0.12 29	0.15 9	0.11 8	0.09 12	0.07 3	0.09 25	0.10 71	0.13 12	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 41	0.09 54	0.09 1	0.14 97	0.10 1	0.14 36	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.12 16	0.13 63	0.11 2	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.10 54	0.09 30	0.11 1	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monster-pro	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.17 20	0.14 36	0.08 2	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 8	0.10 131	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 88	0.14 97	0.14 5	0.13 23	0.11 50	0.09 16	0.10 54	0.10 71	0.16 89	0.09 1	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 8	0.07 4	0.21 108	0.15 5	0.11 169	0.10 10	0.13 63	0.15 9	0.08 1	0.12 80	0.10 29	0.09 25	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.06 95	0.05 34

GeoVLM	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 8	0.11 211	0.20 96	0.16 20	0.07 2	0.16 88	0.13 63	0.17 20	0.14 36	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.09 1	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.09 54	0.13 22	0.13 63	0.22 89	0.16 61	0.09 12	0.10 29	0.08 4	0.08 12	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.13 63	0.11 2	0.13 23	0.10 29	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 223	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.08 298	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth_RVC	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 88	0.10 8	0.20 56	0.14 36	0.09 12	0.10 29	0.09 25	0.12 142	0.13 12	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.05 62	0.06 95	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 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.19 39	0.15 51	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.09 30	0.15 65	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.18 30	0.19 126	0.10 29	0.10 29	0.11 89	0.10 71	0.15 65	0.13 160	0.06 49	0.06 230	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 88	0.13 63	0.21 71	0.11 8	0.11 50	0.11 39	0.10 54	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.06 230	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 8	0.09 77	0.14 8	0.19 143	0.07 2	0.16 88	0.12 29	0.16 14	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 164	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	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 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.18 88	0.10 116	0.13 22	0.12 29	0.15 9	0.12 16	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.11 12	0.09 2	0.20 56	0.12 16	0.11 50	0.11 39	0.08 4	0.08 12	0.23 233	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 137

S2M2_XL	0.10 8	0.09 77	0.21 108	0.14 2	0.10 116	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 29	0.11 39	0.09 25	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.06 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 8	0.10 131	0.15 22	0.17 41	0.10 116	0.16 88	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 80	0.11 39	0.09 25	0.10 71	0.16 89	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 8	0.10 131	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.08 4	0.11 108	0.16 89	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 8	0.08 31	0.19 83	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.09 12	0.07 3	0.08 4	0.08 12	0.16 89	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 8	0.08 31	0.19 83	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 63	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 107	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 8	0.08 31	0.16 43	0.17 41	0.08 23	0.16 88	0.12 29	0.17 20	0.12 16	0.10 29	0.07 3	0.10 54	0.08 12	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

MLG-Stereo_test2	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.09 12	0.07 3	0.10 54	0.06 1	0.15 65	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.18 88	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 54	0.07 3	0.17 107	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.18 88	0.07 2	0.15 49	0.11 17	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 54	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LGtest1	0.10 8	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.09 2	0.16 14	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.09 25	0.09 30	0.15 65	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.06 137

MonSter	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 41	0.08 23	0.09 1	0.13 63	0.24 131	0.13 23	0.10 29	0.09 16	0.09 25	0.08 12	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch*	0.11 38	0.07 4	0.22 123	0.16 20	0.10 116	0.13 22	0.13 63	0.18 30	0.14 36	0.09 12	0.09 16	0.09 25	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.06 137

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 38	0.10 131	0.26 169	0.18 88	0.09 54	0.14 33	0.14 97	0.20 56	0.13 23	0.11 50	0.13 78	0.10 54	0.11 108	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 38	0.09 77	0.17 60	0.18 88	0.10 116	0.15 49	0.16 192	0.23 112	0.15 51	0.10 29	0.16 146	0.09 25	0.11 108	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.08 310

MatchStereo	0.11 38	0.08 31	0.23 136	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 29	0.20 56	0.17 87	0.10 29	0.15 127	0.08 4	0.08 12	0.14 31	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34
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 38	0.09 77	0.20 96	0.20 216	0.10 116	0.19 184	0.13 63	0.16 14	0.13 23	0.10 29	0.10 29	0.09 25	0.09 30	0.19 158	0.12 105	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

asda	0.11 38	0.11 211	0.16 43	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.16 61	0.11 50	0.11 39	0.08 4	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 38	0.10 131	0.14 8	0.17 41	0.10 116	0.15 49	0.12 29	0.25 148	0.17 87	0.14 141	0.13 78	0.09 25	0.09 30	0.18 133	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.10 8	0.19 39	0.18 107	0.14 141	0.17 164	0.09 25	0.10 71	0.18 133	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 38	0.11 211	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 38	0.11 211	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 38	0.11 211	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.08 4	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 38	0.11 211	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.08 4	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 38	0.11 211	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 38	0.10 131	0.15 22	0.18 88	0.09 54	0.15 49	0.15 145	0.20 56	0.15 51	0.12 80	0.13 78	0.10 54	0.09 30	0.17 107	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 38	0.09 77	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.25 148	0.16 61	0.14 141	0.13 78	0.08 4	0.10 71	0.16 89	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.19 184	0.10 8	0.22 89	0.17 87	0.14 141	0.12 59	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.19 184	0.10 8	0.22 89	0.17 87	0.14 141	0.12 59	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.11 169	0.18 149	0.12 29	0.23 112	0.14 36	0.13 110	0.11 39	0.08 4	0.10 71	0.16 89	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 38	0.10 131	0.14 8	0.17 41	0.09 54	0.17 122	0.09 2	0.22 89	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.09 25	0.11 108	0.19 158	0.13 160	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 38	0.10 131	0.15 22	0.18 88	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.27 183	0.20 155	0.14 141	0.14 113	0.08 4	0.11 108	0.13 12	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 38	0.09 77	0.14 8	0.19 143	0.12 236	0.14 33	0.12 29	0.25 148	0.17 87	0.13 110	0.16 146	0.08 4	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 38	0.09 77	0.13 1	0.17 41	0.12 236	0.15 49	0.11 17	0.23 112	0.15 51	0.14 141	0.12 59	0.08 4	0.09 30	0.21 203	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 38	0.06 1	0.17 60	0.15 5	0.11 169	0.16 88	0.13 63	0.21 71	0.16 61	0.11 50	0.15 127	0.09 25	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

111111	0.11 38	0.07 4	0.17 60	0.19 143	0.11 169	0.13 22	0.11 17	0.22 89	0.15 51	0.11 50	0.12 59	0.12 112	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 256	0.06 137

LG-G_1	0.11 38	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.07 2	0.21 257	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

LG-G	0.11 38	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.07 2	0.21 257	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

SGD-Stereo	0.11 38	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.07 2	0.17 122	0.13 63	0.18 30	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.11 89	0.12 142	0.18 133	0.11 42	0.08 280	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 38	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.09 54	0.22 285	0.14 97	0.14 5	0.16 61	0.11 50	0.10 29	0.09 25	0.08 12	0.21 203	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 38	0.08 31	0.15 22	0.19 143	0.11 169	0.14 33	0.10 8	0.22 89	0.18 107	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.11 108	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

TS12	0.12 67	0.08 31	0.17 60	0.21 270	0.09 54	0.19 184	0.14 97	0.23 112	0.16 61	0.14 141	0.19 193	0.12 112	0.13 187	0.17 107	0.15 226	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 67	0.11 211	0.28 198	0.20 216	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.22 89	0.16 61	0.09 12	0.11 39	0.09 25	0.12 142	0.20 178	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 67	0.11 211	0.32 245	0.20 216	0.08 23	0.16 88	0.13 63	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.12 59	0.11 89	0.11 108	0.19 158	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 67	0.10 131	0.27 181	0.19 143	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.21 71	0.15 51	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.12 142	0.20 178	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 67	0.11 211	0.27 181	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.14 36	0.11 50	0.14 113	0.10 54	0.11 108	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 67	0.12 269	0.28 198	0.19 143	0.08 23	0.17 122	0.15 145	0.22 89	0.18 107	0.11 50	0.14 113	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 67	0.11 211	0.26 169	0.19 143	0.07 2	0.14 33	0.14 97	0.21 71	0.18 107	0.12 80	0.15 127	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 67	0.13 336	0.28 198	0.20 216	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.20 56	0.16 61	0.11 50	0.14 113	0.09 25	0.13 187	0.18 133	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

aanet-new-32k	0.12 67	0.11 211	0.27 181	0.20 216	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.13 132	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 67	0.11 211	0.27 181	0.20 216	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.13 132	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 67	0.11 211	0.35 283	0.20 216	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.14 36	0.12 80	0.14 113	0.12 112	0.12 142	0.15 65	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.07 176	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 67	0.11 211	0.22 123	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.15 51	0.13 110	0.16 146	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 67	0.11 211	0.28 198	0.20 216	0.08 23	0.15 49	0.13 63	0.22 89	0.19 126	0.12 80	0.14 113	0.12 112	0.12 142	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 67	0.11 211	0.26 169	0.20 216	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.12 112	0.11 108	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 67	0.12 269	0.27 181	0.21 270	0.09 54	0.19 184	0.14 97	0.24 131	0.17 87	0.12 80	0.13 78	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 67	0.11 211	0.23 136	0.22 339	0.09 54	0.16 88	0.14 97	0.24 131	0.19 126	0.12 80	0.11 39	0.09 25	0.13 187	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 146	0.05 62	0.08 256	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 67	0.11 211	0.25 160	0.21 270	0.08 23	0.13 22	0.14 97	0.25 148	0.21 175	0.12 80	0.15 127	0.09 25	0.14 223	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 67	0.11 211	0.24 146	0.20 216	0.09 54	0.19 184	0.15 145	0.26 168	0.20 155	0.11 50	0.12 59	0.10 54	0.13 187	0.17 107	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 67	0.10 131	0.21 108	0.21 270	0.11 169	0.20 226	0.16 192	0.21 71	0.17 87	0.12 80	0.17 164	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 67	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.13 315	0.20 226	0.16 192	0.23 112	0.18 107	0.12 80	0.15 127	0.14 164	0.13 187	0.13 12	0.12 105	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 67	0.09 77	0.17 60	0.19 143	0.11 169	0.14 33	0.16 192	0.21 71	0.20 155	0.10 29	0.17 164	0.11 89	0.12 142	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 67	0.08 31	0.29 212	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.19 585

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 67	0.09 77	0.18 73	0.18 88	0.09 54	0.13 22	0.16 192	0.25 148	0.21 175	0.11 50	0.16 146	0.09 25	0.11 108	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.04 1	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 49	0.15 145	0.24 131	0.17 87	0.13 110	0.15 127	0.16 205	0.13 187	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 88	0.15 145	0.25 148	0.16 61	0.14 141	0.15 127	0.17 216	0.12 142	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 149	0.16 192	0.25 148	0.16 61	0.16 190	0.16 146	0.18 228	0.13 187	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 67	0.13 336	0.15 22	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.17 238	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.21 350	0.14 31	0.22 405	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.08 256	0.07 232

Selective-IGEV-i32	0.12 67	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.27 183	0.15 51	0.13 110	0.14 113	0.13 132	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 67	0.09 77	0.21 108	0.18 88	0.13 315	0.18 149	0.16 192	0.24 131	0.20 155	0.16 190	0.21 225	0.09 25	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

DispViT+	0.12 67	0.07 4	0.19 83	0.15 5	0.16 455	0.10 10	0.12 29	0.26 168	0.23 217	0.13 110	0.11 39	0.10 54	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 67	0.12 269	0.21 108	0.18 88	0.11 169	0.24 328	0.12 29	0.19 39	0.18 107	0.10 29	0.13 78	0.11 89	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.12 236	0.19 184	0.16 192	0.20 56	0.14 36	0.12 80	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.08 256	0.08 310

GSStereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.17 41	0.12 236	0.19 184	0.16 192	0.26 168	0.18 107	0.13 110	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.08 256	0.08 310

gasm-f	0.12 67	0.09 77	0.19 83	0.18 88	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.20 56	0.14 36	0.12 80	0.19 193	0.10 54	0.11 108	0.16 89	0.11 42	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.09 336	0.08 310

Replicate-Monster	0.12 67	0.10 131	0.32 245	0.16 20	0.08 23	0.17 122	0.10 8	0.22 89	0.19 126	0.11 50	0.10 29	0.10 54	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.08 310

3w_stereo	0.12 67	0.11 211	0.18 73	0.18 88	0.08 23	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.07 1	0.12 142	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 67	0.08 31	0.14 8	0.18 88	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.25 148	0.21 175	0.13 110	0.16 146	0.08 4	0.12 142	0.16 89	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GREAT-IGEV	0.12 67	0.09 77	0.25 160	0.16 20	0.11 169	0.14 33	0.16 192	0.17 20	0.17 87	0.10 29	0.15 127	0.09 25	0.09 30	0.18 133	0.10 6	0.06 49	0.07 360	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.10 430
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 67	0.11 211	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.17 238	0.20 56	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.13 132	0.08 12	0.22 223	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

AIO_test	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.19 143	0.11 169	0.15 49	0.17 238	0.19 39	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.14 164	0.09 30	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

GIP-stereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.29 221	0.18 107	0.11 50	0.16 146	0.13 132	0.09 30	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 67	0.08 31	0.17 60	0.18 88	0.13 315	0.09 1	0.11 17	0.16 14	0.15 51	0.10 29	0.08 15	0.10 54	0.10 71	0.21 203	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.16 545	0.24 623

RSM++	0.12 67	0.09 77	0.19 83	0.20 216	0.09 54	0.17 122	0.15 145	0.21 71	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.14 164	0.09 30	0.20 178	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.05 34

RSM	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.20 216	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.23 112	0.18 107	0.13 110	0.13 78	0.15 184	0.09 30	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 67	0.08 31	0.29 212	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.19 585

Selective-IGEV	0.12 67	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.27 183	0.15 51	0.13 110	0.14 113	0.13 132	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

DF	0.13 113	0.09 77	0.21 108	0.18 88	0.10 116	0.17 122	0.15 145	0.25 148	0.17 87	0.13 110	0.22 238	0.19 244	0.11 108	0.20 178	0.14 197	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.06 137

aanet-new-78k	0.13 113	0.11 211	0.44 411	0.21 270	0.08 23	0.14 33	0.14 97	0.21 71	0.16 61	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.13 187	0.18 133	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new	0.13 113	0.11 211	0.30 222	0.20 216	0.13 315	0.20 226	0.14 97	0.23 112	0.16 61	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.15 242	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.06 137

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 113	0.09 77	0.19 83	0.18 88	0.14 363	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.18 88	0.14 363	0.18 149	0.15 145	0.23 112	0.21 175	0.16 190	0.22 238	0.10 54	0.09 30	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 113	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.14 363	0.18 149	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.16 190	0.21 225	0.09 25	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 113	0.11 211	0.38 331	0.17 41	0.11 169	0.17 122	0.14 97	0.23 112	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.13 132	0.11 108	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1	0.13 113	0.07 4	0.16 43	0.17 41	0.11 169	0.17 122	0.16 192	0.32 263	0.22 191	0.15 161	0.17 164	0.20 254	0.13 187	0.14 31	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

VMStereo-Base	0.13 113	0.08 31	0.22 123	0.15 5	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.24 131	0.25 247	0.14 141	0.22 238	0.17 216	0.12 142	0.19 158	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

BStereo	0.13 113	0.10 131	0.42 388	0.18 88	0.11 169	0.13 22	0.14 97	0.24 131	0.22 191	0.12 80	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.16 89	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

NLSM3	0.13 113	0.10 131	0.17 60	0.21 270	0.13 315	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.24 233	0.11 50	0.15 127	0.12 112	0.13 187	0.17 107	0.15 226	0.05 9	0.05 39	0.08 239	0.08 298	0.05 7	0.05 34

DDF-Stereo	0.13 113	0.08 31	0.19 83	0.19 143	0.16 455	0.12 16	0.15 145	0.18 30	0.18 107	0.11 50	0.10 29	0.13 132	0.12 142	0.23 233	0.19 338	0.08 280	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.21 596	0.06 137

GASTEREO	0.13 113	0.12 269	0.21 108	0.23 395	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.26 168	0.18 107	0.17 209	0.16 146	0.11 89	0.13 187	0.19 158	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.06 95	0.06 137

MSCF	0.13 113	0.12 269	0.21 108	0.22 339	0.10 116	0.16 88	0.15 145	0.26 168	0.18 107	0.17 209	0.16 146	0.11 89	0.13 187	0.18 133	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.06 95	0.06 137

water-stereo	0.13 113	0.08 31	0.20 96	0.19 143	0.10 116	0.17 122	0.14 97	0.25 148	0.19 126	0.17 209	0.23 247	0.15 184	0.15 242	0.12 5	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 113	0.09 77	0.24 146	0.20 216	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.22 89	0.16 61	0.12 80	0.19 193	0.15 184	0.11 108	0.13 12	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.07 176	0.06 137

LG-Stereo	0.13 113	0.10 131	0.24 146	0.20 216	0.09 54	0.16 88	0.18 284	0.21 71	0.18 107	0.11 50	0.17 164	0.09 25	0.09 30	0.15 65	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.05 34

S2M2_L	0.13 113	0.11 211	0.20 96	0.16 20	0.12 236	0.12 16	0.07 1	0.18 30	0.20 155	0.12 80	0.15 127	0.14 164	0.12 142	0.15 65	0.14 197	0.13 522	0.09 483	0.09 332	0.10 444	0.11 452	0.09 373
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 113	0.14 383	0.19 83	0.26 522	0.09 54	0.15 49	0.13 63	0.22 89	0.18 107	0.12 80	0.11 39	0.10 54	0.13 187	0.21 203	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 113	0.37 614	0.36 303	0.14 2	0.07 2	0.11 12	0.12 29	0.17 20	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 71	0.20 178	0.10 6	0.09 375	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.24 609	0.05 34

castereo++	0.13 113	0.10 131	0.18 73	0.18 88	0.10 116	0.27 379	0.13 63	0.23 112	0.23 217	0.11 50	0.13 78	0.16 205	0.10 71	0.18 133	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 113	0.09 77	0.24 146	0.19 143	0.10 116	0.17 122	0.19 331	0.22 89	0.16 61	0.14 141	0.11 39	0.13 132	0.10 71	0.24 249	0.18 305	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.06 137
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 113	0.10 131	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.19 39	0.19 126	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.11 108	0.24 249	0.16 253	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

mms	0.13 113	0.11 211	0.19 83	0.19 143	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.20 56	0.17 87	0.13 110	0.17 164	0.14 164	0.09 30	0.24 249	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.07 232

ours_stereo	0.13 113	0.11 211	0.23 136	0.20 216	0.11 169	0.17 122	0.18 284	0.20 56	0.19 126	0.13 110	0.18 184	0.14 164	0.10 71	0.23 233	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.06 95	0.05 34

RAStereo	0.13 113	0.12 269	0.27 181	0.22 339	0.11 169	0.15 49	0.18 284	0.23 112	0.23 217	0.13 110	0.17 164	0.11 89	0.09 30	0.15 65	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.05 34

Occ-G	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.17 41	0.10 116	0.15 49	0.19 331	0.22 89	0.19 126	0.13 110	0.19 193	0.21 266	0.11 108	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.06 137

Pointernet	0.13 113	0.07 4	0.27 181	0.19 143	0.11 169	0.20 226	0.12 29	0.31 251	0.24 233	0.15 161	0.15 127	0.13 132	0.11 108	0.17 107	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 113	0.10 131	0.22 123	0.20 216	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.16 61	0.13 110	0.15 127	0.13 132	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

gcap-zeroshot	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.17 41	0.14 363	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 113	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.14 363	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

trnet	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.15 5	0.07 2	0.21 257	0.12 29	0.24 131	0.24 233	0.16 190	0.21 225	0.15 184	0.13 187	0.18 133	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.05 34

MoCha-V2	0.13 113	0.08 31	0.26 169	0.23 395	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.26 168	0.16 61	0.15 161	0.15 127	0.13 132	0.14 223	0.20 178	0.11 42	0.06 49	0.07 360	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

IGEV++	0.13 113	0.10 131	0.23 136	0.21 270	0.10 116	0.15 49	0.15 145	0.29 221	0.16 61	0.12 80	0.15 127	0.12 112	0.12 142	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

testlalala	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.17 41	0.14 363	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

AEACV	0.13 113	0.09 77	0.23 136	0.18 88	0.19 528	0.19 184	0.16 192	0.23 112	0.14 36	0.13 110	0.17 164	0.13 132	0.16 262	0.16 89	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.06 137

LoS_RVC	0.13 113	0.10 131	0.19 83	0.18 88	0.16 455	0.20 226	0.18 284	0.20 56	0.17 87	0.13 110	0.19 193	0.12 112	0.15 242	0.17 107	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.12 491

EGLCR-Stereo	0.13 113	0.08 31	0.20 96	0.18 88	0.09 54	0.21 257	0.13 63	0.27 183	0.21 175	0.13 110	0.10 29	0.15 184	0.09 30	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

CREStereo	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.14 2	0.08 23	0.22 285	0.15 145	0.25 148	0.24 233	0.16 190	0.21 225	0.14 164	0.13 187	0.18 133	0.13 160	0.09 375	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 152	0.21 520	0.47 439	0.17 41	0.12 236	0.15 49	0.14 97	0.24 131	0.16 61	0.11 50	0.14 113	0.12 112	0.10 71	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.07 232

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 152	0.19 493	0.70 556	0.17 41	0.12 236	0.13 22	0.14 97	0.24 131	0.17 87	0.10 29	0.12 59	0.10 54	0.10 71	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.05 7	0.07 232

PSi22	0.14 152	0.13 336	0.29 212	0.19 143	0.09 54	0.17 122	0.12 29	0.28 205	0.23 217	0.13 110	0.14 113	0.22 277	0.13 187	0.29 350	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 176	0.06 137

Wave_Phase_stereo	0.14 152	0.10 131	0.42 388	0.18 88	0.11 169	0.36 511	0.14 97	0.28 205	0.22 191	0.12 80	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.16 89	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

252Zero-FE	0.14 152	0.07 4	0.17 60	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.21 71	0.19 126	0.77 636	0.11 39	0.08 4	0.08 12	0.13 12	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

Zero-FE251	0.14 152	0.09 77	0.24 146	0.17 41	0.09 54	0.20 226	0.13 63	0.20 56	0.14 36	0.61 615	0.13 78	0.13 132	0.11 108	0.14 31	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

