Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PipStereo	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.06 1	0.07 13	0.06 21	0.05 7	0.09 211	0.05 17	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 156	0.05 185

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.06 1	0.06 6	0.06 21	0.06 19	0.08 171	0.05 17	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 104	0.12 5	0.05 2	0.06 11	0.11 67	0.06 1	0.06 6	0.06 21	0.06 19	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.09 90	0.07 330	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 48

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.04 1	0.06 11	0.12 102	0.06 1	0.05 3	0.06 21	0.05 7	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.09 129	0.13 168	0.06 1	0.09 42	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

BLMT-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.15 101	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.07 6	0.10 61	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 65	0.07 3	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

Pro-Stereo	0.07 6	0.05 29	0.08 35	0.15 101	0.08 204	0.08 71	0.12 102	0.07 6	0.08 19	0.06 21	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

S2M2_XL	0.08 70	0.06 92	0.12 272	0.12 5	0.08 204	0.09 129	0.09 20	0.07 6	0.07 13	0.08 119	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.09 90	0.08 405	0.06 405	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.06 285
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 29	0.07 8	0.14 53	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.07 6	0.13 172	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 48

LACA3	0.07 6	0.08 326	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.09 129	0.11 67	0.08 10	0.09 42	0.08 119	0.06 19	0.07 119	0.07 170	0.08 21	0.07 1	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MLG-Stereo_test3	0.07 6	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.10 33	0.08 10	0.06 6	0.06 21	0.04 1	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

MLG-Stereo	0.07 6	0.05 29	0.09 104	0.17 281	0.05 2	0.07 32	0.11 67	0.08 10	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.05 185

LG-G_1	0.07 6	0.04 1	0.11 223	0.15 101	0.06 25	0.09 129	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 21	0.06 19	0.07 119	0.07 170	0.11 182	0.08 23	0.07 330	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

LG-G	0.07 6	0.04 1	0.11 223	0.15 101	0.06 25	0.09 129	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 21	0.06 19	0.07 119	0.07 170	0.11 182	0.08 23	0.07 330	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

LGtest1	0.07 6	0.05 29	0.11 223	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.09 20	0.08 10	0.06 6	0.06 21	0.04 1	0.06 40	0.07 170	0.10 112	0.09 90	0.07 330	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.06 285

StereoAnything_RVC	0.07 6	0.16 580	0.17 460	0.11 1	0.05 2	0.06 11	0.11 67	0.08 10	0.08 19	0.06 21	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.08 405	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.04 48

aanet-new-60k	0.08 70	0.07 193	0.08 35	0.18 371	0.06 25	0.07 32	0.10 33	0.09 17	0.14 201	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.07 170	0.11 182	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

DDF-Stereo	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.10 438	0.05 3	0.13 168	0.09 17	0.14 201	0.06 21	0.06 19	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.08 424	0.05 185

zero-FE	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.10 438	0.05 3	0.13 168	0.09 17	0.14 201	0.07 66	0.06 19	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.08 424	0.05 185

LG-Stereo_L2	0.07 6	0.05 29	0.10 162	0.14 53	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.09 17	0.10 61	0.06 21	0.04 1	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 6	0.05 29	0.11 223	0.14 53	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.09 17	0.08 19	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 43	0.03 1	0.04 45	0.04 48

MLG-Stereo_test2	0.07 6	0.04 1	0.10 162	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.11 67	0.09 17	0.04 2	0.06 21	0.05 7	0.06 40	0.04 1	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.05 185

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 29	0.08 35	0.17 281	0.05 2	0.07 32	0.11 67	0.09 17	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.05 185

AIO_rvc	0.07 6	0.06 92	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.14 237	0.09 17	0.08 19	0.07 66	0.08 115	0.07 119	0.04 1	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

aanet-new-40k	0.07 6	0.08 326	0.08 35	0.17 281	0.07 119	0.08 71	0.13 168	0.10 25	0.10 61	0.07 66	0.09 153	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

aanet-new-32k	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.18 371	0.06 25	0.10 187	0.11 67	0.10 25	0.09 42	0.07 66	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.11 182	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

aanet-new-30k	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.18 371	0.06 25	0.10 187	0.11 67	0.10 25	0.09 42	0.07 66	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.11 182	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

aanet-new-28k	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.18 371	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.09 42	0.09 169	0.08 115	0.08 171	0.06 65	0.12 274	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 6	0.07 193	0.07 8	0.16 193	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.09 42	0.06 21	0.09 153	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

aanet-new-24k	0.08 70	0.08 326	0.08 35	0.17 281	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.10 25	0.11 93	0.09 169	0.09 153	0.06 40	0.07 170	0.09 55	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 6	0.05 29	0.11 223	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.10 25	0.11 93	0.07 66	0.08 115	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

DepthFocus	0.08 70	0.04 1	0.15 393	0.13 11	0.09 323	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.05 3	0.09 169	0.06 19	0.07 119	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.04 48

LACA1	0.07 6	0.07 193	0.07 8	0.14 53	0.05 2	0.09 129	0.11 67	0.10 25	0.07 13	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.08 222	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.04 48

LCMNet	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.13 11	0.07 119	0.09 129	0.12 102	0.10 25	0.12 130	0.06 21	0.08 115	0.06 40	0.07 170	0.11 182	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 48

GEAStereo	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.13 11	0.08 204	0.08 71	0.14 237	0.10 25	0.10 61	0.08 119	0.10 185	0.06 40	0.04 1	0.11 182	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

BridgeDepth	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.18 371	0.06 25	0.07 32	0.11 67	0.10 25	0.06 6	0.04 1	0.07 57	0.10 243	0.09 254	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 49	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
gasm-f	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.13 11	0.08 204	0.08 71	0.14 237	0.10 25	0.10 61	0.08 119	0.10 185	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.05 185

Wavelet-MonSter	0.07 6	0.05 29	0.07 8	0.16 193	0.06 25	0.07 32	0.11 67	0.10 25	0.08 19	0.06 21	0.07 57	0.07 119	0.07 170	0.09 55	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

AdaDepth	0.07 6	0.06 92	0.07 8	0.18 371	0.06 25	0.11 237	0.11 67	0.10 25	0.08 19	0.06 21	0.05 7	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.04 6	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

2.25w	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.09 20	0.10 25	0.15 227	0.08 119	0.10 185	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.04 48

2.5w	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.16 193	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.10 61	0.07 66	0.06 19	0.09 211	0.06 65	0.08 21	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.03 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 6	0.06 92	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.04 1	0.13 168	0.10 25	0.10 61	0.05 2	0.11 236	0.07 119	0.05 17	0.07 3	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

S2M2_L	0.09 160	0.08 326	0.11 223	0.13 11	0.10 438	0.08 71	0.06 1	0.10 25	0.10 61	0.10 212	0.10 185	0.09 211	0.09 254	0.11 182	0.11 264	0.13 583	0.07 476	0.08 384	0.09 492	0.10 523	0.08 442
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 92	0.09 104	0.13 11	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.10 25	0.09 42	0.06 21	0.08 115	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.22 564	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.10 61	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 276	0.04 48

AIO_test	0.07 6	0.06 92	0.07 8	0.15 101	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.10 25	0.10 61	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.14 53	0.09 323	0.10 187	0.12 102	0.10 25	0.12 130	0.06 21	0.07 57	0.08 171	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

IGEV-Stereo+	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.04 1	0.09 20	0.10 25	0.09 42	0.06 21	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.06 1	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.06 285

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 6	0.05 29	0.11 223	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.10 25	0.11 93	0.07 66	0.08 115	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

IGEV++	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.18 371	0.07 119	0.10 187	0.13 168	0.10 25	0.10 61	0.08 119	0.08 115	0.06 40	0.05 17	0.13 331	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

PointNet	0.08 70	0.06 92	0.07 8	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.14 237	0.11 51	0.08 19	0.05 2	0.08 115	0.08 171	0.09 254	0.09 55	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

TS12	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.21 542	0.07 119	0.12 291	0.12 102	0.11 51	0.09 42	0.10 212	0.10 185	0.08 171	0.10 283	0.09 55	0.12 334	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

DF	0.08 70	0.06 92	0.10 162	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.12 102	0.11 51	0.12 130	0.09 169	0.10 185	0.10 243	0.08 222	0.11 182	0.09 90	0.07 330	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

aanet-new-70k	0.07 6	0.06 92	0.09 104	0.17 281	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.11 51	0.10 61	0.07 66	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.10 112	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

aanet-new-78k	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.19 442	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.11 51	0.13 172	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.03 1

aanet-32k-new	0.08 70	0.07 193	0.08 35	0.19 442	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.11 51	0.13 172	0.07 66	0.08 115	0.05 4	0.07 170	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.04 48

LACA2	0.07 6	0.05 29	0.06 1	0.15 101	0.06 25	0.09 129	0.10 33	0.11 51	0.11 93	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.08 222	0.09 55	0.07 1	0.07 330	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.04 48

VIP-Stereo	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.10 33	0.11 51	0.11 93	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

GSStereo	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.13 11	0.08 204	0.08 71	0.14 237	0.11 51	0.12 130	0.08 119	0.10 185	0.05 4	0.04 1	0.11 182	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

GS-Stereo							0.14 237	0.11 51	0.12 130	0.08 119	0.10 185	0.05 4	0.04 1	0.11 182	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

Zero-FE251	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.12 291	0.12 102	0.11 51	0.10 61	0.07 66	0.08 115	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

asd	0.07 6	0.08 326	0.08 35	0.16 193	0.07 119	0.08 71	0.08 7	0.11 51	0.08 19	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.03 1

4w-stereo	0.07 6	0.08 326	0.08 35	0.16 193	0.07 119	0.07 32	0.08 7	0.11 51	0.09 42	0.07 66	0.07 57	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.03 1

111111	0.07 6	0.05 29	0.10 162	0.17 281	0.06 25	0.05 3	0.10 33	0.11 51	0.10 61	0.06 21	0.06 19	0.07 119	0.05 17	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.07 357	0.06 285

LG-Stereo	0.08 70	0.08 326	0.10 162	0.18 371	0.07 119	0.10 187	0.17 418	0.11 51	0.08 19	0.06 21	0.08 115	0.06 40	0.07 170	0.09 55	0.09 90	0.04 6	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.04 45	0.04 48

SGD-Stereo	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.14 53	0.06 25	0.12 291	0.12 102	0.11 51	0.12 130	0.07 66	0.09 153	0.09 211	0.09 254	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

SCV_C0	0.08 70	0.07 193	0.08 35	0.16 193	0.10 438	0.08 71	0.14 237	0.11 51	0.13 172	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.11 182	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.05 185

SCV	0.08 70	0.09 407	0.08 35	0.15 101	0.08 204	0.10 187	0.12 102	0.11 51	0.12 130	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.05 236	0.06 178	0.04 49	0.06 276	0.04 48

castereo++	0.08 70	0.06 92	0.08 35	0.15 101	0.05 2	0.14 378	0.11 67	0.11 51	0.15 227	0.07 66	0.07 57	0.08 171	0.06 65	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

SMoEStereo_RVC	0.08 70	0.06 92	0.12 272	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.13 168	0.11 51	0.14 201	0.09 169	0.07 57	0.07 119	0.07 170	0.12 274	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

ours_stereo	0.09 160	0.07 193	0.09 104	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.16 385	0.11 51	0.12 130	0.08 119	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.12 274	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

IGEV-Stereo++	0.07 6	0.06 92	0.08 35	0.18 371	0.06 25	0.05 3	0.10 33	0.11 51	0.11 93	0.06 21	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 160	0.10 475	0.32 596	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.14 237	0.11 51	0.10 61	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.11 182	0.07 1	0.12 564	0.04 24	0.07 294	0.05 186	0.05 156	0.05 185

RSM++	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.17 281	0.07 119	0.09 129	0.12 102	0.11 51	0.11 93	0.08 119	0.06 19	0.07 119	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.03 1

CES	0.08 70	0.04 1	0.08 35	0.14 53	0.07 119	0.09 129	0.14 237	0.11 51	0.09 42	0.08 119	0.09 153	0.11 275	0.07 170	0.12 274	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.05 185

EGLCR-Stereo	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.14 53	0.07 119	0.11 237	0.12 102	0.11 51	0.16 261	0.06 21	0.05 7	0.07 119	0.05 17	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

MGA	0.07 6	0.04 1	0.11 223	0.13 11	0.06 25	0.08 71	0.09 20	0.12 77	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.05 185

CAR	0.07 6	0.05 29	0.09 104	0.14 53	0.06 25	0.07 32	0.08 7	0.12 77	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

MSE-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.06 25	0.07 32	0.08 7	0.12 77	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

aanet-new-36k	0.08 70	0.07 193	0.10 162	0.17 281	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.12 77	0.14 201	0.08 119	0.08 115	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

aanet-new-34k	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.17 281	0.05 2	0.08 71	0.13 168	0.12 77	0.13 172	0.09 169	0.08 115	0.07 119	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

aanet-new-12k	0.08 70	0.10 475	0.07 8	0.20 506	0.08 204	0.08 71	0.12 102	0.12 77	0.14 201	0.08 119	0.08 115	0.05 4	0.07 170	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 6	0.06 92	0.07 8	0.15 101	0.06 25	0.10 187	0.15 321	0.12 77	0.11 93	0.06 21	0.11 236	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 70	0.05 29	0.12 272	0.15 101	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.12 77	0.12 130	0.07 66	0.09 153	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

Foundation-i1a	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.13 334	0.13 168	0.12 77	0.10 61	0.11 254	0.11 236	0.11 275	0.06 65	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 48

WQFJA1++	0.08 70	0.04 1	0.11 223	0.14 53	0.07 119	0.11 237	0.11 67	0.12 77	0.07 13	0.07 66	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.10 112	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.06 285

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.14 53	0.06 25	0.05 3	0.12 102	0.12 77	0.09 42	0.07 66	0.07 57	0.04 1	0.04 1	0.09 55	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.05 185
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.09 129	0.12 102	0.12 77	0.12 130	0.07 66	0.07 57	0.07 119	0.07 170	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 48

Monster-pub-mixall	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.06 25	0.06 11	0.08 7	0.12 77	0.07 13	0.06 21	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 156	0.05 185

3.25w_new	0.07 6	0.06 92	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.10 187	0.07 3	0.12 77	0.11 93	0.08 119	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.11 182	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

3.25w	0.07 6	0.06 92	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.10 187	0.07 3	0.12 77	0.11 93	0.08 119	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.11 182	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

fffft	0.09 160	0.06 92	0.12 272	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.16 385	0.12 77	0.11 93	0.09 169	0.07 57	0.09 211	0.06 65	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.05 185
1: 1. 1
mms	0.09 160	0.07 193	0.08 35	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.15 321	0.12 77	0.11 93	0.09 169	0.09 153	0.08 171	0.06 65	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.05 186	0.04 45	0.04 48

dual_stereo	0.07 6	0.05 29	0.08 35	0.15 101	0.05 2	0.05 3	0.13 168	0.12 77	0.08 19	0.07 66	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 48

U	0.08 70	0.07 193	0.10 162	0.19 442	0.10 438	0.10 187	0.13 168	0.12 77	0.17 296	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.07 3	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.06 276	0.05 185

RSM	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.17 281	0.07 119	0.08 71	0.12 102	0.12 77	0.10 61	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.11 182	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

MGS-Stereo	0.09 160	0.07 193	0.12 272	0.16 193	0.08 204	0.09 129	0.15 321	0.12 77	0.12 130	0.07 66	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.05 185

MoCha-V2	0.08 70	0.05 29	0.11 223	0.20 506	0.07 119	0.10 187	0.14 237	0.12 77	0.08 19	0.07 66	0.08 115	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

UniTT-Stereo	0.09 160	0.07 193	0.08 35	0.18 371	0.08 204	0.13 334	0.11 67	0.12 77	0.11 93	0.10 212	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.07 330	0.06 405	0.05 43	0.05 186	0.06 276	0.05 185

LoS_RVC	0.08 70	0.05 29	0.07 8	0.15 101	0.07 119	0.08 71	0.15 321	0.12 77	0.11 93	0.08 119	0.09 153	0.06 40	0.09 254	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 48

CAS	0.08 70	0.04 1	0.07 8	0.17 281	0.08 204	0.10 187	0.13 168	0.12 77	0.09 42	0.09 169	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.09 55	0.09 90	0.08 405	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.04 48

MC-Stereo	0.09 160	0.07 193	0.09 104	0.17 281	0.06 25	0.10 187	0.14 237	0.12 77	0.11 93	0.09 169	0.12 256	0.09 211	0.06 65	0.11 182	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

test-3	0.09 160	0.06 92	0.10 162	0.18 371	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.12 77	0.16 261	0.10 212	0.08 115	0.08 171	0.08 222	0.11 182	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.05 186	0.04 45	0.04 48

test_1	0.09 160	0.06 92	0.10 162	0.18 371	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.12 77	0.16 261	0.10 212	0.08 115	0.08 171	0.08 222	0.11 182	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.05 186	0.04 45	0.04 48

aanet-new-90k	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.19 442	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.13 105	0.13 172	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.07 170	0.11 182	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.03 1

aanet-new-16k	0.08 70	0.08 326	0.08 35	0.18 371	0.06 25	0.07 32	0.10 33	0.13 105	0.13 172	0.08 119	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 70	0.08 326	0.09 104	0.18 371	0.07 119	0.11 237	0.14 237	0.13 105	0.11 93	0.08 119	0.11 236	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.10 187	0.14 237	0.13 105	0.12 130	0.07 66	0.08 115	0.07 119	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 70	0.06 92	0.16 436	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.13 105	0.11 93	0.07 66	0.08 115	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 70	0.06 92	0.08 35	0.17 281	0.06 25	0.07 32	0.14 237	0.13 105	0.16 261	0.05 2	0.10 185	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 70	0.07 193	0.18 494	0.16 193	0.06 25	0.06 11	0.13 168	0.13 105	0.13 172	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1c-attn	0.08 70	0.05 29	0.07 8	0.14 53	0.05 2	0.09 129	0.12 102	0.13 105	0.10 61	0.09 169	0.10 185	0.10 243	0.07 170	0.08 21	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

Foundation-i1b	0.08 70	0.05 29	0.07 8	0.14 53	0.05 2	0.09 129	0.12 102	0.13 105	0.10 61	0.09 169	0.10 185	0.10 243	0.06 65	0.07 3	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

LiteMatch	0.09 160	0.06 92	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.15 321	0.13 105	0.08 19	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.16 462	0.10 112	0.14 407	0.07 330	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.06 276	0.06 285

Selective-IGEV-i32	0.07 6	0.06 92	0.09 104	0.17 281	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.13 105	0.08 19	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

GeoVLM	0.08 70	0.04 1	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.10 187	0.13 168	0.13 105	0.08 19	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.08 222	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

MonSter++	0.08 70	0.04 1	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.10 187	0.13 168	0.13 105	0.08 19	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.08 222	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

252Zero-FE	0.08 70	0.04 1	0.10 162	0.13 11	0.07 119	0.13 334	0.11 67	0.13 105	0.14 201	0.07 66	0.05 7	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

DA	0.09 160	0.07 193	0.07 8	0.19 442	0.08 204	0.10 187	0.13 168	0.13 105	0.12 130	0.08 119	0.10 185	0.10 243	0.08 222	0.09 55	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.05 156	0.04 48

GGEV	0.09 160	0.07 193	0.07 8	0.19 442	0.08 204	0.10 187	0.13 168	0.13 105	0.12 130	0.08 119	0.10 185	0.10 243	0.08 222	0.09 55	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.05 156	0.04 48

monsters	0.07 6	0.06 92	0.06 1	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.09 20	0.13 105	0.09 42	0.09 169	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.04 48

HART	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.18 371	0.07 119	0.10 187	0.16 385	0.13 105	0.11 93	0.09 169	0.10 185	0.08 171	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.05 156	0.04 48

HUF	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.14 53	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.13 105	0.13 172	0.07 66	0.07 57	0.09 211	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

tt45	0.09 160	0.06 92	0.11 223	0.15 101	0.07 119	0.12 291	0.15 321	0.13 105	0.12 130	0.09 169	0.06 19	0.08 171	0.06 65	0.13 331	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

fffy	0.09 160	0.08 326	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.13 334	0.17 418	0.13 105	0.12 130	0.08 119	0.09 153	0.08 171	0.09 254	0.13 331	0.11 264	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.05 186	0.04 45	0.05 185

WCG-NET	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.14 237	0.13 105	0.14 201	0.07 66	0.09 153	0.07 119	0.06 65	0.13 331	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.03 1

trnet	0.08 70	0.05 29	0.07 8	0.12 5	0.05 2	0.12 291	0.10 33	0.13 105	0.10 61	0.08 119	0.13 277	0.09 211	0.08 222	0.11 182	0.10 185	0.08 405	0.05 236	0.05 43	0.03 1	0.06 276	0.05 185

Selective-IGEV	0.07 6	0.06 92	0.09 104	0.17 281	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.13 105	0.08 19	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

GMOStereo	0.11 272	0.09 407	0.08 35	0.19 442	0.08 204	0.12 291	0.28 624	0.13 105	0.18 314	0.11 254	0.17 340	0.14 343	0.12 355	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.09 470	0.07 371	0.04 45	0.04 48

error version	0.11 272	0.09 407	0.08 35	0.19 442	0.08 204	0.12 291	0.28 624	0.13 105	0.18 314	0.11 254	0.17 340	0.14 343	0.12 355	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.09 470	0.07 371	0.04 45	0.04 48

test-v	0.11 272	0.09 407	0.08 35	0.19 442	0.08 204	0.12 291	0.28 624	0.13 105	0.18 314	0.11 254	0.17 340	0.14 343	0.12 355	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.09 470	0.07 371	0.04 45	0.04 48

test-2	0.11 272	0.09 407	0.08 35	0.19 442	0.08 204	0.12 291	0.28 624	0.13 105	0.18 314	0.11 254	0.17 340	0.14 343	0.12 355	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.09 470	0.07 371	0.04 45	0.04 48

cross-raft	0.10 229	0.09 407	0.09 104	0.19 442	0.07 119	0.11 237	0.24 588	0.13 105	0.15 227	0.08 119	0.10 185	0.12 299	0.10 283	0.09 55	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

quiztm	0.08 70	0.08 326	0.08 35	0.18 371	0.07 119	0.09 129	0.14 237	0.14 134	0.13 172	0.07 66	0.07 57	0.05 4	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.05 156	0.03 1

