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

DF_test	0.10 3	0.08 23	0.20 28	0.17 40	0.11 133	0.06 1	0.13 91	0.13 9	0.16 64	0.10 32	0.12 79	0.08 4	0.09 44	0.12 5	0.10 3	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.06 115	0.07 187	0.06 14

NoBS	0.09 1	0.09 57	0.17 7	0.19 127	0.09 23	0.08 2	0.13 91	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.11 56	0.07 2	0.06 1	0.10 1	0.12 46	0.07 127	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.07 187	0.06 14

anonymous	0.11 14	0.10 99	0.22 62	0.18 74	0.10 84	0.08 2	0.13 91	0.16 19	0.17 76	0.12 84	0.14 138	0.09 34	0.07 4	0.14 15	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.06 14

VeloStereo	0.11 14	0.07 2	0.21 46	0.16 13	0.12 193	0.09 4	0.07 1	0.12 4	0.10 4	0.12 84	0.09 16	0.11 102	0.11 130	0.16 55	0.12 46	0.10 467	0.09 318	0.09 380	0.08 314	0.11 496	0.13 370

flow	0.11 14	0.07 2	0.21 46	0.16 13	0.12 193	0.09 4	0.07 1	0.12 4	0.10 4	0.12 84	0.09 16	0.11 102	0.11 130	0.18 98	0.12 46	0.10 467	0.09 318	0.09 380	0.08 314	0.11 496	0.13 370

depth_test_26	0.11 14	0.08 23	0.22 62	0.16 13	0.09 23	0.09 4	0.11 29	0.16 19	0.16 64	0.12 84	0.16 174	0.11 102	0.08 18	0.14 15	0.10 3	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.08 85

PipStereo	0.14 109	0.07 2	0.16 1	0.23 367	0.21 572	0.09 4	0.11 29	0.16 19	0.13 20	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.07 127	0.23 632	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 702

PSi22b	0.14 109	0.07 2	0.16 1	0.22 301	0.22 589	0.09 4	0.11 29	0.16 19	0.12 11	0.08 2	0.07 3	0.14 200	0.09 44	0.14 15	0.11 16	0.07 127	0.22 619	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 702

PSi22a	0.13 56	0.07 2	0.16 1	0.21 232	0.18 491	0.09 4	0.11 29	0.15 15	0.12 11	0.08 2	0.07 3	0.12 142	0.08 18	0.15 33	0.12 46	0.07 127	0.22 619	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.52 709

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 40	0.09 23	0.09 4	0.14 127	0.11 2	0.16 64	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.06 14

MatchStereo	0.11 14	0.08 23	0.30 147	0.16 13	0.08 13	0.09 4	0.12 50	0.21 81	0.18 99	0.10 32	0.16 174	0.08 4	0.08 18	0.15 33	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.06 57	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
S2M2_XL	0.10 3	0.10 99	0.24 79	0.14 2	0.10 84	0.09 4	0.09 4	0.12 4	0.09 2	0.11 51	0.12 79	0.09 34	0.09 44	0.12 5	0.11 16	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.07 39
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-Stereo+	0.14 109	0.08 23	0.26 107	0.18 74	0.14 311	0.09 4	0.10 12	0.16 19	0.17 76	0.14 152	0.08 11	0.10 61	0.10 89	0.22 215	0.14 168	0.07 127	0.15 507	0.06 57	0.06 115	0.16 603	0.29 625

small-0shot	0.10 3	0.09 57	0.19 18	0.16 13	0.09 23	0.10 14	0.15 178	0.14 12	0.13 20	0.09 10	0.15 159	0.08 4	0.08 18	0.11 2	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.05 1

mm2	0.11 14	0.07 2	0.19 18	0.16 13	0.09 23	0.10 14	0.12 50	0.18 37	0.14 33	0.08 2	0.09 16	0.11 102	0.10 89	0.17 77	0.13 114	0.07 127	0.11 405	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.13 370

mm1	0.11 14	0.07 2	0.19 18	0.16 13	0.09 23	0.10 14	0.12 50	0.15 15	0.14 33	0.08 2	0.09 16	0.11 102	0.10 89	0.17 77	0.13 114	0.07 127	0.11 405	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.13 370

DepthFocus	0.10 3	0.07 2	0.26 107	0.15 5	0.11 133	0.10 14	0.13 91	0.15 15	0.09 2	0.12 84	0.10 43	0.09 34	0.08 18	0.13 8	0.10 3	0.07 127	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.06 99	0.05 1

Foundation-i32	0.14 109	0.07 2	0.18 13	0.24 423	0.22 589	0.10 14	0.12 50	0.15 15	0.13 20	0.08 2	0.07 3	0.12 142	0.08 18	0.17 77	0.13 114	0.07 127	0.29 694	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 695

DispViT+	0.12 33	0.08 23	0.21 46	0.16 13	0.16 427	0.10 14	0.12 50	0.27 192	0.24 224	0.13 123	0.11 56	0.10 61	0.09 44	0.21 184	0.12 46	0.08 285	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

derf	0.11 14	0.07 2	0.21 46	0.18 74	0.11 133	0.11 20	0.11 29	0.17 30	0.15 51	0.09 10	0.09 16	0.11 102	0.09 44	0.16 55	0.12 46	0.06 48	0.07 201	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.13 370

qqai	0.12 33	0.08 23	0.22 62	0.18 74	0.12 193	0.11 20	0.12 50	0.17 30	0.16 64	0.09 10	0.09 16	0.11 102	0.09 44	0.16 55	0.12 46	0.07 127	0.11 405	0.06 57	0.06 115	0.05 4	0.20 522

Monster-pub-mixall	0.13 56	0.07 2	0.20 28	0.17 40	0.08 13	0.11 20	0.09 4	0.21 81	0.13 20	0.12 84	0.11 56	0.08 4	0.08 18	0.27 314	0.13 114	0.07 127	0.35 715	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.09 141

StereoAnything_RVC	0.22 351	0.47 682	0.67 538	0.30 610	0.31 674	0.11 20	0.11 29	0.18 37	0.15 51	0.09 10	0.11 56	0.09 34	0.09 44	0.27 314	0.12 46	0.09 392	0.39 718	0.06 57	0.04 1	0.24 673	0.49 702

dual_stereo	0.18 216	0.08 23	0.26 107	0.21 232	0.32 678	0.11 20	0.13 91	0.27 192	0.20 143	0.11 51	0.09 16	0.10 61	0.08 18	0.20 158	0.14 168	0.07 127	0.45 726	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.65 729

CroCo-Stereo Lap2	0.16 182	0.18 450	0.39 230	0.26 512	0.18 491	0.11 20	0.19 388	0.30 248	0.22 186	0.13 123	0.16 174	0.15 221	0.11 130	0.17 77	0.15 211	0.07 127	0.07 201	0.08 273	0.06 115	0.08 268	0.07 39

CroCo-Stereo	0.15 151	0.16 386	0.34 190	0.25 469	0.12 193	0.11 20	0.18 341	0.35 316	0.24 224	0.13 123	0.13 101	0.18 267	0.12 177	0.15 33	0.13 114	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.05 37	0.07 187	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
WAFT-Stereo (ZS)	0.10 3	0.09 57	0.17 7	0.14 2	0.09 23	0.12 27	0.15 178	0.12 4	0.12 11	0.09 10	0.13 101	0.06 1	0.09 44	0.11 2	0.14 168	0.06 48	0.06 101	0.08 273	0.08 314	0.07 187	0.08 85

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 182	0.20 486	0.79 589	0.19 127	0.12 193	0.12 27	0.14 127	0.26 175	0.18 99	0.11 51	0.12 79	0.10 61	0.10 89	0.13 8	0.11 16	0.06 48	0.07 201	0.06 57	0.07 217	0.05 4	0.18 481

DDF-Stereo	0.16 182	0.08 23	0.30 147	0.21 232	0.20 555	0.12 27	0.14 127	0.20 64	0.19 128	0.11 51	0.10 43	0.13 167	0.12 177	0.24 254	0.20 371	0.09 392	0.18 565	0.07 168	0.06 115	0.20 653	0.19 501

zero-FE	0.21 323	0.08 23	1.10 663	0.24 423	0.27 647	0.12 27	0.14 127	0.20 64	0.20 143	0.12 84	0.11 56	0.13 167	0.11 130	0.22 215	0.19 343	0.09 392	0.23 632	0.07 168	0.08 314	0.19 645	0.27 609

