Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

VeloStereo	0.11 101	0.07 5	0.18 148	0.16 33	0.12 342	0.09 9	0.07 1	0.12 9	0.09 3	0.12 160	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.14 53	0.12 175	0.10 553	0.09 625	0.09 458	0.08 420	0.12 633	0.13 654

flow	0.11 101	0.07 5	0.18 148	0.16 33	0.12 342	0.09 9	0.07 1	0.12 9	0.09 3	0.12 160	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.17 177	0.12 175	0.10 553	0.09 625	0.09 458	0.08 420	0.12 633	0.13 654

S2M2_L	0.13 202	0.11 311	0.20 186	0.16 33	0.12 342	0.12 37	0.07 1	0.18 80	0.20 262	0.12 160	0.15 220	0.14 261	0.12 243	0.15 106	0.14 298	0.13 670	0.09 625	0.09 458	0.10 590	0.11 590	0.09 506
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test410_97500	0.10 21	0.09 132	0.17 121	0.18 144	0.10 187	0.16 165	0.09 4	0.18 80	0.13 57	0.09 29	0.09 31	0.09 48	0.08 23	0.14 53	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

test410	0.10 21	0.09 132	0.18 148	0.18 144	0.10 187	0.16 165	0.09 4	0.18 80	0.14 89	0.10 74	0.09 31	0.09 48	0.08 23	0.14 53	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

Monster-pub-mixall	0.10 21	0.07 5	0.16 88	0.16 33	0.08 59	0.11 28	0.09 4	0.20 127	0.12 36	0.11 122	0.11 105	0.08 9	0.08 23	0.23 346	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.06 217

S2M2_XL	0.10 21	0.09 132	0.21 209	0.14 4	0.10 187	0.09 9	0.09 4	0.11 5	0.09 3	0.10 74	0.11 105	0.09 48	0.09 59	0.12 9	0.11 88	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.06 217
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.5w_stereo	0.11 101	0.10 213	0.14 30	0.17 78	0.09 98	0.17 218	0.09 4	0.22 175	0.16 137	0.13 200	0.13 158	0.09 48	0.11 193	0.19 253	0.13 250	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

LG-G_1	0.11 101	0.08 60	0.18 148	0.18 144	0.07 11	0.21 387	0.09 4	0.19 99	0.11 18	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.19 253	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.06 217

LG-G	0.11 101	0.08 60	0.18 148	0.18 144	0.07 11	0.21 387	0.09 4	0.19 99	0.11 18	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.19 253	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.06 217

LGtest1	0.10 21	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.08 59	0.13 45	0.09 4	0.16 44	0.12 36	0.09 29	0.07 6	0.09 48	0.09 59	0.15 106	0.11 88	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.06 217

onlyftn100k	0.10 21	0.07 5	0.11 1	0.19 217	0.10 187	0.14 71	0.10 12	0.16 44	0.16 137	0.11 122	0.09 31	0.08 9	0.08 23	0.19 253	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

GStereo	0.13 202	0.08 60	0.20 186	0.15 10	0.14 489	0.16 165	0.10 12	0.17 57	0.13 57	0.14 233	0.16 240	0.16 316	0.12 243	0.18 214	0.17 406	0.08 383	0.07 492	0.08 345	0.06 212	0.08 369	0.09 506

GeoAtt-L (ZS)	0.08 1	0.06 1	0.15 54	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.10 12	0.10 3	0.10 7	0.10 74	0.07 6	0.07 2	0.07 4	0.13 21	0.10 30	0.07 187	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

GFORCE	0.10 21	0.09 132	0.13 10	0.21 379	0.08 59	0.15 104	0.10 12	0.19 99	0.10 7	0.10 74	0.10 72	0.10 92	0.13 298	0.12 9	0.08 1	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.04 1

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 202	0.11 311	0.22 228	0.20 313	0.09 98	0.19 302	0.10 12	0.19 99	0.17 178	0.14 233	0.11 105	0.11 141	0.11 193	0.14 53	0.11 88	0.08 383	0.07 492	0.11 605	0.09 537	0.09 460	0.08 429

over v1	0.11 101	0.13 453	0.15 54	0.19 217	0.06 1	0.15 104	0.10 12	0.18 80	0.10 7	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.14 339	0.18 214	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.06 156	0.06 217

over-8	0.11 101	0.13 453	0.16 88	0.20 313	0.07 11	0.15 104	0.10 12	0.19 99	0.10 7	0.09 29	0.09 31	0.11 141	0.12 243	0.18 214	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.06 156	0.06 217

over-9	0.11 101	0.13 453	0.16 88	0.19 217	0.07 11	0.15 104	0.10 12	0.20 127	0.11 18	0.09 29	0.09 31	0.11 141	0.12 243	0.18 214	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.06 156	0.06 217

MGA	0.10 21	0.07 5	0.16 88	0.16 33	0.10 187	0.15 104	0.10 12	0.18 80	0.13 57	0.09 29	0.09 31	0.09 48	0.07 4	0.15 106	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.06 217

CAR	0.10 21	0.07 5	0.16 88	0.16 33	0.09 98	0.14 71	0.10 12	0.19 99	0.13 57	0.10 74	0.10 72	0.08 9	0.07 4	0.15 106	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

MSE-Stereo	0.10 21	0.07 5	0.16 88	0.16 33	0.09 98	0.14 71	0.10 12	0.19 99	0.13 57	0.09 29	0.10 72	0.08 9	0.07 4	0.15 106	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

BridgeDepth_RVC	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.13 1	0.07 11	0.16 165	0.10 12	0.20 127	0.14 89	0.09 29	0.10 72	0.09 48	0.12 243	0.13 21	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.06 156	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.12 143	0.10 213	0.32 370	0.16 33	0.08 59	0.17 218	0.10 12	0.22 175	0.19 228	0.11 122	0.10 72	0.10 92	0.09 59	0.19 253	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.08 429

asd	0.10 21	0.10 213	0.15 54	0.17 78	0.10 187	0.16 165	0.10 12	0.19 99	0.13 57	0.12 160	0.11 105	0.09 48	0.10 124	0.16 148	0.11 88	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

2.25w	0.11 101	0.09 132	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.10 12	0.19 99	0.18 205	0.14 233	0.17 262	0.09 48	0.10 124	0.18 214	0.13 250	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

4w-stereo	0.10 21	0.10 213	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.10 12	0.19 99	0.13 57	0.12 160	0.12 134	0.08 9	0.11 193	0.16 148	0.12 175	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

3.25w_new	0.11 101	0.09 132	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.19 302	0.10 12	0.22 175	0.17 178	0.14 233	0.12 134	0.10 92	0.11 193	0.17 177	0.12 175	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 57

3.25w	0.11 101	0.09 132	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.19 302	0.10 12	0.22 175	0.17 178	0.14 233	0.12 134	0.10 92	0.11 193	0.17 177	0.12 175	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 57

IGEV-Stereo++	0.11 101	0.08 60	0.15 54	0.19 217	0.11 258	0.14 71	0.10 12	0.22 175	0.18 205	0.10 74	0.13 158	0.10 92	0.11 193	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

GCAP-Stereo	0.14 248	0.14 509	0.33 388	0.20 313	0.09 98	0.21 387	0.10 12	0.26 274	0.20 262	0.18 334	0.19 298	0.15 286	0.13 298	0.17 177	0.13 250	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.05 99	0.06 156	0.06 217

vfm_20000	0.09 2	0.07 5	0.13 10	0.16 33	0.07 11	0.17 218	0.11 32	0.12 9	0.12 36	0.09 29	0.10 72	0.09 48	0.07 4	0.18 214	0.11 88	0.06 67	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

test12345	0.09 2	0.07 5	0.15 54	0.16 33	0.07 11	0.14 71	0.11 32	0.15 27	0.13 57	0.09 29	0.08 23	0.08 9	0.07 4	0.15 106	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

GeoMambaStereo_RVC	0.14 248	0.09 132	0.20 186	0.15 10	0.15 562	0.18 257	0.11 32	0.17 57	0.14 89	0.18 334	0.19 298	0.19 369	0.14 339	0.19 253	0.18 440	0.11 602	0.09 625	0.08 345	0.06 212	0.09 460	0.13 654

GeoAtt-L-single (ZS)	0.09 2	0.08 60	0.15 54	0.13 1	0.07 11	0.10 24	0.11 32	0.11 5	0.11 18	0.11 122	0.09 31	0.08 9	0.08 23	0.18 214	0.11 88	0.08 383	0.04 2	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.06 217

tt3	0.10 21	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.06 1	0.15 104	0.11 32	0.21 148	0.12 36	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.09 59	0.19 253	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

tt5	0.10 21	0.09 132	0.16 88	0.17 78	0.08 59	0.14 71	0.11 32	0.16 44	0.12 36	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.17 177	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.06 156	0.05 57

CR-RVC	0.09 2	0.07 5	0.15 54	0.15 10	0.06 1	0.12 37	0.11 32	0.18 80	0.10 7	0.10 74	0.06 1	0.09 48	0.08 23	0.14 53	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

F8.5	0.10 21	0.09 132	0.12 3	0.20 313	0.07 11	0.13 45	0.11 32	0.21 148	0.12 36	0.09 29	0.10 72	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.08 1	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.04 1

rgla	0.10 21	0.11 311	0.15 54	0.18 144	0.11 258	0.15 104	0.11 32	0.15 27	0.12 36	0.10 74	0.08 23	0.08 9	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

416test1013	0.10 21	0.10 213	0.16 88	0.18 144	0.11 258	0.16 165	0.11 32	0.15 27	0.13 57	0.11 122	0.09 31	0.08 9	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.05 57

416test	0.10 21	0.10 213	0.15 54	0.18 144	0.11 258	0.15 104	0.11 32	0.15 27	0.12 36	0.10 74	0.09 31	0.08 9	0.09 59	0.13 21	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

LACA_dic	0.09 2	0.12 378	0.15 54	0.16 33	0.07 11	0.14 71	0.11 32	0.12 9	0.11 18	0.09 29	0.08 23	0.09 48	0.08 23	0.15 106	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.07 266	0.05 57

over-6	0.12 143	0.13 453	0.19 167	0.19 217	0.07 11	0.16 165	0.11 32	0.26 274	0.16 137	0.10 74	0.10 72	0.10 92	0.13 298	0.19 253	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.06 156	0.06 217

depth_test_26	0.11 101	0.07 5	0.19 167	0.16 33	0.09 98	0.09 9	0.11 32	0.16 44	0.15 114	0.12 160	0.16 240	0.11 141	0.08 23	0.14 53	0.10 30	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.08 429

RT-Monster	0.15 295	0.08 60	0.21 209	0.17 78	0.14 489	0.20 353	0.11 32	0.29 334	0.32 485	0.24 413	0.22 353	0.17 333	0.13 298	0.18 214	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.07 333

PSi22b	0.09 2	0.07 5	0.16 88	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.11 32	0.15 27	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.13 223	0.09 59	0.12 9	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

PSi22a	0.09 2	0.06 1	0.16 88	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.11 32	0.14 20	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.11 141	0.08 23	0.11 2	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

WQFJA1++	0.44 745	0.07 5	0.63 681	0.18 144	0.13 432	0.15 104	0.11 32	0.20 127	0.11 18	2.05 859	0.12 134	0.23 438	0.11 193	0.17 177	0.12 175	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.05 99	4.20 872	0.07 333

252Zero-FE	0.14 248	0.07 5	0.17 121	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.11 32	0.21 148	0.19 228	0.77 800	0.11 105	0.08 9	0.08 23	0.13 21	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.06 217

monsters	0.11 101	0.09 132	0.13 10	0.17 78	0.12 342	0.15 104	0.11 32	0.23 201	0.15 114	0.14 233	0.12 134	0.08 9	0.09 59	0.21 308	0.10 30	0.06 67	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

111111	0.11 101	0.07 5	0.17 121	0.19 217	0.11 258	0.13 45	0.11 32	0.22 175	0.15 114	0.11 122	0.12 134	0.12 186	0.08 23	0.18 214	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.08 369	0.06 217

MLG-Stereo_test2	0.10 21	0.08 60	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.11 32	0.16 44	0.10 7	0.09 29	0.07 6	0.10 92	0.06 1	0.15 106	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.05 57

MLG-Stereo_test1	0.10 21	0.08 60	0.15 54	0.18 144	0.09 98	0.15 104	0.11 32	0.16 44	0.10 7	0.08 3	0.06 1	0.10 92	0.07 4	0.17 177	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

MLG-Stereo	0.10 21	0.08 60	0.15 54	0.18 144	0.07 11	0.15 104	0.11 32	0.17 57	0.11 18	0.08 3	0.06 1	0.10 92	0.08 23	0.18 214	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

IGEV-Stereo+	0.12 143	0.08 60	0.17 121	0.18 144	0.13 432	0.09 9	0.11 32	0.16 44	0.15 114	0.10 74	0.08 23	0.10 92	0.10 124	0.21 308	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.16 697	0.24 784

GCST	0.47 753	0.60 815	0.57 652	1.04 848	0.48 810	0.38 677	0.11 32	0.40 507	0.32 485	0.41 699	0.34 524	0.29 527	0.17 425	0.46 588	0.19 475	0.69 836	0.42 831	0.79 844	0.62 842	0.62 827	0.46 817

123456	0.09 2	0.07 5	0.13 10	0.16 33	0.07 11	0.15 104	0.12 58	0.13 15	0.14 89	0.08 3	0.08 23	0.08 9	0.08 23	0.15 106	0.11 88	0.06 67	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

test_c	0.09 2	0.08 60	0.18 148	0.16 33	0.06 1	0.11 28	0.12 58	0.17 57	0.13 57	0.10 74	0.07 6	0.07 2	0.09 59	0.12 9	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.05 57

ww3	0.10 21	0.07 5	0.13 10	0.17 78	0.11 258	0.15 104	0.12 58	0.15 27	0.11 18	0.08 3	0.11 105	0.10 92	0.08 23	0.16 148	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

ww2	0.10 21	0.07 5	0.13 10	0.18 144	0.12 342	0.16 165	0.12 58	0.15 27	0.11 18	0.09 29	0.11 105	0.10 92	0.09 59	0.17 177	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

MGE	0.10 21	0.08 60	0.14 30	0.22 458	0.15 562	0.13 45	0.12 58	0.15 27	0.17 178	0.09 29	0.09 31	0.09 48	0.08 23	0.18 214	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

WiStereo	0.10 21	0.08 60	0.16 88	0.16 33	0.07 11	0.15 104	0.12 58	0.15 27	0.13 57	0.09 29	0.07 6	0.12 186	0.10 124	0.14 53	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

tt4	0.10 21	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.07 11	0.13 45	0.12 58	0.22 175	0.13 57	0.08 3	0.09 31	0.10 92	0.09 59	0.17 177	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

tt6	0.10 21	0.08 60	0.16 88	0.16 33	0.07 11	0.15 104	0.12 58	0.15 27	0.13 57	0.09 29	0.07 6	0.12 186	0.10 124	0.14 53	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

tt9	0.10 21	0.10 213	0.14 30	0.19 217	0.07 11	0.13 45	0.12 58	0.19 99	0.14 89	0.09 29	0.06 1	0.10 92	0.10 124	0.13 21	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

TYNG	0.10 21	0.10 213	0.14 30	0.19 217	0.07 11	0.14 71	0.12 58	0.18 80	0.14 89	0.09 29	0.06 1	0.10 92	0.10 124	0.13 21	0.08 1	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

MGW-Stereo	0.11 101	0.09 132	0.14 30	0.17 78	0.11 258	0.14 71	0.12 58	0.20 127	0.16 137	0.10 74	0.12 134	0.11 141	0.11 193	0.17 177	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 143	0.11 311	0.26 287	0.20 313	0.08 59	0.14 71	0.12 58	0.21 148	0.19 228	0.12 160	0.12 134	0.12 186	0.11 193	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

F4.4	0.10 21	0.09 132	0.12 3	0.19 217	0.06 1	0.13 45	0.12 58	0.23 201	0.11 18	0.09 29	0.10 72	0.09 48	0.11 193	0.15 106	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

F5.5	0.10 21	0.10 213	0.13 10	0.20 313	0.07 11	0.15 104	0.12 58	0.21 148	0.12 36	0.08 3	0.10 72	0.10 92	0.09 59	0.13 21	0.08 1	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.04 1

FORCE_9	0.10 21	0.09 132	0.12 3	0.19 217	0.07 11	0.13 45	0.12 58	0.21 148	0.12 36	0.09 29	0.10 72	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.08 1	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.04 1

FORCE_8	0.10 21	0.10 213	0.12 3	0.20 313	0.07 11	0.13 45	0.12 58	0.21 148	0.13 57	0.09 29	0.10 72	0.11 141	0.10 124	0.14 53	0.08 1	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.04 1

F7	0.10 21	0.09 132	0.12 3	0.19 217	0.07 11	0.13 45	0.12 58	0.22 175	0.13 57	0.09 29	0.09 31	0.10 92	0.10 124	0.15 106	0.08 1	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.04 1

TT111	0.10 21	0.07 5	0.17 121	0.16 33	0.09 98	0.14 71	0.12 58	0.19 99	0.13 57	0.10 74	0.08 23	0.12 186	0.10 124	0.14 53	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

FORCE_5	0.10 21	0.09 132	0.13 10	0.20 313	0.07 11	0.13 45	0.12 58	0.21 148	0.10 7	0.08 3	0.10 72	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.08 1	0.06 67	0.04 2	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.05 57

FORCE_6	0.10 21	0.11 311	0.12 3	0.19 217	0.07 11	0.15 104	0.12 58	0.21 148	0.12 36	0.09 29	0.10 72	0.09 48	0.09 59	0.15 106	0.09 12	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

Codiref-stereo	0.12 143	0.08 60	0.40 489	0.27 690	0.08 59	0.13 45	0.12 58	0.24 224	0.19 228	0.09 29	0.11 105	0.08 9	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.10 553	0.08 586	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 295	0.18 613	0.40 489	0.27 690	0.26 759	0.46 722	0.12 58	0.24 224	0.19 228	0.09 29	0.11 105	0.08 9	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 497	0.08 60	0.13 10	0.17 78	0.08 59	0.13 45	0.12 58	0.44 561	0.53 726	0.09 29	0.44 646	0.30 546	0.25 569	0.34 519	0.42 712	0.10 553	0.08 586	0.18 745	0.17 751	0.14 672	0.12 632

LGCAT	0.11 101	0.07 5	0.15 54	0.14 4	0.09 98	0.12 37	0.12 58	0.13 15	0.10 7	0.12 160	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.19 253	0.12 175	0.11 602	0.11 688	0.05 1	0.06 212	0.05 10	0.12 632

HLF11	0.19 416	0.14 509	0.54 635	0.15 10	0.12 342	0.21 387	0.12 58	0.37 470	0.24 358	0.20 358	0.29 445	0.18 346	0.18 458	0.37 544	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.08 369	0.09 506

derf	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.11 28	0.12 58	0.17 57	0.14 89	0.08 3	0.09 31	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.06 340	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.05 57

mm2	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.16 33	0.09 98	0.09 9	0.12 58	0.17 57	0.13 57	0.08 3	0.09 31	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

mm1	0.09 2	0.07 5	0.15 54	0.16 33	0.09 98	0.09 9	0.12 58	0.14 20	0.13 57	0.08 3	0.09 31	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

qqai	0.10 21	0.07 5	0.16 88	0.18 144	0.09 98	0.11 28	0.12 58	0.16 44	0.14 89	0.08 3	0.09 31	0.11 141	0.09 59	0.15 106	0.11 88	0.07 187	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

monster-pro	0.10 21	0.08 60	0.13 10	0.17 78	0.08 59	0.13 45	0.12 58	0.24 224	0.19 228	0.09 29	0.11 105	0.08 9	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 143	0.11 311	0.26 287	0.20 313	0.08 59	0.14 71	0.12 58	0.21 148	0.19 228	0.12 160	0.12 134	0.12 186	0.11 193	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

PipStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 88	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.12 58	0.15 27	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.13 223	0.09 59	0.12 9	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

PSi22	0.14 248	0.13 453	0.29 331	0.19 217	0.09 98	0.17 218	0.12 58	0.28 316	0.23 335	0.13 200	0.14 201	0.22 414	0.13 298	0.29 473	0.14 298	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.07 266	0.06 217

Foundation-i32	0.09 2	0.07 5	0.16 88	0.15 10	0.06 1	0.09 9	0.12 58	0.14 20	0.09 3	0.08 3	0.07 6	0.10 92	0.08 23	0.11 2	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

GeoVLM	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.16 33	0.09 98	0.15 104	0.12 58	0.17 57	0.13 57	0.09 29	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.14 53	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

LACA1	0.09 2	0.10 213	0.13 10	0.16 33	0.07 11	0.15 104	0.12 58	0.15 27	0.11 18	0.09 29	0.07 6	0.09 48	0.10 124	0.13 21	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.05 57

DispViT+	0.12 143	0.07 5	0.19 167	0.15 10	0.16 601	0.10 24	0.12 58	0.26 274	0.23 335	0.13 200	0.11 105	0.10 92	0.08 23	0.21 308	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

MonSter++	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.16 33	0.09 98	0.15 104	0.12 58	0.17 57	0.13 57	0.09 29	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.14 53	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

HiDET	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.15 10	0.09 98	0.14 71	0.12 58	0.19 99	0.15 114	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.09 59	0.15 106	0.13 250	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

LCMNet	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.15 10	0.09 98	0.15 104	0.12 58	0.18 80	0.19 228	0.10 74	0.10 72	0.11 141	0.10 124	0.15 106	0.13 250	0.06 67	0.06 340	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

VIP-Stereo	0.12 143	0.12 378	0.21 209	0.18 144	0.11 258	0.24 468	0.12 58	0.19 99	0.18 205	0.10 74	0.13 158	0.11 141	0.09 59	0.19 253	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

BridgeDepth	0.10 21	0.09 132	0.14 30	0.19 217	0.07 11	0.16 165	0.12 58	0.16 44	0.12 36	0.08 3	0.09 31	0.14 261	0.13 298	0.14 53	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.05 10	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 21	0.08 60	0.13 10	0.17 78	0.08 59	0.14 71	0.12 58	0.24 224	0.19 228	0.09 29	0.11 105	0.08 9	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 21	0.08 60	0.13 10	0.18 144	0.10 187	0.13 45	0.12 58	0.15 27	0.12 36	0.10 74	0.13 158	0.10 92	0.10 124	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 21	0.08 60	0.13 10	0.17 78	0.08 59	0.13 45	0.12 58	0.24 224	0.19 228	0.09 29	0.11 105	0.08 9	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

asda	0.11 101	0.11 311	0.16 88	0.17 78	0.09 98	0.14 71	0.12 58	0.24 224	0.16 137	0.11 122	0.11 105	0.08 9	0.10 124	0.15 106	0.12 175	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

qwe	0.11 101	0.10 213	0.14 30	0.17 78	0.10 187	0.15 104	0.12 58	0.25 251	0.17 178	0.14 233	0.13 158	0.09 48	0.09 59	0.18 214	0.12 175	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

4.25_new	0.11 101	0.11 311	0.16 88	0.17 78	0.10 187	0.17 218	0.12 58	0.21 148	0.14 89	0.12 160	0.13 158	0.09 48	0.10 124	0.15 106	0.12 175	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

4.5w_new	0.11 101	0.11 311	0.16 88	0.17 78	0.10 187	0.17 218	0.12 58	0.21 148	0.14 89	0.12 160	0.13 158	0.09 48	0.10 124	0.15 106	0.12 175	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

4.5_new	0.11 101	0.11 311	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.14 71	0.12 58	0.21 148	0.16 137	0.13 200	0.13 158	0.08 9	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.06 156	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 101	0.11 311	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.14 71	0.12 58	0.21 148	0.16 137	0.13 200	0.13 158	0.08 9	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.06 156	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 101	0.11 311	0.16 88	0.17 78	0.10 187	0.17 218	0.12 58	0.21 148	0.14 89	0.12 160	0.13 158	0.09 48	0.10 124	0.15 106	0.12 175	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

2.75w_new	0.11 101	0.09 132	0.14 30	0.16 33	0.09 98	0.15 104	0.12 58	0.25 251	0.16 137	0.14 233	0.13 158	0.08 9	0.10 124	0.16 148	0.13 250	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 57

3.75w	0.11 101	0.09 132	0.15 54	0.17 78	0.11 258	0.18 257	0.12 58	0.23 201	0.14 89	0.13 200	0.11 105	0.08 9	0.10 124	0.16 148	0.11 88	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

monsterstereo	0.11 101	0.09 132	0.14 30	0.19 217	0.12 342	0.14 71	0.12 58	0.25 251	0.17 178	0.13 200	0.16 240	0.08 9	0.09 59	0.19 253	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 21	0.08 60	0.16 88	0.17 78	0.08 59	0.16 165	0.12 58	0.17 57	0.12 36	0.10 74	0.07 6	0.10 92	0.08 23	0.14 53	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.06 217

StereoAnything_RVC	0.13 202	0.37 775	0.36 431	0.14 4	0.07 11	0.11 28	0.12 58	0.17 57	0.12 36	0.08 3	0.07 6	0.07 2	0.10 124	0.20 280	0.10 30	0.09 498	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.24 769	0.05 57

MonSter	0.10 21	0.08 60	0.13 10	0.17 78	0.08 59	0.14 71	0.12 58	0.24 224	0.19 228	0.09 29	0.11 105	0.08 9	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

Pointernet	0.13 202	0.07 5	0.27 300	0.19 217	0.11 258	0.20 353	0.12 58	0.31 368	0.24 358	0.15 257	0.15 220	0.13 223	0.11 193	0.17 177	0.13 250	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

trnet	0.13 202	0.08 60	0.21 209	0.15 10	0.07 11	0.21 387	0.12 58	0.24 224	0.24 358	0.16 290	0.21 337	0.15 286	0.13 298	0.18 214	0.13 250	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.05 57

DIP-Stereo	0.18 364	0.12 378	0.33 388	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.12 58	0.42 537	0.25 375	0.27 449	0.32 489	0.21 400	0.17 425	0.25 395	0.20 501	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.08 429
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN-CSS_ROB	0.22 497	0.25 695	0.47 582	0.24 579	0.14 489	0.25 488	0.12 58	0.40 507	0.33 499	0.29 495	0.42 620	0.22 414	0.20 486	0.33 512	0.19 475	0.07 187	0.06 340	0.11 605	0.11 634	0.11 590	0.07 333

vfmstereo	0.09 2	0.07 5	0.11 1	0.17 78	0.07 11	0.16 165	0.13 120	0.17 57	0.15 114	0.08 3	0.09 31	0.08 9	0.08 23	0.16 148	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

ww	0.10 21	0.07 5	0.13 10	0.18 144	0.08 59	0.15 104	0.13 120	0.16 44	0.12 36	0.09 29	0.11 105	0.09 48	0.08 23	0.16 148	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

MGW-Stereo-1	0.10 21	0.07 5	0.13 10	0.18 144	0.07 11	0.16 165	0.13 120	0.14 20	0.16 137	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.08 23	0.16 148	0.12 175	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

tt7	0.10 21	0.10 213	0.13 10	0.19 217	0.07 11	0.14 71	0.13 120	0.17 57	0.12 36	0.09 29	0.07 6	0.10 92	0.10 124	0.15 106	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

tt8	0.10 21	0.10 213	0.14 30	0.19 217	0.07 11	0.14 71	0.13 120	0.18 80	0.13 57	0.09 29	0.08 23	0.11 141	0.10 124	0.13 21	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

CR-Stereo	0.09 2	0.10 213	0.14 30	0.15 10	0.07 11	0.10 24	0.13 120	0.15 27	0.11 18	0.08 3	0.08 23	0.10 92	0.10 124	0.13 21	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.06 156	0.06 217

E$^{3}$Stereo	0.11 101	0.08 60	0.18 148	0.16 33	0.10 187	0.15 104	0.13 120	0.19 99	0.15 114	0.10 74	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.18 214	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.06 217

LLLLL	0.11 101	0.08 60	0.18 148	0.16 33	0.10 187	0.15 104	0.13 120	0.19 99	0.15 114	0.10 74	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.18 214	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.06 217

100	0.10 21	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.10 187	0.11 28	0.13 120	0.17 57	0.15 114	0.10 74	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.16 148	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.05 57

300	0.10 21	0.07 5	0.17 121	0.16 33	0.09 98	0.13 45	0.13 120	0.20 127	0.15 114	0.10 74	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.13 21	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

Last	0.11 101	0.07 5	0.17 121	0.16 33	0.09 98	0.14 71	0.13 120	0.18 80	0.15 114	0.10 74	0.09 31	0.14 261	0.10 124	0.18 214	0.13 250	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.06 217

FORCE_4.5	0.10 21	0.09 132	0.13 10	0.19 217	0.06 1	0.13 45	0.13 120	0.23 201	0.12 36	0.08 3	0.10 72	0.08 9	0.11 193	0.15 106	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.04 1

EE1	0.14 248	0.08 60	0.31 359	0.19 217	0.11 258	0.16 165	0.13 120	0.32 380	0.21 285	0.16 290	0.14 201	0.15 286	0.13 298	0.25 395	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.06 217

DF_test	0.10 21	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.11 258	0.06 2	0.13 120	0.13 15	0.15 114	0.10 74	0.11 105	0.08 9	0.09 59	0.11 2	0.10 30	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.06 212	0.07 266	0.05 57

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 143	0.12 378	0.17 121	0.22 458	0.10 187	0.15 104	0.13 120	0.18 80	0.14 89	0.11 122	0.13 158	0.10 92	0.08 23	0.20 280	0.14 298	0.06 67	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.07 333

LiteMatch*	0.11 101	0.07 5	0.22 228	0.16 33	0.10 187	0.13 45	0.13 120	0.18 80	0.14 89	0.09 29	0.09 31	0.09 48	0.10 124	0.14 53	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.06 217

bcnet-new	0.12 143	0.11 311	0.32 370	0.20 313	0.08 59	0.16 165	0.13 120	0.19 99	0.17 178	0.11 122	0.12 134	0.11 141	0.11 193	0.19 253	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

FCBStereo	0.12 143	0.11 311	0.27 300	0.20 313	0.09 98	0.18 257	0.13 120	0.18 80	0.13 57	0.12 160	0.12 134	0.13 223	0.13 298	0.14 53	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

PSGStereo	0.12 143	0.11 311	0.27 300	0.20 313	0.09 98	0.18 257	0.13 120	0.18 80	0.13 57	0.12 160	0.12 134	0.13 223	0.13 298	0.14 53	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

TOTStereo	0.12 143	0.11 311	0.28 317	0.20 313	0.08 59	0.15 104	0.13 120	0.22 175	0.19 228	0.12 160	0.14 201	0.12 186	0.12 243	0.15 106	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

DepthFocus	0.10 21	0.07 5	0.21 209	0.15 10	0.11 258	0.10 24	0.13 120	0.15 27	0.08 1	0.12 160	0.10 72	0.09 48	0.07 4	0.13 21	0.10 30	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.06 156	0.05 57

LACA2	0.10 21	0.11 311	0.20 186	0.16 33	0.07 11	0.16 165	0.13 120	0.17 57	0.14 89	0.09 29	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.14 53	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

