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

DepthFocus	0.08 75	0.04 1	0.15 414	0.13 17	0.09 344	0.08 76	0.12 106	0.10 29	0.05 3	0.09 177	0.06 19	0.07 123	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.04 49

Selective-IGEV-i32	0.07 6	0.06 105	0.09 106	0.17 299	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.13 111	0.08 20	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.04 1	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 36	0.14 65	0.06 26	0.05 3	0.12 106	0.12 81	0.09 46	0.07 70	0.07 58	0.04 1	0.04 1	0.09 56	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.05 188
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GEAStereo	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.13 17	0.08 216	0.08 76	0.14 252	0.10 29	0.10 68	0.08 126	0.10 193	0.06 40	0.04 1	0.11 190	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

GSStereo	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.13 17	0.08 216	0.08 76	0.14 252	0.11 55	0.12 142	0.08 126	0.10 193	0.05 4	0.04 1	0.11 190	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

GS-Stereo							0.14 252	0.11 55	0.12 142	0.08 126	0.10 193	0.05 4	0.04 1	0.11 190	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

GASTEREO	0.08 75	0.05 33	0.09 106	0.19 464	0.08 216	0.08 76	0.12 106	0.14 141	0.11 103	0.10 222	0.09 161	0.07 123	0.04 1	0.12 283	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

MSCF	0.08 75	0.05 33	0.09 106	0.19 464	0.08 216	0.07 36	0.12 106	0.14 141	0.11 103	0.10 222	0.09 161	0.07 123	0.04 1	0.11 190	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

LG-Stereo_L1	0.07 6	0.05 33	0.11 234	0.14 65	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.09 20	0.08 20	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

MLG-Stereo_test2	0.07 6	0.04 1	0.10 165	0.15 116	0.06 26	0.07 36	0.11 68	0.09 20	0.04 2	0.06 23	0.05 7	0.06 40	0.04 1	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.05 188

SCV	0.08 75	0.09 428	0.08 36	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.12 106	0.11 55	0.12 142	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.04 1	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.05 243	0.06 195	0.04 54	0.06 283	0.04 49

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 36	0.13 17	0.05 2	0.09 136	0.13 178	0.06 1	0.09 46	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

AIO_rvc	0.07 6	0.06 105	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.14 252	0.09 20	0.08 20	0.07 70	0.08 122	0.07 123	0.04 1	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

GIP-stereo	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.15 116	0.07 125	0.09 136	0.13 178	0.15 180	0.11 103	0.07 70	0.08 122	0.05 4	0.04 1	0.10 116	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 167	0.10 497	0.32 620	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.14 252	0.11 55	0.10 68	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.04 1	0.11 190	0.07 1	0.12 587	0.04 24	0.07 312	0.05 192	0.05 162	0.05 188

Selective-IGEV	0.07 6	0.06 105	0.09 106	0.17 299	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.13 111	0.08 20	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.04 1	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

depth_test_26	0.08 75	0.04 1	0.12 285	0.13 17	0.07 125	0.08 76	0.10 33	0.12 81	0.11 103	0.09 177	0.07 58	0.08 178	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.08 423	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.06 283	0.07 386

MGA	0.07 6	0.04 1	0.11 234	0.13 17	0.06 26	0.08 76	0.09 20	0.12 81	0.08 20	0.05 2	0.06 19	0.06 40	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.05 188

CAR	0.07 6	0.05 33	0.09 106	0.14 65	0.06 26	0.07 36	0.08 7	0.12 81	0.08 20	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

MSE-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.09 106	0.13 17	0.06 26	0.07 36	0.08 7	0.12 81	0.08 20	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

aanet-new-40k	0.07 6	0.08 345	0.08 36	0.17 299	0.07 125	0.08 76	0.13 178	0.10 29	0.10 68	0.07 70	0.09 161	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

aanet-new-36k	0.08 75	0.07 212	0.10 165	0.17 299	0.06 26	0.09 136	0.13 178	0.12 81	0.14 215	0.08 126	0.08 122	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

aanet-new-34k	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.17 299	0.05 2	0.08 76	0.13 178	0.12 81	0.13 185	0.09 177	0.08 122	0.07 123	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 6	0.07 212	0.07 8	0.16 211	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.10 29	0.09 46	0.06 23	0.09 161	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 6	0.05 33	0.11 234	0.15 116	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.10 29	0.11 103	0.07 70	0.08 122	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 6	0.06 105	0.07 8	0.15 116	0.06 26	0.10 194	0.15 342	0.12 81	0.11 103	0.06 23	0.11 245	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 75	0.07 212	0.18 517	0.16 211	0.06 26	0.06 13	0.13 178	0.13 111	0.13 185	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 75	0.06 105	0.08 36	0.16 211	0.06 26	0.06 13	0.14 252	0.14 141	0.15 243	0.07 70	0.10 193	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.09 93	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

PipStereo	0.07 6	0.04 1	0.09 106	0.13 17	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.06 1	0.07 13	0.06 23	0.05 7	0.09 220	0.05 17	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 162	0.05 188

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 106	0.13 17	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.08 178	0.05 17	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 188

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 106	0.12 7	0.05 2	0.06 13	0.11 68	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.09 93	0.07 341	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 49

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 106	0.13 17	0.04 1	0.06 13	0.12 106	0.06 1	0.05 3	0.06 23	0.05 7	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

Test_v1	0.07 6	0.04 1	0.06 1	0.13 17	0.06 26	0.09 136	0.10 33	0.15 180	0.12 142	0.06 23	0.05 7	0.04 1	0.05 17	0.08 21	0.10 192	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

Pro-Stereo	0.07 6	0.05 33	0.08 36	0.15 116	0.08 216	0.08 76	0.12 106	0.07 7	0.08 20	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

BStereo	0.08 75	0.06 105	0.17 483	0.15 116	0.08 216	0.08 76	0.09 20	0.15 180	0.16 278	0.06 23	0.07 58	0.07 123	0.05 17	0.09 56	0.11 273	0.04 6	0.05 243	0.05 48	0.07 390	0.04 45	0.05 188

Anonymus123	0.09 167	0.06 105	0.17 483	0.15 116	0.08 216	0.11 247	0.09 20	0.18 288	0.16 278	0.06 23	0.07 58	0.07 123	0.05 17	0.09 56	0.11 273	0.04 6	0.05 243	0.05 48	0.07 390	0.04 45	0.05 188

VIP-Stereo	0.07 6	0.07 212	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.10 33	0.11 55	0.11 103	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

gasm-f	0.08 75	0.05 33	0.08 36	0.13 17	0.08 216	0.08 76	0.14 252	0.10 29	0.10 68	0.08 126	0.10 193	0.06 40	0.05 17	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.05 188

252Zero-FE	0.08 75	0.04 1	0.10 165	0.13 17	0.07 125	0.13 350	0.11 68	0.13 111	0.14 215	0.07 70	0.05 7	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

IGEV	0.08 75	0.04 1	0.09 106	0.13 17	0.06 26	0.09 136	0.12 106	0.14 141	0.10 68	0.06 23	0.09 161	0.07 123	0.05 17	0.09 56	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

111111	0.07 6	0.05 33	0.10 165	0.17 299	0.06 26	0.05 3	0.10 33	0.11 55	0.10 68	0.06 23	0.06 19	0.07 123	0.05 17	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.07 373	0.06 295

LG-Stereo_L2	0.07 6	0.05 33	0.10 165	0.14 65	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.09 20	0.10 68	0.06 23	0.04 1	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.03 1

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 33	0.08 36	0.17 299	0.05 2	0.07 36	0.11 68	0.09 20	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.05 188

MLG-Stereo	0.07 6	0.05 33	0.09 106	0.17 299	0.05 2	0.07 36	0.11 68	0.08 12	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 40	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.05 188

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 6	0.06 105	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.04 1	0.13 178	0.10 29	0.10 68	0.05 2	0.11 245	0.07 123	0.05 17	0.07 3	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

HART	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.18 391	0.07 125	0.10 194	0.16 406	0.13 111	0.11 103	0.09 177	0.10 193	0.08 178	0.05 17	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.05 162	0.04 49

GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 105	0.09 106	0.13 17	0.07 125	0.07 36	0.14 252	0.10 29	0.09 46	0.06 23	0.08 122	0.06 40	0.05 17	0.10 116	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.08 75	0.07 212	0.08 36	0.16 211	0.10 461	0.08 76	0.14 252	0.11 55	0.13 185	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.11 190	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.05 188

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.22 588	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.10 29	0.10 68	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.06 283	0.04 49

StereoAnything_RVC	0.07 6	0.16 603	0.17 483	0.11 1	0.05 2	0.06 13	0.11 68	0.08 12	0.08 20	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.08 423	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.04 49

AIO_test	0.07 6	0.06 105	0.07 8	0.15 116	0.07 125	0.07 36	0.14 252	0.10 29	0.10 68	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

AIO-test2	0.10 239	0.08 345	0.10 165	0.23 609	0.09 344	0.11 247	0.11 68	0.23 410	0.24 446	0.08 126	0.09 161	0.08 178	0.05 17	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.09 512	0.05 162	0.05 188

DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 33	0.07 8	0.14 65	0.06 26	0.09 136	0.13 178	0.07 7	0.13 185	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

dual_stereo	0.07 6	0.05 33	0.08 36	0.15 116	0.05 2	0.05 3	0.13 178	0.12 81	0.08 20	0.07 70	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

Occ-G	0.08 75	0.05 33	0.07 8	0.14 65	0.07 125	0.09 136	0.14 252	0.14 141	0.15 243	0.07 70	0.12 265	0.07 123	0.05 17	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

U	0.08 75	0.07 212	0.10 165	0.19 464	0.10 461	0.10 194	0.13 178	0.12 81	0.17 315	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.07 3	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.06 283	0.05 188

AIO-Stereo	0.08 75	0.06 105	0.10 165	0.18 391	0.06 26	0.09 136	0.11 68	0.16 218	0.09 46	0.09 177	0.08 122	0.07 123	0.05 17	0.11 190	0.08 23	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

RSM++	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.17 299	0.07 125	0.09 136	0.12 106	0.11 55	0.11 103	0.08 126	0.06 19	0.07 123	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.03 1

RSM	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.17 299	0.07 125	0.08 76	0.12 106	0.12 81	0.10 68	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.11 190	0.09 93	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 6	0.05 33	0.11 234	0.15 116	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.10 29	0.11 103	0.07 70	0.08 122	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

IGEV++	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.18 391	0.07 125	0.10 194	0.13 178	0.10 29	0.10 68	0.08 126	0.08 122	0.06 40	0.05 17	0.13 344	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

MIM_Stereo	0.10 239	0.07 212	0.11 234	0.15 116	0.07 125	0.07 36	0.12 106	0.20 341	0.14 215	0.13 337	0.14 303	0.09 220	0.05 17	0.12 283	0.08 23	0.05 48	0.06 424	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.05 188

EGLCR-Stereo	0.08 75	0.05 33	0.08 36	0.14 65	0.07 125	0.11 247	0.12 106	0.11 55	0.16 278	0.06 23	0.05 7	0.07 123	0.05 17	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

CroCo-Stereo Lap2	0.09 167	0.09 428	0.08 36	0.22 588	0.09 344	0.09 136	0.18 489	0.16 218	0.12 142	0.09 177	0.10 193	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.06 162	0.06 424	0.07 312	0.05 192	0.06 283	0.05 188

iRaft-Stereo_20w	0.09 167	0.05 33	0.13 331	0.14 65	0.09 344	0.12 303	0.15 342	0.19 321	0.11 103	0.11 265	0.08 122	0.08 178	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.05 188

MCSU-Stereo	0.07 6	0.05 33	0.07 8	0.16 211	0.05 2	0.08 76	0.12 106	0.09 20	0.07 13	0.07 70	0.10 193	0.06 40	0.06 66	0.08 21	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

quiztm	0.08 75	0.08 345	0.08 36	0.18 391	0.07 125	0.09 136	0.14 252	0.14 141	0.13 185	0.07 70	0.07 58	0.05 4	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.05 162	0.03 1

monster-pro	0.07 6	0.06 105	0.06 1	0.15 116	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 180	0.15 243	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 66	0.07 3	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DN	0.10 239	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.09 344	0.12 303	0.18 489	0.17 256	0.16 278	0.08 126	0.09 161	0.08 178	0.06 66	0.08 21	0.09 93	0.11 561	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.09 509

aanet-new-70k	0.07 6	0.06 105	0.09 106	0.17 299	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.11 55	0.10 68	0.07 70	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.10 116	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

aanet-new-78k	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.19 464	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.11 55	0.13 185	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.03 1

aanet-new-32k	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.18 391	0.06 26	0.10 194	0.11 68	0.10 29	0.09 46	0.07 70	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.11 190	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

aanet-new-30k	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.18 391	0.06 26	0.10 194	0.11 68	0.10 29	0.09 46	0.07 70	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.11 190	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

aanet-new-28k	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.18 391	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.10 29	0.09 46	0.09 177	0.08 122	0.08 178	0.06 66	0.12 283	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

aanet-new-22k	0.08 75	0.06 105	0.10 165	0.18 391	0.06 26	0.08 76	0.11 68	0.14 141	0.12 142	0.09 177	0.09 161	0.08 178	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.04 6	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

aanet-new-16k	0.08 75	0.08 345	0.08 36	0.18 391	0.06 26	0.07 36	0.10 33	0.13 111	0.13 185	0.08 126	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

aanet-new-14k	0.08 75	0.09 428	0.08 36	0.19 464	0.07 125	0.07 36	0.10 33	0.14 141	0.15 243	0.06 23	0.08 122	0.05 4	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

aanet-new-8k	0.08 75	0.08 345	0.08 36	0.19 464	0.07 125	0.09 136	0.11 68	0.17 256	0.15 243	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 75	0.08 345	0.09 106	0.18 391	0.07 125	0.11 247	0.14 252	0.13 111	0.11 103	0.08 126	0.11 245	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 75	0.05 33	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.10 194	0.14 252	0.13 111	0.12 142	0.07 70	0.08 122	0.07 123	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 75	0.06 105	0.16 458	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.13 111	0.11 103	0.07 70	0.08 122	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 75	0.06 105	0.08 36	0.17 299	0.06 26	0.07 36	0.14 252	0.13 111	0.16 278	0.05 2	0.10 193	0.06 40	0.06 66	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.16 211	0.07 125	0.11 247	0.12 106	0.15 180	0.16 278	0.08 126	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 75	0.06 105	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.11 247	0.13 178	0.14 141	0.14 215	0.08 126	0.13 288	0.05 4	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 75	0.07 212	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.09 136	0.12 106	0.15 180	0.15 243	0.09 177	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 75	0.05 33	0.12 285	0.15 116	0.06 26	0.09 136	0.13 178	0.12 81	0.12 142	0.07 70	0.09 161	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

PSi22	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.16 211	0.07 125	0.08 76	0.10 33	0.14 141	0.08 20	0.08 126	0.07 58	0.10 254	0.06 66	0.12 283	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.04 49

Foundation-i1b	0.08 75	0.05 33	0.07 8	0.14 65	0.05 2	0.09 136	0.12 106	0.13 111	0.10 68	0.09 177	0.10 193	0.10 254	0.06 66	0.07 3	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 75	0.05 33	0.08 36	0.13 17	0.05 2	0.13 350	0.13 178	0.12 81	0.10 68	0.11 265	0.11 245	0.11 287	0.06 66	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

gcap_with_dpt	0.08 75	0.06 105	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.12 106	0.14 141	0.14 215	0.08 126	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

DispViT+	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.05 3	0.11 68	0.18 288	0.16 278	0.09 177	0.08 122	0.07 123	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

BLMT-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.08 36	0.15 116	0.07 125	0.07 36	0.14 252	0.07 7	0.10 68	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 66	0.07 3	0.09 93	0.04 6	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

WQFJA1++	0.08 75	0.04 1	0.11 234	0.14 65	0.07 125	0.11 247	0.11 68	0.12 81	0.07 13	0.07 70	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.10 116	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.06 295

Select-FE	0.11 287	0.06 105	0.21 557	0.15 116	0.11 518	0.12 303	0.13 178	0.22 389	0.18 334	0.09 177	0.11 245	0.10 254	0.06 66	0.12 283	0.09 93	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.08 466	0.06 283	0.08 461

IGEV-FE	0.09 167	0.05 33	0.13 331	0.14 65	0.08 216	0.12 303	0.13 178	0.17 256	0.11 103	0.10 222	0.06 19	0.09 220	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

DDF-Stereo	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.10 461	0.05 3	0.13 178	0.09 20	0.14 215	0.06 23	0.06 19	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.08 445	0.05 188

Zero-FE251	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.12 303	0.12 106	0.11 55	0.10 68	0.07 70	0.08 122	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

MonStereo	0.07 6	0.06 105	0.06 1	0.15 116	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 180	0.15 243	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 66	0.07 3	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 6	0.06 105	0.06 1	0.15 116	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 180	0.15 243	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 66	0.07 3	0.10 192	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	0.09 106	0.13 17	0.06 26	0.06 13	0.08 7	0.12 81	0.07 13	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 162	0.05 188

Replicate-Monster	0.07 6	0.05 33	0.09 106	0.14 65	0.06 26	0.09 136	0.09 20	0.14 141	0.12 142	0.05 2	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.08 21	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

zero-FE	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.10 461	0.05 3	0.13 178	0.09 20	0.14 215	0.07 70	0.06 19	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.08 445	0.05 188

AdaDepth	0.07 6	0.06 105	0.07 8	0.18 391	0.06 26	0.11 247	0.11 68	0.10 29	0.08 20	0.06 23	0.05 7	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.04 6	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

S2M2_XL	0.08 75	0.06 105	0.12 285	0.12 7	0.08 216	0.09 136	0.09 20	0.07 7	0.07 13	0.08 126	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.09 93	0.08 423	0.06 424	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.06 295
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.07 6	0.08 345	0.08 36	0.16 211	0.07 125	0.06 13	0.10 33	0.16 218	0.11 103	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.06 66	0.10 116	0.10 192	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

asd	0.07 6	0.08 345	0.08 36	0.16 211	0.07 125	0.08 76	0.08 7	0.11 55	0.08 20	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.03 1

qwe	0.08 75	0.08 345	0.07 8	0.15 116	0.06 26	0.07 36	0.10 33	0.18 288	0.12 142	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.03 1

2.25w	0.07 6	0.07 212	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.09 20	0.10 29	0.15 243	0.08 126	0.10 193	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.04 49

4.25_new	0.07 6	0.08 345	0.09 106	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.08 7	0.14 141	0.08 20	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.12 283	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.5w_new	0.07 6	0.08 345	0.09 106	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.08 7	0.14 141	0.08 20	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.12 283	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.5_new	0.07 6	0.09 428	0.08 36	0.15 116	0.07 125	0.07 36	0.10 33	0.14 141	0.11 103	0.06 23	0.08 122	0.06 40	0.06 66	0.08 21	0.10 192	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 6	0.09 428	0.08 36	0.15 116	0.07 125	0.07 36	0.10 33	0.14 141	0.11 103	0.06 23	0.08 122	0.06 40	0.06 66	0.08 21	0.10 192	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 6	0.08 345	0.09 106	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.08 7	0.14 141	0.08 20	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.12 283	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4w-stereo	0.07 6	0.08 345	0.08 36	0.16 211	0.07 125	0.07 36	0.08 7	0.11 55	0.09 46	0.07 70	0.07 58	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.03 1

2.5w	0.07 6	0.07 212	0.08 36	0.16 211	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.10 29	0.10 68	0.07 70	0.06 19	0.09 220	0.06 66	0.08 21	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 6	0.07 212	0.07 8	0.13 17	0.06 26	0.08 76	0.08 7	0.18 288	0.13 185	0.08 126	0.08 122	0.06 40	0.06 66	0.09 56	0.11 273	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

3.25w_new	0.07 6	0.06 105	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.10 194	0.07 3	0.12 81	0.11 103	0.08 126	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.11 190	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

3.25w	0.07 6	0.06 105	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.10 194	0.07 3	0.12 81	0.11 103	0.08 126	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.11 190	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

3.75w	0.07 6	0.07 212	0.08 36	0.16 211	0.07 125	0.07 36	0.09 20	0.16 218	0.10 68	0.07 70	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 75	0.09 428	0.10 165	0.17 299	0.07 125	0.08 76	0.11 68	0.20 341	0.13 185	0.06 23	0.07 58	0.05 4	0.06 66	0.08 21	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

2w_stereo	0.08 75	0.08 345	0.09 106	0.16 211	0.06 26	0.09 136	0.10 33	0.20 341	0.15 243	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.06 1	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 75	0.06 105	0.07 8	0.16 211	0.06 26	0.07 36	0.10 33	0.14 141	0.15 243	0.07 70	0.08 122	0.05 4	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

monsters	0.07 6	0.06 105	0.06 1	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.09 20	0.13 111	0.09 46	0.09 177	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.04 49

MLG-Stereo_test3	0.07 6	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.06 26	0.07 36	0.10 33	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.04 1	0.06 40	0.06 66	0.08 21	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

MM-Stereo_test3	0.10 239	0.07 212	0.07 8	0.18 391	0.07 125	0.12 303	0.19 535	0.24 436	0.19 363	0.06 23	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.06 424	0.07 312	0.05 192	0.05 162	0.04 49

MM-Stereo_test2	0.09 167	0.07 212	0.09 106	0.19 464	0.08 216	0.12 303	0.18 489	0.15 180	0.14 215	0.07 70	0.10 193	0.07 123	0.06 66	0.12 283	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.04 49

MM-Stereo_test1	0.10 239	0.07 212	0.09 106	0.18 391	0.07 125	0.12 303	0.18 489	0.21 363	0.20 387	0.09 177	0.11 245	0.08 178	0.06 66	0.10 116	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.04 49

HUF	0.08 75	0.05 33	0.08 36	0.14 65	0.06 26	0.09 136	0.13 178	0.13 111	0.13 185	0.07 70	0.07 58	0.09 220	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

castereo++	0.08 75	0.06 105	0.08 36	0.15 116	0.05 2	0.14 398	0.11 68	0.11 55	0.15 243	0.07 70	0.07 58	0.08 178	0.06 66	0.08 21	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.14 65	0.09 344	0.10 194	0.12 106	0.10 29	0.12 142	0.06 23	0.07 58	0.08 178	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

MonSter	0.07 6	0.06 105	0.06 1	0.15 116	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 180	0.15 243	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 66	0.07 3	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

fffft	0.09 167	0.06 105	0.12 285	0.16 211	0.07 125	0.09 136	0.16 406	0.12 81	0.11 103	0.09 177	0.07 58	0.09 220	0.06 66	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.05 188
1: 1. 1
tt45	0.09 167	0.06 105	0.11 234	0.15 116	0.07 125	0.12 303	0.15 342	0.13 111	0.12 142	0.09 177	0.06 19	0.08 178	0.06 66	0.13 344	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

mms	0.09 167	0.07 212	0.08 36	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.15 342	0.12 81	0.11 103	0.09 177	0.09 161	0.08 178	0.06 66	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.05 192	0.04 45	0.04 49

ours_stereo	0.09 167	0.07 212	0.09 106	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.16 406	0.11 55	0.12 142	0.08 126	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.12 283	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

WCG-NET	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.14 252	0.13 111	0.14 215	0.07 70	0.09 161	0.07 123	0.06 66	0.13 344	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.04 45	0.03 1

