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	0.10 185	0.14 67	0.06 34	0.07 40	0.12 120	0.09 25	0.10 82	0.06 28	0.04 1	0.05 4	0.05 18	0.08 28	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.03 1	0.04 50	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 6	0.05 35	0.11 255	0.14 67	0.06 34	0.07 40	0.12 120	0.09 25	0.08 25	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 28	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.03 1	0.04 50	0.04 55

MLG-Stereo_test3	0.07 6	0.05 35	0.10 185	0.15 124	0.06 34	0.07 40	0.10 42	0.08 13	0.06 8	0.06 28	0.04 1	0.06 46	0.06 75	0.08 28	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.06 318

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 35	0.08 41	0.17 311	0.05 2	0.07 40	0.11 80	0.09 25	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 46	0.05 18	0.09 64	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.03 1	0.04 50	0.05 201

MLG-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.09 119	0.17 311	0.05 2	0.07 40	0.11 80	0.08 13	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 46	0.05 18	0.10 125	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.03 1	0.04 50	0.05 201

LGtest1	0.07 6	0.05 35	0.11 255	0.15 124	0.06 34	0.07 40	0.09 27	0.08 13	0.06 8	0.06 28	0.04 1	0.06 46	0.07 184	0.10 125	0.09 102	0.07 363	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.06 306	0.06 318

test410_97500	0.07 6	0.06 114	0.09 119	0.17 311	0.07 136	0.07 40	0.08 9	0.11 65	0.09 54	0.06 28	0.05 7	0.05 4	0.05 18	0.09 64	0.08 26	0.04 6	0.05 256	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 55

test410	0.07 6	0.06 114	0.09 119	0.17 311	0.07 136	0.07 40	0.08 9	0.11 65	0.09 54	0.06 28	0.05 7	0.06 46	0.05 18	0.09 64	0.08 26	0.04 6	0.05 256	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 55

LACA_dic	0.07 6	0.10 527	0.08 41	0.13 18	0.05 2	0.08 87	0.11 80	0.08 13	0.09 54	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.05 18	0.08 28	0.08 26	0.06 174	0.04 25	0.04 1	0.04 63	0.05 171	0.05 201

over-8	0.07 6	0.07 228	0.07 11	0.18 407	0.05 2	0.08 87	0.08 9	0.13 127	0.05 3	0.06 28	0.05 7	0.07 137	0.09 285	0.11 207	0.08 26	0.06 174	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 171	0.05 201

over-9	0.07 6	0.07 228	0.07 11	0.18 407	0.05 2	0.08 87	0.08 9	0.13 127	0.06 8	0.06 28	0.05 7	0.07 137	0.09 285	0.11 207	0.08 26	0.06 174	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 171	0.05 201

LiteMatch*	0.08 85	0.04 1	0.12 308	0.13 18	0.08 236	0.08 87	0.13 196	0.14 161	0.09 54	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 285	0.11 207	0.10 206	0.06 174	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.06 318

PipStereo	0.07 6	0.04 1	0.09 119	0.13 18	0.05 2	0.08 87	0.10 42	0.06 1	0.07 18	0.06 28	0.05 7	0.09 245	0.05 18	0.08 28	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 171	0.05 201

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 119	0.13 18	0.04 1	0.06 15	0.12 120	0.06 1	0.05 3	0.06 28	0.05 7	0.05 4	0.05 18	0.07 6	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.04 55

LACA2	0.07 6	0.05 35	0.06 1	0.15 124	0.06 34	0.09 153	0.10 42	0.11 65	0.11 118	0.05 2	0.05 7	0.06 46	0.08 243	0.09 64	0.07 1	0.07 363	0.04 25	0.04 1	0.04 63	0.04 50	0.04 55

LACA1	0.07 6	0.07 228	0.07 11	0.14 67	0.05 2	0.09 153	0.11 80	0.10 35	0.07 18	0.05 2	0.05 7	0.06 46	0.08 243	0.08 28	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.04 1	0.04 63	0.03 1	0.04 55

Test_v1	0.07 6	0.04 1	0.06 1	0.13 18	0.06 34	0.09 153	0.10 42	0.15 201	0.12 161	0.06 28	0.05 7	0.04 1	0.05 18	0.08 28	0.10 206	0.07 363	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.04 55

BLMT-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.08 41	0.15 124	0.07 136	0.07 40	0.14 274	0.07 7	0.10 82	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 75	0.07 6	0.09 102	0.04 6	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.04 50	0.04 55

252Zero-FE	0.08 85	0.04 1	0.10 185	0.13 18	0.07 136	0.13 375	0.11 80	0.13 127	0.14 235	0.07 82	0.05 7	0.06 46	0.05 18	0.09 64	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.06 318

AdaDepth	0.07 6	0.06 114	0.07 11	0.18 407	0.06 34	0.11 269	0.11 80	0.10 35	0.08 25	0.06 28	0.05 7	0.07 137	0.06 75	0.09 64	0.10 206	0.04 6	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.04 55

MLG-Stereo_test2	0.07 6	0.04 1	0.10 185	0.15 124	0.06 34	0.07 40	0.11 80	0.09 25	0.04 2	0.06 28	0.05 7	0.06 46	0.04 1	0.08 28	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.03 1	0.05 171	0.05 201

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 41	0.13 18	0.05 2	0.09 153	0.13 196	0.06 1	0.09 54	0.05 2	0.05 7	0.06 46	0.04 1	0.07 6	0.07 1	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.04 55

EGLCR-Stereo	0.08 85	0.05 35	0.08 41	0.14 67	0.07 136	0.11 269	0.12 120	0.11 65	0.16 302	0.06 28	0.05 7	0.07 137	0.05 18	0.10 125	0.11 293	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.04 50	0.04 55

SCION-M(vits-remse)	0.08 85	0.06 114	0.13 356	0.24 651	0.05 2	0.08 87	0.10 42	0.15 201	0.15 264	0.05 2	0.06 24	0.05 4	0.06 75	0.07 6	0.09 102	0.08 447	0.06 444	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.10 262	0.13 601	0.13 356	0.24 651	0.17 671	0.26 639	0.10 42	0.15 201	0.15 264	0.05 2	0.06 24	0.05 4	0.06 75	0.07 6	0.09 102	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

over v1	0.07 6	0.07 228	0.07 11	0.18 407	0.05 2	0.08 87	0.08 9	0.10 35	0.05 3	0.06 28	0.06 24	0.07 137	0.10 325	0.11 207	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 171	0.05 201

Anonymus	0.09 181	0.05 35	0.10 185	0.15 124	0.08 236	0.10 214	0.14 274	0.15 201	0.10 82	0.07 82	0.06 24	0.07 137	0.09 285	0.12 304	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.05 208	0.05 171	0.06 318

MGA	0.07 6	0.04 1	0.11 255	0.13 18	0.06 34	0.08 87	0.09 27	0.12 94	0.08 25	0.05 2	0.06 24	0.06 46	0.05 18	0.10 125	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.03 1	0.05 171	0.05 201

CAR	0.07 6	0.05 35	0.09 119	0.14 67	0.06 34	0.07 40	0.08 9	0.12 94	0.08 25	0.05 2	0.06 24	0.05 4	0.05 18	0.10 125	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.04 55

MSE-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.09 119	0.13 18	0.06 34	0.07 40	0.08 9	0.12 94	0.08 25	0.05 2	0.06 24	0.05 4	0.05 18	0.10 125	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.04 55

monster-pro	0.07 6	0.06 114	0.06 1	0.15 124	0.05 2	0.08 87	0.10 42	0.15 201	0.15 264	0.05 2	0.06 24	0.05 4	0.06 75	0.07 6	0.09 102	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	0.09 119	0.13 18	0.05 2	0.08 87	0.10 42	0.06 1	0.06 8	0.06 28	0.06 24	0.08 198	0.05 18	0.08 28	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 201

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 119	0.12 7	0.05 2	0.06 15	0.11 80	0.06 1	0.06 8	0.06 28	0.06 24	0.06 46	0.05 18	0.08 28	0.09 102	0.07 363	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 55

LACA3	0.07 6	0.08 370	0.08 41	0.13 18	0.05 2	0.09 153	0.11 80	0.08 13	0.09 54	0.08 142	0.06 24	0.07 137	0.07 184	0.08 28	0.07 1	0.06 174	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DepthFocus	0.08 85	0.04 1	0.15 443	0.13 18	0.09 365	0.08 87	0.12 120	0.10 35	0.05 3	0.09 196	0.06 24	0.07 137	0.04 1	0.08 28	0.08 26	0.06 174	0.05 256	0.07 330	0.07 409	0.05 171	0.04 55

Pro-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.08 41	0.15 124	0.08 236	0.08 87	0.12 120	0.07 7	0.08 25	0.06 28	0.06 24	0.05 4	0.05 18	0.09 64	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.04 50	0.04 55

IGEV-FE	0.09 181	0.05 35	0.13 356	0.14 67	0.08 236	0.12 328	0.13 196	0.17 280	0.11 118	0.10 246	0.06 24	0.09 245	0.06 75	0.11 207	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.06 303	0.05 171	0.05 201

DDF-Stereo	0.08 85	0.05 35	0.10 185	0.15 124	0.10 484	0.05 4	0.13 196	0.09 25	0.14 235	0.06 28	0.06 24	0.07 137	0.06 75	0.09 64	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.04 63	0.08 472	0.05 201

MonStereo	0.07 6	0.06 114	0.06 1	0.15 124	0.05 2	0.08 87	0.10 42	0.15 201	0.15 264	0.05 2	0.06 24	0.05 4	0.06 75	0.07 6	0.09 102	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 6	0.06 114	0.06 1	0.15 124	0.05 2	0.08 87	0.10 42	0.15 201	0.15 264	0.05 2	0.06 24	0.05 4	0.06 75	0.07 6	0.10 206	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	0.09 119	0.13 18	0.06 34	0.06 15	0.08 9	0.12 94	0.07 18	0.06 28	0.06 24	0.05 4	0.06 75	0.09 64	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 171	0.05 201

zero-FE	0.08 85	0.05 35	0.10 185	0.15 124	0.10 484	0.05 4	0.13 196	0.09 25	0.14 235	0.07 82	0.06 24	0.07 137	0.06 75	0.09 64	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.04 63	0.08 472	0.05 201

asda	0.07 6	0.08 370	0.08 41	0.16 221	0.07 136	0.06 15	0.10 42	0.16 242	0.11 118	0.06 28	0.06 24	0.05 4	0.06 75	0.10 125	0.10 206	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

2.5w	0.07 6	0.07 228	0.08 41	0.16 221	0.06 34	0.08 87	0.12 120	0.10 35	0.10 82	0.07 82	0.06 24	0.09 245	0.06 75	0.08 28	0.09 102	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 63	0.03 1	0.03 1

3.75w	0.07 6	0.07 228	0.08 41	0.16 221	0.07 136	0.07 40	0.09 27	0.16 242	0.10 82	0.07 82	0.06 24	0.06 46	0.06 75	0.09 64	0.10 206	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	0.10 185	0.17 311	0.06 34	0.05 4	0.10 42	0.11 65	0.10 82	0.06 28	0.06 24	0.07 137	0.05 18	0.08 28	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.07 396	0.06 318

LG-G_1	0.07 6	0.04 1	0.11 255	0.15 124	0.06 34	0.09 153	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 28	0.06 24	0.07 137	0.07 184	0.11 207	0.08 26	0.07 363	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.06 318

LG-G	0.07 6	0.04 1	0.11 255	0.15 124	0.06 34	0.09 153	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 28	0.06 24	0.07 137	0.07 184	0.11 207	0.08 26	0.07 363	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.06 318

StereoAnything_RVC	0.07 6	0.16 635	0.17 513	0.11 1	0.05 2	0.06 15	0.11 80	0.08 13	0.08 25	0.06 28	0.06 24	0.05 4	0.05 18	0.09 64	0.08 26	0.08 447	0.04 25	0.05 58	0.03 1	0.05 171	0.04 55

MonSter	0.07 6	0.06 114	0.06 1	0.15 124	0.05 2	0.08 87	0.10 42	0.15 201	0.15 264	0.05 2	0.06 24	0.05 4	0.06 75	0.07 6	0.09 102	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

tt45	0.09 181	0.06 114	0.11 255	0.15 124	0.07 136	0.12 328	0.15 364	0.13 127	0.12 161	0.09 196	0.06 24	0.08 198	0.06 75	0.13 367	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.05 171	0.06 318

dual_stereo	0.07 6	0.05 35	0.08 41	0.15 124	0.05 2	0.05 4	0.13 196	0.12 94	0.08 25	0.07 82	0.06 24	0.05 4	0.05 18	0.07 6	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.03 1	0.04 50	0.04 55

IGEV-Stereo+	0.07 6	0.04 1	0.08 41	0.15 124	0.06 34	0.04 1	0.09 27	0.10 35	0.09 54	0.06 28	0.06 24	0.06 46	0.06 75	0.06 1	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.06 306	0.06 318

RSM++	0.08 85	0.06 114	0.09 119	0.17 311	0.07 136	0.09 153	0.12 120	0.11 65	0.11 118	0.08 142	0.06 24	0.07 137	0.05 18	0.10 125	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.05 171	0.03 1

MyStereo07	0.10 262	0.07 228	0.10 185	0.17 311	0.09 365	0.14 425	0.17 466	0.15 201	0.15 264	0.09 196	0.06 24	0.06 46	0.07 184	0.12 304	0.09 102	0.06 174	0.05 256	0.08 427	0.07 409	0.06 306	0.06 318

ff7	0.09 181	0.07 228	0.11 255	0.16 221	0.09 365	0.11 269	0.15 364	0.16 242	0.12 161	0.10 246	0.06 24	0.06 46	0.06 75	0.11 207	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.05 171	0.06 318

IGEVStereo-DCA	0.09 181	0.07 228	0.11 255	0.16 221	0.10 484	0.11 269	0.15 364	0.16 242	0.12 161	0.10 246	0.06 24	0.08 198	0.06 75	0.10 125	0.09 102	0.06 174	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.05 171	0.06 318

ffff	0.09 181	0.07 228	0.11 255	0.16 221	0.09 365	0.11 269	0.15 364	0.16 242	0.12 161	0.10 246	0.06 24	0.06 46	0.06 75	0.11 207	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.05 171	0.06 318

rrr	0.09 181	0.07 228	0.13 356	0.16 221	0.10 484	0.11 269	0.15 364	0.16 242	0.15 264	0.10 246	0.06 24	0.08 198	0.06 75	0.10 125	0.09 102	0.06 174	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.05 171	0.06 318

11t	0.09 181	0.07 228	0.11 255	0.16 221	0.09 365	0.11 269	0.15 364	0.16 242	0.12 161	0.10 246	0.06 24	0.06 46	0.06 75	0.11 207	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.05 171	0.06 318

IGEV_Zeroshot_test	0.09 181	0.05 35	0.13 356	0.14 67	0.08 236	0.12 328	0.13 196	0.17 280	0.11 118	0.10 246	0.06 24	0.09 245	0.06 75	0.11 207	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.06 303	0.05 171	0.05 201

anonymousdsp	0.09 181	0.07 228	0.11 255	0.17 311	0.09 365	0.11 269	0.15 364	0.16 242	0.12 161	0.10 246	0.06 24	0.06 46	0.06 75	0.11 207	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.05 171	0.06 318

ProNet	0.09 181	0.07 228	0.11 255	0.17 311	0.08 236	0.11 269	0.15 364	0.15 201	0.12 161	0.10 246	0.06 24	0.07 137	0.06 75	0.11 207	0.09 102	0.05 52	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.04 50	0.06 318

ccc-4	0.09 181	0.07 228	0.11 255	0.16 221	0.09 365	0.11 269	0.15 364	0.16 242	0.12 161	0.10 246	0.06 24	0.06 46	0.06 75	0.11 207	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.05 171	0.06 318

IGEV-Stereo	0.09 181	0.07 228	0.11 255	0.17 311	0.09 365	0.11 269	0.15 364	0.16 242	0.12 161	0.10 246	0.06 24	0.06 46	0.06 75	0.11 207	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.05 171	0.06 318
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GELT-Stereo	0.09 181	0.06 114	0.10 185	0.18 407	0.07 136	0.07 40	0.15 364	0.21 387	0.17 339	0.08 142	0.07 66	0.06 46	0.08 243	0.10 125	0.07 1	0.04 6	0.04 25	0.06 210	0.06 303	0.04 50	0.03 1

FAST (zero-shot)	0.09 181	0.06 114	0.11 255	0.19 487	0.13 606	0.07 40	0.13 196	0.13 127	0.08 25	0.08 142	0.07 66	0.08 198	0.07 184	0.10 125	0.10 206	0.07 363	0.06 444	0.06 210	0.07 409	0.05 171	0.08 486

VeloStereo	0.09 181	0.04 1	0.12 308	0.14 67	0.11 545	0.07 40	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 196	0.07 66	0.06 46	0.08 243	0.11 207	0.10 206	0.08 447	0.08 559	0.08 427	0.07 409	0.11 596	0.13 635

flow	0.09 181	0.04 1	0.12 308	0.14 67	0.11 545	0.07 40	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 196	0.07 66	0.06 46	0.08 243	0.12 304	0.10 206	0.08 447	0.08 559	0.08 427	0.07 409	0.11 596	0.13 635

over-6	0.08 85	0.07 228	0.08 41	0.17 311	0.05 2	0.10 214	0.09 27	0.17 280	0.11 118	0.06 28	0.07 66	0.07 137	0.09 285	0.10 125	0.08 26	0.06 174	0.04 25	0.04 1	0.04 63	0.05 171	0.05 201

anonymous	0.08 85	0.05 35	0.12 308	0.16 221	0.08 236	0.05 4	0.12 120	0.11 65	0.14 235	0.07 82	0.07 66	0.06 46	0.04 1	0.07 6	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.04 55

depth_test_26	0.08 85	0.04 1	0.12 308	0.13 18	0.07 136	0.08 87	0.10 42	0.12 94	0.11 118	0.09 196	0.07 66	0.08 198	0.05 18	0.09 64	0.08 26	0.08 447	0.06 444	0.06 210	0.06 303	0.06 306	0.07 409

LGCAT	0.08 85	0.04 1	0.10 185	0.11 1	0.06 34	0.07 40	0.13 196	0.07 7	0.08 25	0.09 196	0.07 66	0.07 137	0.08 243	0.12 304	0.11 293	0.10 559	0.09 596	0.04 1	0.05 208	0.04 50	0.09 537

MCSU-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.06 1	0.15 124	0.05 2	0.09 153	0.12 120	0.10 35	0.09 54	0.07 82	0.07 66	0.07 137	0.05 18	0.10 125	0.07 1	0.06 174	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

derf	0.07 6	0.05 35	0.10 185	0.14 67	0.06 34	0.05 4	0.12 120	0.12 94	0.09 54	0.05 2	0.07 66	0.07 137	0.08 243	0.10 125	0.09 102	0.06 174	0.05 256	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 201

mm2	0.07 6	0.04 1	0.10 185	0.13 18	0.06 34	0.06 15	0.13 196	0.13 127	0.08 25	0.06 28	0.07 66	0.06 46	0.09 285	0.10 125	0.09 102	0.06 174	0.05 256	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 201

mm1	0.07 6	0.04 1	0.10 185	0.13 18	0.06 34	0.06 15	0.13 196	0.06 1	0.08 25	0.06 28	0.07 66	0.06 46	0.09 285	0.10 125	0.09 102	0.06 174	0.05 256	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 201

qqai	0.07 6	0.05 35	0.10 185	0.14 67	0.06 34	0.05 4	0.12 120	0.08 13	0.09 54	0.05 2	0.07 66	0.06 46	0.08 243	0.10 125	0.09 102	0.06 174	0.05 256	0.05 58	0.03 1	0.04 50	0.05 201

quiztm	0.08 85	0.08 370	0.08 41	0.18 407	0.07 136	0.09 153	0.14 274	0.14 161	0.13 205	0.07 82	0.07 66	0.05 4	0.06 75	0.11 207	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.04 63	0.05 171	0.03 1

aanet-new-90k	0.08 85	0.07 228	0.09 119	0.19 487	0.06 34	0.07 40	0.12 120	0.13 127	0.13 205	0.06 28	0.07 66	0.06 46	0.07 184	0.11 207	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.03 1

aanet-new-60k	0.08 85	0.07 228	0.08 41	0.18 407	0.06 34	0.07 40	0.10 42	0.09 25	0.14 235	0.07 82	0.07 66	0.06 46	0.07 184	0.11 207	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.03 1

aanet-new-70k	0.07 6	0.06 114	0.09 119	0.17 311	0.06 34	0.08 87	0.12 120	0.11 65	0.10 82	0.07 82	0.07 66	0.07 137	0.06 75	0.10 125	0.07 1	0.04 6	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.03 1

aanet-new-78k	0.08 85	0.07 228	0.09 119	0.19 487	0.06 34	0.07 40	0.12 120	0.11 65	0.13 205	0.06 28	0.07 66	0.06 46	0.06 75	0.10 125	0.07 1	0.04 6	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.03 1

aanet-new-32k	0.08 85	0.07 228	0.09 119	0.18 407	0.06 34	0.10 214	0.11 80	0.10 35	0.09 54	0.07 82	0.07 66	0.07 137	0.06 75	0.11 207	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.04 55

aanet-new-30k	0.08 85	0.07 228	0.09 119	0.18 407	0.06 34	0.10 214	0.11 80	0.10 35	0.09 54	0.07 82	0.07 66	0.07 137	0.06 75	0.11 207	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.04 55

aanet-new-16k	0.08 85	0.08 370	0.08 41	0.18 407	0.06 34	0.07 40	0.10 42	0.13 127	0.13 205	0.08 142	0.07 66	0.07 137	0.06 75	0.09 64	0.08 26	0.04 6	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.04 55

aanet-new-8k	0.08 85	0.08 370	0.08 41	0.19 487	0.07 136	0.09 153	0.11 80	0.17 280	0.15 264	0.07 82	0.07 66	0.06 46	0.06 75	0.10 125	0.08 26	0.04 6	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.04 55

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 85	0.07 228	0.18 548	0.16 221	0.06 34	0.06 15	0.13 196	0.13 127	0.13 205	0.07 82	0.07 66	0.06 46	0.05 18	0.08 28	0.08 26	0.04 6	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.03 1	0.03 1

PSi22	0.08 85	0.06 114	0.11 255	0.16 221	0.07 136	0.08 87	0.10 42	0.14 161	0.08 25	0.08 142	0.07 66	0.10 280	0.06 75	0.12 304	0.10 206	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.04 63	0.04 50	0.04 55

LiteMatch	0.09 181	0.06 114	0.10 185	0.16 221	0.07 136	0.10 214	0.15 364	0.13 127	0.08 25	0.06 28	0.07 66	0.06 46	0.16 514	0.10 125	0.14 456	0.07 363	0.04 25	0.06 210	0.06 303	0.06 306	0.06 318

Selective-IGEV-i32	0.07 6	0.06 114	0.09 119	0.17 311	0.06 34	0.08 87	0.12 120	0.13 127	0.08 25	0.08 142	0.07 66	0.06 46	0.04 1	0.10 125	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.03 1

GeoVLM	0.08 85	0.04 1	0.10 185	0.13 18	0.06 34	0.10 214	0.13 196	0.13 127	0.08 25	0.06 28	0.07 66	0.06 46	0.08 243	0.10 125	0.11 293	0.06 174	0.05 256	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 201

WQFJA1++	0.08 85	0.04 1	0.11 255	0.14 67	0.07 136	0.11 269	0.11 80	0.12 94	0.07 18	0.07 82	0.07 66	0.07 137	0.06 75	0.10 125	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.06 306	0.06 318

BStereo	0.08 85	0.06 114	0.17 513	0.15 124	0.08 236	0.08 87	0.09 27	0.15 201	0.16 302	0.06 28	0.07 66	0.07 137	0.05 18	0.09 64	0.11 293	0.04 6	0.05 256	0.05 58	0.07 409	0.04 50	0.05 201

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 41	0.14 67	0.06 34	0.05 4	0.12 120	0.12 94	0.09 54	0.07 82	0.07 66	0.04 1	0.04 1	0.09 64	0.09 102	0.06 174	0.05 256	0.05 58	0.03 1	0.04 50	0.05 201
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.09 181	0.06 114	0.17 513	0.15 124	0.08 236	0.11 269	0.09 27	0.18 312	0.16 302	0.06 28	0.07 66	0.07 137	0.05 18	0.09 64	0.11 293	0.04 6	0.05 256	0.05 58	0.07 409	0.04 50	0.05 201

BridgeDepth_RVC	0.07 6	0.04 1	0.09 119	0.11 1	0.05 2	0.10 214	0.10 42	0.14 161	0.09 54	0.06 28	0.07 66	0.06 46	0.08 243	0.07 6	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.04 1	0.04 63	0.05 171	0.04 55
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 85	0.04 1	0.10 185	0.13 18	0.06 34	0.10 214	0.13 196	0.13 127	0.08 25	0.06 28	0.07 66	0.06 46	0.08 243	0.10 125	0.11 293	0.06 174	0.05 256	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 201

HiDET	0.08 85	0.05 35	0.10 185	0.13 18	0.06 34	0.09 153	0.12 120	0.12 94	0.12 161	0.07 82	0.07 66	0.07 137	0.07 184	0.11 207	0.11 293	0.06 174	0.05 256	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 55

VIP-Stereo	0.07 6	0.07 228	0.08 41	0.15 124	0.06 34	0.11 269	0.10 42	0.11 65	0.11 118	0.06 28	0.07 66	0.06 46	0.05 18	0.10 125	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.03 1	0.03 1

BridgeDepth	0.07 6	0.07 228	0.08 41	0.18 407	0.06 34	0.07 40	0.11 80	0.10 35	0.06 8	0.04 1	0.07 66	0.10 280	0.09 285	0.08 28	0.08 26	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 63	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 11	0.16 221	0.06 34	0.07 40	0.11 80	0.10 35	0.08 25	0.06 28	0.07 66	0.07 137	0.07 184	0.09 64	0.09 102	0.04 6	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Replicate-Monster	0.07 6	0.05 35	0.09 119	0.14 67	0.06 34	0.09 153	0.09 27	0.14 161	0.12 161	0.05 2	0.07 66	0.06 46	0.06 75	0.08 28	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.03 1	0.04 50	0.04 55

S2M2_XL	0.08 85	0.06 114	0.12 308	0.12 7	0.08 236	0.09 153	0.09 27	0.07 7	0.07 18	0.08 142	0.07 66	0.07 137	0.06 75	0.09 64	0.09 102	0.08 447	0.06 444	0.07 330	0.06 303	0.08 472	0.06 318
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	0.08 370	0.08 41	0.16 221	0.07 136	0.08 87	0.08 9	0.11 65	0.08 25	0.07 82	0.07 66	0.06 46	0.06 75	0.10 125	0.09 102	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 63	0.04 50	0.03 1

qwe	0.08 85	0.08 370	0.07 11	0.15 124	0.06 34	0.07 40	0.10 42	0.18 312	0.12 161	0.07 82	0.07 66	0.06 46	0.06 75	0.10 125	0.09 102	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 63	0.04 50	0.03 1

4.25_new	0.07 6	0.08 370	0.09 119	0.15 124	0.06 34	0.08 87	0.08 9	0.14 161	0.08 25	0.07 82	0.07 66	0.06 46	0.06 75	0.12 304	0.10 206	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4.5w_new	0.07 6	0.08 370	0.09 119	0.15 124	0.06 34	0.08 87	0.08 9	0.14 161	0.08 25	0.07 82	0.07 66	0.06 46	0.06 75	0.12 304	0.10 206	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 6	0.08 370	0.09 119	0.15 124	0.06 34	0.08 87	0.08 9	0.14 161	0.08 25	0.07 82	0.07 66	0.06 46	0.06 75	0.12 304	0.10 206	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4w-stereo	0.07 6	0.08 370	0.08 41	0.16 221	0.07 136	0.07 40	0.08 9	0.11 65	0.09 54	0.07 82	0.07 66	0.05 4	0.06 75	0.09 64	0.10 206	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 63	0.04 50	0.03 1

3.25w_new	0.07 6	0.06 114	0.08 41	0.15 124	0.06 34	0.10 214	0.07 5	0.12 94	0.11 118	0.08 142	0.07 66	0.07 137	0.06 75	0.11 207	0.10 206	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 55

3.25w	0.07 6	0.06 114	0.08 41	0.15 124	0.06 34	0.10 214	0.07 5	0.12 94	0.11 118	0.08 142	0.07 66	0.07 137	0.06 75	0.11 207	0.10 206	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 55

3.5w_stereo	0.07 6	0.07 228	0.07 11	0.15 124	0.07 136	0.09 153	0.06 1	0.14 161	0.11 118	0.08 142	0.07 66	0.06 46	0.07 184	0.10 125	0.09 102	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 85	0.09 458	0.10 185	0.17 311	0.07 136	0.08 87	0.11 80	0.20 365	0.13 205	0.06 28	0.07 66	0.05 4	0.06 75	0.08 28	0.09 102	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

2w_stereo	0.08 85	0.08 370	0.09 119	0.16 221	0.06 34	0.09 153	0.10 42	0.20 365	0.15 264	0.08 142	0.07 66	0.06 46	0.06 75	0.06 1	0.10 206	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 63	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 6	0.06 114	0.06 1	0.15 124	0.06 34	0.08 87	0.09 27	0.13 127	0.09 54	0.09 196	0.07 66	0.06 46	0.06 75	0.09 64	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.04 63	0.03 1	0.04 55