LiteMatch*	0.08 70	0.04 1	0.12 272	0.13 11	0.08 204	0.08 71	0.13 168	0.14 134	0.09 42	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 254	0.11 182	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

aanet-new-22k	0.08 70	0.06 92	0.10 162	0.18 371	0.06 25	0.08 71	0.11 67	0.14 134	0.12 130	0.09 169	0.09 153	0.08 171	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.04 6	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

aanet-new-14k	0.08 70	0.09 407	0.08 35	0.19 442	0.07 119	0.07 32	0.10 33	0.14 134	0.15 227	0.06 21	0.08 115	0.05 4	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 70	0.06 92	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.11 237	0.13 168	0.14 134	0.14 201	0.08 119	0.13 277	0.05 4	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 70	0.06 92	0.08 35	0.16 193	0.06 25	0.06 11	0.14 237	0.14 134	0.15 227	0.07 66	0.10 185	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

PSi22	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.16 193	0.07 119	0.08 71	0.10 33	0.14 134	0.08 19	0.08 119	0.07 57	0.10 243	0.06 65	0.12 274	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.04 48

Lsterematch	0.11 272	0.06 92	0.11 223	0.16 193	0.07 119	0.13 334	0.15 321	0.14 134	0.18 314	0.16 399	0.18 366	0.15 368	0.16 462	0.13 331	0.14 407	0.07 330	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.06 276	0.06 285

gcap_with_dpt	0.08 70	0.06 92	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.12 102	0.14 134	0.14 201	0.08 119	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

BridgeDepth_RVC	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.11 1	0.05 2	0.10 187	0.10 33	0.14 134	0.09 42	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.08 222	0.07 3	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.05 156	0.04 48
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.07 6	0.05 29	0.09 104	0.14 53	0.06 25	0.09 129	0.09 20	0.14 134	0.12 130	0.05 2	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 48

GASTEREO	0.08 70	0.05 29	0.09 104	0.19 442	0.08 204	0.08 71	0.12 102	0.14 134	0.11 93	0.10 212	0.09 153	0.07 119	0.04 1	0.12 274	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

MSCF	0.08 70	0.05 29	0.09 104	0.19 442	0.08 204	0.07 32	0.12 102	0.14 134	0.11 93	0.10 212	0.09 153	0.07 119	0.04 1	0.11 182	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

depthmonostereo	0.09 160	0.06 92	0.09 104	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.13 168	0.14 134	0.15 227	0.10 212	0.10 185	0.09 211	0.11 322	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 160	0.05 29	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.12 102	0.14 134	0.16 261	0.11 254	0.11 236	0.09 211	0.10 283	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

4.25_new	0.07 6	0.08 326	0.09 104	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.08 7	0.14 134	0.08 19	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.12 274	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.5w_new	0.07 6	0.08 326	0.09 104	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.08 7	0.14 134	0.08 19	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.12 274	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.5_new	0.07 6	0.09 407	0.08 35	0.15 101	0.07 119	0.07 32	0.10 33	0.14 134	0.11 93	0.06 21	0.08 115	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 185	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 6	0.09 407	0.08 35	0.15 101	0.07 119	0.07 32	0.10 33	0.14 134	0.11 93	0.06 21	0.08 115	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 185	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 6	0.08 326	0.09 104	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.08 7	0.14 134	0.08 19	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.12 274	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 6	0.07 193	0.07 8	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.06 1	0.14 134	0.11 93	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.07 170	0.10 112	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 70	0.06 92	0.07 8	0.16 193	0.06 25	0.07 32	0.10 33	0.14 134	0.15 227	0.07 66	0.08 115	0.05 4	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

IGEV	0.08 70	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.06 25	0.09 129	0.12 102	0.14 134	0.10 61	0.06 21	0.09 153	0.07 119	0.05 17	0.09 55	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

castereo	0.09 160	0.06 92	0.11 223	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.14 237	0.14 134	0.18 314	0.08 119	0.10 185	0.11 275	0.08 222	0.09 55	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

PAM_32	0.10 229	0.06 92	0.17 460	0.15 101	0.08 204	0.10 187	0.15 321	0.14 134	0.16 261	0.09 169	0.08 115	0.10 243	0.07 170	0.14 363	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.06 285

rvit_stereo_0081_aga	0.12 350	0.09 407	0.15 393	0.18 371	0.10 438	0.14 378	0.14 237	0.14 134	0.19 342	0.10 212	0.18 366	0.16 390	0.09 254	0.12 274	0.10 185	0.10 504	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.06 285

rvit_stereo_0081	0.11 272	0.08 326	0.16 436	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.14 237	0.14 134	0.24 424	0.11 254	0.13 277	0.14 343	0.09 254	0.11 182	0.12 334	0.10 504	0.07 476	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.06 285

GCAP-BAT	0.09 160	0.05 29	0.11 223	0.13 11	0.07 119	0.11 237	0.14 237	0.14 134	0.17 296	0.07 66	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.13 331	0.08 23	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.05 156	0.04 48

rvit_stereo_0082	0.11 272	0.08 326	0.16 436	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.14 237	0.14 134	0.24 424	0.11 254	0.13 277	0.14 343	0.09 254	0.11 182	0.12 334	0.10 504	0.07 476	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.06 285

Occ-G	0.08 70	0.05 29	0.07 8	0.14 53	0.07 119	0.09 129	0.14 237	0.14 134	0.15 227	0.07 66	0.12 256	0.07 119	0.05 17	0.09 55	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

H2IRNET	0.10 229	0.09 407	0.10 162	0.18 371	0.09 323	0.12 291	0.15 321	0.14 134	0.21 380	0.10 212	0.10 185	0.10 243	0.11 322	0.10 112	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.08 384	0.08 446	0.06 276	0.05 185

AE-Stereo	0.10 229	0.08 326	0.11 223	0.19 442	0.09 323	0.10 187	0.15 321	0.14 134	0.20 365	0.09 169	0.15 303	0.12 299	0.08 222	0.11 182	0.10 185	0.05 48	0.06 405	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.04 48

plain	0.11 272	0.09 407	0.10 162	0.19 442	0.09 323	0.11 237	0.14 237	0.14 134	0.13 172	0.13 322	0.15 303	0.09 211	0.12 355	0.13 331	0.12 334	0.07 330	0.05 236	0.09 470	0.06 270	0.06 276	0.06 285

GCAPDPT-zeroshot	0.09 160	0.05 29	0.11 223	0.13 11	0.07 119	0.11 237	0.14 237	0.14 134	0.17 296	0.07 66	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.13 331	0.08 23	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.05 156	0.04 48

GCAP-Stereo	0.09 160	0.07 193	0.13 312	0.18 371	0.06 25	0.11 237	0.07 3	0.14 134	0.12 130	0.09 169	0.10 185	0.07 119	0.09 254	0.13 331	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

test_3	0.11 272	0.09 407	0.10 162	0.21 542	0.08 204	0.13 334	0.25 604	0.14 134	0.21 380	0.10 212	0.10 185	0.09 211	0.10 283	0.08 21	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.08 384	0.07 371	0.04 45	0.04 48

CREStereo++_RVC	0.08 70	0.04 1	0.07 8	0.13 11	0.07 119	0.09 129	0.12 102	0.14 134	0.14 201	0.10 212	0.14 290	0.08 171	0.07 170	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.05 186	0.04 45	0.04 48
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.09 160	0.06 92	0.07 8	0.14 53	0.07 119	0.13 334	0.16 385	0.14 134	0.14 201	0.11 254	0.12 256	0.09 211	0.08 222	0.10 112	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.05 185

CREStereo	0.09 160	0.05 29	0.08 35	0.11 1	0.06 25	0.14 378	0.14 237	0.14 134	0.10 61	0.09 169	0.13 277	0.09 211	0.08 222	0.12 274	0.10 185	0.08 405	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 276	0.06 285
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
monster-pro	0.07 6	0.06 92	0.06 1	0.15 101	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.15 173	0.15 227	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

aanet-new-10k	0.08 70	0.08 326	0.08 35	0.19 442	0.07 119	0.08 71	0.13 168	0.15 173	0.12 130	0.07 66	0.08 115	0.07 119	0.07 170	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

aanet-new	0.09 160	0.09 407	0.10 162	0.18 371	0.08 204	0.10 187	0.12 102	0.15 173	0.13 172	0.08 119	0.08 115	0.05 4	0.07 170	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.16 193	0.07 119	0.11 237	0.12 102	0.15 173	0.16 261	0.08 119	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 70	0.07 193	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.12 102	0.15 173	0.15 227	0.09 169	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.03 1	0.04 48

Test_v1	0.07 6	0.04 1	0.06 1	0.13 11	0.06 25	0.09 129	0.10 33	0.15 173	0.12 130	0.06 21	0.05 7	0.04 1	0.05 17	0.08 21	0.10 185	0.07 330	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

Hybrid-DGEV-03	0.11 272	0.06 92	0.09 104	0.18 371	0.08 204	0.16 431	0.14 237	0.15 173	0.14 201	0.13 322	0.17 340	0.12 299	0.09 254	0.13 331	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.08 384	0.06 270	0.05 156	0.04 48

BStereo	0.08 70	0.06 92	0.17 460	0.15 101	0.08 204	0.08 71	0.09 20	0.15 173	0.16 261	0.06 21	0.07 57	0.07 119	0.05 17	0.09 55	0.11 264	0.04 6	0.05 236	0.05 43	0.07 371	0.04 45	0.05 185

CSFM-Stereo	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.14 53	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.15 173	0.07 13	0.07 66	0.08 115	0.06 40	0.08 222	0.09 55	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 48

MonStereo	0.07 6	0.06 92	0.06 1	0.15 101	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.15 173	0.15 227	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 90	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 92	0.06 1	0.15 101	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.15 173	0.15 227	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

water-stereo	0.09 160	0.06 92	0.08 35	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.13 168	0.15 173	0.13 172	0.11 254	0.12 256	0.09 211	0.10 283	0.07 3	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.04 45	0.04 48

MM-Stereo_test2	0.09 160	0.07 193	0.09 104	0.19 442	0.08 204	0.12 291	0.18 467	0.15 173	0.14 201	0.07 66	0.10 185	0.07 119	0.06 65	0.12 274	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.04 48

Reg-Stereo(zero)	0.09 160	0.05 29	0.08 35	0.16 193	0.06 25	0.12 291	0.11 67	0.15 173	0.11 93	0.12 290	0.09 153	0.10 243	0.08 222	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

MonSter	0.07 6	0.06 92	0.06 1	0.15 101	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.15 173	0.15 227	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

GIP-stereo	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.13 168	0.15 173	0.11 93	0.07 66	0.08 115	0.05 4	0.04 1	0.10 112	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

999	0.09 160	0.06 92	0.13 312	0.15 101	0.08 204	0.10 187	0.14 237	0.15 173	0.12 130	0.10 212	0.08 115	0.08 171	0.08 222	0.16 411	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.06 285

PAM	0.10 229	0.06 92	0.17 460	0.15 101	0.09 323	0.10 187	0.16 385	0.15 173	0.16 261	0.12 290	0.09 153	0.10 243	0.07 170	0.13 331	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.06 285

rvit_stereo_0083	0.12 350	0.08 326	0.17 460	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.15 173	0.26 462	0.11 254	0.14 290	0.13 324	0.10 283	0.12 274	0.13 370	0.10 504	0.08 509	0.09 470	0.07 371	0.07 357	0.06 285

Pointernet	0.09 160	0.05 29	0.10 162	0.16 193	0.08 204	0.13 334	0.10 33	0.15 173	0.18 314	0.09 169	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.10 185	0.08 405	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 276	0.05 185

WCG-NET（raft）	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.13 168	0.15 173	0.12 130	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.13 331	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

gcap-zeroshot	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.15 101	0.07 119	0.12 291	0.13 168	0.15 173	0.16 261	0.08 119	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.03 1	0.04 48

test_for_model	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.16 193	0.07 119	0.11 237	0.12 102	0.15 173	0.16 261	0.08 119	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.03 1	0.04 48

MyStereo07	0.10 229	0.07 193	0.10 162	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.17 418	0.15 173	0.15 227	0.09 169	0.06 19	0.06 40	0.07 170	0.12 274	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.06 285

ffm	0.12 350	0.09 407	0.15 393	0.16 193	0.09 323	0.17 455	0.17 418	0.15 173	0.19 342	0.15 370	0.26 483	0.19 433	0.13 388	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.09 470	0.08 446	0.06 276	0.06 285

ff1	0.13 378	0.09 407	0.15 393	0.16 193	0.09 323	0.17 455	0.17 418	0.15 173	0.19 342	0.15 370	0.26 483	0.19 433	0.13 388	0.15 382	0.22 544	0.06 161	0.05 236	0.09 470	0.08 446	0.06 276	0.06 285

tt1	0.10 229	0.08 326	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.15 321	0.15 173	0.19 342	0.09 169	0.08 115	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.06 285

MSKI-zero shot	0.09 160	0.05 29	0.09 104	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.13 168	0.15 173	0.14 201	0.09 169	0.09 153	0.09 211	0.06 65	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

testlalala	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.15 101	0.07 119	0.12 291	0.13 168	0.15 173	0.16 261	0.08 119	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.03 1	0.04 48

AEACV	0.09 160	0.05 29	0.08 35	0.14 53	0.13 552	0.14 378	0.13 168	0.15 173	0.09 42	0.07 66	0.09 153	0.07 119	0.08 222	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.04 48

HH	0.09 160	0.06 92	0.13 312	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.16 385	0.15 173	0.10 61	0.08 119	0.10 185	0.08 171	0.07 170	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.04 48

HanStereo	0.09 160	0.06 92	0.13 312	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.16 385	0.15 173	0.10 61	0.08 119	0.10 185	0.08 171	0.07 170	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.04 48

LoS	0.09 160	0.05 29	0.11 223	0.13 11	0.07 119	0.14 378	0.11 67	0.15 173	0.15 227	0.09 169	0.09 153	0.12 299	0.09 254	0.15 382	0.10 185	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.05 185
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.15 321	0.15 173	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.07 119	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.06 285

test_4	0.11 272	0.10 475	0.08 35	0.19 442	0.09 323	0.08 71	0.21 551	0.15 173	0.18 314	0.12 290	0.18 366	0.12 299	0.09 254	0.08 21	0.11 264	0.04 6	0.04 24	0.08 384	0.08 446	0.04 45	0.04 48

test-1	0.10 229	0.07 193	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.11 237	0.24 588	0.15 173	0.18 314	0.09 169	0.07 57	0.10 243	0.08 222	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.04 45	0.05 185

TANstereo	0.09 160	0.04 1	0.08 35	0.13 11	0.06 25	0.11 237	0.13 168	0.15 173	0.19 342	0.11 254	0.15 303	0.10 243	0.07 170	0.12 274	0.09 90	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.05 185

Foundation-i1	0.09 160	0.04 1	0.10 162	0.14 53	0.06 25	0.10 187	0.13 168	0.16 210	0.15 227	0.10 212	0.10 185	0.11 275	0.07 170	0.07 3	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.05 186	0.05 156	0.05 185

VMStereo-Base	0.09 160	0.05 29	0.10 162	0.13 11	0.07 119	0.11 237	0.10 33	0.16 210	0.13 172	0.10 212	0.16 320	0.10 243	0.09 254	0.11 182	0.10 185	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

asda	0.07 6	0.08 326	0.08 35	0.16 193	0.07 119	0.06 11	0.10 33	0.16 210	0.11 93	0.06 21	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.10 112	0.10 185	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

3.75w	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.16 193	0.07 119	0.07 32	0.09 20	0.16 210	0.10 61	0.07 66	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsterstereo	0.08 70	0.06 92	0.07 8	0.16 193	0.06 25	0.08 71	0.10 33	0.16 210	0.12 130	0.07 66	0.08 115	0.06 40	0.07 170	0.08 21	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

RAStereo	0.10 229	0.09 407	0.08 35	0.20 506	0.08 204	0.13 334	0.18 467	0.16 210	0.17 296	0.10 212	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.05 186	0.05 156	0.04 48

rvit_stereo_0080	0.10 229	0.08 326	0.15 393	0.15 101	0.10 438	0.07 32	0.15 321	0.16 210	0.16 261	0.11 254	0.10 185	0.15 368	0.09 254	0.12 274	0.10 185	0.09 463	0.07 476	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.05 185

AIO-Stereo	0.08 70	0.06 92	0.10 162	0.18 371	0.06 25	0.09 129	0.11 67	0.16 210	0.09 42	0.09 169	0.08 115	0.07 119	0.05 17	0.11 182	0.08 23	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

rvit_stereo_ft	0.12 350	0.07 193	0.13 312	0.19 442	0.10 438	0.12 291	0.17 418	0.16 210	0.16 261	0.13 322	0.13 277	0.15 368	0.10 283	0.14 363	0.13 370	0.10 504	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.06 285

xx1	0.11 272	0.08 326	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.15 321	0.16 210	0.18 314	0.09 169	0.09 153	0.16 390	0.16 462	0.10 112	0.07 1	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.08 446	0.07 357	0.07 372

cc1	0.10 229	0.08 326	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.15 321	0.16 210	0.18 314	0.09 169	0.09 153	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.07 1	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.06 285

ff7	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

IGEVStereo-DCA	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.10 438	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.08 171	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

ffff	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

rrr	0.09 160	0.07 193	0.13 312	0.16 193	0.10 438	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.15 227	0.10 212	0.06 19	0.08 171	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

11t	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

whm_eth	0.10 229	0.08 326	0.15 393	0.15 101	0.10 438	0.07 32	0.15 321	0.16 210	0.16 261	0.11 254	0.10 185	0.15 368	0.09 254	0.12 274	0.10 185	0.09 463	0.07 476	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.05 185

MaDis-Stereo	0.09 160	0.09 407	0.08 35	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.11 67	0.16 210	0.16 261	0.09 169	0.11 236	0.06 40	0.06 65	0.09 55	0.13 370	0.07 330	0.06 405	0.08 384	0.05 186	0.05 156	0.04 48

RAFT-Test	0.09 160	0.06 92	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.13 172	0.09 169	0.10 185	0.11 275	0.09 254	0.12 274	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

anonymousdsp	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.17 281	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

CroCo-Stereo Lap2	0.09 160	0.09 407	0.08 35	0.22 564	0.09 323	0.09 129	0.18 467	0.16 210	0.12 130	0.09 169	0.10 185	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.06 405	0.07 294	0.05 186	0.06 276	0.05 185

ccc-4	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

fff	0.10 229	0.06 92	0.12 272	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.17 418	0.16 210	0.21 380	0.13 322	0.17 340	0.10 243	0.11 322	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

ADStereo(finetuned)	0.10 229	0.06 92	0.13 312	0.16 193	0.06 25	0.09 129	0.17 418	0.16 210	0.20 365	0.13 322	0.18 366	0.10 243	0.12 355	0.12 274	0.12 334	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

IGEV-Stereo	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.17 281	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.11 272	0.07 193	0.11 223	0.18 371	0.07 119	0.08 71	0.13 168	0.16 210	0.24 424	0.12 290	0.13 277	0.12 299	0.08 222	0.18 470	0.12 334	0.06 161	0.08 509	0.08 384	0.06 270	0.05 156	0.05 185

DEmStereo	0.12 350	0.06 92	0.14 358	0.14 53	0.10 438	0.16 431	0.15 321	0.16 210	0.24 424	0.17 413	0.23 432	0.12 299	0.14 421	0.12 274	0.14 407	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.05 185

RAFT-345	0.11 272	0.07 193	0.16 436	0.17 281	0.08 204	0.08 71	0.12 102	0.16 210	0.10 61	0.11 254	0.34 563	0.09 211	0.10 283	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.04 45	0.05 185

CroCo-Stereo	0.09 160	0.08 326	0.08 35	0.22 564	0.09 323	0.09 129	0.18 467	0.16 210	0.12 130	0.07 66	0.07 57	0.08 171	0.06 65	0.08 21	0.07 1	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.04 49	0.05 156	0.04 48
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
s12784h	0.10 229	0.06 92	0.08 35	0.15 101	0.05 2	0.16 431	0.18 467	0.16 210	0.15 227	0.10 212	0.11 236	0.11 275	0.11 322	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.04 48

DCANet	0.10 229	0.06 92	0.12 272	0.16 193	0.06 25	0.09 129	0.17 418	0.16 210	0.20 365	0.13 322	0.18 366	0.10 243	0.11 322	0.11 182	0.12 334	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

csc	0.10 229	0.06 92	0.12 272	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.17 418	0.16 210	0.21 380	0.13 322	0.17 340	0.10 243	0.11 322	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

cscssc	0.10 229	0.06 92	0.12 272	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.17 418	0.16 210	0.21 380	0.13 322	0.17 340	0.10 243	0.11 322	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

test_xeample3	0.09 160	0.07 193	0.12 272	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.14 201	0.10 212	0.07 57	0.08 171	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

EAI-Stereo	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.15 321	0.16 210	0.09 42	0.08 119	0.09 153	0.08 171	0.07 170	0.09 55	0.11 264	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.05 156	0.04 48

PMTNet	0.09 160	0.05 29	0.09 104	0.12 5	0.06 25	0.13 334	0.14 237	0.16 210	0.11 93	0.09 169	0.13 277	0.10 243	0.07 170	0.14 363	0.10 185	0.15 608	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.07 357	0.06 285

DIP-Stereo	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.09 20	0.16 210	0.16 261	0.12 290	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.16 411	0.14 407	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.07 372
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN	0.10 229	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.09 323	0.12 291	0.18 467	0.17 247	0.16 261	0.08 119	0.09 153	0.08 171	0.06 65	0.08 21	0.09 90	0.11 538	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.09 488

aanet-new-8k	0.08 70	0.08 326	0.08 35	0.19 442	0.07 119	0.09 129	0.11 67	0.17 247	0.15 227	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

RT-Monster	0.09 160	0.05 29	0.09 104	0.14 53	0.08 204	0.12 291	0.10 33	0.17 247	0.19 342	0.14 345	0.10 185	0.10 243	0.08 222	0.11 182	0.10 185	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

IGEV-FE	0.09 160	0.05 29	0.13 312	0.14 53	0.08 204	0.12 291	0.13 168	0.17 247	0.11 93	0.10 212	0.06 19	0.09 211	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.05 185

xyz-stereo-finetune2	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.13 11	0.07 119	0.11 237	0.19 513	0.17 247	0.12 130	0.15 370	0.15 303	0.17 408	0.13 388	0.13 331	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.05 186	0.04 45	0.06 285

xyz-stereo	0.14 411	0.07 193	0.22 543	0.15 101	0.05 2	0.22 539	0.15 321	0.17 247	0.31 515	0.15 370	0.28 512	0.26 526	0.17 488	0.13 331	0.12 334	0.05 48	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