GCAP-BAT	0.09 167	0.05 33	0.11 234	0.13 17	0.07 125	0.11 247	0.14 252	0.14 141	0.17 315	0.07 70	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.13 344	0.08 23	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.05 162	0.04 49

IGEV-Stereo++	0.07 6	0.06 105	0.08 36	0.18 391	0.06 26	0.05 3	0.10 33	0.11 55	0.11 103	0.06 23	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

RAStereo	0.10 239	0.09 428	0.08 36	0.20 529	0.08 216	0.13 350	0.18 489	0.16 218	0.17 315	0.10 222	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.05 192	0.05 162	0.04 49

Pointernet	0.09 167	0.05 33	0.10 165	0.16 211	0.08 216	0.13 350	0.10 33	0.15 180	0.18 334	0.09 177	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.10 192	0.08 423	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.06 283	0.05 188

IGEV-Stereo+	0.07 6	0.04 1	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.04 1	0.09 20	0.10 29	0.09 46	0.06 23	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.06 1	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.06 295

WCG-NET（raft）	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.13 178	0.15 180	0.12 142	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.13 344	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

RAFT-Stereo-weight	0.09 167	0.06 105	0.11 234	0.16 211	0.07 125	0.09 136	0.14 252	0.19 321	0.16 278	0.11 265	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.04 45	0.04 49

gcap-zeroshot	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.15 116	0.07 125	0.12 303	0.13 178	0.15 180	0.16 278	0.08 126	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.03 1	0.04 49

test_for_model	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.16 211	0.07 125	0.11 247	0.12 106	0.15 180	0.16 278	0.08 126	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.03 1	0.04 49

MGS-Stereo	0.09 167	0.07 212	0.12 285	0.16 211	0.08 216	0.09 136	0.15 342	0.12 81	0.12 142	0.07 70	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.05 188

MoCha-V2	0.08 75	0.05 33	0.11 234	0.20 529	0.07 125	0.10 194	0.14 252	0.12 81	0.08 20	0.07 70	0.08 122	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

ACVNet-DCA	0.10 239	0.08 345	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.15 342	0.24 436	0.16 278	0.09 177	0.09 161	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.07 1	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.07 373	0.07 386

1test111	0.11 287	0.08 345	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.15 342	0.24 436	0.16 278	0.09 177	0.09 161	0.06 40	0.06 66	0.15 404	0.16 486	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.07 373	0.07 386

cc1	0.10 239	0.08 345	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.15 342	0.16 218	0.18 334	0.09 177	0.09 161	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.07 1	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.06 295

ff7	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

IGEVStereo-DCA	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.10 461	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.08 178	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

ffff	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

rrr	0.09 167	0.07 212	0.13 331	0.16 211	0.10 461	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.15 243	0.10 222	0.06 19	0.08 178	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

11t	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

tt1	0.10 239	0.08 345	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.15 342	0.15 180	0.19 363	0.09 177	0.08 122	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.06 295

MaDis-Stereo	0.09 167	0.09 428	0.08 36	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.11 68	0.16 218	0.16 278	0.09 177	0.11 245	0.06 40	0.06 66	0.09 56	0.13 385	0.07 341	0.06 424	0.08 402	0.05 192	0.05 162	0.04 49

IGEV_Zeroshot_test	0.09 167	0.05 33	0.13 331	0.14 65	0.08 216	0.12 303	0.13 178	0.17 256	0.11 103	0.10 222	0.06 19	0.09 220	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

MSKI-zero shot	0.09 167	0.05 33	0.09 106	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.13 178	0.15 180	0.14 215	0.09 177	0.09 161	0.09 220	0.06 66	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

UniTT-Stereo	0.09 167	0.07 212	0.08 36	0.18 391	0.08 216	0.13 350	0.11 68	0.12 81	0.11 103	0.10 222	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.07 341	0.06 424	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.05 188

testlalala	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.15 116	0.07 125	0.12 303	0.13 178	0.15 180	0.16 278	0.08 126	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.03 1	0.04 49

GCAPDPT-zeroshot	0.09 167	0.05 33	0.11 234	0.13 17	0.07 125	0.11 247	0.14 252	0.14 141	0.17 315	0.07 70	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.13 344	0.08 23	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.05 162	0.04 49

CAS	0.08 75	0.04 1	0.07 8	0.17 299	0.08 216	0.10 194	0.13 178	0.12 81	0.09 46	0.09 177	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.09 56	0.09 93	0.08 423	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.04 49

anonymousdsp	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.17 299	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

ProNet	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.15 342	0.15 180	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.07 123	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.06 295

MC-Stereo	0.09 167	0.07 212	0.09 106	0.17 299	0.06 26	0.10 194	0.14 252	0.12 81	0.11 103	0.09 177	0.12 265	0.09 220	0.06 66	0.11 190	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

ccc-4	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

IGEV-Stereo	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.17 299	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.09 167	0.08 345	0.08 36	0.22 588	0.09 344	0.09 136	0.18 489	0.16 218	0.12 142	0.07 70	0.07 58	0.08 178	0.06 66	0.08 21	0.07 1	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.04 54	0.05 162	0.04 49
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
XX-Stereo	0.09 167	0.05 33	0.09 106	0.17 299	0.09 344	0.15 423	0.12 106	0.21 363	0.10 68	0.10 222	0.14 303	0.07 123	0.06 66	0.13 344	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.04 45	0.04 49

test_xeample3	0.09 167	0.07 212	0.12 285	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.14 215	0.10 222	0.07 58	0.08 178	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

DNS	0.09 167	0.06 105	0.12 285	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.16 406	0.17 256	0.10 68	0.08 126	0.12 265	0.08 178	0.07 172	0.09 56	0.08 23	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.05 188

aanet-new-90k	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.19 464	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.13 111	0.13 185	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.07 172	0.11 190	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.03 1

aanet-new-60k	0.08 75	0.07 212	0.08 36	0.18 391	0.06 26	0.07 36	0.10 33	0.09 20	0.14 215	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.07 172	0.11 190	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

aanet-32k-new	0.08 75	0.07 212	0.08 36	0.19 464	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.11 55	0.13 185	0.07 70	0.08 122	0.05 4	0.07 172	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.04 49

aanet-new-24k	0.08 75	0.08 345	0.08 36	0.17 299	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.10 29	0.11 103	0.09 177	0.09 161	0.06 40	0.07 172	0.09 56	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

aanet-new-10k	0.08 75	0.08 345	0.08 36	0.19 464	0.07 125	0.08 76	0.13 178	0.15 180	0.12 142	0.07 70	0.08 122	0.07 123	0.07 172	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

aanet-new-12k	0.08 75	0.10 497	0.07 8	0.20 529	0.08 216	0.08 76	0.12 106	0.12 81	0.14 215	0.08 126	0.08 122	0.05 4	0.07 172	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.04 49

aanet-new	0.09 167	0.09 428	0.10 165	0.18 391	0.08 216	0.10 194	0.12 106	0.15 180	0.13 185	0.08 126	0.08 122	0.05 4	0.07 172	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.04 49

LACA3	0.07 6	0.08 345	0.08 36	0.13 17	0.05 2	0.09 136	0.11 68	0.08 12	0.09 46	0.08 126	0.06 19	0.07 123	0.07 172	0.08 21	0.07 1	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1c-attn	0.08 75	0.05 33	0.07 8	0.14 65	0.05 2	0.09 136	0.12 106	0.13 111	0.10 68	0.09 177	0.10 193	0.10 254	0.07 172	0.08 21	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

Selective-IGEV-i16pc	0.13 401	0.06 105	0.13 331	0.15 116	0.11 518	0.38 659	0.16 406	0.23 410	0.17 315	0.11 265	0.15 320	0.09 220	0.07 172	0.13 344	0.10 192	0.10 526	0.08 531	0.06 195	0.07 390	0.09 510	0.10 541

Selective-IGEV-i16pb	0.14 434	0.08 345	0.17 483	0.15 116	0.11 518	0.41 666	0.16 406	0.29 531	0.24 446	0.11 265	0.21 431	0.10 254	0.07 172	0.17 473	0.12 345	0.10 526	0.07 496	0.06 195	0.08 466	0.09 510	0.10 541

Foundation-i1	0.09 167	0.04 1	0.10 165	0.14 65	0.06 26	0.10 194	0.13 178	0.16 218	0.15 243	0.10 222	0.10 193	0.11 287	0.07 172	0.07 3	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.05 162	0.05 188

HiDET	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.09 136	0.12 106	0.12 81	0.12 142	0.07 70	0.07 58	0.07 123	0.07 172	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 49

LCMNet	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.13 17	0.07 125	0.09 136	0.12 106	0.10 29	0.12 142	0.06 23	0.08 122	0.06 40	0.07 172	0.11 190	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 49

FE-Mocha	0.09 167	0.06 105	0.14 379	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.19 321	0.16 278	0.10 222	0.09 161	0.07 123	0.07 172	0.09 56	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

DLNR-FE	10.51 726	2.29 715	19.85 740	120.28 744	13.21 731	0.06 13	0.13 178	0.24 436	0.10 68	0.08 126	0.10 193	0.09 220	0.07 172	0.10 116	0.09 93	0.13 606	0.04 24	0.06 195	0.04 54	53.18 746	0.04 49

Wavelet-MonSter	0.07 6	0.05 33	0.07 8	0.16 211	0.06 26	0.07 36	0.11 68	0.10 29	0.08 20	0.06 23	0.07 58	0.07 123	0.07 172	0.09 56	0.09 93	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 6	0.07 212	0.07 8	0.15 116	0.07 125	0.09 136	0.06 1	0.14 141	0.11 103	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.07 172	0.10 116	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsterstereo	0.08 75	0.06 105	0.07 8	0.16 211	0.06 26	0.08 76	0.10 33	0.16 218	0.12 142	0.07 70	0.08 122	0.06 40	0.07 172	0.08 21	0.09 93	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

LG-G_1	0.07 6	0.04 1	0.11 234	0.15 116	0.06 26	0.09 136	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.07 123	0.07 172	0.11 190	0.08 23	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

LG-G	0.07 6	0.04 1	0.11 234	0.15 116	0.06 26	0.09 136	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.07 123	0.07 172	0.11 190	0.08 23	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

LGtest1	0.07 6	0.05 33	0.11 234	0.15 116	0.06 26	0.07 36	0.09 20	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.04 1	0.06 40	0.07 172	0.10 116	0.09 93	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.06 295

LG-Stereo	0.08 75	0.08 345	0.10 165	0.18 391	0.07 125	0.10 194	0.17 440	0.11 55	0.08 20	0.06 23	0.08 122	0.06 40	0.07 172	0.09 56	0.09 93	0.04 6	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.04 45	0.04 49

AIO-test1	0.10 239	0.07 212	0.11 234	0.24 621	0.07 125	0.09 136	0.13 178	0.22 389	0.15 243	0.11 265	0.12 265	0.09 220	0.07 172	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.09 491	0.10 553	0.04 45	0.07 386

SMoEStereo_RVC	0.08 75	0.06 105	0.12 285	0.16 211	0.07 125	0.09 136	0.13 178	0.11 55	0.14 215	0.09 177	0.07 58	0.07 123	0.07 172	0.12 283	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

tg	0.10 239	0.06 105	0.10 165	0.18 391	0.08 216	0.11 247	0.16 406	0.20 341	0.12 142	0.08 126	0.11 245	0.11 287	0.07 172	0.11 190	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.08 402	0.08 466	0.04 45	0.04 49

PAM_32	0.10 239	0.06 105	0.17 483	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.15 342	0.14 141	0.16 278	0.09 177	0.08 122	0.10 254	0.07 172	0.14 382	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.06 295

PAM	0.10 239	0.06 105	0.17 483	0.15 116	0.09 344	0.10 194	0.16 406	0.15 180	0.16 278	0.12 302	0.09 161	0.10 254	0.07 172	0.13 344	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.06 295

model_zeroshot	0.10 239	0.05 33	0.12 285	0.15 116	0.09 344	0.13 350	0.14 252	0.20 341	0.14 215	0.11 265	0.10 193	0.12 313	0.07 172	0.12 283	0.11 273	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.06 295

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 287	0.05 33	0.14 379	0.16 211	0.21 661	0.09 136	0.17 440	0.21 363	0.16 278	0.11 265	0.15 320	0.10 254	0.07 172	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.07 373	0.09 509

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 287	0.05 33	0.12 285	0.15 116	0.13 576	0.14 398	0.16 406	0.23 410	0.18 334	0.10 222	0.13 288	0.10 254	0.07 172	0.12 283	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.08 461

CAS++	0.11 287	0.07 212	0.11 234	0.14 65	0.10 461	0.13 350	0.14 252	0.24 436	0.14 215	0.11 265	0.09 161	0.11 287	0.07 172	0.14 382	0.09 93	0.11 561	0.09 564	0.09 491	0.07 390	0.07 373	0.08 461
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.10 239	0.07 212	0.10 165	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.17 440	0.15 180	0.15 243	0.09 177	0.06 19	0.06 40	0.07 172	0.12 283	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.06 295

MyStereo06	0.10 239	0.07 212	0.12 285	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.18 489	0.19 321	0.12 142	0.13 337	0.08 122	0.07 123	0.07 172	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.06 295

DLNR_Zeroshot_test	10.48 725	2.27 714	19.78 739	120.28 744	13.29 732	0.06 13	0.13 178	0.24 436	0.10 68	0.08 126	0.10 193	0.09 220	0.07 172	0.10 116	0.09 93	0.13 606	0.04 24	0.06 195	0.04 54	52.68 745	0.04 49

CASnet	0.09 167	0.09 428	0.09 106	0.19 464	0.06 26	0.07 36	0.11 68	0.18 288	0.14 215	0.11 265	0.10 193	0.09 220	0.07 172	0.10 116	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.10 540	0.08 466	0.06 283	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.09 167	0.06 105	0.13 331	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.16 406	0.15 180	0.10 68	0.08 126	0.10 193	0.08 178	0.07 172	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.04 49

HanStereo	0.09 167	0.06 105	0.13 331	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.16 406	0.15 180	0.10 68	0.08 126	0.10 193	0.08 178	0.07 172	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.04 49

LL-Strereo2	0.11 287	0.10 497	0.16 458	0.18 391	0.08 216	0.15 423	0.09 20	0.17 256	0.14 215	0.14 367	0.11 245	0.09 220	0.07 172	0.16 433	0.10 192	0.05 48	0.05 243	0.11 570	0.07 390	0.06 283	0.05 188

4D-IteraStereo	0.10 239	0.07 212	0.10 165	0.18 391	0.07 125	0.09 136	0.15 342	0.18 288	0.15 243	0.10 222	0.11 245	0.10 254	0.07 172	0.12 283	0.09 93	0.05 48	0.03 1	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.05 188

CES	0.08 75	0.04 1	0.08 36	0.14 65	0.07 125	0.09 136	0.14 252	0.11 55	0.09 46	0.08 126	0.09 161	0.11 287	0.07 172	0.12 283	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.05 188

RCA-Stereo	0.09 167	0.06 105	0.09 106	0.16 211	0.06 26	0.09 136	0.13 178	0.18 288	0.14 215	0.10 222	0.11 245	0.08 178	0.07 172	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.04 49

RAFT_CTSACE	0.12 371	0.09 428	0.10 165	0.22 588	0.08 216	0.12 303	0.24 612	0.18 288	0.17 315	0.21 524	0.27 524	0.13 345	0.07 172	0.13 344	0.09 93	0.05 48	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.04 45	0.04 49

IPLG	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.14 252	0.20 341	0.15 243	0.13 337	0.18 386	0.07 123	0.07 172	0.14 382	0.14 429	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

MIPNet	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.12 303	0.14 252	0.21 363	0.25 471	0.12 302	0.10 193	0.09 220	0.07 172	0.13 344	0.13 385	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

TRStereo	0.10 239	0.05 33	0.12 285	0.16 211	0.12 550	0.10 194	0.13 178	0.18 288	0.19 363	0.09 177	0.09 161	0.09 220	0.07 172	0.10 116	0.08 23	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.04 45	0.04 49

iRaftStereo_RVC	0.10 239	0.07 212	0.10 165	0.17 299	0.09 344	0.11 247	0.17 440	0.18 288	0.12 142	0.09 177	0.11 245	0.10 254	0.07 172	0.11 190	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.08 402	0.08 466	0.04 45	0.04 49

CREStereo++_RVC	0.08 75	0.04 1	0.07 8	0.13 17	0.07 125	0.09 136	0.12 106	0.14 141	0.14 215	0.10 222	0.14 303	0.08 178	0.07 172	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.04 45	0.04 49
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.09 167	0.04 1	0.08 36	0.13 17	0.06 26	0.11 247	0.13 178	0.15 180	0.19 363	0.11 265	0.15 320	0.10 254	0.07 172	0.12 283	0.09 93	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.05 188

sCroCo_RVC	0.12 371	0.09 428	0.24 581	0.24 621	0.11 518	0.19 518	0.14 252	0.17 256	0.15 243	0.10 222	0.13 288	0.12 313	0.07 172	0.14 382	0.11 273	0.08 423	0.08 531	0.08 402	0.08 466	0.05 162	0.07 386

EAI-Stereo	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.15 342	0.16 218	0.09 46	0.08 126	0.09 161	0.08 178	0.07 172	0.09 56	0.11 273	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.05 162	0.04 49

PMTNet	0.09 167	0.05 33	0.09 106	0.12 7	0.06 26	0.13 350	0.14 252	0.16 218	0.11 103	0.09 177	0.13 288	0.10 254	0.07 172	0.14 382	0.10 192	0.15 631	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.07 373	0.06 295

SE	0.10 239	0.10 497	0.08 36	0.19 464	0.09 344	0.11 247	0.11 68	0.16 218	0.11 103	0.10 222	0.17 357	0.09 220	0.08 225	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.04 49

LGCAT	0.08 75	0.04 1	0.10 165	0.11 1	0.06 26	0.07 36	0.13 178	0.07 7	0.08 20	0.09 177	0.07 58	0.07 123	0.08 225	0.12 283	0.11 273	0.10 526	0.09 564	0.04 1	0.05 192	0.04 45	0.09 509

derf	0.07 6	0.05 33	0.10 165	0.14 65	0.06 26	0.05 3	0.12 106	0.12 81	0.09 46	0.05 2	0.07 58	0.07 123	0.08 225	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 188

qqai	0.07 6	0.05 33	0.10 165	0.14 65	0.06 26	0.05 3	0.12 106	0.08 12	0.09 46	0.05 2	0.07 58	0.06 40	0.08 225	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.05 188

DF	0.08 75	0.06 105	0.10 165	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.12 106	0.11 55	0.12 142	0.09 177	0.10 193	0.10 254	0.08 225	0.11 190	0.09 93	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

RT-Monster	0.09 167	0.05 33	0.09 106	0.14 65	0.08 216	0.12 303	0.10 33	0.17 256	0.19 363	0.14 367	0.10 193	0.10 254	0.08 225	0.11 190	0.10 192	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

GeoVLM	0.08 75	0.04 1	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.10 194	0.13 178	0.13 111	0.08 20	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.08 225	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 188

LACA2	0.07 6	0.05 33	0.06 1	0.15 116	0.06 26	0.09 136	0.10 33	0.11 55	0.11 103	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.08 225	0.09 56	0.07 1	0.07 341	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.04 49

LACA1	0.07 6	0.07 212	0.07 8	0.14 65	0.05 2	0.09 136	0.11 68	0.10 29	0.07 13	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.08 225	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.04 49

BridgeDepth_RVC	0.07 6	0.04 1	0.09 106	0.11 1	0.05 2	0.10 194	0.10 33	0.14 141	0.09 46	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.08 225	0.07 3	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.05 162	0.04 49
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 75	0.04 1	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.10 194	0.13 178	0.13 111	0.08 20	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.08 225	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 188

CSFM-Stereo	0.08 75	0.05 33	0.08 36	0.14 65	0.06 26	0.09 136	0.13 178	0.15 180	0.07 13	0.07 70	0.08 122	0.06 40	0.08 225	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 49

DA	0.09 167	0.07 212	0.07 8	0.19 464	0.08 216	0.10 194	0.13 178	0.13 111	0.12 142	0.08 126	0.10 193	0.10 254	0.08 225	0.09 56	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.05 162	0.04 49

GGEV	0.09 167	0.07 212	0.07 8	0.19 464	0.08 216	0.10 194	0.13 178	0.13 111	0.12 142	0.08 126	0.10 193	0.10 254	0.08 225	0.09 56	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.05 162	0.04 49

Reg-Stereo(zero)	0.09 167	0.05 33	0.08 36	0.16 211	0.06 26	0.12 303	0.11 68	0.15 180	0.11 103	0.12 302	0.09 161	0.10 254	0.08 225	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

castereo	0.09 167	0.06 105	0.11 234	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.14 252	0.14 141	0.18 334	0.08 126	0.10 193	0.11 287	0.08 225	0.09 56	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

999	0.09 167	0.06 105	0.13 331	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.14 252	0.15 180	0.12 142	0.10 222	0.08 122	0.08 178	0.08 225	0.16 433	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.06 295

UGAM-zero	0.10 239	0.05 33	0.15 414	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.13 178	0.20 341	0.15 243	0.11 265	0.15 320	0.07 123	0.08 225	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

trnet	0.08 75	0.05 33	0.07 8	0.12 7	0.05 2	0.12 303	0.10 33	0.13 111	0.10 68	0.08 126	0.13 288	0.09 220	0.08 225	0.11 190	0.10 192	0.08 423	0.05 243	0.05 48	0.03 1	0.06 283	0.05 188

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 287	0.08 345	0.13 331	0.16 211	0.08 216	0.15 423	0.16 406	0.18 288	0.19 363	0.10 222	0.09 161	0.09 220	0.08 225	0.11 190	0.12 345	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.07 373	0.06 295

AE-Stereo	0.10 239	0.08 345	0.11 234	0.19 464	0.09 344	0.10 194	0.15 342	0.14 141	0.20 387	0.09 177	0.15 320	0.12 313	0.08 225	0.11 190	0.10 192	0.05 48	0.06 424	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.04 49

AEACV	0.09 167	0.05 33	0.08 36	0.14 65	0.13 576	0.14 398	0.13 178	0.15 180	0.09 46	0.07 70	0.09 161	0.07 123	0.08 225	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.04 49

GLC_STEREO	0.11 287	0.07 212	0.11 234	0.18 391	0.07 125	0.08 76	0.13 178	0.16 218	0.24 446	0.12 302	0.13 288	0.12 313	0.08 225	0.18 493	0.12 345	0.06 162	0.08 531	0.08 402	0.06 287	0.05 162	0.05 188

test-3	0.09 167	0.06 105	0.10 165	0.18 391	0.07 125	0.07 36	0.14 252	0.12 81	0.16 278	0.10 222	0.08 122	0.08 178	0.08 225	0.11 190	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.05 192	0.04 45	0.04 49

test_1	0.09 167	0.06 105	0.10 165	0.18 391	0.07 125	0.07 36	0.14 252	0.12 81	0.16 278	0.10 222	0.08 122	0.08 178	0.08 225	0.11 190	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.05 192	0.04 45	0.04 49

AnonymousM	0.10 239	0.06 105	0.10 165	0.14 65	0.07 125	0.09 136	0.13 178	0.19 321	0.14 215	0.13 337	0.12 265	0.09 220	0.08 225	0.13 344	0.10 192	0.08 423	0.05 243	0.08 402	0.05 192	0.05 162	0.05 188

test-1	0.10 239	0.07 212	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.11 247	0.24 612	0.15 180	0.18 334	0.09 177	0.07 58	0.10 254	0.08 225	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.04 45	0.05 188