SCV_C0	0.08 85	0.07 228	0.08 41	0.16 221	0.10 484	0.08 87	0.14 274	0.11 65	0.13 205	0.08 142	0.07 66	0.06 46	0.05 18	0.11 207	0.07 1	0.05 52	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.06 306	0.05 201

SCV	0.08 85	0.09 458	0.08 41	0.15 124	0.08 236	0.10 214	0.12 120	0.11 65	0.12 161	0.07 82	0.07 66	0.06 46	0.04 1	0.10 125	0.08 26	0.05 52	0.05 256	0.06 210	0.04 63	0.06 306	0.04 55

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 85	0.07 228	0.09 119	0.22 618	0.06 34	0.08 87	0.12 120	0.10 35	0.10 82	0.07 82	0.07 66	0.06 46	0.05 18	0.11 207	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.03 1	0.06 306	0.04 55

HUF	0.08 85	0.05 35	0.08 41	0.14 67	0.06 34	0.09 153	0.13 196	0.13 127	0.13 205	0.07 82	0.07 66	0.09 245	0.06 75	0.10 125	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.04 55

AIO_test	0.07 6	0.06 114	0.07 11	0.15 124	0.07 136	0.07 40	0.14 274	0.10 35	0.10 82	0.07 82	0.07 66	0.06 46	0.05 18	0.08 28	0.10 206	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.03 1

castereo++	0.08 85	0.06 114	0.08 41	0.15 124	0.05 2	0.14 425	0.11 80	0.11 65	0.15 264	0.07 82	0.07 66	0.08 198	0.06 75	0.08 28	0.08 26	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 85	0.06 114	0.11 255	0.14 67	0.09 365	0.10 214	0.12 120	0.10 35	0.12 161	0.06 28	0.07 66	0.08 198	0.06 75	0.09 64	0.08 26	0.06 174	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.06 318

fffft	0.09 181	0.06 114	0.12 308	0.16 221	0.07 136	0.09 153	0.16 432	0.12 94	0.11 118	0.09 196	0.07 66	0.09 245	0.06 75	0.11 207	0.12 371	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.04 50	0.05 201
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.07 11	0.14 67	0.06 34	0.09 153	0.13 196	0.07 7	0.13 205	0.06 28	0.07 66	0.06 46	0.05 18	0.10 125	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.03 1	0.04 50	0.04 55

SMoEStereo_RVC	0.08 85	0.06 114	0.12 308	0.16 221	0.07 136	0.09 153	0.13 196	0.11 65	0.14 235	0.09 196	0.07 66	0.07 137	0.07 184	0.12 304	0.10 206	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.04 50	0.04 55

IGEV-Stereo++	0.07 6	0.06 114	0.08 41	0.18 407	0.06 34	0.05 4	0.10 42	0.11 65	0.11 118	0.06 28	0.07 66	0.07 137	0.06 75	0.09 64	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.04 55

Pointernet	0.09 181	0.05 35	0.10 185	0.16 221	0.08 236	0.13 375	0.10 42	0.15 201	0.18 360	0.09 196	0.07 66	0.06 46	0.06 75	0.11 207	0.10 206	0.08 447	0.04 25	0.05 58	0.03 1	0.06 306	0.05 201

U	0.08 85	0.07 228	0.10 185	0.19 487	0.10 484	0.10 214	0.13 196	0.12 94	0.17 339	0.07 82	0.07 66	0.06 46	0.05 18	0.07 6	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.04 63	0.06 306	0.05 201

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 181	0.10 527	0.32 653	0.15 124	0.06 34	0.08 87	0.14 274	0.11 65	0.10 82	0.07 82	0.07 66	0.06 46	0.04 1	0.11 207	0.07 1	0.12 620	0.04 25	0.07 330	0.05 208	0.05 171	0.05 201

WCG-NET（raft）	0.08 85	0.05 35	0.10 185	0.15 124	0.06 34	0.11 269	0.13 196	0.15 201	0.12 161	0.08 142	0.07 66	0.06 46	0.06 75	0.13 367	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.04 55

RSM	0.08 85	0.06 114	0.09 119	0.17 311	0.07 136	0.08 87	0.12 120	0.12 94	0.10 82	0.08 142	0.07 66	0.06 46	0.05 18	0.11 207	0.09 102	0.04 6	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.04 55

Selective-IGEV	0.07 6	0.06 114	0.09 119	0.17 311	0.06 34	0.08 87	0.12 120	0.13 127	0.08 25	0.08 142	0.07 66	0.06 46	0.04 1	0.10 125	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.03 1

CroCo-Stereo	0.09 181	0.08 370	0.08 41	0.22 618	0.09 365	0.09 153	0.18 517	0.16 242	0.12 161	0.07 82	0.07 66	0.08 198	0.06 75	0.08 28	0.07 1	0.07 363	0.05 256	0.06 210	0.04 63	0.05 171	0.04 55
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	0.10 262	0.07 228	0.17 513	0.19 487	0.08 236	0.11 269	0.24 645	0.15 201	0.18 360	0.09 196	0.07 66	0.10 280	0.08 243	0.08 28	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.06 303	0.04 50	0.05 201

test_xeample3	0.09 181	0.07 228	0.12 308	0.16 221	0.09 365	0.11 269	0.15 364	0.16 242	0.14 235	0.10 246	0.07 66	0.08 198	0.06 75	0.10 125	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.05 171	0.06 318

GEAR-Net	0.08 85	0.07 228	0.09 119	0.18 407	0.07 136	0.10 214	0.13 196	0.10 35	0.10 82	0.08 142	0.08 137	0.06 46	0.05 18	0.13 367	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.04 55

DF_test	0.07 6	0.05 35	0.08 41	0.14 67	0.08 236	0.04 1	0.13 196	0.09 25	0.11 118	0.07 82	0.08 137	0.06 46	0.07 184	0.06 1	0.08 26	0.06 174	0.05 256	0.05 58	0.05 208	0.05 171	0.04 55

PhaseNet	0.09 181	0.06 114	0.10 185	0.15 124	0.08 236	0.10 214	0.14 274	0.20 365	0.12 161	0.07 82	0.08 137	0.09 245	0.10 325	0.13 367	0.12 371	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.06 303	0.05 171	0.05 201

DNS	0.09 181	0.06 114	0.08 41	0.14 67	0.06 34	0.06 15	0.12 120	0.12 94	0.09 54	0.08 142	0.08 137	0.08 198	0.05 18	0.17 499	0.12 371	0.07 363	0.05 256	0.07 330	0.03 1	0.14 650	0.10 569

PointNet	0.08 85	0.06 114	0.07 11	0.15 124	0.07 136	0.09 153	0.14 274	0.11 65	0.08 25	0.05 2	0.08 137	0.08 198	0.09 285	0.09 64	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.03 1	0.04 55

aanet-new-36k	0.08 85	0.07 228	0.10 185	0.17 311	0.06 34	0.09 153	0.13 196	0.12 94	0.14 235	0.08 142	0.08 137	0.06 46	0.05 18	0.09 64	0.08 26	0.04 6	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.03 1	0.03 1

aanet-new-34k	0.08 85	0.06 114	0.09 119	0.17 311	0.05 2	0.08 87	0.13 196	0.12 94	0.13 205	0.09 196	0.08 137	0.07 137	0.05 18	0.10 125	0.09 102	0.04 6	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.03 1	0.03 1

aanet-32k-new	0.08 85	0.07 228	0.08 41	0.19 487	0.06 34	0.08 87	0.12 120	0.11 65	0.13 205	0.07 82	0.08 137	0.05 4	0.07 184	0.10 125	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.06 306	0.04 55

aanet-new-28k	0.08 85	0.07 228	0.09 119	0.18 407	0.06 34	0.08 87	0.12 120	0.10 35	0.09 54	0.09 196	0.08 137	0.08 198	0.06 75	0.12 304	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.04 55

aanet-new-10k	0.08 85	0.08 370	0.08 41	0.19 487	0.07 136	0.08 87	0.13 196	0.15 201	0.12 161	0.07 82	0.08 137	0.07 137	0.07 184	0.09 64	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.04 55

aanet-new-12k	0.08 85	0.10 527	0.07 11	0.20 554	0.08 236	0.08 87	0.12 120	0.12 94	0.14 235	0.08 142	0.08 137	0.05 4	0.07 184	0.09 64	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.06 306	0.04 55

aanet-new-14k	0.08 85	0.09 458	0.08 41	0.19 487	0.07 136	0.07 40	0.10 42	0.14 161	0.15 264	0.06 28	0.08 137	0.05 4	0.06 75	0.10 125	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.04 55

aanet-new	0.09 181	0.09 458	0.10 185	0.18 407	0.08 236	0.10 214	0.12 120	0.15 201	0.13 205	0.08 142	0.08 137	0.05 4	0.07 184	0.10 125	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.06 306	0.04 55

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 85	0.05 35	0.08 41	0.15 124	0.06 34	0.10 214	0.14 274	0.13 127	0.12 161	0.07 82	0.08 137	0.07 137	0.06 75	0.10 125	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.03 1	0.04 55

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 85	0.06 114	0.16 487	0.15 124	0.06 34	0.08 87	0.12 120	0.13 127	0.11 118	0.07 82	0.08 137	0.07 137	0.06 75	0.09 64	0.08 26	0.05 52	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.04 55

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 6	0.05 35	0.11 255	0.15 124	0.06 34	0.07 40	0.12 120	0.10 35	0.11 118	0.07 82	0.08 137	0.06 46	0.05 18	0.09 64	0.07 1	0.05 52	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.03 1	0.04 55

DispViT+	0.08 85	0.05 35	0.10 185	0.13 18	0.06 34	0.05 4	0.11 80	0.18 312	0.16 302	0.09 196	0.08 137	0.07 137	0.06 75	0.11 207	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

NLSM3	0.09 181	0.07 228	0.08 41	0.20 554	0.08 236	0.11 269	0.16 432	0.18 312	0.17 339	0.06 28	0.08 137	0.08 198	0.09 285	0.09 64	0.11 293	0.04 6	0.04 25	0.06 210	0.07 409	0.03 1	0.04 55

LCMNet	0.08 85	0.05 35	0.10 185	0.13 18	0.07 136	0.09 153	0.12 120	0.10 35	0.12 161	0.06 28	0.08 137	0.06 46	0.07 184	0.11 207	0.10 206	0.06 174	0.05 256	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 55

CSFM-Stereo	0.08 85	0.05 35	0.08 41	0.14 67	0.06 34	0.09 153	0.13 196	0.15 201	0.07 18	0.07 82	0.08 137	0.06 46	0.08 243	0.09 64	0.10 206	0.06 174	0.05 256	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 55

Zero-FE251	0.08 85	0.05 35	0.10 185	0.13 18	0.06 34	0.12 328	0.12 120	0.11 65	0.10 82	0.07 82	0.08 137	0.06 46	0.06 75	0.10 125	0.08 26	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.04 55

4.5_new	0.07 6	0.09 458	0.08 41	0.15 124	0.07 136	0.07 40	0.10 42	0.14 161	0.11 118	0.06 28	0.08 137	0.06 46	0.06 75	0.08 28	0.10 206	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 63	0.04 50	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 6	0.09 458	0.08 41	0.15 124	0.07 136	0.07 40	0.10 42	0.14 161	0.11 118	0.06 28	0.08 137	0.06 46	0.06 75	0.08 28	0.10 206	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 63	0.04 50	0.03 1

2.75w_new	0.07 6	0.07 228	0.07 11	0.13 18	0.06 34	0.08 87	0.08 9	0.18 312	0.13 205	0.08 142	0.08 137	0.06 46	0.06 75	0.09 64	0.11 293	0.04 6	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 55

1w_stereo	0.08 85	0.06 114	0.07 11	0.16 221	0.06 34	0.07 40	0.10 42	0.14 161	0.15 264	0.07 82	0.08 137	0.05 4	0.06 75	0.10 125	0.09 102	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 55

monsterstereo	0.08 85	0.06 114	0.07 11	0.16 221	0.06 34	0.08 87	0.10 42	0.16 242	0.12 161	0.07 82	0.08 137	0.06 46	0.07 184	0.08 28	0.09 102	0.04 6	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.03 1

LG-Stereo	0.08 85	0.08 370	0.10 185	0.18 407	0.07 136	0.10 214	0.17 466	0.11 65	0.08 25	0.06 28	0.08 137	0.06 46	0.07 184	0.09 64	0.09 102	0.04 6	0.05 256	0.07 330	0.07 409	0.04 50	0.04 55

GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 114	0.09 119	0.13 18	0.07 136	0.07 40	0.14 274	0.10 35	0.09 54	0.06 28	0.08 137	0.06 46	0.05 18	0.10 125	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.04 55
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	0.06 114	0.08 41	0.15 124	0.06 34	0.08 87	0.14 274	0.09 25	0.08 25	0.07 82	0.08 137	0.07 137	0.04 1	0.10 125	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.03 1

GIP-stereo	0.08 85	0.06 114	0.11 255	0.15 124	0.07 136	0.09 153	0.13 196	0.15 201	0.11 118	0.07 82	0.08 137	0.05 4	0.04 1	0.10 125	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.04 55

999	0.09 181	0.06 114	0.13 356	0.15 124	0.08 236	0.10 214	0.14 274	0.15 201	0.12 161	0.10 246	0.08 137	0.08 198	0.08 243	0.16 459	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.04 50	0.06 318

PAM_32	0.10 262	0.06 114	0.17 513	0.15 124	0.08 236	0.10 214	0.15 364	0.14 161	0.16 302	0.09 196	0.08 137	0.10 280	0.07 184	0.14 407	0.09 102	0.06 174	0.05 256	0.06 210	0.06 303	0.05 171	0.06 318

AIO-Stereo	0.08 85	0.06 114	0.10 185	0.18 407	0.06 34	0.09 153	0.11 80	0.16 242	0.09 54	0.09 196	0.08 137	0.07 137	0.05 18	0.11 207	0.08 26	0.05 52	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.04 55

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 6	0.05 35	0.11 255	0.15 124	0.06 34	0.07 40	0.12 120	0.10 35	0.11 118	0.07 82	0.08 137	0.06 46	0.05 18	0.09 64	0.07 1	0.05 52	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.03 1	0.04 55

MoCha-V2	0.08 85	0.05 35	0.11 255	0.20 554	0.07 136	0.10 214	0.14 274	0.12 94	0.08 25	0.07 82	0.08 137	0.07 137	0.06 75	0.09 64	0.08 26	0.05 52	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.04 55

IGEV++	0.08 85	0.06 114	0.09 119	0.18 407	0.07 136	0.10 214	0.13 196	0.10 35	0.10 82	0.08 142	0.08 137	0.06 46	0.05 18	0.13 367	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.04 55

MyStereo06	0.10 262	0.07 228	0.12 308	0.17 311	0.09 365	0.13 375	0.18 517	0.19 345	0.12 161	0.13 365	0.08 137	0.07 137	0.07 184	0.11 207	0.09 102	0.06 174	0.05 256	0.08 427	0.07 409	0.06 306	0.06 318

tt1	0.10 262	0.08 370	0.13 356	0.17 311	0.09 365	0.13 375	0.15 364	0.15 201	0.19 389	0.09 196	0.08 137	0.06 46	0.06 75	0.10 125	0.08 26	0.06 174	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.06 306	0.06 318

EKT-Stereo	0.11 311	0.07 228	0.14 406	0.16 221	0.10 484	0.13 375	0.14 274	0.19 345	0.21 430	0.11 289	0.08 137	0.13 372	0.10 325	0.11 207	0.12 371	0.08 447	0.06 444	0.07 330	0.06 303	0.08 472	0.07 409

iRaft-Stereo_20w	0.09 181	0.05 35	0.13 356	0.14 67	0.09 365	0.12 328	0.15 364	0.19 345	0.11 118	0.11 289	0.08 137	0.08 198	0.05 18	0.10 125	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.06 306	0.05 201

test-3	0.09 181	0.06 114	0.10 185	0.18 407	0.07 136	0.07 40	0.14 274	0.12 94	0.16 302	0.10 246	0.08 137	0.08 198	0.08 243	0.11 207	0.10 206	0.05 52	0.04 25	0.07 330	0.05 208	0.04 50	0.04 55

test_1	0.09 181	0.06 114	0.10 185	0.18 407	0.07 136	0.07 40	0.14 274	0.12 94	0.16 302	0.10 246	0.08 137	0.08 198	0.08 243	0.11 207	0.10 206	0.05 52	0.04 25	0.07 330	0.05 208	0.04 50	0.04 55

DNSM	0.09 181	0.05 35	0.08 41	0.14 67	0.06 34	0.07 40	0.12 120	0.12 94	0.11 118	0.09 196	0.09 179	0.08 198	0.05 18	0.19 548	0.15 495	0.07 363	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.14 650	0.12 618

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 181	0.05 35	0.11 255	0.19 487	0.07 136	0.10 214	0.09 27	0.12 94	0.10 82	0.09 196	0.09 179	0.07 137	0.08 243	0.08 28	0.09 102	0.06 174	0.06 444	0.10 569	0.08 493	0.07 396	0.05 201

Weightmod_eth	0.09 181	0.07 228	0.08 41	0.18 407	0.07 136	0.11 269	0.16 432	0.13 127	0.11 118	0.09 196	0.09 179	0.10 280	0.07 184	0.10 125	0.10 206	0.06 174	0.07 522	0.06 210	0.07 409	0.04 50	0.03 1

testmc14	0.07 6	0.05 35	0.06 1	0.15 124	0.05 2	0.09 153	0.12 120	0.08 13	0.08 25	0.07 82	0.09 179	0.06 46	0.05 18	0.07 6	0.07 1	0.06 174	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DN	0.10 262	0.05 35	0.10 185	0.15 124	0.09 365	0.12 328	0.18 517	0.17 280	0.16 302	0.08 142	0.09 179	0.08 198	0.06 75	0.08 28	0.09 102	0.11 594	0.05 256	0.07 330	0.06 303	0.07 396	0.09 537

aanet-new-40k	0.07 6	0.08 370	0.08 41	0.17 311	0.07 136	0.08 87	0.13 196	0.10 35	0.10 82	0.07 82	0.09 179	0.06 46	0.05 18	0.08 28	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.04 55

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 6	0.07 228	0.07 11	0.16 221	0.06 34	0.08 87	0.12 120	0.10 35	0.09 54	0.06 28	0.09 179	0.06 46	0.05 18	0.09 64	0.08 26	0.04 6	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.03 1	0.04 55

aanet-new-24k	0.08 85	0.08 370	0.08 41	0.17 311	0.06 34	0.07 40	0.12 120	0.10 35	0.11 118	0.09 196	0.09 179	0.06 46	0.07 184	0.09 64	0.07 1	0.04 6	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.04 55

aanet-new-22k	0.08 85	0.06 114	0.10 185	0.18 407	0.06 34	0.08 87	0.11 80	0.14 161	0.12 161	0.09 196	0.09 179	0.08 198	0.06 75	0.10 125	0.08 26	0.04 6	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.03 1	0.04 55

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 85	0.05 35	0.12 308	0.15 124	0.06 34	0.09 153	0.13 196	0.12 94	0.12 161	0.07 82	0.09 179	0.06 46	0.06 75	0.10 125	0.08 26	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.04 55

FE-Mocha	0.09 181	0.06 114	0.14 406	0.16 221	0.09 365	0.11 269	0.15 364	0.19 345	0.16 302	0.10 246	0.09 179	0.07 137	0.07 184	0.09 64	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.06 303	0.05 171	0.05 201

FlowAnything_test	0.11 311	0.08 370	0.14 406	0.15 124	0.09 365	0.08 87	0.14 274	0.20 365	0.11 118	0.10 246	0.09 179	0.12 340	0.12 403	0.13 367	0.11 293	0.09 514	0.06 444	0.09 519	0.09 541	0.06 306	0.09 537

GASTEREO	0.08 85	0.05 35	0.09 119	0.19 487	0.08 236	0.08 87	0.12 120	0.14 161	0.11 118	0.10 246	0.09 179	0.07 137	0.04 1	0.12 304	0.08 26	0.06 174	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.05 201

MSCF	0.08 85	0.05 35	0.09 119	0.19 487	0.08 236	0.07 40	0.12 120	0.14 161	0.11 118	0.10 246	0.09 179	0.07 137	0.04 1	0.11 207	0.08 26	0.06 174	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.05 201

IGEV	0.08 85	0.04 1	0.09 119	0.13 18	0.06 34	0.09 153	0.12 120	0.14 161	0.10 82	0.06 28	0.09 179	0.07 137	0.05 18	0.09 64	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.04 55

SGD-Stereo	0.08 85	0.05 35	0.10 185	0.14 67	0.06 34	0.12 328	0.12 120	0.11 65	0.12 161	0.07 82	0.09 179	0.09 245	0.09 285	0.08 28	0.08 26	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.04 55

Reg-Stereo(zero)	0.09 181	0.05 35	0.08 41	0.16 221	0.06 34	0.12 328	0.11 80	0.15 201	0.11 118	0.12 329	0.09 179	0.10 280	0.08 243	0.11 207	0.09 102	0.06 174	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.05 201

AIO-test2	0.10 262	0.08 370	0.10 185	0.23 639	0.09 365	0.11 269	0.11 80	0.23 436	0.24 474	0.08 142	0.09 179	0.08 198	0.05 18	0.10 125	0.08 26	0.06 174	0.05 256	0.08 427	0.09 541	0.05 171	0.05 201

mms	0.09 181	0.07 228	0.08 41	0.17 311	0.08 236	0.11 269	0.15 364	0.12 94	0.11 118	0.09 196	0.09 179	0.08 198	0.06 75	0.11 207	0.12 371	0.05 52	0.04 25	0.07 330	0.05 208	0.04 50	0.04 55

fffy	0.09 181	0.08 370	0.10 185	0.16 221	0.07 136	0.13 375	0.17 466	0.13 127	0.12 161	0.08 142	0.09 179	0.08 198	0.09 285	0.13 367	0.11 293	0.05 52	0.05 256	0.07 330	0.05 208	0.04 50	0.05 201

PAM	0.10 262	0.06 114	0.17 513	0.15 124	0.09 365	0.10 214	0.16 432	0.15 201	0.16 302	0.12 329	0.09 179	0.10 280	0.07 184	0.13 367	0.09 102	0.06 174	0.05 256	0.06 210	0.06 303	0.05 171	0.06 318

WCG-NET	0.08 85	0.05 35	0.10 185	0.15 124	0.06 34	0.11 269	0.14 274	0.13 127	0.14 235	0.07 82	0.09 179	0.07 137	0.06 75	0.13 367	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.04 63	0.04 50	0.03 1

CAS++	0.11 311	0.07 228	0.11 255	0.14 67	0.10 484	0.13 375	0.14 274	0.24 462	0.14 235	0.11 289	0.09 179	0.11 314	0.07 184	0.14 407	0.09 102	0.11 594	0.09 596	0.09 519	0.07 409	0.07 396	0.08 486
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 311	0.08 370	0.13 356	0.16 221	0.08 236	0.15 450	0.16 432	0.18 312	0.19 389	0.10 246	0.09 179	0.09 245	0.08 243	0.11 207	0.12 371	0.07 363	0.05 256	0.08 427	0.06 303	0.07 396	0.06 318

ACVNet-DCA	0.10 262	0.08 370	0.13 356	0.17 311	0.09 365	0.13 375	0.15 364	0.24 462	0.16 302	0.09 196	0.09 179	0.06 46	0.06 75	0.10 125	0.07 1	0.06 174	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.07 396	0.07 409

xx1	0.11 311	0.08 370	0.13 356	0.17 311	0.09 365	0.13 375	0.15 364	0.16 242	0.18 360	0.09 196	0.09 179	0.16 442	0.16 514	0.10 125	0.07 1	0.06 174	0.05 256	0.08 427	0.08 493	0.07 396	0.07 409

1test111	0.11 311	0.08 370	0.13 356	0.17 311	0.09 365	0.13 375	0.15 364	0.24 462	0.16 302	0.09 196	0.09 179	0.06 46	0.06 75	0.15 430	0.16 516	0.06 174	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.07 396	0.07 409

cc1	0.10 262	0.08 370	0.13 356	0.17 311	0.09 365	0.13 375	0.15 364	0.16 242	0.18 360	0.09 196	0.09 179	0.06 46	0.06 75	0.10 125	0.07 1	0.06 174	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.06 306	0.06 318

MSKI-zero shot	0.09 181	0.05 35	0.09 119	0.16 221	0.07 136	0.10 214	0.13 196	0.15 201	0.14 235	0.09 196	0.09 179	0.09 245	0.06 75	0.12 304	0.11 293	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.05 201

AEACV	0.09 181	0.05 35	0.08 41	0.14 67	0.13 606	0.14 425	0.13 196	0.15 201	0.09 54	0.07 82	0.09 179	0.07 137	0.08 243	0.10 125	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.05 171	0.04 55

LoS_RVC	0.08 85	0.05 35	0.07 11	0.15 124	0.07 136	0.08 87	0.15 364	0.12 94	0.11 118	0.08 142	0.09 179	0.06 46	0.09 285	0.10 125	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.03 1	0.04 50	0.04 55

LoS	0.09 181	0.05 35	0.11 255	0.13 18	0.07 136	0.14 425	0.11 80	0.15 201	0.15 264	0.09 196	0.09 179	0.12 340	0.09 285	0.15 430	0.10 206	0.07 363	0.05 256	0.05 58	0.03 1	0.05 171	0.05 201
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 85	0.04 1	0.08 41	0.14 67	0.07 136	0.09 153	0.14 274	0.11 65	0.09 54	0.08 142	0.09 179	0.11 314	0.07 184	0.12 304	0.08 26	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.03 1	0.05 171	0.05 201

TRStereo	0.10 262	0.05 35	0.12 308	0.16 221	0.12 580	0.10 214	0.13 196	0.18 312	0.19 389	0.09 196	0.09 179	0.09 245	0.07 184	0.10 125	0.08 26	0.07 363	0.05 256	0.07 330	0.07 409	0.04 50	0.04 55

raftrobust	0.09 181	0.06 114	0.11 255	0.17 311	0.08 236	0.09 153	0.10 42	0.18 312	0.16 302	0.10 246	0.09 179	0.12 340	0.08 243	0.12 304	0.10 206	0.08 447	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.05 171	0.06 318

EAI-Stereo	0.09 181	0.07 228	0.11 255	0.16 221	0.07 136	0.10 214	0.15 364	0.16 242	0.09 54	0.08 142	0.09 179	0.08 198	0.07 184	0.09 64	0.11 293	0.05 52	0.05 256	0.05 58	0.05 208	0.05 171	0.04 55

small-0shot	0.07 6	0.05 35	0.09 119	0.14 67	0.07 136	0.06 15	0.13 196	0.09 25	0.08 25	0.05 2	0.10 215	0.06 46	0.06 75	0.06 1	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.04 55

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 6	0.05 35	0.09 119	0.12 7	0.07 136	0.09 153	0.15 364	0.07 7	0.07 18	0.06 28	0.10 215	0.05 4	0.07 184	0.06 1	0.11 293	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.05 201

S0	0.12 398	0.08 370	0.09 119	0.20 554	0.07 136	0.18 523	0.22 619	0.15 201	0.15 264	0.11 289	0.10 215	0.13 372	0.08 243	0.12 304	0.11 293	0.09 514	0.10 620	0.14 651	0.14 656	0.05 171	0.04 55

TS12	0.08 85	0.06 114	0.09 119	0.21 593	0.07 136	0.12 328	0.12 120	0.11 65	0.09 54	0.10 246	0.10 215	0.08 198	0.10 325	0.09 64	0.12 371	0.04 6	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.03 1	0.04 55

DF	0.08 85	0.06 114	0.10 185	0.15 124	0.06 34	0.11 269	0.12 120	0.11 65	0.12 161	0.09 196	0.10 215	0.10 280	0.08 243	0.11 207	0.09 102	0.07 363	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.04 55

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 85	0.06 114	0.08 41	0.17 311	0.06 34	0.07 40	0.14 274	0.13 127	0.16 302	0.05 2	0.10 215	0.06 46	0.06 75	0.08 28	0.08 26	0.04 6	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.03 1	0.04 55

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 85	0.06 114	0.08 41	0.16 221	0.06 34	0.06 15	0.14 274	0.14 161	0.15 264	0.07 82	0.10 215	0.06 46	0.05 18	0.09 64	0.09 102	0.04 6	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.03 1	0.03 1

RT-Monster	0.09 181	0.05 35	0.09 119	0.14 67	0.08 236	0.12 328	0.10 42	0.17 280	0.19 389	0.14 396	0.10 215	0.10 280	0.08 243	0.11 207	0.10 206	0.07 363	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.06 318

Foundation-i1c-attn	0.08 85	0.05 35	0.07 11	0.14 67	0.05 2	0.09 153	0.12 120	0.13 127	0.10 82	0.09 196	0.10 215	0.10 280	0.07 184	0.08 28	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.03 1	0.04 55

Foundation-i1b	0.08 85	0.05 35	0.07 11	0.14 67	0.05 2	0.09 153	0.12 120	0.13 127	0.10 82	0.09 196	0.10 215	0.10 280	0.06 75	0.07 6	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1	0.09 181	0.04 1	0.10 185	0.14 67	0.06 34	0.10 214	0.13 196	0.16 242	0.15 264	0.10 246	0.10 215	0.11 314	0.07 184	0.07 6	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.05 208	0.05 171	0.05 201

