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

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 39	0.09 22	0.09 3	0.14 116	0.11 1	0.16 57	0.07 1	0.09 15	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.06 14

DF_test	0.10 2	0.08 23	0.20 26	0.17 39	0.11 129	0.06 1	0.13 82	0.13 8	0.16 57	0.10 27	0.12 70	0.08 3	0.09 38	0.12 4	0.10 2	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.06 112	0.07 180	0.06 14

small-0shot	0.10 2	0.09 57	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 13	0.15 166	0.14 10	0.13 18	0.09 9	0.15 150	0.08 3	0.08 15	0.11 1	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.05 1

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 2	0.09 57	0.17 7	0.14 2	0.09 22	0.12 26	0.15 166	0.12 3	0.12 9	0.09 9	0.13 92	0.06 1	0.09 38	0.11 1	0.14 157	0.06 45	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.08 83

LACA3	0.10 2	0.11 146	0.16 1	0.15 5	0.07 1	0.16 104	0.14 116	0.14 10	0.14 31	0.11 46	0.09 15	0.10 52	0.10 82	0.16 54	0.09 1	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 104	0.15 5	0.11 129	0.10 13	0.13 82	0.15 13	0.09 1	0.12 77	0.10 37	0.09 28	0.08 15	0.13 7	0.10 2	0.07 122	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.06 95	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 243	0.17 7	0.16 13	0.07 1	0.16 104	0.12 44	0.16 17	0.12 9	0.09 9	0.07 3	0.09 28	0.10 82	0.14 14	0.10 2	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.05 1

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 39	0.10 80	0.17 142	0.13 82	0.11 1	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.08 3	0.06 1	0.22 206	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.08 307	0.05 4	0.06 14

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 57	0.18 12	0.13 1	0.07 1	0.16 104	0.10 10	0.21 74	0.15 45	0.10 27	0.10 37	0.09 28	0.12 167	0.14 14	0.13 107	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.05 36	0.06 95	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.10 2	0.10 95	0.24 76	0.14 2	0.10 80	0.09 3	0.09 4	0.12 3	0.09 1	0.11 46	0.12 70	0.09 28	0.09 38	0.12 4	0.11 15	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.07 37
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.10 2	0.09 57	0.19 16	0.18 72	0.09 22	0.13 34	0.09 4	0.17 26	0.13 18	0.10 27	0.08 11	0.09 28	0.09 38	0.16 54	0.12 45	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.08 83

VeloStereo	0.11 12	0.07 2	0.21 43	0.16 13	0.12 189	0.09 3	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 77	0.09 15	0.11 93	0.11 121	0.16 54	0.12 45	0.10 455	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.11 481	0.13 365

flow	0.11 12	0.07 2	0.21 43	0.16 13	0.12 189	0.09 3	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 77	0.09 15	0.11 93	0.11 121	0.18 96	0.12 45	0.10 455	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.11 481	0.13 365

anonymous	0.11 12	0.10 95	0.22 59	0.18 72	0.10 80	0.08 2	0.13 82	0.16 17	0.17 69	0.12 77	0.14 129	0.09 28	0.07 3	0.14 14	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.06 14

depth_test_26	0.11 12	0.08 23	0.22 59	0.16 13	0.09 22	0.09 3	0.11 27	0.16 17	0.16 57	0.12 77	0.16 164	0.11 93	0.08 15	0.14 14	0.10 2	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.08 83

derf	0.11 12	0.07 2	0.21 43	0.18 72	0.11 129	0.11 19	0.11 27	0.17 26	0.15 45	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.09 38	0.16 54	0.12 45	0.06 45	0.07 199	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.13 365

mm2	0.11 12	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 13	0.12 44	0.18 32	0.14 31	0.08 2	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.17 75	0.13 107	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.13 365

mm1	0.11 12	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 13	0.12 44	0.15 13	0.14 31	0.08 2	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.17 75	0.13 107	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.13 365

PointNet	0.11 12	0.08 23	0.19 16	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.15 166	0.18 32	0.16 57	0.09 9	0.11 50	0.12 133	0.10 82	0.15 32	0.13 107	0.07 122	0.09 312	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.12 328

GeoVLM	0.11 12	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.18 32	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 93	0.11 121	0.17 75	0.14 157	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.13 365

Test_v1	0.11 12	0.08 23	0.17 7	0.15 5	0.09 22	0.13 34	0.12 44	0.23 104	0.17 69	0.10 27	0.10 37	0.08 3	0.08 15	0.15 32	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.07 37

MatchStereo	0.11 12	0.08 23	0.30 144	0.16 13	0.08 12	0.09 3	0.12 44	0.21 74	0.18 92	0.10 27	0.16 164	0.08 3	0.08 15	0.15 32	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.11 12	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.18 32	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.16 54	0.14 157	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.13 365

BridgeDepth	0.11 12	0.11 146	0.22 59	0.19 125	0.07 1	0.16 104	0.12 44	0.18 32	0.13 18	0.08 2	0.09 15	0.14 190	0.14 245	0.15 32	0.11 15	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.11 12	0.09 57	0.22 59	0.18 72	0.10 80	0.12 26	0.13 82	0.18 32	0.14 31	0.10 27	0.07 3	0.08 3	0.08 15	0.17 75	0.11 15	0.06 45	0.08 266	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 37

LG-Stereo_L1	0.11 12	0.09 57	0.22 59	0.18 72	0.10 80	0.12 26	0.13 82	0.18 32	0.12 9	0.09 9	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.18 96	0.11 15	0.06 45	0.10 360	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 37

MLG-Stereo_test3	0.11 12	0.08 23	0.22 59	0.19 125	0.10 80	0.16 104	0.11 27	0.18 32	0.13 18	0.11 46	0.07 3	0.10 52	0.08 15	0.14 14	0.12 45	0.07 122	0.09 312	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.08 83

MLG-Stereo_test1	0.11 12	0.09 57	0.26 104	0.18 72	0.11 129	0.15 63	0.11 27	0.17 26	0.11 6	0.09 9	0.06 1	0.10 52	0.07 3	0.17 75	0.12 45	0.06 45	0.15 499	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 37

MLG-Stereo	0.11 12	0.08 23	0.26 104	0.19 125	0.09 22	0.15 63	0.11 27	0.18 32	0.13 18	0.09 9	0.06 1	0.10 52	0.08 15	0.18 96	0.12 45	0.06 45	0.16 514	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 37

DEFOM-Stereo	0.11 12	0.10 95	0.21 43	0.18 72	0.09 22	0.21 276	0.14 116	0.14 10	0.17 69	0.11 46	0.10 37	0.09 28	0.08 15	0.21 176	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14

over v1	0.12 31	0.17 409	0.23 68	0.19 125	0.07 1	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.11 6	0.10 27	0.09 15	0.11 93	0.14 245	0.18 96	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.06 14

over-8	0.12 31	0.17 409	0.25 88	0.20 175	0.07 1	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.11 6	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.12 167	0.18 96	0.11 15	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.06 14

over-9	0.12 31	0.18 436	0.27 121	0.20 175	0.07 1	0.15 63	0.10 10	0.21 74	0.12 9	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.12 167	0.19 120	0.11 15	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.06 14

qqai	0.12 31	0.08 23	0.22 59	0.18 72	0.12 189	0.11 19	0.12 44	0.17 26	0.16 57	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.09 38	0.16 54	0.12 45	0.07 122	0.11 397	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.20 507

MGA	0.12 31	0.08 23	0.26 104	0.16 13	0.10 80	0.15 63	0.10 10	0.18 32	0.13 18	0.11 46	0.09 15	0.09 28	0.07 3	0.20 152	0.12 45	0.07 122	0.16 514	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.09 139

CAR	0.12 31	0.08 23	0.25 88	0.16 13	0.09 22	0.14 42	0.10 10	0.19 48	0.13 18	0.12 77	0.10 37	0.08 3	0.07 3	0.18 96	0.12 45	0.06 45	0.15 499	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.10 215

MSE-Stereo	0.12 31	0.08 23	0.25 88	0.16 13	0.09 22	0.14 42	0.10 10	0.19 48	0.13 18	0.11 46	0.10 37	0.08 3	0.07 3	0.20 152	0.12 45	0.06 45	0.16 514	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.10 215

LiteMatch*	0.12 31	0.07 2	0.26 104	0.16 13	0.11 129	0.13 34	0.13 82	0.19 48	0.15 45	0.10 27	0.09 15	0.09 28	0.11 121	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.11 397	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.14 406

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 31	0.10 95	0.23 68	0.19 125	0.10 80	0.15 63	0.16 222	0.24 126	0.17 69	0.11 46	0.16 164	0.09 28	0.11 121	0.13 7	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.17 463

LACA2	0.12 31	0.17 409	0.32 168	0.16 13	0.08 12	0.16 104	0.13 82	0.18 32	0.15 45	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.15 32	0.10 2	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.05 1

DispViT+	0.12 31	0.08 23	0.21 43	0.16 13	0.16 414	0.10 13	0.12 44	0.27 183	0.24 214	0.13 113	0.11 50	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.12 45	0.08 276	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

HiDET	0.12 31	0.07 2	0.20 26	0.15 5	0.09 22	0.14 42	0.12 44	0.20 57	0.16 57	0.10 27	0.10 37	0.11 93	0.09 38	0.19 120	0.17 263	0.07 122	0.09 312	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.11 270

LCMNet	0.12 31	0.08 23	0.20 26	0.16 13	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.19 48	0.20 135	0.10 27	0.11 50	0.11 93	0.10 82	0.20 152	0.16 232	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.14 406

CSFM-Stereo	0.12 31	0.08 23	0.17 7	0.16 13	0.08 12	0.16 104	0.13 82	0.22 89	0.13 18	0.11 46	0.11 50	0.10 52	0.11 121	0.17 75	0.14 157	0.07 122	0.12 428	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.12 328

Wavelet-MonSter	0.12 31	0.08 23	0.25 88	0.18 72	0.10 80	0.13 34	0.12 44	0.16 17	0.14 31	0.11 46	0.14 129	0.10 52	0.11 121	0.20 152	0.15 200	0.05 1	0.16 514	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.12 328

asd	0.12 31	0.10 95	0.23 68	0.18 72	0.10 80	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.14 31	0.13 113	0.12 70	0.09 28	0.11 121	0.21 176	0.12 45	0.05 1	0.14 468	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.09 139

3.75w	0.12 31	0.10 95	0.21 43	0.17 39	0.11 129	0.18 175	0.12 44	0.24 126	0.15 45	0.13 113	0.12 70	0.08 3	0.10 82	0.18 96	0.12 45	0.05 1	0.14 468	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.08 83

3.5w_stereo	0.12 31	0.11 146	0.21 43	0.17 39	0.09 22	0.17 142	0.09 4	0.23 104	0.17 69	0.14 141	0.13 92	0.10 52	0.11 121	0.22 206	0.13 107	0.05 1	0.11 397	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 83

IGEV	0.12 31	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.11 129	0.16 104	0.13 82	0.22 89	0.17 69	0.12 77	0.15 150	0.09 28	0.07 3	0.16 54	0.12 45	0.06 45	0.10 360	0.06 53	0.07 213	0.05 4	0.08 83

MLG-Stereo_test2	0.12 31	0.09 57	0.29 134	0.21 223	0.12 189	0.16 104	0.11 27	0.17 26	0.12 9	0.11 46	0.08 11	0.11 93	0.06 1	0.16 54	0.11 15	0.08 276	0.13 449	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.09 139

LG-G_1	0.12 31	0.08 23	0.28 128	0.20 175	0.09 22	0.21 276	0.09 4	0.20 57	0.12 9	0.11 46	0.10 37	0.11 93	0.10 82	0.22 206	0.11 15	0.07 122	0.09 312	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.12 328

LG-G	0.12 31	0.08 23	0.28 128	0.20 175	0.09 22	0.21 276	0.09 4	0.20 57	0.12 9	0.11 46	0.10 37	0.11 93	0.10 82	0.22 206	0.11 15	0.07 122	0.09 312	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.12 328

SGD-Stereo	0.12 31	0.08 23	0.18 12	0.17 39	0.07 1	0.17 142	0.13 82	0.19 48	0.17 69	0.12 77	0.13 92	0.11 93	0.12 167	0.19 120	0.12 45	0.08 276	0.04 1	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.05 1

over-6	0.13 54	0.18 436	0.30 144	0.19 125	0.07 1	0.16 104	0.11 27	0.28 199	0.17 69	0.10 27	0.10 37	0.10 52	0.13 214	0.20 152	0.11 15	0.08 276	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.06 14

Anonymus	0.13 54	0.08 23	0.20 26	0.19 125	0.10 80	0.16 104	0.14 116	0.21 74	0.17 69	0.11 46	0.09 15	0.14 190	0.12 167	0.18 96	0.15 200	0.08 276	0.09 312	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.11 270

PhaseNet	0.13 54	0.10 95	0.23 68	0.19 125	0.11 129	0.16 104	0.14 116	0.25 150	0.18 92	0.11 46	0.12 70	0.16 225	0.12 167	0.20 152	0.16 232	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.11 270

MCSU-Stereo	0.13 54	0.08 23	0.24 76	0.17 39	0.11 129	0.17 142	0.15 166	0.17 26	0.17 69	0.12 77	0.13 92	0.12 133	0.08 15	0.20 152	0.13 107	0.07 122	0.20 583	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.19 488

monster-pro	0.13 54	0.09 57	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.25 150	0.20 135	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.24 630	0.05 1	0.09 416	0.05 4	0.13 365

TS12	0.13 54	0.09 57	0.21 43	0.21 223	0.09 22	0.19 202	0.14 116	0.24 126	0.17 69	0.15 169	0.19 218	0.12 133	0.13 214	0.18 96	0.16 232	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.06 14

aanet-new-70k	0.13 54	0.13 243	0.40 236	0.20 175	0.11 129	0.16 104	0.14 116	0.22 89	0.16 57	0.11 46	0.13 92	0.11 93	0.12 167	0.21 176	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.13 365

aanet-new-32k	0.13 54	0.15 329	0.39 221	0.20 175	0.11 129	0.18 175	0.13 82	0.19 48	0.14 31	0.12 77	0.12 70	0.13 157	0.12 167	0.15 32	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.12 328

aanet-new-30k	0.13 54	0.15 329	0.39 221	0.20 175	0.11 129	0.18 175	0.13 82	0.19 48	0.14 31	0.12 77	0.12 70	0.13 157	0.12 167	0.15 32	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.12 328

aanet-new-24k	0.13 54	0.14 293	0.32 168	0.20 175	0.12 189	0.16 104	0.14 116	0.20 57	0.16 57	0.13 113	0.16 164	0.11 93	0.12 167	0.15 32	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.07 37

aanet-new-16k	0.13 54	0.14 293	0.39 221	0.20 175	0.10 80	0.14 42	0.12 44	0.22 89	0.20 135	0.12 77	0.12 70	0.12 133	0.11 121	0.15 32	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.14 406

aanet-new-12k	0.13 54	0.12 199	0.32 168	0.23 355	0.10 80	0.16 104	0.14 116	0.25 150	0.20 135	0.13 113	0.11 50	0.10 52	0.13 214	0.15 32	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.08 257	0.12 328

aanet-new-14k	0.13 54	0.13 243	0.33 178	0.21 223	0.09 22	0.13 34	0.13 82	0.26 166	0.23 194	0.12 77	0.15 150	0.09 28	0.14 245	0.15 32	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.11 270

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 54	0.11 146	0.28 128	0.21 223	0.13 254	0.20 245	0.16 222	0.23 104	0.18 92	0.12 77	0.17 184	0.11 93	0.12 167	0.15 32	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.08 83

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 54	0.09 57	0.23 68	0.19 125	0.14 300	0.20 245	0.16 222	0.25 150	0.19 120	0.12 77	0.15 150	0.14 190	0.13 214	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.04 1	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.13 365

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 54	0.10 95	0.24 76	0.20 175	0.12 189	0.14 42	0.15 166	0.22 89	0.21 162	0.11 46	0.17 184	0.11 93	0.12 167	0.13 7	0.11 15	0.05 1	0.06 100	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.22 535

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 54	0.10 95	0.26 104	0.18 72	0.14 300	0.18 175	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.21 249	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.08 83

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 54	0.10 95	0.26 104	0.19 125	0.10 80	0.13 34	0.16 222	0.26 166	0.22 176	0.12 77	0.16 164	0.09 28	0.11 121	0.14 14	0.11 15	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.07 213	0.05 4	0.26 585

PSi22a	0.13 54	0.07 2	0.16 1	0.21 223	0.18 478	0.09 3	0.11 27	0.15 13	0.12 9	0.08 2	0.07 3	0.12 133	0.08 15	0.15 32	0.12 45	0.07 122	0.22 601	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.52 687

LiteMatch	0.13 54	0.15 329	0.19 16	0.20 175	0.10 80	0.15 63	0.17 267	0.18 32	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 93	0.22 403	0.16 54	0.23 428	0.08 276	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.08 83

gcap_with_dpt	0.13 54	0.10 95	0.27 121	0.18 72	0.14 300	0.18 175	0.15 166	0.26 166	0.21 162	0.16 188	0.21 249	0.09 28	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.10 215

VIP-Stereo	0.13 54	0.15 329	0.31 154	0.18 72	0.12 189	0.24 359	0.12 44	0.20 57	0.20 135	0.10 27	0.13 92	0.11 93	0.09 38	0.20 152	0.13 107	0.06 45	0.11 397	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.08 83

MonStereo	0.13 54	0.09 57	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.25 150	0.20 135	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.24 630	0.05 1	0.09 416	0.05 4	0.13 365

Monster-pub-eth3d	0.13 54	0.09 57	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.25 150	0.20 135	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.19 120	0.13 107	0.05 1	0.24 630	0.05 1	0.09 416	0.05 4	0.13 365

Monster-pub-mixall	0.13 54	0.07 2	0.20 26	0.17 39	0.08 12	0.11 19	0.09 4	0.21 74	0.13 18	0.12 77	0.11 50	0.08 3	0.08 15	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.35 691	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.09 139

AdaDepth	0.13 54	0.10 95	0.32 168	0.20 175	0.11 129	0.19 202	0.13 82	0.16 17	0.16 57	0.10 27	0.10 37	0.10 52	0.09 38	0.19 120	0.12 45	0.05 1	0.11 397	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.11 270

asda	0.13 54	0.11 146	0.24 76	0.18 72	0.10 80	0.14 42	0.12 44	0.25 150	0.17 69	0.12 77	0.11 50	0.08 3	0.11 121	0.21 176	0.12 45	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.11 270

qwe	0.13 54	0.10 95	0.24 76	0.17 39	0.11 129	0.15 63	0.12 44	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.13 92	0.09 28	0.10 82	0.23 230	0.13 107	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.09 139

2.25w	0.13 54	0.10 95	0.24 76	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.19 120	0.14 141	0.18 204	0.09 28	0.10 82	0.23 230	0.15 200	0.05 1	0.17 542	0.05 1	0.08 307	0.05 4	0.12 328

4.25_new	0.13 54	0.12 199	0.26 104	0.18 72	0.10 80	0.17 142	0.12 44	0.22 89	0.15 45	0.13 113	0.13 92	0.09 28	0.10 82	0.22 206	0.14 157	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.11 270

4.5w_new	0.13 54	0.12 199	0.26 104	0.18 72	0.10 80	0.17 142	0.12 44	0.22 89	0.15 45	0.13 113	0.13 92	0.09 28	0.10 82	0.22 206	0.14 157	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.11 270

4.5_new	0.13 54	0.12 199	0.24 76	0.17 39	0.10 80	0.14 42	0.12 44	0.22 89	0.17 69	0.13 113	0.13 92	0.08 3	0.09 38	0.19 120	0.12 45	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.06 95	0.09 139

4.5w-stereo	0.13 54	0.12 199	0.24 76	0.17 39	0.10 80	0.14 42	0.12 44	0.22 89	0.17 69	0.13 113	0.13 92	0.08 3	0.09 38	0.19 120	0.12 45	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.06 95	0.09 139

4.25w-stereo	0.13 54	0.12 199	0.26 104	0.18 72	0.10 80	0.17 142	0.12 44	0.22 89	0.15 45	0.13 113	0.13 92	0.09 28	0.10 82	0.22 206	0.14 157	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.11 270

4w-stereo	0.13 54	0.11 146	0.31 154	0.17 39	0.10 80	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.14 31	0.13 113	0.12 70	0.08 3	0.12 167	0.23 230	0.13 107	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.08 307	0.05 4	0.15 425

2.5w	0.13 54	0.10 95	0.23 68	0.18 72	0.09 22	0.15 63	0.15 166	0.21 74	0.16 57	0.12 77	0.13 92	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.12 45	0.05 1	0.19 568	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.12 328

2.75w_new	0.13 54	0.10 95	0.25 88	0.16 13	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.13 92	0.08 3	0.11 121	0.22 206	0.15 200	0.05 1	0.19 568	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.10 215

3.25w_new	0.13 54	0.09 57	0.24 76	0.17 39	0.09 22	0.18 175	0.10 10	0.23 104	0.18 92	0.15 169	0.13 92	0.10 52	0.11 121	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.17 542	0.05 1	0.06 112	0.04 1	0.11 270

3.25w	0.13 54	0.09 57	0.24 76	0.17 39	0.09 22	0.18 175	0.10 10	0.23 104	0.18 92	0.15 169	0.13 92	0.10 52	0.11 121	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.17 542	0.05 1	0.06 112	0.04 1	0.11 270

2w_stereo	0.13 54	0.11 146	0.21 43	0.18 72	0.09 22	0.17 142	0.14 116	0.29 219	0.20 135	0.15 169	0.14 129	0.08 3	0.11 121	0.15 32	0.13 107	0.05 1	0.12 428	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.08 83

1w_stereo	0.13 54	0.09 57	0.17 7	0.19 125	0.10 80	0.16 104	0.15 166	0.27 183	0.22 176	0.14 141	0.16 164	0.08 3	0.12 167	0.19 120	0.14 157	0.05 1	0.10 360	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 139

monsterstereo	0.13 54	0.10 95	0.20 26	0.19 125	0.12 189	0.14 42	0.12 44	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.16 164	0.08 3	0.09 38	0.22 206	0.14 157	0.05 1	0.16 514	0.06 53	0.09 416	0.06 95	0.07 37

monsters	0.13 54	0.10 95	0.20 26	0.18 72	0.13 254	0.15 63	0.11 27	0.24 126	0.16 57	0.15 169	0.13 92	0.08 3	0.09 38	0.23 230	0.12 45	0.06 45	0.15 499	0.05 1	0.08 307	0.05 4	0.09 139

111111	0.13 54	0.08 23	0.20 26	0.20 175	0.13 254	0.13 34	0.10 10	0.23 104	0.17 69	0.11 46	0.13 92	0.12 133	0.08 15	0.19 120	0.12 45	0.07 122	0.16 514	0.06 53	0.04 1	0.08 257	0.16 442

S2M2_L	0.13 54	0.12 199	0.26 104	0.17 39	0.12 189	0.12 26	0.07 1	0.18 32	0.21 162	0.12 77	0.15 150	0.14 190	0.12 167	0.16 54	0.15 200	0.13 564	0.09 312	0.09 369	0.10 478	0.11 481	0.09 139
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 54	0.15 329	0.21 43	0.27 537	0.09 22	0.15 63	0.13 82	0.23 104	0.21 162	0.12 77	0.11 50	0.10 52	0.13 214	0.22 206	0.13 107	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.07 37

FoundationStereo	0.13 54	0.08 23	0.18 12	0.29 583	0.30 647	0.12 26	0.13 82	0.12 3	0.18 92	0.09 9	0.08 11	0.10 52	0.08 15	0.14 14	0.11 15	0.07 122	0.31 677	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14

MonSter	0.13 54	0.09 57	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.25 150	0.20 135	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.24 630	0.05 1	0.09 416	0.05 4	0.13 365

GELT-Stereo	0.14 102	0.11 146	0.24 76	0.20 175	0.14 300	0.14 42	0.16 222	0.35 306	0.25 241	0.14 141	0.12 70	0.11 93	0.11 121	0.17 75	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.07 160	0.07 213	0.05 4	0.08 83

FAST (zero-shot)	0.14 102	0.10 95	0.22 59	0.24 411	0.26 625	0.14 42	0.15 166	0.24 126	0.16 57	0.11 46	0.14 129	0.12 133	0.12 167	0.19 120	0.13 107	0.10 455	0.09 312	0.07 160	0.08 307	0.07 180	0.09 139

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 102	0.16 373	0.31 154	0.22 292	0.14 300	0.15 63	0.13 82	0.18 32	0.17 69	0.12 77	0.14 129	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.15 200	0.06 45	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.10 215

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 102	0.15 329	0.35 194	0.21 223	0.09 22	0.19 202	0.10 10	0.19 48	0.21 162	0.14 141	0.12 70	0.11 93	0.11 121	0.15 32	0.12 45	0.08 276	0.07 199	0.11 510	0.09 416	0.10 425	0.13 365

testmc14	0.14 102	0.08 23	0.29 134	0.21 223	0.16 414	0.19 202	0.14 116	0.16 17	0.13 18	0.11 46	0.14 129	0.11 93	0.08 15	0.20 152	0.12 45	0.06 45	0.24 630	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.32 621

aanet-new-60k	0.14 102	0.15 329	0.54 424	0.20 175	0.10 80	0.16 104	0.12 44	0.21 74	0.18 92	0.11 46	0.12 70	0.11 93	0.11 121	0.19 120	0.10 2	0.05 1	0.08 266	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.15 425

aanet-new-40k	0.14 102	0.15 329	0.43 265	0.20 175	0.13 254	0.16 104	0.14 116	0.21 74	0.15 45	0.11 46	0.14 129	0.10 52	0.11 121	0.13 7	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.33 628

aanet-new-36k	0.14 102	0.17 409	0.45 282	0.22 292	0.09 22	0.17 142	0.15 166	0.24 126	0.18 92	0.12 77	0.14 129	0.10 52	0.11 121	0.18 96	0.11 15	0.05 1	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.12 328

aanet-new-34k	0.14 102	0.16 373	0.39 221	0.19 125	0.09 22	0.14 42	0.15 166	0.22 89	0.19 120	0.12 77	0.15 150	0.11 93	0.13 214	0.14 14	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.18 470

aanet-new-10k	0.14 102	0.15 329	0.37 207	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.14 116	0.26 166	0.18 92	0.13 113	0.13 92	0.11 93	0.12 167	0.15 32	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.10 215

aanet-new-8k	0.14 102	0.14 293	0.34 183	0.21 223	0.10 80	0.18 175	0.15 166	0.29 219	0.22 176	0.11 46	0.12 70	0.10 52	0.13 214	0.18 96	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.11 270

aanet-new	0.14 102	0.13 243	0.39 221	0.21 223	0.14 300	0.20 245	0.15 166	0.25 150	0.18 92	0.12 77	0.14 129	0.10 52	0.16 289	0.19 120	0.11 15	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.13 365

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 102	0.09 57	0.38 212	0.18 72	0.10 80	0.15 63	0.14 116	0.20 57	0.18 92	0.12 77	0.14 129	0.11 93	0.12 167	0.13 7	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.31 615

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 102	0.10 95	0.25 88	0.18 72	0.15 370	0.19 202	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.08 83

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 102	0.10 95	0.27 121	0.18 72	0.14 300	0.19 202	0.15 166	0.25 150	0.22 176	0.16 188	0.22 263	0.10 52	0.09 38	0.15 32	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.10 215

