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

LG-Stereo_L2	0.07 6	0.05 35	0.10 176	0.14 66	0.06 31	0.07 38	0.12 114	0.09 24	0.10 77	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 18	0.08 25	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 6	0.05 35	0.11 245	0.14 66	0.06 31	0.07 38	0.12 114	0.09 24	0.08 25	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 25	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.04 52

MLG-Stereo_test3	0.07 6	0.05 35	0.10 176	0.15 120	0.06 31	0.07 38	0.10 40	0.08 13	0.06 8	0.06 24	0.04 1	0.06 42	0.06 69	0.08 25	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.06 308

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 35	0.08 40	0.17 305	0.05 2	0.07 38	0.11 75	0.09 24	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 18	0.09 60	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.05 194

MLG-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.09 114	0.17 305	0.05 2	0.07 38	0.11 75	0.08 13	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 18	0.10 120	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.05 194

LGtest1	0.07 6	0.05 35	0.11 245	0.15 120	0.06 31	0.07 38	0.09 25	0.08 13	0.06 8	0.06 24	0.04 1	0.06 42	0.07 176	0.10 120	0.09 98	0.07 353	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.06 295	0.06 308

over-8	0.07 6	0.07 220	0.07 10	0.18 398	0.05 2	0.08 80	0.08 9	0.13 120	0.05 3	0.06 24	0.05 7	0.07 129	0.09 272	0.11 198	0.08 25	0.06 166	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 166	0.05 194

over-9	0.07 6	0.07 220	0.07 10	0.18 398	0.05 2	0.08 80	0.08 9	0.13 120	0.06 8	0.06 24	0.05 7	0.07 129	0.09 272	0.11 198	0.08 25	0.06 166	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 166	0.05 194

LiteMatch*	0.08 81	0.04 1	0.12 297	0.13 18	0.08 227	0.08 80	0.13 188	0.14 153	0.09 53	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 272	0.11 198	0.10 199	0.06 166	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.06 308

PipStereo	0.07 6	0.04 1	0.09 114	0.13 18	0.05 2	0.08 80	0.10 40	0.06 1	0.07 18	0.06 24	0.05 7	0.09 233	0.05 18	0.08 25	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 166	0.05 194

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 114	0.13 18	0.04 1	0.06 14	0.12 114	0.06 1	0.05 3	0.06 24	0.05 7	0.05 4	0.05 18	0.07 5	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.04 52

LACA2	0.07 6	0.05 35	0.06 1	0.15 120	0.06 31	0.09 143	0.10 40	0.11 62	0.11 113	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.08 232	0.09 60	0.07 1	0.07 353	0.04 24	0.04 1	0.04 58	0.04 46	0.04 52

LACA1	0.07 6	0.07 220	0.07 10	0.14 66	0.05 2	0.09 143	0.11 75	0.10 33	0.07 18	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.08 232	0.08 25	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.04 1	0.04 58	0.03 1	0.04 52

Test_v1	0.07 6	0.04 1	0.06 1	0.13 18	0.06 31	0.09 143	0.10 40	0.15 193	0.12 154	0.06 24	0.05 7	0.04 1	0.05 18	0.08 25	0.10 199	0.07 353	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.04 52

BLMT-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.08 40	0.15 120	0.07 131	0.07 38	0.14 263	0.07 7	0.10 77	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 69	0.07 5	0.09 98	0.04 6	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.04 46	0.04 52

252Zero-FE	0.08 81	0.04 1	0.10 176	0.13 18	0.07 131	0.13 364	0.11 75	0.13 120	0.14 228	0.07 76	0.05 7	0.06 42	0.05 18	0.09 60	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.06 308

AdaDepth	0.07 6	0.06 112	0.07 10	0.18 398	0.06 31	0.11 259	0.11 75	0.10 33	0.08 25	0.06 24	0.05 7	0.07 129	0.06 69	0.09 60	0.10 199	0.04 6	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.04 52

MLG-Stereo_test2	0.07 6	0.04 1	0.10 176	0.15 120	0.06 31	0.07 38	0.11 75	0.09 24	0.04 2	0.06 24	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.08 25	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.05 166	0.05 194

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 40	0.13 18	0.05 2	0.09 143	0.13 188	0.06 1	0.09 53	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.07 5	0.07 1	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.04 52

EGLCR-Stereo	0.08 81	0.05 35	0.08 40	0.14 66	0.07 131	0.11 259	0.12 114	0.11 62	0.16 293	0.06 24	0.05 7	0.07 129	0.05 18	0.10 120	0.11 284	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.04 46	0.04 52

over v1	0.07 6	0.07 220	0.07 10	0.18 398	0.05 2	0.08 80	0.08 9	0.10 33	0.05 3	0.06 24	0.06 21	0.07 129	0.10 312	0.11 198	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 166	0.05 194

Anonymus	0.09 175	0.05 35	0.10 176	0.15 120	0.08 227	0.10 204	0.14 263	0.15 193	0.10 77	0.07 76	0.06 21	0.07 129	0.09 272	0.12 295	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.05 200	0.05 166	0.06 308

MGA	0.07 6	0.04 1	0.11 245	0.13 18	0.06 31	0.08 80	0.09 25	0.12 89	0.08 25	0.05 2	0.06 21	0.06 42	0.05 18	0.10 120	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.05 166	0.05 194

CAR	0.07 6	0.05 35	0.09 114	0.14 66	0.06 31	0.07 38	0.08 9	0.12 89	0.08 25	0.05 2	0.06 21	0.05 4	0.05 18	0.10 120	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.04 52

MSE-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.09 114	0.13 18	0.06 31	0.07 38	0.08 9	0.12 89	0.08 25	0.05 2	0.06 21	0.05 4	0.05 18	0.10 120	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.04 52

monster-pro	0.07 6	0.06 112	0.06 1	0.15 120	0.05 2	0.08 80	0.10 40	0.15 193	0.15 257	0.05 2	0.06 21	0.05 4	0.06 69	0.07 5	0.09 98	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 114	0.13 18	0.05 2	0.08 80	0.10 40	0.06 1	0.06 8	0.06 24	0.06 21	0.08 190	0.05 18	0.08 25	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 194

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 114	0.12 7	0.05 2	0.06 14	0.11 75	0.06 1	0.06 8	0.06 24	0.06 21	0.06 42	0.05 18	0.08 25	0.09 98	0.07 353	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.04 52

LACA3	0.07 6	0.08 358	0.08 40	0.13 18	0.05 2	0.09 143	0.11 75	0.08 13	0.09 53	0.08 135	0.06 21	0.07 129	0.07 176	0.08 25	0.07 1	0.06 166	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DepthFocus	0.08 81	0.04 1	0.15 429	0.13 18	0.09 356	0.08 80	0.12 114	0.10 33	0.05 3	0.09 186	0.06 21	0.07 129	0.04 1	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.05 251	0.07 321	0.07 399	0.05 166	0.04 52

Pro-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.08 40	0.15 120	0.08 227	0.08 80	0.12 114	0.07 7	0.08 25	0.06 24	0.06 21	0.05 4	0.05 18	0.09 60	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.04 46	0.04 52

IGEV-FE	0.09 175	0.05 35	0.13 346	0.14 66	0.08 227	0.12 317	0.13 188	0.17 270	0.11 113	0.10 235	0.06 21	0.09 233	0.06 69	0.11 198	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.06 295	0.05 166	0.05 194

DDF-Stereo	0.08 81	0.05 35	0.10 176	0.15 120	0.10 474	0.05 3	0.13 188	0.09 24	0.14 228	0.06 24	0.06 21	0.07 129	0.06 69	0.09 60	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.04 58	0.08 458	0.05 194

MonStereo	0.07 6	0.06 112	0.06 1	0.15 120	0.05 2	0.08 80	0.10 40	0.15 193	0.15 257	0.05 2	0.06 21	0.05 4	0.06 69	0.07 5	0.09 98	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 6	0.06 112	0.06 1	0.15 120	0.05 2	0.08 80	0.10 40	0.15 193	0.15 257	0.05 2	0.06 21	0.05 4	0.06 69	0.07 5	0.10 199	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-mixall	0.07 6	0.04 1	0.09 114	0.13 18	0.06 31	0.06 14	0.08 9	0.12 89	0.07 18	0.06 24	0.06 21	0.05 4	0.06 69	0.09 60	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 166	0.05 194

zero-FE	0.08 81	0.05 35	0.10 176	0.15 120	0.10 474	0.05 3	0.13 188	0.09 24	0.14 228	0.07 76	0.06 21	0.07 129	0.06 69	0.09 60	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.04 58	0.08 458	0.05 194

asda	0.07 6	0.08 358	0.08 40	0.16 217	0.07 131	0.06 14	0.10 40	0.16 232	0.11 113	0.06 24	0.06 21	0.05 4	0.06 69	0.10 120	0.10 199	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

2.5w	0.07 6	0.07 220	0.08 40	0.16 217	0.06 31	0.08 80	0.12 114	0.10 33	0.10 77	0.07 76	0.06 21	0.09 233	0.06 69	0.08 25	0.09 98	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 58	0.03 1	0.03 1

3.75w	0.07 6	0.07 220	0.08 40	0.16 217	0.07 131	0.07 38	0.09 25	0.16 232	0.10 77	0.07 76	0.06 21	0.06 42	0.06 69	0.09 60	0.10 199	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

111111	0.07 6	0.05 35	0.10 176	0.17 305	0.06 31	0.05 3	0.10 40	0.11 62	0.10 77	0.06 24	0.06 21	0.07 129	0.05 18	0.08 25	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.07 385	0.06 308

LG-G_1	0.07 6	0.04 1	0.11 245	0.15 120	0.06 31	0.09 143	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 24	0.06 21	0.07 129	0.07 176	0.11 198	0.08 25	0.07 353	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.06 308

LG-G	0.07 6	0.04 1	0.11 245	0.15 120	0.06 31	0.09 143	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 24	0.06 21	0.07 129	0.07 176	0.11 198	0.08 25	0.07 353	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.06 308

StereoAnything_RVC	0.07 6	0.16 618	0.17 498	0.11 1	0.05 2	0.06 14	0.11 75	0.08 13	0.08 25	0.06 24	0.06 21	0.05 4	0.05 18	0.09 60	0.08 25	0.08 435	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.05 166	0.04 52

MonSter	0.07 6	0.06 112	0.06 1	0.15 120	0.05 2	0.08 80	0.10 40	0.15 193	0.15 257	0.05 2	0.06 21	0.05 4	0.06 69	0.07 5	0.09 98	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

tt45	0.09 175	0.06 112	0.11 245	0.15 120	0.07 131	0.12 317	0.15 353	0.13 120	0.12 154	0.09 186	0.06 21	0.08 190	0.06 69	0.13 358	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.05 166	0.06 308

dual_stereo	0.07 6	0.05 35	0.08 40	0.15 120	0.05 2	0.05 3	0.13 188	0.12 89	0.08 25	0.07 76	0.06 21	0.05 4	0.05 18	0.07 5	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.04 52

IGEV-Stereo+	0.07 6	0.04 1	0.08 40	0.15 120	0.06 31	0.04 1	0.09 25	0.10 33	0.09 53	0.06 24	0.06 21	0.06 42	0.06 69	0.06 1	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.06 295	0.06 308

RSM++	0.08 81	0.06 112	0.09 114	0.17 305	0.07 131	0.09 143	0.12 114	0.11 62	0.11 113	0.08 135	0.06 21	0.07 129	0.05 18	0.10 120	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.05 166	0.03 1

MyStereo07	0.10 253	0.07 220	0.10 176	0.17 305	0.09 356	0.14 412	0.17 454	0.15 193	0.15 257	0.09 186	0.06 21	0.06 42	0.07 176	0.12 295	0.09 98	0.06 166	0.05 251	0.08 413	0.07 399	0.06 295	0.06 308

ff7	0.09 175	0.07 220	0.11 245	0.16 217	0.09 356	0.11 259	0.15 353	0.16 232	0.12 154	0.10 235	0.06 21	0.06 42	0.06 69	0.11 198	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.05 166	0.06 308

IGEVStereo-DCA	0.09 175	0.07 220	0.11 245	0.16 217	0.10 474	0.11 259	0.15 353	0.16 232	0.12 154	0.10 235	0.06 21	0.08 190	0.06 69	0.10 120	0.09 98	0.06 166	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.05 166	0.06 308

ffff	0.09 175	0.07 220	0.11 245	0.16 217	0.09 356	0.11 259	0.15 353	0.16 232	0.12 154	0.10 235	0.06 21	0.06 42	0.06 69	0.11 198	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.05 166	0.06 308

rrr	0.09 175	0.07 220	0.13 346	0.16 217	0.10 474	0.11 259	0.15 353	0.16 232	0.15 257	0.10 235	0.06 21	0.08 190	0.06 69	0.10 120	0.09 98	0.06 166	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.05 166	0.06 308

11t	0.09 175	0.07 220	0.11 245	0.16 217	0.09 356	0.11 259	0.15 353	0.16 232	0.12 154	0.10 235	0.06 21	0.06 42	0.06 69	0.11 198	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.05 166	0.06 308

IGEV_Zeroshot_test	0.09 175	0.05 35	0.13 346	0.14 66	0.08 227	0.12 317	0.13 188	0.17 270	0.11 113	0.10 235	0.06 21	0.09 233	0.06 69	0.11 198	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.06 295	0.05 166	0.05 194

anonymousdsp	0.09 175	0.07 220	0.11 245	0.17 305	0.09 356	0.11 259	0.15 353	0.16 232	0.12 154	0.10 235	0.06 21	0.06 42	0.06 69	0.11 198	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.05 166	0.06 308

ProNet	0.09 175	0.07 220	0.11 245	0.17 305	0.08 227	0.11 259	0.15 353	0.15 193	0.12 154	0.10 235	0.06 21	0.07 129	0.06 69	0.11 198	0.09 98	0.05 48	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.04 46	0.06 308

ccc-4	0.09 175	0.07 220	0.11 245	0.16 217	0.09 356	0.11 259	0.15 353	0.16 232	0.12 154	0.10 235	0.06 21	0.06 42	0.06 69	0.11 198	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.05 166	0.06 308

IGEV-Stereo	0.09 175	0.07 220	0.11 245	0.17 305	0.09 356	0.11 259	0.15 353	0.16 232	0.12 154	0.10 235	0.06 21	0.06 42	0.06 69	0.11 198	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.05 166	0.06 308
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
LSFM	0.09 175	0.04 1	0.12 297	0.14 66	0.11 531	0.07 38	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 186	0.07 61	0.06 42	0.08 232	0.11 198	0.10 199	0.08 435	0.08 542	0.08 413	0.07 399	0.11 581	0.13 617

flow	0.09 175	0.04 1	0.12 297	0.14 66	0.11 531	0.07 38	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 186	0.07 61	0.06 42	0.08 232	0.12 295	0.10 199	0.08 435	0.08 542	0.08 413	0.07 399	0.11 581	0.13 617

over-6	0.08 81	0.07 220	0.08 40	0.17 305	0.05 2	0.10 204	0.09 25	0.17 270	0.11 113	0.06 24	0.07 61	0.07 129	0.09 272	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.04 24	0.04 1	0.04 58	0.05 166	0.05 194

anonymous	0.08 81	0.05 35	0.12 297	0.16 217	0.08 227	0.05 3	0.12 114	0.11 62	0.14 228	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.04 1	0.07 5	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.04 52

depth_test_26	0.08 81	0.04 1	0.12 297	0.13 18	0.07 131	0.08 80	0.10 40	0.12 89	0.11 113	0.09 186	0.07 61	0.08 190	0.05 18	0.09 60	0.08 25	0.08 435	0.06 432	0.06 203	0.06 295	0.06 295	0.07 399

LGCAT	0.08 81	0.04 1	0.10 176	0.11 1	0.06 31	0.07 38	0.13 188	0.07 7	0.08 25	0.09 186	0.07 61	0.07 129	0.08 232	0.12 295	0.11 284	0.10 541	0.09 578	0.04 1	0.05 200	0.04 46	0.09 522

MCSU-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.06 1	0.15 120	0.05 2	0.09 143	0.12 114	0.10 33	0.09 53	0.07 76	0.07 61	0.07 129	0.05 18	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

derf	0.07 6	0.05 35	0.10 176	0.14 66	0.06 31	0.05 3	0.12 114	0.12 89	0.09 53	0.05 2	0.07 61	0.07 129	0.08 232	0.10 120	0.09 98	0.06 166	0.05 251	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 194

mm2	0.07 6	0.04 1	0.10 176	0.13 18	0.06 31	0.06 14	0.13 188	0.13 120	0.08 25	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.09 272	0.10 120	0.09 98	0.06 166	0.05 251	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 194

mm1	0.07 6	0.04 1	0.10 176	0.13 18	0.06 31	0.06 14	0.13 188	0.06 1	0.08 25	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.09 272	0.10 120	0.09 98	0.06 166	0.05 251	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 194

qqai	0.07 6	0.05 35	0.10 176	0.14 66	0.06 31	0.05 3	0.12 114	0.08 13	0.09 53	0.05 2	0.07 61	0.06 42	0.08 232	0.10 120	0.09 98	0.06 166	0.05 251	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.05 194

quiztm	0.08 81	0.08 358	0.08 40	0.18 398	0.07 131	0.09 143	0.14 263	0.14 153	0.13 198	0.07 76	0.07 61	0.05 4	0.06 69	0.11 198	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.04 58	0.05 166	0.03 1

aanet-new-90k	0.08 81	0.07 220	0.09 114	0.19 476	0.06 31	0.07 38	0.12 114	0.13 120	0.13 198	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.07 176	0.11 198	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.03 1

aanet-new-60k	0.08 81	0.07 220	0.08 40	0.18 398	0.06 31	0.07 38	0.10 40	0.09 24	0.14 228	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.07 176	0.11 198	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.03 1

aanet-new-70k	0.07 6	0.06 112	0.09 114	0.17 305	0.06 31	0.08 80	0.12 114	0.11 62	0.10 77	0.07 76	0.07 61	0.07 129	0.06 69	0.10 120	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.03 1

aanet-new-78k	0.08 81	0.07 220	0.09 114	0.19 476	0.06 31	0.07 38	0.12 114	0.11 62	0.13 198	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.06 69	0.10 120	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.03 1

aanet-new-32k	0.08 81	0.07 220	0.09 114	0.18 398	0.06 31	0.10 204	0.11 75	0.10 33	0.09 53	0.07 76	0.07 61	0.07 129	0.06 69	0.11 198	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.04 52

aanet-new-30k	0.08 81	0.07 220	0.09 114	0.18 398	0.06 31	0.10 204	0.11 75	0.10 33	0.09 53	0.07 76	0.07 61	0.07 129	0.06 69	0.11 198	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.04 52

aanet-new-16k	0.08 81	0.08 358	0.08 40	0.18 398	0.06 31	0.07 38	0.10 40	0.13 120	0.13 198	0.08 135	0.07 61	0.07 129	0.06 69	0.09 60	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.04 52

aanet-new-8k	0.08 81	0.08 358	0.08 40	0.19 476	0.07 131	0.09 143	0.11 75	0.17 270	0.15 257	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.06 69	0.10 120	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.04 52

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 81	0.07 220	0.18 532	0.16 217	0.06 31	0.06 14	0.13 188	0.13 120	0.13 198	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.08 25	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.03 1	0.03 1

PSi22	0.08 81	0.06 112	0.11 245	0.16 217	0.07 131	0.08 80	0.10 40	0.14 153	0.08 25	0.08 135	0.07 61	0.10 267	0.06 69	0.12 295	0.10 199	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 58	0.04 46	0.04 52

LiteMatch	0.09 175	0.06 112	0.10 176	0.16 217	0.07 131	0.10 204	0.15 353	0.13 120	0.08 25	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.16 500	0.10 120	0.14 444	0.07 353	0.04 24	0.06 203	0.06 295	0.06 295	0.06 308

Selective-IGEV-i32	0.07 6	0.06 112	0.09 114	0.17 305	0.06 31	0.08 80	0.12 114	0.13 120	0.08 25	0.08 135	0.07 61	0.06 42	0.04 1	0.10 120	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.03 1

GeoVLM	0.08 81	0.04 1	0.10 176	0.13 18	0.06 31	0.10 204	0.13 188	0.13 120	0.08 25	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.08 232	0.10 120	0.11 284	0.06 166	0.05 251	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 194

WQFJA1++	0.08 81	0.04 1	0.11 245	0.14 66	0.07 131	0.11 259	0.11 75	0.12 89	0.07 18	0.07 76	0.07 61	0.07 129	0.06 69	0.10 120	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.06 295	0.06 308

BStereo	0.08 81	0.06 112	0.17 498	0.15 120	0.08 227	0.08 80	0.09 25	0.15 193	0.16 293	0.06 24	0.07 61	0.07 129	0.05 18	0.09 60	0.11 284	0.04 6	0.05 251	0.05 53	0.07 399	0.04 46	0.05 194

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 40	0.14 66	0.06 31	0.05 3	0.12 114	0.12 89	0.09 53	0.07 76	0.07 61	0.04 1	0.04 1	0.09 60	0.09 98	0.06 166	0.05 251	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.05 194
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.09 175	0.06 112	0.17 498	0.15 120	0.08 227	0.11 259	0.09 25	0.18 303	0.16 293	0.06 24	0.07 61	0.07 129	0.05 18	0.09 60	0.11 284	0.04 6	0.05 251	0.05 53	0.07 399	0.04 46	0.05 194

BridgeDepth_RVC	0.07 6	0.04 1	0.09 114	0.11 1	0.05 2	0.10 204	0.10 40	0.14 153	0.09 53	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.08 232	0.07 5	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.04 1	0.04 58	0.05 166	0.04 52
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 81	0.04 1	0.10 176	0.13 18	0.06 31	0.10 204	0.13 188	0.13 120	0.08 25	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.08 232	0.10 120	0.11 284	0.06 166	0.05 251	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 194

HiDET	0.08 81	0.05 35	0.10 176	0.13 18	0.06 31	0.09 143	0.12 114	0.12 89	0.12 154	0.07 76	0.07 61	0.07 129	0.07 176	0.11 198	0.11 284	0.06 166	0.05 251	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.04 52

VIP-Stereo	0.07 6	0.07 220	0.08 40	0.15 120	0.06 31	0.11 259	0.10 40	0.11 62	0.11 113	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.10 120	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.03 1	0.03 1

BridgeDepth	0.07 6	0.07 220	0.08 40	0.18 398	0.06 31	0.07 38	0.11 75	0.10 33	0.06 8	0.04 1	0.07 61	0.10 267	0.09 272	0.08 25	0.08 25	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 58	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.07 6	0.05 35	0.07 10	0.16 217	0.06 31	0.07 38	0.11 75	0.10 33	0.08 25	0.06 24	0.07 61	0.07 129	0.07 176	0.09 60	0.09 98	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Replicate-Monster	0.07 6	0.05 35	0.09 114	0.14 66	0.06 31	0.09 143	0.09 25	0.14 153	0.12 154	0.05 2	0.07 61	0.06 42	0.06 69	0.08 25	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.04 52

S2M2_XL	0.08 81	0.06 112	0.12 297	0.12 7	0.08 227	0.09 143	0.09 25	0.07 7	0.07 18	0.08 135	0.07 61	0.07 129	0.06 69	0.09 60	0.09 98	0.08 435	0.06 432	0.07 321	0.06 295	0.08 458	0.06 308
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.07 6	0.08 358	0.08 40	0.16 217	0.07 131	0.08 80	0.08 9	0.11 62	0.08 25	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.06 69	0.10 120	0.09 98	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 58	0.04 46	0.03 1

qwe	0.08 81	0.08 358	0.07 10	0.15 120	0.06 31	0.07 38	0.10 40	0.18 303	0.12 154	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.06 69	0.10 120	0.09 98	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 58	0.04 46	0.03 1

4.25_new	0.07 6	0.08 358	0.09 114	0.15 120	0.06 31	0.08 80	0.08 9	0.14 153	0.08 25	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.06 69	0.12 295	0.10 199	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

4.5w_new	0.07 6	0.08 358	0.09 114	0.15 120	0.06 31	0.08 80	0.08 9	0.14 153	0.08 25	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.06 69	0.12 295	0.10 199	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 6	0.08 358	0.09 114	0.15 120	0.06 31	0.08 80	0.08 9	0.14 153	0.08 25	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.06 69	0.12 295	0.10 199	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

4w-stereo	0.07 6	0.08 358	0.08 40	0.16 217	0.07 131	0.07 38	0.08 9	0.11 62	0.09 53	0.07 76	0.07 61	0.05 4	0.06 69	0.09 60	0.10 199	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 58	0.04 46	0.03 1

3.25w_new	0.07 6	0.06 112	0.08 40	0.15 120	0.06 31	0.10 204	0.07 5	0.12 89	0.11 113	0.08 135	0.07 61	0.07 129	0.06 69	0.11 198	0.10 199	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 52

3.25w	0.07 6	0.06 112	0.08 40	0.15 120	0.06 31	0.10 204	0.07 5	0.12 89	0.11 113	0.08 135	0.07 61	0.07 129	0.06 69	0.11 198	0.10 199	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 52

3.5w_stereo	0.07 6	0.07 220	0.07 10	0.15 120	0.07 131	0.09 143	0.06 1	0.14 153	0.11 113	0.08 135	0.07 61	0.06 42	0.07 176	0.10 120	0.09 98	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 81	0.09 443	0.10 176	0.17 305	0.07 131	0.08 80	0.11 75	0.20 356	0.13 198	0.06 24	0.07 61	0.05 4	0.06 69	0.08 25	0.09 98	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

2w_stereo	0.08 81	0.08 358	0.09 114	0.16 217	0.06 31	0.09 143	0.10 40	0.20 356	0.15 257	0.08 135	0.07 61	0.06 42	0.06 69	0.06 1	0.10 199	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 58	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 6	0.06 112	0.06 1	0.15 120	0.06 31	0.08 80	0.09 25	0.13 120	0.09 53	0.09 186	0.07 61	0.06 42	0.06 69	0.09 60	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 58	0.03 1	0.04 52

SCV_C0	0.08 81	0.07 220	0.08 40	0.16 217	0.10 474	0.08 80	0.14 263	0.11 62	0.13 198	0.08 135	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.11 198	0.07 1	0.05 48	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.06 295	0.05 194

SCV	0.08 81	0.09 443	0.08 40	0.15 120	0.08 227	0.10 204	0.12 114	0.11 62	0.12 154	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.04 1	0.10 120	0.08 25	0.05 48	0.05 251	0.06 203	0.04 58	0.06 295	0.04 52

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 81	0.07 220	0.09 114	0.22 603	0.06 31	0.08 80	0.12 114	0.10 33	0.10 77	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.11 198	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.06 295	0.04 52

HUF	0.08 81	0.05 35	0.08 40	0.14 66	0.06 31	0.09 143	0.13 188	0.13 120	0.13 198	0.07 76	0.07 61	0.09 233	0.06 69	0.10 120	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.04 52

AIO_test	0.07 6	0.06 112	0.07 10	0.15 120	0.07 131	0.07 38	0.14 263	0.10 33	0.10 77	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.08 25	0.10 199	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.03 1

castereo++	0.08 81	0.06 112	0.08 40	0.15 120	0.05 2	0.14 412	0.11 75	0.11 62	0.15 257	0.07 76	0.07 61	0.08 190	0.06 69	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 81	0.06 112	0.11 245	0.14 66	0.09 356	0.10 204	0.12 114	0.10 33	0.12 154	0.06 24	0.07 61	0.08 190	0.06 69	0.09 60	0.08 25	0.06 166	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.06 308

fffft	0.09 175	0.06 112	0.12 297	0.16 217	0.07 131	0.09 143	0.16 419	0.12 89	0.11 113	0.09 186	0.07 61	0.09 233	0.06 69	0.11 198	0.12 360	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.04 46	0.05 194
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.07 10	0.14 66	0.06 31	0.09 143	0.13 188	0.07 7	0.13 198	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.10 120	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.04 52

SMoEStereo_RVC	0.08 81	0.06 112	0.12 297	0.16 217	0.07 131	0.09 143	0.13 188	0.11 62	0.14 228	0.09 186	0.07 61	0.07 129	0.07 176	0.12 295	0.10 199	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.04 46	0.04 52