WQFJA1	0.10 262	0.07 228	0.08 41	0.20 554	0.09 365	0.12 328	0.18 517	0.18 312	0.18 360	0.09 196	0.10 215	0.08 198	0.10 325	0.12 304	0.11 293	0.06 174	0.08 559	0.07 330	0.06 303	0.06 306	0.05 201

WQFJX1	0.10 262	0.07 228	0.08 41	0.22 618	0.09 365	0.12 328	0.17 466	0.18 312	0.18 360	0.10 246	0.10 215	0.07 137	0.10 325	0.11 207	0.10 206	0.07 363	0.08 559	0.07 330	0.06 303	0.05 171	0.05 201

WQFJX	0.10 262	0.07 228	0.09 119	0.21 593	0.09 365	0.12 328	0.16 432	0.19 345	0.18 360	0.12 329	0.10 215	0.08 198	0.10 325	0.12 304	0.10 206	0.07 363	0.07 522	0.06 210	0.05 208	0.06 306	0.05 201

NLMM	0.10 262	0.07 228	0.08 41	0.20 554	0.09 365	0.12 328	0.18 517	0.18 312	0.18 360	0.09 196	0.10 215	0.08 198	0.10 325	0.12 304	0.11 293	0.06 174	0.08 559	0.07 330	0.06 303	0.06 306	0.05 201

NLSM1	0.10 262	0.07 228	0.08 41	0.19 487	0.08 236	0.13 375	0.16 432	0.21 387	0.16 302	0.11 289	0.10 215	0.07 137	0.10 325	0.10 125	0.11 293	0.07 363	0.08 559	0.08 427	0.07 409	0.05 171	0.05 201

GEAStereo	0.08 85	0.06 114	0.09 119	0.13 18	0.08 236	0.08 87	0.14 274	0.10 35	0.10 82	0.08 142	0.10 215	0.06 46	0.04 1	0.11 207	0.08 26	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.05 201

GSStereo	0.08 85	0.06 114	0.09 119	0.13 18	0.08 236	0.08 87	0.14 274	0.11 65	0.12 161	0.08 142	0.10 215	0.05 4	0.04 1	0.11 207	0.08 26	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.05 201

GS-Stereo							0.14 274	0.11 65	0.12 161	0.08 142	0.10 215	0.05 4	0.04 1	0.11 207	0.08 26	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.05 201

gasm-f	0.08 85	0.05 35	0.08 41	0.13 18	0.08 236	0.08 87	0.14 274	0.10 35	0.10 82	0.08 142	0.10 215	0.06 46	0.05 18	0.10 125	0.08 26	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.06 306	0.05 201

DLNR-FE	10.51 764	2.29 748	19.85 778	120.28 786	13.21 769	0.06 15	0.13 196	0.24 462	0.10 82	0.08 142	0.10 215	0.09 245	0.07 184	0.10 125	0.09 102	0.13 639	0.04 25	0.06 210	0.04 63	53.18 788	0.04 55

DA	0.09 181	0.07 228	0.07 11	0.19 487	0.08 236	0.10 214	0.13 196	0.13 127	0.12 161	0.08 142	0.10 215	0.10 280	0.08 243	0.09 64	0.10 206	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.04 63	0.05 171	0.04 55

GGEV	0.09 181	0.07 228	0.07 11	0.19 487	0.08 236	0.10 214	0.13 196	0.13 127	0.12 161	0.08 142	0.10 215	0.10 280	0.08 243	0.09 64	0.10 206	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.04 63	0.05 171	0.04 55

depthmonostereo	0.09 181	0.06 114	0.09 119	0.15 124	0.06 34	0.11 269	0.13 196	0.14 161	0.15 264	0.10 246	0.10 215	0.09 245	0.11 368	0.08 28	0.09 102	0.06 174	0.05 256	0.06 210	0.04 63	0.04 50	0.03 1

2.25w	0.07 6	0.07 228	0.08 41	0.15 124	0.06 34	0.08 87	0.09 27	0.10 35	0.15 264	0.08 142	0.10 215	0.07 137	0.06 75	0.09 64	0.10 206	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.04 63	0.03 1	0.04 55

S2M2_L	0.09 181	0.08 370	0.11 255	0.13 18	0.10 484	0.08 87	0.06 1	0.10 35	0.10 82	0.10 246	0.10 215	0.09 245	0.09 285	0.11 207	0.11 293	0.13 639	0.07 522	0.08 427	0.09 541	0.10 574	0.08 486
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.10 262	0.07 228	0.07 11	0.18 407	0.07 136	0.12 328	0.19 564	0.24 462	0.19 389	0.06 28	0.10 215	0.08 198	0.06 75	0.11 207	0.09 102	0.06 174	0.06 444	0.07 330	0.05 208	0.05 171	0.04 55

MM-Stereo_test2	0.09 181	0.07 228	0.09 119	0.19 487	0.08 236	0.12 328	0.18 517	0.15 201	0.14 235	0.07 82	0.10 215	0.07 137	0.06 75	0.12 304	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.06 306	0.04 55

HART	0.08 85	0.07 228	0.09 119	0.18 407	0.07 136	0.10 214	0.16 432	0.13 127	0.11 118	0.09 196	0.10 215	0.08 198	0.05 18	0.10 125	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.04 63	0.05 171	0.04 55

castereo	0.09 181	0.06 114	0.11 255	0.15 124	0.06 34	0.11 269	0.14 274	0.14 161	0.18 360	0.08 142	0.10 215	0.11 314	0.08 243	0.09 64	0.10 206	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.04 55

ours_stereo	0.09 181	0.07 228	0.09 119	0.17 311	0.08 236	0.11 269	0.16 432	0.11 65	0.12 161	0.08 142	0.10 215	0.08 198	0.06 75	0.12 304	0.12 371	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.04 50	0.04 55

model_zeroshot	0.10 262	0.05 35	0.12 308	0.15 124	0.09 365	0.13 375	0.14 274	0.20 365	0.14 235	0.11 289	0.10 215	0.12 340	0.07 184	0.12 304	0.11 293	0.07 363	0.06 444	0.06 210	0.05 208	0.06 306	0.06 318

GCAP-BAT	0.09 181	0.05 35	0.11 255	0.13 18	0.07 136	0.11 269	0.14 274	0.14 161	0.17 339	0.07 82	0.10 215	0.08 198	0.06 75	0.13 367	0.08 26	0.07 363	0.05 256	0.05 58	0.05 208	0.05 171	0.04 55

rvit_stereo_0080	0.10 262	0.08 370	0.15 443	0.15 124	0.10 484	0.07 40	0.15 364	0.16 242	0.16 302	0.11 289	0.10 215	0.15 421	0.09 285	0.12 304	0.10 206	0.09 514	0.07 522	0.07 330	0.06 303	0.07 396	0.05 201

RAFT-Stereo-weight	0.09 181	0.06 114	0.11 255	0.16 221	0.07 136	0.09 153	0.14 274	0.19 345	0.16 302	0.11 289	0.10 215	0.08 198	0.06 75	0.10 125	0.11 293	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.04 63	0.04 50	0.04 55

H2IRNET	0.10 262	0.09 458	0.10 185	0.18 407	0.09 365	0.12 328	0.15 364	0.14 161	0.21 430	0.10 246	0.10 215	0.10 280	0.11 368	0.10 125	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.08 427	0.08 493	0.06 306	0.05 201

MGS-Stereo	0.09 181	0.07 228	0.12 308	0.16 221	0.08 236	0.09 153	0.15 364	0.12 94	0.12 161	0.07 82	0.10 215	0.08 198	0.06 75	0.11 207	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.06 306	0.05 201

whm_eth	0.10 262	0.08 370	0.15 443	0.15 124	0.10 484	0.07 40	0.15 364	0.16 242	0.16 302	0.11 289	0.10 215	0.15 421	0.09 285	0.12 304	0.10 206	0.09 514	0.07 522	0.07 330	0.06 303	0.07 396	0.05 201

DLNR_Zeroshot_test	10.48 763	2.27 747	19.78 777	120.28 786	13.29 770	0.06 15	0.13 196	0.24 462	0.10 82	0.08 142	0.10 215	0.09 245	0.07 184	0.10 125	0.09 102	0.13 639	0.04 25	0.06 210	0.04 63	52.68 787	0.04 55

CASnet	0.09 181	0.09 458	0.09 119	0.19 487	0.06 34	0.07 40	0.11 80	0.18 312	0.14 235	0.11 289	0.10 215	0.09 245	0.07 184	0.10 125	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.10 569	0.08 493	0.06 306	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 181	0.05 35	0.11 255	0.13 18	0.07 136	0.11 269	0.14 274	0.14 161	0.17 339	0.07 82	0.10 215	0.08 198	0.06 75	0.13 367	0.08 26	0.07 363	0.05 256	0.05 58	0.05 208	0.05 171	0.04 55

GCAP-Stereo	0.09 181	0.07 228	0.13 356	0.18 407	0.06 34	0.11 269	0.07 5	0.14 161	0.12 161	0.09 196	0.10 215	0.07 137	0.09 285	0.13 367	0.10 206	0.06 174	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.05 201

RAFT-Test	0.09 181	0.06 114	0.10 185	0.16 221	0.07 136	0.11 269	0.15 364	0.16 242	0.13 205	0.09 196	0.10 215	0.11 314	0.09 285	0.12 304	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.05 201

HH	0.09 181	0.06 114	0.13 356	0.17 311	0.08 236	0.11 269	0.16 432	0.15 201	0.10 82	0.08 142	0.10 215	0.08 198	0.07 184	0.10 125	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.05 171	0.04 55

HanStereo	0.09 181	0.06 114	0.13 356	0.17 311	0.08 236	0.11 269	0.16 432	0.15 201	0.10 82	0.08 142	0.10 215	0.08 198	0.07 184	0.10 125	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.05 171	0.04 55

CAS	0.08 85	0.04 1	0.07 11	0.17 311	0.08 236	0.10 214	0.13 196	0.12 94	0.09 54	0.09 196	0.10 215	0.08 198	0.06 75	0.09 64	0.09 102	0.08 447	0.04 25	0.05 58	0.03 1	0.05 171	0.04 55

Selective-RAFT	0.11 311	0.11 555	0.12 308	0.21 593	0.08 236	0.16 481	0.13 196	0.21 387	0.23 462	0.10 246	0.10 215	0.11 314	0.10 325	0.15 430	0.11 293	0.05 52	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.06 306	0.05 201

CroCo-Stereo Lap2	0.09 181	0.09 458	0.08 41	0.22 618	0.09 365	0.09 153	0.18 517	0.16 242	0.12 161	0.09 196	0.10 215	0.05 4	0.05 18	0.08 28	0.08 26	0.06 174	0.06 444	0.07 330	0.05 208	0.06 306	0.05 201

MIPNet	0.11 311	0.08 370	0.15 443	0.17 311	0.09 365	0.12 328	0.14 274	0.21 387	0.25 499	0.12 329	0.10 215	0.09 245	0.07 184	0.13 367	0.13 412	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.04 50	0.04 55

test_3	0.11 311	0.09 458	0.10 185	0.21 593	0.08 236	0.13 375	0.25 661	0.14 161	0.21 430	0.10 246	0.10 215	0.09 245	0.10 325	0.08 28	0.11 293	0.05 52	0.04 25	0.08 427	0.07 409	0.04 50	0.04 55

cross-raft	0.10 262	0.09 458	0.09 119	0.19 487	0.07 136	0.11 269	0.24 645	0.13 127	0.15 264	0.08 142	0.10 215	0.12 340	0.10 325	0.09 64	0.11 293	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.04 50	0.04 55

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 181	0.06 114	0.10 185	0.17 311	0.07 136	0.10 214	0.15 364	0.17 280	0.15 264	0.10 246	0.10 215	0.08 198	0.09 285	0.12 304	0.10 206	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.06 303	0.04 50	0.03 1

RAFT + AFF	0.13 429	0.08 370	0.21 590	0.20 554	0.10 484	0.14 425	0.23 633	0.27 514	0.21 430	0.12 329	0.10 215	0.12 340	0.10 325	0.16 459	0.12 371	0.08 447	0.07 522	0.09 519	0.09 541	0.06 306	0.09 537

Gwc-CoAtRS	0.09 181	0.07 228	0.10 185	0.16 221	0.07 136	0.10 214	0.15 364	0.18 312	0.17 339	0.08 142	0.10 215	0.12 340	0.09 285	0.12 304	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.04 63	0.04 50	0.05 201

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 181	0.08 370	0.08 41	0.21 593	0.09 365	0.08 87	0.11 80	0.10 35	0.09 54	0.07 82	0.11 269	0.05 4	0.06 75	0.14 407	0.11 293	0.05 52	0.06 444	0.07 330	0.06 303	0.05 171	0.05 201

Weightmod	0.09 181	0.06 114	0.08 41	0.18 407	0.06 34	0.11 269	0.15 364	0.14 161	0.12 161	0.11 289	0.11 269	0.08 198	0.07 184	0.10 125	0.11 293	0.06 174	0.08 559	0.07 330	0.07 409	0.05 171	0.03 1

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 85	0.08 370	0.09 119	0.18 407	0.07 136	0.11 269	0.14 274	0.13 127	0.11 118	0.08 142	0.11 269	0.07 137	0.06 75	0.09 64	0.08 26	0.04 6	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.04 55

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 6	0.06 114	0.07 11	0.15 124	0.06 34	0.10 214	0.15 364	0.12 94	0.11 118	0.06 28	0.11 269	0.06 46	0.05 18	0.09 64	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 85	0.05 35	0.08 41	0.13 18	0.05 2	0.13 375	0.13 196	0.12 94	0.10 82	0.11 289	0.11 269	0.11 314	0.06 75	0.08 28	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.03 1	0.04 50	0.04 55

NLMM1	0.11 311	0.09 458	0.07 11	0.22 618	0.10 484	0.12 328	0.20 587	0.19 345	0.20 414	0.12 329	0.11 269	0.08 198	0.10 325	0.11 207	0.11 293	0.08 447	0.08 559	0.07 330	0.06 303	0.05 171	0.04 55

NLCSM	0.11 311	0.09 458	0.09 119	0.23 639	0.11 545	0.12 328	0.19 564	0.19 345	0.19 389	0.12 329	0.11 269	0.07 137	0.09 285	0.11 207	0.10 206	0.08 447	0.08 559	0.07 330	0.07 409	0.06 306	0.05 201

Select-FE	0.11 311	0.06 114	0.21 590	0.15 124	0.11 545	0.12 328	0.13 196	0.22 414	0.18 360	0.09 196	0.11 269	0.10 280	0.06 75	0.12 304	0.09 102	0.07 363	0.05 256	0.07 330	0.08 493	0.06 306	0.08 486

DVStereo	0.09 181	0.05 35	0.08 41	0.15 124	0.06 34	0.11 269	0.12 120	0.14 161	0.16 302	0.11 289	0.11 269	0.09 245	0.10 325	0.11 207	0.11 293	0.06 174	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.03 1	0.03 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 6	0.06 114	0.10 185	0.16 221	0.07 136	0.04 1	0.13 196	0.10 35	0.10 82	0.05 2	0.11 269	0.07 137	0.05 18	0.07 6	0.09 102	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.04 55

MM-Stereo_test1	0.10 262	0.07 228	0.09 119	0.18 407	0.07 136	0.12 328	0.18 517	0.21 387	0.20 414	0.09 196	0.11 269	0.08 198	0.06 75	0.10 125	0.10 206	0.06 174	0.05 256	0.07 330	0.06 303	0.05 171	0.04 55

tg	0.10 262	0.06 114	0.10 185	0.18 407	0.08 236	0.11 269	0.16 432	0.20 365	0.12 161	0.08 142	0.11 269	0.11 314	0.07 184	0.11 207	0.10 206	0.05 52	0.04 25	0.08 427	0.08 493	0.04 50	0.04 55

MaDis-Stereo	0.09 181	0.09 458	0.08 41	0.17 311	0.09 365	0.14 425	0.11 80	0.16 242	0.16 302	0.09 196	0.11 269	0.06 46	0.06 75	0.09 64	0.13 412	0.07 363	0.06 444	0.08 427	0.05 208	0.05 171	0.04 55

LL-Strereo2	0.11 311	0.10 527	0.16 487	0.18 407	0.08 236	0.15 450	0.09 27	0.17 280	0.14 235	0.14 396	0.11 269	0.09 245	0.07 184	0.16 459	0.10 206	0.05 52	0.05 256	0.11 600	0.07 409	0.06 306	0.05 201

4D-IteraStereo	0.10 262	0.07 228	0.10 185	0.18 407	0.07 136	0.09 153	0.15 364	0.18 312	0.15 264	0.10 246	0.11 269	0.10 280	0.07 184	0.12 304	0.09 102	0.05 52	0.03 1	0.08 427	0.07 409	0.06 306	0.05 201

RCA-Stereo	0.09 181	0.06 114	0.09 119	0.16 221	0.06 34	0.09 153	0.13 196	0.18 312	0.14 235	0.10 246	0.11 269	0.08 198	0.07 184	0.12 304	0.11 293	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.05 171	0.04 55

CIPLG	0.11 311	0.08 370	0.15 443	0.17 311	0.08 236	0.13 375	0.15 364	0.17 280	0.16 302	0.14 396	0.11 269	0.16 442	0.10 325	0.17 499	0.12 371	0.07 363	0.05 256	0.06 210	0.06 303	0.05 171	0.06 318

IPLGR_C	0.11 311	0.08 370	0.15 443	0.17 311	0.08 236	0.12 328	0.15 364	0.17 280	0.15 264	0.14 396	0.11 269	0.16 442	0.10 325	0.16 459	0.12 371	0.07 363	0.05 256	0.06 210	0.06 303	0.05 171	0.06 318

ACRE	0.11 311	0.08 370	0.15 443	0.17 311	0.08 236	0.13 375	0.15 364	0.17 280	0.14 235	0.14 396	0.11 269	0.16 442	0.10 325	0.16 459	0.12 371	0.07 363	0.05 256	0.06 210	0.06 303	0.05 171	0.06 318

iRaftStereo_RVC	0.10 262	0.07 228	0.10 185	0.17 311	0.09 365	0.11 269	0.17 466	0.18 312	0.12 161	0.09 196	0.11 269	0.10 280	0.07 184	0.11 207	0.10 206	0.05 52	0.04 25	0.08 427	0.08 493	0.04 50	0.04 55

s12784h	0.10 262	0.06 114	0.08 41	0.15 124	0.05 2	0.16 481	0.18 517	0.16 242	0.15 264	0.10 246	0.11 269	0.11 314	0.11 368	0.11 207	0.12 371	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.04 63	0.04 50	0.04 55

AFF-stereo	0.09 181	0.07 228	0.10 185	0.17 311	0.07 136	0.10 214	0.15 364	0.18 312	0.10 82	0.10 246	0.11 269	0.09 245	0.10 325	0.12 304	0.10 206	0.05 52	0.04 25	0.07 330	0.07 409	0.04 50	0.04 55

zzzzzzz1	0.11 311	0.07 228	0.14 406	0.21 593	0.10 484	0.13 375	0.18 517	0.22 414	0.20 414	0.13 365	0.12 291	0.08 198	0.08 243	0.13 367	0.10 206	0.05 52	0.05 256	0.07 330	0.07 409	0.05 171	0.05 201

noway7	0.11 311	0.07 228	0.14 406	0.20 554	0.09 365	0.11 269	0.15 364	0.28 539	0.17 339	0.11 289	0.12 291	0.08 198	0.07 184	0.10 125	0.11 293	0.05 52	0.04 25	0.07 330	0.06 303	0.06 306	0.05 201

monster_256*512	0.11 311	0.07 228	0.09 119	0.21 593	0.10 484	0.13 375	0.17 466	0.27 514	0.19 389	0.12 329	0.12 291	0.09 245	0.07 184	0.10 125	0.11 293	0.05 52	0.04 25	0.07 330	0.07 409	0.05 171	0.05 201

S	0.12 398	0.08 370	0.10 185	0.20 554	0.08 236	0.13 375	0.19 564	0.17 280	0.16 302	0.13 365	0.12 291	0.14 393	0.10 325	0.12 304	0.13 412	0.09 514	0.07 522	0.13 636	0.15 673	0.06 306	0.05 201

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 85	0.06 114	0.11 255	0.16 221	0.07 136	0.11 269	0.12 120	0.15 201	0.16 302	0.08 142	0.12 291	0.05 4	0.06 75	0.09 64	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.03 1	0.04 55

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 85	0.07 228	0.10 185	0.16 221	0.07 136	0.09 153	0.12 120	0.15 201	0.15 264	0.09 196	0.12 291	0.05 4	0.06 75	0.09 64	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.04 63	0.03 1	0.04 55

gcap_with_dpt	0.08 85	0.06 114	0.10 185	0.16 221	0.07 136	0.10 214	0.12 120	0.14 161	0.14 235	0.08 142	0.12 291	0.05 4	0.06 75	0.10 125	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.03 1	0.04 55

Hybrid-DGEV-2	0.11 311	0.06 114	0.12 308	0.18 407	0.09 365	0.09 153	0.13 196	0.29 561	0.30 556	0.11 289	0.12 291	0.10 280	0.13 439	0.12 304	0.10 206	0.06 174	0.05 256	0.07 330	0.07 409	0.05 171	0.05 201

water-stereo	0.09 181	0.06 114	0.08 41	0.16 221	0.07 136	0.10 214	0.13 196	0.15 201	0.13 205	0.11 289	0.12 291	0.09 245	0.10 325	0.07 6	0.08 26	0.06 174	0.05 256	0.05 58	0.05 208	0.04 50	0.04 55

AIO-test1	0.10 262	0.07 228	0.11 255	0.24 651	0.07 136	0.09 153	0.13 196	0.22 414	0.15 264	0.11 289	0.12 291	0.09 245	0.07 184	0.11 207	0.09 102	0.06 174	0.05 256	0.09 519	0.10 582	0.04 50	0.07 409

RAStereo	0.10 262	0.09 458	0.08 41	0.20 554	0.08 236	0.13 375	0.18 517	0.16 242	0.17 339	0.10 246	0.12 291	0.05 4	0.06 75	0.09 64	0.08 26	0.07 363	0.05 256	0.07 330	0.05 208	0.05 171	0.04 55

Occ-G	0.08 85	0.05 35	0.07 11	0.14 67	0.07 136	0.09 153	0.14 274	0.14 161	0.15 264	0.07 82	0.12 291	0.07 137	0.05 18	0.09 64	0.10 206	0.06 174	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.06 318

gcap-zeroshot	0.08 85	0.06 114	0.11 255	0.15 124	0.07 136	0.12 328	0.13 196	0.15 201	0.16 302	0.08 142	0.12 291	0.05 4	0.06 75	0.09 64	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.03 1	0.04 55

test_for_model	0.08 85	0.06 114	0.11 255	0.16 221	0.07 136	0.11 269	0.12 120	0.15 201	0.16 302	0.08 142	0.12 291	0.05 4	0.06 75	0.09 64	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.03 1	0.04 55

UniTT-Stereo	0.09 181	0.07 228	0.08 41	0.18 407	0.08 236	0.13 375	0.11 80	0.12 94	0.11 118	0.10 246	0.12 291	0.05 4	0.06 75	0.09 64	0.10 206	0.07 363	0.06 444	0.05 58	0.05 208	0.06 306	0.05 201

testlalala	0.08 85	0.06 114	0.11 255	0.15 124	0.07 136	0.12 328	0.13 196	0.15 201	0.16 302	0.08 142	0.12 291	0.05 4	0.06 75	0.09 64	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.03 1	0.04 55

Any-RAFT	0.10 262	0.05 35	0.10 185	0.15 124	0.07 136	0.13 375	0.14 274	0.21 387	0.15 264	0.11 289	0.12 291	0.13 372	0.10 325	0.13 367	0.10 206	0.07 363	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.06 306	0.05 201

MC-Stereo	0.09 181	0.07 228	0.09 119	0.17 311	0.06 34	0.10 214	0.14 274	0.12 94	0.11 118	0.09 196	0.12 291	0.09 245	0.06 75	0.11 207	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.04 50	0.04 55

IPLGR	0.11 311	0.09 458	0.17 513	0.18 407	0.08 236	0.13 375	0.16 432	0.21 387	0.24 474	0.12 329	0.12 291	0.11 314	0.09 285	0.13 367	0.12 371	0.06 174	0.05 256	0.06 210	0.06 303	0.05 171	0.04 55

AnonymousM	0.10 262	0.06 114	0.10 185	0.14 67	0.07 136	0.09 153	0.13 196	0.19 345	0.14 235	0.13 365	0.12 291	0.09 245	0.08 243	0.13 367	0.10 206	0.08 447	0.05 256	0.08 427	0.05 208	0.05 171	0.05 201

XX-TBD	0.09 181	0.06 114	0.07 11	0.14 67	0.07 136	0.13 375	0.16 432	0.14 161	0.14 235	0.11 289	0.12 291	0.09 245	0.08 243	0.10 125	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.06 306	0.05 201

sAnonymous2	0.13 429	0.12 574	0.25 617	0.20 554	0.12 580	0.18 523	0.14 274	0.27 514	0.21 430	0.11 289	0.12 291	0.13 372	0.08 243	0.11 207	0.11 293	0.09 514	0.05 256	0.08 427	0.06 303	0.15 664	0.10 569

CroCo_RVC	0.13 429	0.12 574	0.25 617	0.20 554	0.12 580	0.18 523	0.14 274	0.27 514	0.21 430	0.11 289	0.12 291	0.13 372	0.08 243	0.11 207	0.11 293	0.09 514	0.05 256	0.08 427	0.06 303	0.15 664	0.10 569

111	0.11 311	0.06 114	0.12 308	0.15 124	0.07 136	0.10 214	0.14 274	0.21 387	0.24 474	0.11 289	0.12 291	0.14 393	0.12 403	0.13 367	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.04 63	0.06 306	0.05 201

CFNet-RSSM	0.09 181	0.07 228	0.10 185	0.16 221	0.07 136	0.09 153	0.15 364	0.17 280	0.18 360	0.08 142	0.12 291	0.11 314	0.09 285	0.12 304	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.04 63	0.04 50	0.04 55

SMOE	0.10 262	0.08 370	0.09 119	0.18 407	0.07 136	0.13 375	0.14 274	0.19 345	0.13 205	0.12 329	0.13 316	0.12 340	0.09 285	0.11 207	0.12 371	0.05 52	0.05 256	0.08 427	0.06 303	0.06 306	0.04 55

SME	0.12 398	0.09 458	0.11 255	0.17 311	0.07 136	0.20 568	0.13 196	0.21 387	0.17 339	0.12 329	0.13 316	0.10 280	0.12 403	0.13 367	0.13 412	0.07 363	0.07 522	0.08 427	0.09 541	0.06 306	0.06 318

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 85	0.06 114	0.10 185	0.16 221	0.07 136	0.11 269	0.13 196	0.14 161	0.14 235	0.08 142	0.13 316	0.05 4	0.06 75	0.10 125	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.04 63	0.03 1	0.04 55

rvit_stereo_0081	0.11 311	0.08 370	0.16 487	0.16 221	0.09 365	0.11 269	0.14 274	0.14 161	0.24 474	0.11 289	0.13 316	0.14 393	0.09 285	0.11 207	0.12 371	0.10 559	0.07 522	0.08 427	0.07 409	0.07 396	0.06 318

rvit_stereo_0082	0.11 311	0.08 370	0.16 487	0.16 221	0.09 365	0.11 269	0.14 274	0.14 161	0.24 474	0.11 289	0.13 316	0.14 393	0.09 285	0.11 207	0.12 371	0.10 559	0.07 522	0.08 427	0.07 409	0.07 396	0.06 318

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 311	0.05 35	0.12 308	0.15 124	0.13 606	0.14 425	0.16 432	0.23 436	0.18 360	0.10 246	0.13 316	0.10 280	0.07 184	0.12 304	0.09 102	0.06 174	0.05 256	0.06 210	0.06 303	0.07 396	0.08 486

rvit_stereo_ft	0.12 398	0.07 228	0.13 356	0.19 487	0.10 484	0.12 328	0.17 466	0.16 242	0.16 302	0.13 365	0.13 316	0.15 421	0.10 325	0.14 407	0.13 412	0.10 559	0.06 444	0.08 427	0.07 409	0.07 396	0.06 318

trnet	0.08 85	0.05 35	0.07 11	0.12 7	0.05 2	0.12 328	0.10 42	0.13 127	0.10 82	0.08 142	0.13 316	0.09 245	0.08 243	0.11 207	0.10 206	0.08 447	0.05 256	0.05 58	0.03 1	0.06 306	0.05 201

GLC_STEREO	0.11 311	0.07 228	0.11 255	0.18 407	0.07 136	0.08 87	0.13 196	0.16 242	0.24 474	0.12 329	0.13 316	0.12 340	0.08 243	0.18 522	0.12 371	0.06 174	0.08 559	0.08 427	0.06 303	0.05 171	0.05 201

rafts_anoy	0.11 311	0.06 114	0.10 185	0.17 311	0.08 236	0.10 214	0.14 274	0.18 312	0.14 235	0.13 365	0.13 316	0.12 340	0.11 368	0.11 207	0.13 412	0.07 363	0.05 256	0.09 519	0.11 614	0.07 396	0.06 318

RALAANet	0.11 311	0.08 370	0.10 185	0.17 311	0.09 365	0.14 425	0.10 42	0.20 365	0.16 302	0.14 396	0.13 316	0.16 442	0.09 285	0.12 304	0.12 371	0.06 174	0.05 256	0.08 427	0.07 409	0.06 306	0.04 55

sCroCo_RVC	0.12 398	0.09 458	0.24 614	0.24 651	0.11 545	0.19 547	0.14 274	0.17 280	0.15 264	0.10 246	0.13 316	0.12 340	0.07 184	0.14 407	0.11 293	0.08 447	0.08 559	0.08 427	0.08 493	0.05 171	0.07 409