Prome-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.11 234	0.18 391	0.09 344	0.12 303	0.14 252	0.23 410	0.13 185	0.13 337	0.16 337	0.13 345	0.08 225	0.12 283	0.10 192	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.10 541

raft+_RVC	0.11 287	0.07 212	0.09 106	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.11 68	0.24 436	0.20 387	0.12 302	0.15 320	0.12 313	0.08 225	0.12 283	0.13 385	0.07 341	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.05 188

XX-TBD	0.09 167	0.06 105	0.07 8	0.14 65	0.07 125	0.13 350	0.16 406	0.14 141	0.14 215	0.11 265	0.12 265	0.09 220	0.08 225	0.10 116	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.05 188

raftrobust	0.09 167	0.06 105	0.11 234	0.17 299	0.08 216	0.09 136	0.10 33	0.18 288	0.16 278	0.10 222	0.09 161	0.12 313	0.08 225	0.12 283	0.10 192	0.08 423	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

sAnonymous2	0.13 401	0.12 543	0.25 584	0.20 529	0.12 550	0.18 495	0.14 252	0.27 487	0.21 402	0.11 265	0.12 265	0.13 345	0.08 225	0.11 190	0.11 273	0.09 483	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.15 631	0.10 541

CroCo_RVC	0.13 401	0.12 543	0.25 584	0.20 529	0.12 550	0.18 495	0.14 252	0.27 487	0.21 402	0.11 265	0.12 265	0.13 345	0.08 225	0.11 190	0.11 273	0.09 483	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.15 631	0.10 541

CREStereo	0.09 167	0.05 33	0.08 36	0.11 1	0.06 26	0.14 398	0.14 252	0.14 141	0.10 68	0.09 177	0.13 288	0.09 220	0.08 225	0.12 283	0.10 192	0.08 423	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.06 283	0.06 295
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
R-Stereo Train	0.10 239	0.06 105	0.11 234	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.14 252	0.24 436	0.11 103	0.12 302	0.19 402	0.11 287	0.08 225	0.10 116	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.05 188

RAFT-Stereo	0.10 239	0.06 105	0.11 234	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.14 252	0.24 436	0.11 103	0.12 302	0.19 402	0.11 287	0.08 225	0.10 116	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.05 188
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SMOE	0.10 239	0.08 345	0.09 106	0.18 391	0.07 125	0.13 350	0.14 252	0.19 321	0.13 185	0.12 302	0.13 288	0.12 313	0.09 261	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.06 283	0.04 49

Anonymus	0.09 167	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.14 252	0.15 180	0.10 68	0.07 70	0.06 19	0.07 123	0.09 261	0.12 283	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.05 162	0.06 295

ManiGeoR	0.10 239	0.05 33	0.12 285	0.12 7	0.08 216	0.12 303	0.12 106	0.24 436	0.14 215	0.13 337	0.14 303	0.12 313	0.09 261	0.13 344	0.13 385	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.07 373	0.07 386

HLf10	0.10 239	0.05 33	0.12 285	0.12 7	0.08 216	0.12 303	0.12 106	0.24 436	0.14 215	0.13 337	0.14 303	0.12 313	0.09 261	0.13 344	0.13 385	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.07 373	0.07 386

TestStereo_HLe17	0.10 239	0.05 33	0.12 285	0.13 17	0.07 125	0.11 247	0.14 252	0.21 363	0.15 243	0.11 265	0.14 303	0.11 287	0.09 261	0.13 344	0.13 385	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.07 373	0.06 295

GGDA	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.13 17	0.07 125	0.12 303	0.14 252	0.19 321	0.19 363	0.13 337	0.20 412	0.12 313	0.09 261	0.12 283	0.12 345	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.07 386

mm2	0.07 6	0.04 1	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.06 13	0.13 178	0.13 111	0.08 20	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.09 261	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 188

mm1	0.07 6	0.04 1	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.06 13	0.13 178	0.06 1	0.08 20	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.09 261	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 188

PointNet	0.08 75	0.06 105	0.07 8	0.15 116	0.07 125	0.09 136	0.14 252	0.11 55	0.08 20	0.05 2	0.08 122	0.08 178	0.09 261	0.09 56	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

LiteMatch*	0.08 75	0.04 1	0.12 285	0.13 17	0.08 216	0.08 76	0.13 178	0.14 141	0.09 46	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 261	0.11 190	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

VMStereo-Base	0.09 167	0.05 33	0.10 165	0.13 17	0.07 125	0.11 247	0.10 33	0.16 218	0.13 185	0.10 222	0.16 337	0.10 254	0.09 261	0.11 190	0.10 192	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

Hybrid-DGEV-03	0.11 287	0.06 105	0.09 106	0.18 391	0.08 216	0.16 454	0.14 252	0.15 180	0.14 215	0.13 337	0.17 357	0.12 313	0.09 261	0.13 344	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.08 402	0.06 287	0.05 162	0.04 49

NLSM3	0.09 167	0.07 212	0.08 36	0.20 529	0.08 216	0.11 247	0.16 406	0.18 288	0.17 315	0.06 23	0.08 122	0.08 178	0.09 261	0.09 56	0.11 273	0.04 6	0.04 24	0.06 195	0.07 390	0.03 1	0.04 49

NLCSM	0.11 287	0.09 428	0.09 106	0.23 609	0.11 518	0.12 303	0.19 535	0.19 321	0.19 363	0.12 302	0.11 245	0.07 123	0.09 261	0.11 190	0.10 192	0.08 423	0.08 531	0.07 312	0.07 390	0.06 283	0.05 188

BridgeDepth	0.07 6	0.07 212	0.08 36	0.18 391	0.06 26	0.07 36	0.11 68	0.10 29	0.06 6	0.04 1	0.07 58	0.10 254	0.09 261	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 54	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
S2M2_L	0.09 167	0.08 345	0.11 234	0.13 17	0.10 461	0.08 76	0.06 1	0.10 29	0.10 68	0.10 222	0.10 193	0.09 220	0.09 261	0.11 190	0.11 273	0.13 606	0.07 496	0.08 402	0.09 512	0.10 546	0.08 461
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.14 65	0.06 26	0.12 303	0.12 106	0.11 55	0.12 142	0.07 70	0.09 161	0.09 220	0.09 261	0.08 21	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

fffy	0.09 167	0.08 345	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.13 350	0.17 440	0.13 111	0.12 142	0.08 126	0.09 161	0.08 178	0.09 261	0.13 344	0.11 273	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.05 192	0.04 45	0.05 188

rvit_stereo_0081_aga	0.12 371	0.09 428	0.15 414	0.18 391	0.10 461	0.14 398	0.14 252	0.14 141	0.19 363	0.10 222	0.18 386	0.16 412	0.09 261	0.12 283	0.10 192	0.10 526	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.06 295

rvit_stereo_0081	0.11 287	0.08 345	0.16 458	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.14 252	0.14 141	0.24 446	0.11 265	0.13 288	0.14 365	0.09 261	0.11 190	0.12 345	0.10 526	0.07 496	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.06 295

rvit_stereo_0082	0.11 287	0.08 345	0.16 458	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.14 252	0.14 141	0.24 446	0.11 265	0.13 288	0.14 365	0.09 261	0.11 190	0.12 345	0.10 526	0.07 496	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.06 295

rvit_stereo_0080	0.10 239	0.08 345	0.15 414	0.15 116	0.10 461	0.07 36	0.15 342	0.16 218	0.16 278	0.11 265	0.10 193	0.15 391	0.09 261	0.12 283	0.10 192	0.09 483	0.07 496	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.05 188

whm_eth	0.10 239	0.08 345	0.15 414	0.15 116	0.10 461	0.07 36	0.15 342	0.16 218	0.16 278	0.11 265	0.10 193	0.15 391	0.09 261	0.12 283	0.10 192	0.09 483	0.07 496	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.05 188

GCAP-Stereo	0.09 167	0.07 212	0.13 331	0.18 391	0.06 26	0.11 247	0.07 3	0.14 141	0.12 142	0.09 177	0.10 193	0.07 123	0.09 261	0.13 344	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

RAFT-Test	0.09 167	0.06 105	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.13 185	0.09 177	0.10 193	0.11 287	0.09 261	0.12 283	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

LoS_RVC	0.08 75	0.05 33	0.07 8	0.15 116	0.07 125	0.08 76	0.15 342	0.12 81	0.11 103	0.08 126	0.09 161	0.06 40	0.09 261	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

anonymousdsp2	0.11 287	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.09 344	0.13 350	0.14 252	0.19 321	0.23 434	0.13 337	0.14 303	0.12 313	0.09 261	0.14 382	0.11 273	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.06 295

LoS	0.09 167	0.05 33	0.11 234	0.13 17	0.07 125	0.14 398	0.11 68	0.15 180	0.15 243	0.09 177	0.09 161	0.12 313	0.09 261	0.15 404	0.10 192	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.05 188
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.14 65	0.07 125	0.15 423	0.13 178	0.20 341	0.14 215	0.11 265	0.17 357	0.13 345	0.09 261	0.14 382	0.11 273	0.09 483	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.07 373	0.07 386

test_4	0.11 287	0.10 497	0.08 36	0.19 464	0.09 344	0.08 76	0.21 575	0.15 180	0.18 334	0.12 302	0.18 386	0.12 313	0.09 261	0.08 21	0.11 273	0.04 6	0.04 24	0.08 402	0.08 466	0.04 45	0.04 49

iRaft-Stereo_5w	0.12 371	0.09 428	0.12 285	0.20 529	0.08 216	0.09 136	0.12 106	0.22 389	0.22 424	0.19 485	0.14 303	0.11 287	0.09 261	0.20 536	0.16 486	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.06 295

IPLGR	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.18 391	0.08 216	0.13 350	0.16 406	0.21 363	0.24 446	0.12 302	0.12 265	0.11 287	0.09 261	0.13 344	0.12 345	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.04 49

HHNet	0.11 287	0.06 105	0.16 458	0.15 116	0.14 595	0.07 36	0.13 178	0.20 341	0.18 334	0.15 392	0.25 493	0.11 287	0.09 261	0.13 344	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.08 402	0.06 287	0.05 162	0.09 509

RALAANet	0.11 287	0.08 345	0.10 165	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.10 33	0.20 341	0.16 278	0.14 367	0.13 288	0.16 412	0.09 261	0.12 283	0.12 345	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.04 49

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 167	0.06 105	0.10 165	0.17 299	0.07 125	0.10 194	0.15 342	0.17 256	0.15 243	0.10 222	0.10 193	0.08 178	0.09 261	0.12 283	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.04 45	0.03 1

CFNet-RSSM	0.09 167	0.07 212	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.09 136	0.15 342	0.17 256	0.18 334	0.08 126	0.12 265	0.11 287	0.09 261	0.12 283	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.04 45	0.04 49

Gwc-CoAtRS	0.09 167	0.07 212	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.15 342	0.18 288	0.17 315	0.08 126	0.10 193	0.12 313	0.09 261	0.12 283	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.04 45	0.05 188

S	0.12 371	0.08 345	0.10 165	0.20 529	0.08 216	0.13 350	0.19 535	0.17 256	0.16 278	0.13 337	0.12 265	0.14 365	0.10 298	0.12 283	0.13 385	0.09 483	0.07 496	0.13 606	0.15 642	0.06 283	0.05 188

PhaseNet	0.09 167	0.06 105	0.10 165	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.14 252	0.20 341	0.12 142	0.07 70	0.08 122	0.09 220	0.10 298	0.13 344	0.12 345	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

HLf8	0.11 287	0.05 33	0.13 331	0.11 1	0.08 216	0.15 423	0.12 106	0.22 389	0.16 278	0.13 337	0.17 357	0.12 313	0.10 298	0.14 382	0.13 385	0.09 483	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.08 445	0.08 461

TS12	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.21 566	0.07 125	0.12 303	0.12 106	0.11 55	0.09 46	0.10 222	0.10 193	0.08 178	0.10 298	0.09 56	0.12 345	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

Selective-IGEV-i1	0.13 401	0.07 212	0.12 285	0.20 529	0.08 216	0.18 495	0.16 406	0.23 410	0.30 528	0.17 436	0.17 357	0.17 430	0.10 298	0.15 404	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.06 295

DStereoRT	0.17 525	0.07 212	0.12 285	0.19 464	0.09 344	0.13 350	0.12 106	0.28 511	0.23 434	0.12 302	0.20 412	0.11 287	0.10 298	0.15 404	0.14 429	0.06 162	0.05 243	1.02 710	0.09 512	0.05 162	0.04 49

WQFJA1	0.10 239	0.07 212	0.08 36	0.20 529	0.09 344	0.12 303	0.18 489	0.18 288	0.18 334	0.09 177	0.10 193	0.08 178	0.10 298	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.08 531	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.05 188

WQFJX1	0.10 239	0.07 212	0.08 36	0.22 588	0.09 344	0.12 303	0.17 440	0.18 288	0.18 334	0.10 222	0.10 193	0.07 123	0.10 298	0.11 190	0.10 192	0.07 341	0.08 531	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.05 188

WQFJX	0.10 239	0.07 212	0.09 106	0.21 566	0.09 344	0.12 303	0.16 406	0.19 321	0.18 334	0.12 302	0.10 193	0.08 178	0.10 298	0.12 283	0.10 192	0.07 341	0.07 496	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.05 188

NLMM1	0.11 287	0.09 428	0.07 8	0.22 588	0.10 461	0.12 303	0.20 558	0.19 321	0.20 387	0.12 302	0.11 245	0.08 178	0.10 298	0.11 190	0.11 273	0.08 423	0.08 531	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.04 49

NLMM	0.10 239	0.07 212	0.08 36	0.20 529	0.09 344	0.12 303	0.18 489	0.18 288	0.18 334	0.09 177	0.10 193	0.08 178	0.10 298	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.08 531	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.05 188

NLSM1	0.10 239	0.07 212	0.08 36	0.19 464	0.08 216	0.13 350	0.16 406	0.21 363	0.16 278	0.11 265	0.10 193	0.07 123	0.10 298	0.10 116	0.11 273	0.07 341	0.08 531	0.08 402	0.07 390	0.05 162	0.05 188

water-stereo	0.09 167	0.06 105	0.08 36	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.13 178	0.15 180	0.13 185	0.11 265	0.12 265	0.09 220	0.10 298	0.07 3	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.04 45	0.04 49

DilatedVolume-Stereo	0.09 167	0.05 33	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.12 106	0.14 141	0.16 278	0.11 265	0.11 245	0.09 220	0.10 298	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

fast-iter	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.13 17	0.09 344	0.09 136	0.14 252	0.22 389	0.11 103	0.20 507	0.17 357	0.14 365	0.10 298	0.16 433	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.08 466	0.07 373	0.06 295

CoSv	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.13 17	0.09 344	0.09 136	0.14 252	0.22 389	0.11 103	0.20 507	0.17 357	0.14 365	0.10 298	0.16 433	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.08 466	0.07 373	0.06 295

rvit_stereo_0083	0.12 371	0.08 345	0.17 483	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.15 180	0.26 485	0.11 265	0.14 303	0.13 345	0.10 298	0.12 283	0.13 385	0.10 526	0.08 531	0.09 491	0.07 390	0.07 373	0.06 295

rvit_stereo_ft	0.12 371	0.07 212	0.13 331	0.19 464	0.10 461	0.12 303	0.17 440	0.16 218	0.16 278	0.13 337	0.13 288	0.15 391	0.10 298	0.14 382	0.13 385	0.10 526	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.06 295

MyStereo8	0.12 371	0.07 212	0.15 414	0.15 116	0.09 344	0.18 495	0.14 252	0.19 321	0.22 424	0.12 302	0.18 386	0.11 287	0.10 298	0.16 433	0.18 516	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.05 192	0.08 445	0.09 509

StereoVision	0.14 434	0.13 570	0.10 165	0.24 621	0.10 461	0.16 454	0.21 575	0.21 363	0.20 387	0.12 302	0.25 493	0.10 254	0.10 298	0.16 433	0.10 192	0.09 483	0.10 588	0.12 592	0.12 608	0.06 283	0.05 188

EKT-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.14 379	0.16 211	0.10 461	0.13 350	0.14 252	0.19 321	0.21 402	0.11 265	0.08 122	0.13 345	0.10 298	0.11 190	0.12 345	0.08 423	0.06 424	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.07 386

Any-RAFT	0.10 239	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.07 125	0.13 350	0.14 252	0.21 363	0.15 243	0.11 265	0.12 265	0.13 345	0.10 298	0.13 344	0.10 192	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.05 188

DCRE	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.16 211	0.11 518	0.11 247	0.17 440	0.18 288	0.17 315	0.11 265	0.18 386	0.11 287	0.10 298	0.15 404	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

Selective-RAFT	0.11 287	0.11 524	0.12 285	0.21 566	0.08 216	0.16 454	0.13 178	0.21 363	0.23 434	0.10 222	0.10 193	0.11 287	0.10 298	0.15 404	0.11 273	0.05 48	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.05 188

DisPM	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.16 211	0.09 344	0.06 13	0.13 178	0.18 288	0.17 315	0.14 367	0.19 402	0.12 313	0.10 298	0.12 283	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.11 567

raft_robust	0.13 401	0.10 497	0.07 8	0.18 391	0.08 216	0.13 350	0.24 612	0.29 531	0.34 560	0.20 507	0.20 412	0.15 391	0.10 298	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.04 49

RAFT+CT+SA	0.13 401	0.11 524	0.09 106	0.19 464	0.09 344	0.15 423	0.28 648	0.22 389	0.22 424	0.15 392	0.26 506	0.10 254	0.10 298	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.08 466	0.07 373	0.06 295

CIPLG	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.08 216	0.13 350	0.15 342	0.17 256	0.16 278	0.14 367	0.11 245	0.16 412	0.10 298	0.17 473	0.12 345	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.06 295

dd	0.15 475	0.17 613	0.17 483	0.19 464	0.09 344	0.15 423	0.18 489	0.22 389	0.26 485	0.23 554	0.20 412	0.21 482	0.10 298	0.21 554	0.17 503	0.10 526	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

IPLGR_C	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.08 216	0.12 303	0.15 342	0.17 256	0.15 243	0.14 367	0.11 245	0.16 412	0.10 298	0.16 433	0.12 345	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.06 295

ACRE	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.08 216	0.13 350	0.15 342	0.17 256	0.14 215	0.14 367	0.11 245	0.16 412	0.10 298	0.16 433	0.12 345	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.06 295

test_3	0.11 287	0.09 428	0.10 165	0.21 566	0.08 216	0.13 350	0.25 628	0.14 141	0.21 402	0.10 222	0.10 193	0.09 220	0.10 298	0.08 21	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.08 402	0.07 390	0.04 45	0.04 49

PFNet+	0.12 371	0.06 105	0.14 379	0.16 211	0.09 344	0.05 3	0.12 106	0.18 288	0.21 402	0.16 422	0.19 402	0.14 365	0.10 298	0.11 190	0.11 273	0.08 423	0.05 243	0.09 491	0.08 466	0.06 283	0.11 567

STrans-v2	0.10 239	0.07 212	0.13 331	0.18 391	0.08 216	0.10 194	0.14 252	0.22 389	0.11 103	0.11 265	0.15 320	0.12 313	0.10 298	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

KYRaft	0.12 371	0.07 212	0.10 165	0.19 464	0.09 344	0.08 76	0.15 342	0.23 410	0.12 142	0.13 337	0.16 337	0.20 473	0.10 298	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.08 402	0.08 466	0.06 283	0.15 634

Pruner-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.12 285	0.17 299	0.09 344	0.06 13	0.12 106	0.18 288	0.17 315	0.14 367	0.19 402	0.13 345	0.10 298	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.08 461

RAFT-RH_RVC	0.12 371	0.06 105	0.14 379	0.16 211	0.09 344	0.12 303	0.12 106	0.17 256	0.12 142	0.13 337	0.40 618	0.11 287	0.10 298	0.13 344	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.08 402	0.05 192	0.05 162	0.06 295

RAFT-345	0.11 287	0.07 212	0.16 458	0.17 299	0.08 216	0.08 76	0.12 106	0.16 218	0.10 68	0.11 265	0.34 588	0.09 220	0.10 298	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.04 45	0.05 188

cross-raft	0.10 239	0.09 428	0.09 106	0.19 464	0.07 125	0.11 247	0.24 612	0.13 111	0.15 243	0.08 126	0.10 193	0.12 313	0.10 298	0.09 56	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

RALCasStereoNet	0.11 287	0.07 212	0.09 106	0.16 211	0.08 216	0.13 350	0.14 252	0.17 256	0.11 103	0.12 302	0.17 357	0.14 365	0.10 298	0.12 283	0.11 273	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.05 192	0.08 445	0.07 386

AFF-stereo	0.09 167	0.07 212	0.10 165	0.17 299	0.07 125	0.10 194	0.15 342	0.18 288	0.10 68	0.10 222	0.11 245	0.09 220	0.10 298	0.12 283	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.07 390	0.04 45	0.04 49

RAFT + AFF	0.13 401	0.08 345	0.21 557	0.20 529	0.10 461	0.14 398	0.23 601	0.27 487	0.21 402	0.12 302	0.10 193	0.12 313	0.10 298	0.16 433	0.12 345	0.08 423	0.07 496	0.09 491	0.09 512	0.06 283	0.09 509

TestStereo_HL2	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.12 7	0.08 216	0.13 350	0.14 252	0.20 341	0.18 334	0.13 337	0.21 431	0.12 313	0.11 340	0.13 344	0.12 345	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.07 373	0.07 386

TestStereo-Hl	0.11 287	0.06 105	0.11 234	0.14 65	0.08 216	0.15 423	0.14 252	0.20 341	0.18 334	0.13 337	0.17 357	0.12 313	0.11 340	0.14 382	0.13 385	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.06 295

RT-IGEV	0.13 401	0.06 105	0.14 379	0.15 116	0.10 461	0.15 423	0.18 489	0.25 459	0.28 514	0.16 422	0.17 357	0.18 445	0.11 340	0.14 382	0.11 273	0.08 423	0.05 243	0.07 312	0.05 192	0.07 373	0.08 461

MultiAttention	0.30 646	0.08 345	0.15 414	0.19 464	0.13 576	1.56 713	1.33 717	0.36 618	0.36 579	0.20 507	0.21 431	0.24 526	0.11 340	0.39 660	0.18 516	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.08 466	0.11 568	0.09 509

depthmonostereo	0.09 167	0.06 105	0.09 106	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.13 178	0.14 141	0.15 243	0.10 222	0.10 193	0.09 220	0.11 340	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.04 54	0.04 45	0.03 1

xyz-stereo-finetune	0.11 287	0.08 345	0.13 331	0.14 65	0.06 26	0.10 194	0.19 535	0.18 288	0.19 363	0.12 302	0.14 303	0.15 391	0.11 340	0.13 344	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.05 192	0.04 45	0.05 188

H2IRNET	0.10 239	0.09 428	0.10 165	0.18 391	0.09 344	0.12 303	0.15 342	0.14 141	0.21 402	0.10 222	0.10 193	0.10 254	0.11 340	0.10 116	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.08 402	0.08 466	0.06 283	0.05 188

MyStereo05	0.13 401	0.07 212	0.10 165	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.18 489	0.28 511	0.35 574	0.17 436	0.14 303	0.15 391	0.11 340	0.15 404	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.06 295