DA	0.14 152	0.10 131	0.18 73	0.21 270	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.28 205	0.20 155	0.14 141	0.17 164	0.16 205	0.14 223	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

GGEV	0.14 152	0.10 131	0.18 73	0.21 270	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.28 205	0.20 155	0.14 141	0.17 164	0.16 205	0.14 223	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

FlowAnything_test	0.14 152	0.11 211	0.21 108	0.21 270	0.12 236	0.17 122	0.16 192	0.25 148	0.16 61	0.15 161	0.13 78	0.15 184	0.14 223	0.18 133	0.16 253	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.12 522	0.08 256	0.09 373

depthmonostereo	0.14 152	0.09 77	0.19 83	0.19 143	0.08 23	0.20 226	0.15 145	0.27 183	0.23 217	0.16 190	0.18 184	0.14 164	0.17 292	0.19 158	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 152	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.09 54	0.21 257	0.14 97	0.24 131	0.21 175	0.21 248	0.21 225	0.15 184	0.14 223	0.23 233	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

SCV_C0	0.14 152	0.11 211	0.25 160	0.19 143	0.12 236	0.15 49	0.16 192	0.30 241	0.22 191	0.13 110	0.15 127	0.13 132	0.09 30	0.24 249	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.09 336	0.06 137

SCV	0.14 152	0.14 383	0.24 146	0.21 270	0.11 169	0.15 49	0.16 192	0.31 251	0.18 107	0.11 50	0.15 127	0.13 132	0.10 71	0.23 233	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.06 137

castereo	0.14 152	0.10 131	0.19 83	0.18 88	0.10 116	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.13 110	0.18 184	0.16 205	0.16 262	0.15 65	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

tt45	0.14 152	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.11 169	0.23 307	0.18 284	0.22 89	0.17 87	0.15 161	0.13 78	0.14 164	0.10 71	0.30 366	0.14 197	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.07 232

999	0.14 152	0.08 31	0.24 146	0.19 143	0.11 169	0.20 226	0.17 238	0.24 131	0.18 107	0.13 110	0.16 146	0.14 164	0.11 108	0.36 408	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.07 232

fffy	0.14 152	0.11 211	0.24 146	0.20 216	0.10 116	0.19 184	0.18 284	0.22 89	0.19 126	0.13 110	0.16 146	0.15 184	0.13 187	0.25 279	0.14 197	0.06 49	0.06 230	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.06 137

WCG-NET	0.14 152	0.09 77	0.23 136	0.18 88	0.08 23	0.18 149	0.17 238	0.21 71	0.28 286	0.18 227	0.21 225	0.15 184	0.12 142	0.18 133	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

WCG-NET（raft）	0.14 152	0.09 77	0.23 136	0.17 41	0.08 23	0.19 184	0.16 192	0.23 112	0.26 259	0.18 227	0.19 193	0.20 254	0.12 142	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 152	0.11 211	0.32 245	0.19 143	0.11 169	0.18 149	0.17 238	0.20 56	0.22 191	0.14 141	0.24 261	0.15 184	0.10 71	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.10 404	0.06 137

ff7	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

IGEVStereo-DCA	0.14 152	0.11 211	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.12 59	0.14 164	0.12 142	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

ffff	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

11t	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

MaDis-Stereo	0.14 152	0.13 336	0.26 169	0.19 143	0.14 363	0.16 88	0.13 63	0.25 148	0.21 175	0.13 110	0.14 113	0.14 164	0.11 108	0.17 107	0.17 282	0.08 280	0.07 360	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.06 137

UniTT-Stereo	0.14 152	0.10 131	0.30 222	0.21 270	0.13 315	0.17 122	0.13 63	0.19 39	0.18 107	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.11 108	0.18 133	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.08 256	0.06 137

CASnet	0.14 152	0.12 269	0.22 123	0.22 339	0.08 23	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.22 255	0.20 210	0.15 184	0.11 108	0.17 107	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.11 466	0.09 400	0.08 256	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 152	0.14 383	0.33 263	0.20 216	0.09 54	0.21 257	0.10 8	0.26 168	0.20 155	0.18 227	0.19 193	0.15 184	0.13 187	0.17 107	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.06 137

anonymousdsp	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.07 232

LoS	0.14 152	0.08 31	0.27 181	0.16 20	0.09 54	0.22 285	0.14 97	0.26 168	0.26 259	0.15 161	0.18 184	0.18 228	0.13 187	0.22 223	0.14 197	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 152	0.08 31	0.19 83	0.17 41	0.22 571	0.18 149	0.16 192	0.23 112	0.19 126	0.14 141	0.17 164	0.14 164	0.10 71	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 256	0.18 578

ProNet	0.14 152	0.12 269	0.25 160	0.19 143	0.11 169	0.19 184	0.19 331	0.27 183	0.20 155	0.14 141	0.13 78	0.13 132	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.07 232

MC-Stereo	0.14 152	0.09 77	0.25 160	0.21 270	0.09 54	0.18 149	0.16 192	0.23 112	0.19 126	0.18 227	0.23 247	0.16 205	0.13 187	0.22 223	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

ccc-4	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

IGEV-Stereo	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.07 232
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 152	0.13 336	0.24 146	0.25 488	0.11 169	0.11 12	0.18 284	0.32 263	0.23 217	0.12 80	0.12 59	0.18 228	0.12 142	0.14 31	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.06 137
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
DN	0.15 188	0.08 31	0.27 181	0.19 143	0.14 363	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.24 233	0.14 141	0.16 146	0.18 228	0.10 71	0.21 203	0.13 160	0.11 464	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.08 256	0.10 430

RT-Monster	0.15 188	0.08 31	0.21 108	0.17 41	0.14 363	0.20 226	0.11 17	0.29 221	0.32 340	0.24 275	0.22 238	0.17 216	0.13 187	0.18 133	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

MM-Stereo_test2	0.15 188	0.10 131	0.44 411	0.23 395	0.11 169	0.21 257	0.21 414	0.27 183	0.22 191	0.15 161	0.16 146	0.13 132	0.11 108	0.20 178	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.05 34

HART	0.15 188	0.11 211	0.30 222	0.21 270	0.09 54	0.17 122	0.16 192	0.30 241	0.19 126	0.15 161	0.25 271	0.17 216	0.09 30	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.07 360	0.07 146	0.05 62	0.08 256	0.06 137

HUF	0.15 188	0.11 211	0.38 331	0.17 41	0.11 169	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.20 155	0.11 50	0.13 78	0.14 164	0.11 108	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.20 622	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.14 530

rvit_stereo_0080	0.15 188	0.13 336	0.25 160	0.19 143	0.13 315	0.15 49	0.20 383	0.28 205	0.24 233	0.15 161	0.17 164	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.15 226	0.11 464	0.08 448	0.08 239	0.08 298	0.10 404	0.07 232

RAFT-Stereo-weight	0.15 188	0.09 77	0.26 169	0.20 216	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.36 328	0.29 305	0.24 275	0.20 210	0.19 244	0.10 71	0.18 133	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.05 34

whm_eth	0.15 188	0.13 336	0.25 160	0.19 143	0.13 315	0.15 49	0.20 383	0.28 205	0.24 233	0.15 161	0.17 164	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.15 226	0.11 464	0.08 448	0.08 239	0.08 298	0.10 404	0.07 232

CAS	0.15 188	0.07 4	0.21 108	0.41 631	0.16 455	0.20 226	0.18 284	0.22 89	0.19 126	0.15 161	0.19 193	0.11 89	0.09 30	0.14 31	0.13 160	0.29 637	0.04 2	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.14 530

CroCo-Stereo Lap2	0.15 188	0.15 418	0.28 198	0.25 488	0.18 501	0.11 12	0.19 331	0.28 205	0.21 175	0.13 110	0.16 146	0.15 184	0.12 142	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.07 360	0.08 239	0.06 143	0.08 256	0.07 232

GLC_STEREO	0.15 188	0.10 131	0.24 146	0.21 270	0.09 54	0.17 122	0.15 145	0.23 112	0.27 270	0.17 209	0.20 210	0.17 216	0.11 108	0.23 233	0.16 253	0.07 122	0.09 483	0.09 332	0.08 298	0.07 176	0.06 137

CREStereo++_RVC	0.15 188	0.08 31	0.26 169	0.17 41	0.11 169	0.18 149	0.13 63	0.22 89	0.30 318	0.21 248	0.30 317	0.13 132	0.11 108	0.16 89	0.15 226	0.07 122	0.04 2	0.06 43	0.15 573	0.06 95	0.05 34
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	0.15 188	0.09 77	0.28 198	0.16 20	0.08 23	0.25 346	0.14 97	0.23 112	0.28 286	0.24 275	0.30 317	0.16 205	0.12 142	0.17 107	0.13 160	0.08 280	0.07 360	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

XX-TBD	0.15 188	0.18 477	0.28 198	0.22 339	0.10 116	0.22 285	0.15 145	0.22 89	0.27 270	0.22 255	0.26 280	0.14 164	0.12 142	0.16 89	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137

PMTNet	0.15 188	0.08 31	0.23 136	0.15 5	0.09 54	0.23 307	0.16 192	0.25 148	0.23 217	0.17 209	0.21 225	0.16 205	0.14 223	0.22 223	0.13 160	0.29 637	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137

FE-Mocha	0.16 203	0.10 131	0.33 263	0.19 143	0.13 315	0.19 184	0.15 145	0.35 309	0.22 191	0.24 275	0.24 261	0.20 254	0.14 223	0.17 107	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.06 137

zero-FE	0.16 203	0.08 31	0.81 581	0.19 143	0.18 501	0.12 16	0.15 145	0.19 39	0.19 126	0.10 29	0.10 29	0.13 132	0.12 142	0.21 203	0.19 338	0.08 280	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.19 584	0.06 137

xyz-stereo-finetune	0.16 203	0.12 269	0.23 136	0.16 20	0.08 23	0.23 307	0.20 383	0.29 221	0.31 331	0.19 233	0.22 238	0.19 244	0.15 242	0.29 350	0.20 359	0.06 49	0.06 230	0.08 239	0.06 143	0.06 95	0.06 137

Reg-Stereo(zero)	0.16 203	0.07 4	0.36 303	0.19 143	0.10 116	0.19 184	0.14 97	0.28 205	0.24 233	0.22 255	0.20 210	0.24 312	0.18 318	0.21 203	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.06 137

tg	0.16 203	0.11 211	0.25 160	0.21 270	0.11 169	0.23 307	0.15 145	0.34 286	0.24 233	0.20 237	0.25 271	0.19 244	0.12 142	0.24 249	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.09 400	0.08 256	0.07 232

rvit_stereo_0083	0.16 203	0.12 269	0.26 169	0.21 270	0.13 315	0.17 122	0.17 238	0.22 89	0.34 364	0.16 190	0.21 225	0.19 244	0.16 262	0.21 203	0.16 253	0.11 464	0.10 513	0.10 410	0.08 298	0.09 336	0.07 232

rvit_stereo_0081_aga	0.16 203	0.14 383	0.28 198	0.21 270	0.13 315	0.19 184	0.17 238	0.23 112	0.24 233	0.17 209	0.21 225	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.14 197	0.11 464	0.08 448	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.07 232

rvit_stereo_0081	0.16 203	0.11 211	0.24 146	0.21 270	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.33 354	0.16 190	0.18 184	0.18 228	0.14 223	0.20 178	0.16 253	0.11 464	0.08 448	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.07 232

rvit_stereo_0082	0.16 203	0.11 211	0.24 146	0.21 270	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.33 354	0.16 190	0.18 184	0.18 228	0.14 223	0.20 178	0.16 253	0.11 464	0.08 448	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.07 232

CAS++	0.16 203	0.12 269	0.27 181	0.18 88	0.12 236	0.17 122	0.15 145	0.42 393	0.24 233	0.19 233	0.18 184	0.13 132	0.10 71	0.21 203	0.12 105	0.12 503	0.10 513	0.11 466	0.08 298	0.10 404	0.09 373
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 203	0.12 269	0.26 169	0.22 339	0.14 363	0.25 346	0.23 467	0.29 221	0.21 175	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.13 187	0.25 279	0.13 160	0.07 122	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.08 310

MIF-Stereo (partial)	0.16 203	0.10 131	0.34 274	0.21 270	0.15 423	0.15 49	0.13 63	0.28 205	0.25 247	0.17 209	0.26 280	0.15 184	0.16 262	0.25 279	0.17 282	0.09 375	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.09 336	0.08 310

RCA-Stereo	0.16 203	0.09 77	0.25 160	0.20 216	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.36 328	0.35 380	0.20 237	0.25 271	0.17 216	0.17 292	0.18 133	0.14 197	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

test-3	0.16 203	0.09 77	0.31 237	0.21 270	0.11 169	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.27 270	0.26 296	0.16 146	0.22 277	0.12 142	0.26 297	0.18 305	0.06 49	0.04 2	0.08 239	0.08 298	0.06 95	0.06 137

test_1	0.16 203	0.09 77	0.31 237	0.21 270	0.11 169	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.27 270	0.25 284	0.16 146	0.22 277	0.12 142	0.26 297	0.18 305	0.06 49	0.04 2	0.08 239	0.08 298	0.06 95	0.06 137

iRaftStereo_RVC	0.16 203	0.12 269	0.26 169	0.21 270	0.11 169	0.20 226	0.17 238	0.32 263	0.23 217	0.20 237	0.25 271	0.18 228	0.12 142	0.20 178	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.09 400	0.08 256	0.07 232

raftrobust	0.16 203	0.13 336	0.29 212	0.22 339	0.15 423	0.19 184	0.13 63	0.32 263	0.26 259	0.26 296	0.20 210	0.19 244	0.17 292	0.21 203	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.07 232

test_xeample3	0.16 203	0.11 211	0.56 499	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.35 309	0.20 155	0.16 190	0.12 59	0.13 132	0.12 142	0.24 249	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.07 232

NLSM1	0.17 221	0.10 131	0.17 60	0.21 270	0.18 501	0.25 346	0.17 238	0.47 445	0.40 446	0.16 190	0.21 225	0.13 132	0.15 242	0.21 203	0.18 305	0.08 280	0.09 483	0.09 332	0.08 298	0.07 176	0.06 137

xyz-stereo-finetune2	0.17 221	0.11 211	0.26 169	0.16 20	0.09 54	0.27 379	0.19 331	0.27 183	0.20 155	0.22 255	0.28 292	0.21 266	0.22 366	0.37 411	0.22 405	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.06 95	0.07 232

MM-Stereo_test3	0.17 221	0.12 269	0.29 212	0.23 395	0.14 363	0.19 184	0.22 441	0.39 356	0.36 393	0.16 190	0.24 261	0.17 216	0.12 142	0.19 158	0.14 197	0.07 122	0.07 360	0.08 239	0.06 143	0.09 336	0.06 137

MM-Stereo_test1	0.17 221	0.10 131	0.39 347	0.23 395	0.11 169	0.20 226	0.22 441	0.33 278	0.29 305	0.22 255	0.21 225	0.15 184	0.14 223	0.23 233	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.09 336	0.06 137

model_zeroshot	0.17 221	0.11 211	0.39 347	0.20 216	0.12 236	0.24 328	0.15 145	0.34 286	0.22 191	0.30 377	0.20 210	0.22 277	0.12 142	0.24 249	0.14 197	0.08 280	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.07 232

rvit_stereo_ft	0.17 221	0.14 383	0.30 222	0.25 488	0.14 363	0.17 122	0.21 414	0.28 205	0.26 259	0.16 190	0.19 193	0.20 254	0.16 262	0.22 223	0.17 282	0.11 464	0.07 360	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.07 232

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 221	0.13 336	0.24 146	0.19 143	0.13 315	0.24 328	0.17 238	0.30 241	0.37 404	0.43 556	0.17 164	0.13 132	0.12 142	0.19 158	0.15 226	0.08 280	0.07 360	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.08 310

AE-Stereo	0.17 221	0.11 211	0.31 237	0.24 449	0.14 363	0.23 307	0.18 284	0.34 286	0.29 305	0.15 161	0.25 271	0.21 266	0.13 187	0.20 178	0.14 197	0.07 122	0.08 448	0.09 332	0.10 444	0.07 176	0.06 137

rrr	0.17 221	0.11 211	0.57 502	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.35 309	0.22 191	0.15 161	0.12 59	0.14 164	0.12 142	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

plain	0.17 221	0.13 336	0.43 401	0.21 270	0.13 315	0.16 88	0.17 238	0.27 183	0.22 191	0.16 190	0.26 280	0.13 132	0.16 262	0.27 317	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.07 216	0.10 404	0.07 232

MSKI-zero shot	0.17 221	0.09 77	0.43 401	0.20 216	0.11 169	0.21 257	0.15 145	0.32 263	0.21 175	0.23 261	0.24 261	0.23 298	0.10 71	0.31 373	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

Any-RAFT	0.17 221	0.08 31	0.31 237	0.19 143	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.42 393	0.30 318	0.24 275	0.27 286	0.27 354	0.16 262	0.21 203	0.12 105	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

RAFT-Test	0.17 221	0.10 131	0.38 331	0.19 143	0.12 236	0.25 346	0.17 238	0.33 278	0.23 217	0.23 261	0.29 304	0.27 354	0.14 223	0.20 178	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

4D-IteraStereo	0.17 221	0.16 444	0.50 466	0.21 270	0.14 363	0.19 184	0.17 238	0.28 205	0.28 286	0.23 261	0.20 210	0.20 254	0.11 108	0.19 158	0.14 197	0.06 49	0.04 2	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.06 137

anonymousdsp2	0.17 221	0.10 131	0.28 198	0.20 216	0.11 169	0.25 346	0.17 238	0.41 379	0.31 331	0.23 261	0.23 247	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.08 256	0.07 232

knoymous	0.17 221	0.09 77	0.32 245	0.17 41	0.11 169	0.21 257	0.17 238	0.32 263	0.23 217	0.23 261	0.28 292	0.27 354	0.16 262	0.23 233	0.16 253	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.06 143	0.09 336	0.09 373

Selective-RAFT	0.17 221	0.12 269	0.30 222	0.24 449	0.10 116	0.29 421	0.15 145	0.32 263	0.31 331	0.17 209	0.17 164	0.21 266	0.18 318	0.28 331	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.08 256	0.06 137

AnonymousM	0.17 221	0.19 493	0.24 146	0.18 88	0.10 116	0.18 149	0.17 238	0.30 241	0.23 217	0.26 296	0.20 210	0.18 228	0.14 223	0.19 158	0.14 197	0.09 375	0.06 230	0.38 642	0.15 573	0.06 95	0.05 34

cross-raft	0.17 221	0.12 269	0.41 378	0.23 395	0.10 116	0.20 226	0.24 489	0.33 278	0.23 217	0.23 261	0.28 292	0.29 381	0.15 242	0.17 107	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

test-1	0.17 221	0.11 211	0.40 355	0.23 395	0.13 315	0.22 285	0.23 467	0.34 286	0.26 259	0.20 237	0.24 261	0.22 277	0.14 223	0.16 89	0.20 359	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.06 95	0.08 310

s12784h	0.17 221	0.09 77	0.26 169	0.18 88	0.07 2	0.32 467	0.19 331	0.37 338	0.32 340	0.23 261	0.25 271	0.18 228	0.17 292	0.25 279	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.05 34

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 221	0.14 383	0.32 245	0.20 216	0.09 54	0.19 184	0.17 238	0.32 263	0.30 318	0.25 284	0.33 364	0.20 254	0.17 292	0.19 158	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 221	0.10 131	0.40 355	0.20 216	0.11 169	0.20 226	0.15 145	0.36 328	0.30 318	0.23 261	0.21 225	0.26 344	0.15 242	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 221	0.10 131	0.37 312	0.20 216	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.32 263	0.28 286	0.23 261	0.23 247	0.27 354	0.15 242	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

Lsterematch	0.18 245	0.13 336	0.33 263	0.19 143	0.10 116	0.23 307	0.17 238	0.25 148	0.32 340	0.28 316	0.37 404	0.24 312	0.21 350	0.23 233	0.22 405	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.08 256	0.07 232

WQFJA1	0.18 245	0.10 131	0.16 43	0.22 339	0.18 501	0.25 346	0.19 331	0.51 495	0.51 554	0.15 161	0.17 164	0.15 184	0.16 262	0.20 178	0.20 359	0.07 122	0.09 483	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

WQFJX1	0.18 245	0.10 131	0.16 43	0.23 395	0.17 479	0.24 328	0.19 331	0.58 580	0.52 563	0.16 190	0.16 146	0.14 164	0.15 242	0.26 297	0.17 282	0.08 280	0.09 483	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.06 137

WQFJX	0.18 245	0.10 131	0.17 60	0.22 339	0.18 501	0.25 346	0.18 284	0.53 526	0.45 501	0.17 209	0.16 146	0.14 164	0.16 262	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.08 448	0.07 146	0.06 143	0.08 256	0.07 232

NLMM	0.18 245	0.10 131	0.16 43	0.22 339	0.18 501	0.25 346	0.19 331	0.51 495	0.51 554	0.15 161	0.17 164	0.15 184	0.16 262	0.20 178	0.20 359	0.07 122	0.09 483	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

IGEV-FE	0.18 245	0.10 131	0.65 538	0.20 216	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.34 286	0.19 126	0.28 316	0.22 238	0.27 354	0.13 187	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.06 137

H2IRNET	0.18 245	0.13 336	0.35 283	0.21 270	0.12 236	0.20 226	0.15 145	0.27 183	0.30 318	0.17 209	0.31 332	0.25 322	0.20 342	0.24 249	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.10 444	0.09 336	0.06 137

ACVNet-DCA	0.18 245	0.14 383	0.38 331	0.23 395	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.41 379	0.27 270	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.09 336	0.09 373

cc1	0.18 245	0.14 383	0.38 331	0.23 395	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.35 309	0.47 524	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.08 256	0.08 310

11t1	0.18 245	0.10 131	0.30 222	0.20 216	0.11 169	0.27 379	0.17 238	0.35 309	0.23 217	0.25 284	0.23 247	0.23 298	0.23 380	0.25 279	0.18 305	0.09 375	0.07 360	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.09 373

tt1	0.18 245	0.14 383	0.35 283	0.23 395	0.11 169	0.30 439	0.19 331	0.35 309	0.44 489	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.16 262	0.27 317	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.08 256	0.08 310

IGEV_Zeroshot_test	0.18 245	0.10 131	0.65 538	0.20 216	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.34 286	0.19 126	0.28 316	0.22 238	0.27 354	0.13 187	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.06 137