IGEV-Stereo++	0.07 6	0.06 112	0.08 40	0.18 398	0.06 31	0.05 3	0.10 40	0.11 62	0.11 113	0.06 24	0.07 61	0.07 129	0.06 69	0.09 60	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.04 52

Pointernet	0.09 175	0.05 35	0.10 176	0.16 217	0.08 227	0.13 364	0.10 40	0.15 193	0.18 349	0.09 186	0.07 61	0.06 42	0.06 69	0.11 198	0.10 199	0.08 435	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.06 295	0.05 194

U	0.08 81	0.07 220	0.10 176	0.19 476	0.10 474	0.10 204	0.13 188	0.12 89	0.17 330	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.07 5	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.04 58	0.06 295	0.05 194

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 175	0.10 512	0.32 635	0.15 120	0.06 31	0.08 80	0.14 263	0.11 62	0.10 77	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.04 1	0.11 198	0.07 1	0.12 602	0.04 24	0.07 321	0.05 200	0.05 166	0.05 194

WCG-NET（raft）	0.08 81	0.05 35	0.10 176	0.15 120	0.06 31	0.11 259	0.13 188	0.15 193	0.12 154	0.08 135	0.07 61	0.06 42	0.06 69	0.13 358	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.04 52

RSM	0.08 81	0.06 112	0.09 114	0.17 305	0.07 131	0.08 80	0.12 114	0.12 89	0.10 77	0.08 135	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.11 198	0.09 98	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.04 52

Selective-IGEV	0.07 6	0.06 112	0.09 114	0.17 305	0.06 31	0.08 80	0.12 114	0.13 120	0.08 25	0.08 135	0.07 61	0.06 42	0.04 1	0.10 120	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.03 1

CroCo-Stereo	0.09 175	0.08 358	0.08 40	0.22 603	0.09 356	0.09 143	0.18 503	0.16 232	0.12 154	0.07 76	0.07 61	0.08 190	0.06 69	0.08 25	0.07 1	0.07 353	0.05 251	0.06 203	0.04 58	0.05 166	0.04 52
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
test-1	0.10 253	0.07 220	0.17 498	0.19 476	0.08 227	0.11 259	0.24 627	0.15 193	0.18 349	0.09 186	0.07 61	0.10 267	0.08 232	0.08 25	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.06 295	0.04 46	0.05 194

test_xeample3	0.09 175	0.07 220	0.12 297	0.16 217	0.09 356	0.11 259	0.15 353	0.16 232	0.14 228	0.10 235	0.07 61	0.08 190	0.06 69	0.10 120	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.05 166	0.06 308

PhaseNet	0.09 175	0.06 112	0.10 176	0.15 120	0.08 227	0.10 204	0.14 263	0.20 356	0.12 154	0.07 76	0.08 130	0.09 233	0.10 312	0.13 358	0.12 360	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.06 295	0.05 166	0.05 194

PointNet	0.08 81	0.06 112	0.07 10	0.15 120	0.07 131	0.09 143	0.14 263	0.11 62	0.08 25	0.05 2	0.08 130	0.08 190	0.09 272	0.09 60	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.03 1	0.04 52

aanet-new-36k	0.08 81	0.07 220	0.10 176	0.17 305	0.06 31	0.09 143	0.13 188	0.12 89	0.14 228	0.08 135	0.08 130	0.06 42	0.05 18	0.09 60	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.03 1	0.03 1

aanet-new-34k	0.08 81	0.06 112	0.09 114	0.17 305	0.05 2	0.08 80	0.13 188	0.12 89	0.13 198	0.09 186	0.08 130	0.07 129	0.05 18	0.10 120	0.09 98	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.03 1	0.03 1

aanet-32k-new	0.08 81	0.07 220	0.08 40	0.19 476	0.06 31	0.08 80	0.12 114	0.11 62	0.13 198	0.07 76	0.08 130	0.05 4	0.07 176	0.10 120	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.06 295	0.04 52

aanet-new-28k	0.08 81	0.07 220	0.09 114	0.18 398	0.06 31	0.08 80	0.12 114	0.10 33	0.09 53	0.09 186	0.08 130	0.08 190	0.06 69	0.12 295	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.04 52

aanet-new-10k	0.08 81	0.08 358	0.08 40	0.19 476	0.07 131	0.08 80	0.13 188	0.15 193	0.12 154	0.07 76	0.08 130	0.07 129	0.07 176	0.09 60	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.04 52

aanet-new-12k	0.08 81	0.10 512	0.07 10	0.20 542	0.08 227	0.08 80	0.12 114	0.12 89	0.14 228	0.08 135	0.08 130	0.05 4	0.07 176	0.09 60	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.06 295	0.04 52

aanet-new-14k	0.08 81	0.09 443	0.08 40	0.19 476	0.07 131	0.07 38	0.10 40	0.14 153	0.15 257	0.06 24	0.08 130	0.05 4	0.06 69	0.10 120	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.04 52

aanet-new	0.09 175	0.09 443	0.10 176	0.18 398	0.08 227	0.10 204	0.12 114	0.15 193	0.13 198	0.08 135	0.08 130	0.05 4	0.07 176	0.10 120	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.06 295	0.04 52

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 81	0.05 35	0.08 40	0.15 120	0.06 31	0.10 204	0.14 263	0.13 120	0.12 154	0.07 76	0.08 130	0.07 129	0.06 69	0.10 120	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.03 1	0.04 52

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 81	0.06 112	0.16 473	0.15 120	0.06 31	0.08 80	0.12 114	0.13 120	0.11 113	0.07 76	0.08 130	0.07 129	0.06 69	0.09 60	0.08 25	0.05 48	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.04 52

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 6	0.05 35	0.11 245	0.15 120	0.06 31	0.07 38	0.12 114	0.10 33	0.11 113	0.07 76	0.08 130	0.06 42	0.05 18	0.09 60	0.07 1	0.05 48	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.03 1	0.04 52

DispViT+	0.08 81	0.05 35	0.10 176	0.13 18	0.06 31	0.05 3	0.11 75	0.18 303	0.16 293	0.09 186	0.08 130	0.07 129	0.06 69	0.11 198	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

NLSM3	0.09 175	0.07 220	0.08 40	0.20 542	0.08 227	0.11 259	0.16 419	0.18 303	0.17 330	0.06 24	0.08 130	0.08 190	0.09 272	0.09 60	0.11 284	0.04 6	0.04 24	0.06 203	0.07 399	0.03 1	0.04 52

LCMNet	0.08 81	0.05 35	0.10 176	0.13 18	0.07 131	0.09 143	0.12 114	0.10 33	0.12 154	0.06 24	0.08 130	0.06 42	0.07 176	0.11 198	0.10 199	0.06 166	0.05 251	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.04 52

CSFM-Stereo	0.08 81	0.05 35	0.08 40	0.14 66	0.06 31	0.09 143	0.13 188	0.15 193	0.07 18	0.07 76	0.08 130	0.06 42	0.08 232	0.09 60	0.10 199	0.06 166	0.05 251	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.04 52

Zero-FE251	0.08 81	0.05 35	0.10 176	0.13 18	0.06 31	0.12 317	0.12 114	0.11 62	0.10 77	0.07 76	0.08 130	0.06 42	0.06 69	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.04 52

4.5_new	0.07 6	0.09 443	0.08 40	0.15 120	0.07 131	0.07 38	0.10 40	0.14 153	0.11 113	0.06 24	0.08 130	0.06 42	0.06 69	0.08 25	0.10 199	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 58	0.04 46	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 6	0.09 443	0.08 40	0.15 120	0.07 131	0.07 38	0.10 40	0.14 153	0.11 113	0.06 24	0.08 130	0.06 42	0.06 69	0.08 25	0.10 199	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 58	0.04 46	0.03 1

2.75w_new	0.07 6	0.07 220	0.07 10	0.13 18	0.06 31	0.08 80	0.08 9	0.18 303	0.13 198	0.08 135	0.08 130	0.06 42	0.06 69	0.09 60	0.11 284	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 52

1w_stereo	0.08 81	0.06 112	0.07 10	0.16 217	0.06 31	0.07 38	0.10 40	0.14 153	0.15 257	0.07 76	0.08 130	0.05 4	0.06 69	0.10 120	0.09 98	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 52

monsterstereo	0.08 81	0.06 112	0.07 10	0.16 217	0.06 31	0.08 80	0.10 40	0.16 232	0.12 154	0.07 76	0.08 130	0.06 42	0.07 176	0.08 25	0.09 98	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.03 1

LG-Stereo	0.08 81	0.08 358	0.10 176	0.18 398	0.07 131	0.10 204	0.17 454	0.11 62	0.08 25	0.06 24	0.08 130	0.06 42	0.07 176	0.09 60	0.09 98	0.04 6	0.05 251	0.07 321	0.07 399	0.04 46	0.04 52

GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 112	0.09 114	0.13 18	0.07 131	0.07 38	0.14 263	0.10 33	0.09 53	0.06 24	0.08 130	0.06 42	0.05 18	0.10 120	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.04 52
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.07 6	0.06 112	0.08 40	0.15 120	0.06 31	0.08 80	0.14 263	0.09 24	0.08 25	0.07 76	0.08 130	0.07 129	0.04 1	0.10 120	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.03 1

GIP-stereo	0.08 81	0.06 112	0.11 245	0.15 120	0.07 131	0.09 143	0.13 188	0.15 193	0.11 113	0.07 76	0.08 130	0.05 4	0.04 1	0.10 120	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.04 52

999	0.09 175	0.06 112	0.13 346	0.15 120	0.08 227	0.10 204	0.14 263	0.15 193	0.12 154	0.10 235	0.08 130	0.08 190	0.08 232	0.16 448	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.04 46	0.06 308

PAM_32	0.10 253	0.06 112	0.17 498	0.15 120	0.08 227	0.10 204	0.15 353	0.14 153	0.16 293	0.09 186	0.08 130	0.10 267	0.07 176	0.14 396	0.09 98	0.06 166	0.05 251	0.06 203	0.06 295	0.05 166	0.06 308

AIO-Stereo	0.08 81	0.06 112	0.10 176	0.18 398	0.06 31	0.09 143	0.11 75	0.16 232	0.09 53	0.09 186	0.08 130	0.07 129	0.05 18	0.11 198	0.08 25	0.05 48	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.04 52

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 6	0.05 35	0.11 245	0.15 120	0.06 31	0.07 38	0.12 114	0.10 33	0.11 113	0.07 76	0.08 130	0.06 42	0.05 18	0.09 60	0.07 1	0.05 48	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.03 1	0.04 52

MoCha-V2	0.08 81	0.05 35	0.11 245	0.20 542	0.07 131	0.10 204	0.14 263	0.12 89	0.08 25	0.07 76	0.08 130	0.07 129	0.06 69	0.09 60	0.08 25	0.05 48	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.04 52

IGEV++	0.08 81	0.06 112	0.09 114	0.18 398	0.07 131	0.10 204	0.13 188	0.10 33	0.10 77	0.08 135	0.08 130	0.06 42	0.05 18	0.13 358	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.04 52

MyStereo06	0.10 253	0.07 220	0.12 297	0.17 305	0.09 356	0.13 364	0.18 503	0.19 336	0.12 154	0.13 352	0.08 130	0.07 129	0.07 176	0.11 198	0.09 98	0.06 166	0.05 251	0.08 413	0.07 399	0.06 295	0.06 308

tt1	0.10 253	0.08 358	0.13 346	0.17 305	0.09 356	0.13 364	0.15 353	0.15 193	0.19 378	0.09 186	0.08 130	0.06 42	0.06 69	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.06 295	0.06 308

EKT-Stereo	0.11 301	0.07 220	0.14 394	0.16 217	0.10 474	0.13 364	0.14 263	0.19 336	0.21 417	0.11 278	0.08 130	0.13 359	0.10 312	0.11 198	0.12 360	0.08 435	0.06 432	0.07 321	0.06 295	0.08 458	0.07 399

iRaft-Stereo_20w	0.09 175	0.05 35	0.13 346	0.14 66	0.09 356	0.12 317	0.15 353	0.19 336	0.11 113	0.11 278	0.08 130	0.08 190	0.05 18	0.10 120	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.06 295	0.05 194

test-3	0.09 175	0.06 112	0.10 176	0.18 398	0.07 131	0.07 38	0.14 263	0.12 89	0.16 293	0.10 235	0.08 130	0.08 190	0.08 232	0.11 198	0.10 199	0.05 48	0.04 24	0.07 321	0.05 200	0.04 46	0.04 52

test_1	0.09 175	0.06 112	0.10 176	0.18 398	0.07 131	0.07 38	0.14 263	0.12 89	0.16 293	0.10 235	0.08 130	0.08 190	0.08 232	0.11 198	0.10 199	0.05 48	0.04 24	0.07 321	0.05 200	0.04 46	0.04 52

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 175	0.05 35	0.11 245	0.19 476	0.07 131	0.10 204	0.09 25	0.12 89	0.10 77	0.09 186	0.09 169	0.07 129	0.08 232	0.08 25	0.09 98	0.06 166	0.06 432	0.10 553	0.08 479	0.07 385	0.05 194

Weightmod_eth	0.09 175	0.07 220	0.08 40	0.18 398	0.07 131	0.11 259	0.16 419	0.13 120	0.11 113	0.09 186	0.09 169	0.10 267	0.07 176	0.10 120	0.10 199	0.06 166	0.07 506	0.06 203	0.07 399	0.04 46	0.03 1

testmc14	0.07 6	0.05 35	0.06 1	0.15 120	0.05 2	0.09 143	0.12 114	0.08 13	0.08 25	0.07 76	0.09 169	0.06 42	0.05 18	0.07 5	0.07 1	0.06 166	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DN	0.10 253	0.05 35	0.10 176	0.15 120	0.09 356	0.12 317	0.18 503	0.17 270	0.16 293	0.08 135	0.09 169	0.08 190	0.06 69	0.08 25	0.09 98	0.11 576	0.05 251	0.07 321	0.06 295	0.07 385	0.09 522

aanet-new-40k	0.07 6	0.08 358	0.08 40	0.17 305	0.07 131	0.08 80	0.13 188	0.10 33	0.10 77	0.07 76	0.09 169	0.06 42	0.05 18	0.08 25	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.04 52

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 6	0.07 220	0.07 10	0.16 217	0.06 31	0.08 80	0.12 114	0.10 33	0.09 53	0.06 24	0.09 169	0.06 42	0.05 18	0.09 60	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.03 1	0.04 52

aanet-new-24k	0.08 81	0.08 358	0.08 40	0.17 305	0.06 31	0.07 38	0.12 114	0.10 33	0.11 113	0.09 186	0.09 169	0.06 42	0.07 176	0.09 60	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.04 52

aanet-new-22k	0.08 81	0.06 112	0.10 176	0.18 398	0.06 31	0.08 80	0.11 75	0.14 153	0.12 154	0.09 186	0.09 169	0.08 190	0.06 69	0.10 120	0.08 25	0.04 6	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.03 1	0.04 52

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 81	0.05 35	0.12 297	0.15 120	0.06 31	0.09 143	0.13 188	0.12 89	0.12 154	0.07 76	0.09 169	0.06 42	0.06 69	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.04 52

FE-Mocha	0.09 175	0.06 112	0.14 394	0.16 217	0.09 356	0.11 259	0.15 353	0.19 336	0.16 293	0.10 235	0.09 169	0.07 129	0.07 176	0.09 60	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.06 295	0.05 166	0.05 194

FlowAnything_test	0.11 301	0.08 358	0.14 394	0.15 120	0.09 356	0.08 80	0.14 263	0.20 356	0.11 113	0.10 235	0.09 169	0.12 327	0.12 390	0.13 358	0.11 284	0.09 497	0.06 432	0.09 504	0.09 526	0.06 295	0.09 522

GASTEREO	0.08 81	0.05 35	0.09 114	0.19 476	0.08 227	0.08 80	0.12 114	0.14 153	0.11 113	0.10 235	0.09 169	0.07 129	0.04 1	0.12 295	0.08 25	0.06 166	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.05 194

MSCF	0.08 81	0.05 35	0.09 114	0.19 476	0.08 227	0.07 38	0.12 114	0.14 153	0.11 113	0.10 235	0.09 169	0.07 129	0.04 1	0.11 198	0.08 25	0.06 166	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.05 194

IGEV	0.08 81	0.04 1	0.09 114	0.13 18	0.06 31	0.09 143	0.12 114	0.14 153	0.10 77	0.06 24	0.09 169	0.07 129	0.05 18	0.09 60	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.04 52

SGD-Stereo	0.08 81	0.05 35	0.10 176	0.14 66	0.06 31	0.12 317	0.12 114	0.11 62	0.12 154	0.07 76	0.09 169	0.09 233	0.09 272	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.04 52

Reg-Stereo(zero)	0.09 175	0.05 35	0.08 40	0.16 217	0.06 31	0.12 317	0.11 75	0.15 193	0.11 113	0.12 317	0.09 169	0.10 267	0.08 232	0.11 198	0.09 98	0.06 166	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.05 194

AIO-test2	0.10 253	0.08 358	0.10 176	0.23 624	0.09 356	0.11 259	0.11 75	0.23 425	0.24 461	0.08 135	0.09 169	0.08 190	0.05 18	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 251	0.08 413	0.09 526	0.05 166	0.05 194

mms	0.09 175	0.07 220	0.08 40	0.17 305	0.08 227	0.11 259	0.15 353	0.12 89	0.11 113	0.09 186	0.09 169	0.08 190	0.06 69	0.11 198	0.12 360	0.05 48	0.04 24	0.07 321	0.05 200	0.04 46	0.04 52

fffy	0.09 175	0.08 358	0.10 176	0.16 217	0.07 131	0.13 364	0.17 454	0.13 120	0.12 154	0.08 135	0.09 169	0.08 190	0.09 272	0.13 358	0.11 284	0.05 48	0.05 251	0.07 321	0.05 200	0.04 46	0.05 194

PAM	0.10 253	0.06 112	0.17 498	0.15 120	0.09 356	0.10 204	0.16 419	0.15 193	0.16 293	0.12 317	0.09 169	0.10 267	0.07 176	0.13 358	0.09 98	0.06 166	0.05 251	0.06 203	0.06 295	0.05 166	0.06 308

WCG-NET	0.08 81	0.05 35	0.10 176	0.15 120	0.06 31	0.11 259	0.14 263	0.13 120	0.14 228	0.07 76	0.09 169	0.07 129	0.06 69	0.13 358	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.04 58	0.04 46	0.03 1

CAS++	0.11 301	0.07 220	0.11 245	0.14 66	0.10 474	0.13 364	0.14 263	0.24 451	0.14 228	0.11 278	0.09 169	0.11 301	0.07 176	0.14 396	0.09 98	0.11 576	0.09 578	0.09 504	0.07 399	0.07 385	0.08 474
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 301	0.08 358	0.13 346	0.16 217	0.08 227	0.15 437	0.16 419	0.18 303	0.19 378	0.10 235	0.09 169	0.09 233	0.08 232	0.11 198	0.12 360	0.07 353	0.05 251	0.08 413	0.06 295	0.07 385	0.06 308

ACVNet-DCA	0.10 253	0.08 358	0.13 346	0.17 305	0.09 356	0.13 364	0.15 353	0.24 451	0.16 293	0.09 186	0.09 169	0.06 42	0.06 69	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.07 385	0.07 399

xx1	0.11 301	0.08 358	0.13 346	0.17 305	0.09 356	0.13 364	0.15 353	0.16 232	0.18 349	0.09 186	0.09 169	0.16 427	0.16 500	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.05 251	0.08 413	0.08 479	0.07 385	0.07 399

1test111	0.11 301	0.08 358	0.13 346	0.17 305	0.09 356	0.13 364	0.15 353	0.24 451	0.16 293	0.09 186	0.09 169	0.06 42	0.06 69	0.15 419	0.16 501	0.06 166	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.07 385	0.07 399

cc1	0.10 253	0.08 358	0.13 346	0.17 305	0.09 356	0.13 364	0.15 353	0.16 232	0.18 349	0.09 186	0.09 169	0.06 42	0.06 69	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.06 295	0.06 308

MSKI-zero shot	0.09 175	0.05 35	0.09 114	0.16 217	0.07 131	0.10 204	0.13 188	0.15 193	0.14 228	0.09 186	0.09 169	0.09 233	0.06 69	0.12 295	0.11 284	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.05 194

AEACV	0.09 175	0.05 35	0.08 40	0.14 66	0.13 591	0.14 412	0.13 188	0.15 193	0.09 53	0.07 76	0.09 169	0.07 129	0.08 232	0.10 120	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.05 166	0.04 52

LoS_RVC	0.08 81	0.05 35	0.07 10	0.15 120	0.07 131	0.08 80	0.15 353	0.12 89	0.11 113	0.08 135	0.09 169	0.06 42	0.09 272	0.10 120	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.04 52

LoS	0.09 175	0.05 35	0.11 245	0.13 18	0.07 131	0.14 412	0.11 75	0.15 193	0.15 257	0.09 186	0.09 169	0.12 327	0.09 272	0.15 419	0.10 199	0.07 353	0.05 251	0.05 53	0.03 1	0.05 166	0.05 194
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 81	0.04 1	0.08 40	0.14 66	0.07 131	0.09 143	0.14 263	0.11 62	0.09 53	0.08 135	0.09 169	0.11 301	0.07 176	0.12 295	0.08 25	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.05 166	0.05 194

TRStereo	0.10 253	0.05 35	0.12 297	0.16 217	0.12 565	0.10 204	0.13 188	0.18 303	0.19 378	0.09 186	0.09 169	0.09 233	0.07 176	0.10 120	0.08 25	0.07 353	0.05 251	0.07 321	0.07 399	0.04 46	0.04 52

raftrobust	0.09 175	0.06 112	0.11 245	0.17 305	0.08 227	0.09 143	0.10 40	0.18 303	0.16 293	0.10 235	0.09 169	0.12 327	0.08 232	0.12 295	0.10 199	0.08 435	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.05 166	0.06 308

EAI-Stereo	0.09 175	0.07 220	0.11 245	0.16 217	0.07 131	0.10 204	0.15 353	0.16 232	0.09 53	0.08 135	0.09 169	0.08 190	0.07 176	0.09 60	0.11 284	0.05 48	0.05 251	0.05 53	0.05 200	0.05 166	0.04 52

small-0shot	0.07 6	0.05 35	0.09 114	0.14 66	0.07 131	0.06 14	0.13 188	0.09 24	0.08 25	0.05 2	0.10 204	0.06 42	0.06 69	0.06 1	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.04 52

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 6	0.05 35	0.09 114	0.12 7	0.07 131	0.09 143	0.15 353	0.07 7	0.07 18	0.06 24	0.10 204	0.05 4	0.07 176	0.06 1	0.11 284	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.05 194

S0	0.12 385	0.08 358	0.09 114	0.20 542	0.07 131	0.18 509	0.22 603	0.15 193	0.15 257	0.11 278	0.10 204	0.13 359	0.08 232	0.12 295	0.11 284	0.09 497	0.10 602	0.14 635	0.14 640	0.05 166	0.04 52

TS12	0.08 81	0.06 112	0.09 114	0.21 580	0.07 131	0.12 317	0.12 114	0.11 62	0.09 53	0.10 235	0.10 204	0.08 190	0.10 312	0.09 60	0.12 360	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.03 1	0.04 52

DF	0.08 81	0.06 112	0.10 176	0.15 120	0.06 31	0.11 259	0.12 114	0.11 62	0.12 154	0.09 186	0.10 204	0.10 267	0.08 232	0.11 198	0.09 98	0.07 353	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.04 52

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 81	0.06 112	0.08 40	0.17 305	0.06 31	0.07 38	0.14 263	0.13 120	0.16 293	0.05 2	0.10 204	0.06 42	0.06 69	0.08 25	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.03 1	0.04 52

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 81	0.06 112	0.08 40	0.16 217	0.06 31	0.06 14	0.14 263	0.14 153	0.15 257	0.07 76	0.10 204	0.06 42	0.05 18	0.09 60	0.09 98	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.03 1	0.03 1

RT-Monster	0.09 175	0.05 35	0.09 114	0.14 66	0.08 227	0.12 317	0.10 40	0.17 270	0.19 378	0.14 382	0.10 204	0.10 267	0.08 232	0.11 198	0.10 199	0.07 353	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.06 308

Foundation-i1c-attn	0.08 81	0.05 35	0.07 10	0.14 66	0.05 2	0.09 143	0.12 114	0.13 120	0.10 77	0.09 186	0.10 204	0.10 267	0.07 176	0.08 25	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.03 1	0.04 52

Foundation-i1b	0.08 81	0.05 35	0.07 10	0.14 66	0.05 2	0.09 143	0.12 114	0.13 120	0.10 77	0.09 186	0.10 204	0.10 267	0.06 69	0.07 5	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1	0.09 175	0.04 1	0.10 176	0.14 66	0.06 31	0.10 204	0.13 188	0.16 232	0.15 257	0.10 235	0.10 204	0.11 301	0.07 176	0.07 5	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.05 200	0.05 166	0.05 194

WQFJA1	0.10 253	0.07 220	0.08 40	0.20 542	0.09 356	0.12 317	0.18 503	0.18 303	0.18 349	0.09 186	0.10 204	0.08 190	0.10 312	0.12 295	0.11 284	0.06 166	0.08 542	0.07 321	0.06 295	0.06 295	0.05 194

WQFJX1	0.10 253	0.07 220	0.08 40	0.22 603	0.09 356	0.12 317	0.17 454	0.18 303	0.18 349	0.10 235	0.10 204	0.07 129	0.10 312	0.11 198	0.10 199	0.07 353	0.08 542	0.07 321	0.06 295	0.05 166	0.05 194

WQFJX	0.10 253	0.07 220	0.09 114	0.21 580	0.09 356	0.12 317	0.16 419	0.19 336	0.18 349	0.12 317	0.10 204	0.08 190	0.10 312	0.12 295	0.10 199	0.07 353	0.07 506	0.06 203	0.05 200	0.06 295	0.05 194

NLMM	0.10 253	0.07 220	0.08 40	0.20 542	0.09 356	0.12 317	0.18 503	0.18 303	0.18 349	0.09 186	0.10 204	0.08 190	0.10 312	0.12 295	0.11 284	0.06 166	0.08 542	0.07 321	0.06 295	0.06 295	0.05 194

NLSM1	0.10 253	0.07 220	0.08 40	0.19 476	0.08 227	0.13 364	0.16 419	0.21 378	0.16 293	0.11 278	0.10 204	0.07 129	0.10 312	0.10 120	0.11 284	0.07 353	0.08 542	0.08 413	0.07 399	0.05 166	0.05 194

GEAStereo	0.08 81	0.06 112	0.09 114	0.13 18	0.08 227	0.08 80	0.14 263	0.10 33	0.10 77	0.08 135	0.10 204	0.06 42	0.04 1	0.11 198	0.08 25	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.05 194

GSStereo	0.08 81	0.06 112	0.09 114	0.13 18	0.08 227	0.08 80	0.14 263	0.11 62	0.12 154	0.08 135	0.10 204	0.05 4	0.04 1	0.11 198	0.08 25	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.05 194

GS-Stereo							0.14 263	0.11 62	0.12 154	0.08 135	0.10 204	0.05 4	0.04 1	0.11 198	0.08 25	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.05 194

gasm-f	0.08 81	0.05 35	0.08 40	0.13 18	0.08 227	0.08 80	0.14 263	0.10 33	0.10 77	0.08 135	0.10 204	0.06 42	0.05 18	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.06 295	0.05 194

DLNR-FE	10.51 741	2.29 730	19.85 755	120.28 759	13.21 746	0.06 14	0.13 188	0.24 451	0.10 77	0.08 135	0.10 204	0.09 233	0.07 176	0.10 120	0.09 98	0.13 621	0.04 24	0.06 203	0.04 58	53.18 761	0.04 52

DA	0.09 175	0.07 220	0.07 10	0.19 476	0.08 227	0.10 204	0.13 188	0.13 120	0.12 154	0.08 135	0.10 204	0.10 267	0.08 232	0.09 60	0.10 199	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.04 58	0.05 166	0.04 52