MyStereo04	0.13 401	0.07 212	0.10 165	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.17 440	0.29 531	0.38 591	0.17 436	0.14 303	0.16 412	0.11 340	0.15 404	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.06 295

GMStereo_Zeroshot	0.16 503	0.13 570	0.25 584	0.20 529	0.10 461	0.17 478	0.13 178	0.30 544	0.25 471	0.23 554	0.32 571	0.25 539	0.11 340	0.19 518	0.14 429	0.09 483	0.06 424	0.11 570	0.06 287	0.12 585	0.08 461

MIF-Stereo (partial)	0.11 287	0.06 105	0.10 165	0.19 464	0.10 461	0.10 194	0.12 106	0.17 256	0.19 363	0.14 367	0.16 337	0.10 254	0.11 340	0.12 283	0.12 345	0.08 423	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.07 386

riskmin	0.11 287	0.06 105	0.13 331	0.14 65	0.08 216	0.14 398	0.14 252	0.18 288	0.15 243	0.12 302	0.15 320	0.17 430	0.11 340	0.14 382	0.12 345	0.09 483	0.05 243	0.07 312	0.05 192	0.08 445	0.08 461

TestStereo1	0.13 401	0.08 345	0.08 36	0.20 529	0.08 216	0.18 495	0.29 659	0.23 410	0.17 315	0.17 436	0.20 412	0.16 412	0.11 340	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.05 162	0.05 188

fff	0.10 239	0.06 105	0.12 285	0.15 116	0.07 125	0.09 136	0.17 440	0.16 218	0.21 402	0.13 337	0.17 357	0.10 254	0.11 340	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

SA-5K	0.13 401	0.08 345	0.08 36	0.20 529	0.08 216	0.18 495	0.29 659	0.23 410	0.17 315	0.17 436	0.20 412	0.16 412	0.11 340	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.05 162	0.05 188

Sa-1000	0.12 371	0.08 345	0.09 106	0.18 391	0.08 216	0.15 423	0.22 589	0.22 389	0.19 363	0.15 392	0.20 412	0.17 430	0.11 340	0.10 116	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.09 491	0.09 512	0.05 162	0.05 188

SA	0.13 401	0.09 428	0.09 106	0.18 391	0.08 216	0.12 303	0.24 612	0.23 410	0.19 363	0.17 436	0.27 524	0.15 391	0.11 340	0.11 190	0.11 273	0.05 48	0.05 243	0.09 491	0.08 466	0.05 162	0.05 188

CrosDoStereo	0.12 371	0.07 212	0.12 285	0.14 65	0.09 344	0.12 303	0.15 342	0.17 256	0.22 424	0.19 485	0.24 466	0.15 391	0.11 340	0.11 190	0.12 345	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.05 188

LCNet	0.11 287	0.07 212	0.09 106	0.19 464	0.09 344	0.08 76	0.14 252	0.21 363	0.15 243	0.12 302	0.15 320	0.16 412	0.11 340	0.12 283	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.14 620

TransformOpticalFlow	0.10 239	0.08 345	0.13 331	0.18 391	0.07 125	0.09 136	0.15 342	0.19 321	0.16 278	0.12 302	0.16 337	0.11 287	0.11 340	0.11 190	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

PSM-softLoss	0.12 371	0.07 212	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.08 76	0.12 106	0.24 436	0.17 315	0.15 392	0.19 402	0.13 345	0.11 340	0.11 190	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.12 588

KMStereo	0.12 371	0.07 212	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.08 76	0.12 106	0.24 436	0.17 315	0.15 392	0.19 402	0.13 345	0.11 340	0.11 190	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.12 588

PSM-AAD	0.11 287	0.07 212	0.10 165	0.20 529	0.09 344	0.10 194	0.14 252	0.21 363	0.13 185	0.12 302	0.14 303	0.18 445	0.11 340	0.11 190	0.10 192	0.05 48	0.05 243	0.09 491	0.08 466	0.06 283	0.14 620

ASMatch	0.11 287	0.06 105	0.13 331	0.17 299	0.10 461	0.08 76	0.14 252	0.18 288	0.16 278	0.12 302	0.16 337	0.16 412	0.11 340	0.13 344	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.04 45	0.09 509

DeepStereo_LL	0.12 371	0.07 212	0.12 285	0.14 65	0.09 344	0.12 303	0.15 342	0.17 256	0.22 424	0.19 485	0.24 466	0.15 391	0.11 340	0.11 190	0.12 345	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.05 188

GrayStereo	0.11 287	0.06 105	0.11 234	0.19 464	0.09 344	0.09 136	0.16 406	0.18 288	0.17 315	0.14 367	0.17 357	0.17 430	0.11 340	0.12 283	0.11 273	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.10 541

GMM-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.10 165	0.18 391	0.09 344	0.08 76	0.14 252	0.24 436	0.16 278	0.11 265	0.15 320	0.13 345	0.11 340	0.11 190	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.09 509

rafts_anoy	0.11 287	0.06 105	0.10 165	0.17 299	0.08 216	0.10 194	0.14 252	0.18 288	0.14 215	0.13 337	0.13 288	0.12 313	0.11 340	0.11 190	0.13 385	0.07 341	0.05 243	0.09 491	0.11 585	0.07 373	0.06 295

Anonymous3	0.16 503	0.14 585	0.34 626	0.26 638	0.14 595	0.27 617	0.18 489	0.28 511	0.28 514	0.15 392	0.17 357	0.14 365	0.11 340	0.16 433	0.12 345	0.08 423	0.08 531	0.08 402	0.08 466	0.08 445	0.11 567

s12784h	0.10 239	0.06 105	0.08 36	0.15 116	0.05 2	0.16 454	0.18 489	0.16 218	0.15 243	0.10 222	0.11 245	0.11 287	0.11 340	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.04 45	0.04 49

DCANet	0.10 239	0.06 105	0.12 285	0.16 211	0.06 26	0.09 136	0.17 440	0.16 218	0.20 387	0.13 337	0.18 386	0.10 254	0.11 340	0.11 190	0.12 345	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

csc	0.10 239	0.06 105	0.12 285	0.15 116	0.07 125	0.09 136	0.17 440	0.16 218	0.21 402	0.13 337	0.17 357	0.10 254	0.11 340	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

cscssc	0.10 239	0.06 105	0.12 285	0.15 116	0.07 125	0.09 136	0.17 440	0.16 218	0.21 402	0.13 337	0.17 357	0.10 254	0.11 340	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

GMStereo	0.13 401	0.15 592	0.14 379	0.18 391	0.09 344	0.16 454	0.16 406	0.20 341	0.25 471	0.17 436	0.17 357	0.11 287	0.11 340	0.16 433	0.13 385	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.06 295
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HITNet	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.14 65	0.06 26	0.12 303	0.10 33	0.18 288	0.18 334	0.13 337	0.17 357	0.15 391	0.11 340	0.15 404	0.14 429	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.06 283	0.05 188
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SME	0.12 371	0.09 428	0.11 234	0.17 299	0.07 125	0.20 538	0.13 178	0.21 363	0.17 315	0.12 302	0.13 288	0.10 254	0.12 375	0.13 344	0.13 385	0.07 341	0.07 496	0.08 402	0.09 512	0.06 283	0.06 295

HLF11	0.11 287	0.05 33	0.13 331	0.12 7	0.08 216	0.15 423	0.11 68	0.22 389	0.10 68	0.12 302	0.24 466	0.11 287	0.12 375	0.14 382	0.13 385	0.08 423	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.08 445	0.08 461

TestStereo_HL3	0.11 287	0.06 105	0.16 458	0.13 17	0.07 125	0.12 303	0.11 68	0.20 341	0.09 46	0.15 392	0.31 561	0.13 345	0.12 375	0.16 433	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.07 386

IGEV_i1	0.12 371	0.08 345	0.12 285	0.17 299	0.08 216	0.19 518	0.15 342	0.19 321	0.23 434	0.18 469	0.18 386	0.16 412	0.12 375	0.17 473	0.14 429	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.06 295

FlowAnything_test	0.11 287	0.08 345	0.14 379	0.15 116	0.09 344	0.08 76	0.14 252	0.20 341	0.11 103	0.10 222	0.09 161	0.12 313	0.12 375	0.13 344	0.11 273	0.09 483	0.06 424	0.09 491	0.09 512	0.06 283	0.09 509

DFGA-Net	0.13 401	0.11 524	0.19 541	0.18 391	0.10 461	0.13 350	0.13 178	0.23 410	0.25 471	0.16 422	0.16 337	0.13 345	0.12 375	0.17 473	0.15 467	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.05 162	0.05 188

GCST	0.37 662	0.42 682	0.27 595	1.03 708	0.39 683	0.18 495	0.08 7	0.21 363	0.18 334	0.28 604	0.25 493	0.15 391	0.12 375	0.16 433	0.14 429	0.64 704	0.43 693	0.75 700	0.65 703	0.64 697	0.46 695

CoDeX	0.12 371	0.07 212	0.13 331	0.17 299	0.08 216	0.12 303	0.16 406	0.23 410	0.27 498	0.13 337	0.17 357	0.15 391	0.12 375	0.14 382	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.05 188

plain	0.11 287	0.09 428	0.10 165	0.19 464	0.09 344	0.11 247	0.14 252	0.14 141	0.13 185	0.13 337	0.15 320	0.09 220	0.12 375	0.13 344	0.12 345	0.07 341	0.05 243	0.09 491	0.06 287	0.06 283	0.06 295

SDNR	0.20 562	0.09 428	0.19 541	0.16 211	0.12 550	0.79 695	0.13 178	0.26 473	0.33 549	0.19 485	0.25 493	0.19 456	0.12 375	0.19 518	0.15 467	0.16 648	0.18 659	0.14 621	0.11 585	0.08 445	0.12 588

ADStereo(finetuned)	0.10 239	0.06 105	0.13 331	0.16 211	0.06 26	0.09 136	0.17 440	0.16 218	0.20 387	0.13 337	0.18 386	0.10 254	0.12 375	0.12 283	0.12 345	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

GMOStereo	0.11 287	0.09 428	0.08 36	0.19 464	0.08 216	0.12 303	0.28 648	0.13 111	0.18 334	0.11 265	0.17 357	0.14 365	0.12 375	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.09 491	0.07 390	0.04 45	0.04 49

error version	0.11 287	0.09 428	0.08 36	0.19 464	0.08 216	0.12 303	0.28 648	0.13 111	0.18 334	0.11 265	0.17 357	0.14 365	0.12 375	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.09 491	0.07 390	0.04 45	0.04 49

test-v	0.11 287	0.09 428	0.08 36	0.19 464	0.08 216	0.12 303	0.28 648	0.13 111	0.18 334	0.11 265	0.17 357	0.14 365	0.12 375	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.09 491	0.07 390	0.04 45	0.04 49

Patchmatch Stereo++	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.11 68	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386
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
OMP-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.14 379	0.18 391	0.08 216	0.09 136	0.12 106	0.21 363	0.21 402	0.13 337	0.14 303	0.11 287	0.12 375	0.11 190	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.04 49

NF-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.10 194	0.13 178	0.23 410	0.19 363	0.12 302	0.17 357	0.12 313	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.12 588

OCTAStereo	0.11 287	0.07 212	0.14 379	0.17 299	0.09 344	0.10 194	0.13 178	0.23 410	0.19 363	0.12 302	0.17 357	0.12 313	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.11 567

PSM-adaLoss	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.12 106	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

ROB_FTStereo_v2	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.12 106	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

ROB_FTStereo	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.11 68	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

HUI-Stereo	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.11 68	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

SST-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.16 458	0.18 391	0.09 344	0.06 13	0.12 106	0.18 288	0.10 68	0.15 392	0.18 386	0.13 345	0.12 375	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.09 491	0.06 287	0.07 373	0.06 295

RAFT_R40	0.11 287	0.07 212	0.15 414	0.18 391	0.09 344	0.06 13	0.13 178	0.17 256	0.15 243	0.14 367	0.18 386	0.15 391	0.12 375	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.09 491	0.06 287	0.06 283	0.05 188

PFNet	0.12 371	0.06 105	0.17 483	0.18 391	0.08 216	0.09 136	0.15 342	0.26 473	0.20 387	0.16 422	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.13 344	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.05 188

RE-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.10 194	0.13 178	0.23 410	0.19 363	0.12 302	0.17 357	0.12 313	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.11 567

TVStereo	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.10 194	0.13 178	0.23 410	0.19 363	0.12 302	0.17 357	0.12 313	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.11 567

DeepStereo_RVC	0.11 287	0.08 345	0.17 483	0.18 391	0.08 216	0.08 76	0.11 68	0.17 256	0.12 142	0.13 337	0.15 320	0.12 313	0.12 375	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.08 461

iGMRVC	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.12 106	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

IRAFT_RVC	0.12 371	0.08 345	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.07 36	0.14 252	0.25 459	0.23 434	0.14 367	0.15 320	0.15 391	0.12 375	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.09 491	0.06 287	0.06 283	0.06 295

iRAFT	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.11 68	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

test-2	0.11 287	0.09 428	0.08 36	0.19 464	0.08 216	0.12 303	0.28 648	0.13 111	0.18 334	0.11 265	0.17 357	0.14 365	0.12 375	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.09 491	0.07 390	0.04 45	0.04 49

RAFT-IKP	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.11 68	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

111	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.15 116	0.07 125	0.10 194	0.14 252	0.21 363	0.24 446	0.11 265	0.12 265	0.14 365	0.12 375	0.13 344	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.06 283	0.05 188

ARAFT	0.12 371	0.08 345	0.18 517	0.19 464	0.09 344	0.15 423	0.17 440	0.20 341	0.13 185	0.12 302	0.13 288	0.14 365	0.12 375	0.15 404	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.10 540	0.09 512	0.06 283	0.04 49

DIP-Stereo	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.09 20	0.16 218	0.16 278	0.12 302	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.16 433	0.14 429	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.07 386
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Hybrid-DGEV-2	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.18 391	0.09 344	0.09 136	0.13 178	0.29 531	0.30 528	0.11 265	0.12 265	0.10 254	0.13 411	0.12 283	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.05 188

xyz-stereo-finetune2	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.13 17	0.07 125	0.11 247	0.19 535	0.17 256	0.12 142	0.15 392	0.15 320	0.17 430	0.13 411	0.13 344	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.05 192	0.04 45	0.06 295

G2L-Stereo	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.12 106	0.27 487	0.22 424	0.17 436	0.27 524	0.21 482	0.13 411	0.18 493	0.18 516	0.09 483	0.08 531	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.07 386

DDVS	0.16 503	0.10 497	0.22 567	0.16 211	0.12 550	0.15 423	0.14 252	0.25 459	0.19 363	0.18 469	0.30 556	0.27 556	0.13 411	0.20 536	0.16 486	0.09 483	0.06 424	0.09 491	0.07 390	0.11 568	0.11 567

rvit_0105_6	0.14 434	0.09 428	0.18 517	0.17 299	0.10 461	0.10 194	0.17 440	0.19 321	0.26 485	0.12 302	0.18 386	0.17 430	0.13 411	0.18 493	0.13 385	0.15 631	0.11 602	0.12 592	0.10 553	0.09 510	0.06 295

rvit_0105_5	0.14 434	0.10 497	0.14 379	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.23 601	0.24 436	0.27 498	0.14 367	0.15 320	0.18 445	0.13 411	0.17 473	0.14 429	0.14 627	0.11 602	0.10 540	0.11 585	0.08 445	0.07 386

UGAM	0.13 401	0.10 497	0.09 106	0.22 588	0.08 216	0.13 350	0.20 558	0.18 288	0.24 446	0.22 539	0.16 337	0.13 345	0.13 411	0.19 518	0.13 385	0.07 341	0.05 243	0.13 606	0.11 585	0.07 373	0.05 188

ffm	0.12 371	0.09 428	0.15 414	0.16 211	0.09 344	0.17 478	0.17 440	0.15 180	0.19 363	0.15 392	0.26 506	0.19 456	0.13 411	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.09 491	0.08 466	0.06 283	0.06 295

ff1	0.13 401	0.09 428	0.15 414	0.16 211	0.09 344	0.17 478	0.17 440	0.15 180	0.19 363	0.15 392	0.26 506	0.19 456	0.13 411	0.15 404	0.22 567	0.06 162	0.05 243	0.09 491	0.08 466	0.06 283	0.06 295

mmx	0.15 475	0.09 428	0.15 414	0.16 211	0.09 344	0.17 478	0.17 440	0.27 487	0.26 485	0.15 392	0.26 506	0.19 456	0.13 411	0.15 404	0.22 567	0.08 423	0.06 424	0.09 491	0.08 466	0.08 445	0.08 461

xxx	0.15 475	0.09 428	0.15 414	0.16 211	0.09 344	0.17 478	0.17 440	0.27 487	0.26 485	0.15 392	0.26 506	0.19 456	0.13 411	0.15 404	0.22 567	0.08 423	0.06 424	0.09 491	0.08 466	0.08 445	0.08 461

PCWNet_CMD	0.14 434	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.14 252	0.29 531	0.36 579	0.14 367	0.20 412	0.21 482	0.13 411	0.17 473	0.14 429	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.07 373	0.07 386

UDGNet	0.14 434	0.13 570	0.17 483	0.18 391	0.10 461	0.12 303	0.16 406	0.21 363	0.27 498	0.20 507	0.20 412	0.17 430	0.13 411	0.16 433	0.14 429	0.10 526	0.06 424	0.09 491	0.07 390	0.07 373	0.07 386

dad	0.18 541	0.20 636	0.21 557	0.17 299	0.11 518	0.20 538	0.19 535	0.21 363	0.28 514	0.30 620	0.24 466	0.30 585	0.13 411	0.19 518	0.17 503	0.18 654	0.09 564	0.11 570	0.09 512	0.11 568	0.07 386

GANet-ADL	0.13 401	0.07 212	0.15 414	0.17 299	0.10 461	0.19 518	0.15 342	0.30 544	0.21 402	0.13 337	0.18 386	0.19 456	0.13 411	0.16 433	0.14 429	0.08 423	0.06 424	0.06 195	0.05 192	0.07 373	0.08 461

IIG-Stereo	0.11 287	0.06 105	0.13 331	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.12 106	0.22 389	0.18 334	0.14 367	0.17 357	0.12 313	0.13 411	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.05 188

NRIStereo	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.18 391	0.08 216	0.10 194	0.13 178	0.17 256	0.15 243	0.12 302	0.15 320	0.13 345	0.13 411	0.13 344	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.07 386

FTStereo	0.12 371	0.07 212	0.14 379	0.18 391	0.09 344	0.07 36	0.15 342	0.22 389	0.18 334	0.12 302	0.24 466	0.11 287	0.13 411	0.13 344	0.14 429	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.06 283	0.10 541

THIR-Stereo	0.12 371	0.07 212	0.11 234	0.15 116	0.08 216	0.14 398	0.16 406	0.18 288	0.25 471	0.17 436	0.24 466	0.13 345	0.13 411	0.12 283	0.14 429	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.05 188

CRE-IMP	0.11 287	0.09 428	0.16 458	0.19 464	0.09 344	0.10 194	0.12 106	0.18 288	0.10 68	0.14 367	0.14 303	0.14 365	0.13 411	0.12 283	0.12 345	0.07 341	0.04 24	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.08 461

RAFT	0.13 401	0.09 428	0.11 234	0.18 391	0.08 216	0.15 423	0.23 601	0.21 363	0.20 387	0.21 524	0.21 431	0.18 445	0.13 411	0.17 473	0.10 192	0.06 162	0.07 496	0.10 540	0.09 512	0.06 283	0.05 188

GEStereo_RVC	0.17 525	0.12 543	0.16 458	0.22 588	0.11 518	0.19 518	0.18 489	0.32 567	0.49 636	0.20 507	0.25 493	0.17 430	0.13 411	0.21 554	0.16 486	0.10 526	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.09 510	0.08 461

TestStereo	0.14 434	0.15 592	0.11 234	0.23 609	0.08 216	0.15 423	0.21 575	0.20 341	0.23 434	0.14 367	0.25 493	0.16 412	0.13 411	0.16 433	0.14 429	0.06 162	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.09 510	0.05 188

CFNet_pseudo	0.14 434	0.08 345	0.16 458	0.16 211	0.09 344	0.13 350	0.14 252	0.27 487	0.34 560	0.15 392	0.21 431	0.22 500	0.13 411	0.18 493	0.14 429	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.07 373	0.07 386

SFCPSM	0.13 401	0.07 212	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.15 423	0.16 406	0.28 511	0.27 498	0.14 367	0.18 386	0.12 313	0.13 411	0.14 382	0.11 273	0.08 423	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.07 373	0.06 295

FENet	0.13 401	0.08 345	0.13 331	0.16 211	0.08 216	0.15 423	0.16 406	0.23 410	0.23 434	0.17 436	0.24 466	0.16 412	0.13 411	0.14 382	0.15 467	0.08 423	0.05 243	0.08 402	0.08 466	0.08 445	0.08 461

MSMDNet	0.14 434	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.14 252	0.29 531	0.36 579	0.14 367	0.20 412	0.21 482	0.13 411	0.18 493	0.14 429	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.07 373	0.07 386

ccs_rob	0.14 434	0.09 428	0.16 458	0.16 211	0.09 344	0.13 350	0.14 252	0.27 487	0.34 560	0.15 392	0.21 431	0.22 500	0.13 411	0.18 493	0.14 429	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.07 386

AdaStereo	0.15 475	0.11 524	0.16 458	0.19 464	0.09 344	0.21 550	0.11 68	0.33 581	0.28 514	0.21 524	0.23 454	0.21 482	0.13 411	0.19 518	0.15 467	0.13 606	0.05 243	0.10 540	0.07 390	0.09 510	0.07 386
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.
iResNetv2_ROB	0.15 475	0.08 345	0.16 458	0.16 211	0.08 216	0.16 454	0.13 178	0.26 473	0.36 579	0.21 524	0.29 550	0.24 526	0.13 411	0.14 382	0.14 429	0.06 162	0.06 424	0.06 195	0.04 54	0.09 510	0.08 461

MLCV	0.13 401	0.08 345	0.17 483	0.18 391	0.06 26	0.16 454	0.17 440	0.19 321	0.22 424	0.19 485	0.25 493	0.17 430	0.13 411	0.15 404	0.14 429	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

iResNet	0.13 401	0.10 497	0.18 517	0.19 464	0.08 216	0.14 398	0.18 489	0.21 363	0.27 498	0.16 422	0.24 466	0.15 391	0.13 411	0.14 382	0.15 467	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.05 188

DN-CSS_ROB	0.13 401	0.13 570	0.17 483	0.18 391	0.10 461	0.16 454	0.08 7	0.22 389	0.19 363	0.17 436	0.23 454	0.13 345	0.13 411	0.13 344	0.14 429	0.05 48	0.05 243	0.10 540	0.10 553	0.08 445	0.06 295

G2L-ROB	0.13 401	0.07 212	0.13 331	0.13 17	0.08 216	0.14 398	0.17 440	0.25 459	0.19 363	0.20 507	0.19 402	0.20 473	0.14 444	0.18 493	0.16 486	0.08 423	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.08 445	0.09 509

rvit_0105_4	0.15 475	0.09 428	0.17 483	0.17 299	0.10 461	0.12 303	0.20 558	0.23 410	0.27 498	0.14 367	0.20 412	0.17 430	0.14 444	0.17 473	0.13 385	0.15 631	0.11 602	0.11 570	0.10 553	0.09 510	0.06 295

rvit_0105_3	0.16 503	0.10 497	0.15 414	0.20 529	0.12 550	0.15 423	0.26 637	0.25 459	0.30 528	0.15 392	0.17 357	0.21 482	0.14 444	0.18 493	0.14 429	0.14 627	0.11 602	0.12 592	0.14 626	0.07 373	0.07 386