MIM_Stereo	0.18 245	0.12 269	0.38 331	0.20 216	0.11 169	0.17 122	0.14 97	0.35 309	0.25 247	0.27 304	0.35 385	0.23 298	0.13 187	0.27 317	0.16 253	0.06 49	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.08 256	0.06 137

HH	0.18 245	0.12 269	0.55 495	0.22 339	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.34 286	0.19 126	0.20 237	0.24 261	0.34 432	0.18 318	0.29 350	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.06 137

HanStereo	0.18 245	0.12 269	0.55 495	0.22 339	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.34 286	0.19 126	0.20 237	0.24 261	0.34 432	0.18 318	0.29 350	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.06 137

LL-Strereo2	0.18 245	0.18 477	0.39 347	0.22 339	0.12 236	0.24 328	0.13 63	0.31 251	0.23 217	0.24 275	0.20 210	0.24 312	0.12 142	0.26 297	0.15 226	0.06 49	0.06 230	0.12 504	0.09 400	0.08 256	0.07 232

riskmin	0.18 245	0.09 77	0.34 274	0.18 88	0.12 236	0.24 328	0.16 192	0.34 286	0.28 286	0.21 248	0.23 247	0.33 423	0.24 398	0.23 233	0.17 282	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.06 143	0.10 404	0.10 430

test_4	0.18 245	0.12 269	0.34 274	0.23 395	0.12 236	0.18 149	0.22 441	0.26 168	0.24 233	0.24 275	0.47 521	0.22 277	0.13 187	0.24 249	0.16 253	0.06 49	0.05 39	0.09 332	0.09 400	0.07 176	0.05 34

GMOStereo	0.18 245	0.14 383	0.30 222	0.22 339	0.12 236	0.20 226	0.27 525	0.26 168	0.28 286	0.31 395	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.05 34

error version	0.18 245	0.14 383	0.30 222	0.22 339	0.12 236	0.20 226	0.27 525	0.26 168	0.28 286	0.31 395	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.05 34

test-v	0.18 245	0.14 383	0.30 222	0.22 339	0.12 236	0.20 226	0.27 525	0.26 168	0.28 286	0.31 395	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.05 34

test_3	0.18 245	0.11 211	0.32 245	0.24 449	0.11 169	0.22 285	0.25 506	0.31 251	0.31 331	0.25 284	0.18 184	0.23 298	0.13 187	0.25 279	0.19 338	0.06 49	0.05 39	0.09 332	0.10 444	0.07 176	0.06 137

Patchmatch Stereo++	0.18 245	0.12 269	0.37 312	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.26 297	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310
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	0.18 245	0.11 211	0.35 283	0.23 395	0.11 169	0.24 328	0.20 383	0.29 221	0.26 259	0.26 296	0.25 271	0.25 322	0.18 318	0.34 394	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.08 310

PSM-adaLoss	0.18 245	0.12 269	0.37 312	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.16 192	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.18 318	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

ROB_FTStereo_v2	0.18 245	0.12 269	0.37 312	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.16 192	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

ROB_FTStereo	0.18 245	0.12 269	0.37 312	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.28 292	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

HUI-Stereo	0.18 245	0.12 269	0.37 312	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.28 292	0.25 322	0.17 292	0.22 223	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

DeepStereo_RVC	0.18 245	0.11 211	0.40 355	0.21 270	0.11 169	0.19 184	0.16 192	0.28 205	0.22 191	0.27 304	0.27 286	0.23 298	0.28 465	0.24 249	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.10 430

iGMRVC	0.18 245	0.12 269	0.37 312	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.27 317	0.17 282	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

iRAFT	0.18 245	0.12 269	0.37 312	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.26 297	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

CRE-IMP	0.18 245	0.12 269	0.37 312	0.22 339	0.11 169	0.24 328	0.17 238	0.29 221	0.21 175	0.27 304	0.26 280	0.24 312	0.17 292	0.23 233	0.18 305	0.08 280	0.05 39	0.10 410	0.07 216	0.10 404	0.10 430

test-2	0.18 245	0.14 383	0.30 222	0.22 339	0.12 236	0.20 226	0.27 525	0.26 168	0.28 286	0.31 395	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 245	0.12 269	0.37 312	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.18 318	0.25 279	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

rafts_anoy	0.18 245	0.15 418	0.35 283	0.22 339	0.14 363	0.19 184	0.17 238	0.32 263	0.30 318	0.23 261	0.25 271	0.20 254	0.16 262	0.22 223	0.19 338	0.08 280	0.07 360	0.10 410	0.12 522	0.09 336	0.08 310

raft+_RVC	0.18 245	0.14 383	0.32 245	0.21 270	0.15 423	0.21 257	0.16 192	0.38 344	0.34 364	0.21 248	0.28 292	0.20 254	0.15 242	0.24 249	0.19 338	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.08 310

RALCasStereoNet	0.18 245	0.15 418	0.33 263	0.21 270	0.14 363	0.21 257	0.18 284	0.31 251	0.25 247	0.21 248	0.29 304	0.22 277	0.15 242	0.27 317	0.17 282	0.08 280	0.10 513	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.09 373

sCroCo_RVC	0.18 245	0.14 383	0.49 455	0.27 550	0.18 501	0.22 285	0.17 238	0.27 183	0.23 217	0.14 141	0.22 238	0.17 216	0.14 223	0.21 203	0.15 226	0.10 425	0.11 537	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.09 373

DCANet	0.18 245	0.13 336	0.40 355	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.34 286	0.39 428	0.29 345	0.31 332	0.18 228	0.23 380	0.20 178	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.07 232

AFF-stereo	0.18 245	0.15 418	0.32 245	0.21 270	0.10 116	0.18 149	0.18 284	0.33 278	0.27 270	0.25 284	0.37 404	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.05 34

DIP-Stereo	0.18 245	0.12 269	0.33 263	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.12 29	0.42 393	0.25 247	0.27 304	0.32 341	0.21 266	0.17 292	0.25 279	0.20 359	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.08 310
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	0.18 245	0.09 77	0.32 245	0.22 339	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.42 393	0.19 126	0.31 395	0.45 504	0.20 254	0.14 223	0.18 133	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

RAFT-Stereo	0.18 245	0.09 77	0.32 245	0.22 339	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.42 393	0.19 126	0.31 395	0.45 504	0.20 254	0.14 223	0.18 133	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	0.19 288	0.12 269	0.16 43	0.23 395	0.18 501	0.24 328	0.20 383	0.59 586	0.65 605	0.18 227	0.17 164	0.13 132	0.14 223	0.25 279	0.18 305	0.08 280	0.09 483	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

NLCSM	0.19 288	0.12 269	0.18 73	0.24 449	0.19 528	0.24 328	0.21 414	0.42 393	0.40 446	0.19 233	0.18 184	0.14 164	0.16 262	0.47 446	0.19 338	0.08 280	0.09 483	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.07 232

AIO-test1	0.19 288	0.14 383	0.41 378	0.27 550	0.15 423	0.21 257	0.16 192	0.39 356	0.36 393	0.17 209	0.26 280	0.18 228	0.13 187	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.10 410	0.11 483	0.06 95	0.09 373

rvit_0105_6	0.19 288	0.14 383	0.34 274	0.23 395	0.14 363	0.18 149	0.20 383	0.29 221	0.37 404	0.18 227	0.22 238	0.23 298	0.17 292	0.26 297	0.17 282	0.15 562	0.13 567	0.13 525	0.11 483	0.11 452	0.08 310

1test111	0.19 288	0.14 383	0.38 331	0.23 395	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.41 379	0.27 270	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.34 394	0.22 405	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.09 336	0.09 373

DCANet-4	0.19 288	0.10 131	0.52 482	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.36 328	0.39 428	0.29 345	0.30 317	0.17 216	0.22 366	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

fff	0.19 288	0.13 336	0.40 355	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 474	0.29 345	0.30 317	0.18 228	0.28 465	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

ADStereo(finetuned)	0.19 288	0.13 336	0.49 455	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.34 286	0.39 428	0.29 345	0.31 332	0.18 228	0.31 511	0.21 203	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.07 232

x	0.19 288	0.11 211	0.29 212	0.20 216	0.11 169	0.26 369	0.18 284	0.41 379	0.29 305	0.25 284	0.29 304	0.28 370	0.24 398	0.26 297	0.23 426	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.09 336	0.08 310

DisPM	0.19 288	0.10 131	0.35 283	0.23 395	0.13 315	0.18 149	0.20 383	0.29 221	0.29 305	0.33 430	0.34 374	0.23 298	0.16 262	0.33 387	0.16 253	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.07 176	0.11 467

iRaft-Stereo_20w	0.19 288	0.10 131	0.46 431	0.19 143	0.13 315	0.25 346	0.19 331	0.52 514	0.19 126	0.29 345	0.21 225	0.22 277	0.20 342	0.28 331	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.08 256	0.08 310

TRStereo	0.19 288	0.17 463	0.47 439	0.23 395	0.19 528	0.19 184	0.16 192	0.52 514	0.28 286	0.20 237	0.19 193	0.21 266	0.13 187	0.24 249	0.13 160	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.11 483	0.06 95	0.06 137

Pruner-Stereo	0.19 288	0.11 211	0.34 274	0.29 575	0.12 236	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.29 305	0.33 430	0.32 341	0.25 322	0.15 242	0.24 249	0.21 385	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.09 373

RALAANet	0.19 288	0.18 477	0.37 312	0.23 395	0.14 363	0.23 307	0.13 63	0.37 338	0.29 305	0.28 316	0.26 280	0.25 322	0.15 242	0.26 297	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.06 137

csc	0.19 288	0.13 336	0.40 355	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 474	0.29 345	0.30 317	0.18 228	0.28 465	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

cscssc	0.19 288	0.13 336	0.40 355	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 474	0.29 345	0.30 317	0.18 228	0.28 465	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

GMStereo	0.19 288	0.25 552	0.40 355	0.21 270	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.29 221	0.40 446	0.25 284	0.23 247	0.16 205	0.15 242	0.25 279	0.19 338	0.09 375	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.10 404	0.08 310
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	0.20 305	0.14 383	0.31 237	0.22 339	0.12 236	0.26 369	0.16 192	0.31 251	0.27 270	0.32 417	0.58 573	0.23 298	0.15 242	0.23 233	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.07 216	0.08 256	0.06 137

HI	0.20 305	0.13 336	0.33 263	0.18 88	0.15 423	0.17 122	0.16 192	0.34 286	0.21 175	0.37 491	0.39 432	0.36 451	0.24 398	0.29 350	0.21 385	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.09 400	0.09 336	0.07 232

CoSv	0.20 305	0.13 336	0.33 263	0.18 88	0.15 423	0.17 122	0.16 192	0.34 286	0.21 175	0.37 491	0.39 432	0.36 451	0.24 398	0.29 350	0.21 385	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.09 400	0.09 336	0.07 232

AIO-test2	0.20 305	0.20 506	0.36 303	0.26 522	0.15 423	0.22 285	0.16 192	0.42 393	0.42 466	0.16 190	0.29 304	0.15 184	0.11 108	0.26 297	0.13 160	0.18 600	0.06 230	0.10 410	0.11 483	0.07 176	0.07 232

rvit_0105_4	0.20 305	0.15 418	0.38 331	0.23 395	0.14 363	0.20 226	0.22 441	0.33 278	0.39 428	0.19 233	0.24 261	0.25 322	0.19 333	0.27 317	0.17 282	0.16 578	0.13 567	0.13 525	0.11 483	0.11 452	0.08 310

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 305	0.72 655	0.70 556	0.17 41	0.08 23	0.15 49	0.15 145	0.18 30	0.16 61	0.13 110	0.12 59	0.09 25	0.08 12	0.16 89	0.13 160	0.35 644	0.04 2	0.08 239	0.07 216	0.11 452	0.23 618

test_sample1	0.20 305	0.10 131	0.28 198	0.19 143	0.12 236	0.28 399	0.19 331	0.41 379	0.25 247	0.26 296	0.31 332	0.29 381	0.26 429	0.44 436	0.21 385	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.09 336	0.09 373

MyStereo06	0.20 305	0.12 269	0.57 502	0.21 270	0.14 363	0.25 346	0.23 467	0.40 367	0.21 175	0.30 377	0.24 261	0.31 406	0.18 318	0.22 223	0.18 305	0.07 122	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.08 310

xx1	0.20 305	0.14 383	0.38 331	0.23 395	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.35 309	0.47 524	0.17 209	0.19 193	0.28 370	0.24 398	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.10 410	0.09 400	0.09 336	0.09 373

GCAPDPT-zeroshot	0.20 305	0.08 31	1.14 634	0.29 575	0.43 638	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.14 141	0.17 164	0.15 184	0.11 108	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

DCRE	0.20 305	0.13 336	0.40 355	0.21 270	0.15 423	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.22 255	0.80 621	0.23 298	0.16 262	0.23 233	0.15 226	0.07 122	0.07 360	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.06 137

qqq	0.20 305	0.12 269	0.31 237	0.20 216	0.11 169	0.23 307	0.19 331	0.41 379	0.27 270	0.24 275	0.28 292	0.28 370	0.24 398	0.34 394	0.22 405	0.08 280	0.07 360	0.10 410	0.09 400	0.09 336	0.09 373

PFNet+	0.20 305	0.10 131	0.37 312	0.21 270	0.12 236	0.17 122	0.19 331	0.29 221	0.34 364	0.33 430	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.32 380	0.17 282	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.08 256	0.12 491

NF-Stereo	0.20 305	0.10 131	0.35 283	0.24 449	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 340	0.28 316	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 463	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.13 508

OCTAStereo	0.20 305	0.10 131	0.35 283	0.24 449	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 340	0.28 316	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 463	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.13 508

RE-Stereo	0.20 305	0.10 131	0.35 283	0.24 449	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 340	0.28 316	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 463	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.13 508

TVStereo	0.20 305	0.10 131	0.35 283	0.24 449	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 340	0.28 316	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 463	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.13 508

sAnonymous2	0.20 305	0.21 520	0.58 507	0.24 449	0.17 479	0.22 285	0.19 331	0.34 286	0.28 286	0.17 209	0.19 193	0.17 216	0.16 262	0.17 107	0.14 197	0.10 425	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.23 606	0.17 564

CroCo_RVC	0.20 305	0.21 520	0.58 507	0.24 449	0.17 479	0.22 285	0.19 331	0.34 286	0.28 286	0.17 209	0.19 193	0.17 216	0.16 262	0.17 107	0.14 197	0.10 425	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.23 606	0.17 564

111	0.20 305	0.17 463	0.40 355	0.18 88	0.09 54	0.24 328	0.17 238	0.41 379	0.45 501	0.23 261	0.29 304	0.29 381	0.21 350	0.24 249	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.08 310

HITNet	0.20 305	0.17 463	0.43 401	0.19 143	0.08 23	0.27 379	0.14 97	0.42 393	0.30 318	0.29 345	0.32 341	0.27 354	0.21 350	0.28 331	0.25 447	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.06 137
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
IGEV_i1	0.21 326	0.11 211	0.43 401	0.22 339	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.43 407	0.30 318	0.29 345	0.30 317	0.31 406	0.20 342	0.33 387	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.08 256	0.08 310

Selective-IGEV-i1	0.21 326	0.10 131	0.31 237	0.23 395	0.13 315	0.31 455	0.22 441	0.46 436	0.42 466	0.27 304	0.32 341	0.33 423	0.17 292	0.25 279	0.19 338	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.08 256	0.09 373

Hybrid-DGEV-2	0.21 326	0.15 418	0.34 274	0.24 449	0.13 315	0.28 399	0.14 97	0.48 458	0.44 489	0.27 304	0.24 261	0.25 322	0.25 419	0.28 331	0.19 338	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.07 176	0.07 232

FACV-RUCA	0.21 326	0.15 418	0.32 245	0.23 395	0.23 584	0.26 369	0.19 331	0.39 356	0.34 364	0.25 284	0.32 341	0.21 266	0.24 398	0.24 249	0.19 338	0.10 425	0.07 360	0.15 567	0.08 298	0.16 545	0.13 508

IGEV-RUCA	0.21 326	0.08 31	0.23 136	0.19 143	0.19 528	0.28 399	0.24 489	0.23 112	0.21 175	0.20 237	0.23 247	0.28 370	0.49 600	0.26 297	0.18 305	0.09 375	0.08 448	0.18 592	0.13 550	0.17 562	0.17 564

rvit_0105_5	0.21 326	0.15 418	0.38 331	0.23 395	0.13 315	0.22 285	0.24 489	0.36 328	0.39 428	0.21 248	0.23 247	0.26 344	0.19 333	0.26 297	0.19 338	0.15 562	0.13 567	0.12 504	0.12 522	0.10 404	0.09 373

GCAP-BAT	0.21 326	0.08 31	1.22 639	0.29 575	0.43 638	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.14 141	0.17 164	0.15 184	0.11 108	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

test_sample2	0.21 326	0.10 131	0.28 198	0.19 143	0.11 169	0.27 379	0.21 414	0.43 407	0.29 305	0.26 296	0.31 332	0.30 397	0.24 398	0.45 439	0.18 305	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.09 336	0.09 373

mmm	0.21 326	0.12 269	0.31 237	0.22 339	0.12 236	0.28 399	0.21 414	0.41 379	0.27 270	0.29 345	0.38 419	0.29 381	0.24 398	0.29 350	0.22 405	0.09 375	0.07 360	0.11 466	0.09 400	0.10 404	0.09 373

CASS	0.21 326	0.15 418	0.32 245	0.26 522	0.11 169	0.28 399	0.19 331	0.39 356	0.30 318	0.32 417	0.34 374	0.25 322	0.24 398	0.25 279	0.20 359	0.13 522	0.08 448	0.11 466	0.09 400	0.11 452	0.11 467
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 326	0.16 444	0.32 245	0.26 522	0.13 315	0.26 369	0.27 525	0.40 367	0.36 393	0.29 345	0.39 432	0.22 277	0.21 350	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.07 232

RAFT_CTSACE	0.21 326	0.16 444	0.41 378	0.25 488	0.15 423	0.22 285	0.24 489	0.32 263	0.28 286	0.33 430	0.51 538	0.29 381	0.17 292	0.32 380	0.13 160	0.06 49	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.06 137

RAFT+CT+SA	0.21 326	0.18 477	0.33 263	0.25 488	0.18 501	0.23 307	0.29 548	0.40 367	0.36 393	0.24 275	0.38 419	0.18 228	0.16 262	0.32 380	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.12 522	0.09 336	0.09 373

SA-5K	0.21 326	0.16 444	0.32 245	0.26 522	0.13 315	0.26 369	0.27 525	0.40 367	0.36 393	0.29 345	0.39 432	0.22 277	0.21 350	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.07 232

CIPLG	0.21 326	0.21 520	0.55 495	0.23 395	0.15 423	0.25 346	0.20 383	0.35 309	0.29 305	0.31 395	0.33 364	0.22 277	0.15 242	0.26 297	0.20 359	0.08 280	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.08 256	0.08 310

IPLG	0.21 326	0.15 418	0.53 486	0.21 270	0.12 236	0.28 399	0.17 238	0.42 393	0.30 318	0.33 430	0.32 341	0.15 184	0.17 292	0.50 458	0.21 385	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

IPLGR_C	0.21 326	0.22 534	0.60 515	0.23 395	0.15 423	0.24 328	0.20 383	0.35 309	0.29 305	0.31 395	0.32 341	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.20 359	0.08 280	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.08 256	0.08 310

MIPNet	0.21 326	0.15 418	0.52 482	0.21 270	0.12 236	0.27 379	0.20 383	0.45 425	0.37 404	0.30 377	0.23 247	0.19 244	0.24 398	0.27 317	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

IPLGR	0.21 326	0.13 336	0.61 518	0.21 270	0.11 169	0.25 346	0.18 284	0.41 379	0.37 404	0.28 316	0.27 286	0.21 266	0.19 333	0.37 411	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

ACRE	0.21 326	0.20 506	0.62 526	0.23 395	0.15 423	0.24 328	0.20 383	0.35 309	0.28 286	0.31 395	0.32 341	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.20 359	0.08 280	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.08 256	0.08 310

GANet-ADL	0.21 326	0.12 269	0.45 423	0.23 395	0.14 363	0.29 421	0.19 331	0.46 436	0.35 380	0.25 284	0.32 341	0.32 416	0.19 333	0.24 249	0.20 359	0.10 425	0.07 360	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.10 430

LCNet	0.21 326	0.11 211	0.29 212	0.25 488	0.12 236	0.23 307	0.19 331	0.34 286	0.26 259	0.28 316	0.35 385	0.26 344	0.30 494	0.35 403	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.10 444	0.13 505	0.22 611

PSM-softLoss	0.21 326	0.10 131	0.39 347	0.24 449	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.38 344	0.26 259	0.29 345	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.52 469	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 410	0.09 400	0.08 256	0.12 491

KMStereo	0.21 326	0.10 131	0.39 347	0.24 449	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.38 344	0.26 259	0.29 345	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.52 469	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 410	0.09 400	0.08 256	0.12 491

SST-Stereo	0.21 326	0.10 131	0.37 312	0.24 449	0.13 315	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.24 233	0.34 450	0.33 364	0.29 381	0.25 419	0.56 495	0.17 282	0.08 280	0.05 39	0.10 410	0.08 298	0.09 336	0.07 232

RAFT_R40	0.21 326	0.10 131	0.37 312	0.24 449	0.13 315	0.18 149	0.18 284	0.31 251	0.29 305	0.33 430	0.33 364	0.30 397	0.24 398	0.55 484	0.18 305	0.08 280	0.05 39	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.07 232

RAFT-345	0.21 326	0.10 131	0.46 431	0.22 339	0.11 169	0.20 226	0.16 192	0.26 168	0.25 247	0.27 304	0.66 599	0.21 266	0.16 262	0.55 484	0.21 385	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.06 95	0.06 137

RAFT	0.21 326	0.17 463	0.32 245	0.24 449	0.12 236	0.25 346	0.27 525	0.35 309	0.28 286	0.33 430	0.33 364	0.38 465	0.22 366	0.29 350	0.17 282	0.08 280	0.08 448	0.11 466	0.10 444	0.10 404	0.06 137

GMM-Stereo	0.21 326	0.10 131	0.43 401	0.23 395	0.13 315	0.24 328	0.25 506	0.37 338	0.27 270	0.30 377	0.45 504	0.27 354	0.21 350	0.31 373	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.10 410	0.09 400	0.08 256	0.19 585