GGEV	0.09 175	0.07 220	0.07 10	0.19 476	0.08 227	0.10 204	0.13 188	0.13 120	0.12 154	0.08 135	0.10 204	0.10 267	0.08 232	0.09 60	0.10 199	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.04 58	0.05 166	0.04 52

depthmonostereo	0.09 175	0.06 112	0.09 114	0.15 120	0.06 31	0.11 259	0.13 188	0.14 153	0.15 257	0.10 235	0.10 204	0.09 233	0.11 355	0.08 25	0.09 98	0.06 166	0.05 251	0.06 203	0.04 58	0.04 46	0.03 1

2.25w	0.07 6	0.07 220	0.08 40	0.15 120	0.06 31	0.08 80	0.09 25	0.10 33	0.15 257	0.08 135	0.10 204	0.07 129	0.06 69	0.09 60	0.10 199	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 58	0.03 1	0.04 52

S2M2_L	0.09 175	0.08 358	0.11 245	0.13 18	0.10 474	0.08 80	0.06 1	0.10 33	0.10 77	0.10 235	0.10 204	0.09 233	0.09 272	0.11 198	0.11 284	0.13 621	0.07 506	0.08 413	0.09 526	0.10 559	0.08 474
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.10 253	0.07 220	0.07 10	0.18 398	0.07 131	0.12 317	0.19 549	0.24 451	0.19 378	0.06 24	0.10 204	0.08 190	0.06 69	0.11 198	0.09 98	0.06 166	0.06 432	0.07 321	0.05 200	0.05 166	0.04 52

MM-Stereo_test2	0.09 175	0.07 220	0.09 114	0.19 476	0.08 227	0.12 317	0.18 503	0.15 193	0.14 228	0.07 76	0.10 204	0.07 129	0.06 69	0.12 295	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.06 295	0.04 52

HART	0.08 81	0.07 220	0.09 114	0.18 398	0.07 131	0.10 204	0.16 419	0.13 120	0.11 113	0.09 186	0.10 204	0.08 190	0.05 18	0.10 120	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.04 58	0.05 166	0.04 52

castereo	0.09 175	0.06 112	0.11 245	0.15 120	0.06 31	0.11 259	0.14 263	0.14 153	0.18 349	0.08 135	0.10 204	0.11 301	0.08 232	0.09 60	0.10 199	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.04 52

ours_stereo	0.09 175	0.07 220	0.09 114	0.17 305	0.08 227	0.11 259	0.16 419	0.11 62	0.12 154	0.08 135	0.10 204	0.08 190	0.06 69	0.12 295	0.12 360	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.04 46	0.04 52

model_zeroshot	0.10 253	0.05 35	0.12 297	0.15 120	0.09 356	0.13 364	0.14 263	0.20 356	0.14 228	0.11 278	0.10 204	0.12 327	0.07 176	0.12 295	0.11 284	0.07 353	0.06 432	0.06 203	0.05 200	0.06 295	0.06 308

GCAP-BAT	0.09 175	0.05 35	0.11 245	0.13 18	0.07 131	0.11 259	0.14 263	0.14 153	0.17 330	0.07 76	0.10 204	0.08 190	0.06 69	0.13 358	0.08 25	0.07 353	0.05 251	0.05 53	0.05 200	0.05 166	0.04 52

rvit_stereo_0080	0.10 253	0.08 358	0.15 429	0.15 120	0.10 474	0.07 38	0.15 353	0.16 232	0.16 293	0.11 278	0.10 204	0.15 406	0.09 272	0.12 295	0.10 199	0.09 497	0.07 506	0.07 321	0.06 295	0.07 385	0.05 194

RAFT-Stereo-weight	0.09 175	0.06 112	0.11 245	0.16 217	0.07 131	0.09 143	0.14 263	0.19 336	0.16 293	0.11 278	0.10 204	0.08 190	0.06 69	0.10 120	0.11 284	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.04 58	0.04 46	0.04 52

H2IRNET	0.10 253	0.09 443	0.10 176	0.18 398	0.09 356	0.12 317	0.15 353	0.14 153	0.21 417	0.10 235	0.10 204	0.10 267	0.11 355	0.10 120	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.08 413	0.08 479	0.06 295	0.05 194

MGS-Stereo	0.09 175	0.07 220	0.12 297	0.16 217	0.08 227	0.09 143	0.15 353	0.12 89	0.12 154	0.07 76	0.10 204	0.08 190	0.06 69	0.11 198	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.06 295	0.05 194

whm_eth	0.10 253	0.08 358	0.15 429	0.15 120	0.10 474	0.07 38	0.15 353	0.16 232	0.16 293	0.11 278	0.10 204	0.15 406	0.09 272	0.12 295	0.10 199	0.09 497	0.07 506	0.07 321	0.06 295	0.07 385	0.05 194

DLNR_Zeroshot_test	10.48 740	2.27 729	19.78 754	120.28 759	13.29 747	0.06 14	0.13 188	0.24 451	0.10 77	0.08 135	0.10 204	0.09 233	0.07 176	0.10 120	0.09 98	0.13 621	0.04 24	0.06 203	0.04 58	52.68 760	0.04 52

CASnet	0.09 175	0.09 443	0.09 114	0.19 476	0.06 31	0.07 38	0.11 75	0.18 303	0.14 228	0.11 278	0.10 204	0.09 233	0.07 176	0.10 120	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.10 553	0.08 479	0.06 295	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 175	0.05 35	0.11 245	0.13 18	0.07 131	0.11 259	0.14 263	0.14 153	0.17 330	0.07 76	0.10 204	0.08 190	0.06 69	0.13 358	0.08 25	0.07 353	0.05 251	0.05 53	0.05 200	0.05 166	0.04 52

GCAP-Stereo	0.09 175	0.07 220	0.13 346	0.18 398	0.06 31	0.11 259	0.07 5	0.14 153	0.12 154	0.09 186	0.10 204	0.07 129	0.09 272	0.13 358	0.10 199	0.06 166	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.05 194

RAFT-Test	0.09 175	0.06 112	0.10 176	0.16 217	0.07 131	0.11 259	0.15 353	0.16 232	0.13 198	0.09 186	0.10 204	0.11 301	0.09 272	0.12 295	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.05 194

HH	0.09 175	0.06 112	0.13 346	0.17 305	0.08 227	0.11 259	0.16 419	0.15 193	0.10 77	0.08 135	0.10 204	0.08 190	0.07 176	0.10 120	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.05 166	0.04 52

HanStereo	0.09 175	0.06 112	0.13 346	0.17 305	0.08 227	0.11 259	0.16 419	0.15 193	0.10 77	0.08 135	0.10 204	0.08 190	0.07 176	0.10 120	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.05 166	0.04 52

CAS	0.08 81	0.04 1	0.07 10	0.17 305	0.08 227	0.10 204	0.13 188	0.12 89	0.09 53	0.09 186	0.10 204	0.08 190	0.06 69	0.09 60	0.09 98	0.08 435	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.05 166	0.04 52

Selective-RAFT	0.11 301	0.11 539	0.12 297	0.21 580	0.08 227	0.16 468	0.13 188	0.21 378	0.23 449	0.10 235	0.10 204	0.11 301	0.10 312	0.15 419	0.11 284	0.05 48	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.06 295	0.05 194

CroCo-Stereo Lap2	0.09 175	0.09 443	0.08 40	0.22 603	0.09 356	0.09 143	0.18 503	0.16 232	0.12 154	0.09 186	0.10 204	0.05 4	0.05 18	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.06 432	0.07 321	0.05 200	0.06 295	0.05 194

MIPNet	0.11 301	0.08 358	0.15 429	0.17 305	0.09 356	0.12 317	0.14 263	0.21 378	0.25 486	0.12 317	0.10 204	0.09 233	0.07 176	0.13 358	0.13 400	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.04 46	0.04 52

test_3	0.11 301	0.09 443	0.10 176	0.21 580	0.08 227	0.13 364	0.25 643	0.14 153	0.21 417	0.10 235	0.10 204	0.09 233	0.10 312	0.08 25	0.11 284	0.05 48	0.04 24	0.08 413	0.07 399	0.04 46	0.04 52

cross-raft	0.10 253	0.09 443	0.09 114	0.19 476	0.07 131	0.11 259	0.24 627	0.13 120	0.15 257	0.08 135	0.10 204	0.12 327	0.10 312	0.09 60	0.11 284	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.04 46	0.04 52

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 175	0.06 112	0.10 176	0.17 305	0.07 131	0.10 204	0.15 353	0.17 270	0.15 257	0.10 235	0.10 204	0.08 190	0.09 272	0.12 295	0.10 199	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.06 295	0.04 46	0.03 1

RAFT + AFF	0.13 416	0.08 358	0.21 572	0.20 542	0.10 474	0.14 412	0.23 616	0.27 502	0.21 417	0.12 317	0.10 204	0.12 327	0.10 312	0.16 448	0.12 360	0.08 435	0.07 506	0.09 504	0.09 526	0.06 295	0.09 522

Gwc-CoAtRS	0.09 175	0.07 220	0.10 176	0.16 217	0.07 131	0.10 204	0.15 353	0.18 303	0.17 330	0.08 135	0.10 204	0.12 327	0.09 272	0.12 295	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.04 58	0.04 46	0.05 194

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 175	0.08 358	0.08 40	0.21 580	0.09 356	0.08 80	0.11 75	0.10 33	0.09 53	0.07 76	0.11 258	0.05 4	0.06 69	0.14 396	0.11 284	0.05 48	0.06 432	0.07 321	0.06 295	0.05 166	0.05 194

Weightmod	0.09 175	0.06 112	0.08 40	0.18 398	0.06 31	0.11 259	0.15 353	0.14 153	0.12 154	0.11 278	0.11 258	0.08 190	0.07 176	0.10 120	0.11 284	0.06 166	0.08 542	0.07 321	0.07 399	0.05 166	0.03 1

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 81	0.08 358	0.09 114	0.18 398	0.07 131	0.11 259	0.14 263	0.13 120	0.11 113	0.08 135	0.11 258	0.07 129	0.06 69	0.09 60	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.04 52

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 6	0.06 112	0.07 10	0.15 120	0.06 31	0.10 204	0.15 353	0.12 89	0.11 113	0.06 24	0.11 258	0.06 42	0.05 18	0.09 60	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 81	0.05 35	0.08 40	0.13 18	0.05 2	0.13 364	0.13 188	0.12 89	0.10 77	0.11 278	0.11 258	0.11 301	0.06 69	0.08 25	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.04 52

NLMM1	0.11 301	0.09 443	0.07 10	0.22 603	0.10 474	0.12 317	0.20 572	0.19 336	0.20 402	0.12 317	0.11 258	0.08 190	0.10 312	0.11 198	0.11 284	0.08 435	0.08 542	0.07 321	0.06 295	0.05 166	0.04 52

NLCSM	0.11 301	0.09 443	0.09 114	0.23 624	0.11 531	0.12 317	0.19 549	0.19 336	0.19 378	0.12 317	0.11 258	0.07 129	0.09 272	0.11 198	0.10 199	0.08 435	0.08 542	0.07 321	0.07 399	0.06 295	0.05 194

Select-FE	0.11 301	0.06 112	0.21 572	0.15 120	0.11 531	0.12 317	0.13 188	0.22 404	0.18 349	0.09 186	0.11 258	0.10 267	0.06 69	0.12 295	0.09 98	0.07 353	0.05 251	0.07 321	0.08 479	0.06 295	0.08 474

DilatedVolume-Stereo	0.09 175	0.05 35	0.08 40	0.15 120	0.06 31	0.11 259	0.12 114	0.14 153	0.16 293	0.11 278	0.11 258	0.09 233	0.10 312	0.11 198	0.11 284	0.06 166	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.03 1	0.03 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 6	0.06 112	0.10 176	0.16 217	0.07 131	0.04 1	0.13 188	0.10 33	0.10 77	0.05 2	0.11 258	0.07 129	0.05 18	0.07 5	0.09 98	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.04 52

MM-Stereo_test1	0.10 253	0.07 220	0.09 114	0.18 398	0.07 131	0.12 317	0.18 503	0.21 378	0.20 402	0.09 186	0.11 258	0.08 190	0.06 69	0.10 120	0.10 199	0.06 166	0.05 251	0.07 321	0.06 295	0.05 166	0.04 52

tg	0.10 253	0.06 112	0.10 176	0.18 398	0.08 227	0.11 259	0.16 419	0.20 356	0.12 154	0.08 135	0.11 258	0.11 301	0.07 176	0.11 198	0.10 199	0.05 48	0.04 24	0.08 413	0.08 479	0.04 46	0.04 52

MaDis-Stereo	0.09 175	0.09 443	0.08 40	0.17 305	0.09 356	0.14 412	0.11 75	0.16 232	0.16 293	0.09 186	0.11 258	0.06 42	0.06 69	0.09 60	0.13 400	0.07 353	0.06 432	0.08 413	0.05 200	0.05 166	0.04 52

LL-Strereo2	0.11 301	0.10 512	0.16 473	0.18 398	0.08 227	0.15 437	0.09 25	0.17 270	0.14 228	0.14 382	0.11 258	0.09 233	0.07 176	0.16 448	0.10 199	0.05 48	0.05 251	0.11 584	0.07 399	0.06 295	0.05 194

4D-IteraStereo	0.10 253	0.07 220	0.10 176	0.18 398	0.07 131	0.09 143	0.15 353	0.18 303	0.15 257	0.10 235	0.11 258	0.10 267	0.07 176	0.12 295	0.09 98	0.05 48	0.03 1	0.08 413	0.07 399	0.06 295	0.05 194

RCA-Stereo	0.09 175	0.06 112	0.09 114	0.16 217	0.06 31	0.09 143	0.13 188	0.18 303	0.14 228	0.10 235	0.11 258	0.08 190	0.07 176	0.12 295	0.11 284	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.05 166	0.04 52

CIPLG	0.11 301	0.08 358	0.15 429	0.17 305	0.08 227	0.13 364	0.15 353	0.17 270	0.16 293	0.14 382	0.11 258	0.16 427	0.10 312	0.17 488	0.12 360	0.07 353	0.05 251	0.06 203	0.06 295	0.05 166	0.06 308

IPLGR_C	0.11 301	0.08 358	0.15 429	0.17 305	0.08 227	0.12 317	0.15 353	0.17 270	0.15 257	0.14 382	0.11 258	0.16 427	0.10 312	0.16 448	0.12 360	0.07 353	0.05 251	0.06 203	0.06 295	0.05 166	0.06 308

ACRE	0.11 301	0.08 358	0.15 429	0.17 305	0.08 227	0.13 364	0.15 353	0.17 270	0.14 228	0.14 382	0.11 258	0.16 427	0.10 312	0.16 448	0.12 360	0.07 353	0.05 251	0.06 203	0.06 295	0.05 166	0.06 308

iRaftStereo_RVC	0.10 253	0.07 220	0.10 176	0.17 305	0.09 356	0.11 259	0.17 454	0.18 303	0.12 154	0.09 186	0.11 258	0.10 267	0.07 176	0.11 198	0.10 199	0.05 48	0.04 24	0.08 413	0.08 479	0.04 46	0.04 52

s12784h	0.10 253	0.06 112	0.08 40	0.15 120	0.05 2	0.16 468	0.18 503	0.16 232	0.15 257	0.10 235	0.11 258	0.11 301	0.11 355	0.11 198	0.12 360	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.04 58	0.04 46	0.04 52

AFF-stereo	0.09 175	0.07 220	0.10 176	0.17 305	0.07 131	0.10 204	0.15 353	0.18 303	0.10 77	0.10 235	0.11 258	0.09 233	0.10 312	0.12 295	0.10 199	0.05 48	0.04 24	0.07 321	0.07 399	0.04 46	0.04 52

S	0.12 385	0.08 358	0.10 176	0.20 542	0.08 227	0.13 364	0.19 549	0.17 270	0.16 293	0.13 352	0.12 280	0.14 380	0.10 312	0.12 295	0.13 400	0.09 497	0.07 506	0.13 620	0.15 657	0.06 295	0.05 194

DNS	0.09 175	0.06 112	0.12 297	0.15 120	0.08 227	0.10 204	0.16 419	0.17 270	0.10 77	0.08 135	0.12 280	0.08 190	0.07 176	0.09 60	0.08 25	0.07 353	0.04 24	0.05 53	0.05 200	0.06 295	0.05 194

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 81	0.06 112	0.11 245	0.16 217	0.07 131	0.11 259	0.12 114	0.15 193	0.16 293	0.08 135	0.12 280	0.05 4	0.06 69	0.09 60	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.03 1	0.04 52

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 81	0.07 220	0.10 176	0.16 217	0.07 131	0.09 143	0.12 114	0.15 193	0.15 257	0.09 186	0.12 280	0.05 4	0.06 69	0.09 60	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.04 58	0.03 1	0.04 52

gcap_with_dpt	0.08 81	0.06 112	0.10 176	0.16 217	0.07 131	0.10 204	0.12 114	0.14 153	0.14 228	0.08 135	0.12 280	0.05 4	0.06 69	0.10 120	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.03 1	0.04 52

Hybrid-DGEV-2	0.11 301	0.06 112	0.12 297	0.18 398	0.09 356	0.09 143	0.13 188	0.29 546	0.30 543	0.11 278	0.12 280	0.10 267	0.13 426	0.12 295	0.10 199	0.06 166	0.05 251	0.07 321	0.07 399	0.05 166	0.05 194

water-stereo	0.09 175	0.06 112	0.08 40	0.16 217	0.07 131	0.10 204	0.13 188	0.15 193	0.13 198	0.11 278	0.12 280	0.09 233	0.10 312	0.07 5	0.08 25	0.06 166	0.05 251	0.05 53	0.05 200	0.04 46	0.04 52

AIO-test1	0.10 253	0.07 220	0.11 245	0.24 636	0.07 131	0.09 143	0.13 188	0.22 404	0.15 257	0.11 278	0.12 280	0.09 233	0.07 176	0.11 198	0.09 98	0.06 166	0.05 251	0.09 504	0.10 567	0.04 46	0.07 399

RAStereo	0.10 253	0.09 443	0.08 40	0.20 542	0.08 227	0.13 364	0.18 503	0.16 232	0.17 330	0.10 235	0.12 280	0.05 4	0.06 69	0.09 60	0.08 25	0.07 353	0.05 251	0.07 321	0.05 200	0.05 166	0.04 52

Occ-G	0.08 81	0.05 35	0.07 10	0.14 66	0.07 131	0.09 143	0.14 263	0.14 153	0.15 257	0.07 76	0.12 280	0.07 129	0.05 18	0.09 60	0.10 199	0.06 166	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.06 308

gcap-zeroshot	0.08 81	0.06 112	0.11 245	0.15 120	0.07 131	0.12 317	0.13 188	0.15 193	0.16 293	0.08 135	0.12 280	0.05 4	0.06 69	0.09 60	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.03 1	0.04 52

test_for_model	0.08 81	0.06 112	0.11 245	0.16 217	0.07 131	0.11 259	0.12 114	0.15 193	0.16 293	0.08 135	0.12 280	0.05 4	0.06 69	0.09 60	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.03 1	0.04 52

UniTT-Stereo	0.09 175	0.07 220	0.08 40	0.18 398	0.08 227	0.13 364	0.11 75	0.12 89	0.11 113	0.10 235	0.12 280	0.05 4	0.06 69	0.09 60	0.10 199	0.07 353	0.06 432	0.05 53	0.05 200	0.06 295	0.05 194

testlalala	0.08 81	0.06 112	0.11 245	0.15 120	0.07 131	0.12 317	0.13 188	0.15 193	0.16 293	0.08 135	0.12 280	0.05 4	0.06 69	0.09 60	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.03 1	0.04 52

Any-RAFT	0.10 253	0.05 35	0.10 176	0.15 120	0.07 131	0.13 364	0.14 263	0.21 378	0.15 257	0.11 278	0.12 280	0.13 359	0.10 312	0.13 358	0.10 199	0.07 353	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.06 295	0.05 194

MC-Stereo	0.09 175	0.07 220	0.09 114	0.17 305	0.06 31	0.10 204	0.14 263	0.12 89	0.11 113	0.09 186	0.12 280	0.09 233	0.06 69	0.11 198	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.04 46	0.04 52

IPLGR	0.11 301	0.09 443	0.17 498	0.18 398	0.08 227	0.13 364	0.16 419	0.21 378	0.24 461	0.12 317	0.12 280	0.11 301	0.09 272	0.13 358	0.12 360	0.06 166	0.05 251	0.06 203	0.06 295	0.05 166	0.04 52

AnonymousM	0.10 253	0.06 112	0.10 176	0.14 66	0.07 131	0.09 143	0.13 188	0.19 336	0.14 228	0.13 352	0.12 280	0.09 233	0.08 232	0.13 358	0.10 199	0.08 435	0.05 251	0.08 413	0.05 200	0.05 166	0.05 194

XX-TBD	0.09 175	0.06 112	0.07 10	0.14 66	0.07 131	0.13 364	0.16 419	0.14 153	0.14 228	0.11 278	0.12 280	0.09 233	0.08 232	0.10 120	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.06 295	0.05 194

sAnonymous2	0.13 416	0.12 558	0.25 599	0.20 542	0.12 565	0.18 509	0.14 263	0.27 502	0.21 417	0.11 278	0.12 280	0.13 359	0.08 232	0.11 198	0.11 284	0.09 497	0.05 251	0.08 413	0.06 295	0.15 646	0.10 554

CroCo_RVC	0.13 416	0.12 558	0.25 599	0.20 542	0.12 565	0.18 509	0.14 263	0.27 502	0.21 417	0.11 278	0.12 280	0.13 359	0.08 232	0.11 198	0.11 284	0.09 497	0.05 251	0.08 413	0.06 295	0.15 646	0.10 554

111	0.11 301	0.06 112	0.12 297	0.15 120	0.07 131	0.10 204	0.14 263	0.21 378	0.24 461	0.11 278	0.12 280	0.14 380	0.12 390	0.13 358	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.04 58	0.06 295	0.05 194

CFNet-RSSM	0.09 175	0.07 220	0.10 176	0.16 217	0.07 131	0.09 143	0.15 353	0.17 270	0.18 349	0.08 135	0.12 280	0.11 301	0.09 272	0.12 295	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.04 58	0.04 46	0.04 52

SMOE	0.10 253	0.08 358	0.09 114	0.18 398	0.07 131	0.13 364	0.14 263	0.19 336	0.13 198	0.12 317	0.13 303	0.12 327	0.09 272	0.11 198	0.12 360	0.05 48	0.05 251	0.08 413	0.06 295	0.06 295	0.04 52

SME	0.12 385	0.09 443	0.11 245	0.17 305	0.07 131	0.20 553	0.13 188	0.21 378	0.17 330	0.12 317	0.13 303	0.10 267	0.12 390	0.13 358	0.13 400	0.07 353	0.07 506	0.08 413	0.09 526	0.06 295	0.06 308

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 81	0.06 112	0.10 176	0.16 217	0.07 131	0.11 259	0.13 188	0.14 153	0.14 228	0.08 135	0.13 303	0.05 4	0.06 69	0.10 120	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.04 58	0.03 1	0.04 52

rvit_stereo_0081	0.11 301	0.08 358	0.16 473	0.16 217	0.09 356	0.11 259	0.14 263	0.14 153	0.24 461	0.11 278	0.13 303	0.14 380	0.09 272	0.11 198	0.12 360	0.10 541	0.07 506	0.08 413	0.07 399	0.07 385	0.06 308

rvit_stereo_0082	0.11 301	0.08 358	0.16 473	0.16 217	0.09 356	0.11 259	0.14 263	0.14 153	0.24 461	0.11 278	0.13 303	0.14 380	0.09 272	0.11 198	0.12 360	0.10 541	0.07 506	0.08 413	0.07 399	0.07 385	0.06 308

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 301	0.05 35	0.12 297	0.15 120	0.13 591	0.14 412	0.16 419	0.23 425	0.18 349	0.10 235	0.13 303	0.10 267	0.07 176	0.12 295	0.09 98	0.06 166	0.05 251	0.06 203	0.06 295	0.07 385	0.08 474

rvit_stereo_ft	0.12 385	0.07 220	0.13 346	0.19 476	0.10 474	0.12 317	0.17 454	0.16 232	0.16 293	0.13 352	0.13 303	0.15 406	0.10 312	0.14 396	0.13 400	0.10 541	0.06 432	0.08 413	0.07 399	0.07 385	0.06 308

trnet	0.08 81	0.05 35	0.07 10	0.12 7	0.05 2	0.12 317	0.10 40	0.13 120	0.10 77	0.08 135	0.13 303	0.09 233	0.08 232	0.11 198	0.10 199	0.08 435	0.05 251	0.05 53	0.03 1	0.06 295	0.05 194

GLC_STEREO	0.11 301	0.07 220	0.11 245	0.18 398	0.07 131	0.08 80	0.13 188	0.16 232	0.24 461	0.12 317	0.13 303	0.12 327	0.08 232	0.18 508	0.12 360	0.06 166	0.08 542	0.08 413	0.06 295	0.05 166	0.05 194

rafts_anoy	0.11 301	0.06 112	0.10 176	0.17 305	0.08 227	0.10 204	0.14 263	0.18 303	0.14 228	0.13 352	0.13 303	0.12 327	0.11 355	0.11 198	0.13 400	0.07 353	0.05 251	0.09 504	0.11 599	0.07 385	0.06 308

RALAANet	0.11 301	0.08 358	0.10 176	0.17 305	0.09 356	0.14 412	0.10 40	0.20 356	0.16 293	0.14 382	0.13 303	0.16 427	0.09 272	0.12 295	0.12 360	0.06 166	0.05 251	0.08 413	0.07 399	0.06 295	0.04 52

sCroCo_RVC	0.12 385	0.09 443	0.24 596	0.24 636	0.11 531	0.19 533	0.14 263	0.17 270	0.15 257	0.10 235	0.13 303	0.12 327	0.07 176	0.14 396	0.11 284	0.08 435	0.08 542	0.08 413	0.08 479	0.05 166	0.07 399

ARAFT	0.12 385	0.08 358	0.18 532	0.19 476	0.09 356	0.15 437	0.17 454	0.20 356	0.13 198	0.12 317	0.13 303	0.14 380	0.12 390	0.15 419	0.13 400	0.06 166	0.05 251	0.10 553	0.09 526	0.06 295	0.04 52

CREStereo	0.09 175	0.05 35	0.08 40	0.11 1	0.06 31	0.14 412	0.14 263	0.14 153	0.10 77	0.09 186	0.13 303	0.09 233	0.08 232	0.12 295	0.10 199	0.08 435	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.06 295	0.06 308
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
PMTNet	0.09 175	0.05 35	0.09 114	0.12 7	0.06 31	0.13 364	0.14 263	0.16 232	0.11 113	0.09 186	0.13 303	0.10 267	0.07 176	0.14 396	0.10 199	0.15 646	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.07 385	0.06 308

PStereo	0.20 577	0.22 661	0.20 561	0.18 398	0.10 474	0.13 364	0.19 549	0.28 526	0.38 606	0.20 522	0.14 318	0.28 581	0.32 656	0.24 607	0.32 667	0.18 669	0.13 647	0.16 655	0.11 599	0.13 616	0.12 601

ManiGeoR	0.10 253	0.05 35	0.12 297	0.12 7	0.08 227	0.12 317	0.12 114	0.24 451	0.14 228	0.13 352	0.14 318	0.12 327	0.09 272	0.13 358	0.13 400	0.07 353	0.05 251	0.05 53	0.05 200	0.07 385	0.07 399

HLf10	0.10 253	0.05 35	0.12 297	0.12 7	0.08 227	0.12 317	0.12 114	0.24 451	0.14 228	0.13 352	0.14 318	0.12 327	0.09 272	0.13 358	0.13 400	0.07 353	0.05 251	0.05 53	0.05 200	0.07 385	0.07 399