CFNet_ucs	0.15 475	0.09 428	0.17 483	0.16 211	0.11 518	0.14 398	0.14 252	0.30 544	0.34 560	0.16 422	0.24 466	0.23 517	0.14 444	0.18 493	0.15 467	0.09 483	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.09 510	0.09 509

LL-Strereo	0.13 401	0.10 497	0.12 285	0.20 529	0.10 461	0.11 247	0.18 489	0.33 581	0.25 471	0.16 422	0.16 337	0.14 365	0.14 444	0.19 518	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.09 491	0.08 466	0.04 45	0.05 188

anonymousa	0.13 401	0.07 212	0.14 379	0.18 391	0.09 344	0.13 350	0.17 440	0.20 341	0.29 522	0.15 392	0.24 466	0.16 412	0.14 444	0.14 382	0.14 429	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.09 512	0.05 162	0.07 386

DCANet-4	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.16 211	0.06 26	0.09 136	0.17 440	0.18 288	0.20 387	0.13 337	0.17 357	0.09 220	0.14 444	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

BUS	0.15 475	0.09 428	0.14 379	0.22 588	0.10 461	0.20 538	0.14 252	0.34 596	0.20 387	0.17 436	0.23 454	0.16 412	0.14 444	0.16 433	0.14 429	0.08 423	0.06 424	0.10 540	0.09 512	0.07 373	0.07 386

NINENet	0.16 503	0.10 497	0.16 458	0.17 299	0.11 518	0.20 538	0.14 252	0.41 648	0.37 585	0.18 469	0.21 431	0.16 412	0.14 444	0.16 433	0.14 429	0.08 423	0.08 531	0.10 540	0.07 390	0.10 546	0.09 509

GwcNet-ADL	0.13 401	0.08 345	0.14 379	0.20 529	0.09 344	0.12 303	0.20 558	0.30 544	0.25 471	0.14 367	0.14 303	0.18 445	0.14 444	0.13 344	0.15 467	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.07 373	0.06 295

AAGNet	0.12 371	0.08 345	0.17 483	0.19 464	0.09 344	0.08 76	0.13 178	0.19 321	0.13 185	0.16 422	0.21 431	0.13 345	0.14 444	0.11 190	0.14 429	0.06 162	0.04 24	0.09 491	0.06 287	0.06 283	0.05 188

DEmStereo	0.12 371	0.06 105	0.14 379	0.14 65	0.10 461	0.16 454	0.15 342	0.16 218	0.24 446	0.17 436	0.23 454	0.12 313	0.14 444	0.12 283	0.14 429	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.05 188

GES	0.14 434	0.08 345	0.16 458	0.15 116	0.10 461	0.13 350	0.13 178	0.28 511	0.26 485	0.17 436	0.24 466	0.19 456	0.14 444	0.16 433	0.14 429	0.08 423	0.08 531	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.09 509

HCRNet	0.16 503	0.23 650	0.12 285	0.35 672	0.11 518	0.15 423	0.17 440	0.26 473	0.22 424	0.19 485	0.24 466	0.21 482	0.14 444	0.15 404	0.13 385	0.11 561	0.07 496	0.11 570	0.10 553	0.09 510	0.07 386

xxxx	0.15 475	0.07 212	0.14 379	0.14 65	0.08 216	0.24 587	0.18 489	0.32 567	0.20 387	0.14 367	0.28 535	0.22 500	0.14 444	0.15 404	0.29 634	0.09 483	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.08 445	0.08 461

PSMNet-RSSM	0.14 434	0.07 212	0.14 379	0.15 116	0.08 216	0.13 350	0.16 406	0.25 459	0.24 446	0.17 436	0.28 535	0.23 517	0.14 444	0.16 433	0.14 429	0.11 561	0.06 424	0.09 491	0.12 608	0.08 445	0.07 386

CFNet-ft	0.14 434	0.07 212	0.15 414	0.12 7	0.09 344	0.17 478	0.18 489	0.22 389	0.24 446	0.17 436	0.26 506	0.24 526	0.14 444	0.16 433	0.15 467	0.11 561	0.06 424	0.08 402	0.09 512	0.09 510	0.08 461

BEATNet_4x	0.12 371	0.09 428	0.15 414	0.18 391	0.07 125	0.15 423	0.07 3	0.23 410	0.19 363	0.16 422	0.19 402	0.19 456	0.14 444	0.17 473	0.15 467	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.07 386

HSM-Net_RVC	0.14 434	0.08 345	0.12 285	0.15 116	0.08 216	0.16 454	0.15 342	0.27 487	0.29 522	0.20 507	0.21 431	0.29 575	0.14 444	0.18 493	0.13 385	0.06 162	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.06 295
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 434	0.07 212	0.15 414	0.12 7	0.09 344	0.17 478	0.18 489	0.22 389	0.24 446	0.17 436	0.26 506	0.24 526	0.14 444	0.16 433	0.15 467	0.11 561	0.06 424	0.08 402	0.09 512	0.09 510	0.08 461

DCVSM-stereo	0.15 475	0.09 428	0.16 458	0.16 211	0.10 461	0.15 423	0.09 20	0.20 341	0.24 446	0.20 507	0.24 466	0.26 549	0.15 464	0.19 518	0.14 429	0.09 483	0.07 496	0.09 491	0.08 466	0.10 546	0.12 588

ACV-stereo	0.15 475	0.10 497	0.29 607	0.18 391	0.12 550	0.15 423	0.13 178	0.23 410	0.21 402	0.19 485	0.23 454	0.22 500	0.15 464	0.23 580	0.17 503	0.08 423	0.07 496	0.07 312	0.07 390	0.08 445	0.07 386

ITSA-stereo	0.16 503	0.11 524	0.14 379	0.19 464	0.08 216	0.13 350	0.14 252	0.30 544	0.49 636	0.17 436	0.18 386	0.22 500	0.15 464	0.17 473	0.16 486	0.10 526	0.06 424	0.08 402	0.08 466	0.08 445	0.09 509

rvit_stereo_0075_2	0.17 525	0.12 543	0.25 584	0.23 609	0.16 628	0.13 350	0.10 33	0.30 544	0.27 498	0.20 507	0.28 535	0.22 500	0.15 464	0.18 493	0.13 385	0.16 648	0.10 588	0.17 644	0.10 553	0.10 546	0.10 541

test_sample6	0.14 434	0.09 428	0.14 379	0.17 299	0.08 216	0.17 478	0.19 535	0.26 473	0.18 334	0.18 469	0.28 535	0.19 456	0.15 464	0.15 404	0.13 385	0.08 423	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.08 445	0.08 461

test_sample5	0.14 434	0.08 345	0.14 379	0.16 211	0.08 216	0.18 495	0.18 489	0.25 459	0.17 315	0.17 436	0.28 535	0.18 445	0.15 464	0.16 433	0.13 385	0.08 423	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.09 510	0.08 461

test_sample4	0.14 434	0.08 345	0.15 414	0.15 116	0.08 216	0.19 518	0.18 489	0.26 473	0.18 334	0.17 436	0.26 506	0.18 445	0.15 464	0.17 473	0.13 385	0.08 423	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.09 510	0.08 461

test_sample3	0.14 434	0.08 345	0.15 414	0.14 65	0.09 344	0.20 538	0.17 440	0.27 487	0.18 334	0.17 436	0.22 449	0.19 456	0.15 464	0.17 473	0.14 429	0.09 483	0.06 424	0.07 312	0.06 287	0.09 510	0.08 461

test_sample2	0.13 401	0.07 212	0.12 285	0.14 65	0.08 216	0.16 454	0.18 489	0.21 363	0.16 278	0.14 367	0.21 431	0.20 473	0.15 464	0.15 404	0.13 385	0.08 423	0.06 424	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.08 461

SMFormer	0.14 434	0.07 212	0.18 517	0.14 65	0.08 216	0.17 478	0.17 440	0.27 487	0.27 498	0.19 485	0.20 412	0.19 456	0.15 464	0.15 404	0.17 503	0.08 423	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.07 386

tta	0.14 434	0.07 212	0.18 517	0.14 65	0.08 216	0.17 478	0.17 440	0.27 487	0.27 498	0.19 485	0.20 412	0.19 456	0.15 464	0.15 404	0.17 503	0.08 423	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.06 295

qqq1	0.14 434	0.07 212	0.18 517	0.14 65	0.08 216	0.17 478	0.17 440	0.27 487	0.27 498	0.19 485	0.20 412	0.19 456	0.15 464	0.15 404	0.12 345	0.08 423	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.06 295

fff1	0.14 434	0.07 212	0.18 517	0.14 65	0.08 216	0.17 478	0.17 440	0.27 487	0.27 498	0.19 485	0.20 412	0.19 456	0.15 464	0.15 404	0.12 345	0.08 423	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.06 295

DualNet	0.14 434	0.08 345	0.14 379	0.16 211	0.08 216	0.18 495	0.18 489	0.25 459	0.17 315	0.18 469	0.28 535	0.18 445	0.15 464	0.16 433	0.13 385	0.08 423	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.09 510	0.08 461

1111x	0.16 503	0.09 428	0.13 331	0.18 391	0.08 216	0.18 495	0.25 628	0.32 567	0.25 471	0.17 436	0.24 466	0.27 556	0.15 464	0.14 382	0.24 590	0.07 341	0.07 496	0.08 402	0.09 512	0.07 373	0.07 386

CASS	0.14 434	0.12 543	0.12 285	0.23 609	0.09 344	0.15 423	0.17 440	0.19 321	0.20 387	0.17 436	0.18 386	0.15 391	0.15 464	0.15 404	0.14 429	0.09 483	0.06 424	0.10 540	0.08 466	0.09 510	0.07 386
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 541	0.09 428	0.30 613	0.15 116	0.11 518	0.23 578	0.20 558	0.27 487	0.40 601	0.26 584	0.43 640	0.25 539	0.15 464	0.21 554	0.20 541	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.10 546	0.09 509

test_5	0.14 434	0.12 543	0.08 36	0.20 529	0.10 461	0.14 398	0.28 648	0.21 363	0.24 446	0.19 485	0.28 535	0.11 287	0.15 464	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.08 466	0.08 445	0.07 386

FADNet-RVC-Resample	0.17 525	0.12 543	0.32 620	0.22 588	0.12 550	0.19 518	0.14 252	0.25 459	0.24 446	0.24 566	0.27 524	0.20 473	0.15 464	0.17 473	0.16 486	0.07 341	0.08 531	0.12 592	0.10 553	0.09 510	0.11 567

UCFNet_RVC	0.15 475	0.08 345	0.13 331	0.11 1	0.10 461	0.20 538	0.10 33	0.24 436	0.23 434	0.17 436	0.21 431	0.24 526	0.15 464	0.18 493	0.15 467	0.12 587	0.07 496	0.11 570	0.13 620	0.11 568	0.10 541

PWCDC_ROB	0.21 577	0.13 570	0.23 575	0.25 629	0.12 550	0.20 538	0.15 342	0.34 596	0.55 655	0.29 614	0.49 651	0.21 482	0.15 464	0.28 613	0.20 541	0.11 561	0.09 564	0.10 540	0.08 466	0.11 568	0.09 509

LiteMatch	0.09 167	0.06 105	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.15 342	0.13 111	0.08 20	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.16 485	0.10 116	0.14 429	0.07 341	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.06 283	0.06 295

Lsterematch	0.11 287	0.06 105	0.11 234	0.16 211	0.07 125	0.13 350	0.15 342	0.14 141	0.18 334	0.16 422	0.18 386	0.15 391	0.16 485	0.13 344	0.14 429	0.07 341	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.06 283	0.06 295

G2L-Stereo_test	0.14 434	0.07 212	0.11 234	0.13 17	0.08 216	0.12 303	0.17 440	0.31 561	0.28 514	0.21 524	0.23 454	0.20 473	0.16 485	0.17 473	0.19 531	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.07 373	0.07 386

FACV-RUCA	0.13 401	0.11 524	0.13 331	0.19 464	0.12 550	0.15 423	0.16 406	0.22 389	0.21 402	0.16 422	0.16 337	0.15 391	0.16 485	0.14 382	0.13 385	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.10 546	0.08 461

test_sample1	0.13 401	0.07 212	0.14 379	0.14 65	0.08 216	0.19 518	0.17 440	0.20 341	0.15 243	0.14 367	0.22 449	0.18 445	0.16 485	0.17 473	0.15 467	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.08 445	0.08 461

xx1	0.11 287	0.08 345	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.15 342	0.16 218	0.18 334	0.09 177	0.09 161	0.16 412	0.16 485	0.10 116	0.07 1	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.08 466	0.07 373	0.07 386

mmm	0.14 434	0.08 345	0.18 517	0.17 299	0.09 344	0.17 478	0.18 489	0.21 363	0.16 278	0.16 422	0.23 454	0.21 482	0.16 485	0.16 433	0.17 503	0.08 423	0.05 243	0.08 402	0.08 466	0.08 445	0.07 386

11t1	0.12 371	0.07 212	0.14 379	0.14 65	0.08 216	0.17 478	0.15 342	0.19 321	0.15 243	0.15 392	0.15 320	0.17 430	0.16 485	0.15 404	0.13 385	0.08 423	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.08 445	0.07 386

CBFPSM	0.15 475	0.07 212	0.27 595	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.15 342	0.22 389	0.23 434	0.20 507	0.27 524	0.23 517	0.16 485	0.16 433	0.19 531	0.06 162	0.06 424	0.06 195	0.07 390	0.07 373	0.07 386

iinet-f	0.17 525	0.07 212	0.46 649	0.14 65	0.10 461	0.21 550	0.14 252	0.27 487	0.23 434	0.22 539	0.25 493	0.21 482	0.16 485	0.18 493	0.22 567	0.09 483	0.07 496	0.07 312	0.06 287	0.09 510	0.10 541

GASNet	0.22 585	0.24 653	0.34 626	0.26 638	0.17 640	0.27 617	0.16 406	0.45 665	0.42 610	0.27 591	0.24 466	0.30 585	0.16 485	0.27 604	0.18 516	0.12 587	0.09 564	0.12 592	0.11 585	0.16 644	0.08 461

gwcnet-sp	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.18 391	0.09 344	0.16 454	0.18 489	0.24 436	0.24 446	0.19 485	0.24 466	0.15 391	0.16 485	0.16 433	0.15 467	0.08 423	0.07 496	0.07 312	0.08 466	0.08 445	0.07 386

scenet	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.18 391	0.09 344	0.16 454	0.18 489	0.24 436	0.24 446	0.19 485	0.24 466	0.15 391	0.16 485	0.16 433	0.15 467	0.08 423	0.07 496	0.07 312	0.08 466	0.08 445	0.07 386

ssnet	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.18 391	0.09 344	0.16 454	0.18 489	0.24 436	0.24 446	0.19 485	0.24 466	0.15 391	0.16 485	0.16 433	0.15 467	0.08 423	0.07 496	0.07 312	0.08 466	0.08 445	0.07 386

qqq	0.13 401	0.09 428	0.15 414	0.16 211	0.08 216	0.13 350	0.15 342	0.24 436	0.16 278	0.15 392	0.19 402	0.16 412	0.16 485	0.15 404	0.16 486	0.07 341	0.06 424	0.08 402	0.08 466	0.07 373	0.07 386

BSDual-CNN	0.15 475	0.09 428	0.14 379	0.22 588	0.10 461	0.15 423	0.15 342	0.34 596	0.20 387	0.17 436	0.23 454	0.25 539	0.16 485	0.16 433	0.14 429	0.08 423	0.06 424	0.10 540	0.09 512	0.07 373	0.07 386

psmg	0.14 434	0.09 428	0.14 379	0.17 299	0.10 461	0.15 423	0.17 440	0.29 531	0.20 387	0.17 436	0.21 431	0.25 539	0.16 485	0.16 433	0.14 429	0.08 423	0.07 496	0.08 402	0.08 466	0.07 373	0.07 386

CSP-Net	0.16 503	0.09 428	0.14 379	0.17 299	0.09 344	0.19 518	0.18 489	0.25 459	0.33 549	0.26 584	0.31 561	0.25 539	0.16 485	0.21 554	0.19 531	0.09 483	0.06 424	0.07 312	0.07 390	0.08 445	0.08 461

DAS	0.15 475	0.08 345	0.18 517	0.19 464	0.10 461	0.19 518	0.17 440	0.28 511	0.30 528	0.18 469	0.26 506	0.21 482	0.16 485	0.16 433	0.13 385	0.08 423	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.07 386

SepStereo	0.15 475	0.08 345	0.18 517	0.19 464	0.10 461	0.19 518	0.17 440	0.28 511	0.30 528	0.18 469	0.26 506	0.21 482	0.16 485	0.26 602	0.13 385	0.08 423	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.07 386

DRaft	0.12 371	0.06 105	0.12 285	0.14 65	0.09 344	0.14 398	0.17 440	0.21 363	0.30 528	0.18 469	0.27 524	0.10 254	0.16 485	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.05 188

ADLNet	0.16 503	0.08 345	0.15 414	0.16 211	0.10 461	0.16 454	0.17 440	0.33 581	0.27 498	0.23 554	0.27 524	0.24 526	0.16 485	0.18 493	0.21 554	0.10 526	0.06 424	0.10 540	0.10 553	0.08 445	0.09 509

222	0.16 503	0.07 212	0.15 414	0.14 65	0.08 216	0.25 596	0.18 489	0.30 544	0.21 402	0.18 469	0.29 550	0.17 430	0.16 485	0.16 433	0.44 680	0.10 526	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.08 461

GANet-RSSM	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.13 17	0.08 216	0.14 398	0.18 489	0.23 410	0.21 402	0.17 436	0.25 493	0.24 526	0.16 485	0.16 433	0.16 486	0.10 526	0.06 424	0.07 312	0.08 466	0.08 445	0.07 386

DSFCA	0.16 503	0.09 428	0.14 379	0.16 211	0.10 461	0.21 550	0.19 535	0.28 511	0.31 538	0.23 554	0.25 493	0.22 500	0.16 485	0.20 536	0.20 541	0.10 526	0.07 496	0.09 491	0.09 512	0.08 445	0.08 461

iResNet_ROB	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.15 116	0.07 125	0.19 518	0.14 252	0.26 473	0.32 544	0.23 554	0.26 506	0.23 517	0.16 485	0.15 404	0.14 429	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.08 445	0.08 461

z-ln-s-r	0.18 541	0.10 497	0.41 642	0.19 464	0.08 216	0.18 495	0.18 489	0.23 410	0.34 560	0.19 485	0.41 629	0.22 500	0.17 511	0.20 536	0.25 598	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.07 373	0.06 295

xyz-stereo	0.14 434	0.07 212	0.22 567	0.15 116	0.05 2	0.22 564	0.15 342	0.17 256	0.31 538	0.15 392	0.28 535	0.26 549	0.17 511	0.13 344	0.12 345	0.05 48	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

coex_refinement	0.14 434	0.07 212	0.12 285	0.17 299	0.10 461	0.16 454	0.15 342	0.27 487	0.29 522	0.18 469	0.21 431	0.22 500	0.17 511	0.16 433	0.19 531	0.08 423	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.09 510	0.08 461

DispNO	0.15 475	0.09 428	0.18 517	0.19 464	0.12 550	0.11 247	0.21 575	0.23 410	0.29 522	0.18 469	0.23 454	0.19 456	0.17 511	0.16 433	0.16 486	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.08 466	0.07 373	0.06 295

AASNet	0.16 503	0.08 345	0.13 331	0.19 464	0.09 344	0.19 518	0.15 342	0.38 634	0.37 585	0.20 507	0.24 466	0.20 473	0.17 511	0.17 473	0.21 554	0.10 526	0.08 531	0.08 402	0.07 390	0.09 510	0.09 509

PSMNet-ADL	0.15 475	0.12 543	0.13 331	0.22 588	0.09 344	0.13 350	0.20 558	0.26 473	0.23 434	0.18 469	0.20 412	0.23 517	0.17 511	0.18 493	0.18 516	0.09 483	0.08 531	0.08 402	0.11 585	0.08 445	0.07 386

LMCR-Stereo	0.15 475	0.08 345	0.14 379	0.21 566	0.09 344	0.18 495	0.19 535	0.28 511	0.19 363	0.24 566	0.24 466	0.23 517	0.17 511	0.20 536	0.17 503	0.07 341	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.10 546	0.09 509

test_xeample	0.15 475	0.07 212	0.14 379	0.15 116	0.08 216	0.22 564	0.20 558	0.29 531	0.21 402	0.16 422	0.29 550	0.19 456	0.17 511	0.16 433	0.28 625	0.09 483	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.07 373	0.07 386

ACVNet	0.15 475	0.09 428	0.15 414	0.13 17	0.12 550	0.14 398	0.20 558	0.22 389	0.34 560	0.17 436	0.26 506	0.21 482	0.17 511	0.18 493	0.21 554	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.08 445	0.06 295

acv_ft	0.15 475	0.09 428	0.16 458	0.19 464	0.10 461	0.16 454	0.17 440	0.25 459	0.34 560	0.19 485	0.26 506	0.21 482	0.17 511	0.18 493	0.19 531	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.08 445	0.06 295

cf-r	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.16 211	0.08 216	0.14 398	0.19 535	0.21 363	0.25 471	0.17 436	0.26 506	0.22 500	0.17 511	0.14 382	0.15 467	0.10 526	0.05 243	0.06 195	0.08 466	0.06 283	0.06 295

GwcNet-RSSM	0.14 434	0.07 212	0.12 285	0.16 211	0.08 216	0.15 423	0.20 558	0.22 389	0.28 514	0.18 469	0.28 535	0.23 517	0.17 511	0.15 404	0.16 486	0.10 526	0.06 424	0.07 312	0.09 512	0.07 373	0.07 386

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 525	0.10 497	0.23 575	0.20 529	0.10 461	0.15 423	0.18 489	0.31 561	0.25 471	0.21 524	0.31 561	0.25 539	0.17 511	0.21 554	0.20 541	0.09 483	0.06 424	0.08 402	0.09 512	0.07 373	0.08 461
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.15 475	0.09 428	0.15 414	0.16 211	0.09 344	0.16 454	0.14 252	0.28 511	0.25 471	0.20 507	0.24 466	0.37 629	0.17 511	0.20 536	0.15 467	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.06 295

YMNet	0.20 562	0.12 543	0.20 546	0.21 566	0.14 595	0.27 617	0.23 601	0.32 567	0.34 560	0.28 604	0.35 592	0.30 585	0.18 525	0.18 493	0.22 567	0.11 561	0.13 632	0.10 540	0.10 553	0.09 510	0.09 509

YMNet_1	0.20 562	0.12 543	0.20 546	0.21 566	0.14 595	0.27 617	0.23 601	0.32 567	0.34 560	0.28 604	0.35 592	0.30 585	0.18 525	0.18 493	0.22 567	0.11 561	0.13 632	0.10 540	0.10 553	0.09 510	0.09 509