Prome-Stereo	0.21 326	0.10 131	0.30 222	0.24 449	0.12 236	0.23 307	0.23 467	0.36 328	0.25 247	0.33 430	0.59 576	0.24 312	0.28 465	0.29 350	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.20 597

TestStereo	0.21 326	0.19 493	0.40 355	0.25 488	0.10 116	0.22 285	0.21 414	0.31 251	0.31 331	0.23 261	0.34 374	0.22 277	0.18 318	0.62 531	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.07 216	0.11 452	0.06 137

XX-Stereo	0.21 326	0.10 131	0.83 588	0.26 522	0.17 479	0.23 307	0.13 63	0.40 367	0.18 107	0.20 237	0.41 451	0.31 406	0.10 71	0.32 380	0.12 105	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.05 34

EAI-Stereo	0.21 326	0.10 131	0.33 263	0.21 270	0.12 236	0.30 439	0.46 628	0.46 436	0.20 155	0.25 284	0.50 532	0.17 216	0.16 262	0.24 249	0.23 426	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.10 444	0.06 95	0.07 232

FENet	0.21 326	0.11 211	0.45 423	0.21 270	0.12 236	0.26 369	0.17 238	0.41 379	0.35 380	0.30 377	0.31 332	0.29 381	0.23 380	0.26 297	0.23 426	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.09 373

MyStereo8	0.22 360	0.15 418	0.63 529	0.21 270	0.17 479	0.31 455	0.16 192	0.36 328	0.32 340	0.28 316	0.36 395	0.25 322	0.18 318	0.25 279	0.28 472	0.08 280	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.10 404	0.12 491

ffm	0.22 360	0.12 269	0.42 388	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.20 383	0.35 309	0.44 489	0.30 377	0.42 468	0.34 432	0.23 380	0.27 317	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.11 466	0.10 444	0.08 256	0.08 310

StereoVision	0.22 360	0.18 477	0.37 312	0.27 550	0.17 479	0.23 307	0.22 441	0.38 344	0.31 331	0.20 237	0.51 538	0.22 277	0.16 262	0.28 331	0.18 305	0.11 464	0.12 555	0.13 525	0.13 550	0.10 404	0.07 232

raft_robust	0.22 360	0.17 463	0.30 222	0.22 339	0.12 236	0.23 307	0.22 441	0.49 468	0.48 533	0.32 417	0.32 341	0.26 344	0.23 380	0.53 476	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.10 444	0.08 256	0.06 137

Sa-1000	0.22 360	0.15 418	0.35 283	0.23 395	0.13 315	0.28 399	0.23 467	0.47 445	0.39 428	0.30 377	0.50 532	0.26 344	0.19 333	0.33 387	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.10 410	0.11 483	0.08 256	0.06 137

SA	0.22 360	0.16 444	0.36 303	0.23 395	0.13 315	0.24 328	0.23 467	0.45 425	0.40 446	0.27 304	0.44 492	0.23 298	0.23 380	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.10 410	0.11 483	0.08 256	0.06 137

dd	0.22 360	0.26 563	0.40 355	0.22 339	0.12 236	0.25 346	0.21 414	0.32 263	0.44 489	0.29 345	0.28 292	0.25 322	0.16 262	0.30 366	0.25 447	0.12 503	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.11 452	0.09 373

GwcNet-ADL	0.22 360	0.14 383	0.58 507	0.24 449	0.13 315	0.22 285	0.23 467	0.49 468	0.40 446	0.27 304	0.29 304	0.30 397	0.20 342	0.26 297	0.23 426	0.09 375	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.09 336	0.09 373

HHNet	0.22 360	0.12 269	0.52 482	0.18 88	0.18 501	0.20 226	0.20 383	0.34 286	0.31 331	0.32 417	0.59 576	0.20 254	0.21 350	0.24 249	0.31 500	0.08 280	0.05 39	0.09 332	0.07 216	0.08 256	0.11 467

KYRaft	0.22 360	0.10 131	0.30 222	0.23 395	0.12 236	0.23 307	0.23 467	0.35 309	0.24 233	0.35 467	0.54 556	0.34 432	0.26 429	0.29 350	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.10 444	0.08 256	0.31 637

IRAFT_RVC	0.22 360	0.12 269	0.39 347	0.26 522	0.11 169	0.18 149	0.24 489	0.40 367	0.37 404	0.31 395	0.30 317	0.29 381	0.24 398	0.55 484	0.22 405	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.07 232

GES	0.22 360	0.12 269	0.42 388	0.20 216	0.14 363	0.27 379	0.19 331	0.49 468	0.33 354	0.30 377	0.36 395	0.25 322	0.23 380	0.29 350	0.22 405	0.10 425	0.08 448	0.08 239	0.07 216	0.10 404	0.11 467

SFCPSM	0.22 360	0.10 131	0.51 476	0.21 270	0.14 363	0.34 491	0.22 441	0.55 545	0.39 428	0.29 345	0.32 341	0.23 298	0.21 350	0.27 317	0.19 338	0.09 375	0.07 360	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.08 310

DMCA	0.22 360	0.14 383	0.36 303	0.22 339	0.14 363	0.27 379	0.20 383	0.43 407	0.38 418	0.31 395	0.32 341	0.33 423	0.24 398	0.24 249	0.28 472	0.11 464	0.08 448	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.11 467

BEATNet_4x	0.22 360	0.18 477	0.47 439	0.22 339	0.10 116	0.28 399	0.14 97	0.46 436	0.32 340	0.31 395	0.34 374	0.31 406	0.25 419	0.31 373	0.29 484	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.06 143	0.10 404	0.08 310

MLCV	0.22 360	0.16 444	0.44 411	0.21 270	0.08 23	0.29 421	0.19 331	0.38 344	0.37 404	0.38 506	0.44 492	0.31 406	0.21 350	0.41 427	0.24 437	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

DN-CSS_ROB	0.22 360	0.25 552	0.47 439	0.24 449	0.14 363	0.25 346	0.12 29	0.40 367	0.33 354	0.29 345	0.42 468	0.22 277	0.20 342	0.33 387	0.19 338	0.07 122	0.06 230	0.11 466	0.11 483	0.11 452	0.07 232

Select-FE	0.23 377	0.14 383	0.78 568	0.22 339	0.18 501	0.22 285	0.13 63	0.43 407	0.26 259	0.28 316	0.33 364	0.39 477	0.29 480	0.27 317	0.19 338	0.08 280	0.07 360	0.08 239	0.13 550	0.08 256	0.12 491

G2L-ROB	0.23 377	0.15 418	0.41 378	0.19 143	0.12 236	0.27 379	0.21 414	0.47 445	0.33 354	0.34 450	0.31 332	0.41 499	0.22 366	0.49 454	0.26 461	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.10 430

DFGA-Net	0.23 377	0.24 547	0.49 455	0.22 339	0.15 423	0.25 346	0.17 238	0.39 356	0.39 428	0.29 345	0.31 332	0.21 266	0.17 292	0.59 512	0.28 472	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.08 310

PAM_32	0.23 377	0.10 131	0.63 529	0.21 270	0.14 363	0.33 478	0.19 331	0.36 328	0.23 217	0.29 345	0.28 292	0.56 584	0.28 465	0.27 317	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.09 400	0.07 176	0.09 373

PAM	0.23 377	0.10 131	0.63 529	0.22 339	0.15 423	0.34 491	0.21 414	0.37 338	0.22 191	0.31 395	0.27 286	0.55 580	0.26 429	0.26 297	0.17 282	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.09 400	0.07 176	0.09 373

rvit_0105_3	0.23 377	0.17 463	0.40 355	0.25 488	0.15 423	0.24 328	0.28 541	0.38 344	0.41 458	0.25 284	0.25 271	0.28 370	0.21 350	0.28 331	0.20 359	0.15 562	0.13 567	0.14 552	0.15 573	0.10 404	0.09 373

UGAM-zero	0.23 377	0.10 131	0.54 489	0.19 143	0.13 315	0.21 257	0.14 97	0.44 415	0.22 191	0.28 316	0.28 292	0.51 563	0.33 521	0.65 546	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.06 95	0.07 232

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 377	0.13 336	0.83 588	0.20 216	0.21 555	0.23 307	0.17 238	0.48 458	0.27 270	0.23 261	0.29 304	0.39 477	0.23 380	0.25 279	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.11 483	0.11 452	0.10 430

test_sample3	0.23 377	0.12 269	0.43 401	0.19 143	0.12 236	0.32 467	0.20 383	0.50 478	0.34 364	0.31 395	0.33 364	0.29 381	0.22 366	0.53 476	0.22 405	0.10 425	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.10 404	0.10 430

MyStereo05	0.23 377	0.12 269	0.57 502	0.21 270	0.14 363	0.25 346	0.23 467	0.48 458	0.52 563	0.31 395	0.23 247	0.25 322	0.22 366	0.30 366	0.21 385	0.07 122	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.08 310

MyStereo04	0.23 377	0.12 269	0.55 495	0.22 339	0.14 363	0.25 346	0.23 467	0.49 468	0.52 563	0.28 316	0.23 247	0.27 354	0.23 380	0.30 366	0.22 405	0.07 122	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.08 310

CoDeX	0.23 377	0.12 269	0.46 431	0.21 270	0.14 363	0.29 421	0.21 414	0.53 526	0.41 458	0.29 345	0.35 385	0.29 381	0.22 366	0.48 449	0.19 338	0.09 375	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.07 232

PCWNet_CMD	0.23 377	0.13 336	0.48 449	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.16 192	0.46 436	0.46 519	0.29 345	0.36 395	0.37 457	0.24 398	0.28 331	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.11 452	0.09 373

anonymousa	0.23 377	0.11 211	0.50 466	0.21 270	0.16 455	0.31 455	0.20 383	0.36 328	0.35 380	0.32 417	0.50 532	0.39 477	0.26 429	0.22 223	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.11 483	0.07 176	0.08 310

BUS	0.23 377	0.12 269	0.28 198	0.25 488	0.14 363	0.43 560	0.17 238	0.56 561	0.34 364	0.34 450	0.35 385	0.32 416	0.20 342	0.26 297	0.21 385	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.09 336	0.09 373

IER	0.23 377	0.12 269	0.39 347	0.20 216	0.14 363	0.31 455	0.19 331	0.42 393	0.36 393	0.33 430	0.40 443	0.32 416	0.33 521	0.29 350	0.22 405	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.09 336	0.08 310

test_5	0.23 377	0.19 493	0.38 331	0.26 522	0.18 501	0.25 346	0.29 548	0.40 367	0.37 404	0.29 345	0.40 443	0.25 322	0.22 366	0.34 394	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.10 430

BSDual-CNN	0.23 377	0.12 269	0.28 198	0.25 488	0.14 363	0.35 506	0.21 414	0.56 561	0.34 364	0.34 450	0.35 385	0.38 465	0.24 398	0.26 297	0.21 385	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.09 336	0.09 373

iRaft-Stereo_5w	0.23 377	0.18 477	0.44 411	0.22 339	0.13 315	0.19 184	0.19 331	0.37 338	0.32 340	0.28 316	0.37 404	0.34 432	0.23 380	0.65 546	0.27 467	0.06 49	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.09 336	0.08 310

psmg	0.23 377	0.12 269	0.28 198	0.21 270	0.14 363	0.35 506	0.23 467	0.51 495	0.34 364	0.35 467	0.38 419	0.38 465	0.24 398	0.26 297	0.21 385	0.10 425	0.08 448	0.10 410	0.10 444	0.09 336	0.08 310

UDGNet	0.23 377	0.31 595	0.38 331	0.24 449	0.14 363	0.24 328	0.18 284	0.32 263	0.43 474	0.29 345	0.28 292	0.24 312	0.19 333	0.29 350	0.20 359	0.15 562	0.07 360	0.21 607	0.11 483	0.14 523	0.10 430

OMP-Stereo	0.23 377	0.14 383	0.35 283	0.29 575	0.13 315	0.21 257	0.16 192	0.37 338	0.33 354	0.34 450	0.30 317	0.34 432	0.19 333	0.70 560	0.24 437	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.07 216	0.07 176	0.06 137

IIG-Stereo	0.23 377	0.13 336	0.35 283	0.29 575	0.12 236	0.23 307	0.14 97	0.38 344	0.31 331	0.34 450	0.37 404	0.33 423	0.21 350	0.70 560	0.26 461	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.07 216	0.07 176	0.06 137

ASMatch	0.23 377	0.11 211	0.51 476	0.24 449	0.14 363	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.28 286	0.28 316	0.68 604	0.27 354	0.26 429	0.50 458	0.22 405	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.06 95	0.11 467

PFNet	0.23 377	0.10 131	0.57 502	0.24 449	0.14 363	0.22 285	0.19 331	0.39 356	0.33 354	0.35 467	0.32 341	0.27 354	0.19 333	0.64 539	0.22 405	0.09 375	0.05 39	0.09 332	0.07 216	0.08 256	0.07 232

ICVP	0.23 377	0.13 336	0.44 411	0.26 522	0.14 363	0.29 421	0.25 506	0.45 425	0.33 354	0.29 345	0.43 481	0.35 446	0.25 419	0.26 297	0.23 426	0.12 503	0.09 483	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.10 430
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 377	0.18 477	0.63 529	0.27 550	0.18 501	0.41 544	0.23 467	0.43 407	0.35 380	0.23 261	0.27 286	0.20 254	0.18 318	0.27 317	0.18 305	0.12 503	0.11 537	0.10 410	0.10 444	0.11 452	0.12 491

CFNet_pseudo	0.23 377	0.13 336	0.47 439	0.19 143	0.13 315	0.26 369	0.16 192	0.44 415	0.44 489	0.29 345	0.37 404	0.38 465	0.23 380	0.29 350	0.21 385	0.09 375	0.06 230	0.11 466	0.08 298	0.11 452	0.09 373

ACVNet	0.23 377	0.13 336	0.35 283	0.18 88	0.15 423	0.27 379	0.23 467	0.39 356	0.44 489	0.28 316	0.41 451	0.38 465	0.26 429	0.27 317	0.32 505	0.08 280	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.10 404	0.07 232

MSMDNet	0.23 377	0.13 336	0.48 449	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.16 192	0.46 436	0.46 519	0.29 345	0.36 395	0.37 457	0.24 398	0.28 331	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.11 452	0.09 373

ccs_rob	0.23 377	0.13 336	0.47 439	0.20 216	0.13 315	0.26 369	0.17 238	0.44 415	0.44 489	0.29 345	0.37 404	0.38 465	0.23 380	0.29 350	0.21 385	0.09 375	0.06 230	0.11 466	0.08 298	0.11 452	0.09 373

G2L-Stereo_test	0.24 408	0.16 444	0.38 331	0.19 143	0.13 315	0.27 379	0.24 489	0.49 468	0.38 418	0.37 491	0.37 404	0.40 492	0.24 398	0.52 469	0.28 472	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.06 143	0.09 336	0.08 310

DCVSM-stereo	0.24 408	0.13 336	0.52 482	0.20 216	0.14 363	0.26 369	0.13 63	0.34 286	0.34 364	0.41 540	0.33 364	0.47 538	0.29 480	0.30 366	0.22 405	0.10 425	0.10 513	0.11 466	0.10 444	0.12 489	0.15 542

rvit_stereo_0075_2	0.24 408	0.17 463	0.50 466	0.26 522	0.22 571	0.22 285	0.15 145	0.40 367	0.35 380	0.27 304	0.37 404	0.29 381	0.20 342	0.28 331	0.19 338	0.17 589	0.12 555	0.19 600	0.12 522	0.13 505	0.13 508

test_sample5	0.24 408	0.13 336	0.42 388	0.21 270	0.12 236	0.30 439	0.21 414	0.50 478	0.34 364	0.32 417	0.41 451	0.29 381	0.23 380	0.55 484	0.21 385	0.10 425	0.07 360	0.10 410	0.09 400	0.11 452	0.10 430

test_sample4	0.24 408	0.13 336	0.43 401	0.20 216	0.12 236	0.32 467	0.21 414	0.51 495	0.34 364	0.31 395	0.37 404	0.28 370	0.23 380	0.53 476	0.21 385	0.10 425	0.07 360	0.10 410	0.09 400	0.11 452	0.10 430

tta	0.24 408	0.12 269	0.40 355	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 495	0.45 501	0.34 450	0.41 451	0.31 406	0.26 429	0.58 506	0.28 472	0.10 425	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.08 256	0.07 232

qqq1	0.24 408	0.12 269	0.40 355	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 495	0.45 501	0.34 450	0.41 451	0.31 406	0.26 429	0.58 506	0.16 253	0.10 425	0.07 360	0.07 146	0.06 143	0.08 256	0.07 232

fff1	0.24 408	0.12 269	0.40 355	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 495	0.45 501	0.34 450	0.41 451	0.31 406	0.26 429	0.58 506	0.16 253	0.10 425	0.07 360	0.07 146	0.06 143	0.08 256	0.07 232

DualNet	0.24 408	0.13 336	0.42 388	0.21 270	0.12 236	0.30 439	0.21 414	0.50 478	0.34 364	0.33 430	0.43 481	0.29 381	0.23 380	0.55 484	0.21 385	0.10 425	0.07 360	0.10 410	0.09 400	0.11 452	0.10 430

GMStereo_Zeroshot	0.24 408	0.21 520	0.45 423	0.26 522	0.13 315	0.28 399	0.15 145	0.39 356	0.35 380	0.37 491	0.43 481	0.40 492	0.17 292	0.34 394	0.20 359	0.12 503	0.07 360	0.13 525	0.07 216	0.16 545	0.09 373

CFNet_ucs	0.24 408	0.13 336	0.50 466	0.20 216	0.15 423	0.28 399	0.17 238	0.49 468	0.45 501	0.32 417	0.42 468	0.39 477	0.22 366	0.31 373	0.21 385	0.11 464	0.08 448	0.12 504	0.09 400	0.12 489	0.11 467

gwcnet-sp	0.24 408	0.13 336	0.63 529	0.22 339	0.14 363	0.34 491	0.22 441	0.44 415	0.39 428	0.35 467	0.34 374	0.27 354	0.27 448	0.35 403	0.25 447	0.09 375	0.08 448	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.09 373

scenet	0.24 408	0.13 336	0.63 529	0.22 339	0.14 363	0.34 491	0.22 441	0.44 415	0.39 428	0.35 467	0.34 374	0.27 354	0.27 448	0.35 403	0.25 447	0.09 375	0.08 448	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.09 373

ToySt	0.24 408	0.16 444	0.48 449	0.21 270	0.13 315	0.29 421	0.29 548	0.39 356	0.39 428	0.27 304	0.35 385	0.39 477	0.31 511	0.31 373	0.29 484	0.08 280	0.09 483	0.10 410	0.11 483	0.11 452	0.10 430

ssnet	0.24 408	0.13 336	0.63 529	0.22 339	0.14 363	0.34 491	0.22 441	0.44 415	0.39 428	0.35 467	0.34 374	0.27 354	0.27 448	0.35 403	0.25 447	0.09 375	0.08 448	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.09 373

STrans-v2	0.24 408	0.13 336	0.54 489	0.21 270	0.12 236	0.23 307	0.21 414	0.47 445	0.28 286	0.31 395	0.42 468	0.36 451	0.35 534	0.62 531	0.23 426	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.06 95	0.06 137

TransformOpticalFlow	0.24 408	0.13 336	0.56 499	0.23 395	0.11 169	0.21 257	0.19 331	0.40 367	0.32 340	0.30 377	0.43 481	0.36 451	0.31 511	0.61 523	0.20 359	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.06 95	0.07 232

DRaft	0.24 408	0.10 131	0.34 274	0.18 88	0.12 236	0.28 399	0.23 467	0.33 278	0.39 428	0.38 506	0.61 588	0.21 266	0.41 566	0.48 449	0.42 557	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.08 310

HCRNet	0.24 408	0.25 552	0.33 263	0.34 607	0.16 455	0.27 379	0.18 284	0.43 407	0.35 380	0.30 377	0.35 385	0.32 416	0.22 366	0.44 436	0.20 359	0.13 522	0.08 448	0.13 525	0.11 483	0.10 404	0.09 373

ARAFT	0.24 408	0.21 520	0.78 568	0.22 339	0.12 236	0.29 421	0.24 489	0.43 407	0.32 340	0.33 430	0.28 292	0.28 370	0.19 333	0.49 454	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.12 504	0.11 483	0.09 336	0.06 137

cf-r	0.24 408	0.15 418	0.44 411	0.21 270	0.14 363	0.27 379	0.22 441	0.42 393	0.40 446	0.30 377	0.42 468	0.42 508	0.26 429	0.43 432	0.25 447	0.11 464	0.06 230	0.08 239	0.10 444	0.08 256	0.08 310

GANet-RSSM	0.24 408	0.14 383	0.36 303	0.21 270	0.14 363	0.27 379	0.21 414	0.45 425	0.33 354	0.29 345	0.39 432	0.39 477	0.28 465	0.58 506	0.23 426	0.11 464	0.07 360	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.09 373

PSMNet-RSSM	0.24 408	0.15 418	0.36 303	0.21 270	0.14 363	0.25 346	0.20 383	0.48 458	0.37 404	0.30 377	0.44 492	0.38 465	0.26 429	0.52 469	0.22 405	0.12 503	0.07 360	0.11 466	0.13 550	0.10 404	0.09 373

CFNet-ft	0.24 408	0.15 418	0.35 283	0.18 88	0.15 423	0.30 439	0.21 414	0.39 356	0.36 393	0.28 316	0.40 443	0.43 512	0.25 419	0.47 446	0.24 437	0.12 503	0.07 360	0.12 504	0.11 483	0.12 489	0.09 373

CFNet_RVC	0.24 408	0.15 418	0.35 283	0.18 88	0.15 423	0.30 439	0.21 414	0.39 356	0.36 393	0.28 316	0.40 443	0.43 512	0.25 419	0.47 446	0.24 437	0.12 503	0.07 360	0.12 504	0.11 483	0.12 489	0.09 373

UCFNet_RVC	0.24 408	0.16 444	0.34 274	0.18 88	0.15 423	0.33 478	0.16 192	0.46 436	0.35 380	0.29 345	0.35 385	0.39 477	0.25 419	0.34 394	0.22 405	0.13 522	0.08 448	0.13 525	0.14 564	0.13 505	0.12 491