Test_v1	0.10 21	0.07 5	0.16 88	0.15 10	0.09 98	0.13 45	0.13 120	0.22 175	0.16 137	0.09 29	0.10 72	0.08 9	0.08 23	0.14 53	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 202	0.08 60	0.22 228	0.15 10	0.09 98	0.18 257	0.13 120	0.24 224	0.25 375	0.14 233	0.22 353	0.17 333	0.12 243	0.19 253	0.13 250	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.07 333

Pro-Stereo	0.10 21	0.07 5	0.14 30	0.17 78	0.10 187	0.17 218	0.13 120	0.11 5	0.13 57	0.10 74	0.09 31	0.08 9	0.06 1	0.22 331	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.08 420	0.05 10	0.05 57

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 5	0.16 88	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.13 120	0.12 9	0.11 18	0.07 1	0.12 134	0.07 2	0.07 4	0.13 21	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
CSFM-Stereo	0.10 21	0.07 5	0.14 30	0.16 33	0.08 59	0.16 165	0.13 120	0.21 148	0.11 18	0.11 122	0.11 105	0.10 92	0.10 124	0.14 53	0.11 88	0.07 187	0.06 340	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

DLNR-FE	10.45 874	12.13 883	19.94 887	106.10 906	23.12 893	0.14 71	0.13 120	3.28 866	0.17 178	0.16 290	0.23 365	0.16 316	0.10 124	0.31 497	0.15 337	2.41 873	0.06 340	0.07 219	0.07 322	40.22 910	0.06 217

Select-FE	0.23 515	0.14 509	0.78 726	0.22 458	0.18 648	0.22 420	0.13 120	0.43 553	0.26 392	0.28 464	0.33 512	0.39 633	0.29 632	0.27 436	0.19 475	0.08 383	0.07 492	0.08 345	0.13 702	0.08 369	0.12 632

Zero-FE251	0.14 248	0.09 132	0.24 257	0.17 78	0.09 98	0.20 353	0.13 120	0.20 127	0.14 89	0.61 778	0.13 158	0.13 223	0.11 193	0.14 53	0.16 371	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

AdaDepth	0.11 101	0.09 132	0.20 186	0.20 313	0.10 187	0.19 302	0.13 120	0.16 44	0.13 57	0.10 74	0.10 72	0.09 48	0.09 59	0.19 253	0.12 175	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.05 57

IGEV	0.11 101	0.06 1	0.17 121	0.15 10	0.11 258	0.16 165	0.13 120	0.21 148	0.16 137	0.11 122	0.15 220	0.09 48	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

LG-Stereo_L2	0.10 21	0.08 60	0.19 167	0.16 33	0.09 98	0.12 37	0.13 120	0.18 80	0.13 57	0.09 29	0.07 6	0.08 9	0.08 23	0.16 148	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 21	0.08 60	0.19 167	0.16 33	0.09 98	0.12 37	0.13 120	0.17 57	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.08 9	0.07 4	0.17 177	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 101	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.07 11	0.17 218	0.13 120	0.18 80	0.16 137	0.11 122	0.13 158	0.11 141	0.12 243	0.18 214	0.11 88	0.08 383	0.04 2	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.04 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 202	0.14 509	0.19 167	0.26 660	0.09 98	0.15 104	0.13 120	0.22 175	0.18 205	0.12 160	0.11 105	0.10 92	0.13 298	0.21 308	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

FoundationStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 88	0.16 33	0.08 59	0.12 37	0.13 120	0.11 5	0.12 36	0.09 29	0.07 6	0.10 92	0.09 59	0.11 2	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

castereo++	0.13 202	0.10 213	0.18 148	0.18 144	0.10 187	0.27 523	0.13 120	0.23 201	0.23 335	0.11 122	0.13 158	0.16 316	0.10 124	0.18 214	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.04 1

dual_stereo	0.10 21	0.07 5	0.14 30	0.17 78	0.08 59	0.09 9	0.13 120	0.24 224	0.13 57	0.10 74	0.09 31	0.09 48	0.08 23	0.18 214	0.12 175	0.07 187	0.06 340	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

DCVSM-stereo	0.24 548	0.13 453	0.52 628	0.20 313	0.14 489	0.26 512	0.13 120	0.34 410	0.34 510	0.41 699	0.33 512	0.47 697	0.29 632	0.30 490	0.22 550	0.10 553	0.10 661	0.11 605	0.10 590	0.12 633	0.15 693

MaDis-Stereo	0.14 248	0.13 453	0.26 287	0.19 217	0.14 489	0.16 165	0.13 120	0.25 251	0.21 285	0.13 200	0.14 201	0.14 261	0.11 193	0.17 177	0.17 406	0.08 383	0.07 492	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.06 217

MIF-Stereo (partial)	0.16 314	0.10 213	0.34 400	0.21 379	0.15 562	0.15 104	0.13 120	0.28 316	0.25 375	0.17 311	0.26 411	0.15 286	0.16 391	0.25 395	0.17 406	0.09 498	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.09 460	0.08 429

UniTT-Stereo	0.14 248	0.10 213	0.30 342	0.21 379	0.13 432	0.17 218	0.13 120	0.19 99	0.18 205	0.15 257	0.20 318	0.10 92	0.11 193	0.18 214	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.06 217

DLNR_Zeroshot_test	10.44 873	12.10 882	19.93 886	106.08 905	23.66 894	0.14 71	0.13 120	3.22 865	0.17 178	0.16 290	0.23 365	0.16 316	0.10 124	0.31 497	0.15 337	2.36 872	0.06 340	0.07 219	0.07 322	39.70 909	0.06 217

LL-Strereo2	0.18 364	0.18 613	0.39 480	0.22 458	0.12 342	0.24 468	0.13 120	0.31 368	0.23 335	0.24 413	0.20 318	0.24 453	0.12 243	0.26 415	0.15 337	0.06 67	0.06 340	0.12 646	0.09 537	0.08 369	0.07 333

EGLCR-Stereo	0.13 202	0.08 60	0.20 186	0.18 144	0.09 98	0.21 387	0.13 120	0.27 291	0.21 285	0.13 200	0.10 72	0.15 286	0.09 59	0.20 280	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.06 217

CREStereo++_RVC	0.15 295	0.08 60	0.26 287	0.17 78	0.11 258	0.18 257	0.13 120	0.22 175	0.30 459	0.21 374	0.30 462	0.13 223	0.11 193	0.16 148	0.15 337	0.07 187	0.04 2	0.06 84	0.15 728	0.06 156	0.05 57
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.16 314	0.13 453	0.29 331	0.22 458	0.15 562	0.19 302	0.13 120	0.32 380	0.26 392	0.26 438	0.20 318	0.19 369	0.17 425	0.21 308	0.15 337	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.07 333

RALAANet	0.19 416	0.18 613	0.37 442	0.23 520	0.14 489	0.23 445	0.13 120	0.37 470	0.29 442	0.28 464	0.26 411	0.25 466	0.15 364	0.26 415	0.18 440	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.06 217

XX-Stereo	0.21 459	0.10 213	0.83 747	0.26 660	0.17 626	0.23 445	0.13 120	0.40 507	0.18 205	0.20 358	0.41 603	0.31 556	0.10 124	0.32 504	0.12 175	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.05 57

valid	0.23 515	0.96 843	0.24 257	0.19 217	0.09 98	0.14 71	0.14 170	0.34 410	0.22 307	0.21 374	0.16 240	0.14 261	0.10 124	0.38 552	0.10 30	0.80 846	0.04 2	0.08 345	0.04 1	0.09 460	0.05 57

ACC-I	0.10 21	0.10 213	0.16 88	0.17 78	0.09 98	0.06 2	0.14 170	0.13 15	0.16 137	0.10 74	0.13 158	0.09 48	0.09 59	0.17 177	0.10 30	0.08 383	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.07 266	0.06 217

ACC	0.10 21	0.10 213	0.16 88	0.17 78	0.09 98	0.05 1	0.14 170	0.15 27	0.16 137	0.10 74	0.12 134	0.09 48	0.09 59	0.16 148	0.10 30	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.06 217

DDDD	0.11 101	0.07 5	0.17 121	0.16 33	0.09 98	0.13 45	0.14 170	0.20 127	0.14 89	0.10 74	0.09 31	0.15 286	0.11 193	0.13 21	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.06 217

FORCE_4.6	0.10 21	0.09 132	0.13 10	0.18 144	0.06 1	0.16 165	0.14 170	0.22 175	0.13 57	0.08 3	0.10 72	0.09 48	0.09 59	0.12 9	0.08 1	0.07 187	0.04 2	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

FORCE_4	0.10 21	0.08 60	0.14 30	0.19 217	0.07 11	0.16 165	0.14 170	0.20 127	0.11 18	0.09 29	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.17 177	0.08 1	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.04 1

AnonStereo	0.16 314	0.12 378	0.30 342	0.20 313	0.12 342	0.18 257	0.14 170	0.36 458	0.24 358	0.19 349	0.17 262	0.19 369	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.10 538	0.06 217

NBS	0.09 2	0.08 60	0.16 88	0.19 217	0.09 98	0.08 4	0.14 170	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 72	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 175	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.05 57

anonymous	0.11 101	0.09 132	0.20 186	0.18 144	0.10 187	0.08 4	0.14 170	0.16 44	0.17 178	0.12 160	0.13 158	0.09 48	0.07 4	0.13 21	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

testmc14	0.10 21	0.07 5	0.14 30	0.18 144	0.07 11	0.16 165	0.14 170	0.15 27	0.12 36	0.10 74	0.13 158	0.10 92	0.08 23	0.12 9	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

PhaseNet	0.13 202	0.09 132	0.19 167	0.18 144	0.11 258	0.16 165	0.14 170	0.24 224	0.17 178	0.11 122	0.12 134	0.16 316	0.12 243	0.19 253	0.16 371	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.07 266	0.07 333

ManiGeoR	0.18 364	0.15 549	0.55 642	0.15 10	0.11 258	0.21 387	0.14 170	0.39 492	0.27 403	0.19 349	0.24 382	0.18 346	0.15 364	0.35 531	0.19 475	0.08 383	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.08 429

HLf10	0.18 364	0.15 549	0.55 642	0.15 10	0.11 258	0.21 387	0.14 170	0.39 492	0.27 403	0.19 349	0.24 382	0.18 346	0.15 364	0.35 531	0.19 475	0.08 383	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.08 429

HLf8	0.19 416	0.16 578	0.55 642	0.15 10	0.12 342	0.24 468	0.14 170	0.40 507	0.31 473	0.20 358	0.26 411	0.18 346	0.15 364	0.35 531	0.17 406	0.10 553	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.09 506

DNS	0.26 596	0.30 739	0.18 148	0.17 78	0.10 187	0.13 45	0.14 170	0.24 224	0.16 137	0.12 160	0.17 262	0.13 223	0.10 124	0.70 718	0.37 680	0.08 383	0.14 734	0.08 345	0.05 99	1.01 851	0.80 844

PointNet	0.10 21	0.08 60	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.14 170	0.17 57	0.14 89	0.08 3	0.11 105	0.12 186	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

TS12	0.12 143	0.08 60	0.17 121	0.21 379	0.09 98	0.19 302	0.14 170	0.23 201	0.16 137	0.14 233	0.19 298	0.12 186	0.13 298	0.17 177	0.15 337	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

canet-new	0.12 143	0.11 311	0.28 317	0.20 313	0.09 98	0.15 104	0.14 170	0.22 175	0.16 137	0.09 29	0.11 105	0.09 48	0.12 243	0.20 280	0.09 12	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

LWStereo	0.12 143	0.10 213	0.27 300	0.19 217	0.08 59	0.16 165	0.14 170	0.21 148	0.15 114	0.10 74	0.13 158	0.10 92	0.12 243	0.20 280	0.09 12	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.04 1

LMStereo	0.13 202	0.11 311	0.44 550	0.21 379	0.08 59	0.14 71	0.14 170	0.21 148	0.16 137	0.10 74	0.13 158	0.10 92	0.13 298	0.18 214	0.09 12	0.05 9	0.04 2	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

CR7Stereo	0.12 143	0.11 311	0.27 300	0.19 217	0.11 258	0.16 165	0.14 170	0.19 99	0.14 89	0.11 122	0.14 201	0.10 92	0.11 193	0.12 9	0.10 30	0.06 67	0.04 2	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

ARStereo-new	0.12 143	0.11 311	0.26 287	0.19 217	0.07 11	0.14 71	0.14 170	0.21 148	0.18 205	0.12 160	0.15 220	0.11 141	0.12 243	0.13 21	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

MUNStereo	0.12 143	0.11 311	0.35 411	0.20 313	0.08 59	0.16 165	0.14 170	0.19 99	0.14 89	0.12 160	0.14 201	0.12 186	0.12 243	0.15 106	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.07 322	0.07 266	0.05 57

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 101	0.10 213	0.26 287	0.18 144	0.09 98	0.14 71	0.14 170	0.20 127	0.13 57	0.11 122	0.13 158	0.10 92	0.11 193	0.14 53	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.05 57

CHEStereo	0.12 143	0.11 311	0.22 228	0.19 217	0.11 258	0.16 165	0.14 170	0.19 99	0.15 114	0.13 200	0.16 240	0.11 141	0.12 243	0.14 53	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.05 57

RMAStereo	0.12 143	0.12 378	0.27 300	0.21 379	0.09 98	0.19 302	0.14 170	0.24 224	0.17 178	0.12 160	0.13 158	0.11 141	0.12 243	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

ATMStereo	0.12 143	0.11 311	0.23 246	0.22 458	0.09 98	0.16 165	0.14 170	0.24 224	0.19 228	0.12 160	0.11 105	0.09 48	0.13 298	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.05 99	0.08 369	0.05 57

ACMStereo	0.12 143	0.11 311	0.25 275	0.21 379	0.08 59	0.13 45	0.14 170	0.25 251	0.21 285	0.12 160	0.15 220	0.09 48	0.14 339	0.15 106	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

KMOStereo	0.13 202	0.11 311	0.30 342	0.20 313	0.13 432	0.20 353	0.14 170	0.23 201	0.16 137	0.12 160	0.13 158	0.09 48	0.15 364	0.19 253	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.06 217

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 248	0.21 659	0.47 582	0.17 78	0.12 342	0.15 104	0.14 170	0.24 224	0.16 137	0.11 122	0.14 201	0.12 186	0.10 124	0.14 53	0.10 30	0.06 67	0.06 340	0.06 84	0.08 420	0.05 10	0.07 333

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 143	0.08 60	0.29 331	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.14 170	0.19 99	0.17 178	0.11 122	0.14 201	0.11 141	0.12 243	0.13 21	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.19 738

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 248	0.19 630	0.70 710	0.17 78	0.12 342	0.13 45	0.14 170	0.24 224	0.17 178	0.10 74	0.12 134	0.10 92	0.10 124	0.13 21	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.07 322	0.05 10	0.07 333

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 202	0.11 311	0.38 464	0.17 78	0.11 258	0.17 218	0.14 170	0.23 201	0.17 178	0.11 122	0.14 201	0.13 223	0.11 193	0.14 53	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

LACA3	0.10 21	0.10 213	0.14 30	0.15 10	0.07 11	0.16 165	0.14 170	0.14 20	0.13 57	0.11 122	0.09 31	0.10 92	0.10 124	0.16 148	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

Selective-IGEV-i32	0.12 143	0.09 132	0.22 228	0.19 217	0.10 187	0.15 104	0.14 170	0.27 291	0.15 114	0.13 200	0.14 201	0.13 223	0.08 23	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.05 57

Hybrid-DGEV-2	0.21 459	0.15 549	0.34 400	0.24 579	0.13 432	0.28 543	0.14 170	0.48 609	0.44 642	0.27 449	0.24 382	0.25 466	0.25 569	0.28 453	0.19 475	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.07 333

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.14 30	0.17 78	0.09 98	0.09 9	0.14 170	0.10 3	0.14 89	0.07 1	0.09 31	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

BStereo	0.13 202	0.10 213	0.42 526	0.18 144	0.11 258	0.13 45	0.14 170	0.24 224	0.22 307	0.12 160	0.11 105	0.12 186	0.09 59	0.16 148	0.14 298	0.05 9	0.06 340	0.06 84	0.08 420	0.05 10	0.06 217

Anonymus123	0.14 248	0.10 213	0.42 526	0.18 144	0.11 258	0.36 661	0.14 170	0.28 316	0.22 307	0.12 160	0.11 105	0.12 186	0.09 59	0.16 148	0.14 298	0.05 9	0.06 340	0.06 84	0.08 420	0.05 10	0.06 217

water-stereo	0.13 202	0.08 60	0.20 186	0.19 217	0.10 187	0.17 218	0.14 170	0.25 251	0.19 228	0.17 311	0.23 365	0.15 286	0.15 364	0.12 9	0.13 250	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.05 57

DVStereo	0.14 248	0.08 60	0.18 148	0.18 144	0.09 98	0.21 387	0.14 170	0.24 224	0.21 285	0.21 374	0.21 337	0.15 286	0.14 339	0.23 346	0.15 337	0.07 187	0.06 340	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.05 57

2w_stereo	0.11 101	0.10 213	0.15 54	0.18 144	0.08 59	0.16 165	0.14 170	0.27 291	0.20 262	0.14 233	0.14 201	0.08 9	0.11 193	0.13 21	0.12 175	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 202	0.09 132	0.24 257	0.20 313	0.10 187	0.15 104	0.14 170	0.22 175	0.16 137	0.12 160	0.19 298	0.15 286	0.11 193	0.13 21	0.17 406	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.07 266	0.06 217

Reg-Stereo(zero)	0.16 314	0.07 5	0.36 431	0.19 217	0.10 187	0.19 302	0.14 170	0.28 316	0.24 358	0.22 386	0.20 318	0.24 453	0.18 458	0.21 308	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.06 217

ISRNet	0.27 607	0.13 453	0.45 566	0.26 660	0.19 677	0.24 468	0.14 170	0.45 574	0.43 626	0.39 679	0.48 682	0.42 666	0.27 600	0.32 504	0.29 633	0.20 767	0.12 710	0.17 735	0.16 741	0.16 697	0.20 751

GIP-stereo	0.12 143	0.09 132	0.20 186	0.19 217	0.11 258	0.16 165	0.14 170	0.29 334	0.18 205	0.11 122	0.16 240	0.13 223	0.09 59	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

DEFOM-Stereo	0.11 101	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.09 98	0.22 420	0.14 170	0.14 20	0.16 137	0.11 122	0.10 72	0.09 48	0.08 23	0.21 308	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

UGAM-zero	0.23 515	0.10 213	0.54 635	0.19 217	0.13 432	0.21 387	0.14 170	0.44 561	0.22 307	0.28 464	0.28 430	0.51 722	0.33 677	0.65 701	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.08 420	0.06 156	0.07 333

U	1.00 819	0.09 132	0.21 209	0.21 379	3.68 860	6.12 867	0.14 170	0.21 148	0.21 285	0.11 122	0.11 105	0.10 92	0.09 59	0.12 9	0.11 88	0.07 187	0.05 62	5.42 880	2.90 877	0.07 266	0.06 217

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 143	0.08 60	0.29 331	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.14 170	0.19 99	0.17 178	0.11 122	0.14 201	0.11 141	0.12 243	0.13 21	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.19 738

MIM_Stereo	0.18 364	0.12 378	0.38 464	0.20 313	0.11 258	0.17 218	0.14 170	0.35 435	0.25 375	0.27 449	0.35 535	0.23 438	0.13 298	0.27 436	0.16 371	0.06 67	0.07 492	0.08 345	0.08 420	0.08 369	0.06 217

LoS	0.14 248	0.08 60	0.27 300	0.16 33	0.09 98	0.22 420	0.14 170	0.26 274	0.26 392	0.15 257	0.18 289	0.18 346	0.13 298	0.22 331	0.14 298	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.06 217
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.12 143	0.09 132	0.22 228	0.19 217	0.10 187	0.15 104	0.14 170	0.27 291	0.15 114	0.13 200	0.14 201	0.13 223	0.08 23	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.05 57

Patchmatch Stereo++	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.14 170	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.29 445	0.25 466	0.17 425	0.26 415	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
IIG-Stereo	0.23 515	0.13 453	0.35 411	0.29 723	0.12 342	0.23 445	0.14 170	0.38 478	0.31 473	0.34 605	0.37 554	0.33 575	0.21 496	0.70 718	0.26 609	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.07 322	0.07 266	0.06 217

ROB_FTStereo	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.14 170	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.28 430	0.25 466	0.17 425	0.24 363	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

HUI-Stereo	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.14 170	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.28 430	0.25 466	0.17 425	0.22 331	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

RAFT-RH_RVC	0.25 577	0.11 311	0.45 566	0.21 379	0.12 342	0.25 488	0.14 170	0.27 291	0.27 403	0.38 662	1.15 811	0.23 438	0.17 425	0.57 649	0.24 585	0.07 187	0.05 62	0.10 545	0.07 322	0.06 156	0.07 333

iRAFT	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.14 170	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.29 445	0.25 466	0.17 425	0.26 415	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

TANstereo	0.15 295	0.09 132	0.28 317	0.16 33	0.08 59	0.25 488	0.14 170	0.23 201	0.28 423	0.24 413	0.30 462	0.16 316	0.12 243	0.17 177	0.13 250	0.08 383	0.07 492	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.07 333

BEATNet_4x	0.22 497	0.18 613	0.47 582	0.22 458	0.10 187	0.28 543	0.14 170	0.46 585	0.32 485	0.31 546	0.34 524	0.31 556	0.25 569	0.31 497	0.29 633	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.06 212	0.10 538	0.08 429

CFNet	0.27 607	0.20 644	0.44 550	0.22 458	0.14 489	0.33 625	0.14 170	0.51 653	0.45 655	0.30 527	0.40 594	0.38 621	0.27 600	0.76 746	0.25 595	0.09 498	0.07 492	0.11 605	0.11 634	0.11 590	0.08 429

HITNet	0.20 438	0.17 598	0.43 540	0.19 217	0.08 59	0.27 523	0.14 170	0.42 537	0.30 459	0.29 495	0.32 489	0.27 499	0.21 496	0.28 453	0.25 595	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.06 217
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
CMRA-Stereo	0.17 337	0.09 132	0.57 652	0.21 379	0.14 489	0.17 218	0.15 233	0.25 251	0.23 335	0.18 334	0.24 382	0.18 346	0.13 298	0.26 415	0.19 475	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.07 333

StereoNetSlim22	0.14 248	0.09 132	0.24 257	0.23 520	0.13 432	0.17 218	0.15 233	0.27 291	0.18 205	0.20 358	0.13 158	0.16 316	0.11 193	0.22 331	0.15 337	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.09 537	0.07 266	0.07 333

G4	0.18 364	0.13 453	0.39 480	0.28 717	0.13 432	0.18 257	0.15 233	0.35 435	0.25 375	0.20 358	0.23 365	0.15 286	0.14 339	0.34 519	0.15 337	0.11 602	0.05 62	0.10 545	0.07 322	0.07 266	0.06 217

FETCStereo	0.12 143	0.08 60	0.20 186	0.18 144	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.17 57	0.17 178	0.18 334	0.17 262	0.13 223	0.11 193	0.15 106	0.12 175	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

FETStereo	0.12 143	0.08 60	0.19 167	0.18 144	0.09 98	0.17 218	0.15 233	0.17 57	0.18 205	0.18 334	0.16 240	0.13 223	0.11 193	0.16 148	0.13 250	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.05 57

CEFStereo	0.12 143	0.08 60	0.24 257	0.18 144	0.10 187	0.16 165	0.15 233	0.17 57	0.18 205	0.17 311	0.19 298	0.13 223	0.11 193	0.17 177	0.13 250	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.06 217

CGFBStereo	0.12 143	0.08 60	0.23 246	0.18 144	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.17 57	0.17 178	0.18 334	0.17 262	0.13 223	0.11 193	0.16 148	0.12 175	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

Cross2Single Stereo	0.13 202	0.14 509	0.15 54	0.21 379	0.08 59	0.09 9	0.15 233	0.16 44	0.24 358	0.23 397	0.14 201	0.12 186	0.08 23	0.24 363	0.12 175	0.12 648	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.12 633	0.05 57

Cross2Single-S	0.10 21	0.08 60	0.16 88	0.16 33	0.09 98	0.08 4	0.15 233	0.13 15	0.15 114	0.10 74	0.09 31	0.09 48	0.08 23	0.13 21	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

LLL	0.11 101	0.08 60	0.17 121	0.16 33	0.10 187	0.16 165	0.15 233	0.19 99	0.15 114	0.10 74	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.06 217

low	0.12 143	0.08 60	0.21 209	0.18 144	0.09 98	0.17 218	0.15 233	0.23 201	0.16 137	0.10 74	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.21 308	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.06 156	0.06 217

FORCE_4.7	0.10 21	0.10 213	0.12 3	0.21 379	0.08 59	0.15 104	0.15 233	0.19 99	0.14 89	0.08 3	0.10 72	0.08 9	0.10 124	0.15 106	0.08 1	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.04 1

GEAR-Net	0.13 202	0.09 132	0.23 246	0.21 379	0.10 187	0.15 104	0.15 233	0.29 334	0.16 137	0.12 160	0.15 220	0.12 186	0.12 243	0.17 177	0.14 298	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.07 333

GELT-Stereo	0.13 202	0.09 132	0.16 88	0.20 313	0.14 489	0.14 71	0.15 233	0.33 397	0.23 335	0.14 233	0.11 105	0.11 141	0.11 193	0.16 148	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.05 10	0.05 57

FAST (zero-shot)	0.14 248	0.10 213	0.22 228	0.23 520	0.26 759	0.14 71	0.15 233	0.23 201	0.15 114	0.11 122	0.14 201	0.12 186	0.12 243	0.18 214	0.13 250	0.09 498	0.09 625	0.07 219	0.08 420	0.07 266	0.09 506

DNSM	0.28 629	0.28 722	0.17 121	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.15 233	0.24 224	0.18 205	0.14 233	0.17 262	0.13 223	0.11 193	0.75 740	0.63 765	0.08 383	0.13 723	0.06 84	0.05 99	1.14 854	0.81 845

Anonymus	0.12 143	0.08 60	0.17 121	0.19 217	0.10 187	0.16 165	0.15 233	0.20 127	0.16 137	0.11 122	0.09 31	0.14 261	0.12 243	0.17 177	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.07 333

TestStereo_HL2	0.18 364	0.14 509	0.34 400	0.17 78	0.11 258	0.20 353	0.15 233	0.33 397	0.29 442	0.22 386	0.29 445	0.19 369	0.17 425	0.39 558	0.18 440	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.08 369	0.08 429

MCSU-Stereo	0.10 21	0.07 5	0.14 30	0.17 78	0.07 11	0.16 165	0.15 233	0.17 57	0.16 137	0.12 160	0.13 158	0.12 186	0.08 23	0.15 106	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

DF	0.13 202	0.09 132	0.21 209	0.18 144	0.10 187	0.17 218	0.15 233	0.25 251	0.17 178	0.13 200	0.22 353	0.19 369	0.11 193	0.20 280	0.14 298	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.06 217

ARStereo	0.12 143	0.12 378	0.28 317	0.19 217	0.08 59	0.17 218	0.15 233	0.22 175	0.18 205	0.11 122	0.14 201	0.10 92	0.11 193	0.17 177	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

BARStereo	0.12 143	0.13 453	0.28 317	0.20 313	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.20 127	0.16 137	0.11 122	0.14 201	0.09 48	0.13 298	0.18 214	0.10 30	0.06 67	0.04 2	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.06 217

KABStereo	0.12 143	0.11 311	0.24 257	0.20 313	0.09 98	0.19 302	0.15 233	0.26 274	0.20 262	0.11 122	0.12 134	0.10 92	0.13 298	0.17 177	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 202	0.09 132	0.19 167	0.18 144	0.14 489	0.19 302	0.15 233	0.25 251	0.22 307	0.15 257	0.20 318	0.10 92	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 202	0.09 132	0.22 228	0.18 144	0.14 489	0.18 257	0.15 233	0.23 201	0.21 285	0.16 290	0.22 353	0.10 92	0.09 59	0.15 106	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 202	0.09 132	0.20 186	0.18 144	0.14 489	0.18 257	0.15 233	0.25 251	0.22 307	0.16 290	0.21 337	0.09 48	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

Foundation-i1c-attn	0.12 143	0.07 5	0.14 30	0.16 33	0.07 11	0.15 104	0.15 233	0.24 224	0.17 178	0.13 200	0.15 220	0.16 316	0.13 298	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

Foundation-i1b	0.12 143	0.07 5	0.14 30	0.16 33	0.07 11	0.16 165	0.15 233	0.25 251	0.16 137	0.14 233	0.15 220	0.17 333	0.12 243	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.04 1

FE-Mocha	0.16 314	0.10 213	0.33 388	0.19 217	0.13 432	0.19 302	0.15 233	0.35 435	0.22 307	0.24 413	0.24 382	0.20 386	0.14 339	0.17 177	0.17 406	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.06 217

IGEV-FE	0.18 364	0.10 213	0.65 691	0.20 313	0.12 342	0.19 302	0.15 233	0.34 410	0.19 228	0.28 464	0.22 353	0.27 499	0.13 298	0.23 346	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.06 217

DDF-Stereo	0.13 202	0.08 60	0.19 167	0.19 217	0.16 601	0.12 37	0.15 233	0.18 80	0.18 205	0.11 122	0.10 72	0.13 223	0.12 243	0.23 346	0.19 475	0.08 383	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.21 755	0.06 217

zero-FE	0.16 314	0.08 60	0.81 740	0.19 217	0.18 648	0.12 37	0.15 233	0.19 99	0.19 228	0.10 74	0.10 72	0.13 223	0.12 243	0.21 308	0.19 475	0.08 383	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.19 743	0.06 217

GASTEREO	0.13 202	0.12 378	0.21 209	0.23 520	0.10 187	0.18 257	0.15 233	0.26 274	0.18 205	0.17 311	0.16 240	0.11 141	0.13 298	0.19 253	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.07 322	0.06 156	0.06 217

MSCF	0.13 202	0.12 378	0.21 209	0.22 458	0.10 187	0.16 165	0.15 233	0.26 274	0.18 205	0.17 311	0.16 240	0.11 141	0.13 298	0.18 214	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.07 322	0.06 156	0.06 217

depthmonostereo	0.14 248	0.09 132	0.19 167	0.19 217	0.08 59	0.20 353	0.15 233	0.27 291	0.23 335	0.16 290	0.18 289	0.14 261	0.17 425	0.19 253	0.13 250	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.05 99	0.05 10	0.05 57

2.5w	0.11 101	0.10 213	0.15 54	0.18 144	0.09 98	0.15 104	0.15 233	0.20 127	0.15 114	0.12 160	0.13 158	0.10 92	0.09 59	0.17 177	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

3w_stereo	0.12 143	0.11 311	0.18 148	0.18 144	0.08 59	0.16 165	0.15 233	0.27 291	0.19 228	0.12 160	0.12 134	0.07 2	0.12 243	0.15 106	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