ARAFT	0.12 398	0.08 370	0.18 548	0.19 487	0.09 365	0.15 450	0.17 466	0.20 365	0.13 205	0.12 329	0.13 316	0.14 393	0.12 403	0.15 430	0.13 412	0.06 174	0.05 256	0.10 569	0.09 541	0.06 306	0.04 55

CREStereo	0.09 181	0.05 35	0.08 41	0.11 1	0.06 34	0.14 425	0.14 274	0.14 161	0.10 82	0.09 196	0.13 316	0.09 245	0.08 243	0.12 304	0.10 206	0.08 447	0.04 25	0.05 58	0.03 1	0.06 306	0.06 318
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	0.09 181	0.05 35	0.09 119	0.12 7	0.06 34	0.13 375	0.14 274	0.16 242	0.11 118	0.09 196	0.13 316	0.10 280	0.07 184	0.14 407	0.10 206	0.15 664	0.04 25	0.05 58	0.03 1	0.07 396	0.06 318

PStereo	0.20 594	0.22 679	0.20 579	0.18 407	0.10 484	0.13 375	0.19 564	0.28 539	0.38 621	0.20 538	0.14 331	0.28 599	0.32 674	0.24 624	0.32 685	0.18 687	0.13 665	0.16 671	0.11 614	0.13 632	0.12 618

ManiGeoR	0.10 262	0.05 35	0.12 308	0.12 7	0.08 236	0.12 328	0.12 120	0.24 462	0.14 235	0.13 365	0.14 331	0.12 340	0.09 285	0.13 367	0.13 412	0.07 363	0.05 256	0.05 58	0.05 208	0.07 396	0.07 409

HLf10	0.10 262	0.05 35	0.12 308	0.12 7	0.08 236	0.12 328	0.12 120	0.24 462	0.14 235	0.13 365	0.14 331	0.12 340	0.09 285	0.13 367	0.13 412	0.07 363	0.05 256	0.05 58	0.05 208	0.07 396	0.07 409

TestStereo_HLe17	0.10 262	0.05 35	0.12 308	0.13 18	0.07 136	0.11 269	0.14 274	0.21 387	0.15 264	0.11 289	0.14 331	0.11 314	0.09 285	0.13 367	0.13 412	0.07 363	0.04 25	0.05 58	0.05 208	0.07 396	0.06 318

xyz-stereo-finetune	0.11 311	0.08 370	0.13 356	0.14 67	0.06 34	0.10 214	0.19 564	0.18 312	0.19 389	0.12 329	0.14 331	0.15 421	0.11 368	0.13 367	0.12 371	0.05 52	0.04 25	0.07 330	0.05 208	0.04 50	0.05 201

rvit_stereo_0083	0.12 398	0.08 370	0.17 513	0.16 221	0.09 365	0.11 269	0.15 364	0.15 201	0.26 513	0.11 289	0.14 331	0.13 372	0.10 325	0.12 304	0.13 412	0.10 559	0.08 559	0.09 519	0.07 409	0.07 396	0.06 318

MyStereo05	0.13 429	0.07 228	0.10 185	0.17 311	0.09 365	0.13 375	0.18 517	0.28 539	0.35 603	0.17 465	0.14 331	0.15 421	0.11 368	0.15 430	0.13 412	0.06 174	0.05 256	0.08 427	0.07 409	0.06 306	0.06 318

MyStereo04	0.13 429	0.07 228	0.10 185	0.17 311	0.09 365	0.14 425	0.17 466	0.29 561	0.38 621	0.17 465	0.14 331	0.16 442	0.11 368	0.15 430	0.13 412	0.06 174	0.05 256	0.08 427	0.07 409	0.06 306	0.06 318

MIM_Stereo	0.10 262	0.07 228	0.11 255	0.15 124	0.07 136	0.07 40	0.12 120	0.20 365	0.14 235	0.13 365	0.14 331	0.09 245	0.05 18	0.12 304	0.08 26	0.05 52	0.06 444	0.07 330	0.06 303	0.06 306	0.05 201

anonymousdsp2	0.11 311	0.07 228	0.11 255	0.16 221	0.09 365	0.13 375	0.14 274	0.19 345	0.23 462	0.13 365	0.14 331	0.12 340	0.09 285	0.14 407	0.11 293	0.05 52	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.06 306	0.06 318

iRaft-Stereo_5w	0.12 398	0.09 458	0.12 308	0.20 554	0.08 236	0.09 153	0.12 120	0.22 414	0.22 452	0.19 516	0.14 331	0.11 314	0.09 285	0.20 567	0.16 516	0.05 52	0.05 256	0.07 330	0.06 303	0.05 171	0.06 318

GwcNet-ADL	0.13 429	0.08 370	0.14 406	0.20 554	0.09 365	0.12 328	0.20 587	0.30 576	0.25 499	0.14 396	0.14 331	0.18 476	0.14 473	0.13 367	0.15 495	0.07 363	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.07 396	0.06 318

OMP-Stereo	0.11 311	0.07 228	0.14 406	0.18 407	0.08 236	0.09 153	0.12 120	0.21 387	0.21 430	0.13 365	0.14 331	0.11 314	0.12 403	0.11 207	0.13 412	0.06 174	0.05 256	0.07 330	0.06 303	0.05 171	0.04 55

PSM-AAD	0.11 311	0.07 228	0.10 185	0.20 554	0.09 365	0.10 214	0.14 274	0.21 387	0.13 205	0.12 329	0.14 331	0.18 476	0.11 368	0.11 207	0.10 206	0.05 52	0.05 256	0.09 519	0.08 493	0.06 306	0.14 653

CRE-IMP	0.11 311	0.09 458	0.16 487	0.19 487	0.09 365	0.10 214	0.12 120	0.18 312	0.10 82	0.14 396	0.14 331	0.14 393	0.13 439	0.12 304	0.12 371	0.07 363	0.04 25	0.08 427	0.06 303	0.08 472	0.08 486

CREStereo++_RVC	0.08 85	0.04 1	0.07 11	0.13 18	0.07 136	0.09 153	0.12 120	0.14 161	0.14 235	0.10 246	0.14 331	0.08 198	0.07 184	0.10 125	0.11 293	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.05 208	0.04 50	0.04 55
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	0.09 181	0.05 35	0.09 119	0.17 311	0.09 365	0.15 450	0.12 120	0.21 387	0.10 82	0.10 246	0.14 331	0.07 137	0.06 75	0.13 367	0.08 26	0.06 174	0.05 256	0.06 210	0.06 303	0.04 50	0.04 55

Selective-IGEV-i16pc	0.13 429	0.06 114	0.13 356	0.15 124	0.11 545	0.38 692	0.16 432	0.23 436	0.17 339	0.11 289	0.15 348	0.09 245	0.07 184	0.13 367	0.10 206	0.10 559	0.08 559	0.06 210	0.07 409	0.09 538	0.10 569

xyz-stereo-finetune2	0.11 311	0.07 228	0.13 356	0.13 18	0.07 136	0.11 269	0.19 564	0.17 280	0.12 161	0.15 421	0.15 348	0.17 460	0.13 439	0.13 367	0.11 293	0.05 52	0.04 25	0.07 330	0.05 208	0.04 50	0.06 318

rvit_0105_5	0.14 462	0.10 527	0.14 406	0.17 311	0.09 365	0.14 425	0.23 633	0.24 462	0.27 526	0.14 396	0.15 348	0.18 476	0.13 439	0.17 499	0.14 456	0.14 660	0.11 635	0.10 569	0.11 614	0.08 472	0.07 409

UGAM-zero	0.10 262	0.05 35	0.15 443	0.15 124	0.08 236	0.10 214	0.13 196	0.20 365	0.15 264	0.11 289	0.15 348	0.07 137	0.08 243	0.09 64	0.10 206	0.06 174	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.05 171	0.06 318

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 311	0.05 35	0.14 406	0.16 221	0.21 694	0.09 153	0.17 466	0.21 387	0.16 302	0.11 289	0.15 348	0.10 280	0.07 184	0.10 125	0.08 26	0.06 174	0.05 256	0.07 330	0.07 409	0.07 396	0.09 537

AE-Stereo	0.10 262	0.08 370	0.11 255	0.19 487	0.09 365	0.10 214	0.15 364	0.14 161	0.20 414	0.09 196	0.15 348	0.12 340	0.08 243	0.11 207	0.10 206	0.05 52	0.06 444	0.07 330	0.06 303	0.05 171	0.04 55

11t1	0.12 398	0.07 228	0.14 406	0.14 67	0.08 236	0.17 505	0.15 364	0.19 345	0.15 264	0.15 421	0.15 348	0.17 460	0.16 514	0.15 430	0.13 412	0.08 447	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.08 472	0.07 409

plain	0.11 311	0.09 458	0.10 185	0.19 487	0.09 365	0.11 269	0.14 274	0.14 161	0.13 205	0.13 365	0.15 348	0.09 245	0.12 403	0.13 367	0.12 371	0.07 363	0.05 256	0.09 519	0.06 303	0.06 306	0.06 318

riskmin	0.11 311	0.06 114	0.13 356	0.14 67	0.08 236	0.14 425	0.14 274	0.18 312	0.15 264	0.12 329	0.15 348	0.17 460	0.11 368	0.14 407	0.12 371	0.09 514	0.05 256	0.07 330	0.05 208	0.08 472	0.08 486

LCNet	0.11 311	0.07 228	0.09 119	0.19 487	0.09 365	0.08 87	0.14 274	0.21 387	0.15 264	0.12 329	0.15 348	0.16 442	0.11 368	0.12 304	0.11 293	0.05 52	0.04 25	0.08 427	0.07 409	0.06 306	0.14 653

STrans-v2	0.10 262	0.07 228	0.13 356	0.18 407	0.08 236	0.10 214	0.14 274	0.22 414	0.11 118	0.11 289	0.15 348	0.12 340	0.10 325	0.11 207	0.12 371	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.06 303	0.05 171	0.05 201

NRIStereo	0.11 311	0.08 370	0.15 443	0.18 407	0.08 236	0.10 214	0.13 196	0.17 280	0.15 264	0.12 329	0.15 348	0.13 372	0.13 439	0.13 367	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.07 330	0.06 303	0.06 306	0.07 409

DeepStereo_RVC	0.11 311	0.08 370	0.17 513	0.18 407	0.08 236	0.08 87	0.11 80	0.17 280	0.12 161	0.13 365	0.15 348	0.12 340	0.12 403	0.12 304	0.11 293	0.06 174	0.04 25	0.07 330	0.06 303	0.07 396	0.08 486

IRAFT_RVC	0.12 398	0.08 370	0.17 513	0.19 487	0.08 236	0.07 40	0.14 274	0.25 485	0.23 462	0.14 396	0.15 348	0.15 421	0.12 403	0.12 304	0.11 293	0.06 174	0.04 25	0.09 519	0.06 303	0.06 306	0.06 318

GMM-Stereo	0.11 311	0.07 228	0.10 185	0.18 407	0.09 365	0.08 87	0.14 274	0.24 462	0.16 302	0.11 289	0.15 348	0.13 372	0.11 368	0.11 207	0.11 293	0.05 52	0.04 25	0.08 427	0.07 409	0.06 306	0.09 537

raft+_RVC	0.11 311	0.07 228	0.09 119	0.16 221	0.07 136	0.10 214	0.11 80	0.24 462	0.20 414	0.12 329	0.15 348	0.12 340	0.08 243	0.12 304	0.13 412	0.07 363	0.04 25	0.07 330	0.06 303	0.05 171	0.05 201

TANstereo	0.09 181	0.04 1	0.08 41	0.13 18	0.06 34	0.11 269	0.13 196	0.15 201	0.19 389	0.11 289	0.15 348	0.10 280	0.07 184	0.12 304	0.09 102	0.07 363	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.06 306	0.05 201

VMStereo-Base	0.09 181	0.05 35	0.10 185	0.13 18	0.07 136	0.11 269	0.10 42	0.16 242	0.13 205	0.10 246	0.16 365	0.10 280	0.09 285	0.11 207	0.10 206	0.07 363	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.06 318

DFGA-Net	0.13 429	0.11 555	0.19 574	0.18 407	0.10 484	0.13 375	0.13 196	0.23 436	0.25 499	0.16 451	0.16 365	0.13 372	0.12 403	0.17 499	0.15 495	0.07 363	0.05 256	0.08 427	0.07 409	0.05 171	0.05 201

FACV-RUCA	0.13 429	0.11 555	0.13 356	0.19 487	0.12 580	0.15 450	0.16 432	0.22 414	0.21 430	0.16 451	0.16 365	0.15 421	0.16 514	0.14 407	0.13 412	0.07 363	0.05 256	0.08 427	0.06 303	0.10 574	0.08 486

UGAM	0.13 429	0.10 527	0.09 119	0.22 618	0.08 236	0.13 375	0.20 587	0.18 312	0.24 474	0.22 571	0.16 365	0.13 372	0.13 439	0.19 548	0.13 412	0.07 363	0.05 256	0.13 636	0.11 614	0.07 396	0.05 201

MIF-Stereo (partial)	0.11 311	0.06 114	0.10 185	0.19 487	0.10 484	0.10 214	0.12 120	0.17 280	0.19 389	0.14 396	0.16 365	0.10 280	0.11 368	0.12 304	0.12 371	0.08 447	0.05 256	0.08 427	0.07 409	0.06 306	0.07 409

LL-Strereo	0.13 429	0.10 527	0.12 308	0.20 554	0.10 484	0.11 269	0.18 517	0.33 614	0.25 499	0.16 451	0.16 365	0.14 393	0.14 473	0.19 548	0.11 293	0.06 174	0.05 256	0.09 519	0.08 493	0.04 50	0.05 201

Patchmatch Stereo++	0.11 311	0.09 458	0.17 513	0.19 487	0.08 236	0.06 15	0.11 80	0.17 280	0.13 205	0.15 421	0.16 365	0.14 393	0.12 403	0.11 207	0.11 293	0.06 174	0.05 256	0.08 427	0.06 303	0.08 472	0.07 409
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	0.10 262	0.08 370	0.13 356	0.18 407	0.07 136	0.09 153	0.15 364	0.19 345	0.16 302	0.12 329	0.16 365	0.11 314	0.11 368	0.11 207	0.11 293	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.06 303	0.05 171	0.05 201

PSM-adaLoss	0.11 311	0.09 458	0.17 513	0.19 487	0.08 236	0.06 15	0.12 120	0.17 280	0.13 205	0.15 421	0.16 365	0.14 393	0.12 403	0.11 207	0.11 293	0.06 174	0.05 256	0.08 427	0.06 303	0.08 472	0.07 409

ROB_FTStereo_v2	0.11 311	0.09 458	0.17 513	0.19 487	0.08 236	0.06 15	0.12 120	0.17 280	0.13 205	0.15 421	0.16 365	0.14 393	0.12 403	0.11 207	0.11 293	0.06 174	0.05 256	0.08 427	0.06 303	0.08 472	0.07 409

ROB_FTStereo	0.11 311	0.09 458	0.17 513	0.19 487	0.08 236	0.06 15	0.11 80	0.17 280	0.13 205	0.15 421	0.16 365	0.14 393	0.12 403	0.11 207	0.11 293	0.06 174	0.05 256	0.08 427	0.06 303	0.08 472	0.07 409

KYRaft	0.12 398	0.07 228	0.10 185	0.19 487	0.09 365	0.08 87	0.15 364	0.23 436	0.12 161	0.13 365	0.16 365	0.20 505	0.10 325	0.12 304	0.11 293	0.06 174	0.04 25	0.08 427	0.08 493	0.06 306	0.15 667

HUI-Stereo	0.11 311	0.09 458	0.17 513	0.19 487	0.08 236	0.06 15	0.11 80	0.17 280	0.13 205	0.15 421	0.16 365	0.14 393	0.12 403	0.11 207	0.11 293	0.06 174	0.05 256	0.08 427	0.06 303	0.08 472	0.07 409

ASMatch	0.11 311	0.06 114	0.13 356	0.17 311	0.10 484	0.08 87	0.14 274	0.18 312	0.16 302	0.12 329	0.16 365	0.16 442	0.11 368	0.13 367	0.11 293	0.05 52	0.04 25	0.06 210	0.06 303	0.04 50	0.09 537

PFNet	0.12 398	0.06 114	0.17 513	0.18 407	0.08 236	0.09 153	0.15 364	0.26 499	0.20 414	0.16 451	0.16 365	0.14 393	0.12 403	0.13 367	0.11 293	0.06 174	0.04 25	0.07 330	0.06 303	0.05 171	0.05 201

iGMRVC	0.11 311	0.09 458	0.17 513	0.19 487	0.08 236	0.06 15	0.12 120	0.17 280	0.13 205	0.15 421	0.16 365	0.14 393	0.12 403	0.11 207	0.11 293	0.06 174	0.05 256	0.08 427	0.06 303	0.08 472	0.07 409

iRAFT	0.11 311	0.09 458	0.17 513	0.19 487	0.08 236	0.06 15	0.11 80	0.17 280	0.13 205	0.15 421	0.16 365	0.14 393	0.12 403	0.11 207	0.11 293	0.06 174	0.05 256	0.08 427	0.06 303	0.08 472	0.07 409

RAFT-IKP	0.11 311	0.09 458	0.17 513	0.19 487	0.08 236	0.06 15	0.11 80	0.17 280	0.13 205	0.15 421	0.16 365	0.14 393	0.12 403	0.11 207	0.11 293	0.06 174	0.05 256	0.08 427	0.06 303	0.08 472	0.07 409

Prome-Stereo	0.11 311	0.07 228	0.11 255	0.18 407	0.09 365	0.12 328	0.14 274	0.23 436	0.13 205	0.13 365	0.16 365	0.13 372	0.08 243	0.12 304	0.10 206	0.05 52	0.05 256	0.07 330	0.06 303	0.06 306	0.10 569

DIP-Stereo	0.11 311	0.08 370	0.15 443	0.17 311	0.09 365	0.13 375	0.09 27	0.16 242	0.16 302	0.12 329	0.16 365	0.14 393	0.12 403	0.16 459	0.14 456	0.06 174	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.05 171	0.07 409
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	0.10 262	0.10 527	0.08 41	0.19 487	0.09 365	0.11 269	0.11 80	0.16 242	0.11 118	0.10 246	0.17 385	0.09 245	0.08 243	0.09 64	0.10 206	0.06 174	0.05 256	0.08 427	0.07 409	0.07 396	0.04 55

HLf8	0.11 311	0.05 35	0.13 356	0.11 1	0.08 236	0.15 450	0.12 120	0.22 414	0.16 302	0.13 365	0.17 385	0.12 340	0.10 325	0.14 407	0.13 412	0.09 514	0.05 256	0.05 58	0.05 208	0.08 472	0.08 486

TestStereo-Hl	0.11 311	0.06 114	0.11 255	0.14 67	0.08 236	0.15 450	0.14 274	0.20 365	0.18 360	0.13 365	0.17 385	0.12 340	0.11 368	0.14 407	0.13 412	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.05 208	0.06 306	0.06 318

RT-IGEV	0.13 429	0.06 114	0.14 406	0.15 124	0.10 484	0.15 450	0.18 517	0.25 485	0.28 542	0.16 451	0.17 385	0.18 476	0.11 368	0.14 407	0.11 293	0.08 447	0.05 256	0.07 330	0.05 208	0.07 396	0.08 486

Selective-IGEV-i1	0.13 429	0.07 228	0.12 308	0.20 554	0.08 236	0.18 523	0.16 432	0.23 436	0.30 556	0.17 465	0.17 385	0.17 460	0.10 325	0.15 430	0.13 412	0.06 174	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.06 306	0.06 318

Hybrid-DGEV-03	0.11 311	0.06 114	0.09 119	0.18 407	0.08 236	0.16 481	0.14 274	0.15 201	0.14 235	0.13 365	0.17 385	0.12 340	0.09 285	0.13 367	0.11 293	0.06 174	0.04 25	0.08 427	0.06 303	0.05 171	0.04 55

FLISNet	0.11 311	0.06 114	0.12 308	0.13 18	0.09 365	0.09 153	0.14 274	0.22 414	0.11 118	0.20 538	0.17 385	0.14 393	0.10 325	0.16 459	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.07 330	0.08 493	0.07 396	0.06 318

CoSv	0.11 311	0.06 114	0.12 308	0.13 18	0.09 365	0.09 153	0.14 274	0.22 414	0.11 118	0.20 538	0.17 385	0.14 393	0.10 325	0.16 459	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.07 330	0.08 493	0.07 396	0.06 318

rvit_0105_3	0.16 534	0.10 527	0.15 443	0.20 554	0.12 580	0.15 450	0.26 670	0.25 485	0.30 556	0.15 421	0.17 385	0.21 515	0.14 473	0.18 522	0.14 456	0.14 660	0.11 635	0.12 622	0.14 656	0.07 396	0.07 409

CoDeX	0.12 398	0.07 228	0.13 356	0.17 311	0.08 236	0.12 328	0.16 432	0.23 436	0.27 526	0.13 365	0.17 385	0.15 421	0.12 403	0.14 407	0.11 293	0.07 363	0.05 256	0.07 330	0.06 303	0.06 306	0.05 201

knoymous	0.11 311	0.06 114	0.12 308	0.14 67	0.07 136	0.15 450	0.13 196	0.20 365	0.14 235	0.11 289	0.17 385	0.13 372	0.09 285	0.14 407	0.11 293	0.09 514	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.07 396	0.07 409

DCANet-4	0.11 311	0.07 228	0.13 356	0.16 221	0.06 34	0.09 153	0.17 466	0.18 312	0.20 414	0.13 365	0.17 385	0.09 245	0.14 473	0.12 304	0.13 412	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.05 201

fff	0.10 262	0.06 114	0.12 308	0.15 124	0.07 136	0.09 153	0.17 466	0.16 242	0.21 430	0.13 365	0.17 385	0.10 280	0.11 368	0.12 304	0.13 412	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.05 201

GMOStereo	0.11 311	0.09 458	0.08 41	0.19 487	0.08 236	0.12 328	0.28 681	0.13 127	0.18 360	0.11 289	0.17 385	0.14 393	0.12 403	0.07 6	0.07 1	0.05 52	0.05 256	0.09 519	0.07 409	0.04 50	0.04 55

error version	0.11 311	0.09 458	0.08 41	0.19 487	0.08 236	0.12 328	0.28 681	0.13 127	0.18 360	0.11 289	0.17 385	0.14 393	0.12 403	0.07 6	0.07 1	0.05 52	0.05 256	0.09 519	0.07 409	0.04 50	0.04 55

test-v	0.11 311	0.09 458	0.08 41	0.19 487	0.08 236	0.12 328	0.28 681	0.13 127	0.18 360	0.11 289	0.17 385	0.14 393	0.12 403	0.07 6	0.07 1	0.05 52	0.05 256	0.09 519	0.07 409	0.04 50	0.04 55

IIG-Stereo	0.11 311	0.06 114	0.13 356	0.17 311	0.08 236	0.11 269	0.12 120	0.22 414	0.18 360	0.14 396	0.17 385	0.12 340	0.13 439	0.12 304	0.13 412	0.06 174	0.05 256	0.07 330	0.06 303	0.06 306	0.05 201

NF-Stereo	0.11 311	0.07 228	0.13 356	0.17 311	0.09 365	0.10 214	0.13 196	0.23 436	0.19 389	0.12 329	0.17 385	0.12 340	0.12 403	0.11 207	0.11 293	0.06 174	0.04 25	0.07 330	0.06 303	0.07 396	0.12 618

OCTAStereo	0.11 311	0.07 228	0.14 406	0.17 311	0.09 365	0.10 214	0.13 196	0.23 436	0.19 389	0.12 329	0.17 385	0.12 340	0.12 403	0.11 207	0.11 293	0.06 174	0.04 25	0.07 330	0.06 303	0.07 396	0.11 596

GrayStereo	0.11 311	0.06 114	0.11 255	0.19 487	0.09 365	0.09 153	0.16 432	0.18 312	0.17 339	0.14 396	0.17 385	0.17 460	0.11 368	0.12 304	0.11 293	0.05 52	0.05 256	0.07 330	0.06 303	0.06 306	0.10 569

RE-Stereo	0.11 311	0.07 228	0.13 356	0.17 311	0.09 365	0.10 214	0.13 196	0.23 436	0.19 389	0.12 329	0.17 385	0.12 340	0.12 403	0.11 207	0.11 293	0.06 174	0.04 25	0.07 330	0.06 303	0.07 396	0.11 596

TVStereo	0.11 311	0.07 228	0.13 356	0.17 311	0.09 365	0.10 214	0.13 196	0.23 436	0.19 389	0.12 329	0.17 385	0.12 340	0.12 403	0.11 207	0.11 293	0.06 174	0.04 25	0.07 330	0.06 303	0.07 396	0.11 596

test-2	0.11 311	0.09 458	0.08 41	0.19 487	0.08 236	0.12 328	0.28 681	0.13 127	0.18 360	0.11 289	0.17 385	0.14 393	0.12 403	0.07 6	0.07 1	0.05 52	0.05 256	0.09 519	0.07 409	0.04 50	0.04 55

Anonymous3	0.16 534	0.14 617	0.34 659	0.26 671	0.14 626	0.27 649	0.18 517	0.28 539	0.28 542	0.15 421	0.17 385	0.14 393	0.11 368	0.16 459	0.12 371	0.08 447	0.08 559	0.08 427	0.08 493	0.08 472	0.11 596

RALCasStereoNet	0.11 311	0.07 228	0.09 119	0.16 221	0.08 236	0.13 375	0.14 274	0.17 280	0.11 118	0.12 329	0.17 385	0.14 393	0.10 325	0.12 304	0.11 293	0.07 363	0.06 444	0.06 210	0.05 208	0.08 472	0.07 409

csc	0.10 262	0.06 114	0.12 308	0.15 124	0.07 136	0.09 153	0.17 466	0.16 242	0.21 430	0.13 365	0.17 385	0.10 280	0.11 368	0.12 304	0.13 412	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.05 201

cscssc	0.10 262	0.06 114	0.12 308	0.15 124	0.07 136	0.09 153	0.17 466	0.16 242	0.21 430	0.13 365	0.17 385	0.10 280	0.11 368	0.12 304	0.13 412	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.04 50	0.05 201

GMStereo	0.13 429	0.15 624	0.14 406	0.18 407	0.09 365	0.16 481	0.16 432	0.20 365	0.25 499	0.17 465	0.17 385	0.11 314	0.11 368	0.16 459	0.13 412	0.07 363	0.06 444	0.06 210	0.06 303	0.07 396	0.06 318
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HITNet	0.11 311	0.06 114	0.12 308	0.14 67	0.06 34	0.12 328	0.10 42	0.18 312	0.18 360	0.13 365	0.17 385	0.15 421	0.11 368	0.15 430	0.14 456	0.06 174	0.04 25	0.04 1	0.04 63	0.06 306	0.05 201
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	0.12 398	0.08 370	0.12 308	0.17 311	0.08 236	0.19 547	0.15 364	0.19 345	0.23 462	0.18 498	0.18 414	0.16 442	0.12 403	0.17 499	0.14 456	0.06 174	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.06 306	0.06 318

Lsterematch	0.11 311	0.06 114	0.11 255	0.16 221	0.07 136	0.13 375	0.15 364	0.14 161	0.18 360	0.16 451	0.18 414	0.15 421	0.16 514	0.13 367	0.14 456	0.07 363	0.04 25	0.06 210	0.06 303	0.06 306	0.06 318

rvit_0105_6	0.14 462	0.09 458	0.18 548	0.17 311	0.10 484	0.10 214	0.17 466	0.19 345	0.26 513	0.12 329	0.18 414	0.17 460	0.13 439	0.18 522	0.13 412	0.15 664	0.11 635	0.12 622	0.10 582	0.09 538	0.06 318

rvit_stereo_0081_aga	0.12 398	0.09 458	0.15 443	0.18 407	0.10 484	0.14 425	0.14 274	0.14 161	0.19 389	0.10 246	0.18 414	0.16 442	0.09 285	0.12 304	0.10 206	0.10 559	0.06 444	0.08 427	0.07 409	0.07 396	0.06 318

ITSA-stereo	0.16 534	0.11 555	0.14 406	0.19 487	0.08 236	0.13 375	0.14 274	0.30 576	0.49 672	0.17 465	0.18 414	0.22 533	0.15 493	0.17 499	0.16 516	0.10 559	0.06 444	0.08 427	0.08 493	0.08 472	0.09 537

MyStereo8	0.12 398	0.07 228	0.15 443	0.15 124	0.09 365	0.18 523	0.14 274	0.19 345	0.22 452	0.12 329	0.18 414	0.11 314	0.10 325	0.16 459	0.18 547	0.07 363	0.05 256	0.07 330	0.05 208	0.08 472	0.09 537

CASS	0.14 462	0.12 574	0.12 308	0.23 639	0.09 365	0.15 450	0.17 466	0.19 345	0.20 414	0.17 465	0.18 414	0.15 421	0.15 493	0.15 430	0.14 456	0.09 514	0.06 444	0.10 569	0.08 493	0.09 538	0.07 409
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 311	0.07 228	0.13 356	0.16 221	0.11 545	0.11 269	0.17 466	0.18 312	0.17 339	0.11 289	0.18 414	0.11 314	0.10 325	0.15 430	0.11 293	0.06 174	0.05 256	0.06 210	0.06 303	0.05 171	0.05 201