LG-Stereo_L2	0.11 14	0.09 57	0.22 62	0.18 74	0.10 84	0.12 27	0.13 91	0.18 37	0.14 33	0.10 32	0.07 3	0.08 4	0.08 18	0.17 77	0.11 16	0.06 48	0.08 269	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.07 39

LG-Stereo_L1	0.11 14	0.09 57	0.22 62	0.18 74	0.10 84	0.12 27	0.13 91	0.18 37	0.12 11	0.09 10	0.07 3	0.08 4	0.07 4	0.18 98	0.11 16	0.06 48	0.10 367	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.07 39

S2M2_L	0.13 56	0.12 206	0.26 107	0.17 40	0.12 193	0.12 27	0.07 1	0.18 37	0.21 172	0.12 84	0.15 159	0.14 200	0.12 177	0.16 55	0.15 211	0.13 581	0.09 318	0.09 380	0.10 492	0.11 496	0.09 141
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.13 56	0.08 23	0.18 13	0.29 598	0.30 667	0.12 27	0.13 91	0.12 4	0.18 99	0.09 10	0.08 11	0.10 61	0.08 18	0.14 15	0.11 16	0.07 127	0.31 700	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.06 14

LGCAT	0.15 151	0.07 2	0.19 18	0.15 5	0.09 23	0.13 35	0.12 50	0.13 9	0.10 4	0.13 123	0.09 16	0.11 102	0.10 89	0.31 395	0.14 168	0.23 679	0.24 649	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.41 679

LiteMatch*	0.12 33	0.07 2	0.26 107	0.16 13	0.11 133	0.13 35	0.13 91	0.19 54	0.15 51	0.10 32	0.09 16	0.09 34	0.11 130	0.16 55	0.13 114	0.07 127	0.11 405	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.14 416

aanet-new-14k	0.13 56	0.13 252	0.33 184	0.21 232	0.09 23	0.13 35	0.13 91	0.26 175	0.23 204	0.12 84	0.15 159	0.09 34	0.14 257	0.15 33	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.11 272

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 56	0.10 99	0.26 107	0.19 127	0.10 84	0.13 35	0.16 235	0.26 175	0.22 186	0.12 84	0.16 174	0.09 34	0.11 130	0.14 15	0.11 16	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.07 217	0.05 4	0.26 601

Test_v1	0.11 14	0.08 23	0.17 7	0.15 5	0.09 23	0.13 35	0.12 50	0.23 111	0.17 76	0.10 32	0.10 43	0.08 4	0.08 18	0.15 33	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.07 39

Wavelet-MonSter	0.12 33	0.08 23	0.25 91	0.18 74	0.10 84	0.13 35	0.12 50	0.16 19	0.14 33	0.11 51	0.14 138	0.10 61	0.11 130	0.20 158	0.15 211	0.05 1	0.16 522	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.12 333

111111	0.13 56	0.08 23	0.20 28	0.20 183	0.13 260	0.13 35	0.10 12	0.23 111	0.17 76	0.11 51	0.13 101	0.12 142	0.08 18	0.19 123	0.12 46	0.07 127	0.16 522	0.06 57	0.04 1	0.08 268	0.16 452

LGtest1	0.10 3	0.09 57	0.19 18	0.18 74	0.09 23	0.13 35	0.09 4	0.17 30	0.13 20	0.10 32	0.08 11	0.09 34	0.09 44	0.16 55	0.12 46	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.08 85

LACA_dic	0.10 3	0.16 386	0.18 13	0.16 13	0.07 1	0.14 43	0.11 29	0.13 9	0.11 7	0.09 10	0.08 11	0.09 34	0.08 18	0.16 55	0.09 1	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.07 187	0.06 14

GELT-Stereo	0.14 109	0.11 153	0.24 79	0.20 183	0.14 311	0.14 43	0.16 235	0.35 316	0.25 251	0.14 152	0.12 79	0.11 102	0.11 130	0.17 77	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.07 168	0.07 217	0.05 4	0.08 85

FAST (zero-shot)	0.14 109	0.10 99	0.22 62	0.24 423	0.26 640	0.14 43	0.15 178	0.24 133	0.16 64	0.11 51	0.14 138	0.12 142	0.12 177	0.19 123	0.13 114	0.10 467	0.09 318	0.07 168	0.08 314	0.07 187	0.09 141

DNS	0.31 558	0.31 613	0.25 91	0.25 469	0.11 133	0.14 43	0.14 127	0.26 175	0.18 99	0.14 152	0.18 215	0.13 167	0.10 89	0.75 639	0.41 588	0.09 392	0.27 673	0.08 273	0.05 37	1.11 747	1.23 754

CAR	0.12 33	0.08 23	0.25 91	0.16 13	0.09 23	0.14 43	0.10 12	0.19 54	0.13 20	0.12 84	0.10 43	0.08 4	0.07 4	0.18 98	0.12 46	0.06 48	0.15 507	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.10 217

MSE-Stereo	0.12 33	0.08 23	0.25 91	0.16 13	0.09 23	0.14 43	0.10 12	0.19 54	0.13 20	0.11 51	0.10 43	0.08 4	0.07 4	0.20 158	0.12 46	0.06 48	0.16 522	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.10 217

aanet-new-78k	0.17 204	0.14 304	0.80 594	0.21 232	0.10 84	0.14 43	0.14 127	0.23 111	0.17 76	0.10 32	0.13 101	0.10 61	0.13 226	0.19 123	0.11 16	0.05 1	0.16 522	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.26 601

aanet-new-34k	0.14 109	0.16 386	0.39 230	0.19 127	0.09 23	0.14 43	0.15 178	0.22 96	0.19 128	0.12 84	0.15 159	0.11 102	0.13 226	0.14 15	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.18 481

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 151	0.13 252	0.41 256	0.20 183	0.11 133	0.14 43	0.14 127	0.22 96	0.17 76	0.12 84	0.13 101	0.10 61	0.10 89	0.16 55	0.13 114	0.05 1	0.08 269	0.06 57	0.06 115	0.05 4	0.43 688

aanet-new-16k	0.13 56	0.14 304	0.39 230	0.20 183	0.10 84	0.14 43	0.12 50	0.22 96	0.20 143	0.12 84	0.12 79	0.12 142	0.11 130	0.15 33	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.14 416

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 56	0.10 99	0.24 79	0.20 183	0.12 193	0.14 43	0.15 178	0.22 96	0.21 172	0.11 51	0.17 195	0.11 102	0.12 177	0.13 8	0.11 16	0.05 1	0.06 101	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.22 550

HiDET	0.12 33	0.07 2	0.20 28	0.15 5	0.09 23	0.14 43	0.12 50	0.20 64	0.16 64	0.10 32	0.10 43	0.11 102	0.09 44	0.19 123	0.17 275	0.07 127	0.09 318	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.11 272

DLNR-FE	10.53 770	12.31 779	20.33 786	105.85 800	23.36 790	0.14 43	0.13 91	3.25 759	0.20 143	0.16 199	0.23 290	0.16 236	0.10 89	0.31 395	0.16 244	2.59 767	0.32 705	0.07 168	0.07 217	40.66 800	0.28 618

asda	0.13 56	0.11 153	0.24 79	0.18 74	0.10 84	0.14 43	0.12 50	0.25 157	0.17 76	0.12 84	0.11 56	0.08 4	0.11 130	0.21 184	0.12 46	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.11 272

4.5_new	0.13 56	0.12 206	0.24 79	0.17 40	0.10 84	0.14 43	0.12 50	0.22 96	0.17 76	0.13 123	0.13 101	0.08 4	0.09 44	0.19 123	0.12 46	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.06 115	0.06 99	0.09 141