TestStereo_HLe17	0.10 253	0.05 35	0.12 297	0.13 18	0.07 131	0.11 259	0.14 263	0.21 378	0.15 257	0.11 278	0.14 318	0.11 301	0.09 272	0.13 358	0.13 400	0.07 353	0.04 24	0.05 53	0.05 200	0.07 385	0.06 308

xyz-stereo-finetune	0.11 301	0.08 358	0.13 346	0.14 66	0.06 31	0.10 204	0.19 549	0.18 303	0.19 378	0.12 317	0.14 318	0.15 406	0.11 355	0.13 358	0.12 360	0.05 48	0.04 24	0.07 321	0.05 200	0.04 46	0.05 194

rvit_stereo_0083	0.12 385	0.08 358	0.17 498	0.16 217	0.09 356	0.11 259	0.15 353	0.15 193	0.26 500	0.11 278	0.14 318	0.13 359	0.10 312	0.12 295	0.13 400	0.10 541	0.08 542	0.09 504	0.07 399	0.07 385	0.06 308

MyStereo05	0.13 416	0.07 220	0.10 176	0.17 305	0.09 356	0.13 364	0.18 503	0.28 526	0.35 589	0.17 451	0.14 318	0.15 406	0.11 355	0.15 419	0.13 400	0.06 166	0.05 251	0.08 413	0.07 399	0.06 295	0.06 308

MyStereo04	0.13 416	0.07 220	0.10 176	0.17 305	0.09 356	0.14 412	0.17 454	0.29 546	0.38 606	0.17 451	0.14 318	0.16 427	0.11 355	0.15 419	0.13 400	0.06 166	0.05 251	0.08 413	0.07 399	0.06 295	0.06 308

MIM_Stereo	0.10 253	0.07 220	0.11 245	0.15 120	0.07 131	0.07 38	0.12 114	0.20 356	0.14 228	0.13 352	0.14 318	0.09 233	0.05 18	0.12 295	0.08 25	0.05 48	0.06 432	0.07 321	0.06 295	0.06 295	0.05 194

anonymousdsp2	0.11 301	0.07 220	0.11 245	0.16 217	0.09 356	0.13 364	0.14 263	0.19 336	0.23 449	0.13 352	0.14 318	0.12 327	0.09 272	0.14 396	0.11 284	0.05 48	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.06 295	0.06 308

iRaft-Stereo_5w	0.12 385	0.09 443	0.12 297	0.20 542	0.08 227	0.09 143	0.12 114	0.22 404	0.22 439	0.19 500	0.14 318	0.11 301	0.09 272	0.20 551	0.16 501	0.05 48	0.05 251	0.07 321	0.06 295	0.05 166	0.06 308

GwcNet-ADL	0.13 416	0.08 358	0.14 394	0.20 542	0.09 356	0.12 317	0.20 572	0.30 559	0.25 486	0.14 382	0.14 318	0.18 460	0.14 459	0.13 358	0.15 482	0.07 353	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.07 385	0.06 308

OMP-Stereo	0.11 301	0.07 220	0.14 394	0.18 398	0.08 227	0.09 143	0.12 114	0.21 378	0.21 417	0.13 352	0.14 318	0.11 301	0.12 390	0.11 198	0.13 400	0.06 166	0.05 251	0.07 321	0.06 295	0.05 166	0.04 52

PSM-AAD	0.11 301	0.07 220	0.10 176	0.20 542	0.09 356	0.10 204	0.14 263	0.21 378	0.13 198	0.12 317	0.14 318	0.18 460	0.11 355	0.11 198	0.10 199	0.05 48	0.05 251	0.09 504	0.08 479	0.06 295	0.14 635

CRE-IMP	0.11 301	0.09 443	0.16 473	0.19 476	0.09 356	0.10 204	0.12 114	0.18 303	0.10 77	0.14 382	0.14 318	0.14 380	0.13 426	0.12 295	0.12 360	0.07 353	0.04 24	0.08 413	0.06 295	0.08 458	0.08 474

CREStereo++_RVC	0.08 81	0.04 1	0.07 10	0.13 18	0.07 131	0.09 143	0.12 114	0.14 153	0.14 228	0.10 235	0.14 318	0.08 190	0.07 176	0.10 120	0.11 284	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.05 200	0.04 46	0.04 52
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.09 175	0.05 35	0.09 114	0.17 305	0.09 356	0.15 437	0.12 114	0.21 378	0.10 77	0.10 235	0.14 318	0.07 129	0.06 69	0.13 358	0.08 25	0.06 166	0.05 251	0.06 203	0.06 295	0.04 46	0.04 52

Selective-IGEV-i16pc	0.13 416	0.06 112	0.13 346	0.15 120	0.11 531	0.38 674	0.16 419	0.23 425	0.17 330	0.11 278	0.15 335	0.09 233	0.07 176	0.13 358	0.10 199	0.10 541	0.08 542	0.06 203	0.07 399	0.09 523	0.10 554

xyz-stereo-finetune2	0.11 301	0.07 220	0.13 346	0.13 18	0.07 131	0.11 259	0.19 549	0.17 270	0.12 154	0.15 407	0.15 335	0.17 445	0.13 426	0.13 358	0.11 284	0.05 48	0.04 24	0.07 321	0.05 200	0.04 46	0.06 308

rvit_0105_5	0.14 449	0.10 512	0.14 394	0.17 305	0.09 356	0.14 412	0.23 616	0.24 451	0.27 513	0.14 382	0.15 335	0.18 460	0.13 426	0.17 488	0.14 444	0.14 642	0.11 617	0.10 553	0.11 599	0.08 458	0.07 399

UGAM-zero	0.10 253	0.05 35	0.15 429	0.15 120	0.08 227	0.10 204	0.13 188	0.20 356	0.15 257	0.11 278	0.15 335	0.07 129	0.08 232	0.09 60	0.10 199	0.06 166	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.05 166	0.06 308

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 301	0.05 35	0.14 394	0.16 217	0.21 676	0.09 143	0.17 454	0.21 378	0.16 293	0.11 278	0.15 335	0.10 267	0.07 176	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 251	0.07 321	0.07 399	0.07 385	0.09 522

AE-Stereo	0.10 253	0.08 358	0.11 245	0.19 476	0.09 356	0.10 204	0.15 353	0.14 153	0.20 402	0.09 186	0.15 335	0.12 327	0.08 232	0.11 198	0.10 199	0.05 48	0.06 432	0.07 321	0.06 295	0.05 166	0.04 52

11t1	0.12 385	0.07 220	0.14 394	0.14 66	0.08 227	0.17 492	0.15 353	0.19 336	0.15 257	0.15 407	0.15 335	0.17 445	0.16 500	0.15 419	0.13 400	0.08 435	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.08 458	0.07 399

plain	0.11 301	0.09 443	0.10 176	0.19 476	0.09 356	0.11 259	0.14 263	0.14 153	0.13 198	0.13 352	0.15 335	0.09 233	0.12 390	0.13 358	0.12 360	0.07 353	0.05 251	0.09 504	0.06 295	0.06 295	0.06 308

riskmin	0.11 301	0.06 112	0.13 346	0.14 66	0.08 227	0.14 412	0.14 263	0.18 303	0.15 257	0.12 317	0.15 335	0.17 445	0.11 355	0.14 396	0.12 360	0.09 497	0.05 251	0.07 321	0.05 200	0.08 458	0.08 474

LCNet	0.11 301	0.07 220	0.09 114	0.19 476	0.09 356	0.08 80	0.14 263	0.21 378	0.15 257	0.12 317	0.15 335	0.16 427	0.11 355	0.12 295	0.11 284	0.05 48	0.04 24	0.08 413	0.07 399	0.06 295	0.14 635

STrans-v2	0.10 253	0.07 220	0.13 346	0.18 398	0.08 227	0.10 204	0.14 263	0.22 404	0.11 113	0.11 278	0.15 335	0.12 327	0.10 312	0.11 198	0.12 360	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.06 295	0.05 166	0.05 194

NRIStereo	0.11 301	0.08 358	0.15 429	0.18 398	0.08 227	0.10 204	0.13 188	0.17 270	0.15 257	0.12 317	0.15 335	0.13 359	0.13 426	0.13 358	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.07 321	0.06 295	0.06 295	0.07 399

DeepStereo_RVC	0.11 301	0.08 358	0.17 498	0.18 398	0.08 227	0.08 80	0.11 75	0.17 270	0.12 154	0.13 352	0.15 335	0.12 327	0.12 390	0.12 295	0.11 284	0.06 166	0.04 24	0.07 321	0.06 295	0.07 385	0.08 474

IRAFT_RVC	0.12 385	0.08 358	0.17 498	0.19 476	0.08 227	0.07 38	0.14 263	0.25 474	0.23 449	0.14 382	0.15 335	0.15 406	0.12 390	0.12 295	0.11 284	0.06 166	0.04 24	0.09 504	0.06 295	0.06 295	0.06 308

GMM-Stereo	0.11 301	0.07 220	0.10 176	0.18 398	0.09 356	0.08 80	0.14 263	0.24 451	0.16 293	0.11 278	0.15 335	0.13 359	0.11 355	0.11 198	0.11 284	0.05 48	0.04 24	0.08 413	0.07 399	0.06 295	0.09 522

raft+_RVC	0.11 301	0.07 220	0.09 114	0.16 217	0.07 131	0.10 204	0.11 75	0.24 451	0.20 402	0.12 317	0.15 335	0.12 327	0.08 232	0.12 295	0.13 400	0.07 353	0.04 24	0.07 321	0.06 295	0.05 166	0.05 194

TANstereo	0.09 175	0.04 1	0.08 40	0.13 18	0.06 31	0.11 259	0.13 188	0.15 193	0.19 378	0.11 278	0.15 335	0.10 267	0.07 176	0.12 295	0.09 98	0.07 353	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.06 295	0.05 194

VMStereo-Base	0.09 175	0.05 35	0.10 176	0.13 18	0.07 131	0.11 259	0.10 40	0.16 232	0.13 198	0.10 235	0.16 352	0.10 267	0.09 272	0.11 198	0.10 199	0.07 353	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.06 308

DFGA-Net	0.13 416	0.11 539	0.19 556	0.18 398	0.10 474	0.13 364	0.13 188	0.23 425	0.25 486	0.16 437	0.16 352	0.13 359	0.12 390	0.17 488	0.15 482	0.07 353	0.05 251	0.08 413	0.07 399	0.05 166	0.05 194

FACV-RUCA	0.13 416	0.11 539	0.13 346	0.19 476	0.12 565	0.15 437	0.16 419	0.22 404	0.21 417	0.16 437	0.16 352	0.15 406	0.16 500	0.14 396	0.13 400	0.07 353	0.05 251	0.08 413	0.06 295	0.10 559	0.08 474

UGAM	0.13 416	0.10 512	0.09 114	0.22 603	0.08 227	0.13 364	0.20 572	0.18 303	0.24 461	0.22 554	0.16 352	0.13 359	0.13 426	0.19 533	0.13 400	0.07 353	0.05 251	0.13 620	0.11 599	0.07 385	0.05 194

MIF-Stereo (partial)	0.11 301	0.06 112	0.10 176	0.19 476	0.10 474	0.10 204	0.12 114	0.17 270	0.19 378	0.14 382	0.16 352	0.10 267	0.11 355	0.12 295	0.12 360	0.08 435	0.05 251	0.08 413	0.07 399	0.06 295	0.07 399

LL-Strereo	0.13 416	0.10 512	0.12 297	0.20 542	0.10 474	0.11 259	0.18 503	0.33 596	0.25 486	0.16 437	0.16 352	0.14 380	0.14 459	0.19 533	0.11 284	0.06 166	0.05 251	0.09 504	0.08 479	0.04 46	0.05 194

Patchmatch Stereo++	0.11 301	0.09 443	0.17 498	0.19 476	0.08 227	0.06 14	0.11 75	0.17 270	0.13 198	0.15 407	0.16 352	0.14 380	0.12 390	0.11 198	0.11 284	0.06 166	0.05 251	0.08 413	0.06 295	0.08 458	0.07 399
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
TransformOpticalFlow	0.10 253	0.08 358	0.13 346	0.18 398	0.07 131	0.09 143	0.15 353	0.19 336	0.16 293	0.12 317	0.16 352	0.11 301	0.11 355	0.11 198	0.11 284	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.06 295	0.05 166	0.05 194

PSM-adaLoss	0.11 301	0.09 443	0.17 498	0.19 476	0.08 227	0.06 14	0.12 114	0.17 270	0.13 198	0.15 407	0.16 352	0.14 380	0.12 390	0.11 198	0.11 284	0.06 166	0.05 251	0.08 413	0.06 295	0.08 458	0.07 399

ROB_FTStereo_v2	0.11 301	0.09 443	0.17 498	0.19 476	0.08 227	0.06 14	0.12 114	0.17 270	0.13 198	0.15 407	0.16 352	0.14 380	0.12 390	0.11 198	0.11 284	0.06 166	0.05 251	0.08 413	0.06 295	0.08 458	0.07 399

ROB_FTStereo	0.11 301	0.09 443	0.17 498	0.19 476	0.08 227	0.06 14	0.11 75	0.17 270	0.13 198	0.15 407	0.16 352	0.14 380	0.12 390	0.11 198	0.11 284	0.06 166	0.05 251	0.08 413	0.06 295	0.08 458	0.07 399

KYRaft	0.12 385	0.07 220	0.10 176	0.19 476	0.09 356	0.08 80	0.15 353	0.23 425	0.12 154	0.13 352	0.16 352	0.20 488	0.10 312	0.12 295	0.11 284	0.06 166	0.04 24	0.08 413	0.08 479	0.06 295	0.15 649

HUI-Stereo	0.11 301	0.09 443	0.17 498	0.19 476	0.08 227	0.06 14	0.11 75	0.17 270	0.13 198	0.15 407	0.16 352	0.14 380	0.12 390	0.11 198	0.11 284	0.06 166	0.05 251	0.08 413	0.06 295	0.08 458	0.07 399

ASMatch	0.11 301	0.06 112	0.13 346	0.17 305	0.10 474	0.08 80	0.14 263	0.18 303	0.16 293	0.12 317	0.16 352	0.16 427	0.11 355	0.13 358	0.11 284	0.05 48	0.04 24	0.06 203	0.06 295	0.04 46	0.09 522

PFNet	0.12 385	0.06 112	0.17 498	0.18 398	0.08 227	0.09 143	0.15 353	0.26 488	0.20 402	0.16 437	0.16 352	0.14 380	0.12 390	0.13 358	0.11 284	0.06 166	0.04 24	0.07 321	0.06 295	0.05 166	0.05 194

iGMRVC	0.11 301	0.09 443	0.17 498	0.19 476	0.08 227	0.06 14	0.12 114	0.17 270	0.13 198	0.15 407	0.16 352	0.14 380	0.12 390	0.11 198	0.11 284	0.06 166	0.05 251	0.08 413	0.06 295	0.08 458	0.07 399

iRAFT	0.11 301	0.09 443	0.17 498	0.19 476	0.08 227	0.06 14	0.11 75	0.17 270	0.13 198	0.15 407	0.16 352	0.14 380	0.12 390	0.11 198	0.11 284	0.06 166	0.05 251	0.08 413	0.06 295	0.08 458	0.07 399

RAFT-IKP	0.11 301	0.09 443	0.17 498	0.19 476	0.08 227	0.06 14	0.11 75	0.17 270	0.13 198	0.15 407	0.16 352	0.14 380	0.12 390	0.11 198	0.11 284	0.06 166	0.05 251	0.08 413	0.06 295	0.08 458	0.07 399

Prome-Stereo	0.11 301	0.07 220	0.11 245	0.18 398	0.09 356	0.12 317	0.14 263	0.23 425	0.13 198	0.13 352	0.16 352	0.13 359	0.08 232	0.12 295	0.10 199	0.05 48	0.05 251	0.07 321	0.06 295	0.06 295	0.10 554

DIP-Stereo	0.11 301	0.08 358	0.15 429	0.17 305	0.09 356	0.13 364	0.09 25	0.16 232	0.16 293	0.12 317	0.16 352	0.14 380	0.12 390	0.16 448	0.14 444	0.06 166	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.05 166	0.07 399
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SE	0.10 253	0.10 512	0.08 40	0.19 476	0.09 356	0.11 259	0.11 75	0.16 232	0.11 113	0.10 235	0.17 372	0.09 233	0.08 232	0.09 60	0.10 199	0.06 166	0.05 251	0.08 413	0.07 399	0.07 385	0.04 52

HLf8	0.11 301	0.05 35	0.13 346	0.11 1	0.08 227	0.15 437	0.12 114	0.22 404	0.16 293	0.13 352	0.17 372	0.12 327	0.10 312	0.14 396	0.13 400	0.09 497	0.05 251	0.05 53	0.05 200	0.08 458	0.08 474

TestStereo-Hl	0.11 301	0.06 112	0.11 245	0.14 66	0.08 227	0.15 437	0.14 263	0.20 356	0.18 349	0.13 352	0.17 372	0.12 327	0.11 355	0.14 396	0.13 400	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.05 200	0.06 295	0.06 308

RT-IGEV	0.13 416	0.06 112	0.14 394	0.15 120	0.10 474	0.15 437	0.18 503	0.25 474	0.28 529	0.16 437	0.17 372	0.18 460	0.11 355	0.14 396	0.11 284	0.08 435	0.05 251	0.07 321	0.05 200	0.07 385	0.08 474

Selective-IGEV-i1	0.13 416	0.07 220	0.12 297	0.20 542	0.08 227	0.18 509	0.16 419	0.23 425	0.30 543	0.17 451	0.17 372	0.17 445	0.10 312	0.15 419	0.13 400	0.06 166	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.06 295	0.06 308

Hybrid-DGEV-03	0.11 301	0.06 112	0.09 114	0.18 398	0.08 227	0.16 468	0.14 263	0.15 193	0.14 228	0.13 352	0.17 372	0.12 327	0.09 272	0.13 358	0.11 284	0.06 166	0.04 24	0.08 413	0.06 295	0.05 166	0.04 52

fast-iter	0.11 301	0.06 112	0.12 297	0.13 18	0.09 356	0.09 143	0.14 263	0.22 404	0.11 113	0.20 522	0.17 372	0.14 380	0.10 312	0.16 448	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.07 321	0.08 479	0.07 385	0.06 308

CoSv	0.11 301	0.06 112	0.12 297	0.13 18	0.09 356	0.09 143	0.14 263	0.22 404	0.11 113	0.20 522	0.17 372	0.14 380	0.10 312	0.16 448	0.09 98	0.05 48	0.04 24	0.07 321	0.08 479	0.07 385	0.06 308

rvit_0105_3	0.16 518	0.10 512	0.15 429	0.20 542	0.12 565	0.15 437	0.26 652	0.25 474	0.30 543	0.15 407	0.17 372	0.21 497	0.14 459	0.18 508	0.14 444	0.14 642	0.11 617	0.12 606	0.14 640	0.07 385	0.07 399

CoDeX	0.12 385	0.07 220	0.13 346	0.17 305	0.08 227	0.12 317	0.16 419	0.23 425	0.27 513	0.13 352	0.17 372	0.15 406	0.12 390	0.14 396	0.11 284	0.07 353	0.05 251	0.07 321	0.06 295	0.06 295	0.05 194

knoymous	0.11 301	0.06 112	0.12 297	0.14 66	0.07 131	0.15 437	0.13 188	0.20 356	0.14 228	0.11 278	0.17 372	0.13 359	0.09 272	0.14 396	0.11 284	0.09 497	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.07 385	0.07 399

DCANet-4	0.11 301	0.07 220	0.13 346	0.16 217	0.06 31	0.09 143	0.17 454	0.18 303	0.20 402	0.13 352	0.17 372	0.09 233	0.14 459	0.12 295	0.13 400	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.05 194

fff	0.10 253	0.06 112	0.12 297	0.15 120	0.07 131	0.09 143	0.17 454	0.16 232	0.21 417	0.13 352	0.17 372	0.10 267	0.11 355	0.12 295	0.13 400	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.05 194

GMOStereo	0.11 301	0.09 443	0.08 40	0.19 476	0.08 227	0.12 317	0.28 663	0.13 120	0.18 349	0.11 278	0.17 372	0.14 380	0.12 390	0.07 5	0.07 1	0.05 48	0.05 251	0.09 504	0.07 399	0.04 46	0.04 52

error version	0.11 301	0.09 443	0.08 40	0.19 476	0.08 227	0.12 317	0.28 663	0.13 120	0.18 349	0.11 278	0.17 372	0.14 380	0.12 390	0.07 5	0.07 1	0.05 48	0.05 251	0.09 504	0.07 399	0.04 46	0.04 52

test-v	0.11 301	0.09 443	0.08 40	0.19 476	0.08 227	0.12 317	0.28 663	0.13 120	0.18 349	0.11 278	0.17 372	0.14 380	0.12 390	0.07 5	0.07 1	0.05 48	0.05 251	0.09 504	0.07 399	0.04 46	0.04 52

IIG-Stereo	0.11 301	0.06 112	0.13 346	0.17 305	0.08 227	0.11 259	0.12 114	0.22 404	0.18 349	0.14 382	0.17 372	0.12 327	0.13 426	0.12 295	0.13 400	0.06 166	0.05 251	0.07 321	0.06 295	0.06 295	0.05 194

NF-Stereo	0.11 301	0.07 220	0.13 346	0.17 305	0.09 356	0.10 204	0.13 188	0.23 425	0.19 378	0.12 317	0.17 372	0.12 327	0.12 390	0.11 198	0.11 284	0.06 166	0.04 24	0.07 321	0.06 295	0.07 385	0.12 601

OCTAStereo	0.11 301	0.07 220	0.14 394	0.17 305	0.09 356	0.10 204	0.13 188	0.23 425	0.19 378	0.12 317	0.17 372	0.12 327	0.12 390	0.11 198	0.11 284	0.06 166	0.04 24	0.07 321	0.06 295	0.07 385	0.11 580

GrayStereo	0.11 301	0.06 112	0.11 245	0.19 476	0.09 356	0.09 143	0.16 419	0.18 303	0.17 330	0.14 382	0.17 372	0.17 445	0.11 355	0.12 295	0.11 284	0.05 48	0.05 251	0.07 321	0.06 295	0.06 295	0.10 554

RE-Stereo	0.11 301	0.07 220	0.13 346	0.17 305	0.09 356	0.10 204	0.13 188	0.23 425	0.19 378	0.12 317	0.17 372	0.12 327	0.12 390	0.11 198	0.11 284	0.06 166	0.04 24	0.07 321	0.06 295	0.07 385	0.11 580

TVStereo	0.11 301	0.07 220	0.13 346	0.17 305	0.09 356	0.10 204	0.13 188	0.23 425	0.19 378	0.12 317	0.17 372	0.12 327	0.12 390	0.11 198	0.11 284	0.06 166	0.04 24	0.07 321	0.06 295	0.07 385	0.11 580

test-2	0.11 301	0.09 443	0.08 40	0.19 476	0.08 227	0.12 317	0.28 663	0.13 120	0.18 349	0.11 278	0.17 372	0.14 380	0.12 390	0.07 5	0.07 1	0.05 48	0.05 251	0.09 504	0.07 399	0.04 46	0.04 52

Anonymous3	0.16 518	0.14 600	0.34 641	0.26 653	0.14 610	0.27 632	0.18 503	0.28 526	0.28 529	0.15 407	0.17 372	0.14 380	0.11 355	0.16 448	0.12 360	0.08 435	0.08 542	0.08 413	0.08 479	0.08 458	0.11 580

RALCasStereoNet	0.11 301	0.07 220	0.09 114	0.16 217	0.08 227	0.13 364	0.14 263	0.17 270	0.11 113	0.12 317	0.17 372	0.14 380	0.10 312	0.12 295	0.11 284	0.07 353	0.06 432	0.06 203	0.05 200	0.08 458	0.07 399

csc	0.10 253	0.06 112	0.12 297	0.15 120	0.07 131	0.09 143	0.17 454	0.16 232	0.21 417	0.13 352	0.17 372	0.10 267	0.11 355	0.12 295	0.13 400	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.05 194

cscssc	0.10 253	0.06 112	0.12 297	0.15 120	0.07 131	0.09 143	0.17 454	0.16 232	0.21 417	0.13 352	0.17 372	0.10 267	0.11 355	0.12 295	0.13 400	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.04 46	0.05 194

GMStereo	0.13 416	0.15 607	0.14 394	0.18 398	0.09 356	0.16 468	0.16 419	0.20 356	0.25 486	0.17 451	0.17 372	0.11 301	0.11 355	0.16 448	0.13 400	0.07 353	0.06 432	0.06 203	0.06 295	0.07 385	0.06 308
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HITNet	0.11 301	0.06 112	0.12 297	0.14 66	0.06 31	0.12 317	0.10 40	0.18 303	0.18 349	0.13 352	0.17 372	0.15 406	0.11 355	0.15 419	0.14 444	0.06 166	0.04 24	0.04 1	0.04 58	0.06 295	0.05 194
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV_i1	0.12 385	0.08 358	0.12 297	0.17 305	0.08 227	0.19 533	0.15 353	0.19 336	0.23 449	0.18 484	0.18 401	0.16 427	0.12 390	0.17 488	0.14 444	0.06 166	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.06 295	0.06 308

Lsterematch	0.11 301	0.06 112	0.11 245	0.16 217	0.07 131	0.13 364	0.15 353	0.14 153	0.18 349	0.16 437	0.18 401	0.15 406	0.16 500	0.13 358	0.14 444	0.07 353	0.04 24	0.06 203	0.06 295	0.06 295	0.06 308

rvit_0105_6	0.14 449	0.09 443	0.18 532	0.17 305	0.10 474	0.10 204	0.17 454	0.19 336	0.26 500	0.12 317	0.18 401	0.17 445	0.13 426	0.18 508	0.13 400	0.15 646	0.11 617	0.12 606	0.10 567	0.09 523	0.06 308

rvit_stereo_0081_aga	0.12 385	0.09 443	0.15 429	0.18 398	0.10 474	0.14 412	0.14 263	0.14 153	0.19 378	0.10 235	0.18 401	0.16 427	0.09 272	0.12 295	0.10 199	0.10 541	0.06 432	0.08 413	0.07 399	0.07 385	0.06 308

ITSA-stereo	0.16 518	0.11 539	0.14 394	0.19 476	0.08 227	0.13 364	0.14 263	0.30 559	0.49 651	0.17 451	0.18 401	0.22 515	0.15 479	0.17 488	0.16 501	0.10 541	0.06 432	0.08 413	0.08 479	0.08 458	0.09 522

MyStereo8	0.12 385	0.07 220	0.15 429	0.15 120	0.09 356	0.18 509	0.14 263	0.19 336	0.22 439	0.12 317	0.18 401	0.11 301	0.10 312	0.16 448	0.18 531	0.07 353	0.05 251	0.07 321	0.05 200	0.08 458	0.09 522

CASS	0.14 449	0.12 558	0.12 297	0.23 624	0.09 356	0.15 437	0.17 454	0.19 336	0.20 402	0.17 451	0.18 401	0.15 406	0.15 479	0.15 419	0.14 444	0.09 497	0.06 432	0.10 553	0.08 479	0.09 523	0.07 399
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 301	0.07 220	0.13 346	0.16 217	0.11 531	0.11 259	0.17 454	0.18 303	0.17 330	0.11 278	0.18 401	0.11 301	0.10 312	0.15 419	0.11 284	0.06 166	0.05 251	0.06 203	0.06 295	0.05 166	0.05 194

ADStereo(finetuned)	0.10 253	0.06 112	0.13 346	0.16 217	0.06 31	0.09 143	0.17 454	0.16 232	0.20 402	0.13 352	0.18 401	0.10 267	0.12 390	0.12 295	0.12 360	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.05 194

test_4	0.11 301	0.10 512	0.08 40	0.19 476	0.09 356	0.08 80	0.21 589	0.15 193	0.18 349	0.12 317	0.18 401	0.12 327	0.09 272	0.08 25	0.11 284	0.04 6	0.04 24	0.08 413	0.08 479	0.04 46	0.04 52

IPLG	0.11 301	0.08 358	0.15 429	0.17 305	0.08 227	0.11 259	0.14 263	0.20 356	0.15 257	0.13 352	0.18 401	0.07 129	0.07 176	0.14 396	0.14 444	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.04 46	0.04 52

GANet-ADL	0.13 416	0.07 220	0.15 429	0.17 305	0.10 474	0.19 533	0.15 353	0.30 559	0.21 417	0.13 352	0.18 401	0.19 471	0.13 426	0.16 448	0.14 444	0.08 435	0.06 432	0.06 203	0.05 200	0.07 385	0.08 474