ADStereo(finetuned)	0.10 262	0.06 114	0.13 356	0.16 221	0.06 34	0.09 153	0.17 466	0.16 242	0.20 414	0.13 365	0.18 414	0.10 280	0.12 403	0.12 304	0.12 371	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.05 201

test_4	0.11 311	0.10 527	0.08 41	0.19 487	0.09 365	0.08 87	0.21 605	0.15 201	0.18 360	0.12 329	0.18 414	0.12 340	0.09 285	0.08 28	0.11 293	0.04 6	0.04 25	0.08 427	0.08 493	0.04 50	0.04 55

IPLG	0.11 311	0.08 370	0.15 443	0.17 311	0.08 236	0.11 269	0.14 274	0.20 365	0.15 264	0.13 365	0.18 414	0.07 137	0.07 184	0.14 407	0.14 456	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.04 50	0.04 55

GANet-ADL	0.13 429	0.07 228	0.15 443	0.17 311	0.10 484	0.19 547	0.15 364	0.30 576	0.21 430	0.13 365	0.18 414	0.19 488	0.13 439	0.16 459	0.14 456	0.08 447	0.06 444	0.06 210	0.05 208	0.07 396	0.08 486

SST-Stereo	0.11 311	0.07 228	0.16 487	0.18 407	0.09 365	0.06 15	0.12 120	0.18 312	0.10 82	0.15 421	0.18 414	0.13 372	0.12 403	0.10 125	0.11 293	0.06 174	0.04 25	0.09 519	0.06 303	0.07 396	0.06 318

RAFT_R40	0.11 311	0.07 228	0.15 443	0.18 407	0.09 365	0.06 15	0.13 196	0.17 280	0.15 264	0.14 396	0.18 414	0.15 421	0.12 403	0.10 125	0.11 293	0.06 174	0.04 25	0.09 519	0.06 303	0.06 306	0.05 201

DCANet	0.10 262	0.06 114	0.12 308	0.16 221	0.06 34	0.09 153	0.17 466	0.16 242	0.20 414	0.13 365	0.18 414	0.10 280	0.11 368	0.11 207	0.12 371	0.06 174	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.05 201

SFCPSM	0.13 429	0.07 228	0.15 443	0.17 311	0.09 365	0.15 450	0.16 432	0.28 539	0.27 526	0.14 396	0.18 414	0.12 340	0.13 439	0.14 407	0.11 293	0.08 447	0.05 256	0.07 330	0.07 409	0.07 396	0.06 318

G2L-ROB	0.13 429	0.07 228	0.13 356	0.13 18	0.08 236	0.14 425	0.17 466	0.25 485	0.19 389	0.20 538	0.19 430	0.20 505	0.14 473	0.18 522	0.16 516	0.08 447	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.08 472	0.09 537

qqq	0.13 429	0.09 458	0.15 443	0.16 221	0.08 236	0.13 375	0.15 364	0.24 462	0.16 302	0.15 421	0.19 430	0.16 442	0.16 514	0.15 430	0.16 516	0.07 363	0.06 444	0.08 427	0.08 493	0.07 396	0.07 409

DisPM	0.11 311	0.07 228	0.13 356	0.16 221	0.09 365	0.06 15	0.13 196	0.18 312	0.17 339	0.14 396	0.19 430	0.12 340	0.10 325	0.12 304	0.11 293	0.07 363	0.05 256	0.07 330	0.06 303	0.06 306	0.11 596

PFNet+	0.12 398	0.06 114	0.14 406	0.16 221	0.09 365	0.05 4	0.12 120	0.18 312	0.21 430	0.16 451	0.19 430	0.14 393	0.10 325	0.11 207	0.11 293	0.08 447	0.05 256	0.09 519	0.08 493	0.06 306	0.11 596

PSM-softLoss	0.12 398	0.07 228	0.15 443	0.17 311	0.09 365	0.08 87	0.12 120	0.24 462	0.17 339	0.15 421	0.19 430	0.13 372	0.11 368	0.11 207	0.11 293	0.07 363	0.05 256	0.08 427	0.07 409	0.07 396	0.12 618

KMStereo	0.12 398	0.07 228	0.15 443	0.17 311	0.09 365	0.08 87	0.12 120	0.24 462	0.17 339	0.15 421	0.19 430	0.13 372	0.11 368	0.11 207	0.11 293	0.07 363	0.05 256	0.08 427	0.07 409	0.07 396	0.12 618

Pruner-Stereo	0.11 311	0.07 228	0.12 308	0.17 311	0.09 365	0.06 15	0.12 120	0.18 312	0.17 339	0.14 396	0.19 430	0.13 372	0.10 325	0.11 207	0.11 293	0.06 174	0.04 25	0.07 330	0.06 303	0.06 306	0.08 486

BEATNet_4x	0.12 398	0.09 458	0.15 443	0.18 407	0.07 136	0.15 450	0.07 5	0.23 436	0.19 389	0.16 451	0.19 430	0.19 488	0.14 473	0.17 499	0.15 495	0.07 363	0.05 256	0.05 58	0.05 208	0.06 306	0.07 409

R-Stereo Train	0.10 262	0.06 114	0.11 255	0.17 311	0.08 236	0.11 269	0.14 274	0.24 462	0.11 118	0.12 329	0.19 430	0.11 314	0.08 243	0.10 125	0.11 293	0.07 363	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.05 171	0.05 201

RAFT-Stereo	0.10 262	0.06 114	0.11 255	0.17 311	0.08 236	0.11 269	0.14 274	0.24 462	0.11 118	0.12 329	0.19 430	0.11 314	0.08 243	0.10 125	0.11 293	0.07 363	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.05 171	0.05 201
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MWSP-net	0.15 503	0.08 370	0.18 548	0.17 311	0.10 484	0.17 505	0.23 633	0.29 561	0.32 572	0.18 498	0.20 440	0.17 460	0.13 439	0.18 522	0.14 456	0.08 447	0.06 444	0.07 330	0.08 493	0.07 396	0.08 486

GGDA	0.11 311	0.06 114	0.12 308	0.13 18	0.07 136	0.12 328	0.14 274	0.19 345	0.19 389	0.13 365	0.20 440	0.12 340	0.09 285	0.12 304	0.12 371	0.07 363	0.04 25	0.05 58	0.05 208	0.06 306	0.07 409

DStereoRT	0.17 557	0.07 228	0.12 308	0.19 487	0.09 365	0.13 375	0.12 120	0.28 539	0.23 462	0.12 329	0.20 440	0.11 314	0.10 325	0.15 430	0.14 456	0.06 174	0.05 256	1.02 743	0.09 541	0.05 171	0.04 55

rvit_0105_4	0.15 503	0.09 458	0.17 513	0.17 311	0.10 484	0.12 328	0.20 587	0.23 436	0.27 526	0.14 396	0.20 440	0.17 460	0.14 473	0.17 499	0.13 412	0.15 664	0.11 635	0.11 600	0.10 582	0.09 538	0.06 318

SMFormer	0.14 462	0.07 228	0.18 548	0.14 67	0.08 236	0.17 505	0.17 466	0.27 514	0.27 526	0.19 516	0.20 440	0.19 488	0.15 493	0.15 430	0.17 534	0.08 447	0.05 256	0.07 330	0.06 303	0.08 472	0.07 409

tta	0.14 462	0.07 228	0.18 548	0.14 67	0.08 236	0.17 505	0.17 466	0.27 514	0.27 526	0.19 516	0.20 440	0.19 488	0.15 493	0.15 430	0.17 534	0.08 447	0.05 256	0.07 330	0.06 303	0.06 306	0.06 318

qqq1	0.14 462	0.07 228	0.18 548	0.14 67	0.08 236	0.17 505	0.17 466	0.27 514	0.27 526	0.19 516	0.20 440	0.19 488	0.15 493	0.15 430	0.12 371	0.08 447	0.05 256	0.05 58	0.05 208	0.06 306	0.06 318

fff1	0.14 462	0.07 228	0.18 548	0.14 67	0.08 236	0.17 505	0.17 466	0.27 514	0.27 526	0.19 516	0.20 440	0.19 488	0.15 493	0.15 430	0.12 371	0.08 447	0.05 256	0.05 58	0.05 208	0.06 306	0.06 318

PCWNet_CMD	0.14 462	0.08 370	0.15 443	0.17 311	0.09 365	0.14 425	0.14 274	0.29 561	0.36 608	0.14 396	0.20 440	0.21 515	0.13 439	0.17 499	0.14 456	0.07 363	0.05 256	0.07 330	0.07 409	0.07 396	0.07 409

TestStereo1	0.13 429	0.08 370	0.08 41	0.20 554	0.08 236	0.18 523	0.29 692	0.23 436	0.17 339	0.17 465	0.20 440	0.16 442	0.11 368	0.12 304	0.13 412	0.06 174	0.06 444	0.08 427	0.06 303	0.05 171	0.05 201

x	0.13 429	0.08 370	0.15 443	0.14 67	0.08 236	0.19 547	0.14 274	0.22 414	0.21 430	0.15 421	0.20 440	0.20 505	0.18 556	0.18 522	0.18 547	0.07 363	0.05 256	0.06 210	0.06 303	0.07 396	0.07 409

raft_robust	0.13 429	0.10 527	0.07 11	0.18 407	0.08 236	0.13 375	0.24 645	0.29 561	0.34 589	0.20 538	0.20 440	0.15 421	0.10 325	0.11 207	0.12 371	0.05 52	0.05 256	0.07 330	0.07 409	0.05 171	0.04 55

SA-5K	0.13 429	0.08 370	0.08 41	0.20 554	0.08 236	0.18 523	0.29 692	0.23 436	0.17 339	0.17 465	0.20 440	0.16 442	0.11 368	0.12 304	0.13 412	0.06 174	0.06 444	0.08 427	0.06 303	0.05 171	0.05 201

Sa-1000	0.12 398	0.08 370	0.09 119	0.18 407	0.08 236	0.15 450	0.22 619	0.22 414	0.19 389	0.15 421	0.20 440	0.17 460	0.11 368	0.10 125	0.10 206	0.06 174	0.05 256	0.09 519	0.09 541	0.05 171	0.05 201

UDGNet	0.14 462	0.13 601	0.17 513	0.18 407	0.10 484	0.12 328	0.16 432	0.21 387	0.27 526	0.20 538	0.20 440	0.17 460	0.13 439	0.16 459	0.14 456	0.10 559	0.06 444	0.09 519	0.07 409	0.07 396	0.07 409

dd	0.15 503	0.17 645	0.17 513	0.19 487	0.09 365	0.15 450	0.18 517	0.22 414	0.26 513	0.23 586	0.20 440	0.21 515	0.10 325	0.21 586	0.17 534	0.10 559	0.06 444	0.08 427	0.06 303	0.08 472	0.07 409

PSMNet-ADL	0.15 503	0.12 574	0.13 356	0.22 618	0.09 365	0.13 375	0.20 587	0.26 499	0.23 462	0.18 498	0.20 440	0.23 550	0.17 540	0.18 522	0.18 547	0.09 514	0.08 559	0.08 427	0.11 614	0.08 472	0.07 409

ADLNet2	0.16 534	0.09 458	0.14 406	0.17 311	0.09 365	0.20 568	0.16 432	0.32 600	0.39 627	0.17 465	0.20 440	0.20 505	0.19 575	0.21 586	0.23 610	0.08 447	0.07 522	0.07 330	0.07 409	0.09 538	0.07 409

DMCA	0.14 462	0.09 458	0.17 513	0.19 487	0.09 365	0.15 450	0.17 466	0.23 436	0.28 542	0.14 396	0.20 440	0.17 460	0.18 556	0.15 430	0.17 534	0.10 559	0.06 444	0.08 427	0.06 303	0.09 538	0.10 569

MSMDNet	0.14 462	0.08 370	0.15 443	0.17 311	0.09 365	0.14 425	0.14 274	0.29 561	0.36 608	0.14 396	0.20 440	0.21 515	0.13 439	0.18 522	0.14 456	0.07 363	0.05 256	0.07 330	0.07 409	0.07 396	0.07 409

TestStereo_HL2	0.11 311	0.06 114	0.12 308	0.12 7	0.08 236	0.13 375	0.14 274	0.20 365	0.18 360	0.13 365	0.21 460	0.12 340	0.11 368	0.13 367	0.12 371	0.07 363	0.05 256	0.05 58	0.05 208	0.07 396	0.07 409

Selective-IGEV-i16pb	0.14 462	0.08 370	0.17 513	0.15 124	0.11 545	0.41 699	0.16 432	0.29 561	0.24 474	0.11 289	0.21 460	0.10 280	0.07 184	0.17 499	0.12 371	0.10 559	0.07 522	0.06 210	0.08 493	0.09 538	0.10 569

MultiAttention	0.30 679	0.08 370	0.15 443	0.19 487	0.13 606	1.56 746	1.33 750	0.36 651	0.36 608	0.20 538	0.21 460	0.24 559	0.11 368	0.39 693	0.18 547	0.06 174	0.05 256	0.08 427	0.08 493	0.11 596	0.09 537

coex_refinement	0.14 462	0.07 228	0.12 308	0.17 311	0.10 484	0.16 481	0.15 364	0.27 514	0.29 550	0.18 498	0.21 460	0.22 533	0.17 540	0.16 459	0.19 562	0.08 447	0.05 256	0.06 210	0.06 303	0.09 538	0.08 486

rvit_105_1	0.19 585	0.12 574	0.25 617	0.21 593	0.16 659	0.22 595	0.28 681	0.32 600	0.42 641	0.20 538	0.21 460	0.22 533	0.18 556	0.19 548	0.18 547	0.12 620	0.12 651	0.13 636	0.15 673	0.08 472	0.07 409

DualNet (step1)	0.17 557	0.12 574	0.21 590	0.13 18	0.14 626	0.18 523	0.14 274	0.28 539	0.24 474	0.21 555	0.21 460	0.24 559	0.20 589	0.16 459	0.16 516	0.15 664	0.06 444	0.14 651	0.14 656	0.15 664	0.13 635

test_sample9	0.18 573	0.12 574	0.21 590	0.13 18	0.14 626	0.18 523	0.14 274	0.28 539	0.24 474	0.21 555	0.21 460	0.24 559	0.20 589	0.19 548	0.18 547	0.15 664	0.30 723	0.14 651	0.14 656	0.15 664	0.13 635

test_sample7	0.16 534	0.10 527	0.16 487	0.14 67	0.12 580	0.16 481	0.17 466	0.28 539	0.24 474	0.21 555	0.21 460	0.24 559	0.20 589	0.16 459	0.16 516	0.12 620	0.06 444	0.10 569	0.09 541	0.11 596	0.10 569

test_sample2	0.13 429	0.07 228	0.12 308	0.14 67	0.08 236	0.16 481	0.18 517	0.21 387	0.16 302	0.14 396	0.21 460	0.20 505	0.15 493	0.15 430	0.13 412	0.08 447	0.06 444	0.07 330	0.06 303	0.08 472	0.08 486

NINENet	0.16 534	0.10 527	0.16 487	0.17 311	0.11 545	0.20 568	0.14 274	0.41 681	0.37 615	0.18 498	0.21 460	0.16 442	0.14 473	0.16 459	0.14 456	0.08 447	0.08 559	0.10 569	0.07 409	0.10 574	0.09 537

psmg	0.14 462	0.09 458	0.14 406	0.17 311	0.10 484	0.15 450	0.17 466	0.29 561	0.20 414	0.17 465	0.21 460	0.25 572	0.16 514	0.16 459	0.14 456	0.08 447	0.07 522	0.08 427	0.08 493	0.07 396	0.07 409

AAGNet	0.12 398	0.08 370	0.17 513	0.19 487	0.09 365	0.08 87	0.13 196	0.19 345	0.13 205	0.16 451	0.21 460	0.13 372	0.14 473	0.11 207	0.14 456	0.06 174	0.04 25	0.09 519	0.06 303	0.06 306	0.05 201

RAFT	0.13 429	0.09 458	0.11 255	0.18 407	0.08 236	0.15 450	0.23 633	0.21 387	0.20 414	0.21 555	0.21 460	0.18 476	0.13 439	0.17 499	0.10 206	0.06 174	0.07 522	0.10 569	0.09 541	0.06 306	0.05 201

CFNet_pseudo	0.14 462	0.08 370	0.16 487	0.16 221	0.09 365	0.13 375	0.14 274	0.27 514	0.34 589	0.15 421	0.21 460	0.22 533	0.13 439	0.18 522	0.14 456	0.07 363	0.05 256	0.08 427	0.06 303	0.07 396	0.07 409

HSM-Net_RVC	0.14 462	0.08 370	0.12 308	0.15 124	0.08 236	0.16 481	0.15 364	0.27 514	0.29 550	0.20 538	0.21 460	0.29 608	0.14 473	0.18 522	0.13 412	0.06 174	0.06 444	0.06 210	0.06 303	0.07 396	0.06 318
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.14 462	0.09 458	0.16 487	0.16 221	0.09 365	0.13 375	0.14 274	0.27 514	0.34 589	0.15 421	0.21 460	0.22 533	0.13 439	0.18 522	0.14 456	0.07 363	0.05 256	0.08 427	0.07 409	0.07 396	0.07 409

UCFNet_RVC	0.15 503	0.08 370	0.13 356	0.11 1	0.10 484	0.20 568	0.10 42	0.24 462	0.23 462	0.17 465	0.21 460	0.24 559	0.15 493	0.18 522	0.15 495	0.12 620	0.07 522	0.11 600	0.13 650	0.11 596	0.10 569

DeepPruner_ROB	0.16 534	0.11 555	0.16 487	0.17 311	0.10 484	0.17 505	0.15 364	0.32 600	0.21 430	0.19 516	0.21 460	0.22 533	0.19 575	0.21 586	0.16 516	0.13 639	0.09 596	0.09 519	0.10 582	0.11 596	0.11 596

DStereoO	0.25 649	0.18 660	0.19 574	0.20 554	0.15 645	0.22 595	0.19 564	0.33 614	0.42 641	0.30 653	0.22 478	0.33 646	0.28 651	0.42 704	0.28 658	0.47 726	0.12 651	0.31 714	0.11 614	0.17 684	0.12 618

test_sample8	0.20 594	0.12 574	0.21 590	0.13 18	0.14 626	0.18 523	0.14 274	0.32 600	0.21 430	0.28 637	0.22 478	0.36 659	0.26 635	0.19 548	0.18 547	0.15 664	0.30 723	0.14 651	0.14 656	0.15 664	0.13 635

test_sample3	0.14 462	0.08 370	0.15 443	0.14 67	0.09 365	0.20 568	0.17 466	0.27 514	0.18 360	0.17 465	0.22 478	0.19 488	0.15 493	0.17 499	0.14 456	0.09 514	0.06 444	0.07 330	0.06 303	0.09 538	0.08 486

test_sample1	0.13 429	0.07 228	0.14 406	0.14 67	0.08 236	0.19 547	0.17 466	0.20 365	0.15 264	0.14 396	0.22 478	0.18 476	0.16 514	0.17 499	0.15 495	0.07 363	0.06 444	0.06 210	0.06 303	0.08 472	0.08 486

NOSS_ROB	0.19 585	0.13 601	0.18 548	0.16 221	0.12 580	0.16 481	0.12 120	0.30 576	0.33 578	0.20 538	0.22 478	0.27 589	0.24 619	0.21 586	0.16 516	0.16 681	0.18 697	0.23 695	0.21 695	0.13 632	0.13 635

G2L-Stereo_test	0.14 462	0.07 228	0.11 255	0.13 18	0.08 236	0.12 328	0.17 466	0.31 594	0.28 542	0.21 555	0.23 483	0.20 505	0.16 514	0.17 499	0.19 562	0.07 363	0.05 256	0.05 58	0.05 208	0.07 396	0.07 409

ACV-stereo	0.15 503	0.10 527	0.29 640	0.18 407	0.12 580	0.15 450	0.13 196	0.23 436	0.21 430	0.19 516	0.23 483	0.22 533	0.15 493	0.23 612	0.17 534	0.08 447	0.07 522	0.07 330	0.07 409	0.08 472	0.07 409

DispNO	0.15 503	0.09 458	0.18 548	0.19 487	0.12 580	0.11 269	0.21 605	0.23 436	0.29 550	0.18 498	0.23 483	0.19 488	0.17 540	0.16 459	0.16 516	0.07 363	0.05 256	0.08 427	0.08 493	0.07 396	0.06 318

mmm	0.14 462	0.08 370	0.18 548	0.17 311	0.09 365	0.17 505	0.18 517	0.21 387	0.16 302	0.16 451	0.23 483	0.21 515	0.16 514	0.16 459	0.17 534	0.08 447	0.05 256	0.08 427	0.08 493	0.08 472	0.07 409

ssnet_v2	0.17 557	0.10 527	0.18 548	0.17 311	0.11 545	0.21 581	0.22 619	0.34 629	0.25 499	0.23 586	0.23 483	0.27 589	0.19 575	0.22 604	0.21 586	0.11 594	0.10 620	0.09 519	0.09 541	0.08 472	0.08 486

BUS	0.15 503	0.09 458	0.14 406	0.22 618	0.10 484	0.20 568	0.14 274	0.34 629	0.20 414	0.17 465	0.23 483	0.16 442	0.14 473	0.16 459	0.14 456	0.08 447	0.06 444	0.10 569	0.09 541	0.07 396	0.07 409

BSDual-CNN	0.15 503	0.09 458	0.14 406	0.22 618	0.10 484	0.15 450	0.15 364	0.34 629	0.20 414	0.17 465	0.23 483	0.25 572	0.16 514	0.16 459	0.14 456	0.08 447	0.06 444	0.10 569	0.09 541	0.07 396	0.07 409

hknet	0.15 503	0.11 555	0.14 406	0.22 618	0.11 545	0.15 450	0.15 364	0.34 629	0.26 513	0.17 465	0.23 483	0.22 533	0.18 556	0.17 499	0.13 412	0.07 363	0.06 444	0.10 569	0.09 541	0.07 396	0.07 409

DEmStereo	0.12 398	0.06 114	0.14 406	0.14 67	0.10 484	0.16 481	0.15 364	0.16 242	0.24 474	0.17 465	0.23 483	0.12 340	0.14 473	0.12 304	0.14 456	0.05 52	0.04 25	0.07 330	0.06 303	0.05 171	0.05 201

FADNet_RVC	0.17 557	0.14 617	0.41 675	0.20 554	0.11 545	0.13 375	0.13 196	0.27 514	0.22 452	0.21 555	0.23 483	0.20 505	0.18 556	0.15 430	0.17 534	0.08 447	0.08 559	0.12 622	0.09 541	0.11 596	0.10 569

AdaStereo	0.15 503	0.11 555	0.16 487	0.19 487	0.09 365	0.21 581	0.11 80	0.33 614	0.28 542	0.21 555	0.23 483	0.21 515	0.13 439	0.19 548	0.15 495	0.13 639	0.05 256	0.10 569	0.07 409	0.09 538	0.07 409
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	0.13 429	0.13 601	0.17 513	0.18 407	0.10 484	0.16 481	0.08 9	0.22 414	0.19 389	0.17 465	0.23 483	0.13 372	0.13 439	0.13 367	0.14 456	0.05 52	0.05 256	0.10 569	0.10 582	0.08 472	0.06 318

HLF11	0.11 311	0.05 35	0.13 356	0.12 7	0.08 236	0.15 450	0.11 80	0.22 414	0.10 82	0.12 329	0.24 495	0.11 314	0.12 403	0.14 407	0.13 412	0.08 447	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.08 472	0.08 486

DCVSM-stereo	0.15 503	0.09 458	0.16 487	0.16 221	0.10 484	0.15 450	0.09 27	0.20 365	0.24 474	0.20 538	0.24 495	0.26 582	0.15 493	0.19 548	0.14 456	0.09 514	0.07 522	0.09 519	0.08 493	0.10 574	0.12 618

1111x	0.16 534	0.09 458	0.13 356	0.18 407	0.08 236	0.18 523	0.25 661	0.32 600	0.25 499	0.17 465	0.24 495	0.27 589	0.15 493	0.14 407	0.24 622	0.07 363	0.07 522	0.08 427	0.09 541	0.07 396	0.07 409

CFNet_ucs	0.15 503	0.09 458	0.17 513	0.16 221	0.11 545	0.14 425	0.14 274	0.30 576	0.34 589	0.16 451	0.24 495	0.23 550	0.14 473	0.18 522	0.15 495	0.09 514	0.06 444	0.08 427	0.07 409	0.09 538	0.09 537

GASNet	0.22 617	0.24 686	0.34 659	0.26 671	0.17 671	0.27 649	0.16 432	0.45 698	0.42 641	0.27 624	0.24 495	0.30 618	0.16 514	0.27 637	0.18 547	0.12 620	0.09 596	0.12 622	0.11 614	0.16 677	0.08 486

gwcnet-sp	0.14 462	0.07 228	0.13 356	0.18 407	0.09 365	0.16 481	0.18 517	0.24 462	0.24 474	0.19 516	0.24 495	0.15 421	0.16 514	0.16 459	0.15 495	0.08 447	0.07 522	0.07 330	0.08 493	0.08 472	0.07 409

scenet	0.14 462	0.07 228	0.13 356	0.18 407	0.09 365	0.16 481	0.18 517	0.24 462	0.24 474	0.19 516	0.24 495	0.15 421	0.16 514	0.16 459	0.15 495	0.08 447	0.07 522	0.07 330	0.08 493	0.08 472	0.07 409

ToySt	0.17 557	0.11 555	0.19 574	0.17 311	0.11 545	0.16 481	0.26 670	0.24 462	0.33 578	0.19 516	0.24 495	0.26 582	0.24 619	0.19 548	0.21 586	0.07 363	0.08 559	0.09 519	0.10 582	0.09 538	0.08 486

anonymousa	0.13 429	0.07 228	0.14 406	0.18 407	0.09 365	0.13 375	0.17 466	0.20 365	0.29 550	0.15 421	0.24 495	0.16 442	0.14 473	0.14 407	0.14 456	0.07 363	0.05 256	0.07 330	0.09 541	0.05 171	0.07 409

Anonymous_2	0.22 617	0.17 645	0.28 631	0.15 124	0.16 659	0.33 672	0.22 619	0.23 436	0.18 360	0.23 586	0.24 495	0.26 582	0.27 642	0.27 637	0.24 622	0.22 704	0.26 719	0.17 675	0.17 686	0.16 677	0.18 689

ssnet	0.14 462	0.07 228	0.13 356	0.18 407	0.09 365	0.16 481	0.18 517	0.24 462	0.24 474	0.19 516	0.24 495	0.15 421	0.16 514	0.16 459	0.15 495	0.08 447	0.07 522	0.07 330	0.08 493	0.08 472	0.07 409

dad	0.18 573	0.20 669	0.21 590	0.17 311	0.11 545	0.20 568	0.19 564	0.21 387	0.28 542	0.30 653	0.24 495	0.30 618	0.13 439	0.19 548	0.17 534	0.18 687	0.09 596	0.11 600	0.09 541	0.11 596	0.07 409

AASNet	0.16 534	0.08 370	0.13 356	0.19 487	0.09 365	0.19 547	0.15 364	0.38 667	0.37 615	0.20 538	0.24 495	0.20 505	0.17 540	0.17 499	0.21 586	0.10 559	0.08 559	0.08 427	0.07 409	0.09 538	0.09 537

CrosDoStereo	0.12 398	0.07 228	0.12 308	0.14 67	0.09 365	0.12 328	0.15 364	0.17 280	0.22 452	0.19 516	0.24 495	0.15 421	0.11 368	0.11 207	0.12 371	0.06 174	0.05 256	0.07 330	0.07 409	0.05 171	0.05 201

FTStereo	0.12 398	0.07 228	0.14 406	0.18 407	0.09 365	0.07 40	0.15 364	0.22 414	0.18 360	0.12 329	0.24 495	0.11 314	0.13 439	0.13 367	0.14 456	0.05 52	0.05 256	0.07 330	0.07 409	0.06 306	0.10 569

DeepStereo_LL	0.12 398	0.07 228	0.12 308	0.14 67	0.09 365	0.12 328	0.15 364	0.17 280	0.22 452	0.19 516	0.24 495	0.15 421	0.11 368	0.11 207	0.12 371	0.06 174	0.05 256	0.07 330	0.07 409	0.05 171	0.05 201

THIR-Stereo	0.12 398	0.07 228	0.11 255	0.15 124	0.08 236	0.14 425	0.16 432	0.18 312	0.25 499	0.17 465	0.24 495	0.13 372	0.13 439	0.12 304	0.14 456	0.06 174	0.05 256	0.07 330	0.07 409	0.05 171	0.05 201

LMCR-Stereo	0.15 503	0.08 370	0.14 406	0.21 593	0.09 365	0.18 523	0.19 564	0.28 539	0.19 389	0.24 599	0.24 495	0.23 550	0.17 540	0.20 567	0.17 534	0.07 363	0.06 444	0.08 427	0.06 303	0.10 574	0.09 537

pcwnet_v2	0.19 585	0.11 555	0.26 626	0.18 407	0.14 626	0.18 523	0.15 364	0.37 660	0.46 666	0.19 516	0.24 495	0.21 515	0.19 575	0.21 586	0.20 572	0.13 639	0.10 620	0.10 569	0.10 582	0.11 596	0.13 635

GES	0.14 462	0.08 370	0.16 487	0.15 124	0.10 484	0.13 375	0.13 196	0.28 539	0.26 513	0.17 465	0.24 495	0.19 488	0.14 473	0.16 459	0.14 456	0.08 447	0.08 559	0.07 330	0.06 303	0.08 472	0.09 537