1w_stereo	0.12 143	0.08 60	0.14 30	0.18 144	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.25 251	0.21 285	0.13 200	0.16 240	0.08 9	0.12 243	0.16 148	0.13 250	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

tg	0.16 314	0.11 311	0.25 275	0.21 379	0.11 258	0.23 445	0.15 233	0.34 410	0.24 358	0.20 358	0.25 396	0.19 369	0.12 243	0.24 363	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.09 537	0.08 369	0.07 333

model_zeroshot	0.17 337	0.11 311	0.39 480	0.20 313	0.12 342	0.24 468	0.15 233	0.34 410	0.22 307	0.30 527	0.20 318	0.22 414	0.12 243	0.24 363	0.14 298	0.08 383	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.07 266	0.07 333

GCAP-BAT	0.21 459	0.08 60	1.22 803	0.29 723	0.43 803	0.16 165	0.15 233	0.27 291	0.25 375	0.14 233	0.17 262	0.15 286	0.11 193	0.20 280	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.06 217

rvit_stereo_0075_2	0.24 548	0.17 598	0.50 610	0.26 660	0.22 722	0.22 420	0.15 233	0.40 507	0.35 527	0.27 449	0.37 554	0.29 527	0.20 486	0.28 453	0.19 475	0.17 741	0.12 710	0.19 755	0.12 673	0.13 652	0.13 654

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 438	0.72 827	0.70 710	0.17 78	0.08 59	0.15 104	0.15 233	0.18 80	0.16 137	0.13 200	0.12 134	0.09 48	0.08 23	0.16 148	0.13 250	0.35 815	0.04 2	0.08 345	0.07 322	0.11 590	0.23 776

AIO-Stereo	0.13 202	0.10 213	0.22 228	0.20 313	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.27 291	0.16 137	0.13 200	0.15 220	0.13 223	0.08 23	0.18 214	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.06 217

RSM++	0.12 143	0.09 132	0.19 167	0.20 313	0.09 98	0.17 218	0.15 233	0.21 148	0.19 228	0.12 160	0.12 134	0.14 261	0.09 59	0.20 280	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.07 266	0.05 57

RSM	0.12 143	0.09 132	0.20 186	0.20 313	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.23 201	0.18 205	0.13 200	0.13 158	0.15 286	0.09 59	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.05 57

CAS++	0.16 314	0.12 378	0.27 300	0.18 144	0.12 342	0.17 218	0.15 233	0.42 537	0.24 358	0.19 349	0.18 289	0.13 223	0.10 124	0.21 308	0.12 175	0.12 648	0.10 661	0.11 605	0.08 420	0.10 538	0.09 506
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.13 202	0.09 132	0.22 228	0.17 78	0.14 489	0.19 302	0.15 233	0.25 251	0.22 307	0.15 257	0.20 318	0.10 92	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

test_for_model	0.13 202	0.09 132	0.20 186	0.18 144	0.14 489	0.19 302	0.15 233	0.25 251	0.22 307	0.15 257	0.20 318	0.10 92	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

H2IRNET	0.18 364	0.13 453	0.35 411	0.21 379	0.12 342	0.20 353	0.15 233	0.27 291	0.30 459	0.17 311	0.31 477	0.25 466	0.20 486	0.24 363	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.10 590	0.09 460	0.06 217

MoCha-V2	0.13 202	0.08 60	0.26 287	0.23 520	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.26 274	0.16 137	0.15 257	0.15 220	0.13 223	0.14 339	0.20 280	0.11 88	0.06 67	0.07 492	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.05 57

IGEV++	0.13 202	0.10 213	0.23 246	0.21 379	0.10 187	0.15 104	0.15 233	0.29 334	0.16 137	0.12 160	0.15 220	0.12 186	0.12 243	0.17 177	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.07 333

GMStereo_Zeroshot	0.24 548	0.21 659	0.45 566	0.26 660	0.13 432	0.28 543	0.15 233	0.39 492	0.35 527	0.37 647	0.43 634	0.40 648	0.17 425	0.34 519	0.20 501	0.12 648	0.07 492	0.13 671	0.07 322	0.16 697	0.09 506

IGEV_Zeroshot_test	0.18 364	0.10 213	0.65 691	0.20 313	0.12 342	0.19 302	0.15 233	0.34 410	0.19 228	0.28 464	0.22 353	0.27 499	0.13 298	0.23 346	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.06 217

MSKI-zero shot	0.17 337	0.09 132	0.43 540	0.20 313	0.11 258	0.21 387	0.15 233	0.32 380	0.21 285	0.23 397	0.24 382	0.23 438	0.10 124	0.31 497	0.13 250	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.06 217

CASnet	0.14 248	0.12 378	0.22 228	0.22 458	0.08 59	0.16 165	0.15 233	0.27 291	0.25 375	0.22 386	0.20 318	0.15 286	0.11 193	0.17 177	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.11 605	0.09 537	0.08 369	0.05 57
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 202	0.09 132	0.22 228	0.17 78	0.14 489	0.19 302	0.15 233	0.25 251	0.22 307	0.15 257	0.20 318	0.10 92	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

GCAPDPT-zeroshot	0.20 438	0.08 60	1.14 798	0.29 723	0.43 803	0.16 165	0.15 233	0.27 291	0.25 375	0.14 233	0.17 262	0.15 286	0.11 193	0.20 280	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.06 217

Selective-RAFT	0.17 337	0.12 378	0.30 342	0.24 579	0.10 187	0.29 565	0.15 233	0.32 380	0.31 473	0.17 311	0.17 262	0.21 400	0.18 458	0.28 453	0.17 406	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.07 322	0.08 369	0.06 217

GLC_STEREO	0.15 295	0.10 213	0.24 257	0.21 379	0.09 98	0.17 218	0.15 233	0.23 201	0.27 403	0.17 311	0.20 318	0.17 333	0.11 193	0.23 346	0.16 371	0.07 187	0.09 625	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.06 217

iGMRVC	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.15 233	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.29 445	0.25 466	0.17 425	0.27 436	0.17 406	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

RAFT-IKP	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.15 233	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.29 445	0.25 466	0.18 458	0.25 395	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

XX-TBD	0.15 295	0.18 613	0.28 317	0.22 458	0.10 187	0.22 420	0.15 233	0.22 175	0.27 403	0.22 386	0.26 411	0.14 261	0.12 243	0.16 148	0.13 250	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.07 266	0.06 217

CFNet-RSSM	0.17 337	0.10 213	0.40 489	0.20 313	0.11 258	0.20 353	0.15 233	0.36 458	0.30 459	0.23 397	0.21 337	0.26 488	0.15 364	0.20 280	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.05 57

Gwc-CoAtRS	0.17 337	0.10 213	0.37 442	0.20 313	0.12 342	0.19 302	0.15 233	0.32 380	0.28 423	0.23 397	0.23 365	0.27 499	0.15 364	0.20 280	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.06 217

CREStereo	0.13 202	0.08 60	0.21 209	0.14 4	0.08 59	0.22 420	0.15 233	0.25 251	0.24 358	0.16 290	0.21 337	0.14 261	0.13 298	0.18 214	0.13 250	0.09 498	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.07 266	0.06 217
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
arf4	0.16 314	0.11 311	0.24 257	0.27 690	0.14 489	0.18 257	0.16 299	0.32 380	0.23 335	0.18 334	0.24 382	0.16 316	0.12 243	0.29 473	0.14 298	0.08 383	0.05 62	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.05 57

arf3	0.18 364	0.13 453	0.31 359	0.29 723	0.13 432	0.19 302	0.16 299	0.35 435	0.21 285	0.22 386	0.28 430	0.18 346	0.14 339	0.37 544	0.15 337	0.11 602	0.05 62	0.11 605	0.08 420	0.07 266	0.05 57

G3	0.21 459	0.25 695	0.37 442	0.41 789	0.15 562	0.17 218	0.16 299	0.38 478	0.21 285	0.25 424	0.23 365	0.22 414	0.13 298	0.36 540	0.17 406	0.18 752	0.06 340	0.18 745	0.10 590	0.14 672	0.07 333

G2	0.19 416	0.21 659	0.40 489	0.31 745	0.14 489	0.18 257	0.16 299	0.38 478	0.23 335	0.21 374	0.22 353	0.16 316	0.14 339	0.37 544	0.16 371	0.14 695	0.05 62	0.13 671	0.07 322	0.11 590	0.08 429

HNOStereo	0.12 143	0.08 60	0.20 186	0.19 217	0.09 98	0.15 104	0.16 299	0.18 80	0.17 178	0.17 311	0.17 262	0.12 186	0.11 193	0.16 148	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

RSGM							0.16 299	0.35 435	0.22 307	0.26 438	0.25 396	0.29 527	0.15 364	0.20 280	0.15 337	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.06 156

small-0shot	0.10 21	0.09 132	0.18 148	0.16 33	0.09 98	0.09 9	0.16 299	0.14 20	0.12 36	0.08 3	0.15 220	0.08 9	0.08 23	0.11 2	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 21	0.09 132	0.17 121	0.13 1	0.09 98	0.11 28	0.16 299	0.12 9	0.11 18	0.09 29	0.13 158	0.06 1	0.09 59	0.11 2	0.14 298	0.06 67	0.06 340	0.08 345	0.09 537	0.07 266	0.07 333

SE	0.16 314	0.14 509	0.19 167	0.21 379	0.11 258	0.23 445	0.16 299	0.28 316	0.20 262	0.20 358	0.27 422	0.15 286	0.17 425	0.15 106	0.14 298	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.11 590	0.08 429

TestStereo_HL3	0.21 459	0.13 453	0.77 724	0.17 78	0.11 258	0.23 445	0.16 299	0.34 410	0.20 262	0.27 449	0.38 569	0.23 438	0.19 475	0.41 570	0.14 298	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.07 266	0.08 429

GGDA	0.18 364	0.14 509	0.33 388	0.17 78	0.10 187	0.20 353	0.16 299	0.33 397	0.31 473	0.22 386	0.28 430	0.19 369	0.16 391	0.38 552	0.17 406	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.08 369	0.08 429

TestStereo-Hl	0.18 364	0.11 311	0.31 359	0.17 78	0.10 187	0.22 420	0.16 299	0.36 458	0.29 442	0.23 397	0.26 411	0.22 414	0.19 475	0.38 552	0.17 406	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.07 266	0.07 333

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 143	0.10 213	0.21 209	0.21 379	0.11 258	0.20 353	0.16 299	0.21 148	0.17 178	0.12 160	0.17 262	0.11 141	0.12 243	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 143	0.08 60	0.18 148	0.18 144	0.13 432	0.20 353	0.16 299	0.23 201	0.18 205	0.12 160	0.15 220	0.14 261	0.13 298	0.13 21	0.12 175	0.06 67	0.04 2	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 143	0.09 132	0.17 121	0.19 217	0.11 258	0.14 71	0.16 299	0.21 148	0.20 262	0.10 74	0.17 262	0.11 141	0.12 243	0.12 9	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.08 420	0.05 10	0.06 217

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 101	0.09 132	0.17 121	0.18 144	0.10 187	0.15 104	0.16 299	0.23 201	0.15 114	0.10 74	0.16 240	0.09 48	0.11 193	0.13 21	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.08 420	0.05 10	0.08 429

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 143	0.09 132	0.18 148	0.18 144	0.09 98	0.13 45	0.16 299	0.25 251	0.21 285	0.11 122	0.16 240	0.09 48	0.11 193	0.13 21	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.07 322	0.04 1	0.05 57

Foundation-i1a	0.12 143	0.07 5	0.14 30	0.15 10	0.07 11	0.18 257	0.16 299	0.25 251	0.16 137	0.16 290	0.16 240	0.18 346	0.13 298	0.17 177	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

Foundation-i1	0.13 202	0.07 5	0.16 88	0.17 78	0.11 258	0.17 218	0.16 299	0.32 380	0.22 307	0.15 257	0.17 262	0.20 386	0.13 298	0.14 53	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

gcap_with_dpt	0.12 143	0.09 132	0.21 209	0.18 144	0.13 432	0.18 257	0.16 299	0.24 224	0.20 262	0.16 290	0.21 337	0.09 48	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

Hybrid-DGEV-03	0.20 438	0.14 509	0.31 359	0.22 458	0.12 342	0.26 512	0.16 299	0.31 368	0.27 403	0.32 568	0.58 733	0.23 438	0.15 364	0.23 346	0.17 406	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.07 322	0.08 369	0.06 217

NLSM3	0.13 202	0.10 213	0.17 121	0.21 379	0.13 432	0.18 257	0.16 299	0.30 356	0.24 358	0.11 122	0.15 220	0.12 186	0.13 298	0.17 177	0.15 337	0.05 9	0.05 62	0.08 345	0.08 420	0.05 10	0.05 57

GEAStereo	0.12 143	0.09 132	0.20 186	0.18 144	0.12 342	0.19 302	0.16 299	0.20 127	0.14 89	0.12 160	0.15 220	0.10 92	0.09 59	0.16 148	0.10 30	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.08 369	0.08 429

GSStereo	0.12 143	0.09 132	0.20 186	0.17 78	0.12 342	0.19 302	0.16 299	0.26 274	0.18 205	0.13 200	0.15 220	0.10 92	0.09 59	0.16 148	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.08 369	0.08 429

GS-Stereo							0.16 299	0.26 274	0.18 205	0.13 200	0.15 220	0.10 92	0.09 59	0.16 148	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.08 369	0.08 429

DA	0.14 248	0.10 213	0.18 148	0.21 379	0.10 187	0.29 565	0.16 299	0.28 316	0.20 262	0.14 233	0.17 262	0.16 316	0.14 339	0.17 177	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.07 333

GGEV	0.14 248	0.10 213	0.18 148	0.21 379	0.10 187	0.29 565	0.16 299	0.28 316	0.20 262	0.14 233	0.17 262	0.16 316	0.14 339	0.17 177	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.07 333

FlowAnything_test	0.14 248	0.11 311	0.21 209	0.21 379	0.12 342	0.17 218	0.16 299	0.25 251	0.16 137	0.15 257	0.13 158	0.15 286	0.14 339	0.18 214	0.16 371	0.10 553	0.07 492	0.11 605	0.12 673	0.08 369	0.09 506

HART	0.15 295	0.11 311	0.30 342	0.21 379	0.09 98	0.17 218	0.16 299	0.30 356	0.19 228	0.15 257	0.25 396	0.17 333	0.09 59	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.07 492	0.07 219	0.05 99	0.08 369	0.06 217

GREAT-IGEV	0.12 143	0.09 132	0.25 275	0.16 33	0.11 258	0.14 71	0.16 299	0.17 57	0.17 178	0.10 74	0.15 220	0.09 48	0.09 59	0.18 214	0.10 30	0.06 67	0.07 492	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.10 567
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	0.20 438	0.13 453	0.33 388	0.18 144	0.15 562	0.17 218	0.16 299	0.34 410	0.21 285	0.37 647	0.39 583	0.36 605	0.24 546	0.29 473	0.21 528	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.09 537	0.09 460	0.07 333

CoSv	0.20 438	0.13 453	0.33 388	0.18 144	0.15 562	0.17 218	0.16 299	0.34 410	0.21 285	0.37 647	0.39 583	0.36 605	0.24 546	0.29 473	0.21 528	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.09 537	0.09 460	0.07 333

SCV_C0	0.14 248	0.11 311	0.25 275	0.19 217	0.12 342	0.15 104	0.16 299	0.30 356	0.22 307	0.13 200	0.15 220	0.13 223	0.09 59	0.24 363	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.09 460	0.06 217

SCV	0.14 248	0.14 509	0.24 257	0.21 379	0.11 258	0.15 104	0.16 299	0.31 368	0.18 205	0.11 122	0.15 220	0.13 223	0.10 124	0.23 346	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.06 217

AIO-test2	0.20 438	0.20 644	0.36 431	0.26 660	0.15 562	0.22 420	0.16 299	0.42 537	0.42 618	0.16 290	0.29 445	0.15 286	0.11 193	0.26 415	0.13 250	0.18 752	0.06 340	0.10 545	0.11 634	0.07 266	0.07 333

AIO-test1	0.19 416	0.14 509	0.41 516	0.27 690	0.15 562	0.21 387	0.16 299	0.39 492	0.36 540	0.17 311	0.26 411	0.18 346	0.13 298	0.28 453	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.10 545	0.11 634	0.06 156	0.09 506

WCG-NET（raft）	0.14 248	0.09 132	0.23 246	0.17 78	0.08 59	0.19 302	0.16 299	0.23 201	0.26 392	0.18 334	0.19 298	0.20 386	0.12 243	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

MyStereo8	0.22 497	0.15 549	0.63 681	0.21 379	0.17 626	0.31 600	0.16 299	0.36 458	0.32 485	0.28 464	0.36 545	0.25 466	0.18 458	0.25 395	0.28 621	0.08 383	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.10 538	0.12 632

PCWNet_CMD	0.23 515	0.13 453	0.48 593	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.16 299	0.46 585	0.46 673	0.29 495	0.36 545	0.37 613	0.24 546	0.28 453	0.20 501	0.09 498	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.11 590	0.09 506

AEACV	0.13 202	0.09 132	0.23 246	0.18 144	0.19 677	0.19 302	0.16 299	0.23 201	0.14 89	0.13 200	0.17 262	0.13 223	0.16 391	0.16 148	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.08 420	0.07 266	0.06 217

Any-RAFT	0.17 337	0.08 60	0.31 359	0.19 217	0.10 187	0.29 565	0.16 299	0.42 537	0.30 459	0.24 413	0.27 422	0.27 499	0.16 391	0.21 308	0.12 175	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.06 217

CES	0.14 248	0.08 60	0.19 167	0.17 78	0.22 722	0.18 257	0.16 299	0.23 201	0.19 228	0.14 233	0.17 262	0.14 261	0.10 124	0.18 214	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.08 369	0.18 731

riskmin	0.18 364	0.09 132	0.34 400	0.18 144	0.12 342	0.24 468	0.16 299	0.34 410	0.28 423	0.21 374	0.23 365	0.33 575	0.24 546	0.23 346	0.17 406	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.06 212	0.10 538	0.10 567

MC-Stereo	0.14 248	0.09 132	0.25 275	0.21 379	0.09 98	0.18 257	0.16 299	0.23 201	0.19 228	0.18 334	0.23 365	0.16 316	0.13 298	0.22 331	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.05 57

test-3	0.16 314	0.09 132	0.31 359	0.21 379	0.11 258	0.18 257	0.16 299	0.30 356	0.27 403	0.26 438	0.16 240	0.22 414	0.12 243	0.26 415	0.18 440	0.06 67	0.04 2	0.08 345	0.08 420	0.06 156	0.06 217

test_1	0.16 314	0.09 132	0.31 359	0.21 379	0.11 258	0.18 257	0.16 299	0.30 356	0.27 403	0.25 424	0.16 240	0.22 414	0.12 243	0.26 415	0.18 440	0.06 67	0.04 2	0.08 345	0.08 420	0.06 156	0.06 217

TRStereo	0.19 416	0.17 598	0.47 582	0.23 520	0.19 677	0.19 302	0.16 299	0.52 672	0.28 423	0.20 358	0.19 298	0.21 400	0.13 298	0.24 363	0.13 250	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.11 634	0.06 156	0.06 217

OMP-Stereo	0.23 515	0.14 509	0.35 411	0.29 723	0.13 432	0.21 387	0.16 299	0.37 470	0.33 499	0.34 605	0.30 462	0.34 585	0.19 475	0.70 718	0.24 585	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.07 322	0.07 266	0.06 217

PSM-adaLoss	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.16 299	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.29 445	0.25 466	0.18 458	0.24 363	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

ROB_FTStereo_v2	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.16 299	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.29 445	0.25 466	0.17 425	0.24 363	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

DeepStereo_RVC	0.18 364	0.11 311	0.40 489	0.21 379	0.11 258	0.19 302	0.16 299	0.28 316	0.22 307	0.27 449	0.27 422	0.23 438	0.28 617	0.24 363	0.18 440	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.07 322	0.09 460	0.10 567

RAFT-345	0.21 459	0.10 213	0.46 574	0.22 458	0.11 258	0.20 353	0.16 299	0.26 274	0.25 375	0.27 449	0.66 759	0.21 400	0.16 391	0.55 634	0.21 528	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.06 217

raft+_RVC	0.18 364	0.14 509	0.32 370	0.21 379	0.15 562	0.21 387	0.16 299	0.38 478	0.34 510	0.21 374	0.28 430	0.20 386	0.15 364	0.24 363	0.19 475	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.08 429

CFNet_pseudo	0.23 515	0.13 453	0.47 582	0.19 217	0.13 432	0.26 512	0.16 299	0.44 561	0.44 642	0.29 495	0.37 554	0.38 621	0.23 528	0.29 473	0.21 528	0.09 498	0.06 340	0.11 605	0.08 420	0.11 590	0.09 506

PMTNet	0.15 295	0.08 60	0.23 246	0.15 10	0.09 98	0.23 445	0.16 299	0.25 251	0.23 335	0.17 311	0.21 337	0.16 316	0.14 339	0.22 331	0.13 250	0.29 808	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.07 266	0.06 217

MSMDNet	0.23 515	0.13 453	0.48 593	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.16 299	0.46 585	0.46 673	0.29 495	0.36 545	0.37 613	0.24 546	0.28 453	0.20 501	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.11 590	0.09 506

UCFNet_RVC	0.24 548	0.16 578	0.34 400	0.18 144	0.15 562	0.33 625	0.16 299	0.46 585	0.35 527	0.29 495	0.35 535	0.39 633	0.25 569	0.34 519	0.22 550	0.13 670	0.08 586	0.13 671	0.14 718	0.13 652	0.12 632

iResNet_ROB	0.25 577	0.19 630	0.40 489	0.20 313	0.12 342	0.30 584	0.16 299	0.55 704	0.53 726	0.38 662	0.43 634	0.37 613	0.26 580	0.38 552	0.22 550	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.04 1	0.09 460	0.09 506

base_1k_lr1e5	0.15 295	0.10 213	0.22 228	0.26 660	0.13 432	0.18 257	0.17 357	0.27 291	0.19 228	0.17 311	0.23 365	0.15 286	0.11 193	0.27 436	0.14 298	0.08 383	0.05 62	0.09 458	0.07 322	0.06 156	0.05 57

arf2	0.21 459	0.19 630	0.40 489	0.40 787	0.14 489	0.19 302	0.17 357	0.39 492	0.23 335	0.27 449	0.31 477	0.22 414	0.17 425	0.40 567	0.17 406	0.16 727	0.05 62	0.14 699	0.09 537	0.11 590	0.07 333

arf1	0.24 548	0.32 755	0.44 550	0.47 805	0.15 562	0.18 257	0.17 357	0.42 537	0.25 375	0.30 527	0.31 477	0.21 400	0.16 391	0.44 581	0.17 406	0.22 776	0.06 340	0.19 755	0.09 537	0.17 714	0.07 333

StereoNetSlim	0.14 248	0.09 132	0.25 275	0.24 579	0.11 258	0.18 257	0.17 357	0.24 224	0.20 262	0.18 334	0.13 158	0.14 261	0.09 59	0.23 346	0.14 298	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.09 537	0.07 266	0.07 333

L500	0.12 143	0.10 213	0.21 209	0.19 217	0.12 342	0.19 302	0.17 357	0.21 148	0.17 178	0.13 200	0.14 201	0.08 9	0.09 59	0.15 106	0.12 175	0.05 9	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.05 10	0.05 57

GOStereo-base	0.23 515	0.27 716	0.44 550	0.41 789	0.15 562	0.18 257	0.17 357	0.40 507	0.25 375	0.27 449	0.26 411	0.21 400	0.16 391	0.42 574	0.17 406	0.22 776	0.06 340	0.17 735	0.09 537	0.15 688	0.08 429

GIO	0.15 295	0.08 60	0.30 342	0.19 217	0.10 187	0.19 302	0.17 357	0.26 274	0.25 375	0.16 290	0.21 337	0.18 346	0.10 124	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.07 333

Weightmod	0.16 314	0.12 378	0.19 167	0.20 313	0.10 187	0.24 468	0.17 357	0.25 251	0.21 285	0.18 334	0.29 445	0.19 369	0.15 364	0.27 436	0.16 371	0.09 498	0.10 661	0.08 345	0.08 420	0.09 460	0.08 429

SME	0.21 459	0.20 644	0.29 331	0.23 520	0.11 258	0.36 661	0.17 357	0.37 470	0.29 442	0.24 413	0.28 430	0.19 369	0.21 496	0.53 624	0.21 528	0.10 553	0.08 586	0.10 545	0.10 590	0.11 590	0.08 429

TestStereo_HLe17	0.19 416	0.17 598	0.64 689	0.16 33	0.11 258	0.21 387	0.17 357	0.40 507	0.30 459	0.19 349	0.25 396	0.17 333	0.15 364	0.38 552	0.17 406	0.08 383	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.07 333

quiztm	0.15 295	0.15 549	0.25 275	0.22 458	0.14 489	0.17 218	0.17 357	0.33 397	0.21 285	0.18 334	0.21 337	0.14 261	0.10 124	0.17 177	0.14 298	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.08 369	0.05 57

LiteMatch	0.12 143	0.13 453	0.15 54	0.19 217	0.10 187	0.15 104	0.17 357	0.17 57	0.13 57	0.09 29	0.09 31	0.11 141	0.21 496	0.14 53	0.22 550	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.08 369	0.07 333

Lsterematch	0.18 364	0.13 453	0.33 388	0.19 217	0.10 187	0.23 445	0.17 357	0.25 251	0.32 485	0.28 464	0.37 554	0.24 453	0.21 496	0.23 346	0.22 550	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.08 369	0.07 333

NLSM1	0.17 337	0.10 213	0.17 121	0.21 379	0.18 648	0.25 488	0.17 357	0.47 596	0.40 596	0.16 290	0.21 337	0.13 223	0.15 364	0.21 308	0.18 440	0.08 383	0.09 625	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.06 217

DFGA-Net	0.23 515	0.24 690	0.49 599	0.22 458	0.15 562	0.25 488	0.17 357	0.39 492	0.39 578	0.29 495	0.31 477	0.21 400	0.17 425	0.59 664	0.28 621	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.09 537	0.10 538	0.08 429

AIO_rvc	0.12 143	0.11 311	0.22 228	0.19 217	0.10 187	0.15 104	0.17 357	0.20 127	0.16 137	0.11 122	0.13 158	0.13 223	0.08 23	0.22 331	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.07 333

HUF	0.15 295	0.11 311	0.38 464	0.17 78	0.11 258	0.16 165	0.17 357	0.22 175	0.20 262	0.11 122	0.13 158	0.14 261	0.11 193	0.18 214	0.12 175	0.07 187	0.20 791	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.14 680

AIO_test	0.12 143	0.09 132	0.20 186	0.19 217	0.11 258	0.15 104	0.17 357	0.19 99	0.16 137	0.11 122	0.13 158	0.14 261	0.09 59	0.20 280	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

SMoEStereo_RVC	0.13 202	0.10 213	0.22 228	0.19 217	0.10 187	0.19 302	0.17 357	0.19 99	0.19 228	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.11 193	0.24 363	0.16 371	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.06 217

999	0.14 248	0.08 60	0.24 257	0.19 217	0.11 258	0.20 353	0.17 357	0.24 224	0.18 205	0.13 200	0.16 240	0.14 261	0.11 193	0.36 540	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.07 333

mms	0.13 202	0.11 311	0.19 167	0.19 217	0.12 342	0.16 165	0.17 357	0.20 127	0.17 178	0.13 200	0.17 262	0.14 261	0.09 59	0.24 363	0.14 298	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.07 333

rvit_stereo_0083	0.16 314	0.12 378	0.26 287	0.21 379	0.13 432	0.17 218	0.17 357	0.22 175	0.34 510	0.16 290	0.21 337	0.19 369	0.16 391	0.21 308	0.16 371	0.11 602	0.10 661	0.10 545	0.08 420	0.09 460	0.07 333

rvit_stereo_0081_aga	0.16 314	0.14 509	0.28 317	0.21 379	0.13 432	0.19 302	0.17 357	0.23 201	0.24 358	0.17 311	0.21 337	0.19 369	0.13 298	0.19 253	0.14 298	0.11 602	0.08 586	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.07 333

WCG-NET	0.14 248	0.09 132	0.23 246	0.18 144	0.08 59	0.18 257	0.17 357	0.21 148	0.28 423	0.18 334	0.21 337	0.15 286	0.12 243	0.18 214	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

rvit_stereo_0081	0.16 314	0.11 311	0.24 257	0.21 379	0.12 342	0.16 165	0.17 357	0.22 175	0.33 499	0.16 290	0.18 289	0.18 346	0.14 339	0.20 280	0.16 371	0.11 602	0.08 586	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.07 333

rvit_stereo_0082	0.16 314	0.11 311	0.24 257	0.21 379	0.12 342	0.16 165	0.17 357	0.22 175	0.33 499	0.16 290	0.18 289	0.18 346	0.14 339	0.20 280	0.16 371	0.11 602	0.08 586	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.07 333

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 515	0.13 453	0.83 747	0.20 313	0.21 705	0.23 445	0.17 357	0.48 609	0.27 403	0.23 397	0.29 445	0.39 633	0.23 528	0.25 395	0.15 337	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.11 634	0.11 590	0.10 567

RAFT-Stereo-weight	0.15 295	0.09 132	0.26 287	0.20 313	0.10 187	0.19 302	0.17 357	0.36 458	0.29 442	0.24 413	0.20 318	0.19 369	0.10 124	0.18 214	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.06 156	0.05 57

MGS-Stereo	0.14 248	0.11 311	0.32 370	0.19 217	0.11 258	0.18 257	0.17 357	0.20 127	0.22 307	0.14 233	0.24 382	0.15 286	0.10 124	0.18 214	0.12 175	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.10 538	0.06 217

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 337	0.13 453	0.24 257	0.19 217	0.13 432	0.24 468	0.17 357	0.30 356	0.37 552	0.43 716	0.17 262	0.13 223	0.12 243	0.19 253	0.15 337	0.08 383	0.07 492	0.09 458	0.07 322	0.09 460	0.08 429

11t1	0.18 364	0.10 213	0.30 342	0.20 313	0.11 258	0.27 523	0.17 357	0.35 435	0.23 335	0.25 424	0.23 365	0.23 438	0.23 528	0.25 395	0.18 440	0.09 498	0.07 492	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.09 506

plain	0.17 337	0.13 453	0.43 540	0.21 379	0.13 432	0.16 165	0.17 357	0.27 291	0.22 307	0.16 290	0.26 411	0.13 223	0.16 391	0.27 436	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.07 322	0.10 538	0.07 333

EKT-Stereo	0.38 715	0.12 378	0.38 464	0.42 792	3.88 862	0.21 387	0.17 357	0.35 435	0.28 423	0.20 358	0.20 318	0.23 438	0.15 364	0.28 453	0.16 371	0.09 498	0.07 492	0.09 458	0.07 322	0.09 460	0.09 506

CFNet_ucs	0.24 548	0.13 453	0.50 610	0.20 313	0.15 562	0.28 543	0.17 357	0.49 622	0.45 655	0.32 568	0.42 620	0.39 633	0.22 514	0.31 497	0.21 528	0.11 602	0.08 586	0.12 646	0.09 537	0.12 633	0.11 608