IGEV_Zeroshot_test	0.09 160	0.05 29	0.13 312	0.14 53	0.08 204	0.12 291	0.13 168	0.17 247	0.11 93	0.10 212	0.06 19	0.09 211	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.05 185

MIF-Stereo (partial)	0.11 272	0.06 92	0.10 162	0.19 442	0.10 438	0.10 187	0.12 102	0.17 247	0.19 342	0.14 345	0.16 320	0.10 243	0.11 322	0.12 274	0.12 334	0.08 405	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.07 372

LL-Strereo2	0.11 272	0.10 475	0.16 436	0.18 371	0.08 204	0.15 403	0.09 20	0.17 247	0.14 201	0.14 345	0.11 236	0.09 211	0.07 170	0.16 411	0.10 185	0.05 48	0.05 236	0.11 548	0.07 371	0.06 276	0.05 185

CIPLG	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.08 204	0.13 334	0.15 321	0.17 247	0.16 261	0.14 345	0.11 236	0.16 390	0.10 283	0.17 451	0.12 334	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.06 285

IPLGR_C	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.08 204	0.12 291	0.15 321	0.17 247	0.15 227	0.14 345	0.11 236	0.16 390	0.10 283	0.16 411	0.12 334	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.06 285

ACRE	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.08 204	0.13 334	0.15 321	0.17 247	0.14 201	0.14 345	0.11 236	0.16 390	0.10 283	0.16 411	0.12 334	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.06 285

CrosDoStereo	0.12 350	0.07 193	0.12 272	0.14 53	0.09 323	0.12 291	0.15 321	0.17 247	0.22 402	0.19 462	0.24 444	0.15 368	0.11 322	0.11 182	0.12 334	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.05 185

Patchmatch Stereo++	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.11 67	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.18 371	0.08 204	0.10 187	0.13 168	0.17 247	0.15 227	0.12 290	0.15 303	0.13 324	0.13 388	0.13 331	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.07 372

PSM-adaLoss	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.12 102	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

ROB_FTStereo_v2	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.12 102	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

ROB_FTStereo	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.11 67	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

HUI-Stereo	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.11 67	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

DeepStereo_LL	0.12 350	0.07 193	0.12 272	0.14 53	0.09 323	0.12 291	0.15 321	0.17 247	0.22 402	0.19 462	0.24 444	0.15 368	0.11 322	0.11 182	0.12 334	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.05 185

RAFT_R40	0.11 272	0.07 193	0.15 393	0.18 371	0.09 323	0.06 11	0.13 168	0.17 247	0.15 227	0.14 345	0.18 366	0.15 368	0.12 355	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.09 470	0.06 270	0.06 276	0.05 185

DeepStereo_RVC	0.11 272	0.08 326	0.17 460	0.18 371	0.08 204	0.08 71	0.11 67	0.17 247	0.12 130	0.13 322	0.15 303	0.12 299	0.12 355	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.08 442

iGMRVC	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.12 102	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

RAFT-RH_RVC	0.12 350	0.06 92	0.14 358	0.16 193	0.09 323	0.12 291	0.12 102	0.17 247	0.12 130	0.13 322	0.40 594	0.11 275	0.10 283	0.13 331	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.08 384	0.05 186	0.05 156	0.06 285

iRAFT	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.11 67	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

RAFT-IKP	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.11 67	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

RALCasStereoNet	0.11 272	0.07 193	0.09 104	0.16 193	0.08 204	0.13 334	0.14 237	0.17 247	0.11 93	0.12 290	0.17 340	0.14 343	0.10 283	0.12 274	0.11 264	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.05 186	0.08 424	0.07 372

sCroCo_RVC	0.12 350	0.09 407	0.24 557	0.24 597	0.11 494	0.19 494	0.14 237	0.17 247	0.15 227	0.10 212	0.13 277	0.12 299	0.07 170	0.14 363	0.11 264	0.08 405	0.08 509	0.08 384	0.08 446	0.05 156	0.07 372

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 160	0.06 92	0.10 162	0.17 281	0.07 119	0.10 187	0.15 321	0.17 247	0.15 227	0.10 212	0.10 185	0.08 171	0.09 254	0.12 274	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.04 45	0.03 1

CFNet-RSSM	0.09 160	0.07 193	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.15 321	0.17 247	0.18 314	0.08 119	0.12 256	0.11 275	0.09 254	0.12 274	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.04 48

DispViT+	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.05 3	0.11 67	0.18 277	0.16 261	0.09 169	0.08 115	0.07 119	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Wave_Phase_stereo	0.09 160	0.06 92	0.17 460	0.15 101	0.08 204	0.11 237	0.09 20	0.18 277	0.16 261	0.06 21	0.07 57	0.07 119	0.05 17	0.09 55	0.11 264	0.04 6	0.05 236	0.05 43	0.07 371	0.04 45	0.05 185

WQFJA1	0.10 229	0.07 193	0.08 35	0.20 506	0.09 323	0.12 291	0.18 467	0.18 277	0.18 314	0.09 169	0.10 185	0.08 171	0.10 283	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.08 509	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.05 185

WQFJX1	0.10 229	0.07 193	0.08 35	0.22 564	0.09 323	0.12 291	0.17 418	0.18 277	0.18 314	0.10 212	0.10 185	0.07 119	0.10 283	0.11 182	0.10 185	0.07 330	0.08 509	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.05 185

NLMM	0.10 229	0.07 193	0.08 35	0.20 506	0.09 323	0.12 291	0.18 467	0.18 277	0.18 314	0.09 169	0.10 185	0.08 171	0.10 283	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.08 509	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.05 185

NLSM3	0.09 160	0.07 193	0.08 35	0.20 506	0.08 204	0.11 237	0.16 385	0.18 277	0.17 296	0.06 21	0.08 115	0.08 171	0.09 254	0.09 55	0.11 264	0.04 6	0.04 24	0.06 178	0.07 371	0.03 1	0.04 48

qwe	0.08 70	0.08 326	0.07 8	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.10 33	0.18 277	0.12 130	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.03 1

2.75w_new	0.07 6	0.07 193	0.07 8	0.13 11	0.06 25	0.08 71	0.08 7	0.18 277	0.13 172	0.08 119	0.08 115	0.06 40	0.06 65	0.09 55	0.11 264	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

xyz-stereo-finetune	0.11 272	0.08 326	0.13 312	0.14 53	0.06 25	0.10 187	0.19 513	0.18 277	0.19 342	0.12 290	0.14 290	0.15 368	0.11 322	0.13 331	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.05 186	0.04 45	0.05 185

UGAM	0.13 378	0.10 475	0.09 104	0.22 564	0.08 204	0.13 334	0.20 534	0.18 277	0.24 424	0.22 515	0.16 320	0.13 324	0.13 388	0.19 495	0.13 370	0.07 330	0.05 236	0.13 584	0.11 563	0.07 357	0.05 185

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 272	0.08 326	0.13 312	0.16 193	0.08 204	0.15 403	0.16 385	0.18 277	0.19 342	0.10 212	0.09 153	0.09 211	0.08 222	0.11 182	0.12 334	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.07 357	0.06 285

CASnet	0.09 160	0.09 407	0.09 104	0.19 442	0.06 25	0.07 32	0.11 67	0.18 277	0.14 201	0.11 254	0.10 185	0.09 211	0.07 170	0.10 112	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.10 518	0.08 446	0.06 276	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.10 229	0.07 193	0.10 162	0.18 371	0.07 119	0.09 129	0.15 321	0.18 277	0.15 227	0.10 212	0.11 236	0.10 243	0.07 170	0.12 274	0.09 90	0.05 48	0.03 1	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.05 185

DCRE	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.16 193	0.11 494	0.11 237	0.17 418	0.18 277	0.17 296	0.11 254	0.18 366	0.11 275	0.10 283	0.15 382	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.05 185

riskmin	0.11 272	0.06 92	0.13 312	0.14 53	0.08 204	0.14 378	0.14 237	0.18 277	0.15 227	0.12 290	0.15 303	0.17 408	0.11 322	0.14 363	0.12 334	0.09 463	0.05 236	0.07 294	0.05 186	0.08 424	0.08 442

RCA-Stereo	0.09 160	0.06 92	0.09 104	0.16 193	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.18 277	0.14 201	0.10 212	0.11 236	0.08 171	0.07 170	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.04 48

DCANet-4	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.16 193	0.06 25	0.09 129	0.17 418	0.18 277	0.20 365	0.13 322	0.17 340	0.09 211	0.14 421	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

DisPM	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.16 193	0.09 323	0.06 11	0.13 168	0.18 277	0.17 296	0.14 345	0.19 382	0.12 299	0.10 283	0.12 274	0.11 264	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.11 544

RAFT_CTSACE	0.12 350	0.09 407	0.10 162	0.22 564	0.08 204	0.12 291	0.24 588	0.18 277	0.17 296	0.21 500	0.27 501	0.13 324	0.07 170	0.13 331	0.09 90	0.05 48	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.04 45	0.04 48

PFNet+	0.12 350	0.06 92	0.14 358	0.16 193	0.09 323	0.05 3	0.12 102	0.18 277	0.21 380	0.16 399	0.19 382	0.14 343	0.10 283	0.11 182	0.11 264	0.08 405	0.05 236	0.09 470	0.08 446	0.06 276	0.11 544

TRStereo	0.10 229	0.05 29	0.12 272	0.16 193	0.12 526	0.10 187	0.13 168	0.18 277	0.19 342	0.09 169	0.09 153	0.09 211	0.07 170	0.10 112	0.08 23	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.04 45	0.04 48

ASMatch	0.11 272	0.06 92	0.13 312	0.17 281	0.10 438	0.08 71	0.14 237	0.18 277	0.16 261	0.12 290	0.16 320	0.16 390	0.11 322	0.13 331	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.04 45	0.09 488

SST-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.16 436	0.18 371	0.09 323	0.06 11	0.12 102	0.18 277	0.10 61	0.15 370	0.18 366	0.13 324	0.12 355	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.09 470	0.06 270	0.07 357	0.06 285

THIR-Stereo	0.12 350	0.07 193	0.11 223	0.15 101	0.08 204	0.14 378	0.16 385	0.18 277	0.25 449	0.17 413	0.24 444	0.13 324	0.13 388	0.12 274	0.14 407	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.05 185

GrayStereo	0.11 272	0.06 92	0.11 223	0.19 442	0.09 323	0.09 129	0.16 385	0.18 277	0.17 296	0.14 345	0.17 340	0.17 408	0.11 322	0.12 274	0.11 264	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.10 518

Pruner-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.12 272	0.17 281	0.09 323	0.06 11	0.12 102	0.18 277	0.17 296	0.14 345	0.19 382	0.13 324	0.10 283	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.08 442

CRE-IMP	0.11 272	0.09 407	0.16 436	0.19 442	0.09 323	0.10 187	0.12 102	0.18 277	0.10 61	0.14 345	0.14 290	0.14 343	0.13 388	0.12 274	0.12 334	0.07 330	0.04 24	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.08 442

rafts_anoy	0.11 272	0.06 92	0.10 162	0.17 281	0.08 204	0.10 187	0.14 237	0.18 277	0.14 201	0.13 322	0.13 277	0.12 299	0.11 322	0.11 182	0.13 370	0.07 330	0.05 236	0.09 470	0.11 563	0.07 357	0.06 285

iRaftStereo_RVC	0.10 229	0.07 193	0.10 162	0.17 281	0.09 323	0.11 237	0.17 418	0.18 277	0.12 130	0.09 169	0.11 236	0.10 243	0.07 170	0.11 182	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.08 384	0.08 446	0.04 45	0.04 48

raftrobust	0.09 160	0.06 92	0.11 223	0.17 281	0.08 204	0.09 129	0.10 33	0.18 277	0.16 261	0.10 212	0.09 153	0.12 299	0.08 222	0.12 274	0.10 185	0.08 405	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

AFF-stereo	0.09 160	0.07 193	0.10 162	0.17 281	0.07 119	0.10 187	0.15 321	0.18 277	0.10 61	0.10 212	0.11 236	0.09 211	0.10 283	0.12 274	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.07 371	0.04 45	0.04 48

Gwc-CoAtRS	0.09 160	0.07 193	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.15 321	0.18 277	0.17 296	0.08 119	0.10 185	0.12 299	0.09 254	0.12 274	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.05 185

HITNet	0.11 272	0.06 92	0.12 272	0.14 53	0.06 25	0.12 291	0.10 33	0.18 277	0.18 314	0.13 322	0.17 340	0.15 368	0.11 322	0.15 382	0.14 407	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.06 276	0.05 185
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV_i1	0.12 350	0.08 326	0.12 272	0.17 281	0.08 204	0.19 494	0.15 321	0.19 310	0.23 412	0.18 446	0.18 366	0.16 390	0.12 355	0.17 451	0.14 407	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.06 285

WQFJX	0.10 229	0.07 193	0.09 104	0.21 542	0.09 323	0.12 291	0.16 385	0.19 310	0.18 314	0.12 290	0.10 185	0.08 171	0.10 283	0.12 274	0.10 185	0.07 330	0.07 476	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.05 185

NLMM1	0.11 272	0.09 407	0.07 8	0.22 564	0.10 438	0.12 291	0.20 534	0.19 310	0.20 365	0.12 290	0.11 236	0.08 171	0.10 283	0.11 182	0.11 264	0.08 405	0.08 509	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.04 48

NLCSM	0.11 272	0.09 407	0.09 104	0.23 585	0.11 494	0.12 291	0.19 513	0.19 310	0.19 342	0.12 290	0.11 236	0.07 119	0.09 254	0.11 182	0.10 185	0.08 405	0.08 509	0.07 294	0.07 371	0.06 276	0.05 185

FE-Mocha	0.09 160	0.06 92	0.14 358	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.19 310	0.16 261	0.10 212	0.09 153	0.07 119	0.07 170	0.09 55	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.05 185

rvit_0105_6	0.14 411	0.09 407	0.18 494	0.17 281	0.10 438	0.10 187	0.17 418	0.19 310	0.26 462	0.12 290	0.18 366	0.17 408	0.13 388	0.18 470	0.13 370	0.15 608	0.11 579	0.12 570	0.10 531	0.09 487	0.06 285

RAFT-Stereo-weight	0.09 160	0.06 92	0.11 223	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.14 237	0.19 310	0.16 261	0.11 254	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.04 48

MyStereo8	0.12 350	0.07 193	0.15 393	0.15 101	0.09 323	0.18 471	0.14 237	0.19 310	0.22 402	0.12 290	0.18 366	0.11 275	0.10 283	0.16 411	0.18 493	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.05 186	0.08 424	0.09 488

MyStereo06	0.10 229	0.07 193	0.12 272	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.18 467	0.19 310	0.12 130	0.13 322	0.08 115	0.07 119	0.07 170	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.06 285

11t1	0.12 350	0.07 193	0.14 358	0.14 53	0.08 204	0.17 455	0.15 321	0.19 310	0.15 227	0.15 370	0.15 303	0.17 408	0.16 462	0.15 382	0.13 370	0.08 405	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.08 424	0.07 372

EKT-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.14 358	0.16 193	0.10 438	0.13 334	0.14 237	0.19 310	0.21 380	0.11 254	0.08 115	0.13 324	0.10 283	0.11 182	0.12 334	0.08 405	0.06 405	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.07 372

anonymousdsp2	0.11 272	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.09 323	0.13 334	0.14 237	0.19 310	0.23 412	0.13 322	0.14 290	0.12 299	0.09 254	0.14 363	0.11 264	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.06 285

CASS	0.14 411	0.12 520	0.12 272	0.23 585	0.09 323	0.15 403	0.17 418	0.19 310	0.20 365	0.17 413	0.18 366	0.15 368	0.15 441	0.15 382	0.14 407	0.09 463	0.06 405	0.10 518	0.08 446	0.09 487	0.07 372
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iRaft-Stereo_20w	0.09 160	0.05 29	0.13 312	0.14 53	0.09 323	0.12 291	0.15 321	0.19 310	0.11 93	0.11 254	0.08 115	0.08 171	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.05 185

AAGNet	0.12 350	0.08 326	0.17 460	0.19 442	0.09 323	0.08 71	0.13 168	0.19 310	0.13 172	0.16 399	0.21 410	0.13 324	0.14 421	0.11 182	0.14 407	0.06 161	0.04 24	0.09 470	0.06 270	0.06 276	0.05 185

TransformOpticalFlow	0.10 229	0.08 326	0.13 312	0.18 371	0.07 119	0.09 129	0.15 321	0.19 310	0.16 261	0.12 290	0.16 320	0.11 275	0.11 322	0.11 182	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.05 185

AnonymousM	0.10 229	0.06 92	0.10 162	0.14 53	0.07 119	0.09 129	0.13 168	0.19 310	0.14 201	0.13 322	0.12 256	0.09 211	0.08 222	0.13 331	0.10 185	0.08 405	0.05 236	0.08 384	0.05 186	0.05 156	0.05 185

MLCV	0.13 378	0.08 326	0.17 460	0.18 371	0.06 25	0.16 431	0.17 418	0.19 310	0.22 402	0.19 462	0.25 470	0.17 408	0.13 388	0.15 382	0.14 407	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

FlowAnything_test	0.11 272	0.08 326	0.14 358	0.15 101	0.09 323	0.08 71	0.14 237	0.20 328	0.11 93	0.10 212	0.09 153	0.12 299	0.12 355	0.13 331	0.11 264	0.09 463	0.06 405	0.09 470	0.09 492	0.06 276	0.09 488

3w_stereo	0.08 70	0.09 407	0.10 162	0.17 281	0.07 119	0.08 71	0.11 67	0.20 328	0.13 172	0.06 21	0.07 57	0.05 4	0.06 65	0.08 21	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

2w_stereo	0.08 70	0.08 326	0.09 104	0.16 193	0.06 25	0.09 129	0.10 33	0.20 328	0.15 227	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.06 1	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.03 1

tg	0.10 229	0.06 92	0.10 162	0.18 371	0.08 204	0.11 237	0.16 385	0.20 328	0.12 130	0.08 119	0.11 236	0.11 275	0.07 170	0.11 182	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.08 384	0.08 446	0.04 45	0.04 48

UGAM-zero	0.10 229	0.05 29	0.15 393	0.15 101	0.08 204	0.10 187	0.13 168	0.20 328	0.15 227	0.11 254	0.15 303	0.07 119	0.08 222	0.09 55	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

model_zeroshot	0.10 229	0.05 29	0.12 272	0.15 101	0.09 323	0.13 334	0.14 237	0.20 328	0.14 201	0.11 254	0.10 185	0.12 299	0.07 170	0.12 274	0.11 264	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.06 285

DCVSM-stereo	0.15 453	0.09 407	0.16 436	0.16 193	0.10 438	0.15 403	0.09 20	0.20 328	0.24 424	0.20 484	0.24 444	0.26 526	0.15 441	0.19 495	0.14 407	0.09 463	0.07 476	0.09 470	0.08 446	0.10 523	0.12 565

test_sample1	0.13 378	0.07 193	0.14 358	0.14 53	0.08 204	0.19 494	0.17 418	0.20 328	0.15 227	0.14 345	0.22 427	0.18 423	0.16 462	0.17 451	0.15 444	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.08 424	0.08 442

MIM_Stereo	0.10 229	0.07 193	0.11 223	0.15 101	0.07 119	0.07 32	0.12 102	0.20 328	0.14 201	0.13 322	0.14 290	0.09 211	0.05 17	0.12 274	0.08 23	0.05 48	0.06 405	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.05 185

knoymous	0.11 272	0.06 92	0.12 272	0.14 53	0.07 119	0.15 403	0.13 168	0.20 328	0.14 201	0.11 254	0.17 340	0.13 324	0.09 254	0.14 363	0.11 264	0.09 463	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.07 357	0.07 372

anonymousa	0.13 378	0.07 193	0.14 358	0.18 371	0.09 323	0.13 334	0.17 418	0.20 328	0.29 499	0.15 370	0.24 444	0.16 390	0.14 421	0.14 363	0.14 407	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.09 492	0.05 156	0.07 372

IPLG	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.14 237	0.20 328	0.15 227	0.13 322	0.18 366	0.07 119	0.07 170	0.14 363	0.14 407	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

HHNet	0.11 272	0.06 92	0.16 436	0.15 101	0.14 571	0.07 32	0.13 168	0.20 328	0.18 314	0.15 370	0.25 470	0.11 275	0.09 254	0.13 331	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.08 384	0.06 270	0.05 156	0.09 488

TestStereo	0.14 411	0.15 569	0.11 223	0.23 585	0.08 204	0.15 403	0.21 551	0.20 328	0.23 412	0.14 345	0.25 470	0.16 390	0.13 388	0.16 411	0.14 407	0.06 161	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.09 487	0.05 185

RALAANet	0.11 272	0.08 326	0.10 162	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.10 33	0.20 328	0.16 261	0.14 345	0.13 277	0.16 390	0.09 254	0.12 274	0.12 334	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.04 48

ARAFT	0.12 350	0.08 326	0.18 494	0.19 442	0.09 323	0.15 403	0.17 418	0.20 328	0.13 172	0.12 290	0.13 277	0.14 343	0.12 355	0.15 382	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.10 518	0.09 492	0.06 276	0.04 48

GMStereo	0.13 378	0.15 569	0.14 358	0.18 371	0.09 323	0.16 431	0.16 385	0.20 328	0.25 449	0.17 413	0.17 340	0.11 275	0.11 322	0.16 411	0.13 370	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.06 285
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
aanetorigin	0.22 561	0.17 590	0.57 639	0.18 371	0.10 438	0.16 431	0.19 513	0.20 328	0.33 526	0.49 646	0.48 626	0.30 561	0.28 595	0.21 531	0.24 567	0.08 405	0.07 476	0.08 384	0.07 371	0.10 523	0.09 488

NLSM1	0.10 229	0.07 193	0.08 35	0.19 442	0.08 204	0.13 334	0.16 385	0.21 346	0.16 261	0.11 254	0.10 185	0.07 119	0.10 283	0.10 112	0.11 264	0.07 330	0.08 509	0.08 384	0.07 371	0.05 156	0.05 185

MM-Stereo_test1	0.10 229	0.07 193	0.09 104	0.18 371	0.07 119	0.12 291	0.18 467	0.21 346	0.20 365	0.09 169	0.11 236	0.08 171	0.06 65	0.10 112	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.04 48