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 102	0.12 199	0.42 257	0.18 72	0.12 189	0.17 142	0.14 116	0.24 126	0.18 92	0.11 46	0.14 129	0.13 157	0.11 121	0.17 75	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.19 488

PipStereo	0.14 102	0.07 2	0.16 1	0.23 355	0.21 558	0.09 3	0.11 27	0.16 17	0.13 18	0.08 2	0.07 3	0.13 157	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.07 122	0.23 614	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 680

PSi22b	0.14 102	0.07 2	0.16 1	0.22 292	0.22 574	0.09 3	0.11 27	0.16 17	0.12 9	0.08 2	0.07 3	0.14 190	0.09 38	0.14 14	0.11 15	0.07 122	0.22 601	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 680

Foundation-i32	0.14 102	0.07 2	0.18 12	0.24 411	0.22 574	0.10 13	0.12 44	0.15 13	0.13 18	0.08 2	0.07 3	0.12 133	0.08 15	0.17 75	0.13 107	0.07 122	0.29 671	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 673

VMStereo-Base	0.14 102	0.09 57	0.29 134	0.16 13	0.09 22	0.18 175	0.12 44	0.24 126	0.25 241	0.15 169	0.22 263	0.17 241	0.13 214	0.19 120	0.14 157	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.08 83

BStereo	0.14 102	0.10 95	0.46 297	0.18 72	0.11 129	0.15 63	0.15 166	0.25 150	0.23 194	0.12 77	0.11 50	0.12 133	0.09 38	0.17 75	0.17 263	0.05 1	0.07 199	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.09 139

NLSM3	0.14 102	0.12 199	0.25 88	0.21 223	0.13 254	0.18 175	0.16 222	0.32 271	0.25 241	0.12 77	0.15 150	0.12 133	0.13 214	0.17 75	0.15 200	0.05 1	0.05 6	0.08 263	0.08 307	0.05 4	0.08 83

3w_stereo	0.14 102	0.11 146	0.31 154	0.19 125	0.09 22	0.16 104	0.16 222	0.28 199	0.20 135	0.13 113	0.12 70	0.08 3	0.12 167	0.19 120	0.12 45	0.05 1	0.19 568	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.10 215

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 102	0.10 95	0.27 121	0.21 223	0.11 129	0.16 104	0.14 116	0.24 126	0.17 69	0.17 212	0.20 229	0.18 256	0.11 121	0.16 54	0.17 263	0.07 122	0.08 266	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.09 139

LG-Stereo	0.14 102	0.13 243	0.30 144	0.21 223	0.11 129	0.16 104	0.18 328	0.23 104	0.19 120	0.12 77	0.18 204	0.11 93	0.09 38	0.15 32	0.14 157	0.06 45	0.07 199	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.07 37

castereo++	0.14 102	0.13 243	0.25 88	0.19 125	0.10 80	0.27 408	0.13 82	0.24 126	0.26 258	0.11 46	0.13 92	0.16 225	0.10 82	0.18 96	0.11 15	0.07 122	0.08 266	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.07 37

castereo	0.14 102	0.11 146	0.22 59	0.19 125	0.10 80	0.20 245	0.19 375	0.32 271	0.28 287	0.13 113	0.18 204	0.16 225	0.16 289	0.16 54	0.14 157	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.07 37

fffft	0.14 102	0.12 199	0.30 144	0.19 125	0.10 80	0.17 142	0.18 328	0.23 104	0.17 69	0.14 141	0.11 50	0.13 157	0.10 82	0.24 245	0.18 295	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.09 139
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 102	0.15 329	0.29 134	0.19 125	0.10 80	0.19 202	0.17 267	0.21 74	0.21 162	0.15 169	0.13 92	0.12 133	0.11 121	0.25 266	0.16 232	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.06 112	0.06 95	0.08 83

RAStereo	0.14 102	0.15 329	0.40 236	0.22 292	0.11 129	0.15 63	0.18 328	0.25 150	0.24 214	0.13 113	0.17 184	0.11 93	0.09 38	0.15 32	0.13 107	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 102	0.08 23	0.26 104	0.18 72	0.14 300	0.09 3	0.10 10	0.16 17	0.17 69	0.14 141	0.08 11	0.10 52	0.10 82	0.22 206	0.14 157	0.07 122	0.15 499	0.06 53	0.06 112	0.16 587	0.29 608

RSM++	0.14 102	0.11 146	0.25 88	0.32 619	0.17 448	0.17 142	0.15 166	0.23 104	0.21 162	0.12 77	0.12 70	0.14 190	0.09 38	0.21 176	0.13 107	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.11 270

RSM	0.14 102	0.11 146	0.25 88	0.29 583	0.16 414	0.16 104	0.15 166	0.24 126	0.20 135	0.13 113	0.13 92	0.15 211	0.09 38	0.22 206	0.13 107	0.06 45	0.06 100	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.11 270

gcap-zeroshot	0.14 102	0.10 95	0.28 128	0.18 72	0.15 370	0.19 202	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.09 139

test_for_model	0.14 102	0.10 95	0.25 88	0.18 72	0.15 370	0.19 202	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.08 83

trnet	0.14 102	0.09 57	0.26 104	0.15 5	0.07 1	0.21 276	0.12 44	0.25 150	0.26 258	0.16 188	0.21 249	0.15 211	0.13 214	0.19 120	0.14 157	0.09 381	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.06 14

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 102	0.09 57	0.37 207	0.18 72	0.10 80	0.15 63	0.14 116	0.20 57	0.18 92	0.12 77	0.14 129	0.11 93	0.12 167	0.13 7	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.31 615

testlalala	0.14 102	0.10 95	0.28 128	0.18 72	0.15 370	0.19 202	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.09 139

LoS_RVC	0.14 102	0.11 146	0.32 168	0.18 72	0.16 414	0.20 245	0.18 328	0.21 74	0.18 92	0.14 141	0.20 229	0.12 133	0.17 315	0.17 75	0.14 157	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.14 406

CES	0.14 102	0.08 23	0.24 76	0.17 39	0.23 590	0.18 175	0.15 166	0.24 126	0.20 135	0.14 141	0.18 204	0.14 190	0.10 82	0.19 120	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.08 257	0.20 507

CREStereo	0.14 102	0.09 57	0.27 121	0.14 2	0.08 12	0.22 309	0.15 166	0.26 166	0.26 258	0.16 188	0.21 249	0.14 190	0.13 214	0.19 120	0.14 157	0.09 381	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 180	0.06 14
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
LGCAT	0.15 143	0.07 2	0.19 16	0.15 5	0.09 22	0.13 34	0.12 44	0.13 8	0.10 3	0.13 113	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.31 382	0.14 157	0.23 661	0.24 630	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.41 658

aanet-new-90k	0.15 143	0.14 293	0.49 337	0.21 223	0.11 129	0.15 63	0.14 116	0.24 126	0.17 69	0.10 27	0.12 70	0.10 52	0.12 167	0.21 176	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.32 621

aanet-32k-new	0.15 143	0.18 436	0.43 265	0.21 223	0.10 80	0.16 104	0.15 166	0.22 89	0.18 92	0.11 46	0.14 129	0.09 28	0.13 214	0.18 96	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.23 545

aanet-new-28k	0.15 143	0.16 373	0.50 358	0.20 175	0.10 80	0.16 104	0.14 116	0.20 57	0.15 45	0.13 113	0.14 129	0.12 133	0.12 167	0.17 75	0.12 45	0.06 45	0.08 266	0.06 53	0.07 213	0.07 180	0.18 470

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 143	0.13 243	0.41 247	0.20 175	0.11 129	0.14 42	0.14 116	0.22 89	0.17 69	0.12 77	0.13 92	0.10 52	0.10 82	0.16 54	0.13 107	0.05 1	0.08 266	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.43 666

aanet-new-22k	0.15 143	0.15 329	0.44 276	0.22 292	0.11 129	0.15 63	0.13 82	0.24 126	0.19 120	0.12 77	0.14 129	0.12 133	0.12 167	0.17 75	0.11 15	0.05 1	0.08 266	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.27 593

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 143	0.23 525	0.58 471	0.17 39	0.12 189	0.15 63	0.14 116	0.25 150	0.18 92	0.11 46	0.14 129	0.12 133	0.10 82	0.15 32	0.11 15	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.22 535

Foundation-i1c-attn	0.15 143	0.07 2	0.20 26	0.18 72	0.11 129	0.15 63	0.15 166	0.26 166	0.29 310	0.15 169	0.16 164	0.17 241	0.14 245	0.19 120	0.15 200	0.07 122	0.22 601	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.26 585

Foundation-i1b	0.15 143	0.08 23	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.16 104	0.16 222	0.27 183	0.29 310	0.15 169	0.15 150	0.18 256	0.12 167	0.18 96	0.14 157	0.07 122	0.23 614	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.21 520

Selective-IGEV-i32	0.15 143	0.10 95	0.34 183	0.32 619	0.19 513	0.16 104	0.14 116	0.29 219	0.19 120	0.13 113	0.14 129	0.13 157	0.08 15	0.23 230	0.14 157	0.06 45	0.13 449	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.11 270

Replicate-Monster	0.15 143	0.12 199	0.40 236	0.17 39	0.10 80	0.17 142	0.10 10	0.24 126	0.20 135	0.12 77	0.10 37	0.10 52	0.10 82	0.28 327	0.12 45	0.06 45	0.31 677	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.21 520

FlowAnything_test	0.15 143	0.12 199	0.23 68	0.21 223	0.12 189	0.18 175	0.16 222	0.25 150	0.17 69	0.15 169	0.13 92	0.15 211	0.14 245	0.19 120	0.17 263	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.12 558	0.08 257	0.10 215

water-stereo	0.15 143	0.11 146	0.32 168	0.19 125	0.10 80	0.17 142	0.14 116	0.26 166	0.20 135	0.18 235	0.23 278	0.16 225	0.16 289	0.14 14	0.14 157	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.11 270

depthmonostereo	0.15 143	0.12 199	0.34 183	0.19 125	0.09 22	0.20 245	0.15 166	0.28 199	0.24 214	0.16 188	0.18 204	0.16 225	0.18 351	0.21 176	0.14 157	0.07 122	0.07 199	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.08 83

DVStereo	0.15 143	0.09 57	0.26 104	0.18 72	0.10 80	0.21 276	0.14 116	0.24 126	0.22 176	0.22 287	0.21 249	0.16 225	0.15 267	0.24 245	0.17 263	0.07 122	0.07 199	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.08 83

tt45	0.15 143	0.14 293	0.29 134	0.19 125	0.11 129	0.23 334	0.18 328	0.23 104	0.18 92	0.16 188	0.13 92	0.14 190	0.10 82	0.31 382	0.15 200	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.08 83

999	0.15 143	0.13 243	0.30 144	0.19 125	0.12 189	0.20 245	0.17 267	0.25 150	0.20 135	0.14 141	0.16 164	0.14 190	0.11 121	0.36 435	0.16 232	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.08 83

mms	0.15 143	0.14 293	0.25 88	0.20 175	0.15 370	0.17 142	0.17 267	0.21 74	0.19 120	0.14 141	0.18 204	0.14 190	0.09 38	0.26 288	0.15 200	0.06 45	0.07 199	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.19 488

ours_stereo	0.15 143	0.14 293	0.29 134	0.21 223	0.14 300	0.17 142	0.18 328	0.21 74	0.20 135	0.13 113	0.18 204	0.14 190	0.10 82	0.24 245	0.15 200	0.06 45	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.13 365

fffy	0.15 143	0.14 293	0.31 154	0.21 223	0.14 300	0.19 202	0.18 328	0.24 126	0.19 120	0.13 113	0.17 184	0.15 211	0.13 214	0.25 266	0.15 200	0.06 45	0.08 266	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.15 425

WCG-NET	0.15 143	0.12 199	0.31 154	0.18 72	0.09 22	0.18 175	0.17 267	0.23 104	0.29 310	0.18 235	0.22 263	0.15 211	0.12 167	0.19 120	0.13 107	0.06 45	0.12 428	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.06 14

IGEV-Stereo++	0.15 143	0.09 57	0.27 121	0.21 223	0.13 254	0.14 42	0.11 27	0.23 104	0.19 120	0.15 169	0.14 129	0.11 93	0.11 121	0.19 120	0.12 45	0.06 45	0.21 589	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.28 602

Pointernet	0.15 143	0.08 23	0.35 194	0.19 125	0.12 189	0.20 245	0.12 44	0.34 297	0.25 241	0.15 169	0.16 164	0.13 157	0.11 121	0.18 96	0.13 107	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.08 83

MGS-Stereo	0.15 143	0.12 199	0.38 212	0.19 125	0.11 129	0.18 175	0.17 267	0.21 74	0.23 194	0.14 141	0.24 289	0.16 225	0.10 82	0.19 120	0.13 107	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.10 425	0.07 37

MaDis-Stereo	0.15 143	0.17 409	0.39 221	0.19 125	0.15 370	0.16 104	0.13 82	0.26 166	0.22 176	0.13 113	0.15 150	0.14 190	0.11 121	0.17 75	0.17 263	0.08 276	0.07 199	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.06 14

UniTT-Stereo	0.15 143	0.12 199	0.45 282	0.21 223	0.14 300	0.17 142	0.13 82	0.20 57	0.19 120	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.11 121	0.18 96	0.17 263	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.07 37

CASnet	0.15 143	0.13 243	0.30 144	0.22 292	0.08 12	0.15 63	0.14 116	0.28 199	0.26 258	0.23 299	0.20 229	0.15 211	0.11 121	0.18 96	0.13 107	0.07 122	0.05 6	0.11 510	0.09 416	0.08 257	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 143	0.09 57	0.34 183	0.17 39	0.09 22	0.22 309	0.14 116	0.27 183	0.27 276	0.15 169	0.18 204	0.19 270	0.14 245	0.23 230	0.14 157	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.06 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 143	0.10 95	0.34 183	0.32 619	0.19 513	0.16 104	0.14 116	0.29 219	0.20 135	0.13 113	0.14 129	0.13 157	0.08 15	0.23 230	0.14 157	0.06 45	0.13 449	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.11 270

GLC_STEREO	0.15 143	0.11 146	0.31 154	0.22 292	0.09 22	0.17 142	0.15 166	0.24 126	0.28 287	0.17 212	0.20 229	0.17 241	0.11 121	0.24 245	0.17 263	0.07 122	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.07 180	0.07 37

CroCo-Stereo	0.15 143	0.16 373	0.34 183	0.25 457	0.12 189	0.11 19	0.18 328	0.35 306	0.24 214	0.13 113	0.13 92	0.18 256	0.12 167	0.15 32	0.13 107	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.06 14
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
quiztm	0.16 174	0.19 456	0.37 207	0.22 292	0.15 370	0.17 142	0.17 267	0.36 322	0.24 214	0.18 235	0.21 249	0.14 190	0.10 82	0.17 75	0.14 157	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.08 257	0.07 37

DF	0.16 174	0.09 57	0.31 154	0.31 610	0.16 414	0.17 142	0.15 166	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.23 278	0.19 270	0.11 121	0.24 245	0.16 232	0.08 276	0.23 614	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.09 139

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 174	0.20 472	0.79 572	0.19 125	0.12 189	0.12 26	0.14 116	0.26 166	0.18 92	0.11 46	0.12 70	0.10 52	0.10 82	0.13 7	0.11 15	0.06 45	0.07 199	0.06 53	0.07 213	0.05 4	0.18 470

RT-Monster	0.16 174	0.09 57	0.25 88	0.18 72	0.14 300	0.20 245	0.12 44	0.31 262	0.33 373	0.25 322	0.22 263	0.17 241	0.13 214	0.19 120	0.15 200	0.07 122	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.10 215

Foundation-i1a	0.16 174	0.08 23	0.20 26	0.18 72	0.11 129	0.18 175	0.16 222	0.26 166	0.30 328	0.17 212	0.16 164	0.19 270	0.13 214	0.21 176	0.14 157	0.07 122	0.21 589	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.26 585

Foundation-i1	0.16 174	0.08 23	0.21 43	0.21 223	0.13 254	0.17 142	0.15 166	0.33 290	0.32 354	0.16 188	0.17 184	0.22 316	0.13 214	0.19 120	0.16 232	0.07 122	0.23 614	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.16 442

Anonymus123	0.16 174	0.10 95	0.46 297	0.18 72	0.11 129	0.41 586	0.15 166	0.30 239	0.23 194	0.12 77	0.11 50	0.12 133	0.09 38	0.17 75	0.17 263	0.05 1	0.07 199	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.09 139

DDF-Stereo	0.16 174	0.08 23	0.30 144	0.21 223	0.20 541	0.12 26	0.14 116	0.20 57	0.19 120	0.11 46	0.10 37	0.13 157	0.12 167	0.24 245	0.20 359	0.09 381	0.18 554	0.07 160	0.06 112	0.20 636	0.19 488

GIP-stereo	0.16 174	0.12 199	0.25 88	0.24 411	0.22 574	0.15 63	0.14 116	0.32 271	0.21 162	0.11 46	0.16 164	0.13 157	0.09 38	0.20 152	0.13 107	0.07 122	0.13 449	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.32 621

rvit_stereo_0081	0.16 174	0.13 243	0.30 144	0.21 223	0.12 189	0.17 142	0.17 267	0.24 126	0.34 386	0.17 212	0.19 218	0.18 256	0.15 267	0.20 152	0.17 263	0.11 500	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.09 359	0.07 37

rvit_stereo_0082	0.16 174	0.13 243	0.30 144	0.21 223	0.12 189	0.17 142	0.17 267	0.24 126	0.34 386	0.17 212	0.19 218	0.18 256	0.15 267	0.20 152	0.17 263	0.11 500	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.09 359	0.07 37

rvit_stereo_0080	0.16 174	0.17 409	0.35 194	0.19 125	0.13 254	0.14 42	0.20 416	0.29 219	0.26 258	0.16 188	0.17 184	0.19 270	0.14 245	0.19 120	0.16 232	0.11 500	0.08 266	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.08 83

AIO-Stereo	0.16 174	0.12 199	0.29 134	0.30 594	0.20 541	0.16 104	0.14 116	0.28 199	0.22 176	0.14 141	0.15 150	0.13 157	0.08 15	0.20 152	0.15 200	0.06 45	0.16 514	0.07 160	0.08 307	0.06 95	0.24 559

WCG-NET（raft）	0.16 174	0.14 293	0.32 168	0.18 72	0.09 22	0.19 202	0.16 222	0.24 126	0.27 276	0.19 242	0.19 218	0.20 292	0.12 167	0.22 206	0.13 107	0.06 45	0.17 542	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.07 37

whm_eth	0.16 174	0.17 409	0.35 194	0.19 125	0.13 254	0.14 42	0.20 416	0.29 219	0.26 258	0.16 188	0.17 184	0.19 270	0.14 245	0.19 120	0.16 232	0.11 500	0.08 266	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.08 83

CAS	0.16 174	0.07 2	0.29 134	0.42 677	0.17 448	0.20 245	0.18 328	0.23 104	0.20 135	0.15 169	0.19 218	0.11 93	0.10 82	0.15 32	0.14 157	0.31 686	0.04 1	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.16 442

ProNet	0.16 174	0.13 243	0.36 201	0.21 223	0.15 370	0.20 245	0.19 375	0.29 219	0.23 194	0.14 141	0.13 92	0.13 157	0.12 167	0.25 266	0.13 107	0.06 45	0.09 312	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.22 535

CroCo-Stereo Lap2	0.16 174	0.18 436	0.39 221	0.26 500	0.18 478	0.11 19	0.19 375	0.30 239	0.22 176	0.13 113	0.16 164	0.15 211	0.11 121	0.17 75	0.15 200	0.07 122	0.07 199	0.08 263	0.06 112	0.08 257	0.07 37

CREStereo++_RVC	0.16 174	0.09 57	0.42 257	0.17 39	0.11 129	0.18 175	0.13 82	0.23 104	0.31 340	0.21 266	0.31 371	0.13 157	0.11 121	0.17 75	0.16 232	0.07 122	0.04 1	0.06 53	0.15 621	0.06 95	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 174	0.11 146	0.43 265	0.16 13	0.08 12	0.25 380	0.14 116	0.23 104	0.29 310	0.25 322	0.30 358	0.16 225	0.12 167	0.18 96	0.13 107	0.08 276	0.07 199	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.08 83

XX-TBD	0.16 174	0.21 486	0.43 265	0.22 292	0.10 80	0.23 334	0.15 166	0.23 104	0.28 287	0.22 287	0.26 309	0.14 190	0.12 167	0.16 54	0.14 157	0.08 276	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 180	0.06 14

PMTNet	0.16 174	0.09 57	0.31 154	0.15 5	0.09 22	0.23 334	0.15 166	0.26 166	0.24 214	0.17 212	0.21 249	0.16 225	0.14 245	0.23 230	0.14 157	0.29 682	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 180	0.07 37

SE	0.17 196	0.22 506	0.32 168	0.22 292	0.12 189	0.23 334	0.16 222	0.30 239	0.21 162	0.20 256	0.28 333	0.15 211	0.17 315	0.17 75	0.17 263	0.10 455	0.06 100	0.09 369	0.09 416	0.12 529	0.12 328

aanet-new-78k	0.17 196	0.14 293	0.80 577	0.21 223	0.10 80	0.14 42	0.14 116	0.23 104	0.17 69	0.10 27	0.13 92	0.10 52	0.13 214	0.19 120	0.11 15	0.05 1	0.16 514	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.26 585

PSi22	0.17 196	0.18 436	0.42 257	0.20 175	0.09 22	0.16 104	0.11 27	0.30 239	0.25 241	0.13 113	0.15 150	0.21 308	0.13 214	0.30 367	0.16 232	0.06 45	0.22 601	0.05 1	0.04 1	0.08 257	0.13 365

Zero-FE251	0.17 196	0.09 57	0.38 212	0.18 72	0.10 80	0.20 245	0.13 82	0.20 57	0.15 45	0.75 678	0.13 92	0.13 157	0.11 121	0.16 54	0.16 232	0.08 276	0.10 360	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.18 470

xyz-stereo-finetune	0.17 196	0.17 409	0.29 134	0.17 39	0.08 12	0.24 359	0.21 444	0.30 239	0.32 354	0.19 242	0.22 263	0.19 270	0.15 267	0.30 367	0.22 408	0.06 45	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.06 95	0.07 37

rvit_stereo_0083	0.17 196	0.13 243	0.29 134	0.21 223	0.13 254	0.17 142	0.17 267	0.23 104	0.36 414	0.16 188	0.22 263	0.19 270	0.17 315	0.21 176	0.17 263	0.11 500	0.10 360	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.08 83

rvit_stereo_0081_aga	0.17 196	0.17 409	0.40 236	0.21 223	0.14 300	0.20 245	0.17 267	0.24 126	0.26 258	0.18 235	0.21 249	0.20 292	0.14 245	0.20 152	0.15 200	0.12 540	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.10 425	0.08 83

RAFT-Stereo-weight	0.17 196	0.10 95	0.31 154	0.20 175	0.12 189	0.20 245	0.16 222	0.38 348	0.33 373	0.25 322	0.20 229	0.19 270	0.10 82	0.19 120	0.16 232	0.07 122	0.13 449	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.09 139

CAS++	0.17 196	0.13 243	0.35 194	0.18 72	0.13 254	0.17 142	0.16 222	0.42 406	0.25 241	0.19 242	0.18 204	0.13 157	0.10 82	0.22 206	0.12 45	0.12 540	0.10 360	0.11 510	0.08 307	0.10 425	0.09 139
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
RCA-Stereo	0.17 196	0.10 95	0.33 178	0.20 175	0.11 129	0.19 202	0.17 267	0.39 370	0.36 414	0.21 266	0.25 299	0.17 241	0.17 315	0.18 96	0.15 200	0.07 122	0.14 468	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.08 83

iRaftStereo_RVC	0.17 196	0.16 373	0.35 194	0.21 223	0.11 129	0.20 245	0.17 267	0.34 297	0.25 241	0.20 256	0.25 299	0.19 270	0.12 167	0.21 176	0.16 232	0.07 122	0.12 428	0.10 452	0.09 416	0.09 359	0.14 406

Gwc-CoAtRS	0.17 196	0.10 95	0.41 247	0.20 175	0.12 189	0.20 245	0.15 166	0.34 297	0.29 310	0.23 299	0.23 278	0.27 394	0.15 267	0.21 176	0.14 157	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.07 37

monster_256*512	0.18 208	0.15 329	0.25 88	0.23 355	0.13 254	0.22 309	0.21 444	0.42 406	0.31 340	0.19 242	0.22 263	0.24 353	0.17 315	0.19 120	0.17 263	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.09 139

Weightmod_eth	0.18 208	0.20 472	0.34 183	0.22 292	0.17 448	0.21 276	0.18 328	0.27 183	0.20 135	0.17 212	0.26 309	0.19 270	0.17 315	0.28 327	0.17 263	0.19 651	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.09 359	0.10 215

NLSM1	0.18 208	0.12 199	0.21 43	0.21 223	0.18 478	0.25 380	0.17 267	0.51 513	0.43 501	0.17 212	0.21 249	0.13 157	0.15 267	0.22 206	0.18 295	0.08 276	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.07 180	0.07 37

FE-Mocha	0.18 208	0.11 146	0.40 236	0.26 500	0.14 300	0.19 202	0.14 116	0.36 322	0.24 214	0.24 309	0.24 289	0.23 332	0.14 245	0.27 303	0.19 331	0.08 276	0.08 266	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.08 83

252Zero-FE	0.18 208	0.08 23	0.28 128	0.18 72	0.10 80	0.15 63	0.11 27	0.22 89	0.22 176	0.76 681	0.11 50	0.09 28	0.08 15	0.17 75	0.15 200	0.07 122	0.51 712	0.06 53	0.08 307	0.06 95	0.10 215

xyz-stereo-finetune2	0.18 208	0.16 373	0.32 168	0.16 13	0.09 22	0.27 408	0.19 375	0.29 219	0.21 162	0.23 299	0.29 342	0.21 308	0.23 418	0.37 445	0.23 428	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.06 112	0.06 95	0.07 37

Reg-Stereo(zero)	0.18 208	0.08 23	0.39 221	0.19 125	0.19 513	0.24 359	0.18 328	0.29 219	0.29 310	0.24 309	0.21 249	0.24 353	0.18 351	0.22 206	0.21 390	0.07 122	0.11 397	0.06 53	0.07 213	0.06 95	0.11 270

SCV	0.18 208	0.15 329	0.37 207	0.26 500	0.20 541	0.16 104	0.16 222	0.35 306	0.23 194	0.14 141	0.16 164	0.13 157	0.09 38	0.31 382	0.12 45	0.08 276	0.19 568	0.07 160	0.07 213	0.09 359	0.26 585

tg	0.18 208	0.15 329	0.34 183	0.22 292	0.11 129	0.23 334	0.15 166	0.35 306	0.27 276	0.20 256	0.25 299	0.20 292	0.12 167	0.25 266	0.16 232	0.07 122	0.07 199	0.09 369	0.09 416	0.08 257	0.13 365

dual_stereo	0.18 208	0.08 23	0.26 104	0.21 223	0.32 658	0.11 19	0.13 82	0.27 183	0.20 135	0.11 46	0.09 15	0.10 52	0.08 15	0.20 152	0.14 157	0.07 122	0.45 702	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.65 707

Occ-G	0.18 208	0.10 95	0.38 212	0.23 355	0.15 370	0.16 104	0.18 328	0.23 104	0.26 258	0.15 169	0.20 229	0.21 308	0.11 121	0.22 206	0.19 331	0.07 122	0.17 542	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.30 611

rvit_stereo_ft	0.18 208	0.19 456	0.43 265	0.25 457	0.14 300	0.17 142	0.21 444	0.30 239	0.28 287	0.17 212	0.19 218	0.20 292	0.17 315	0.22 206	0.18 295	0.11 500	0.07 199	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.08 83