HCRNet	0.16 534	0.23 683	0.12 308	0.35 705	0.11 545	0.15 450	0.17 466	0.26 499	0.22 452	0.19 516	0.24 495	0.21 515	0.14 473	0.15 430	0.13 412	0.11 594	0.07 522	0.11 600	0.10 582	0.09 538	0.07 409

UPFNet	0.16 534	0.08 370	0.12 308	0.20 554	0.12 580	0.20 568	0.23 633	0.28 539	0.26 513	0.18 498	0.24 495	0.22 533	0.20 589	0.19 548	0.22 599	0.09 514	0.07 522	0.08 427	0.09 541	0.08 472	0.06 318

FENet	0.13 429	0.08 370	0.13 356	0.16 221	0.08 236	0.15 450	0.16 432	0.23 436	0.23 462	0.17 465	0.24 495	0.16 442	0.13 439	0.14 407	0.15 495	0.08 447	0.05 256	0.08 427	0.08 493	0.08 472	0.08 486

ac_64	0.16 534	0.09 458	0.15 443	0.18 407	0.10 484	0.22 595	0.17 466	0.24 462	0.22 452	0.19 516	0.24 495	0.29 608	0.18 556	0.19 548	0.22 599	0.09 514	0.08 559	0.08 427	0.09 541	0.07 396	0.06 318

CFNet	0.15 503	0.11 555	0.17 513	0.17 311	0.08 236	0.19 547	0.10 42	0.29 561	0.26 513	0.19 516	0.24 495	0.24 559	0.18 556	0.18 522	0.15 495	0.08 447	0.06 444	0.09 519	0.10 582	0.08 472	0.07 409

HSM	0.15 503	0.09 458	0.15 443	0.16 221	0.09 365	0.16 481	0.14 274	0.28 539	0.25 499	0.20 538	0.24 495	0.37 662	0.17 540	0.20 567	0.15 495	0.07 363	0.05 256	0.07 330	0.06 303	0.07 396	0.06 318

iResNet	0.13 429	0.10 527	0.18 548	0.19 487	0.08 236	0.14 425	0.18 517	0.21 387	0.27 526	0.16 451	0.24 495	0.15 421	0.13 439	0.14 407	0.15 495	0.06 174	0.04 25	0.06 210	0.05 208	0.06 306	0.05 201

MWDA-net	0.15 503	0.08 370	0.16 487	0.16 221	0.10 484	0.20 568	0.22 619	0.26 499	0.36 608	0.18 498	0.25 522	0.18 476	0.17 540	0.17 499	0.15 495	0.08 447	0.05 256	0.08 427	0.07 409	0.08 472	0.07 409

GCST	0.37 695	0.42 715	0.27 628	1.03 741	0.39 716	0.18 523	0.08 9	0.21 387	0.18 360	0.28 637	0.25 522	0.15 421	0.12 403	0.16 459	0.14 456	0.64 737	0.43 731	0.75 733	0.65 736	0.64 730	0.46 728

StereoVision	0.14 462	0.13 601	0.10 185	0.24 651	0.10 484	0.16 481	0.21 605	0.21 387	0.20 414	0.12 329	0.25 522	0.10 280	0.10 325	0.16 459	0.10 206	0.09 514	0.10 620	0.12 622	0.12 638	0.06 306	0.05 201

SDNR	0.20 594	0.09 458	0.19 574	0.16 221	0.12 580	0.79 728	0.13 196	0.26 499	0.33 578	0.19 516	0.25 522	0.19 488	0.12 403	0.19 548	0.15 495	0.16 681	0.18 697	0.14 651	0.11 614	0.08 472	0.12 618

iinet-f	0.17 557	0.07 228	0.46 682	0.14 67	0.10 484	0.21 581	0.14 274	0.27 514	0.23 462	0.22 571	0.25 522	0.21 515	0.16 514	0.18 522	0.22 599	0.09 514	0.07 522	0.07 330	0.06 303	0.09 538	0.10 569

HHNet	0.11 311	0.06 114	0.16 487	0.15 124	0.14 626	0.07 40	0.13 196	0.20 365	0.18 360	0.15 421	0.25 522	0.11 314	0.09 285	0.13 367	0.10 206	0.06 174	0.04 25	0.08 427	0.06 303	0.05 171	0.09 537

GEStereo_RVC	0.17 557	0.12 574	0.16 487	0.22 618	0.11 545	0.19 547	0.18 517	0.32 600	0.49 672	0.20 538	0.25 522	0.17 460	0.13 439	0.21 586	0.16 516	0.10 559	0.06 444	0.08 427	0.07 409	0.09 538	0.08 486

TestStereo	0.14 462	0.15 624	0.11 255	0.23 639	0.08 236	0.15 450	0.21 605	0.20 365	0.23 462	0.14 396	0.25 522	0.16 442	0.13 439	0.16 459	0.14 456	0.06 174	0.06 444	0.08 427	0.06 303	0.09 538	0.05 201

UNet	0.17 557	0.09 458	0.18 548	0.19 487	0.12 580	0.28 659	0.19 564	0.33 614	0.30 556	0.21 555	0.25 522	0.23 550	0.19 575	0.20 567	0.19 562	0.07 363	0.06 444	0.08 427	0.07 409	0.08 472	0.07 409

GANet-RSSM	0.14 462	0.07 228	0.13 356	0.13 18	0.08 236	0.14 425	0.18 517	0.23 436	0.21 430	0.17 465	0.25 522	0.24 559	0.16 514	0.16 459	0.16 516	0.10 559	0.06 444	0.07 330	0.08 493	0.08 472	0.07 409

DSFCA	0.16 534	0.09 458	0.14 406	0.16 221	0.10 484	0.21 581	0.19 564	0.28 539	0.31 566	0.23 586	0.25 522	0.22 533	0.16 514	0.20 567	0.20 572	0.10 559	0.07 522	0.09 519	0.09 541	0.08 472	0.08 486

FADNet	0.21 609	0.23 683	0.37 668	0.18 407	0.17 671	0.25 627	0.13 196	0.32 600	0.32 572	0.23 586	0.25 522	0.27 589	0.21 597	0.19 548	0.16 516	0.13 639	0.15 681	0.12 622	0.15 673	0.17 684	0.18 689

RASNet	0.15 503	0.07 228	0.15 443	0.16 221	0.08 236	0.19 547	0.14 274	0.30 576	0.21 430	0.17 465	0.25 522	0.21 515	0.19 575	0.20 567	0.20 572	0.07 363	0.06 444	0.06 210	0.08 493	0.06 306	0.06 318

MLCV	0.13 429	0.08 370	0.17 513	0.18 407	0.06 34	0.16 481	0.17 466	0.19 345	0.22 452	0.19 516	0.25 522	0.17 460	0.13 439	0.15 430	0.14 456	0.05 52	0.04 25	0.05 58	0.04 63	0.05 171	0.04 55

FSD					0.23 698	0.25 627	0.25 661	0.27 514	0.26 513	0.25 612	0.26 536	0.26 582	0.26 635	0.27 637	0.24 622	0.21 700	0.20 703	0.27 702	0.26 705	0.25 705

TCMNet	0.19 585	0.12 574	0.20 579	0.21 593	0.18 682	0.21 581	0.24 645	0.28 539	0.36 608	0.23 586	0.26 536	0.25 572	0.20 589	0.20 567	0.23 610	0.13 639	0.11 635	0.11 600	0.12 638	0.13 632	0.12 618

ISRNet	0.18 573	0.08 370	0.20 579	0.19 487	0.13 606	0.15 450	0.12 120	0.30 576	0.33 578	0.21 555	0.26 536	0.27 589	0.18 556	0.17 499	0.20 572	0.20 697	0.08 559	0.14 651	0.14 656	0.14 650	0.17 685

test_sample4	0.14 462	0.08 370	0.15 443	0.15 124	0.08 236	0.19 547	0.18 517	0.26 499	0.18 360	0.17 465	0.26 536	0.18 476	0.15 493	0.17 499	0.13 412	0.08 447	0.06 444	0.08 427	0.06 303	0.09 538	0.08 486

ffm	0.12 398	0.09 458	0.15 443	0.16 221	0.09 365	0.17 505	0.17 466	0.15 201	0.19 389	0.15 421	0.26 536	0.19 488	0.13 439	0.10 125	0.08 26	0.06 174	0.05 256	0.09 519	0.08 493	0.06 306	0.06 318

ff1	0.13 429	0.09 458	0.15 443	0.16 221	0.09 365	0.17 505	0.17 466	0.15 201	0.19 389	0.15 421	0.26 536	0.19 488	0.13 439	0.15 430	0.22 599	0.06 174	0.05 256	0.09 519	0.08 493	0.06 306	0.06 318

mmx	0.15 503	0.09 458	0.15 443	0.16 221	0.09 365	0.17 505	0.17 466	0.27 514	0.26 513	0.15 421	0.26 536	0.19 488	0.13 439	0.15 430	0.22 599	0.08 447	0.06 444	0.09 519	0.08 493	0.08 472	0.08 486

xxx	0.15 503	0.09 458	0.15 443	0.16 221	0.09 365	0.17 505	0.17 466	0.27 514	0.26 513	0.15 421	0.26 536	0.19 488	0.13 439	0.15 430	0.22 599	0.08 447	0.06 444	0.09 519	0.08 493	0.08 472	0.08 486

IER	0.14 462	0.08 370	0.13 356	0.17 311	0.09 365	0.14 425	0.16 432	0.26 499	0.27 526	0.18 498	0.26 536	0.17 460	0.20 589	0.17 499	0.14 456	0.08 447	0.05 256	0.07 330	0.06 303	0.08 472	0.07 409

RAFT+CT+SA	0.13 429	0.11 555	0.09 119	0.19 487	0.09 365	0.15 450	0.28 681	0.22 414	0.22 452	0.15 421	0.26 536	0.10 280	0.10 325	0.11 207	0.12 371	0.05 52	0.04 25	0.07 330	0.08 493	0.07 396	0.06 318

DAS	0.15 503	0.08 370	0.18 548	0.19 487	0.10 484	0.19 547	0.17 466	0.28 539	0.30 556	0.18 498	0.26 536	0.21 515	0.16 514	0.16 459	0.13 412	0.08 447	0.06 444	0.06 210	0.06 303	0.07 396	0.07 409

SepStereo	0.15 503	0.08 370	0.18 548	0.19 487	0.10 484	0.19 547	0.17 466	0.28 539	0.30 556	0.18 498	0.26 536	0.21 515	0.16 514	0.26 634	0.13 412	0.08 447	0.06 444	0.06 210	0.06 303	0.07 396	0.07 409

ACVNet	0.15 503	0.09 458	0.15 443	0.13 18	0.12 580	0.14 425	0.20 587	0.22 414	0.34 589	0.17 465	0.26 536	0.21 515	0.17 540	0.18 522	0.21 586	0.07 363	0.06 444	0.06 210	0.06 303	0.08 472	0.06 318

acv_ft	0.15 503	0.09 458	0.16 487	0.19 487	0.10 484	0.16 481	0.17 466	0.25 485	0.34 589	0.19 516	0.26 536	0.21 515	0.17 540	0.18 522	0.19 562	0.07 363	0.06 444	0.06 210	0.06 303	0.08 472	0.06 318

cf-r	0.14 462	0.07 228	0.13 356	0.16 221	0.08 236	0.14 425	0.19 564	0.21 387	0.25 499	0.17 465	0.26 536	0.22 533	0.17 540	0.14 407	0.15 495	0.10 559	0.05 256	0.06 210	0.08 493	0.06 306	0.06 318

CFNet-ft	0.14 462	0.07 228	0.15 443	0.12 7	0.09 365	0.17 505	0.18 517	0.22 414	0.24 474	0.17 465	0.26 536	0.24 559	0.14 473	0.16 459	0.15 495	0.11 594	0.06 444	0.08 427	0.09 541	0.09 538	0.08 486

CFNet_RVC	0.14 462	0.07 228	0.15 443	0.12 7	0.09 365	0.17 505	0.18 517	0.22 414	0.24 474	0.17 465	0.26 536	0.24 559	0.14 473	0.16 459	0.15 495	0.11 594	0.06 444	0.08 427	0.09 541	0.09 538	0.08 486

iResNet_ROB	0.14 462	0.07 228	0.13 356	0.15 124	0.07 136	0.19 547	0.14 274	0.26 499	0.32 572	0.23 586	0.26 536	0.23 550	0.16 514	0.15 430	0.14 456	0.07 363	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.08 472	0.08 486

MSAF-DinoV2	0.23 631	0.11 555	0.25 617	0.17 311	0.10 484	0.28 659	0.17 466	0.38 667	0.56 695	0.21 555	0.27 554	0.47 698	0.28 651	0.36 681	0.40 705	0.09 514	0.06 444	0.07 330	0.09 541	0.12 616	0.11 596

G2L-Stereo	0.14 462	0.07 228	0.13 356	0.17 311	0.09 365	0.13 375	0.12 120	0.27 514	0.22 452	0.17 465	0.27 554	0.21 515	0.13 439	0.18 522	0.18 547	0.09 514	0.08 559	0.08 427	0.07 409	0.07 396	0.07 409

CBFPSM	0.15 503	0.07 228	0.27 628	0.17 311	0.09 365	0.13 375	0.15 364	0.22 414	0.23 462	0.20 538	0.27 554	0.23 550	0.16 514	0.16 459	0.19 562	0.06 174	0.06 444	0.06 210	0.07 409	0.07 396	0.07 409

RAFT_CTSACE	0.12 398	0.09 458	0.10 185	0.22 618	0.08 236	0.12 328	0.24 645	0.18 312	0.17 339	0.21 555	0.27 554	0.13 372	0.07 184	0.13 367	0.09 102	0.05 52	0.06 444	0.08 427	0.07 409	0.04 50	0.04 55

SA	0.13 429	0.09 458	0.09 119	0.18 407	0.08 236	0.12 328	0.24 645	0.23 436	0.19 389	0.17 465	0.27 554	0.15 421	0.11 368	0.11 207	0.11 293	0.05 52	0.05 256	0.09 519	0.08 493	0.05 171	0.05 201

AACVNet	0.16 534	0.08 370	0.15 443	0.15 124	0.10 484	0.18 523	0.15 364	0.24 462	0.25 499	0.27 624	0.27 554	0.28 599	0.18 556	0.19 548	0.17 534	0.09 514	0.07 522	0.09 519	0.07 409	0.10 574	0.09 537

DRaft	0.12 398	0.06 114	0.12 308	0.14 67	0.09 365	0.14 425	0.17 466	0.21 387	0.30 556	0.18 498	0.27 554	0.10 280	0.16 514	0.11 207	0.12 371	0.05 52	0.04 25	0.07 330	0.07 409	0.05 171	0.05 201

ADLNet	0.16 534	0.08 370	0.15 443	0.16 221	0.10 484	0.16 481	0.17 466	0.33 614	0.27 526	0.23 586	0.27 554	0.24 559	0.16 514	0.18 522	0.21 586	0.10 559	0.06 444	0.10 569	0.10 582	0.08 472	0.09 537

delet	0.17 557	0.09 458	0.18 548	0.19 487	0.11 545	0.21 581	0.22 619	0.30 576	0.38 621	0.17 465	0.27 554	0.19 488	0.19 575	0.19 548	0.21 586	0.08 447	0.08 559	0.09 519	0.11 614	0.06 306	0.07 409

DMCA-RVC	0.17 557	0.10 527	0.16 487	0.24 651	0.11 545	0.19 547	0.18 517	0.26 499	0.24 474	0.21 555	0.27 554	0.25 572	0.27 642	0.18 522	0.21 586	0.12 620	0.08 559	0.13 636	0.10 582	0.10 574	0.08 486

FADNet-RVC-Resample	0.17 557	0.12 574	0.32 653	0.22 618	0.12 580	0.19 547	0.14 274	0.25 485	0.24 474	0.24 599	0.27 554	0.20 505	0.15 493	0.17 499	0.16 516	0.07 363	0.08 559	0.12 622	0.10 582	0.09 538	0.11 596

xyz-stereo	0.14 462	0.07 228	0.22 600	0.15 124	0.05 2	0.22 595	0.15 364	0.17 280	0.31 566	0.15 421	0.28 565	0.26 582	0.17 540	0.13 367	0.12 371	0.05 52	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.04 50	0.04 55

rvit_stereo_0075_2	0.17 557	0.12 574	0.25 617	0.23 639	0.16 659	0.13 375	0.10 42	0.30 576	0.27 526	0.20 538	0.28 565	0.22 533	0.15 493	0.18 522	0.13 412	0.16 681	0.10 620	0.17 675	0.10 582	0.10 574	0.10 569

test_sample6	0.14 462	0.09 458	0.14 406	0.17 311	0.08 236	0.17 505	0.19 564	0.26 499	0.18 360	0.18 498	0.28 565	0.19 488	0.15 493	0.15 430	0.13 412	0.08 447	0.05 256	0.08 427	0.07 409	0.08 472	0.08 486

test_sample5	0.14 462	0.08 370	0.14 406	0.16 221	0.08 236	0.18 523	0.18 517	0.25 485	0.17 339	0.17 465	0.28 565	0.18 476	0.15 493	0.16 459	0.13 412	0.08 447	0.06 444	0.08 427	0.07 409	0.09 538	0.08 486

DualNet	0.14 462	0.08 370	0.14 406	0.16 221	0.08 236	0.18 523	0.18 517	0.25 485	0.17 339	0.18 498	0.28 565	0.18 476	0.15 493	0.16 459	0.13 412	0.08 447	0.06 444	0.08 427	0.07 409	0.09 538	0.08 486

CRFU-Net	0.16 534	0.08 370	0.15 443	0.17 311	0.09 365	0.20 568	0.14 274	0.27 514	0.21 430	0.28 637	0.28 565	0.29 608	0.18 556	0.19 548	0.18 547	0.09 514	0.09 596	0.07 330	0.07 409	0.08 472	0.09 537

test_5	0.14 462	0.12 574	0.08 41	0.20 554	0.10 484	0.14 425	0.28 681	0.21 387	0.24 474	0.19 516	0.28 565	0.11 314	0.15 493	0.12 304	0.13 412	0.06 174	0.05 256	0.07 330	0.08 493	0.08 472	0.07 409

UDG	0.21 609	0.17 645	0.20 579	0.23 639	0.15 645	0.31 668	0.20 587	0.33 614	0.35 603	0.24 599	0.28 565	0.31 633	0.29 656	0.21 586	0.23 610	0.15 664	0.12 651	0.13 636	0.09 541	0.14 650	0.15 667

xxxx	0.15 503	0.07 228	0.14 406	0.14 67	0.08 236	0.24 618	0.18 517	0.32 600	0.20 414	0.14 396	0.28 565	0.22 533	0.14 473	0.15 430	0.29 667	0.09 514	0.05 256	0.07 330	0.07 409	0.08 472	0.08 486

psm_up	0.19 585	0.10 527	0.18 548	0.21 593	0.11 545	0.17 505	0.19 564	0.38 667	0.34 589	0.22 571	0.28 565	0.29 608	0.25 627	0.20 567	0.22 599	0.09 514	0.10 620	0.11 600	0.11 614	0.08 472	0.08 486

PSMNet-RSSM	0.14 462	0.07 228	0.14 406	0.15 124	0.08 236	0.13 375	0.16 432	0.25 485	0.24 474	0.17 465	0.28 565	0.23 550	0.14 473	0.16 459	0.14 456	0.11 594	0.06 444	0.09 519	0.12 638	0.08 472	0.07 409

GwcNet-RSSM	0.14 462	0.07 228	0.12 308	0.16 221	0.08 236	0.15 450	0.20 587	0.22 414	0.28 542	0.18 498	0.28 565	0.23 550	0.17 540	0.15 430	0.16 516	0.10 559	0.06 444	0.07 330	0.09 541	0.07 396	0.07 409

TDLM	0.18 573	0.12 574	0.14 406	0.24 651	0.10 484	0.18 523	0.18 517	0.37 660	0.30 556	0.22 571	0.28 565	0.28 599	0.18 556	0.23 612	0.19 562	0.11 594	0.07 522	0.10 569	0.10 582	0.08 472	0.08 486

NVstereo2D	0.19 585	0.11 555	0.16 487	0.17 311	0.16 659	0.28 659	0.23 633	0.44 696	0.42 641	0.15 421	0.28 565	0.25 572	0.19 575	0.23 612	0.18 547	0.09 514	0.06 444	0.10 569	0.08 493	0.15 664	0.10 569

StereoDRNet	0.19 585	0.11 555	0.18 548	0.22 618	0.11 545	0.22 595	0.22 619	0.37 660	0.34 589	0.24 599	0.28 565	0.30 618	0.19 575	0.20 567	0.21 586	0.10 559	0.08 559	0.11 600	0.09 541	0.09 538	0.07 409

222	0.16 534	0.07 228	0.15 443	0.14 67	0.08 236	0.25 627	0.18 517	0.30 576	0.21 430	0.18 498	0.29 580	0.17 460	0.16 514	0.16 459	0.44 713	0.10 559	0.05 256	0.07 330	0.06 303	0.08 472	0.08 486

test_xeample	0.15 503	0.07 228	0.14 406	0.15 124	0.08 236	0.22 595	0.20 587	0.29 561	0.21 430	0.16 451	0.29 580	0.19 488	0.17 540	0.16 459	0.28 658	0.09 514	0.05 256	0.07 330	0.07 409	0.07 396	0.07 409

RYNet	0.23 631	0.12 574	0.22 600	0.19 487	0.17 671	0.47 704	0.26 670	0.39 673	0.49 672	0.24 599	0.29 580	0.34 651	0.24 619	0.20 567	0.31 680	0.10 559	0.06 444	0.09 519	0.09 541	0.14 650	0.15 667

iResNetv2_ROB	0.15 503	0.08 370	0.16 487	0.16 221	0.08 236	0.16 481	0.13 196	0.26 499	0.36 608	0.21 555	0.29 580	0.24 559	0.13 439	0.14 407	0.14 456	0.06 174	0.06 444	0.06 210	0.04 63	0.09 538	0.08 486

DLCB_ROB	0.18 573	0.10 527	0.16 487	0.23 639	0.11 545	0.24 618	0.18 517	0.30 576	0.28 542	0.27 624	0.29 580	0.28 599	0.25 627	0.20 567	0.20 572	0.08 447	0.08 559	0.09 519	0.09 541	0.07 396	0.07 409

SGM-Forest	0.20 594	0.14 617	0.18 548	0.20 554	0.13 606	0.21 581	0.22 619	0.33 614	0.31 566	0.24 599	0.29 580	0.28 599	0.20 589	0.23 612	0.18 547	0.15 664	0.16 691	0.15 663	0.14 656	0.13 632	0.12 618
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MEA-ACV	0.16 534	0.08 370	0.18 548	0.16 221	0.11 545	0.19 547	0.20 587	0.30 576	0.39 627	0.21 555	0.30 586	0.14 393	0.19 575	0.17 499	0.16 516	0.08 447	0.07 522	0.09 519	0.11 614	0.07 396	0.07 409

DStereoSA	0.26 661	0.19 664	0.39 670	0.27 679	0.17 671	0.23 609	0.21 605	0.50 706	0.60 703	0.22 571	0.30 586	0.29 608	0.34 680	0.40 697	0.29 667	0.12 620	0.11 635	0.16 671	0.14 656	0.15 664	0.12 618

DDVS	0.16 534	0.10 527	0.22 600	0.16 221	0.12 580	0.15 450	0.14 274	0.25 485	0.19 389	0.18 498	0.30 586	0.27 589	0.13 439	0.20 567	0.16 516	0.09 514	0.06 444	0.09 519	0.07 409	0.11 596	0.11 596

ICVP	0.16 534	0.09 458	0.12 308	0.22 618	0.09 365	0.18 523	0.21 605	0.26 499	0.24 474	0.18 498	0.30 586	0.27 589	0.18 556	0.18 522	0.15 495	0.10 559	0.07 522	0.08 427	0.07 409	0.07 396	0.08 486
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.17 557	0.10 527	0.17 513	0.20 554	0.11 545	0.27 649	0.20 587	0.26 499	0.42 641	0.22 571	0.30 586	0.22 533	0.20 589	0.18 522	0.20 572	0.06 174	0.06 444	0.07 330	0.07 409	0.08 472	0.07 409

STTStereo	0.18 573	0.13 601	0.28 631	0.20 554	0.11 545	0.16 481	0.21 605	0.29 561	0.23 462	0.22 571	0.30 586	0.29 608	0.18 556	0.20 567	0.20 572	0.12 620	0.11 635	0.11 600	0.14 656	0.09 538	0.08 486

TestStereo_HL3	0.11 311	0.06 114	0.16 487	0.13 18	0.07 136	0.12 328	0.11 80	0.20 365	0.09 54	0.15 421	0.31 592	0.13 372	0.12 403	0.16 459	0.11 293	0.07 363	0.05 256	0.05 58	0.05 208	0.06 306	0.07 409

CSP-Net	0.16 534	0.09 458	0.14 406	0.17 311	0.09 365	0.19 547	0.18 517	0.25 485	0.33 578	0.26 617	0.31 592	0.25 572	0.16 514	0.21 586	0.19 562	0.09 514	0.06 444	0.07 330	0.07 409	0.08 472	0.08 486

SACVNet	0.19 585	0.12 574	0.15 443	0.17 311	0.13 606	0.22 595	0.18 517	0.31 594	0.31 566	0.24 599	0.31 592	0.30 618	0.23 610	0.23 612	0.17 534	0.11 594	0.08 559	0.10 569	0.10 582	0.12 616	0.14 653

XQC	0.29 676	0.23 683	0.53 690	0.29 693	0.19 687	0.36 686	0.28 681	0.37 660	0.58 700	0.31 660	0.31 592	0.37 662	0.30 667	0.39 693	0.39 703	0.13 639	0.09 596	0.15 663	0.12 638	0.18 688	0.18 689

DeepPrunerF	0.24 642	0.17 645	0.45 681	0.26 671	0.16 659	0.23 609	0.29 692	0.37 660	0.51 682	0.27 624	0.31 592	0.24 559	0.28 651	0.22 604	0.23 610	0.15 664	0.11 635	0.20 689	0.18 690	0.12 616	0.14 653

CVANet_RVC	0.18 573	0.11 555	0.14 406	0.21 593	0.11 545	0.19 547	0.18 517	0.34 629	0.34 589	0.22 571	0.31 592	0.28 599	0.18 556	0.24 624	0.18 547	0.12 620	0.08 559	0.12 622	0.12 638	0.09 538	0.08 486

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 557	0.10 527	0.23 608	0.20 554	0.10 484	0.15 450	0.18 517	0.31 594	0.25 499	0.21 555	0.31 592	0.25 572	0.17 540	0.21 586	0.20 572	0.09 514	0.06 444	0.08 427	0.09 541	0.07 396	0.08 486
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	0.23 631	0.20 669	0.25 617	0.25 661	0.13 606	0.31 668	0.27 675	0.34 629	0.41 639	0.31 660	0.31 592	0.32 640	0.23 610	0.31 660	0.22 599	0.11 594	0.17 695	0.10 569	0.11 614	0.08 472	0.09 537

CBMV_ROB	0.19 585	0.13 601	0.18 548	0.16 221	0.11 545	0.16 481	0.12 120	0.27 514	0.29 550	0.27 624	0.31 592	0.27 589	0.24 619	0.24 624	0.16 516	0.15 664	0.18 697	0.22 694	0.20 692	0.10 574	0.12 618

CBMV	0.20 594	0.15 624	0.18 548	0.18 407	0.10 484	0.20 568	0.11 80	0.30 576	0.31 566	0.29 647	0.31 592	0.31 633	0.23 610	0.28 646	0.19 562	0.13 639	0.15 681	0.17 675	0.16 678	0.10 574	0.10 569
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GMStereo_Zeroshot	0.16 534	0.13 601	0.25 617	0.20 554	0.10 484	0.17 505	0.13 196	0.30 576	0.25 499	0.23 586	0.32 602	0.25 572	0.11 368	0.19 548	0.14 456	0.09 514	0.06 444	0.11 600	0.06 303	0.12 616	0.08 486

DGSMNet	0.25 649	0.19 664	0.34 659	0.21 593	0.24 702	0.24 618	0.21 605	0.36 651	0.42 641	0.25 612	0.32 602	0.38 668	0.21 597	0.29 653	0.24 622	0.13 639	0.11 635	0.14 651	0.16 678	0.23 697	0.23 702

hitnet-ft	0.18 573	0.10 527	0.17 513	0.14 67	0.09 365	0.27 649	0.20 587	0.25 485	0.26 513	0.24 599	0.32 602	0.32 640	0.23 610	0.24 624	0.21 586	0.12 620	0.07 522	0.10 569	0.08 493	0.12 616	0.11 596

CCAANet	0.15 503	0.06 114	0.15 443	0.17 311	0.09 365	0.17 505	0.13 196	0.31 594	0.25 499	0.16 451	0.32 602	0.18 476	0.18 556	0.17 499	0.14 456	0.06 174	0.05 256	0.09 519	0.09 541	0.06 306	0.09 537

FADNet-RVC	0.21 609	0.20 669	0.40 673	0.21 593	0.16 659	0.21 581	0.15 364	0.27 514	0.27 526	0.26 617	0.32 602	0.26 582	0.21 597	0.22 604	0.19 562	0.12 620	0.13 665	0.12 622	0.14 656	0.13 632	0.18 689