4.5w-stereo	0.13 56	0.12 206	0.24 79	0.17 40	0.10 84	0.14 43	0.12 50	0.22 96	0.17 76	0.13 123	0.13 101	0.08 4	0.09 44	0.19 123	0.12 46	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.06 115	0.06 99	0.09 141

monsterstereo	0.13 56	0.10 99	0.20 28	0.19 127	0.12 193	0.14 43	0.12 50	0.26 175	0.18 99	0.14 152	0.16 174	0.08 4	0.09 44	0.22 215	0.14 168	0.05 1	0.16 522	0.06 57	0.09 426	0.06 99	0.07 39

GREAT-IGEV	0.19 249	0.11 153	0.39 230	0.22 301	0.33 680	0.14 43	0.15 178	0.18 37	0.22 186	0.14 152	0.16 174	0.09 34	0.09 44	0.23 239	0.14 168	0.06 48	0.50 735	0.06 57	0.06 115	0.07 187	0.53 710
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
IGEV-Stereo++	0.15 151	0.09 57	0.27 124	0.21 232	0.13 260	0.14 43	0.11 29	0.23 111	0.19 128	0.15 180	0.14 138	0.11 102	0.11 130	0.19 123	0.12 46	0.06 48	0.21 607	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.28 618

rvit_stereo_0080	0.16 182	0.17 423	0.35 202	0.19 127	0.13 260	0.14 43	0.20 429	0.29 228	0.26 269	0.16 199	0.17 195	0.19 281	0.14 257	0.19 123	0.16 244	0.11 516	0.08 269	0.08 273	0.08 314	0.10 436	0.08 85

whm_eth	0.16 182	0.17 423	0.35 202	0.19 127	0.13 260	0.14 43	0.20 429	0.29 228	0.26 269	0.16 199	0.17 195	0.19 281	0.14 257	0.19 123	0.16 244	0.11 516	0.08 269	0.08 273	0.08 314	0.10 436	0.08 85

DLNR_Zeroshot_test	10.53 770	12.28 778	20.32 784	105.84 799	23.88 791	0.14 43	0.13 91	3.20 758	0.20 143	0.16 199	0.23 290	0.16 236	0.10 89	0.32 406	0.16 244	2.54 766	0.32 705	0.07 168	0.07 217	40.17 799	0.28 618

SCION-M(vits-remse)	0.14 109	0.09 57	0.45 292	0.28 578	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.25 157	0.20 143	0.09 10	0.11 56	0.08 4	0.07 4	0.20 158	0.13 114	0.10 467	0.08 269	0.05 1	0.09 426	0.05 4	0.13 370

SCION-MonSter(vits)	0.23 385	0.09 57	0.20 28	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.46 470	0.54 621	0.09 10	0.45 562	0.30 453	0.27 492	0.35 438	0.45 611	0.10 467	0.08 269	0.18 658	0.17 659	0.15 594	0.16 452

GEAR-Net	0.18 216	0.10 99	0.38 220	0.30 610	0.19 526	0.15 65	0.15 178	0.32 280	0.18 99	0.13 123	0.16 174	0.12 142	0.11 130	0.24 254	0.15 211	0.07 127	0.19 579	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.42 684

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 109	0.16 386	0.31 159	0.22 301	0.14 311	0.15 65	0.13 91	0.18 37	0.17 76	0.12 84	0.14 138	0.10 61	0.09 44	0.21 184	0.15 211	0.06 48	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.10 217

over v1	0.12 33	0.17 423	0.23 71	0.19 127	0.07 1	0.15 65	0.10 12	0.20 64	0.11 7	0.10 32	0.09 16	0.11 102	0.14 257	0.18 98	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

over-8	0.12 33	0.17 423	0.25 91	0.20 183	0.07 1	0.15 65	0.10 12	0.20 64	0.11 7	0.09 10	0.09 16	0.11 102	0.12 177	0.18 98	0.11 16	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

over-9	0.12 33	0.18 450	0.27 124	0.20 183	0.07 1	0.15 65	0.10 12	0.21 81	0.12 11	0.09 10	0.09 16	0.11 102	0.12 177	0.19 123	0.11 16	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

MGA	0.12 33	0.08 23	0.26 107	0.16 13	0.10 84	0.15 65	0.10 12	0.18 37	0.13 20	0.11 51	0.09 16	0.09 34	0.07 4	0.20 158	0.12 46	0.07 127	0.16 522	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.09 141

monster-pro	0.13 56	0.09 57	0.20 28	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.25 157	0.20 143	0.09 10	0.11 56	0.08 4	0.07 4	0.20 158	0.13 114	0.05 1	0.24 649	0.05 1	0.09 426	0.05 4	0.13 370

PointNet	0.11 14	0.08 23	0.19 18	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.15 178	0.18 37	0.16 64	0.09 10	0.11 56	0.12 142	0.10 89	0.15 33	0.13 114	0.07 127	0.09 318	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.12 333

aanet-new-90k	0.15 151	0.14 304	0.49 351	0.21 232	0.11 133	0.15 65	0.14 127	0.24 133	0.17 76	0.10 32	0.12 79	0.10 61	0.12 177	0.21 184	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.32 639

aanet-new-22k	0.15 151	0.15 342	0.44 286	0.22 301	0.11 133	0.15 65	0.13 91	0.24 133	0.19 128	0.12 84	0.14 138	0.12 142	0.12 177	0.17 77	0.11 16	0.05 1	0.08 269	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.27 609

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 151	0.23 541	0.58 488	0.17 40	0.12 193	0.15 65	0.14 127	0.25 157	0.18 99	0.11 51	0.14 138	0.12 142	0.10 89	0.15 33	0.11 16	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.22 550

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 109	0.09 57	0.38 220	0.18 74	0.10 84	0.15 65	0.14 127	0.20 64	0.18 99	0.12 84	0.14 138	0.11 102	0.12 177	0.13 8	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.31 633

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 33	0.10 99	0.23 71	0.19 127	0.10 84	0.15 65	0.16 235	0.24 133	0.17 76	0.11 51	0.16 174	0.09 34	0.11 130	0.13 8	0.10 3	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.17 474

Foundation-i1c-attn	0.15 151	0.07 2	0.20 28	0.18 74	0.11 133	0.15 65	0.15 178	0.26 175	0.29 322	0.15 180	0.16 174	0.17 252	0.14 257	0.19 123	0.15 211	0.07 127	0.22 619	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.26 601

LiteMatch	0.13 56	0.15 342	0.19 18	0.20 183	0.10 84	0.15 65	0.17 280	0.18 37	0.14 33	0.10 32	0.09 16	0.11 102	0.22 415	0.16 55	0.23 440	0.08 285	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.08 85

GeoVLM	0.11 14	0.07 2	0.19 18	0.16 13	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.18 37	0.14 33	0.10 32	0.09 16	0.11 102	0.11 130	0.17 77	0.14 168	0.07 127	0.11 405	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.13 370

BStereo	0.14 109	0.10 99	0.46 311	0.18 74	0.11 133	0.15 65	0.15 178	0.25 157	0.23 204	0.12 84	0.11 56	0.12 142	0.09 44	0.17 77	0.17 275	0.05 1	0.07 201	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.09 141

MonSter++	0.11 14	0.07 2	0.19 18	0.16 13	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.18 37	0.14 33	0.10 32	0.09 16	0.11 102	0.10 89	0.16 55	0.14 168	0.07 127	0.11 405	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.13 370

LCMNet	0.12 33	0.08 23	0.20 28	0.16 13	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.19 54	0.20 143	0.10 32	0.11 56	0.11 102	0.10 89	0.20 158	0.16 244	0.07 127	0.11 405	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.14 416

252Zero-FE	0.18 216	0.08 23	0.28 131	0.18 74	0.10 84	0.15 65	0.11 29	0.22 96	0.22 186	0.76 699	0.11 56	0.09 34	0.08 18	0.17 77	0.15 211	0.07 127	0.51 736	0.06 57	0.08 314	0.06 99	0.10 217

MonStereo	0.13 56	0.09 57	0.20 28	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.25 157	0.20 143	0.09 10	0.11 56	0.08 4	0.07 4	0.20 158	0.13 114	0.05 1	0.24 649	0.05 1	0.09 426	0.05 4	0.13 370