RAFT-Test	0.17 337	0.10 213	0.38 464	0.19 217	0.12 342	0.25 488	0.17 357	0.33 397	0.23 335	0.23 397	0.29 445	0.27 499	0.14 339	0.20 280	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.06 217

SDNR	0.42 732	0.21 659	0.82 744	0.21 379	0.18 648	1.27 832	0.17 357	0.50 635	0.49 700	0.42 710	0.81 784	0.38 621	0.27 600	1.19 816	0.38 684	0.23 781	0.24 806	0.17 735	0.13 702	0.17 714	0.20 751

4D-IteraStereo	0.17 337	0.16 578	0.50 610	0.21 379	0.14 489	0.19 302	0.17 357	0.28 316	0.28 423	0.23 397	0.20 318	0.20 386	0.11 193	0.19 253	0.14 298	0.06 67	0.04 2	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.06 217

anonymousdsp2	0.17 337	0.10 213	0.28 317	0.20 313	0.11 258	0.25 488	0.17 357	0.41 523	0.31 473	0.23 397	0.23 365	0.22 414	0.15 364	0.25 395	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.08 369	0.07 333

knoymous	0.17 337	0.09 132	0.32 370	0.17 78	0.11 258	0.21 387	0.17 357	0.32 380	0.23 335	0.23 397	0.28 430	0.27 499	0.16 391	0.23 346	0.16 371	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.06 212	0.09 460	0.09 506

RCA-Stereo	0.16 314	0.09 132	0.25 275	0.20 313	0.10 187	0.19 302	0.17 357	0.36 458	0.35 527	0.20 358	0.25 396	0.17 333	0.17 425	0.18 214	0.14 298	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.05 57

BUS	0.23 515	0.12 378	0.28 317	0.25 621	0.14 489	0.43 712	0.17 357	0.56 721	0.34 510	0.34 605	0.35 535	0.32 566	0.20 486	0.26 415	0.21 528	0.10 553	0.07 492	0.11 605	0.10 590	0.09 460	0.09 506

NINENet	0.25 577	0.15 549	0.37 442	0.23 520	0.16 601	0.43 712	0.17 357	0.60 756	0.46 673	0.32 568	0.37 554	0.32 566	0.20 486	0.42 574	0.21 528	0.10 553	0.10 661	0.12 646	0.08 420	0.11 590	0.10 567

IPLG	0.21 459	0.15 549	0.53 632	0.21 379	0.12 342	0.28 543	0.17 357	0.42 537	0.30 459	0.33 585	0.32 489	0.15 286	0.17 425	0.50 605	0.21 528	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.06 217

ASMatch	0.23 515	0.11 311	0.51 620	0.24 579	0.14 489	0.19 302	0.17 357	0.31 368	0.28 423	0.28 464	0.68 764	0.27 499	0.26 580	0.50 605	0.22 550	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.11 608

SST-Stereo	0.21 459	0.10 213	0.37 442	0.24 579	0.13 432	0.19 302	0.17 357	0.31 368	0.24 358	0.34 605	0.33 512	0.29 527	0.25 569	0.56 645	0.17 406	0.08 383	0.05 62	0.10 545	0.08 420	0.09 460	0.07 333

Pruner-Stereo	0.19 416	0.11 311	0.34 400	0.29 723	0.12 342	0.19 302	0.17 357	0.31 368	0.29 442	0.33 585	0.32 489	0.25 466	0.15 364	0.24 363	0.21 528	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.09 506

AnonymousM	0.17 337	0.19 630	0.24 257	0.18 144	0.10 187	0.18 257	0.17 357	0.30 356	0.23 335	0.26 438	0.20 318	0.18 346	0.14 339	0.19 253	0.14 298	0.09 498	0.06 340	0.38 815	0.15 728	0.06 156	0.05 57

CRE-IMP	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.11 258	0.24 468	0.17 357	0.29 334	0.21 285	0.27 449	0.26 411	0.24 453	0.17 425	0.23 346	0.18 440	0.08 383	0.05 62	0.10 545	0.07 322	0.10 538	0.10 567

rafts_anoy	0.18 364	0.15 549	0.35 411	0.22 458	0.14 489	0.19 302	0.17 357	0.32 380	0.30 459	0.23 397	0.25 396	0.20 386	0.16 391	0.22 331	0.19 475	0.08 383	0.07 492	0.10 545	0.12 673	0.09 460	0.08 429

iRaftStereo_RVC	0.16 314	0.12 378	0.26 287	0.21 379	0.11 258	0.20 353	0.17 357	0.32 380	0.23 335	0.20 358	0.25 396	0.18 346	0.12 243	0.20 280	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.09 537	0.08 369	0.07 333

sCroCo_RVC	0.18 364	0.14 509	0.49 599	0.27 690	0.18 648	0.22 420	0.17 357	0.27 291	0.23 335	0.14 233	0.22 353	0.17 333	0.14 339	0.21 308	0.15 337	0.10 553	0.11 688	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.09 506

111	0.20 438	0.17 598	0.40 489	0.18 144	0.09 98	0.24 468	0.17 357	0.41 523	0.45 655	0.23 397	0.29 445	0.29 527	0.21 496	0.24 363	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.07 266	0.08 429

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 337	0.14 509	0.32 370	0.20 313	0.09 98	0.19 302	0.17 357	0.32 380	0.30 459	0.25 424	0.33 512	0.20 386	0.17 425	0.19 253	0.15 337	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.07 266	0.05 57

FENet	0.21 459	0.11 311	0.45 566	0.21 379	0.12 342	0.26 512	0.17 357	0.41 523	0.35 527	0.30 527	0.31 477	0.29 527	0.23 528	0.26 415	0.23 572	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.09 506

CCAANet	0.25 577	0.13 453	0.51 620	0.22 458	0.15 562	0.29 565	0.17 357	0.49 622	0.37 552	0.26 438	0.49 684	0.32 566	0.24 546	0.62 683	0.23 572	0.07 187	0.06 340	0.10 545	0.10 590	0.08 369	0.10 567

FADNet_RVC	0.30 650	0.28 722	0.83 747	0.23 520	0.15 562	0.30 584	0.17 357	0.49 622	0.37 552	0.30 527	0.38 569	0.30 546	0.27 600	0.52 617	0.31 650	0.14 695	0.14 734	0.14 699	0.16 741	0.21 755	0.23 776

ccs_rob	0.23 515	0.13 453	0.47 582	0.20 313	0.13 432	0.26 512	0.17 357	0.44 561	0.44 642	0.29 495	0.37 554	0.38 621	0.23 528	0.29 473	0.21 528	0.09 498	0.06 340	0.11 605	0.08 420	0.11 590	0.09 506

AdaStereo	0.24 548	0.16 578	0.37 442	0.24 579	0.12 342	0.32 614	0.17 357	0.54 694	0.42 618	0.33 585	0.38 569	0.35 599	0.21 496	0.30 490	0.22 550	0.14 695	0.06 340	0.13 671	0.08 420	0.11 590	0.08 429
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.
AROF-Stereo_1	0.14 248	0.09 132	0.20 186	0.25 621	0.14 489	0.17 218	0.18 415	0.24 224	0.16 137	0.15 257	0.20 318	0.15 286	0.10 124	0.22 331	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.05 57

AROF-Stereo-S	0.14 248	0.10 213	0.22 228	0.21 379	0.13 432	0.17 218	0.18 415	0.28 316	0.23 335	0.17 311	0.25 396	0.12 186	0.10 124	0.16 148	0.15 337	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.06 217

AROF-StereoT2	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.30 738	0.12 342	0.18 257	0.18 415	0.35 435	0.25 375	0.22 386	0.25 396	0.16 316	0.12 243	0.32 504	0.15 337	0.11 602	0.05 62	0.11 605	0.08 420	0.08 369	0.06 217

AROF-Stereo	0.14 248	0.09 132	0.20 186	0.25 621	0.14 489	0.17 218	0.18 415	0.24 224	0.16 137	0.15 257	0.20 318	0.15 286	0.10 124	0.22 331	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.05 57

base_500_lr5e5	0.14 248	0.09 132	0.20 186	0.25 621	0.14 489	0.17 218	0.18 415	0.24 224	0.16 137	0.15 257	0.20 318	0.15 286	0.10 124	0.22 331	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.05 57

arf5	0.14 248	0.09 132	0.20 186	0.25 621	0.14 489	0.17 218	0.18 415	0.24 224	0.16 137	0.15 257	0.20 318	0.15 286	0.10 124	0.22 331	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.05 57

L400	0.12 143	0.10 213	0.20 186	0.19 217	0.12 342	0.19 302	0.18 415	0.20 127	0.15 114	0.12 160	0.11 105	0.08 9	0.09 59	0.15 106	0.12 175	0.05 9	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

noway7	0.27 607	0.51 805	1.61 827	0.24 579	0.12 342	0.22 420	0.18 415	0.44 561	0.31 473	0.21 374	0.22 353	0.24 453	0.20 486	0.20 280	0.21 528	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.09 460	0.08 429

Weightmod_eth	0.16 314	0.11 311	0.20 186	0.21 379	0.13 432	0.20 353	0.18 415	0.25 251	0.19 228	0.17 311	0.25 396	0.19 369	0.17 425	0.25 395	0.14 298	0.16 727	0.08 586	0.08 345	0.08 420	0.09 460	0.05 57

DN	0.15 295	0.08 60	0.27 300	0.19 217	0.14 489	0.21 387	0.18 415	0.28 316	0.24 358	0.14 233	0.16 240	0.18 346	0.10 124	0.21 308	0.13 250	0.11 602	0.07 492	0.08 345	0.08 420	0.08 369	0.10 567

WQFJX	0.18 364	0.10 213	0.17 121	0.22 458	0.18 648	0.25 488	0.18 415	0.53 684	0.45 655	0.17 311	0.16 240	0.14 261	0.16 391	0.23 346	0.18 440	0.07 187	0.08 586	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.07 333

gasm-f	0.12 143	0.09 132	0.19 167	0.18 144	0.12 342	0.18 257	0.18 415	0.20 127	0.14 89	0.12 160	0.19 298	0.10 92	0.11 193	0.16 148	0.11 88	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.09 460	0.08 429

xyz-stereo	1.40 833	0.10 213	17.09 884	0.18 144	0.07 11	4.78 857	0.18 415	0.29 334	0.34 510	0.36 639	2.81 857	0.40 648	0.29 632	0.56 645	0.24 585	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.06 212	0.06 156	0.05 57

LG-Stereo	0.13 202	0.10 213	0.24 257	0.20 313	0.09 98	0.16 165	0.18 415	0.21 148	0.18 205	0.11 122	0.17 262	0.09 48	0.09 59	0.15 106	0.14 298	0.05 9	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.05 57

G2L-Stereo	0.25 577	0.16 578	0.47 582	0.22 458	0.14 489	0.25 488	0.18 415	0.46 585	0.35 527	0.33 585	0.37 554	0.40 648	0.22 514	0.60 668	0.30 641	0.10 553	0.09 625	0.10 545	0.08 420	0.09 460	0.09 506

tt45	0.14 248	0.09 132	0.22 228	0.19 217	0.11 258	0.23 445	0.18 415	0.22 175	0.17 178	0.15 257	0.13 158	0.14 261	0.10 124	0.30 490	0.14 298	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.07 333

ours_stereo	0.13 202	0.11 311	0.23 246	0.20 313	0.11 258	0.17 218	0.18 415	0.20 127	0.19 228	0.13 200	0.18 289	0.14 261	0.10 124	0.23 346	0.14 298	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.06 156	0.05 57

fffy	0.14 248	0.11 311	0.24 257	0.20 313	0.10 187	0.19 302	0.18 415	0.22 175	0.19 228	0.13 200	0.16 240	0.15 286	0.13 298	0.25 395	0.14 298	0.06 67	0.06 340	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.06 217

ITSA-stereo	0.25 577	0.15 549	0.33 388	0.23 520	0.11 258	0.27 523	0.18 415	0.56 721	0.59 749	0.31 546	0.32 489	0.33 575	0.28 617	0.49 601	0.30 641	0.11 602	0.08 586	0.11 605	0.10 590	0.11 590	0.13 654

RAStereo	0.13 202	0.12 378	0.27 300	0.22 458	0.11 258	0.15 104	0.18 415	0.23 201	0.23 335	0.13 200	0.17 262	0.11 141	0.09 59	0.15 106	0.13 250	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.05 57

AE-Stereo	0.17 337	0.11 311	0.31 359	0.24 579	0.14 489	0.23 445	0.18 415	0.34 410	0.29 442	0.15 257	0.25 396	0.21 400	0.13 298	0.20 280	0.14 298	0.07 187	0.08 586	0.09 458	0.10 590	0.07 266	0.06 217

ff7	0.14 248	0.12 378	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.27 291	0.20 262	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.07 333

IGEVStereo-DCA	0.14 248	0.11 311	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.20 353	0.18 415	0.27 291	0.20 262	0.15 257	0.12 134	0.14 261	0.12 243	0.28 453	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.07 333

ffff	0.14 248	0.12 378	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.27 291	0.20 262	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.07 333

rrr	0.17 337	0.11 311	0.57 652	0.19 217	0.12 342	0.20 353	0.18 415	0.35 435	0.22 307	0.15 257	0.12 134	0.14 261	0.12 243	0.28 453	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.07 333

11t	0.14 248	0.12 378	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.27 291	0.20 262	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.07 333

HH	0.18 364	0.12 378	0.55 642	0.22 458	0.12 342	0.18 257	0.18 415	0.34 410	0.19 228	0.20 358	0.24 382	0.34 585	0.18 458	0.29 473	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.07 266	0.06 217

HanStereo	0.18 364	0.12 378	0.55 642	0.22 458	0.12 342	0.18 257	0.18 415	0.34 410	0.19 228	0.20 358	0.24 382	0.34 585	0.18 458	0.29 473	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.07 266	0.06 217

LoS_RVC	0.13 202	0.10 213	0.19 167	0.18 144	0.16 601	0.20 353	0.18 415	0.20 127	0.17 178	0.13 200	0.19 298	0.12 186	0.15 364	0.17 177	0.13 250	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.12 632

CAS	0.15 295	0.07 5	0.21 209	0.41 789	0.16 601	0.20 353	0.18 415	0.22 175	0.19 228	0.15 257	0.19 298	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.13 250	0.29 808	0.04 2	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.14 680

anonymousdsp	0.14 248	0.12 378	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.28 316	0.20 262	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.07 333

DCANet-4	0.19 416	0.10 213	0.52 628	0.19 217	0.09 98	0.19 302	0.18 415	0.36 458	0.39 578	0.29 495	0.30 462	0.17 333	0.22 514	0.20 280	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.05 10	0.07 333

ccc-4	0.14 248	0.12 378	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.27 291	0.20 262	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.07 333

fff	0.19 416	0.13 453	0.40 489	0.18 144	0.09 98	0.19 302	0.18 415	0.35 435	0.43 626	0.29 495	0.30 462	0.18 346	0.28 617	0.20 280	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.05 10	0.07 333

ADStereo(finetuned)	0.19 416	0.13 453	0.49 599	0.19 217	0.09 98	0.19 302	0.18 415	0.34 410	0.39 578	0.29 495	0.31 477	0.18 346	0.31 666	0.21 308	0.19 475	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.06 156	0.07 333

x	0.19 416	0.11 311	0.29 331	0.20 313	0.11 258	0.26 512	0.18 415	0.41 523	0.29 442	0.25 424	0.29 445	0.28 516	0.24 546	0.26 415	0.23 572	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.09 460	0.08 429

IGEV-Stereo	0.14 248	0.12 378	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.28 316	0.20 262	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.07 333
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.23 515	0.31 747	0.38 464	0.24 579	0.14 489	0.24 468	0.18 415	0.32 380	0.43 626	0.29 495	0.28 430	0.24 453	0.19 475	0.29 473	0.20 501	0.15 711	0.07 492	0.21 768	0.11 634	0.14 672	0.10 567

IPLGR	0.21 459	0.13 453	0.61 669	0.21 379	0.11 258	0.25 488	0.18 415	0.41 523	0.37 552	0.28 464	0.27 422	0.21 400	0.19 475	0.37 544	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.06 217

NF-Stereo	0.20 438	0.10 213	0.35 411	0.24 579	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.38 478	0.32 485	0.28 464	0.30 462	0.22 414	0.16 391	0.51 610	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.13 654

OCTAStereo	0.20 438	0.10 213	0.35 411	0.24 579	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.38 478	0.32 485	0.28 464	0.30 462	0.22 414	0.16 391	0.51 610	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.13 654

PSM-softLoss	0.21 459	0.10 213	0.39 480	0.24 579	0.12 342	0.20 353	0.18 415	0.38 478	0.26 392	0.29 495	0.32 489	0.24 453	0.16 391	0.52 617	0.20 501	0.09 498	0.06 340	0.10 545	0.09 537	0.08 369	0.12 632

KMStereo	0.21 459	0.10 213	0.39 480	0.24 579	0.12 342	0.20 353	0.18 415	0.38 478	0.26 392	0.29 495	0.32 489	0.24 453	0.16 391	0.52 617	0.20 501	0.09 498	0.06 340	0.10 545	0.09 537	0.08 369	0.12 632

RAFT_R40	0.21 459	0.10 213	0.37 442	0.24 579	0.13 432	0.18 257	0.18 415	0.31 368	0.29 442	0.33 585	0.33 512	0.30 546	0.24 546	0.55 634	0.18 440	0.08 383	0.05 62	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.07 333

RE-Stereo	0.20 438	0.10 213	0.35 411	0.24 579	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.38 478	0.32 485	0.28 464	0.30 462	0.22 414	0.16 391	0.51 610	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.13 654

TVStereo	0.20 438	0.10 213	0.35 411	0.24 579	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.38 478	0.32 485	0.28 464	0.30 462	0.22 414	0.16 391	0.51 610	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.13 654

CroCo-Stereo	0.14 248	0.13 453	0.24 257	0.25 621	0.11 258	0.11 28	0.18 415	0.32 380	0.23 335	0.12 160	0.12 134	0.18 346	0.12 243	0.14 53	0.13 250	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.06 217
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
pcwnet_v2	0.32 667	0.15 549	1.26 807	0.23 520	0.18 648	0.32 614	0.18 415	0.59 747	0.60 755	0.36 639	0.45 659	0.35 599	0.29 632	0.36 540	0.25 595	0.14 695	0.11 688	0.12 646	0.11 634	0.14 672	0.15 693

RALCasStereoNet	0.18 364	0.15 549	0.33 388	0.21 379	0.14 489	0.21 387	0.18 415	0.31 368	0.25 375	0.21 374	0.29 445	0.22 414	0.15 364	0.27 436	0.17 406	0.08 383	0.10 661	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.09 506

HCRNet	0.24 548	0.25 695	0.33 388	0.34 763	0.16 601	0.27 523	0.18 415	0.43 553	0.35 527	0.30 527	0.35 535	0.32 566	0.22 514	0.44 581	0.20 501	0.13 670	0.08 586	0.13 671	0.11 634	0.10 538	0.09 506

DCANet	0.18 364	0.13 453	0.40 489	0.19 217	0.09 98	0.19 302	0.18 415	0.34 410	0.39 578	0.29 495	0.31 477	0.18 346	0.23 528	0.20 280	0.19 475	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.06 156	0.07 333

csc	0.19 416	0.13 453	0.40 489	0.18 144	0.09 98	0.19 302	0.18 415	0.35 435	0.43 626	0.29 495	0.30 462	0.18 346	0.28 617	0.20 280	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.05 10	0.07 333

cscssc	0.19 416	0.13 453	0.40 489	0.18 144	0.09 98	0.19 302	0.18 415	0.35 435	0.43 626	0.29 495	0.30 462	0.18 346	0.28 617	0.20 280	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.05 10	0.07 333

test_xeample3	0.16 314	0.11 311	0.56 649	0.19 217	0.12 342	0.20 353	0.18 415	0.35 435	0.20 262	0.16 290	0.12 134	0.13 223	0.12 243	0.24 363	0.15 337	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.08 420	0.07 266	0.07 333

AFF-stereo	0.18 364	0.15 549	0.32 370	0.21 379	0.10 187	0.18 257	0.18 415	0.33 397	0.27 403	0.25 424	0.37 554	0.25 466	0.17 425	0.24 363	0.15 337	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.05 57

iResNetv2_ROB	0.27 607	0.26 707	0.72 716	0.23 520	0.13 432	0.29 565	0.18 415	0.52 672	0.49 700	0.37 647	0.45 659	0.39 633	0.25 569	0.34 519	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.05 99	0.12 633	0.09 506

base	0.37 707	0.21 659	1.98 832	0.27 690	0.20 696	0.37 668	0.19 471	0.49 622	0.38 567	0.41 699	0.51 694	0.27 499	0.26 580	0.68 711	0.30 641	0.20 767	0.12 710	0.16 728	0.15 728	0.10 538	0.13 654

TADF							0.19 471	0.42 537	0.36 540	0.32 568	0.21 337	0.24 453	0.18 458	0.51 610	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156

monster_256*512	0.17 337	0.12 378	0.18 148	0.23 520	0.13 432	0.21 387	0.19 471	0.40 507	0.29 442	0.19 349	0.22 353	0.24 453	0.17 425	0.18 214	0.16 371	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.08 420	0.08 369	0.07 333

IGEV_i1	0.21 459	0.11 311	0.43 540	0.22 458	0.11 258	0.31 600	0.19 471	0.43 553	0.30 459	0.29 495	0.30 462	0.31 556	0.20 486	0.33 512	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.08 369	0.08 429

DStereoRT	0.35 692	0.13 453	0.51 620	0.25 621	0.16 601	0.42 703	0.19 471	0.48 609	0.39 578	0.30 527	0.39 583	0.24 453	0.39 717	0.64 693	0.30 641	0.08 383	0.07 492	1.54 862	0.41 822	0.08 369	0.11 608

WQFJA1	0.18 364	0.10 213	0.16 88	0.22 458	0.18 648	0.25 488	0.19 471	0.51 653	0.51 712	0.15 257	0.17 262	0.15 286	0.16 391	0.20 280	0.20 501	0.07 187	0.09 625	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.06 217

WQFJX1	0.18 364	0.10 213	0.16 88	0.23 520	0.17 626	0.24 468	0.19 471	0.58 740	0.52 721	0.16 290	0.16 240	0.14 261	0.15 364	0.26 415	0.17 406	0.08 383	0.09 625	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.06 217

NLMM	0.18 364	0.10 213	0.16 88	0.22 458	0.18 648	0.25 488	0.19 471	0.51 653	0.51 712	0.15 257	0.17 262	0.15 286	0.16 391	0.20 280	0.20 501	0.07 187	0.09 625	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.06 217

xyz-stereo-finetune2	0.17 337	0.11 311	0.26 287	0.16 33	0.09 98	0.27 523	0.19 471	0.27 291	0.20 262	0.22 386	0.28 430	0.21 400	0.22 514	0.37 544	0.22 550	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.06 156	0.07 333

FACV-RUCA	0.21 459	0.15 549	0.32 370	0.23 520	0.23 735	0.26 512	0.19 471	0.39 492	0.34 510	0.25 424	0.32 489	0.21 400	0.24 546	0.24 363	0.19 475	0.10 553	0.07 492	0.15 716	0.08 420	0.16 697	0.13 654

castereo	0.14 248	0.10 213	0.19 167	0.18 144	0.10 187	0.20 353	0.19 471	0.30 356	0.27 403	0.13 200	0.18 289	0.16 316	0.16 391	0.15 106	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.05 57

fffft	0.13 202	0.09 132	0.24 257	0.19 217	0.10 187	0.17 218	0.19 471	0.22 175	0.16 137	0.14 233	0.11 105	0.13 223	0.10 124	0.24 363	0.18 440	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.07 266	0.06 217
1: 1. 1
PAM_32	0.23 515	0.10 213	0.63 681	0.21 379	0.14 489	0.33 625	0.19 471	0.36 458	0.23 335	0.29 495	0.28 430	0.56 743	0.28 617	0.27 436	0.18 440	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.09 537	0.07 266	0.09 506

ACV-stereo	0.29 642	0.18 613	0.79 733	0.23 520	0.16 601	0.47 729	0.19 471	0.36 458	0.34 510	0.29 495	0.33 512	0.67 780	0.42 735	0.54 631	0.30 641	0.10 553	0.09 625	0.09 458	0.09 537	0.10 538	0.11 608

Occ-G	0.13 202	0.08 60	0.21 209	0.17 78	0.10 187	0.15 104	0.19 471	0.22 175	0.19 228	0.13 200	0.19 298	0.21 400	0.11 193	0.17 177	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.07 266	0.06 217

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 577	0.14 509	0.95 772	0.21 379	0.27 763	0.20 353	0.19 471	0.48 609	0.25 375	0.26 438	0.55 720	0.34 585	0.18 458	0.25 395	0.17 406	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.12 673	0.12 633	0.12 632

test_sample1	0.20 438	0.10 213	0.28 317	0.19 217	0.12 342	0.28 543	0.19 471	0.41 523	0.25 375	0.26 438	0.31 477	0.29 527	0.26 580	0.44 581	0.21 528	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.09 460	0.09 506

SMFormer	0.25 577	0.12 378	0.40 489	0.19 217	0.10 187	0.27 523	0.19 471	0.51 653	0.45 655	0.34 605	0.41 603	0.31 556	0.26 580	0.58 658	0.28 621	0.10 553	0.07 492	0.08 345	0.08 420	0.09 460	0.09 506

tta	0.24 548	0.12 378	0.40 489	0.19 217	0.10 187	0.27 523	0.19 471	0.51 653	0.45 655	0.34 605	0.41 603	0.31 556	0.26 580	0.58 658	0.28 621	0.10 553	0.07 492	0.08 345	0.08 420	0.08 369	0.07 333

qqq1	0.24 548	0.12 378	0.40 489	0.19 217	0.10 187	0.27 523	0.19 471	0.51 653	0.45 655	0.34 605	0.41 603	0.31 556	0.26 580	0.58 658	0.16 371	0.10 553	0.07 492	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.07 333

fff1	0.24 548	0.12 378	0.40 489	0.19 217	0.10 187	0.27 523	0.19 471	0.51 653	0.45 655	0.34 605	0.41 603	0.31 556	0.26 580	0.58 658	0.16 371	0.10 553	0.07 492	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.07 333

ACVNet-DCA	0.18 364	0.14 509	0.38 464	0.23 520	0.11 258	0.31 600	0.19 471	0.41 523	0.27 403	0.17 311	0.19 298	0.13 223	0.18 458	0.28 453	0.11 88	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.09 460	0.09 506

xx1	0.20 438	0.14 509	0.38 464	0.23 520	0.11 258	0.31 600	0.19 471	0.35 435	0.47 679	0.17 311	0.19 298	0.28 516	0.24 546	0.28 453	0.11 88	0.08 383	0.05 62	0.10 545	0.09 537	0.09 460	0.09 506

1test111	0.19 416	0.14 509	0.38 464	0.23 520	0.11 258	0.31 600	0.19 471	0.41 523	0.27 403	0.17 311	0.19 298	0.13 223	0.18 458	0.34 519	0.22 550	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.09 460	0.09 506

cc1	0.18 364	0.14 509	0.38 464	0.23 520	0.11 258	0.31 600	0.19 471	0.35 435	0.47 679	0.17 311	0.19 298	0.13 223	0.18 458	0.28 453	0.11 88	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.08 369	0.08 429

tt1	0.18 364	0.14 509	0.35 411	0.23 520	0.11 258	0.30 584	0.19 471	0.35 435	0.44 642	0.17 311	0.19 298	0.13 223	0.16 391	0.27 436	0.11 88	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.08 369	0.08 429

CASS	0.21 459	0.15 549	0.32 370	0.26 660	0.11 258	0.28 543	0.19 471	0.39 492	0.30 459	0.32 568	0.34 524	0.25 466	0.24 546	0.25 395	0.20 501	0.13 670	0.08 586	0.11 605	0.09 537	0.11 590	0.11 608
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.20 438	0.13 453	0.40 489	0.21 379	0.15 562	0.20 353	0.19 471	0.30 356	0.27 403	0.22 386	0.80 783	0.23 438	0.16 391	0.23 346	0.15 337	0.07 187	0.07 492	0.07 219	0.08 420	0.07 266	0.06 217

ProNet	0.14 248	0.12 378	0.25 275	0.19 217	0.11 258	0.19 302	0.19 471	0.27 291	0.20 262	0.14 233	0.13 158	0.13 223	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.07 266	0.07 333

CroCo-Stereo Lap2	0.15 295	0.15 549	0.28 317	0.25 621	0.18 648	0.11 28	0.19 471	0.28 316	0.21 285	0.13 200	0.16 240	0.15 286	0.12 243	0.17 177	0.14 298	0.07 187	0.07 492	0.08 345	0.06 212	0.08 369	0.07 333

qqq	0.20 438	0.12 378	0.31 359	0.20 313	0.11 258	0.23 445	0.19 471	0.41 523	0.27 403	0.24 413	0.28 430	0.28 516	0.24 546	0.34 519	0.22 550	0.08 383	0.07 492	0.10 545	0.09 537	0.09 460	0.09 506

IER	0.23 515	0.12 378	0.39 480	0.20 313	0.14 489	0.31 600	0.19 471	0.42 537	0.36 540	0.33 585	0.40 594	0.32 566	0.33 677	0.29 473	0.22 550	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.08 420	0.09 460	0.08 429

iRaft-Stereo_5w	0.23 515	0.18 613	0.44 550	0.22 458	0.13 432	0.19 302	0.19 471	0.37 470	0.32 485	0.28 464	0.37 554	0.34 585	0.23 528	0.65 701	0.27 615	0.06 67	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.09 460	0.08 429

iRaft-Stereo_20w	0.19 416	0.10 213	0.46 574	0.19 217	0.13 432	0.25 488	0.19 471	0.52 672	0.19 228	0.29 495	0.21 337	0.22 414	0.20 486	0.28 453	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.08 420	0.08 369	0.08 429

AACVNet	0.26 596	0.16 578	0.37 442	0.22 458	0.14 489	0.29 565	0.19 471	0.41 523	0.31 473	0.38 662	0.42 620	0.43 671	0.28 617	0.73 730	0.25 595	0.11 602	0.08 586	0.11 605	0.09 537	0.13 652	0.11 608

GANet-ADL	0.21 459	0.12 378	0.45 566	0.23 520	0.14 489	0.29 565	0.19 471	0.46 585	0.35 527	0.25 424	0.32 489	0.32 566	0.19 475	0.24 363	0.20 501	0.10 553	0.07 492	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.10 567

PFNet+	0.20 438	0.10 213	0.37 442	0.21 379	0.12 342	0.17 218	0.19 471	0.29 334	0.34 510	0.33 585	0.32 489	0.24 453	0.16 391	0.32 504	0.17 406	0.10 553	0.07 492	0.11 605	0.10 590	0.08 369	0.12 632

LCNet	0.21 459	0.11 311	0.29 331	0.25 621	0.12 342	0.23 445	0.19 471	0.34 410	0.26 392	0.28 464	0.35 535	0.26 488	0.30 647	0.35 531	0.17 406	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.10 590	0.13 652	0.22 768