MoCha-V2	0.18 208	0.12 199	0.40 236	0.30 594	0.24 607	0.16 104	0.15 166	0.28 199	0.19 120	0.16 188	0.16 164	0.13 157	0.13 214	0.30 367	0.13 107	0.06 45	0.28 655	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.25 571

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 208	0.15 329	0.27 121	0.20 175	0.13 254	0.24 359	0.17 267	0.31 262	0.37 430	0.43 597	0.17 184	0.13 157	0.12 167	0.20 152	0.16 232	0.08 276	0.07 199	0.09 369	0.07 213	0.09 359	0.08 83

MyStereo07	0.18 208	0.15 329	0.44 276	0.22 292	0.16 414	0.25 380	0.22 480	0.31 262	0.26 258	0.22 287	0.13 92	0.12 133	0.13 214	0.33 403	0.14 157	0.07 122	0.13 449	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

ff7	0.18 208	0.13 243	0.41 247	0.21 223	0.15 370	0.21 276	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.21 266	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.25 639	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 641

ffff	0.18 208	0.13 243	0.41 247	0.21 223	0.15 370	0.21 276	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.21 266	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.25 639	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 641

11t	0.18 208	0.13 243	0.41 247	0.21 223	0.15 370	0.21 276	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.21 266	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.25 639	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 641

plain	0.18 208	0.16 373	0.59 480	0.21 223	0.13 254	0.16 104	0.17 267	0.29 219	0.23 194	0.16 188	0.26 309	0.13 157	0.17 315	0.27 303	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.07 213	0.10 425	0.07 37

MIF-Stereo (partial)	0.18 208	0.13 243	0.50 358	0.22 292	0.15 370	0.16 104	0.13 82	0.29 219	0.26 258	0.17 212	0.26 309	0.16 225	0.17 315	0.25 266	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.08 83

GCAP-Stereo	0.18 208	0.21 486	0.47 305	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.10 10	0.28 199	0.24 214	0.20 256	0.22 263	0.15 211	0.13 214	0.21 176	0.16 232	0.07 122	0.19 568	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

Any-RAFT	0.18 208	0.09 57	0.33 178	0.19 125	0.10 80	0.29 452	0.16 222	0.44 440	0.32 354	0.25 322	0.27 325	0.29 420	0.16 289	0.23 230	0.13 107	0.08 276	0.07 199	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.07 37

knoymous	0.18 208	0.10 95	0.35 194	0.17 39	0.11 129	0.21 276	0.17 267	0.33 290	0.24 214	0.24 309	0.28 333	0.27 394	0.16 289	0.24 245	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.06 112	0.09 359	0.10 215

MC-Stereo	0.18 208	0.10 95	0.36 201	0.28 565	0.14 300	0.18 175	0.15 166	0.24 126	0.20 135	0.21 266	0.24 289	0.16 225	0.13 214	0.25 266	0.14 157	0.07 122	0.17 542	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.30 611

ccc-4	0.18 208	0.13 243	0.41 247	0.21 223	0.15 370	0.21 276	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.21 266	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.25 639	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 641

test-3	0.18 208	0.10 95	0.48 320	0.23 355	0.14 300	0.18 175	0.16 222	0.32 271	0.29 310	0.26 332	0.17 184	0.22 316	0.13 214	0.26 288	0.19 331	0.06 45	0.14 468	0.08 263	0.08 307	0.06 95	0.10 215

test_1	0.18 208	0.10 95	0.48 320	0.23 355	0.14 300	0.18 175	0.16 222	0.32 271	0.29 310	0.26 332	0.17 184	0.22 316	0.13 214	0.26 288	0.19 331	0.06 45	0.14 468	0.08 263	0.08 307	0.06 95	0.10 215

cross-raft	0.18 208	0.12 199	0.40 236	0.27 537	0.16 414	0.20 245	0.24 535	0.34 297	0.24 214	0.23 299	0.28 333	0.29 420	0.15 267	0.19 120	0.16 232	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.07 37

s12784h	0.18 208	0.09 57	0.38 212	0.18 72	0.07 1	0.33 516	0.19 375	0.39 370	0.34 386	0.24 309	0.25 299	0.18 256	0.18 351	0.25 266	0.17 263	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 208	0.10 95	0.45 282	0.20 175	0.12 189	0.20 245	0.16 222	0.40 381	0.31 340	0.23 299	0.21 249	0.26 388	0.15 267	0.21 176	0.14 157	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.06 14

Weightmod	0.19 238	0.19 456	0.34 183	0.21 223	0.18 478	0.24 359	0.17 267	0.27 183	0.22 176	0.19 242	0.30 358	0.19 270	0.15 267	0.29 350	0.20 359	0.12 540	0.11 397	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.17 463

SMOE	0.19 238	0.17 409	0.39 221	0.22 292	0.13 254	0.27 408	0.21 444	0.31 262	0.24 214	0.22 287	0.27 325	0.21 308	0.17 315	0.19 120	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.12 546	0.07 213	0.11 481	0.12 328

GGDA	0.19 238	0.20 472	0.53 410	0.18 72	0.10 80	0.21 276	0.16 222	0.35 306	0.32 354	0.22 287	0.29 342	0.19 270	0.16 289	0.38 448	0.18 295	0.08 276	0.05 6	0.06 53	0.06 112	0.08 257	0.09 139

WQFJA1	0.19 238	0.12 199	0.20 26	0.22 292	0.18 478	0.25 380	0.19 375	0.55 566	0.55 614	0.16 188	0.17 184	0.15 211	0.17 315	0.20 152	0.20 359	0.07 122	0.09 312	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

WQFJX	0.19 238	0.12 199	0.21 43	0.22 292	0.18 478	0.25 380	0.18 328	0.57 586	0.49 577	0.17 212	0.17 184	0.14 190	0.16 289	0.24 245	0.19 331	0.08 276	0.08 266	0.08 263	0.06 112	0.08 257	0.11 270

NLMM	0.19 238	0.12 199	0.20 26	0.22 292	0.18 478	0.25 380	0.19 375	0.55 566	0.55 614	0.16 188	0.17 184	0.15 211	0.17 315	0.20 152	0.20 359	0.07 122	0.09 312	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

MM-Stereo_test3	0.19 238	0.15 329	0.39 221	0.25 457	0.15 370	0.19 202	0.22 480	0.42 406	0.40 468	0.17 212	0.24 289	0.17 241	0.12 167	0.22 206	0.16 232	0.08 276	0.21 589	0.08 263	0.06 112	0.09 359	0.11 270

MM-Stereo_test2	0.19 238	0.11 146	0.47 305	0.25 457	0.11 129	0.21 276	0.20 416	0.28 199	0.24 214	0.16 188	0.17 184	0.13 157	0.11 121	0.21 176	0.14 157	0.06 45	0.26 645	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.41 658

GREAT-IGEV	0.19 238	0.11 146	0.39 221	0.22 292	0.33 660	0.14 42	0.15 166	0.18 32	0.22 176	0.14 141	0.16 164	0.09 28	0.09 38	0.23 230	0.14 157	0.06 45	0.50 711	0.06 53	0.06 112	0.07 180	0.53 688
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 238	0.14 293	0.40 236	0.30 594	0.20 541	0.15 63	0.16 222	0.35 306	0.26 258	0.17 212	0.16 164	0.13 157	0.09 38	0.31 382	0.14 157	0.07 122	0.22 601	0.06 53	0.06 112	0.09 359	0.25 571

H2IRNET	0.19 238	0.18 436	0.50 358	0.22 292	0.12 189	0.20 245	0.16 222	0.28 199	0.31 340	0.17 212	0.32 383	0.25 368	0.20 380	0.24 245	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.10 478	0.10 425	0.08 83

IGEV++	0.19 238	0.13 243	0.38 212	0.30 594	0.19 513	0.15 63	0.15 166	0.32 271	0.18 92	0.13 113	0.16 164	0.12 133	0.11 121	0.24 245	0.15 200	0.07 122	0.32 682	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.42 663

MSKI-zero shot	0.19 238	0.10 95	0.47 305	0.30 594	0.14 300	0.21 276	0.14 116	0.33 290	0.22 176	0.24 309	0.25 299	0.22 316	0.10 82	0.32 393	0.14 157	0.07 122	0.30 673	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.09 139

RAFT-Test	0.19 238	0.11 146	0.41 247	0.26 500	0.21 558	0.26 401	0.17 267	0.37 339	0.26 258	0.24 309	0.29 342	0.32 461	0.14 245	0.22 206	0.15 200	0.07 122	0.08 266	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.07 37

EGLCR-Stereo	0.19 238	0.09 57	0.34 183	0.29 583	0.17 448	0.28 427	0.16 222	0.30 239	0.23 194	0.22 287	0.11 50	0.16 225	0.09 38	0.28 327	0.15 200	0.07 122	0.25 639	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.37 649

Selective-RAFT	0.19 238	0.14 293	0.37 207	0.24 411	0.11 129	0.30 467	0.15 166	0.35 306	0.34 386	0.17 212	0.17 184	0.22 316	0.18 351	0.29 350	0.18 295	0.07 122	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.08 257	0.08 83

test_4	0.19 238	0.16 373	0.39 221	0.24 411	0.13 254	0.19 202	0.21 444	0.27 183	0.24 214	0.24 309	0.47 566	0.22 316	0.13 214	0.27 303	0.18 295	0.06 45	0.06 100	0.09 369	0.09 416	0.07 180	0.06 14

Patchmatch Stereo++	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.14 116	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.27 303	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139
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
PSM-adaLoss	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.15 166	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.25 266	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

ROB_FTStereo_v2	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.15 166	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.25 266	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

ROB_FTStereo	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.13 82	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.25 266	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

HUI-Stereo	0.19 238	0.13 243	0.52 399	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.14 116	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.23 230	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

DeepStereo_RVC	0.19 238	0.12 199	0.47 305	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.16 222	0.29 219	0.24 214	0.28 358	0.27 325	0.23 332	0.28 503	0.24 245	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.09 359	0.10 215

iGMRVC	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.15 166	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.27 303	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

iRAFT	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.14 116	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.27 303	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

AnonymousM	0.19 238	0.20 472	0.30 144	0.18 72	0.10 80	0.19 202	0.17 267	0.32 271	0.27 276	0.27 344	0.21 249	0.18 256	0.14 245	0.21 176	0.16 232	0.09 381	0.08 266	0.38 692	0.15 621	0.06 95	0.08 83

CRE-IMP	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.23 355	0.11 129	0.24 359	0.17 267	0.31 262	0.24 214	0.27 344	0.26 309	0.24 353	0.17 315	0.24 245	0.19 331	0.09 381	0.05 6	0.10 452	0.07 213	0.10 425	0.10 215

RAFT-IKP	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.18 175	0.15 166	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.26 288	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

raftrobust	0.19 238	0.19 456	0.42 257	0.23 355	0.24 607	0.19 202	0.13 82	0.33 290	0.28 287	0.26 332	0.20 229	0.19 270	0.17 315	0.23 230	0.17 263	0.08 276	0.10 360	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.09 139

sCroCo_RVC	0.19 238	0.15 329	0.60 487	0.27 537	0.18 478	0.23 334	0.16 222	0.28 199	0.24 214	0.14 141	0.22 263	0.17 241	0.14 245	0.22 206	0.16 232	0.11 500	0.11 397	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.10 215

R-Stereo Train	0.19 238	0.10 95	0.49 337	0.22 292	0.12 189	0.23 334	0.18 328	0.43 419	0.20 135	0.31 423	0.45 547	0.20 292	0.14 245	0.18 96	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.07 37

RAFT-Stereo	0.19 238	0.10 95	0.49 337	0.22 292	0.12 189	0.23 334	0.18 328	0.43 419	0.20 135	0.31 423	0.45 547	0.20 292	0.14 245	0.18 96	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.07 37
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ManiGeoR	0.20 270	0.22 506	0.70 537	0.16 13	0.12 189	0.22 309	0.14 116	0.41 399	0.28 287	0.19 242	0.24 289	0.19 270	0.16 289	0.35 425	0.20 359	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.09 139

HLF11	0.20 270	0.20 472	0.68 527	0.16 13	0.12 189	0.21 276	0.12 44	0.39 370	0.25 241	0.21 266	0.30 358	0.19 270	0.18 351	0.38 448	0.22 408	0.09 381	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.08 257	0.09 139

HLf10	0.20 270	0.22 506	0.70 537	0.16 13	0.12 189	0.22 309	0.14 116	0.41 399	0.28 287	0.19 242	0.24 289	0.19 270	0.16 289	0.35 425	0.20 359	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.09 139

TestStereo_HL2	0.20 270	0.19 456	0.54 424	0.17 39	0.11 129	0.21 276	0.15 166	0.35 306	0.31 340	0.23 299	0.31 371	0.19 270	0.17 315	0.40 458	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.09 139

TestStereo-Hl	0.20 270	0.16 373	0.50 358	0.18 72	0.11 129	0.23 334	0.17 267	0.38 348	0.30 328	0.23 299	0.27 325	0.22 316	0.19 374	0.39 453	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.08 83

Lsterematch	0.20 270	0.15 329	0.44 276	0.20 175	0.10 80	0.22 309	0.17 267	0.27 183	0.34 386	0.28 358	0.37 450	0.24 353	0.22 403	0.25 266	0.23 428	0.08 276	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.08 83

WQFJX1	0.20 270	0.12 199	0.21 43	0.23 355	0.17 448	0.24 359	0.19 375	0.63 643	0.56 621	0.17 212	0.16 164	0.14 190	0.16 289	0.27 303	0.18 295	0.08 276	0.09 312	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

NLCSM	0.20 270	0.15 329	0.23 68	0.24 411	0.19 513	0.24 359	0.22 480	0.45 449	0.44 514	0.20 256	0.18 204	0.14 190	0.16 289	0.47 489	0.20 359	0.09 381	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.09 359	0.10 215

GEAStereo	0.20 270	0.10 95	0.31 154	0.35 642	0.42 682	0.19 202	0.16 222	0.23 104	0.18 92	0.14 141	0.15 150	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.18 295	0.08 276	0.28 655	0.06 53	0.05 36	0.08 257	0.57 693

gasm-f	0.20 270	0.12 199	0.36 201	0.35 642	0.36 670	0.18 175	0.17 267	0.23 104	0.18 92	0.14 141	0.19 218	0.10 52	0.11 121	0.20 152	0.19 331	0.08 276	0.28 655	0.06 53	0.05 36	0.09 359	0.57 693

GASTEREO	0.20 270	0.15 329	0.31 154	0.40 667	0.29 642	0.18 175	0.15 166	0.29 219	0.22 176	0.18 235	0.17 184	0.11 93	0.13 214	0.25 266	0.15 200	0.07 122	0.23 614	0.06 53	0.08 307	0.06 95	0.57 693

MSCF	0.20 270	0.14 293	0.31 154	0.40 667	0.29 642	0.17 142	0.15 166	0.29 219	0.22 176	0.17 212	0.16 164	0.11 93	0.13 214	0.24 245	0.15 200	0.07 122	0.23 614	0.06 53	0.08 307	0.07 180	0.57 693

MM-Stereo_test1	0.20 270	0.13 243	0.45 282	0.24 411	0.12 189	0.20 245	0.21 444	0.36 322	0.32 354	0.23 299	0.22 263	0.15 211	0.14 245	0.28 327	0.16 232	0.07 122	0.24 630	0.08 263	0.07 213	0.09 359	0.21 520

HART	0.20 270	0.14 293	0.42 257	0.26 500	0.24 607	0.17 142	0.16 222	0.32 271	0.25 241	0.15 169	0.26 309	0.17 241	0.09 38	0.24 245	0.14 157	0.06 45	0.36 692	0.07 160	0.05 36	0.08 257	0.27 593

AIO_rvc	0.20 270	0.16 373	0.49 337	0.41 674	0.29 642	0.15 63	0.17 267	0.21 74	0.19 120	0.17 212	0.14 129	0.13 157	0.08 15	0.35 425	0.13 107	0.07 122	0.19 568	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.41 658

AIO_test	0.20 270	0.12 199	0.46 297	0.45 682	0.38 674	0.15 63	0.17 267	0.28 199	0.20 135	0.19 242	0.13 92	0.14 190	0.09 38	0.39 453	0.13 107	0.07 122	0.21 589	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.34 633

rvit_0105_6	0.20 270	0.16 373	0.41 247	0.23 355	0.14 300	0.18 175	0.20 416	0.31 262	0.39 457	0.18 235	0.22 263	0.23 332	0.18 351	0.26 288	0.18 295	0.16 616	0.13 449	0.13 573	0.11 516	0.11 481	0.09 139

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 270	0.74 700	0.71 546	0.17 39	0.08 12	0.15 63	0.15 166	0.19 48	0.18 92	0.13 113	0.12 70	0.10 52	0.08 15	0.16 54	0.14 157	0.34 688	0.12 428	0.08 263	0.07 213	0.11 481	0.24 559

IGEVStereo-DCA	0.20 270	0.17 409	0.41 247	0.22 292	0.15 370	0.20 245	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.19 242	0.12 70	0.14 190	0.12 167	0.38 448	0.31 517	0.07 122	0.16 514	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 641

MIM_Stereo	0.20 270	0.17 409	0.55 434	0.20 175	0.21 558	0.17 142	0.14 116	0.37 339	0.27 276	0.28 358	0.35 424	0.23 332	0.13 214	0.28 327	0.16 232	0.06 45	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.15 425

AEACV	0.20 270	0.09 57	0.32 168	0.39 662	0.34 662	0.21 276	0.16 222	0.30 239	0.18 92	0.17 212	0.17 184	0.13 157	0.16 289	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.29 671	0.07 160	0.09 416	0.07 180	0.37 649

4D-IteraStereo	0.20 270	0.21 486	0.62 498	0.21 223	0.14 300	0.19 202	0.17 267	0.29 219	0.28 287	0.24 309	0.20 229	0.20 292	0.10 82	0.22 206	0.18 295	0.07 122	0.07 199	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.33 628

anonymousdsp	0.20 270	0.13 243	0.49 337	0.28 565	0.20 541	0.21 276	0.17 267	0.29 219	0.24 214	0.22 287	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.32 393	0.13 107	0.07 122	0.26 645	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.48 678

DCANet-4	0.20 270	0.11 146	0.58 471	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.39 370	0.42 490	0.29 383	0.31 371	0.17 241	0.22 403	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

fff	0.20 270	0.15 329	0.57 455	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.38 348	0.46 539	0.29 383	0.31 371	0.18 256	0.28 503	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

DisPM	0.20 270	0.11 146	0.52 399	0.24 411	0.13 254	0.18 175	0.19 375	0.30 239	0.31 340	0.33 461	0.34 416	0.23 332	0.16 289	0.34 418	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.12 328

IGEV-Stereo	0.20 270	0.13 243	0.49 337	0.28 565	0.20 541	0.21 276	0.17 267	0.29 219	0.24 214	0.22 287	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.32 393	0.13 107	0.07 122	0.26 645	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.48 678
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 270	0.17 409	0.45 282	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.27 572	0.28 199	0.28 287	0.31 423	0.32 383	0.28 407	0.17 315	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.23 614	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.07 37

error version	0.20 270	0.17 409	0.45 282	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.27 572	0.28 199	0.28 287	0.31 423	0.32 383	0.28 407	0.17 315	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.23 614	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.07 37

test-v	0.20 270	0.17 409	0.45 282	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.27 572	0.28 199	0.28 287	0.31 423	0.32 383	0.28 407	0.17 315	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.23 614	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.07 37

test_3	0.20 270	0.12 199	0.49 337	0.26 500	0.14 300	0.22 309	0.25 550	0.34 297	0.33 373	0.25 322	0.18 204	0.23 332	0.13 214	0.25 266	0.20 359	0.06 45	0.14 468	0.09 369	0.10 478	0.07 180	0.10 215

NRIStereo	0.20 270	0.12 199	0.50 358	0.23 355	0.11 129	0.24 359	0.19 375	0.30 239	0.28 287	0.26 332	0.26 309	0.25 368	0.18 351	0.34 418	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.09 359	0.09 139

Pruner-Stereo	0.20 270	0.12 199	0.49 337	0.29 583	0.12 189	0.19 202	0.17 267	0.32 271	0.31 340	0.33 461	0.32 383	0.25 368	0.15 267	0.25 266	0.22 408	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.10 215

test-2	0.20 270	0.17 409	0.45 282	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.27 572	0.28 199	0.28 287	0.31 423	0.32 383	0.28 407	0.17 315	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.23 614	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.07 37

test-1	0.20 270	0.12 199	0.49 337	0.23 355	0.23 590	0.22 309	0.23 510	0.36 322	0.29 310	0.21 266	0.25 299	0.24 353	0.14 245	0.18 96	0.22 408	0.07 122	0.14 468	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.14 406

DCANet	0.20 270	0.15 329	0.57 455	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.37 339	0.41 478	0.30 406	0.31 371	0.19 270	0.23 418	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.10 215

csc	0.20 270	0.15 329	0.57 455	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.38 348	0.46 539	0.29 383	0.31 371	0.18 256	0.28 503	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

cscssc	0.20 270	0.15 329	0.57 455	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.38 348	0.46 539	0.29 383	0.31 371	0.18 256	0.28 503	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 270	0.23 525	0.49 337	0.21 223	0.16 414	0.19 202	0.17 267	0.35 306	0.32 354	0.26 332	0.33 405	0.20 292	0.17 315	0.21 176	0.17 263	0.06 45	0.10 360	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.11 270

AFF-stereo	0.20 270	0.24 538	0.49 337	0.22 292	0.11 129	0.18 175	0.18 328	0.35 306	0.29 310	0.25 322	0.36 439	0.25 368	0.17 315	0.25 266	0.17 263	0.06 45	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.11 270

DIP-Stereo	0.20 270	0.13 243	0.48 320	0.20 175	0.13 254	0.28 427	0.12 44	0.43 419	0.26 258	0.27 344	0.32 383	0.21 308	0.17 315	0.26 288	0.20 359	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.10 215
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
S0	0.21 311	0.21 486	0.34 183	0.24 411	0.19 513	0.34 531	0.26 562	0.30 239	0.22 176	0.22 287	0.26 309	0.20 292	0.16 289	0.21 176	0.18 295	0.12 540	0.11 397	0.14 597	0.15 621	0.10 425	0.33 628

HLf8	0.21 311	0.23 525	0.69 530	0.15 5	0.12 189	0.24 359	0.14 116	0.42 406	0.32 354	0.20 256	0.26 309	0.18 256	0.15 267	0.35 425	0.18 295	0.10 455	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.10 215

TestStereo_HLe17	0.21 311	0.24 538	0.77 566	0.17 39	0.11 129	0.22 309	0.17 267	0.42 406	0.31 340	0.20 256	0.25 299	0.18 256	0.15 267	0.39 453	0.18 295	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.08 83

DN	0.21 311	0.09 57	0.58 471	0.40 667	0.18 478	0.22 309	0.18 328	0.30 239	0.25 241	0.15 169	0.19 218	0.18 256	0.10 82	0.26 288	0.19 331	0.14 589	0.18 554	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.42 663

Hybrid-DGEV-03	0.21 311	0.20 472	0.43 265	0.23 355	0.12 189	0.27 408	0.16 222	0.33 290	0.28 287	0.33 461	0.58 620	0.23 332	0.16 289	0.24 245	0.19 331	0.07 122	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.08 257	0.10 215

NLMM1	0.21 311	0.13 243	0.21 43	0.23 355	0.18 478	0.24 359	0.20 416	0.65 655	0.69 659	0.18 235	0.18 204	0.13 157	0.14 245	0.25 266	0.19 331	0.08 276	0.09 312	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.10 215

GSStereo	0.21 311	0.10 95	0.31 154	0.36 650	0.42 682	0.19 202	0.16 222	0.38 348	0.21 162	0.14 141	0.15 150	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.18 295	0.08 276	0.31 677	0.06 53	0.06 112	0.08 257	0.63 702

DA	0.21 311	0.11 146	0.33 178	0.28 565	0.23 590	0.30 467	0.16 222	0.29 219	0.27 276	0.15 169	0.22 263	0.17 241	0.15 267	0.26 288	0.15 200	0.07 122	0.28 655	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.56 690

zero-FE	0.21 311	0.08 23	1.10 646	0.24 411	0.27 630	0.12 26	0.14 116	0.20 57	0.20 135	0.12 77	0.11 50	0.13 157	0.11 121	0.22 206	0.19 331	0.09 381	0.23 614	0.07 160	0.08 307	0.19 628	0.27 593

GGEV	0.21 311	0.11 146	0.33 178	0.28 565	0.23 590	0.30 467	0.16 222	0.29 219	0.27 276	0.15 169	0.22 263	0.17 241	0.15 267	0.26 288	0.15 200	0.07 122	0.28 655	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.56 690

FLISNet	0.21 311	0.16 373	0.50 358	0.18 72	0.15 370	0.17 142	0.16 222	0.35 306	0.22 176	0.38 541	0.38 459	0.36 498	0.24 439	0.29 350	0.22 408	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.09 416	0.09 359	0.08 83

CoSv	0.21 311	0.16 373	0.50 358	0.18 72	0.15 370	0.17 142	0.16 222	0.35 306	0.22 176	0.38 541	0.38 459	0.36 498	0.24 439	0.29 350	0.22 408	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.09 416	0.09 359	0.08 83

AIO-test1	0.21 311	0.22 506	0.56 444	0.31 610	0.24 607	0.21 276	0.16 222	0.42 406	0.37 430	0.17 212	0.26 309	0.18 256	0.12 167	0.29 350	0.15 200	0.08 276	0.07 199	0.10 452	0.11 516	0.07 180	0.10 215

IGEV-RUCA	0.21 311	0.09 57	0.26 104	0.20 175	0.19 513	0.28 427	0.23 510	0.24 126	0.22 176	0.21 266	0.23 278	0.29 420	0.48 639	0.26 288	0.19 331	0.09 381	0.08 266	0.18 643	0.14 610	0.18 618	0.19 488

rvit_0105_4	0.21 311	0.17 409	0.49 337	0.23 355	0.14 300	0.20 245	0.23 510	0.35 306	0.40 468	0.19 242	0.24 289	0.25 368	0.20 380	0.28 327	0.18 295	0.16 616	0.13 449	0.12 546	0.11 516	0.11 481	0.10 215

model_zeroshot	0.21 311	0.14 293	0.51 379	0.34 636	0.18 478	0.26 401	0.16 222	0.41 399	0.24 214	0.33 461	0.20 229	0.25 368	0.12 167	0.26 288	0.16 232	0.09 381	0.21 589	0.07 160	0.08 307	0.07 180	0.13 365

AE-Stereo	0.21 311	0.12 199	0.50 358	0.25 457	0.15 370	0.24 359	0.18 328	0.40 381	0.34 386	0.19 242	0.26 309	0.21 308	0.13 214	0.22 206	0.16 232	0.07 122	0.26 645	0.09 369	0.10 478	0.07 180	0.31 615

ACVNet-DCA	0.21 311	0.16 373	0.50 358	0.27 537	0.13 254	0.31 489	0.19 375	0.43 419	0.32 354	0.21 266	0.20 229	0.13 157	0.17 315	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 655	0.08 263	0.06 112	0.09 359	0.23 545