Monster-pub-eth3d	0.13 56	0.09 57	0.20 28	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.25 157	0.20 143	0.09 10	0.11 56	0.08 4	0.07 4	0.19 123	0.13 114	0.05 1	0.24 649	0.05 1	0.09 426	0.05 4	0.13 370

asd	0.12 33	0.10 99	0.23 71	0.18 74	0.10 84	0.15 65	0.10 12	0.20 64	0.14 33	0.13 123	0.12 79	0.09 34	0.11 130	0.21 184	0.12 46	0.05 1	0.14 476	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.09 141

qwe	0.13 56	0.10 99	0.24 79	0.17 40	0.11 133	0.15 65	0.12 50	0.26 175	0.18 99	0.14 152	0.13 101	0.09 34	0.10 89	0.23 239	0.13 114	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.09 141

2.25w	0.13 56	0.10 99	0.24 79	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.10 12	0.20 64	0.19 128	0.14 152	0.18 215	0.09 34	0.10 89	0.23 239	0.15 211	0.05 1	0.17 551	0.05 1	0.08 314	0.05 4	0.12 333

4w-stereo	0.13 56	0.11 153	0.31 159	0.17 40	0.10 84	0.15 65	0.10 12	0.20 64	0.14 33	0.13 123	0.12 79	0.08 4	0.12 177	0.23 239	0.13 114	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.08 314	0.05 4	0.15 435

2.5w	0.13 56	0.10 99	0.23 71	0.18 74	0.09 23	0.15 65	0.15 178	0.21 81	0.16 64	0.12 84	0.13 101	0.10 61	0.09 44	0.21 184	0.12 46	0.05 1	0.19 579	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.12 333

2.75w_new	0.13 56	0.10 99	0.25 91	0.16 13	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.26 175	0.18 99	0.14 152	0.13 101	0.08 4	0.11 130	0.22 215	0.15 211	0.05 1	0.19 579	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.10 217

monsters	0.13 56	0.10 99	0.20 28	0.18 74	0.13 260	0.15 65	0.11 29	0.24 133	0.16 64	0.15 180	0.13 101	0.08 4	0.09 44	0.23 239	0.12 46	0.06 48	0.15 507	0.05 1	0.08 314	0.05 4	0.09 141

MLG-Stereo_test1	0.11 14	0.09 57	0.26 107	0.18 74	0.11 133	0.15 65	0.11 29	0.17 30	0.11 7	0.09 10	0.06 1	0.10 61	0.07 4	0.17 77	0.12 46	0.06 48	0.15 507	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.07 39

MLG-Stereo	0.11 14	0.08 23	0.26 107	0.19 127	0.09 23	0.15 65	0.11 29	0.18 37	0.13 20	0.09 10	0.06 1	0.10 61	0.08 18	0.18 98	0.12 46	0.06 48	0.16 522	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.07 39

SCV_C0	0.19 249	0.14 304	0.40 245	0.30 610	0.20 555	0.15 65	0.16 235	0.35 316	0.26 269	0.17 223	0.16 174	0.13 167	0.09 44	0.31 395	0.14 168	0.07 127	0.22 619	0.06 57	0.06 115	0.09 370	0.25 586

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 56	0.15 342	0.21 46	0.27 550	0.09 23	0.15 65	0.13 91	0.23 111	0.21 172	0.12 84	0.11 56	0.10 61	0.13 226	0.22 215	0.13 114	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.07 39

AIO_rvc	0.20 282	0.16 386	0.49 351	0.41 692	0.29 661	0.15 65	0.17 280	0.21 81	0.19 128	0.17 223	0.14 138	0.13 167	0.08 18	0.35 438	0.13 114	0.07 127	0.19 579	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.41 679

AIO_test	0.20 282	0.12 206	0.46 311	0.45 703	0.38 695	0.15 65	0.17 280	0.28 208	0.20 143	0.19 254	0.13 101	0.14 200	0.09 44	0.39 467	0.13 114	0.07 127	0.21 607	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.34 651

MonSter	0.13 56	0.09 57	0.20 28	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.25 157	0.20 143	0.09 10	0.11 56	0.08 4	0.07 4	0.20 158	0.13 114	0.05 1	0.24 649	0.05 1	0.09 426	0.05 4	0.13 370

GIP-stereo	0.16 182	0.12 206	0.25 91	0.24 423	0.22 589	0.15 65	0.14 127	0.32 280	0.21 172	0.11 51	0.16 174	0.13 167	0.09 44	0.20 158	0.13 114	0.07 127	0.13 457	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.32 639

RAStereo	0.14 109	0.15 342	0.40 245	0.22 301	0.11 133	0.15 65	0.18 341	0.25 157	0.24 224	0.13 123	0.17 195	0.11 102	0.09 44	0.15 33	0.13 114	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.05 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 282	0.74 723	0.71 563	0.17 40	0.08 13	0.15 65	0.15 178	0.19 54	0.18 99	0.13 123	0.12 79	0.10 61	0.08 18	0.16 55	0.14 168	0.34 711	0.12 436	0.08 273	0.07 217	0.11 496	0.24 574

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 109	0.09 57	0.37 215	0.18 74	0.10 84	0.15 65	0.14 127	0.20 64	0.18 99	0.12 84	0.14 138	0.11 102	0.12 177	0.13 8	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.31 633

IGEV++	0.19 249	0.13 252	0.38 220	0.30 610	0.19 526	0.15 65	0.15 178	0.32 280	0.18 99	0.13 123	0.16 174	0.12 142	0.11 130	0.24 254	0.15 211	0.07 127	0.32 705	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.42 684

CASnet	0.15 151	0.13 252	0.30 147	0.22 301	0.08 13	0.15 65	0.14 127	0.28 208	0.26 269	0.23 312	0.20 241	0.15 221	0.11 130	0.18 98	0.13 114	0.07 127	0.05 6	0.11 525	0.09 426	0.08 268	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EE1	0.18 216	0.09 57	0.43 274	0.20 183	0.12 193	0.16 109	0.13 91	0.35 316	0.25 251	0.17 223	0.15 159	0.15 221	0.12 177	0.27 314	0.13 114	0.08 285	0.23 632	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.30 628

rgla	0.13 56	0.13 252	0.30 147	0.19 127	0.12 193	0.16 109	0.11 29	0.17 30	0.14 33	0.12 84	0.09 16	0.08 4	0.09 44	0.21 184	0.12 46	0.06 48	0.19 579	0.05 1	0.07 217	0.06 99	0.13 370

416test	0.13 56	0.12 206	0.30 147	0.19 127	0.13 260	0.16 109	0.11 29	0.16 19	0.14 33	0.12 84	0.09 16	0.08 4	0.10 89	0.18 98	0.12 46	0.06 48	0.17 551	0.06 57	0.08 314	0.06 99	0.13 370

over-6	0.13 56	0.18 450	0.30 147	0.19 127	0.07 1	0.16 109	0.11 29	0.28 208	0.17 76	0.10 32	0.10 43	0.10 61	0.13 226	0.20 158	0.11 16	0.08 285	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

Anonymus	0.13 56	0.08 23	0.20 28	0.19 127	0.10 84	0.16 109	0.14 127	0.21 81	0.17 76	0.11 51	0.09 16	0.14 200	0.12 177	0.18 98	0.15 211	0.08 285	0.09 318	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.11 272

PhaseNet	0.13 56	0.10 99	0.23 71	0.19 127	0.11 133	0.16 109	0.14 127	0.25 157	0.18 99	0.11 51	0.12 79	0.16 236	0.12 177	0.20 158	0.16 244	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.11 272

aanet-new-60k	0.14 109	0.15 342	0.54 439	0.20 183	0.10 84	0.16 109	0.12 50	0.21 81	0.18 99	0.11 51	0.12 79	0.11 102	0.11 130	0.19 123	0.10 3	0.05 1	0.08 269	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.15 435

aanet-new-70k	0.13 56	0.13 252	0.40 245	0.20 183	0.11 133	0.16 109	0.14 127	0.22 96	0.16 64	0.11 51	0.13 101	0.11 102	0.12 177	0.21 184	0.10 3	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.13 370

aanet-new-40k	0.14 109	0.15 342	0.43 274	0.20 183	0.13 260	0.16 109	0.14 127	0.21 81	0.15 51	0.11 51	0.14 138	0.10 61	0.11 130	0.13 8	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.33 646

aanet-32k-new	0.15 151	0.18 450	0.43 274	0.21 232	0.10 84	0.16 109	0.15 178	0.22 96	0.18 99	0.11 51	0.14 138	0.09 34	0.13 226	0.18 98	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.23 560

aanet-new-28k	0.15 151	0.16 386	0.50 372	0.20 183	0.10 84	0.16 109	0.14 127	0.20 64	0.15 51	0.13 123	0.14 138	0.12 142	0.12 177	0.17 77	0.12 46	0.06 48	0.08 269	0.06 57	0.07 217	0.07 187	0.18 481

aanet-new-24k	0.13 56	0.14 304	0.32 174	0.20 183	0.12 193	0.16 109	0.14 127	0.20 64	0.16 64	0.13 123	0.16 174	0.11 102	0.12 177	0.15 33	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.07 39

aanet-new-12k	0.13 56	0.12 206	0.32 174	0.23 367	0.10 84	0.16 109	0.14 127	0.25 157	0.20 143	0.13 123	0.11 56	0.10 61	0.13 226	0.15 33	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.08 268	0.12 333