ISRNet	0.18 541	0.08 345	0.20 546	0.19 464	0.13 576	0.15 423	0.12 106	0.30 544	0.33 549	0.21 524	0.26 506	0.27 556	0.18 525	0.17 473	0.20 541	0.20 664	0.08 531	0.14 621	0.14 626	0.14 619	0.17 652

rvit_105_1	0.19 553	0.12 543	0.25 584	0.21 566	0.16 628	0.22 564	0.28 648	0.32 567	0.42 610	0.20 507	0.21 431	0.22 500	0.18 525	0.19 518	0.18 516	0.12 587	0.12 618	0.13 606	0.15 642	0.08 445	0.07 386

x	0.13 401	0.08 345	0.15 414	0.14 65	0.08 216	0.19 518	0.14 252	0.22 389	0.21 402	0.15 392	0.20 412	0.20 473	0.18 525	0.18 493	0.18 516	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.07 386

CRFU-Net	0.16 503	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.20 538	0.14 252	0.27 487	0.21 402	0.28 604	0.28 535	0.29 575	0.18 525	0.19 518	0.18 516	0.09 483	0.09 564	0.07 312	0.07 390	0.08 445	0.09 509

hknet	0.15 475	0.11 524	0.14 379	0.22 588	0.11 518	0.15 423	0.15 342	0.34 596	0.26 485	0.17 436	0.23 454	0.22 500	0.18 525	0.17 473	0.13 385	0.07 341	0.06 424	0.10 540	0.09 512	0.07 373	0.07 386

AACVNet	0.16 503	0.08 345	0.15 414	0.15 116	0.10 461	0.18 495	0.15 342	0.24 436	0.25 471	0.27 591	0.27 524	0.28 566	0.18 525	0.19 518	0.17 503	0.09 483	0.07 496	0.09 491	0.07 390	0.10 546	0.09 509

ICVP	0.16 503	0.09 428	0.12 285	0.22 588	0.09 344	0.18 495	0.21 575	0.26 473	0.24 446	0.18 469	0.30 556	0.27 556	0.18 525	0.18 493	0.15 467	0.10 526	0.07 496	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.08 461
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ac_64	0.16 503	0.09 428	0.15 414	0.18 391	0.10 461	0.22 564	0.17 440	0.24 436	0.22 424	0.19 485	0.24 466	0.29 575	0.18 525	0.19 518	0.22 567	0.09 483	0.08 531	0.08 402	0.09 512	0.07 373	0.06 295

HGLStereo	0.17 525	0.09 428	0.19 541	0.17 299	0.12 550	0.18 495	0.18 489	0.31 561	0.33 549	0.22 539	0.33 578	0.24 526	0.18 525	0.20 536	0.21 554	0.10 526	0.09 564	0.07 312	0.07 390	0.09 510	0.10 541

CCAANet	0.15 475	0.06 105	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.17 478	0.13 178	0.31 561	0.25 471	0.16 422	0.32 571	0.18 445	0.18 525	0.17 473	0.14 429	0.06 162	0.05 243	0.09 491	0.09 512	0.06 283	0.09 509

DMCA	0.14 434	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.09 344	0.15 423	0.17 440	0.23 410	0.28 514	0.14 367	0.20 412	0.17 430	0.18 525	0.15 404	0.17 503	0.10 526	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.09 510	0.10 541

FADNet_RVC	0.17 525	0.14 585	0.41 642	0.20 529	0.11 518	0.13 350	0.13 178	0.27 487	0.22 424	0.21 524	0.23 454	0.20 473	0.18 525	0.15 404	0.17 503	0.08 423	0.08 531	0.12 592	0.09 512	0.11 568	0.10 541

STTStereo	0.18 541	0.13 570	0.28 598	0.20 529	0.11 518	0.16 454	0.21 575	0.29 531	0.23 434	0.22 539	0.30 556	0.29 575	0.18 525	0.20 536	0.20 541	0.12 587	0.11 602	0.11 570	0.14 626	0.09 510	0.08 461

TDLM	0.18 541	0.12 543	0.14 379	0.24 621	0.10 461	0.18 495	0.18 489	0.37 627	0.30 528	0.22 539	0.28 535	0.28 566	0.18 525	0.23 580	0.19 531	0.11 561	0.07 496	0.10 540	0.10 553	0.08 445	0.08 461

CFNet	0.15 475	0.11 524	0.17 483	0.17 299	0.08 216	0.19 518	0.10 33	0.29 531	0.26 485	0.19 485	0.24 466	0.24 526	0.18 525	0.18 493	0.15 467	0.08 423	0.06 424	0.09 491	0.10 553	0.08 445	0.07 386

CVANet_RVC	0.18 541	0.11 524	0.14 379	0.21 566	0.11 518	0.19 518	0.18 489	0.34 596	0.34 560	0.22 539	0.31 561	0.28 566	0.18 525	0.24 592	0.18 516	0.12 587	0.08 531	0.12 592	0.12 608	0.09 510	0.08 461

StereoDRNet-Refined	0.17 525	0.12 543	0.16 458	0.20 529	0.10 461	0.18 495	0.18 489	0.27 487	0.24 446	0.26 584	0.41 629	0.23 517	0.18 525	0.21 554	0.21 554	0.09 483	0.05 243	0.09 491	0.10 553	0.07 373	0.07 386
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ssnet_v2	0.17 525	0.10 497	0.18 517	0.17 299	0.11 518	0.21 550	0.22 589	0.34 596	0.25 471	0.23 554	0.23 454	0.27 556	0.19 544	0.22 572	0.21 554	0.11 561	0.10 588	0.09 491	0.09 512	0.08 445	0.08 461

Wz-Net-LNSev	0.22 585	0.16 603	0.41 642	0.22 588	0.13 576	0.25 596	0.24 612	0.33 581	0.44 621	0.30 620	0.42 637	0.32 607	0.19 544	0.23 580	0.27 617	0.10 526	0.09 564	0.08 402	0.08 466	0.12 585	0.11 567

Wz-Net-MNSev	0.23 598	0.13 570	0.33 623	0.20 529	0.15 614	0.36 653	0.25 628	0.34 596	0.45 625	0.29 614	0.41 629	0.39 640	0.19 544	0.25 598	0.27 617	0.09 483	0.07 496	0.09 491	0.09 512	0.12 585	0.10 541

ADLNet2	0.16 503	0.09 428	0.14 379	0.17 299	0.09 344	0.20 538	0.16 406	0.32 567	0.39 597	0.17 436	0.20 412	0.20 473	0.19 544	0.21 554	0.23 578	0.08 423	0.07 496	0.07 312	0.07 390	0.09 510	0.07 386

pcwnet_v2	0.19 553	0.11 524	0.26 593	0.18 391	0.14 595	0.18 495	0.15 342	0.37 627	0.46 632	0.19 485	0.24 466	0.21 482	0.19 544	0.21 554	0.20 541	0.13 606	0.10 588	0.10 540	0.10 553	0.11 568	0.13 604

delet	0.17 525	0.09 428	0.18 517	0.19 464	0.11 518	0.21 550	0.22 589	0.30 544	0.38 591	0.17 436	0.27 524	0.19 456	0.19 544	0.19 518	0.21 554	0.08 423	0.08 531	0.09 491	0.11 585	0.06 283	0.07 386

UNet	0.17 525	0.09 428	0.18 517	0.19 464	0.12 550	0.28 627	0.19 535	0.33 581	0.30 528	0.21 524	0.25 493	0.23 517	0.19 544	0.20 536	0.19 531	0.07 341	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.08 445	0.07 386

RASNet	0.15 475	0.07 212	0.15 414	0.16 211	0.08 216	0.19 518	0.14 252	0.30 544	0.21 402	0.17 436	0.25 493	0.21 482	0.19 544	0.20 536	0.20 541	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.08 466	0.06 283	0.06 295

NVstereo2D	0.19 553	0.11 524	0.16 458	0.17 299	0.16 628	0.28 627	0.23 601	0.44 663	0.42 610	0.15 392	0.28 535	0.25 539	0.19 544	0.23 580	0.18 516	0.09 483	0.06 424	0.10 540	0.08 466	0.15 631	0.10 541

DeepPruner_ROB	0.16 503	0.11 524	0.16 458	0.17 299	0.10 461	0.17 478	0.15 342	0.32 567	0.21 402	0.19 485	0.21 431	0.22 500	0.19 544	0.21 554	0.16 486	0.13 606	0.09 564	0.09 491	0.10 553	0.11 568	0.11 567

StereoDRNet	0.19 553	0.11 524	0.18 517	0.22 588	0.11 518	0.22 564	0.22 589	0.37 627	0.34 560	0.24 566	0.28 535	0.30 585	0.19 544	0.20 536	0.21 554	0.10 526	0.08 531	0.11 570	0.09 512	0.09 510	0.07 386

pmcnn	0.15 475	0.07 212	0.20 546	0.15 116	0.07 125	0.21 550	0.16 406	0.25 459	0.26 485	0.21 524	0.33 578	0.29 575	0.19 544	0.18 493	0.17 503	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.07 373	0.06 295

TCMNet	0.19 553	0.12 543	0.20 546	0.21 566	0.18 650	0.21 550	0.24 612	0.28 511	0.36 579	0.23 554	0.26 506	0.25 539	0.20 556	0.20 536	0.23 578	0.13 606	0.11 602	0.11 570	0.12 608	0.13 601	0.12 588

DualNet (step1)	0.17 525	0.12 543	0.21 557	0.13 17	0.14 595	0.18 495	0.14 252	0.28 511	0.24 446	0.21 524	0.21 431	0.24 526	0.20 556	0.16 433	0.16 486	0.15 631	0.06 424	0.14 621	0.14 626	0.15 631	0.13 604

test_sample9	0.18 541	0.12 543	0.21 557	0.13 17	0.14 595	0.18 495	0.14 252	0.28 511	0.24 446	0.21 524	0.21 431	0.24 526	0.20 556	0.19 518	0.18 516	0.15 631	0.30 685	0.14 621	0.14 626	0.15 631	0.13 604

test_sample7	0.16 503	0.10 497	0.16 458	0.14 65	0.12 550	0.16 454	0.17 440	0.28 511	0.24 446	0.21 524	0.21 431	0.24 526	0.20 556	0.16 433	0.16 486	0.12 587	0.06 424	0.10 540	0.09 512	0.11 568	0.10 541

IER	0.14 434	0.08 345	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.16 406	0.26 473	0.27 498	0.18 469	0.26 506	0.17 430	0.20 556	0.17 473	0.14 429	0.08 423	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.07 386

MMNet	0.17 525	0.10 497	0.17 483	0.20 529	0.11 518	0.27 617	0.20 558	0.26 473	0.42 610	0.22 539	0.30 556	0.22 500	0.20 556	0.18 493	0.20 541	0.06 162	0.06 424	0.07 312	0.07 390	0.08 445	0.07 386

UPFNet	0.16 503	0.08 345	0.12 285	0.20 529	0.12 550	0.20 538	0.23 601	0.28 511	0.26 485	0.18 469	0.24 466	0.22 500	0.20 556	0.19 518	0.22 567	0.09 483	0.07 496	0.08 402	0.09 512	0.08 445	0.06 295

SGM-Forest	0.20 562	0.14 585	0.18 517	0.20 529	0.13 576	0.21 550	0.22 589	0.33 581	0.31 538	0.24 566	0.29 550	0.28 566	0.20 556	0.23 580	0.18 516	0.15 631	0.16 653	0.15 632	0.14 626	0.13 601	0.12 588
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.18 541	0.11 524	0.20 546	0.19 464	0.12 550	0.26 608	0.21 575	0.26 473	0.35 574	0.22 539	0.34 588	0.27 556	0.21 564	0.21 554	0.23 578	0.09 483	0.09 564	0.08 402	0.10 553	0.08 445	0.07 386

DGSMNet	0.25 616	0.19 631	0.34 626	0.21 566	0.24 669	0.24 587	0.21 575	0.36 618	0.42 610	0.25 579	0.32 571	0.38 635	0.21 564	0.29 620	0.24 590	0.13 606	0.11 602	0.14 621	0.16 647	0.23 664	0.23 669

GwcNet	0.20 562	0.14 585	0.20 546	0.18 391	0.12 550	0.25 596	0.20 558	0.36 618	0.45 625	0.20 507	0.33 578	0.33 613	0.21 564	0.22 572	0.25 598	0.11 561	0.09 564	0.09 491	0.09 512	0.09 510	0.10 541

FADNet-RVC	0.21 577	0.20 636	0.40 640	0.21 566	0.16 628	0.21 550	0.15 342	0.27 487	0.27 498	0.26 584	0.32 571	0.26 549	0.21 564	0.22 572	0.19 531	0.12 587	0.13 632	0.12 592	0.14 626	0.13 601	0.18 656

FADNet	0.21 577	0.23 650	0.37 635	0.18 391	0.17 640	0.25 596	0.13 178	0.32 567	0.32 544	0.23 554	0.25 493	0.27 556	0.21 564	0.19 518	0.16 486	0.13 606	0.15 647	0.12 592	0.15 642	0.17 651	0.18 656

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 585	0.21 642	0.25 584	0.26 638	0.11 518	0.24 587	0.14 252	0.39 640	0.24 446	0.32 634	0.36 597	0.30 585	0.21 564	0.19 518	0.22 567	0.17 653	0.14 643	0.21 658	0.16 647	0.13 601	0.12 588

MDST_ROB	0.22 585	0.10 497	0.18 517	0.18 391	0.11 518	0.40 664	0.19 535	0.44 663	0.42 610	0.40 653	0.40 618	0.29 575	0.21 564	0.27 604	0.19 531	0.11 561	0.10 588	0.14 621	0.11 585	0.10 546	0.08 461

SQANet	0.24 609	0.24 653	0.31 616	0.31 666	0.19 654	0.27 617	0.13 178	0.30 544	0.33 549	0.25 579	0.37 600	0.31 600	0.22 571	0.27 604	0.23 578	0.15 631	0.10 588	0.21 658	0.16 647	0.22 661	0.16 643

SuperB	0.20 562	0.10 497	0.57 663	0.16 211	0.09 344	0.19 518	0.18 489	0.25 459	0.51 644	0.27 591	0.39 615	0.17 430	0.22 571	0.22 572	0.21 554	0.08 423	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.12 585	0.11 567

RTSC	0.23 598	0.13 570	0.30 613	0.21 566	0.13 576	0.29 631	0.17 440	0.36 618	0.68 680	0.27 591	0.34 588	0.30 585	0.22 571	0.32 632	0.31 647	0.10 526	0.08 531	0.09 491	0.10 553	0.13 601	0.14 620

ADCP+	0.20 562	0.10 497	0.35 632	0.21 566	0.12 550	0.22 564	0.27 642	0.31 561	0.35 574	0.26 584	0.37 600	0.22 500	0.22 571	0.27 604	0.28 625	0.09 483	0.06 424	0.08 402	0.08 466	0.10 546	0.10 541

AANet_RVC	0.16 503	0.10 497	0.11 234	0.18 391	0.09 344	0.19 518	0.18 489	0.27 487	0.32 544	0.22 539	0.35 592	0.21 482	0.22 571	0.22 572	0.17 503	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.06 295

DRN-Test	0.20 562	0.11 524	0.21 557	0.22 588	0.10 461	0.22 564	0.22 589	0.40 643	0.38 591	0.24 566	0.33 578	0.26 549	0.22 571	0.22 572	0.25 598	0.11 561	0.07 496	0.11 570	0.10 553	0.09 510	0.08 461

w-ln-seven-2	0.20 562	0.14 585	0.39 637	0.23 609	0.12 550	0.21 550	0.21 575	0.29 531	0.38 591	0.25 579	0.38 607	0.28 566	0.23 577	0.21 554	0.25 598	0.08 423	0.08 531	0.09 491	0.09 512	0.10 546	0.09 509

w-ln-seven	0.24 609	0.15 592	0.58 666	0.20 529	0.14 595	0.26 608	0.22 589	0.36 618	0.62 670	0.30 620	0.40 618	0.30 585	0.23 577	0.22 572	0.28 625	0.09 483	0.09 564	0.11 570	0.10 553	0.11 568	0.10 541

SACVNet	0.19 553	0.12 543	0.15 414	0.17 299	0.13 576	0.22 564	0.18 489	0.31 561	0.31 538	0.24 566	0.31 561	0.30 585	0.23 577	0.23 580	0.17 503	0.11 561	0.08 531	0.10 540	0.10 553	0.12 585	0.14 620

FINET	0.22 585	0.18 627	0.28 598	0.19 464	0.16 628	0.24 587	0.24 612	0.33 581	0.49 636	0.26 584	0.33 578	0.22 500	0.23 577	0.23 580	0.18 516	0.18 654	0.16 653	0.11 570	0.10 553	0.15 631	0.14 620

hitnet-ft	0.18 541	0.10 497	0.17 483	0.14 65	0.09 344	0.27 617	0.20 558	0.25 459	0.26 485	0.24 566	0.32 571	0.32 607	0.23 577	0.24 592	0.21 554	0.12 587	0.07 496	0.10 540	0.08 466	0.12 585	0.11 567

ADCRef	0.20 562	0.12 543	0.43 647	0.20 529	0.12 550	0.23 578	0.18 489	0.32 567	0.37 585	0.26 584	0.33 578	0.18 445	0.23 577	0.25 598	0.26 611	0.07 341	0.06 424	0.09 491	0.09 512	0.08 445	0.09 509

NaN_ROB	0.23 598	0.20 636	0.25 584	0.25 629	0.13 576	0.31 636	0.27 642	0.34 596	0.41 608	0.31 627	0.31 561	0.32 607	0.23 577	0.31 627	0.22 567	0.11 561	0.17 657	0.10 540	0.11 585	0.08 445	0.09 509

PSMNet_ROB	0.22 585	0.12 543	0.15 414	0.27 646	0.15 614	0.25 596	0.36 679	0.43 659	0.37 585	0.27 591	0.33 578	0.32 607	0.23 577	0.21 554	0.27 617	0.12 587	0.08 531	0.13 606	0.11 585	0.10 546	0.09 509

CBMV	0.20 562	0.15 592	0.18 517	0.18 391	0.10 461	0.20 538	0.11 68	0.30 544	0.31 538	0.29 614	0.31 561	0.31 600	0.23 577	0.28 613	0.19 531	0.13 606	0.15 647	0.17 644	0.16 647	0.10 546	0.10 541
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.25 616	0.15 592	0.47 652	0.19 464	0.13 576	0.28 627	0.25 628	0.35 611	0.64 674	0.27 591	0.57 666	0.29 575	0.24 586	0.32 632	0.27 617	0.08 423	0.08 531	0.08 402	0.08 466	0.10 546	0.10 541

PSMNet-RUCA	0.28 639	0.33 674	0.42 645	0.36 674	0.32 681	0.18 495	0.20 558	0.42 653	0.30 528	0.33 638	0.41 629	0.40 646	0.24 586	0.31 627	0.20 541	0.19 659	0.11 602	0.25 665	0.15 642	0.22 661	0.16 643

ToySt	0.17 525	0.11 524	0.19 541	0.17 299	0.11 518	0.16 454	0.26 637	0.24 436	0.33 549	0.19 485	0.24 466	0.26 549	0.24 586	0.19 518	0.21 554	0.07 341	0.08 531	0.09 491	0.10 553	0.09 510	0.08 461

RYNet	0.23 598	0.12 543	0.22 567	0.19 464	0.17 640	0.47 671	0.26 637	0.39 640	0.49 636	0.24 566	0.29 550	0.34 618	0.24 586	0.20 536	0.31 647	0.10 526	0.06 424	0.09 491	0.09 512	0.14 619	0.15 634

PS-NSSS	0.20 562	0.21 642	0.23 575	0.20 529	0.10 461	0.19 518	0.17 440	0.36 618	0.26 485	0.27 591	0.34 588	0.27 556	0.24 586	0.20 536	0.20 541	0.15 631	0.12 618	0.17 644	0.14 626	0.10 546	0.09 509

CBMV_ROB	0.19 553	0.13 570	0.18 517	0.16 211	0.11 518	0.16 454	0.12 106	0.27 487	0.29 522	0.27 591	0.31 561	0.27 556	0.24 586	0.24 592	0.16 486	0.15 631	0.18 659	0.22 662	0.20 660	0.10 546	0.12 588

NOSS_ROB	0.19 553	0.13 570	0.18 517	0.16 211	0.12 550	0.16 454	0.12 106	0.30 544	0.33 549	0.20 507	0.22 449	0.27 556	0.24 586	0.21 554	0.16 486	0.16 648	0.18 659	0.23 663	0.21 662	0.13 601	0.13 604

DispFullNet	0.27 636	0.22 646	0.66 675	0.28 653	0.17 640	0.27 617	0.17 440	0.34 596	0.57 659	0.27 591	0.37 600	0.43 653	0.24 586	0.39 660	0.25 598	0.12 587	0.06 424	0.19 655	0.11 585	0.23 664	0.16 643

zh-mn7	0.26 628	0.15 592	0.59 668	0.19 464	0.14 595	0.24 587	0.22 589	0.35 611	0.63 673	0.35 640	0.67 676	0.31 600	0.25 594	0.31 627	0.26 611	0.09 483	0.08 531	0.09 491	0.09 512	0.09 510	0.11 567

HBP-ISP	0.18 541	0.13 570	0.17 483	0.15 116	0.11 518	0.08 76	0.13 178	0.28 511	0.30 528	0.22 539	0.33 578	0.21 482	0.25 594	0.23 580	0.18 516	0.15 631	0.17 657	0.21 658	0.17 654	0.10 546	0.09 509

WZ-Net	0.29 643	0.17 613	0.82 694	0.23 609	0.16 628	0.35 649	0.29 659	0.40 643	0.59 664	0.24 566	0.57 666	0.37 629	0.25 594	0.34 639	0.37 666	0.09 483	0.08 531	0.09 491	0.10 553	0.14 619	0.16 643

Syn2CoEx	0.22 585	0.16 603	0.29 607	0.29 660	0.15 614	0.26 608	0.21 575	0.34 596	0.32 544	0.29 614	0.36 597	0.28 566	0.25 594	0.20 536	0.25 598	0.16 648	0.12 618	0.14 621	0.11 585	0.09 510	0.08 461

psm_up	0.19 553	0.10 497	0.18 517	0.21 566	0.11 518	0.17 478	0.19 535	0.38 634	0.34 560	0.22 539	0.28 535	0.29 575	0.25 594	0.20 536	0.22 567	0.09 483	0.10 588	0.11 570	0.11 585	0.08 445	0.08 461

RP	0.22 585	0.13 570	0.22 567	0.23 609	0.12 550	0.21 550	0.20 558	0.26 473	0.45 625	0.22 539	0.38 607	0.37 629	0.25 594	0.28 613	0.25 598	0.11 561	0.12 618	0.13 606	0.12 608	0.13 601	0.14 620

DLCB_ROB	0.18 541	0.10 497	0.16 458	0.23 609	0.11 518	0.24 587	0.18 489	0.30 544	0.28 514	0.27 591	0.29 550	0.28 566	0.25 594	0.20 536	0.20 541	0.08 423	0.08 531	0.09 491	0.09 512	0.07 373	0.07 386

PWC_ROB	0.21 577	0.16 603	0.27 595	0.18 391	0.11 518	0.22 564	0.13 178	0.33 581	0.49 636	0.30 620	0.40 618	0.32 607	0.25 594	0.31 627	0.23 578	0.10 526	0.07 496	0.11 570	0.08 466	0.11 568	0.10 541