11t1	0.21 311	0.12 199	0.45 282	0.20 175	0.15 370	0.27 408	0.17 267	0.37 339	0.28 287	0.27 344	0.25 299	0.24 353	0.23 418	0.28 327	0.25 454	0.09 381	0.19 568	0.07 160	0.07 213	0.09 359	0.23 545

LL-Strereo2	0.21 311	0.25 554	0.53 410	0.32 619	0.20 541	0.25 380	0.14 116	0.32 271	0.25 241	0.25 322	0.20 229	0.24 353	0.12 167	0.28 327	0.18 295	0.07 122	0.07 199	0.12 546	0.09 416	0.09 359	0.16 442

ADStereo(finetuned)	0.21 311	0.15 329	0.59 480	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.37 339	0.41 478	0.30 406	0.31 371	0.19 270	0.31 547	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.10 215

PFNet+	0.21 311	0.11 146	0.54 424	0.22 292	0.12 189	0.17 142	0.18 328	0.31 262	0.36 414	0.33 461	0.32 383	0.24 353	0.16 289	0.33 403	0.18 295	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.10 478	0.08 257	0.12 328

rafts_anoy	0.21 311	0.22 506	0.49 337	0.25 457	0.24 607	0.19 202	0.17 267	0.34 297	0.32 354	0.24 309	0.25 299	0.20 292	0.16 289	0.25 266	0.21 390	0.08 276	0.19 568	0.11 510	0.12 558	0.09 359	0.09 139

raft+_RVC	0.21 311	0.21 486	0.46 297	0.22 292	0.35 665	0.21 276	0.16 222	0.39 370	0.35 398	0.22 287	0.28 333	0.20 292	0.15 267	0.25 266	0.20 359	0.08 276	0.16 514	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.12 328

sAnonymous2	0.21 311	0.24 538	0.79 572	0.24 411	0.17 448	0.22 309	0.20 416	0.36 322	0.29 310	0.17 212	0.19 218	0.17 241	0.16 289	0.18 96	0.15 200	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.08 307	0.23 652	0.18 470

CroCo_RVC	0.21 311	0.24 538	0.79 572	0.24 411	0.17 448	0.22 309	0.20 416	0.36 322	0.29 310	0.17 212	0.19 218	0.17 241	0.16 289	0.18 96	0.15 200	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.08 307	0.23 652	0.18 470

RALAANet	0.21 311	0.24 538	0.53 410	0.23 355	0.14 300	0.22 309	0.13 82	0.38 348	0.30 328	0.29 383	0.26 309	0.25 368	0.15 267	0.28 327	0.20 359	0.08 276	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.10 425	0.07 37

GMStereo	0.21 311	0.30 590	0.57 455	0.21 223	0.12 189	0.24 359	0.18 328	0.30 239	0.41 478	0.26 332	0.24 289	0.17 241	0.16 289	0.25 266	0.19 331	0.10 455	0.07 199	0.08 263	0.08 307	0.11 481	0.09 139
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 339	0.47 660	0.67 521	0.30 594	0.31 654	0.11 19	0.11 27	0.18 32	0.15 45	0.09 9	0.11 50	0.09 28	0.09 38	0.27 303	0.12 45	0.09 381	0.39 694	0.06 53	0.04 1	0.24 656	0.49 680

AIO-test2	0.22 339	0.27 572	0.54 424	0.29 583	0.16 414	0.22 309	0.16 222	0.44 440	0.43 501	0.17 212	0.29 342	0.16 225	0.11 121	0.27 303	0.14 157	0.19 651	0.07 199	0.10 452	0.11 516	0.08 257	0.09 139

FACV-RUCA	0.22 339	0.15 329	0.38 212	0.24 411	0.23 590	0.26 401	0.19 375	0.41 399	0.35 398	0.26 332	0.32 383	0.22 316	0.25 452	0.24 245	0.19 331	0.10 455	0.07 199	0.15 616	0.08 307	0.16 587	0.14 406

rvit_0105_5	0.22 339	0.18 436	0.51 379	0.23 355	0.13 254	0.22 309	0.25 550	0.38 348	0.40 468	0.21 266	0.23 278	0.27 394	0.20 380	0.27 303	0.20 359	0.15 605	0.13 449	0.12 546	0.12 558	0.10 425	0.10 215

1test111	0.22 339	0.16 373	0.50 358	0.27 537	0.13 254	0.31 489	0.19 375	0.43 419	0.32 354	0.21 266	0.20 229	0.13 157	0.17 315	0.36 435	0.28 487	0.08 276	0.28 655	0.08 263	0.06 112	0.09 359	0.23 545

cc1	0.22 339	0.16 373	0.50 358	0.27 537	0.13 254	0.31 489	0.19 375	0.39 370	0.48 561	0.21 266	0.20 229	0.13 157	0.17 315	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 655	0.08 263	0.06 112	0.08 257	0.37 649

rrr	0.22 339	0.17 409	0.79 572	0.22 292	0.15 370	0.20 245	0.18 328	0.40 381	0.27 276	0.19 242	0.12 70	0.14 190	0.12 167	0.38 448	0.31 517	0.07 122	0.16 514	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.28 602

tt1	0.22 339	0.16 373	0.49 337	0.26 500	0.15 370	0.31 489	0.19 375	0.38 348	0.46 539	0.21 266	0.19 218	0.13 157	0.16 289	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 655	0.08 263	0.06 112	0.08 257	0.37 649

GCAPDPT-zeroshot	0.22 339	0.09 57	1.28 670	0.31 610	0.43 685	0.16 104	0.15 166	0.30 239	0.26 258	0.14 141	0.17 184	0.15 211	0.11 121	0.23 230	0.12 45	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.24 559

HH	0.22 339	0.12 199	0.55 434	0.32 619	0.16 414	0.27 408	0.18 328	0.36 322	0.25 241	0.20 256	0.26 309	0.34 479	0.18 351	0.33 403	0.15 200	0.07 122	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.31 615

HanStereo	0.22 339	0.12 199	0.55 434	0.32 619	0.16 414	0.27 408	0.18 328	0.36 322	0.25 241	0.20 256	0.26 309	0.34 479	0.18 351	0.33 403	0.15 200	0.07 122	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.31 615

CASS	0.22 339	0.16 373	0.40 236	0.26 500	0.12 189	0.29 452	0.19 375	0.40 381	0.32 354	0.34 482	0.35 424	0.25 368	0.25 452	0.26 288	0.21 390	0.13 564	0.08 266	0.11 510	0.09 416	0.11 481	0.12 328
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 339	0.19 456	0.64 508	0.22 292	0.12 189	0.28 427	0.20 416	0.48 482	0.39 457	0.31 423	0.24 289	0.19 270	0.24 439	0.28 327	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.08 83

IPLGR	0.22 339	0.14 293	0.75 556	0.21 223	0.11 129	0.25 380	0.18 328	0.44 440	0.38 441	0.29 383	0.28 333	0.21 308	0.19 374	0.37 445	0.19 331	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.07 37

GANet-ADL	0.22 339	0.14 293	0.51 379	0.23 355	0.14 300	0.29 452	0.19 375	0.48 482	0.36 414	0.26 332	0.33 405	0.32 461	0.20 380	0.26 288	0.22 408	0.11 500	0.07 199	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.11 270

TRStereo	0.22 339	0.21 486	0.62 498	0.40 667	0.19 513	0.22 309	0.16 222	0.58 600	0.30 328	0.21 266	0.21 249	0.22 316	0.13 214	0.27 303	0.14 157	0.09 381	0.09 312	0.09 369	0.11 516	0.06 95	0.19 488

LCNet	0.22 339	0.12 199	0.42 257	0.26 500	0.12 189	0.23 334	0.19 375	0.36 322	0.28 287	0.28 358	0.35 424	0.26 388	0.30 530	0.35 425	0.17 263	0.07 122	0.05 6	0.09 369	0.10 478	0.13 544	0.22 535

NF-Stereo	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.12 189	0.21 276	0.18 328	0.40 381	0.35 398	0.28 358	0.30 358	0.22 316	0.17 315	0.52 511	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.13 365

OCTAStereo	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.12 189	0.21 276	0.18 328	0.40 381	0.35 398	0.28 358	0.30 358	0.22 316	0.17 315	0.51 503	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.13 365

PSM-softLoss	0.22 339	0.11 146	0.53 410	0.25 457	0.12 189	0.20 245	0.17 267	0.39 370	0.29 310	0.29 383	0.32 383	0.24 353	0.16 289	0.53 514	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.09 416	0.08 257	0.12 328

KMStereo	0.22 339	0.11 146	0.53 410	0.25 457	0.12 189	0.20 245	0.17 267	0.39 370	0.29 310	0.29 383	0.32 383	0.24 353	0.16 289	0.53 514	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.09 416	0.08 257	0.12 328

SST-Stereo	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.14 300	0.19 202	0.17 267	0.32 271	0.26 258	0.34 482	0.33 405	0.29 420	0.25 452	0.56 532	0.18 295	0.08 276	0.05 6	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.07 37

RAFT_R40	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.13 254	0.18 175	0.18 328	0.32 271	0.31 340	0.33 461	0.33 405	0.30 441	0.23 418	0.55 525	0.19 331	0.08 276	0.05 6	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.07 37

RE-Stereo	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.12 189	0.21 276	0.18 328	0.40 381	0.35 398	0.28 358	0.30 358	0.22 316	0.17 315	0.51 503	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.13 365

TVStereo	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.12 189	0.21 276	0.18 328	0.40 381	0.35 398	0.28 358	0.30 358	0.22 316	0.17 315	0.51 503	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.13 365

RAFT-345	0.22 339	0.11 146	0.55 434	0.22 292	0.12 189	0.20 245	0.16 222	0.27 183	0.28 287	0.27 344	0.65 646	0.20 292	0.17 315	0.55 525	0.22 408	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.07 37

GMM-Stereo	0.22 339	0.10 95	0.56 444	0.23 355	0.13 254	0.24 359	0.24 535	0.38 348	0.29 310	0.31 423	0.44 532	0.27 394	0.21 393	0.31 382	0.17 263	0.07 122	0.05 6	0.10 452	0.09 416	0.08 257	0.19 488

Prome-Stereo	0.22 339	0.10 95	0.43 265	0.24 411	0.13 254	0.23 334	0.23 510	0.37 339	0.27 276	0.33 461	0.58 620	0.24 353	0.28 503	0.30 367	0.16 232	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.20 507

TestStereo	0.22 339	0.24 538	0.48 320	0.25 457	0.11 129	0.22 309	0.22 480	0.32 271	0.31 340	0.24 309	0.34 416	0.23 332	0.19 374	0.62 571	0.19 331	0.08 276	0.07 199	0.10 452	0.07 213	0.11 481	0.07 37

RALCasStereoNet	0.22 339	0.22 506	0.48 320	0.23 355	0.23 590	0.22 309	0.18 328	0.32 271	0.27 276	0.22 287	0.30 358	0.22 316	0.15 267	0.29 350	0.20 359	0.08 276	0.22 601	0.07 160	0.06 112	0.10 425	0.25 571

111	0.22 339	0.22 506	0.57 455	0.19 125	0.09 22	0.24 359	0.17 267	0.44 440	0.46 539	0.24 309	0.30 358	0.29 420	0.22 403	0.25 266	0.19 331	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.15 425

test_xeample3	0.22 339	0.17 409	0.81 579	0.21 223	0.15 370	0.20 245	0.18 328	0.40 381	0.25 241	0.19 242	0.12 70	0.13 157	0.12 167	0.34 418	0.33 536	0.07 122	0.20 583	0.07 160	0.08 307	0.08 257	0.34 633

FENet	0.22 339	0.13 243	0.48 320	0.22 292	0.12 189	0.27 408	0.18 328	0.43 419	0.37 430	0.31 423	0.32 383	0.29 420	0.23 418	0.27 303	0.24 440	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

HITNet	0.22 339	0.23 525	0.60 487	0.20 175	0.09 22	0.27 408	0.15 166	0.45 449	0.33 373	0.29 383	0.33 405	0.27 394	0.22 403	0.29 350	0.27 478	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.11 270
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
S	0.23 373	0.18 436	0.38 212	0.24 411	0.22 574	0.32 506	0.22 480	0.32 271	0.28 287	0.26 332	0.31 371	0.20 292	0.21 393	0.19 120	0.19 331	0.13 564	0.09 312	0.15 616	0.16 632	0.11 481	0.35 637

TestStereo_HL3	0.23 373	0.18 436	1.11 649	0.17 39	0.11 129	0.24 359	0.16 222	0.36 322	0.21 162	0.27 344	0.39 477	0.23 332	0.20 380	0.41 463	0.15 200	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.09 139

Hybrid-DGEV-2	0.23 373	0.20 472	0.53 410	0.24 411	0.13 254	0.28 427	0.15 166	0.50 501	0.45 527	0.28 358	0.26 309	0.25 368	0.26 471	0.29 350	0.20 359	0.07 122	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.07 180	0.10 215

IGEV-FE	0.23 373	0.11 146	0.82 583	0.21 223	0.23 590	0.20 245	0.19 375	0.38 348	0.23 194	0.34 482	0.22 263	0.29 420	0.14 245	0.24 245	0.20 359	0.07 122	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.35 637

GCAP-BAT	0.23 373	0.09 57	1.36 679	0.31 610	0.44 688	0.16 104	0.15 166	0.30 239	0.26 258	0.14 141	0.17 184	0.15 211	0.11 121	0.23 230	0.12 45	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.24 559

test_sample2	0.23 373	0.12 199	0.39 221	0.20 175	0.11 129	0.28 427	0.22 480	0.45 449	0.33 373	0.27 344	0.34 416	0.30 441	0.25 452	0.46 485	0.23 428	0.09 381	0.15 499	0.09 369	0.08 307	0.10 425	0.19 488

MyStereo06	0.23 373	0.15 329	0.74 552	0.22 292	0.14 300	0.25 380	0.22 480	0.43 419	0.25 241	0.36 515	0.24 289	0.34 479	0.18 351	0.24 245	0.20 359	0.07 122	0.12 428	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

xx1	0.23 373	0.16 373	0.50 358	0.27 537	0.13 254	0.31 489	0.19 375	0.39 370	0.48 561	0.21 266	0.20 229	0.28 407	0.25 452	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 655	0.10 452	0.11 516	0.09 359	0.23 545

IGEV_Zeroshot_test	0.23 373	0.11 146	0.82 583	0.21 223	0.23 590	0.20 245	0.19 375	0.38 348	0.23 194	0.34 482	0.22 263	0.29 420	0.14 245	0.24 245	0.20 359	0.07 122	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.35 637

StereoVision	0.23 373	0.23 525	0.55 434	0.27 537	0.17 448	0.23 334	0.22 480	0.40 381	0.32 354	0.21 266	0.51 583	0.22 316	0.16 289	0.29 350	0.19 331	0.11 500	0.12 428	0.13 573	0.13 590	0.10 425	0.08 83

PCWNet_CMD	0.23 373	0.14 293	0.48 320	0.21 223	0.13 254	0.28 427	0.17 267	0.47 470	0.47 553	0.30 406	0.36 439	0.37 504	0.24 439	0.29 350	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.11 481	0.11 270

anonymousdsp2	0.23 373	0.11 146	0.42 257	0.26 500	0.24 607	0.25 380	0.17 267	0.43 419	0.37 430	0.30 406	0.23 278	0.24 353	0.15 267	0.32 393	0.17 263	0.07 122	0.28 655	0.07 160	0.05 36	0.08 257	0.44 669

TestStereo1	0.23 373	0.22 506	0.50 358	0.27 537	0.14 300	0.26 401	0.27 572	0.43 419	0.38 441	0.29 383	0.39 477	0.23 332	0.21 393	0.33 403	0.18 295	0.08 276	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.10 215

x	0.23 373	0.15 329	0.45 282	0.20 175	0.15 370	0.27 408	0.17 267	0.43 419	0.35 398	0.26 332	0.31 371	0.29 420	0.25 452	0.29 350	0.30 506	0.09 381	0.22 601	0.08 263	0.09 416	0.09 359	0.24 559

RAFT_CTSACE	0.23 373	0.21 486	0.57 455	0.26 500	0.15 370	0.22 309	0.23 510	0.34 297	0.30 328	0.34 482	0.51 583	0.31 450	0.17 315	0.33 403	0.15 200	0.06 45	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.07 37

RAFT+CT+SA	0.23 373	0.24 538	0.48 320	0.25 457	0.18 478	0.23 334	0.29 594	0.42 406	0.38 441	0.24 309	0.39 477	0.20 292	0.17 315	0.34 418	0.17 263	0.07 122	0.07 199	0.09 369	0.12 558	0.09 359	0.13 365

SA-5K	0.23 373	0.22 506	0.50 358	0.27 537	0.14 300	0.26 401	0.27 572	0.43 419	0.38 441	0.29 383	0.39 477	0.23 332	0.21 393	0.33 403	0.18 295	0.08 276	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.10 215

CIPLG	0.23 373	0.28 580	0.75 556	0.24 411	0.16 414	0.25 380	0.20 416	0.38 348	0.33 373	0.32 448	0.34 416	0.23 332	0.15 267	0.27 303	0.22 408	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

dd	0.23 373	0.32 604	0.55 434	0.23 355	0.12 189	0.27 408	0.21 444	0.32 271	0.45 527	0.30 406	0.29 342	0.25 368	0.17 315	0.31 382	0.26 466	0.13 564	0.07 199	0.10 452	0.08 307	0.12 529	0.09 139

IPLG	0.23 373	0.19 456	0.65 513	0.21 223	0.12 189	0.28 427	0.17 267	0.45 449	0.32 354	0.33 461	0.32 383	0.16 225	0.17 315	0.50 497	0.23 428	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.08 83

IPLGR_C	0.23 373	0.29 584	0.81 579	0.24 411	0.16 414	0.24 359	0.20 416	0.38 348	0.33 373	0.32 448	0.33 405	0.23 332	0.15 267	0.26 288	0.22 408	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

ACRE	0.23 373	0.27 572	0.83 589	0.24 411	0.15 370	0.24 359	0.20 416	0.38 348	0.32 354	0.32 448	0.33 405	0.23 332	0.15 267	0.26 288	0.22 408	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

GwcNet-ADL	0.23 373	0.15 329	0.58 471	0.24 411	0.13 254	0.23 334	0.24 535	0.51 513	0.41 478	0.28 358	0.29 342	0.30 441	0.20 380	0.27 303	0.28 487	0.09 381	0.07 199	0.07 160	0.07 213	0.09 359	0.11 270

HHNet	0.23 373	0.12 199	0.66 518	0.19 125	0.18 478	0.20 245	0.20 416	0.36 322	0.32 354	0.33 461	0.59 625	0.19 270	0.21 393	0.24 245	0.31 517	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.08 257	0.12 328

KYRaft	0.23 373	0.11 146	0.43 265	0.23 355	0.12 189	0.23 334	0.23 510	0.37 339	0.26 258	0.35 501	0.53 598	0.34 479	0.26 471	0.29 350	0.16 232	0.07 122	0.05 6	0.09 369	0.10 478	0.08 257	0.30 611

ASMatch	0.23 373	0.11 146	0.55 434	0.25 457	0.14 300	0.19 202	0.16 222	0.32 271	0.30 328	0.28 358	0.68 652	0.28 407	0.26 471	0.50 497	0.22 408	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.11 270

IRAFT_RVC	0.23 373	0.15 329	0.54 424	0.26 500	0.12 189	0.19 202	0.23 510	0.41 399	0.39 457	0.31 423	0.30 358	0.29 420	0.24 439	0.55 525	0.23 428	0.08 276	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.08 83

CFNet_pseudo	0.23 373	0.14 293	0.48 320	0.20 175	0.13 254	0.27 408	0.17 267	0.46 458	0.45 527	0.30 406	0.37 450	0.38 510	0.23 418	0.30 367	0.22 408	0.09 381	0.06 100	0.11 510	0.08 307	0.11 481	0.11 270

GES	0.23 373	0.14 293	0.54 424	0.21 223	0.14 300	0.28 427	0.19 375	0.51 513	0.35 398	0.31 423	0.36 439	0.25 368	0.24 439	0.30 367	0.23 428	0.11 500	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.12 328

SFCPSM	0.23 373	0.12 199	0.51 379	0.21 223	0.14 300	0.34 531	0.22 480	0.57 586	0.41 478	0.29 383	0.32 383	0.23 332	0.22 403	0.28 327	0.20 359	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.10 478	0.09 359	0.09 139

MSMDNet	0.23 373	0.14 293	0.49 337	0.20 175	0.13 254	0.28 427	0.17 267	0.47 470	0.47 553	0.30 406	0.36 439	0.37 504	0.24 439	0.29 350	0.21 390	0.09 381	0.07 199	0.09 369	0.08 307	0.11 481	0.11 270

ccs_rob	0.23 373	0.14 293	0.48 320	0.20 175	0.13 254	0.27 408	0.17 267	0.46 458	0.45 527	0.30 406	0.37 450	0.38 510	0.23 418	0.30 367	0.22 408	0.09 381	0.06 100	0.11 510	0.08 307	0.12 529	0.11 270

SME	0.24 405	0.30 590	0.50 358	0.23 355	0.11 129	0.37 562	0.17 267	0.39 370	0.31 340	0.26 332	0.29 342	0.19 270	0.22 403	0.55 525	0.27 478	0.10 455	0.08 266	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.10 215

rvit_0105_3	0.24 405	0.21 486	0.57 455	0.25 457	0.15 370	0.24 359	0.28 588	0.40 381	0.43 501	0.25 322	0.26 309	0.29 420	0.22 403	0.29 350	0.21 390	0.15 605	0.13 449	0.14 597	0.15 621	0.10 425	0.10 215

test_sample1	0.24 405	0.13 243	0.40 236	0.20 175	0.13 254	0.29 452	0.19 375	0.43 419	0.30 328	0.27 344	0.34 416	0.31 450	0.28 503	0.45 483	0.27 478	0.09 381	0.16 514	0.08 263	0.08 307	0.09 359	0.22 535

MyStereo05	0.24 405	0.15 329	0.58 471	0.22 292	0.14 300	0.25 380	0.22 480	0.50 501	0.54 606	0.32 448	0.23 278	0.26 388	0.23 418	0.32 393	0.25 454	0.07 122	0.12 428	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

MyStereo04	0.24 405	0.15 329	0.58 471	0.22 292	0.16 414	0.25 380	0.22 480	0.51 513	0.54 606	0.29 383	0.23 278	0.27 394	0.23 418	0.32 393	0.25 454	0.07 122	0.13 449	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

CoDeX	0.24 405	0.13 243	0.48 320	0.22 292	0.14 300	0.29 452	0.21 444	0.55 566	0.42 490	0.29 383	0.36 439	0.28 407	0.23 418	0.48 491	0.20 359	0.09 381	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.08 83

DCRE	0.24 405	0.15 329	0.45 282	0.26 500	0.26 625	0.23 334	0.21 444	0.37 339	0.29 310	0.23 299	0.81 670	0.23 332	0.16 289	0.24 245	0.18 295	0.07 122	0.14 468	0.07 160	0.08 307	0.07 180	0.25 571

riskmin	0.24 405	0.10 95	0.43 265	0.32 619	0.26 625	0.33 516	0.19 375	0.44 440	0.30 328	0.24 309	0.27 325	0.37 504	0.25 452	0.30 367	0.22 408	0.09 381	0.18 554	0.09 369	0.13 590	0.10 425	0.27 593

qqq	0.24 405	0.16 373	0.46 297	0.20 175	0.15 370	0.23 334	0.20 416	0.43 419	0.32 354	0.26 332	0.31 371	0.28 407	0.25 452	0.36 435	0.28 487	0.08 276	0.22 601	0.10 452	0.11 516	0.09 359	0.23 545

BUS	0.24 405	0.13 243	0.36 201	0.25 457	0.14 300	0.44 604	0.17 267	0.59 610	0.36 414	0.34 482	0.35 424	0.31 450	0.22 403	0.27 303	0.22 408	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.10 478	0.09 359	0.10 215

IER	0.24 405	0.15 329	0.50 358	0.21 223	0.15 370	0.31 489	0.20 416	0.44 440	0.38 441	0.34 482	0.41 499	0.32 461	0.34 571	0.31 382	0.23 428	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.08 307	0.09 359	0.09 139

BSDual-CNN	0.24 405	0.13 243	0.36 201	0.25 457	0.14 300	0.35 547	0.22 480	0.59 610	0.36 414	0.34 482	0.35 424	0.38 510	0.25 452	0.27 303	0.28 487	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.10 478	0.09 359	0.10 215

Sa-1000	0.24 405	0.20 472	0.53 410	0.23 355	0.14 300	0.30 467	0.23 510	0.50 501	0.41 478	0.30 406	0.50 580	0.26 388	0.19 374	0.33 403	0.16 232	0.08 276	0.10 360	0.10 452	0.11 516	0.08 257	0.08 83

SA	0.24 405	0.22 506	0.55 434	0.23 355	0.14 300	0.25 380	0.23 510	0.48 482	0.42 490	0.28 358	0.44 532	0.23 332	0.23 418	0.34 418	0.17 263	0.07 122	0.09 312	0.11 510	0.11 516	0.08 257	0.09 139

psmg	0.24 405	0.13 243	0.36 201	0.21 223	0.14 300	0.35 547	0.23 510	0.54 548	0.36 414	0.36 515	0.38 459	0.38 510	0.25 452	0.27 303	0.28 487	0.10 455	0.08 266	0.10 452	0.10 478	0.09 359	0.09 139

UDGNet	0.24 405	0.37 631	0.53 410	0.25 457	0.14 300	0.24 359	0.18 328	0.32 271	0.44 514	0.29 383	0.28 333	0.24 353	0.20 380	0.30 367	0.21 390	0.16 616	0.07 199	0.21 657	0.11 516	0.16 587	0.11 270

TransformOpticalFlow	0.24 405	0.14 293	0.57 455	0.24 411	0.11 129	0.21 276	0.19 375	0.43 419	0.34 386	0.30 406	0.43 522	0.36 498	0.31 547	0.61 560	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.08 83

OMP-Stereo	0.24 405	0.16 373	0.48 320	0.30 594	0.13 254	0.21 276	0.16 222	0.38 348	0.35 398	0.34 482	0.30 358	0.33 471	0.20 380	0.70 603	0.24 440	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.08 257	0.07 37

IIG-Stereo	0.24 405	0.16 373	0.47 305	0.29 583	0.12 189	0.23 334	0.14 116	0.40 381	0.33 373	0.35 501	0.37 450	0.33 471	0.22 403	0.70 603	0.26 466	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.08 257	0.07 37

PFNet	0.24 405	0.11 146	0.63 503	0.25 457	0.14 300	0.22 309	0.19 375	0.40 381	0.35 398	0.36 515	0.32 383	0.27 394	0.20 380	0.63 574	0.23 428	0.09 381	0.05 6	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.08 83

RAFT	0.24 405	0.24 538	0.46 297	0.27 537	0.15 370	0.26 401	0.26 562	0.37 339	0.31 340	0.34 482	0.34 416	0.41 538	0.22 403	0.30 367	0.18 295	0.08 276	0.15 499	0.11 510	0.10 478	0.11 481	0.13 365

ICVP	0.24 405	0.13 243	0.45 282	0.26 500	0.14 300	0.30 467	0.25 550	0.47 470	0.35 398	0.29 383	0.43 522	0.35 492	0.25 452	0.28 327	0.25 454	0.12 540	0.09 312	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 405	0.19 456	0.76 560	0.27 537	0.18 478	0.41 586	0.24 535	0.45 449	0.36 414	0.23 299	0.27 325	0.20 292	0.18 351	0.28 327	0.19 331	0.12 540	0.11 397	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.13 365