AAGNet	0.33 677	0.11 311	0.37 442	0.25 621	0.16 601	0.20 353	0.19 471	0.30 356	0.27 403	0.35 622	0.35 535	0.27 499	0.30 647	0.44 581	2.66 857	0.08 383	0.05 62	0.10 545	0.07 322	0.08 369	0.06 217

TransformOpticalFlow	0.24 548	0.13 453	0.56 649	0.23 520	0.11 258	0.21 387	0.19 471	0.40 507	0.32 485	0.30 527	0.43 634	0.36 605	0.31 666	0.61 675	0.20 501	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.07 333

PFNet	0.23 515	0.10 213	0.57 652	0.24 579	0.14 489	0.22 420	0.19 471	0.39 492	0.33 499	0.35 622	0.32 489	0.27 499	0.19 475	0.64 693	0.22 550	0.09 498	0.05 62	0.09 458	0.07 322	0.08 369	0.07 333

s12784h	0.17 337	0.09 132	0.26 287	0.18 144	0.07 11	0.32 614	0.19 471	0.37 470	0.32 485	0.23 397	0.25 396	0.18 346	0.17 425	0.25 395	0.16 371	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.06 156	0.05 57

sAnonymous2	0.20 438	0.21 659	0.58 658	0.24 579	0.17 626	0.22 420	0.19 471	0.34 410	0.28 423	0.17 311	0.19 298	0.17 333	0.16 391	0.17 177	0.14 298	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.23 765	0.17 717

CroCo_RVC	0.20 438	0.21 659	0.58 658	0.24 579	0.17 626	0.22 420	0.19 471	0.34 410	0.28 423	0.17 311	0.19 298	0.17 333	0.16 391	0.17 177	0.14 298	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.23 765	0.17 717

GES	0.22 497	0.12 378	0.42 526	0.20 313	0.14 489	0.27 523	0.19 471	0.49 622	0.33 499	0.30 527	0.36 545	0.25 466	0.23 528	0.29 473	0.22 550	0.10 553	0.08 586	0.08 345	0.07 322	0.10 538	0.11 608

GMStereo	0.19 416	0.25 695	0.40 489	0.21 379	0.12 342	0.22 420	0.19 471	0.29 334	0.40 596	0.25 424	0.23 365	0.16 316	0.15 364	0.25 395	0.19 475	0.09 498	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.10 538	0.08 429
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet	0.32 667	0.36 768	0.74 721	0.23 520	0.22 722	0.37 668	0.19 471	0.53 684	0.48 691	0.32 568	0.36 545	0.43 671	0.32 674	0.64 693	0.25 595	0.16 727	0.16 760	0.14 699	0.16 741	0.24 769	0.19 738

R-Stereo Train	0.18 364	0.09 132	0.32 370	0.22 458	0.12 342	0.22 420	0.19 471	0.42 537	0.19 228	0.31 546	0.45 659	0.20 386	0.14 339	0.18 214	0.15 337	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.06 217

RAFT-Stereo	0.18 364	0.09 132	0.32 370	0.22 458	0.12 342	0.22 420	0.19 471	0.42 537	0.19 228	0.31 546	0.45 659	0.20 386	0.14 339	0.18 214	0.15 337	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.06 217
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 629	0.14 509	0.44 550	0.22 458	0.18 648	0.32 614	0.19 471	0.48 609	0.38 567	0.29 495	0.43 634	0.47 697	0.37 706	0.79 756	0.36 679	0.09 498	0.07 492	0.07 219	0.09 537	0.07 266	0.07 333

MLCV	0.22 497	0.16 578	0.44 550	0.21 379	0.08 59	0.29 565	0.19 471	0.38 478	0.37 552	0.38 662	0.44 646	0.31 556	0.21 496	0.41 570	0.24 585	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.06 217

HSM	0.28 629	0.16 578	0.35 411	0.20 313	0.15 562	0.33 625	0.19 471	0.53 684	0.37 552	0.36 639	0.38 569	0.67 780	0.31 666	0.89 780	0.23 572	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.08 429

NOSS_ROB	0.31 657	0.20 644	0.35 411	0.24 579	0.16 601	0.32 614	0.19 471	0.52 672	0.48 691	0.33 585	0.36 545	0.42 666	0.28 617	0.93 788	0.24 585	0.19 760	0.20 791	0.24 778	0.22 783	0.17 714	0.17 717

PWC_ROB	0.38 715	0.29 732	0.69 704	0.25 621	0.20 696	0.38 677	0.19 471	0.58 740	0.67 772	0.57 773	0.85 789	0.51 722	0.40 722	0.71 722	0.52 744	0.13 670	0.09 625	0.14 699	0.10 590	0.17 714	0.14 680

PWCDC_ROB	0.38 715	0.30 739	0.60 666	0.33 759	0.20 696	0.42 703	0.19 471	0.58 740	0.89 805	0.42 710	1.26 817	0.36 605	0.34 686	0.50 605	0.38 684	0.18 752	0.11 688	0.11 605	0.09 537	0.19 743	0.13 654

AROF2	0.31 657	0.43 791	0.44 550	0.51 814	0.18 648	0.19 302	0.20 526	0.48 609	0.27 403	0.38 662	0.29 445	0.29 527	0.15 364	0.63 690	0.19 475	0.37 818	0.06 340	0.47 822	0.08 420	0.38 811	0.12 632

L4000	0.14 248	0.09 132	0.25 275	0.20 313	0.12 342	0.19 302	0.20 526	0.29 334	0.15 114	0.11 122	0.19 298	0.10 92	0.11 193	0.27 436	0.13 250	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

MCPF							0.20 526	0.46 585	0.44 642	0.24 413	0.33 512	0.42 666	0.24 546	0.89 780	0.22 550	0.07 187	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.07 266

NLMM1	0.19 416	0.12 378	0.16 88	0.23 520	0.18 648	0.24 468	0.20 526	0.59 747	0.65 767	0.18 334	0.17 262	0.13 223	0.14 339	0.25 395	0.18 440	0.08 383	0.09 625	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.06 217

xyz-stereo-finetune	0.16 314	0.12 378	0.23 246	0.16 33	0.08 59	0.23 445	0.20 526	0.29 334	0.31 473	0.19 349	0.22 353	0.19 369	0.15 364	0.29 473	0.20 501	0.06 67	0.06 340	0.08 345	0.06 212	0.06 156	0.06 217

coex_refinement	0.26 596	0.16 578	0.36 431	0.23 520	0.15 562	0.31 600	0.20 526	0.49 622	0.42 618	0.35 622	0.42 620	0.45 687	0.27 600	0.55 634	0.33 663	0.10 553	0.06 340	0.07 219	0.07 322	0.10 538	0.10 567

rvit_0105_6	0.19 416	0.14 509	0.34 400	0.23 520	0.14 489	0.18 257	0.20 526	0.29 334	0.37 552	0.18 334	0.22 353	0.23 438	0.17 425	0.26 415	0.17 406	0.15 711	0.13 723	0.13 671	0.11 634	0.11 590	0.08 429

rvit_stereo_0080	0.15 295	0.13 453	0.25 275	0.19 217	0.13 432	0.15 104	0.20 526	0.28 316	0.24 358	0.15 257	0.17 262	0.19 369	0.13 298	0.19 253	0.15 337	0.11 602	0.08 586	0.08 345	0.08 420	0.10 538	0.07 333

DualNet (step1)	0.28 629	0.19 630	0.50 610	0.18 144	0.16 601	0.34 639	0.20 526	0.51 653	0.38 567	0.37 647	0.34 524	0.37 613	0.30 647	0.39 558	0.23 572	0.23 781	0.09 625	0.28 794	0.24 788	0.18 730	0.16 704

test_sample9	0.42 732	0.19 630	0.50 610	0.18 144	0.16 601	0.34 639	0.20 526	0.51 653	0.38 567	0.37 647	0.34 524	0.37 613	0.30 647	0.66 705	0.91 797	0.23 781	1.82 870	0.28 794	0.24 788	0.18 730	0.16 704

test_sample8	0.49 759	0.19 630	0.50 610	0.18 144	0.16 601	0.34 639	0.20 526	0.55 704	0.34 510	0.62 779	0.38 569	1.15 816	0.67 793	0.66 705	0.91 797	0.23 781	1.82 870	0.28 794	0.24 788	0.18 730	0.16 704

test_sample3	0.23 515	0.12 378	0.43 540	0.19 217	0.12 342	0.32 614	0.20 526	0.50 635	0.34 510	0.31 546	0.33 512	0.29 527	0.22 514	0.53 624	0.22 550	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.10 538	0.10 567

ffm	0.22 497	0.12 378	0.42 526	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.20 526	0.35 435	0.44 642	0.30 527	0.42 620	0.34 585	0.23 528	0.27 436	0.11 88	0.08 383	0.05 62	0.11 605	0.10 590	0.08 369	0.08 429

ff1	0.29 642	0.12 378	0.42 526	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.20 526	0.35 435	0.44 642	0.30 527	0.42 620	0.34 585	0.23 528	0.81 764	1.08 809	0.08 383	0.05 62	0.11 605	0.10 590	0.08 369	0.08 429

mmx	0.31 657	0.12 378	0.42 526	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.20 526	0.55 704	0.45 655	0.30 527	0.42 620	0.34 585	0.23 528	0.81 764	1.08 809	0.10 553	0.07 492	0.11 605	0.10 590	0.11 590	0.10 567

whm_eth	0.15 295	0.13 453	0.25 275	0.19 217	0.13 432	0.15 104	0.20 526	0.28 316	0.24 358	0.15 257	0.17 262	0.19 369	0.13 298	0.19 253	0.15 337	0.11 602	0.08 586	0.08 345	0.08 420	0.10 538	0.07 333

xxx	0.31 657	0.12 378	0.42 526	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.20 526	0.55 704	0.45 655	0.30 527	0.42 620	0.34 585	0.23 528	0.81 764	1.08 809	0.10 553	0.07 492	0.11 605	0.10 590	0.11 590	0.10 567

anonymousa	0.23 515	0.11 311	0.50 610	0.21 379	0.16 601	0.31 600	0.20 526	0.36 458	0.35 527	0.32 568	0.50 688	0.39 633	0.26 580	0.22 331	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.11 634	0.07 266	0.08 429

DisPM	0.19 416	0.10 213	0.35 411	0.23 520	0.13 432	0.18 257	0.20 526	0.29 334	0.29 442	0.33 585	0.34 524	0.23 438	0.16 391	0.33 512	0.16 371	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.11 608

CIPLG	0.21 459	0.21 659	0.55 642	0.23 520	0.15 562	0.25 488	0.20 526	0.35 435	0.29 442	0.31 546	0.33 512	0.22 414	0.15 364	0.26 415	0.20 501	0.08 383	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.08 369	0.08 429

dad	0.28 629	0.31 747	0.44 550	0.21 379	0.14 489	0.30 584	0.20 526	0.33 397	0.49 700	0.44 723	0.44 646	0.45 687	0.21 496	0.41 570	0.26 609	0.20 767	0.11 688	0.20 765	0.11 634	0.14 672	0.10 567

IPLGR_C	0.21 459	0.22 676	0.60 666	0.23 520	0.15 562	0.24 468	0.20 526	0.35 435	0.29 442	0.31 546	0.32 489	0.22 414	0.15 364	0.25 395	0.20 501	0.08 383	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.08 369	0.08 429

MIPNet	0.21 459	0.15 549	0.52 628	0.21 379	0.12 342	0.27 523	0.20 526	0.45 574	0.37 552	0.30 527	0.23 365	0.19 369	0.24 546	0.27 436	0.19 475	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.06 217

AASNet	0.27 607	0.19 630	0.49 599	0.26 660	0.17 626	0.34 639	0.20 526	0.62 769	0.48 691	0.35 622	0.40 594	0.32 566	0.25 569	0.28 453	0.34 668	0.11 602	0.09 625	0.10 545	0.08 420	0.13 652	0.11 608

ACRE	0.21 459	0.20 644	0.62 677	0.23 520	0.15 562	0.24 468	0.20 526	0.35 435	0.28 423	0.31 546	0.32 489	0.22 414	0.15 364	0.25 395	0.20 501	0.08 383	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.08 369	0.08 429

HHNet	0.22 497	0.12 378	0.52 628	0.18 144	0.18 648	0.20 353	0.20 526	0.34 410	0.31 473	0.32 568	0.59 736	0.20 386	0.21 496	0.24 363	0.31 650	0.08 383	0.05 62	0.09 458	0.07 322	0.08 369	0.11 608

NRIStereo	0.18 364	0.11 311	0.35 411	0.23 520	0.11 258	0.24 468	0.20 526	0.29 334	0.26 392	0.26 438	0.25 396	0.25 466	0.18 458	0.34 519	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.07 322	0.09 460	0.08 429

222	0.41 729	0.10 213	0.29 331	0.19 217	0.11 258	0.36 661	0.20 526	0.57 731	0.39 578	0.35 622	0.44 646	0.30 546	0.27 600	0.55 634	3.56 860	0.11 602	0.07 492	0.08 345	0.08 420	0.09 460	0.09 506

xxxx	0.34 686	0.10 213	0.29 331	0.19 217	0.11 258	0.37 668	0.20 526	0.58 740	0.38 567	0.29 495	0.42 620	0.38 621	0.24 546	0.46 588	2.20 853	0.11 602	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.09 506

PSMNet-RSSM	0.24 548	0.15 549	0.36 431	0.21 379	0.14 489	0.25 488	0.20 526	0.48 609	0.37 552	0.30 527	0.44 646	0.38 621	0.26 580	0.52 617	0.22 550	0.12 648	0.07 492	0.11 605	0.13 702	0.10 538	0.09 506

DMCA	0.22 497	0.14 509	0.36 431	0.22 458	0.14 489	0.27 523	0.20 526	0.43 553	0.38 567	0.31 546	0.32 489	0.33 575	0.24 546	0.24 363	0.28 621	0.11 602	0.08 586	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.11 608

FADNet-RVC	0.31 657	0.35 765	0.78 726	0.25 621	0.20 696	0.33 625	0.20 526	0.49 622	0.40 596	0.34 605	0.39 583	0.41 655	0.29 632	0.63 690	0.31 650	0.13 670	0.14 734	0.14 699	0.15 728	0.19 743	0.19 738

HSM-Net_RVC	0.27 607	0.11 311	0.42 526	0.19 217	0.11 258	0.34 639	0.20 526	0.62 769	0.43 626	0.40 690	0.43 634	0.50 718	0.26 580	0.76 746	0.22 550	0.08 383	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.08 369	0.08 429
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV_ROB	0.33 677	0.18 613	0.53 632	0.21 379	0.14 489	0.33 625	0.20 526	0.51 653	0.45 655	0.51 752	0.55 720	0.45 687	0.42 735	0.71 722	0.32 656	0.18 752	0.19 782	0.23 776	0.21 772	0.14 672	0.15 693

AROF3	0.34 686	0.62 819	0.51 620	0.52 818	0.18 648	0.19 302	0.21 560	0.49 622	0.33 499	0.39 679	0.26 411	0.35 599	0.17 425	0.74 738	0.19 475	0.39 821	0.06 340	0.61 832	0.08 420	0.45 816	0.12 632

SCION-MonSter	0.32 667	0.22 676	0.44 550	0.29 723	0.28 771	0.54 757	0.21 560	0.46 585	0.57 744	0.32 568	0.54 713	0.32 566	0.29 632	0.39 558	0.52 744	0.10 553	0.10 661	0.25 783	0.22 783	0.18 730	0.14 680

zzzzzzz1	0.28 629	0.51 805	1.51 821	0.24 579	0.16 601	0.22 420	0.21 560	0.39 492	0.34 510	0.22 386	0.25 396	0.26 488	0.21 496	0.34 519	0.23 572	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.10 538	0.08 429

SMOE	0.17 337	0.11 311	0.21 209	0.20 313	0.09 98	0.26 512	0.21 560	0.30 356	0.23 335	0.21 374	0.27 422	0.21 400	0.17 425	0.18 214	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.12 646	0.07 322	0.11 590	0.07 333

NLCSM	0.19 416	0.12 378	0.18 148	0.24 579	0.19 677	0.24 468	0.21 560	0.42 537	0.40 596	0.19 349	0.18 289	0.14 261	0.16 391	0.47 592	0.19 475	0.08 383	0.09 625	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.07 333

G2L-ROB	0.23 515	0.15 549	0.41 516	0.19 217	0.12 342	0.27 523	0.21 560	0.47 596	0.33 499	0.34 605	0.31 477	0.41 655	0.22 514	0.49 601	0.26 609	0.09 498	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.10 567

MM-Stereo_test2	0.15 295	0.10 213	0.44 550	0.23 520	0.11 258	0.21 387	0.21 560	0.27 291	0.22 307	0.15 257	0.16 240	0.13 223	0.11 193	0.20 280	0.13 250	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.05 57

PAM	0.23 515	0.10 213	0.63 681	0.22 458	0.15 562	0.34 639	0.21 560	0.37 470	0.22 307	0.31 546	0.27 422	0.55 739	0.26 580	0.26 415	0.17 406	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.09 537	0.07 266	0.09 506

DDVS	0.25 577	0.15 549	0.39 480	0.24 579	0.17 626	0.34 639	0.21 560	0.41 523	0.30 459	0.33 585	0.41 603	0.48 704	0.21 496	0.52 617	0.27 615	0.11 602	0.09 625	0.11 605	0.09 537	0.13 652	0.14 680

rvit_stereo_ft	0.17 337	0.14 509	0.30 342	0.25 621	0.14 489	0.17 218	0.21 560	0.28 316	0.26 392	0.16 290	0.19 298	0.20 386	0.16 391	0.22 331	0.17 406	0.11 602	0.07 492	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.07 333

test_sample7	0.25 577	0.15 549	0.35 411	0.20 313	0.14 489	0.28 543	0.21 560	0.51 653	0.38 567	0.37 647	0.34 524	0.37 613	0.30 647	0.39 558	0.23 572	0.14 695	0.09 625	0.13 671	0.12 673	0.13 652	0.12 632

test_sample5	0.24 548	0.13 453	0.42 526	0.21 379	0.12 342	0.30 584	0.21 560	0.50 635	0.34 510	0.32 568	0.41 603	0.29 527	0.23 528	0.55 634	0.21 528	0.10 553	0.07 492	0.10 545	0.09 537	0.11 590	0.10 567

test_sample4	0.24 548	0.13 453	0.43 540	0.20 313	0.12 342	0.32 614	0.21 560	0.51 653	0.34 510	0.31 546	0.37 554	0.28 516	0.23 528	0.53 624	0.21 528	0.10 553	0.07 492	0.10 545	0.09 537	0.11 590	0.10 567

test_sample2	0.21 459	0.10 213	0.28 317	0.19 217	0.11 258	0.27 523	0.21 560	0.43 553	0.29 442	0.26 438	0.31 477	0.30 546	0.24 546	0.45 585	0.18 440	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.09 460	0.09 506

CoDeX	0.23 515	0.12 378	0.46 574	0.21 379	0.14 489	0.29 565	0.21 560	0.53 684	0.41 610	0.29 495	0.35 535	0.29 527	0.22 514	0.48 596	0.19 475	0.09 498	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.07 333

mmm	0.21 459	0.12 378	0.31 359	0.22 458	0.12 342	0.28 543	0.21 560	0.41 523	0.27 403	0.29 495	0.38 569	0.29 527	0.24 546	0.29 473	0.22 550	0.09 498	0.07 492	0.11 605	0.09 537	0.10 538	0.09 506

DualNet	0.24 548	0.13 453	0.42 526	0.21 379	0.12 342	0.30 584	0.21 560	0.50 635	0.34 510	0.33 585	0.43 634	0.29 527	0.23 528	0.55 634	0.21 528	0.10 553	0.07 492	0.10 545	0.09 537	0.11 590	0.10 567

BSDual-CNN	0.23 515	0.12 378	0.28 317	0.25 621	0.14 489	0.35 654	0.21 560	0.56 721	0.34 510	0.34 605	0.35 535	0.38 621	0.24 546	0.26 415	0.21 528	0.10 553	0.07 492	0.11 605	0.10 590	0.09 460	0.09 506

hknet	0.25 577	0.14 509	0.40 489	0.25 621	0.15 562	0.35 654	0.21 560	0.56 721	0.37 552	0.34 605	0.35 535	0.43 671	0.27 600	0.37 544	0.21 528	0.09 498	0.07 492	0.11 605	0.10 590	0.09 460	0.09 506

dd	0.22 497	0.26 707	0.40 489	0.22 458	0.12 342	0.25 488	0.21 560	0.32 380	0.44 642	0.29 495	0.28 430	0.25 466	0.16 391	0.30 490	0.25 595	0.12 648	0.07 492	0.10 545	0.08 420	0.11 590	0.09 506

STrans-v2	0.24 548	0.13 453	0.54 635	0.21 379	0.12 342	0.23 445	0.21 560	0.47 596	0.28 423	0.31 546	0.42 620	0.36 605	0.35 692	0.62 683	0.23 572	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.06 217

TestStereo	0.21 459	0.19 630	0.40 489	0.25 621	0.10 187	0.22 420	0.21 560	0.31 368	0.31 473	0.23 397	0.34 524	0.22 414	0.18 458	0.62 683	0.18 440	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.07 322	0.11 590	0.06 217

acv_ft	0.25 577	0.13 453	0.40 489	0.23 520	0.19 677	0.34 639	0.21 560	0.45 574	0.44 642	0.38 662	0.41 603	0.38 621	0.27 600	0.27 436	0.35 673	0.08 383	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.11 590	0.07 333

GANet-RSSM	0.24 548	0.14 509	0.36 431	0.21 379	0.14 489	0.27 523	0.21 560	0.45 574	0.33 499	0.29 495	0.39 583	0.39 633	0.28 617	0.58 658	0.23 572	0.11 602	0.07 492	0.09 458	0.09 537	0.10 538	0.09 506

CFNet-ft	0.24 548	0.15 549	0.35 411	0.18 144	0.15 562	0.30 584	0.21 560	0.39 492	0.36 540	0.28 464	0.40 594	0.43 671	0.25 569	0.47 592	0.24 585	0.12 648	0.07 492	0.12 646	0.11 634	0.12 633	0.09 506

DMCA-RVC	0.27 607	0.21 659	0.61 669	0.28 717	0.17 626	0.29 565	0.21 560	0.42 537	0.35 527	0.40 690	0.37 554	0.39 633	0.36 697	0.43 577	0.30 641	0.13 670	0.10 661	0.15 716	0.11 634	0.13 652	0.10 567

FADNet-RVC-Resample	0.29 642	0.25 695	0.93 769	0.26 660	0.16 601	0.32 614	0.21 560	0.47 596	0.39 578	0.35 622	0.38 569	0.33 575	0.27 600	0.53 624	0.24 585	0.10 553	0.10 661	0.14 699	0.13 702	0.13 652	0.16 704

CFNet_RVC	0.24 548	0.15 549	0.35 411	0.18 144	0.15 562	0.30 584	0.21 560	0.39 492	0.36 540	0.28 464	0.40 594	0.43 671	0.25 569	0.47 592	0.24 585	0.12 648	0.07 492	0.12 646	0.11 634	0.12 633	0.09 506

DeepPruner_ROB	0.26 596	0.19 630	0.44 550	0.21 379	0.16 601	0.30 584	0.21 560	0.52 672	0.32 485	0.35 622	0.38 569	0.39 633	0.26 580	0.42 574	0.24 585	0.15 711	0.11 688	0.11 605	0.11 634	0.14 672	0.13 654

StereoDRNet-Refined	0.27 607	0.17 598	0.35 411	0.25 621	0.14 489	0.37 668	0.21 560	0.47 596	0.41 610	0.44 723	0.51 694	0.41 655	0.28 617	0.45 585	0.37 680	0.09 498	0.06 340	0.11 605	0.11 634	0.10 538	0.10 567
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.24 548	0.18 613	0.61 669	0.25 621	0.11 258	0.29 565	0.21 560	0.42 537	0.43 626	0.33 585	0.43 634	0.27 499	0.22 514	0.34 519	0.26 609	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.07 333

S	0.19 416	0.12 378	0.22 228	0.22 458	0.13 432	0.31 600	0.22 591	0.30 356	0.27 403	0.25 424	0.31 477	0.20 386	0.20 486	0.18 214	0.17 406	0.12 648	0.09 625	0.15 716	0.16 741	0.11 590	0.12 632

Selective-IGEV-i1	0.21 459	0.10 213	0.31 359	0.23 520	0.13 432	0.31 600	0.22 591	0.46 585	0.42 618	0.27 449	0.32 489	0.33 575	0.17 425	0.25 395	0.19 475	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.08 369	0.09 506

MM-Stereo_test3	0.17 337	0.12 378	0.29 331	0.23 520	0.14 489	0.19 302	0.22 591	0.39 492	0.36 540	0.16 290	0.24 382	0.17 333	0.12 243	0.19 253	0.14 298	0.07 187	0.07 492	0.08 345	0.06 212	0.09 460	0.06 217

MM-Stereo_test1	0.17 337	0.10 213	0.39 480	0.23 520	0.11 258	0.20 353	0.22 591	0.33 397	0.29 442	0.22 386	0.21 337	0.15 286	0.14 339	0.23 346	0.13 250	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.09 460	0.06 217

rvit_0105_4	0.20 438	0.15 549	0.38 464	0.23 520	0.14 489	0.20 353	0.22 591	0.33 397	0.39 578	0.19 349	0.24 382	0.25 466	0.19 475	0.27 436	0.17 406	0.16 727	0.13 723	0.13 671	0.11 634	0.11 590	0.08 429

test_sample6	0.25 577	0.13 453	0.41 516	0.21 379	0.11 258	0.30 584	0.22 591	0.51 653	0.35 527	0.33 585	0.43 634	0.30 546	0.24 546	0.57 649	0.22 550	0.10 553	0.07 492	0.10 545	0.10 590	0.11 590	0.10 567

DispNO	0.27 607	0.18 613	0.62 677	0.23 520	0.17 626	0.25 488	0.22 591	0.45 574	0.41 610	0.32 568	0.39 583	0.38 621	0.27 600	0.77 752	0.27 615	0.09 498	0.07 492	0.10 545	0.10 590	0.08 369	0.08 429

StereoVision	0.22 497	0.18 613	0.37 442	0.27 690	0.17 626	0.23 445	0.22 591	0.38 478	0.31 473	0.20 358	0.51 694	0.22 414	0.16 391	0.28 453	0.18 440	0.11 602	0.12 710	0.13 671	0.13 702	0.10 538	0.07 333

SQANet	0.40 727	0.48 798	0.67 697	0.48 807	0.39 797	0.48 735	0.22 591	0.51 653	0.43 626	0.40 690	0.47 676	0.47 697	0.33 677	0.54 631	0.32 656	0.36 816	0.15 750	0.40 818	0.21 772	0.45 816	0.31 799

iinet-f	0.30 650	0.18 613	1.03 783	0.20 313	0.15 562	0.44 714	0.22 591	0.45 574	0.37 552	0.35 622	0.44 646	0.41 655	0.34 686	0.34 519	0.40 700	0.10 553	0.09 625	0.08 345	0.08 420	0.13 652	0.11 608

GASNet	0.36 697	0.46 794	0.88 760	0.34 763	0.23 735	0.35 654	0.22 591	0.60 756	0.53 726	0.40 690	0.37 554	0.45 687	0.30 647	0.79 756	0.35 673	0.15 711	0.10 661	0.14 699	0.14 718	0.22 762	0.12 632

gwcnet-sp	0.24 548	0.13 453	0.63 681	0.22 458	0.14 489	0.34 639	0.22 591	0.44 561	0.39 578	0.35 622	0.34 524	0.27 499	0.27 600	0.35 531	0.25 595	0.09 498	0.08 586	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.09 506

scenet	0.24 548	0.13 453	0.63 681	0.22 458	0.14 489	0.34 639	0.22 591	0.44 561	0.39 578	0.35 622	0.34 524	0.27 499	0.27 600	0.35 531	0.25 595	0.09 498	0.08 586	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.09 506

ssnet	0.24 548	0.13 453	0.63 681	0.22 458	0.14 489	0.34 639	0.22 591	0.44 561	0.39 578	0.35 622	0.34 524	0.27 499	0.27 600	0.35 531	0.25 595	0.09 498	0.08 586	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.09 506

HBP-ISP	0.33 677	0.30 739	0.72 716	0.22 458	0.16 601	0.32 614	0.22 591	0.54 694	0.44 642	0.41 699	0.49 684	0.33 575	0.38 710	0.73 730	0.25 595	0.18 752	0.19 782	0.24 778	0.20 767	0.16 697	0.13 654

raft_robust	0.22 497	0.17 598	0.30 342	0.22 458	0.12 342	0.23 445	0.22 591	0.49 622	0.48 691	0.32 568	0.32 489	0.26 488	0.23 528	0.53 624	0.15 337	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.10 590	0.08 369	0.06 217

test_4	0.18 364	0.12 378	0.34 400	0.23 520	0.12 342	0.18 257	0.22 591	0.26 274	0.24 358	0.24 413	0.47 676	0.22 414	0.13 298	0.24 363	0.16 371	0.06 67	0.05 62	0.09 458	0.09 537	0.07 266	0.05 57

PSMNet-ADL	0.25 577	0.15 549	0.32 370	0.26 660	0.14 489	0.31 600	0.22 591	0.44 561	0.36 540	0.27 449	0.33 512	0.41 655	0.28 617	0.61 675	0.29 633	0.11 602	0.09 625	0.09 458	0.11 634	0.10 538	0.10 567

SFCPSM	0.22 497	0.10 213	0.51 620	0.21 379	0.14 489	0.34 639	0.22 591	0.55 704	0.39 578	0.29 495	0.32 489	0.23 438	0.21 496	0.27 436	0.19 475	0.09 498	0.07 492	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.08 429

MMNet	0.27 607	0.14 509	0.49 599	0.24 579	0.17 626	0.47 729	0.22 591	0.45 574	0.51 712	0.39 679	0.41 603	0.36 605	0.33 677	0.39 558	0.34 668	0.08 383	0.07 492	0.09 458	0.09 537	0.10 538	0.08 429

UNet	0.28 629	0.14 509	0.69 704	0.23 520	0.20 696	0.44 714	0.22 591	0.50 635	0.40 596	0.34 605	0.39 583	0.43 671	0.33 677	0.40 567	0.31 650	0.09 498	0.07 492	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

psmorigin	0.50 763	0.25 695	3.03 847	0.24 579	0.19 677	0.38 677	0.22 591	0.50 635	0.44 642	0.64 783	0.68 764	0.71 789	0.51 765	0.85 772	0.45 722	0.14 695	0.17 767	0.13 671	0.14 718	0.16 697	0.21 761

ac_64	0.27 607	0.13 453	0.41 516	0.24 579	0.17 626	0.36 661	0.22 591	0.46 585	0.33 499	0.35 622	0.36 545	0.52 728	0.30 647	0.62 683	0.32 656	0.11 602	0.09 625	0.10 545	0.10 590	0.09 460	0.08 429

cf-r	0.24 548	0.15 549	0.44 550	0.21 379	0.14 489	0.27 523	0.22 591	0.42 537	0.40 596	0.30 527	0.42 620	0.42 666	0.26 580	0.43 577	0.25 595	0.11 602	0.06 340	0.08 345	0.10 590	0.08 369	0.08 429