LACA3	0.10 3	0.11 153	0.16 1	0.15 5	0.07 1	0.16 109	0.14 127	0.14 12	0.14 33	0.11 51	0.09 16	0.10 61	0.10 89	0.16 55	0.09 1	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

PSi22	0.17 204	0.18 450	0.42 266	0.20 183	0.09 23	0.16 109	0.11 29	0.30 248	0.25 251	0.13 123	0.15 159	0.21 320	0.13 226	0.30 380	0.16 244	0.06 48	0.22 619	0.05 1	0.04 1	0.08 268	0.13 370

Foundation-i1b	0.15 151	0.08 23	0.20 28	0.17 40	0.09 23	0.16 109	0.16 235	0.27 192	0.29 322	0.15 180	0.15 159	0.18 267	0.12 177	0.18 98	0.14 168	0.07 127	0.23 632	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.21 535

Selective-IGEV-i32	0.15 151	0.10 99	0.34 190	0.32 636	0.19 526	0.16 109	0.14 127	0.29 228	0.19 128	0.13 123	0.14 138	0.13 167	0.08 18	0.23 239	0.14 168	0.06 48	0.13 457	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.11 272

LACA2	0.12 33	0.17 423	0.32 174	0.16 13	0.08 13	0.16 109	0.13 91	0.18 37	0.15 51	0.09 10	0.09 16	0.11 102	0.10 89	0.15 33	0.10 3	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.05 1

LACA1	0.10 3	0.13 252	0.17 7	0.16 13	0.07 1	0.16 109	0.12 50	0.16 19	0.12 11	0.09 10	0.07 3	0.09 34	0.10 89	0.14 15	0.10 3	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.05 1

BridgeDepth_RVC	0.10 3	0.09 57	0.18 13	0.13 1	0.07 1	0.16 109	0.10 12	0.21 81	0.15 51	0.10 32	0.10 43	0.09 34	0.12 177	0.14 15	0.13 114	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.05 37	0.06 99	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.12 33	0.08 23	0.17 7	0.16 13	0.08 13	0.16 109	0.13 91	0.22 96	0.13 20	0.11 51	0.11 56	0.10 61	0.11 130	0.17 77	0.14 168	0.07 127	0.12 436	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.12 333

BridgeDepth	0.11 14	0.11 153	0.22 62	0.19 127	0.07 1	0.16 109	0.12 50	0.18 37	0.13 20	0.08 2	0.09 16	0.14 200	0.14 257	0.15 33	0.11 16	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 37	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
3w_stereo	0.14 109	0.11 153	0.31 159	0.19 127	0.09 23	0.16 109	0.16 235	0.28 208	0.20 143	0.13 123	0.12 79	0.08 4	0.12 177	0.19 123	0.12 46	0.05 1	0.19 579	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.10 217

1w_stereo	0.13 56	0.09 57	0.17 7	0.19 127	0.10 84	0.16 109	0.15 178	0.27 192	0.22 186	0.14 152	0.16 174	0.08 4	0.12 177	0.19 123	0.14 168	0.05 1	0.10 367	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 141

IGEV	0.12 33	0.07 2	0.19 18	0.16 13	0.11 133	0.16 109	0.13 91	0.22 96	0.17 76	0.12 84	0.15 159	0.09 34	0.07 4	0.16 55	0.12 46	0.06 48	0.10 367	0.06 57	0.07 217	0.05 4	0.08 85

MLG-Stereo_test3	0.11 14	0.08 23	0.22 62	0.19 127	0.10 84	0.16 109	0.11 29	0.18 37	0.13 20	0.11 51	0.07 3	0.10 61	0.08 18	0.14 15	0.12 46	0.07 127	0.09 318	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.08 85

MLG-Stereo_test2	0.12 33	0.09 57	0.29 137	0.21 232	0.12 193	0.16 109	0.11 29	0.17 30	0.12 11	0.11 51	0.08 11	0.11 102	0.06 1	0.16 55	0.11 16	0.08 285	0.13 457	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.09 141

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 109	0.10 99	0.27 124	0.21 232	0.11 133	0.16 109	0.14 127	0.24 133	0.17 76	0.17 223	0.20 241	0.18 267	0.11 130	0.16 55	0.17 275	0.07 127	0.08 269	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.09 141

LG-Stereo	0.14 109	0.13 252	0.30 147	0.21 232	0.11 133	0.16 109	0.18 341	0.23 111	0.19 128	0.12 84	0.18 215	0.11 102	0.09 44	0.15 33	0.14 168	0.06 48	0.07 201	0.08 273	0.08 314	0.07 187	0.07 39

SCV	0.18 216	0.15 342	0.37 215	0.26 512	0.20 555	0.16 109	0.16 235	0.35 316	0.23 204	0.14 152	0.16 174	0.13 167	0.09 44	0.31 395	0.12 46	0.08 285	0.19 579	0.07 168	0.07 217	0.09 370	0.26 601

HUF	0.26 467	0.15 342	0.79 589	0.39 680	0.31 674	0.16 109	0.17 280	0.36 333	0.25 251	0.19 254	0.14 138	0.23 344	0.11 130	0.32 406	0.14 168	0.08 285	0.60 749	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.56 712

GCAP-BAT	0.23 385	0.09 57	1.36 697	0.31 627	0.44 709	0.16 109	0.15 178	0.30 248	0.26 269	0.14 152	0.17 195	0.15 221	0.11 130	0.23 239	0.12 46	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.24 574

Occ-G	0.18 216	0.10 99	0.38 220	0.23 367	0.15 383	0.16 109	0.18 341	0.23 111	0.26 269	0.15 180	0.20 241	0.21 320	0.11 130	0.22 215	0.19 343	0.07 127	0.17 551	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.30 628

AIO-Stereo	0.16 182	0.12 206	0.29 137	0.30 610	0.20 555	0.16 109	0.14 127	0.28 208	0.22 186	0.14 152	0.15 159	0.13 167	0.08 18	0.20 158	0.15 211	0.06 48	0.16 522	0.07 168	0.08 314	0.06 99	0.24 574

RSM	0.14 109	0.11 153	0.25 91	0.29 598	0.16 427	0.16 109	0.15 178	0.24 133	0.20 143	0.13 123	0.13 101	0.15 221	0.09 44	0.22 215	0.13 114	0.06 48	0.06 101	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.11 272

MoCha-V2	0.18 216	0.12 206	0.40 245	0.30 610	0.24 622	0.16 109	0.15 178	0.28 208	0.19 128	0.16 199	0.16 174	0.13 167	0.13 226	0.30 380	0.13 114	0.06 48	0.28 678	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.25 586

plain	0.18 216	0.16 386	0.59 497	0.21 232	0.13 260	0.16 109	0.17 280	0.29 228	0.23 204	0.16 199	0.26 321	0.13 167	0.17 327	0.27 314	0.17 275	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.07 217	0.10 436	0.07 39

MaDis-Stereo	0.15 151	0.17 423	0.39 230	0.19 127	0.15 383	0.16 109	0.13 91	0.26 175	0.22 186	0.13 123	0.15 159	0.14 200	0.11 130	0.17 77	0.17 275	0.08 285	0.07 201	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.06 14