FSD					0.23 665	0.25 596	0.25 628	0.27 487	0.26 485	0.25 579	0.26 506	0.26 549	0.26 602	0.27 604	0.24 590	0.21 667	0.20 665	0.27 669	0.26 672	0.25 672

test_sample8	0.20 562	0.12 543	0.21 557	0.13 17	0.14 595	0.18 495	0.14 252	0.32 567	0.21 402	0.28 604	0.22 449	0.36 626	0.26 602	0.19 518	0.18 516	0.15 631	0.30 685	0.14 621	0.14 626	0.15 631	0.13 604

Wz-Net-SNSev	0.26 628	0.17 613	0.46 649	0.25 629	0.14 595	0.26 608	0.24 612	0.38 634	0.57 659	0.30 620	0.56 662	0.39 640	0.26 602	0.24 592	0.32 652	0.10 526	0.09 564	0.10 540	0.11 585	0.11 568	0.11 567

DDUNet	0.23 598	0.18 627	0.22 567	0.22 588	0.15 614	0.25 596	0.24 612	0.30 544	0.31 538	0.31 627	0.37 600	0.34 618	0.26 602	0.25 598	0.21 554	0.18 654	0.13 632	0.17 644	0.11 585	0.16 644	0.17 652

PA-Net	0.24 609	0.18 627	0.34 626	0.28 653	0.22 664	0.22 564	0.39 684	0.29 531	0.39 597	0.22 539	0.33 578	0.25 539	0.26 602	0.21 554	0.25 598	0.10 526	0.23 678	0.15 632	0.22 665	0.09 510	0.13 604
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.20 562	0.09 428	0.22 567	0.17 299	0.10 461	0.25 596	0.18 489	0.28 511	0.45 625	0.23 554	0.32 571	0.34 618	0.26 602	0.29 620	0.29 634	0.08 423	0.06 424	0.07 312	0.07 390	0.09 510	0.10 541

LALA_ROB	0.25 616	0.16 603	0.23 575	0.27 646	0.17 640	0.27 617	0.27 642	0.42 653	0.38 591	0.33 638	0.39 615	0.51 669	0.26 602	0.29 620	0.28 625	0.16 648	0.09 564	0.13 606	0.12 608	0.13 601	0.13 604

ACVNet-4b	0.39 664	0.53 685	0.56 661	0.45 682	0.24 669	0.46 670	0.18 489	0.50 673	0.64 674	0.42 659	0.45 644	0.60 677	0.27 609	0.34 639	0.24 590	0.33 683	0.14 643	0.48 688	0.42 690	0.31 682	0.27 677

Anonymous_2	0.22 585	0.17 613	0.28 598	0.15 116	0.16 628	0.33 640	0.22 589	0.23 410	0.18 334	0.23 554	0.24 466	0.26 549	0.27 609	0.27 604	0.24 590	0.22 671	0.26 681	0.17 644	0.17 654	0.16 644	0.18 656

DMCA-RVC	0.17 525	0.10 497	0.16 458	0.24 621	0.11 518	0.19 518	0.18 489	0.26 473	0.24 446	0.21 524	0.27 524	0.25 539	0.27 609	0.18 493	0.21 554	0.12 587	0.08 531	0.13 606	0.10 553	0.10 546	0.08 461

AF-Net	0.23 598	0.17 613	0.17 483	0.27 646	0.13 576	0.26 608	0.24 612	0.33 581	0.51 644	0.25 579	0.33 578	0.39 640	0.27 609	0.28 613	0.26 611	0.11 561	0.10 588	0.16 640	0.12 608	0.11 568	0.11 567

stereogan	0.22 585	0.11 524	0.21 557	0.20 529	0.12 550	0.32 638	0.19 535	0.36 618	0.45 625	0.23 554	0.39 615	0.35 624	0.27 609	0.33 636	0.23 578	0.10 526	0.12 618	0.10 540	0.10 553	0.14 619	0.14 620

FBW_ROB	0.25 616	0.17 613	0.23 575	0.27 646	0.14 595	0.26 608	0.22 589	0.42 653	0.43 619	0.42 659	0.41 629	0.43 653	0.27 609	0.32 632	0.24 590	0.09 483	0.15 647	0.15 632	0.12 608	0.12 585	0.10 541

SANet	0.25 616	0.14 585	0.29 607	0.21 566	0.11 518	0.29 631	0.25 628	0.40 643	0.65 678	0.36 643	0.40 618	0.42 651	0.27 609	0.27 604	0.25 598	0.12 587	0.09 564	0.10 540	0.09 512	0.13 601	0.12 588

XPNet_ROB	0.22 585	0.12 543	0.20 546	0.22 588	0.13 576	0.22 564	0.19 535	0.35 611	0.40 601	0.30 620	0.40 618	0.38 635	0.27 609	0.26 602	0.29 634	0.15 631	0.10 588	0.10 540	0.10 553	0.13 601	0.12 588

ETE_ROB	0.23 598	0.17 613	0.23 575	0.25 629	0.14 595	0.26 608	0.29 659	0.32 567	0.37 585	0.28 604	0.37 600	0.45 657	0.27 609	0.28 613	0.27 617	0.11 561	0.09 564	0.12 592	0.10 553	0.14 619	0.13 604

DStereoO	0.25 616	0.18 627	0.19 541	0.20 529	0.15 614	0.22 564	0.19 535	0.33 581	0.42 610	0.30 620	0.22 449	0.33 613	0.28 618	0.42 671	0.28 625	0.47 693	0.12 618	0.31 681	0.11 585	0.17 651	0.12 588

MSAF-DinoV2	0.23 598	0.11 524	0.25 584	0.17 299	0.10 461	0.28 627	0.17 440	0.38 634	0.56 657	0.21 524	0.27 524	0.47 665	0.28 618	0.36 648	0.40 672	0.09 483	0.06 424	0.07 312	0.09 512	0.12 585	0.11 567

aanetorigin	0.22 585	0.17 613	0.57 663	0.18 391	0.10 461	0.16 454	0.19 535	0.20 341	0.33 549	0.49 670	0.48 650	0.30 585	0.28 618	0.21 554	0.24 590	0.08 423	0.07 496	0.08 402	0.07 390	0.10 546	0.09 509

RGC	0.25 616	0.20 636	0.29 607	0.28 653	0.16 628	0.22 564	0.23 601	0.33 581	0.44 621	0.27 591	0.40 618	0.38 635	0.28 618	0.37 653	0.23 578	0.11 561	0.13 632	0.17 644	0.17 654	0.15 631	0.16 643

DeepPrunerF	0.24 609	0.17 613	0.45 648	0.26 638	0.16 628	0.23 578	0.29 659	0.37 627	0.51 644	0.27 591	0.31 561	0.24 526	0.28 618	0.22 572	0.23 578	0.15 631	0.11 602	0.20 657	0.18 658	0.12 585	0.14 620

UDG	0.21 577	0.17 613	0.20 546	0.23 609	0.15 614	0.31 636	0.20 558	0.33 581	0.35 574	0.24 566	0.28 535	0.31 600	0.29 623	0.21 554	0.23 578	0.15 631	0.12 618	0.13 606	0.09 512	0.14 619	0.15 634

APVNet	0.23 598	0.12 543	0.20 546	0.18 391	0.14 595	0.32 638	0.31 668	0.40 643	0.33 549	0.27 591	0.40 618	0.30 585	0.29 623	0.27 604	0.25 598	0.11 561	0.12 618	0.11 570	0.14 626	0.12 585	0.13 604

S-Stereo	0.21 577	0.12 543	0.25 584	0.21 566	0.13 576	0.21 550	0.19 535	0.33 581	0.45 625	0.23 554	0.36 597	0.28 566	0.29 623	0.20 536	0.23 578	0.09 483	0.12 618	0.10 540	0.10 553	0.13 601	0.14 620

G-Net	0.25 616	0.17 613	0.38 636	0.23 609	0.16 628	0.51 674	0.23 601	0.29 531	0.35 574	0.36 643	0.38 607	0.31 600	0.29 623	0.28 613	0.27 617	0.11 561	0.09 564	0.12 592	0.10 553	0.16 644	0.14 620

NCC-stereo	0.25 616	0.15 592	0.31 616	0.26 638	0.17 640	0.21 550	0.31 668	0.41 648	0.40 601	0.24 566	0.38 607	0.33 613	0.29 623	0.37 653	0.28 625	0.13 606	0.11 602	0.15 632	0.22 665	0.13 601	0.13 604

Nwc_Net	0.23 598	0.17 613	0.22 567	0.25 629	0.15 614	0.25 596	0.27 642	0.38 634	0.39 597	0.22 539	0.41 629	0.30 585	0.29 623	0.28 613	0.25 598	0.11 561	0.10 588	0.17 644	0.20 660	0.10 546	0.11 567

Abc-Net	0.25 616	0.15 592	0.31 616	0.26 638	0.17 640	0.21 550	0.31 668	0.41 648	0.40 601	0.24 566	0.38 607	0.33 613	0.29 623	0.37 653	0.28 625	0.13 606	0.11 602	0.15 632	0.22 665	0.13 601	0.13 604
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 628	0.15 592	0.31 616	0.24 621	0.18 650	0.23 578	0.15 342	0.39 640	0.72 685	0.32 634	0.42 637	0.36 626	0.29 623	0.33 636	0.30 641	0.13 606	0.11 602	0.14 621	0.13 620	0.16 644	0.20 664

ADCPNet	0.26 628	0.17 613	0.62 671	0.21 566	0.15 614	0.36 653	0.25 628	0.33 581	0.37 585	0.31 627	0.41 629	0.36 626	0.29 623	0.29 620	0.34 660	0.12 587	0.10 588	0.11 570	0.12 608	0.14 619	0.13 604

GANet	0.22 585	0.13 570	0.21 557	0.25 629	0.14 595	0.23 578	0.22 589	0.42 653	0.27 498	0.31 627	0.43 640	0.37 629	0.29 623	0.23 580	0.23 578	0.10 526	0.12 618	0.10 540	0.09 512	0.10 546	0.08 461

NCCL2	0.24 609	0.15 592	0.18 517	0.34 670	0.18 650	0.24 587	0.24 612	0.34 596	0.29 522	0.31 627	0.38 607	0.38 635	0.29 623	0.23 580	0.25 598	0.15 631	0.12 618	0.18 653	0.21 662	0.13 601	0.13 604

ccnet	0.30 646	0.28 663	0.24 581	0.20 529	0.28 676	0.41 666	0.22 589	0.46 668	0.33 549	0.37 647	0.46 647	0.37 629	0.30 634	0.40 664	0.43 677	0.23 676	0.14 643	0.21 658	0.17 654	0.23 664	0.19 661

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 646	0.24 653	0.30 613	0.36 674	0.16 628	0.36 653	0.31 668	0.34 596	0.43 619	0.41 657	0.46 647	0.38 635	0.30 634	0.35 644	0.29 634	0.19 659	0.20 665	0.26 666	0.29 679	0.18 655	0.19 661

XQC	0.29 643	0.23 650	0.53 657	0.29 660	0.19 654	0.36 653	0.28 648	0.37 627	0.58 662	0.31 627	0.31 561	0.37 629	0.30 634	0.39 660	0.39 670	0.13 606	0.09 564	0.15 632	0.12 608	0.18 655	0.18 656

DPSNet	0.28 639	0.16 603	0.33 623	0.18 391	0.13 576	0.55 677	0.42 687	0.52 678	0.68 680	0.29 614	0.38 607	0.39 640	0.30 634	0.32 632	0.23 578	0.11 561	0.10 588	0.11 570	0.08 466	0.20 660	0.16 643

PDISCO_ROB	0.28 639	0.16 603	0.28 598	0.28 653	0.20 658	0.33 640	0.27 642	0.45 665	0.58 662	0.28 604	0.41 629	0.45 657	0.30 634	0.34 639	0.35 661	0.12 587	0.09 564	0.17 644	0.16 647	0.17 651	0.13 604

ADCL	0.25 616	0.12 543	0.49 655	0.22 588	0.12 550	0.36 653	0.29 659	0.30 544	0.57 659	0.24 566	0.47 649	0.30 585	0.31 639	0.30 626	0.30 641	0.09 483	0.07 496	0.09 491	0.09 512	0.10 546	0.10 541

CC-Net-ROB	0.28 639	0.31 672	0.36 634	0.30 664	0.15 614	0.25 596	0.19 535	0.45 665	0.34 560	0.39 650	0.37 600	0.39 640	0.31 639	0.27 604	0.27 617	0.24 678	0.18 659	0.30 680	0.23 669	0.19 658	0.15 634

PStereo	0.20 562	0.22 646	0.20 546	0.18 391	0.10 461	0.13 350	0.19 535	0.28 511	0.38 591	0.20 507	0.14 303	0.28 566	0.32 641	0.24 592	0.32 652	0.18 654	0.13 632	0.16 640	0.11 585	0.13 601	0.12 588

zh-sn7	0.26 628	0.17 613	0.55 660	0.24 621	0.14 595	0.25 596	0.25 628	0.34 596	0.49 636	0.29 614	0.55 660	0.29 575	0.32 641	0.37 653	0.33 656	0.10 526	0.10 588	0.11 570	0.11 585	0.12 585	0.12 588

DANet	0.21 577	0.16 603	0.29 607	0.25 629	0.13 576	0.23 578	0.19 535	0.28 511	0.27 498	0.28 604	0.32 571	0.35 624	0.32 641	0.31 627	0.24 590	0.11 561	0.09 564	0.11 570	0.10 553	0.13 601	0.11 567
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	0.31 652	0.34 675	0.29 607	0.35 672	0.16 628	0.33 640	0.42 687	0.48 671	0.52 650	0.35 640	0.35 592	0.34 618	0.32 641	0.40 664	0.33 656	0.27 680	0.20 665	0.29 678	0.15 642	0.19 658	0.18 656
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
light-stereo	0.44 671	0.27 661	0.64 674	0.61 690	0.50 690	0.34 644	0.23 601	0.47 669	0.52 650	0.57 678	0.59 672	0.78 689	0.33 645	0.49 676	0.30 641	0.33 683	0.25 679	0.27 669	0.33 684	0.47 688	0.41 691

FAT-Stereo	0.21 577	0.13 570	0.22 567	0.21 566	0.12 550	0.18 495	0.18 489	0.35 611	0.40 601	0.28 604	0.37 600	0.33 613	0.33 645	0.21 554	0.20 541	0.09 483	0.11 602	0.10 540	0.09 512	0.11 568	0.14 620

DStereoSA	0.26 628	0.19 631	0.39 637	0.27 646	0.17 640	0.23 578	0.21 575	0.50 673	0.60 665	0.22 539	0.30 556	0.29 575	0.34 647	0.40 664	0.29 634	0.12 587	0.11 602	0.16 640	0.14 626	0.15 631	0.12 588

otaku	0.39 664	0.38 678	0.53 657	0.44 681	0.28 676	0.57 679	0.24 612	0.42 653	0.62 670	0.40 653	0.50 653	0.46 661	0.34 647	0.40 664	0.33 656	0.30 681	0.30 685	0.39 685	0.33 684	0.30 679	0.29 678

AnyNet_C32	0.26 628	0.16 603	0.39 637	0.20 529	0.17 640	0.26 608	0.31 668	0.32 567	0.45 625	0.31 627	0.50 653	0.30 585	0.34 647	0.41 670	0.36 662	0.12 587	0.12 618	0.12 592	0.14 626	0.14 619	0.15 634

CSAN	0.30 646	0.24 653	0.28 598	0.34 670	0.19 654	0.34 644	0.42 687	0.38 634	0.51 644	0.38 649	0.40 618	0.44 656	0.34 647	0.29 620	0.31 647	0.19 659	0.16 653	0.19 655	0.19 659	0.14 619	0.15 634

edge stereo	0.23 598	0.14 585	0.21 557	0.21 566	0.13 576	0.24 587	0.16 406	0.32 567	0.42 610	0.32 634	0.40 618	0.39 640	0.35 651	0.25 598	0.25 598	0.13 606	0.11 602	0.14 621	0.11 585	0.12 585	0.14 620

PASM	0.33 655	0.25 658	0.51 656	0.28 653	0.27 675	0.30 634	0.31 668	0.35 611	0.51 644	0.36 643	0.40 618	0.47 665	0.35 651	0.34 639	0.36 662	0.23 676	0.26 681	0.26 666	0.28 678	0.23 664	0.21 665

WCMA_ROB	0.24 609	0.11 524	0.24 581	0.17 299	0.14 595	0.34 644	0.16 406	0.33 581	0.33 549	0.39 650	0.54 659	0.40 646	0.35 651	0.35 644	0.26 611	0.12 587	0.12 618	0.12 592	0.11 585	0.14 619	0.14 620

DStereoFS	0.27 636	0.22 646	0.32 620	0.23 609	0.15 614	0.23 578	0.21 575	0.52 678	0.49 636	0.28 604	0.45 644	0.34 618	0.36 654	0.53 682	0.29 634	0.13 606	0.11 602	0.15 632	0.13 620	0.17 651	0.17 652

SGM_RVC	0.24 609	0.12 543	0.16 458	0.15 116	0.09 344	0.34 644	0.19 535	0.35 611	0.32 544	0.44 664	0.38 607	0.53 673	0.36 654	0.36 648	0.26 611	0.13 606	0.13 632	0.13 606	0.13 620	0.11 568	0.11 567
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	0.30 646	0.19 631	0.48 654	0.21 566	0.18 650	0.29 631	0.24 612	0.42 653	0.64 674	0.40 653	0.50 653	0.40 646	0.37 656	0.40 664	0.43 677	0.13 606	0.13 632	0.13 606	0.14 626	0.16 644	0.16 643

LSM	0.34 661	0.21 642	0.62 671	0.27 646	0.62 701	0.35 649	0.26 637	0.43 659	0.49 636	0.45 666	0.60 674	0.42 651	0.37 656	0.35 644	0.26 611	0.13 606	0.21 675	0.14 621	0.16 647	0.18 655	0.34 684

psmorigin	0.25 616	0.16 603	0.35 632	0.17 299	0.13 576	0.24 587	0.14 252	0.34 596	0.34 560	0.41 657	0.55 660	0.41 649	0.38 658	0.35 644	0.28 625	0.11 561	0.15 647	0.11 570	0.11 585	0.12 585	0.17 652

AANet	0.31 652	0.20 636	1.05 702	0.16 211	0.13 576	0.23 578	0.16 406	0.30 544	0.64 674	0.60 679	0.53 657	0.46 661	0.39 659	0.23 580	0.33 656	0.12 587	0.10 588	0.11 570	0.10 553	0.13 601	0.12 588

Wz-Net-TNSev	0.29 643	0.20 636	0.69 683	0.19 464	0.15 614	0.38 659	0.27 642	0.36 618	0.56 657	0.35 640	0.42 637	0.45 657	0.39 659	0.33 636	0.31 647	0.13 606	0.13 632	0.10 540	0.12 608	0.15 631	0.15 634

MFN_U_SF_RVC	0.33 655	0.22 646	0.58 666	0.31 666	0.15 614	0.36 653	0.17 440	0.54 682	0.46 632	0.47 669	0.56 662	0.58 676	0.39 659	0.36 648	0.38 669	0.15 631	0.15 647	0.18 653	0.21 662	0.16 644	0.16 643

SAMSARA	0.41 667	0.28 663	0.34 626	0.55 688	0.39 683	0.85 698	1.25 716	0.49 672	0.52 650	0.36 643	0.35 592	0.56 675	0.39 659	0.39 660	0.41 674	0.15 631	0.20 665	0.15 632	0.14 626	0.23 664	0.21 665

AnyNet_C01	0.37 662	0.26 659	1.41 707	0.22 588	0.17 640	0.51 674	0.28 648	0.36 618	0.40 601	0.39 650	0.75 686	0.46 661	0.39 659	0.46 674	0.50 687	0.13 606	0.13 632	0.13 606	0.14 626	0.14 619	0.16 643

EDNetEfficient	0.30 646	0.24 653	1.18 704	0.18 391	0.10 461	0.20 538	0.20 558	0.21 363	0.61 667	0.74 690	0.56 662	0.30 585	0.40 664	0.23 580	0.32 652	0.09 483	0.07 496	0.08 402	0.07 390	0.11 568	0.10 541

FC-DCNN v2	0.33 655	0.28 663	0.28 598	0.26 638	0.23 665	0.39 662	0.29 659	0.41 648	0.44 621	0.46 667	0.57 666	0.51 669	0.41 665	0.38 658	0.30 641	0.21 667	0.20 665	0.27 669	0.26 672	0.25 672	0.24 670

FC-DCNN	0.33 655	0.28 663	0.28 598	0.26 638	0.23 665	0.38 659	0.29 659	0.40 643	0.44 621	0.46 667	0.56 662	0.51 669	0.41 665	0.38 658	0.31 647	0.21 667	0.20 665	0.27 669	0.26 672	0.25 672	0.24 670

MSMD_ROB	0.31 652	0.26 659	0.26 593	0.24 621	0.21 661	0.34 644	0.25 628	0.34 596	0.39 597	0.40 653	0.69 680	0.45 657	0.41 665	0.34 639	0.28 625	0.20 664	0.20 665	0.26 666	0.25 671	0.23 664	0.22 668

MeshStereo	0.27 636	0.13 570	0.18 517	0.15 116	0.11 518	0.33 640	0.24 612	0.41 648	0.36 579	0.53 673	0.58 670	0.67 683	0.41 665	0.36 648	0.27 617	0.14 627	0.13 632	0.13 606	0.11 585	0.11 568	0.11 567
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
Ntro	0.41 667	0.40 680	0.54 659	0.46 685	0.30 680	0.64 683	0.24 612	0.47 669	0.68 680	0.42 659	0.49 651	0.47 665	0.42 669	0.40 664	0.32 652	0.32 682	0.28 683	0.37 684	0.31 682	0.33 684	0.29 678

FCDSN-DC	0.33 655	0.28 663	0.28 598	0.30 664	0.24 669	0.39 662	0.28 648	0.43 659	0.42 610	0.44 664	0.53 657	0.51 669	0.42 669	0.37 653	0.30 641	0.21 667	0.20 665	0.27 669	0.26 672	0.25 672	0.25 672
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	0.26 628	0.15 592	0.42 645	0.20 529	0.14 595	0.25 596	0.26 637	0.35 611	0.40 601	0.37 647	0.45 644	0.34 618	0.42 669	0.36 648	0.36 662	0.10 526	0.09 564	0.11 570	0.11 585	0.13 601	0.13 604

RTS	0.46 675	0.19 631	3.33 713	0.25 629	0.15 614	0.72 690	0.21 575	0.37 627	0.78 692	0.42 659	0.44 642	0.31 600	0.43 672	0.55 685	0.37 666	0.10 526	0.09 564	0.13 606	0.13 620	0.15 631	0.15 634

RTSA	0.46 675	0.19 631	3.33 713	0.25 629	0.15 614	0.72 690	0.21 575	0.37 627	0.78 692	0.42 659	0.44 642	0.31 600	0.43 672	0.55 685	0.37 666	0.10 526	0.09 564	0.13 606	0.13 620	0.15 631	0.15 634

SGM-ForestM	0.33 655	0.12 543	0.17 483	0.16 211	0.11 518	0.42 668	0.20 558	0.43 659	0.53 654	0.53 673	0.57 666	1.41 707	0.44 674	0.42 671	0.29 634	0.14 627	0.16 653	0.16 640	0.16 647	0.12 585	0.13 604