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 272	0.05 29	0.14 358	0.16 193	0.21 637	0.09 129	0.17 418	0.21 346	0.16 261	0.11 254	0.15 303	0.10 243	0.07 170	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.07 357	0.09 488

GCST	0.37 638	0.42 658	0.27 571	1.03 684	0.39 659	0.18 471	0.08 7	0.21 346	0.18 314	0.28 580	0.25 470	0.15 368	0.12 355	0.16 411	0.14 407	0.64 680	0.43 669	0.75 676	0.65 679	0.64 673	0.46 671

test_sample2	0.13 378	0.07 193	0.12 272	0.14 53	0.08 204	0.16 431	0.18 467	0.21 346	0.16 261	0.14 345	0.21 410	0.20 450	0.15 441	0.15 382	0.13 370	0.08 405	0.06 405	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.08 442

mmm	0.14 411	0.08 326	0.18 494	0.17 281	0.09 323	0.17 455	0.18 467	0.21 346	0.16 261	0.16 399	0.23 432	0.21 459	0.16 462	0.16 411	0.17 480	0.08 405	0.05 236	0.08 384	0.08 446	0.08 424	0.07 372

StereoVision	0.14 411	0.13 547	0.10 162	0.24 597	0.10 438	0.16 431	0.21 551	0.21 346	0.20 365	0.12 290	0.25 470	0.10 243	0.10 283	0.16 411	0.10 185	0.09 463	0.10 565	0.12 570	0.12 585	0.06 276	0.05 185

Any-RAFT	0.10 229	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.07 119	0.13 334	0.14 237	0.21 346	0.15 227	0.11 254	0.12 256	0.13 324	0.10 283	0.13 331	0.10 185	0.07 330	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.05 185

Selective-RAFT	0.11 272	0.11 501	0.12 272	0.21 542	0.08 204	0.16 431	0.13 168	0.21 346	0.23 412	0.10 212	0.10 185	0.11 275	0.10 283	0.15 382	0.11 264	0.05 48	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.05 185

test_5	0.14 411	0.12 520	0.08 35	0.20 506	0.10 438	0.14 378	0.28 624	0.21 346	0.24 424	0.19 462	0.28 512	0.11 275	0.15 441	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.08 446	0.08 424	0.07 372

UDGNet	0.14 411	0.13 547	0.17 460	0.18 371	0.10 438	0.12 291	0.16 385	0.21 346	0.27 475	0.20 484	0.20 392	0.17 408	0.13 388	0.16 411	0.14 407	0.10 504	0.06 405	0.09 470	0.07 371	0.07 357	0.07 372

dad	0.18 518	0.20 613	0.21 533	0.17 281	0.11 494	0.20 514	0.19 513	0.21 346	0.28 491	0.30 596	0.24 444	0.30 561	0.13 388	0.19 495	0.17 480	0.18 631	0.09 542	0.11 548	0.09 492	0.11 545	0.07 372

MIPNet	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.12 291	0.14 237	0.21 346	0.25 449	0.12 290	0.10 185	0.09 211	0.07 170	0.13 331	0.13 370	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

IPLGR	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.18 371	0.08 204	0.13 334	0.16 385	0.21 346	0.24 424	0.12 290	0.12 256	0.11 275	0.09 254	0.13 331	0.12 334	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.04 48

LCNet	0.11 272	0.07 193	0.09 104	0.19 442	0.09 323	0.08 71	0.14 237	0.21 346	0.15 227	0.12 290	0.15 303	0.16 390	0.11 322	0.12 274	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.14 596

OMP-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.14 358	0.18 371	0.08 204	0.09 129	0.12 102	0.21 346	0.21 380	0.13 322	0.14 290	0.11 275	0.12 355	0.11 182	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.04 48

PSM-AAD	0.11 272	0.07 193	0.10 162	0.20 506	0.09 323	0.10 187	0.14 237	0.21 346	0.13 172	0.12 290	0.14 290	0.18 423	0.11 322	0.11 182	0.10 185	0.05 48	0.05 236	0.09 470	0.08 446	0.06 276	0.14 596

DRaft	0.12 350	0.06 92	0.12 272	0.14 53	0.09 323	0.14 378	0.17 418	0.21 346	0.30 505	0.18 446	0.27 501	0.10 243	0.16 462	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.05 185

RAFT	0.13 378	0.09 407	0.11 223	0.18 371	0.08 204	0.15 403	0.23 577	0.21 346	0.20 365	0.21 500	0.21 410	0.18 423	0.13 388	0.17 451	0.10 185	0.06 161	0.07 476	0.10 518	0.09 492	0.06 276	0.05 185

XX-Stereo	0.09 160	0.05 29	0.09 104	0.17 281	0.09 323	0.15 403	0.12 102	0.21 346	0.10 61	0.10 212	0.14 290	0.07 119	0.06 65	0.13 331	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.04 45	0.04 48

111	0.11 272	0.06 92	0.12 272	0.15 101	0.07 119	0.10 187	0.14 237	0.21 346	0.24 424	0.11 254	0.12 256	0.14 343	0.12 355	0.13 331	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.06 276	0.05 185

EDNetEfficient	0.30 622	0.24 629	1.18 680	0.18 371	0.10 438	0.20 514	0.20 534	0.21 346	0.61 643	0.74 666	0.56 638	0.30 561	0.40 640	0.23 557	0.32 629	0.09 463	0.07 476	0.08 384	0.07 371	0.11 545	0.10 518

cf-r	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.16 193	0.08 204	0.14 378	0.19 513	0.21 346	0.25 449	0.17 413	0.26 483	0.22 477	0.17 488	0.14 363	0.15 444	0.10 504	0.05 236	0.06 178	0.08 446	0.06 276	0.06 285

iResNet	0.13 378	0.10 475	0.18 494	0.19 442	0.08 204	0.14 378	0.18 467	0.21 346	0.27 475	0.16 399	0.24 444	0.15 368	0.13 388	0.14 363	0.15 444	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.05 185

Select-FE	0.11 272	0.06 92	0.21 533	0.15 101	0.11 494	0.12 291	0.13 168	0.22 370	0.18 314	0.09 169	0.11 236	0.10 243	0.06 65	0.12 274	0.09 90	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.08 446	0.06 276	0.08 442

HI	0.11 272	0.06 92	0.12 272	0.13 11	0.09 323	0.09 129	0.14 237	0.22 370	0.11 93	0.20 484	0.17 340	0.14 343	0.10 283	0.16 411	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.08 446	0.07 357	0.06 285

CoSv	0.11 272	0.06 92	0.12 272	0.13 11	0.09 323	0.09 129	0.14 237	0.22 370	0.11 93	0.20 484	0.17 340	0.14 343	0.10 283	0.16 411	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.08 446	0.07 357	0.06 285

AIO-test1	0.10 229	0.07 193	0.11 223	0.24 597	0.07 119	0.09 129	0.13 168	0.22 370	0.15 227	0.11 254	0.12 256	0.09 211	0.07 170	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.09 470	0.10 531	0.04 45	0.07 372

FACV-RUCA	0.13 378	0.11 501	0.13 312	0.19 442	0.12 526	0.15 403	0.16 385	0.22 370	0.21 380	0.16 399	0.16 320	0.15 368	0.16 462	0.14 363	0.13 370	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.10 523	0.08 442

CBFPSM	0.15 453	0.07 193	0.27 571	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.15 321	0.22 370	0.23 412	0.20 484	0.27 501	0.23 494	0.16 462	0.16 411	0.19 508	0.06 161	0.06 405	0.06 178	0.07 371	0.07 357	0.07 372

x	0.13 378	0.08 326	0.15 393	0.14 53	0.08 204	0.19 494	0.14 237	0.22 370	0.21 380	0.15 370	0.20 392	0.20 450	0.18 502	0.18 470	0.18 493	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.07 372

RAFT+CT+SA	0.13 378	0.11 501	0.09 104	0.19 442	0.09 323	0.15 403	0.28 624	0.22 370	0.22 402	0.15 370	0.26 483	0.10 243	0.10 283	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.08 446	0.07 357	0.06 285

Sa-1000	0.12 350	0.08 326	0.09 104	0.18 371	0.08 204	0.15 403	0.22 565	0.22 370	0.19 342	0.15 370	0.20 392	0.17 408	0.11 322	0.10 112	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.09 470	0.09 492	0.05 156	0.05 185

iRaft-Stereo_5w	0.12 350	0.09 407	0.12 272	0.20 506	0.08 204	0.09 129	0.12 102	0.22 370	0.22 402	0.19 462	0.14 290	0.11 275	0.09 254	0.20 513	0.16 463	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.06 285

dd	0.15 453	0.17 590	0.17 460	0.19 442	0.09 323	0.15 403	0.18 467	0.22 370	0.26 462	0.23 530	0.20 392	0.21 459	0.10 283	0.21 531	0.17 480	0.10 504	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

STrans-v2	0.10 229	0.07 193	0.13 312	0.18 371	0.08 204	0.10 187	0.14 237	0.22 370	0.11 93	0.11 254	0.15 303	0.12 299	0.10 283	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.05 185

IIG-Stereo	0.11 272	0.06 92	0.13 312	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.12 102	0.22 370	0.18 314	0.14 345	0.17 340	0.12 299	0.13 388	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.05 185

FTStereo	0.12 350	0.07 193	0.14 358	0.18 371	0.09 323	0.07 32	0.15 321	0.22 370	0.18 314	0.12 290	0.24 444	0.11 275	0.13 388	0.13 331	0.14 407	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.06 276	0.10 518

ACVNet	0.15 453	0.09 407	0.15 393	0.13 11	0.12 526	0.14 378	0.20 534	0.22 370	0.34 537	0.17 413	0.26 483	0.21 459	0.17 488	0.18 470	0.21 531	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.08 424	0.06 285

GwcNet-RSSM	0.14 411	0.07 193	0.12 272	0.16 193	0.08 204	0.15 403	0.20 534	0.22 370	0.28 491	0.18 446	0.28 512	0.23 494	0.17 488	0.15 382	0.16 463	0.10 504	0.06 405	0.07 294	0.09 492	0.07 357	0.07 372

CFNet-ft	0.14 411	0.07 193	0.15 393	0.12 5	0.09 323	0.17 455	0.18 467	0.22 370	0.24 424	0.17 413	0.26 483	0.24 503	0.14 421	0.16 411	0.15 444	0.11 538	0.06 405	0.08 384	0.09 492	0.09 487	0.08 442

CFNet_RVC	0.14 411	0.07 193	0.15 393	0.12 5	0.09 323	0.17 455	0.18 467	0.22 370	0.24 424	0.17 413	0.26 483	0.24 503	0.14 421	0.16 411	0.15 444	0.11 538	0.06 405	0.08 384	0.09 492	0.09 487	0.08 442

DN-CSS_ROB	0.13 378	0.13 547	0.17 460	0.18 371	0.10 438	0.16 431	0.08 7	0.22 370	0.19 342	0.17 413	0.23 432	0.13 324	0.13 388	0.13 331	0.14 407	0.05 48	0.05 236	0.10 518	0.10 531	0.08 424	0.06 285

Selective-IGEV-i16pc	0.13 378	0.06 92	0.13 312	0.15 101	0.11 494	0.38 635	0.16 385	0.23 389	0.17 296	0.11 254	0.15 303	0.09 211	0.07 170	0.13 331	0.10 185	0.10 504	0.08 509	0.06 178	0.07 371	0.09 487	0.10 518

Selective-IGEV-i1	0.13 378	0.07 193	0.12 272	0.20 506	0.08 204	0.18 471	0.16 385	0.23 389	0.30 505	0.17 413	0.17 340	0.17 408	0.10 283	0.15 382	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.06 285

z-ln-s-r	0.18 518	0.10 475	0.41 618	0.19 442	0.08 204	0.18 471	0.18 467	0.23 389	0.34 537	0.19 462	0.41 605	0.22 477	0.17 488	0.20 513	0.25 575	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.07 357	0.06 285

DFGA-Net	0.13 378	0.11 501	0.19 518	0.18 371	0.10 438	0.13 334	0.13 168	0.23 389	0.25 449	0.16 399	0.16 320	0.13 324	0.12 355	0.17 451	0.15 444	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.05 156	0.05 185

AIO-test2	0.10 229	0.08 326	0.10 162	0.23 585	0.09 323	0.11 237	0.11 67	0.23 389	0.24 424	0.08 119	0.09 153	0.08 171	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.09 492	0.05 156	0.05 185

rvit_0105_4	0.15 453	0.09 407	0.17 460	0.17 281	0.10 438	0.12 291	0.20 534	0.23 389	0.27 475	0.14 345	0.20 392	0.17 408	0.14 421	0.17 451	0.13 370	0.15 608	0.11 579	0.11 548	0.10 531	0.09 487	0.06 285

ACV-stereo	0.15 453	0.10 475	0.29 583	0.18 371	0.12 526	0.15 403	0.13 168	0.23 389	0.21 380	0.19 462	0.23 432	0.22 477	0.15 441	0.23 557	0.17 480	0.08 405	0.07 476	0.07 294	0.07 371	0.08 424	0.07 372

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 272	0.05 29	0.12 272	0.15 101	0.13 552	0.14 378	0.16 385	0.23 389	0.18 314	0.10 212	0.13 277	0.10 243	0.07 170	0.12 274	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.08 442

DispNO	0.15 453	0.09 407	0.18 494	0.19 442	0.12 526	0.11 237	0.21 551	0.23 389	0.29 499	0.18 446	0.23 432	0.19 433	0.17 488	0.16 411	0.16 463	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.08 446	0.07 357	0.06 285

CoDeX	0.12 350	0.07 193	0.13 312	0.17 281	0.08 204	0.12 291	0.16 385	0.23 389	0.27 475	0.13 322	0.17 340	0.15 368	0.12 355	0.14 363	0.11 264	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.05 185

Anonymous_2	0.22 561	0.17 590	0.28 574	0.15 101	0.16 604	0.33 616	0.22 565	0.23 389	0.18 314	0.23 530	0.24 444	0.26 526	0.27 586	0.27 580	0.24 567	0.22 647	0.26 657	0.17 620	0.17 630	0.16 620	0.18 632

TestStereo1	0.13 378	0.08 326	0.08 35	0.20 506	0.08 204	0.18 471	0.29 635	0.23 389	0.17 296	0.17 413	0.20 392	0.16 390	0.11 322	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.05 156	0.05 185

SA-5K	0.13 378	0.08 326	0.08 35	0.20 506	0.08 204	0.18 471	0.29 635	0.23 389	0.17 296	0.17 413	0.20 392	0.16 390	0.11 322	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.05 156	0.05 185

SA	0.13 378	0.09 407	0.09 104	0.18 371	0.08 204	0.12 291	0.24 588	0.23 389	0.19 342	0.17 413	0.27 501	0.15 368	0.11 322	0.11 182	0.11 264	0.05 48	0.05 236	0.09 470	0.08 446	0.05 156	0.05 185

NF-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.10 187	0.13 168	0.23 389	0.19 342	0.12 290	0.17 340	0.12 299	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.12 565

OCTAStereo	0.11 272	0.07 193	0.14 358	0.17 281	0.09 323	0.10 187	0.13 168	0.23 389	0.19 342	0.12 290	0.17 340	0.12 299	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.11 544

KYRaft	0.12 350	0.07 193	0.10 162	0.19 442	0.09 323	0.08 71	0.15 321	0.23 389	0.12 130	0.13 322	0.16 320	0.20 450	0.10 283	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.08 384	0.08 446	0.06 276	0.15 610

RE-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.10 187	0.13 168	0.23 389	0.19 342	0.12 290	0.17 340	0.12 299	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.11 544

TVStereo	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.10 187	0.13 168	0.23 389	0.19 342	0.12 290	0.17 340	0.12 299	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.11 544

Prome-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.11 223	0.18 371	0.09 323	0.12 291	0.14 237	0.23 389	0.13 172	0.13 322	0.16 320	0.13 324	0.08 222	0.12 274	0.10 185	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.10 518

EDNetEfficientorigin	7.92 695	0.32 649	152.98 720	0.20 506	0.10 438	0.22 539	0.17 418	0.23 389	0.60 641	0.73 664	0.67 652	0.41 625	0.51 656	0.24 569	0.41 650	0.08 405	0.07 476	0.09 470	0.07 371	0.12 562	0.11 544

FENet	0.13 378	0.08 326	0.13 312	0.16 193	0.08 204	0.15 403	0.16 385	0.23 389	0.23 412	0.17 413	0.24 444	0.16 390	0.13 388	0.14 363	0.15 444	0.08 405	0.05 236	0.08 384	0.08 446	0.08 424	0.08 442

GANet-RSSM	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.13 11	0.08 204	0.14 378	0.18 467	0.23 389	0.21 380	0.17 413	0.25 470	0.24 503	0.16 462	0.16 411	0.16 463	0.10 504	0.06 405	0.07 294	0.08 446	0.08 424	0.07 372

DMCA	0.14 411	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.09 323	0.15 403	0.17 418	0.23 389	0.28 491	0.14 345	0.20 392	0.17 408	0.18 502	0.15 382	0.17 480	0.10 504	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.09 487	0.10 518

BEATNet_4x	0.12 350	0.09 407	0.15 393	0.18 371	0.07 119	0.15 403	0.07 3	0.23 389	0.19 342	0.16 399	0.19 382	0.19 433	0.14 421	0.17 451	0.15 444	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.06 276	0.07 372

LE_ROB	0.50 656	0.07 193	0.14 358	0.15 101	0.08 204	0.26 584	0.17 418	0.23 389	1.71 690	4.68 696	0.67 652	0.46 637	0.47 651	0.21 531	0.30 618	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.08 424	0.06 285

DLNR-FE	10.51 702	2.29 691	19.85 715	120.28 719	13.21 707	0.06 11	0.13 168	0.24 415	0.10 61	0.08 119	0.10 185	0.09 211	0.07 170	0.10 112	0.09 90	0.13 583	0.04 24	0.06 178	0.04 49	53.18 721	0.04 48

MM-Stereo_test3	0.10 229	0.07 193	0.07 8	0.18 371	0.07 119	0.12 291	0.19 513	0.24 415	0.19 342	0.06 21	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.06 405	0.07 294	0.05 186	0.05 156	0.04 48

rvit_0105_5	0.14 411	0.10 475	0.14 358	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.23 577	0.24 415	0.27 475	0.14 345	0.15 303	0.18 423	0.13 388	0.17 451	0.14 407	0.14 604	0.11 579	0.10 518	0.11 563	0.08 424	0.07 372

CAS++	0.11 272	0.07 193	0.11 223	0.14 53	0.10 438	0.13 334	0.14 237	0.24 415	0.14 201	0.11 254	0.09 153	0.11 275	0.07 170	0.14 363	0.09 90	0.11 538	0.09 542	0.09 470	0.07 371	0.07 357	0.08 442
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ACVNet-DCA	0.10 229	0.08 326	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.15 321	0.24 415	0.16 261	0.09 169	0.09 153	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.07 1	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.07 357	0.07 372

1test111	0.11 272	0.08 326	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.15 321	0.24 415	0.16 261	0.09 169	0.09 153	0.06 40	0.06 65	0.15 382	0.16 463	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.07 357	0.07 372

DLNR_Zeroshot_test	10.48 701	2.27 690	19.78 714	120.28 719	13.29 708	0.06 11	0.13 168	0.24 415	0.10 61	0.08 119	0.10 185	0.09 211	0.07 170	0.10 112	0.09 90	0.13 583	0.04 24	0.06 178	0.04 49	52.68 720	0.04 48

gwcnet-sp	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.18 371	0.09 323	0.16 431	0.18 467	0.24 415	0.24 424	0.19 462	0.24 444	0.15 368	0.16 462	0.16 411	0.15 444	0.08 405	0.07 476	0.07 294	0.08 446	0.08 424	0.07 372

scenet	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.18 371	0.09 323	0.16 431	0.18 467	0.24 415	0.24 424	0.19 462	0.24 444	0.15 368	0.16 462	0.16 411	0.15 444	0.08 405	0.07 476	0.07 294	0.08 446	0.08 424	0.07 372

ToySt	0.17 502	0.11 501	0.19 518	0.17 281	0.11 494	0.16 431	0.26 613	0.24 415	0.33 526	0.19 462	0.24 444	0.26 526	0.24 563	0.19 495	0.21 531	0.07 330	0.08 509	0.09 470	0.10 531	0.09 487	0.08 442

ssnet	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.18 371	0.09 323	0.16 431	0.18 467	0.24 415	0.24 424	0.19 462	0.24 444	0.15 368	0.16 462	0.16 411	0.15 444	0.08 405	0.07 476	0.07 294	0.08 446	0.08 424	0.07 372

qqq	0.13 378	0.09 407	0.15 393	0.16 193	0.08 204	0.13 334	0.15 321	0.24 415	0.16 261	0.15 370	0.19 382	0.16 390	0.16 462	0.15 382	0.16 463	0.07 330	0.06 405	0.08 384	0.08 446	0.07 357	0.07 372

AACVNet	0.16 480	0.08 326	0.15 393	0.15 101	0.10 438	0.18 471	0.15 321	0.24 415	0.25 449	0.27 567	0.27 501	0.28 543	0.18 502	0.19 495	0.17 480	0.09 463	0.07 476	0.09 470	0.07 371	0.10 523	0.09 488

PSM-softLoss	0.12 350	0.07 193	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.08 71	0.12 102	0.24 415	0.17 296	0.15 370	0.19 382	0.13 324	0.11 322	0.11 182	0.11 264	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.12 565

KMStereo	0.12 350	0.07 193	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.08 71	0.12 102	0.24 415	0.17 296	0.15 370	0.19 382	0.13 324	0.11 322	0.11 182	0.11 264	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.12 565

GMM-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.10 162	0.18 371	0.09 323	0.08 71	0.14 237	0.24 415	0.16 261	0.11 254	0.15 303	0.13 324	0.11 322	0.11 182	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.09 488

raft+_RVC	0.11 272	0.07 193	0.09 104	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.11 67	0.24 415	0.20 365	0.12 290	0.15 303	0.12 299	0.08 222	0.12 274	0.13 370	0.07 330	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.05 185

ac_64	0.16 480	0.09 407	0.15 393	0.18 371	0.10 438	0.22 539	0.17 418	0.24 415	0.22 402	0.19 462	0.24 444	0.29 551	0.18 502	0.19 495	0.22 544	0.09 463	0.08 509	0.08 384	0.09 492	0.07 357	0.06 285

R-Stereo Train	0.10 229	0.06 92	0.11 223	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.14 237	0.24 415	0.11 93	0.12 290	0.19 382	0.11 275	0.08 222	0.10 112	0.11 264	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.05 185