MIF-Stereo (partial)	0.18 216	0.13 252	0.50 372	0.22 301	0.15 383	0.16 109	0.13 91	0.29 228	0.26 269	0.17 223	0.26 321	0.16 236	0.17 327	0.25 276	0.18 307	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.09 370	0.08 85

GCAPDPT-zeroshot	0.22 351	0.09 57	1.28 688	0.31 627	0.43 706	0.16 109	0.15 178	0.30 248	0.26 269	0.14 152	0.17 195	0.15 221	0.11 130	0.23 239	0.12 46	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.24 574

Selective-IGEV	0.15 151	0.10 99	0.34 190	0.32 636	0.19 526	0.16 109	0.14 127	0.29 228	0.20 143	0.13 123	0.14 138	0.13 167	0.08 18	0.23 239	0.14 168	0.06 48	0.13 457	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.11 272

416test1013	0.13 56	0.12 206	0.31 159	0.19 127	0.13 260	0.17 150	0.11 29	0.16 19	0.14 33	0.12 84	0.09 16	0.08 4	0.10 89	0.19 123	0.12 46	0.07 127	0.17 551	0.06 57	0.08 314	0.06 99	0.13 370

test410_97500	0.13 56	0.10 99	0.33 184	0.19 127	0.13 260	0.17 150	0.09 4	0.18 37	0.14 33	0.11 51	0.09 16	0.09 34	0.08 18	0.19 123	0.12 46	0.05 1	0.19 579	0.06 57	0.07 217	0.05 4	0.18 481

test410	0.13 56	0.10 99	0.34 190	0.19 127	0.13 260	0.17 150	0.09 4	0.19 54	0.15 51	0.11 51	0.09 16	0.09 34	0.08 18	0.19 123	0.12 46	0.05 1	0.19 579	0.06 57	0.07 217	0.05 4	0.18 481

DNSM	0.33 573	0.30 607	0.21 46	0.25 469	0.09 23	0.17 150	0.14 127	0.26 175	0.19 128	0.16 199	0.18 215	0.13 167	0.11 130	0.80 658	0.66 661	0.09 392	0.24 649	0.06 57	0.05 37	1.25 750	1.17 752

MCSU-Stereo	0.13 56	0.08 23	0.24 79	0.17 40	0.11 133	0.17 150	0.15 178	0.17 30	0.17 76	0.12 84	0.13 101	0.12 142	0.08 18	0.20 158	0.13 114	0.07 127	0.20 600	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.19 501

quiztm	0.16 182	0.19 470	0.37 215	0.22 301	0.15 383	0.17 150	0.17 280	0.36 333	0.24 224	0.18 247	0.21 261	0.14 200	0.10 89	0.17 77	0.14 168	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.08 268	0.07 39

DF	0.16 182	0.09 57	0.31 159	0.31 627	0.16 427	0.17 150	0.15 178	0.26 175	0.18 99	0.14 152	0.23 290	0.19 281	0.11 130	0.24 254	0.16 244	0.08 285	0.23 632	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.09 141

aanet-new-36k	0.14 109	0.17 423	0.45 292	0.22 301	0.09 23	0.17 150	0.15 178	0.24 133	0.18 99	0.12 84	0.14 138	0.10 61	0.11 130	0.18 98	0.11 16	0.05 1	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.12 333

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 109	0.12 206	0.42 266	0.18 74	0.12 193	0.17 150	0.14 127	0.24 133	0.18 99	0.11 51	0.14 138	0.13 167	0.11 130	0.17 77	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.19 501

Foundation-i1	0.16 182	0.08 23	0.21 46	0.21 232	0.13 260	0.17 150	0.15 178	0.33 300	0.32 366	0.16 199	0.17 195	0.22 328	0.13 226	0.19 123	0.16 244	0.07 127	0.23 632	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.16 452

Pro-Stereo	0.10 3	0.07 2	0.16 1	0.17 40	0.10 84	0.17 150	0.13 91	0.11 2	0.14 33	0.10 32	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 215	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.08 314	0.05 4	0.06 14

Replicate-Monster	0.15 151	0.12 206	0.40 245	0.17 40	0.10 84	0.17 150	0.10 12	0.24 133	0.20 143	0.12 84	0.10 43	0.10 61	0.10 89	0.28 339	0.12 46	0.06 48	0.31 700	0.06 57	0.06 115	0.05 4	0.21 535

MSCF	0.20 282	0.14 304	0.31 159	0.40 685	0.29 661	0.17 150	0.15 178	0.29 228	0.22 186	0.17 223	0.16 174	0.11 102	0.13 226	0.24 254	0.15 211	0.07 127	0.23 632	0.06 57	0.08 314	0.07 187	0.57 715

water-stereo	0.15 151	0.11 153	0.32 174	0.19 127	0.10 84	0.17 150	0.14 127	0.26 175	0.20 143	0.18 247	0.23 290	0.16 236	0.16 301	0.14 15	0.14 168	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.11 272

4.25_new	0.13 56	0.12 206	0.26 107	0.18 74	0.10 84	0.17 150	0.12 50	0.22 96	0.15 51	0.13 123	0.13 101	0.09 34	0.10 89	0.22 215	0.14 168	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.11 272

4.5w_new	0.13 56	0.12 206	0.26 107	0.18 74	0.10 84	0.17 150	0.12 50	0.22 96	0.15 51	0.13 123	0.13 101	0.09 34	0.10 89	0.22 215	0.14 168	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.11 272

4.25w-stereo	0.13 56	0.12 206	0.26 107	0.18 74	0.10 84	0.17 150	0.12 50	0.22 96	0.15 51	0.13 123	0.13 101	0.09 34	0.10 89	0.22 215	0.14 168	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.11 272

3.5w_stereo	0.12 33	0.11 153	0.21 46	0.17 40	0.09 23	0.17 150	0.09 4	0.23 111	0.17 76	0.14 152	0.13 101	0.10 61	0.11 130	0.22 215	0.13 114	0.05 1	0.11 405	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 85

2w_stereo	0.13 56	0.11 153	0.21 46	0.18 74	0.09 23	0.17 150	0.14 127	0.29 228	0.20 143	0.15 180	0.14 138	0.08 4	0.11 130	0.15 33	0.13 114	0.05 1	0.12 436	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.08 85

SGD-Stereo	0.12 33	0.08 23	0.18 13	0.17 40	0.07 1	0.17 150	0.13 91	0.19 54	0.17 76	0.12 84	0.13 101	0.11 102	0.12 177	0.19 123	0.12 46	0.08 285	0.04 1	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.05 1

HART	0.20 282	0.14 304	0.42 266	0.26 512	0.24 622	0.17 150	0.16 235	0.32 280	0.25 251	0.15 180	0.26 321	0.17 252	0.09 44	0.24 254	0.14 168	0.06 48	0.36 716	0.07 168	0.05 37	0.08 268	0.27 609

FLISNet	0.21 323	0.16 386	0.50 372	0.18 74	0.15 383	0.17 150	0.16 235	0.35 316	0.22 186	0.38 557	0.38 472	0.36 513	0.24 451	0.29 362	0.22 420	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.09 426	0.09 370	0.08 85