DANet	0.21 609	0.16 635	0.29 640	0.25 661	0.13 606	0.23 609	0.19 564	0.28 539	0.27 526	0.28 637	0.32 602	0.35 657	0.32 674	0.31 660	0.24 622	0.11 594	0.09 596	0.11 600	0.10 582	0.13 632	0.11 596
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DISCO	0.20 594	0.09 458	0.22 600	0.17 311	0.10 484	0.25 627	0.18 517	0.28 539	0.45 657	0.23 586	0.32 602	0.34 651	0.26 635	0.29 653	0.29 667	0.08 447	0.06 444	0.07 330	0.07 409	0.09 538	0.10 569

SCION-MonSter(vits)	0.15 503	0.06 114	0.06 1	0.15 124	0.05 2	0.08 87	0.10 42	0.28 539	0.42 641	0.05 2	0.33 609	0.14 393	0.17 540	0.20 567	0.20 572	0.08 447	0.06 444	0.17 675	0.16 678	0.07 396	0.08 486

HBP-ISP	0.18 573	0.13 601	0.17 513	0.15 124	0.11 545	0.08 87	0.13 196	0.28 539	0.30 556	0.22 571	0.33 609	0.21 515	0.25 627	0.23 612	0.18 547	0.15 664	0.17 695	0.21 690	0.17 686	0.10 574	0.09 537

FINET	0.22 617	0.18 660	0.28 631	0.19 487	0.16 659	0.24 618	0.24 645	0.33 614	0.49 672	0.26 617	0.33 609	0.22 533	0.23 610	0.23 612	0.18 547	0.18 687	0.16 691	0.11 600	0.10 582	0.15 664	0.14 653

GwcNet	0.20 594	0.14 617	0.20 579	0.18 407	0.12 580	0.25 627	0.20 587	0.36 651	0.45 657	0.20 538	0.33 609	0.33 646	0.21 597	0.22 604	0.25 630	0.11 594	0.09 596	0.09 519	0.09 541	0.09 538	0.10 569

HGLStereo	0.17 557	0.09 458	0.19 574	0.17 311	0.12 580	0.18 523	0.18 517	0.31 594	0.33 578	0.22 571	0.33 609	0.24 559	0.18 556	0.20 567	0.21 586	0.10 559	0.09 596	0.07 330	0.07 409	0.09 538	0.10 569

AF-Net	0.23 631	0.17 645	0.17 513	0.27 679	0.13 606	0.26 639	0.24 645	0.33 614	0.51 682	0.25 612	0.33 609	0.39 673	0.27 642	0.28 646	0.26 643	0.11 594	0.10 620	0.16 671	0.12 638	0.11 596	0.11 596

ADCRef	0.20 594	0.12 574	0.43 680	0.20 554	0.12 580	0.23 609	0.18 517	0.32 600	0.37 615	0.26 617	0.33 609	0.18 476	0.23 610	0.25 630	0.26 643	0.07 363	0.06 444	0.09 519	0.09 541	0.08 472	0.09 537

PA-Net	0.24 642	0.18 660	0.34 659	0.28 686	0.22 697	0.22 595	0.39 717	0.29 561	0.39 627	0.22 571	0.33 609	0.25 572	0.26 635	0.21 586	0.25 630	0.10 559	0.23 716	0.15 663	0.22 698	0.09 538	0.13 635
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.20 594	0.11 555	0.21 590	0.22 618	0.10 484	0.22 595	0.22 619	0.40 676	0.38 621	0.24 599	0.33 609	0.26 582	0.22 604	0.22 604	0.25 630	0.11 594	0.07 522	0.11 600	0.10 582	0.09 538	0.08 486

PSMNet_ROB	0.22 617	0.12 574	0.15 443	0.27 679	0.15 645	0.25 627	0.36 712	0.43 692	0.37 615	0.27 624	0.33 609	0.32 640	0.23 610	0.21 586	0.27 649	0.12 620	0.08 559	0.13 636	0.11 614	0.10 574	0.09 537

pmcnn	0.15 503	0.07 228	0.20 579	0.15 124	0.07 136	0.21 581	0.16 432	0.25 485	0.26 513	0.21 555	0.33 609	0.29 608	0.19 575	0.18 522	0.17 534	0.07 363	0.05 256	0.05 58	0.04 63	0.07 396	0.06 318

fast-acv-ft	0.18 573	0.11 555	0.20 579	0.19 487	0.12 580	0.26 639	0.21 605	0.26 499	0.35 603	0.22 571	0.34 620	0.27 589	0.21 597	0.21 586	0.23 610	0.09 514	0.09 596	0.08 427	0.10 582	0.08 472	0.07 409

RAFT-345	0.11 311	0.07 228	0.16 487	0.17 311	0.08 236	0.08 87	0.12 120	0.16 242	0.10 82	0.11 289	0.34 620	0.09 245	0.10 325	0.11 207	0.12 371	0.05 52	0.05 256	0.07 330	0.06 303	0.04 50	0.05 201

RTSC	0.23 631	0.13 601	0.30 646	0.21 593	0.13 606	0.29 663	0.17 466	0.36 651	0.68 718	0.27 624	0.34 620	0.30 618	0.22 604	0.32 665	0.31 680	0.10 559	0.08 559	0.09 519	0.10 582	0.13 632	0.14 653

PS-NSSS	0.20 594	0.21 675	0.23 608	0.20 554	0.10 484	0.19 547	0.17 466	0.36 651	0.26 513	0.27 624	0.34 620	0.27 589	0.24 619	0.20 567	0.20 572	0.15 664	0.12 651	0.17 675	0.14 656	0.10 574	0.09 537

YMNet	0.20 594	0.12 574	0.20 579	0.21 593	0.14 626	0.27 649	0.23 633	0.32 600	0.34 589	0.28 637	0.35 624	0.30 618	0.18 556	0.18 522	0.22 599	0.11 594	0.13 665	0.10 569	0.10 582	0.09 538	0.09 537

YMNet_1	0.20 594	0.12 574	0.20 579	0.21 593	0.14 626	0.27 649	0.23 633	0.32 600	0.34 589	0.28 637	0.35 624	0.30 618	0.18 556	0.18 522	0.22 599	0.11 594	0.13 665	0.10 569	0.10 582	0.09 538	0.09 537

SAMSARA	0.41 700	0.28 696	0.34 659	0.55 721	0.39 716	0.85 731	1.25 749	0.49 705	0.52 688	0.36 676	0.35 624	0.56 708	0.39 692	0.39 693	0.41 707	0.15 664	0.20 703	0.15 663	0.14 656	0.23 697	0.21 698

GANetREF_RVC	0.31 685	0.34 708	0.29 640	0.35 705	0.16 659	0.33 672	0.42 720	0.48 704	0.52 688	0.35 673	0.35 624	0.34 651	0.32 674	0.40 697	0.33 689	0.27 713	0.20 703	0.29 711	0.15 673	0.19 691	0.18 689
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	0.16 534	0.10 527	0.11 255	0.18 407	0.09 365	0.19 547	0.18 517	0.27 514	0.32 572	0.22 571	0.35 624	0.21 515	0.22 604	0.22 604	0.17 534	0.06 174	0.05 256	0.06 210	0.06 303	0.07 396	0.06 318

Syn2CoEx	0.22 617	0.16 635	0.29 640	0.29 693	0.15 645	0.26 639	0.21 605	0.34 629	0.32 572	0.29 647	0.36 629	0.28 599	0.25 627	0.20 567	0.25 630	0.16 681	0.12 651	0.14 651	0.11 614	0.09 538	0.08 486

S-Stereo	0.21 609	0.12 574	0.25 617	0.21 593	0.13 606	0.21 581	0.19 564	0.33 614	0.45 657	0.23 586	0.36 629	0.28 599	0.29 656	0.20 567	0.23 610	0.09 514	0.12 651	0.10 569	0.10 582	0.13 632	0.14 653

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 617	0.21 675	0.25 617	0.26 671	0.11 545	0.24 618	0.14 274	0.39 673	0.24 474	0.32 667	0.36 629	0.30 618	0.21 597	0.19 548	0.22 599	0.17 686	0.14 676	0.21 690	0.16 678	0.13 632	0.12 618

SQANet	0.24 642	0.24 686	0.31 649	0.31 699	0.19 687	0.27 649	0.13 196	0.30 576	0.33 578	0.25 612	0.37 632	0.31 633	0.22 604	0.27 637	0.23 610	0.15 664	0.10 620	0.21 690	0.16 678	0.22 694	0.16 676

DDUNet	0.23 631	0.18 660	0.22 600	0.22 618	0.15 645	0.25 627	0.24 645	0.30 576	0.31 566	0.31 660	0.37 632	0.34 651	0.26 635	0.25 630	0.21 586	0.18 687	0.13 665	0.17 675	0.11 614	0.16 677	0.17 685

FAT-Stereo	0.21 609	0.13 601	0.22 600	0.21 593	0.12 580	0.18 523	0.18 517	0.35 644	0.40 632	0.28 637	0.37 632	0.33 646	0.33 678	0.21 586	0.20 572	0.09 514	0.11 635	0.10 569	0.09 541	0.11 596	0.14 653

ADCP+	0.20 594	0.10 527	0.35 665	0.21 593	0.12 580	0.22 595	0.27 675	0.31 594	0.35 603	0.26 617	0.37 632	0.22 533	0.22 604	0.27 637	0.28 658	0.09 514	0.06 444	0.08 427	0.08 493	0.10 574	0.10 569

CC-Net-ROB	0.28 672	0.31 705	0.36 667	0.30 697	0.15 645	0.25 627	0.19 564	0.45 698	0.34 589	0.39 683	0.37 632	0.39 673	0.31 672	0.27 637	0.27 649	0.24 711	0.18 697	0.30 713	0.23 702	0.19 691	0.15 667

ETE_ROB	0.23 631	0.17 645	0.23 608	0.25 661	0.14 626	0.26 639	0.29 692	0.32 600	0.37 615	0.28 637	0.37 632	0.45 690	0.27 642	0.28 646	0.27 649	0.11 594	0.09 596	0.12 622	0.10 582	0.14 650	0.13 635

DispFullNet	0.27 669	0.22 679	0.66 708	0.28 686	0.17 671	0.27 649	0.17 466	0.34 629	0.57 697	0.27 624	0.37 632	0.43 686	0.24 619	0.39 693	0.25 630	0.12 620	0.06 444	0.19 687	0.11 614	0.23 697	0.16 676

w-ln-seven-2	0.20 594	0.14 617	0.39 670	0.23 639	0.12 580	0.21 581	0.21 605	0.29 561	0.38 621	0.25 612	0.38 639	0.28 599	0.23 610	0.21 586	0.25 630	0.08 447	0.08 559	0.09 519	0.09 541	0.10 574	0.09 537

RP	0.22 617	0.13 601	0.22 600	0.23 639	0.12 580	0.21 581	0.20 587	0.26 499	0.45 657	0.22 571	0.38 639	0.37 662	0.25 627	0.28 646	0.25 630	0.11 594	0.12 651	0.13 636	0.12 638	0.13 632	0.14 653

G-Net	0.25 649	0.17 645	0.38 669	0.23 639	0.16 659	0.51 707	0.23 633	0.29 561	0.35 603	0.36 676	0.38 639	0.31 633	0.29 656	0.28 646	0.27 649	0.11 594	0.09 596	0.12 622	0.10 582	0.16 677	0.14 653

NCC-stereo	0.25 649	0.15 624	0.31 649	0.26 671	0.17 671	0.21 581	0.31 701	0.41 681	0.40 632	0.24 599	0.38 639	0.33 646	0.29 656	0.37 686	0.28 658	0.13 639	0.11 635	0.15 663	0.22 698	0.13 632	0.13 635

Abc-Net	0.25 649	0.15 624	0.31 649	0.26 671	0.17 671	0.21 581	0.31 701	0.41 681	0.40 632	0.24 599	0.38 639	0.33 646	0.29 656	0.37 686	0.28 658	0.13 639	0.11 635	0.15 663	0.22 698	0.13 632	0.13 635
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	0.28 672	0.16 635	0.33 656	0.18 407	0.13 606	0.55 710	0.42 720	0.52 711	0.68 718	0.29 647	0.38 639	0.39 673	0.30 667	0.32 665	0.23 610	0.11 594	0.10 620	0.11 600	0.08 493	0.20 693	0.16 676

NCCL2	0.24 642	0.15 624	0.18 548	0.34 703	0.18 682	0.24 618	0.24 645	0.34 629	0.29 550	0.31 660	0.38 639	0.38 668	0.29 656	0.23 612	0.25 630	0.15 664	0.12 651	0.18 685	0.21 695	0.13 632	0.13 635

SGM_RVC	0.24 642	0.12 574	0.16 487	0.15 124	0.09 365	0.34 676	0.19 564	0.35 644	0.32 572	0.44 697	0.38 639	0.53 706	0.36 687	0.36 681	0.26 643	0.13 639	0.13 665	0.13 636	0.13 650	0.11 596	0.11 596
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SuperB	0.20 594	0.10 527	0.57 696	0.16 221	0.09 365	0.19 547	0.18 517	0.25 485	0.51 682	0.27 624	0.39 647	0.17 460	0.22 604	0.22 604	0.21 586	0.08 447	0.06 444	0.06 210	0.06 303	0.12 616	0.11 596

stereogan	0.22 617	0.11 555	0.21 590	0.20 554	0.12 580	0.32 670	0.19 564	0.36 651	0.45 657	0.23 586	0.39 647	0.35 657	0.27 642	0.33 669	0.23 610	0.10 559	0.12 651	0.10 569	0.10 582	0.14 650	0.14 653

LALA_ROB	0.25 649	0.16 635	0.23 608	0.27 679	0.17 671	0.27 649	0.27 675	0.42 686	0.38 621	0.33 671	0.39 647	0.51 702	0.26 635	0.29 653	0.28 658	0.16 681	0.09 596	0.13 636	0.12 638	0.13 632	0.13 635

w-ln-seven	0.24 642	0.15 624	0.58 699	0.20 554	0.14 626	0.26 639	0.22 619	0.36 651	0.62 708	0.30 653	0.40 650	0.30 618	0.23 610	0.22 604	0.28 658	0.09 514	0.09 596	0.11 600	0.10 582	0.11 596	0.10 569

RAFT-RH_RVC	0.12 398	0.06 114	0.14 406	0.16 221	0.09 365	0.12 328	0.12 120	0.17 280	0.12 161	0.13 365	0.40 650	0.11 314	0.10 325	0.13 367	0.12 371	0.05 52	0.04 25	0.08 427	0.05 208	0.05 171	0.06 318

APVNet	0.23 631	0.12 574	0.20 579	0.18 407	0.14 626	0.32 670	0.31 701	0.40 676	0.33 578	0.27 624	0.40 650	0.30 618	0.29 656	0.27 637	0.25 630	0.11 594	0.12 651	0.11 600	0.14 656	0.12 616	0.13 635

RGC	0.25 649	0.20 669	0.29 640	0.28 686	0.16 659	0.22 595	0.23 633	0.33 614	0.44 653	0.27 624	0.40 650	0.38 668	0.28 651	0.37 686	0.23 610	0.11 594	0.13 665	0.17 675	0.17 686	0.15 664	0.16 676

edge stereo	0.23 631	0.14 617	0.21 590	0.21 593	0.13 606	0.24 618	0.16 432	0.32 600	0.42 641	0.32 667	0.40 650	0.39 673	0.35 684	0.25 630	0.25 630	0.13 639	0.11 635	0.14 651	0.11 614	0.12 616	0.14 653

PASM	0.33 688	0.25 691	0.51 689	0.28 686	0.27 708	0.30 666	0.31 701	0.35 644	0.51 682	0.36 676	0.40 650	0.47 698	0.35 684	0.34 672	0.36 695	0.23 709	0.26 719	0.26 699	0.28 711	0.23 697	0.21 698

MDST_ROB	0.22 617	0.10 527	0.18 548	0.18 407	0.11 545	0.40 697	0.19 564	0.44 696	0.42 641	0.40 686	0.40 650	0.29 608	0.21 597	0.27 637	0.19 562	0.11 594	0.10 620	0.14 651	0.11 614	0.10 574	0.08 486

CSAN	0.30 679	0.24 686	0.28 631	0.34 703	0.19 687	0.34 676	0.42 720	0.38 667	0.51 682	0.38 682	0.40 650	0.44 689	0.34 680	0.29 653	0.31 680	0.19 692	0.16 691	0.19 687	0.19 691	0.14 650	0.15 667

SANet	0.25 649	0.14 617	0.29 640	0.21 593	0.11 545	0.29 663	0.25 661	0.40 676	0.65 716	0.36 676	0.40 650	0.42 684	0.27 642	0.27 637	0.25 630	0.12 620	0.09 596	0.10 569	0.09 541	0.13 632	0.12 618

XPNet_ROB	0.22 617	0.12 574	0.20 579	0.22 618	0.13 606	0.22 595	0.19 564	0.35 644	0.40 632	0.30 653	0.40 650	0.38 668	0.27 642	0.26 634	0.29 667	0.15 664	0.10 620	0.10 569	0.10 582	0.13 632	0.12 618

PWC_ROB	0.21 609	0.16 635	0.27 628	0.18 407	0.11 545	0.22 595	0.13 196	0.33 614	0.49 672	0.30 653	0.40 650	0.32 640	0.25 627	0.31 660	0.23 610	0.10 559	0.07 522	0.11 600	0.08 493	0.11 596	0.10 569

z-ln-s-r	0.18 573	0.10 527	0.41 675	0.19 487	0.08 236	0.18 523	0.18 517	0.23 436	0.34 589	0.19 516	0.41 661	0.22 533	0.17 540	0.20 567	0.25 630	0.07 363	0.05 256	0.07 330	0.07 409	0.07 396	0.06 318

PSMNet-RUCA	0.28 672	0.33 707	0.42 678	0.36 707	0.32 714	0.18 523	0.20 587	0.42 686	0.30 556	0.33 671	0.41 661	0.40 679	0.24 619	0.31 660	0.20 572	0.19 692	0.11 635	0.25 698	0.15 673	0.22 694	0.16 676

Wz-Net-MNSev	0.23 631	0.13 601	0.33 656	0.20 554	0.15 645	0.36 686	0.25 661	0.34 629	0.45 657	0.29 647	0.41 661	0.39 673	0.19 575	0.25 630	0.27 649	0.09 514	0.07 522	0.09 519	0.09 541	0.12 616	0.10 569

Nwc_Net	0.23 631	0.17 645	0.22 600	0.25 661	0.15 645	0.25 627	0.27 675	0.38 667	0.39 627	0.22 571	0.41 661	0.30 618	0.29 656	0.28 646	0.25 630	0.11 594	0.10 620	0.17 675	0.20 692	0.10 574	0.11 596

ADCPNet	0.26 661	0.17 645	0.62 704	0.21 593	0.15 645	0.36 686	0.25 661	0.33 614	0.37 615	0.31 660	0.41 661	0.36 659	0.29 656	0.29 653	0.34 693	0.12 620	0.10 620	0.11 600	0.12 638	0.14 650	0.13 635

StereoDRNet-Refined	0.17 557	0.12 574	0.16 487	0.20 554	0.10 484	0.18 523	0.18 517	0.27 514	0.24 474	0.26 617	0.41 661	0.23 550	0.18 556	0.21 586	0.21 586	0.09 514	0.05 256	0.09 519	0.10 582	0.07 396	0.07 409
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FBW_ROB	0.25 649	0.17 645	0.23 608	0.27 679	0.14 626	0.26 639	0.22 619	0.42 686	0.43 651	0.42 692	0.41 661	0.43 686	0.27 642	0.32 665	0.24 622	0.09 514	0.15 681	0.15 663	0.12 638	0.12 616	0.10 569

PDISCO_ROB	0.28 672	0.16 635	0.28 631	0.28 686	0.20 691	0.33 672	0.27 675	0.45 698	0.58 700	0.28 637	0.41 661	0.45 690	0.30 667	0.34 672	0.35 694	0.12 620	0.09 596	0.17 675	0.16 678	0.17 684	0.13 635

Wz-Net-TNSev	0.29 676	0.20 669	0.69 716	0.19 487	0.15 645	0.38 692	0.27 675	0.36 651	0.56 695	0.35 673	0.42 669	0.45 690	0.39 692	0.33 669	0.31 680	0.13 639	0.13 665	0.10 569	0.12 638	0.15 664	0.15 667

Wz-Net-LNSev	0.22 617	0.16 635	0.41 675	0.22 618	0.13 606	0.25 627	0.24 645	0.33 614	0.44 653	0.30 653	0.42 669	0.32 640	0.19 575	0.23 612	0.27 649	0.10 559	0.09 596	0.08 427	0.08 493	0.12 616	0.11 596

SHD	0.26 661	0.15 624	0.31 649	0.24 651	0.18 682	0.23 609	0.15 364	0.39 673	0.72 723	0.32 667	0.42 669	0.36 659	0.29 656	0.33 669	0.30 674	0.13 639	0.11 635	0.14 651	0.13 650	0.16 677	0.20 697

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 573	0.09 458	0.30 646	0.15 124	0.11 545	0.23 609	0.20 587	0.27 514	0.40 632	0.26 617	0.43 672	0.25 572	0.15 493	0.21 586	0.20 572	0.07 363	0.05 256	0.06 210	0.05 208	0.10 574	0.09 537

GANet	0.22 617	0.13 601	0.21 590	0.25 661	0.14 626	0.23 609	0.22 619	0.42 686	0.27 526	0.31 660	0.43 672	0.37 662	0.29 656	0.23 612	0.23 610	0.10 559	0.12 651	0.10 569	0.09 541	0.10 574	0.08 486

RTS	0.46 708	0.19 664	3.33 746	0.25 661	0.15 645	0.72 723	0.21 605	0.37 660	0.78 730	0.42 692	0.44 674	0.31 633	0.43 707	0.55 718	0.37 699	0.10 559	0.09 596	0.13 636	0.13 650	0.15 664	0.15 667

RTSA	0.46 708	0.19 664	3.33 746	0.25 661	0.15 645	0.72 723	0.21 605	0.37 660	0.78 730	0.42 692	0.44 674	0.31 633	0.43 707	0.55 718	0.37 699	0.10 559	0.09 596	0.13 636	0.13 650	0.15 664	0.15 667

DStereoFS	0.27 669	0.22 679	0.32 653	0.23 639	0.15 645	0.23 609	0.21 605	0.52 711	0.49 672	0.28 637	0.45 676	0.34 651	0.36 687	0.53 715	0.29 667	0.13 639	0.11 635	0.15 663	0.13 650	0.17 684	0.17 685

ACVNet-4b	0.39 697	0.53 718	0.56 694	0.45 715	0.24 702	0.46 703	0.18 517	0.50 706	0.64 712	0.42 692	0.45 676	0.60 710	0.27 642	0.34 672	0.24 622	0.33 716	0.14 676	0.48 721	0.42 723	0.31 715	0.27 710

ADCMid	0.26 661	0.15 624	0.42 678	0.20 554	0.14 626	0.25 627	0.26 670	0.35 644	0.40 632	0.37 680	0.45 676	0.34 651	0.42 703	0.36 681	0.36 695	0.10 559	0.09 596	0.11 600	0.11 614	0.13 632	0.13 635

SCION-MonSter	0.22 617	0.17 645	0.17 513	0.25 661	0.18 682	0.35 681	0.17 466	0.29 561	0.48 670	0.23 586	0.46 679	0.20 505	0.19 575	0.26 634	0.27 649	0.09 514	0.08 559	0.23 695	0.20 692	0.11 596	0.11 596

ccnet	0.30 679	0.28 696	0.24 614	0.20 554	0.28 709	0.41 699	0.22 619	0.46 701	0.33 578	0.37 680	0.46 679	0.37 662	0.30 667	0.40 697	0.43 710	0.23 709	0.14 676	0.21 690	0.17 686	0.23 697	0.19 694

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 679	0.24 686	0.30 646	0.36 707	0.16 659	0.36 686	0.31 701	0.34 629	0.43 651	0.41 690	0.46 679	0.38 668	0.30 667	0.35 677	0.29 667	0.19 692	0.20 703	0.26 699	0.29 712	0.18 688	0.19 694

ADCL	0.25 649	0.12 574	0.49 688	0.22 618	0.12 580	0.36 686	0.29 692	0.30 576	0.57 697	0.24 599	0.47 682	0.30 618	0.31 672	0.30 659	0.30 674	0.09 514	0.07 522	0.09 519	0.09 541	0.10 574	0.10 569

aanetorigin	0.22 617	0.17 645	0.57 696	0.18 407	0.10 484	0.16 481	0.19 564	0.20 365	0.33 578	0.49 703	0.48 683	0.30 618	0.28 651	0.21 586	0.24 622	0.08 447	0.07 522	0.08 427	0.07 409	0.10 574	0.09 537

Ntro	0.41 700	0.40 713	0.54 692	0.46 718	0.30 713	0.64 716	0.24 645	0.47 702	0.68 718	0.42 692	0.49 684	0.47 698	0.42 703	0.40 697	0.32 685	0.32 715	0.28 721	0.37 717	0.31 715	0.33 717	0.29 711

PWCDC_ROB	0.21 609	0.13 601	0.23 608	0.25 661	0.12 580	0.20 568	0.15 364	0.34 629	0.55 693	0.29 647	0.49 684	0.21 515	0.15 493	0.28 646	0.20 572	0.11 594	0.09 596	0.10 569	0.08 493	0.11 596	0.09 537

otaku	0.39 697	0.38 711	0.53 690	0.44 714	0.28 709	0.57 712	0.24 645	0.42 686	0.62 708	0.40 686	0.50 686	0.46 694	0.34 680	0.40 697	0.33 689	0.30 714	0.30 723	0.39 718	0.33 717	0.30 712	0.29 711

anonymity	0.53 714	0.58 719	0.66 708	0.41 711	0.61 733	0.54 709	0.41 718	0.57 717	0.41 639	0.56 710	0.50 686	0.50 701	0.55 720	0.59 723	0.50 720	0.58 733	0.50 741	0.51 723	0.51 730	0.52 723	0.58 731

ADCS	0.30 679	0.19 664	0.48 687	0.21 593	0.18 682	0.29 663	0.24 645	0.42 686	0.64 712	0.40 686	0.50 686	0.40 679	0.37 689	0.40 697	0.43 710	0.13 639	0.13 665	0.13 636	0.14 656	0.16 677	0.16 676

AnyNet_C32	0.26 661	0.16 635	0.39 670	0.20 554	0.17 671	0.26 639	0.31 701	0.32 600	0.45 657	0.31 660	0.50 686	0.30 618	0.34 680	0.41 703	0.36 695	0.12 620	0.12 651	0.12 622	0.14 656	0.14 650	0.15 667

AANet	0.31 685	0.20 669	1.05 735	0.16 221	0.13 606	0.23 609	0.16 432	0.30 576	0.64 712	0.60 712	0.53 690	0.46 694	0.39 692	0.23 612	0.33 689	0.12 620	0.10 620	0.11 600	0.10 582	0.13 632	0.12 618

FCDSN-DC	0.33 688	0.28 696	0.28 631	0.30 697	0.24 702	0.39 695	0.28 681	0.43 692	0.42 641	0.44 697	0.53 690	0.51 702	0.42 703	0.37 686	0.30 674	0.21 700	0.20 703	0.27 702	0.26 705	0.25 705	0.25 705
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	0.24 642	0.11 555	0.24 614	0.17 311	0.14 626	0.34 676	0.16 432	0.33 614	0.33 578	0.39 683	0.54 692	0.40 679	0.35 684	0.35 677	0.26 643	0.12 620	0.12 651	0.12 622	0.11 614	0.14 650	0.14 653

zh-sn7	0.26 661	0.17 645	0.55 693	0.24 651	0.14 626	0.25 627	0.25 661	0.34 629	0.49 672	0.29 647	0.55 693	0.29 608	0.32 674	0.37 686	0.33 689	0.10 559	0.10 620	0.11 600	0.11 614	0.12 616	0.12 618

psmorigin	0.25 649	0.16 635	0.35 665	0.17 311	0.13 606	0.24 618	0.14 274	0.34 629	0.34 589	0.41 690	0.55 693	0.41 682	0.38 691	0.35 677	0.28 658	0.11 594	0.15 681	0.11 600	0.11 614	0.12 616	0.17 685

Wz-Net-SNSev	0.26 661	0.17 645	0.46 682	0.25 661	0.14 626	0.26 639	0.24 645	0.38 667	0.57 697	0.30 653	0.56 695	0.39 673	0.26 635	0.24 624	0.32 685	0.10 559	0.09 596	0.10 569	0.11 614	0.11 596	0.11 596

EDNetEfficient	0.30 679	0.24 686	1.18 737	0.18 407	0.10 484	0.20 568	0.20 587	0.21 387	0.61 705	0.74 723	0.56 695	0.30 618	0.40 697	0.23 612	0.32 685	0.09 514	0.07 522	0.08 427	0.07 409	0.11 596	0.10 569

MFN_U_SF_RVC	0.33 688	0.22 679	0.58 699	0.31 699	0.15 645	0.36 686	0.17 466	0.54 715	0.46 666	0.47 702	0.56 695	0.58 709	0.39 692	0.36 681	0.38 702	0.15 664	0.15 681	0.18 685	0.21 695	0.16 677	0.16 676

FC-DCNN	0.33 688	0.28 696	0.28 631	0.26 671	0.23 698	0.38 692	0.29 692	0.40 676	0.44 653	0.46 700	0.56 695	0.51 702	0.41 699	0.38 691	0.31 680	0.21 700	0.20 703	0.27 702	0.26 705	0.25 705	0.24 703

z-mn7	0.25 649	0.15 624	0.47 685	0.19 487	0.13 606	0.28 659	0.25 661	0.35 644	0.64 712	0.27 624	0.57 699	0.29 608	0.24 619	0.32 665	0.27 649	0.08 447	0.08 559	0.08 427	0.08 493	0.10 574	0.10 569