RAFT-Stereo	0.10 229	0.06 92	0.11 223	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.14 237	0.24 415	0.11 93	0.12 290	0.19 382	0.11 275	0.08 222	0.10 112	0.11 264	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.05 185
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.15 453	0.08 326	0.13 312	0.11 1	0.10 438	0.20 514	0.10 33	0.24 415	0.23 412	0.17 413	0.21 410	0.24 503	0.15 441	0.18 470	0.15 444	0.12 564	0.07 476	0.11 548	0.13 597	0.11 545	0.10 518

RT-IGEV	0.13 378	0.06 92	0.14 358	0.15 101	0.10 438	0.15 403	0.18 467	0.25 436	0.28 491	0.16 399	0.17 340	0.18 423	0.11 322	0.14 363	0.11 264	0.08 405	0.05 236	0.07 294	0.05 186	0.07 357	0.08 442

G2L-ROB	0.13 378	0.07 193	0.13 312	0.13 11	0.08 204	0.14 378	0.17 418	0.25 436	0.19 342	0.20 484	0.19 382	0.20 450	0.14 421	0.18 470	0.16 463	0.08 405	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.08 424	0.09 488

DDVS	0.16 480	0.10 475	0.22 543	0.16 193	0.12 526	0.15 403	0.14 237	0.25 436	0.19 342	0.18 446	0.30 533	0.27 533	0.13 388	0.20 513	0.16 463	0.09 463	0.06 405	0.09 470	0.07 371	0.11 545	0.11 544

rvit_0105_3	0.16 480	0.10 475	0.15 393	0.20 506	0.12 526	0.15 403	0.26 613	0.25 436	0.30 505	0.15 370	0.17 340	0.21 459	0.14 421	0.18 470	0.14 407	0.14 604	0.11 579	0.12 570	0.14 603	0.07 357	0.07 372

test_sample5	0.14 411	0.08 326	0.14 358	0.16 193	0.08 204	0.18 471	0.18 467	0.25 436	0.17 296	0.17 413	0.28 512	0.18 423	0.15 441	0.16 411	0.13 370	0.08 405	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.09 487	0.08 442

DualNet	0.14 411	0.08 326	0.14 358	0.16 193	0.08 204	0.18 471	0.18 467	0.25 436	0.17 296	0.18 446	0.28 512	0.18 423	0.15 441	0.16 411	0.13 370	0.08 405	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.09 487	0.08 442

CSP-Net	0.16 480	0.09 407	0.14 358	0.17 281	0.09 323	0.19 494	0.18 467	0.25 436	0.33 526	0.26 560	0.31 538	0.25 516	0.16 462	0.21 531	0.19 508	0.09 463	0.06 405	0.07 294	0.07 371	0.08 424	0.08 442

IRAFT_RVC	0.12 350	0.08 326	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.07 32	0.14 237	0.25 436	0.23 412	0.14 345	0.15 303	0.15 368	0.12 355	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.09 470	0.06 270	0.06 276	0.06 285

acv_ft	0.15 453	0.09 407	0.16 436	0.19 442	0.10 438	0.16 431	0.17 418	0.25 436	0.34 537	0.19 462	0.26 483	0.21 459	0.17 488	0.18 470	0.19 508	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.08 424	0.06 285

hitnet-ft	0.18 518	0.10 475	0.17 460	0.14 53	0.09 323	0.27 593	0.20 534	0.25 436	0.26 462	0.24 542	0.32 547	0.32 583	0.23 554	0.24 569	0.21 531	0.12 564	0.07 476	0.10 518	0.08 446	0.12 562	0.11 544

PSMNet-RSSM	0.14 411	0.07 193	0.14 358	0.15 101	0.08 204	0.13 334	0.16 385	0.25 436	0.24 424	0.17 413	0.28 512	0.23 494	0.14 421	0.16 411	0.14 407	0.11 538	0.06 405	0.09 470	0.12 585	0.08 424	0.07 372

FADNet-RVC-Resample	0.17 502	0.12 520	0.32 596	0.22 564	0.12 526	0.19 494	0.14 237	0.25 436	0.24 424	0.24 542	0.27 501	0.20 450	0.15 441	0.17 451	0.16 463	0.07 330	0.08 509	0.12 570	0.10 531	0.09 487	0.11 544

SuperB	0.20 539	0.10 475	0.57 639	0.16 193	0.09 323	0.19 494	0.18 467	0.25 436	0.51 620	0.27 567	0.39 591	0.17 408	0.22 548	0.22 549	0.21 531	0.08 405	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.12 562	0.11 544

pmcnn	0.15 453	0.07 193	0.20 523	0.15 101	0.07 119	0.21 525	0.16 385	0.25 436	0.26 462	0.21 500	0.33 553	0.29 551	0.19 521	0.18 470	0.17 480	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.07 357	0.06 285

test_sample6	0.14 411	0.09 407	0.14 358	0.17 281	0.08 204	0.17 455	0.19 513	0.26 450	0.18 314	0.18 446	0.28 512	0.19 433	0.15 441	0.15 382	0.13 370	0.08 405	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.08 424	0.08 442

test_sample4	0.14 411	0.08 326	0.15 393	0.15 101	0.08 204	0.19 494	0.18 467	0.26 450	0.18 314	0.17 413	0.26 483	0.18 423	0.15 441	0.17 451	0.13 370	0.08 405	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.09 487	0.08 442

SDNR	0.20 539	0.09 407	0.19 518	0.16 193	0.12 526	0.79 671	0.13 168	0.26 450	0.33 526	0.19 462	0.25 470	0.19 433	0.12 355	0.19 495	0.15 444	0.16 625	0.18 635	0.14 598	0.11 563	0.08 424	0.12 565

fast-acv-ft	0.18 518	0.11 501	0.20 523	0.19 442	0.12 526	0.26 584	0.21 551	0.26 450	0.35 551	0.22 515	0.34 563	0.27 533	0.21 541	0.21 531	0.23 555	0.09 463	0.09 542	0.08 384	0.10 531	0.08 424	0.07 372

IER	0.14 411	0.08 326	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.16 385	0.26 450	0.27 475	0.18 446	0.26 483	0.17 408	0.20 533	0.17 451	0.14 407	0.08 405	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.07 372

PSMNet-ADL	0.15 453	0.12 520	0.13 312	0.22 564	0.09 323	0.13 334	0.20 534	0.26 450	0.23 412	0.18 446	0.20 392	0.23 494	0.17 488	0.18 470	0.18 493	0.09 463	0.08 509	0.08 384	0.11 563	0.08 424	0.07 372

PFNet	0.12 350	0.06 92	0.17 460	0.18 371	0.08 204	0.09 129	0.15 321	0.26 450	0.20 365	0.16 399	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.13 331	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.05 185

ICVP	0.16 480	0.09 407	0.12 272	0.22 564	0.09 323	0.18 471	0.21 551	0.26 450	0.24 424	0.18 446	0.30 533	0.27 533	0.18 502	0.18 470	0.15 444	0.10 504	0.07 476	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.08 442
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.16 480	0.23 626	0.12 272	0.35 648	0.11 494	0.15 403	0.17 418	0.26 450	0.22 402	0.19 462	0.24 444	0.21 459	0.14 421	0.15 382	0.13 370	0.11 538	0.07 476	0.11 548	0.10 531	0.09 487	0.07 372

MMNet	0.17 502	0.10 475	0.17 460	0.20 506	0.11 494	0.27 593	0.20 534	0.26 450	0.42 586	0.22 515	0.30 533	0.22 477	0.20 533	0.18 470	0.20 518	0.06 161	0.06 405	0.07 294	0.07 371	0.08 424	0.07 372

DMCA-RVC	0.17 502	0.10 475	0.16 436	0.24 597	0.11 494	0.19 494	0.18 467	0.26 450	0.24 424	0.21 500	0.27 501	0.25 516	0.27 586	0.18 470	0.21 531	0.12 564	0.08 509	0.13 584	0.10 531	0.10 523	0.08 442

RP	0.22 561	0.13 547	0.22 543	0.23 585	0.12 526	0.21 525	0.20 534	0.26 450	0.45 601	0.22 515	0.38 583	0.37 605	0.25 571	0.28 589	0.25 575	0.11 538	0.12 595	0.13 584	0.12 585	0.13 578	0.14 596

iResNetv2_ROB	0.15 453	0.08 326	0.16 436	0.16 193	0.08 204	0.16 431	0.13 168	0.26 450	0.36 556	0.21 500	0.29 527	0.24 503	0.13 388	0.14 363	0.14 407	0.06 161	0.06 405	0.06 178	0.04 49	0.09 487	0.08 442

iResNet_ROB	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.15 101	0.07 119	0.19 494	0.14 237	0.26 450	0.32 521	0.23 530	0.26 483	0.23 494	0.16 462	0.15 382	0.14 407	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.08 424	0.08 442

FSD					0.23 641	0.25 572	0.25 604	0.27 464	0.26 462	0.25 555	0.26 483	0.26 526	0.26 579	0.27 580	0.24 567	0.21 643	0.20 641	0.27 645	0.26 648	0.25 648

coex_refinement	0.14 411	0.07 193	0.12 272	0.17 281	0.10 438	0.16 431	0.15 321	0.27 464	0.29 499	0.18 446	0.21 410	0.22 477	0.17 488	0.16 411	0.19 508	0.08 405	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.09 487	0.08 442

G2L-Stereo	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.12 102	0.27 464	0.22 402	0.17 413	0.27 501	0.21 459	0.13 388	0.18 470	0.18 493	0.09 463	0.08 509	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.07 372

test_sample3	0.14 411	0.08 326	0.15 393	0.14 53	0.09 323	0.20 514	0.17 418	0.27 464	0.18 314	0.17 413	0.22 427	0.19 433	0.15 441	0.17 451	0.14 407	0.09 463	0.06 405	0.07 294	0.06 270	0.09 487	0.08 442

SMFormer	0.14 411	0.07 193	0.18 494	0.14 53	0.08 204	0.17 455	0.17 418	0.27 464	0.27 475	0.19 462	0.20 392	0.19 433	0.15 441	0.15 382	0.17 480	0.08 405	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.07 372

tta	0.14 411	0.07 193	0.18 494	0.14 53	0.08 204	0.17 455	0.17 418	0.27 464	0.27 475	0.19 462	0.20 392	0.19 433	0.15 441	0.15 382	0.17 480	0.08 405	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.06 285

qqq1	0.14 411	0.07 193	0.18 494	0.14 53	0.08 204	0.17 455	0.17 418	0.27 464	0.27 475	0.19 462	0.20 392	0.19 433	0.15 441	0.15 382	0.12 334	0.08 405	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.06 276	0.06 285

fff1	0.14 411	0.07 193	0.18 494	0.14 53	0.08 204	0.17 455	0.17 418	0.27 464	0.27 475	0.19 462	0.20 392	0.19 433	0.15 441	0.15 382	0.12 334	0.08 405	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.06 276	0.06 285

mmx	0.15 453	0.09 407	0.15 393	0.16 193	0.09 323	0.17 455	0.17 418	0.27 464	0.26 462	0.15 370	0.26 483	0.19 433	0.13 388	0.15 382	0.22 544	0.08 405	0.06 405	0.09 470	0.08 446	0.08 424	0.08 442

xxx	0.15 453	0.09 407	0.15 393	0.16 193	0.09 323	0.17 455	0.17 418	0.27 464	0.26 462	0.15 370	0.26 483	0.19 433	0.13 388	0.15 382	0.22 544	0.08 405	0.06 405	0.09 470	0.08 446	0.08 424	0.08 442

iinet-f	0.17 502	0.07 193	0.46 625	0.14 53	0.10 438	0.21 525	0.14 237	0.27 464	0.23 412	0.22 515	0.25 470	0.21 459	0.16 462	0.18 470	0.22 544	0.09 463	0.07 476	0.07 294	0.06 270	0.09 487	0.10 518

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 518	0.09 407	0.30 589	0.15 101	0.11 494	0.23 554	0.20 534	0.27 464	0.40 577	0.26 560	0.43 616	0.25 516	0.15 441	0.21 531	0.20 518	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.10 523	0.09 488

CRFU-Net	0.16 480	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.20 514	0.14 237	0.27 464	0.21 380	0.28 580	0.28 512	0.29 551	0.18 502	0.19 495	0.18 493	0.09 463	0.09 542	0.07 294	0.07 371	0.08 424	0.09 488

sAnonymous2	0.13 378	0.12 520	0.25 560	0.20 506	0.12 526	0.18 471	0.14 237	0.27 464	0.21 380	0.11 254	0.12 256	0.13 324	0.08 222	0.11 182	0.11 264	0.09 463	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.15 607	0.10 518

CroCo_RVC	0.13 378	0.12 520	0.25 560	0.20 506	0.12 526	0.18 471	0.14 237	0.27 464	0.21 380	0.11 254	0.12 256	0.13 324	0.08 222	0.11 182	0.11 264	0.09 463	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.15 607	0.10 518

CFNet_pseudo	0.14 411	0.08 326	0.16 436	0.16 193	0.09 323	0.13 334	0.14 237	0.27 464	0.34 537	0.15 370	0.21 410	0.22 477	0.13 388	0.18 470	0.14 407	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.07 357	0.07 372

RAFT + AFF	0.13 378	0.08 326	0.21 533	0.20 506	0.10 438	0.14 378	0.23 577	0.27 464	0.21 380	0.12 290	0.10 185	0.12 299	0.10 283	0.16 411	0.12 334	0.08 405	0.07 476	0.09 470	0.09 492	0.06 276	0.09 488

CCAANet	0.14 411	0.06 92	0.12 272	0.16 193	0.08 204	0.22 539	0.14 237	0.27 464	0.18 314	0.16 399	0.37 575	0.15 368	0.18 502	0.16 411	0.13 370	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.07 372

FADNet_RVC	0.17 502	0.14 562	0.41 618	0.20 506	0.11 494	0.13 334	0.13 168	0.27 464	0.22 402	0.21 500	0.23 432	0.20 450	0.18 502	0.15 382	0.17 480	0.08 405	0.08 509	0.12 570	0.09 492	0.11 545	0.10 518

FADNet-RVC	0.21 553	0.20 613	0.40 616	0.21 542	0.16 604	0.21 525	0.15 321	0.27 464	0.27 475	0.26 560	0.32 547	0.26 526	0.21 541	0.22 549	0.19 508	0.12 564	0.13 609	0.12 570	0.14 603	0.13 578	0.18 632

HSM-Net_RVC	0.14 411	0.08 326	0.12 272	0.15 101	0.08 204	0.16 431	0.15 321	0.27 464	0.29 499	0.20 484	0.21 410	0.29 551	0.14 421	0.18 470	0.13 370	0.06 161	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.06 285
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.14 411	0.09 407	0.16 436	0.16 193	0.09 323	0.13 334	0.14 237	0.27 464	0.34 537	0.15 370	0.21 410	0.22 477	0.13 388	0.18 470	0.14 407	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.07 372

AANet_RVC	0.16 480	0.10 475	0.11 223	0.18 371	0.09 323	0.19 494	0.18 467	0.27 464	0.32 521	0.22 515	0.35 567	0.21 459	0.22 548	0.22 549	0.17 480	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.06 285

StereoDRNet-Refined	0.17 502	0.12 520	0.16 436	0.20 506	0.10 438	0.18 471	0.18 467	0.27 464	0.24 424	0.26 560	0.41 605	0.23 494	0.18 502	0.21 531	0.21 531	0.09 463	0.05 236	0.09 470	0.10 531	0.07 357	0.07 372
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.19 530	0.13 547	0.18 494	0.16 193	0.11 494	0.16 431	0.12 102	0.27 464	0.29 499	0.27 567	0.31 538	0.27 533	0.24 563	0.24 569	0.16 463	0.15 608	0.18 635	0.22 638	0.20 636	0.10 523	0.12 565

DStereoRT	0.17 502	0.07 193	0.12 272	0.19 442	0.09 323	0.13 334	0.12 102	0.28 489	0.23 412	0.12 290	0.20 392	0.11 275	0.10 283	0.15 382	0.14 407	0.06 161	0.05 236	1.02 686	0.09 492	0.05 156	0.04 48

TCMNet	0.19 530	0.12 520	0.20 523	0.21 542	0.18 626	0.21 525	0.24 588	0.28 489	0.36 556	0.23 530	0.26 483	0.25 516	0.20 533	0.20 513	0.23 555	0.13 583	0.11 579	0.11 548	0.12 585	0.13 578	0.12 565

DualNet (step1)	0.17 502	0.12 520	0.21 533	0.13 11	0.14 571	0.18 471	0.14 237	0.28 489	0.24 424	0.21 500	0.21 410	0.24 503	0.20 533	0.16 411	0.16 463	0.15 608	0.06 405	0.14 598	0.14 603	0.15 607	0.13 580

test_sample9	0.18 518	0.12 520	0.21 533	0.13 11	0.14 571	0.18 471	0.14 237	0.28 489	0.24 424	0.21 500	0.21 410	0.24 503	0.20 533	0.19 495	0.18 493	0.15 608	0.30 661	0.14 598	0.14 603	0.15 607	0.13 580

test_sample7	0.16 480	0.10 475	0.16 436	0.14 53	0.12 526	0.16 431	0.17 418	0.28 489	0.24 424	0.21 500	0.21 410	0.24 503	0.20 533	0.16 411	0.16 463	0.12 564	0.06 405	0.10 518	0.09 492	0.11 545	0.10 518

MyStereo05	0.13 378	0.07 193	0.10 162	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.18 467	0.28 489	0.35 551	0.17 413	0.14 290	0.15 368	0.11 322	0.15 382	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.06 285

coex-ft	3.24 688	0.35 652	57.83 719	0.18 371	0.13 552	0.27 593	0.23 577	0.28 489	0.72 661	1.89 692	0.70 657	0.43 629	0.47 651	0.29 596	0.43 653	0.09 463	0.09 542	0.12 570	0.09 492	0.14 595	0.14 596

HBP-ISP	0.18 518	0.13 547	0.17 460	0.15 101	0.11 494	0.08 71	0.13 168	0.28 489	0.30 505	0.22 515	0.33 553	0.21 459	0.25 571	0.23 557	0.18 493	0.15 608	0.17 633	0.21 634	0.17 630	0.10 523	0.09 488

DAS	0.15 453	0.08 326	0.18 494	0.19 442	0.10 438	0.19 494	0.17 418	0.28 489	0.30 505	0.18 446	0.26 483	0.21 459	0.16 462	0.16 411	0.13 370	0.08 405	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.07 372

SepStereo	0.15 453	0.08 326	0.18 494	0.19 442	0.10 438	0.19 494	0.17 418	0.28 489	0.30 505	0.18 446	0.26 483	0.21 459	0.16 462	0.26 578	0.13 370	0.08 405	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.07 372

LMCR-Stereo	0.15 453	0.08 326	0.14 358	0.21 542	0.09 323	0.18 471	0.19 513	0.28 489	0.19 342	0.24 542	0.24 444	0.23 494	0.17 488	0.20 513	0.17 480	0.07 330	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.10 523	0.09 488

Anonymous3	0.16 480	0.14 562	0.34 602	0.26 614	0.14 571	0.27 593	0.18 467	0.28 489	0.28 491	0.15 370	0.17 340	0.14 343	0.11 322	0.16 411	0.12 334	0.08 405	0.08 509	0.08 384	0.08 446	0.08 424	0.11 544

GES	0.14 411	0.08 326	0.16 436	0.15 101	0.10 438	0.13 334	0.13 168	0.28 489	0.26 462	0.17 413	0.24 444	0.19 433	0.14 421	0.16 411	0.14 407	0.08 405	0.08 509	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.09 488

SFCPSM	0.13 378	0.07 193	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.15 403	0.16 385	0.28 489	0.27 475	0.14 345	0.18 366	0.12 299	0.13 388	0.14 363	0.11 264	0.08 405	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.07 357	0.06 285

UPFNet	0.16 480	0.08 326	0.12 272	0.20 506	0.12 526	0.20 514	0.23 577	0.28 489	0.26 462	0.18 446	0.24 444	0.22 477	0.20 533	0.19 495	0.22 544	0.09 463	0.07 476	0.08 384	0.09 492	0.08 424	0.06 285

DSFCA	0.16 480	0.09 407	0.14 358	0.16 193	0.10 438	0.21 525	0.19 513	0.28 489	0.31 515	0.23 530	0.25 470	0.22 477	0.16 462	0.20 513	0.20 518	0.10 504	0.07 476	0.09 470	0.09 492	0.08 424	0.08 442

DANet	0.21 553	0.16 580	0.29 583	0.25 605	0.13 552	0.23 554	0.19 513	0.28 489	0.27 475	0.28 580	0.32 547	0.35 600	0.32 618	0.31 603	0.24 567	0.11 538	0.09 542	0.11 548	0.10 531	0.13 578	0.11 544
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
HSM	0.15 453	0.09 407	0.15 393	0.16 193	0.09 323	0.16 431	0.14 237	0.28 489	0.25 449	0.20 484	0.24 444	0.37 605	0.17 488	0.20 513	0.15 444	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.06 285

DISCO	0.20 539	0.09 407	0.22 543	0.17 281	0.10 438	0.25 572	0.18 467	0.28 489	0.45 601	0.23 530	0.32 547	0.34 594	0.26 579	0.29 596	0.29 611	0.08 405	0.06 405	0.07 294	0.07 371	0.09 487	0.10 518

Selective-IGEV-i16pb	0.14 411	0.08 326	0.17 460	0.15 101	0.11 494	0.41 642	0.16 385	0.29 508	0.24 424	0.11 254	0.21 410	0.10 243	0.07 170	0.17 451	0.12 334	0.10 504	0.07 476	0.06 178	0.08 446	0.09 487	0.10 518

Hybrid-DGEV-2	0.11 272	0.06 92	0.12 272	0.18 371	0.09 323	0.09 129	0.13 168	0.29 508	0.30 505	0.11 254	0.12 256	0.10 243	0.13 388	0.12 274	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.05 185

w-ln-seven-2	0.20 539	0.14 562	0.39 613	0.23 585	0.12 526	0.21 525	0.21 551	0.29 508	0.38 568	0.25 555	0.38 583	0.28 543	0.23 554	0.21 531	0.25 575	0.08 405	0.08 509	0.09 470	0.09 492	0.10 523	0.09 488

MyStereo04	0.13 378	0.07 193	0.10 162	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.17 418	0.29 508	0.38 568	0.17 413	0.14 290	0.16 390	0.11 322	0.15 382	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.06 285