AdaStereo	0.24 408	0.16 444	0.37 312	0.24 449	0.12 236	0.32 467	0.17 238	0.54 535	0.42 466	0.33 430	0.38 419	0.35 446	0.21 350	0.30 366	0.22 405	0.14 547	0.06 230	0.13 525	0.08 298	0.11 452	0.08 310
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	0.24 408	0.18 477	0.61 518	0.25 488	0.11 169	0.29 421	0.21 414	0.42 393	0.43 474	0.33 430	0.43 481	0.27 354	0.22 366	0.34 394	0.26 461	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.08 256	0.07 232

RT-IGEV	0.25 436	0.10 131	0.48 449	0.22 339	0.14 363	0.31 455	0.28 541	0.53 526	0.39 428	0.36 483	0.41 451	0.44 523	0.30 494	0.28 331	0.27 467	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.09 400	0.09 336	0.10 430

G2L-Stereo	0.25 436	0.16 444	0.47 439	0.22 339	0.14 363	0.25 346	0.18 284	0.46 436	0.35 380	0.33 430	0.37 404	0.40 492	0.22 366	0.60 516	0.30 492	0.10 425	0.09 483	0.10 410	0.08 298	0.09 336	0.09 373

DDVS	0.25 436	0.15 418	0.39 347	0.24 449	0.17 479	0.34 491	0.21 414	0.41 379	0.30 318	0.33 430	0.41 451	0.48 545	0.21 350	0.52 469	0.27 467	0.11 464	0.09 483	0.11 466	0.09 400	0.13 505	0.14 530

ITSA-stereo	0.25 436	0.15 418	0.33 263	0.23 395	0.11 169	0.27 379	0.18 284	0.56 561	0.59 589	0.31 395	0.32 341	0.33 423	0.28 465	0.49 454	0.30 492	0.11 464	0.08 448	0.11 466	0.10 444	0.11 452	0.13 508

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 436	0.14 383	0.95 612	0.21 270	0.27 606	0.20 226	0.19 331	0.48 458	0.25 247	0.26 296	0.55 560	0.34 432	0.18 318	0.25 279	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.12 522	0.12 489	0.12 491

test_sample7	0.25 436	0.15 418	0.35 283	0.20 216	0.14 363	0.28 399	0.21 414	0.51 495	0.38 418	0.37 491	0.34 374	0.37 457	0.30 494	0.39 418	0.23 426	0.14 547	0.09 483	0.13 525	0.12 522	0.13 505	0.12 491

test_sample6	0.25 436	0.13 336	0.41 378	0.21 270	0.11 169	0.30 439	0.22 441	0.51 495	0.35 380	0.33 430	0.43 481	0.30 397	0.24 398	0.57 499	0.22 405	0.10 425	0.07 360	0.10 410	0.10 444	0.11 452	0.10 430

SMFormer	0.25 436	0.12 269	0.40 355	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 495	0.45 501	0.34 450	0.41 451	0.31 406	0.26 429	0.58 506	0.28 472	0.10 425	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.09 336	0.09 373

NINENet	0.25 436	0.15 418	0.37 312	0.23 395	0.16 455	0.43 560	0.17 238	0.60 595	0.46 519	0.32 417	0.37 404	0.32 416	0.20 342	0.42 430	0.21 385	0.10 425	0.10 513	0.12 504	0.08 298	0.11 452	0.10 430

hknet	0.25 436	0.14 383	0.40 355	0.25 488	0.15 423	0.35 506	0.21 414	0.56 561	0.37 404	0.34 450	0.35 385	0.43 512	0.27 448	0.37 411	0.21 385	0.09 375	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.09 336	0.09 373

PSMNet-ADL	0.25 436	0.15 418	0.32 245	0.26 522	0.14 363	0.31 455	0.22 441	0.44 415	0.36 393	0.27 304	0.33 364	0.41 499	0.28 465	0.61 523	0.29 484	0.11 464	0.09 483	0.09 332	0.11 483	0.10 404	0.10 430

PSM-AAD	0.25 436	0.10 131	0.30 222	0.24 449	0.12 236	0.26 369	0.38 605	0.34 286	0.28 286	0.35 467	0.39 432	0.28 370	0.79 641	0.30 366	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.12 504	0.11 483	0.08 256	0.21 606

GrayStereo	0.25 436	0.09 77	0.32 245	0.26 522	0.13 315	0.23 307	0.47 632	0.34 286	0.30 318	0.39 521	0.47 521	0.30 397	0.79 641	0.29 350	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.09 400	0.07 176	0.13 508

RAFT-RH_RVC	0.25 436	0.11 211	0.45 423	0.21 270	0.12 236	0.25 346	0.14 97	0.27 183	0.27 270	0.38 506	1.15 646	0.23 298	0.17 292	0.57 499	0.24 437	0.07 122	0.05 39	0.10 410	0.07 216	0.06 95	0.07 232

UPFNet	0.25 436	0.12 269	0.38 331	0.24 449	0.19 528	0.37 517	0.28 541	0.48 458	0.38 418	0.34 450	0.37 404	0.37 457	0.28 465	0.39 418	0.33 512	0.10 425	0.09 483	0.10 410	0.10 444	0.10 404	0.08 310

acv_ft	0.25 436	0.13 336	0.40 355	0.23 395	0.19 528	0.34 491	0.21 414	0.45 425	0.44 489	0.38 506	0.41 451	0.38 465	0.27 448	0.27 317	0.35 521	0.08 280	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.11 452	0.07 232

iResNet_ROB	0.25 436	0.19 493	0.40 355	0.20 216	0.12 236	0.30 439	0.16 192	0.55 545	0.53 568	0.38 506	0.43 481	0.37 457	0.26 429	0.38 416	0.22 405	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.09 336	0.09 373

coex_refinement	0.26 453	0.16 444	0.36 303	0.23 395	0.15 423	0.31 455	0.20 383	0.49 468	0.42 466	0.35 467	0.42 468	0.45 528	0.27 448	0.55 484	0.33 512	0.10 425	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.10 404	0.10 430

UGAM	0.26 453	0.14 383	0.45 423	0.25 488	0.12 236	0.23 307	0.25 506	0.32 263	0.41 458	0.31 395	0.42 468	0.41 499	0.22 366	0.92 622	0.22 405	0.08 280	0.06 230	0.14 552	0.12 522	0.10 404	0.07 232

SepStereo	0.26 453	0.12 269	0.42 388	0.24 449	0.18 501	0.29 421	0.24 489	0.45 425	0.45 501	0.41 540	0.44 492	0.34 432	0.29 480	0.64 539	0.21 385	0.09 375	0.07 360	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.09 373

AACVNet	0.26 453	0.16 444	0.37 312	0.22 339	0.14 363	0.29 421	0.19 331	0.41 379	0.31 331	0.38 506	0.42 468	0.43 512	0.28 465	0.73 571	0.25 447	0.11 464	0.08 448	0.11 466	0.09 400	0.13 505	0.11 467

DEmStereo	0.26 453	0.09 77	0.47 439	0.19 143	0.12 236	0.30 439	0.25 506	0.28 205	0.36 393	0.36 483	0.58 573	0.25 322	0.48 599	0.53 476	0.44 563	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.06 95	0.07 232

LMCR-Stereo	0.26 453	0.18 477	0.49 455	0.28 572	0.14 363	0.36 511	0.23 467	0.54 535	0.34 364	0.39 521	0.40 443	0.29 381	0.29 480	0.37 411	0.27 467	0.11 464	0.07 360	0.09 332	0.07 216	0.13 505	0.09 373

GwcNet-RSSM	0.26 453	0.17 463	0.46 431	0.21 270	0.13 315	0.28 399	0.23 467	0.44 415	0.42 466	0.31 395	0.45 504	0.40 492	0.26 429	0.55 484	0.28 472	0.11 464	0.07 360	0.09 332	0.10 444	0.09 336	0.08 310

DeepPruner_ROB	0.26 453	0.19 493	0.44 411	0.21 270	0.16 455	0.30 439	0.21 414	0.52 514	0.32 340	0.35 467	0.38 419	0.39 477	0.26 429	0.42 430	0.24 437	0.15 562	0.11 537	0.11 466	0.11 483	0.14 523	0.13 508

FSD	0.27 461	0.28 573	0.32 245	0.27 550	0.24 592	0.27 379	0.27 525	0.31 251	0.29 305	0.26 296	0.27 286	0.28 370	0.27 448	0.28 331	0.26 461	0.23 614	0.22 629	0.27 619	0.26 631	0.25 611	0.24 623

ISRNet	0.27 461	0.13 336	0.45 423	0.26 522	0.19 528	0.24 328	0.14 97	0.45 425	0.43 474	0.39 521	0.48 527	0.42 508	0.27 448	0.32 380	0.29 484	0.20 609	0.12 555	0.17 584	0.16 585	0.16 545	0.20 597

rvit_105_1	0.27 461	0.19 493	0.46 431	0.27 550	0.19 528	0.30 439	0.35 590	0.44 415	0.51 554	0.31 395	0.31 332	0.31 406	0.26 429	0.35 403	0.25 447	0.15 562	0.14 577	0.15 567	0.17 594	0.11 452	0.10 430

DispNO	0.27 461	0.18 477	0.62 526	0.23 395	0.17 479	0.25 346	0.22 441	0.45 425	0.41 458	0.32 417	0.39 432	0.38 465	0.27 448	0.77 591	0.27 467	0.09 375	0.07 360	0.10 410	0.10 444	0.08 256	0.08 310

CBFPSM	0.27 461	0.16 444	0.67 544	0.20 216	0.14 363	0.38 525	0.25 506	0.40 367	0.36 393	0.33 430	0.36 395	0.56 584	0.38 551	0.32 380	0.38 530	0.08 280	0.08 448	0.07 146	0.08 298	0.09 336	0.11 467

CSP-Net	0.27 461	0.15 418	0.30 222	0.21 270	0.14 363	0.44 562	0.24 489	0.50 478	0.40 446	0.41 540	0.43 481	0.42 508	0.26 429	0.66 550	0.28 472	0.12 503	0.08 448	0.08 239	0.08 298	0.10 404	0.09 373

DAS	0.27 461	0.12 269	0.42 388	0.24 449	0.18 501	0.29 421	0.24 489	0.45 425	0.45 501	0.41 540	0.44 492	0.34 432	0.29 480	0.75 580	0.21 385	0.09 375	0.07 360	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.09 373

AASNet	0.27 461	0.19 493	0.49 455	0.26 522	0.17 479	0.34 491	0.20 383	0.62 608	0.48 533	0.35 467	0.40 443	0.32 416	0.25 419	0.28 331	0.34 517	0.11 464	0.09 483	0.10 410	0.08 298	0.13 505	0.11 467

GEStereo_RVC	0.27 461	0.20 506	0.44 411	0.27 550	0.16 455	0.33 478	0.25 506	0.56 561	0.54 573	0.34 450	0.38 419	0.34 432	0.25 419	0.51 463	0.28 472	0.12 503	0.08 448	0.09 332	0.08 298	0.11 452	0.11 467

RAFT + AFF	0.27 461	0.23 543	0.50 466	0.25 488	0.17 479	0.30 439	0.33 584	0.52 514	0.40 446	0.28 316	0.30 317	0.30 397	0.31 511	0.62 531	0.24 437	0.09 375	0.10 513	0.11 466	0.10 444	0.11 452	0.11 467

MMNet	0.27 461	0.14 383	0.49 455	0.24 449	0.17 479	0.47 576	0.22 441	0.45 425	0.51 554	0.39 521	0.41 451	0.36 451	0.33 521	0.39 418	0.34 517	0.08 280	0.07 360	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.08 310

delet	0.27 461	0.14 383	0.40 355	0.23 395	0.19 528	0.41 544	0.29 548	0.49 468	0.48 533	0.33 430	0.41 451	0.37 457	0.30 494	0.48 449	0.34 517	0.09 375	0.09 483	0.11 466	0.12 522	0.08 256	0.08 310

ac_64	0.27 461	0.13 336	0.41 378	0.24 449	0.17 479	0.36 511	0.22 441	0.46 436	0.33 354	0.35 467	0.36 395	0.52 569	0.30 494	0.62 531	0.32 505	0.11 464	0.09 483	0.10 410	0.10 444	0.09 336	0.08 310

HGLStereo	0.27 461	0.14 383	0.46 431	0.24 449	0.21 555	0.33 478	0.23 467	0.50 478	0.42 466	0.35 467	0.48 527	0.41 499	0.33 521	0.45 439	0.33 512	0.11 464	0.10 513	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.12 491

DSFCA	0.27 461	0.13 336	0.36 303	0.20 216	0.17 479	0.38 525	0.31 564	0.47 445	0.43 474	0.43 556	0.37 404	0.39 477	0.29 480	0.52 469	0.32 505	0.12 503	0.10 513	0.10 410	0.11 483	0.11 452	0.10 430

DMCA-RVC	0.27 461	0.21 520	0.61 518	0.28 572	0.17 479	0.29 421	0.21 414	0.42 393	0.35 380	0.40 531	0.37 404	0.39 477	0.36 538	0.43 432	0.30 492	0.13 522	0.10 513	0.15 567	0.11 483	0.13 505	0.10 430

HSM-Net_RVC	0.27 461	0.11 211	0.42 388	0.19 143	0.11 169	0.34 491	0.20 383	0.62 608	0.43 474	0.40 531	0.43 481	0.50 559	0.26 429	0.76 585	0.22 405	0.08 280	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.08 256	0.08 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 461	0.20 506	0.44 411	0.22 339	0.14 363	0.33 478	0.14 97	0.51 495	0.45 501	0.30 377	0.40 443	0.38 465	0.27 448	0.76 585	0.25 447	0.09 375	0.07 360	0.11 466	0.11 483	0.11 452	0.08 310

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 461	0.21 520	0.59 513	0.25 488	0.18 501	0.29 421	0.22 441	0.50 478	0.40 446	0.38 506	0.41 451	0.43 512	0.27 448	0.43 432	0.29 484	0.11 464	0.08 448	0.10 410	0.10 444	0.10 404	0.11 467
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	0.27 461	0.26 563	0.72 561	0.23 395	0.13 315	0.29 421	0.18 284	0.52 514	0.49 542	0.37 491	0.45 504	0.39 477	0.25 419	0.34 394	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.12 489	0.09 373

StereoDRNet-Refined	0.27 461	0.17 463	0.35 283	0.25 488	0.14 363	0.37 517	0.21 414	0.47 445	0.41 458	0.44 563	0.51 538	0.41 499	0.28 465	0.45 439	0.37 528	0.09 375	0.06 230	0.11 466	0.11 483	0.10 404	0.10 430
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 482	0.19 493	0.50 466	0.18 88	0.16 455	0.34 491	0.20 383	0.51 495	0.38 418	0.37 491	0.34 374	0.37 457	0.30 494	0.39 418	0.23 426	0.23 614	0.09 483	0.28 627	0.24 622	0.18 576	0.16 551

ssnet_v2	0.28 482	0.16 444	0.44 411	0.22 339	0.15 423	0.40 540	0.30 559	0.57 571	0.46 519	0.38 506	0.36 395	0.47 538	0.29 480	0.38 416	0.39 538	0.13 522	0.11 537	0.11 466	0.11 483	0.11 452	0.11 467

CRFU-Net	0.28 482	0.14 383	0.45 423	0.25 488	0.15 423	0.45 568	0.23 467	0.50 478	0.30 318	0.43 556	0.41 451	0.48 545	0.46 590	0.43 432	0.29 484	0.11 464	0.10 513	0.09 332	0.08 298	0.10 404	0.10 430

dad	0.28 482	0.31 595	0.44 411	0.21 270	0.14 363	0.30 439	0.20 383	0.33 278	0.49 542	0.44 563	0.44 492	0.45 528	0.21 350	0.41 427	0.26 461	0.20 609	0.11 537	0.20 604	0.11 483	0.14 523	0.10 430

FTStereo	0.28 482	0.10 131	0.43 401	0.23 395	0.13 315	0.21 257	0.53 643	0.34 286	0.26 259	0.38 506	0.95 635	0.30 397	0.56 612	0.32 380	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.07 176	0.19 585

ADLNet	0.28 482	0.15 418	0.42 388	0.23 395	0.19 528	0.34 491	0.23 467	0.53 526	0.43 474	0.42 550	0.41 451	0.44 523	0.27 448	0.55 484	0.35 521	0.11 464	0.08 448	0.11 466	0.11 483	0.11 452	0.12 491

UNet	0.28 482	0.14 383	0.69 550	0.23 395	0.20 547	0.44 562	0.22 441	0.50 478	0.40 446	0.34 450	0.39 432	0.43 512	0.33 521	0.40 425	0.31 500	0.09 375	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

STTStereo	0.28 482	0.20 506	0.61 518	0.25 488	0.17 479	0.29 421	0.24 489	0.47 445	0.39 428	0.39 521	0.41 451	0.44 523	0.28 465	0.40 425	0.28 472	0.13 522	0.12 555	0.13 525	0.16 585	0.12 489	0.11 467

RASNet	0.28 482	0.14 383	0.44 411	0.22 339	0.18 501	0.32 467	0.19 331	0.48 458	0.38 418	0.29 345	0.43 481	0.47 538	0.37 547	0.79 595	0.36 527	0.09 375	0.07 360	0.07 146	0.09 400	0.07 176	0.07 232

HSM	0.28 482	0.16 444	0.35 283	0.20 216	0.15 423	0.33 478	0.19 331	0.53 526	0.37 404	0.36 483	0.38 419	0.67 619	0.31 511	0.89 617	0.23 426	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.08 310

DLCB_ROB	0.28 482	0.16 444	0.34 274	0.27 550	0.16 455	0.38 525	0.25 506	0.48 458	0.43 474	0.46 571	0.46 514	0.51 563	0.33 521	0.53 476	0.33 512	0.10 425	0.10 513	0.11 466	0.11 483	0.10 404	0.09 373

ACV-stereo	0.29 493	0.18 477	0.79 575	0.23 395	0.16 455	0.47 576	0.19 331	0.36 328	0.34 364	0.29 345	0.33 364	0.67 619	0.42 575	0.54 482	0.30 492	0.10 425	0.09 483	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.11 467

ff1	0.29 493	0.12 269	0.42 388	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.20 383	0.35 309	0.44 489	0.30 377	0.42 468	0.34 432	0.23 380	0.81 603	1.08 642	0.08 280	0.05 39	0.11 466	0.10 444	0.08 256	0.08 310

LL-Strereo	0.29 493	0.25 552	0.58 507	0.25 488	0.21 555	0.23 307	0.24 489	0.55 545	0.42 466	0.34 450	0.32 341	0.41 499	0.40 562	0.94 626	0.23 426	0.08 280	0.07 360	0.11 466	0.09 400	0.09 336	0.09 373

THIR-Stereo	0.29 493	0.12 269	0.41 378	0.19 143	0.11 169	0.28 399	0.72 657	0.32 263	0.35 380	0.37 491	0.65 597	0.34 432	0.50 602	0.57 499	0.45 566	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.09 400	0.07 176	0.07 232

psm_up	0.29 493	0.16 444	0.41 378	0.26 522	0.17 479	0.32 467	0.26 519	0.55 545	0.43 474	0.36 483	0.40 443	0.45 528	0.37 547	0.58 506	0.30 492	0.11 464	0.12 555	0.13 525	0.12 522	0.10 404	0.10 430

hitnet-ft	0.29 493	0.17 463	0.40 355	0.19 143	0.14 363	0.39 534	0.23 467	0.44 415	0.41 458	0.36 483	0.46 514	0.53 574	0.34 530	0.76 585	0.32 505	0.14 547	0.10 513	0.13 525	0.10 444	0.15 537	0.13 508

FADNet-RVC-Resample	0.29 493	0.25 552	0.93 609	0.26 522	0.16 455	0.32 467	0.21 414	0.47 445	0.39 428	0.35 467	0.38 419	0.33 423	0.27 448	0.53 476	0.24 437	0.10 425	0.10 513	0.14 552	0.13 550	0.13 505	0.16 551

iinet-f	0.30 500	0.18 477	1.03 623	0.20 216	0.15 423	0.44 562	0.22 441	0.45 425	0.37 404	0.35 467	0.44 492	0.41 499	0.34 530	0.34 394	0.40 546	0.10 425	0.09 483	0.08 239	0.08 298	0.13 505	0.11 467

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 500	0.20 506	0.70 556	0.21 270	0.17 479	0.46 570	0.27 525	0.50 478	0.49 542	0.42 550	0.55 560	0.43 512	0.30 494	0.46 442	0.38 530	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.11 452	0.10 430

SACVNet	0.30 500	0.20 506	0.41 378	0.25 488	0.18 501	0.34 491	0.25 506	0.52 514	0.40 446	0.41 540	0.44 492	0.46 536	0.32 518	0.71 563	0.25 447	0.13 522	0.10 513	0.12 504	0.12 522	0.16 545	0.17 564

ADLNet2	0.30 500	0.17 463	0.72 561	0.23 395	0.17 479	0.36 511	0.24 489	0.52 514	0.51 554	0.32 417	0.38 419	0.45 528	0.30 494	0.69 557	0.35 521	0.10 425	0.08 448	0.09 332	0.09 400	0.12 489	0.10 430

FADNet_RVC	0.30 500	0.28 573	0.83 588	0.23 395	0.15 423	0.30 439	0.17 238	0.49 468	0.37 404	0.30 377	0.38 419	0.30 397	0.27 448	0.52 469	0.31 500	0.14 547	0.14 577	0.14 552	0.16 585	0.21 596	0.23 618

TDLM	0.30 500	0.21 520	0.38 331	0.28 572	0.15 423	0.33 478	0.32 573	0.52 514	0.47 524	0.38 506	0.43 481	0.39 477	0.29 480	0.91 621	0.28 472	0.14 547	0.08 448	0.13 525	0.11 483	0.12 489	0.10 430

CVANet_RVC	0.30 500	0.19 493	0.41 378	0.26 522	0.16 455	0.33 478	0.26 519	0.52 514	0.47 524	0.40 531	0.46 514	0.43 512	0.31 511	0.89 617	0.26 461	0.14 547	0.09 483	0.14 552	0.13 550	0.14 523	0.10 430

mmx	0.31 507	0.12 269	0.42 388	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.20 383	0.55 545	0.45 501	0.30 377	0.42 468	0.34 432	0.23 380	0.81 603	1.08 642	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.11 452	0.10 430

xxx	0.31 507	0.12 269	0.42 388	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.20 383	0.55 545	0.45 501	0.30 377	0.42 468	0.34 432	0.23 380	0.81 603	1.08 642	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.11 452	0.10 430

fast-acv-ft	0.31 507	0.20 506	0.81 581	0.24 449	0.18 501	0.46 570	0.27 525	0.41 379	0.49 542	0.39 521	0.55 560	0.49 551	0.35 534	0.37 411	0.38 530	0.11 464	0.11 537	0.11 466	0.12 522	0.12 489	0.09 373