ACVNet	0.24 405	0.18 436	0.51 379	0.18 72	0.15 370	0.27 408	0.23 510	0.40 381	0.45 527	0.29 383	0.41 499	0.38 510	0.28 503	0.28 327	0.35 551	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.10 425	0.09 139

DMCA	0.24 405	0.18 436	0.51 379	0.23 355	0.14 300	0.27 408	0.20 416	0.45 449	0.40 468	0.32 448	0.33 405	0.33 471	0.25 452	0.27 303	0.30 506	0.11 500	0.08 266	0.10 452	0.08 307	0.11 481	0.12 328

DN-CSS_ROB	0.24 405	0.33 608	0.69 530	0.25 457	0.14 300	0.26 401	0.13 82	0.42 406	0.35 398	0.30 406	0.42 508	0.22 316	0.20 380	0.34 418	0.22 408	0.07 122	0.06 100	0.11 510	0.11 516	0.11 481	0.09 139

G2L-ROB	0.25 431	0.21 486	0.56 444	0.19 125	0.12 189	0.28 427	0.21 444	0.48 482	0.34 386	0.35 501	0.31 371	0.41 538	0.23 418	0.51 503	0.31 517	0.09 381	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.12 328

DCVSM-stereo	0.25 431	0.14 293	0.53 410	0.21 223	0.14 300	0.27 408	0.14 116	0.35 306	0.35 398	0.42 586	0.33 405	0.46 579	0.30 530	0.31 382	0.27 478	0.11 500	0.10 360	0.12 546	0.10 478	0.12 529	0.15 425

rvit_stereo_0075_2	0.25 431	0.18 436	0.65 513	0.27 537	0.22 574	0.22 309	0.15 166	0.41 399	0.36 414	0.27 344	0.37 450	0.29 420	0.21 393	0.29 350	0.20 359	0.17 630	0.12 428	0.19 650	0.12 558	0.14 567	0.14 406

test_sample3	0.25 431	0.14 293	0.52 399	0.20 175	0.12 189	0.33 516	0.20 416	0.53 532	0.38 441	0.32 448	0.35 424	0.29 420	0.24 439	0.54 520	0.25 454	0.10 455	0.14 468	0.09 369	0.09 416	0.11 481	0.15 425

MyStereo8	0.25 431	0.20 472	0.69 530	0.24 411	0.17 448	0.31 489	0.16 222	0.50 501	0.32 354	0.29 383	0.38 459	0.25 368	0.19 374	0.33 403	0.29 501	0.08 276	0.20 583	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.16 442

mmm	0.25 431	0.15 329	0.44 276	0.23 355	0.20 541	0.28 427	0.21 444	0.43 419	0.32 354	0.31 423	0.40 487	0.30 441	0.24 439	0.31 382	0.28 487	0.09 381	0.21 589	0.11 510	0.12 558	0.10 425	0.26 585

GMStereo_Zeroshot	0.25 431	0.22 506	0.51 379	0.27 537	0.14 300	0.28 427	0.15 166	0.40 381	0.36 414	0.37 532	0.43 522	0.40 529	0.17 315	0.35 425	0.21 390	0.12 540	0.07 199	0.13 573	0.07 213	0.17 602	0.10 215

CFNet_ucs	0.25 431	0.14 293	0.51 379	0.20 175	0.15 370	0.29 452	0.18 328	0.51 513	0.46 539	0.32 448	0.42 508	0.38 510	0.23 418	0.31 382	0.22 408	0.11 500	0.08 266	0.12 546	0.09 416	0.13 544	0.13 365

gwcnet-sp	0.25 431	0.16 373	0.70 537	0.23 355	0.14 300	0.34 531	0.22 480	0.46 458	0.41 478	0.37 532	0.35 424	0.27 394	0.27 480	0.36 435	0.26 466	0.09 381	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.10 215

scenet	0.25 431	0.16 373	0.70 537	0.23 355	0.14 300	0.34 531	0.22 480	0.46 458	0.41 478	0.37 532	0.35 424	0.27 394	0.27 480	0.36 435	0.26 466	0.09 381	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.10 215

ssnet	0.25 431	0.16 373	0.70 537	0.23 355	0.14 300	0.34 531	0.22 480	0.46 458	0.41 478	0.37 532	0.35 424	0.27 394	0.27 480	0.36 435	0.26 466	0.09 381	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.10 215

raft_robust	0.25 431	0.23 525	0.44 276	0.22 292	0.13 254	0.23 334	0.22 480	0.52 521	0.50 584	0.33 461	0.32 383	0.33 471	0.23 418	0.55 525	0.18 295	0.07 122	0.11 397	0.08 263	0.10 478	0.08 257	0.07 37

test_5	0.25 431	0.25 554	0.57 455	0.27 537	0.18 478	0.25 380	0.29 594	0.42 406	0.39 457	0.29 383	0.40 487	0.27 394	0.23 418	0.35 425	0.19 331	0.07 122	0.07 199	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.14 406

iRaft-Stereo_5w	0.25 431	0.24 538	0.50 358	0.23 355	0.18 478	0.19 202	0.19 375	0.39 370	0.35 398	0.28 358	0.36 439	0.34 479	0.23 418	0.66 591	0.28 487	0.07 122	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.09 359	0.14 406

STrans-v2	0.25 431	0.14 293	0.56 444	0.21 223	0.12 189	0.23 334	0.20 416	0.50 501	0.31 340	0.31 423	0.42 508	0.35 492	0.35 579	0.62 571	0.24 440	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.08 83

DRaft	0.25 431	0.11 146	0.47 305	0.18 72	0.12 189	0.28 427	0.23 510	0.34 297	0.40 468	0.38 541	0.60 629	0.20 292	0.41 611	0.48 491	0.41 573	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.08 83

XX-Stereo	0.25 431	0.11 146	1.09 645	0.35 642	0.38 674	0.23 334	0.13 82	0.43 419	0.19 120	0.20 256	0.40 487	0.31 450	0.10 82	0.33 403	0.13 107	0.08 276	0.11 397	0.08 263	0.09 416	0.07 180	0.10 215

HCRNet	0.25 431	0.27 572	0.42 257	0.34 636	0.17 448	0.27 408	0.18 328	0.45 449	0.37 430	0.31 423	0.35 424	0.32 461	0.23 418	0.44 477	0.21 390	0.13 564	0.08 266	0.13 573	0.11 516	0.11 481	0.09 139

BEATNet_4x	0.25 431	0.25 554	0.66 518	0.23 355	0.10 80	0.29 452	0.14 116	0.49 493	0.34 386	0.31 423	0.35 424	0.32 461	0.26 471	0.34 418	0.33 536	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.11 481	0.13 365

UCFNet_RVC	0.25 431	0.21 486	0.49 337	0.19 125	0.15 370	0.34 531	0.18 328	0.47 470	0.36 414	0.30 406	0.35 424	0.40 529	0.26 471	0.35 425	0.24 440	0.13 564	0.08 266	0.13 573	0.14 610	0.13 544	0.13 365

AdaStereo	0.25 431	0.17 409	0.47 305	0.25 457	0.13 254	0.33 516	0.17 267	0.57 586	0.43 501	0.34 482	0.38 459	0.35 492	0.21 393	0.32 393	0.24 440	0.14 589	0.06 100	0.13 573	0.09 416	0.11 481	0.09 139
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.
MLCV	0.25 431	0.23 525	0.59 480	0.22 292	0.09 22	0.30 467	0.18 328	0.40 381	0.38 441	0.38 541	0.44 532	0.31 450	0.22 403	0.44 477	0.32 527	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.08 83

iResNet	0.25 431	0.22 506	0.62 498	0.26 500	0.11 129	0.31 489	0.23 510	0.46 458	0.45 527	0.34 482	0.43 522	0.27 394	0.23 418	0.36 435	0.37 561	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.10 215

IGEV_i1	0.26 454	0.12 199	0.57 455	0.25 457	0.24 607	0.32 506	0.20 416	0.45 449	0.37 430	0.35 501	0.30 358	0.35 492	0.20 380	0.39 453	0.23 428	0.08 276	0.26 645	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.37 649

DFGA-Net	0.26 454	0.33 608	0.70 537	0.22 292	0.15 370	0.25 380	0.17 267	0.41 399	0.40 468	0.30 406	0.32 383	0.21 308	0.18 351	0.61 560	0.33 536	0.08 276	0.06 100	0.10 452	0.09 416	0.11 481	0.09 139

G2L-Stereo_test	0.26 454	0.22 506	0.54 424	0.20 175	0.13 254	0.28 427	0.24 535	0.51 513	0.40 468	0.38 541	0.37 450	0.40 529	0.26 471	0.53 514	0.32 527	0.09 381	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.11 270

HUF	0.26 454	0.15 329	0.79 572	0.39 662	0.31 654	0.16 104	0.17 267	0.36 322	0.25 241	0.19 242	0.14 129	0.23 332	0.11 121	0.32 393	0.14 157	0.08 276	0.60 725	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.56 690

PAM_32	0.26 454	0.10 95	0.63 503	0.24 411	0.19 513	0.51 637	0.26 562	0.43 419	0.30 328	0.32 448	0.28 333	0.60 646	0.28 503	0.29 350	0.20 359	0.08 276	0.14 468	0.08 263	0.10 478	0.07 180	0.15 425

PAM	0.26 454	0.11 146	0.63 503	0.25 457	0.18 478	0.53 646	0.29 594	0.44 440	0.28 287	0.36 515	0.27 325	0.59 640	0.26 471	0.28 327	0.20 359	0.08 276	0.12 428	0.07 160	0.10 478	0.07 180	0.13 365

DDVS	0.26 454	0.16 373	0.45 282	0.25 457	0.17 448	0.34 531	0.21 444	0.43 419	0.31 340	0.34 482	0.41 499	0.47 589	0.21 393	0.52 511	0.29 501	0.11 500	0.09 312	0.11 510	0.09 416	0.13 544	0.16 442

UGAM-zero	0.26 454	0.11 146	0.56 444	0.20 175	0.16 414	0.28 427	0.18 328	0.48 482	0.25 241	0.31 423	0.28 333	0.56 631	0.32 561	0.66 591	0.17 263	0.07 122	0.10 360	0.07 160	0.09 416	0.07 180	0.31 615

ITSA-stereo	0.26 454	0.16 373	0.39 221	0.24 411	0.11 129	0.28 427	0.18 328	0.58 600	0.59 633	0.32 448	0.32 383	0.33 471	0.28 503	0.51 503	0.34 544	0.11 500	0.08 266	0.11 510	0.11 516	0.11 481	0.15 425

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 454	0.15 329	0.96 625	0.21 223	0.25 621	0.30 467	0.21 444	0.54 548	0.28 287	0.25 322	0.29 342	0.46 579	0.23 418	0.28 327	0.20 359	0.08 276	0.10 360	0.08 263	0.12 558	0.11 481	0.17 463

test_sample5	0.26 454	0.14 293	0.51 379	0.21 223	0.12 189	0.31 489	0.21 444	0.53 532	0.38 441	0.33 461	0.43 522	0.29 420	0.25 452	0.56 532	0.24 440	0.10 455	0.14 468	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.16 442

test_sample4	0.26 454	0.14 293	0.53 410	0.21 223	0.12 189	0.32 506	0.21 444	0.53 532	0.38 441	0.33 461	0.38 459	0.28 407	0.25 452	0.54 520	0.25 454	0.10 455	0.14 468	0.10 452	0.09 416	0.11 481	0.16 442

qqq1	0.26 454	0.13 243	0.47 305	0.20 175	0.10 80	0.28 427	0.19 375	0.54 548	0.48 561	0.35 501	0.42 508	0.31 450	0.27 480	0.60 552	0.21 390	0.10 455	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.08 257	0.13 365

fff1	0.26 454	0.13 243	0.47 305	0.20 175	0.10 80	0.28 427	0.19 375	0.54 548	0.48 561	0.35 501	0.42 508	0.31 450	0.27 480	0.60 552	0.21 390	0.10 455	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.08 257	0.13 365

DualNet	0.26 454	0.14 293	0.51 379	0.21 223	0.12 189	0.31 489	0.21 444	0.53 532	0.38 441	0.34 482	0.44 532	0.29 420	0.25 452	0.56 532	0.24 440	0.10 455	0.14 468	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.16 442

anonymousa	0.26 454	0.13 243	0.56 444	0.29 583	0.30 647	0.31 489	0.20 416	0.38 348	0.36 414	0.33 461	0.51 583	0.41 538	0.27 480	0.25 266	0.24 440	0.08 276	0.18 554	0.09 369	0.18 649	0.08 257	0.17 463

hknet	0.26 454	0.15 329	0.49 337	0.25 457	0.16 414	0.35 547	0.22 480	0.59 610	0.40 468	0.34 482	0.35 424	0.43 558	0.28 503	0.38 448	0.26 466	0.09 381	0.07 199	0.11 510	0.10 478	0.09 359	0.10 215

PSMNet-ADL	0.26 454	0.16 373	0.39 221	0.27 537	0.14 300	0.32 506	0.22 480	0.45 449	0.37 430	0.28 358	0.34 416	0.41 538	0.28 503	0.61 560	0.32 527	0.11 500	0.10 360	0.09 369	0.11 516	0.10 425	0.13 365

PSM-AAD	0.26 454	0.11 146	0.43 265	0.24 411	0.12 189	0.27 408	0.37 643	0.36 322	0.30 328	0.36 515	0.39 477	0.28 407	0.77 685	0.30 367	0.16 232	0.07 122	0.06 100	0.12 546	0.11 516	0.09 359	0.21 520

DEmStereo	0.26 454	0.10 95	0.52 399	0.19 125	0.13 254	0.31 489	0.25 550	0.29 219	0.38 441	0.36 515	0.57 617	0.24 353	0.48 639	0.53 514	0.44 589	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.08 83

GrayStereo	0.26 454	0.10 95	0.45 282	0.27 537	0.14 300	0.23 334	0.46 673	0.36 322	0.33 373	0.40 568	0.47 566	0.30 441	0.78 686	0.29 350	0.17 263	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.09 416	0.07 180	0.15 425

RAFT-RH_RVC	0.26 454	0.13 243	0.57 455	0.22 292	0.12 189	0.25 380	0.14 116	0.27 183	0.29 310	0.38 541	1.14 694	0.23 332	0.18 351	0.58 539	0.24 440	0.07 122	0.06 100	0.10 452	0.07 213	0.06 95	0.08 83

ARAFT	0.26 454	0.30 590	0.87 603	0.22 292	0.12 189	0.30 467	0.24 535	0.46 458	0.34 386	0.33 461	0.28 333	0.29 420	0.20 380	0.49 493	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.12 546	0.11 516	0.09 359	0.09 139

acv_ft	0.26 454	0.18 436	0.56 444	0.24 411	0.19 513	0.34 531	0.21 444	0.47 470	0.45 527	0.39 559	0.41 499	0.38 510	0.28 503	0.28 327	0.36 555	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.11 481	0.09 139

cf-r	0.26 454	0.22 506	0.66 518	0.22 292	0.14 300	0.28 427	0.22 480	0.44 440	0.42 490	0.32 448	0.42 508	0.43 558	0.27 480	0.44 477	0.27 478	0.11 500	0.07 199	0.08 263	0.10 478	0.08 257	0.09 139

GANet-RSSM	0.26 454	0.19 456	0.54 424	0.21 223	0.14 300	0.27 408	0.22 480	0.47 470	0.34 386	0.30 406	0.40 487	0.41 538	0.30 530	0.59 547	0.25 454	0.11 500	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.10 215

PSMNet-RSSM	0.26 454	0.21 486	0.50 358	0.21 223	0.14 300	0.25 380	0.21 444	0.50 501	0.38 441	0.31 423	0.45 547	0.40 529	0.27 480	0.53 514	0.24 440	0.12 540	0.08 266	0.11 510	0.13 590	0.10 425	0.10 215

CFNet-ft	0.26 454	0.21 486	0.51 379	0.19 125	0.16 414	0.31 489	0.21 444	0.40 381	0.37 430	0.29 383	0.40 487	0.46 579	0.27 480	0.49 493	0.28 487	0.12 540	0.07 199	0.12 546	0.11 516	0.12 529	0.11 270

CCAANet	0.26 454	0.18 436	0.56 444	0.22 292	0.15 370	0.29 452	0.17 267	0.52 521	0.39 457	0.27 344	0.49 576	0.32 461	0.25 452	0.63 574	0.33 536	0.08 276	0.06 100	0.10 452	0.10 478	0.08 257	0.11 270

CFNet_RVC	0.26 454	0.21 486	0.51 379	0.19 125	0.16 414	0.31 489	0.21 444	0.40 381	0.37 430	0.29 383	0.40 487	0.46 579	0.27 480	0.49 493	0.28 487	0.12 540	0.07 199	0.12 546	0.11 516	0.12 529	0.11 270

Select-FE	0.27 484	0.18 436	0.87 603	0.23 355	0.22 574	0.29 452	0.18 328	0.53 532	0.28 287	0.30 406	0.33 405	0.45 570	0.29 523	0.30 367	0.21 390	0.08 276	0.10 360	0.08 263	0.13 590	0.08 257	0.20 507

G2L-Stereo	0.27 484	0.23 525	0.61 494	0.22 292	0.14 300	0.25 380	0.19 375	0.48 482	0.37 430	0.33 461	0.38 459	0.40 529	0.23 418	0.61 560	0.33 536	0.11 500	0.09 312	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.11 270

test_sample6	0.27 484	0.15 329	0.50 358	0.22 292	0.12 189	0.30 467	0.22 480	0.54 548	0.39 457	0.34 482	0.44 532	0.29 420	0.25 452	0.58 539	0.26 466	0.11 500	0.14 468	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.16 442

SMFormer	0.27 484	0.13 243	0.47 305	0.20 175	0.10 80	0.28 427	0.19 375	0.54 548	0.48 561	0.35 501	0.42 508	0.31 450	0.27 480	0.60 552	0.34 544	0.10 455	0.16 514	0.08 263	0.09 416	0.10 425	0.16 442

tta	0.27 484	0.13 243	0.47 305	0.20 175	0.10 80	0.28 427	0.19 375	0.54 548	0.48 561	0.35 501	0.42 508	0.31 450	0.27 480	0.60 552	0.34 544	0.10 455	0.16 514	0.08 263	0.09 416	0.08 257	0.13 365

ffm	0.27 484	0.17 409	0.84 593	0.21 223	0.13 254	0.29 452	0.21 444	0.38 348	0.46 539	0.31 423	0.44 532	0.34 479	0.24 439	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 655	0.12 546	0.11 516	0.08 257	0.37 649

NINENet	0.27 484	0.16 373	0.49 337	0.23 355	0.16 414	0.44 604	0.17 267	0.63 643	0.49 577	0.33 461	0.38 459	0.31 450	0.22 403	0.43 473	0.22 408	0.11 500	0.10 360	0.12 546	0.08 307	0.12 529	0.11 270

SepStereo	0.27 484	0.13 243	0.49 337	0.24 411	0.18 478	0.30 467	0.24 535	0.48 482	0.48 561	0.42 586	0.45 547	0.34 479	0.31 547	0.64 580	0.24 440	0.09 381	0.07 199	0.09 369	0.07 213	0.10 425	0.11 270

UPFNet	0.27 484	0.15 329	0.47 305	0.25 457	0.20 541	0.37 562	0.27 572	0.50 501	0.40 468	0.36 515	0.38 459	0.37 504	0.29 523	0.40 458	0.34 544	0.10 455	0.10 360	0.10 452	0.10 478	0.10 425	0.08 83

iResNet_ROB	0.27 484	0.27 572	0.48 320	0.21 223	0.12 189	0.32 506	0.17 267	0.57 586	0.55 614	0.39 559	0.44 532	0.37 504	0.28 503	0.43 473	0.28 487	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.09 359	0.11 270

PStereo	0.28 494	0.41 648	0.40 236	0.21 223	0.13 254	0.25 380	0.24 535	0.35 306	0.48 561	0.27 344	0.17 184	0.29 420	0.34 571	0.40 458	0.45 596	0.24 665	0.15 499	0.17 634	0.13 590	0.24 656	0.25 571

Selective-IGEV-i1	0.28 494	0.11 146	0.44 276	0.36 650	0.32 658	0.32 506	0.23 510	0.48 482	0.48 561	0.29 383	0.32 383	0.39 524	0.17 315	0.28 327	0.25 454	0.08 276	0.23 614	0.08 263	0.09 416	0.08 257	0.53 688

coex_refinement	0.28 494	0.22 506	0.50 358	0.23 355	0.15 370	0.31 489	0.20 416	0.51 513	0.43 501	0.35 501	0.42 508	0.45 570	0.27 480	0.56 532	0.41 573	0.10 455	0.07 199	0.07 160	0.07 213	0.11 481	0.12 328

ISRNet	0.28 494	0.15 329	0.54 424	0.27 537	0.19 513	0.24 359	0.15 166	0.47 470	0.45 527	0.40 568	0.49 576	0.42 551	0.27 480	0.33 403	0.30 506	0.20 655	0.12 428	0.17 634	0.16 632	0.16 587	0.21 520

rvit_105_1	0.28 494	0.24 538	0.65 513	0.27 537	0.19 513	0.31 489	0.35 634	0.46 458	0.53 601	0.31 423	0.32 383	0.32 461	0.27 480	0.36 435	0.26 466	0.16 616	0.14 468	0.15 616	0.17 644	0.11 481	0.11 270

UGAM	0.28 494	0.18 436	0.57 455	0.26 500	0.13 254	0.23 334	0.26 562	0.33 290	0.45 527	0.32 448	0.42 508	0.45 570	0.22 403	0.92 670	0.23 428	0.08 276	0.09 312	0.14 597	0.13 590	0.10 425	0.10 215

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 494	0.17 409	0.96 625	0.29 583	0.31 654	0.29 452	0.21 444	0.53 532	0.28 287	0.27 344	0.55 607	0.41 538	0.18 351	0.30 367	0.22 408	0.08 276	0.10 360	0.08 263	0.13 590	0.12 529	0.20 507

test_sample7	0.28 494	0.16 373	0.47 305	0.21 223	0.14 300	0.29 452	0.22 480	0.54 548	0.43 501	0.38 541	0.36 439	0.38 510	0.32 561	0.41 463	0.26 466	0.14 589	0.21 589	0.13 573	0.12 558	0.13 544	0.25 571

CBFPSM	0.28 494	0.23 525	0.76 560	0.21 223	0.14 300	0.38 569	0.26 562	0.42 406	0.37 430	0.34 482	0.36 439	0.55 626	0.38 594	0.33 403	0.40 569	0.08 276	0.08 266	0.07 160	0.08 307	0.09 359	0.12 328

ToySt	0.28 494	0.19 456	0.68 527	0.22 292	0.19 513	0.31 489	0.31 613	0.43 419	0.43 501	0.28 358	0.38 459	0.42 551	0.32 561	0.33 403	0.32 527	0.08 276	0.14 468	0.10 452	0.12 558	0.11 481	0.24 559

CSP-Net	0.28 494	0.17 409	0.41 247	0.22 292	0.14 300	0.44 604	0.24 535	0.52 521	0.42 490	0.42 586	0.44 532	0.42 551	0.27 480	0.66 591	0.30 506	0.12 540	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.10 215

DAS	0.28 494	0.13 243	0.49 337	0.24 411	0.18 478	0.30 467	0.24 535	0.48 482	0.48 561	0.42 586	0.45 547	0.34 479	0.31 547	0.76 629	0.24 440	0.09 381	0.07 199	0.09 369	0.07 213	0.10 425	0.11 270

AACVNet	0.28 494	0.22 506	0.55 434	0.23 355	0.14 300	0.30 467	0.19 375	0.43 419	0.33 373	0.39 559	0.42 508	0.44 564	0.29 523	0.73 613	0.28 487	0.11 500	0.09 312	0.11 510	0.09 416	0.13 544	0.12 328

FTStereo	0.28 494	0.11 146	0.56 444	0.24 411	0.13 254	0.21 276	0.52 685	0.36 322	0.28 287	0.38 541	0.94 683	0.30 441	0.56 658	0.33 403	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.19 488

LMCR-Stereo	0.28 494	0.22 506	0.56 444	0.29 583	0.14 300	0.37 562	0.23 510	0.57 586	0.36 414	0.40 568	0.40 487	0.29 420	0.30 530	0.41 463	0.38 563	0.11 500	0.07 199	0.09 369	0.07 213	0.13 544	0.10 215

MMNet	0.28 494	0.19 456	0.54 424	0.24 411	0.17 448	0.47 621	0.22 480	0.47 470	0.53 601	0.40 568	0.43 522	0.36 498	0.34 571	0.40 458	0.35 551	0.08 276	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.09 139

UNet	0.28 494	0.16 373	0.70 537	0.24 411	0.20 541	0.44 604	0.21 444	0.52 521	0.42 490	0.36 515	0.40 487	0.43 558	0.33 569	0.41 463	0.32 527	0.09 381	0.07 199	0.10 452	0.09 416	0.10 425	0.09 139

ac_64	0.28 494	0.16 373	0.62 498	0.25 457	0.17 448	0.36 554	0.22 480	0.48 482	0.35 398	0.36 515	0.37 450	0.51 608	0.30 530	0.62 571	0.34 544	0.11 500	0.09 312	0.10 452	0.10 478	0.09 359	0.09 139

GwcNet-RSSM	0.28 494	0.25 554	0.61 494	0.22 292	0.14 300	0.28 427	0.24 535	0.46 458	0.44 514	0.33 461	0.46 559	0.41 538	0.28 503	0.55 525	0.31 517	0.11 500	0.07 199	0.09 369	0.10 478	0.10 425	0.09 139

HSM-Net_RVC	0.28 494	0.12 199	0.48 320	0.19 125	0.11 129	0.35 547	0.21 444	0.64 649	0.44 514	0.40 568	0.43 522	0.50 605	0.27 480	0.75 622	0.25 454	0.08 276	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 494	0.25 554	0.64 508	0.22 292	0.16 414	0.30 467	0.21 444	0.54 548	0.33 373	0.36 515	0.38 459	0.38 510	0.26 471	0.45 483	0.28 487	0.15 605	0.11 397	0.11 510	0.11 516	0.14 567	0.14 406

StereoDRNet-Refined	0.28 494	0.19 456	0.47 305	0.25 457	0.14 300	0.36 554	0.21 444	0.49 493	0.43 501	0.46 616	0.52 590	0.42 551	0.30 530	0.46 485	0.38 563	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.11 516	0.10 425	0.11 270
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RT-IGEV	0.29 516	0.10 95	0.60 487	0.24 411	0.16 414	0.38 569	0.31 613	0.60 621	0.46 539	0.41 580	0.41 499	0.49 599	0.31 547	0.30 367	0.29 501	0.09 381	0.10 360	0.09 369	0.10 478	0.09 359	0.25 571

DispNO	0.29 516	0.24 538	0.83 589	0.23 355	0.17 448	0.25 380	0.22 480	0.47 470	0.42 490	0.33 461	0.39 477	0.38 510	0.28 503	0.78 633	0.35 551	0.09 381	0.07 199	0.10 452	0.10 478	0.09 359	0.09 139

CRFU-Net	0.29 516	0.14 293	0.48 320	0.26 500	0.15 370	0.46 615	0.22 480	0.52 521	0.32 354	0.44 603	0.42 508	0.48 593	0.47 635	0.44 477	0.31 517	0.12 540	0.10 360	0.09 369	0.08 307	0.10 425	0.11 270

iRaft-Stereo_20w	0.29 516	0.11 146	0.86 600	0.33 631	0.24 607	0.32 506	0.26 562	0.60 621	0.26 258	0.41 580	0.21 249	0.28 407	0.19 374	0.32 393	0.24 440	0.07 122	0.31 677	0.07 160	0.09 416	0.08 257	0.47 675