SST-Stereo	0.11 301	0.07 220	0.16 473	0.18 398	0.09 356	0.06 14	0.12 114	0.18 303	0.10 77	0.15 407	0.18 401	0.13 359	0.12 390	0.10 120	0.11 284	0.06 166	0.04 24	0.09 504	0.06 295	0.07 385	0.06 308

RAFT_R40	0.11 301	0.07 220	0.15 429	0.18 398	0.09 356	0.06 14	0.13 188	0.17 270	0.15 257	0.14 382	0.18 401	0.15 406	0.12 390	0.10 120	0.11 284	0.06 166	0.04 24	0.09 504	0.06 295	0.06 295	0.05 194

DCANet	0.10 253	0.06 112	0.12 297	0.16 217	0.06 31	0.09 143	0.17 454	0.16 232	0.20 402	0.13 352	0.18 401	0.10 267	0.11 355	0.11 198	0.12 360	0.06 166	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.05 194

SFCPSM	0.13 416	0.07 220	0.15 429	0.17 305	0.09 356	0.15 437	0.16 419	0.28 526	0.27 513	0.14 382	0.18 401	0.12 327	0.13 426	0.14 396	0.11 284	0.08 435	0.05 251	0.07 321	0.07 399	0.07 385	0.06 308

G2L-ROB	0.13 416	0.07 220	0.13 346	0.13 18	0.08 227	0.14 412	0.17 454	0.25 474	0.19 378	0.20 522	0.19 417	0.20 488	0.14 459	0.18 508	0.16 501	0.08 435	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.08 458	0.09 522

qqq	0.13 416	0.09 443	0.15 429	0.16 217	0.08 227	0.13 364	0.15 353	0.24 451	0.16 293	0.15 407	0.19 417	0.16 427	0.16 500	0.15 419	0.16 501	0.07 353	0.06 432	0.08 413	0.08 479	0.07 385	0.07 399

DisPM	0.11 301	0.07 220	0.13 346	0.16 217	0.09 356	0.06 14	0.13 188	0.18 303	0.17 330	0.14 382	0.19 417	0.12 327	0.10 312	0.12 295	0.11 284	0.07 353	0.05 251	0.07 321	0.06 295	0.06 295	0.11 580

PFNet+	0.12 385	0.06 112	0.14 394	0.16 217	0.09 356	0.05 3	0.12 114	0.18 303	0.21 417	0.16 437	0.19 417	0.14 380	0.10 312	0.11 198	0.11 284	0.08 435	0.05 251	0.09 504	0.08 479	0.06 295	0.11 580

PSM-softLoss	0.12 385	0.07 220	0.15 429	0.17 305	0.09 356	0.08 80	0.12 114	0.24 451	0.17 330	0.15 407	0.19 417	0.13 359	0.11 355	0.11 198	0.11 284	0.07 353	0.05 251	0.08 413	0.07 399	0.07 385	0.12 601

KMStereo	0.12 385	0.07 220	0.15 429	0.17 305	0.09 356	0.08 80	0.12 114	0.24 451	0.17 330	0.15 407	0.19 417	0.13 359	0.11 355	0.11 198	0.11 284	0.07 353	0.05 251	0.08 413	0.07 399	0.07 385	0.12 601

Pruner-Stereo	0.11 301	0.07 220	0.12 297	0.17 305	0.09 356	0.06 14	0.12 114	0.18 303	0.17 330	0.14 382	0.19 417	0.13 359	0.10 312	0.11 198	0.11 284	0.06 166	0.04 24	0.07 321	0.06 295	0.06 295	0.08 474

BEATNet_4x	0.12 385	0.09 443	0.15 429	0.18 398	0.07 131	0.15 437	0.07 5	0.23 425	0.19 378	0.16 437	0.19 417	0.19 471	0.14 459	0.17 488	0.15 482	0.07 353	0.05 251	0.05 53	0.05 200	0.06 295	0.07 399

R-Stereo Train	0.10 253	0.06 112	0.11 245	0.17 305	0.08 227	0.11 259	0.14 263	0.24 451	0.11 113	0.12 317	0.19 417	0.11 301	0.08 232	0.10 120	0.11 284	0.07 353	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.05 166	0.05 194

RAFT-Stereo	0.10 253	0.06 112	0.11 245	0.17 305	0.08 227	0.11 259	0.14 263	0.24 451	0.11 113	0.12 317	0.19 417	0.11 301	0.08 232	0.10 120	0.11 284	0.07 353	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.05 166	0.05 194
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GGDA	0.11 301	0.06 112	0.12 297	0.13 18	0.07 131	0.12 317	0.14 263	0.19 336	0.19 378	0.13 352	0.20 427	0.12 327	0.09 272	0.12 295	0.12 360	0.07 353	0.04 24	0.05 53	0.05 200	0.06 295	0.07 399

DStereoRT	0.17 540	0.07 220	0.12 297	0.19 476	0.09 356	0.13 364	0.12 114	0.28 526	0.23 449	0.12 317	0.20 427	0.11 301	0.10 312	0.15 419	0.14 444	0.06 166	0.05 251	1.02 725	0.09 526	0.05 166	0.04 52

rvit_0105_4	0.15 490	0.09 443	0.17 498	0.17 305	0.10 474	0.12 317	0.20 572	0.23 425	0.27 513	0.14 382	0.20 427	0.17 445	0.14 459	0.17 488	0.13 400	0.15 646	0.11 617	0.11 584	0.10 567	0.09 523	0.06 308

SMFormer	0.14 449	0.07 220	0.18 532	0.14 66	0.08 227	0.17 492	0.17 454	0.27 502	0.27 513	0.19 500	0.20 427	0.19 471	0.15 479	0.15 419	0.17 518	0.08 435	0.05 251	0.07 321	0.06 295	0.08 458	0.07 399

tta	0.14 449	0.07 220	0.18 532	0.14 66	0.08 227	0.17 492	0.17 454	0.27 502	0.27 513	0.19 500	0.20 427	0.19 471	0.15 479	0.15 419	0.17 518	0.08 435	0.05 251	0.07 321	0.06 295	0.06 295	0.06 308

qqq1	0.14 449	0.07 220	0.18 532	0.14 66	0.08 227	0.17 492	0.17 454	0.27 502	0.27 513	0.19 500	0.20 427	0.19 471	0.15 479	0.15 419	0.12 360	0.08 435	0.05 251	0.05 53	0.05 200	0.06 295	0.06 308

fff1	0.14 449	0.07 220	0.18 532	0.14 66	0.08 227	0.17 492	0.17 454	0.27 502	0.27 513	0.19 500	0.20 427	0.19 471	0.15 479	0.15 419	0.12 360	0.08 435	0.05 251	0.05 53	0.05 200	0.06 295	0.06 308

PCWNet_CMD	0.14 449	0.08 358	0.15 429	0.17 305	0.09 356	0.14 412	0.14 263	0.29 546	0.36 594	0.14 382	0.20 427	0.21 497	0.13 426	0.17 488	0.14 444	0.07 353	0.05 251	0.07 321	0.07 399	0.07 385	0.07 399

TestStereo1	0.13 416	0.08 358	0.08 40	0.20 542	0.08 227	0.18 509	0.29 674	0.23 425	0.17 330	0.17 451	0.20 427	0.16 427	0.11 355	0.12 295	0.13 400	0.06 166	0.06 432	0.08 413	0.06 295	0.05 166	0.05 194

x	0.13 416	0.08 358	0.15 429	0.14 66	0.08 227	0.19 533	0.14 263	0.22 404	0.21 417	0.15 407	0.20 427	0.20 488	0.18 540	0.18 508	0.18 531	0.07 353	0.05 251	0.06 203	0.06 295	0.07 385	0.07 399

raft_robust	0.13 416	0.10 512	0.07 10	0.18 398	0.08 227	0.13 364	0.24 627	0.29 546	0.34 575	0.20 522	0.20 427	0.15 406	0.10 312	0.11 198	0.12 360	0.05 48	0.05 251	0.07 321	0.07 399	0.05 166	0.04 52

SA-5K	0.13 416	0.08 358	0.08 40	0.20 542	0.08 227	0.18 509	0.29 674	0.23 425	0.17 330	0.17 451	0.20 427	0.16 427	0.11 355	0.12 295	0.13 400	0.06 166	0.06 432	0.08 413	0.06 295	0.05 166	0.05 194

Sa-1000	0.12 385	0.08 358	0.09 114	0.18 398	0.08 227	0.15 437	0.22 603	0.22 404	0.19 378	0.15 407	0.20 427	0.17 445	0.11 355	0.10 120	0.10 199	0.06 166	0.05 251	0.09 504	0.09 526	0.05 166	0.05 194

UDGNet	0.14 449	0.13 585	0.17 498	0.18 398	0.10 474	0.12 317	0.16 419	0.21 378	0.27 513	0.20 522	0.20 427	0.17 445	0.13 426	0.16 448	0.14 444	0.10 541	0.06 432	0.09 504	0.07 399	0.07 385	0.07 399

dd	0.15 490	0.17 628	0.17 498	0.19 476	0.09 356	0.15 437	0.18 503	0.22 404	0.26 500	0.23 569	0.20 427	0.21 497	0.10 312	0.21 569	0.17 518	0.10 541	0.06 432	0.08 413	0.06 295	0.08 458	0.07 399

PSMNet-ADL	0.15 490	0.12 558	0.13 346	0.22 603	0.09 356	0.13 364	0.20 572	0.26 488	0.23 449	0.18 484	0.20 427	0.23 532	0.17 526	0.18 508	0.18 531	0.09 497	0.08 542	0.08 413	0.11 599	0.08 458	0.07 399

ADLNet2	0.16 518	0.09 443	0.14 394	0.17 305	0.09 356	0.20 553	0.16 419	0.32 582	0.39 612	0.17 451	0.20 427	0.20 488	0.19 559	0.21 569	0.23 593	0.08 435	0.07 506	0.07 321	0.07 399	0.09 523	0.07 399

DMCA	0.14 449	0.09 443	0.17 498	0.19 476	0.09 356	0.15 437	0.17 454	0.23 425	0.28 529	0.14 382	0.20 427	0.17 445	0.18 540	0.15 419	0.17 518	0.10 541	0.06 432	0.08 413	0.06 295	0.09 523	0.10 554

MSMDNet	0.14 449	0.08 358	0.15 429	0.17 305	0.09 356	0.14 412	0.14 263	0.29 546	0.36 594	0.14 382	0.20 427	0.21 497	0.13 426	0.18 508	0.14 444	0.07 353	0.05 251	0.07 321	0.07 399	0.07 385	0.07 399

TestStereo_HL2	0.11 301	0.06 112	0.12 297	0.12 7	0.08 227	0.13 364	0.14 263	0.20 356	0.18 349	0.13 352	0.21 446	0.12 327	0.11 355	0.13 358	0.12 360	0.07 353	0.05 251	0.05 53	0.05 200	0.07 385	0.07 399

Selective-IGEV-i16pb	0.14 449	0.08 358	0.17 498	0.15 120	0.11 531	0.41 681	0.16 419	0.29 546	0.24 461	0.11 278	0.21 446	0.10 267	0.07 176	0.17 488	0.12 360	0.10 541	0.07 506	0.06 203	0.08 479	0.09 523	0.10 554

MultiAttention	0.30 661	0.08 358	0.15 429	0.19 476	0.13 591	1.56 728	1.33 732	0.36 633	0.36 594	0.20 522	0.21 446	0.24 541	0.11 355	0.39 675	0.18 531	0.06 166	0.05 251	0.08 413	0.08 479	0.11 581	0.09 522

coex_refinement	0.14 449	0.07 220	0.12 297	0.17 305	0.10 474	0.16 468	0.15 353	0.27 502	0.29 537	0.18 484	0.21 446	0.22 515	0.17 526	0.16 448	0.19 546	0.08 435	0.05 251	0.06 203	0.06 295	0.09 523	0.08 474

rvit_105_1	0.19 568	0.12 558	0.25 599	0.21 580	0.16 643	0.22 579	0.28 663	0.32 582	0.42 625	0.20 522	0.21 446	0.22 515	0.18 540	0.19 533	0.18 531	0.12 602	0.12 633	0.13 620	0.15 657	0.08 458	0.07 399

DualNet (step1)	0.17 540	0.12 558	0.21 572	0.13 18	0.14 610	0.18 509	0.14 263	0.28 526	0.24 461	0.21 539	0.21 446	0.24 541	0.20 571	0.16 448	0.16 501	0.15 646	0.06 432	0.14 635	0.14 640	0.15 646	0.13 617

test_sample9	0.18 556	0.12 558	0.21 572	0.13 18	0.14 610	0.18 509	0.14 263	0.28 526	0.24 461	0.21 539	0.21 446	0.24 541	0.20 571	0.19 533	0.18 531	0.15 646	0.30 700	0.14 635	0.14 640	0.15 646	0.13 617

test_sample7	0.16 518	0.10 512	0.16 473	0.14 66	0.12 565	0.16 468	0.17 454	0.28 526	0.24 461	0.21 539	0.21 446	0.24 541	0.20 571	0.16 448	0.16 501	0.12 602	0.06 432	0.10 553	0.09 526	0.11 581	0.10 554

test_sample2	0.13 416	0.07 220	0.12 297	0.14 66	0.08 227	0.16 468	0.18 503	0.21 378	0.16 293	0.14 382	0.21 446	0.20 488	0.15 479	0.15 419	0.13 400	0.08 435	0.06 432	0.07 321	0.06 295	0.08 458	0.08 474

NINENet	0.16 518	0.10 512	0.16 473	0.17 305	0.11 531	0.20 553	0.14 263	0.41 663	0.37 600	0.18 484	0.21 446	0.16 427	0.14 459	0.16 448	0.14 444	0.08 435	0.08 542	0.10 553	0.07 399	0.10 559	0.09 522

psmg	0.14 449	0.09 443	0.14 394	0.17 305	0.10 474	0.15 437	0.17 454	0.29 546	0.20 402	0.17 451	0.21 446	0.25 554	0.16 500	0.16 448	0.14 444	0.08 435	0.07 506	0.08 413	0.08 479	0.07 385	0.07 399

AAGNet	0.12 385	0.08 358	0.17 498	0.19 476	0.09 356	0.08 80	0.13 188	0.19 336	0.13 198	0.16 437	0.21 446	0.13 359	0.14 459	0.11 198	0.14 444	0.06 166	0.04 24	0.09 504	0.06 295	0.06 295	0.05 194

RAFT	0.13 416	0.09 443	0.11 245	0.18 398	0.08 227	0.15 437	0.23 616	0.21 378	0.20 402	0.21 539	0.21 446	0.18 460	0.13 426	0.17 488	0.10 199	0.06 166	0.07 506	0.10 553	0.09 526	0.06 295	0.05 194

CFNet_pseudo	0.14 449	0.08 358	0.16 473	0.16 217	0.09 356	0.13 364	0.14 263	0.27 502	0.34 575	0.15 407	0.21 446	0.22 515	0.13 426	0.18 508	0.14 444	0.07 353	0.05 251	0.08 413	0.06 295	0.07 385	0.07 399

HSM-Net_RVC	0.14 449	0.08 358	0.12 297	0.15 120	0.08 227	0.16 468	0.15 353	0.27 502	0.29 537	0.20 522	0.21 446	0.29 590	0.14 459	0.18 508	0.13 400	0.06 166	0.06 432	0.06 203	0.06 295	0.07 385	0.06 308
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.14 449	0.09 443	0.16 473	0.16 217	0.09 356	0.13 364	0.14 263	0.27 502	0.34 575	0.15 407	0.21 446	0.22 515	0.13 426	0.18 508	0.14 444	0.07 353	0.05 251	0.08 413	0.07 399	0.07 385	0.07 399

UCFNet_RVC	0.15 490	0.08 358	0.13 346	0.11 1	0.10 474	0.20 553	0.10 40	0.24 451	0.23 449	0.17 451	0.21 446	0.24 541	0.15 479	0.18 508	0.15 482	0.12 602	0.07 506	0.11 584	0.13 634	0.11 581	0.10 554

DeepPruner_ROB	0.16 518	0.11 539	0.16 473	0.17 305	0.10 474	0.17 492	0.15 353	0.32 582	0.21 417	0.19 500	0.21 446	0.22 515	0.19 559	0.21 569	0.16 501	0.13 621	0.09 578	0.09 504	0.10 567	0.11 581	0.11 580

DStereoO	0.25 631	0.18 642	0.19 556	0.20 542	0.15 629	0.22 579	0.19 549	0.33 596	0.42 625	0.30 635	0.22 464	0.33 628	0.28 633	0.42 686	0.28 640	0.47 708	0.12 633	0.31 696	0.11 599	0.17 666	0.12 601

test_sample8	0.20 577	0.12 558	0.21 572	0.13 18	0.14 610	0.18 509	0.14 263	0.32 582	0.21 417	0.28 619	0.22 464	0.36 641	0.26 617	0.19 533	0.18 531	0.15 646	0.30 700	0.14 635	0.14 640	0.15 646	0.13 617

test_sample3	0.14 449	0.08 358	0.15 429	0.14 66	0.09 356	0.20 553	0.17 454	0.27 502	0.18 349	0.17 451	0.22 464	0.19 471	0.15 479	0.17 488	0.14 444	0.09 497	0.06 432	0.07 321	0.06 295	0.09 523	0.08 474

test_sample1	0.13 416	0.07 220	0.14 394	0.14 66	0.08 227	0.19 533	0.17 454	0.20 356	0.15 257	0.14 382	0.22 464	0.18 460	0.16 500	0.17 488	0.15 482	0.07 353	0.06 432	0.06 203	0.06 295	0.08 458	0.08 474

NOSS_ROB	0.19 568	0.13 585	0.18 532	0.16 217	0.12 565	0.16 468	0.12 114	0.30 559	0.33 564	0.20 522	0.22 464	0.27 571	0.24 601	0.21 569	0.16 501	0.16 663	0.18 674	0.23 678	0.21 677	0.13 616	0.13 617

G2L-Stereo_test	0.14 449	0.07 220	0.11 245	0.13 18	0.08 227	0.12 317	0.17 454	0.31 576	0.28 529	0.21 539	0.23 469	0.20 488	0.16 500	0.17 488	0.19 546	0.07 353	0.05 251	0.05 53	0.05 200	0.07 385	0.07 399

ACV-stereo	0.15 490	0.10 512	0.29 622	0.18 398	0.12 565	0.15 437	0.13 188	0.23 425	0.21 417	0.19 500	0.23 469	0.22 515	0.15 479	0.23 595	0.17 518	0.08 435	0.07 506	0.07 321	0.07 399	0.08 458	0.07 399

DispNO	0.15 490	0.09 443	0.18 532	0.19 476	0.12 565	0.11 259	0.21 589	0.23 425	0.29 537	0.18 484	0.23 469	0.19 471	0.17 526	0.16 448	0.16 501	0.07 353	0.05 251	0.08 413	0.08 479	0.07 385	0.06 308

mmm	0.14 449	0.08 358	0.18 532	0.17 305	0.09 356	0.17 492	0.18 503	0.21 378	0.16 293	0.16 437	0.23 469	0.21 497	0.16 500	0.16 448	0.17 518	0.08 435	0.05 251	0.08 413	0.08 479	0.08 458	0.07 399

ssnet_v2	0.17 540	0.10 512	0.18 532	0.17 305	0.11 531	0.21 565	0.22 603	0.34 611	0.25 486	0.23 569	0.23 469	0.27 571	0.19 559	0.22 587	0.21 569	0.11 576	0.10 602	0.09 504	0.09 526	0.08 458	0.08 474

BUS	0.15 490	0.09 443	0.14 394	0.22 603	0.10 474	0.20 553	0.14 263	0.34 611	0.20 402	0.17 451	0.23 469	0.16 427	0.14 459	0.16 448	0.14 444	0.08 435	0.06 432	0.10 553	0.09 526	0.07 385	0.07 399

BSDual-CNN	0.15 490	0.09 443	0.14 394	0.22 603	0.10 474	0.15 437	0.15 353	0.34 611	0.20 402	0.17 451	0.23 469	0.25 554	0.16 500	0.16 448	0.14 444	0.08 435	0.06 432	0.10 553	0.09 526	0.07 385	0.07 399

hknet	0.15 490	0.11 539	0.14 394	0.22 603	0.11 531	0.15 437	0.15 353	0.34 611	0.26 500	0.17 451	0.23 469	0.22 515	0.18 540	0.17 488	0.13 400	0.07 353	0.06 432	0.10 553	0.09 526	0.07 385	0.07 399

DEmStereo	0.12 385	0.06 112	0.14 394	0.14 66	0.10 474	0.16 468	0.15 353	0.16 232	0.24 461	0.17 451	0.23 469	0.12 327	0.14 459	0.12 295	0.14 444	0.05 48	0.04 24	0.07 321	0.06 295	0.05 166	0.05 194

FADNet_RVC	0.17 540	0.14 600	0.41 657	0.20 542	0.11 531	0.13 364	0.13 188	0.27 502	0.22 439	0.21 539	0.23 469	0.20 488	0.18 540	0.15 419	0.17 518	0.08 435	0.08 542	0.12 606	0.09 526	0.11 581	0.10 554

AdaStereo	0.15 490	0.11 539	0.16 473	0.19 476	0.09 356	0.21 565	0.11 75	0.33 596	0.28 529	0.21 539	0.23 469	0.21 497	0.13 426	0.19 533	0.15 482	0.13 621	0.05 251	0.10 553	0.07 399	0.09 523	0.07 399
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.
DN-CSS_ROB	0.13 416	0.13 585	0.17 498	0.18 398	0.10 474	0.16 468	0.08 9	0.22 404	0.19 378	0.17 451	0.23 469	0.13 359	0.13 426	0.13 358	0.14 444	0.05 48	0.05 251	0.10 553	0.10 567	0.08 458	0.06 308

HLF11	0.11 301	0.05 35	0.13 346	0.12 7	0.08 227	0.15 437	0.11 75	0.22 404	0.10 77	0.12 317	0.24 481	0.11 301	0.12 390	0.14 396	0.13 400	0.08 435	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.08 458	0.08 474

DCVSM-stereo	0.15 490	0.09 443	0.16 473	0.16 217	0.10 474	0.15 437	0.09 25	0.20 356	0.24 461	0.20 522	0.24 481	0.26 564	0.15 479	0.19 533	0.14 444	0.09 497	0.07 506	0.09 504	0.08 479	0.10 559	0.12 601

1111x	0.16 518	0.09 443	0.13 346	0.18 398	0.08 227	0.18 509	0.25 643	0.32 582	0.25 486	0.17 451	0.24 481	0.27 571	0.15 479	0.14 396	0.24 605	0.07 353	0.07 506	0.08 413	0.09 526	0.07 385	0.07 399

CFNet_ucs	0.15 490	0.09 443	0.17 498	0.16 217	0.11 531	0.14 412	0.14 263	0.30 559	0.34 575	0.16 437	0.24 481	0.23 532	0.14 459	0.18 508	0.15 482	0.09 497	0.06 432	0.08 413	0.07 399	0.09 523	0.09 522

GASNet	0.22 600	0.24 668	0.34 641	0.26 653	0.17 655	0.27 632	0.16 419	0.45 680	0.42 625	0.27 606	0.24 481	0.30 600	0.16 500	0.27 619	0.18 531	0.12 602	0.09 578	0.12 606	0.11 599	0.16 659	0.08 474

gwcnet-sp	0.14 449	0.07 220	0.13 346	0.18 398	0.09 356	0.16 468	0.18 503	0.24 451	0.24 461	0.19 500	0.24 481	0.15 406	0.16 500	0.16 448	0.15 482	0.08 435	0.07 506	0.07 321	0.08 479	0.08 458	0.07 399

scenet	0.14 449	0.07 220	0.13 346	0.18 398	0.09 356	0.16 468	0.18 503	0.24 451	0.24 461	0.19 500	0.24 481	0.15 406	0.16 500	0.16 448	0.15 482	0.08 435	0.07 506	0.07 321	0.08 479	0.08 458	0.07 399

ToySt	0.17 540	0.11 539	0.19 556	0.17 305	0.11 531	0.16 468	0.26 652	0.24 451	0.33 564	0.19 500	0.24 481	0.26 564	0.24 601	0.19 533	0.21 569	0.07 353	0.08 542	0.09 504	0.10 567	0.09 523	0.08 474

anonymousa	0.13 416	0.07 220	0.14 394	0.18 398	0.09 356	0.13 364	0.17 454	0.20 356	0.29 537	0.15 407	0.24 481	0.16 427	0.14 459	0.14 396	0.14 444	0.07 353	0.05 251	0.07 321	0.09 526	0.05 166	0.07 399

Anonymous_2	0.22 600	0.17 628	0.28 613	0.15 120	0.16 643	0.33 655	0.22 603	0.23 425	0.18 349	0.23 569	0.24 481	0.26 564	0.27 624	0.27 619	0.24 605	0.22 686	0.26 696	0.17 659	0.17 669	0.16 659	0.18 671

ssnet	0.14 449	0.07 220	0.13 346	0.18 398	0.09 356	0.16 468	0.18 503	0.24 451	0.24 461	0.19 500	0.24 481	0.15 406	0.16 500	0.16 448	0.15 482	0.08 435	0.07 506	0.07 321	0.08 479	0.08 458	0.07 399

dad	0.18 556	0.20 651	0.21 572	0.17 305	0.11 531	0.20 553	0.19 549	0.21 378	0.28 529	0.30 635	0.24 481	0.30 600	0.13 426	0.19 533	0.17 518	0.18 669	0.09 578	0.11 584	0.09 526	0.11 581	0.07 399

AASNet	0.16 518	0.08 358	0.13 346	0.19 476	0.09 356	0.19 533	0.15 353	0.38 649	0.37 600	0.20 522	0.24 481	0.20 488	0.17 526	0.17 488	0.21 569	0.10 541	0.08 542	0.08 413	0.07 399	0.09 523	0.09 522

CrosDoStereo	0.12 385	0.07 220	0.12 297	0.14 66	0.09 356	0.12 317	0.15 353	0.17 270	0.22 439	0.19 500	0.24 481	0.15 406	0.11 355	0.11 198	0.12 360	0.06 166	0.05 251	0.07 321	0.07 399	0.05 166	0.05 194

FTStereo	0.12 385	0.07 220	0.14 394	0.18 398	0.09 356	0.07 38	0.15 353	0.22 404	0.18 349	0.12 317	0.24 481	0.11 301	0.13 426	0.13 358	0.14 444	0.05 48	0.05 251	0.07 321	0.07 399	0.06 295	0.10 554

DeepStereo_LL	0.12 385	0.07 220	0.12 297	0.14 66	0.09 356	0.12 317	0.15 353	0.17 270	0.22 439	0.19 500	0.24 481	0.15 406	0.11 355	0.11 198	0.12 360	0.06 166	0.05 251	0.07 321	0.07 399	0.05 166	0.05 194

THIR-Stereo	0.12 385	0.07 220	0.11 245	0.15 120	0.08 227	0.14 412	0.16 419	0.18 303	0.25 486	0.17 451	0.24 481	0.13 359	0.13 426	0.12 295	0.14 444	0.06 166	0.05 251	0.07 321	0.07 399	0.05 166	0.05 194

LMCR-Stereo	0.15 490	0.08 358	0.14 394	0.21 580	0.09 356	0.18 509	0.19 549	0.28 526	0.19 378	0.24 581	0.24 481	0.23 532	0.17 526	0.20 551	0.17 518	0.07 353	0.06 432	0.08 413	0.06 295	0.10 559	0.09 522

pcwnet_v2	0.19 568	0.11 539	0.26 608	0.18 398	0.14 610	0.18 509	0.15 353	0.37 642	0.46 647	0.19 500	0.24 481	0.21 497	0.19 559	0.21 569	0.20 556	0.13 621	0.10 602	0.10 553	0.10 567	0.11 581	0.13 617

GES	0.14 449	0.08 358	0.16 473	0.15 120	0.10 474	0.13 364	0.13 188	0.28 526	0.26 500	0.17 451	0.24 481	0.19 471	0.14 459	0.16 448	0.14 444	0.08 435	0.08 542	0.07 321	0.06 295	0.08 458	0.09 522