CrosDoStereo	0.31 507	0.10 131	0.49 455	0.18 88	0.12 236	0.22 285	1.11 680	0.34 286	0.37 404	0.38 506	0.61 588	0.28 370	0.46 590	0.61 523	0.57 590	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.07 232

DeepStereo_LL	0.31 507	0.10 131	0.49 455	0.18 88	0.12 236	0.22 285	1.11 680	0.34 286	0.37 404	0.38 506	0.61 588	0.28 370	0.46 590	0.61 523	0.57 590	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.07 232

FADNet-RVC	0.31 507	0.35 606	0.78 568	0.25 488	0.20 547	0.33 478	0.20 383	0.49 468	0.40 446	0.34 450	0.39 432	0.41 499	0.29 480	0.63 537	0.31 500	0.13 522	0.14 577	0.14 552	0.15 573	0.19 584	0.19 585

AANet_RVC	0.31 507	0.22 534	0.50 466	0.23 395	0.14 363	0.30 439	0.24 489	0.47 445	0.54 573	0.38 506	0.60 581	0.43 512	0.29 480	0.87 612	0.40 546	0.11 464	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.09 336	0.09 373

NVstereo2D	0.31 507	0.16 444	0.54 489	0.24 449	0.22 571	0.42 551	0.28 541	0.58 580	0.56 582	0.28 316	0.38 419	0.40 492	0.30 494	0.71 563	0.28 472	0.13 522	0.08 448	0.13 525	0.10 444	0.19 584	0.16 551

NOSS_ROB	0.31 507	0.20 506	0.35 283	0.24 449	0.16 455	0.32 467	0.19 331	0.52 514	0.48 533	0.33 430	0.36 395	0.42 508	0.28 465	0.93 624	0.24 437	0.19 606	0.20 622	0.24 616	0.22 618	0.17 562	0.17 564

z-ln-s-r	0.32 516	0.21 520	0.82 585	0.23 395	0.14 363	0.30 439	0.26 519	0.43 407	0.50 550	0.32 417	0.60 581	0.39 477	0.29 480	0.73 571	0.66 611	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.10 404	0.08 310

YMNet	0.32 516	0.22 534	0.58 507	0.27 550	0.23 584	0.48 582	0.27 525	0.51 495	0.45 501	0.48 583	0.56 567	0.51 563	0.30 494	0.39 418	0.40 546	0.13 522	0.16 599	0.13 525	0.12 522	0.13 505	0.12 491

YMNet_1	0.32 516	0.22 534	0.58 507	0.27 550	0.23 584	0.48 582	0.27 525	0.51 495	0.45 501	0.48 583	0.56 567	0.51 563	0.30 494	0.39 418	0.40 546	0.13 522	0.16 599	0.13 525	0.12 522	0.13 505	0.12 491

1111x	0.32 516	0.11 211	0.40 355	0.22 339	0.11 169	0.32 467	0.26 519	0.59 586	0.43 474	0.31 395	0.41 451	0.39 477	0.28 465	0.76 585	1.37 660	0.09 375	0.08 448	0.09 332	0.10 444	0.09 336	0.08 310

pcwnet_v2	0.32 516	0.15 418	1.26 643	0.23 395	0.18 501	0.32 467	0.18 284	0.59 586	0.60 593	0.36 483	0.45 504	0.35 446	0.29 480	0.36 408	0.25 447	0.14 547	0.11 537	0.12 504	0.11 483	0.14 523	0.15 542

FADNet	0.32 516	0.36 609	0.74 566	0.23 395	0.22 571	0.37 517	0.19 331	0.53 526	0.48 533	0.32 417	0.36 395	0.43 512	0.32 518	0.64 539	0.25 447	0.16 578	0.16 599	0.14 552	0.16 585	0.24 609	0.19 585

PS-NSSS	0.32 516	0.30 588	0.46 431	0.23 395	0.17 479	0.33 478	0.24 489	0.57 571	0.41 458	0.37 491	0.52 546	0.35 446	0.30 494	0.80 599	0.30 492	0.17 589	0.14 577	0.21 607	0.15 573	0.15 537	0.13 508

StereoDRNet	0.32 516	0.22 534	0.61 518	0.27 550	0.21 555	0.42 551	0.30 559	0.61 599	0.48 533	0.46 571	0.39 432	0.48 545	0.30 494	0.57 499	0.40 546	0.11 464	0.09 483	0.12 504	0.11 483	0.12 489	0.10 430

DISCO	0.32 516	0.13 336	0.51 476	0.25 488	0.16 455	0.48 582	0.25 506	0.50 478	0.57 585	0.37 491	0.45 504	0.62 603	0.36 538	0.64 539	0.49 577	0.09 375	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.12 489	0.11 467

Selective-IGEV-i16pc	0.33 525	0.10 131	1.71 661	0.21 270	0.14 363	0.74 631	0.31 564	0.42 393	0.41 458	0.21 248	0.32 341	0.26 344	0.14 223	0.71 563	0.19 338	0.14 547	0.10 513	0.08 239	0.09 400	0.11 452	0.11 467

TCMNet	0.33 525	0.23 543	0.72 561	0.29 575	0.30 620	0.40 540	0.28 541	0.50 478	0.47 524	0.37 491	0.45 504	0.40 492	0.29 480	0.60 516	0.39 538	0.14 547	0.13 567	0.15 567	0.14 564	0.17 562	0.15 542

HBP-ISP	0.33 525	0.30 588	0.72 561	0.22 339	0.16 455	0.32 467	0.22 441	0.54 535	0.44 489	0.41 540	0.49 529	0.33 423	0.38 551	0.73 571	0.25 447	0.18 600	0.19 617	0.24 616	0.20 607	0.16 545	0.13 508

AAGNet	0.33 525	0.11 211	0.37 312	0.25 488	0.16 455	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.35 467	0.35 385	0.27 354	0.30 494	0.44 436	2.66 682	0.08 280	0.05 39	0.10 410	0.07 216	0.08 256	0.06 137

DRN-Test	0.33 525	0.17 463	0.61 518	0.27 550	0.19 528	0.46 570	0.29 548	0.65 617	0.51 554	0.47 579	0.46 514	0.44 523	0.34 530	0.62 531	0.41 554	0.12 503	0.08 448	0.13 525	0.12 522	0.12 489	0.10 430

CBMV_ROB	0.33 525	0.18 477	0.53 486	0.21 270	0.14 363	0.33 478	0.20 383	0.51 495	0.45 501	0.51 591	0.55 560	0.45 528	0.42 575	0.71 563	0.32 505	0.18 600	0.19 617	0.23 614	0.21 610	0.14 523	0.15 542

XPNet_ROB	0.33 525	0.20 506	0.43 401	0.27 550	0.18 501	0.37 517	0.31 564	0.55 545	0.50 550	0.51 591	0.53 553	0.58 592	0.37 547	0.63 537	0.45 566	0.17 589	0.12 555	0.13 525	0.12 522	0.15 537	0.14 530

PSMNet_ROB	0.33 525	0.24 547	0.54 489	0.31 593	0.21 555	0.42 551	0.43 621	0.59 586	0.47 524	0.37 491	0.44 492	0.49 551	0.31 511	0.64 539	0.43 558	0.14 547	0.10 513	0.15 567	0.14 564	0.13 505	0.11 467

CBMV	0.33 525	0.21 520	0.54 489	0.23 395	0.13 315	0.42 551	0.33 584	0.53 526	0.48 533	0.52 597	0.49 529	0.50 559	0.41 566	0.56 495	0.31 500	0.15 562	0.16 599	0.18 592	0.16 585	0.13 505	0.13 508
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	0.34 534	0.29 581	0.91 605	0.26 522	0.21 555	0.47 576	0.31 564	0.54 535	0.54 573	0.44 563	0.52 546	0.50 559	0.35 534	0.39 418	0.39 538	0.11 464	0.11 537	0.10 410	0.09 400	0.14 523	0.13 508

xxxx	0.34 534	0.10 131	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.37 517	0.20 383	0.58 580	0.38 418	0.29 345	0.42 468	0.38 465	0.24 398	0.46 442	2.20 678	0.11 464	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.09 373

test_xeample	0.34 534	0.10 131	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.33 478	0.23 467	0.55 545	0.38 418	0.32 417	0.45 504	0.29 381	0.26 429	0.57 499	2.24 680	0.10 425	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.09 373

FINET	0.34 534	0.27 570	0.80 578	0.24 449	0.24 592	0.36 511	0.34 586	0.54 535	0.72 620	0.39 521	0.47 521	0.32 416	0.30 494	0.51 463	0.32 505	0.19 606	0.17 606	0.13 525	0.12 522	0.18 576	0.16 551

ETE_ROB	0.34 534	0.26 563	0.45 423	0.29 575	0.18 501	0.40 540	0.37 599	0.57 571	0.47 524	0.50 586	0.50 532	0.62 603	0.36 538	0.55 484	0.38 530	0.13 522	0.10 513	0.14 552	0.12 522	0.16 545	0.16 551

DStereoRT	0.35 539	0.13 336	0.51 476	0.25 488	0.16 455	0.42 551	0.19 331	0.48 458	0.39 428	0.30 377	0.39 432	0.24 312	0.39 557	0.64 539	0.30 492	0.08 280	0.07 360	1.54 684	0.41 651	0.08 256	0.11 467

GwcNet	0.35 539	0.23 543	0.88 600	0.25 488	0.24 592	0.48 582	0.27 525	0.55 545	0.57 585	0.38 506	0.52 546	0.51 563	0.32 518	0.60 516	0.41 554	0.13 522	0.11 537	0.12 504	0.11 483	0.13 505	0.14 530

RP	0.35 539	0.22 534	0.51 476	0.31 593	0.24 592	0.37 517	0.28 541	0.50 478	0.58 588	0.40 531	0.63 594	0.61 601	0.47 593	0.61 523	0.39 538	0.16 578	0.15 592	0.17 584	0.15 573	0.17 562	0.17 564

DANet	0.35 539	0.23 543	0.60 515	0.36 618	0.22 571	0.39 534	0.25 506	0.48 458	0.43 474	0.52 597	0.50 532	0.59 594	0.41 566	0.76 585	0.49 577	0.13 522	0.11 537	0.14 552	0.12 522	0.17 562	0.15 542
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 539	0.26 563	0.49 455	0.36 618	0.22 571	0.41 544	0.41 616	0.53 526	0.42 466	0.47 579	0.46 514	0.61 601	0.39 557	0.55 484	0.37 528	0.16 578	0.13 567	0.21 607	0.21 610	0.16 545	0.16 551

w-ln-seven-2	0.36 544	0.29 581	1.06 625	0.27 550	0.18 501	0.37 517	0.30 559	0.50 478	0.54 573	0.45 567	0.55 560	0.45 528	0.41 566	0.62 531	0.49 577	0.10 425	0.10 513	0.12 504	0.11 483	0.14 523	0.11 467

GASNet	0.36 544	0.46 629	0.88 600	0.34 607	0.23 584	0.35 506	0.22 441	0.60 595	0.53 568	0.40 531	0.37 404	0.45 528	0.30 494	0.79 595	0.35 521	0.15 562	0.10 513	0.14 552	0.14 564	0.22 603	0.12 491

Wz-Net-MNSev	0.36 544	0.26 563	0.79 575	0.26 522	0.21 555	0.59 611	0.38 605	0.55 545	0.56 582	0.48 583	0.54 556	0.53 574	0.36 538	0.60 516	0.44 563	0.11 464	0.09 483	0.11 466	0.11 483	0.15 537	0.13 508

APVNet	0.36 544	0.20 506	0.70 556	0.26 522	0.22 571	0.52 601	0.35 590	0.61 599	0.44 489	0.38 506	0.52 546	0.48 545	0.38 551	0.84 608	0.46 572	0.13 522	0.14 577	0.15 567	0.16 585	0.16 545	0.15 542

Syn2CoEx	0.36 544	0.31 595	0.78 568	0.34 607	0.21 555	0.41 544	0.28 541	0.61 599	0.49 542	0.42 550	0.56 567	0.45 528	0.44 581	0.69 557	0.38 530	0.17 589	0.14 577	0.15 567	0.12 522	0.13 505	0.12 491

FAT-Stereo	0.36 544	0.18 477	0.73 565	0.26 522	0.18 501	0.33 478	0.29 548	0.60 595	0.59 589	0.46 571	0.60 581	0.60 597	0.50 602	0.61 523	0.34 517	0.13 522	0.14 577	0.13 525	0.12 522	0.14 523	0.18 578

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 544	0.36 609	0.53 486	0.34 607	0.19 528	0.51 592	0.24 489	0.55 545	0.38 418	0.41 540	0.47 521	0.47 538	0.27 448	0.73 571	0.30 492	0.36 645	0.19 617	0.27 619	0.17 594	0.26 619	0.23 618

GANet	0.36 544	0.22 534	0.49 455	0.29 575	0.17 479	0.41 544	0.38 605	0.57 571	0.45 501	0.46 571	0.75 615	0.55 580	0.40 562	0.94 626	0.41 554	0.13 522	0.13 567	0.13 525	0.11 483	0.14 523	0.11 467

LALA_ROB	0.36 544	0.25 552	0.46 431	0.30 587	0.21 555	0.47 576	0.39 610	0.61 599	0.51 554	0.52 597	0.51 538	0.69 625	0.36 538	0.50 458	0.43 558	0.17 589	0.11 537	0.16 578	0.14 564	0.17 562	0.15 542

SGM-Forest	0.36 544	0.17 463	0.47 439	0.23 395	0.16 455	0.45 568	0.41 616	0.55 545	0.48 533	0.52 597	0.60 581	0.52 569	0.41 566	0.85 609	0.50 583	0.17 589	0.17 606	0.17 584	0.15 573	0.15 537	0.15 542
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 554	0.41 624	0.66 543	0.46 638	0.41 635	0.34 491	0.25 506	0.57 571	0.45 501	0.39 521	0.52 546	0.43 512	0.33 521	0.41 427	0.29 484	0.25 624	0.14 577	0.33 639	0.21 610	0.31 632	0.22 611

Anonymous_2	0.37 554	0.21 520	0.47 439	0.20 216	0.21 555	0.42 551	0.26 519	0.38 344	0.29 305	0.33 430	0.30 317	0.44 523	0.38 551	0.36 408	0.29 484	0.26 625	0.29 644	0.44 647	1.41 685	0.34 636	0.21 606

AF-Net	0.37 554	0.26 563	0.56 499	0.32 599	0.23 584	0.41 544	0.29 548	0.61 599	0.64 604	0.42 550	0.68 604	0.65 614	0.49 600	0.57 499	0.44 563	0.15 562	0.11 537	0.19 600	0.14 564	0.15 537	0.13 508

stereogan	0.37 554	0.17 463	0.65 538	0.27 550	0.22 571	0.62 617	0.26 519	0.59 586	0.63 603	0.43 556	0.60 581	0.67 619	0.42 575	0.68 555	0.35 521	0.13 522	0.14 577	0.14 552	0.12 522	0.19 584	0.17 564

Nwc_Net	0.37 554	0.25 552	0.68 549	0.31 593	0.24 592	0.44 562	0.30 559	0.65 617	0.50 550	0.37 491	0.69 608	0.58 592	0.45 584	0.60 516	0.40 546	0.15 562	0.12 555	0.19 600	0.21 610	0.14 523	0.13 508

RYNet	0.37 554	0.18 477	0.59 513	0.25 488	0.28 611	0.61 615	0.32 573	0.59 586	0.59 589	0.41 540	0.38 419	0.57 589	0.39 557	0.87 612	0.53 588	0.11 464	0.08 448	0.12 504	0.11 483	0.18 576	0.18 578

PA-Net	0.37 554	0.28 573	0.83 588	0.31 593	0.28 611	0.39 534	0.42 619	0.51 495	0.55 579	0.34 450	0.42 468	0.41 499	0.36 538	0.79 595	0.49 577	0.12 503	0.23 634	0.16 578	0.23 620	0.12 489	0.18 578
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 561	0.12 269	0.38 331	0.42 632	3.88 688	0.21 257	0.17 238	0.35 309	0.28 286	0.20 237	0.20 210	0.23 298	0.15 242	0.28 331	0.16 253	0.09 375	0.07 360	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.09 373

S-Stereo	0.38 561	0.20 506	1.05 624	0.27 550	0.22 571	0.38 525	0.32 573	0.55 545	0.66 607	0.39 521	0.59 576	0.49 551	0.41 566	0.75 580	0.40 546	0.12 503	0.15 592	0.13 525	0.13 550	0.16 545	0.21 606

ADCRef	0.38 561	0.24 547	0.88 600	0.26 522	0.21 555	0.49 587	0.27 525	0.52 514	0.48 533	0.50 586	0.58 573	0.35 446	0.47 593	0.48 449	1.29 659	0.09 375	0.08 448	0.12 504	0.12 522	0.11 452	0.11 467

PWC_ROB	0.38 561	0.29 581	0.69 550	0.25 488	0.20 547	0.38 525	0.19 331	0.58 580	0.67 610	0.57 610	0.85 627	0.51 563	0.40 562	0.71 563	0.52 586	0.13 522	0.09 483	0.14 552	0.10 444	0.17 562	0.14 530

PWCDC_ROB	0.38 561	0.30 588	0.60 515	0.33 605	0.20 547	0.42 551	0.19 331	0.58 580	0.89 641	0.42 550	1.26 650	0.36 451	0.34 530	0.50 458	0.38 530	0.18 600	0.11 537	0.11 466	0.09 400	0.19 584	0.13 508

Selective-IGEV-i16pb	0.39 566	0.12 269	2.18 665	0.21 270	0.15 423	0.68 624	0.32 573	0.56 561	0.57 585	0.25 284	0.44 492	0.33 423	0.21 350	0.80 599	0.25 447	0.14 547	0.10 513	0.09 332	0.10 444	0.12 489	0.13 508

aanetorigin	0.39 566	0.29 581	1.09 628	0.24 449	0.19 528	0.28 399	0.37 599	0.33 278	0.47 524	0.94 647	0.82 624	0.52 569	0.54 608	0.49 454	0.50 583	0.11 464	0.09 483	0.10 410	0.10 444	0.16 545	0.15 542

RGC	0.39 566	0.32 600	0.64 537	0.34 607	0.27 606	0.40 540	0.29 548	0.57 571	0.53 568	0.45 567	0.64 596	0.62 603	0.45 584	0.72 569	0.39 538	0.15 562	0.15 592	0.21 607	0.20 607	0.18 576	0.19 585

NCC-stereo	0.39 566	0.25 552	0.69 550	0.32 599	0.28 611	0.46 570	0.36 595	0.65 617	0.52 563	0.40 531	0.57 571	0.56 584	0.47 593	0.73 571	0.45 566	0.17 589	0.14 577	0.18 592	0.25 627	0.16 545	0.16 551

edge stereo	0.39 566	0.22 534	0.81 581	0.27 550	0.22 571	0.37 517	0.24 489	0.56 561	0.54 573	0.53 603	0.60 581	0.71 628	0.50 602	0.78 593	0.40 546	0.16 578	0.14 577	0.19 600	0.14 564	0.16 545	0.17 564

Abc-Net	0.39 566	0.25 552	0.69 550	0.32 599	0.28 611	0.46 570	0.36 595	0.65 617	0.52 563	0.40 531	0.57 571	0.56 584	0.47 593	0.73 571	0.45 566	0.17 589	0.14 577	0.18 592	0.25 627	0.16 545	0.16 551
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 566	0.28 573	0.78 568	0.27 550	0.18 501	0.49 587	0.22 441	0.59 586	0.84 639	0.55 607	0.53 553	0.49 551	0.36 538	0.67 554	0.82 625	0.13 522	0.10 513	0.11 466	0.12 522	0.17 562	0.17 564

SQANet	0.40 573	0.48 633	0.67 544	0.48 640	0.39 632	0.48 582	0.22 441	0.51 495	0.43 474	0.40 531	0.47 521	0.47 538	0.33 521	0.54 482	0.32 505	0.36 645	0.15 592	0.40 645	0.21 610	0.45 645	0.31 637

UDG	0.40 573	0.46 629	0.49 455	0.40 630	0.35 628	0.47 576	0.27 525	0.54 535	0.47 524	0.39 521	0.45 504	0.59 594	0.44 581	0.46 442	0.39 538	0.26 625	0.19 617	0.48 649	0.22 618	0.34 636	0.26 628

DDUNet	0.41 575	0.50 638	0.48 449	0.44 635	0.39 632	0.46 570	0.32 573	0.50 478	0.43 474	0.45 567	0.52 546	0.57 589	0.36 538	0.48 449	0.33 512	0.33 642	0.21 624	0.55 653	0.25 627	0.37 640	0.32 640

222	0.41 575	0.10 131	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.36 511	0.20 383	0.57 571	0.39 428	0.35 467	0.44 492	0.30 397	0.27 448	0.55 484	3.56 685	0.11 464	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.09 336	0.09 373

NaN_ROB	0.41 575	0.28 573	0.62 526	0.30 587	0.19 528	0.51 592	0.47 632	0.58 580	0.59 589	0.56 608	0.47 521	0.49 551	0.41 566	1.21 651	0.64 608	0.12 503	0.18 612	0.12 504	0.13 550	0.11 452	0.14 530

w-ln-seven	0.42 578	0.30 588	1.18 636	0.26 522	0.22 571	0.58 608	0.31 564	0.62 608	0.81 631	0.58 611	0.61 588	0.53 574	0.36 538	0.57 499	0.65 610	0.11 464	0.10 513	0.13 525	0.12 522	0.15 537	0.13 508

test_sample9	0.42 578	0.19 493	0.50 466	0.18 88	0.16 455	0.34 491	0.20 383	0.51 495	0.38 418	0.37 491	0.34 374	0.37 457	0.30 494	0.66 550	0.91 632	0.23 614	1.82 686	0.28 627	0.24 622	0.18 576	0.16 551

SDNR	0.42 578	0.21 520	0.82 585	0.21 270	0.18 501	1.27 663	0.17 238	0.50 478	0.49 542	0.42 550	0.81 622	0.38 465	0.27 448	1.19 648	0.38 530	0.23 614	0.24 636	0.17 584	0.13 550	0.17 562	0.20 597

ccnet	0.42 578	0.31 595	0.48 449	0.27 550	0.32 624	0.60 614	0.32 573	0.65 617	0.46 519	0.53 603	0.66 599	0.56 584	0.45 584	0.72 569	0.61 601	0.26 625	0.19 617	0.24 616	0.21 610	0.26 619	0.22 611