RainbowNet	0.54 682	0.61 689	0.71 688	0.57 689	0.43 687	0.66 685	0.37 680	0.60 690	0.87 696	0.51 671	0.67 676	0.63 679	0.47 675	0.50 677	0.44 680	0.47 693	0.48 699	0.53 692	0.41 689	0.53 692	0.41 691

coex-ft	3.24 712	0.35 676	57.83 744	0.18 391	0.13 576	0.27 617	0.23 601	0.28 511	0.72 685	1.89 716	0.70 681	0.43 653	0.47 675	0.29 620	0.43 677	0.09 483	0.09 564	0.12 592	0.09 512	0.14 619	0.14 620

LE_ROB	0.50 680	0.07 212	0.14 379	0.15 116	0.08 216	0.26 608	0.17 440	0.23 410	1.71 714	4.68 720	0.67 676	0.46 661	0.47 675	0.21 554	0.30 641	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.08 445	0.06 295

ACVNet_1	0.45 674	0.51 684	0.61 669	0.45 682	0.28 676	0.50 672	0.28 648	0.58 689	0.71 684	0.63 681	0.59 672	0.74 688	0.50 678	0.50 677	0.36 662	0.26 679	0.25 679	0.39 685	0.29 679	0.32 683	0.25 672

Consistency-Raft	0.44 671	0.40 680	0.46 649	0.37 676	0.43 687	0.42 668	0.41 685	0.57 684	0.55 655	0.32 634	0.73 684	0.32 607	0.50 678	0.42 671	0.49 686	0.39 687	0.36 690	0.45 687	0.52 699	0.42 687	0.30 680

EDNetEfficientorigin	7.92 719	0.32 673	152.98 745	0.20 529	0.10 461	0.22 564	0.17 440	0.23 410	0.60 665	0.73 688	0.67 676	0.41 649	0.51 680	0.24 592	0.41 674	0.08 423	0.07 496	0.09 491	0.07 390	0.12 585	0.11 567

TCMNet-wrong-test	3.69 713	5.54 726	3.91 717	12.22 728	11.75 730	4.77 716	3.86 720	1.08 710	0.74 689	1.13 708	2.21 717	6.16 722	0.53 681	3.43 718	2.33 716	0.90 713	0.20 665	1.85 720	1.69 719	5.71 724	3.79 724

anonymity	0.53 681	0.58 686	0.66 675	0.41 678	0.61 700	0.54 676	0.41 685	0.57 684	0.41 608	0.56 677	0.50 653	0.50 668	0.55 682	0.59 690	0.50 687	0.58 700	0.50 703	0.51 690	0.51 697	0.52 690	0.58 698

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 671	0.39 679	0.56 661	0.40 677	0.20 658	0.66 685	0.33 677	0.54 682	0.72 685	0.71 686	0.72 683	0.62 678	0.55 682	0.52 680	0.47 684	0.20 664	0.19 664	0.29 678	0.30 681	0.24 670	0.19 661

ELAS_RVC	0.42 669	0.29 670	0.33 623	0.28 653	0.24 669	0.56 678	0.38 682	0.50 673	0.61 667	0.74 690	0.76 687	0.67 683	0.56 684	0.55 685	0.42 676	0.22 671	0.21 675	0.27 669	0.26 672	0.27 678	0.26 675
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 669	0.29 670	0.34 626	0.28 653	0.24 669	0.63 682	0.37 680	0.52 678	0.52 650	0.72 687	0.82 691	0.68 685	0.56 684	0.52 680	0.45 683	0.22 671	0.21 675	0.27 669	0.26 672	0.26 676	0.26 675
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	0.57 684	0.58 686	0.67 679	0.41 678	0.55 694	0.68 687	0.51 694	0.57 684	0.46 632	0.67 682	0.70 681	0.69 686	0.57 686	0.64 692	0.58 692	0.59 701	0.49 700	0.50 689	0.50 696	0.52 690	0.59 701

SPS-STEREO	0.58 685	0.59 688	0.66 675	0.45 682	0.55 694	0.65 684	0.44 690	0.63 691	0.51 644	0.69 684	0.65 675	0.66 682	0.58 687	0.62 691	0.62 695	0.62 703	0.47 698	0.51 690	0.49 694	0.55 693	0.58 698
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	0.49 679	0.27 661	0.61 669	0.29 660	0.20 658	0.40 664	0.19 535	0.51 677	0.66 679	0.53 673	0.91 695	1.02 694	0.59 688	0.51 679	0.58 692	0.53 697	0.32 688	0.55 694	0.40 688	0.36 685	0.38 688

PVD	0.40 666	0.21 642	0.40 640	0.32 669	0.23 665	0.30 634	0.45 691	0.53 681	0.97 699	0.55 676	0.80 690	0.54 674	0.60 689	0.53 682	0.40 672	0.19 659	0.14 643	0.17 644	0.14 626	0.24 670	0.32 682

PWCK	0.72 690	0.95 704	0.99 700	0.77 695	0.32 681	0.79 695	0.38 682	0.92 698	0.90 697	0.96 701	0.76 687	0.97 693	0.62 690	0.87 702	0.68 698	0.73 707	0.46 694	0.76 702	0.49 694	0.71 704	0.44 694

MANE	0.47 677	0.28 663	0.28 598	0.27 646	0.24 669	0.50 672	0.32 676	0.57 684	0.62 670	0.74 690	1.20 709	1.21 700	0.64 691	0.54 684	0.39 670	0.22 671	0.20 665	0.27 669	0.31 682	0.26 676	0.25 672

BEATNet-Init1	0.54 682	0.28 663	0.68 682	0.31 666	0.21 661	0.85 698	0.31 668	0.57 684	0.69 683	0.89 697	1.00 699	2.17 714	0.66 692	0.58 689	0.44 680	0.19 659	0.18 659	0.23 663	0.22 665	0.22 661	0.21 665

MADNet+	0.76 693	0.72 695	3.76 716	0.67 692	0.41 685	0.99 704	0.97 714	0.72 693	0.75 690	0.52 672	0.58 670	0.64 681	0.68 693	0.89 705	1.04 711	0.35 685	0.36 690	0.28 677	0.23 669	0.38 686	0.33 683

MFMNet_re	0.65 686	0.66 693	0.66 675	0.51 686	0.69 705	0.70 688	0.58 698	0.65 692	0.75 690	0.61 680	0.73 684	0.63 679	0.68 693	0.65 693	0.60 694	0.66 705	0.58 712	0.63 695	0.59 700	0.68 701	0.69 708

NVStereoNet_ROB	0.47 677	0.37 677	0.47 652	0.42 680	0.29 679	0.35 649	0.35 678	0.50 673	0.61 667	0.73 688	0.94 696	0.70 687	0.68 693	0.48 675	0.62 695	0.22 671	0.33 689	0.34 683	0.34 687	0.30 679	0.31 681
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_2	0.67 689	0.68 694	0.70 686	0.64 691	0.41 685	0.75 693	0.50 693	0.98 704	1.38 709	0.90 698	1.09 703	1.04 695	0.74 696	0.55 685	0.48 685	0.43 689	0.40 692	0.53 692	0.45 691	0.48 689	0.36 686

TorneroNet-64	0.76 693	0.73 696	0.77 692	0.78 697	0.58 699	0.94 703	0.58 698	0.85 697	1.26 704	0.67 682	0.88 693	1.41 707	0.76 697	0.87 702	0.68 698	0.49 695	0.46 694	0.73 699	0.59 700	0.68 701	0.54 697

IMH-64-1	0.66 687	0.62 690	0.69 683	0.72 693	0.51 691	0.60 680	0.51 694	0.92 698	0.84 694	0.75 693	1.02 700	0.81 690	0.78 698	0.80 696	0.50 687	0.43 689	0.46 694	0.72 697	0.48 692	0.55 693	0.40 689

IMH-64	0.66 687	0.62 690	0.69 683	0.72 693	0.51 691	0.60 680	0.51 694	0.92 698	0.84 694	0.75 693	1.02 700	0.81 690	0.78 698	0.80 696	0.50 687	0.43 689	0.46 694	0.72 697	0.48 692	0.55 693	0.40 689

JetBlue	0.73 692	0.46 683	1.21 705	0.52 687	0.47 689	2.16 714	0.67 704	0.78 694	0.72 685	0.70 685	0.79 689	1.21 700	0.84 700	1.06 711	1.04 711	0.40 688	0.28 683	0.33 682	0.33 684	0.30 679	0.34 684

LVE	0.84 698	0.87 702	0.86 697	0.81 698	0.56 696	1.09 709	0.66 703	1.07 708	1.45 711	0.97 702	1.23 711	1.11 698	0.86 701	0.84 699	0.72 702	0.49 695	0.56 709	0.76 702	0.60 702	0.66 699	0.60 704

TorneroNet	0.83 697	0.75 697	0.83 696	0.85 700	0.63 702	1.03 707	0.65 702	0.96 702	1.14 702	0.80 695	1.10 705	1.36 705	0.88 702	0.95 707	0.82 706	0.57 698	0.49 700	0.79 705	0.66 705	0.74 707	0.64 707

IMH	0.72 690	0.65 692	0.70 686	0.77 695	0.54 693	0.71 689	0.56 697	0.99 706	1.08 700	0.82 696	1.09 703	0.89 692	0.88 702	0.88 704	0.53 691	0.44 692	0.50 703	0.75 700	0.51 697	0.58 696	0.42 693

WAO-7	0.80 695	0.78 698	0.57 663	0.85 700	0.67 704	0.76 694	0.69 707	1.07 708	1.30 706	0.90 698	1.20 709	1.05 696	0.93 704	0.71 694	0.68 698	0.60 702	0.62 713	0.67 696	0.68 706	0.64 697	0.59 701

JetRed	1.66 709	1.51 712	3.09 712	0.93 704	1.21 714	5.28 717	1.61 719	1.29 716	1.42 710	1.84 715	1.77 716	1.59 713	0.95 705	1.43 714	2.51 719	0.91 714	1.61 718	0.93 709	0.91 714	1.36 715	1.03 715

KSHMR	1.10 706	1.19 708	0.90 699	1.26 713	1.00 713	0.99 704	0.96 713	1.13 713	1.35 707	1.16 710	1.28 712	1.40 706	0.97 706	1.03 710	0.93 708	1.03 715	1.08 717	1.20 714	1.03 716	1.03 712	0.98 714

Dean	0.88 699	0.88 703	0.81 693	0.82 699	0.57 697	0.91 700	0.62 701	1.17 714	1.71 714	1.15 709	1.16 707	1.31 704	1.00 707	0.82 698	0.83 707	0.57 698	0.56 709	0.78 704	0.65 703	0.67 700	0.58 698

WAO-6	0.82 696	0.81 699	0.63 673	0.87 702	0.63 702	0.79 695	0.60 700	0.98 704	1.52 713	0.91 700	0.97 698	1.08 697	1.04 708	0.72 695	0.70 701	0.72 706	0.49 700	0.91 708	0.71 707	0.70 703	0.59 701

ktn	1.02 705	1.23 709	0.82 694	1.24 712	0.86 711	1.00 706	0.86 710	0.96 702	1.37 708	1.05 704	1.12 706	1.16 699	1.06 709	0.95 707	0.62 695	1.28 717	0.71 715	1.39 717	0.83 711	1.06 713	0.77 711

WAO-8	0.92 700	0.83 700	0.67 679	0.94 705	0.70 706	0.92 701	0.68 705	1.08 710	1.80 716	1.06 706	1.42 713	1.29 702	1.08 710	0.86 700	0.80 704	0.74 708	0.54 706	0.86 706	0.75 708	0.71 704	0.63 705

Venus	0.92 700	0.83 700	0.67 679	0.94 705	0.70 706	0.92 701	0.68 705	1.08 710	1.80 716	1.06 706	1.42 713	1.29 702	1.08 710	0.86 700	0.80 704	0.74 708	0.54 706	0.86 706	0.75 708	0.71 704	0.63 705

DPSimNet_ROB	1.14 707	1.25 710	0.87 698	1.15 711	0.90 712	1.15 710	1.18 715	1.20 715	1.26 704	1.45 713	1.05 702	1.44 710	1.13 712	0.92 706	1.70 714	1.47 718	0.52 705	1.22 715	1.04 717	0.92 710	1.03 715

notaker	0.98 703	1.13 707	1.02 701	1.14 710	0.81 709	0.73 692	0.69 707	0.94 701	1.15 703	1.19 711	1.19 708	1.41 707	1.17 713	1.10 713	0.74 703	0.82 711	0.64 714	1.18 713	0.79 710	1.02 711	0.82 712

UNDER WATER-64	0.97 702	0.96 705	1.48 709	0.88 703	0.57 697	1.24 712	0.90 712	0.78 694	0.96 698	1.05 704	0.85 692	1.56 712	1.26 714	0.97 709	0.99 709	0.88 712	0.57 711	1.04 712	0.88 712	0.81 708	0.75 709

UNDER WATER	0.99 704	1.00 706	1.47 708	1.00 707	0.71 708	1.18 711	0.86 710	0.81 696	1.09 701	1.02 703	0.90 694	1.53 711	1.26 714	1.06 711	1.02 710	0.79 710	0.54 706	1.02 710	0.88 712	0.83 709	0.75 709

HanzoNet	1.31 708	1.29 711	1.22 706	1.13 709	0.85 710	1.05 708	0.84 709	1.06 707	1.47 712	1.66 714	1.63 715	2.48 716	1.78 716	1.63 715	1.69 713	1.27 716	0.80 716	1.32 716	1.02 715	1.07 714	0.90 713

Selective-IGEV-i1pa	2.90 711	3.64 717	0.72 689	0.29 660	0.14 595	10.70 723	0.45 691	4.60 718	3.77 719	3.60 718	7.07 720	3.52 717	2.16 717	13.72 732	2.40 718	0.37 686	0.15 647	0.13 606	0.10 553	0.15 631	0.36 686

MADNet++	1.97 710	1.75 713	1.66 710	1.83 714	1.69 716	2.38 715	1.45 718	2.36 717	2.11 718	2.58 717	2.37 718	2.25 715	2.21 718	2.28 716	2.36 717	1.87 719	1.67 719	1.53 718	1.34 718	1.87 716	1.78 718

Selective-IGEV-i16pa	19.44 732	3.95 718	1.06 703	0.21 566	0.19 654	105.21 746	0.29 659	22.78 738	47.64 746	4.27 719	59.07 746	9.08 725	2.84 719	125.10 747	5.92 722	0.18 654	0.12 618	0.09 491	0.12 608	0.12 585	0.52 696

tt	4.65 714	0.07 212	3.54 715	2.01 715	1.55 715	10.25 721	16.66 724	8.90 727	5.03 720	1.33 712	0.96 697	4.71 718	4.74 720	3.33 717	5.86 721	6.06 727	10.30 733	1.87 721	2.09 721	2.61 718	1.19 717

LRCNet_RVC	10.76 727	13.97 733	7.97 727	19.07 732	2.04 717	0.35 649	0.31 668	5.29 719	0.48 635	13.02 732	17.65 732	8.69 724	5.73 721	4.78 719	2.22 715	23.53 742	2.69 724	27.60 745	25.75 745	17.60 739	16.54 742

PML	8.57 722	9.39 732	6.24 718	5.34 719	6.36 721	13.21 724	20.99 725	5.35 720	6.68 721	17.75 734	26.46 745	7.58 723	6.08 722	7.89 723	5.76 720	5.33 726	1.83 720	5.95 732	1.93 720	8.75 729	2.53 720

USTest	6.16 715	2.65 716	2.79 711	6.48 722	7.21 722	14.33 725	21.38 726	6.98 726	9.55 725	5.35 723	6.12 719	5.71 721	7.69 723	6.31 722	6.75 723	1.97 720	3.38 725	1.63 719	2.14 722	2.49 717	2.35 719

xxxxx1	7.75 716	5.06 723	7.26 719	3.15 716	3.91 718	16.37 726	22.88 729	5.87 723	8.68 722	7.99 724	8.55 721	9.13 726	8.46 724	10.05 724	10.47 724	2.43 721	2.48 721	3.56 724	12.26 730	3.48 719	3.02 721

tt_ll	7.75 716	5.06 723	7.26 719	3.15 716	3.91 718	16.37 726	22.88 729	5.87 723	8.68 722	7.99 724	8.55 721	9.13 726	8.46 724	10.05 724	10.47 724	2.43 721	2.48 721	3.56 724	12.26 730	3.48 719	3.02 721

ff	7.75 716	5.06 723	7.26 719	3.15 716	3.91 718	16.37 726	22.88 729	5.87 723	8.68 722	7.99 724	8.55 721	9.13 726	8.46 724	10.05 724	10.47 724	2.43 721	2.48 721	3.56 724	12.26 730	3.48 719	3.02 721

DPSMNet_ROB	8.06 720	4.50 719	8.69 728	5.36 721	10.74 725	8.32 719	22.71 727	5.47 721	13.38 729	5.13 721	9.98 726	5.10 719	10.47 727	5.53 720	12.77 730	3.80 725	8.00 726	3.49 722	6.95 727	3.75 723	7.09 728

DGTPSM_ROB	8.06 720	4.50 719	8.69 728	5.34 719	10.73 724	8.32 719	22.71 727	5.47 721	13.38 729	5.13 721	9.98 726	5.10 719	10.47 727	5.53 720	12.77 730	3.79 724	8.00 726	3.49 722	6.95 727	3.74 722	7.09 728

iinet-test	10.41 723	8.00 728	7.40 722	10.23 723	10.93 726	17.97 730	25.06 732	11.30 731	13.29 727	9.69 728	9.78 725	9.38 729	11.23 729	10.97 728	12.61 728	6.59 729	8.30 728	5.49 727	6.54 723	6.58 725	6.91 726

IINet	10.41 723	8.00 728	7.40 722	10.23 723	10.93 726	17.97 730	25.06 732	11.30 731	13.29 727	9.69 728	9.77 724	9.38 729	11.23 729	10.97 728	12.61 728	6.59 729	8.30 728	5.49 727	6.54 723	6.58 725	6.91 726

Anonymous_1	10.87 728	7.82 727	7.41 724	10.29 725	10.08 723	18.64 732	26.11 734	11.02 730	13.45 731	9.43 727	10.10 728	9.73 731	11.31 731	10.69 727	12.47 727	6.42 728	8.38 730	5.70 729	10.22 729	11.41 730	6.65 725

DPSM_ROB	11.10 729	8.47 730	7.95 725	10.84 726	11.58 728	19.10 733	26.50 737	12.02 733	14.09 732	10.38 730	10.91 729	10.39 732	11.92 732	11.67 730	13.39 732	6.99 731	8.79 731	5.82 730	6.92 725	6.97 727	7.31 730

DPSM	11.10 729	8.47 730	7.95 725	10.84 726	11.58 728	19.10 733	26.50 737	12.02 733	14.09 732	10.38 730	10.91 729	10.39 732	11.92 732	11.67 730	13.39 732	6.99 731	8.79 731	5.82 730	6.92 725	6.97 727	7.31 730

HaxPig	15.73 731	18.55 742	19.19 738	16.92 731	15.89 733	7.80 718	7.57 721	13.37 735	10.80 726	15.40 733	14.87 731	15.95 734	14.81 734	15.67 733	15.97 736	18.96 741	16.72 734	19.47 741	18.10 743	19.45 742	19.06 743

MEDIAN_ROB	20.38 735	24.05 743	23.36 741	21.18 733	21.62 736	10.51 722	8.17 722	17.68 736	15.46 736	20.04 737	19.65 733	20.30 735	20.16 735	21.17 734	21.03 737	23.81 743	21.77 743	24.98 744	23.75 744	25.01 743	23.94 744

RSGM-EC	20.15 733	4.62 721	0.75 690	16.73 729	16.97 734	21.10 735	26.46 735	10.37 728	14.13 734	18.18 735	21.56 735	22.31 744	22.50 736	21.80 735	15.71 734	62.36 745	33.86 745	20.06 742	18.04 741	19.30 740	16.22 740

acva	20.15 733	4.62 721	0.75 690	16.73 729	16.97 734	21.10 735	26.46 735	10.37 728	14.13 734	18.18 735	21.56 735	22.31 744	22.50 736	21.80 735	15.71 734	62.36 745	33.86 745	20.06 742	18.04 741	19.30 740	16.22 740

fast-reg	22.77 742	17.32 741	19.13 736	22.15 741	24.31 743	38.33 740	53.16 739	24.18 742	28.58 744	20.60 738	22.12 743	20.65 736	23.90 738	23.12 737	26.84 740	14.18 740	17.47 736	14.33 740	14.96 740	15.38 738	14.67 734

FlowAnything	22.34 739	17.13 737	15.98 733	22.00 738	23.23 737	38.39 744	53.32 741	24.19 743	28.48 742	21.00 745	21.93 741	20.83 737	23.97 739	23.44 743	26.83 739	14.04 733	17.80 742	11.63 733	14.08 739	14.00 731	14.65 732

Selective-RAFT-Error	22.39 741	17.14 738	16.01 734	22.00 738	23.34 742	38.37 742	53.36 742	24.24 745	28.53 743	20.80 743	21.94 742	20.94 738	24.02 740	23.48 744	27.33 746	14.07 737	17.70 740	11.70 734	13.93 733	14.05 734	14.83 739

CasAABBNet	22.33 736	17.11 734	15.84 732	21.94 735	23.28 738	38.30 737	53.40 743	24.05 741	28.44 741	20.66 740	21.86 739	21.03 742	24.04 741	23.35 740	27.03 742	14.06 734	17.69 737	11.70 734	13.94 734	14.04 733	14.76 736

Hybrid-DGEV	22.38 740	17.26 740	16.15 735	21.92 734	23.29 739	38.36 741	53.40 743	24.38 746	28.67 745	20.64 739	21.89 740	21.01 739	24.05 742	23.35 740	27.12 745	14.08 738	17.70 740	11.71 738	13.99 738	14.01 732	14.70 735

RAFT-FEzeroshot	22.33 736	17.12 735	15.83 730	21.95 736	23.32 740	38.31 738	53.41 745	23.99 739	28.43 739	20.66 740	21.84 737	21.02 740	24.05 742	23.33 738	27.09 743	14.06 734	17.69 737	11.70 734	13.95 735	14.05 734	14.76 736

RAFT-FE	22.33 736	17.12 735	15.83 730	21.95 736	23.32 740	38.31 738	53.41 745	23.99 739	28.43 739	20.66 740	21.84 737	21.02 740	24.05 742	23.33 738	27.09 743	14.06 734	17.69 737	11.70 734	13.95 735	14.05 734	14.76 736

LSM0	22.80 743	17.22 739	19.17 737	22.12 740	28.90 745	38.38 743	53.27 740	24.21 744	28.36 738	20.84 744	21.11 734	21.63 743	24.25 745	23.42 742	26.98 741	14.08 738	17.39 735	11.72 739	13.98 737	14.22 737	14.66 733

AVERAGE_ROB	24.89 744	29.12 744	27.98 742	24.83 742	24.59 744	17.82 729	11.61 723	21.45 737	19.91 737	25.04 746	24.38 744	25.06 746	25.31 746	24.69 745	22.86 738	29.74 744	27.09 744	28.97 746	27.94 746	30.07 744	29.35 745

test_example2	97.69 745	92.93 745	45.57 743	96.02 743	109.84 746	88.44 745	93.70 747	25.54 747	94.63 747	130.46 748	126.87 747	58.93 747	75.48 747	87.99 746	77.94 747	150.16 747	221.11 747	76.29 747	98.21 747	108.42 747	95.33 746

ccccc		285.89 746		366.70 746	366.78 747	118.88 747		113.97 748		125.77 747		120.54 748		252.62 748		382.79 748	352.84 748	254.30 748	222.62 748	426.61 748

Low-res two-view benchmark