PCWNet_CMD	0.14 411	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.14 237	0.29 508	0.36 556	0.14 345	0.20 392	0.21 459	0.13 388	0.17 451	0.14 407	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.07 357	0.07 372

raft_robust	0.13 378	0.10 475	0.07 8	0.18 371	0.08 204	0.13 334	0.24 588	0.29 508	0.34 537	0.20 484	0.20 392	0.15 368	0.10 283	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.04 48

psmg	0.14 411	0.09 407	0.14 358	0.17 281	0.10 438	0.15 403	0.17 418	0.29 508	0.20 365	0.17 413	0.21 410	0.25 516	0.16 462	0.16 411	0.14 407	0.08 405	0.07 476	0.08 384	0.08 446	0.07 357	0.07 372

test_xeample	0.15 453	0.07 193	0.14 358	0.15 101	0.08 204	0.22 539	0.20 534	0.29 508	0.21 380	0.16 399	0.29 527	0.19 433	0.17 488	0.16 411	0.28 602	0.09 463	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.07 357	0.07 372

STTStereo	0.18 518	0.13 547	0.28 574	0.20 506	0.11 494	0.16 431	0.21 551	0.29 508	0.23 412	0.22 515	0.30 533	0.29 551	0.18 502	0.20 513	0.20 518	0.12 564	0.11 579	0.11 548	0.14 603	0.09 487	0.08 442

G-Net	0.25 592	0.17 590	0.38 612	0.23 585	0.16 604	0.51 650	0.23 577	0.29 508	0.35 551	0.36 619	0.38 583	0.31 576	0.29 600	0.28 589	0.27 594	0.11 538	0.09 542	0.12 570	0.10 531	0.16 620	0.14 596

MSMDNet	0.14 411	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.14 237	0.29 508	0.36 556	0.14 345	0.20 392	0.21 459	0.13 388	0.18 470	0.14 407	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.07 357	0.07 372

PA-Net	0.24 585	0.18 604	0.34 602	0.28 629	0.22 640	0.22 539	0.39 660	0.29 508	0.39 573	0.22 515	0.33 553	0.25 516	0.26 579	0.21 531	0.25 575	0.10 504	0.23 654	0.15 609	0.22 641	0.09 487	0.13 580
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet	0.15 453	0.11 501	0.17 460	0.17 281	0.08 204	0.19 494	0.10 33	0.29 508	0.26 462	0.19 462	0.24 444	0.24 503	0.18 502	0.18 470	0.15 444	0.08 405	0.06 405	0.09 470	0.10 531	0.08 424	0.07 372

AANet	0.31 628	0.20 613	1.05 678	0.16 193	0.13 552	0.23 554	0.16 385	0.30 521	0.64 650	0.60 655	0.53 633	0.46 637	0.39 635	0.23 557	0.33 632	0.12 564	0.10 565	0.11 548	0.10 531	0.13 578	0.12 565

ISRNet	0.18 518	0.08 326	0.20 523	0.19 442	0.13 552	0.15 403	0.12 102	0.30 521	0.33 526	0.21 500	0.26 483	0.27 533	0.18 502	0.17 451	0.20 518	0.20 640	0.08 509	0.14 598	0.14 603	0.14 595	0.17 628

ITSA-stereo	0.16 480	0.11 501	0.14 358	0.19 442	0.08 204	0.13 334	0.14 237	0.30 521	0.49 612	0.17 413	0.18 366	0.22 477	0.15 441	0.17 451	0.16 463	0.10 504	0.06 405	0.08 384	0.08 446	0.08 424	0.09 488

rvit_stereo_0075_2	0.17 502	0.12 520	0.25 560	0.23 585	0.16 604	0.13 334	0.10 33	0.30 521	0.27 475	0.20 484	0.28 512	0.22 477	0.15 441	0.18 470	0.13 370	0.16 625	0.10 565	0.17 620	0.10 531	0.10 523	0.10 518

GMStereo_Zeroshot	0.16 480	0.13 547	0.25 560	0.20 506	0.10 438	0.17 455	0.13 168	0.30 521	0.25 449	0.23 530	0.32 547	0.25 516	0.11 322	0.19 495	0.14 407	0.09 463	0.06 405	0.11 548	0.06 270	0.12 562	0.08 442

SQANet	0.24 585	0.24 629	0.31 592	0.31 642	0.19 630	0.27 593	0.13 168	0.30 521	0.33 526	0.25 555	0.37 575	0.31 576	0.22 548	0.27 580	0.23 555	0.15 608	0.10 565	0.21 634	0.16 623	0.22 637	0.16 619

CFNet_ucs	0.15 453	0.09 407	0.17 460	0.16 193	0.11 494	0.14 378	0.14 237	0.30 521	0.34 537	0.16 399	0.24 444	0.23 494	0.14 421	0.18 470	0.15 444	0.09 463	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.09 487	0.09 488

DDUNet	0.23 574	0.18 604	0.22 543	0.22 564	0.15 590	0.25 572	0.24 588	0.30 521	0.31 515	0.31 603	0.37 575	0.34 594	0.26 579	0.25 574	0.21 531	0.18 631	0.13 609	0.17 620	0.11 563	0.16 620	0.17 628

GwcNet-ADL	0.13 378	0.08 326	0.14 358	0.20 506	0.09 323	0.12 291	0.20 534	0.30 521	0.25 449	0.14 345	0.14 290	0.18 423	0.14 421	0.13 331	0.15 444	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.07 357	0.06 285

GANet-ADL	0.13 378	0.07 193	0.15 393	0.17 281	0.10 438	0.19 494	0.15 321	0.30 521	0.21 380	0.13 322	0.18 366	0.19 433	0.13 388	0.16 411	0.14 407	0.08 405	0.06 405	0.06 178	0.05 186	0.07 357	0.08 442

222	0.16 480	0.07 193	0.15 393	0.14 53	0.08 204	0.25 572	0.18 467	0.30 521	0.21 380	0.18 446	0.29 527	0.17 408	0.16 462	0.16 411	0.44 656	0.10 504	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.08 442

delet	0.17 502	0.09 407	0.18 494	0.19 442	0.11 494	0.21 525	0.22 565	0.30 521	0.38 568	0.17 413	0.27 501	0.19 433	0.19 521	0.19 495	0.21 531	0.08 405	0.08 509	0.09 470	0.11 563	0.06 276	0.07 372

ADCL	0.25 592	0.12 520	0.49 631	0.22 564	0.12 526	0.36 629	0.29 635	0.30 521	0.57 635	0.24 542	0.47 625	0.30 561	0.31 616	0.30 602	0.30 618	0.09 463	0.07 476	0.09 470	0.09 492	0.10 523	0.10 518

RASNet	0.15 453	0.07 193	0.15 393	0.16 193	0.08 204	0.19 494	0.14 237	0.30 521	0.21 380	0.17 413	0.25 470	0.21 459	0.19 521	0.20 513	0.20 518	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.08 446	0.06 276	0.06 285

DLCB_ROB	0.18 518	0.10 475	0.16 436	0.23 585	0.11 494	0.24 563	0.18 467	0.30 521	0.28 491	0.27 567	0.29 527	0.28 543	0.25 571	0.20 513	0.20 518	0.08 405	0.08 509	0.09 470	0.09 492	0.07 357	0.07 372

NOSS_ROB	0.19 530	0.13 547	0.18 494	0.16 193	0.12 526	0.16 431	0.12 102	0.30 521	0.33 526	0.20 484	0.22 427	0.27 533	0.24 563	0.21 531	0.16 463	0.16 625	0.18 635	0.23 639	0.21 638	0.13 578	0.13 580

CBMV	0.20 539	0.15 569	0.18 494	0.18 371	0.10 438	0.20 514	0.11 67	0.30 521	0.31 515	0.29 590	0.31 538	0.31 576	0.23 554	0.28 589	0.19 508	0.13 583	0.15 623	0.17 620	0.16 623	0.10 523	0.10 518
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-Stereo_test	0.14 411	0.07 193	0.11 223	0.13 11	0.08 204	0.12 291	0.17 418	0.31 538	0.28 491	0.21 500	0.23 432	0.20 450	0.16 462	0.17 451	0.19 508	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.07 357	0.07 372

SACVNet	0.19 530	0.12 520	0.15 393	0.17 281	0.13 552	0.22 539	0.18 467	0.31 538	0.31 515	0.24 542	0.31 538	0.30 561	0.23 554	0.23 557	0.17 480	0.11 538	0.08 509	0.10 518	0.10 531	0.12 562	0.14 596

HGLStereo	0.17 502	0.09 407	0.19 518	0.17 281	0.12 526	0.18 471	0.18 467	0.31 538	0.33 526	0.22 515	0.33 553	0.24 503	0.18 502	0.20 513	0.21 531	0.10 504	0.09 542	0.07 294	0.07 371	0.09 487	0.10 518

ADCP+	0.20 539	0.10 475	0.35 608	0.21 542	0.12 526	0.22 539	0.27 618	0.31 538	0.35 551	0.26 560	0.37 575	0.22 477	0.22 548	0.27 580	0.28 602	0.09 463	0.06 405	0.08 384	0.08 446	0.10 523	0.10 518

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 502	0.10 475	0.23 551	0.20 506	0.10 438	0.15 403	0.18 467	0.31 538	0.25 449	0.21 500	0.31 538	0.25 516	0.17 488	0.21 531	0.20 518	0.09 463	0.06 405	0.08 384	0.09 492	0.07 357	0.08 442
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
YMNet	0.20 539	0.12 520	0.20 523	0.21 542	0.14 571	0.27 593	0.23 577	0.32 543	0.34 537	0.28 580	0.35 567	0.30 561	0.18 502	0.18 470	0.22 544	0.11 538	0.13 609	0.10 518	0.10 531	0.09 487	0.09 488

YMNet_1	0.20 539	0.12 520	0.20 523	0.21 542	0.14 571	0.27 593	0.23 577	0.32 543	0.34 537	0.28 580	0.35 567	0.30 561	0.18 502	0.18 470	0.22 544	0.11 538	0.13 609	0.10 518	0.10 531	0.09 487	0.09 488

rvit_105_1	0.19 530	0.12 520	0.25 560	0.21 542	0.16 604	0.22 539	0.28 624	0.32 543	0.42 586	0.20 484	0.21 410	0.22 477	0.18 502	0.19 495	0.18 493	0.12 564	0.12 595	0.13 584	0.15 619	0.08 424	0.07 372

test_sample8	0.20 539	0.12 520	0.21 533	0.13 11	0.14 571	0.18 471	0.14 237	0.32 543	0.21 380	0.28 580	0.22 427	0.36 602	0.26 579	0.19 495	0.18 493	0.15 608	0.30 661	0.14 598	0.14 603	0.15 607	0.13 580

1111x	0.16 480	0.09 407	0.13 312	0.18 371	0.08 204	0.18 471	0.25 604	0.32 543	0.25 449	0.17 413	0.24 444	0.27 533	0.15 441	0.14 363	0.24 567	0.07 330	0.07 476	0.08 384	0.09 492	0.07 357	0.07 372

ADLNet2	0.16 480	0.09 407	0.14 358	0.17 281	0.09 323	0.20 514	0.16 385	0.32 543	0.39 573	0.17 413	0.20 392	0.20 450	0.19 521	0.21 531	0.23 555	0.08 405	0.07 476	0.07 294	0.07 371	0.09 487	0.07 372

GEStereo_RVC	0.17 502	0.12 520	0.16 436	0.22 564	0.11 494	0.19 494	0.18 467	0.32 543	0.49 612	0.20 484	0.25 470	0.17 408	0.13 388	0.21 531	0.16 463	0.10 504	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.09 487	0.08 442

xxxx	0.15 453	0.07 193	0.14 358	0.14 53	0.08 204	0.24 563	0.18 467	0.32 543	0.20 365	0.14 345	0.28 512	0.22 477	0.14 421	0.15 382	0.29 611	0.09 463	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.08 424	0.08 442

FADNet	0.21 553	0.23 626	0.37 611	0.18 371	0.17 616	0.25 572	0.13 168	0.32 543	0.32 521	0.23 530	0.25 470	0.27 533	0.21 541	0.19 495	0.16 463	0.13 583	0.15 623	0.12 570	0.15 619	0.17 627	0.18 632

edge stereo	0.23 574	0.14 562	0.21 533	0.21 542	0.13 552	0.24 563	0.16 385	0.32 543	0.42 586	0.32 610	0.40 594	0.39 616	0.35 627	0.25 574	0.25 575	0.13 583	0.11 579	0.14 598	0.11 563	0.12 562	0.14 596

ADCRef	0.20 539	0.12 520	0.43 623	0.20 506	0.12 526	0.23 554	0.18 467	0.32 543	0.37 562	0.26 560	0.33 553	0.18 423	0.23 554	0.25 574	0.26 588	0.07 330	0.06 405	0.09 470	0.09 492	0.08 424	0.09 488

AnyNet_C32	0.26 604	0.16 580	0.39 613	0.20 506	0.17 616	0.26 584	0.31 644	0.32 543	0.45 601	0.31 603	0.50 629	0.30 561	0.34 623	0.41 646	0.36 638	0.12 564	0.12 595	0.12 570	0.14 603	0.14 595	0.15 610

DeepPruner_ROB	0.16 480	0.11 501	0.16 436	0.17 281	0.10 438	0.17 455	0.15 321	0.32 543	0.21 380	0.19 462	0.21 410	0.22 477	0.19 521	0.21 531	0.16 463	0.13 583	0.09 542	0.09 470	0.10 531	0.11 545	0.11 544

ETE_ROB	0.23 574	0.17 590	0.23 551	0.25 605	0.14 571	0.26 584	0.29 635	0.32 543	0.37 562	0.28 580	0.37 575	0.45 633	0.27 586	0.28 589	0.27 594	0.11 538	0.09 542	0.12 570	0.10 531	0.14 595	0.13 580

DStereoO	0.25 592	0.18 604	0.19 518	0.20 506	0.15 590	0.22 539	0.19 513	0.33 557	0.42 586	0.30 596	0.22 427	0.33 589	0.28 595	0.42 647	0.28 602	0.47 669	0.12 595	0.31 657	0.11 563	0.17 627	0.12 565

LL-Strereo	0.13 378	0.10 475	0.12 272	0.20 506	0.10 438	0.11 237	0.18 467	0.33 557	0.25 449	0.16 399	0.16 320	0.14 343	0.14 421	0.19 495	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.09 470	0.08 446	0.04 45	0.05 185

Wz-Net-LNSev	0.22 561	0.16 580	0.41 618	0.22 564	0.13 552	0.25 572	0.24 588	0.33 557	0.44 597	0.30 596	0.42 613	0.32 583	0.19 521	0.23 557	0.27 594	0.10 504	0.09 542	0.08 384	0.08 446	0.12 562	0.11 544

UDG	0.21 553	0.17 590	0.20 523	0.23 585	0.15 590	0.31 612	0.20 534	0.33 557	0.35 551	0.24 542	0.28 512	0.31 576	0.29 600	0.21 531	0.23 555	0.15 608	0.12 595	0.13 584	0.09 492	0.14 595	0.15 610

ADLNet	0.16 480	0.08 326	0.15 393	0.16 193	0.10 438	0.16 431	0.17 418	0.33 557	0.27 475	0.23 530	0.27 501	0.24 503	0.16 462	0.18 470	0.21 531	0.10 504	0.06 405	0.10 518	0.10 531	0.08 424	0.09 488

FINET	0.22 561	0.18 604	0.28 574	0.19 442	0.16 604	0.24 563	0.24 588	0.33 557	0.49 612	0.26 560	0.33 553	0.22 477	0.23 554	0.23 557	0.18 493	0.18 631	0.16 629	0.11 548	0.10 531	0.15 607	0.14 596

UNet	0.17 502	0.09 407	0.18 494	0.19 442	0.12 526	0.28 603	0.19 513	0.33 557	0.30 505	0.21 500	0.25 470	0.23 494	0.19 521	0.20 513	0.19 508	0.07 330	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.08 424	0.07 372

S-Stereo	0.21 553	0.12 520	0.25 560	0.21 542	0.13 552	0.21 525	0.19 513	0.33 557	0.45 601	0.23 530	0.36 572	0.28 543	0.29 600	0.20 513	0.23 555	0.09 463	0.12 595	0.10 518	0.10 531	0.13 578	0.14 596

AF-Net	0.23 574	0.17 590	0.17 460	0.27 622	0.13 552	0.26 584	0.24 588	0.33 557	0.51 620	0.25 555	0.33 553	0.39 616	0.27 586	0.28 589	0.26 588	0.11 538	0.10 565	0.16 617	0.12 585	0.11 545	0.11 544

RGC	0.25 592	0.20 613	0.29 583	0.28 629	0.16 604	0.22 539	0.23 577	0.33 557	0.44 597	0.27 567	0.40 594	0.38 611	0.28 595	0.37 629	0.23 555	0.11 538	0.13 609	0.17 620	0.17 630	0.15 607	0.16 619

ADCPNet	0.26 604	0.17 590	0.62 647	0.21 542	0.15 590	0.36 629	0.25 604	0.33 557	0.37 562	0.31 603	0.41 605	0.36 602	0.29 600	0.29 596	0.34 636	0.12 564	0.10 565	0.11 548	0.12 585	0.14 595	0.13 580

AdaStereo	0.15 453	0.11 501	0.16 436	0.19 442	0.09 323	0.21 525	0.11 67	0.33 557	0.28 491	0.21 500	0.23 432	0.21 459	0.13 388	0.19 495	0.15 444	0.13 583	0.05 236	0.10 518	0.07 371	0.09 487	0.07 372
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.
PWC_ROB	0.21 553	0.16 580	0.27 571	0.18 371	0.11 494	0.22 539	0.13 168	0.33 557	0.49 612	0.30 596	0.40 594	0.32 583	0.25 571	0.31 603	0.23 555	0.10 504	0.07 476	0.11 548	0.08 446	0.11 545	0.10 518

WCMA_ROB	0.24 585	0.11 501	0.24 557	0.17 281	0.14 571	0.34 620	0.16 385	0.33 557	0.33 526	0.39 626	0.54 635	0.40 622	0.35 627	0.35 620	0.26 588	0.12 564	0.12 595	0.12 570	0.11 563	0.14 595	0.14 596

SGM-Forest	0.20 539	0.14 562	0.18 494	0.20 506	0.13 552	0.21 525	0.22 565	0.33 557	0.31 515	0.24 542	0.29 527	0.28 543	0.20 533	0.23 557	0.18 493	0.15 608	0.16 629	0.15 609	0.14 603	0.13 578	0.12 565
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-sn7	0.26 604	0.17 590	0.55 636	0.24 597	0.14 571	0.25 572	0.25 604	0.34 572	0.49 612	0.29 590	0.55 636	0.29 551	0.32 618	0.37 629	0.33 632	0.10 504	0.10 565	0.11 548	0.11 563	0.12 562	0.12 565

ssnet_v2	0.17 502	0.10 475	0.18 494	0.17 281	0.11 494	0.21 525	0.22 565	0.34 572	0.25 449	0.23 530	0.23 432	0.27 533	0.19 521	0.22 549	0.21 531	0.11 538	0.10 565	0.09 470	0.09 492	0.08 424	0.08 442

BUS	0.15 453	0.09 407	0.14 358	0.22 564	0.10 438	0.20 514	0.14 237	0.34 572	0.20 365	0.17 413	0.23 432	0.16 390	0.14 421	0.16 411	0.14 407	0.08 405	0.06 405	0.10 518	0.09 492	0.07 357	0.07 372

Wz-Net-MNSev	0.23 574	0.13 547	0.33 599	0.20 506	0.15 590	0.36 629	0.25 604	0.34 572	0.45 601	0.29 590	0.41 605	0.39 616	0.19 521	0.25 574	0.27 594	0.09 463	0.07 476	0.09 470	0.09 492	0.12 562	0.10 518

BSDual-CNN	0.15 453	0.09 407	0.14 358	0.22 564	0.10 438	0.15 403	0.15 321	0.34 572	0.20 365	0.17 413	0.23 432	0.25 516	0.16 462	0.16 411	0.14 407	0.08 405	0.06 405	0.10 518	0.09 492	0.07 357	0.07 372

hknet	0.15 453	0.11 501	0.14 358	0.22 564	0.11 494	0.15 403	0.15 321	0.34 572	0.26 462	0.17 413	0.23 432	0.22 477	0.18 502	0.17 451	0.13 370	0.07 330	0.06 405	0.10 518	0.09 492	0.07 357	0.07 372

Syn2CoEx	0.22 561	0.16 580	0.29 583	0.29 636	0.15 590	0.26 584	0.21 551	0.34 572	0.32 521	0.29 590	0.36 572	0.28 543	0.25 571	0.20 513	0.25 575	0.16 625	0.12 595	0.14 598	0.11 563	0.09 487	0.08 442

psmorigin	0.25 592	0.16 580	0.35 608	0.17 281	0.13 552	0.24 563	0.14 237	0.34 572	0.34 537	0.41 633	0.55 636	0.41 625	0.38 634	0.35 620	0.28 602	0.11 538	0.15 623	0.11 548	0.11 563	0.12 562	0.17 628

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 622	0.24 629	0.30 589	0.36 650	0.16 604	0.36 629	0.31 644	0.34 572	0.43 595	0.41 633	0.46 623	0.38 611	0.30 611	0.35 620	0.29 611	0.19 635	0.20 641	0.26 642	0.29 655	0.18 631	0.19 637

CVANet_RVC	0.18 518	0.11 501	0.14 358	0.21 542	0.11 494	0.19 494	0.18 467	0.34 572	0.34 537	0.22 515	0.31 538	0.28 543	0.18 502	0.24 569	0.18 493	0.12 564	0.08 509	0.12 570	0.12 585	0.09 487	0.08 442

NCCL2	0.24 585	0.15 569	0.18 494	0.34 646	0.18 626	0.24 563	0.24 588	0.34 572	0.29 499	0.31 603	0.38 583	0.38 611	0.29 600	0.23 557	0.25 575	0.15 608	0.12 595	0.18 629	0.21 638	0.13 578	0.13 580

NaN_ROB	0.23 574	0.20 613	0.25 560	0.25 605	0.13 552	0.31 612	0.27 618	0.34 572	0.41 584	0.31 603	0.31 538	0.32 583	0.23 554	0.31 603	0.22 544	0.11 538	0.17 633	0.10 518	0.11 563	0.08 424	0.09 488