SHD	0.42 578	0.27 570	0.81 581	0.31 593	0.25 600	0.42 551	0.22 441	0.66 623	0.94 650	0.63 618	0.60 581	0.59 594	0.47 593	0.59 512	0.58 595	0.15 562	0.13 567	0.16 578	0.16 585	0.20 593	0.22 611

STTRV1_RVC	0.42 578	0.32 600	0.89 603	0.29 575	0.36 629	0.49 587	0.31 564	0.61 599	0.53 568	0.46 571	0.56 567	0.47 538	0.43 579	1.00 635	0.39 538	0.27 630	0.21 624	0.20 604	0.18 600	0.25 611	0.17 564

Wz-Net-SNSev	0.43 584	0.41 624	1.27 644	0.30 587	0.21 555	0.44 562	0.41 616	0.61 599	0.65 605	0.46 571	0.65 597	0.62 603	0.39 557	0.74 579	0.59 596	0.12 503	0.11 537	0.12 504	0.13 550	0.16 545	0.14 530

XQC	0.43 584	0.37 614	0.96 614	0.34 607	0.25 600	0.53 602	0.34 586	0.60 595	0.73 623	0.51 591	0.46 514	0.57 589	0.47 593	0.70 560	0.72 616	0.17 589	0.12 555	0.18 592	0.15 573	0.25 611	0.23 618

CC-Net-ROB	0.43 584	0.47 631	0.65 538	0.37 624	0.23 584	0.51 592	0.29 548	0.66 623	0.49 542	0.46 571	0.51 538	0.48 545	0.38 551	0.96 630	0.35 521	0.34 643	0.23 634	0.55 653	0.25 627	0.31 632	0.20 597

GANetREF_RVC	0.43 584	0.47 631	0.69 550	0.38 626	0.20 547	0.51 592	0.48 636	0.66 623	0.66 607	0.46 571	0.46 514	0.50 559	0.44 581	0.90 620	0.39 538	0.27 630	0.21 624	0.32 636	0.18 600	0.27 624	0.22 611
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	0.43 584	0.26 563	0.54 489	0.31 593	0.20 547	0.51 592	0.32 573	0.70 634	0.60 593	0.59 612	0.55 560	0.65 614	0.41 566	1.40 661	0.51 585	0.13 522	0.17 606	0.21 607	0.16 585	0.17 562	0.18 578

PDISCO_ROB	0.43 584	0.30 588	0.67 544	0.43 633	0.36 629	0.67 622	0.32 573	0.72 637	0.76 625	0.43 556	0.53 553	0.63 611	0.40 562	0.66 550	0.47 574	0.21 611	0.12 555	0.21 607	0.19 605	0.25 611	0.20 597

WQFJA1++	0.44 590	0.07 4	0.63 529	0.18 88	0.13 315	0.15 49	0.11 17	0.20 56	0.11 8	2.05 680	0.12 59	0.23 298	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	4.20 692	0.07 232

z-mn7	0.44 590	0.40 620	1.09 628	0.25 488	0.18 501	0.61 615	0.34 586	0.56 561	0.93 648	0.43 556	0.96 636	0.53 574	0.39 557	0.94 626	0.59 596	0.10 425	0.09 483	0.10 410	0.10 444	0.14 523	0.13 508

DeepPrunerF	0.44 590	0.29 581	1.29 646	0.33 605	0.30 620	0.35 506	0.36 595	0.62 608	1.15 661	0.40 531	0.44 492	0.39 477	0.41 566	0.80 599	0.52 586	0.18 600	0.14 577	0.23 614	0.21 610	0.17 562	0.17 564

ADCP+	0.45 593	0.24 547	1.15 635	0.25 488	0.22 571	0.56 604	0.39 610	0.54 535	0.51 554	0.44 563	0.51 538	0.46 536	0.52 607	0.56 495	1.89 673	0.10 425	0.08 448	0.11 466	0.10 444	0.14 523	0.13 508

PASM	0.45 593	0.35 606	0.90 604	0.35 616	0.33 625	0.39 534	0.38 605	0.50 478	0.61 597	0.52 597	0.51 538	0.62 603	0.45 584	0.93 624	0.48 575	0.26 625	0.29 644	0.29 631	0.33 640	0.29 630	0.26 628

DStereoO	0.46 595	0.32 600	0.51 476	0.36 618	0.29 619	0.38 525	0.45 625	0.55 545	0.60 593	0.47 579	0.49 529	0.48 545	0.73 638	0.59 512	0.69 614	0.81 669	0.18 612	0.38 642	0.19 605	0.46 646	0.20 597

zh-mn7	0.46 595	0.45 628	1.48 652	0.25 488	0.19 528	0.44 562	0.29 548	0.56 561	0.82 632	0.65 622	0.96 636	0.49 551	0.38 551	0.88 615	0.63 606	0.12 503	0.10 513	0.11 466	0.11 483	0.13 505	0.14 530

G-Net	0.46 595	0.25 552	0.86 597	0.34 607	0.28 611	0.90 647	0.35 590	0.47 445	0.45 501	0.68 625	1.22 648	0.64 613	0.60 619	0.61 523	0.57 590	0.16 578	0.14 577	0.17 584	0.13 550	0.22 603	0.19 585

GCST	0.47 598	0.60 647	0.57 502	1.04 673	0.48 645	0.38 525	0.11 17	0.40 367	0.32 340	0.41 540	0.34 374	0.29 381	0.17 292	0.46 442	0.19 338	0.69 661	0.42 656	0.79 666	0.62 669	0.62 655	0.46 653

ADCL	0.47 598	0.22 534	1.00 618	0.27 550	0.19 528	0.74 631	0.64 652	0.54 535	0.69 615	0.56 608	0.71 609	0.55 580	0.60 619	0.60 516	1.43 661	0.11 464	0.09 483	0.13 525	0.13 550	0.14 523	0.14 530

DPSNet	0.47 598	0.24 547	0.93 609	0.27 550	0.20 547	0.75 634	0.57 646	0.84 652	0.79 629	0.47 579	0.51 538	0.60 597	0.69 634	0.87 612	0.71 615	0.16 578	0.13 567	0.12 504	0.10 444	0.25 611	0.21 606

zh-sn7	0.48 601	0.51 640	1.43 651	0.29 575	0.20 547	0.47 576	0.39 610	0.57 571	0.62 599	0.52 597	0.81 622	0.52 569	0.56 612	1.05 640	0.87 629	0.12 503	0.13 567	0.13 525	0.13 550	0.17 562	0.16 551

ADCPNet	0.48 601	0.29 581	1.60 657	0.27 550	0.23 584	0.70 628	0.38 605	0.53 526	0.51 554	0.51 591	0.59 576	0.67 619	0.56 612	0.60 516	1.14 647	0.15 562	0.18 612	0.14 552	0.23 620	0.19 584	0.19 585

MDST_ROB	0.48 601	0.14 383	0.95 612	0.30 587	0.21 555	1.33 666	0.32 573	0.77 642	0.56 582	1.06 655	0.71 609	0.49 551	0.35 534	1.26 654	0.38 530	0.13 522	0.11 537	0.16 578	0.13 550	0.12 489	0.12 491

AANet	0.49 604	0.42 626	1.56 655	0.22 339	0.19 528	0.39 534	0.25 506	0.52 514	0.92 645	0.92 644	0.93 634	0.84 635	0.67 631	0.59 512	0.59 596	0.15 562	0.11 537	0.13 525	0.12 522	0.18 576	0.16 551

test_sample8	0.49 604	0.19 493	0.50 466	0.18 88	0.16 455	0.34 491	0.20 383	0.55 545	0.34 364	0.62 616	0.38 419	1.15 650	0.67 631	0.66 550	0.91 632	0.23 614	1.82 686	0.28 627	0.24 622	0.18 576	0.16 551

SuperB	0.49 604	0.28 573	2.23 666	0.23 395	0.15 423	0.41 544	0.32 573	0.47 445	0.82 632	0.43 556	0.50 532	0.33 423	0.45 584	0.68 555	1.08 642	0.10 425	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.98 676	0.14 530

ADCMid	0.49 604	0.34 604	1.13 633	0.26 522	0.21 555	0.51 592	0.37 599	0.57 571	0.54 573	0.75 633	0.66 599	0.62 603	0.64 630	0.64 539	1.68 666	0.13 522	0.12 555	0.17 584	0.17 594	0.20 593	0.17 564

psmorigin	0.50 608	0.25 552	3.03 675	0.24 449	0.19 528	0.38 525	0.22 441	0.50 478	0.44 489	0.64 620	0.68 604	0.71 628	0.51 605	0.85 609	0.45 566	0.14 547	0.17 606	0.13 525	0.14 564	0.16 545	0.21 606

CSAN	0.50 608	0.35 606	0.78 568	0.36 618	0.23 584	0.56 604	0.59 649	0.61 599	0.70 617	0.64 620	0.78 619	0.65 614	0.60 619	1.38 660	0.62 603	0.21 611	0.17 606	0.20 604	0.20 607	0.18 576	0.18 578

SGM_RVC	0.50 608	0.19 493	0.50 466	0.25 488	0.15 423	0.69 625	0.39 610	0.68 631	0.82 632	0.95 649	0.84 626	1.13 647	0.76 639	1.16 647	0.60 600	0.16 578	0.16 599	0.16 578	0.16 585	0.16 545	0.17 564
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 608	0.20 506	0.78 568	0.24 449	0.26 604	0.39 534	0.30 559	0.51 495	0.50 550	0.54 605	1.23 649	2.52 677	0.37 547	0.77 591	0.95 635	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.10 404	0.08 310

Wz-Net-TNSev	0.51 612	0.58 645	1.61 659	0.25 488	0.21 555	0.65 619	0.45 625	0.63 615	0.69 615	0.51 591	0.54 556	0.71 628	0.60 619	1.00 635	0.77 620	0.15 562	0.15 592	0.13 525	0.15 573	0.21 596	0.20 597

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 612	0.50 638	0.86 597	0.39 628	0.24 592	0.84 642	0.55 644	0.56 561	0.62 599	0.60 613	0.68 604	0.62 603	0.42 575	1.13 646	0.43 558	0.23 614	0.27 640	0.27 619	0.35 642	0.25 611	0.29 633

AnyNet_C32	0.51 612	0.40 620	1.10 632	0.29 575	0.28 611	0.59 611	0.58 647	0.54 535	0.60 593	0.62 616	0.66 599	0.54 578	0.54 608	0.78 593	1.74 670	0.15 562	0.14 577	0.15 567	0.17 594	0.20 593	0.20 597

WCMA_ROB	0.51 612	0.21 520	0.65 538	0.25 488	0.21 555	0.58 608	0.32 573	0.54 535	0.55 579	0.95 649	1.40 655	1.28 655	0.81 644	0.73 571	0.62 603	0.18 600	0.15 592	0.15 567	0.15 573	0.19 584	0.19 585

WZ-Net	0.52 616	0.38 618	1.90 662	0.30 587	0.24 592	0.57 607	0.48 636	0.62 608	0.78 628	0.50 586	0.71 609	0.68 623	0.54 608	0.98 634	0.84 626	0.13 522	0.10 513	0.11 466	0.12 522	0.19 584	0.20 597

SANet	0.53 617	0.28 573	0.96 614	0.26 522	0.15 423	0.69 625	0.44 624	0.67 628	1.34 665	0.67 624	0.98 639	0.94 640	0.71 636	0.89 617	0.76 617	0.14 547	0.12 555	0.12 504	0.11 483	0.17 562	0.16 551

Consistency-Raft	0.55 618	0.48 633	1.02 621	0.45 636	0.49 646	0.49 587	0.47 632	0.72 637	0.72 620	0.45 567	0.82 624	0.47 538	0.60 619	0.50 458	0.63 606	0.39 649	0.39 654	0.44 647	0.51 659	0.52 649	0.37 643

anonymity	0.56 619	0.54 643	0.70 556	0.47 639	0.61 656	0.56 604	0.43 621	0.69 632	0.49 542	0.63 618	0.55 560	0.54 578	0.60 619	0.61 523	0.57 590	0.55 654	0.53 665	0.50 650	0.54 663	0.51 648	0.56 658

MFN_U_SF_RVC	0.56 619	0.51 640	1.19 637	0.38 626	0.22 571	0.69 625	0.27 525	0.80 647	0.67 610	0.73 629	0.74 614	0.87 636	0.61 628	0.81 603	0.76 617	0.29 637	0.27 640	0.32 636	0.37 646	0.32 635	0.31 637

SAMSARA	0.56 619	0.39 619	0.80 578	0.60 652	0.46 643	1.00 651	1.23 683	0.67 628	0.68 613	0.71 628	0.54 556	0.89 639	0.57 615	0.81 603	0.62 603	0.19 606	0.22 629	0.18 592	0.18 600	0.27 624	0.25 626

otaku	0.57 622	0.62 649	0.87 599	0.63 654	0.44 641	0.73 629	0.37 599	0.65 617	0.66 607	0.51 591	0.75 615	0.66 618	0.45 584	0.69 557	0.46 572	0.53 651	0.34 650	0.55 653	0.35 642	0.60 654	0.45 650

Ntro	0.58 623	0.64 650	0.92 607	0.66 655	0.50 647	0.77 635	0.36 595	0.66 623	0.70 617	0.50 586	0.59 576	0.65 614	0.51 605	0.75 580	0.45 566	0.56 655	0.32 648	0.56 656	0.34 641	0.63 656	0.46 653

PVD	0.58 623	0.34 604	0.84 593	0.39 628	0.31 623	0.59 611	0.47 632	0.80 647	1.25 662	0.92 644	1.09 642	0.79 632	0.82 645	0.85 609	0.76 617	0.21 611	0.18 612	0.22 613	0.18 600	0.27 624	0.35 642

ADCS	0.58 623	0.40 620	1.35 649	0.29 575	0.24 592	0.55 603	0.45 625	0.67 628	0.83 636	0.76 635	0.71 609	0.68 623	0.60 619	0.76 585	2.23 679	0.16 578	0.16 599	0.16 578	0.17 594	0.22 603	0.22 611

MeshStereo	0.58 623	0.27 570	0.67 544	0.22 339	0.17 479	0.66 621	0.37 599	0.78 643	0.61 597	1.47 676	1.30 651	1.65 663	0.79 641	1.12 645	0.59 596	0.17 589	0.17 606	0.17 584	0.14 564	0.17 562	0.14 530
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	0.60 627	0.33 603	0.61 518	0.30 587	0.25 600	0.86 644	0.35 590	0.55 545	0.67 610	1.10 657	1.49 660	1.76 666	0.97 655	0.88 615	0.49 577	0.23 614	0.21 624	0.27 619	0.27 635	0.25 611	0.24 623

DGSMNet	0.61 628	0.29 581	0.91 605	0.51 645	0.70 661	0.62 617	1.38 684	0.59 586	0.55 579	0.37 491	0.61 588	0.52 569	0.33 521	0.65 546	0.43 558	0.53 651	0.60 672	0.67 658	0.61 668	0.63 656	0.61 668

FCDSN-DC	0.63 629	0.31 595	0.61 518	0.36 618	0.30 620	0.65 619	0.37 599	0.66 623	0.68 613	1.14 659	1.54 663	1.71 665	1.26 664	0.92 622	0.64 608	0.24 621	0.22 629	0.27 619	0.26 631	0.27 624	0.27 632
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 629	0.37 614	2.40 670	0.26 522	0.25 600	0.38 525	0.49 638	0.41 379	1.06 655	1.38 665	0.87 631	0.62 603	0.95 652	0.65 546	1.65 665	0.11 464	0.09 483	0.10 410	0.11 483	0.19 584	0.17 564

AnyNet_C01	0.65 631	0.58 645	2.60 673	0.32 599	0.26 604	0.88 645	0.61 650	0.63 615	0.62 599	0.68 625	0.96 636	0.76 631	0.60 619	0.96 630	1.43 661	0.16 578	0.16 599	0.17 584	0.17 594	0.23 606	0.23 618

DispFullNet	0.66 632	0.89 664	1.59 656	0.77 661	1.21 679	0.51 592	0.23 467	0.59 586	0.72 620	0.69 627	0.61 588	0.69 625	0.91 651	0.79 595	0.48 575	0.27 630	0.12 555	0.73 661	0.30 639	0.65 659	0.40 646

NVStereoNet_ROB	0.67 633	0.49 637	0.83 588	0.48 640	0.40 634	0.51 592	0.46 628	0.70 634	0.77 627	0.84 639	1.72 668	1.02 645	0.83 646	1.23 652	0.79 623	0.32 641	0.38 653	0.40 645	0.46 653	0.36 639	0.41 647
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 634	0.64 650	1.06 625	0.45 636	0.27 606	1.40 670	0.58 647	0.78 643	0.92 645	0.84 639	0.86 628	0.88 638	0.68 633	1.33 659	0.68 613	0.37 647	0.29 644	0.34 640	0.36 645	0.43 643	0.37 643

SPS-STEREO	0.69 635	0.61 648	0.98 616	0.52 648	0.57 653	0.74 631	0.50 639	0.78 643	0.62 599	0.95 649	0.86 628	0.94 640	0.70 635	1.01 637	0.87 629	0.58 657	0.51 662	0.50 650	0.50 658	0.55 651	0.58 661
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 636	0.30 588	0.69 550	0.32 599	0.27 606	0.81 641	0.39 610	0.79 646	0.82 632	1.41 668	1.58 665	1.98 668	1.26 664	1.02 638	0.77 620	0.24 621	0.22 629	0.27 619	0.26 631	0.26 619	0.26 628

FC-DCNN v2	0.71 637	0.30 588	0.67 544	0.32 599	0.27 606	0.84 642	0.39 610	0.84 652	0.85 640	1.44 672	1.64 666	2.09 670	1.28 666	1.06 641	0.80 624	0.24 621	0.22 629	0.27 619	0.26 631	0.26 619	0.25 626

RainbowNet	0.72 638	0.89 664	1.02 621	0.82 663	0.63 658	0.78 638	0.52 641	0.81 649	0.93 648	0.60 613	0.79 620	0.80 633	0.60 619	0.80 599	0.57 590	0.78 667	0.55 668	0.78 664	0.49 656	0.76 666	0.58 661

ACVNet_1	0.72 638	0.81 659	1.37 650	0.72 659	0.53 651	0.77 635	0.42 619	0.85 655	0.90 643	0.74 632	0.75 615	1.32 657	0.72 637	1.02 638	0.55 589	0.54 653	0.31 647	0.71 660	0.35 642	0.64 658	0.45 650

ACVNet-4b	0.72 638	0.81 659	1.33 648	0.72 659	0.50 647	0.80 640	0.31 564	0.71 636	0.80 630	0.50 586	0.72 613	0.95 642	0.43 579	0.96 630	1.20 655	1.13 681	0.21 624	0.76 663	0.45 652	0.65 659	0.46 653

MFMNet_re	0.72 638	0.76 657	0.99 617	0.62 653	0.70 661	0.77 635	0.67 653	0.75 640	0.83 636	0.78 637	0.86 628	0.69 625	0.78 640	0.71 563	0.61 601	0.66 660	0.59 671	0.61 657	0.58 667	0.68 662	0.71 672

ELAS_RVC	0.74 642	0.36 609	1.00 618	0.37 624	0.33 625	0.88 645	0.93 672	0.83 651	1.08 657	1.35 664	1.33 654	1.24 653	1.33 668	1.06 641	0.95 635	0.27 630	0.25 638	0.29 631	0.27 635	0.30 631	0.30 634
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 642	0.36 609	0.85 596	0.36 618	0.33 625	1.36 667	0.77 663	0.93 656	0.92 645	1.41 668	1.53 662	1.16 651	1.17 660	0.95 629	1.03 639	0.26 625	0.25 638	0.28 627	0.28 638	0.31 632	0.30 634
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 644	0.44 627	1.98 663	0.49 643	0.16 455	0.58 608	0.31 564	0.81 649	0.83 636	0.41 540	0.52 546	0.98 644	0.58 616	4.97 689	1.03 639	0.11 464	0.07 360	0.10 410	0.24 622	0.27 624	0.26 628

RTS	0.78 645	0.48 633	4.68 681	0.34 607	0.28 611	1.12 655	0.46 628	0.62 608	1.03 652	0.73 629	0.89 632	0.60 597	0.59 617	1.61 664	1.16 651	0.14 547	0.11 537	0.15 567	0.15 573	0.21 596	0.19 585

RTSA	0.78 645	0.48 633	4.68 681	0.34 607	0.28 611	1.12 655	0.46 628	0.62 608	1.03 652	0.73 629	0.89 632	0.60 597	0.59 617	1.61 664	1.16 651	0.14 547	0.11 537	0.15 567	0.15 573	0.21 596	0.19 585

DStereoSA	0.81 647	0.37 614	1.08 627	0.51 645	0.65 659	0.67 622	1.44 685	0.74 639	1.06 655	0.54 605	1.67 667	0.49 551	1.78 674	0.96 630	1.69 668	0.28 634	0.43 657	0.27 619	0.51 659	0.40 642	0.58 661

DStereoFS	0.84 648	0.66 652	0.80 578	0.53 649	0.50 647	1.23 661	0.55 644	0.94 657	1.32 664	0.89 641	1.32 652	1.04 646	2.32 681	1.29 657	1.14 647	0.31 640	0.35 651	0.30 633	0.39 649	0.34 636	0.60 664

SGM+DAISY	0.87 649	0.66 652	1.30 647	0.51 645	0.60 655	1.03 652	0.84 669	0.76 641	0.73 623	1.39 666	1.51 661	1.31 656	1.22 662	1.11 643	1.08 642	0.57 656	0.53 665	0.51 652	0.51 659	0.54 650	0.61 668

ACVNet_2	0.89 650	0.87 663	1.25 642	0.82 663	0.62 657	0.97 650	0.62 651	1.14 662	1.42 667	1.00 652	1.40 655	1.47 660	0.84 647	1.11 643	0.66 611	0.61 658	0.43 657	0.78 664	0.49 656	0.75 665	0.52 656

IMH-64-1	0.91 651	0.86 661	0.84 593	0.97 668	0.75 663	0.92 648	0.71 655	1.27 663	1.10 658	0.89 641	1.45 657	1.14 648	0.96 653	1.19 648	0.84 626	0.74 664	0.51 662	0.97 669	0.55 664	0.84 668	0.60 664