AASNet	0.29 516	0.27 572	0.67 521	0.26 500	0.18 478	0.34 531	0.21 444	0.64 649	0.49 577	0.36 515	0.41 499	0.32 461	0.26 471	0.33 403	0.39 567	0.12 540	0.09 312	0.10 452	0.08 307	0.14 567	0.12 328

GEStereo_RVC	0.29 516	0.24 538	0.60 487	0.27 537	0.16 414	0.33 516	0.25 550	0.58 600	0.56 621	0.35 501	0.38 459	0.34 479	0.25 452	0.51 503	0.29 501	0.12 540	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.11 481	0.13 365

EAI-Stereo	0.29 516	0.11 146	0.38 212	0.22 292	0.18 478	0.33 516	1.66 731	0.53 532	0.27 276	0.27 344	0.50 580	0.17 241	0.16 289	0.25 266	0.25 454	0.07 122	0.07 199	0.07 160	0.11 516	0.07 180	0.10 215

delet	0.29 516	0.18 436	0.58 471	0.24 411	0.19 513	0.41 586	0.30 603	0.52 521	0.51 590	0.35 501	0.42 508	0.37 504	0.31 547	0.49 493	0.36 555	0.10 455	0.09 312	0.11 510	0.12 558	0.09 359	0.09 139

HGLStereo	0.29 516	0.19 456	0.60 487	0.24 411	0.21 558	0.33 516	0.23 510	0.52 521	0.44 514	0.36 515	0.49 576	0.41 538	0.35 579	0.46 485	0.34 544	0.11 500	0.11 397	0.09 369	0.09 416	0.11 481	0.12 328

DSFCA	0.29 516	0.18 436	0.48 320	0.21 223	0.17 448	0.39 575	0.32 620	0.49 493	0.44 514	0.44 603	0.38 459	0.40 529	0.30 530	0.53 514	0.38 563	0.12 540	0.10 360	0.10 452	0.11 516	0.11 481	0.11 270

CFNet	0.29 516	0.29 584	0.57 455	0.23 355	0.14 300	0.34 531	0.15 166	0.53 532	0.46 539	0.31 423	0.40 487	0.38 510	0.27 480	0.76 629	0.28 487	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.11 516	0.11 481	0.09 139

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 516	0.24 538	0.81 579	0.26 500	0.18 478	0.30 467	0.22 480	0.52 521	0.41 478	0.38 541	0.42 508	0.42 551	0.28 503	0.46 485	0.31 517	0.11 500	0.08 266	0.10 452	0.11 516	0.10 425	0.12 328
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 516	0.37 631	0.92 616	0.24 411	0.13 254	0.30 467	0.19 375	0.55 566	0.51 590	0.39 559	0.46 559	0.39 524	0.27 480	0.36 435	0.30 506	0.09 381	0.06 100	0.07 160	0.05 36	0.13 544	0.11 270

HSM	0.29 516	0.18 436	0.48 320	0.21 223	0.15 370	0.33 516	0.20 416	0.55 566	0.39 457	0.36 515	0.39 477	0.67 671	0.32 561	0.88 658	0.24 440	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.09 359	0.10 215

noway7	0.30 530	0.63 689	1.95 707	0.24 411	0.12 189	0.23 334	0.19 375	0.47 470	0.33 373	0.21 266	0.23 278	0.24 353	0.20 380	0.23 230	0.29 501	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.10 425	0.10 215

ACV-stereo	0.30 530	0.20 472	0.82 583	0.23 355	0.16 414	0.48 628	0.20 416	0.38 348	0.34 386	0.29 383	0.33 405	0.66 667	0.43 621	0.55 525	0.31 517	0.10 455	0.09 312	0.09 369	0.09 416	0.11 481	0.12 328

ssnet_v2	0.30 530	0.21 486	0.63 503	0.23 355	0.15 370	0.40 581	0.30 603	0.59 610	0.48 561	0.40 568	0.37 450	0.46 579	0.30 530	0.41 463	0.44 589	0.13 564	0.11 397	0.11 510	0.11 516	0.12 529	0.11 270

dad	0.30 530	0.38 638	0.60 487	0.22 292	0.14 300	0.32 506	0.21 444	0.35 306	0.51 590	0.45 610	0.45 547	0.46 579	0.23 418	0.41 463	0.27 478	0.21 657	0.11 397	0.20 655	0.11 516	0.15 579	0.11 270

THIR-Stereo	0.30 530	0.15 329	0.46 297	0.19 125	0.11 129	0.28 427	0.70 699	0.33 290	0.36 414	0.37 532	0.64 644	0.33 471	0.49 644	0.58 539	0.44 589	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.09 416	0.07 180	0.08 83

ADLNet	0.30 530	0.19 456	0.59 480	0.23 355	0.19 513	0.34 531	0.23 510	0.56 577	0.44 514	0.43 597	0.41 499	0.43 558	0.28 503	0.56 532	0.36 555	0.11 500	0.08 266	0.11 510	0.11 516	0.11 481	0.15 425

RAFT + AFF	0.30 530	0.33 608	0.76 560	0.25 457	0.17 448	0.30 467	0.33 626	0.55 566	0.42 490	0.28 358	0.30 358	0.31 450	0.31 547	0.64 580	0.32 527	0.09 381	0.11 397	0.11 510	0.10 478	0.12 529	0.16 442

psm_up	0.30 530	0.21 486	0.58 471	0.26 500	0.18 478	0.32 506	0.27 572	0.57 586	0.45 527	0.38 541	0.41 499	0.45 570	0.40 606	0.59 547	0.32 527	0.11 500	0.12 428	0.13 573	0.12 558	0.11 481	0.11 270

DMCA-RVC	0.30 530	0.27 572	0.93 620	0.28 565	0.17 448	0.30 467	0.21 444	0.43 419	0.36 414	0.40 568	0.38 459	0.39 524	0.36 584	0.44 477	0.34 544	0.13 564	0.10 360	0.16 625	0.12 558	0.13 544	0.11 270

STTStereo	0.30 530	0.24 538	0.83 589	0.25 457	0.17 448	0.30 467	0.24 535	0.49 493	0.39 457	0.39 559	0.41 499	0.44 564	0.28 503	0.41 463	0.30 506	0.13 564	0.13 449	0.13 573	0.16 632	0.12 529	0.12 328

RASNet	0.30 530	0.19 456	0.59 480	0.23 355	0.19 513	0.33 516	0.20 416	0.50 501	0.41 478	0.31 423	0.44 532	0.47 589	0.38 594	0.79 637	0.40 569	0.09 381	0.07 199	0.07 160	0.09 416	0.08 257	0.10 215

DLCB_ROB	0.30 530	0.20 472	0.45 282	0.28 565	0.17 448	0.37 562	0.25 550	0.50 501	0.45 527	0.46 616	0.47 566	0.51 608	0.34 571	0.56 532	0.38 563	0.10 455	0.10 360	0.11 510	0.11 516	0.10 425	0.11 270

zzzzzzz1	0.31 542	0.63 689	1.85 705	0.24 411	0.16 414	0.23 334	0.22 480	0.42 406	0.36 414	0.22 287	0.25 299	0.26 388	0.21 393	0.35 425	0.30 506	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.11 481	0.10 215

DNS	0.31 542	0.31 596	0.25 88	0.25 457	0.11 129	0.14 42	0.14 116	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.18 204	0.13 157	0.10 82	0.75 622	0.41 573	0.09 381	0.27 650	0.08 263	0.05 36	1.11 724	1.23 732

DualNet (step1)	0.31 542	0.21 486	0.69 530	0.18 72	0.17 448	0.36 554	0.21 444	0.54 548	0.43 501	0.38 541	0.36 439	0.38 510	0.32 561	0.41 463	0.26 466	0.24 665	0.21 589	0.28 676	0.24 672	0.18 618	0.21 520

iinet-f	0.31 542	0.23 525	1.16 656	0.20 175	0.16 414	0.44 604	0.23 510	0.47 470	0.38 441	0.36 515	0.44 532	0.41 538	0.35 579	0.36 435	0.43 582	0.10 455	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.13 544	0.12 328

ADLNet2	0.31 542	0.23 525	0.77 566	0.23 355	0.18 478	0.36 554	0.24 535	0.55 566	0.54 606	0.33 461	0.38 459	0.45 570	0.31 547	0.70 603	0.36 555	0.10 455	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.12 529	0.11 270

hitnet-ft	0.31 542	0.21 486	0.56 444	0.19 125	0.14 300	0.40 581	0.23 510	0.46 458	0.42 490	0.37 532	0.46 559	0.53 621	0.35 579	0.76 629	0.35 551	0.14 589	0.10 360	0.14 597	0.10 478	0.15 579	0.14 406

FADNet-RVC-Resample	0.31 542	0.32 604	1.16 656	0.27 537	0.17 448	0.33 516	0.21 444	0.49 493	0.40 468	0.36 515	0.38 459	0.34 479	0.27 480	0.54 520	0.27 478	0.10 455	0.10 360	0.14 597	0.13 590	0.13 544	0.18 470

FADNet_RVC	0.31 542	0.35 621	0.98 629	0.24 411	0.16 414	0.30 467	0.17 267	0.52 521	0.39 457	0.30 406	0.38 459	0.30 441	0.29 523	0.54 520	0.33 536	0.14 589	0.14 468	0.14 597	0.16 632	0.21 643	0.24 559

LL-Strereo	0.32 550	0.33 608	0.77 566	0.26 500	0.24 607	0.22 309	0.23 510	0.58 600	0.44 514	0.35 501	0.32 383	0.41 538	0.40 606	0.93 672	0.25 454	0.08 276	0.13 449	0.11 510	0.09 416	0.09 359	0.22 535

SACVNet	0.32 550	0.25 554	0.59 480	0.26 500	0.19 513	0.35 547	0.25 550	0.54 548	0.41 478	0.43 597	0.45 547	0.46 579	0.34 571	0.71 609	0.30 506	0.14 589	0.10 360	0.12 546	0.12 558	0.16 587	0.20 507

CrosDoStereo	0.32 550	0.11 146	0.53 410	0.19 125	0.12 189	0.22 309	1.07 719	0.36 322	0.38 441	0.38 541	0.60 629	0.28 407	0.45 626	0.61 560	0.56 626	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.09 416	0.08 257	0.09 139

DeepStereo_LL	0.32 550	0.11 146	0.53 410	0.19 125	0.12 189	0.22 309	1.07 719	0.36 322	0.38 441	0.38 541	0.60 629	0.28 407	0.45 626	0.61 560	0.56 626	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.09 416	0.08 257	0.09 139

pcwnet_v2	0.32 550	0.16 373	1.22 667	0.23 355	0.19 513	0.32 506	0.19 375	0.61 631	0.61 639	0.37 532	0.45 547	0.35 492	0.29 523	0.37 445	0.26 466	0.14 589	0.11 397	0.12 546	0.11 516	0.14 567	0.18 470

TDLM	0.32 550	0.27 572	0.52 399	0.30 594	0.15 370	0.33 516	0.32 620	0.54 548	0.50 584	0.44 603	0.43 522	0.39 524	0.30 530	0.92 670	0.30 506	0.14 589	0.09 312	0.13 573	0.12 558	0.13 544	0.14 406

NVstereo2D	0.32 550	0.18 436	0.63 503	0.24 411	0.23 590	0.43 599	0.28 588	0.60 621	0.58 626	0.28 358	0.39 477	0.42 551	0.30 530	0.71 609	0.30 506	0.13 564	0.09 312	0.13 573	0.10 478	0.20 636	0.18 470

DNSM	0.33 557	0.30 590	0.21 43	0.25 457	0.09 22	0.17 142	0.14 116	0.26 166	0.19 120	0.16 188	0.18 204	0.13 157	0.11 121	0.80 641	0.66 644	0.09 381	0.24 630	0.06 53	0.05 36	1.25 726	1.17 730

Selective-IGEV-i16pc	0.33 557	0.12 199	1.65 696	0.21 223	0.14 300	0.74 677	0.30 603	0.46 458	0.44 514	0.21 266	0.32 383	0.26 388	0.14 245	0.71 609	0.19 331	0.15 605	0.10 360	0.08 263	0.09 416	0.11 481	0.12 328

YMNet	0.33 557	0.26 564	0.64 508	0.28 565	0.23 590	0.48 628	0.27 572	0.54 548	0.47 553	0.49 629	0.56 612	0.51 608	0.30 530	0.41 463	0.44 589	0.13 564	0.16 514	0.13 573	0.12 558	0.14 567	0.14 406

YMNet_1	0.33 557	0.26 564	0.64 508	0.28 565	0.23 590	0.48 628	0.27 572	0.54 548	0.47 553	0.49 629	0.56 612	0.51 608	0.30 530	0.41 463	0.44 589	0.13 564	0.16 514	0.13 573	0.12 558	0.14 567	0.14 406

fast-acv-ft	0.33 557	0.26 564	0.88 610	0.25 457	0.18 478	0.49 634	0.27 572	0.44 440	0.50 584	0.40 568	0.55 607	0.49 599	0.36 584	0.39 453	0.41 573	0.11 500	0.11 397	0.11 510	0.12 558	0.13 544	0.11 270

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 557	0.25 554	0.82 583	0.22 292	0.17 448	0.46 615	0.28 588	0.53 532	0.53 601	0.43 597	0.57 617	0.44 564	0.31 547	0.50 497	0.48 603	0.10 455	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.11 481	0.12 328

AANet_RVC	0.33 557	0.31 596	0.69 530	0.23 355	0.14 300	0.30 467	0.23 510	0.49 493	0.55 614	0.39 559	0.60 629	0.43 558	0.30 530	0.88 658	0.54 622	0.11 500	0.08 266	0.07 160	0.07 213	0.10 425	0.12 328

PS-NSSS	0.33 557	0.36 628	0.61 494	0.24 411	0.18 478	0.33 516	0.24 535	0.59 610	0.42 490	0.38 541	0.52 590	0.36 498	0.31 547	0.80 641	0.32 527	0.18 641	0.14 468	0.21 657	0.15 621	0.17 602	0.14 406

DISCO	0.33 557	0.16 373	0.55 434	0.26 500	0.16 414	0.48 628	0.25 550	0.52 521	0.58 626	0.38 541	0.45 547	0.63 656	0.37 589	0.65 585	0.50 610	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.08 307	0.13 544	0.13 365

NOSS_ROB	0.33 557	0.24 538	0.49 337	0.27 537	0.16 414	0.34 531	0.19 375	0.55 566	0.50 584	0.34 482	0.37 450	0.42 551	0.30 530	0.93 672	0.25 454	0.19 651	0.20 583	0.24 666	0.22 666	0.17 602	0.25 571

TCMNet	0.34 567	0.28 580	0.81 579	0.29 583	0.30 647	0.40 581	0.28 588	0.53 532	0.49 577	0.38 541	0.46 559	0.40 529	0.30 530	0.61 560	0.42 578	0.14 589	0.13 449	0.15 616	0.14 610	0.18 618	0.19 488

HBP-ISP	0.34 567	0.35 621	0.76 560	0.23 355	0.17 448	0.33 516	0.22 480	0.56 577	0.47 553	0.42 586	0.49 576	0.33 471	0.41 611	0.73 613	0.27 478	0.18 641	0.19 568	0.24 666	0.20 656	0.16 587	0.16 442

AAGNet	0.34 567	0.12 199	0.53 410	0.26 500	0.16 414	0.20 245	0.19 375	0.31 262	0.29 310	0.35 501	0.35 424	0.27 394	0.30 530	0.44 477	2.56 730	0.08 276	0.05 6	0.10 452	0.07 213	0.09 359	0.07 37

FADNet-RVC	0.34 567	0.43 653	0.97 627	0.25 457	0.20 541	0.33 516	0.20 416	0.51 513	0.42 490	0.34 482	0.40 487	0.41 538	0.29 523	0.65 585	0.36 555	0.14 589	0.14 468	0.14 597	0.15 621	0.19 628	0.20 507

FADNet	0.34 567	0.43 653	0.88 610	0.24 411	0.22 574	0.37 562	0.19 375	0.56 577	0.49 577	0.32 448	0.36 439	0.43 558	0.32 561	0.65 585	0.30 506	0.17 630	0.16 514	0.14 597	0.16 632	0.25 659	0.21 520

CVANet_RVC	0.34 567	0.25 554	0.77 566	0.27 537	0.17 448	0.34 531	0.28 588	0.55 566	0.50 584	0.43 597	0.46 559	0.44 564	0.31 547	0.90 663	0.27 478	0.15 605	0.10 360	0.14 597	0.14 610	0.15 579	0.15 425

StereoDRNet	0.34 567	0.28 580	0.70 537	0.28 565	0.21 558	0.43 599	0.30 603	0.63 643	0.51 590	0.47 622	0.40 487	0.48 593	0.31 547	0.58 539	0.44 589	0.12 540	0.10 360	0.12 546	0.11 516	0.13 544	0.13 365

z-ln-s-r	0.35 574	0.30 590	1.02 634	0.23 355	0.14 300	0.30 467	0.26 562	0.46 458	0.55 614	0.33 461	0.61 637	0.39 524	0.31 547	0.80 641	0.77 658	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.11 481	0.10 215

DRN-Test	0.35 574	0.20 472	0.75 556	0.28 565	0.19 513	0.46 615	0.29 594	0.68 668	0.54 606	0.49 629	0.47 566	0.44 564	0.35 579	0.63 574	0.44 589	0.13 564	0.09 312	0.13 573	0.12 558	0.13 544	0.13 365

XPNet_ROB	0.35 574	0.26 564	0.58 471	0.28 565	0.19 513	0.37 562	0.31 613	0.57 586	0.51 590	0.52 641	0.54 602	0.57 633	0.38 594	0.65 585	0.48 603	0.17 630	0.12 428	0.13 573	0.12 558	0.16 587	0.17 463

ff1	0.36 577	0.17 409	0.84 593	0.21 223	0.13 254	0.29 452	0.21 444	0.38 348	0.46 539	0.31 423	0.44 532	0.34 479	0.24 439	0.91 665	1.30 697	0.08 276	0.28 655	0.12 546	0.11 516	0.08 257	0.37 649

Wz-Net-LNSev	0.36 577	0.35 621	1.06 639	0.26 500	0.21 558	0.47 621	0.33 626	0.56 577	0.58 626	0.45 610	0.54 602	0.50 605	0.37 589	0.40 458	0.42 578	0.12 540	0.11 397	0.10 452	0.09 416	0.14 567	0.15 425

FAT-Stereo	0.36 577	0.19 456	0.75 556	0.26 500	0.18 478	0.34 531	0.30 603	0.62 639	0.61 639	0.47 622	0.61 637	0.59 640	0.50 645	0.61 560	0.36 555	0.13 564	0.14 468	0.13 573	0.12 558	0.14 567	0.20 507

CBMV_ROB	0.36 577	0.21 486	0.57 455	0.22 292	0.14 300	0.35 547	0.20 416	0.55 566	0.47 553	0.52 641	0.58 620	0.45 570	0.53 654	0.75 622	0.50 610	0.18 641	0.19 568	0.23 664	0.21 658	0.15 579	0.20 507

ETE_ROB	0.36 577	0.32 604	0.64 508	0.30 594	0.18 478	0.40 581	0.38 651	0.59 610	0.49 577	0.50 635	0.52 590	0.62 652	0.37 589	0.58 539	0.43 582	0.13 564	0.10 360	0.14 597	0.12 558	0.17 602	0.18 470

PSMNet_ROB	0.36 577	0.31 596	0.71 546	0.31 610	0.21 558	0.44 604	0.44 669	0.61 631	0.49 577	0.39 559	0.45 547	0.49 599	0.32 561	0.66 591	0.53 618	0.14 589	0.10 360	0.15 616	0.14 610	0.13 544	0.13 365

CBMV	0.36 577	0.25 554	0.61 494	0.24 411	0.14 300	0.42 594	0.33 626	0.56 577	0.52 600	0.54 651	0.52 590	0.51 608	0.58 661	0.63 574	0.43 582	0.15 605	0.16 514	0.18 643	0.16 632	0.13 544	0.19 488
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 584	0.17 409	0.84 593	0.21 223	0.13 254	0.29 452	0.21 444	0.57 586	0.48 561	0.31 423	0.44 532	0.34 479	0.24 439	0.91 665	1.30 697	0.10 455	0.20 583	0.12 546	0.11 516	0.11 481	0.23 545

xxx	0.37 584	0.17 409	0.84 593	0.21 223	0.13 254	0.29 452	0.21 444	0.57 586	0.48 561	0.31 423	0.44 532	0.34 479	0.24 439	0.91 665	1.30 697	0.10 455	0.20 583	0.12 546	0.11 516	0.11 481	0.23 545

GwcNet	0.37 584	0.29 584	1.12 650	0.25 457	0.24 607	0.48 628	0.27 572	0.58 600	0.60 636	0.39 559	0.54 602	0.51 608	0.34 571	0.60 552	0.46 598	0.13 564	0.12 428	0.12 546	0.11 516	0.13 544	0.15 425

DANet	0.37 584	0.25 554	0.67 521	0.37 652	0.22 574	0.42 594	0.25 550	0.50 501	0.44 514	0.52 641	0.50 580	0.59 640	0.42 617	0.78 633	0.53 618	0.13 564	0.12 428	0.14 597	0.12 558	0.17 602	0.21 520
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 584	0.33 608	0.59 480	0.37 652	0.23 590	0.42 594	0.41 664	0.56 577	0.44 514	0.47 622	0.47 566	0.61 649	0.39 601	0.58 539	0.41 573	0.16 616	0.13 449	0.21 657	0.22 666	0.16 587	0.18 470

APVNet	0.38 589	0.26 564	0.87 603	0.26 500	0.22 574	0.52 643	0.35 634	0.64 649	0.46 539	0.40 568	0.52 590	0.48 593	0.39 601	0.84 652	0.48 603	0.13 564	0.14 468	0.15 616	0.16 632	0.16 587	0.16 442

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 589	0.43 653	0.72 551	0.35 642	0.19 513	0.51 637	0.25 550	0.56 577	0.39 457	0.42 586	0.47 566	0.47 589	0.27 480	0.74 617	0.32 527	0.38 695	0.19 568	0.27 669	0.17 644	0.29 676	0.27 593

RP	0.38 589	0.26 564	0.67 521	0.31 610	0.24 607	0.37 562	0.29 594	0.53 532	0.61 639	0.42 586	0.65 646	0.62 652	0.51 647	0.63 574	0.43 582	0.17 630	0.15 499	0.17 634	0.15 621	0.17 602	0.19 488

RYNet	0.38 589	0.23 525	0.65 513	0.26 500	0.28 632	0.62 662	0.33 626	0.61 631	0.62 643	0.42 586	0.39 477	0.58 639	0.40 606	0.89 660	0.57 629	0.11 500	0.09 312	0.12 546	0.11 516	0.19 628	0.22 535

LALA_ROB	0.38 589	0.31 596	0.65 513	0.30 594	0.21 558	0.46 615	0.39 655	0.63 643	0.54 606	0.53 647	0.52 590	0.69 675	0.36 584	0.52 511	0.48 603	0.18 641	0.11 397	0.16 625	0.14 610	0.17 602	0.16 442

Selective-IGEV-i16pb	0.39 594	0.14 293	2.10 710	0.21 223	0.15 370	0.68 671	0.31 613	0.60 621	0.60 636	0.25 322	0.44 532	0.32 461	0.21 393	0.79 637	0.26 466	0.14 589	0.10 360	0.09 369	0.10 478	0.12 529	0.14 406

PSMNet-RUCA	0.39 594	0.47 660	0.84 593	0.46 685	0.41 680	0.34 531	0.26 562	0.59 610	0.46 539	0.40 568	0.51 583	0.44 564	0.33 569	0.43 473	0.31 517	0.25 673	0.14 468	0.33 688	0.21 658	0.32 681	0.23 545

1111x	0.39 594	0.17 409	0.80 577	0.23 355	0.15 370	0.33 516	0.27 572	0.62 639	0.48 561	0.32 448	0.43 522	0.40 529	0.29 523	0.86 655	1.60 714	0.09 381	0.23 614	0.09 369	0.12 558	0.10 425	0.23 545

EKT-Stereo	0.39 594	0.13 243	0.53 410	0.42 677	3.94 736	0.22 309	0.17 267	0.38 348	0.30 328	0.21 266	0.20 229	0.23 332	0.15 267	0.30 367	0.18 295	0.10 455	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.09 359	0.12 328

GASNet	0.39 594	0.58 683	1.27 669	0.35 642	0.23 590	0.35 547	0.23 510	0.63 643	0.56 621	0.41 580	0.38 459	0.45 570	0.30 530	0.81 646	0.42 578	0.16 616	0.11 397	0.14 597	0.14 610	0.23 652	0.12 328

Wz-Net-MNSev	0.39 594	0.35 621	0.99 631	0.26 500	0.21 558	0.59 659	0.39 655	0.58 600	0.61 639	0.49 629	0.56 612	0.53 621	0.37 589	0.61 560	0.47 601	0.11 500	0.09 312	0.11 510	0.11 516	0.15 579	0.15 425

xxxx	0.39 594	0.14 293	0.47 305	0.20 175	0.16 414	0.38 569	0.20 416	0.61 631	0.43 501	0.30 406	0.44 532	0.38 510	0.25 452	0.50 497	2.41 728	0.11 500	0.21 589	0.09 369	0.10 478	0.10 425	0.26 585

test_xeample	0.39 594	0.14 293	0.46 297	0.19 125	0.16 414	0.34 531	0.22 480	0.59 610	0.43 501	0.33 461	0.47 566	0.30 441	0.27 480	0.60 552	2.44 729	0.10 455	0.21 589	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.25 571

Syn2CoEx	0.39 594	0.39 642	1.08 644	0.35 642	0.21 558	0.41 586	0.29 594	0.63 643	0.51 590	0.43 597	0.56 612	0.45 570	0.45 626	0.69 600	0.39 567	0.17 630	0.14 468	0.16 625	0.12 558	0.13 544	0.16 442

S-Stereo	0.39 594	0.20 472	1.04 636	0.28 565	0.22 574	0.39 575	0.31 613	0.58 600	0.69 659	0.40 568	0.59 625	0.48 593	0.41 611	0.75 622	0.42 578	0.12 540	0.15 499	0.13 573	0.13 590	0.16 587	0.25 571

stereogan	0.39 594	0.20 472	0.78 571	0.28 565	0.22 574	0.65 668	0.26 562	0.62 639	0.65 648	0.45 610	0.60 629	0.67 671	0.45 626	0.69 600	0.37 561	0.14 589	0.14 468	0.14 597	0.12 558	0.20 636	0.19 488

Nwc_Net	0.39 594	0.29 584	0.84 593	0.32 619	0.24 607	0.45 612	0.30 603	0.67 663	0.51 590	0.39 559	0.70 656	0.59 640	0.48 639	0.61 560	0.45 596	0.16 616	0.12 428	0.19 650	0.21 658	0.14 567	0.15 425