SHD	0.42 732	0.27 716	0.81 740	0.31 745	0.25 752	0.42 703	0.22 591	0.66 784	0.94 819	0.63 781	0.60 741	0.59 753	0.47 753	0.59 664	0.58 754	0.15 711	0.13 723	0.16 728	0.16 741	0.20 752	0.22 768

RTSC	0.39 720	0.28 722	0.78 726	0.27 690	0.18 648	0.49 740	0.22 591	0.59 747	0.84 803	0.55 770	0.53 710	0.49 710	0.36 697	0.67 709	0.82 787	0.13 670	0.10 661	0.11 605	0.12 673	0.17 714	0.17 717

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 607	0.21 659	0.59 664	0.25 621	0.18 648	0.29 565	0.22 591	0.50 635	0.40 596	0.38 662	0.41 603	0.43 671	0.27 600	0.43 577	0.29 633	0.11 602	0.08 586	0.10 545	0.10 590	0.10 538	0.11 608
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo07	0.16 314	0.12 378	0.26 287	0.22 458	0.14 489	0.25 488	0.23 618	0.29 334	0.21 285	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.13 298	0.25 395	0.13 250	0.07 187	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.08 429

MyStereo06	0.20 438	0.12 378	0.57 652	0.21 379	0.14 489	0.25 488	0.23 618	0.40 507	0.21 285	0.30 527	0.24 382	0.31 556	0.18 458	0.22 331	0.18 440	0.07 187	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.08 429

MyStereo05	0.23 515	0.12 378	0.57 652	0.21 379	0.14 489	0.25 488	0.23 618	0.48 609	0.52 721	0.31 546	0.23 365	0.25 466	0.22 514	0.30 490	0.21 528	0.07 187	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.08 429

MyStereo04	0.23 515	0.12 378	0.55 642	0.22 458	0.14 489	0.25 488	0.23 618	0.49 622	0.52 721	0.28 464	0.23 365	0.27 499	0.23 528	0.30 490	0.22 550	0.07 187	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.08 429

CRFU-Net	0.28 629	0.14 509	0.45 566	0.25 621	0.15 562	0.45 720	0.23 618	0.50 635	0.30 459	0.43 716	0.41 603	0.48 704	0.46 750	0.43 577	0.29 633	0.11 602	0.10 661	0.09 458	0.08 420	0.10 538	0.10 567

Sa-1000	0.22 497	0.15 549	0.35 411	0.23 520	0.13 432	0.28 543	0.23 618	0.47 596	0.39 578	0.30 527	0.50 688	0.26 488	0.19 475	0.33 512	0.16 371	0.07 187	0.06 340	0.10 545	0.11 634	0.08 369	0.06 217

SA	0.22 497	0.16 578	0.36 431	0.23 520	0.13 432	0.24 468	0.23 618	0.45 574	0.40 596	0.27 449	0.44 646	0.23 438	0.23 528	0.33 512	0.17 406	0.07 187	0.06 340	0.10 545	0.11 634	0.08 369	0.06 217

psmg	0.23 515	0.12 378	0.28 317	0.21 379	0.14 489	0.35 654	0.23 618	0.51 653	0.34 510	0.35 622	0.38 569	0.38 621	0.24 546	0.26 415	0.21 528	0.10 553	0.08 586	0.10 545	0.10 590	0.09 460	0.08 429

GwcNet-ADL	0.22 497	0.14 509	0.58 658	0.24 579	0.13 432	0.22 420	0.23 618	0.49 622	0.40 596	0.27 449	0.29 445	0.30 546	0.20 486	0.26 415	0.23 572	0.09 498	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.09 460	0.09 506

KYRaft	0.22 497	0.10 213	0.30 342	0.23 520	0.12 342	0.23 445	0.23 618	0.35 435	0.24 358	0.35 622	0.54 713	0.34 585	0.26 580	0.29 473	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.10 590	0.08 369	0.31 799

DRaft	0.24 548	0.10 213	0.34 400	0.18 144	0.12 342	0.28 543	0.23 618	0.33 397	0.39 578	0.38 662	0.61 748	0.21 400	0.41 726	0.48 596	0.42 712	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.08 429

test-1	0.17 337	0.11 311	0.40 489	0.23 520	0.13 432	0.22 420	0.23 618	0.34 410	0.26 392	0.20 358	0.24 382	0.22 414	0.14 339	0.16 148	0.20 501	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.08 429

Prome-Stereo	0.21 459	0.10 213	0.30 342	0.24 579	0.12 342	0.23 445	0.23 618	0.36 458	0.25 375	0.33 585	0.59 736	0.24 453	0.28 617	0.29 473	0.16 371	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.20 751

LMCR-Stereo	0.26 596	0.18 613	0.49 599	0.28 717	0.14 489	0.36 661	0.23 618	0.54 694	0.34 510	0.39 679	0.40 594	0.29 527	0.29 632	0.37 544	0.27 615	0.11 602	0.07 492	0.09 458	0.07 322	0.13 652	0.09 506

Anonymous3	0.23 515	0.18 613	0.63 681	0.27 690	0.18 648	0.41 696	0.23 618	0.43 553	0.35 527	0.23 397	0.27 422	0.20 386	0.18 458	0.27 436	0.18 440	0.12 648	0.11 688	0.10 545	0.10 590	0.11 590	0.12 632

ADLNet	0.28 629	0.15 549	0.42 526	0.23 520	0.19 677	0.34 639	0.23 618	0.53 684	0.43 626	0.42 710	0.41 603	0.44 682	0.27 600	0.55 634	0.35 673	0.11 602	0.08 586	0.11 605	0.11 634	0.11 590	0.12 632

test_xeample	0.34 686	0.10 213	0.29 331	0.19 217	0.11 258	0.33 625	0.23 618	0.55 704	0.38 567	0.32 568	0.45 659	0.29 527	0.26 580	0.57 649	2.24 855	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.09 506

ACVNet	0.23 515	0.13 453	0.35 411	0.18 144	0.15 562	0.27 523	0.23 618	0.39 492	0.44 642	0.28 464	0.41 603	0.38 621	0.26 580	0.27 436	0.32 656	0.08 383	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.10 538	0.07 333

HGLStereo	0.27 607	0.14 509	0.46 574	0.24 579	0.21 705	0.33 625	0.23 618	0.50 635	0.42 618	0.35 622	0.48 682	0.41 655	0.33 677	0.45 585	0.33 663	0.11 602	0.10 661	0.09 458	0.09 537	0.10 538	0.12 632

hitnet-ft	0.29 642	0.17 598	0.40 489	0.19 217	0.14 489	0.39 686	0.23 618	0.44 561	0.41 610	0.36 639	0.46 669	0.53 733	0.34 686	0.76 746	0.32 656	0.14 695	0.10 661	0.13 671	0.10 590	0.15 688	0.13 654

GwcNet-RSSM	0.26 596	0.17 598	0.46 574	0.21 379	0.13 432	0.28 543	0.23 618	0.44 561	0.42 618	0.31 546	0.45 659	0.40 648	0.26 580	0.55 634	0.28 621	0.11 602	0.07 492	0.09 458	0.10 590	0.09 460	0.08 429

DispFullNet	0.66 789	0.89 838	1.59 824	0.77 834	1.21 851	0.51 746	0.23 618	0.59 747	0.72 783	0.69 790	0.61 748	0.69 786	0.91 817	0.79 756	0.48 731	0.27 800	0.12 710	0.73 839	0.30 808	0.65 831	0.40 810

ww1	0.13 202	0.10 213	0.14 30	0.19 217	0.15 562	0.14 71	0.24 640	0.09 2	0.13 57	0.13 200	0.14 201	0.08 9	0.14 339	0.12 9	0.16 371	0.10 553	0.10 661	0.12 646	0.13 702	0.07 266	0.07 333

MEA-ACV	0.26 596	0.11 311	0.42 526	0.21 379	0.14 489	0.35 654	0.24 640	0.53 684	0.47 679	0.35 622	0.42 620	0.36 605	0.34 686	0.47 592	0.27 615	0.09 498	0.09 625	0.10 545	0.12 673	0.09 460	0.10 567

G2L-Stereo_test	0.24 548	0.16 578	0.38 464	0.19 217	0.13 432	0.27 523	0.24 640	0.49 622	0.38 567	0.37 647	0.37 554	0.40 648	0.24 546	0.52 617	0.28 621	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.06 212	0.09 460	0.08 429

IGEV-RUCA	0.21 459	0.08 60	0.23 246	0.19 217	0.19 677	0.28 543	0.24 640	0.23 201	0.21 285	0.20 358	0.23 365	0.28 516	0.49 760	0.26 415	0.18 440	0.09 498	0.08 586	0.18 745	0.13 702	0.17 714	0.17 717

rvit_0105_5	0.21 459	0.15 549	0.38 464	0.23 520	0.13 432	0.22 420	0.24 640	0.36 458	0.39 578	0.21 374	0.23 365	0.26 488	0.19 475	0.26 415	0.19 475	0.15 711	0.13 723	0.12 646	0.12 673	0.10 538	0.09 506

LL-Strereo	0.29 642	0.25 695	0.58 658	0.25 621	0.21 705	0.23 445	0.24 640	0.55 704	0.42 618	0.34 605	0.32 489	0.41 655	0.40 722	0.94 790	0.23 572	0.08 383	0.07 492	0.11 605	0.09 537	0.09 460	0.09 506

RAFT_CTSACE	0.21 459	0.16 578	0.41 516	0.25 621	0.15 562	0.22 420	0.24 640	0.32 380	0.28 423	0.33 585	0.51 694	0.29 527	0.17 425	0.32 504	0.13 250	0.06 67	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.06 217

CSP-Net	0.27 607	0.15 549	0.30 342	0.21 379	0.14 489	0.44 714	0.24 640	0.50 635	0.40 596	0.41 699	0.43 634	0.42 666	0.26 580	0.66 705	0.28 621	0.12 648	0.08 586	0.08 345	0.08 420	0.10 538	0.09 506

DAS	0.27 607	0.12 378	0.42 526	0.24 579	0.18 648	0.29 565	0.24 640	0.45 574	0.45 655	0.41 699	0.44 646	0.34 585	0.29 632	0.75 740	0.21 528	0.09 498	0.07 492	0.09 458	0.07 322	0.09 460	0.09 506

SepStereo	0.26 596	0.12 378	0.42 526	0.24 579	0.18 648	0.29 565	0.24 640	0.45 574	0.45 655	0.41 699	0.44 646	0.34 585	0.29 632	0.64 693	0.21 528	0.09 498	0.07 492	0.09 458	0.07 322	0.09 460	0.09 506

ADLNet2	0.30 650	0.17 598	0.72 716	0.23 520	0.17 626	0.36 661	0.24 640	0.52 672	0.51 712	0.32 568	0.38 569	0.45 687	0.30 647	0.69 714	0.35 673	0.10 553	0.08 586	0.09 458	0.09 537	0.12 633	0.10 567

IRAFT_RVC	0.22 497	0.12 378	0.39 480	0.26 660	0.11 258	0.18 257	0.24 640	0.40 507	0.37 552	0.31 546	0.30 462	0.29 527	0.24 546	0.55 634	0.22 550	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.07 333

cross-raft	0.17 337	0.12 378	0.41 516	0.23 520	0.10 187	0.20 353	0.24 640	0.33 397	0.23 335	0.23 397	0.28 430	0.29 527	0.15 364	0.17 177	0.15 337	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.05 57

ARAFT	0.24 548	0.21 659	0.78 726	0.22 458	0.12 342	0.29 565	0.24 640	0.43 553	0.32 485	0.33 585	0.28 430	0.28 516	0.19 475	0.49 601	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.12 646	0.11 634	0.09 460	0.06 217

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 697	0.36 768	0.53 632	0.34 763	0.19 677	0.51 746	0.24 640	0.55 704	0.38 567	0.41 699	0.47 676	0.47 697	0.27 600	0.73 730	0.30 641	0.36 816	0.19 782	0.27 786	0.17 751	0.26 782	0.23 776

STTStereo	0.28 629	0.20 644	0.61 669	0.25 621	0.17 626	0.29 565	0.24 640	0.47 596	0.39 578	0.39 679	0.41 603	0.44 682	0.28 617	0.40 567	0.28 621	0.13 670	0.12 710	0.13 671	0.16 741	0.12 633	0.11 608

edge stereo	0.39 720	0.22 676	0.81 740	0.27 690	0.22 722	0.37 668	0.24 640	0.56 721	0.54 732	0.53 766	0.60 741	0.71 789	0.50 762	0.78 754	0.40 700	0.16 727	0.14 734	0.19 755	0.14 718	0.16 697	0.17 717

AANet_RVC	0.31 657	0.22 676	0.50 610	0.23 520	0.14 489	0.30 584	0.24 640	0.47 596	0.54 732	0.38 662	0.60 741	0.43 671	0.29 632	0.87 775	0.40 700	0.11 602	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.09 460	0.09 506

PS-NSSS	0.32 667	0.30 739	0.46 574	0.23 520	0.17 626	0.33 625	0.24 640	0.57 731	0.41 610	0.37 647	0.52 703	0.35 599	0.30 647	0.80 760	0.30 641	0.17 741	0.14 734	0.21 768	0.15 728	0.15 688	0.13 654

PStereo	0.26 596	0.37 775	0.34 400	0.21 379	0.13 432	0.25 488	0.25 659	0.33 397	0.47 679	0.26 438	0.17 262	0.29 527	0.34 686	0.35 531	0.37 680	0.23 781	0.15 750	0.17 735	0.13 702	0.23 765	0.21 761

AANet	0.49 759	0.42 788	1.56 822	0.22 458	0.19 677	0.39 686	0.25 659	0.52 672	0.92 813	0.92 809	0.93 798	0.84 796	0.67 793	0.59 664	0.59 755	0.15 711	0.11 688	0.13 671	0.12 673	0.18 730	0.16 704

PSMNet-RUCA	0.37 707	0.41 786	0.66 696	0.46 804	0.41 800	0.34 639	0.25 659	0.57 731	0.45 655	0.39 679	0.52 703	0.43 671	0.33 677	0.41 570	0.29 633	0.25 794	0.14 734	0.33 809	0.21 772	0.31 800	0.22 768

UGAM	0.26 596	0.14 509	0.45 566	0.25 621	0.12 342	0.23 445	0.25 659	0.32 380	0.41 610	0.31 546	0.42 620	0.41 655	0.22 514	0.92 786	0.22 550	0.08 383	0.06 340	0.14 699	0.12 673	0.10 538	0.07 333

CBFPSM	0.27 607	0.16 578	0.67 697	0.20 313	0.14 489	0.38 677	0.25 659	0.40 507	0.36 540	0.33 585	0.36 545	0.56 743	0.38 710	0.32 504	0.38 684	0.08 383	0.08 586	0.07 219	0.08 420	0.09 460	0.11 608

SACVNet	0.30 650	0.20 644	0.41 516	0.25 621	0.18 648	0.34 639	0.25 659	0.52 672	0.40 596	0.41 699	0.44 646	0.46 695	0.32 674	0.71 722	0.25 595	0.13 670	0.10 661	0.12 646	0.12 673	0.16 697	0.17 717

test_3	0.18 364	0.11 311	0.32 370	0.24 579	0.11 258	0.22 420	0.25 659	0.31 368	0.31 473	0.25 424	0.18 289	0.23 438	0.13 298	0.25 395	0.19 475	0.06 67	0.05 62	0.09 458	0.10 590	0.07 266	0.06 217

DEmStereo	0.26 596	0.09 132	0.47 582	0.19 217	0.12 342	0.30 584	0.25 659	0.28 316	0.36 540	0.36 639	0.58 733	0.25 466	0.48 759	0.53 624	0.44 719	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.06 156	0.07 333

GMM-Stereo	0.21 459	0.10 213	0.43 540	0.23 520	0.13 432	0.24 468	0.25 659	0.37 470	0.27 403	0.30 527	0.45 659	0.27 499	0.21 496	0.31 497	0.17 406	0.07 187	0.05 62	0.10 545	0.09 537	0.08 369	0.19 738

ICVP	0.23 515	0.13 453	0.44 550	0.26 660	0.14 489	0.29 565	0.25 659	0.45 574	0.33 499	0.29 495	0.43 634	0.35 599	0.25 569	0.26 415	0.23 572	0.12 648	0.09 625	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.10 567
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 607	0.20 644	0.44 550	0.27 690	0.16 601	0.33 625	0.25 659	0.56 721	0.54 732	0.34 605	0.38 569	0.34 585	0.25 569	0.51 610	0.28 621	0.12 648	0.08 586	0.09 458	0.08 420	0.11 590	0.11 608

DANet	0.35 692	0.23 686	0.60 666	0.36 774	0.22 722	0.39 686	0.25 659	0.48 609	0.43 626	0.52 760	0.50 688	0.59 753	0.41 726	0.76 746	0.49 735	0.13 670	0.11 688	0.14 699	0.12 673	0.17 714	0.15 693
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DISCO	0.32 667	0.13 453	0.51 620	0.25 621	0.16 601	0.48 735	0.25 659	0.50 635	0.57 744	0.37 647	0.45 659	0.62 762	0.36 697	0.64 693	0.49 735	0.09 498	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.12 633	0.11 608

DLCB_ROB	0.28 629	0.16 578	0.34 400	0.27 690	0.16 601	0.38 677	0.25 659	0.48 609	0.43 626	0.46 731	0.46 669	0.51 722	0.33 677	0.53 624	0.33 663	0.10 553	0.10 661	0.11 605	0.11 634	0.10 538	0.09 506

S0	0.18 364	0.13 453	0.21 209	0.23 520	0.11 258	0.33 625	0.26 673	0.27 291	0.21 285	0.21 374	0.26 411	0.20 386	0.16 391	0.19 253	0.17 406	0.12 648	0.11 688	0.14 699	0.14 718	0.10 538	0.07 333

z-ln-s-r	0.32 667	0.21 659	0.82 744	0.23 520	0.14 489	0.30 584	0.26 673	0.43 553	0.50 708	0.32 568	0.60 741	0.39 633	0.29 632	0.73 730	0.66 771	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.10 538	0.08 429

1111x	0.32 667	0.11 311	0.40 489	0.22 458	0.11 258	0.32 614	0.26 673	0.59 747	0.43 626	0.31 546	0.41 603	0.39 633	0.28 617	0.76 746	1.37 832	0.09 498	0.08 586	0.09 458	0.10 590	0.09 460	0.08 429

Anonymous_2	0.37 707	0.21 659	0.47 582	0.20 313	0.21 705	0.42 703	0.26 673	0.38 478	0.29 442	0.33 585	0.30 462	0.44 682	0.38 710	0.36 540	0.29 633	0.26 795	0.29 817	0.44 820	1.41 862	0.34 804	0.21 761

psm_up	0.29 642	0.16 578	0.41 516	0.26 660	0.17 626	0.32 614	0.26 673	0.55 704	0.43 626	0.36 639	0.40 594	0.45 687	0.37 706	0.58 658	0.30 641	0.11 602	0.12 710	0.13 671	0.12 673	0.10 538	0.10 567

stereogan	0.37 707	0.17 598	0.65 691	0.27 690	0.22 722	0.62 773	0.26 673	0.59 747	0.63 765	0.43 716	0.60 741	0.67 780	0.42 735	0.68 711	0.35 673	0.13 670	0.14 734	0.14 699	0.12 673	0.19 743	0.17 717

CVANet_RVC	0.30 650	0.19 630	0.41 516	0.26 660	0.16 601	0.33 625	0.26 673	0.52 672	0.47 679	0.40 690	0.46 669	0.43 671	0.31 666	0.89 780	0.26 609	0.14 695	0.09 625	0.14 699	0.13 702	0.14 672	0.10 567

FSD	0.27 607	0.28 722	0.32 370	0.27 690	0.24 743	0.27 523	0.27 680	0.31 368	0.29 442	0.26 438	0.27 422	0.28 516	0.27 600	0.28 453	0.26 609	0.23 781	0.22 799	0.27 786	0.26 798	0.25 771	0.24 784

YMNet	0.32 667	0.22 676	0.58 658	0.27 690	0.23 735	0.48 735	0.27 680	0.51 653	0.45 655	0.48 743	0.56 727	0.51 722	0.30 647	0.39 558	0.40 700	0.13 670	0.16 760	0.13 671	0.12 673	0.13 652	0.12 632

YMNet_1	0.32 667	0.22 676	0.58 658	0.27 690	0.23 735	0.48 735	0.27 680	0.51 653	0.45 655	0.48 743	0.56 727	0.51 722	0.30 647	0.39 558	0.40 700	0.13 670	0.16 760	0.13 671	0.12 673	0.13 652	0.12 632

fast-acv-ft	0.31 657	0.20 644	0.81 740	0.24 579	0.18 648	0.46 722	0.27 680	0.41 523	0.49 700	0.39 679	0.55 720	0.49 710	0.35 692	0.37 544	0.38 684	0.11 602	0.11 688	0.11 605	0.12 673	0.12 633	0.09 506

TestStereo1	0.21 459	0.16 578	0.32 370	0.26 660	0.13 432	0.26 512	0.27 680	0.40 507	0.36 540	0.29 495	0.39 583	0.22 414	0.21 496	0.33 512	0.17 406	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.07 333

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 650	0.20 644	0.70 710	0.21 379	0.17 626	0.46 722	0.27 680	0.50 635	0.49 700	0.42 710	0.55 720	0.43 671	0.30 647	0.46 588	0.38 684	0.09 498	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.11 590	0.10 567

SA-5K	0.21 459	0.16 578	0.32 370	0.26 660	0.13 432	0.26 512	0.27 680	0.40 507	0.36 540	0.29 495	0.39 583	0.22 414	0.21 496	0.33 512	0.17 406	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.07 333

UDG	0.40 727	0.46 794	0.49 599	0.40 787	0.35 792	0.47 729	0.27 680	0.54 694	0.47 679	0.39 679	0.45 659	0.59 753	0.44 741	0.46 588	0.39 692	0.26 795	0.19 782	0.48 823	0.22 783	0.34 804	0.26 789

GMOStereo	0.18 364	0.14 509	0.30 342	0.22 458	0.12 342	0.20 353	0.27 680	0.26 274	0.28 423	0.31 546	0.32 489	0.26 488	0.17 425	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.07 492	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.05 57

error version	0.18 364	0.14 509	0.30 342	0.22 458	0.12 342	0.20 353	0.27 680	0.26 274	0.28 423	0.31 546	0.32 489	0.26 488	0.17 425	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.07 492	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.05 57

test-v	0.18 364	0.14 509	0.30 342	0.22 458	0.12 342	0.20 353	0.27 680	0.26 274	0.28 423	0.31 546	0.32 489	0.26 488	0.17 425	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.07 492	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.05 57

test-2	0.18 364	0.14 509	0.30 342	0.22 458	0.12 342	0.20 353	0.27 680	0.26 274	0.28 423	0.31 546	0.32 489	0.26 488	0.17 425	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.07 492	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.05 57

RAFT	0.21 459	0.17 598	0.32 370	0.24 579	0.12 342	0.25 488	0.27 680	0.35 435	0.28 423	0.33 585	0.33 512	0.38 621	0.22 514	0.29 473	0.17 406	0.08 383	0.08 586	0.11 605	0.10 590	0.10 538	0.06 217

GwcNet	0.35 692	0.23 686	0.88 760	0.25 621	0.24 743	0.48 735	0.27 680	0.55 704	0.57 744	0.38 662	0.52 703	0.51 722	0.32 674	0.60 668	0.41 709	0.13 670	0.11 688	0.12 646	0.11 634	0.13 652	0.14 680

MFN_U_SF_RVC	0.56 774	0.51 805	1.19 801	0.38 782	0.22 722	0.69 782	0.27 680	0.80 813	0.67 772	0.73 792	0.74 775	0.87 797	0.61 790	0.81 764	0.76 779	0.29 808	0.27 813	0.32 805	0.37 817	0.32 803	0.31 799

ADCRef	0.38 715	0.24 690	0.88 760	0.26 660	0.21 705	0.49 740	0.27 680	0.52 672	0.48 691	0.50 747	0.58 733	0.35 599	0.47 753	0.48 596	1.29 831	0.09 498	0.08 586	0.12 646	0.12 673	0.11 590	0.11 608

RT-IGEV	0.25 577	0.10 213	0.48 593	0.22 458	0.14 489	0.31 600	0.28 696	0.53 684	0.39 578	0.36 639	0.41 603	0.44 682	0.30 647	0.28 453	0.27 615	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.09 537	0.09 460	0.10 567

TCMNet	0.33 677	0.23 686	0.72 716	0.29 723	0.30 782	0.40 692	0.28 696	0.50 635	0.47 679	0.37 647	0.45 659	0.40 648	0.29 632	0.60 668	0.39 692	0.14 695	0.13 723	0.15 716	0.14 718	0.17 714	0.15 693

rvit_0105_3	0.23 515	0.17 598	0.40 489	0.25 621	0.15 562	0.24 468	0.28 696	0.38 478	0.41 610	0.25 424	0.25 396	0.28 516	0.21 496	0.28 453	0.20 501	0.15 711	0.13 723	0.14 699	0.15 728	0.10 538	0.09 506

Syn2CoEx	0.36 697	0.31 747	0.78 726	0.34 763	0.21 705	0.41 696	0.28 696	0.61 760	0.49 700	0.42 710	0.56 727	0.45 687	0.44 741	0.69 714	0.38 684	0.17 741	0.14 734	0.15 716	0.12 673	0.13 652	0.12 632

UPFNet	0.25 577	0.12 378	0.38 464	0.24 579	0.19 677	0.37 668	0.28 696	0.48 609	0.38 567	0.34 605	0.37 554	0.37 613	0.28 617	0.39 558	0.33 663	0.10 553	0.09 625	0.10 545	0.10 590	0.10 538	0.08 429

RP	0.35 692	0.22 676	0.51 620	0.31 745	0.24 743	0.37 668	0.28 696	0.50 635	0.58 748	0.40 690	0.63 754	0.61 760	0.47 753	0.61 675	0.39 692	0.16 727	0.15 750	0.17 735	0.15 728	0.17 714	0.17 717

NVstereo2D	0.31 657	0.16 578	0.54 635	0.24 579	0.22 722	0.42 703	0.28 696	0.58 740	0.56 741	0.28 464	0.38 569	0.40 648	0.30 647	0.71 722	0.28 621	0.13 670	0.08 586	0.13 671	0.10 590	0.19 743	0.16 704

AHVO							0.29 703	0.48 609	0.40 596	0.28 464	0.54 713	0.41 655	0.30 647	0.57 649	0.48 731	0.11 602	0.11 688	0.12 646	0.10 590	0.13 652

DSFM							0.29 703	0.48 609	0.40 596	0.28 464	0.54 713	0.41 655	0.30 647	0.57 649	0.48 731	0.11 602	0.11 688	0.12 646	0.10 590	0.13 652

zh-mn7	0.46 750	0.45 793	1.48 818	0.25 621	0.19 677	0.44 714	0.29 703	0.56 721	0.82 796	0.65 785	0.96 800	0.49 710	0.38 710	0.88 778	0.63 765	0.12 648	0.10 661	0.11 605	0.11 634	0.13 652	0.14 680

ToySt	0.24 548	0.16 578	0.48 593	0.21 379	0.13 432	0.29 565	0.29 703	0.39 492	0.39 578	0.27 449	0.35 535	0.39 633	0.31 666	0.31 497	0.29 633	0.08 383	0.09 625	0.10 545	0.11 634	0.11 590	0.10 567

RAFT+CT+SA	0.21 459	0.18 613	0.33 388	0.25 621	0.18 648	0.23 445	0.29 703	0.40 507	0.36 540	0.24 413	0.38 569	0.18 346	0.16 391	0.32 504	0.16 371	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.12 673	0.09 460	0.09 506

test_5	0.23 515	0.19 630	0.38 464	0.26 660	0.18 648	0.25 488	0.29 703	0.40 507	0.37 552	0.29 495	0.40 594	0.25 466	0.22 514	0.34 519	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.09 537	0.10 538	0.10 567

delet	0.27 607	0.14 509	0.40 489	0.23 520	0.19 677	0.41 696	0.29 703	0.49 622	0.48 691	0.33 585	0.41 603	0.37 613	0.30 647	0.48 596	0.34 668	0.09 498	0.09 625	0.11 605	0.12 673	0.08 369	0.08 429

EDNetEfficientorigin	7.51 870	0.52 809	140.47 905	0.25 621	0.17 626	0.42 703	0.29 703	0.47 596	1.03 822	1.28 831	1.02 804	0.83 795	0.84 813	0.75 740	0.99 802	0.10 553	0.09 625	0.12 646	0.10 590	0.21 755	0.22 768

FAT-Stereo	0.36 697	0.18 613	0.73 720	0.26 660	0.18 648	0.33 625	0.29 703	0.60 756	0.59 749	0.46 731	0.60 741	0.60 756	0.50 762	0.61 675	0.34 668	0.13 670	0.14 734	0.13 671	0.12 673	0.14 672	0.18 731

AF-Net	0.37 707	0.26 707	0.56 649	0.32 752	0.23 735	0.41 696	0.29 703	0.61 760	0.64 766	0.42 710	0.68 764	0.65 774	0.49 760	0.57 649	0.44 719	0.15 711	0.11 688	0.19 755	0.14 718	0.15 688	0.13 654

RGC	0.39 720	0.32 755	0.64 689	0.34 763	0.27 763	0.40 692	0.29 703	0.57 731	0.53 726	0.45 727	0.64 756	0.62 762	0.45 744	0.72 728	0.39 692	0.15 711	0.15 750	0.21 768	0.20 767	0.18 730	0.19 738

CC-Net-ROB	0.43 739	0.47 796	0.65 691	0.37 780	0.23 735	0.51 746	0.29 703	0.66 784	0.49 700	0.46 731	0.51 694	0.48 704	0.38 710	0.96 794	0.35 673	0.34 814	0.23 804	0.55 828	0.25 793	0.31 800	0.20 751

DRN-Test	0.33 677	0.17 598	0.61 669	0.27 690	0.19 677	0.46 722	0.29 703	0.65 778	0.51 712	0.47 739	0.46 669	0.44 682	0.34 686	0.62 683	0.41 709	0.12 648	0.08 586	0.13 671	0.12 673	0.12 633	0.10 567

Light-Stereo-hy	0.42 732	0.27 716	0.79 733	0.32 752	0.27 763	0.58 763	0.30 716	0.55 704	0.46 673	0.48 743	0.43 634	1.00 806	0.35 692	0.69 714	0.34 668	0.16 727	0.18 773	0.50 824	0.32 810	0.25 771	0.23 776

w-ln-seven-2	0.36 697	0.29 732	1.06 785	0.27 690	0.18 648	0.37 668	0.30 716	0.50 635	0.54 732	0.45 727	0.55 720	0.45 687	0.41 726	0.62 683	0.49 735	0.10 553	0.10 661	0.12 646	0.11 634	0.14 672	0.11 608

ssnet_v2	0.28 629	0.16 578	0.44 550	0.22 458	0.15 562	0.40 692	0.30 716	0.57 731	0.46 673	0.38 662	0.36 545	0.47 697	0.29 632	0.38 552	0.39 692	0.13 670	0.11 688	0.11 605	0.11 634	0.11 590	0.11 608