IMH-64	0.91 651	0.86 661	0.84 593	0.97 668	0.75 663	0.92 648	0.71 655	1.27 663	1.10 658	0.89 641	1.45 657	1.14 648	0.96 653	1.19 648	0.84 626	0.74 664	0.51 662	0.97 669	0.55 664	0.84 668	0.60 664

MonStereo1	0.93 653	0.56 644	0.82 585	0.69 656	0.58 654	1.37 668	0.35 590	0.94 657	1.25 662	0.93 646	1.90 671	1.52 661	2.10 678	1.27 655	0.77 620	0.69 661	0.33 649	0.75 662	0.47 655	0.70 663	0.57 660

U	1.00 654	0.09 77	0.21 108	0.21 270	3.68 686	6.12 689	0.14 97	0.21 71	0.21 175	0.11 50	0.11 39	0.10 54	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.07 122	0.05 39	5.42 695	2.90 693	0.07 176	0.06 137

PWCK	1.00 654	1.17 677	1.70 660	0.91 666	0.41 635	1.19 659	0.92 671	1.10 660	1.14 660	1.16 660	1.14 645	1.25 654	0.88 650	1.75 670	1.04 641	0.87 672	0.50 660	0.87 667	0.53 662	0.96 675	0.52 656

WAO-7	1.01 656	0.89 664	0.93 609	0.83 665	0.66 660	1.18 657	0.81 667	1.40 667	1.57 672	1.11 658	1.76 670	1.45 659	1.19 661	1.50 663	1.14 647	0.61 658	0.62 675	0.70 659	0.68 671	0.66 661	0.60 664

MADNet+	1.01 656	1.16 676	4.72 683	0.70 657	0.47 644	1.24 662	0.96 673	0.97 659	0.89 641	0.65 622	0.77 618	0.87 636	0.85 649	2.09 674	1.68 666	0.38 648	0.39 654	0.31 635	0.27 635	0.43 643	0.39 645

MultiAttention	1.02 658	0.13 336	0.43 401	0.35 616	0.43 638	5.36 685	1.71 686	0.69 632	0.53 568	0.36 483	0.63 594	0.55 580	0.22 366	7.60 694	0.43 558	0.09 375	0.06 230	0.14 552	0.24 622	0.26 619	0.30 634

IMH	1.05 659	0.95 668	1.00 618	1.01 670	0.78 667	1.11 654	0.68 654	1.38 666	1.43 668	1.00 652	1.72 668	1.43 658	1.14 657	1.73 669	0.89 631	1.09 678	0.55 668	0.99 671	0.57 666	0.87 670	0.62 670

WAO-6	1.07 660	0.93 667	0.92 607	0.96 667	0.78 667	1.28 664	0.75 660	1.34 665	2.00 676	1.02 654	1.54 663	1.59 662	1.22 662	1.31 658	1.14 647	0.78 667	0.55 668	1.02 673	0.75 676	0.83 667	0.69 671

LVE	1.13 661	1.02 669	1.28 645	1.01 670	0.80 670	1.29 665	0.81 667	1.47 670	1.96 674	1.07 656	1.90 671	1.90 667	1.01 656	1.48 662	0.91 632	0.93 675	0.61 674	0.94 668	0.69 672	0.87 670	0.75 676

JetBlue	1.14 662	0.76 657	2.36 668	0.59 651	0.75 663	3.04 681	1.78 687	1.11 661	0.90 643	0.94 647	1.10 643	1.66 664	1.28 666	2.09 674	1.72 669	0.43 650	0.36 652	0.38 642	0.38 648	0.58 653	0.56 658

Dean	1.17 663	1.04 671	1.49 654	1.03 672	0.78 667	1.20 660	0.77 663	1.48 671	1.96 674	1.28 662	1.99 674	2.15 671	1.14 657	1.25 653	1.00 638	0.81 669	0.60 672	1.01 672	0.69 672	0.92 674	0.74 675

SGM-ForestM	1.36 664	0.28 573	0.79 575	0.26 522	0.16 455	2.26 678	1.00 675	1.42 668	1.46 670	2.38 682	2.05 675	5.95 690	2.66 683	2.95 680	2.46 681	0.17 589	0.18 612	0.18 592	0.18 600	0.15 537	0.18 578

xyz-stereo	1.40 665	0.10 131	17.09 704	0.18 88	0.07 2	4.78 684	0.18 284	0.29 221	0.34 364	0.36 483	2.81 682	0.40 492	0.29 480	0.56 495	0.24 437	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.06 143	0.06 95	0.05 34

MANE	1.41 666	0.36 609	0.74 566	0.43 633	0.41 635	2.16 677	0.80 665	2.39 685	3.38 681	2.22 681	3.06 683	3.54 683	2.73 685	2.15 676	1.94 675	0.28 634	0.27 640	0.30 633	0.46 653	0.28 629	0.34 641

TorneroNet-64	1.43 667	1.03 670	1.20 638	1.10 674	0.86 673	2.26 678	0.73 658	1.84 676	3.84 686	1.25 661	2.25 679	2.69 679	1.42 669	1.76 671	1.43 661	0.76 666	0.50 660	1.09 674	0.66 670	1.23 680	0.76 677

notaker	1.45 668	1.34 680	1.48 652	1.40 681	1.07 677	1.18 657	0.85 670	1.48 671	1.40 666	1.51 677	3.46 684	2.40 676	1.81 675	1.76 671	1.45 664	1.11 679	0.69 680	1.38 681	0.87 679	1.31 682	0.97 681

WAO-8	1.46 669	1.10 674	1.09 628	1.10 674	0.84 671	2.06 674	0.75 660	1.84 676	3.83 684	1.44 672	2.21 677	2.15 671	1.43 670	3.17 681	1.19 653	0.91 673	0.65 677	1.09 674	0.79 677	0.90 672	0.71 672

Venus	1.46 669	1.10 674	1.09 628	1.10 674	0.84 671	2.06 674	0.75 660	1.84 676	3.83 684	1.44 672	2.21 677	2.15 671	1.43 670	3.17 681	1.19 653	0.91 673	0.65 677	1.09 674	0.79 677	0.90 672	0.71 672

UNDER WATER-64	1.55 671	1.19 678	2.52 671	1.31 679	0.95 675	2.12 676	1.21 682	1.45 669	3.19 680	1.43 671	1.32 652	2.64 678	2.04 677	1.63 666	1.83 671	1.11 679	0.67 679	1.28 679	0.92 680	1.19 677	1.02 682

UNDER WATER	1.59 672	1.22 679	2.36 668	1.38 680	1.03 676	1.67 673	1.10 679	1.54 674	3.63 682	1.44 672	1.47 659	2.85 680	2.25 680	1.67 667	1.94 675	1.06 677	0.62 675	1.31 680	0.93 681	1.21 679	1.02 682

LSM	1.64 673	0.40 620	2.56 672	2.02 685	17.61 702	0.51 592	0.52 641	0.61 599	0.76 625	0.82 638	1.11 644	0.63 611	0.54 608	0.75 580	0.49 577	0.16 578	0.24 636	0.18 592	0.21 610	0.25 611	2.42 689

LE_ROB	1.76 674	0.20 506	2.68 674	0.48 640	0.52 650	0.78 638	0.96 673	0.84 652	6.61 691	7.40 695	2.08 676	2.08 669	4.83 687	1.27 655	3.79 686	0.10 425	0.08 448	0.12 504	0.11 483	0.11 452	0.10 430

ktn	1.77 675	1.36 681	1.22 639	1.43 682	1.14 678	1.52 671	1.08 678	1.51 673	3.96 687	2.77 685	4.69 686	3.35 682	1.46 672	1.69 668	1.25 657	1.43 683	0.77 682	1.45 682	0.99 682	1.32 683	0.96 679

KSHMR	1.89 676	1.36 681	1.60 657	1.47 683	1.22 680	1.38 669	1.06 677	1.79 675	5.97 690	1.42 670	5.65 690	2.98 681	1.14 657	2.23 677	1.20 655	1.27 682	1.12 684	1.46 683	1.10 684	1.32 683	1.15 684

TorneroNet	2.22 677	1.08 673	1.24 641	1.14 678	0.90 674	5.58 686	0.80 665	2.12 682	8.69 694	2.58 683	5.42 688	3.88 684	1.97 676	1.78 673	1.87 672	0.86 671	0.54 667	1.15 678	0.74 675	1.23 680	0.85 678

MADNet++	2.26 678	1.80 684	2.06 664	2.13 687	1.97 684	2.61 680	1.79 688	2.38 684	2.16 677	2.75 684	2.65 681	2.38 675	2.43 682	3.17 681	3.21 683	2.17 686	1.95 688	1.94 687	1.63 686	2.06 686	2.01 688

JetRed	2.30 679	2.64 686	6.12 686	1.12 677	1.38 682	5.85 688	3.29 689	1.99 680	1.67 673	1.98 679	1.95 673	2.16 674	1.60 673	2.48 678	4.10 687	1.05 676	1.60 685	1.09 674	1.01 683	1.67 685	1.28 685

light-stereo	2.37 680	0.69 654	3.61 676	3.84 689	3.41 685	4.04 682	0.31 564	2.13 683	1.45 669	3.61 686	6.33 691	6.90 694	0.63 629	4.83 688	1.28 658	0.71 663	0.74 681	0.32 636	0.39 649	1.20 678	0.96 679

HanzoNet	2.97 681	1.69 683	2.29 667	1.74 684	1.33 681	1.53 672	1.03 676	1.99 680	2.64 679	5.51 690	5.16 687	5.90 689	6.82 693	4.32 687	3.29 684	3.16 689	2.02 690	1.92 685	2.87 692	2.24 687	1.89 687

coex-ft	3.44 682	0.73 656	48.55 717	0.24 449	0.19 528	0.50 591	0.43 621	0.47 445	2.40 678	7.03 694	1.20 647	0.97 643	2.23 679	0.73 571	1.92 674	0.12 503	0.15 592	0.14 552	0.12 522	0.21 596	0.43 648

TCMNet-wrong-test	4.29 683	5.57 691	4.65 680	11.33 700	10.39 695	5.73 687	4.48 692	4.13 689	1.02 651	1.91 678	2.39 680	6.16 692	3.62 686	3.84 686	4.50 689	1.99 685	0.47 659	1.97 688	1.69 687	5.69 694	4.31 694

FADE	4.32 684	1.06 672	4.35 679	0.71 658	0.76 666	0.73 629	0.50 639	1.85 679	1.52 671	0.75 633	0.66 599	1.17 652	2.69 684	2.83 679	1.96 677	24.23 715	4.70 695	17.35 710	17.61 709	0.49 647	0.44 649

DPSimNet_ROB	4.34 685	4.23 687	6.89 688	3.67 688	3.68 686	4.75 683	5.21 693	2.67 686	3.68 683	5.82 691	3.95 685	5.57 686	6.72 692	3.46 685	4.48 688	4.05 693	2.88 691	4.68 694	3.12 694	3.69 689	3.62 693

tt	4.71 686	0.10 131	3.94 677	2.06 686	1.53 683	10.14 694	16.88 697	9.27 698	4.98 688	1.39 666	1.02 640	4.68 685	4.90 688	3.35 684	5.86 692	5.76 695	9.15 704	2.24 690	2.53 690	3.10 688	1.32 686

BEATNet-Init1	4.73 687	2.61 685	13.29 703	0.58 650	0.53 651	10.12 693	3.33 690	4.83 690	5.01 689	8.75 696	8.51 693	14.08 705	7.60 695	7.70 695	5.34 690	0.28 634	0.28 643	0.34 640	0.37 646	0.57 652	0.45 650

Selective-IGEV-i1pa	5.57 688	7.99 693	4.76 684	0.80 662	0.45 642	12.99 696	3.60 691	9.25 697	7.43 693	6.97 693	9.87 697	8.94 695	7.26 694	14.66 706	5.65 691	3.55 690	1.08 683	1.93 686	0.72 674	0.73 664	2.79 691

USTest	6.88 689	5.23 690	5.63 685	7.22 694	7.29 690	14.34 698	22.76 699	8.48 695	9.32 695	5.42 689	6.39 692	6.29 693	6.64 691	6.92 692	8.62 695	1.94 684	3.29 692	2.16 689	2.55 691	3.85 690	3.29 692

ASD4	7.23 690	6.65 692	7.69 689	5.24 691	5.62 689	11.85 695	20.36 698	7.57 694	7.14 692	6.55 692	5.47 689	5.99 691	5.78 689	7.22 693	9.24 696	4.85 694	4.44 694	6.40 701	5.19 695	6.53 695	4.89 695

EDNetEfficientorigin	7.51 691	0.52 642	140.47 719	0.25 488	0.17 479	0.42 551	0.29 548	0.47 445	1.03 652	1.28 662	1.02 640	0.83 634	0.84 647	0.75 580	0.99 637	0.10 425	0.09 483	0.12 504	0.10 444	0.21 596	0.22 611

DGTPSM_ROB	8.34 692	5.10 688	10.37 701	5.31 692	10.18 693	8.33 690	23.60 703	6.06 692	13.41 703	4.90 687	10.87 701	5.65 687	10.44 696	6.17 690	12.59 697	3.74 691	7.55 697	3.69 691	7.26 700	4.14 691	7.46 698

DPSMNet_ROB	8.40 693	5.11 689	10.49 702	5.58 693	10.25 694	8.34 691	23.62 704	6.07 693	13.45 704	4.93 688	10.88 702	5.66 688	10.44 696	6.24 691	12.64 698	3.98 692	7.61 698	3.76 692	7.30 701	4.20 692	7.51 699

DLNR_Zeroshot_test	10.44 694	12.10 702	19.93 706	106.08 718	23.66 714	0.14 33	0.13 63	3.22 687	0.17 87	0.16 190	0.23 247	0.16 205	0.10 71	0.31 373	0.15 226	2.36 687	0.06 230	0.07 146	0.07 216	39.70 717	0.06 137

DLNR-FE	10.45 695	12.13 703	19.94 707	106.10 719	23.12 713	0.14 33	0.13 63	3.28 688	0.17 87	0.16 190	0.23 247	0.16 205	0.10 71	0.31 373	0.15 226	2.41 688	0.06 230	0.07 146	0.07 216	40.22 718	0.06 137

iinet-test	10.78 696	9.29 694	9.70 691	10.48 695	10.68 696	17.98 703	25.98 705	12.57 702	13.39 701	9.64 700	10.10 698	10.06 697	10.61 699	11.22 702	12.70 699	6.40 697	7.74 699	5.68 696	6.69 696	7.47 696	7.30 696

IINet	10.78 696	9.29 694	9.70 691	10.48 695	10.68 696	17.98 703	25.98 705	12.57 702	13.39 701	9.64 700	10.10 698	10.06 697	10.61 699	11.22 702	12.70 699	6.40 697	7.74 699	5.68 696	6.69 696	7.47 696	7.30 696

LRCNet_RVC	10.90 698	14.34 705	9.35 690	15.35 701	8.04 692	1.08 653	0.34 586	8.78 696	0.70 617	12.63 705	16.05 705	9.85 696	6.54 690	8.57 696	6.34 693	20.27 713	5.40 696	23.70 712	21.88 713	14.87 704	13.83 706

DPSM_ROB	11.49 699	9.87 700	10.35 699	11.13 698	11.31 698	19.11 706	27.51 708	13.37 705	14.21 706	10.31 702	11.06 703	10.96 703	11.27 704	11.96 704	13.59 702	6.78 699	8.19 702	6.03 698	7.09 698	7.93 698	7.73 701

DPSM	11.49 699	9.87 700	10.35 699	11.13 698	11.31 698	19.11 706	27.51 708	13.37 705	14.21 706	10.31 702	11.06 703	10.96 703	11.27 704	11.96 704	13.59 702	6.78 699	8.19 702	6.03 698	7.09 698	7.93 698	7.73 701

xxxxx1	15.27 701	9.54 697	10.31 696	20.13 704	18.88 703	17.08 699	23.03 700	10.36 699	10.99 697	9.21 697	9.62 694	10.74 700	10.61 699	10.72 698	13.89 704	7.97 701	9.20 705	31.85 715	44.72 717	12.84 701	13.69 703

tt_ll	15.27 701	9.54 697	10.31 696	20.13 704	18.88 703	17.08 699	23.03 700	10.36 699	10.99 697	9.21 697	9.62 694	10.74 700	10.61 699	10.72 698	13.89 704	7.97 701	9.20 705	31.85 715	44.72 717	12.84 701	13.69 703

ff	15.27 701	9.54 697	10.31 696	20.13 704	18.88 703	17.08 699	23.03 700	10.36 699	10.99 697	9.21 697	9.62 694	10.74 700	10.61 699	10.72 698	13.89 704	7.97 701	9.20 705	31.85 715	44.72 717	12.84 701	13.69 703

PML	16.10 704	12.82 704	6.78 687	5.23 690	7.76 691	33.92 710	66.56 719	5.30 691	10.28 696	26.12 718	68.59 719	20.51 707	13.49 706	10.06 697	6.78 694	5.96 696	2.00 689	6.04 700	2.18 689	8.96 700	2.60 690

Anonymous_1	16.62 705	9.35 696	9.84 693	10.66 697	14.64 700	18.66 705	27.12 707	12.64 704	13.51 705	10.76 704	10.30 700	10.13 699	10.60 698	11.06 701	12.74 701	15.87 711	7.74 699	16.92 709	43.48 716	58.66 719	7.68 700

HaxPig	17.72 706	20.22 715	19.73 705	16.53 702	16.51 701	9.27 692	9.33 694	14.34 707	13.27 700	18.65 707	18.70 706	17.35 706	16.77 707	17.04 707	16.45 707	22.05 714	20.89 715	22.27 711	21.53 712	21.29 712	22.13 717

MEDIAN_ROB	21.21 707	24.62 716	23.47 715	19.58 703	19.65 706	13.22 697	10.96 695	17.88 708	17.00 708	22.14 717	22.02 708	20.86 708	20.36 708	21.06 708	19.71 708	25.63 716	24.13 716	26.21 713	25.20 714	25.17 713	25.38 718

RAFT-FEzeroshot	23.10 708	19.88 710	20.56 708	22.49 708	22.75 709	38.38 711	55.50 715	26.84 712	28.66 713	20.60 712	22.10 709	22.05 710	22.74 710	24.00 711	27.37 715	13.59 704	16.48 710	12.14 702	14.28 704	15.96 707	15.54 710

RAFT-FE	23.10 708	19.88 710	20.56 708	22.49 708	22.75 709	38.38 711	55.50 715	26.84 712	28.66 713	20.60 712	22.10 709	22.05 710	22.74 710	24.00 711	27.37 715	13.59 704	16.48 710	12.14 702	14.28 704	15.96 707	15.54 710

CasAABBNet	23.10 708	19.86 708	20.64 710	22.47 707	22.73 707	38.41 714	55.50 715	26.89 714	28.70 715	20.61 714	22.15 711	22.08 713	22.75 712	23.99 709	27.36 713	13.59 704	16.48 710	12.14 702	14.27 703	15.95 705	15.53 709

FlowAnything	23.14 711	19.87 709	20.79 711	22.50 711	22.74 708	38.39 713	55.46 713	26.89 714	28.72 716	20.77 716	22.29 714	22.07 712	22.72 709	23.99 709	27.41 717	13.60 707	16.55 714	12.15 706	14.36 708	15.97 709	15.52 708

Hybrid-DGEV	23.16 712	19.94 713	20.96 713	22.49 708	22.75 709	38.51 716	55.52 718	27.09 718	28.90 718	20.58 711	22.25 712	22.00 709	22.80 714	24.11 714	27.33 712	13.60 707	16.47 709	12.14 702	14.30 707	15.95 705	15.54 710

Selective-RAFT-Error	23.16 712	19.93 712	20.87 712	22.54 712	22.81 712	38.52 717	55.47 714	27.01 717	28.83 717	20.66 715	22.25 712	22.09 714	22.80 714	24.09 713	27.36 713	13.61 709	16.48 710	12.15 706	14.28 704	15.99 710	15.57 713

LSM0	24.24 714	19.98 714	22.32 714	24.22 713	40.14 718	38.48 715	55.20 712	26.95 716	28.57 712	20.49 710	21.83 707	22.26 715	22.75 712	24.22 715	27.30 711	13.66 710	16.32 708	12.19 708	14.15 702	16.10 711	17.66 714

AVERAGE_ROB	25.43 715	29.06 717	27.24 716	24.63 714	24.20 715	17.73 702	12.61 696	22.29 711	21.39 711	26.79 719	26.16 717	25.20 716	24.64 718	25.07 716	23.53 709	29.96 717	28.40 717	30.60 714	29.58 715	29.72 714	29.84 719

RSGM-EC	29.65 716	17.75 706	10.04 694	35.31 715	33.15 716	26.42 708	46.65 710	19.89 709	17.74 709	18.92 708	23.36 715	30.14 717	23.59 716	41.87 717	45.99 718	59.56 718	34.38 718	33.25 718	20.37 710	34.97 715	19.60 715

acva	29.65 716	17.75 706	10.04 694	35.31 715	33.15 716	26.42 708	46.65 710	19.89 709	17.74 709	18.92 708	23.36 715	30.14 717	23.59 716	41.87 717	45.99 718	59.56 718	34.38 718	33.25 718	20.37 710	34.97 715	19.60 715

Selective-IGEV-i16pa	30.47 718	41.93 718	4.02 678	0.49 643	0.37 631	96.94 719	0.74 659	60.26 720	58.76 719	17.24 706	64.39 718	38.26 719	49.53 719	106.11 720	26.15 710	19.96 712	3.42 693	4.39 693	1.81 688	0.39 641	14.22 707

test_example2	101.33 719	108.28 719	68.15 718	98.43 717	106.93 719	89.75 718	102.43 720	36.80 719	97.65 720	129.04 720	130.15 720	65.26 720	66.62 720	92.11 719	80.24 720	144.10 720	199.48 720	81.81 720	103.01 720	125.01 720	101.27 720

ccccc	256.34 720	256.29 720	313.62 720	354.40 720	364.36 720	149.10 720	168.46 721	152.89 721	131.30 721	153.93 721	155.56 721	164.00 721	204.39 721	268.02 721	295.19 721	390.55 721	349.22 721	244.59 721	219.82 721	412.30 721	378.83 721

GS-Stereo							0.16 192	0.26 168	0.18 107	0.13 110	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.08 256	0.08 310

Low-res two-view benchmark