DStereoRT	0.40 606	0.16 373	0.74 552	0.25 457	0.17 448	0.42 594	0.19 375	0.50 501	0.48 561	0.31 423	0.40 487	0.32 461	0.39 601	0.64 580	0.31 517	0.09 381	0.11 397	1.56 734	0.43 700	0.08 257	0.41 658

w-ln-seven-2	0.40 606	0.37 631	1.34 676	0.28 565	0.18 478	0.38 569	0.29 594	0.53 532	0.59 633	0.47 622	0.56 612	0.46 579	0.42 617	0.70 603	0.64 641	0.10 455	0.10 360	0.12 546	0.11 516	0.14 567	0.16 442

aanetorigin	0.40 606	0.33 608	1.14 653	0.25 457	0.19 513	0.30 467	0.37 643	0.34 297	0.47 553	0.95 694	0.82 671	0.52 616	0.56 658	0.50 497	0.52 614	0.11 500	0.09 312	0.10 452	0.10 478	0.16 587	0.19 488

AF-Net	0.40 606	0.31 596	0.74 552	0.33 631	0.24 607	0.43 599	0.30 603	0.64 649	0.67 653	0.44 603	0.69 655	0.65 663	0.52 649	0.59 547	0.48 603	0.16 616	0.12 428	0.19 650	0.14 610	0.16 587	0.14 406

edge stereo	0.40 606	0.22 506	0.87 603	0.27 537	0.22 574	0.38 569	0.26 562	0.59 610	0.56 621	0.53 647	0.60 629	0.71 679	0.50 645	0.78 633	0.43 582	0.16 616	0.15 499	0.19 650	0.14 610	0.17 602	0.19 488

PA-Net	0.40 606	0.35 621	1.05 637	0.32 619	0.28 632	0.39 575	0.43 667	0.53 532	0.56 621	0.35 501	0.43 522	0.41 538	0.36 584	0.83 651	0.61 636	0.12 540	0.23 614	0.16 625	0.23 670	0.13 544	0.20 507
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 606	0.28 580	0.67 521	0.31 610	0.18 478	0.43 599	0.39 655	0.60 621	0.46 539	0.48 628	0.78 666	0.55 626	0.45 626	0.96 676	0.55 625	0.13 564	0.14 468	0.13 573	0.12 558	0.15 579	0.16 442

RGC	0.41 613	0.35 621	0.76 560	0.35 642	0.28 632	0.41 586	0.29 594	0.60 621	0.55 614	0.47 622	0.64 644	0.63 656	0.47 635	0.74 617	0.46 598	0.16 616	0.15 499	0.21 657	0.21 658	0.19 628	0.21 520

ADCRef	0.41 613	0.33 608	1.05 637	0.26 500	0.21 558	0.49 634	0.27 572	0.54 548	0.51 590	0.51 638	0.59 625	0.35 492	0.47 635	0.54 520	1.35 704	0.09 381	0.08 266	0.12 546	0.12 558	0.12 529	0.13 365

PWC_ROB	0.41 613	0.38 638	0.92 616	0.26 500	0.20 541	0.39 575	0.19 375	0.61 631	0.69 659	0.58 660	0.84 674	0.52 616	0.44 624	0.74 617	0.62 637	0.13 564	0.09 312	0.14 597	0.10 478	0.17 602	0.18 470

PWCDC_ROB	0.41 613	0.41 648	0.77 566	0.34 636	0.21 558	0.43 599	0.20 416	0.60 621	0.90 688	0.44 603	1.24 699	0.36 498	0.38 594	0.56 532	0.48 603	0.18 641	0.11 397	0.11 510	0.10 478	0.20 636	0.16 442

UDG	0.42 617	0.54 673	0.67 521	0.41 674	0.35 665	0.47 621	0.27 572	0.57 586	0.48 561	0.40 568	0.46 559	0.59 640	0.45 626	0.47 489	0.46 598	0.26 675	0.19 568	0.49 699	0.22 666	0.37 685	0.30 611

NCC-stereo	0.42 617	0.31 596	0.87 603	0.32 619	0.29 642	0.47 621	0.37 643	0.68 668	0.53 601	0.42 586	0.58 620	0.57 633	0.52 649	0.75 622	0.54 622	0.18 641	0.14 468	0.18 643	0.25 677	0.17 602	0.18 470

Abc-Net	0.42 617	0.31 596	0.87 603	0.32 619	0.29 642	0.47 621	0.37 643	0.68 668	0.53 601	0.42 586	0.58 620	0.57 633	0.52 649	0.75 622	0.54 622	0.18 641	0.14 468	0.18 643	0.25 677	0.17 602	0.18 470
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	0.42 617	0.44 656	0.92 616	0.24 411	0.16 414	0.45 612	0.40 659	0.58 600	0.50 584	0.54 651	0.63 641	0.52 616	0.51 647	0.91 665	0.66 644	0.17 630	0.17 542	0.17 634	0.15 621	0.15 579	0.21 520
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 621	0.34 617	0.62 498	0.28 565	0.33 660	0.60 660	0.34 631	0.68 668	0.47 553	0.54 651	0.66 648	0.56 631	0.46 633	0.73 613	0.66 644	0.26 675	0.19 568	0.24 666	0.22 666	0.27 669	0.25 571

RTSC	0.43 621	0.37 631	0.95 624	0.30 594	0.20 541	0.50 636	0.23 510	0.65 655	0.86 684	0.56 655	0.54 602	0.51 608	0.36 584	0.71 609	0.92 670	0.13 564	0.14 468	0.11 510	0.13 590	0.18 618	0.19 488

SQANet	0.44 623	0.57 680	0.89 612	0.49 688	0.39 677	0.47 621	0.23 510	0.53 532	0.44 514	0.41 580	0.48 575	0.47 589	0.34 571	0.58 539	0.43 582	0.38 695	0.15 499	0.40 695	0.21 658	0.50 693	0.34 633

Anonymous_2	0.44 623	0.23 525	0.57 455	0.34 636	0.34 662	0.53 646	0.28 588	0.49 493	0.39 457	0.36 515	0.34 416	0.48 593	0.38 594	0.43 473	0.33 536	0.26 675	0.41 697	0.44 697	1.45 735	0.33 683	0.37 649

NaN_ROB	0.44 623	0.38 638	0.94 623	0.30 594	0.20 541	0.52 643	0.49 680	0.61 631	0.60 636	0.56 655	0.47 566	0.49 599	0.42 617	1.24 698	0.76 657	0.12 540	0.18 554	0.12 546	0.13 590	0.12 529	0.18 470

w-ln-seven	0.45 626	0.40 645	1.40 683	0.27 537	0.22 574	0.58 655	0.33 626	0.65 655	0.83 678	0.59 661	0.63 641	0.53 621	0.39 601	0.66 591	0.81 664	0.12 540	0.11 397	0.13 573	0.12 558	0.16 587	0.17 463

test_sample9	0.45 626	0.21 486	0.69 530	0.18 72	0.17 448	0.36 554	0.21 444	0.54 548	0.43 501	0.38 541	0.36 439	0.38 510	0.32 561	0.70 603	1.01 679	0.24 665	1.93 741	0.28 676	0.24 672	0.18 618	0.21 520

Wz-Net-SNSev	0.45 626	0.53 672	1.42 684	0.31 610	0.21 558	0.44 604	0.45 670	0.64 649	0.68 657	0.46 616	0.66 648	0.62 652	0.40 606	0.78 633	0.65 642	0.12 540	0.11 397	0.12 546	0.13 590	0.17 602	0.19 488

DDUNet	0.45 626	0.60 686	0.71 546	0.45 682	0.39 677	0.46 615	0.32 620	0.53 532	0.44 514	0.46 616	0.53 598	0.57 633	0.38 594	0.51 503	0.43 582	0.34 688	0.21 589	0.56 703	0.25 677	0.41 688	0.36 641

222	0.45 626	0.14 293	0.43 265	0.19 125	0.15 370	0.36 554	0.20 416	0.60 621	0.43 501	0.37 532	0.45 547	0.30 441	0.28 503	0.59 547	3.72 734	0.11 500	0.19 568	0.08 263	0.09 416	0.09 359	0.27 593

SHD	0.45 626	0.34 617	0.89 612	0.37 652	0.28 632	0.46 615	0.23 510	0.72 680	0.96 695	0.65 668	0.61 637	0.61 649	0.48 639	0.64 580	0.69 649	0.16 616	0.16 514	0.16 625	0.16 632	0.21 643	0.25 571

GANetREF_RVC	0.45 626	0.52 669	0.87 603	0.39 662	0.20 541	0.51 637	0.50 682	0.68 668	0.67 653	0.47 622	0.46 559	0.50 605	0.43 621	0.91 665	0.40 569	0.28 681	0.21 589	0.32 685	0.19 651	0.28 674	0.23 545
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
PDISCO_ROB	0.45 626	0.37 631	0.89 612	0.44 679	0.37 671	0.70 672	0.35 634	0.75 684	0.78 673	0.45 610	0.53 598	0.65 663	0.40 606	0.68 599	0.52 614	0.22 660	0.12 428	0.21 657	0.19 651	0.26 663	0.22 535

DeepPrunerF	0.46 634	0.37 631	1.50 688	0.34 636	0.30 647	0.36 554	0.37 643	0.64 649	1.15 715	0.41 580	0.45 547	0.40 529	0.41 611	0.82 647	0.53 618	0.18 641	0.14 468	0.23 664	0.21 658	0.17 602	0.18 470

CC-Net-ROB	0.46 634	0.55 674	0.86 600	0.38 660	0.23 590	0.51 637	0.30 603	0.69 674	0.51 590	0.46 616	0.51 583	0.48 593	0.38 594	0.96 676	0.40 569	0.36 691	0.23 614	0.56 703	0.25 677	0.34 684	0.22 535

FBW_ROB	0.46 634	0.34 617	0.71 546	0.32 619	0.20 541	0.51 637	0.32 620	0.73 681	0.63 645	0.60 662	0.57 617	0.65 663	0.44 624	1.42 711	0.62 637	0.14 589	0.17 542	0.22 662	0.16 632	0.17 602	0.23 545

SDNR	0.47 637	0.29 584	0.92 616	0.24 411	0.37 671	1.27 709	0.17 267	0.54 548	0.58 626	0.44 603	0.85 675	0.55 626	0.28 503	1.19 696	0.52 614	0.23 661	0.24 630	0.17 634	0.13 590	0.19 628	0.26 585

G-Net	0.47 637	0.26 564	1.02 634	0.34 636	0.28 632	0.89 691	0.35 634	0.47 470	0.46 539	0.68 673	1.20 696	0.64 661	0.59 663	0.61 560	0.60 633	0.16 616	0.14 468	0.17 634	0.13 590	0.22 647	0.21 520

XQC	0.47 637	0.45 657	1.07 641	0.40 667	0.28 632	0.58 655	0.38 651	0.67 663	0.76 672	0.53 647	0.47 566	0.59 640	0.47 635	0.74 617	0.80 662	0.18 641	0.14 468	0.18 643	0.16 632	0.26 663	0.24 559

WQFJA1++	0.48 640	0.07 2	0.86 600	0.23 355	0.19 513	0.18 175	0.11 27	0.21 74	0.14 31	2.23 734	0.12 70	0.23 332	0.11 121	0.21 176	0.14 157	0.08 276	0.19 568	0.06 53	0.09 416	4.02 739	0.20 507

z-mn7	0.48 640	0.52 669	1.28 670	0.26 500	0.19 513	0.62 662	0.34 631	0.59 610	0.96 695	0.45 610	0.97 684	0.53 621	0.41 611	0.99 680	0.70 650	0.11 500	0.10 360	0.10 452	0.10 478	0.14 567	0.16 442

ADCP+	0.48 640	0.36 628	1.47 686	0.26 500	0.22 574	0.57 653	0.40 659	0.56 577	0.54 606	0.46 616	0.52 590	0.46 579	0.53 654	0.59 547	1.93 721	0.10 455	0.08 266	0.11 510	0.11 516	0.14 567	0.15 425

PASM	0.49 643	0.41 648	1.15 654	0.37 652	0.35 665	0.42 594	0.42 665	0.54 548	0.65 648	0.54 651	0.54 602	0.63 656	0.48 639	0.94 675	0.51 613	0.27 679	0.30 673	0.30 680	0.33 690	0.29 676	0.29 608

zh-mn7	0.50 644	0.57 680	1.82 703	0.25 457	0.19 513	0.45 612	0.29 594	0.59 610	0.84 681	0.67 671	0.97 684	0.49 599	0.41 611	0.93 672	0.73 653	0.12 540	0.10 360	0.11 510	0.11 516	0.13 544	0.17 463

GCST	0.50 644	0.67 694	0.82 583	1.04 718	0.55 698	0.38 569	0.11 27	0.42 406	0.33 373	0.42 586	0.35 424	0.29 420	0.18 351	0.50 497	0.23 428	0.70 711	0.42 698	0.79 715	0.62 719	0.63 700	0.47 675

SuperB	0.50 644	0.37 631	2.16 713	0.23 355	0.15 370	0.41 586	0.32 620	0.50 501	0.83 678	0.44 603	0.51 583	0.33 471	0.45 626	0.69 600	1.07 686	0.10 455	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.95 721	0.18 470

ADCL	0.50 644	0.30 590	1.15 654	0.28 565	0.19 513	0.77 681	0.64 695	0.57 586	0.73 669	0.57 658	0.73 661	0.55 626	0.60 665	0.66 591	1.53 711	0.11 500	0.10 360	0.13 573	0.13 590	0.15 579	0.16 442

ADCPNet	0.51 648	0.36 628	1.82 703	0.27 537	0.23 590	0.71 673	0.39 655	0.56 577	0.54 606	0.52 641	0.60 629	0.66 667	0.57 660	0.64 580	1.23 693	0.15 605	0.18 554	0.14 597	0.23 670	0.19 628	0.22 535

DPSNet	0.51 648	0.26 564	1.16 656	0.28 565	0.21 558	0.76 678	0.56 690	0.89 703	0.82 677	0.49 629	0.51 583	0.64 661	0.81 690	0.89 660	0.85 667	0.17 630	0.16 514	0.13 573	0.13 590	0.26 663	0.27 593

MDST_ROB	0.51 648	0.16 373	0.97 627	0.31 610	0.21 558	1.35 713	0.34 631	0.80 689	0.59 633	1.09 705	0.74 662	0.49 599	0.37 589	1.31 705	0.60 633	0.14 589	0.12 428	0.16 625	0.13 590	0.13 544	0.18 470

zh-sn7	0.52 651	0.64 691	1.77 700	0.30 594	0.20 541	0.47 621	0.40 659	0.60 621	0.65 648	0.53 647	0.82 671	0.52 616	0.59 663	1.10 689	0.96 675	0.13 564	0.13 449	0.13 573	0.13 590	0.17 602	0.20 507

test_sample8	0.52 651	0.21 486	0.69 530	0.18 72	0.17 448	0.36 554	0.21 444	0.57 586	0.38 441	0.63 665	0.39 477	1.16 698	0.68 680	0.70 603	1.01 679	0.24 665	1.93 741	0.28 676	0.24 672	0.18 618	0.21 520

psmorigin	0.52 651	0.29 584	3.10 723	0.24 411	0.19 513	0.39 575	0.24 535	0.52 521	0.45 527	0.66 670	0.68 652	0.70 678	0.52 649	0.86 655	0.49 609	0.15 605	0.17 542	0.13 573	0.14 610	0.16 587	0.23 545

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 654	0.60 686	0.98 629	0.40 667	0.25 621	0.87 689	0.57 691	0.60 621	0.64 647	0.60 662	0.67 650	0.63 656	0.42 617	1.13 691	0.50 610	0.23 661	0.28 655	0.27 669	0.35 692	0.25 659	0.33 628

ADCMid	0.53 654	0.45 657	1.46 685	0.27 537	0.22 574	0.51 637	0.38 651	0.61 631	0.58 626	0.75 678	0.67 650	0.62 652	0.66 679	0.66 591	1.75 716	0.13 564	0.12 428	0.17 634	0.17 644	0.20 636	0.21 520

pmcnn	0.54 656	0.24 538	1.06 639	0.25 457	0.26 625	0.40 581	0.31 613	0.55 566	0.55 614	0.56 655	1.22 698	2.53 726	0.39 601	0.84 652	1.08 687	0.09 381	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.10 425	0.14 406

AANet	0.55 657	0.47 660	1.61 693	0.23 355	0.31 654	0.41 586	0.25 550	0.53 532	1.14 713	0.93 692	0.98 688	0.84 685	0.71 682	0.60 552	0.66 644	0.18 641	0.32 682	0.14 597	0.13 590	0.18 618	0.44 669

DStereoO	0.55 657	0.35 621	0.68 527	0.44 679	0.49 690	0.41 586	1.08 722	0.58 600	0.73 669	0.49 629	0.53 598	0.51 608	0.85 692	0.60 552	0.75 655	0.83 719	0.28 655	0.38 692	0.19 651	0.52 695	0.35 637

Wz-Net-TNSev	0.55 657	0.72 696	1.90 706	0.26 500	0.21 558	0.64 667	0.45 670	0.66 661	0.71 664	0.52 641	0.55 607	0.71 679	0.63 676	1.04 685	0.94 673	0.16 616	0.15 499	0.13 573	0.15 621	0.21 643	0.24 559

AnyNet_C32	0.55 657	0.51 668	1.34 676	0.29 583	0.28 632	0.61 661	0.62 694	0.57 586	0.62 643	0.63 665	0.68 652	0.54 625	0.55 656	0.82 647	1.81 717	0.15 605	0.15 499	0.15 616	0.18 649	0.21 643	0.25 571

CSAN	0.55 657	0.47 660	1.19 664	0.37 652	0.23 590	0.57 653	0.61 693	0.65 655	0.72 666	0.65 668	0.78 666	0.66 667	0.65 678	1.41 710	0.77 658	0.21 657	0.17 542	0.20 655	0.21 658	0.18 618	0.21 520

WCMA_ROB	0.55 657	0.27 572	0.76 560	0.26 500	0.22 574	0.62 662	0.36 641	0.57 586	0.58 626	0.97 696	1.40 704	1.28 704	0.94 700	0.80 641	0.80 662	0.20 655	0.17 542	0.16 625	0.16 632	0.19 628	0.29 608

WZ-Net	0.56 663	0.49 667	2.14 712	0.30 594	0.24 607	0.58 655	0.48 677	0.65 655	0.80 675	0.51 638	0.72 658	0.68 673	0.60 665	1.06 687	1.01 679	0.13 564	0.10 360	0.11 510	0.12 558	0.19 628	0.23 545

Consistency-Raft	0.56 663	0.52 669	1.12 650	0.45 682	0.49 690	0.48 628	0.45 670	0.73 681	0.74 671	0.45 610	0.82 671	0.46 579	0.60 665	0.51 503	0.63 640	0.39 697	0.40 695	0.44 697	0.51 709	0.53 696	0.38 657

anonymity	0.57 665	0.55 674	0.74 552	0.48 687	0.63 703	0.56 651	0.43 667	0.71 676	0.51 590	0.64 667	0.55 607	0.57 633	0.61 669	0.65 585	0.57 629	0.55 702	0.55 719	0.50 700	0.54 711	0.51 694	0.61 699

SGM_RVC	0.57 665	0.22 506	0.60 487	0.26 500	0.16 414	0.97 697	0.46 673	0.76 686	0.90 688	1.03 702	0.92 682	1.16 698	0.93 699	1.21 697	0.72 652	0.17 630	0.16 514	0.16 625	0.16 632	0.16 587	0.24 559
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 667	0.48 665	1.35 678	0.38 660	0.37 671	0.96 696	1.13 724	0.84 698	1.05 704	0.50 635	0.70 656	0.45 570	0.61 669	0.63 574	0.62 637	0.26 675	0.28 655	0.14 597	0.13 590	0.20 636	0.44 669

MFN_U_SF_RVC	0.58 667	0.58 683	1.31 674	0.39 662	0.23 590	0.72 674	0.30 603	0.83 694	0.68 657	0.74 677	0.74 662	0.86 686	0.60 665	0.84 652	0.83 665	0.29 682	0.27 650	0.32 685	0.37 696	0.31 678	0.33 628

SANet	0.58 667	0.41 648	1.38 680	0.27 537	0.16 414	0.72 674	0.48 677	0.71 676	1.34 718	0.69 674	0.97 684	0.94 690	0.78 686	0.97 679	0.93 671	0.14 589	0.12 428	0.12 546	0.12 558	0.18 618	0.20 507

otaku	0.60 670	0.73 698	1.13 652	0.64 697	0.45 689	0.73 676	0.37 643	0.67 663	0.67 653	0.52 641	0.75 664	0.66 667	0.46 633	0.74 617	0.59 632	0.55 702	0.34 688	0.56 703	0.36 694	0.65 702	0.49 680

MeshStereo	0.60 670	0.31 596	0.71 546	0.22 292	0.17 448	0.66 669	0.36 641	0.81 691	0.63 645	1.48 724	1.32 701	1.65 712	0.83 691	1.18 695	0.74 654	0.17 630	0.17 542	0.17 634	0.14 610	0.17 602	0.19 488
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Ntro	0.61 672	0.75 701	1.16 656	0.67 699	0.50 692	0.76 678	0.37 643	0.68 668	0.71 664	0.50 635	0.59 625	0.65 663	0.52 649	0.79 637	0.58 631	0.58 705	0.32 682	0.57 706	0.34 691	0.69 707	0.50 684

PVD	0.62 673	0.41 648	0.93 620	0.44 679	0.39 677	0.63 666	0.51 684	0.86 699	1.27 716	0.93 692	1.09 691	0.81 683	0.85 692	0.89 660	0.89 669	0.21 657	0.23 614	0.22 662	0.19 651	0.28 674	0.41 658

SAMSARA	0.62 673	0.47 660	0.93 620	0.70 703	0.50 692	1.15 703	1.29 727	0.79 688	0.70 662	0.77 684	0.55 607	0.92 689	0.58 661	0.87 657	0.77 658	0.19 651	0.27 650	0.18 643	0.19 651	0.27 669	0.28 602

ADCS	0.62 673	0.56 676	1.54 691	0.30 594	0.25 621	0.56 651	0.46 673	0.71 676	0.86 684	0.77 684	0.72 658	0.68 673	0.62 674	0.82 647	2.33 727	0.17 630	0.16 514	0.16 625	0.17 644	0.23 652	0.27 593

DGSMNet	0.63 676	0.32 604	1.01 633	0.54 693	0.73 710	0.62 662	1.36 728	0.62 639	0.58 626	0.38 541	0.62 640	0.52 616	0.34 571	0.65 585	0.47 601	0.54 701	0.61 726	0.67 708	0.61 718	0.65 702	0.69 712

MSMD_ROB	0.63 676	0.34 617	0.70 537	0.30 594	0.25 621	0.88 690	0.35 634	0.58 600	0.67 653	1.13 706	1.52 708	1.75 715	1.05 705	0.90 663	0.60 633	0.24 665	0.22 601	0.27 669	0.27 685	0.25 659	0.27 593

EDNetEfficient	0.64 678	0.39 642	2.52 716	0.26 500	0.26 625	0.39 575	0.49 680	0.42 406	1.06 705	1.38 713	0.86 676	0.61 649	0.97 701	0.66 591	1.62 715	0.11 500	0.10 360	0.10 452	0.12 558	0.20 636	0.19 488

FCDSN-DC	0.67 679	0.38 638	0.83 589	0.37 652	0.30 647	0.66 669	0.37 643	0.69 674	0.70 662	1.15 708	1.53 709	1.70 714	1.38 714	1.00 681	0.83 665	0.24 665	0.22 601	0.27 669	0.26 681	0.27 669	0.32 621
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 679	0.94 710	1.63 694	0.77 709	1.19 728	0.53 646	0.25 550	0.61 631	0.72 666	0.70 675	0.60 629	0.69 675	0.90 697	0.80 641	0.52 614	0.27 679	0.13 449	0.74 711	0.31 689	0.68 705	0.44 669

AnyNet_C01	0.68 681	0.69 695	2.64 718	0.33 631	0.27 630	0.93 692	0.64 695	0.66 661	0.65 648	0.70 675	0.97 684	0.75 681	0.63 676	1.01 682	1.52 710	0.17 630	0.16 514	0.17 634	0.17 644	0.24 656	0.28 602

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 682	0.73 698	1.26 668	0.47 686	0.28 632	1.42 716	0.60 692	0.82 692	0.94 694	0.85 688	0.86 676	0.88 688	0.70 681	1.32 706	0.75 655	0.37 693	0.30 673	0.34 690	0.36 694	0.44 690	0.42 663

FC-DCNN	0.73 683	0.33 608	0.84 593	0.33 631	0.28 632	0.82 687	0.40 659	0.82 692	0.83 678	1.43 716	1.60 713	1.97 717	1.38 714	1.10 689	0.93 671	0.24 665	0.22 601	0.27 669	0.26 681	0.26 663	0.32 621

MFMNet_re	0.74 684	0.84 705	1.16 656	0.64 697	0.70 708	0.79 683	0.71 700	0.77 687	0.85 682	0.79 686	0.86 676	0.69 675	0.80 688	0.73 613	0.65 642	0.66 709	0.59 724	0.61 707	0.58 716	0.68 705	0.71 713

NVStereoNet_ROB	0.74 684	0.64 691	1.20 666	0.55 694	0.43 685	0.54 650	0.48 677	0.75 684	0.87 687	0.88 689	1.72 716	1.06 695	1.03 704	1.29 702	0.98 678	0.35 690	0.42 698	0.41 696	0.48 704	0.38 686	0.43 666
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 684	0.72 696	1.18 663	0.52 692	0.57 700	0.76 678	0.50 682	0.80 689	0.66 652	0.97 696	0.88 679	0.94 690	0.74 683	1.08 688	1.04 684	0.58 705	0.51 712	0.50 700	0.50 708	0.56 697	0.72 714
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 687	0.33 608	0.82 583	0.33 631	0.28 632	0.85 688	0.40 659	0.88 701	0.86 684	1.46 718	1.65 714	2.08 719	1.40 716	1.14 693	0.95 674	0.24 665	0.22 601	0.27 669	0.26 681	0.26 663	0.32 621

RainbowNet	0.76 688	1.00 714	1.29 672	0.82 710	0.63 703	0.79 683	0.52 685	0.83 694	0.93 691	0.61 664	0.79 669	0.79 682	0.62 674	0.82 647	0.67 648	0.80 718	0.55 719	0.79 715	0.49 705	0.81 713	0.62 700

ACVNet-4b	0.76 688	0.90 708	1.67 697	0.73 706	0.51 695	0.80 686	0.31 613	0.74 683	0.81 676	0.51 638	0.72 658	0.94 690	0.43 621	1.01 682	1.32 701	1.18 731	0.22 601	0.77 713	0.45 701	0.70 708	0.50 684

ACVNet_1	0.77 690	0.92 709	1.79 702	0.73 706	0.53 696	0.78 682	0.42 665	0.88 701	0.90 688	0.75 678	0.76 665	1.32 705	0.80 688	1.04 685	0.70 650	0.57 704	0.32 682	0.72 710	0.35 692	0.70 708	0.50 684

ELAS_RVC	0.80 691	0.40 645	1.10 646	0.40 667	0.35 665	0.93 692	1.10 723	0.87 700	1.12 712	1.40 714	1.39 702	1.27 703	1.55 722	1.13 691	1.13 688	0.29 682	0.27 650	0.30 680	0.28 686	0.31 678	0.36 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 691	0.40 645	0.91 615	0.39 662	0.35 665	1.52 718	0.81 709	0.97 705	0.98 698	1.47 723	1.58 711	1.19 700	1.33 713	1.01 682	1.21 691	0.29 682	0.27 650	0.30 680	0.29 688	0.32 681	0.36 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 693	0.64 691	2.42 715	0.49 688	0.17 448	0.58 655	0.32 620	0.83 694	0.85 682	0.41 580	0.52 590	0.98 694	0.61 669	4.97 742	1.22 692	0.12 540	0.07 199	0.10 452	0.24 672	0.27 669	0.32 621