HCRNet	0.16 518	0.23 665	0.12 297	0.35 687	0.11 531	0.15 437	0.17 454	0.26 488	0.22 439	0.19 500	0.24 481	0.21 497	0.14 459	0.15 419	0.13 400	0.11 576	0.07 506	0.11 584	0.10 567	0.09 523	0.07 399

UPFNet	0.16 518	0.08 358	0.12 297	0.20 542	0.12 565	0.20 553	0.23 616	0.28 526	0.26 500	0.18 484	0.24 481	0.22 515	0.20 571	0.19 533	0.22 582	0.09 497	0.07 506	0.08 413	0.09 526	0.08 458	0.06 308

FENet	0.13 416	0.08 358	0.13 346	0.16 217	0.08 227	0.15 437	0.16 419	0.23 425	0.23 449	0.17 451	0.24 481	0.16 427	0.13 426	0.14 396	0.15 482	0.08 435	0.05 251	0.08 413	0.08 479	0.08 458	0.08 474

ac_64	0.16 518	0.09 443	0.15 429	0.18 398	0.10 474	0.22 579	0.17 454	0.24 451	0.22 439	0.19 500	0.24 481	0.29 590	0.18 540	0.19 533	0.22 582	0.09 497	0.08 542	0.08 413	0.09 526	0.07 385	0.06 308

CFNet	0.15 490	0.11 539	0.17 498	0.17 305	0.08 227	0.19 533	0.10 40	0.29 546	0.26 500	0.19 500	0.24 481	0.24 541	0.18 540	0.18 508	0.15 482	0.08 435	0.06 432	0.09 504	0.10 567	0.08 458	0.07 399

HSM	0.15 490	0.09 443	0.15 429	0.16 217	0.09 356	0.16 468	0.14 263	0.28 526	0.25 486	0.20 522	0.24 481	0.37 644	0.17 526	0.20 551	0.15 482	0.07 353	0.05 251	0.07 321	0.06 295	0.07 385	0.06 308

iResNet	0.13 416	0.10 512	0.18 532	0.19 476	0.08 227	0.14 412	0.18 503	0.21 378	0.27 513	0.16 437	0.24 481	0.15 406	0.13 426	0.14 396	0.15 482	0.06 166	0.04 24	0.06 203	0.05 200	0.06 295	0.05 194

GCST	0.37 677	0.42 697	0.27 610	1.03 723	0.39 698	0.18 509	0.08 9	0.21 378	0.18 349	0.28 619	0.25 508	0.15 406	0.12 390	0.16 448	0.14 444	0.64 719	0.43 708	0.75 715	0.65 718	0.64 712	0.46 710

StereoVision	0.14 449	0.13 585	0.10 176	0.24 636	0.10 474	0.16 468	0.21 589	0.21 378	0.20 402	0.12 317	0.25 508	0.10 267	0.10 312	0.16 448	0.10 199	0.09 497	0.10 602	0.12 606	0.12 622	0.06 295	0.05 194

SDNR	0.20 577	0.09 443	0.19 556	0.16 217	0.12 565	0.79 710	0.13 188	0.26 488	0.33 564	0.19 500	0.25 508	0.19 471	0.12 390	0.19 533	0.15 482	0.16 663	0.18 674	0.14 635	0.11 599	0.08 458	0.12 601

iinet-f	0.17 540	0.07 220	0.46 664	0.14 66	0.10 474	0.21 565	0.14 263	0.27 502	0.23 449	0.22 554	0.25 508	0.21 497	0.16 500	0.18 508	0.22 582	0.09 497	0.07 506	0.07 321	0.06 295	0.09 523	0.10 554

HHNet	0.11 301	0.06 112	0.16 473	0.15 120	0.14 610	0.07 38	0.13 188	0.20 356	0.18 349	0.15 407	0.25 508	0.11 301	0.09 272	0.13 358	0.10 199	0.06 166	0.04 24	0.08 413	0.06 295	0.05 166	0.09 522

GEStereo_RVC	0.17 540	0.12 558	0.16 473	0.22 603	0.11 531	0.19 533	0.18 503	0.32 582	0.49 651	0.20 522	0.25 508	0.17 445	0.13 426	0.21 569	0.16 501	0.10 541	0.06 432	0.08 413	0.07 399	0.09 523	0.08 474

TestStereo	0.14 449	0.15 607	0.11 245	0.23 624	0.08 227	0.15 437	0.21 589	0.20 356	0.23 449	0.14 382	0.25 508	0.16 427	0.13 426	0.16 448	0.14 444	0.06 166	0.06 432	0.08 413	0.06 295	0.09 523	0.05 194

UNet	0.17 540	0.09 443	0.18 532	0.19 476	0.12 565	0.28 642	0.19 549	0.33 596	0.30 543	0.21 539	0.25 508	0.23 532	0.19 559	0.20 551	0.19 546	0.07 353	0.06 432	0.08 413	0.07 399	0.08 458	0.07 399

GANet-RSSM	0.14 449	0.07 220	0.13 346	0.13 18	0.08 227	0.14 412	0.18 503	0.23 425	0.21 417	0.17 451	0.25 508	0.24 541	0.16 500	0.16 448	0.16 501	0.10 541	0.06 432	0.07 321	0.08 479	0.08 458	0.07 399

DSFCA	0.16 518	0.09 443	0.14 394	0.16 217	0.10 474	0.21 565	0.19 549	0.28 526	0.31 553	0.23 569	0.25 508	0.22 515	0.16 500	0.20 551	0.20 556	0.10 541	0.07 506	0.09 504	0.09 526	0.08 458	0.08 474

FADNet	0.21 592	0.23 665	0.37 650	0.18 398	0.17 655	0.25 611	0.13 188	0.32 582	0.32 559	0.23 569	0.25 508	0.27 571	0.21 579	0.19 533	0.16 501	0.13 621	0.15 662	0.12 606	0.15 657	0.17 666	0.18 671

RASNet	0.15 490	0.07 220	0.15 429	0.16 217	0.08 227	0.19 533	0.14 263	0.30 559	0.21 417	0.17 451	0.25 508	0.21 497	0.19 559	0.20 551	0.20 556	0.07 353	0.06 432	0.06 203	0.08 479	0.06 295	0.06 308

MLCV	0.13 416	0.08 358	0.17 498	0.18 398	0.06 31	0.16 468	0.17 454	0.19 336	0.22 439	0.19 500	0.25 508	0.17 445	0.13 426	0.15 419	0.14 444	0.05 48	0.04 24	0.05 53	0.04 58	0.05 166	0.04 52

FSD					0.23 680	0.25 611	0.25 643	0.27 502	0.26 500	0.25 594	0.26 521	0.26 564	0.26 617	0.27 619	0.24 605	0.21 682	0.20 680	0.27 684	0.26 687	0.25 687

TCMNet	0.19 568	0.12 558	0.20 561	0.21 580	0.18 665	0.21 565	0.24 627	0.28 526	0.36 594	0.23 569	0.26 521	0.25 554	0.20 571	0.20 551	0.23 593	0.13 621	0.11 617	0.11 584	0.12 622	0.13 616	0.12 601

ISRNet	0.18 556	0.08 358	0.20 561	0.19 476	0.13 591	0.15 437	0.12 114	0.30 559	0.33 564	0.21 539	0.26 521	0.27 571	0.18 540	0.17 488	0.20 556	0.20 679	0.08 542	0.14 635	0.14 640	0.14 634	0.17 667

test_sample4	0.14 449	0.08 358	0.15 429	0.15 120	0.08 227	0.19 533	0.18 503	0.26 488	0.18 349	0.17 451	0.26 521	0.18 460	0.15 479	0.17 488	0.13 400	0.08 435	0.06 432	0.08 413	0.06 295	0.09 523	0.08 474

ffm	0.12 385	0.09 443	0.15 429	0.16 217	0.09 356	0.17 492	0.17 454	0.15 193	0.19 378	0.15 407	0.26 521	0.19 471	0.13 426	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 251	0.09 504	0.08 479	0.06 295	0.06 308

ff1	0.13 416	0.09 443	0.15 429	0.16 217	0.09 356	0.17 492	0.17 454	0.15 193	0.19 378	0.15 407	0.26 521	0.19 471	0.13 426	0.15 419	0.22 582	0.06 166	0.05 251	0.09 504	0.08 479	0.06 295	0.06 308

mmx	0.15 490	0.09 443	0.15 429	0.16 217	0.09 356	0.17 492	0.17 454	0.27 502	0.26 500	0.15 407	0.26 521	0.19 471	0.13 426	0.15 419	0.22 582	0.08 435	0.06 432	0.09 504	0.08 479	0.08 458	0.08 474

xxx	0.15 490	0.09 443	0.15 429	0.16 217	0.09 356	0.17 492	0.17 454	0.27 502	0.26 500	0.15 407	0.26 521	0.19 471	0.13 426	0.15 419	0.22 582	0.08 435	0.06 432	0.09 504	0.08 479	0.08 458	0.08 474

IER	0.14 449	0.08 358	0.13 346	0.17 305	0.09 356	0.14 412	0.16 419	0.26 488	0.27 513	0.18 484	0.26 521	0.17 445	0.20 571	0.17 488	0.14 444	0.08 435	0.05 251	0.07 321	0.06 295	0.08 458	0.07 399

RAFT+CT+SA	0.13 416	0.11 539	0.09 114	0.19 476	0.09 356	0.15 437	0.28 663	0.22 404	0.22 439	0.15 407	0.26 521	0.10 267	0.10 312	0.11 198	0.12 360	0.05 48	0.04 24	0.07 321	0.08 479	0.07 385	0.06 308

DAS	0.15 490	0.08 358	0.18 532	0.19 476	0.10 474	0.19 533	0.17 454	0.28 526	0.30 543	0.18 484	0.26 521	0.21 497	0.16 500	0.16 448	0.13 400	0.08 435	0.06 432	0.06 203	0.06 295	0.07 385	0.07 399

SepStereo	0.15 490	0.08 358	0.18 532	0.19 476	0.10 474	0.19 533	0.17 454	0.28 526	0.30 543	0.18 484	0.26 521	0.21 497	0.16 500	0.26 617	0.13 400	0.08 435	0.06 432	0.06 203	0.06 295	0.07 385	0.07 399

ACVNet	0.15 490	0.09 443	0.15 429	0.13 18	0.12 565	0.14 412	0.20 572	0.22 404	0.34 575	0.17 451	0.26 521	0.21 497	0.17 526	0.18 508	0.21 569	0.07 353	0.06 432	0.06 203	0.06 295	0.08 458	0.06 308

acv_ft	0.15 490	0.09 443	0.16 473	0.19 476	0.10 474	0.16 468	0.17 454	0.25 474	0.34 575	0.19 500	0.26 521	0.21 497	0.17 526	0.18 508	0.19 546	0.07 353	0.06 432	0.06 203	0.06 295	0.08 458	0.06 308

cf-r	0.14 449	0.07 220	0.13 346	0.16 217	0.08 227	0.14 412	0.19 549	0.21 378	0.25 486	0.17 451	0.26 521	0.22 515	0.17 526	0.14 396	0.15 482	0.10 541	0.05 251	0.06 203	0.08 479	0.06 295	0.06 308

CFNet-ft	0.14 449	0.07 220	0.15 429	0.12 7	0.09 356	0.17 492	0.18 503	0.22 404	0.24 461	0.17 451	0.26 521	0.24 541	0.14 459	0.16 448	0.15 482	0.11 576	0.06 432	0.08 413	0.09 526	0.09 523	0.08 474

CFNet_RVC	0.14 449	0.07 220	0.15 429	0.12 7	0.09 356	0.17 492	0.18 503	0.22 404	0.24 461	0.17 451	0.26 521	0.24 541	0.14 459	0.16 448	0.15 482	0.11 576	0.06 432	0.08 413	0.09 526	0.09 523	0.08 474

iResNet_ROB	0.14 449	0.07 220	0.13 346	0.15 120	0.07 131	0.19 533	0.14 263	0.26 488	0.32 559	0.23 569	0.26 521	0.23 532	0.16 500	0.15 419	0.14 444	0.07 353	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.08 458	0.08 474

MSAF-DinoV2	0.23 613	0.11 539	0.25 599	0.17 305	0.10 474	0.28 642	0.17 454	0.38 649	0.56 672	0.21 539	0.27 539	0.47 680	0.28 633	0.36 663	0.40 687	0.09 497	0.06 432	0.07 321	0.09 526	0.12 600	0.11 580

G2L-Stereo	0.14 449	0.07 220	0.13 346	0.17 305	0.09 356	0.13 364	0.12 114	0.27 502	0.22 439	0.17 451	0.27 539	0.21 497	0.13 426	0.18 508	0.18 531	0.09 497	0.08 542	0.08 413	0.07 399	0.07 385	0.07 399

CBFPSM	0.15 490	0.07 220	0.27 610	0.17 305	0.09 356	0.13 364	0.15 353	0.22 404	0.23 449	0.20 522	0.27 539	0.23 532	0.16 500	0.16 448	0.19 546	0.06 166	0.06 432	0.06 203	0.07 399	0.07 385	0.07 399

RAFT_CTSACE	0.12 385	0.09 443	0.10 176	0.22 603	0.08 227	0.12 317	0.24 627	0.18 303	0.17 330	0.21 539	0.27 539	0.13 359	0.07 176	0.13 358	0.09 98	0.05 48	0.06 432	0.08 413	0.07 399	0.04 46	0.04 52

SA	0.13 416	0.09 443	0.09 114	0.18 398	0.08 227	0.12 317	0.24 627	0.23 425	0.19 378	0.17 451	0.27 539	0.15 406	0.11 355	0.11 198	0.11 284	0.05 48	0.05 251	0.09 504	0.08 479	0.05 166	0.05 194

AACVNet	0.16 518	0.08 358	0.15 429	0.15 120	0.10 474	0.18 509	0.15 353	0.24 451	0.25 486	0.27 606	0.27 539	0.28 581	0.18 540	0.19 533	0.17 518	0.09 497	0.07 506	0.09 504	0.07 399	0.10 559	0.09 522

DRaft	0.12 385	0.06 112	0.12 297	0.14 66	0.09 356	0.14 412	0.17 454	0.21 378	0.30 543	0.18 484	0.27 539	0.10 267	0.16 500	0.11 198	0.12 360	0.05 48	0.04 24	0.07 321	0.07 399	0.05 166	0.05 194

ADLNet	0.16 518	0.08 358	0.15 429	0.16 217	0.10 474	0.16 468	0.17 454	0.33 596	0.27 513	0.23 569	0.27 539	0.24 541	0.16 500	0.18 508	0.21 569	0.10 541	0.06 432	0.10 553	0.10 567	0.08 458	0.09 522

delet	0.17 540	0.09 443	0.18 532	0.19 476	0.11 531	0.21 565	0.22 603	0.30 559	0.38 606	0.17 451	0.27 539	0.19 471	0.19 559	0.19 533	0.21 569	0.08 435	0.08 542	0.09 504	0.11 599	0.06 295	0.07 399

DMCA-RVC	0.17 540	0.10 512	0.16 473	0.24 636	0.11 531	0.19 533	0.18 503	0.26 488	0.24 461	0.21 539	0.27 539	0.25 554	0.27 624	0.18 508	0.21 569	0.12 602	0.08 542	0.13 620	0.10 567	0.10 559	0.08 474

FADNet-RVC-Resample	0.17 540	0.12 558	0.32 635	0.22 603	0.12 565	0.19 533	0.14 263	0.25 474	0.24 461	0.24 581	0.27 539	0.20 488	0.15 479	0.17 488	0.16 501	0.07 353	0.08 542	0.12 606	0.10 567	0.09 523	0.11 580

xyz-stereo	0.14 449	0.07 220	0.22 582	0.15 120	0.05 2	0.22 579	0.15 353	0.17 270	0.31 553	0.15 407	0.28 550	0.26 564	0.17 526	0.13 358	0.12 360	0.05 48	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.04 46	0.04 52

rvit_stereo_0075_2	0.17 540	0.12 558	0.25 599	0.23 624	0.16 643	0.13 364	0.10 40	0.30 559	0.27 513	0.20 522	0.28 550	0.22 515	0.15 479	0.18 508	0.13 400	0.16 663	0.10 602	0.17 659	0.10 567	0.10 559	0.10 554

test_sample6	0.14 449	0.09 443	0.14 394	0.17 305	0.08 227	0.17 492	0.19 549	0.26 488	0.18 349	0.18 484	0.28 550	0.19 471	0.15 479	0.15 419	0.13 400	0.08 435	0.05 251	0.08 413	0.07 399	0.08 458	0.08 474

test_sample5	0.14 449	0.08 358	0.14 394	0.16 217	0.08 227	0.18 509	0.18 503	0.25 474	0.17 330	0.17 451	0.28 550	0.18 460	0.15 479	0.16 448	0.13 400	0.08 435	0.06 432	0.08 413	0.07 399	0.09 523	0.08 474

DualNet	0.14 449	0.08 358	0.14 394	0.16 217	0.08 227	0.18 509	0.18 503	0.25 474	0.17 330	0.18 484	0.28 550	0.18 460	0.15 479	0.16 448	0.13 400	0.08 435	0.06 432	0.08 413	0.07 399	0.09 523	0.08 474

CRFU-Net	0.16 518	0.08 358	0.15 429	0.17 305	0.09 356	0.20 553	0.14 263	0.27 502	0.21 417	0.28 619	0.28 550	0.29 590	0.18 540	0.19 533	0.18 531	0.09 497	0.09 578	0.07 321	0.07 399	0.08 458	0.09 522

test_5	0.14 449	0.12 558	0.08 40	0.20 542	0.10 474	0.14 412	0.28 663	0.21 378	0.24 461	0.19 500	0.28 550	0.11 301	0.15 479	0.12 295	0.13 400	0.06 166	0.05 251	0.07 321	0.08 479	0.08 458	0.07 399

UDG	0.21 592	0.17 628	0.20 561	0.23 624	0.15 629	0.31 651	0.20 572	0.33 596	0.35 589	0.24 581	0.28 550	0.31 615	0.29 638	0.21 569	0.23 593	0.15 646	0.12 633	0.13 620	0.09 526	0.14 634	0.15 649

xxxx	0.15 490	0.07 220	0.14 394	0.14 66	0.08 227	0.24 602	0.18 503	0.32 582	0.20 402	0.14 382	0.28 550	0.22 515	0.14 459	0.15 419	0.29 649	0.09 497	0.05 251	0.07 321	0.07 399	0.08 458	0.08 474

psm_up	0.19 568	0.10 512	0.18 532	0.21 580	0.11 531	0.17 492	0.19 549	0.38 649	0.34 575	0.22 554	0.28 550	0.29 590	0.25 609	0.20 551	0.22 582	0.09 497	0.10 602	0.11 584	0.11 599	0.08 458	0.08 474

PSMNet-RSSM	0.14 449	0.07 220	0.14 394	0.15 120	0.08 227	0.13 364	0.16 419	0.25 474	0.24 461	0.17 451	0.28 550	0.23 532	0.14 459	0.16 448	0.14 444	0.11 576	0.06 432	0.09 504	0.12 622	0.08 458	0.07 399

GwcNet-RSSM	0.14 449	0.07 220	0.12 297	0.16 217	0.08 227	0.15 437	0.20 572	0.22 404	0.28 529	0.18 484	0.28 550	0.23 532	0.17 526	0.15 419	0.16 501	0.10 541	0.06 432	0.07 321	0.09 526	0.07 385	0.07 399

TDLM	0.18 556	0.12 558	0.14 394	0.24 636	0.10 474	0.18 509	0.18 503	0.37 642	0.30 543	0.22 554	0.28 550	0.28 581	0.18 540	0.23 595	0.19 546	0.11 576	0.07 506	0.10 553	0.10 567	0.08 458	0.08 474

NVstereo2D	0.19 568	0.11 539	0.16 473	0.17 305	0.16 643	0.28 642	0.23 616	0.44 678	0.42 625	0.15 407	0.28 550	0.25 554	0.19 559	0.23 595	0.18 531	0.09 497	0.06 432	0.10 553	0.08 479	0.15 646	0.10 554

StereoDRNet	0.19 568	0.11 539	0.18 532	0.22 603	0.11 531	0.22 579	0.22 603	0.37 642	0.34 575	0.24 581	0.28 550	0.30 600	0.19 559	0.20 551	0.21 569	0.10 541	0.08 542	0.11 584	0.09 526	0.09 523	0.07 399

222	0.16 518	0.07 220	0.15 429	0.14 66	0.08 227	0.25 611	0.18 503	0.30 559	0.21 417	0.18 484	0.29 565	0.17 445	0.16 500	0.16 448	0.44 695	0.10 541	0.05 251	0.07 321	0.06 295	0.08 458	0.08 474

test_xeample	0.15 490	0.07 220	0.14 394	0.15 120	0.08 227	0.22 579	0.20 572	0.29 546	0.21 417	0.16 437	0.29 565	0.19 471	0.17 526	0.16 448	0.28 640	0.09 497	0.05 251	0.07 321	0.07 399	0.07 385	0.07 399

RYNet	0.23 613	0.12 558	0.22 582	0.19 476	0.17 655	0.47 686	0.26 652	0.39 655	0.49 651	0.24 581	0.29 565	0.34 633	0.24 601	0.20 551	0.31 662	0.10 541	0.06 432	0.09 504	0.09 526	0.14 634	0.15 649

iResNetv2_ROB	0.15 490	0.08 358	0.16 473	0.16 217	0.08 227	0.16 468	0.13 188	0.26 488	0.36 594	0.21 539	0.29 565	0.24 541	0.13 426	0.14 396	0.14 444	0.06 166	0.06 432	0.06 203	0.04 58	0.09 523	0.08 474

DLCB_ROB	0.18 556	0.10 512	0.16 473	0.23 624	0.11 531	0.24 602	0.18 503	0.30 559	0.28 529	0.27 606	0.29 565	0.28 581	0.25 609	0.20 551	0.20 556	0.08 435	0.08 542	0.09 504	0.09 526	0.07 385	0.07 399

SGM-Forest	0.20 577	0.14 600	0.18 532	0.20 542	0.13 591	0.21 565	0.22 603	0.33 596	0.31 553	0.24 581	0.29 565	0.28 581	0.20 571	0.23 595	0.18 531	0.15 646	0.16 668	0.15 647	0.14 640	0.13 616	0.12 601
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoSA	0.26 643	0.19 646	0.39 652	0.27 661	0.17 655	0.23 593	0.21 589	0.50 688	0.60 680	0.22 554	0.30 571	0.29 590	0.34 662	0.40 679	0.29 649	0.12 602	0.11 617	0.16 655	0.14 640	0.15 646	0.12 601

DDVS	0.16 518	0.10 512	0.22 582	0.16 217	0.12 565	0.15 437	0.14 263	0.25 474	0.19 378	0.18 484	0.30 571	0.27 571	0.13 426	0.20 551	0.16 501	0.09 497	0.06 432	0.09 504	0.07 399	0.11 581	0.11 580

ICVP	0.16 518	0.09 443	0.12 297	0.22 603	0.09 356	0.18 509	0.21 589	0.26 488	0.24 461	0.18 484	0.30 571	0.27 571	0.18 540	0.18 508	0.15 482	0.10 541	0.07 506	0.08 413	0.07 399	0.07 385	0.08 474
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.17 540	0.10 512	0.17 498	0.20 542	0.11 531	0.27 632	0.20 572	0.26 488	0.42 625	0.22 554	0.30 571	0.22 515	0.20 571	0.18 508	0.20 556	0.06 166	0.06 432	0.07 321	0.07 399	0.08 458	0.07 399

STTStereo	0.18 556	0.13 585	0.28 613	0.20 542	0.11 531	0.16 468	0.21 589	0.29 546	0.23 449	0.22 554	0.30 571	0.29 590	0.18 540	0.20 551	0.20 556	0.12 602	0.11 617	0.11 584	0.14 640	0.09 523	0.08 474

TestStereo_HL3	0.11 301	0.06 112	0.16 473	0.13 18	0.07 131	0.12 317	0.11 75	0.20 356	0.09 53	0.15 407	0.31 576	0.13 359	0.12 390	0.16 448	0.11 284	0.07 353	0.05 251	0.05 53	0.05 200	0.06 295	0.07 399

CSP-Net	0.16 518	0.09 443	0.14 394	0.17 305	0.09 356	0.19 533	0.18 503	0.25 474	0.33 564	0.26 599	0.31 576	0.25 554	0.16 500	0.21 569	0.19 546	0.09 497	0.06 432	0.07 321	0.07 399	0.08 458	0.08 474

SACVNet	0.19 568	0.12 558	0.15 429	0.17 305	0.13 591	0.22 579	0.18 503	0.31 576	0.31 553	0.24 581	0.31 576	0.30 600	0.23 592	0.23 595	0.17 518	0.11 576	0.08 542	0.10 553	0.10 567	0.12 600	0.14 635

XQC	0.29 658	0.23 665	0.53 672	0.29 675	0.19 669	0.36 668	0.28 663	0.37 642	0.58 677	0.31 642	0.31 576	0.37 644	0.30 649	0.39 675	0.39 685	0.13 621	0.09 578	0.15 647	0.12 622	0.18 670	0.18 671

DeepPrunerF	0.24 624	0.17 628	0.45 663	0.26 653	0.16 643	0.23 593	0.29 674	0.37 642	0.51 659	0.27 606	0.31 576	0.24 541	0.28 633	0.22 587	0.23 593	0.15 646	0.11 617	0.20 672	0.18 673	0.12 600	0.14 635

CVANet_RVC	0.18 556	0.11 539	0.14 394	0.21 580	0.11 531	0.19 533	0.18 503	0.34 611	0.34 575	0.22 554	0.31 576	0.28 581	0.18 540	0.24 607	0.18 531	0.12 602	0.08 542	0.12 606	0.12 622	0.09 523	0.08 474

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 540	0.10 512	0.23 590	0.20 542	0.10 474	0.15 437	0.18 503	0.31 576	0.25 486	0.21 539	0.31 576	0.25 554	0.17 526	0.21 569	0.20 556	0.09 497	0.06 432	0.08 413	0.09 526	0.07 385	0.08 474
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NaN_ROB	0.23 613	0.20 651	0.25 599	0.25 644	0.13 591	0.31 651	0.27 657	0.34 611	0.41 623	0.31 642	0.31 576	0.32 622	0.23 592	0.31 642	0.22 582	0.11 576	0.17 672	0.10 553	0.11 599	0.08 458	0.09 522

CBMV_ROB	0.19 568	0.13 585	0.18 532	0.16 217	0.11 531	0.16 468	0.12 114	0.27 502	0.29 537	0.27 606	0.31 576	0.27 571	0.24 601	0.24 607	0.16 501	0.15 646	0.18 674	0.22 677	0.20 675	0.10 559	0.12 601

CBMV	0.20 577	0.15 607	0.18 532	0.18 398	0.10 474	0.20 553	0.11 75	0.30 559	0.31 553	0.29 629	0.31 576	0.31 615	0.23 592	0.28 628	0.19 546	0.13 621	0.15 662	0.17 659	0.16 662	0.10 559	0.10 554
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GMStereo_Zeroshot	0.16 518	0.13 585	0.25 599	0.20 542	0.10 474	0.17 492	0.13 188	0.30 559	0.25 486	0.23 569	0.32 586	0.25 554	0.11 355	0.19 533	0.14 444	0.09 497	0.06 432	0.11 584	0.06 295	0.12 600	0.08 474

DGSMNet	0.25 631	0.19 646	0.34 641	0.21 580	0.24 684	0.24 602	0.21 589	0.36 633	0.42 625	0.25 594	0.32 586	0.38 650	0.21 579	0.29 635	0.24 605	0.13 621	0.11 617	0.14 635	0.16 662	0.23 679	0.23 684

hitnet-ft	0.18 556	0.10 512	0.17 498	0.14 66	0.09 356	0.27 632	0.20 572	0.25 474	0.26 500	0.24 581	0.32 586	0.32 622	0.23 592	0.24 607	0.21 569	0.12 602	0.07 506	0.10 553	0.08 479	0.12 600	0.11 580