Nwc_Net	0.37 707	0.25 695	0.68 703	0.31 745	0.24 743	0.44 714	0.30 716	0.65 778	0.50 708	0.37 647	0.69 768	0.58 751	0.45 744	0.60 668	0.40 700	0.15 711	0.12 710	0.19 755	0.21 772	0.14 672	0.13 654

StereoDRNet	0.32 667	0.22 676	0.61 669	0.27 690	0.21 705	0.42 703	0.30 716	0.61 760	0.48 691	0.46 731	0.39 583	0.48 704	0.30 647	0.57 649	0.40 700	0.11 602	0.09 625	0.12 646	0.11 634	0.12 633	0.10 567

pmcnn	0.50 763	0.20 644	0.78 726	0.24 579	0.26 759	0.39 686	0.30 716	0.51 653	0.50 708	0.54 768	1.23 816	2.52 846	0.37 706	0.77 752	0.95 800	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.10 538	0.08 429

light-stereo	2.37 851	0.69 826	3.61 848	3.84 864	3.41 859	4.04 854	0.31 722	2.13 857	1.45 844	3.61 869	6.33 871	6.90 877	0.63 791	4.83 873	1.28 829	0.71 838	0.74 863	0.32 805	0.39 820	1.20 856	0.96 847

Selective-IGEV-i16pc	0.33 677	0.10 213	1.71 830	0.21 379	0.14 489	0.74 789	0.31 722	0.42 537	0.41 610	0.21 374	0.32 489	0.26 488	0.14 339	0.71 722	0.19 475	0.14 695	0.10 661	0.08 345	0.09 537	0.11 590	0.11 608

MSAF-DinoV2	0.76 806	0.44 792	1.98 832	0.49 812	0.16 601	0.58 763	0.31 722	0.81 815	0.83 800	0.41 699	0.52 703	0.98 805	0.58 778	4.97 874	1.03 804	0.11 602	0.07 492	0.10 545	0.24 788	0.27 787	0.26 789

w-ln-seven	0.42 732	0.30 739	1.18 800	0.26 660	0.22 722	0.58 763	0.31 722	0.62 769	0.81 795	0.58 774	0.61 748	0.53 733	0.36 697	0.57 649	0.65 770	0.11 602	0.10 661	0.13 671	0.12 673	0.15 688	0.13 654

ACVNet-4b	0.72 798	0.81 833	1.33 812	0.72 832	0.50 812	0.80 799	0.31 722	0.71 800	0.80 794	0.50 747	0.72 774	0.95 803	0.43 739	0.96 794	1.20 824	1.13 859	0.21 794	0.76 841	0.45 823	0.65 831	0.46 817

Wz-Net-LNSev	0.34 686	0.29 732	0.91 765	0.26 660	0.21 705	0.47 729	0.31 722	0.54 694	0.54 732	0.44 723	0.52 703	0.50 718	0.35 692	0.39 558	0.39 692	0.11 602	0.11 688	0.10 545	0.09 537	0.14 672	0.13 654

DSFCA	0.27 607	0.13 453	0.36 431	0.20 313	0.17 626	0.38 677	0.31 722	0.47 596	0.43 626	0.43 716	0.37 554	0.39 633	0.29 632	0.52 617	0.32 656	0.12 648	0.10 661	0.10 545	0.11 634	0.11 590	0.10 567

STTRV1_RVC	0.42 732	0.32 755	0.89 763	0.29 723	0.36 794	0.49 740	0.31 722	0.61 760	0.53 726	0.46 731	0.56 727	0.47 697	0.43 739	1.00 799	0.39 692	0.27 800	0.21 794	0.20 765	0.18 758	0.25 771	0.17 717

XPNet_ROB	0.33 677	0.20 644	0.43 540	0.27 690	0.18 648	0.37 668	0.31 722	0.55 704	0.50 708	0.51 752	0.53 710	0.58 751	0.37 706	0.63 690	0.45 722	0.17 741	0.12 710	0.13 671	0.12 673	0.15 688	0.14 680

MWDA-net	0.29 642	0.21 659	0.47 582	0.25 621	0.21 705	0.35 654	0.32 731	0.44 561	0.47 679	0.38 662	0.40 594	0.33 575	0.38 710	0.54 631	0.40 700	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.10 567

Selective-IGEV-i16pb	0.39 720	0.12 378	2.18 835	0.21 379	0.15 562	0.68 781	0.32 731	0.56 721	0.57 744	0.25 424	0.44 646	0.33 575	0.21 496	0.80 760	0.25 595	0.14 695	0.10 661	0.09 458	0.10 590	0.12 633	0.13 654

DDUNet	0.41 729	0.50 803	0.48 593	0.44 799	0.39 797	0.46 722	0.32 731	0.50 635	0.43 626	0.45 727	0.52 703	0.57 748	0.36 697	0.48 596	0.33 663	0.33 813	0.21 794	0.55 828	0.25 793	0.37 810	0.32 802

ccnet	0.42 732	0.31 747	0.48 593	0.27 690	0.32 786	0.60 770	0.32 731	0.65 778	0.46 673	0.53 766	0.66 759	0.56 743	0.45 744	0.72 728	0.61 760	0.26 795	0.19 782	0.24 778	0.21 772	0.26 782	0.22 768

S-Stereo	0.38 715	0.20 644	1.05 784	0.27 690	0.22 722	0.38 677	0.32 731	0.55 704	0.66 769	0.39 679	0.59 736	0.49 710	0.41 726	0.75 740	0.40 700	0.12 648	0.15 750	0.13 671	0.13 702	0.16 697	0.21 761

SuperB	0.49 759	0.28 722	2.23 836	0.23 520	0.15 562	0.41 696	0.32 731	0.47 596	0.82 796	0.43 716	0.50 688	0.33 575	0.45 744	0.68 711	1.08 809	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.98 850	0.14 680

RYNet	0.37 707	0.18 613	0.59 664	0.25 621	0.28 771	0.61 771	0.32 731	0.59 747	0.59 749	0.41 699	0.38 569	0.57 748	0.39 717	0.87 775	0.53 747	0.11 602	0.08 586	0.12 646	0.11 634	0.18 730	0.18 731

TDLM	0.30 650	0.21 659	0.38 464	0.28 717	0.15 562	0.33 625	0.32 731	0.52 672	0.47 679	0.38 662	0.43 634	0.39 633	0.29 632	0.91 785	0.28 621	0.14 695	0.08 586	0.13 671	0.11 634	0.12 633	0.10 567

MDST_ROB	0.48 756	0.14 509	0.95 772	0.30 738	0.21 705	1.33 835	0.32 731	0.77 806	0.56 741	1.06 824	0.71 770	0.49 710	0.35 692	1.26 824	0.38 684	0.13 670	0.11 688	0.16 728	0.13 702	0.12 633	0.12 632

FBW_ROB	0.43 739	0.26 707	0.54 635	0.31 745	0.20 696	0.51 746	0.32 731	0.70 798	0.60 755	0.59 775	0.55 720	0.65 774	0.41 726	1.40 834	0.51 743	0.13 670	0.17 767	0.21 768	0.16 741	0.17 714	0.18 731

PDISCO_ROB	0.43 739	0.30 739	0.67 697	0.43 794	0.36 794	0.67 779	0.32 731	0.72 801	0.76 789	0.43 716	0.53 710	0.63 770	0.40 722	0.66 705	0.47 730	0.21 770	0.12 710	0.21 768	0.19 765	0.25 771	0.20 751

WCMA_ROB	0.51 767	0.21 659	0.65 691	0.25 621	0.21 705	0.58 763	0.32 731	0.54 694	0.55 738	0.95 816	1.40 822	1.28 822	0.81 808	0.73 730	0.62 762	0.18 752	0.15 750	0.15 716	0.15 728	0.19 743	0.19 738

RAFT + AFF	0.27 607	0.23 686	0.50 610	0.25 621	0.17 626	0.30 584	0.33 743	0.52 672	0.40 596	0.28 464	0.30 462	0.30 546	0.31 666	0.62 683	0.24 585	0.09 498	0.10 661	0.11 605	0.10 590	0.11 590	0.11 608

CBMV	0.33 677	0.21 659	0.54 635	0.23 520	0.13 432	0.42 703	0.33 743	0.53 684	0.48 691	0.52 760	0.49 684	0.50 718	0.41 726	0.56 645	0.31 650	0.15 711	0.16 760	0.18 745	0.16 741	0.13 652	0.13 654
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.44 745	0.40 782	1.09 790	0.25 621	0.18 648	0.61 771	0.34 745	0.56 721	0.93 817	0.43 716	0.96 800	0.53 733	0.39 717	0.94 790	0.59 755	0.10 553	0.09 625	0.10 545	0.10 590	0.14 672	0.13 654

LRCNet_RVC	10.90 877	14.34 885	9.35 869	15.35 881	8.04 866	1.08 819	0.34 745	8.78 881	0.70 780	12.63 890	16.05 889	9.85 879	6.54 872	8.57 881	6.34 877	20.27 903	5.40 880	23.70 904	21.88 904	14.87 889	13.83 886

FINET	0.34 686	0.27 716	0.80 737	0.24 579	0.24 743	0.36 661	0.34 745	0.54 694	0.72 783	0.39 679	0.47 676	0.32 566	0.30 647	0.51 610	0.32 656	0.19 760	0.17 767	0.13 671	0.12 673	0.18 730	0.16 704

XQC	0.43 739	0.37 775	0.96 774	0.34 763	0.25 752	0.53 756	0.34 745	0.60 756	0.73 787	0.51 752	0.46 669	0.57 748	0.47 753	0.70 718	0.72 777	0.17 741	0.12 710	0.18 745	0.15 728	0.25 771	0.23 776

MonStereo1	0.93 818	0.56 811	0.82 744	0.69 829	0.58 819	1.37 837	0.35 749	0.94 825	1.25 837	0.93 811	1.90 839	1.52 828	2.10 851	1.27 825	0.77 782	0.69 836	0.33 824	0.75 840	0.47 826	0.70 835	0.57 824

rvit_105_1	0.27 607	0.19 630	0.46 574	0.27 690	0.19 677	0.30 584	0.35 749	0.44 561	0.51 712	0.31 546	0.31 477	0.31 556	0.26 580	0.35 531	0.25 595	0.15 711	0.14 734	0.15 716	0.17 751	0.11 590	0.10 567

APVNet	0.36 697	0.20 644	0.70 710	0.26 660	0.22 722	0.52 755	0.35 749	0.61 760	0.44 642	0.38 662	0.52 703	0.48 704	0.38 710	0.84 769	0.46 728	0.13 670	0.14 734	0.15 716	0.16 741	0.16 697	0.15 693

G-Net	0.46 750	0.25 695	0.86 757	0.34 763	0.28 771	0.90 812	0.35 749	0.47 596	0.45 655	0.68 788	1.22 815	0.64 772	0.60 781	0.61 675	0.57 749	0.16 727	0.14 734	0.17 735	0.13 702	0.22 762	0.19 738

MSMD_ROB	0.60 784	0.33 760	0.61 669	0.30 738	0.25 752	0.86 805	0.35 749	0.55 704	0.67 772	1.10 826	1.49 827	1.76 834	0.97 821	0.88 778	0.49 735	0.23 781	0.21 794	0.27 786	0.27 802	0.25 771	0.24 784

Ntro	0.58 780	0.64 821	0.92 767	0.66 828	0.50 812	0.77 793	0.36 754	0.66 784	0.70 780	0.50 747	0.59 736	0.65 774	0.51 765	0.75 740	0.45 722	0.56 830	0.32 823	0.56 831	0.34 812	0.63 828	0.46 817

NCC-stereo	0.39 720	0.25 695	0.69 704	0.32 752	0.28 771	0.46 722	0.36 754	0.65 778	0.52 721	0.40 690	0.57 731	0.56 743	0.47 753	0.73 730	0.45 722	0.17 741	0.14 734	0.18 745	0.25 793	0.16 697	0.16 704

Abc-Net	0.39 720	0.25 695	0.69 704	0.32 752	0.28 771	0.46 722	0.36 754	0.65 778	0.52 721	0.40 690	0.57 731	0.56 743	0.47 753	0.73 730	0.45 722	0.17 741	0.14 734	0.18 745	0.25 793	0.16 697	0.16 704
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.44 745	0.29 732	1.29 810	0.33 759	0.30 782	0.35 654	0.36 754	0.62 769	1.15 834	0.40 690	0.44 646	0.39 633	0.41 726	0.80 760	0.52 744	0.18 752	0.14 734	0.23 776	0.21 772	0.17 714	0.17 717

otaku	0.57 777	0.62 819	0.87 759	0.63 827	0.44 806	0.73 787	0.37 758	0.65 778	0.66 769	0.51 752	0.75 777	0.66 778	0.45 744	0.69 714	0.46 728	0.53 826	0.34 825	0.55 828	0.35 813	0.60 826	0.45 814

FCDSN-DC	0.63 786	0.31 747	0.61 669	0.36 774	0.30 782	0.65 776	0.37 758	0.66 784	0.68 775	1.14 828	1.54 831	1.71 833	1.26 834	0.92 786	0.64 768	0.24 791	0.22 799	0.27 786	0.26 798	0.27 787	0.27 794
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.39 720	0.29 732	1.09 790	0.24 579	0.19 677	0.28 543	0.37 758	0.33 397	0.47 679	0.94 812	0.82 786	0.52 728	0.54 768	0.49 601	0.50 741	0.11 602	0.09 625	0.10 545	0.10 590	0.16 697	0.15 693

ADCMid	0.49 759	0.34 763	1.13 797	0.26 660	0.21 705	0.51 746	0.37 758	0.57 731	0.54 732	0.75 796	0.66 759	0.62 762	0.64 792	0.64 693	1.68 840	0.13 670	0.12 710	0.17 735	0.17 751	0.20 752	0.17 717

ETE_ROB	0.34 686	0.26 707	0.45 566	0.29 723	0.18 648	0.40 692	0.37 758	0.57 731	0.47 679	0.50 747	0.50 688	0.62 762	0.36 697	0.55 634	0.38 684	0.13 670	0.10 661	0.14 699	0.12 673	0.16 697	0.16 704

MeshStereo	0.58 780	0.27 716	0.67 697	0.22 458	0.17 626	0.66 778	0.37 758	0.78 809	0.61 759	1.47 845	1.30 818	1.65 831	0.79 804	1.12 812	0.59 755	0.17 741	0.17 767	0.17 735	0.14 718	0.17 714	0.14 680
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Wz-Net-MNSev	0.36 697	0.26 707	0.79 733	0.26 660	0.21 705	0.59 767	0.38 764	0.55 704	0.56 741	0.48 743	0.54 713	0.53 733	0.36 697	0.60 668	0.44 719	0.11 602	0.09 625	0.11 605	0.11 634	0.15 688	0.13 654

PSM-AAD	0.25 577	0.10 213	0.30 342	0.24 579	0.12 342	0.26 512	0.38 764	0.34 410	0.28 423	0.35 622	0.39 583	0.28 516	0.79 804	0.30 490	0.16 371	0.07 187	0.06 340	0.12 646	0.11 634	0.08 369	0.21 761

ADCPNet	0.48 756	0.29 732	1.60 825	0.27 690	0.23 735	0.70 785	0.38 764	0.53 684	0.51 712	0.51 752	0.59 736	0.67 780	0.56 772	0.60 668	1.14 816	0.15 711	0.18 773	0.14 699	0.23 786	0.19 743	0.19 738

GANet	0.36 697	0.22 676	0.49 599	0.29 723	0.17 626	0.41 696	0.38 764	0.57 731	0.45 655	0.46 731	0.75 777	0.55 739	0.40 722	0.94 790	0.41 709	0.13 670	0.13 723	0.13 671	0.11 634	0.14 672	0.11 608

PASM	0.45 748	0.35 765	0.90 764	0.35 772	0.33 788	0.39 686	0.38 764	0.50 635	0.61 759	0.52 760	0.51 694	0.62 762	0.45 744	0.93 788	0.48 731	0.26 795	0.29 817	0.29 798	0.33 811	0.29 793	0.26 789

zh-sn7	0.48 756	0.51 805	1.43 816	0.29 723	0.20 696	0.47 729	0.39 769	0.57 731	0.62 761	0.52 760	0.81 784	0.52 728	0.56 772	1.05 804	0.87 793	0.12 648	0.13 723	0.13 671	0.13 702	0.17 714	0.16 704

FC-DCNN v2	0.71 797	0.30 739	0.67 697	0.32 752	0.27 763	0.84 802	0.39 769	0.84 820	0.85 804	1.44 841	1.64 834	2.09 838	1.28 836	1.06 805	0.80 786	0.24 791	0.22 799	0.27 786	0.26 798	0.26 782	0.25 787

ADCP+	0.45 748	0.24 690	1.15 799	0.25 621	0.22 722	0.56 759	0.39 769	0.54 694	0.51 712	0.44 723	0.51 694	0.46 695	0.52 767	0.56 645	1.89 848	0.10 553	0.08 586	0.11 605	0.10 590	0.14 672	0.13 654

FC-DCNN	0.70 795	0.30 739	0.69 704	0.32 752	0.27 763	0.81 800	0.39 769	0.79 812	0.82 796	1.41 837	1.58 833	1.98 836	1.26 834	1.02 802	0.77 782	0.24 791	0.22 799	0.27 786	0.26 798	0.26 782	0.26 789

LALA_ROB	0.36 697	0.25 695	0.46 574	0.30 738	0.21 705	0.47 729	0.39 769	0.61 760	0.51 712	0.52 760	0.51 694	0.69 786	0.36 697	0.50 605	0.43 714	0.17 741	0.11 688	0.16 728	0.14 718	0.17 714	0.15 693

SGM_RVC	0.50 763	0.19 630	0.50 610	0.25 621	0.15 562	0.69 782	0.39 769	0.68 794	0.82 796	0.95 816	0.84 788	1.13 813	0.76 802	1.16 815	0.60 759	0.16 727	0.16 760	0.16 728	0.16 741	0.16 697	0.17 717
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MWSP-net	0.25 577	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.14 489	0.31 600	0.40 775	0.50 635	0.43 626	0.32 568	0.33 512	0.36 605	0.31 666	0.28 453	0.31 650	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.10 567

Wz-Net-SNSev	0.43 739	0.41 786	1.27 808	0.30 738	0.21 705	0.44 714	0.41 776	0.61 760	0.65 767	0.46 731	0.65 757	0.62 762	0.39 717	0.74 738	0.59 755	0.12 648	0.11 688	0.12 646	0.13 702	0.16 697	0.14 680

NCCL2	0.35 692	0.26 707	0.49 599	0.36 774	0.22 722	0.41 696	0.41 776	0.53 684	0.42 618	0.47 739	0.46 669	0.61 760	0.39 717	0.55 634	0.37 680	0.16 727	0.13 723	0.21 768	0.21 772	0.16 697	0.16 704

SGM-Forest	0.36 697	0.17 598	0.47 582	0.23 520	0.16 601	0.45 720	0.41 776	0.55 704	0.48 691	0.52 760	0.60 741	0.52 728	0.41 726	0.85 772	0.50 741	0.17 741	0.17 767	0.17 735	0.15 728	0.15 688	0.15 693
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_1	0.72 798	0.81 833	1.37 815	0.72 832	0.53 816	0.77 793	0.42 779	0.85 823	0.90 807	0.74 795	0.75 777	1.32 824	0.72 799	1.02 802	0.55 748	0.54 828	0.31 820	0.71 838	0.35 813	0.64 830	0.45 814

PA-Net	0.37 707	0.28 722	0.83 747	0.31 745	0.28 771	0.39 686	0.42 779	0.51 653	0.55 738	0.34 605	0.42 620	0.41 655	0.36 697	0.79 756	0.49 735	0.12 648	0.23 804	0.16 728	0.23 786	0.12 633	0.18 731
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ply	1.96 845	0.65 823	0.36 431	0.54 821	0.63 824	0.49 740	0.43 781	3.11 863	1.04 825	0.32 568	1.90 839	3.56 857	3.36 861	4.53 871	5.93 875	1.67 862	0.90 865	2.10 872	1.74 866	3.53 867	2.42 861

coex-ft	3.44 854	0.73 828	48.55 903	0.24 579	0.19 677	0.50 745	0.43 781	0.47 596	2.40 858	7.03 877	1.20 814	0.97 804	2.23 852	0.73 730	1.92 849	0.12 648	0.15 750	0.14 699	0.12 673	0.21 755	0.43 812

anonymity	0.56 774	0.54 810	0.70 710	0.47 805	0.61 822	0.56 759	0.43 781	0.69 796	0.49 700	0.63 781	0.55 720	0.54 737	0.60 781	0.61 675	0.57 749	0.55 829	0.53 845	0.50 824	0.54 834	0.51 820	0.56 822

PSMNet_ROB	0.33 677	0.24 690	0.54 635	0.31 745	0.21 705	0.42 703	0.43 781	0.59 747	0.47 679	0.37 647	0.44 646	0.49 710	0.31 666	0.64 693	0.43 714	0.14 695	0.10 661	0.15 716	0.14 718	0.13 652	0.11 608

SANet	0.53 772	0.28 722	0.96 774	0.26 660	0.15 562	0.69 782	0.44 785	0.67 791	1.34 840	0.67 787	0.98 803	0.94 801	0.71 798	0.89 780	0.76 779	0.14 695	0.12 710	0.12 646	0.11 634	0.17 714	0.16 704

DStereoO	0.46 750	0.32 755	0.51 620	0.36 774	0.29 781	0.38 677	0.45 786	0.55 704	0.60 755	0.47 739	0.49 684	0.48 704	0.73 801	0.59 664	0.69 775	0.81 847	0.18 773	0.38 815	0.19 765	0.46 818	0.20 751

Wz-Net-TNSev	0.51 767	0.58 813	1.61 827	0.25 621	0.21 705	0.65 776	0.45 786	0.63 776	0.69 777	0.51 752	0.54 713	0.71 789	0.60 781	1.00 799	0.77 782	0.15 711	0.15 750	0.13 671	0.15 728	0.21 755	0.20 751

ADCS	0.58 780	0.40 782	1.35 813	0.29 723	0.24 743	0.55 758	0.45 786	0.67 791	0.83 800	0.76 799	0.71 770	0.68 784	0.60 781	0.76 746	2.23 854	0.16 727	0.16 760	0.16 728	0.17 751	0.22 762	0.22 768

nnnnnnn	0.74 802	0.33 760	1.35 813	0.42 792	0.35 792	0.79 798	0.46 789	0.82 817	1.08 829	1.05 823	1.50 828	1.57 829	0.98 822	1.12 812	1.09 814	0.27 800	0.25 810	0.32 805	0.31 809	0.34 804	0.32 802

EAI-Stereo	0.21 459	0.10 213	0.33 388	0.21 379	0.12 342	0.30 584	0.46 789	0.46 585	0.20 262	0.25 424	0.50 688	0.17 333	0.16 391	0.24 363	0.23 572	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.10 590	0.06 156	0.07 333

RTS	0.78 807	0.48 798	4.68 855	0.34 763	0.28 771	1.12 823	0.46 789	0.62 769	1.03 822	0.73 792	0.89 794	0.60 756	0.59 779	1.61 839	1.16 820	0.14 695	0.11 688	0.15 716	0.15 728	0.21 755	0.19 738

RTSA	0.78 807	0.48 798	4.68 855	0.34 763	0.28 771	1.12 823	0.46 789	0.62 769	1.03 822	0.73 792	0.89 794	0.60 756	0.59 779	1.61 839	1.16 820	0.14 695	0.11 688	0.15 716	0.15 728	0.21 755	0.19 738

NVStereoNet_ROB	0.67 790	0.49 802	0.83 747	0.48 807	0.40 799	0.51 746	0.46 789	0.70 798	0.77 791	0.84 804	1.72 836	1.02 807	0.83 812	1.23 820	0.79 785	0.32 812	0.38 828	0.40 818	0.46 824	0.36 808	0.41 811
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	0.55 773	0.48 798	1.02 781	0.45 800	0.49 811	0.49 740	0.47 794	0.72 801	0.72 783	0.45 727	0.82 786	0.47 697	0.60 781	0.50 605	0.63 765	0.39 821	0.39 829	0.44 820	0.51 830	0.52 821	0.37 807

GrayStereo	0.25 577	0.09 132	0.32 370	0.26 660	0.13 432	0.23 445	0.47 794	0.34 410	0.30 459	0.39 679	0.47 676	0.30 546	0.79 804	0.29 473	0.16 371	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.09 537	0.07 266	0.13 654

PVD	0.58 780	0.34 763	0.84 752	0.39 784	0.31 785	0.59 767	0.47 794	0.80 813	1.25 837	0.92 809	1.09 806	0.79 793	0.82 809	0.85 772	0.76 779	0.21 770	0.18 773	0.22 774	0.18 758	0.27 787	0.35 806

NaN_ROB	0.41 729	0.28 722	0.62 677	0.30 738	0.19 677	0.51 746	0.47 794	0.58 740	0.59 749	0.56 771	0.47 676	0.49 710	0.41 726	1.21 819	0.64 768	0.12 648	0.18 773	0.12 646	0.13 702	0.11 590	0.14 680

WZ-Net	0.52 771	0.38 780	1.90 831	0.30 738	0.24 743	0.57 762	0.48 798	0.62 769	0.78 792	0.50 747	0.71 770	0.68 784	0.54 768	0.98 798	0.84 788	0.13 670	0.10 661	0.11 605	0.12 673	0.19 743	0.20 751

GANetREF_RVC	0.43 739	0.47 796	0.69 704	0.38 782	0.20 696	0.51 746	0.48 798	0.66 784	0.66 769	0.46 731	0.46 669	0.50 718	0.44 741	0.90 784	0.39 692	0.27 800	0.21 794	0.32 805	0.18 758	0.27 787	0.22 768
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
EDNetEfficient	0.63 786	0.37 775	2.40 840	0.26 660	0.25 752	0.38 677	0.49 800	0.41 523	1.06 827	1.38 834	0.87 793	0.62 762	0.95 818	0.65 701	1.65 839	0.11 602	0.09 625	0.10 545	0.11 634	0.19 743	0.17 717

Light2-Stereo	42.68 904	18.61 888	35.43 902	49.89 903	31.26 897	20.59 888	0.50 801	31.24 907	1.90 851	63.85 912	34.95 909	34.68 911	8.98 880	90.83 911	38.96 905	46.99 910	8.80 888	113.79 913	105.60 912	60.31 912	56.37 905

FADE	4.32 860	1.06 847	4.35 851	0.71 831	0.76 837	0.73 787	0.50 801	1.85 853	1.52 846	0.75 796	0.66 759	1.17 818	2.69 857	2.83 855	1.96 852	24.23 907	4.70 879	17.35 898	17.61 896	0.49 819	0.44 813

SPS-STEREO	0.69 794	0.61 818	0.98 776	0.52 818	0.57 818	0.74 789	0.50 801	0.78 809	0.62 761	0.95 816	0.86 790	0.94 801	0.70 797	1.01 801	0.87 793	0.58 832	0.51 842	0.50 824	0.50 829	0.55 823	0.58 825
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.72 798	0.89 838	1.02 781	0.82 836	0.63 824	0.78 796	0.52 804	0.81 815	0.93 817	0.60 776	0.79 782	0.80 794	0.60 781	0.80 760	0.57 749	0.78 844	0.55 848	0.78 842	0.49 827	0.76 840	0.58 825

LSM	1.64 841	0.40 782	2.56 842	2.02 860	17.61 882	0.51 746	0.52 804	0.61 760	0.76 789	0.82 802	1.11 808	0.63 770	0.54 768	0.75 740	0.49 735	0.16 727	0.24 806	0.18 745	0.21 772	0.25 771	2.42 861

PM Cens cmp D40	0.92 817	0.28 722	0.67 697	0.27 690	0.25 752	0.87 807	0.53 806	1.13 833	1.87 850	1.70 850	3.06 858	2.75 851	1.42 839	1.27 825	1.09 814	0.18 752	0.19 782	0.19 755	0.20 767	0.18 730	0.20 751

FTStereo	0.28 629	0.10 213	0.43 540	0.23 520	0.13 432	0.21 387	0.53 806	0.34 410	0.26 392	0.38 662	0.95 799	0.30 546	0.56 772	0.32 504	0.18 440	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.19 738

DStereoFS	0.84 811	0.66 824	0.80 737	0.53 820	0.50 812	1.23 830	0.55 808	0.94 825	1.32 839	0.89 806	1.32 819	1.04 808	2.32 854	1.29 828	1.14 816	0.31 811	0.35 826	0.30 800	0.39 820	0.34 804	0.60 828

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 767	0.50 803	0.86 757	0.39 784	0.24 743	0.84 802	0.55 808	0.56 721	0.62 761	0.60 776	0.68 764	0.62 762	0.42 735	1.13 814	0.43 714	0.23 781	0.27 813	0.27 786	0.35 813	0.25 771	0.29 795

DPSNet	0.47 753	0.24 690	0.93 769	0.27 690	0.20 696	0.75 792	0.57 810	0.84 820	0.79 793	0.47 739	0.51 694	0.60 756	0.69 796	0.87 775	0.71 776	0.16 727	0.13 723	0.12 646	0.10 590	0.25 771	0.21 761

PM Graph cmp D40	0.87 812	0.32 755	0.71 715	0.29 723	0.33 788	0.86 805	0.58 811	0.98 828	1.71 849	1.59 847	3.40 860	2.11 839	1.16 827	1.24 821	0.90 796	0.19 760	0.20 791	0.19 755	0.21 772	0.18 730	0.21 761

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 791	0.64 821	1.06 785	0.45 800	0.27 763	1.40 839	0.58 811	0.78 809	0.92 813	0.84 804	0.86 790	0.88 799	0.68 795	1.33 830	0.68 774	0.37 818	0.29 817	0.34 810	0.36 816	0.43 814	0.37 807

AnyNet_C32	0.51 767	0.40 782	1.10 794	0.29 723	0.28 771	0.59 767	0.58 811	0.54 694	0.60 755	0.62 779	0.66 759	0.54 737	0.54 768	0.78 754	1.74 845	0.15 711	0.14 734	0.15 716	0.17 751	0.20 752	0.20 751

PatchMatch Graph Cmp	1.00 819	0.31 747	0.84 752	0.28 717	0.32 786	0.84 802	0.59 814	1.04 829	2.17 856	1.74 851	4.02 864	2.63 848	1.19 830	1.24 821	1.53 837	0.19 760	0.19 782	0.19 755	0.21 772	0.18 730	0.22 768

CSAN	0.50 763	0.35 765	0.78 726	0.36 774	0.23 735	0.56 759	0.59 814	0.61 760	0.70 780	0.64 783	0.78 781	0.65 774	0.60 781	1.38 833	0.62 762	0.21 770	0.17 767	0.20 765	0.20 767	0.18 730	0.18 731

AnyNet_C01	0.65 788	0.58 813	2.60 843	0.32 752	0.26 759	0.88 808	0.61 816	0.63 776	0.62 761	0.68 788	0.96 800	0.76 792	0.60 781	0.96 794	1.43 833	0.16 727	0.16 760	0.17 735	0.17 751	0.23 765	0.23 776