DispFullNet	0.27 612	0.22 623	0.66 651	0.28 629	0.17 616	0.27 593	0.17 418	0.34 572	0.57 635	0.27 567	0.37 575	0.43 629	0.24 563	0.39 636	0.25 575	0.12 564	0.06 405	0.19 631	0.11 563	0.23 640	0.16 619

MSMD_ROB	0.31 628	0.26 635	0.26 569	0.24 597	0.21 637	0.34 620	0.25 604	0.34 572	0.39 573	0.40 629	0.69 656	0.45 633	0.41 641	0.34 615	0.28 602	0.20 640	0.20 641	0.26 642	0.25 647	0.23 640	0.22 644

PWCDC_ROB	0.21 553	0.13 547	0.23 551	0.25 605	0.12 526	0.20 514	0.15 321	0.34 572	0.55 631	0.29 590	0.49 627	0.21 459	0.15 441	0.28 589	0.20 518	0.11 538	0.09 542	0.10 518	0.08 446	0.11 545	0.09 488

zh-mn7	0.26 604	0.15 569	0.59 644	0.19 442	0.14 571	0.24 563	0.22 565	0.35 587	0.63 649	0.35 616	0.67 652	0.31 576	0.25 571	0.31 603	0.26 588	0.09 463	0.08 509	0.09 470	0.09 492	0.09 487	0.11 544

z-mn7	0.25 592	0.15 569	0.47 628	0.19 442	0.13 552	0.28 603	0.25 604	0.35 587	0.64 650	0.27 567	0.57 642	0.29 551	0.24 563	0.32 608	0.27 594	0.08 405	0.08 509	0.08 384	0.08 446	0.10 523	0.10 518

FAT-Stereo	0.21 553	0.13 547	0.22 543	0.21 542	0.12 526	0.18 471	0.18 467	0.35 587	0.40 577	0.28 580	0.37 575	0.33 589	0.33 621	0.21 531	0.20 518	0.09 463	0.11 579	0.10 518	0.09 492	0.11 545	0.14 596

ADCMid	0.26 604	0.15 569	0.42 621	0.20 506	0.14 571	0.25 572	0.26 613	0.35 587	0.40 577	0.37 623	0.45 620	0.34 594	0.42 645	0.36 624	0.36 638	0.10 504	0.09 542	0.11 548	0.11 563	0.13 578	0.13 580

PASM	0.33 631	0.25 634	0.51 632	0.28 629	0.27 651	0.30 610	0.31 644	0.35 587	0.51 620	0.36 619	0.40 594	0.47 641	0.35 627	0.34 615	0.36 638	0.23 652	0.26 657	0.26 642	0.28 654	0.23 640	0.21 641

XPNet_ROB	0.22 561	0.12 520	0.20 523	0.22 564	0.13 552	0.22 539	0.19 513	0.35 587	0.40 577	0.30 596	0.40 594	0.38 611	0.27 586	0.26 578	0.29 611	0.15 608	0.10 565	0.10 518	0.10 531	0.13 578	0.12 565

SGM_RVC	0.24 585	0.12 520	0.16 436	0.15 101	0.09 323	0.34 620	0.19 513	0.35 587	0.32 521	0.44 640	0.38 583	0.53 649	0.36 630	0.36 624	0.26 588	0.13 583	0.13 609	0.13 584	0.13 597	0.11 545	0.11 544
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MultiAttention	0.30 622	0.08 326	0.15 393	0.19 442	0.13 552	1.56 689	1.33 693	0.36 594	0.36 556	0.20 484	0.21 410	0.24 503	0.11 322	0.39 636	0.18 493	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.08 446	0.11 545	0.09 488

w-ln-seven	0.24 585	0.15 569	0.58 642	0.20 506	0.14 571	0.26 584	0.22 565	0.36 594	0.62 646	0.30 596	0.40 594	0.30 561	0.23 554	0.22 549	0.28 602	0.09 463	0.09 542	0.11 548	0.10 531	0.11 545	0.10 518

Wz-Net-TNSev	0.29 619	0.20 613	0.69 659	0.19 442	0.15 590	0.38 635	0.27 618	0.36 594	0.56 633	0.35 616	0.42 613	0.45 633	0.39 635	0.33 612	0.31 624	0.13 583	0.13 609	0.10 518	0.12 585	0.15 607	0.15 610

DGSMNet	0.25 592	0.19 608	0.34 602	0.21 542	0.24 645	0.24 563	0.21 551	0.36 594	0.42 586	0.25 555	0.32 547	0.38 611	0.21 541	0.29 596	0.24 567	0.13 583	0.11 579	0.14 598	0.16 623	0.23 640	0.23 645

GwcNet	0.20 539	0.14 562	0.20 523	0.18 371	0.12 526	0.25 572	0.20 534	0.36 594	0.45 601	0.20 484	0.33 553	0.33 589	0.21 541	0.22 549	0.25 575	0.11 538	0.09 542	0.09 470	0.09 492	0.09 487	0.10 518

stereogan	0.22 561	0.11 501	0.21 533	0.20 506	0.12 526	0.32 614	0.19 513	0.36 594	0.45 601	0.23 530	0.39 591	0.35 600	0.27 586	0.33 612	0.23 555	0.10 504	0.12 595	0.10 518	0.10 531	0.14 595	0.14 596

RTSC	0.23 574	0.13 547	0.30 589	0.21 542	0.13 552	0.29 607	0.17 418	0.36 594	0.68 656	0.27 567	0.34 563	0.30 561	0.22 548	0.32 608	0.31 624	0.10 504	0.08 509	0.09 470	0.10 531	0.13 578	0.14 596

AnyNet_C01	0.37 638	0.26 635	1.41 683	0.22 564	0.17 616	0.51 650	0.28 624	0.36 594	0.40 577	0.39 626	0.75 662	0.46 637	0.39 635	0.46 650	0.50 663	0.13 583	0.13 609	0.13 584	0.14 603	0.14 595	0.16 619

PS-NSSS	0.20 539	0.21 619	0.23 551	0.20 506	0.10 438	0.19 494	0.17 418	0.36 594	0.26 462	0.27 567	0.34 563	0.27 533	0.24 563	0.20 513	0.20 518	0.15 608	0.12 595	0.17 620	0.14 603	0.10 523	0.09 488

pcwnet_v2	0.19 530	0.11 501	0.26 569	0.18 371	0.14 571	0.18 471	0.15 321	0.37 603	0.46 608	0.19 462	0.24 444	0.21 459	0.19 521	0.21 531	0.20 518	0.13 583	0.10 565	0.10 518	0.10 531	0.11 545	0.13 580

XQC	0.29 619	0.23 626	0.53 633	0.29 636	0.19 630	0.36 629	0.28 624	0.37 603	0.58 638	0.31 603	0.31 538	0.37 605	0.30 611	0.39 636	0.39 646	0.13 583	0.09 542	0.15 609	0.12 585	0.18 631	0.18 632

RTS	0.46 651	0.19 608	3.33 689	0.25 605	0.15 590	0.72 666	0.21 551	0.37 603	0.78 668	0.42 635	0.44 618	0.31 576	0.43 648	0.55 661	0.37 642	0.10 504	0.09 542	0.13 584	0.13 597	0.15 607	0.15 610

RTSA	0.46 651	0.19 608	3.33 689	0.25 605	0.15 590	0.72 666	0.21 551	0.37 603	0.78 668	0.42 635	0.44 618	0.31 576	0.43 648	0.55 661	0.37 642	0.10 504	0.09 542	0.13 584	0.13 597	0.15 607	0.15 610

DeepPrunerF	0.24 585	0.17 590	0.45 624	0.26 614	0.16 604	0.23 554	0.29 635	0.37 603	0.51 620	0.27 567	0.31 538	0.24 503	0.28 595	0.22 549	0.23 555	0.15 608	0.11 579	0.20 633	0.18 634	0.12 562	0.14 596

TDLM	0.18 518	0.12 520	0.14 358	0.24 597	0.10 438	0.18 471	0.18 467	0.37 603	0.30 505	0.22 515	0.28 512	0.28 543	0.18 502	0.23 557	0.19 508	0.11 538	0.07 476	0.10 518	0.10 531	0.08 424	0.08 442

StereoDRNet	0.19 530	0.11 501	0.18 494	0.22 564	0.11 494	0.22 539	0.22 565	0.37 603	0.34 537	0.24 542	0.28 512	0.30 561	0.19 521	0.20 513	0.21 531	0.10 504	0.08 509	0.11 548	0.09 492	0.09 487	0.07 372

MSAF-DinoV2	0.23 574	0.11 501	0.25 560	0.17 281	0.10 438	0.28 603	0.17 418	0.38 610	0.56 633	0.21 500	0.27 501	0.47 641	0.28 595	0.36 624	0.40 648	0.09 463	0.06 405	0.07 294	0.09 492	0.12 562	0.11 544

Wz-Net-SNSev	0.26 604	0.17 590	0.46 625	0.25 605	0.14 571	0.26 584	0.24 588	0.38 610	0.57 635	0.30 596	0.56 638	0.39 616	0.26 579	0.24 569	0.32 629	0.10 504	0.09 542	0.10 518	0.11 563	0.11 545	0.11 544

AASNet	0.16 480	0.08 326	0.13 312	0.19 442	0.09 323	0.19 494	0.15 321	0.38 610	0.37 562	0.20 484	0.24 444	0.20 450	0.17 488	0.17 451	0.21 531	0.10 504	0.08 509	0.08 384	0.07 371	0.09 487	0.09 488

psm_up	0.19 530	0.10 475	0.18 494	0.21 542	0.11 494	0.17 455	0.19 513	0.38 610	0.34 537	0.22 515	0.28 512	0.29 551	0.25 571	0.20 513	0.22 544	0.09 463	0.10 565	0.11 548	0.11 563	0.08 424	0.08 442

Nwc_Net	0.23 574	0.17 590	0.22 543	0.25 605	0.15 590	0.25 572	0.27 618	0.38 610	0.39 573	0.22 515	0.41 605	0.30 561	0.29 600	0.28 589	0.25 575	0.11 538	0.10 565	0.17 620	0.20 636	0.10 523	0.11 544

CSAN	0.30 622	0.24 629	0.28 574	0.34 646	0.19 630	0.34 620	0.42 663	0.38 610	0.51 620	0.38 625	0.40 594	0.44 632	0.34 623	0.29 596	0.31 624	0.19 635	0.16 629	0.19 631	0.19 635	0.14 595	0.15 610

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 561	0.21 619	0.25 560	0.26 614	0.11 494	0.24 563	0.14 237	0.39 616	0.24 424	0.32 610	0.36 572	0.30 561	0.21 541	0.19 495	0.22 544	0.17 630	0.14 619	0.21 634	0.16 623	0.13 578	0.12 565

SHD	0.26 604	0.15 569	0.31 592	0.24 597	0.18 626	0.23 554	0.15 321	0.39 616	0.72 661	0.32 610	0.42 613	0.36 602	0.29 600	0.33 612	0.30 618	0.13 583	0.11 579	0.14 598	0.13 597	0.16 620	0.20 640

RYNet	0.23 574	0.12 520	0.22 543	0.19 442	0.17 616	0.47 647	0.26 613	0.39 616	0.49 612	0.24 542	0.29 527	0.34 594	0.24 563	0.20 513	0.31 624	0.10 504	0.06 405	0.09 470	0.09 492	0.14 595	0.15 610

WZ-Net	0.29 619	0.17 590	0.82 670	0.23 585	0.16 604	0.35 625	0.29 635	0.40 619	0.59 640	0.24 542	0.57 642	0.37 605	0.25 571	0.34 615	0.37 642	0.09 463	0.08 509	0.09 470	0.10 531	0.14 595	0.16 619

APVNet	0.23 574	0.12 520	0.20 523	0.18 371	0.14 571	0.32 614	0.31 644	0.40 619	0.33 526	0.27 567	0.40 594	0.30 561	0.29 600	0.27 580	0.25 575	0.11 538	0.12 595	0.11 548	0.14 603	0.12 562	0.13 580

FC-DCNN	0.33 631	0.28 639	0.28 574	0.26 614	0.23 641	0.38 635	0.29 635	0.40 619	0.44 597	0.46 643	0.56 638	0.51 645	0.41 641	0.38 634	0.31 624	0.21 643	0.20 641	0.27 645	0.26 648	0.25 648	0.24 646

DRN-Test	0.20 539	0.11 501	0.21 533	0.22 564	0.10 438	0.22 539	0.22 565	0.40 619	0.38 568	0.24 542	0.33 553	0.26 526	0.22 548	0.22 549	0.25 575	0.11 538	0.07 476	0.11 548	0.10 531	0.09 487	0.08 442

SANet	0.25 592	0.14 562	0.29 583	0.21 542	0.11 494	0.29 607	0.25 604	0.40 619	0.65 654	0.36 619	0.40 594	0.42 627	0.27 586	0.27 580	0.25 575	0.12 564	0.09 542	0.10 518	0.09 492	0.13 578	0.12 565

FC-DCNN v2	0.33 631	0.28 639	0.28 574	0.26 614	0.23 641	0.39 638	0.29 635	0.41 624	0.44 597	0.46 643	0.57 642	0.51 645	0.41 641	0.38 634	0.30 618	0.21 643	0.20 641	0.27 645	0.26 648	0.25 648	0.24 646

NINENet	0.16 480	0.10 475	0.16 436	0.17 281	0.11 494	0.20 514	0.14 237	0.41 624	0.37 562	0.18 446	0.21 410	0.16 390	0.14 421	0.16 411	0.14 407	0.08 405	0.08 509	0.10 518	0.07 371	0.10 523	0.09 488

NCC-stereo	0.25 592	0.15 569	0.31 592	0.26 614	0.17 616	0.21 525	0.31 644	0.41 624	0.40 577	0.24 542	0.38 583	0.33 589	0.29 600	0.37 629	0.28 602	0.13 583	0.11 579	0.15 609	0.22 641	0.13 578	0.13 580

Abc-Net	0.25 592	0.15 569	0.31 592	0.26 614	0.17 616	0.21 525	0.31 644	0.41 624	0.40 577	0.24 542	0.38 583	0.33 589	0.29 600	0.37 629	0.28 602	0.13 583	0.11 579	0.15 609	0.22 641	0.13 578	0.13 580
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	0.27 612	0.13 547	0.18 494	0.15 101	0.11 494	0.33 616	0.24 588	0.41 624	0.36 556	0.53 649	0.58 646	0.67 659	0.41 641	0.36 624	0.27 594	0.14 604	0.13 609	0.13 584	0.11 563	0.11 545	0.11 544
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
PSMNet-RUCA	0.28 615	0.33 650	0.42 621	0.36 650	0.32 657	0.18 471	0.20 534	0.42 629	0.30 505	0.33 614	0.41 605	0.40 622	0.24 563	0.31 603	0.20 518	0.19 635	0.11 579	0.25 641	0.15 619	0.22 637	0.16 619

otaku	0.39 640	0.38 654	0.53 633	0.44 657	0.28 652	0.57 655	0.24 588	0.42 629	0.62 646	0.40 629	0.50 629	0.46 637	0.34 623	0.40 640	0.33 632	0.30 657	0.30 661	0.39 661	0.33 660	0.30 655	0.29 654

ADCS	0.30 622	0.19 608	0.48 630	0.21 542	0.18 626	0.29 607	0.24 588	0.42 629	0.64 650	0.40 629	0.50 629	0.40 622	0.37 632	0.40 640	0.43 653	0.13 583	0.13 609	0.13 584	0.14 603	0.16 620	0.16 619

GANet	0.22 561	0.13 547	0.21 533	0.25 605	0.14 571	0.23 554	0.22 565	0.42 629	0.27 475	0.31 603	0.43 616	0.37 605	0.29 600	0.23 557	0.23 555	0.10 504	0.12 595	0.10 518	0.09 492	0.10 523	0.08 442

FBW_ROB	0.25 592	0.17 590	0.23 551	0.27 622	0.14 571	0.26 584	0.22 565	0.42 629	0.43 595	0.42 635	0.41 605	0.43 629	0.27 586	0.32 608	0.24 567	0.09 463	0.15 623	0.15 609	0.12 585	0.12 562	0.10 518

LALA_ROB	0.25 592	0.16 580	0.23 551	0.27 622	0.17 616	0.27 593	0.27 618	0.42 629	0.38 568	0.33 614	0.39 591	0.51 645	0.26 579	0.29 596	0.28 602	0.16 625	0.09 542	0.13 584	0.12 585	0.13 578	0.13 580

FCDSN-DC	0.33 631	0.28 639	0.28 574	0.30 640	0.24 645	0.39 638	0.28 624	0.43 635	0.42 586	0.44 640	0.53 633	0.51 645	0.42 645	0.37 629	0.30 618	0.21 643	0.20 641	0.27 645	0.26 648	0.25 648	0.25 648
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM-ForestM	0.33 631	0.12 520	0.17 460	0.16 193	0.11 494	0.42 644	0.20 534	0.43 635	0.53 630	0.53 649	0.57 642	1.41 683	0.44 650	0.42 647	0.29 611	0.14 604	0.16 629	0.16 617	0.16 623	0.12 562	0.13 580

LSM	0.34 637	0.21 619	0.62 647	0.27 622	0.62 677	0.35 625	0.26 613	0.43 635	0.49 612	0.45 642	0.60 650	0.42 627	0.37 632	0.35 620	0.26 588	0.13 583	0.21 651	0.14 598	0.16 623	0.18 631	0.34 660

PSMNet_ROB	0.22 561	0.12 520	0.15 393	0.27 622	0.15 590	0.25 572	0.36 655	0.43 635	0.37 562	0.27 567	0.33 553	0.32 583	0.23 554	0.21 531	0.27 594	0.12 564	0.08 509	0.13 584	0.11 563	0.10 523	0.09 488

NVstereo2D	0.19 530	0.11 501	0.16 436	0.17 281	0.16 604	0.28 603	0.23 577	0.44 639	0.42 586	0.15 370	0.28 512	0.25 516	0.19 521	0.23 557	0.18 493	0.09 463	0.06 405	0.10 518	0.08 446	0.15 607	0.10 518

MDST_ROB	0.22 561	0.10 475	0.18 494	0.18 371	0.11 494	0.40 640	0.19 513	0.44 639	0.42 586	0.40 629	0.40 594	0.29 551	0.21 541	0.27 580	0.19 508	0.11 538	0.10 565	0.14 598	0.11 563	0.10 523	0.08 442

GASNet	0.22 561	0.24 629	0.34 602	0.26 614	0.17 616	0.27 593	0.16 385	0.45 641	0.42 586	0.27 567	0.24 444	0.30 561	0.16 462	0.27 580	0.18 493	0.12 564	0.09 542	0.12 570	0.11 563	0.16 620	0.08 442

CC-Net-ROB	0.28 615	0.31 648	0.36 610	0.30 640	0.15 590	0.25 572	0.19 513	0.45 641	0.34 537	0.39 626	0.37 575	0.39 616	0.31 616	0.27 580	0.27 594	0.24 654	0.18 635	0.30 656	0.23 645	0.19 634	0.15 610

PDISCO_ROB	0.28 615	0.16 580	0.28 574	0.28 629	0.20 634	0.33 616	0.27 618	0.45 641	0.58 638	0.28 580	0.41 605	0.45 633	0.30 611	0.34 615	0.35 637	0.12 564	0.09 542	0.17 620	0.16 623	0.17 627	0.13 580

ccnet	0.30 622	0.28 639	0.24 557	0.20 506	0.28 652	0.41 642	0.22 565	0.46 644	0.33 526	0.37 623	0.46 623	0.37 605	0.30 611	0.40 640	0.43 653	0.23 652	0.14 619	0.21 634	0.17 630	0.23 640	0.19 637

light-stereo	0.44 647	0.27 637	0.64 650	0.61 666	0.50 666	0.34 620	0.23 577	0.47 645	0.52 626	0.57 654	0.59 648	0.78 665	0.33 621	0.49 652	0.30 618	0.33 659	0.25 655	0.27 645	0.33 660	0.47 664	0.41 667

Ntro	0.41 643	0.40 656	0.54 635	0.46 661	0.30 656	0.64 659	0.24 588	0.47 645	0.68 656	0.42 635	0.49 627	0.47 641	0.42 645	0.40 640	0.32 629	0.32 658	0.28 659	0.37 660	0.31 658	0.33 660	0.29 654

GANetREF_RVC	0.31 628	0.34 651	0.29 583	0.35 648	0.16 604	0.33 616	0.42 663	0.48 647	0.52 626	0.35 616	0.35 567	0.34 594	0.32 618	0.40 640	0.33 632	0.27 656	0.20 641	0.29 654	0.15 619	0.19 634	0.18 632
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
SAMSARA	0.41 643	0.28 639	0.34 602	0.55 664	0.39 659	0.85 674	1.25 692	0.49 648	0.52 626	0.36 619	0.35 567	0.56 651	0.39 635	0.39 636	0.41 650	0.15 608	0.20 641	0.15 609	0.14 603	0.23 640	0.21 641

DStereoSA	0.26 604	0.19 608	0.39 613	0.27 622	0.17 616	0.23 554	0.21 551	0.50 649	0.60 641	0.22 515	0.30 533	0.29 551	0.34 623	0.40 640	0.29 611	0.12 564	0.11 579	0.16 617	0.14 603	0.15 607	0.12 565

ACVNet-4b	0.39 640	0.53 661	0.56 637	0.45 658	0.24 645	0.46 646	0.18 467	0.50 649	0.64 650	0.42 635	0.45 620	0.60 653	0.27 586	0.34 615	0.24 567	0.33 659	0.14 619	0.48 664	0.42 666	0.31 658	0.27 653

NVStereoNet_ROB	0.47 653	0.37 653	0.47 628	0.42 656	0.29 655	0.35 625	0.35 654	0.50 649	0.61 643	0.73 664	0.94 672	0.70 663	0.68 669	0.48 651	0.62 671	0.22 647	0.33 665	0.34 659	0.34 663	0.30 655	0.31 657
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	0.42 645	0.29 646	0.33 599	0.28 629	0.24 645	0.56 654	0.38 658	0.50 649	0.61 643	0.74 666	0.76 663	0.67 659	0.56 660	0.55 661	0.42 652	0.22 647	0.21 651	0.27 645	0.26 648	0.27 654	0.26 651
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	0.49 655	0.27 637	0.61 645	0.29 636	0.20 634	0.40 640	0.19 513	0.51 653	0.66 655	0.53 649	0.91 671	1.02 670	0.59 664	0.51 655	0.58 668	0.53 673	0.32 664	0.55 670	0.40 664	0.36 661	0.38 664