CCAANet	0.15 490	0.06 112	0.15 429	0.17 305	0.09 356	0.17 492	0.13 188	0.31 576	0.25 486	0.16 437	0.32 586	0.18 460	0.18 540	0.17 488	0.14 444	0.06 166	0.05 251	0.09 504	0.09 526	0.06 295	0.09 522

FADNet-RVC	0.21 592	0.20 651	0.40 655	0.21 580	0.16 643	0.21 565	0.15 353	0.27 502	0.27 513	0.26 599	0.32 586	0.26 564	0.21 579	0.22 587	0.19 546	0.12 602	0.13 647	0.12 606	0.14 640	0.13 616	0.18 671

DANet	0.21 592	0.16 618	0.29 622	0.25 644	0.13 591	0.23 593	0.19 549	0.28 526	0.27 513	0.28 619	0.32 586	0.35 639	0.32 656	0.31 642	0.24 605	0.11 576	0.09 578	0.11 584	0.10 567	0.13 616	0.11 580
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DISCO	0.20 577	0.09 443	0.22 582	0.17 305	0.10 474	0.25 611	0.18 503	0.28 526	0.45 640	0.23 569	0.32 586	0.34 633	0.26 617	0.29 635	0.29 649	0.08 435	0.06 432	0.07 321	0.07 399	0.09 523	0.10 554

HBP-ISP	0.18 556	0.13 585	0.17 498	0.15 120	0.11 531	0.08 80	0.13 188	0.28 526	0.30 543	0.22 554	0.33 593	0.21 497	0.25 609	0.23 595	0.18 531	0.15 646	0.17 672	0.21 673	0.17 669	0.10 559	0.09 522

FINET	0.22 600	0.18 642	0.28 613	0.19 476	0.16 643	0.24 602	0.24 627	0.33 596	0.49 651	0.26 599	0.33 593	0.22 515	0.23 592	0.23 595	0.18 531	0.18 669	0.16 668	0.11 584	0.10 567	0.15 646	0.14 635

GwcNet	0.20 577	0.14 600	0.20 561	0.18 398	0.12 565	0.25 611	0.20 572	0.36 633	0.45 640	0.20 522	0.33 593	0.33 628	0.21 579	0.22 587	0.25 613	0.11 576	0.09 578	0.09 504	0.09 526	0.09 523	0.10 554

HGLStereo	0.17 540	0.09 443	0.19 556	0.17 305	0.12 565	0.18 509	0.18 503	0.31 576	0.33 564	0.22 554	0.33 593	0.24 541	0.18 540	0.20 551	0.21 569	0.10 541	0.09 578	0.07 321	0.07 399	0.09 523	0.10 554

AF-Net	0.23 613	0.17 628	0.17 498	0.27 661	0.13 591	0.26 623	0.24 627	0.33 596	0.51 659	0.25 594	0.33 593	0.39 655	0.27 624	0.28 628	0.26 626	0.11 576	0.10 602	0.16 655	0.12 622	0.11 581	0.11 580

ADCRef	0.20 577	0.12 558	0.43 662	0.20 542	0.12 565	0.23 593	0.18 503	0.32 582	0.37 600	0.26 599	0.33 593	0.18 460	0.23 592	0.25 613	0.26 626	0.07 353	0.06 432	0.09 504	0.09 526	0.08 458	0.09 522

PA-Net	0.24 624	0.18 642	0.34 641	0.28 668	0.22 679	0.22 579	0.39 699	0.29 546	0.39 612	0.22 554	0.33 593	0.25 554	0.26 617	0.21 569	0.25 613	0.10 541	0.23 693	0.15 647	0.22 680	0.09 523	0.13 617
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.20 577	0.11 539	0.21 572	0.22 603	0.10 474	0.22 579	0.22 603	0.40 658	0.38 606	0.24 581	0.33 593	0.26 564	0.22 586	0.22 587	0.25 613	0.11 576	0.07 506	0.11 584	0.10 567	0.09 523	0.08 474

PSMNet_ROB	0.22 600	0.12 558	0.15 429	0.27 661	0.15 629	0.25 611	0.36 694	0.43 674	0.37 600	0.27 606	0.33 593	0.32 622	0.23 592	0.21 569	0.27 632	0.12 602	0.08 542	0.13 620	0.11 599	0.10 559	0.09 522

pmcnn	0.15 490	0.07 220	0.20 561	0.15 120	0.07 131	0.21 565	0.16 419	0.25 474	0.26 500	0.21 539	0.33 593	0.29 590	0.19 559	0.18 508	0.17 518	0.07 353	0.05 251	0.05 53	0.04 58	0.07 385	0.06 308

fast-acv-ft	0.18 556	0.11 539	0.20 561	0.19 476	0.12 565	0.26 623	0.21 589	0.26 488	0.35 589	0.22 554	0.34 603	0.27 571	0.21 579	0.21 569	0.23 593	0.09 497	0.09 578	0.08 413	0.10 567	0.08 458	0.07 399

RAFT-345	0.11 301	0.07 220	0.16 473	0.17 305	0.08 227	0.08 80	0.12 114	0.16 232	0.10 77	0.11 278	0.34 603	0.09 233	0.10 312	0.11 198	0.12 360	0.05 48	0.05 251	0.07 321	0.06 295	0.04 46	0.05 194

RTSC	0.23 613	0.13 585	0.30 628	0.21 580	0.13 591	0.29 646	0.17 454	0.36 633	0.68 695	0.27 606	0.34 603	0.30 600	0.22 586	0.32 647	0.31 662	0.10 541	0.08 542	0.09 504	0.10 567	0.13 616	0.14 635

PS-NSSS	0.20 577	0.21 657	0.23 590	0.20 542	0.10 474	0.19 533	0.17 454	0.36 633	0.26 500	0.27 606	0.34 603	0.27 571	0.24 601	0.20 551	0.20 556	0.15 646	0.12 633	0.17 659	0.14 640	0.10 559	0.09 522

YMNet	0.20 577	0.12 558	0.20 561	0.21 580	0.14 610	0.27 632	0.23 616	0.32 582	0.34 575	0.28 619	0.35 607	0.30 600	0.18 540	0.18 508	0.22 582	0.11 576	0.13 647	0.10 553	0.10 567	0.09 523	0.09 522

YMNet_1	0.20 577	0.12 558	0.20 561	0.21 580	0.14 610	0.27 632	0.23 616	0.32 582	0.34 575	0.28 619	0.35 607	0.30 600	0.18 540	0.18 508	0.22 582	0.11 576	0.13 647	0.10 553	0.10 567	0.09 523	0.09 522

SAMSARA	0.41 682	0.28 678	0.34 641	0.55 703	0.39 698	0.85 713	1.25 731	0.49 687	0.52 665	0.36 658	0.35 607	0.56 690	0.39 674	0.39 675	0.41 689	0.15 646	0.20 680	0.15 647	0.14 640	0.23 679	0.21 680

GANetREF_RVC	0.31 667	0.34 690	0.29 622	0.35 687	0.16 643	0.33 655	0.42 702	0.48 686	0.52 665	0.35 655	0.35 607	0.34 633	0.32 656	0.40 679	0.33 671	0.27 695	0.20 680	0.29 693	0.15 657	0.19 673	0.18 671
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
AANet_RVC	0.16 518	0.10 512	0.11 245	0.18 398	0.09 356	0.19 533	0.18 503	0.27 502	0.32 559	0.22 554	0.35 607	0.21 497	0.22 586	0.22 587	0.17 518	0.06 166	0.05 251	0.06 203	0.06 295	0.07 385	0.06 308

Syn2CoEx	0.22 600	0.16 618	0.29 622	0.29 675	0.15 629	0.26 623	0.21 589	0.34 611	0.32 559	0.29 629	0.36 612	0.28 581	0.25 609	0.20 551	0.25 613	0.16 663	0.12 633	0.14 635	0.11 599	0.09 523	0.08 474

S-Stereo	0.21 592	0.12 558	0.25 599	0.21 580	0.13 591	0.21 565	0.19 549	0.33 596	0.45 640	0.23 569	0.36 612	0.28 581	0.29 638	0.20 551	0.23 593	0.09 497	0.12 633	0.10 553	0.10 567	0.13 616	0.14 635

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 600	0.21 657	0.25 599	0.26 653	0.11 531	0.24 602	0.14 263	0.39 655	0.24 461	0.32 649	0.36 612	0.30 600	0.21 579	0.19 533	0.22 582	0.17 668	0.14 658	0.21 673	0.16 662	0.13 616	0.12 601

SQANet	0.24 624	0.24 668	0.31 631	0.31 681	0.19 669	0.27 632	0.13 188	0.30 559	0.33 564	0.25 594	0.37 615	0.31 615	0.22 586	0.27 619	0.23 593	0.15 646	0.10 602	0.21 673	0.16 662	0.22 676	0.16 658

DDUNet	0.23 613	0.18 642	0.22 582	0.22 603	0.15 629	0.25 611	0.24 627	0.30 559	0.31 553	0.31 642	0.37 615	0.34 633	0.26 617	0.25 613	0.21 569	0.18 669	0.13 647	0.17 659	0.11 599	0.16 659	0.17 667

FAT-Stereo	0.21 592	0.13 585	0.22 582	0.21 580	0.12 565	0.18 509	0.18 503	0.35 626	0.40 616	0.28 619	0.37 615	0.33 628	0.33 660	0.21 569	0.20 556	0.09 497	0.11 617	0.10 553	0.09 526	0.11 581	0.14 635

ADCP+	0.20 577	0.10 512	0.35 647	0.21 580	0.12 565	0.22 579	0.27 657	0.31 576	0.35 589	0.26 599	0.37 615	0.22 515	0.22 586	0.27 619	0.28 640	0.09 497	0.06 432	0.08 413	0.08 479	0.10 559	0.10 554

CC-Net-ROB	0.28 654	0.31 687	0.36 649	0.30 679	0.15 629	0.25 611	0.19 549	0.45 680	0.34 575	0.39 665	0.37 615	0.39 655	0.31 654	0.27 619	0.27 632	0.24 693	0.18 674	0.30 695	0.23 684	0.19 673	0.15 649

ETE_ROB	0.23 613	0.17 628	0.23 590	0.25 644	0.14 610	0.26 623	0.29 674	0.32 582	0.37 600	0.28 619	0.37 615	0.45 672	0.27 624	0.28 628	0.27 632	0.11 576	0.09 578	0.12 606	0.10 567	0.14 634	0.13 617

DispFullNet	0.27 651	0.22 661	0.66 690	0.28 668	0.17 655	0.27 632	0.17 454	0.34 611	0.57 674	0.27 606	0.37 615	0.43 668	0.24 601	0.39 675	0.25 613	0.12 602	0.06 432	0.19 670	0.11 599	0.23 679	0.16 658

w-ln-seven-2	0.20 577	0.14 600	0.39 652	0.23 624	0.12 565	0.21 565	0.21 589	0.29 546	0.38 606	0.25 594	0.38 622	0.28 581	0.23 592	0.21 569	0.25 613	0.08 435	0.08 542	0.09 504	0.09 526	0.10 559	0.09 522

RP	0.22 600	0.13 585	0.22 582	0.23 624	0.12 565	0.21 565	0.20 572	0.26 488	0.45 640	0.22 554	0.38 622	0.37 644	0.25 609	0.28 628	0.25 613	0.11 576	0.12 633	0.13 620	0.12 622	0.13 616	0.14 635

G-Net	0.25 631	0.17 628	0.38 651	0.23 624	0.16 643	0.51 689	0.23 616	0.29 546	0.35 589	0.36 658	0.38 622	0.31 615	0.29 638	0.28 628	0.27 632	0.11 576	0.09 578	0.12 606	0.10 567	0.16 659	0.14 635

NCC-stereo	0.25 631	0.15 607	0.31 631	0.26 653	0.17 655	0.21 565	0.31 683	0.41 663	0.40 616	0.24 581	0.38 622	0.33 628	0.29 638	0.37 668	0.28 640	0.13 621	0.11 617	0.15 647	0.22 680	0.13 616	0.13 617

Abc-Net	0.25 631	0.15 607	0.31 631	0.26 653	0.17 655	0.21 565	0.31 683	0.41 663	0.40 616	0.24 581	0.38 622	0.33 628	0.29 638	0.37 668	0.28 640	0.13 621	0.11 617	0.15 647	0.22 680	0.13 616	0.13 617
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	0.28 654	0.16 618	0.33 638	0.18 398	0.13 591	0.55 692	0.42 702	0.52 693	0.68 695	0.29 629	0.38 622	0.39 655	0.30 649	0.32 647	0.23 593	0.11 576	0.10 602	0.11 584	0.08 479	0.20 675	0.16 658

NCCL2	0.24 624	0.15 607	0.18 532	0.34 685	0.18 665	0.24 602	0.24 627	0.34 611	0.29 537	0.31 642	0.38 622	0.38 650	0.29 638	0.23 595	0.25 613	0.15 646	0.12 633	0.18 668	0.21 677	0.13 616	0.13 617

SGM_RVC	0.24 624	0.12 558	0.16 473	0.15 120	0.09 356	0.34 659	0.19 549	0.35 626	0.32 559	0.44 679	0.38 622	0.53 688	0.36 669	0.36 663	0.26 626	0.13 621	0.13 647	0.13 620	0.13 634	0.11 581	0.11 580
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SuperB	0.20 577	0.10 512	0.57 678	0.16 217	0.09 356	0.19 533	0.18 503	0.25 474	0.51 659	0.27 606	0.39 630	0.17 445	0.22 586	0.22 587	0.21 569	0.08 435	0.06 432	0.06 203	0.06 295	0.12 600	0.11 580

stereogan	0.22 600	0.11 539	0.21 572	0.20 542	0.12 565	0.32 653	0.19 549	0.36 633	0.45 640	0.23 569	0.39 630	0.35 639	0.27 624	0.33 651	0.23 593	0.10 541	0.12 633	0.10 553	0.10 567	0.14 634	0.14 635

LALA_ROB	0.25 631	0.16 618	0.23 590	0.27 661	0.17 655	0.27 632	0.27 657	0.42 668	0.38 606	0.33 653	0.39 630	0.51 684	0.26 617	0.29 635	0.28 640	0.16 663	0.09 578	0.13 620	0.12 622	0.13 616	0.13 617

w-ln-seven	0.24 624	0.15 607	0.58 681	0.20 542	0.14 610	0.26 623	0.22 603	0.36 633	0.62 685	0.30 635	0.40 633	0.30 600	0.23 592	0.22 587	0.28 640	0.09 497	0.09 578	0.11 584	0.10 567	0.11 581	0.10 554

RAFT-RH_RVC	0.12 385	0.06 112	0.14 394	0.16 217	0.09 356	0.12 317	0.12 114	0.17 270	0.12 154	0.13 352	0.40 633	0.11 301	0.10 312	0.13 358	0.12 360	0.05 48	0.04 24	0.08 413	0.05 200	0.05 166	0.06 308

APVNet	0.23 613	0.12 558	0.20 561	0.18 398	0.14 610	0.32 653	0.31 683	0.40 658	0.33 564	0.27 606	0.40 633	0.30 600	0.29 638	0.27 619	0.25 613	0.11 576	0.12 633	0.11 584	0.14 640	0.12 600	0.13 617

RGC	0.25 631	0.20 651	0.29 622	0.28 668	0.16 643	0.22 579	0.23 616	0.33 596	0.44 636	0.27 606	0.40 633	0.38 650	0.28 633	0.37 668	0.23 593	0.11 576	0.13 647	0.17 659	0.17 669	0.15 646	0.16 658

edge stereo	0.23 613	0.14 600	0.21 572	0.21 580	0.13 591	0.24 602	0.16 419	0.32 582	0.42 625	0.32 649	0.40 633	0.39 655	0.35 666	0.25 613	0.25 613	0.13 621	0.11 617	0.14 635	0.11 599	0.12 600	0.14 635

PASM	0.33 670	0.25 673	0.51 671	0.28 668	0.27 690	0.30 649	0.31 683	0.35 626	0.51 659	0.36 658	0.40 633	0.47 680	0.35 666	0.34 654	0.36 677	0.23 691	0.26 696	0.26 681	0.28 693	0.23 679	0.21 680

MDST_ROB	0.22 600	0.10 512	0.18 532	0.18 398	0.11 531	0.40 679	0.19 549	0.44 678	0.42 625	0.40 668	0.40 633	0.29 590	0.21 579	0.27 619	0.19 546	0.11 576	0.10 602	0.14 635	0.11 599	0.10 559	0.08 474

CSAN	0.30 661	0.24 668	0.28 613	0.34 685	0.19 669	0.34 659	0.42 702	0.38 649	0.51 659	0.38 664	0.40 633	0.44 671	0.34 662	0.29 635	0.31 662	0.19 674	0.16 668	0.19 670	0.19 674	0.14 634	0.15 649

SANet	0.25 631	0.14 600	0.29 622	0.21 580	0.11 531	0.29 646	0.25 643	0.40 658	0.65 693	0.36 658	0.40 633	0.42 666	0.27 624	0.27 619	0.25 613	0.12 602	0.09 578	0.10 553	0.09 526	0.13 616	0.12 601

XPNet_ROB	0.22 600	0.12 558	0.20 561	0.22 603	0.13 591	0.22 579	0.19 549	0.35 626	0.40 616	0.30 635	0.40 633	0.38 650	0.27 624	0.26 617	0.29 649	0.15 646	0.10 602	0.10 553	0.10 567	0.13 616	0.12 601

PWC_ROB	0.21 592	0.16 618	0.27 610	0.18 398	0.11 531	0.22 579	0.13 188	0.33 596	0.49 651	0.30 635	0.40 633	0.32 622	0.25 609	0.31 642	0.23 593	0.10 541	0.07 506	0.11 584	0.08 479	0.11 581	0.10 554

z-ln-s-r	0.18 556	0.10 512	0.41 657	0.19 476	0.08 227	0.18 509	0.18 503	0.23 425	0.34 575	0.19 500	0.41 644	0.22 515	0.17 526	0.20 551	0.25 613	0.07 353	0.05 251	0.07 321	0.07 399	0.07 385	0.06 308

PSMNet-RUCA	0.28 654	0.33 689	0.42 660	0.36 689	0.32 696	0.18 509	0.20 572	0.42 668	0.30 543	0.33 653	0.41 644	0.40 661	0.24 601	0.31 642	0.20 556	0.19 674	0.11 617	0.25 680	0.15 657	0.22 676	0.16 658

Wz-Net-MNSev	0.23 613	0.13 585	0.33 638	0.20 542	0.15 629	0.36 668	0.25 643	0.34 611	0.45 640	0.29 629	0.41 644	0.39 655	0.19 559	0.25 613	0.27 632	0.09 497	0.07 506	0.09 504	0.09 526	0.12 600	0.10 554

Nwc_Net	0.23 613	0.17 628	0.22 582	0.25 644	0.15 629	0.25 611	0.27 657	0.38 649	0.39 612	0.22 554	0.41 644	0.30 600	0.29 638	0.28 628	0.25 613	0.11 576	0.10 602	0.17 659	0.20 675	0.10 559	0.11 580

ADCPNet	0.26 643	0.17 628	0.62 686	0.21 580	0.15 629	0.36 668	0.25 643	0.33 596	0.37 600	0.31 642	0.41 644	0.36 641	0.29 638	0.29 635	0.34 675	0.12 602	0.10 602	0.11 584	0.12 622	0.14 634	0.13 617

StereoDRNet-Refined	0.17 540	0.12 558	0.16 473	0.20 542	0.10 474	0.18 509	0.18 503	0.27 502	0.24 461	0.26 599	0.41 644	0.23 532	0.18 540	0.21 569	0.21 569	0.09 497	0.05 251	0.09 504	0.10 567	0.07 385	0.07 399
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FBW_ROB	0.25 631	0.17 628	0.23 590	0.27 661	0.14 610	0.26 623	0.22 603	0.42 668	0.43 634	0.42 674	0.41 644	0.43 668	0.27 624	0.32 647	0.24 605	0.09 497	0.15 662	0.15 647	0.12 622	0.12 600	0.10 554

PDISCO_ROB	0.28 654	0.16 618	0.28 613	0.28 668	0.20 673	0.33 655	0.27 657	0.45 680	0.58 677	0.28 619	0.41 644	0.45 672	0.30 649	0.34 654	0.35 676	0.12 602	0.09 578	0.17 659	0.16 662	0.17 666	0.13 617

Wz-Net-TNSev	0.29 658	0.20 651	0.69 698	0.19 476	0.15 629	0.38 674	0.27 657	0.36 633	0.56 672	0.35 655	0.42 652	0.45 672	0.39 674	0.33 651	0.31 662	0.13 621	0.13 647	0.10 553	0.12 622	0.15 646	0.15 649

Wz-Net-LNSev	0.22 600	0.16 618	0.41 657	0.22 603	0.13 591	0.25 611	0.24 627	0.33 596	0.44 636	0.30 635	0.42 652	0.32 622	0.19 559	0.23 595	0.27 632	0.10 541	0.09 578	0.08 413	0.08 479	0.12 600	0.11 580

SHD	0.26 643	0.15 607	0.31 631	0.24 636	0.18 665	0.23 593	0.15 353	0.39 655	0.72 700	0.32 649	0.42 652	0.36 641	0.29 638	0.33 651	0.30 656	0.13 621	0.11 617	0.14 635	0.13 634	0.16 659	0.20 679

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 556	0.09 443	0.30 628	0.15 120	0.11 531	0.23 593	0.20 572	0.27 502	0.40 616	0.26 599	0.43 655	0.25 554	0.15 479	0.21 569	0.20 556	0.07 353	0.05 251	0.06 203	0.05 200	0.10 559	0.09 522

GANet	0.22 600	0.13 585	0.21 572	0.25 644	0.14 610	0.23 593	0.22 603	0.42 668	0.27 513	0.31 642	0.43 655	0.37 644	0.29 638	0.23 595	0.23 593	0.10 541	0.12 633	0.10 553	0.09 526	0.10 559	0.08 474

RTS	0.46 690	0.19 646	3.33 728	0.25 644	0.15 629	0.72 705	0.21 589	0.37 642	0.78 707	0.42 674	0.44 657	0.31 615	0.43 687	0.55 700	0.37 681	0.10 541	0.09 578	0.13 620	0.13 634	0.15 646	0.15 649

RTSA	0.46 690	0.19 646	3.33 728	0.25 644	0.15 629	0.72 705	0.21 589	0.37 642	0.78 707	0.42 674	0.44 657	0.31 615	0.43 687	0.55 700	0.37 681	0.10 541	0.09 578	0.13 620	0.13 634	0.15 646	0.15 649

DStereoFS	0.27 651	0.22 661	0.32 635	0.23 624	0.15 629	0.23 593	0.21 589	0.52 693	0.49 651	0.28 619	0.45 659	0.34 633	0.36 669	0.53 697	0.29 649	0.13 621	0.11 617	0.15 647	0.13 634	0.17 666	0.17 667

ACVNet-4b	0.39 679	0.53 700	0.56 676	0.45 697	0.24 684	0.46 685	0.18 503	0.50 688	0.64 689	0.42 674	0.45 659	0.60 692	0.27 624	0.34 654	0.24 605	0.33 698	0.14 658	0.48 703	0.42 705	0.31 697	0.27 692

ADCMid	0.26 643	0.15 607	0.42 660	0.20 542	0.14 610	0.25 611	0.26 652	0.35 626	0.40 616	0.37 662	0.45 659	0.34 633	0.42 684	0.36 663	0.36 677	0.10 541	0.09 578	0.11 584	0.11 599	0.13 616	0.13 617

ccnet	0.30 661	0.28 678	0.24 596	0.20 542	0.28 691	0.41 681	0.22 603	0.46 683	0.33 564	0.37 662	0.46 662	0.37 644	0.30 649	0.40 679	0.43 692	0.23 691	0.14 658	0.21 673	0.17 669	0.23 679	0.19 676

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 661	0.24 668	0.30 628	0.36 689	0.16 643	0.36 668	0.31 683	0.34 611	0.43 634	0.41 672	0.46 662	0.38 650	0.30 649	0.35 659	0.29 649	0.19 674	0.20 680	0.26 681	0.29 694	0.18 670	0.19 676

ADCL	0.25 631	0.12 558	0.49 670	0.22 603	0.12 565	0.36 668	0.29 674	0.30 559	0.57 674	0.24 581	0.47 664	0.30 600	0.31 654	0.30 641	0.30 656	0.09 497	0.07 506	0.09 504	0.09 526	0.10 559	0.10 554

aanetorigin	0.22 600	0.17 628	0.57 678	0.18 398	0.10 474	0.16 468	0.19 549	0.20 356	0.33 564	0.49 685	0.48 665	0.30 600	0.28 633	0.21 569	0.24 605	0.08 435	0.07 506	0.08 413	0.07 399	0.10 559	0.09 522

Ntro	0.41 682	0.40 695	0.54 674	0.46 700	0.30 695	0.64 698	0.24 627	0.47 684	0.68 695	0.42 674	0.49 666	0.47 680	0.42 684	0.40 679	0.32 667	0.32 697	0.28 698	0.37 699	0.31 697	0.33 699	0.29 693

PWCDC_ROB	0.21 592	0.13 585	0.23 590	0.25 644	0.12 565	0.20 553	0.15 353	0.34 611	0.55 670	0.29 629	0.49 666	0.21 497	0.15 479	0.28 628	0.20 556	0.11 576	0.09 578	0.10 553	0.08 479	0.11 581	0.09 522

otaku	0.39 679	0.38 693	0.53 672	0.44 696	0.28 691	0.57 694	0.24 627	0.42 668	0.62 685	0.40 668	0.50 668	0.46 676	0.34 662	0.40 679	0.33 671	0.30 696	0.30 700	0.39 700	0.33 699	0.30 694	0.29 693

anonymity	0.53 696	0.58 701	0.66 690	0.41 693	0.61 715	0.54 691	0.41 700	0.57 699	0.41 623	0.56 692	0.50 668	0.50 683	0.55 697	0.59 705	0.50 702	0.58 715	0.50 718	0.51 705	0.51 712	0.52 705	0.58 713

ADCS	0.30 661	0.19 646	0.48 669	0.21 580	0.18 665	0.29 646	0.24 627	0.42 668	0.64 689	0.40 668	0.50 668	0.40 661	0.37 671	0.40 679	0.43 692	0.13 621	0.13 647	0.13 620	0.14 640	0.16 659	0.16 658

AnyNet_C32	0.26 643	0.16 618	0.39 652	0.20 542	0.17 655	0.26 623	0.31 683	0.32 582	0.45 640	0.31 642	0.50 668	0.30 600	0.34 662	0.41 685	0.36 677	0.12 602	0.12 633	0.12 606	0.14 640	0.14 634	0.15 649

AANet	0.31 667	0.20 651	1.05 717	0.16 217	0.13 591	0.23 593	0.16 419	0.30 559	0.64 689	0.60 694	0.53 672	0.46 676	0.39 674	0.23 595	0.33 671	0.12 602	0.10 602	0.11 584	0.10 567	0.13 616	0.12 601

FCDSN-DC	0.33 670	0.28 678	0.28 613	0.30 679	0.24 684	0.39 677	0.28 663	0.43 674	0.42 625	0.44 679	0.53 672	0.51 684	0.42 684	0.37 668	0.30 656	0.21 682	0.20 680	0.27 684	0.26 687	0.25 687	0.25 687
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	0.24 624	0.11 539	0.24 596	0.17 305	0.14 610	0.34 659	0.16 419	0.33 596	0.33 564	0.39 665	0.54 674	0.40 661	0.35 666	0.35 659	0.26 626	0.12 602	0.12 633	0.12 606	0.11 599	0.14 634	0.14 635

zh-sn7	0.26 643	0.17 628	0.55 675	0.24 636	0.14 610	0.25 611	0.25 643	0.34 611	0.49 651	0.29 629	0.55 675	0.29 590	0.32 656	0.37 668	0.33 671	0.10 541	0.10 602	0.11 584	0.11 599	0.12 600	0.12 601

psmorigin	0.25 631	0.16 618	0.35 647	0.17 305	0.13 591	0.24 602	0.14 263	0.34 611	0.34 575	0.41 672	0.55 675	0.41 664	0.38 673	0.35 659	0.28 640	0.11 576	0.15 662	0.11 584	0.11 599	0.12 600	0.17 667