CoSv	0.21 323	0.16 386	0.50 372	0.18 74	0.15 383	0.17 150	0.16 235	0.35 316	0.22 186	0.38 557	0.38 472	0.36 513	0.24 451	0.29 362	0.22 420	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.09 426	0.09 370	0.08 85

fffft	0.14 109	0.12 206	0.30 147	0.19 127	0.10 84	0.17 150	0.18 341	0.23 111	0.17 76	0.14 152	0.11 56	0.13 167	0.10 89	0.24 254	0.18 307	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.09 141
1: 1. 1
mms	0.15 151	0.14 304	0.25 91	0.20 183	0.15 383	0.17 150	0.17 280	0.21 81	0.19 128	0.14 152	0.18 215	0.14 200	0.09 44	0.26 298	0.15 211	0.06 48	0.07 201	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.19 501

ours_stereo	0.15 151	0.14 304	0.29 137	0.21 232	0.14 311	0.17 150	0.18 341	0.21 81	0.20 143	0.13 123	0.18 215	0.14 200	0.10 89	0.24 254	0.15 211	0.06 48	0.06 101	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.13 370

rvit_stereo_0083	0.17 204	0.13 252	0.29 137	0.21 232	0.13 260	0.17 150	0.17 280	0.23 111	0.36 426	0.16 199	0.22 275	0.19 281	0.17 327	0.21 184	0.17 275	0.11 516	0.10 367	0.10 466	0.08 314	0.09 370	0.08 85

rvit_stereo_0081	0.16 182	0.13 252	0.30 147	0.21 232	0.12 193	0.17 150	0.17 280	0.24 133	0.34 398	0.17 223	0.19 230	0.18 267	0.15 279	0.20 158	0.17 275	0.11 516	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.09 370	0.07 39

rvit_stereo_0082	0.16 182	0.13 252	0.30 147	0.21 232	0.12 193	0.17 150	0.17 280	0.24 133	0.34 398	0.17 223	0.19 230	0.18 267	0.15 279	0.20 158	0.17 275	0.11 516	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.09 370	0.07 39

rvit_stereo_ft	0.18 216	0.19 470	0.43 274	0.25 469	0.14 311	0.17 150	0.21 457	0.30 248	0.28 299	0.17 223	0.19 230	0.20 304	0.17 327	0.22 215	0.18 307	0.11 516	0.07 201	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.08 85

RSM++	0.14 109	0.11 153	0.25 91	0.32 636	0.17 461	0.17 150	0.15 178	0.23 111	0.21 172	0.12 84	0.12 79	0.14 200	0.09 44	0.21 184	0.13 114	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.11 272

CAS++	0.17 204	0.13 252	0.35 202	0.18 74	0.13 260	0.17 150	0.16 235	0.42 418	0.25 251	0.19 254	0.18 215	0.13 167	0.10 89	0.22 215	0.12 46	0.12 557	0.10 367	0.11 525	0.08 314	0.10 436	0.09 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.15 151	0.12 206	0.45 292	0.21 232	0.14 311	0.17 150	0.13 91	0.20 64	0.19 128	0.16 199	0.20 241	0.10 61	0.11 130	0.18 98	0.17 275	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.07 39

MIM_Stereo	0.20 282	0.17 423	0.55 450	0.20 183	0.21 572	0.17 150	0.14 127	0.37 350	0.27 288	0.28 371	0.35 437	0.23 344	0.13 226	0.28 339	0.16 244	0.06 48	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.15 435

GLC_STEREO	0.15 151	0.11 153	0.31 159	0.22 301	0.09 23	0.17 150	0.15 178	0.24 133	0.28 299	0.17 223	0.20 241	0.17 252	0.11 130	0.24 254	0.17 275	0.07 127	0.09 318	0.09 380	0.08 314	0.07 187	0.07 39

PFNet+	0.21 323	0.11 153	0.54 439	0.22 301	0.12 193	0.17 150	0.18 341	0.31 271	0.36 426	0.33 474	0.32 395	0.24 365	0.16 301	0.33 416	0.18 307	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.10 492	0.08 268	0.12 333

AnonStereo	0.19 249	0.13 252	0.45 292	0.22 301	0.13 260	0.18 186	0.14 127	0.39 381	0.26 269	0.19 254	0.18 215	0.19 281	0.12 177	0.26 298	0.13 114	0.08 285	0.26 667	0.08 273	0.06 115	0.10 436	0.25 586

aanet-new-32k	0.13 56	0.15 342	0.39 230	0.20 183	0.11 133	0.18 186	0.13 91	0.19 54	0.14 33	0.12 84	0.12 79	0.13 167	0.12 177	0.15 33	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.12 333

aanet-new-30k	0.13 56	0.15 342	0.39 230	0.20 183	0.11 133	0.18 186	0.13 91	0.19 54	0.14 33	0.12 84	0.12 79	0.13 167	0.12 177	0.15 33	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.12 333

aanet-new-8k	0.14 109	0.14 304	0.34 190	0.21 232	0.10 84	0.18 186	0.15 178	0.29 228	0.22 186	0.11 51	0.12 79	0.10 61	0.13 226	0.18 98	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.11 272

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 56	0.10 99	0.26 107	0.18 74	0.14 311	0.18 186	0.15 178	0.27 192	0.23 204	0.16 199	0.21 261	0.10 61	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.08 85

Foundation-i1a	0.16 182	0.08 23	0.20 28	0.18 74	0.11 133	0.18 186	0.16 235	0.26 175	0.30 340	0.17 223	0.16 174	0.19 281	0.13 226	0.21 184	0.14 168	0.07 127	0.21 607	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.26 601

VMStereo-Base	0.14 109	0.09 57	0.29 137	0.16 13	0.09 23	0.18 186	0.12 50	0.24 133	0.25 251	0.15 180	0.22 275	0.17 252	0.13 226	0.19 123	0.14 168	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.08 85

gcap_with_dpt	0.13 56	0.10 99	0.27 124	0.18 74	0.14 311	0.18 186	0.15 178	0.26 175	0.21 172	0.16 199	0.21 261	0.09 34	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.10 217

WQFJA1++	0.48 657	0.07 2	0.86 617	0.23 367	0.19 526	0.18 186	0.11 29	0.21 81	0.14 33	2.23 756	0.12 79	0.23 344	0.11 130	0.21 184	0.14 168	0.08 285	0.19 579	0.06 57	0.09 426	4.02 763	0.20 522

NLSM3	0.14 109	0.12 206	0.25 91	0.21 232	0.13 260	0.18 186	0.16 235	0.32 280	0.25 251	0.12 84	0.15 159	0.12 142	0.13 226	0.17 77	0.15 211	0.05 1	0.05 6	0.08 273	0.08 314	0.05 4	0.08 85

gasm-f	0.20 282	0.12 206	0.36 209	0.35 660	0.36 690	0.18 186	0.17 280	0.23 111	0.18 99	0.14 152	0.19 230	0.10 61	0.11 130	0.20 158	0.19 343	0.08 285	0.28 678	0.06 57	0.05 37	0.09 370	0.57 715

FlowAnything_test	0.15 151	0.12 206	0.23 71	0.21 232	0.12 193	0.18 186	0.16 235	0.25 157	0.17 76	0.15 180	0.13 101	0.15 221	0.14 257	0.19 123	0.17 275	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.12 572	0.08 268	0.10 217

GASTEREO	0.20 282	0.15 342	0.31 159	0.40 685	0.29 661	0.18 186	0.15 178	0.29 228	0.22 186	0.18 247	0.17 195	0.11 102	0.13 226	0.25 276	0.15 211	0.07 127	0.23 632	0.06 57	0.08 314	0.06 99	0.57 715

3.25w_new	0.13 56	0.09 57	0.24 79	0.17 40	0.09 23	0.18 186	0.10 12	0.23 111	0.18 99	0.15 180	0.13 101	0.10 61	0.11 130	0.20 158	0.13 114	0.05 1	0.17 551	0.05 1	0.06 115	0.04 1	0.11 272

3.25w	0.13 56	0.09 57	0.24 79	0.17 40	0.09 23	0.18 186	0.10 12	0.23 111	0.18 99	0.15 180	0.13 101	0.10 61	0.11 130	0.20 158	0.13 114	0.05 1	0.17 551	0.05 1	0.06 115	0.04 1	0.11 272

3.75w	0.12 33	0.10 99	0.21 46	0.17 40	0.11 133	0.18 186	0.12 50	0.24 133	0.15 51	0.13 123	0.12 79	0.08 4	0.10 89	0.18 98	0.12 46	0.05 1	0.14 476	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.08 85

rvit_0105_6	0.20 282	0.16 386	0.41 256	0.23 367	0.14 311	0.18 186	0.20 429	0.31 271	0.39 469	0.18 247	0.22 275	0.23 344	0.18 363	0.26 298	0.18 307	0.16 633	0.13 457	0.13 588	0.11 530	0.11 496	0.09 141

WCG-NET	0.15 151	0.12 206	0.31 159	0.18 74	0.09 23	0.18 186	0.17 280	0.23 111	0.29 322	0.18 247	0.22 275	0.15 221	0.12 177	0.19 123	0.13 114	0.06 48	0.12 436	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.06 14