DStereoFS	0.27 612	0.22 623	0.32 596	0.23 585	0.15 590	0.23 554	0.21 551	0.52 654	0.49 612	0.28 580	0.45 620	0.34 594	0.36 630	0.53 658	0.29 611	0.13 583	0.11 579	0.15 609	0.13 597	0.17 627	0.17 628

DPSNet	0.28 615	0.16 580	0.33 599	0.18 371	0.13 552	0.55 653	0.42 663	0.52 654	0.68 656	0.29 590	0.38 583	0.39 616	0.30 611	0.32 608	0.23 555	0.11 538	0.10 565	0.11 548	0.08 446	0.20 636	0.16 619

ELAS	0.42 645	0.29 646	0.34 602	0.28 629	0.24 645	0.63 658	0.37 656	0.52 654	0.52 626	0.72 663	0.82 667	0.68 661	0.56 660	0.52 656	0.45 659	0.22 647	0.21 651	0.27 645	0.26 648	0.26 652	0.26 651
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	0.40 642	0.21 619	0.40 616	0.32 645	0.23 641	0.30 610	0.45 667	0.53 657	0.97 675	0.55 652	0.80 666	0.54 650	0.60 665	0.53 658	0.40 648	0.19 635	0.14 619	0.17 620	0.14 603	0.24 646	0.32 658

MFN_U_SF_RVC	0.33 631	0.22 623	0.58 642	0.31 642	0.15 590	0.36 629	0.17 418	0.54 658	0.46 608	0.47 645	0.56 638	0.58 652	0.39 635	0.36 624	0.38 645	0.15 608	0.15 623	0.18 629	0.21 638	0.16 620	0.16 619

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 647	0.39 655	0.56 637	0.40 653	0.20 634	0.66 661	0.33 653	0.54 658	0.72 661	0.71 662	0.72 659	0.62 654	0.55 658	0.52 656	0.47 660	0.20 640	0.19 640	0.29 654	0.30 657	0.24 646	0.19 637

anonymity	0.53 657	0.58 662	0.66 651	0.41 654	0.61 676	0.54 652	0.41 661	0.57 660	0.41 584	0.56 653	0.50 629	0.50 644	0.55 658	0.59 666	0.50 663	0.58 676	0.50 679	0.51 666	0.51 673	0.52 666	0.58 674

Consistency-Raft	0.44 647	0.40 656	0.46 625	0.37 652	0.43 663	0.42 644	0.41 661	0.57 660	0.55 631	0.32 610	0.73 660	0.32 583	0.50 654	0.42 647	0.49 662	0.39 663	0.36 666	0.45 663	0.52 675	0.42 663	0.30 656

BEATNet-Init1	0.54 658	0.28 639	0.68 658	0.31 642	0.21 637	0.85 674	0.31 644	0.57 660	0.69 659	0.89 673	1.00 675	2.17 690	0.66 668	0.58 665	0.44 656	0.19 635	0.18 635	0.23 639	0.22 641	0.22 637	0.21 641

MANE	0.47 653	0.28 639	0.28 574	0.27 622	0.24 645	0.50 648	0.32 652	0.57 660	0.62 646	0.74 666	1.20 685	1.21 676	0.64 667	0.54 660	0.39 646	0.22 647	0.20 641	0.27 645	0.31 658	0.26 652	0.25 648

SGM+DAISY	0.57 660	0.58 662	0.67 655	0.41 654	0.55 670	0.68 663	0.51 670	0.57 660	0.46 608	0.67 658	0.70 657	0.69 662	0.57 662	0.64 668	0.58 668	0.59 677	0.49 676	0.50 665	0.50 672	0.52 666	0.59 677

ACVNet_1	0.45 650	0.51 660	0.61 645	0.45 658	0.28 652	0.50 648	0.28 624	0.58 665	0.71 660	0.63 657	0.59 648	0.74 664	0.50 654	0.50 653	0.36 638	0.26 655	0.25 655	0.39 661	0.29 655	0.32 659	0.25 648

RainbowNet	0.54 658	0.61 665	0.71 664	0.57 665	0.43 663	0.66 661	0.37 656	0.60 666	0.87 672	0.51 647	0.67 652	0.63 655	0.47 651	0.50 653	0.44 656	0.47 669	0.48 675	0.53 668	0.41 665	0.53 668	0.41 667

SPS-STEREO	0.58 661	0.59 664	0.66 651	0.45 658	0.55 670	0.65 660	0.44 666	0.63 667	0.51 620	0.69 660	0.65 651	0.66 658	0.58 663	0.62 667	0.62 671	0.62 679	0.47 674	0.51 666	0.49 670	0.55 669	0.58 674
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.65 662	0.66 669	0.66 651	0.51 662	0.69 681	0.70 664	0.58 674	0.65 668	0.75 666	0.61 656	0.73 660	0.63 655	0.68 669	0.65 669	0.60 670	0.66 681	0.58 688	0.63 671	0.59 676	0.68 677	0.69 684

MADNet+	0.76 669	0.72 671	3.76 692	0.67 668	0.41 661	0.99 680	0.97 690	0.72 669	0.75 666	0.52 648	0.58 646	0.64 657	0.68 669	0.89 681	1.04 687	0.35 661	0.36 666	0.28 653	0.23 645	0.38 662	0.33 659

JetBlue	0.73 668	0.46 659	1.21 681	0.52 663	0.47 665	2.16 690	0.67 680	0.78 670	0.72 661	0.70 661	0.79 665	1.21 676	0.84 676	1.06 687	1.04 687	0.40 664	0.28 659	0.33 658	0.33 660	0.30 655	0.34 660

UNDER WATER-64	0.97 678	0.96 681	1.48 685	0.88 679	0.57 673	1.24 688	0.90 688	0.78 670	0.96 674	1.05 680	0.85 668	1.56 688	1.26 690	0.97 685	0.99 685	0.88 688	0.57 687	1.04 688	0.88 688	0.81 684	0.75 685

UNDER WATER	0.99 680	1.00 682	1.47 684	1.00 683	0.71 684	1.18 687	0.86 686	0.81 672	1.09 677	1.02 679	0.90 670	1.53 687	1.26 690	1.06 687	1.02 686	0.79 686	0.54 682	1.02 686	0.88 688	0.83 685	0.75 685

TorneroNet-64	0.76 669	0.73 672	0.77 668	0.78 673	0.58 675	0.94 679	0.58 674	0.85 673	1.26 680	0.67 658	0.88 669	1.41 683	0.76 673	0.87 678	0.68 674	0.49 671	0.46 670	0.73 675	0.59 676	0.68 677	0.54 673

IMH-64-1	0.66 663	0.62 666	0.69 659	0.72 669	0.51 667	0.60 656	0.51 670	0.92 674	0.84 670	0.75 669	1.02 676	0.81 666	0.78 674	0.80 672	0.50 663	0.43 665	0.46 670	0.72 673	0.48 668	0.55 669	0.40 665

IMH-64	0.66 663	0.62 666	0.69 659	0.72 669	0.51 667	0.60 656	0.51 670	0.92 674	0.84 670	0.75 669	1.02 676	0.81 666	0.78 674	0.80 672	0.50 663	0.43 665	0.46 670	0.72 673	0.48 668	0.55 669	0.40 665

PWCK	0.72 666	0.95 680	0.99 676	0.77 671	0.32 657	0.79 671	0.38 658	0.92 674	0.90 673	0.96 677	0.76 663	0.97 669	0.62 666	0.87 678	0.68 674	0.73 683	0.46 670	0.76 678	0.49 670	0.71 680	0.44 670

notaker	0.98 679	1.13 683	1.02 677	1.14 686	0.81 685	0.73 668	0.69 683	0.94 677	1.15 679	1.19 687	1.19 684	1.41 683	1.17 689	1.10 689	0.74 679	0.82 687	0.64 690	1.18 689	0.79 686	1.02 687	0.82 688

ktn	1.02 681	1.23 685	0.82 670	1.24 688	0.86 687	1.00 682	0.86 686	0.96 678	1.37 684	1.05 680	1.12 682	1.16 675	1.06 685	0.95 683	0.62 671	1.28 693	0.71 691	1.39 693	0.83 687	1.06 689	0.77 687

TorneroNet	0.83 673	0.75 673	0.83 672	0.85 676	0.63 678	1.03 683	0.65 678	0.96 678	1.14 678	0.80 671	1.10 681	1.36 681	0.88 678	0.95 683	0.82 682	0.57 674	0.49 676	0.79 681	0.66 681	0.74 683	0.64 683

WAO-6	0.82 672	0.81 675	0.63 649	0.87 678	0.63 678	0.79 671	0.60 676	0.98 680	1.52 689	0.91 676	0.97 674	1.08 673	1.04 684	0.72 671	0.70 677	0.72 682	0.49 676	0.91 684	0.71 683	0.70 679	0.59 677

ACVNet_2	0.67 665	0.68 670	0.70 662	0.64 667	0.41 661	0.75 669	0.50 669	0.98 680	1.38 685	0.90 674	1.09 679	1.04 671	0.74 672	0.55 661	0.48 661	0.43 665	0.40 668	0.53 668	0.45 667	0.48 665	0.36 662

IMH	0.72 666	0.65 668	0.70 662	0.77 671	0.54 669	0.71 665	0.56 673	0.99 682	1.08 676	0.82 672	1.09 679	0.89 668	0.88 678	0.88 680	0.53 667	0.44 668	0.50 679	0.75 676	0.51 673	0.58 672	0.42 669

HanzoNet	1.31 684	1.29 687	1.22 682	1.13 685	0.85 686	1.05 684	0.84 685	1.06 683	1.47 688	1.66 690	1.63 691	2.48 692	1.78 692	1.63 691	1.69 689	1.27 692	0.80 692	1.32 692	1.02 691	1.07 690	0.90 689

WAO-7	0.80 671	0.78 674	0.57 639	0.85 676	0.67 680	0.76 670	0.69 683	1.07 684	1.30 682	0.90 674	1.20 685	1.05 672	0.93 680	0.71 670	0.68 674	0.60 678	0.62 689	0.67 672	0.68 682	0.64 673	0.59 677

LVE	0.84 674	0.87 678	0.86 673	0.81 674	0.56 672	1.09 685	0.66 679	1.07 684	1.45 687	0.97 678	1.23 687	1.11 674	0.86 677	0.84 675	0.72 678	0.49 671	0.56 685	0.76 678	0.60 678	0.66 675	0.60 680

TCMNet-wrong-test	3.69 689	5.54 702	3.91 693	12.22 704	11.75 706	4.77 692	3.86 696	1.08 686	0.74 665	1.13 684	2.21 693	6.16 698	0.53 657	3.43 694	2.33 692	0.90 689	0.20 641	1.85 696	1.69 695	5.71 700	3.79 700

WAO-8	0.92 676	0.83 676	0.67 655	0.94 681	0.70 682	0.92 677	0.68 681	1.08 686	1.80 692	1.06 682	1.42 689	1.29 678	1.08 686	0.86 676	0.80 680	0.74 684	0.54 682	0.86 682	0.75 684	0.71 680	0.63 681

Venus	0.92 676	0.83 676	0.67 655	0.94 681	0.70 682	0.92 677	0.68 681	1.08 686	1.80 692	1.06 682	1.42 689	1.29 678	1.08 686	0.86 676	0.80 680	0.74 684	0.54 682	0.86 682	0.75 684	0.71 680	0.63 681

KSHMR	1.10 682	1.19 684	0.90 675	1.26 689	1.00 689	0.99 680	0.96 689	1.13 689	1.35 683	1.16 686	1.28 688	1.40 682	0.97 682	1.03 686	0.93 684	1.03 691	1.08 693	1.20 690	1.03 692	1.03 688	0.98 690

Dean	0.88 675	0.88 679	0.81 669	0.82 675	0.57 673	0.91 676	0.62 677	1.17 690	1.71 690	1.15 685	1.16 683	1.31 680	1.00 683	0.82 674	0.83 683	0.57 674	0.56 685	0.78 680	0.65 679	0.67 676	0.58 674

DPSimNet_ROB	1.14 683	1.25 686	0.87 674	1.15 687	0.90 688	1.15 686	1.18 691	1.20 691	1.26 680	1.45 689	1.05 678	1.44 686	1.13 688	0.92 682	1.70 690	1.47 694	0.52 681	1.22 691	1.04 693	0.92 686	1.03 691

JetRed	1.66 685	1.51 688	3.09 688	0.93 680	1.21 690	5.28 693	1.61 695	1.29 692	1.42 686	1.84 691	1.77 692	1.59 689	0.95 681	1.43 690	2.51 695	0.91 690	1.61 694	0.93 685	0.91 690	1.36 691	1.03 691

MADNet++	1.97 686	1.75 689	1.66 686	1.83 690	1.69 692	2.38 691	1.45 694	2.36 693	2.11 694	2.58 693	2.37 694	2.25 691	2.21 694	2.28 692	2.36 693	1.87 695	1.67 695	1.53 694	1.34 694	1.87 692	1.78 694

Selective-IGEV-i1pa	2.90 687	3.64 693	0.72 665	0.29 636	0.14 571	10.70 699	0.45 667	4.60 694	3.77 695	3.60 694	7.07 696	3.52 693	2.16 693	13.72 708	2.40 694	0.37 662	0.15 623	0.13 584	0.10 531	0.15 607	0.36 662

LRCNet_RVC	10.76 703	13.97 709	7.97 703	19.07 708	2.04 693	0.35 625	0.31 644	5.29 695	0.48 611	13.02 708	17.65 708	8.69 700	5.73 697	4.78 695	2.22 691	23.53 717	2.69 700	27.60 720	25.75 720	17.60 714	16.54 717

PML	8.57 698	9.39 708	6.24 694	5.34 695	6.36 697	13.21 700	20.99 701	5.35 696	6.68 697	17.75 710	26.46 720	7.58 699	6.08 698	7.89 699	5.76 696	5.33 702	1.83 696	5.95 708	1.93 696	8.75 705	2.53 696

DPSMNet_ROB	8.06 696	4.50 695	8.69 704	5.36 697	10.74 701	8.32 695	22.71 703	5.47 697	13.38 705	5.13 697	9.98 702	5.10 695	10.47 703	5.53 696	12.77 706	3.80 701	8.00 702	3.49 698	6.95 703	3.75 699	7.09 704

DGTPSM_ROB	8.06 696	4.50 695	8.69 704	5.34 695	10.73 700	8.32 695	22.71 703	5.47 697	13.38 705	5.13 697	9.98 702	5.10 695	10.47 703	5.53 696	12.77 706	3.79 700	8.00 702	3.49 698	6.95 703	3.74 698	7.09 704

xxxxx1	7.75 692	5.06 699	7.26 695	3.15 692	3.91 694	16.37 702	22.88 705	5.87 699	8.68 698	7.99 700	8.55 697	9.13 702	8.46 700	10.05 700	10.47 700	2.43 697	2.48 697	3.56 700	12.26 706	3.48 695	3.02 697

tt_ll	7.75 692	5.06 699	7.26 695	3.15 692	3.91 694	16.37 702	22.88 705	5.87 699	8.68 698	7.99 700	8.55 697	9.13 702	8.46 700	10.05 700	10.47 700	2.43 697	2.48 697	3.56 700	12.26 706	3.48 695	3.02 697

ff	7.75 692	5.06 699	7.26 695	3.15 692	3.91 694	16.37 702	22.88 705	5.87 699	8.68 698	7.99 700	8.55 697	9.13 702	8.46 700	10.05 700	10.47 700	2.43 697	2.48 697	3.56 700	12.26 706	3.48 695	3.02 697

USTest	6.16 691	2.65 692	2.79 687	6.48 698	7.21 698	14.33 701	21.38 702	6.98 702	9.55 701	5.35 699	6.12 695	5.71 697	7.69 699	6.31 698	6.75 699	1.97 696	3.38 701	1.63 695	2.14 698	2.49 693	2.35 695

tt	4.65 690	0.07 193	3.54 691	2.01 691	1.55 691	10.25 697	16.66 700	8.90 703	5.03 696	1.33 688	0.96 673	4.71 694	4.74 696	3.33 693	5.86 697	6.06 703	10.30 709	1.87 697	2.09 697	2.61 694	1.19 693

RSGM-EC	20.15 709	4.62 697	0.75 666	16.73 705	16.97 710	21.10 711	26.46 711	10.37 704	14.13 710	18.18 711	21.56 711	22.31 719	22.50 712	21.80 711	15.71 710	62.36 720	33.86 720	20.06 717	18.04 716	19.30 715	16.22 715

acva	20.15 709	4.62 697	0.75 666	16.73 705	16.97 710	21.10 711	26.46 711	10.37 704	14.13 710	18.18 711	21.56 711	22.31 719	22.50 712	21.80 711	15.71 710	62.36 720	33.86 720	20.06 717	18.04 716	19.30 715	16.22 715

Anonymous_1	10.87 704	7.82 703	7.41 700	10.29 701	10.08 699	18.64 708	26.11 710	11.02 706	13.45 707	9.43 703	10.10 704	9.73 707	11.31 707	10.69 703	12.47 703	6.42 704	8.38 706	5.70 705	10.22 705	11.41 706	6.65 701

iinet-test	10.41 699	8.00 704	7.40 698	10.23 699	10.93 702	17.97 706	25.06 708	11.30 707	13.29 703	9.69 704	9.78 701	9.38 705	11.23 705	10.97 704	12.61 704	6.59 705	8.30 704	5.49 703	6.54 699	6.58 701	6.91 702

IINet	10.41 699	8.00 704	7.40 698	10.23 699	10.93 702	17.97 706	25.06 708	11.30 707	13.29 703	9.69 704	9.77 700	9.38 705	11.23 705	10.97 704	12.61 704	6.59 705	8.30 704	5.49 703	6.54 699	6.58 701	6.91 702

DPSM_ROB	11.10 705	8.47 706	7.95 701	10.84 702	11.58 704	19.10 709	26.50 713	12.02 709	14.09 708	10.38 706	10.91 705	10.39 708	11.92 708	11.67 706	13.39 708	6.99 707	8.79 707	5.82 706	6.92 701	6.97 703	7.31 706

DPSM	11.10 705	8.47 706	7.95 701	10.84 702	11.58 704	19.10 709	26.50 713	12.02 709	14.09 708	10.38 706	10.91 705	10.39 708	11.92 708	11.67 706	13.39 708	6.99 707	8.79 707	5.82 706	6.92 701	6.97 703	7.31 706

HaxPig	15.73 707	18.55 717	19.19 713	16.92 707	15.89 709	7.80 694	7.57 697	13.37 711	10.80 702	15.40 709	14.87 707	15.95 710	14.81 710	15.67 709	15.97 712	18.96 716	16.72 710	19.47 716	18.10 718	19.45 717	19.06 718

MEDIAN_ROB	20.38 711	24.05 718	23.36 716	21.18 709	21.62 712	10.51 698	8.17 698	17.68 712	15.46 712	20.04 713	19.65 709	20.30 711	20.16 711	21.17 710	21.03 713	23.81 718	21.77 718	24.98 719	23.75 719	25.01 718	23.94 719

AVERAGE_ROB	24.89 719	29.12 719	27.98 717	24.83 717	24.59 719	17.82 705	11.61 699	21.45 713	19.91 713	25.04 721	24.38 719	25.06 721	25.31 721	24.69 720	22.86 714	29.74 719	27.09 719	28.97 721	27.94 721	30.07 719	29.35 720

Selective-IGEV-i16pa	19.44 708	3.95 694	1.06 679	0.21 542	0.19 630	105.21 721	0.29 635	22.78 714	47.64 721	4.27 695	59.07 721	9.08 701	2.84 695	125.10 722	5.92 698	0.18 631	0.12 595	0.09 470	0.12 585	0.12 562	0.52 672

RAFT-FEzeroshot	22.33 712	17.12 711	15.83 706	21.95 712	23.32 716	38.31 714	53.41 720	23.99 715	28.43 715	20.66 715	21.84 713	21.02 715	24.05 717	23.33 713	27.09 718	14.06 710	17.69 712	11.70 710	13.95 711	14.05 710	14.76 711

RAFT-FE	22.33 712	17.12 711	15.83 706	21.95 712	23.32 716	38.31 714	53.41 720	23.99 715	28.43 715	20.66 715	21.84 713	21.02 715	24.05 717	23.33 713	27.09 718	14.06 710	17.69 712	11.70 710	13.95 711	14.05 710	14.76 711

CasAABBNet	22.33 712	17.11 710	15.84 708	21.94 711	23.28 714	38.30 713	53.40 718	24.05 717	28.44 717	20.66 715	21.86 715	21.03 717	24.04 716	23.35 715	27.03 717	14.06 710	17.69 712	11.70 710	13.94 710	14.04 709	14.76 711

FlowAnything	22.34 715	17.13 713	15.98 709	22.00 714	23.23 713	38.39 719	53.32 716	24.19 718	28.48 718	21.00 720	21.93 717	20.83 712	23.97 714	23.44 718	26.83 715	14.04 709	17.80 717	11.63 709	14.08 715	14.00 707	14.65 708

LSM0	22.80 718	17.22 715	19.17 712	22.12 716	28.90 720	38.38 718	53.27 715	24.21 719	28.36 714	20.84 719	21.11 710	21.63 718	24.25 720	23.42 717	26.98 716	14.08 714	17.39 711	11.72 715	13.98 713	14.22 713	14.66 709

Selective-RAFT-Error	22.39 717	17.14 714	16.01 710	22.00 714	23.34 718	38.37 717	53.36 717	24.24 720	28.53 719	20.80 718	21.94 718	20.94 713	24.02 715	23.48 719	27.33 721	14.07 713	17.70 715	11.70 710	13.93 709	14.05 710	14.83 714

Hybrid-DGEV	22.38 716	17.26 716	16.15 711	21.92 710	23.29 715	38.36 716	53.40 718	24.38 721	28.67 720	20.64 714	21.89 716	21.01 714	24.05 717	23.35 715	27.12 720	14.08 714	17.70 715	11.71 714	13.99 714	14.01 708	14.70 710

test_example2	97.69 720	92.93 720	45.57 718	96.02 718	109.84 721	88.44 720	93.70 722	25.54 722	94.63 722	130.46 723	126.87 722	58.93 722	75.48 722	87.99 721	77.94 722	150.16 722	221.11 722	76.29 722	98.21 722	108.42 722	95.33 721

ccccc		285.89 721		366.70 721	366.78 722	118.88 722		113.97 723		125.77 722		120.54 723		252.62 723		382.79 723	352.84 723	254.30 723	222.62 723	426.61 723

Low-res two-view benchmark