Wz-Net-SNSev	0.26 643	0.17 628	0.46 664	0.25 644	0.14 610	0.26 623	0.24 627	0.38 649	0.57 674	0.30 635	0.56 677	0.39 655	0.26 617	0.24 607	0.32 667	0.10 541	0.09 578	0.10 553	0.11 599	0.11 581	0.11 580

EDNetEfficient	0.30 661	0.24 668	1.18 719	0.18 398	0.10 474	0.20 553	0.20 572	0.21 378	0.61 682	0.74 705	0.56 677	0.30 600	0.40 679	0.23 595	0.32 667	0.09 497	0.07 506	0.08 413	0.07 399	0.11 581	0.10 554

MFN_U_SF_RVC	0.33 670	0.22 661	0.58 681	0.31 681	0.15 629	0.36 668	0.17 454	0.54 697	0.46 647	0.47 684	0.56 677	0.58 691	0.39 674	0.36 663	0.38 684	0.15 646	0.15 662	0.18 668	0.21 677	0.16 659	0.16 658

FC-DCNN	0.33 670	0.28 678	0.28 613	0.26 653	0.23 680	0.38 674	0.29 674	0.40 658	0.44 636	0.46 682	0.56 677	0.51 684	0.41 680	0.38 673	0.31 662	0.21 682	0.20 680	0.27 684	0.26 687	0.25 687	0.24 685

z-mn7	0.25 631	0.15 607	0.47 667	0.19 476	0.13 591	0.28 642	0.25 643	0.35 626	0.64 689	0.27 606	0.57 681	0.29 590	0.24 601	0.32 647	0.27 632	0.08 435	0.08 542	0.08 413	0.08 479	0.10 559	0.10 554

FC-DCNN v2	0.33 670	0.28 678	0.28 613	0.26 653	0.23 680	0.39 677	0.29 674	0.41 663	0.44 636	0.46 682	0.57 681	0.51 684	0.41 680	0.38 673	0.30 656	0.21 682	0.20 680	0.27 684	0.26 687	0.25 687	0.24 685

WZ-Net	0.29 658	0.17 628	0.82 709	0.23 624	0.16 643	0.35 664	0.29 674	0.40 658	0.59 679	0.24 581	0.57 681	0.37 644	0.25 609	0.34 654	0.37 681	0.09 497	0.08 542	0.09 504	0.10 567	0.14 634	0.16 658

SGM-ForestM	0.33 670	0.12 558	0.17 498	0.16 217	0.11 531	0.42 683	0.20 572	0.43 674	0.53 669	0.53 688	0.57 681	1.41 722	0.44 689	0.42 686	0.29 649	0.14 642	0.16 668	0.16 655	0.16 662	0.12 600	0.13 617

MADNet+	0.76 708	0.72 710	3.76 731	0.67 707	0.41 700	0.99 719	0.97 729	0.72 708	0.75 705	0.52 687	0.58 685	0.64 696	0.68 708	0.89 720	1.04 726	0.35 700	0.36 705	0.28 692	0.23 684	0.38 701	0.33 698

MeshStereo	0.27 651	0.13 585	0.18 532	0.15 120	0.11 531	0.33 655	0.24 627	0.41 663	0.36 594	0.53 688	0.58 685	0.67 698	0.41 680	0.36 663	0.27 632	0.14 642	0.13 647	0.13 620	0.11 599	0.11 581	0.11 580
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
light-stereo	0.44 686	0.27 676	0.64 689	0.61 705	0.50 705	0.34 659	0.23 616	0.47 684	0.52 665	0.57 693	0.59 687	0.78 704	0.33 660	0.49 691	0.30 656	0.33 698	0.25 694	0.27 684	0.33 699	0.47 703	0.41 706

ACVNet_1	0.45 689	0.51 699	0.61 684	0.45 697	0.28 691	0.50 687	0.28 663	0.58 704	0.71 699	0.63 696	0.59 687	0.74 703	0.50 693	0.50 692	0.36 677	0.26 694	0.25 694	0.39 700	0.29 694	0.32 698	0.25 687

LSM	0.34 676	0.21 657	0.62 686	0.27 661	0.62 716	0.35 664	0.26 652	0.43 674	0.49 651	0.45 681	0.60 689	0.42 666	0.37 671	0.35 659	0.26 626	0.13 621	0.21 690	0.14 635	0.16 662	0.18 670	0.34 699

SPS-STEREO	0.58 700	0.59 703	0.66 690	0.45 697	0.55 709	0.65 699	0.44 705	0.63 706	0.51 659	0.69 699	0.65 690	0.66 697	0.58 702	0.62 706	0.62 710	0.62 718	0.47 713	0.51 705	0.49 709	0.55 708	0.58 713
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
zh-mn7	0.26 643	0.15 607	0.59 683	0.19 476	0.14 610	0.24 602	0.22 603	0.35 626	0.63 688	0.35 655	0.67 691	0.31 615	0.25 609	0.31 642	0.26 626	0.09 497	0.08 542	0.09 504	0.09 526	0.09 523	0.11 580

RainbowNet	0.54 697	0.61 704	0.71 703	0.57 704	0.43 702	0.66 700	0.37 695	0.60 705	0.87 711	0.51 686	0.67 691	0.63 694	0.47 690	0.50 692	0.44 695	0.47 708	0.48 714	0.53 707	0.41 704	0.53 707	0.41 706

EDNetEfficientorigin	7.92 734	0.32 688	152.98 760	0.20 542	0.10 474	0.22 579	0.17 454	0.23 425	0.60 680	0.73 703	0.67 691	0.41 664	0.51 695	0.24 607	0.41 689	0.08 435	0.07 506	0.09 504	0.07 399	0.12 600	0.11 580

LE_ROB	0.50 695	0.07 220	0.14 394	0.15 120	0.08 227	0.26 623	0.17 454	0.23 425	1.71 729	4.68 735	0.67 691	0.46 676	0.47 690	0.21 569	0.30 656	0.07 353	0.06 432	0.06 203	0.06 295	0.08 458	0.06 308

MSMD_ROB	0.31 667	0.26 674	0.26 608	0.24 636	0.21 676	0.34 659	0.25 643	0.34 611	0.39 612	0.40 668	0.69 695	0.45 672	0.41 680	0.34 654	0.28 640	0.20 679	0.20 680	0.26 681	0.25 686	0.23 679	0.22 683

coex-ft	3.24 727	0.35 691	57.83 759	0.18 398	0.13 591	0.27 632	0.23 616	0.28 526	0.72 700	1.89 731	0.70 696	0.43 668	0.47 690	0.29 635	0.43 692	0.09 497	0.09 578	0.12 606	0.09 526	0.14 634	0.14 635

SGM+DAISY	0.57 699	0.58 701	0.67 694	0.41 693	0.55 709	0.68 702	0.51 709	0.57 699	0.46 647	0.67 697	0.70 696	0.69 701	0.57 701	0.64 707	0.58 707	0.59 716	0.49 715	0.50 704	0.50 711	0.52 705	0.59 716

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 686	0.39 694	0.56 676	0.40 692	0.20 673	0.66 700	0.33 692	0.54 697	0.72 700	0.71 701	0.72 698	0.62 693	0.55 697	0.52 695	0.47 699	0.20 679	0.19 679	0.29 693	0.30 696	0.24 685	0.19 676

Consistency-Raft	0.44 686	0.40 695	0.46 664	0.37 691	0.43 702	0.42 683	0.41 700	0.57 699	0.55 670	0.32 649	0.73 699	0.32 622	0.50 693	0.42 686	0.49 701	0.39 702	0.36 705	0.45 702	0.52 714	0.42 702	0.30 695

MFMNet_re	0.65 701	0.66 708	0.66 690	0.51 701	0.69 720	0.70 703	0.58 713	0.65 707	0.75 705	0.61 695	0.73 699	0.63 694	0.68 708	0.65 708	0.60 709	0.66 720	0.58 727	0.63 710	0.59 715	0.68 716	0.69 723

AnyNet_C01	0.37 677	0.26 674	1.41 722	0.22 603	0.17 655	0.51 689	0.28 663	0.36 633	0.40 616	0.39 665	0.75 701	0.46 676	0.39 674	0.46 689	0.50 702	0.13 621	0.13 647	0.13 620	0.14 640	0.14 634	0.16 658

PWCK	0.72 705	0.95 719	0.99 715	0.77 710	0.32 696	0.79 710	0.38 697	0.92 713	0.90 712	0.96 716	0.76 702	0.97 708	0.62 705	0.87 717	0.68 713	0.73 722	0.46 709	0.76 717	0.49 709	0.71 719	0.44 709

ELAS_RVC	0.42 684	0.29 685	0.33 638	0.28 668	0.24 684	0.56 693	0.38 697	0.50 688	0.61 682	0.74 705	0.76 702	0.67 698	0.56 699	0.55 700	0.42 691	0.22 686	0.21 690	0.27 684	0.26 687	0.27 693	0.26 690
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	0.73 707	0.46 698	1.21 720	0.52 702	0.47 704	2.16 729	0.67 719	0.78 709	0.72 700	0.70 700	0.79 704	1.21 715	0.84 715	1.06 726	1.04 726	0.40 703	0.28 698	0.33 697	0.33 699	0.30 694	0.34 699

PVD	0.40 681	0.21 657	0.40 655	0.32 684	0.23 680	0.30 649	0.45 706	0.53 696	0.97 714	0.55 691	0.80 705	0.54 689	0.60 704	0.53 697	0.40 687	0.19 674	0.14 658	0.17 659	0.14 640	0.24 685	0.32 697

ELAS	0.42 684	0.29 685	0.34 641	0.28 668	0.24 684	0.63 697	0.37 695	0.52 693	0.52 665	0.72 702	0.82 706	0.68 700	0.56 699	0.52 695	0.45 698	0.22 686	0.21 690	0.27 684	0.26 687	0.26 691	0.26 690
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	0.97 717	0.96 720	1.48 724	0.88 718	0.57 712	1.24 727	0.90 727	0.78 709	0.96 713	1.05 719	0.85 707	1.56 727	1.26 729	0.97 724	0.99 724	0.88 727	0.57 726	1.04 727	0.88 727	0.81 723	0.75 724

TorneroNet-64	0.76 708	0.73 711	0.77 707	0.78 712	0.58 714	0.94 718	0.58 713	0.85 712	1.26 719	0.67 697	0.88 708	1.41 722	0.76 712	0.87 717	0.68 713	0.49 710	0.46 709	0.73 714	0.59 715	0.68 716	0.54 712

UNDER WATER	0.99 719	1.00 721	1.47 723	1.00 722	0.71 723	1.18 726	0.86 725	0.81 711	1.09 716	1.02 718	0.90 709	1.53 726	1.26 729	1.06 726	1.02 725	0.79 725	0.54 721	1.02 725	0.88 727	0.83 724	0.75 724

MonStereo1	0.49 694	0.27 676	0.61 684	0.29 675	0.20 673	0.40 679	0.19 549	0.51 692	0.66 694	0.53 688	0.91 710	1.02 709	0.59 703	0.51 694	0.58 707	0.53 712	0.32 703	0.55 709	0.40 703	0.36 700	0.38 703

NVStereoNet_ROB	0.47 692	0.37 692	0.47 667	0.42 695	0.29 694	0.35 664	0.35 693	0.50 688	0.61 682	0.73 703	0.94 711	0.70 702	0.68 708	0.48 690	0.62 710	0.22 686	0.33 704	0.34 698	0.34 702	0.30 694	0.31 696
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
tt	4.65 729	0.07 220	3.54 730	2.01 730	1.55 730	10.25 736	16.66 739	8.90 742	5.03 735	1.33 727	0.96 712	4.71 733	4.74 735	3.33 732	5.86 736	6.06 742	10.30 748	1.87 736	2.09 736	2.61 733	1.19 732

WAO-6	0.82 711	0.81 714	0.63 688	0.87 717	0.63 717	0.79 710	0.60 715	0.98 719	1.52 728	0.91 715	0.97 713	1.08 712	1.04 723	0.72 710	0.70 716	0.72 721	0.49 715	0.91 723	0.71 722	0.70 718	0.59 716

BEATNet-Init1	0.54 697	0.28 678	0.68 697	0.31 681	0.21 676	0.85 713	0.31 683	0.57 699	0.69 698	0.89 712	1.00 714	2.17 729	0.66 707	0.58 704	0.44 695	0.19 674	0.18 674	0.23 678	0.22 680	0.22 676	0.21 680

IMH-64-1	0.66 702	0.62 705	0.69 698	0.72 708	0.51 706	0.60 695	0.51 709	0.92 713	0.84 709	0.75 708	1.02 715	0.81 705	0.78 713	0.80 711	0.50 702	0.43 704	0.46 709	0.72 712	0.48 707	0.55 708	0.40 704

IMH-64	0.66 702	0.62 705	0.69 698	0.72 708	0.51 706	0.60 695	0.51 709	0.92 713	0.84 709	0.75 708	1.02 715	0.81 705	0.78 713	0.80 711	0.50 702	0.43 704	0.46 709	0.72 712	0.48 707	0.55 708	0.40 704

DPSimNet_ROB	1.14 722	1.25 725	0.87 713	1.15 726	0.90 727	1.15 725	1.18 730	1.20 730	1.26 719	1.45 728	1.05 717	1.44 725	1.13 727	0.92 721	1.70 729	1.47 733	0.52 720	1.22 730	1.04 732	0.92 725	1.03 730

IMH	0.72 705	0.65 707	0.70 701	0.77 710	0.54 708	0.71 704	0.56 712	0.99 721	1.08 715	0.82 711	1.09 718	0.89 707	0.88 717	0.88 719	0.53 706	0.44 707	0.50 718	0.75 715	0.51 712	0.58 711	0.42 708

ACVNet_2	0.67 704	0.68 709	0.70 701	0.64 706	0.41 700	0.75 708	0.50 708	0.98 719	1.38 724	0.90 713	1.09 718	1.04 710	0.74 711	0.55 700	0.48 700	0.43 704	0.40 707	0.53 707	0.45 706	0.48 704	0.36 701

TorneroNet	0.83 712	0.75 712	0.83 711	0.85 715	0.63 717	1.03 722	0.65 717	0.96 717	1.14 717	0.80 710	1.10 720	1.36 720	0.88 717	0.95 722	0.82 721	0.57 713	0.49 715	0.79 720	0.66 720	0.74 722	0.64 722

ktn	1.02 720	1.23 724	0.82 709	1.24 727	0.86 726	1.00 721	0.86 725	0.96 717	1.37 723	1.05 719	1.12 721	1.16 714	1.06 724	0.95 722	0.62 710	1.28 732	0.71 730	1.39 732	0.83 726	1.06 728	0.77 726

Dean	0.88 714	0.88 718	0.81 708	0.82 714	0.57 712	0.91 715	0.62 716	1.17 729	1.71 729	1.15 724	1.16 722	1.31 719	1.00 722	0.82 713	0.83 722	0.57 713	0.56 724	0.78 719	0.65 718	0.67 715	0.58 713

notaker	0.98 718	1.13 722	1.02 716	1.14 725	0.81 724	0.73 707	0.69 722	0.94 716	1.15 718	1.19 726	1.19 723	1.41 722	1.17 728	1.10 728	0.74 718	0.82 726	0.64 729	1.18 728	0.79 725	1.02 726	0.82 727

WAO-7	0.80 710	0.78 713	0.57 678	0.85 715	0.67 719	0.76 709	0.69 722	1.07 723	1.30 721	0.90 713	1.20 724	1.05 711	0.93 719	0.71 709	0.68 713	0.60 717	0.62 728	0.67 711	0.68 721	0.64 712	0.59 716

MANE	0.47 692	0.28 678	0.28 613	0.27 661	0.24 684	0.50 687	0.32 691	0.57 699	0.62 685	0.74 705	1.20 724	1.21 715	0.64 706	0.54 699	0.39 685	0.22 686	0.20 680	0.27 684	0.31 697	0.26 691	0.25 687

LVE	0.84 713	0.87 717	0.86 712	0.81 713	0.56 711	1.09 724	0.66 718	1.07 723	1.45 726	0.97 717	1.23 726	1.11 713	0.86 716	0.84 714	0.72 717	0.49 710	0.56 724	0.76 717	0.60 717	0.66 714	0.60 719

KSHMR	1.10 721	1.19 723	0.90 714	1.26 728	1.00 728	0.99 719	0.96 728	1.13 728	1.35 722	1.16 725	1.28 727	1.40 721	0.97 721	1.03 725	0.93 723	1.03 730	1.08 732	1.20 729	1.03 731	1.03 727	0.98 729

WAO-8	0.92 715	0.83 715	0.67 694	0.94 720	0.70 721	0.92 716	0.68 720	1.08 725	1.80 731	1.06 721	1.42 728	1.29 717	1.08 725	0.86 715	0.80 719	0.74 723	0.54 721	0.86 721	0.75 723	0.71 719	0.63 720

Venus	0.92 715	0.83 715	0.67 694	0.94 720	0.70 721	0.92 716	0.68 720	1.08 725	1.80 731	1.06 721	1.42 728	1.29 717	1.08 725	0.86 715	0.80 719	0.74 723	0.54 721	0.86 721	0.75 723	0.71 719	0.63 720

HanzoNet	1.31 723	1.29 726	1.22 721	1.13 724	0.85 725	1.05 723	0.84 724	1.06 722	1.47 727	1.66 729	1.63 730	2.48 731	1.78 731	1.63 730	1.69 728	1.27 731	0.80 731	1.32 731	1.02 730	1.07 729	0.90 728

JetRed	1.66 724	1.51 727	3.09 727	0.93 719	1.21 729	5.28 732	1.61 734	1.29 731	1.42 725	1.84 730	1.77 731	1.59 728	0.95 720	1.43 729	2.51 734	0.91 729	1.61 733	0.93 724	0.91 729	1.36 730	1.03 730

TCMNet-wrong-test	3.69 728	5.54 741	3.91 732	12.22 743	11.75 745	4.77 731	3.86 735	1.08 725	0.74 704	1.13 723	2.21 732	6.16 737	0.53 696	3.43 733	2.33 731	0.90 728	0.20 680	1.85 735	1.69 734	5.71 739	3.79 739

MADNet++	1.97 725	1.75 728	1.66 725	1.83 729	1.69 731	2.38 730	1.45 733	2.36 732	2.11 733	2.58 732	2.37 733	2.25 730	2.21 733	2.28 731	2.36 732	1.87 734	1.67 734	1.53 733	1.34 733	1.87 731	1.78 733

USTest	6.16 730	2.65 731	2.79 726	6.48 737	7.21 737	14.33 740	21.38 741	6.98 741	9.55 740	5.35 738	6.12 734	5.71 736	7.69 738	6.31 737	6.75 738	1.97 735	3.38 740	1.63 734	2.14 737	2.49 732	2.35 734

Selective-IGEV-i1pa	2.90 726	3.64 732	0.72 704	0.29 675	0.14 610	10.70 738	0.45 706	4.60 733	3.77 734	3.60 733	7.07 735	3.52 732	2.16 732	13.72 747	2.40 733	0.37 701	0.15 662	0.13 620	0.10 567	0.15 646	0.36 701

xxxxx1	7.75 731	5.06 738	7.26 734	3.15 731	3.91 733	16.37 741	22.88 744	5.87 738	8.68 737	7.99 739	8.55 736	9.13 741	8.46 739	10.05 739	10.47 739	2.43 736	2.48 736	3.56 739	12.26 745	3.48 734	3.02 736

tt_ll	7.75 731	5.06 738	7.26 734	3.15 731	3.91 733	16.37 741	22.88 744	5.87 738	8.68 737	7.99 739	8.55 736	9.13 741	8.46 739	10.05 739	10.47 739	2.43 736	2.48 736	3.56 739	12.26 745	3.48 734	3.02 736

ff	7.75 731	5.06 738	7.26 734	3.15 731	3.91 733	16.37 741	22.88 744	5.87 738	8.68 737	7.99 739	8.55 736	9.13 741	8.46 739	10.05 739	10.47 739	2.43 736	2.48 736	3.56 739	12.26 745	3.48 734	3.02 736

IINet	10.41 738	8.00 743	7.40 737	10.23 738	10.93 741	17.97 745	25.06 747	11.30 746	13.29 742	9.69 743	9.77 739	9.38 744	11.23 744	10.97 743	12.61 743	6.59 744	8.30 743	5.49 742	6.54 738	6.58 740	6.91 741

iinet-test	10.41 738	8.00 743	7.40 737	10.23 738	10.93 741	17.97 745	25.06 747	11.30 746	13.29 742	9.69 743	9.78 740	9.38 744	11.23 744	10.97 743	12.61 743	6.59 744	8.30 743	5.49 742	6.54 738	6.58 740	6.91 741

DPSMNet_ROB	8.06 735	4.50 734	8.69 743	5.36 736	10.74 740	8.32 734	22.71 742	5.47 736	13.38 744	5.13 736	9.98 741	5.10 734	10.47 742	5.53 735	12.77 745	3.80 740	8.00 741	3.49 737	6.95 742	3.75 738	7.09 743

DGTPSM_ROB	8.06 735	4.50 734	8.69 743	5.34 734	10.73 739	8.32 734	22.71 742	5.47 736	13.38 744	5.13 736	9.98 741	5.10 734	10.47 742	5.53 735	12.77 745	3.79 739	8.00 741	3.49 737	6.95 742	3.74 737	7.09 743

Anonymous_1	10.87 743	7.82 742	7.41 739	10.29 740	10.08 738	18.64 747	26.11 749	11.02 745	13.45 746	9.43 742	10.10 743	9.73 746	11.31 746	10.69 742	12.47 742	6.42 743	8.38 745	5.70 744	10.22 744	11.41 745	6.65 740

DPSM_ROB	11.10 744	8.47 745	7.95 740	10.84 741	11.58 743	19.10 748	26.50 752	12.02 748	14.09 747	10.38 745	10.91 744	10.39 747	11.92 747	11.67 745	13.39 747	6.99 746	8.79 746	5.82 745	6.92 740	6.97 742	7.31 745

DPSM	11.10 744	8.47 745	7.95 740	10.84 741	11.58 743	19.10 748	26.50 752	12.02 748	14.09 747	10.38 745	10.91 744	10.39 747	11.92 747	11.67 745	13.39 747	6.99 746	8.79 746	5.82 745	6.92 740	6.97 742	7.31 745

HaxPig	15.73 746	18.55 757	19.19 753	16.92 746	15.89 748	7.80 733	7.57 736	13.37 750	10.80 741	15.40 748	14.87 746	15.95 749	14.81 749	15.67 748	15.97 751	18.96 756	16.72 749	19.47 756	18.10 758	19.45 757	19.06 758

LRCNet_RVC	10.76 742	13.97 748	7.97 742	19.07 747	2.04 732	0.35 664	0.31 683	5.29 734	0.48 650	13.02 747	17.65 747	8.69 739	5.73 736	4.78 734	2.22 730	23.53 757	2.69 739	27.60 760	25.75 760	17.60 754	16.54 757

MEDIAN_ROB	20.38 750	24.05 758	23.36 756	21.18 748	21.62 751	10.51 737	8.17 737	17.68 751	15.46 751	20.04 752	19.65 748	20.30 750	20.16 750	21.17 749	21.03 752	23.81 758	21.77 758	24.98 759	23.75 759	25.01 758	23.94 759

LSM0	22.80 758	17.22 754	19.17 752	22.12 755	28.90 760	38.38 758	53.27 755	24.21 759	28.36 753	20.84 759	21.11 749	21.63 758	24.25 760	23.42 757	26.98 756	14.08 753	17.39 750	11.72 754	13.98 752	14.22 752	14.66 748

RSGM-EC	20.15 748	4.62 736	0.75 705	16.73 744	16.97 749	21.10 750	26.46 750	10.37 743	14.13 749	18.18 750	21.56 750	22.31 759	22.50 751	21.80 750	15.71 749	62.36 760	33.86 760	20.06 757	18.04 756	19.30 755	16.22 755

acva	20.15 748	4.62 736	0.75 705	16.73 744	16.97 749	21.10 750	26.46 750	10.37 743	14.13 749	18.18 750	21.56 750	22.31 759	22.50 751	21.80 750	15.71 749	62.36 760	33.86 760	20.06 757	18.04 756	19.30 755	16.22 755

RAFT-FEzeroshot	22.33 751	17.12 750	15.83 745	21.95 751	23.32 755	38.31 753	53.41 760	23.99 754	28.43 754	20.66 755	21.84 752	21.02 755	24.05 757	23.33 753	27.09 758	14.06 749	17.69 752	11.70 749	13.95 750	14.05 749	14.76 751

RAFT-FE	22.33 751	17.12 750	15.83 745	21.95 751	23.32 755	38.31 753	53.41 760	23.99 754	28.43 754	20.66 755	21.84 752	21.02 755	24.05 757	23.33 753	27.09 758	14.06 749	17.69 752	11.70 749	13.95 750	14.05 749	14.76 751

CasAABBNet	22.33 751	17.11 749	15.84 747	21.94 750	23.28 753	38.30 752	53.40 758	24.05 756	28.44 756	20.66 755	21.86 754	21.03 757	24.04 756	23.35 755	27.03 757	14.06 749	17.69 752	11.70 749	13.94 749	14.04 748	14.76 751

Hybrid-DGEV	22.38 755	17.26 755	16.15 750	21.92 749	23.29 754	38.36 756	53.40 758	24.38 761	28.67 760	20.64 754	21.89 755	21.01 754	24.05 757	23.35 755	27.12 760	14.08 753	17.70 755	11.71 753	13.99 753	14.01 747	14.70 750

FlowAnything	22.34 754	17.13 752	15.98 748	22.00 753	23.23 752	38.39 759	53.32 756	24.19 758	28.48 757	21.00 760	21.93 756	20.83 752	23.97 754	23.44 758	26.83 754	14.04 748	17.80 757	11.63 748	14.08 754	14.00 746	14.65 747

Selective-RAFT-Error	22.39 756	17.14 753	16.01 749	22.00 753	23.34 757	38.37 757	53.36 757	24.24 760	28.53 758	20.80 758	21.94 757	20.94 753	24.02 755	23.48 759	27.33 761	14.07 752	17.70 755	11.70 749	13.93 748	14.05 749	14.83 754

fast-reg	22.77 757	17.32 756	19.13 751	22.15 756	24.31 758	38.33 755	53.16 754	24.18 757	28.58 759	20.60 753	22.12 758	20.65 751	23.90 753	23.12 752	26.84 755	14.18 755	17.47 751	14.33 755	14.96 755	15.38 753	14.67 749

AVERAGE_ROB	24.89 759	29.12 759	27.98 757	24.83 757	24.59 759	17.82 744	11.61 738	21.45 752	19.91 752	25.04 761	24.38 759	25.06 761	25.31 761	24.69 760	22.86 753	29.74 759	27.09 759	28.97 761	27.94 761	30.07 759	29.35 760

PML	8.57 737	9.39 747	6.24 733	5.34 734	6.36 736	13.21 739	20.99 740	5.35 735	6.68 736	17.75 749	26.46 760	7.58 738	6.08 737	7.89 738	5.76 735	5.33 741	1.83 735	5.95 747	1.93 735	8.75 744	2.53 735

Selective-IGEV-i16pa	19.44 747	3.95 733	1.06 718	0.21 580	0.19 669	105.21 761	0.29 674	22.78 753	47.64 761	4.27 734	59.07 761	9.08 740	2.84 734	125.10 762	5.92 737	0.18 669	0.12 633	0.09 504	0.12 622	0.12 600	0.52 711

test_example2	97.69 760	92.93 760	45.57 758	96.02 758	109.84 761	88.44 760	93.70 762	25.54 762	94.63 762	130.46 763	126.87 762	58.93 762	75.48 762	87.99 761	77.94 762	150.16 762	221.11 762	76.29 762	98.21 762	108.42 762	95.33 761

ccccc		285.89 761		366.70 761	366.78 762	118.88 762		113.97 763		125.77 762		120.54 763		252.62 763		382.79 763	352.84 763	254.30 763	222.62 763	426.61 763

Low-res two-view benchmark