ACVNet_2	0.89 814	0.87 837	1.25 806	0.82 836	0.62 823	0.97 815	0.62 817	1.14 834	1.42 842	1.00 820	1.40 822	1.47 827	0.84 813	1.11 810	0.66 771	0.61 833	0.43 832	0.78 842	0.49 827	0.75 839	0.52 820

PatchMatch Cens Cmp	1.16 829	0.27 716	0.62 677	0.26 660	0.24 743	1.06 818	0.64 818	1.33 838	2.62 859	1.67 849	3.54 862	4.92 863	1.75 845	1.52 838	1.62 838	0.19 760	0.19 782	0.19 755	0.20 767	0.17 714	0.19 738

UHP(FT)	0.68 791	0.42 788	1.12 795	0.43 794	0.27 763	1.09 820	0.64 818	0.77 806	1.20 835	0.94 812	1.17 812	1.08 809	0.82 809	1.06 805	1.04 806	0.22 776	0.24 806	0.31 802	0.27 802	0.29 793	0.23 776

mmmmmm	0.68 791	0.42 788	1.12 795	0.43 794	0.27 763	1.09 820	0.64 818	0.77 806	1.20 835	0.94 812	1.17 812	1.08 809	0.82 809	1.06 805	1.04 806	0.22 776	0.24 806	0.31 802	0.27 802	0.29 793	0.23 776

ADCL	0.47 753	0.22 676	1.00 778	0.27 690	0.19 677	0.74 789	0.64 818	0.54 694	0.69 777	0.56 771	0.71 770	0.55 739	0.60 781	0.60 668	1.43 833	0.11 602	0.09 625	0.13 671	0.13 702	0.14 672	0.14 680

MFMNet_re	0.72 798	0.76 829	0.99 777	0.62 826	0.70 829	0.77 793	0.67 822	0.75 804	0.83 800	0.78 801	0.86 790	0.69 786	0.78 803	0.71 722	0.61 760	0.66 835	0.59 851	0.61 832	0.58 840	0.68 834	0.71 838

IMH	1.05 825	0.95 842	1.00 778	1.01 845	0.78 839	1.11 822	0.68 823	1.38 840	1.43 843	1.00 820	1.72 836	1.43 825	1.14 824	1.73 844	0.89 795	1.09 856	0.55 848	0.99 849	0.57 839	0.87 844	0.62 834

IMH-64-1	0.91 815	0.86 835	0.84 752	0.97 843	0.75 834	0.92 813	0.71 824	1.27 835	1.10 831	0.89 806	1.45 824	1.14 814	0.96 819	1.19 816	0.84 788	0.74 839	0.51 842	0.97 847	0.55 835	0.84 842	0.60 828

IMH-64	0.91 815	0.86 835	0.84 752	0.97 843	0.75 834	0.92 813	0.71 824	1.27 835	1.10 831	0.89 806	1.45 824	1.14 814	0.96 819	1.19 816	0.84 788	0.74 839	0.51 842	0.97 847	0.55 835	0.84 842	0.60 828

THIR-Stereo	0.29 642	0.12 378	0.41 516	0.19 217	0.11 258	0.28 543	0.72 826	0.32 380	0.35 527	0.37 647	0.65 757	0.34 585	0.50 762	0.57 649	0.45 722	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.09 537	0.07 266	0.07 333

TorneroNet-64	1.43 835	1.03 845	1.20 802	1.10 849	0.86 845	2.26 848	0.73 827	1.84 850	3.84 867	1.25 830	2.25 849	2.69 850	1.42 839	1.76 847	1.43 833	0.76 843	0.50 840	1.09 852	0.66 843	1.23 858	0.76 843

Selective-IGEV-i16pa	30.47 899	41.93 905	4.02 850	0.49 812	0.37 796	96.94 906	0.74 828	60.26 913	58.76 911	17.24 891	64.39 910	38.26 912	49.53 911	106.11 913	26.15 895	19.96 902	3.42 877	4.39 878	1.81 872	0.39 812	14.22 887

WAO-8	1.46 837	1.10 849	1.09 790	1.10 849	0.84 843	2.06 843	0.75 829	1.84 850	3.83 865	1.44 841	2.21 847	2.15 840	1.43 841	3.17 857	1.19 822	0.91 851	0.65 858	1.09 852	0.79 852	0.90 846	0.71 838

WAO-6	1.07 826	0.93 841	0.92 767	0.96 842	0.78 839	1.28 833	0.75 829	1.34 839	2.00 854	1.02 822	1.54 831	1.59 830	1.22 832	1.31 829	1.14 816	0.78 844	0.55 848	1.02 851	0.75 851	0.83 841	0.69 837

Venus	1.46 837	1.10 849	1.09 790	1.10 849	0.84 843	2.06 843	0.75 829	1.84 850	3.83 865	1.44 841	2.21 847	2.15 840	1.43 841	3.17 857	1.19 822	0.91 851	0.65 858	1.09 852	0.79 852	0.90 846	0.71 838

relubot	0.74 802	0.80 832	0.77 724	0.88 840	0.77 838	0.71 786	0.77 832	0.68 794	0.72 783	0.83 803	0.74 775	0.66 778	0.80 807	0.67 709	0.74 778	0.74 839	0.71 862	0.69 835	0.66 843	0.70 835	0.67 835

relurobot	0.70 795	0.77 831	0.74 721	0.83 838	0.70 829	0.64 775	0.77 832	0.58 740	0.69 777	0.75 796	0.69 768	0.64 772	0.72 799	0.64 693	0.67 773	0.74 839	0.64 857	0.69 835	0.66 843	0.70 835	0.67 835

Dean	1.17 830	1.04 846	1.49 820	1.03 847	0.78 839	1.20 829	0.77 832	1.48 845	1.96 852	1.28 831	1.99 844	2.15 840	1.14 824	1.25 823	1.00 803	0.81 847	0.60 852	1.01 850	0.69 847	0.92 848	0.74 841

ELAS	0.74 802	0.36 768	0.85 756	0.36 774	0.33 788	1.36 836	0.77 832	0.93 824	0.92 813	1.41 837	1.53 830	1.16 817	1.17 828	0.95 793	1.03 804	0.26 795	0.25 810	0.28 794	0.28 807	0.31 800	0.30 796
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet	2.22 848	1.08 848	1.24 805	1.14 853	0.90 846	5.58 859	0.80 836	2.12 856	8.69 877	2.58 864	5.42 868	3.88 859	1.97 849	1.78 849	1.87 847	0.86 849	0.54 847	1.15 856	0.74 850	1.23 858	0.85 846

MANE	1.41 834	0.36 768	0.74 721	0.43 794	0.41 800	2.16 846	0.80 836	2.39 861	3.38 862	2.22 862	3.06 858	3.54 856	2.73 858	2.15 852	1.94 850	0.28 805	0.27 813	0.30 800	0.46 824	0.28 792	0.34 804

WAO-7	1.01 822	0.89 838	0.93 769	0.83 838	0.66 828	1.18 826	0.81 838	1.40 841	1.57 847	1.11 827	1.76 838	1.45 826	1.19 830	1.50 837	1.14 816	0.61 833	0.62 855	0.70 837	0.68 846	0.66 833	0.60 828

LVE	1.13 827	1.02 844	1.28 809	1.01 845	0.80 842	1.29 834	0.81 838	1.47 844	1.96 852	1.07 825	1.90 839	1.90 835	1.01 823	1.48 836	0.91 797	0.93 853	0.61 854	0.94 846	0.69 847	0.87 844	0.75 842

SGM+DAISY	0.87 812	0.66 824	1.30 811	0.51 814	0.60 821	1.03 817	0.84 840	0.76 805	0.73 787	1.39 835	1.51 829	1.31 823	1.22 832	1.11 810	1.08 809	0.57 831	0.53 845	0.51 827	0.51 830	0.54 822	0.61 832

notaker	1.45 836	1.34 855	1.48 818	1.40 856	1.07 849	1.18 826	0.85 841	1.48 845	1.40 841	1.51 846	3.46 861	2.40 845	1.81 847	1.76 847	1.45 836	1.11 857	0.69 861	1.38 859	0.87 856	1.31 860	0.97 849

PWCK	1.00 819	1.17 852	1.70 829	0.91 841	0.41 800	1.19 828	0.92 842	1.10 830	1.14 833	1.16 829	1.14 810	1.25 821	0.88 816	1.75 846	1.04 806	0.87 850	0.50 840	0.87 845	0.53 833	0.96 849	0.52 820

ELAS_RVC	0.74 802	0.36 768	1.00 778	0.37 780	0.33 788	0.88 808	0.93 843	0.83 818	1.08 829	1.35 833	1.33 821	1.24 820	1.33 838	1.06 805	0.95 800	0.27 800	0.25 810	0.29 798	0.27 802	0.30 799	0.30 796
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.01 822	1.16 851	4.72 857	0.70 830	0.47 809	1.24 831	0.96 844	0.97 827	0.89 805	0.65 785	0.77 780	0.87 797	0.85 815	2.09 850	1.68 840	0.38 820	0.39 829	0.31 802	0.27 802	0.43 814	0.39 809

LE_ROB	1.76 842	0.20 644	2.68 844	0.48 807	0.52 815	0.78 796	0.96 844	0.84 820	6.61 874	7.40 878	2.08 846	2.08 837	4.83 869	1.27 825	3.79 861	0.10 553	0.08 586	0.12 646	0.11 634	0.11 590	0.10 567

1111	0.79 809	0.31 747	1.57 823	0.39 784	0.28 771	1.14 825	0.99 846	0.83 818	0.96 820	0.97 819	1.11 808	1.23 819	1.18 829	1.73 844	1.70 843	0.21 770	0.18 773	0.22 774	0.21 772	0.29 793	0.26 789

SGM-ForestM	1.36 832	0.28 722	0.79 733	0.26 660	0.16 601	2.26 848	1.00 847	1.42 842	1.46 845	2.38 863	2.05 845	5.95 868	2.66 856	2.95 856	2.46 856	0.17 741	0.18 773	0.18 745	0.18 758	0.15 688	0.18 731

HanzoNet	2.97 853	1.69 858	2.29 837	1.74 859	1.33 855	1.53 841	1.03 848	1.99 854	2.64 860	5.51 873	5.16 867	5.90 867	6.82 875	4.32 870	3.29 859	3.16 874	2.02 874	1.92 863	2.87 876	2.24 865	1.89 859

KSHMR	1.89 844	1.36 856	1.60 825	1.47 858	1.22 852	1.38 838	1.06 849	1.79 849	5.97 873	1.42 839	5.65 870	2.98 853	1.14 824	2.23 853	1.20 824	1.27 860	1.12 868	1.46 861	1.10 861	1.32 861	1.15 852

ktn	1.77 843	1.36 856	1.22 803	1.43 857	1.14 850	1.52 840	1.08 850	1.51 847	3.96 868	2.77 866	4.69 866	3.35 855	1.46 843	1.69 843	1.25 828	1.43 861	0.77 864	1.45 860	0.99 859	1.32 861	0.96 847

UNDER WATER	1.59 840	1.22 854	2.36 838	1.38 855	1.03 848	1.67 842	1.10 851	1.54 848	3.63 863	1.44 841	1.47 826	2.85 852	2.25 853	1.67 842	1.94 850	1.06 855	0.62 855	1.31 858	0.93 858	1.21 857	1.02 850

CrosDoStereo	0.31 657	0.10 213	0.49 599	0.18 144	0.12 342	0.22 420	1.11 852	0.34 410	0.37 552	0.38 662	0.61 748	0.28 516	0.46 750	0.61 675	0.57 749	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.07 333

DeepStereo_LL	0.31 657	0.10 213	0.49 599	0.18 144	0.12 342	0.22 420	1.11 852	0.34 410	0.37 552	0.38 662	0.61 748	0.28 516	0.46 750	0.61 675	0.57 749	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.07 333

fsdfsdds	1.26 831	0.33 760	1.44 817	0.43 794	0.59 820	2.19 847	1.14 854	1.28 837	2.36 857	2.10 861	4.10 865	3.15 854	1.94 848	1.09 809	1.28 829	0.22 776	0.19 782	0.34 810	0.25 793	0.36 808	0.34 804

UNDER WATER-64	1.55 839	1.19 853	2.52 841	1.31 854	0.95 847	2.12 845	1.21 855	1.45 843	3.19 861	1.43 840	1.32 819	2.64 849	2.04 850	1.63 841	1.83 846	1.11 857	0.67 860	1.28 857	0.92 857	1.19 855	1.02 850

SAMSARA	0.56 774	0.39 781	0.80 737	0.60 825	0.46 808	1.00 816	1.23 856	0.67 791	0.68 775	0.71 791	0.54 713	0.89 800	0.57 775	0.81 764	0.62 762	0.19 760	0.22 799	0.18 745	0.18 758	0.27 787	0.25 787

TARStereo(FT)	0.57 777	0.36 768	1.06 785	0.45 800	0.25 752	0.89 810	1.27 857	0.66 784	0.59 749	0.51 752	0.91 796	1.08 809	0.57 775	0.84 769	0.84 788	0.21 770	0.15 750	0.25 783	0.18 758	0.25 771	0.15 693

2222	0.57 777	0.36 768	1.06 785	0.45 800	0.25 752	0.89 810	1.27 857	0.66 784	0.59 749	0.51 752	0.91 796	1.08 809	0.57 775	0.84 769	0.84 788	0.21 770	0.15 750	0.25 783	0.18 758	0.25 771	0.15 693

DGSMNet	0.61 785	0.29 732	0.91 765	0.51 814	0.70 829	0.62 773	1.38 859	0.59 747	0.55 738	0.37 647	0.61 748	0.52 728	0.33 677	0.65 701	0.43 714	0.53 826	0.60 852	0.67 834	0.61 841	0.63 828	0.61 832

DStereoSA	0.81 810	0.37 775	1.08 789	0.51 814	0.65 827	0.67 779	1.44 860	0.74 803	1.06 827	0.54 768	1.67 835	0.49 710	1.78 846	0.96 794	1.69 842	0.28 805	0.43 832	0.27 786	0.51 830	0.40 813	0.58 825

MultiAttention	1.02 824	0.13 453	0.43 540	0.35 772	0.43 803	5.36 858	1.71 861	0.69 796	0.53 726	0.36 639	0.63 754	0.55 739	0.22 514	7.60 879	0.43 714	0.09 498	0.06 340	0.14 699	0.24 788	0.26 782	0.30 796

JetBlue	1.14 828	0.76 829	2.36 838	0.59 824	0.75 834	3.04 851	1.78 862	1.11 831	0.90 807	0.94 812	1.10 807	1.66 832	1.28 836	2.09 850	1.72 844	0.43 825	0.36 827	0.38 815	0.38 819	0.58 825	0.56 822

MADNet++	2.26 849	1.80 859	2.06 834	2.13 862	1.97 858	2.61 850	1.79 863	2.38 860	2.16 855	2.75 865	2.65 856	2.38 844	2.43 855	3.17 857	3.21 858	2.17 871	1.95 872	1.94 865	1.63 863	2.06 864	2.01 860

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 846	0.26 707	2.90 845	0.33 759	1.30 853	3.07 852	2.37 864	2.20 858	4.84 869	3.25 867	6.38 872	4.33 860	3.05 859	1.33 830	1.21 826	0.23 781	0.18 773	0.24 778	0.81 854	0.29 793	1.26 853

TestStereooo	1.99 846	0.26 707	2.90 845	0.33 759	1.30 853	3.07 852	2.37 864	2.20 858	4.84 869	3.25 867	6.38 872	4.33 860	3.05 859	1.33 830	1.21 826	0.23 781	0.18 773	0.24 778	0.81 854	0.29 793	1.26 853

UHP(ZeroShot)	4.71 863	0.60 815	7.05 866	0.48 807	0.70 829	9.17 870	2.53 866	5.32 875	14.17 889	8.26 879	14.83 887	9.91 880	8.72 878	4.02 868	3.96 862	0.41 823	0.31 820	0.37 813	0.56 837	1.09 852	1.78 857

UHP	4.71 863	0.60 815	7.05 866	0.48 807	0.70 829	9.17 870	2.53 866	5.32 875	14.17 889	8.26 879	14.83 887	9.91 880	8.72 878	4.02 868	3.96 862	0.41 823	0.31 820	0.37 813	0.56 837	1.09 852	1.78 857

JetRed	2.30 850	2.64 861	6.12 863	1.12 852	1.38 856	5.85 866	3.29 868	1.99 854	1.67 848	1.98 858	1.95 843	2.16 843	1.60 844	2.48 854	4.10 864	1.05 854	1.60 869	1.09 852	1.01 860	1.67 863	1.28 855

BEATNet-Init1	4.73 866	2.61 860	13.29 882	0.58 823	0.53 816	10.12 873	3.33 869	4.83 873	5.01 872	8.75 881	8.51 875	14.08 890	7.60 877	7.70 880	5.34 872	0.28 805	0.28 816	0.34 810	0.37 817	0.57 824	0.45 814

Selective-IGEV-i1pa	5.57 867	7.99 873	4.76 859	0.80 835	0.45 807	12.99 876	3.60 870	9.25 882	7.43 876	6.97 876	9.87 879	8.94 878	7.26 876	14.66 891	5.65 873	3.55 875	1.08 867	1.93 864	0.72 849	0.73 838	2.79 865

zzzz4	4.31 858	5.77 869	4.85 861	11.37 878	10.45 872	5.64 862	4.46 871	4.20 871	0.91 812	1.87 854	2.47 852	6.11 870	3.60 863	3.65 863	4.59 869	1.99 867	0.47 836	2.02 867	1.74 866	5.77 877	4.37 871

noway3	4.27 856	5.33 867	4.61 852	11.26 875	10.44 871	5.62 860	4.46 871	4.12 868	0.92 813	1.86 853	2.49 855	6.19 874	3.66 867	3.74 866	4.54 867	1.97 865	0.46 834	2.03 870	1.74 866	5.69 874	4.21 868

noway2	4.26 855	5.26 866	4.63 853	11.29 876	10.43 870	5.62 860	4.46 871	4.09 867	0.90 807	1.87 854	2.47 852	6.20 875	3.67 868	3.62 862	4.54 867	1.97 865	0.46 834	2.02 867	1.74 866	5.72 876	4.32 870

noway1	4.31 858	5.77 869	4.81 860	11.37 878	10.45 872	5.64 862	4.46 871	4.20 871	0.90 807	1.87 854	2.48 854	6.11 870	3.60 863	3.65 863	4.59 869	1.99 867	0.47 836	2.02 867	1.74 866	5.77 877	4.37 871

TCMNet-wrong-test	4.29 857	5.57 868	4.65 854	11.33 877	10.39 869	5.73 865	4.48 875	4.13 869	1.02 821	1.91 857	2.39 850	6.16 872	3.62 865	3.84 867	4.50 866	1.99 867	0.47 836	1.97 866	1.69 864	5.69 874	4.31 869

noway4	4.32 860	5.81 871	4.75 858	11.39 880	10.47 874	5.70 864	4.50 876	4.14 870	0.90 807	1.83 852	2.44 851	6.16 872	3.63 866	3.66 865	4.60 871	2.00 870	0.47 836	2.03 870	1.73 865	5.80 879	4.40 873

xbf	2.48 852	0.56 811	0.36 431	0.54 821	0.63 824	4.66 855	5.05 877	3.11 863	1.04 825	2.06 860	1.90 839	3.56 857	3.36 861	4.53 871	5.93 875	1.67 862	0.90 865	2.10 872	1.74 866	3.53 867	2.42 861

DPSimNet_ROB	4.34 862	4.23 862	6.89 865	3.67 863	3.68 860	4.75 856	5.21 878	2.67 862	3.68 864	5.82 874	3.95 863	5.57 864	6.72 874	3.46 861	4.48 865	4.05 878	2.88 875	4.68 879	3.12 878	3.69 869	3.62 867

HaxPig	17.72 885	20.22 897	19.73 885	16.53 882	16.51 880	9.27 872	9.33 879	14.34 892	13.27 883	18.65 892	18.70 891	17.35 891	16.77 892	17.04 892	16.45 891	22.05 906	20.89 903	22.27 903	21.53 899	21.29 902	22.13 900

MEDIAN_ROB	21.21 887	24.62 901	23.47 896	19.58 883	19.65 886	13.22 877	10.96 880	17.88 893	17.00 893	22.14 905	22.02 894	20.86 894	20.36 894	21.06 893	19.71 892	25.63 908	24.13 904	26.21 905	25.20 905	25.17 905	25.38 903

AVERAGE_ROB	25.43 896	29.06 902	27.24 897	24.63 896	24.20 895	17.73 882	12.61 881	22.29 897	21.39 897	26.79 907	26.16 904	25.20 904	24.64 906	25.07 904	23.53 894	29.96 909	28.40 909	30.60 906	29.58 906	29.72 906	29.84 904

tt	4.71 863	0.10 213	3.94 849	2.06 861	1.53 857	10.14 874	16.88 882	9.27 883	4.98 871	1.39 835	1.02 804	4.68 862	4.90 870	3.35 860	5.86 874	5.76 880	9.15 889	2.24 875	2.53 874	3.10 866	1.32 856

ASD4	7.23 869	6.65 872	7.69 868	5.24 866	5.62 863	11.85 875	20.36 883	7.57 879	7.14 875	6.55 875	5.47 869	5.99 869	5.78 871	7.22 878	9.24 880	4.85 879	4.44 878	6.40 886	5.19 879	6.53 880	4.89 874

USTest	6.88 868	5.23 865	5.63 862	7.22 869	7.29 864	14.34 878	22.76 884	8.48 880	9.32 878	5.42 872	6.39 874	6.29 876	6.64 873	6.92 877	8.62 879	1.94 864	3.29 876	2.16 874	2.55 875	3.85 870	3.29 866

xxxxx1	15.27 880	9.54 877	10.31 875	20.13 885	18.88 883	17.08 879	23.03 885	10.36 884	10.99 880	9.21 882	9.62 876	10.74 885	10.61 884	10.72 883	13.89 888	7.97 886	9.20 890	31.85 907	44.72 908	12.84 886	13.69 882

tt_ll	15.27 880	9.54 877	10.31 875	20.13 885	18.88 883	17.08 879	23.03 885	10.36 884	10.99 880	9.21 882	9.62 876	10.74 885	10.61 884	10.72 883	13.89 888	7.97 886	9.20 890	31.85 907	44.72 908	12.84 886	13.69 882

ff	15.27 880	9.54 877	10.31 875	20.13 885	18.88 883	17.08 879	23.03 885	10.36 884	10.99 880	9.21 882	9.62 876	10.74 885	10.61 884	10.72 883	13.89 888	7.97 886	9.20 890	31.85 907	44.72 908	12.84 886	13.69 882

DGTPSM_ROB	8.34 871	5.10 863	10.37 880	5.31 867	10.18 867	8.33 868	23.60 888	6.06 877	13.41 886	4.90 870	10.87 883	5.65 865	10.44 881	6.17 875	12.59 881	3.74 876	7.55 881	3.69 876	7.26 884	4.14 871	7.46 877

DPSMNet_ROB	8.40 872	5.11 864	10.49 881	5.58 868	10.25 868	8.34 869	23.62 889	6.07 878	13.45 887	4.93 871	10.88 884	5.66 866	10.44 881	6.24 876	12.64 882	3.98 877	7.61 882	3.76 877	7.30 885	4.20 872	7.51 878

iinet-test	10.78 875	9.29 874	9.70 870	10.48 870	10.68 875	17.98 883	25.98 890	12.57 887	13.39 884	9.64 885	10.10 880	10.06 882	10.61 884	11.22 887	12.70 883	6.40 882	7.74 883	5.68 881	6.69 880	7.47 881	7.30 875

IINet	10.78 875	9.29 874	9.70 870	10.48 870	10.68 875	17.98 883	25.98 890	12.57 887	13.39 884	9.64 885	10.10 880	10.06 882	10.61 884	11.22 887	12.70 883	6.40 882	7.74 883	5.68 881	6.69 880	7.47 881	7.30 875

Anonymous_1	16.62 884	9.35 876	9.84 872	10.66 872	14.64 879	18.66 885	27.12 892	12.64 889	13.51 888	10.76 889	10.30 882	10.13 884	10.60 883	11.06 886	12.74 885	15.87 898	7.74 883	16.92 897	43.48 907	58.66 911	7.68 879

DPSM_ROB	11.49 878	9.87 880	10.35 878	11.13 873	11.31 877	19.11 886	27.51 893	13.37 890	14.21 891	10.31 887	11.06 885	10.96 888	11.27 889	11.96 889	13.59 886	6.78 884	8.19 886	6.03 883	7.09 882	7.93 883	7.73 880

DPSM	11.49 878	9.87 880	10.35 878	11.13 873	11.31 877	19.11 886	27.51 893	13.37 890	14.21 891	10.31 887	11.06 885	10.96 888	11.27 889	11.96 889	13.59 886	6.78 884	8.19 886	6.03 883	7.09 882	7.93 883	7.73 880

real-time stereo	19.07 886	18.91 889	16.59 883	20.12 884	17.29 881	28.07 891	33.08 895	22.27 896	20.40 896	19.30 895	17.17 890	20.25 892	17.40 893	21.10 894	19.76 893	15.87 898	14.54 893	15.28 896	13.39 886	16.88 898	13.78 885

RSGM-EC	29.65 897	17.75 886	10.04 873	35.31 899	33.15 898	26.42 889	46.65 896	19.89 894	17.74 894	18.92 893	23.36 902	30.14 905	23.59 904	41.87 909	45.99 910	59.56 911	34.38 910	33.25 910	20.37 897	34.97 907	19.60 898

acva	29.65 897	17.75 886	10.04 873	35.31 899	33.15 898	26.42 889	46.65 896	19.89 894	17.74 894	18.92 893	23.36 902	30.14 905	23.59 904	41.87 909	45.99 910	59.56 911	34.38 910	33.25 910	20.37 897	34.97 907	19.60 898

LSM0	24.24 895	19.98 896	22.32 894	24.22 895	40.14 902	38.48 897	55.20 898	26.95 903	28.57 898	20.49 897	21.83 893	22.26 902	22.75 899	24.22 901	27.30 896	13.66 896	16.32 894	12.19 894	14.15 887	16.10 897	17.66 895

FlowAnything	23.14 891	19.87 891	20.79 891	22.50 892	22.74 888	38.39 895	55.46 899	26.89 901	28.72 902	20.77 904	22.29 901	22.07 899	22.72 896	23.99 895	27.41 903	13.60 892	16.55 902	12.15 891	14.36 894	15.97 894	15.52 888

fast-reg	23.64 894	20.51 898	23.42 895	23.22 894	24.75 896	38.73 900	55.47 900	26.85 900	28.86 904	20.12 896	21.73 892	21.64 895	22.22 895	24.30 902	27.54 904	13.91 897	16.52 901	14.85 895	15.62 895	16.91 899	15.71 894

Selective-RAFT-Error	23.16 892	19.93 894	20.87 892	22.54 893	22.81 892	38.52 899	55.47 900	27.01 904	28.83 903	20.66 902	22.25 898	22.09 901	22.80 901	24.09 899	27.36 898	13.61 894	16.48 896	12.15 891	14.28 889	15.99 896	15.57 893

RAFT-FEzeroshot	23.10 888	19.88 892	20.56 888	22.49 889	22.75 889	38.38 893	55.50 902	26.84 898	28.66 899	20.60 899	22.10 895	22.05 897	22.74 897	24.00 897	27.37 900	13.59 889	16.48 896	12.14 887	14.28 889	15.96 892	15.54 890

RAFT-FE	23.10 888	19.88 892	20.56 888	22.49 889	22.75 889	38.38 893	55.50 902	26.84 898	28.66 899	20.60 899	22.10 895	22.05 897	22.74 897	24.00 897	27.37 900	13.59 889	16.48 896	12.14 887	14.28 889	15.96 892	15.54 890

CasAABBNet	23.10 888	19.86 890	20.64 890	22.47 888	22.73 887	38.41 896	55.50 902	26.89 901	28.70 901	20.61 901	22.15 897	22.08 900	22.75 899	23.99 895	27.36 898	13.59 889	16.48 896	12.14 887	14.27 888	15.95 890	15.53 889

Hybrid-DGEV	23.16 892	19.94 895	20.96 893	22.49 889	22.75 889	38.51 898	55.52 905	27.09 905	28.90 905	20.58 898	22.25 898	22.00 896	22.80 901	24.11 900	27.33 897	13.60 892	16.47 895	12.14 887	14.30 892	15.95 890	15.54 890

RAFTStereoReplicaGSO							55.57 906	27.19 906	28.95 906	20.67 903	22.28 900	22.36 903	22.85 903	24.77 903	27.37 900	13.64 895	16.51 900	12.16 893	14.32 893	15.98 895

PML	16.10 883	12.82 884	6.78 864	5.23 865	7.76 865	33.92 892	66.56 907	5.30 874	10.28 879	26.12 906	68.59 911	20.51 893	13.49 891	10.06 882	6.78 878	5.96 881	2.00 873	6.04 885	2.18 873	8.96 885	2.60 864

zzz1	33.83 901	21.95 900	29.58 899	40.69 901	40.71 903	54.57 901	75.77 908	38.08 910	43.79 910	30.23 909	32.84 906	33.61 910	36.40 909	35.19 906	41.64 908	19.25 901	24.62 905	18.36 900	21.58 900	19.16 901	18.49 897

zzzzzz3	33.80 900	21.93 899	29.35 898	40.69 901	40.71 903	54.58 902	75.81 909	38.06 909	43.73 909	30.21 908	32.81 905	33.59 909	36.40 909	35.16 905	41.64 908	19.24 900	24.62 905	18.35 899	21.58 900	19.15 900	18.48 896

zzzz2	34.86 902	30.12 903	31.42 900	34.23 897	34.22 900	58.04 903	83.74 910	40.88 911	43.54 907	31.10 910	33.46 907	32.70 907	33.88 907	35.86 907	41.00 906	20.48 904	24.86 907	18.45 901	21.67 902	24.07 903	23.42 901

noway5	34.86 902	30.12 903	31.42 900	34.23 897	34.22 900	58.04 903	83.74 910	40.88 911	43.54 907	31.10 910	33.46 907	32.70 907	33.88 907	35.86 907	41.00 906	20.48 904	24.86 907	18.45 901	21.67 902	24.07 903	23.42 901

test_example2	101.33 905	108.28 906	68.15 904	98.43 904	106.93 905	89.75 905	102.43 912	36.80 908	97.65 912	129.04 913	130.15 912	65.26 913	66.62 912	92.11 912	80.24 912	144.10 913	199.48 912	81.81 912	103.01 911	125.01 913	101.27 906

ccccc	256.34 906	256.29 907	313.62 906	354.40 907	364.36 906	149.10 907	168.46 913	152.89 914	131.30 913	153.93 914	155.56 913	164.00 914	204.39 913	268.02 914	295.19 913	390.55 914	349.22 913	244.59 914	219.82 913	412.30 914	378.83 907

PatchMatch		0.31 747		0.28 717		0.81 800		1.12 832		1.59 847		2.59 847		1.44 835		0.19 760		0.19 755		0.18 730

Low-res two-view benchmark