RTS	0.81 693	0.56 676	4.76 728	0.37 652	0.30 647	1.11 700	0.52 685	0.67 663	1.07 706	0.76 681	0.91 680	0.60 646	0.61 669	1.64 714	1.24 694	0.15 605	0.13 449	0.15 616	0.15 621	0.22 647	0.24 559

RTSA	0.81 693	0.56 676	4.76 728	0.37 652	0.30 647	1.11 700	0.52 685	0.67 663	1.07 706	0.76 681	0.91 680	0.60 646	0.61 669	1.64 714	1.24 694	0.15 605	0.13 449	0.15 616	0.15 621	0.22 647	0.24 559

IMH-64-1	0.94 696	0.95 711	1.07 641	0.98 715	0.76 711	0.93 692	0.72 701	1.30 713	1.11 710	0.91 690	1.45 705	1.14 696	1.00 702	1.25 700	0.97 676	0.77 714	0.51 712	0.97 719	0.55 714	0.90 715	0.66 708

IMH-64	0.94 696	0.95 711	1.07 641	0.98 715	0.76 711	0.93 692	0.72 701	1.30 713	1.11 710	0.91 690	1.45 705	1.14 696	1.00 702	1.25 700	0.97 676	0.77 714	0.51 712	0.97 719	0.55 714	0.90 715	0.66 708

ACVNet_2	0.94 696	0.98 713	1.71 699	0.83 711	0.63 703	1.02 698	0.64 695	1.16 710	1.43 722	1.02 700	1.39 702	1.47 708	0.86 695	1.16 694	0.79 661	0.63 708	0.43 701	0.78 714	0.49 705	0.80 712	0.57 693

MonStereo1	0.96 699	0.61 688	0.99 631	0.70 703	0.59 701	1.37 714	0.35 634	0.97 705	1.27 716	0.97 696	1.92 720	1.53 710	2.13 726	1.29 702	0.87 668	0.71 712	0.34 688	0.75 712	0.47 703	0.75 710	0.68 710

DStereoSA	1.00 700	0.46 659	1.33 675	0.68 700	0.86 721	1.26 708	2.25 737	0.83 694	1.41 720	0.57 658	1.92 720	0.57 633	2.07 725	0.96 676	1.84 719	0.36 691	0.55 719	0.28 676	0.53 710	0.45 691	0.90 721

U	1.02 701	0.10 95	0.26 104	0.22 292	3.66 734	6.41 742	0.13 82	0.22 89	0.21 162	0.11 46	0.11 50	0.10 52	0.09 38	0.12 4	0.11 15	0.07 122	0.05 6	5.35 750	2.86 747	0.07 180	0.06 14

MultiAttention	1.05 702	0.14 293	0.50 358	0.35 642	0.43 685	5.62 733	1.71 734	0.71 676	0.54 606	0.36 515	0.63 641	0.55 626	0.22 403	7.50 747	0.56 626	0.09 381	0.06 100	0.14 597	0.24 672	0.27 669	0.34 633

WAO-7	1.05 702	1.00 714	1.19 664	0.83 711	0.67 707	1.22 706	0.84 711	1.43 717	1.56 724	1.13 706	1.75 717	1.46 707	1.25 710	1.56 713	1.28 696	0.61 707	0.62 729	0.70 709	0.68 721	0.66 704	0.62 700

MADNet+	1.05 702	1.26 724	4.77 731	0.73 706	0.50 692	1.25 707	0.97 714	1.05 707	0.93 691	0.67 671	0.78 666	0.87 687	0.85 692	2.14 724	1.83 718	0.40 698	0.42 698	0.32 685	0.28 686	0.45 691	0.43 666

PWCK	1.05 702	1.29 725	2.12 711	0.92 713	0.42 682	1.27 709	1.01 716	1.14 709	1.14 713	1.16 709	1.14 694	1.25 702	0.90 697	1.77 719	1.15 689	0.89 722	0.51 712	0.87 717	0.54 711	1.02 723	0.57 693

DStereoFS	1.07 706	0.76 702	1.10 646	0.70 703	0.70 708	1.87 722	1.39 729	1.20 712	1.66 725	1.01 699	1.58 711	1.20 701	2.60 731	1.40 709	1.32 701	0.40 698	0.47 705	0.31 683	0.41 699	0.38 686	0.91 722

IMH	1.09 707	1.04 717	1.29 672	1.03 717	0.79 714	1.11 700	0.69 698	1.40 716	1.42 721	1.02 700	1.71 715	1.42 706	1.19 709	1.78 720	1.03 683	1.14 729	0.56 723	1.00 721	0.58 716	0.93 718	0.68 710

WAO-6	1.11 708	1.01 716	1.17 662	0.96 714	0.79 714	1.30 711	0.78 706	1.36 715	1.99 730	1.04 703	1.54 710	1.59 711	1.27 711	1.37 708	1.30 697	0.78 716	0.55 719	1.03 723	0.75 725	0.87 714	0.72 714

SGM+DAISY	1.12 709	0.86 706	1.64 695	0.68 700	0.80 717	1.68 720	1.68 733	1.08 708	1.10 708	1.53 725	1.76 718	1.47 708	1.53 721	1.24 698	1.42 708	0.66 709	0.65 731	0.52 702	0.54 711	0.57 698	0.91 722

LVE	1.18 710	1.16 719	1.67 697	1.04 718	0.81 718	1.32 712	0.82 710	1.49 719	1.94 728	1.08 704	1.90 719	1.89 716	1.07 706	1.51 712	1.04 684	0.96 725	0.61 726	0.94 718	0.69 722	0.92 717	0.79 719

JetBlue	1.20 711	0.89 707	2.53 717	0.59 695	0.76 711	3.16 730	2.09 735	1.16 710	0.93 691	0.95 694	1.12 693	1.65 712	1.27 711	2.15 725	1.87 720	0.43 700	0.37 693	0.38 692	0.39 698	0.62 699	0.63 702

Dean	1.22 712	1.17 720	1.97 708	1.04 718	0.79 714	1.21 705	0.76 704	1.51 720	1.96 729	1.30 712	1.98 723	2.14 720	1.18 708	1.30 704	1.15 689	0.83 719	0.61 726	1.01 722	0.69 722	0.97 722	0.77 718

xyz-stereo	1.43 713	0.11 146	17.43 756	0.18 72	0.08 12	4.86 731	0.18 328	0.31 262	0.35 398	0.37 532	2.75 736	0.41 538	0.31 547	0.58 539	0.33 536	0.07 122	0.05 6	0.09 369	0.06 112	0.06 95	0.06 14

TorneroNet-64	1.47 714	1.15 718	1.51 689	1.11 724	0.86 721	2.27 726	0.76 704	1.84 726	3.76 737	1.29 710	2.22 727	2.68 728	1.46 717	1.81 721	1.55 712	0.79 717	0.51 712	1.10 724	0.67 720	1.31 729	0.81 720

notaker	1.49 715	1.44 728	1.77 700	1.42 729	1.08 726	1.19 704	0.87 713	1.51 720	1.40 719	1.53 725	3.41 738	2.40 724	1.94 724	1.83 722	1.57 713	1.14 729	0.69 735	1.38 731	0.88 729	1.39 732	1.03 726

WAO-8	1.50 716	1.22 722	1.39 681	1.10 721	0.85 719	2.15 723	0.78 706	1.84 726	3.76 737	1.46 718	2.18 725	2.15 721	1.50 719	3.20 731	1.35 704	0.92 723	0.66 732	1.10 724	0.79 727	0.94 719	0.74 716

Venus	1.50 716	1.22 722	1.39 681	1.10 721	0.85 719	2.15 723	0.78 706	1.84 726	3.76 737	1.46 718	2.18 725	2.15 721	1.50 719	3.20 731	1.35 704	0.92 723	0.66 732	1.10 724	0.79 727	0.94 719	0.74 716

SGM-ForestM	1.59 718	0.56 676	1.52 690	0.41 674	0.34 662	2.77 728	1.67 732	1.69 724	1.73 727	2.48 736	2.27 728	6.02 738	2.90 733	3.08 729	2.83 731	0.25 673	0.30 673	0.19 650	0.20 656	0.18 618	0.45 673

UNDER WATER-64	1.61 719	1.30 726	2.93 722	1.33 727	0.96 724	2.20 725	1.25 726	1.47 718	3.15 734	1.46 718	1.31 700	2.61 727	2.22 728	1.69 716	1.93 721	1.13 728	0.67 734	1.29 729	0.94 730	1.26 727	1.09 728

MANE	1.63 720	0.58 683	1.16 656	0.59 695	0.60 702	2.71 727	1.53 730	2.63 734	3.62 736	2.33 735	3.26 737	3.66 732	2.98 734	2.26 727	2.26 726	0.37 693	0.40 695	0.31 683	0.49 705	0.31 678	0.63 702

UNDER WATER	1.64 721	1.34 727	2.72 720	1.40 728	1.04 725	1.70 721	1.14 725	1.57 723	3.58 735	1.46 718	1.46 707	2.82 729	2.43 729	1.74 717	2.04 724	1.08 727	0.63 730	1.31 730	0.94 730	1.29 728	1.10 729

LSM	1.68 722	0.48 665	2.91 721	2.28 735	17.60 755	0.52 643	0.55 689	0.65 655	0.78 673	0.84 687	1.11 692	0.63 656	0.55 656	0.79 637	0.53 618	0.16 616	0.25 639	0.18 643	0.21 658	0.25 659	2.37 737

ktn	1.80 723	1.46 729	1.49 687	1.44 730	1.14 727	1.50 717	1.07 719	1.53 722	3.90 740	2.77 738	4.62 739	3.42 731	1.49 718	1.74 717	1.40 707	1.45 733	0.77 736	1.46 732	0.99 732	1.41 733	1.00 725

LE_ROB	1.82 724	0.39 642	3.15 724	0.50 690	0.55 698	0.79 683	1.00 715	0.89 703	6.48 744	7.40 748	2.07 724	2.07 718	5.08 742	1.33 707	3.96 735	0.11 500	0.09 312	0.12 546	0.11 516	0.11 481	0.13 365

KSHMR	1.92 725	1.47 730	1.97 708	1.48 731	1.22 729	1.39 715	1.06 718	1.81 725	5.83 743	1.43 716	5.56 742	2.95 730	1.17 707	2.24 726	1.33 703	1.29 732	1.13 737	1.47 733	1.11 734	1.37 731	1.21 731

TorneroNet	2.26 726	1.20 721	1.55 692	1.15 726	0.91 723	5.84 739	0.84 711	2.12 730	8.45 747	2.59 737	5.32 741	3.84 733	2.15 727	1.84 723	1.98 723	0.88 721	0.54 718	1.16 728	0.74 724	1.31 729	0.91 722

MADNet++	2.34 727	1.81 731	2.24 714	2.15 734	1.97 733	2.79 729	2.19 736	2.42 733	2.26 731	2.79 739	2.70 735	2.43 725	2.60 731	3.18 730	3.32 732	2.19 741	1.97 743	1.93 735	1.62 736	2.02 735	2.10 735

JetRed	2.35 728	2.70 733	6.11 739	1.14 725	1.38 731	6.03 741	3.61 739	2.12 730	1.72 726	1.99 733	1.97 722	2.15 721	1.59 723	2.49 728	4.19 736	1.05 726	1.60 740	1.10 724	1.02 733	1.72 734	1.41 734

light-stereo	2.66 729	0.78 703	4.46 727	4.42 736	3.66 734	5.04 732	0.38 651	2.12 730	1.51 723	4.25 740	6.51 745	7.70 747	0.75 684	5.12 743	1.42 708	0.72 713	1.35 739	0.33 688	0.45 701	1.22 725	1.04 727

HanzoNet	3.08 730	1.87 732	2.70 719	1.81 732	1.34 730	1.60 719	1.05 717	2.06 729	2.62 733	5.63 744	5.12 740	5.96 737	7.09 745	4.39 741	3.43 733	3.29 744	2.06 745	1.98 738	2.94 748	2.47 736	2.15 736

coex-ft	3.48 731	0.81 704	48.53 774	0.24 411	0.19 513	0.53 646	0.47 676	0.49 493	2.36 732	7.18 747	1.20 696	0.96 693	2.53 730	0.75 622	2.14 725	0.13 564	0.15 499	0.14 597	0.12 558	0.22 647	0.47 675

noway3	4.31 732	5.41 740	4.87 733	11.29 747	10.45 745	5.75 734	4.48 742	4.23 739	0.99 702	1.88 728	2.54 734	6.09 743	3.58 739	3.77 738	4.56 739	1.98 735	0.46 703	2.02 742	1.74 741	5.77 743	4.35 741

noway2	4.31 732	5.35 739	4.91 734	11.32 748	10.44 744	5.75 734	4.48 742	4.21 738	0.98 698	1.89 729	2.51 731	6.10 744	3.59 740	3.66 734	4.55 738	1.98 735	0.46 703	2.01 739	1.74 741	5.80 745	4.46 742

TCMNet-wrong-test	4.33 734	5.65 741	4.76 728	11.36 749	10.39 743	5.87 740	4.45 741	4.24 740	1.10 708	1.93 732	2.43 729	6.07 741	3.54 737	3.87 739	4.51 737	2.00 737	0.47 705	1.96 737	1.68 737	5.78 744	4.48 743

zzzz4	4.35 735	5.87 743	5.01 737	11.40 750	10.45 745	5.76 736	4.48 742	4.31 742	0.98 698	1.89 729	2.52 732	6.02 738	3.52 735	3.69 735	4.60 740	2.00 737	0.47 705	2.01 739	1.73 739	5.85 746	4.49 744

noway1	4.35 735	5.86 742	4.96 736	11.40 750	10.45 745	5.77 737	4.48 742	4.31 742	0.97 697	1.89 729	2.52 732	6.02 738	3.52 735	3.69 735	4.60 740	2.00 737	0.47 705	2.01 739	1.73 739	5.85 746	4.49 744

noway4	4.36 737	5.91 744	4.91 734	11.41 752	10.47 748	5.83 738	4.53 746	4.26 741	0.98 698	1.85 727	2.49 730	6.07 741	3.55 738	3.70 737	4.61 742	2.01 740	0.48 709	2.02 742	1.72 738	5.88 748	4.51 746

tt	4.71 738	0.11 146	3.94 725	2.06 733	1.54 732	10.14 747	16.85 751	9.28 750	4.99 741	1.41 715	1.05 690	4.68 734	4.89 741	3.36 733	5.86 745	5.73 749	9.15 757	2.23 745	2.51 745	3.02 737	1.34 733

BEATNet-Init1	4.91 739	3.27 734	14.39 755	0.69 702	0.65 706	10.19 748	3.83 740	5.04 744	5.11 742	8.73 749	8.52 746	13.95 758	7.66 747	7.79 748	5.79 744	0.32 687	0.34 688	0.34 690	0.38 697	0.64 701	0.64 706

Selective-IGEV-i1pa	5.75 740	8.12 745	4.85 732	1.10 721	0.54 697	13.48 750	3.52 738	9.46 751	7.56 746	7.13 746	10.00 750	9.12 748	7.56 746	14.91 759	6.08 746	3.55 745	1.33 738	1.94 736	0.77 726	0.79 711	3.23 739

DPSimNet_ROB	6.21 741	5.16 735	9.50 741	5.59 739	5.56 737	7.64 743	10.02 748	4.07 737	7.33 745	6.84 745	6.26 743	7.17 746	10.55 748	4.07 740	5.68 743	5.50 748	4.29 748	5.24 749	3.66 749	4.05 740	5.96 747

USTest	6.84 742	5.16 735	5.45 738	7.18 741	7.26 738	14.27 751	22.53 752	8.48 748	9.29 748	5.44 743	6.42 744	6.27 745	6.69 744	6.83 746	8.49 749	1.95 734	3.27 746	2.16 744	2.54 746	3.76 738	3.31 740

EDNetEfficientorigin	7.48 743	0.57 680	139.59 776	0.25 457	0.17 448	0.44 604	0.30 603	0.48 482	1.04 703	1.29 710	1.02 689	0.82 684	0.87 696	0.76 629	1.02 682	0.10 455	0.09 312	0.12 546	0.11 516	0.22 647	0.25 571

DGTPSM_ROB	8.38 744	5.24 737	10.71 753	5.32 738	10.19 741	8.34 744	23.49 756	6.11 746	13.43 756	4.93 741	10.93 754	5.64 735	10.55 748	6.17 744	12.73 753	3.74 746	7.56 750	3.68 746	7.24 754	4.09 741	7.49 750

DPSMNet_ROB	8.44 745	5.25 738	10.87 754	5.59 739	10.27 742	8.34 744	23.51 757	6.12 747	13.47 757	4.96 742	10.94 755	5.65 736	10.55 748	6.25 745	12.77 754	4.01 747	7.62 751	3.75 747	7.27 755	4.16 742	7.54 751

DLNR-FE	10.53 746	12.31 755	20.33 762	105.85 776	23.36 766	0.14 42	0.13 82	3.25 736	0.20 135	0.16 188	0.23 278	0.16 225	0.10 82	0.31 382	0.16 232	2.59 743	0.32 682	0.07 160	0.07 213	40.66 776	0.28 602

DLNR_Zeroshot_test	10.53 746	12.28 754	20.32 760	105.84 775	23.88 767	0.14 42	0.13 82	3.20 735	0.20 135	0.16 188	0.23 278	0.16 225	0.10 82	0.32 393	0.16 232	2.54 742	0.32 682	0.07 160	0.07 213	40.17 775	0.28 602

iinet-test	10.74 748	9.21 746	9.52 742	10.46 742	10.67 749	17.92 756	25.86 758	12.61 755	13.38 754	9.65 753	10.06 751	9.98 750	10.66 751	11.13 755	12.60 750	6.36 751	7.73 752	5.65 751	6.66 750	7.29 749	7.31 748

IINet	10.74 748	9.21 746	9.52 742	10.46 742	10.67 749	17.92 756	25.86 758	12.61 755	13.38 754	9.65 753	10.06 751	9.98 750	10.66 751	11.13 755	12.60 750	6.36 751	7.73 752	5.65 751	6.66 750	7.29 749	7.31 748

LRCNet_RVC	10.94 750	14.45 757	9.66 744	15.38 753	8.02 740	1.08 699	0.35 634	8.72 749	0.72 666	12.63 758	15.84 758	9.73 749	6.52 743	8.58 749	6.38 747	20.33 769	5.39 749	23.79 770	21.95 771	15.35 757	13.96 758

DPSM_ROB	11.46 751	9.79 752	10.18 748	11.11 745	11.31 751	19.08 759	27.38 761	13.42 758	14.23 759	10.34 755	11.13 756	10.97 756	11.33 757	11.89 757	13.49 755	6.74 753	8.19 755	6.00 753	7.05 752	7.74 751	7.76 752

DPSM	11.46 751	9.79 752	10.18 748	11.11 745	11.31 751	19.08 759	27.38 761	13.42 758	14.23 759	10.34 755	11.13 756	10.97 756	11.33 757	11.89 757	13.49 755	6.74 753	8.19 755	6.00 753	7.05 752	7.74 751	7.76 752

xxxxx1	15.30 753	9.78 749	10.23 750	20.34 756	19.47 756	17.10 752	23.00 753	10.36 752	11.04 750	9.25 750	9.66 747	10.74 753	10.66 751	10.60 751	13.72 757	8.14 755	9.35 758	31.88 773	44.61 775	12.63 754	13.46 755

tt_ll	15.30 753	9.78 749	10.23 750	20.34 756	19.47 756	17.10 752	23.00 753	10.36 752	11.04 750	9.25 750	9.66 747	10.74 753	10.66 751	10.60 751	13.72 757	8.14 755	9.35 758	31.88 773	44.61 775	12.63 754	13.46 755

ff	15.30 753	9.78 749	10.23 750	20.34 756	19.47 756	17.10 752	23.00 753	10.36 752	11.04 750	9.25 750	9.66 747	10.74 753	10.66 751	10.60 751	13.72 757	8.14 755	9.35 758	31.88 773	44.61 775	12.63 754	13.46 755

PML	15.86 756	13.12 756	7.07 740	5.22 737	7.66 739	32.93 763	64.30 773	5.37 745	10.12 749	25.87 772	67.29 777	20.25 760	13.20 759	10.09 750	6.81 748	5.94 750	2.00 744	6.03 755	2.18 744	9.13 753	2.62 738

Anonymous_1	16.44 757	9.26 748	9.67 745	10.63 744	14.54 753	18.62 758	26.98 760	12.68 757	13.53 758	10.78 757	10.37 753	10.15 752	10.66 751	10.99 754	12.64 752	15.61 766	7.73 752	16.87 764	43.01 774	56.14 777	7.86 754

HaxPig	17.72 758	20.23 767	19.76 757	16.55 754	16.52 754	9.46 746	9.42 747	14.48 760	13.31 753	18.59 760	18.67 759	17.39 759	16.68 760	17.07 760	16.43 760	21.99 773	20.86 769	22.28 769	21.55 768	21.30 768	21.88 772

MEDIAN_ROB	21.20 759	24.56 771	23.42 768	19.57 755	19.62 759	13.29 749	11.21 749	18.04 761	17.02 761	22.07 771	21.92 761	20.84 761	20.24 761	21.02 761	19.68 761	25.59 774	24.08 770	26.20 771	25.19 772	25.31 771	25.19 775

RAFT-FEzeroshot	23.04 760	19.71 762	20.25 758	22.47 762	22.80 763	38.32 764	55.23 769	26.95 765	28.70 766	20.66 766	22.23 763	22.07 764	22.86 764	23.85 763	27.17 765	13.53 759	16.47 763	12.08 756	14.22 759	15.58 760	15.60 761

RAFT-FE	23.04 760	19.71 762	20.25 758	22.47 762	22.80 763	38.32 764	55.23 769	26.95 765	28.70 766	20.66 766	22.23 763	22.07 764	22.86 764	23.85 763	27.17 765	13.53 759	16.47 763	12.08 756	14.22 759	15.58 760	15.60 761

CasAABBNet	23.04 760	19.69 760	20.32 760	22.42 759	22.73 760	38.35 767	55.23 769	26.99 768	28.74 768	20.67 768	22.28 765	22.11 767	22.86 764	23.84 762	27.17 765	13.52 758	16.47 763	12.08 756	14.21 757	15.57 758	15.60 761

FlowAnything	23.08 763	19.70 761	20.48 763	22.45 761	22.73 760	38.34 766	55.18 766	27.00 769	28.79 769	20.83 770	22.42 768	22.10 766	22.83 763	23.85 763	27.23 769	13.53 759	16.54 766	12.10 761	14.29 762	15.59 762	15.58 760

Hybrid-DGEV	23.11 764	19.81 765	20.81 765	22.43 760	22.74 762	38.45 769	55.25 772	27.21 772	28.95 772	20.63 765	22.37 766	22.03 763	22.89 768	23.96 767	27.14 763	13.54 762	16.46 762	12.09 759	14.23 761	15.57 758	15.57 759

Selective-RAFT-Error	23.11 764	19.77 764	20.60 764	22.49 764	22.80 763	38.46 770	55.19 767	27.13 771	28.90 770	20.73 769	22.38 767	22.11 767	22.91 769	23.94 766	27.18 768	13.54 762	16.57 767	12.09 759	14.21 757	15.61 763	15.65 764

fast-reg	23.61 766	20.43 768	23.27 767	23.15 765	24.75 769	38.65 771	55.20 768	26.97 767	28.94 771	20.18 763	21.86 760	21.68 762	22.34 762	24.15 769	27.35 770	13.84 765	16.57 767	14.84 763	15.61 763	16.59 765	15.88 765

LSM0	24.21 767	19.88 766	22.33 766	24.42 766	40.13 774	38.41 768	54.99 765	27.05 770	28.61 765	20.59 764	22.00 762	22.29 769	22.86 764	24.12 768	27.16 764	13.59 764	16.33 761	12.13 762	14.08 756	15.72 764	17.53 767

AVERAGE_ROB	25.43 768	29.01 772	27.22 769	24.60 767	24.16 768	17.78 755	12.87 750	22.39 764	21.40 764	26.72 773	26.08 771	25.18 770	24.52 772	25.07 770	23.57 762	29.94 775	28.36 775	30.60 772	29.57 773	29.83 772	29.66 776

RSGM-EC	29.37 769	17.55 758	9.85 746	35.22 770	33.16 770	26.01 761	45.63 763	20.07 762	17.60 762	18.98 761	23.47 769	30.02 771	23.62 770	41.06 775	44.49 776	58.94 776	34.33 776	32.95 776	20.18 764	33.70 773	20.62 770

acva	29.37 769	17.55 758	9.85 746	35.22 770	33.16 770	26.01 761	45.63 763	20.07 762	17.60 762	18.98 761	23.47 769	30.02 771	23.62 770	41.06 775	44.49 776	58.94 776	34.33 776	32.95 776	20.18 764	33.70 773	20.62 770

Selective-IGEV-i16pa	31.25 771	41.63 775	4.08 726	0.51 691	0.38 674	97.61 777	0.73 703	61.16 778	60.81 777	17.49 759	65.92 776	39.64 777	53.28 777	107.35 778	27.39 771	20.46 772	3.81 747	4.39 748	1.97 743	0.41 688	16.06 766

zzzzzz3	33.87 772	22.29 769	30.19 770	40.83 772	40.72 775	53.80 772	74.95 775	37.94 774	43.72 775	30.30 774	32.80 772	33.62 775	36.50 775	35.21 771	41.72 775	19.37 767	24.62 771	18.28 765	21.49 766	19.97 766	19.16 768

zzz1	33.89 773	22.31 770	30.41 771	40.83 772	40.73 776	53.80 772	74.90 774	37.96 775	43.78 776	30.32 775	32.84 773	33.63 776	36.50 775	35.24 772	41.71 774	19.38 768	24.63 772	18.29 766	21.50 767	19.98 767	19.16 768

zzzz2	34.79 774	29.98 773	31.25 772	34.15 768	34.21 772	57.99 774	83.40 776	41.08 776	43.61 773	31.19 776	33.64 774	32.74 773	34.05 773	35.64 773	40.72 772	20.38 770	24.84 773	18.37 767	21.57 769	23.52 769	23.57 773

noway5	34.79 774	29.98 773	31.25 772	34.15 768	34.21 772	57.99 774	83.40 776	41.08 776	43.61 773	31.19 776	33.64 774	32.74 773	34.05 773	35.64 773	40.72 772	20.38 770	24.84 773	18.37 767	21.57 769	23.52 769	23.57 773

test_example2	100.95 776	107.33 776	67.16 775	98.17 774	106.88 777	89.44 776	101.34 778	37.23 773	97.88 778	129.56 778	131.26 778	65.41 778	67.34 778	91.22 777	79.29 778	143.32 778	199.32 778	81.12 778	102.17 778	121.89 778	101.70 777

GS-Stereo							0.16 222	0.38 348	0.21 162	0.14 141	0.15 150	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.18 295	0.08 276	0.31 677	0.06 53	0.06 112	0.08 257	0.63 702

FSD					0.41 680	0.28 427	0.27 572	0.32 271	0.30 328	0.27 344	0.27 325	0.29 420	0.27 480	0.35 425	0.28 487	0.23 661	0.49 710	0.27 669	0.26 681	0.26 663

ccccc		256.25 777		351.50 777	361.31 778	144.22 778		153.19 779		152.98 779		161.94 779		268.06 779		387.64 779	346.97 779	244.11 779	219.32 779	413.57 779

Low-res two-view benchmark