FC-DCNN v2	0.33 688	0.28 696	0.28 631	0.26 671	0.23 698	0.39 695	0.29 692	0.41 681	0.44 653	0.46 700	0.57 699	0.51 702	0.41 699	0.38 691	0.30 674	0.21 700	0.20 703	0.27 702	0.26 705	0.25 705	0.24 703

WZ-Net	0.29 676	0.17 645	0.82 727	0.23 639	0.16 659	0.35 681	0.29 692	0.40 676	0.59 702	0.24 599	0.57 699	0.37 662	0.25 627	0.34 672	0.37 699	0.09 514	0.08 559	0.09 519	0.10 582	0.14 650	0.16 676

SGM-ForestM	0.33 688	0.12 574	0.17 513	0.16 221	0.11 545	0.42 701	0.20 587	0.43 692	0.53 692	0.53 706	0.57 699	1.41 740	0.44 711	0.42 704	0.29 667	0.14 660	0.16 691	0.16 671	0.16 678	0.12 616	0.13 635

MADNet+	0.76 726	0.72 728	3.76 749	0.67 725	0.41 718	0.99 737	0.97 747	0.72 726	0.75 728	0.52 705	0.58 703	0.64 714	0.68 731	0.89 738	1.04 744	0.35 718	0.36 728	0.28 710	0.23 702	0.38 719	0.33 716

MeshStereo	0.27 669	0.13 601	0.18 548	0.15 124	0.11 545	0.33 672	0.24 645	0.41 681	0.36 608	0.53 706	0.58 703	0.67 716	0.41 699	0.36 681	0.27 649	0.14 660	0.13 665	0.13 636	0.11 614	0.11 596	0.11 596
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	0.44 704	0.27 694	0.64 707	0.61 723	0.50 723	0.34 676	0.23 633	0.47 702	0.52 688	0.57 711	0.59 705	0.78 722	0.33 678	0.49 709	0.30 674	0.33 716	0.25 717	0.27 702	0.33 717	0.47 721	0.41 724

ACVNet_1	0.45 707	0.51 717	0.61 702	0.45 715	0.28 709	0.50 705	0.28 681	0.58 722	0.71 722	0.63 714	0.59 705	0.74 721	0.50 716	0.50 710	0.36 695	0.26 712	0.25 717	0.39 718	0.29 712	0.32 716	0.25 705

LSM	0.34 694	0.21 675	0.62 704	0.27 679	0.62 734	0.35 681	0.26 670	0.43 692	0.49 672	0.45 699	0.60 707	0.42 684	0.37 689	0.35 677	0.26 643	0.13 639	0.21 713	0.14 651	0.16 678	0.18 688	0.34 717

SPS-STEREO	0.58 718	0.59 721	0.66 708	0.45 715	0.55 727	0.65 717	0.44 723	0.63 724	0.51 682	0.69 717	0.65 708	0.66 715	0.58 725	0.62 724	0.62 728	0.62 736	0.47 736	0.51 723	0.49 727	0.55 726	0.58 731
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
zh-mn7	0.26 661	0.15 624	0.59 701	0.19 487	0.14 626	0.24 618	0.22 619	0.35 644	0.63 711	0.35 673	0.67 709	0.31 633	0.25 627	0.31 660	0.26 643	0.09 514	0.08 559	0.09 519	0.09 541	0.09 538	0.11 596

RainbowNet	0.54 715	0.61 722	0.71 721	0.57 722	0.43 720	0.66 718	0.37 713	0.60 723	0.87 734	0.51 704	0.67 709	0.63 712	0.47 713	0.50 710	0.44 713	0.47 726	0.48 737	0.53 725	0.41 722	0.53 725	0.41 724

EDNetEfficientorigin	7.92 757	0.32 706	152.98 787	0.20 554	0.10 484	0.22 595	0.17 466	0.23 436	0.60 703	0.73 721	0.67 709	0.41 682	0.51 718	0.24 624	0.41 707	0.08 447	0.07 522	0.09 519	0.07 409	0.12 616	0.11 596

LE_ROB	0.50 713	0.07 228	0.14 406	0.15 124	0.08 236	0.26 639	0.17 466	0.23 436	1.71 752	4.68 758	0.67 709	0.46 694	0.47 713	0.21 586	0.30 674	0.07 363	0.06 444	0.06 210	0.06 303	0.08 472	0.06 318

MSMD_ROB	0.31 685	0.26 692	0.26 626	0.24 651	0.21 694	0.34 676	0.25 661	0.34 629	0.39 627	0.40 686	0.69 713	0.45 690	0.41 699	0.34 672	0.28 658	0.20 697	0.20 703	0.26 699	0.25 704	0.23 697	0.22 701

coex-ft	3.24 745	0.35 709	57.83 786	0.18 407	0.13 606	0.27 649	0.23 633	0.28 539	0.72 723	1.89 754	0.70 714	0.43 686	0.47 713	0.29 653	0.43 710	0.09 514	0.09 596	0.12 622	0.09 541	0.14 650	0.14 653

SGM+DAISY	0.57 717	0.58 719	0.67 712	0.41 711	0.55 727	0.68 720	0.51 727	0.57 717	0.46 666	0.67 715	0.70 714	0.69 719	0.57 724	0.64 725	0.58 725	0.59 734	0.49 738	0.50 722	0.50 729	0.52 723	0.59 734

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 704	0.39 712	0.56 694	0.40 710	0.20 691	0.66 718	0.33 710	0.54 715	0.72 723	0.71 719	0.72 716	0.62 711	0.55 720	0.52 713	0.47 717	0.20 697	0.19 702	0.29 711	0.30 714	0.24 703	0.19 694

Consistency-Raft	0.44 704	0.40 713	0.46 682	0.37 709	0.43 720	0.42 701	0.41 718	0.57 717	0.55 693	0.32 667	0.73 717	0.32 640	0.50 716	0.42 704	0.49 719	0.39 720	0.36 728	0.45 720	0.52 732	0.42 720	0.30 713

MFMNet_re	0.65 719	0.66 726	0.66 708	0.51 719	0.69 738	0.70 721	0.58 731	0.65 725	0.75 728	0.61 713	0.73 717	0.63 712	0.68 731	0.65 726	0.60 727	0.66 738	0.58 750	0.63 728	0.59 733	0.68 734	0.69 741

AnyNet_C01	0.37 695	0.26 692	1.41 740	0.22 618	0.17 671	0.51 707	0.28 681	0.36 651	0.40 632	0.39 683	0.75 719	0.46 694	0.39 692	0.46 707	0.50 720	0.13 639	0.13 665	0.13 636	0.14 656	0.14 650	0.16 676

PWCK	0.72 723	0.95 737	0.99 733	0.77 728	0.32 714	0.79 728	0.38 715	0.92 731	0.90 735	0.96 739	0.76 720	0.97 726	0.62 728	0.87 735	0.68 731	0.73 740	0.46 732	0.76 735	0.49 727	0.71 737	0.44 727

ELAS_RVC	0.42 702	0.29 703	0.33 656	0.28 686	0.24 702	0.56 711	0.38 715	0.50 706	0.61 705	0.74 723	0.76 720	0.67 716	0.56 722	0.55 718	0.42 709	0.22 704	0.21 713	0.27 702	0.26 705	0.27 711	0.26 708
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	0.73 725	0.46 716	1.21 738	0.52 720	0.47 722	2.16 747	0.67 737	0.78 727	0.72 723	0.70 718	0.79 722	1.21 733	0.84 738	1.06 744	1.04 744	0.40 721	0.28 721	0.33 715	0.33 717	0.30 712	0.34 717

PVD	0.40 699	0.21 675	0.40 673	0.32 702	0.23 698	0.30 666	0.45 724	0.53 714	0.97 737	0.55 709	0.80 723	0.54 707	0.60 727	0.53 715	0.40 705	0.19 692	0.14 676	0.17 675	0.14 656	0.24 703	0.32 715

ELAS	0.42 702	0.29 703	0.34 659	0.28 686	0.24 702	0.63 715	0.37 713	0.52 711	0.52 688	0.72 720	0.82 724	0.68 718	0.56 722	0.52 713	0.45 716	0.22 704	0.21 713	0.27 702	0.26 705	0.26 709	0.26 708
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	0.97 735	0.96 738	1.48 742	0.88 736	0.57 730	1.24 745	0.90 745	0.78 727	0.96 736	1.05 742	0.85 725	1.56 745	1.26 752	0.97 742	0.99 742	0.88 745	0.57 749	1.04 745	0.88 745	0.81 741	0.75 742

TorneroNet-64	0.76 726	0.73 729	0.77 725	0.78 730	0.58 732	0.94 736	0.58 731	0.85 730	1.26 742	0.67 715	0.88 726	1.41 740	0.76 735	0.87 735	0.68 731	0.49 728	0.46 732	0.73 732	0.59 733	0.68 734	0.54 730

UNDER WATER	0.99 737	1.00 739	1.47 741	1.00 740	0.71 741	1.18 744	0.86 743	0.81 729	1.09 739	1.02 741	0.90 727	1.53 744	1.26 752	1.06 744	1.02 743	0.79 743	0.54 744	1.02 743	0.88 745	0.83 742	0.75 742

MonStereo1	0.49 712	0.27 694	0.61 702	0.29 693	0.20 691	0.40 697	0.19 564	0.51 710	0.66 717	0.53 706	0.91 728	1.02 727	0.59 726	0.51 712	0.58 725	0.53 730	0.32 726	0.55 727	0.40 721	0.36 718	0.38 721

NVStereoNet_ROB	0.47 710	0.37 710	0.47 685	0.42 713	0.29 712	0.35 681	0.35 711	0.50 706	0.61 705	0.73 721	0.94 729	0.70 720	0.68 731	0.48 708	0.62 728	0.22 704	0.33 727	0.34 716	0.34 720	0.30 712	0.31 714
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	4.65 752	0.07 228	3.54 748	2.01 748	1.55 748	10.25 759	16.66 762	8.90 765	5.03 758	1.33 750	0.96 730	4.71 751	4.74 758	3.33 754	5.86 759	6.06 765	10.30 771	1.87 754	2.09 759	2.61 751	1.19 750

WAO-6	0.82 729	0.81 732	0.63 706	0.87 735	0.63 735	0.79 728	0.60 733	0.98 737	1.52 751	0.91 737	0.97 731	1.08 730	1.04 746	0.72 728	0.70 734	0.72 739	0.49 738	0.91 741	0.71 740	0.70 736	0.59 734

BEATNet-Init1	0.54 715	0.28 696	0.68 715	0.31 699	0.21 694	0.85 731	0.31 701	0.57 717	0.69 721	0.89 733	1.00 732	2.17 747	0.66 730	0.58 722	0.44 713	0.19 692	0.18 697	0.23 695	0.22 698	0.22 694	0.21 698

IMH-64-1	0.66 720	0.62 723	0.69 716	0.72 726	0.51 724	0.60 713	0.51 727	0.92 731	0.84 732	0.75 726	1.02 733	0.81 723	0.78 736	0.80 729	0.50 720	0.43 722	0.46 732	0.72 730	0.48 725	0.55 726	0.40 722

IMH-64	0.66 720	0.62 723	0.69 716	0.72 726	0.51 724	0.60 713	0.51 727	0.92 731	0.84 732	0.75 726	1.02 733	0.81 723	0.78 736	0.80 729	0.50 720	0.43 722	0.46 732	0.72 730	0.48 725	0.55 726	0.40 722

DPSimNet_ROB	1.14 740	1.25 743	0.87 731	1.15 744	0.90 745	1.15 743	1.18 748	1.20 753	1.26 742	1.45 751	1.05 735	1.44 743	1.13 750	0.92 739	1.70 747	1.47 756	0.52 743	1.22 748	1.04 750	0.92 743	1.03 748

IMH	0.72 723	0.65 725	0.70 719	0.77 728	0.54 726	0.71 722	0.56 730	0.99 739	1.08 738	0.82 729	1.09 736	0.89 725	0.88 740	0.88 737	0.53 724	0.44 725	0.50 741	0.75 733	0.51 730	0.58 729	0.42 726

ACVNet_2	0.67 722	0.68 727	0.70 719	0.64 724	0.41 718	0.75 726	0.50 726	0.98 737	1.38 747	0.90 734	1.09 736	1.04 728	0.74 734	0.55 718	0.48 718	0.43 722	0.40 730	0.53 725	0.45 724	0.48 722	0.36 719

TorneroNet	0.83 730	0.75 730	0.83 729	0.85 733	0.63 735	1.03 740	0.65 735	0.96 735	1.14 740	0.80 728	1.10 738	1.36 738	0.88 740	0.95 740	0.82 739	0.57 731	0.49 738	0.79 738	0.66 738	0.74 740	0.64 740

ktn	1.02 738	1.23 742	0.82 727	1.24 745	0.86 744	1.00 739	0.86 743	0.96 735	1.37 746	1.05 742	1.12 739	1.16 732	1.06 747	0.95 740	0.62 728	1.28 755	0.71 753	1.39 750	0.83 744	1.06 746	0.77 744

Dean	0.88 732	0.88 736	0.81 726	0.82 732	0.57 730	0.91 733	0.62 734	1.17 752	1.71 752	1.15 747	1.16 740	1.31 737	1.00 745	0.82 731	0.83 740	0.57 731	0.56 747	0.78 737	0.65 736	0.67 733	0.58 731

notaker	0.98 736	1.13 740	1.02 734	1.14 743	0.81 742	0.73 725	0.69 740	0.94 734	1.15 741	1.19 749	1.19 741	1.41 740	1.17 751	1.10 746	0.74 736	0.82 744	0.64 752	1.18 746	0.79 743	1.02 744	0.82 745

WAO-7	0.80 728	0.78 731	0.57 696	0.85 733	0.67 737	0.76 727	0.69 740	1.07 742	1.30 744	0.90 734	1.20 742	1.05 729	0.93 742	0.71 727	0.68 731	0.60 735	0.62 751	0.67 729	0.68 739	0.64 730	0.59 734

MANE	0.47 710	0.28 696	0.28 631	0.27 679	0.24 702	0.50 705	0.32 709	0.57 717	0.62 708	0.74 723	1.20 742	1.21 733	0.64 729	0.54 717	0.39 703	0.22 704	0.20 703	0.27 702	0.31 715	0.26 709	0.25 705

LVE	0.84 731	0.87 735	0.86 730	0.81 731	0.56 729	1.09 742	0.66 736	1.07 742	1.45 749	0.97 740	1.23 744	1.11 731	0.86 739	0.84 732	0.72 735	0.49 728	0.56 747	0.76 735	0.60 735	0.66 732	0.60 737

KSHMR	1.10 739	1.19 741	0.90 732	1.26 746	1.00 746	0.99 737	0.96 746	1.13 750	1.35 745	1.16 748	1.28 745	1.40 739	0.97 744	1.03 743	0.93 741	1.03 753	1.08 755	1.20 747	1.03 749	1.03 745	0.98 747

WAO-8	0.92 733	0.83 733	0.67 712	0.94 738	0.70 739	0.92 734	0.68 738	1.08 744	1.80 754	1.06 744	1.42 746	1.29 735	1.08 748	0.86 733	0.80 737	0.74 741	0.54 744	0.86 739	0.75 741	0.71 737	0.63 738

Venus	0.92 733	0.83 733	0.67 712	0.94 738	0.70 739	0.92 734	0.68 738	1.08 744	1.80 754	1.06 744	1.42 746	1.29 735	1.08 748	0.86 733	0.80 737	0.74 741	0.54 744	0.86 739	0.75 741	0.71 737	0.63 738

HanzoNet	1.31 741	1.29 744	1.22 739	1.13 742	0.85 743	1.05 741	0.84 742	1.06 741	1.47 750	1.66 752	1.63 748	2.48 749	1.78 754	1.63 748	1.69 746	1.27 754	0.80 754	1.32 749	1.02 748	1.07 747	0.90 746

JetRed	1.66 742	1.51 745	3.09 745	0.93 737	1.21 747	5.28 755	1.61 752	1.29 754	1.42 748	1.84 753	1.77 749	1.59 746	0.95 743	1.43 747	2.51 757	0.91 747	1.61 756	0.93 742	0.91 747	1.36 748	1.03 748

noway2	3.63 746	5.25 759	3.83 750	12.30 764	11.84 764	4.62 751	3.98 754	1.03 740	0.50 680	0.91 737	2.05 750	6.21 760	0.40 697	2.96 750	2.36 753	0.95 748	0.14 676	1.90 755	1.76 754	5.79 758	3.81 761

noway3	3.67 750	5.34 760	3.88 751	12.29 763	11.84 764	4.64 752	3.99 755	1.08 744	0.50 680	0.90 734	2.07 751	6.19 759	0.45 712	3.36 755	2.45 756	0.97 752	0.15 681	1.91 756	1.76 754	5.79 758	3.82 762

zzzz4	3.65 747	5.61 764	4.02 755	12.30 764	11.85 767	4.60 749	3.99 755	1.11 748	0.45 657	0.87 731	2.08 752	6.08 756	0.43 707	3.05 751	2.22 748	0.96 750	0.15 681	1.91 756	1.76 754	5.84 760	3.78 757

noway1	3.65 747	5.60 763	3.99 753	12.30 764	11.85 767	4.61 750	4.00 757	1.11 748	0.45 657	0.87 731	2.08 752	6.09 757	0.43 707	3.05 751	2.22 748	0.96 750	0.15 681	1.91 756	1.76 754	5.84 760	3.79 758

noway4	3.66 749	5.59 762	3.99 753	12.28 762	11.84 764	4.70 753	4.02 758	1.16 751	0.47 669	0.84 730	2.09 754	6.05 755	0.42 703	3.08 753	2.23 751	0.95 748	0.15 681	1.91 756	1.75 753	5.88 762	3.80 760

TCMNet-wrong-test	3.69 751	5.54 761	3.91 752	12.22 761	11.75 763	4.77 754	3.86 753	1.08 744	0.74 727	1.13 746	2.21 755	6.16 758	0.53 719	3.43 756	2.33 752	0.90 746	0.20 703	1.85 753	1.69 752	5.71 757	3.79 758

MADNet++	1.97 743	1.75 746	1.66 743	1.83 747	1.69 749	2.38 748	1.45 751	2.36 755	2.11 756	2.58 755	2.37 756	2.25 748	2.21 756	2.28 749	2.36 753	1.87 757	1.67 757	1.53 751	1.34 751	1.87 749	1.78 751

USTest	6.16 753	2.65 749	2.79 744	6.48 755	7.21 755	14.33 763	21.38 764	6.98 764	9.55 763	5.35 761	6.12 757	5.71 754	7.69 761	6.31 760	6.75 761	1.97 758	3.38 763	1.63 752	2.14 760	2.49 750	2.35 752

Selective-IGEV-i1pa	2.90 744	3.64 750	0.72 722	0.29 693	0.14 626	10.70 761	0.45 724	4.60 756	3.77 757	3.60 756	7.07 758	3.52 750	2.16 755	13.72 770	2.40 755	0.37 719	0.15 681	0.13 636	0.10 582	0.15 664	0.36 719

xxxxx1	7.75 754	5.06 756	7.26 757	3.15 749	3.91 751	16.37 764	22.88 767	5.87 761	8.68 760	7.99 762	8.55 759	9.13 764	8.46 762	10.05 762	10.47 762	2.43 759	2.48 759	3.56 762	12.26 768	3.48 752	3.02 754

tt_ll	7.75 754	5.06 756	7.26 757	3.15 749	3.91 751	16.37 764	22.88 767	5.87 761	8.68 760	7.99 762	8.55 759	9.13 764	8.46 762	10.05 762	10.47 762	2.43 759	2.48 759	3.56 762	12.26 768	3.48 752	3.02 754

ff	7.75 754	5.06 756	7.26 757	3.15 749	3.91 751	16.37 764	22.88 767	5.87 761	8.68 760	7.99 762	8.55 759	9.13 764	8.46 762	10.05 762	10.47 762	2.43 759	2.48 759	3.56 762	12.26 768	3.48 752	3.02 754

IINet	10.41 761	8.00 766	7.40 760	10.23 756	10.93 759	17.97 768	25.06 770	11.30 769	13.29 765	9.69 766	9.77 762	9.38 767	11.23 767	10.97 766	12.61 766	6.59 767	8.30 766	5.49 765	6.54 761	6.58 763	6.91 764

iinet-test	10.41 761	8.00 766	7.40 760	10.23 756	10.93 759	17.97 768	25.06 770	11.30 769	13.29 765	9.69 766	9.78 763	9.38 767	11.23 767	10.97 766	12.61 766	6.59 767	8.30 766	5.49 765	6.54 761	6.58 763	6.91 764

DPSMNet_ROB	8.06 758	4.50 752	8.69 766	5.36 754	10.74 758	8.32 757	22.71 765	5.47 759	13.38 767	5.13 759	9.98 764	5.10 752	10.47 765	5.53 758	12.77 768	3.80 763	8.00 764	3.49 760	6.95 765	3.75 756	7.09 766

DGTPSM_ROB	8.06 758	4.50 752	8.69 766	5.34 752	10.73 757	8.32 757	22.71 765	5.47 759	13.38 767	5.13 759	9.98 764	5.10 752	10.47 765	5.53 758	12.77 768	3.79 762	8.00 764	3.49 760	6.95 765	3.74 755	7.09 766

Anonymous_1	10.87 766	7.82 765	7.41 762	10.29 758	10.08 756	18.64 770	26.11 772	11.02 768	13.45 769	9.43 765	10.10 766	9.73 769	11.31 769	10.69 765	12.47 765	6.42 766	8.38 768	5.70 767	10.22 767	11.41 768	6.65 763

DPSM_ROB	11.10 767	8.47 768	7.95 763	10.84 759	11.58 761	19.10 771	26.50 775	12.02 771	14.09 770	10.38 768	10.91 767	10.39 770	11.92 770	11.67 768	13.39 770	6.99 769	8.79 769	5.82 768	6.92 763	6.97 765	7.31 768

DPSM	11.10 767	8.47 768	7.95 763	10.84 759	11.58 761	19.10 771	26.50 775	12.02 771	14.09 770	10.38 768	10.91 767	10.39 770	11.92 770	11.67 768	13.39 770	6.99 769	8.79 769	5.82 768	6.92 763	6.97 765	7.31 768

HaxPig	15.73 769	18.55 782	19.19 776	16.92 769	15.89 771	7.80 756	7.57 759	13.37 773	10.80 764	15.40 771	14.87 769	15.95 772	14.81 772	15.67 771	15.97 774	18.96 779	16.72 772	19.47 783	18.10 781	19.45 782	19.06 783

LRCNet_RVC	10.76 765	13.97 773	7.97 765	19.07 770	2.04 750	0.35 681	0.31 701	5.29 757	0.48 670	13.02 770	17.65 770	8.69 762	5.73 759	4.78 757	2.22 748	23.53 784	2.69 762	27.60 787	25.75 787	17.60 779	16.54 782

MEDIAN_ROB	20.38 773	24.05 783	23.36 781	21.18 771	21.62 774	10.51 760	8.17 760	17.68 774	15.46 774	20.04 775	19.65 771	20.30 773	20.16 773	21.17 772	21.03 775	23.81 785	21.77 781	24.98 786	23.75 786	25.01 785	23.94 786

LSM0	22.80 781	17.22 779	19.17 775	22.12 778	28.90 783	38.38 781	53.27 778	24.21 782	28.36 776	20.84 782	21.11 772	21.63 781	24.25 783	23.42 780	26.98 779	14.08 776	17.39 773	11.72 777	13.98 775	14.22 777	14.66 771

RSGM-EC	20.15 771	4.62 754	0.75 723	16.73 767	16.97 772	21.10 773	26.46 773	10.37 766	14.13 772	18.18 773	21.56 773	22.31 782	22.50 774	21.80 773	15.71 772	62.36 787	33.86 787	20.06 784	18.04 779	19.30 780	16.22 780

acva	20.15 771	4.62 754	0.75 723	16.73 767	16.97 772	21.10 773	26.46 773	10.37 766	14.13 772	18.18 773	21.56 773	22.31 782	22.50 774	21.80 773	15.71 772	62.36 787	33.86 787	20.06 784	18.04 779	19.30 780	16.22 780

RAFT-FEzeroshot	22.33 774	17.12 775	15.83 768	21.95 774	23.32 778	38.31 776	53.41 783	23.99 777	28.43 777	20.66 778	21.84 775	21.02 778	24.05 780	23.33 776	27.09 781	14.06 772	17.69 775	11.70 772	13.95 773	14.05 774	14.76 774

RAFT-FE	22.33 774	17.12 775	15.83 768	21.95 774	23.32 778	38.31 776	53.41 783	23.99 777	28.43 777	20.66 778	21.84 775	21.02 778	24.05 780	23.33 776	27.09 781	14.06 772	17.69 775	11.70 772	13.95 773	14.05 774	14.76 774

CasAABBNet	22.33 774	17.11 774	15.84 770	21.94 773	23.28 776	38.30 775	53.40 781	24.05 779	28.44 779	20.66 778	21.86 777	21.03 780	24.04 779	23.35 778	27.03 780	14.06 772	17.69 775	11.70 772	13.94 772	14.04 773	14.76 774

Hybrid-DGEV	22.38 778	17.26 780	16.15 773	21.92 772	23.29 777	38.36 779	53.40 781	24.38 784	28.67 783	20.64 777	21.89 778	21.01 777	24.05 780	23.35 778	27.12 783	14.08 776	17.70 778	11.71 776	13.99 776	14.01 772	14.70 773

FlowAnything	22.34 777	17.13 777	15.98 771	22.00 776	23.23 775	38.39 782	53.32 779	24.19 781	28.48 780	21.00 783	21.93 779	20.83 775	23.97 777	23.44 781	26.83 777	14.04 771	17.80 780	11.63 771	14.08 777	14.00 771	14.65 770

Selective-RAFT-Error	22.39 779	17.14 778	16.01 772	22.00 776	23.34 780	38.37 780	53.36 780	24.24 783	28.53 781	20.80 781	21.94 780	20.94 776	24.02 778	23.48 782	27.33 784	14.07 775	17.70 778	11.70 772	13.93 771	14.05 774	14.83 777

fast-reg	22.77 780	17.32 781	19.13 774	22.15 779	24.31 781	38.33 778	53.16 777	24.18 780	28.58 782	20.60 776	22.12 781	20.65 774	23.90 776	23.12 775	26.84 778	14.18 778	17.47 774	14.33 778	14.96 778	15.38 778	14.67 772

AVERAGE_ROB	24.89 782	29.12 786	27.98 784	24.83 780	24.59 782	17.82 767	11.61 761	21.45 775	19.91 775	25.04 784	24.38 782	25.06 784	25.31 784	24.69 783	22.86 776	29.74 786	27.09 786	28.97 788	27.94 788	30.07 786	29.35 787

PML	8.57 760	9.39 770	6.24 756	5.34 752	6.36 754	13.21 762	20.99 763	5.35 758	6.68 759	17.75 772	26.46 783	7.58 761	6.08 760	7.89 761	5.76 758	5.33 764	1.83 758	5.95 770	1.93 758	8.75 767	2.53 753

zzzzzz3	32.40 783	13.78 771	19.88 779	39.27 783	40.27 786	57.81 783	73.58 786	33.27 786	42.65 784	31.40 785	32.97 784	30.93 785	36.54 787	37.48 786	43.96 787	20.77 780	26.80 784	16.44 779	20.72 782	13.41 769	16.16 778

zzz1	32.42 784	13.80 772	20.04 780	39.27 783	40.27 786	57.84 784	73.53 785	33.30 787	42.71 787	31.42 786	32.98 785	30.95 786	36.54 787	37.50 787	43.97 788	20.78 781	26.81 785	16.46 780	20.73 783	13.42 770	16.17 779

zzzz2	33.77 785	25.93 784	24.41 782	33.32 781	35.10 784	58.15 785	80.98 787	36.98 788	42.68 785	31.82 787	33.40 786	31.44 787	36.00 785	34.74 784	40.15 785	21.20 782	26.75 782	17.85 781	21.11 784	21.10 783	22.26 784

noway5	33.77 785	25.93 784	24.41 782	33.32 781	35.10 784	58.15 785	80.98 787	36.98 788	42.68 785	31.82 787	33.40 786	31.44 787	36.00 785	34.74 784	40.15 785	21.20 782	26.75 782	17.85 781	21.11 784	21.10 783	22.26 784

Selective-IGEV-i16pa	19.44 770	3.95 751	1.06 736	0.21 593	0.19 687	105.21 788	0.29 692	22.78 776	47.64 788	4.27 757	59.07 788	9.08 763	2.84 757	125.10 789	5.92 760	0.18 687	0.12 651	0.09 519	0.12 638	0.12 616	0.52 729

test_example2	97.69 787	92.93 787	45.57 785	96.02 785	109.84 788	88.44 787	93.70 789	25.54 785	94.63 789	130.46 790	126.87 789	58.93 789	75.48 789	87.99 788	77.94 789	150.16 789	221.11 789	76.29 789	98.21 789	108.42 789	95.33 788

ccccc		285.89 788		366.70 788	366.78 789	118.88 789		113.97 790		125.77 789		120.54 790		252.62 790		382.79 790	352.84 790	254.30 790	222.62 790	426.61 790

Low-res two-view benchmark