MGS-Stereo	0.15 151	0.12 206	0.38 220	0.19 127	0.11 133	0.18 186	0.17 280	0.21 81	0.23 204	0.14 152	0.24 301	0.16 236	0.10 89	0.19 123	0.13 114	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.10 436	0.07 39

CES	0.14 109	0.08 23	0.24 79	0.17 40	0.23 605	0.18 186	0.15 178	0.24 133	0.20 143	0.14 152	0.18 215	0.14 200	0.10 89	0.19 123	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.08 268	0.20 522

MC-Stereo	0.18 216	0.10 99	0.36 209	0.28 578	0.14 311	0.18 186	0.15 178	0.24 133	0.20 143	0.21 279	0.24 301	0.16 236	0.13 226	0.25 276	0.14 168	0.07 127	0.17 551	0.07 168	0.07 217	0.06 99	0.30 628

DisPM	0.20 282	0.11 153	0.52 414	0.24 423	0.13 260	0.18 186	0.19 388	0.30 248	0.31 352	0.33 474	0.34 429	0.23 344	0.16 301	0.34 431	0.17 275	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.12 333

test-3	0.18 216	0.10 99	0.48 334	0.23 367	0.14 311	0.18 186	0.16 235	0.32 280	0.29 322	0.26 345	0.17 195	0.22 328	0.13 226	0.26 298	0.19 343	0.06 48	0.14 476	0.08 273	0.08 314	0.06 99	0.10 217

test_1	0.18 216	0.10 99	0.48 334	0.23 367	0.14 311	0.18 186	0.16 235	0.32 280	0.29 322	0.26 345	0.17 195	0.22 328	0.13 226	0.26 298	0.19 343	0.06 48	0.14 476	0.08 273	0.08 314	0.06 99	0.10 217

RAFT_R40	0.22 351	0.11 153	0.52 414	0.25 469	0.13 260	0.18 186	0.18 341	0.32 280	0.31 352	0.33 474	0.33 417	0.30 453	0.23 430	0.55 541	0.19 343	0.08 285	0.05 6	0.10 466	0.08 314	0.09 370	0.07 39

RAFT-IKP	0.19 249	0.13 252	0.51 393	0.22 301	0.11 133	0.18 186	0.15 178	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.26 298	0.18 307	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

CREStereo++_RVC	0.16 182	0.09 57	0.42 266	0.17 40	0.11 133	0.18 186	0.13 91	0.23 111	0.31 352	0.21 279	0.31 383	0.13 167	0.11 130	0.17 77	0.16 244	0.07 127	0.04 1	0.06 57	0.15 636	0.06 99	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
AFF-stereo	0.20 282	0.24 554	0.49 351	0.22 301	0.11 133	0.18 186	0.18 341	0.35 316	0.29 322	0.25 335	0.36 452	0.25 380	0.17 327	0.25 276	0.17 275	0.06 48	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.11 272

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 109	0.15 342	0.35 202	0.21 232	0.09 23	0.19 214	0.10 12	0.19 54	0.21 172	0.14 152	0.12 79	0.11 102	0.11 130	0.15 33	0.12 46	0.08 285	0.07 201	0.11 525	0.09 426	0.10 436	0.13 370

testmc14	0.14 109	0.08 23	0.29 137	0.21 232	0.16 427	0.19 214	0.14 127	0.16 19	0.13 20	0.11 51	0.14 138	0.11 102	0.08 18	0.20 158	0.12 46	0.06 48	0.24 649	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.32 639

TS12	0.13 56	0.09 57	0.21 46	0.21 232	0.09 23	0.19 214	0.14 127	0.24 133	0.17 76	0.15 180	0.19 230	0.12 142	0.13 226	0.18 98	0.16 244	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.06 14

aanet-new-10k	0.14 109	0.15 342	0.37 215	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.14 127	0.26 175	0.18 99	0.13 123	0.13 101	0.11 102	0.12 177	0.15 33	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.10 217

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 109	0.10 99	0.25 91	0.18 74	0.15 383	0.19 214	0.15 178	0.27 192	0.23 204	0.16 199	0.20 241	0.10 61	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.08 85

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 109	0.10 99	0.27 124	0.18 74	0.14 311	0.19 214	0.15 178	0.25 157	0.22 186	0.16 199	0.22 275	0.10 61	0.09 44	0.15 33	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.10 217

GEAStereo	0.20 282	0.10 99	0.31 159	0.35 660	0.42 703	0.19 214	0.16 235	0.23 111	0.18 99	0.14 152	0.15 159	0.10 61	0.09 44	0.21 184	0.18 307	0.08 285	0.28 678	0.06 57	0.05 37	0.08 268	0.57 715

GSStereo	0.21 323	0.10 99	0.31 159	0.36 668	0.42 703	0.19 214	0.16 235	0.38 359	0.21 172	0.14 152	0.15 159	0.10 61	0.09 44	0.21 184	0.18 307	0.08 285	0.31 700	0.06 57	0.06 115	0.08 268	0.63 724

FE-Mocha	0.18 216	0.11 153	0.40 245	0.26 512	0.14 311	0.19 214	0.14 127	0.36 333	0.24 224	0.24 322	0.24 301	0.23 344	0.14 257	0.27 314	0.19 343	0.08 285	0.08 269	0.08 273	0.08 314	0.07 187	0.08 85

AdaDepth	0.13 56	0.10 99	0.32 174	0.20 183	0.11 133	0.19 214	0.13 91	0.16 19	0.16 64	0.10 32	0.10 43	0.10 61	0.09 44	0.19 123	0.12 46	0.05 1	0.11 405	0.06 57	0.06 115	0.05 4	0.11 272

MM-Stereo_test3	0.19 249	0.15 342	0.39 230	0.25 469	0.15 383	0.19 214	0.22 494	0.42 418	0.40 480	0.17 223	0.24 301	0.17 252	0.12 177	0.22 215	0.16 244	0.08 285	0.21 607	0.08 273	0.06 115	0.09 370	0.11 272

SMoEStereo_RVC	0.14 109	0.15 342	0.29 137	0.19 127	0.10 84	0.19 214	0.17 280	0.21 81	0.21 172	0.15 180	0.13 101	0.12 142	0.11 130	0.25 276	0.16 244	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.06 115	0.06 99	0.08 85

fffy	0.15 151	0.14 304	0.31 159	0.21 232	0.14 311	0.19 214	0.18 341	0.24 133	0.19 128	0.13 123	0.17 195	0.15 221	0.13 226	0.25 276	0.15 211	0.06 48	0.08 269	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.15 435

WCG-NET（raft）	0.16 182	0.14 304	0.32 174	0.18 74	0.09 23	0.19 214	0.16 235	0.24 133	0.27 288	0.19 254	0.19 230	0.20 304	0.12 177	0.22 215	0.13 114	0.06 48	0.17 551	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.07 39

gcap-zeroshot	0.14 109	0.10 99	0.28 131	0.18 74	0.15 383	0.19 214	0.15 178	0.27 192	0.23 204	0.16 199	0.20 241	0.10 61	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.09 141

test_for_model	0.14 109	0.10 99	0.25 91	0.18 74	0.15 383	0.19 214	0.15 178	0.27 192	0.23 204	0.16 199	0.20 241	0.10 61	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.08 85

testlalala	0.14 109	0.10 99	0.28 131	0.18 74	0.15 383	0.19 214	0.15 178	0.27 192	0.23 204	0.16 199	0.20 241	0.10 61	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.09 141

4D-IteraStereo	0.20 282	0.21 501	0.62 515	0.21 232	0.14 311	0.19 214	0.17 280	0.29 228	0.28 299	0.24 322	0.20 241	0.20 304	0.10 89	0.22 215	0.18 307	0.07 127	0.07 201	0.10 466	0.08 314	0.08 268	0.33 646

RCA-Stereo	0.17 204	0.10 99	0.33 184	0.20 183	0.11 133	0.19 214	0.17 280	0.39 381	0.36 426	0.21 279	0.25 311	0.17 252	0.17 327	0.18 98	0.15 211	0.07 127	0.14 476	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.08 85

DCANet-4	0.20 282	0.11 153	0.58 488	0.19 127	0.09 23	0.19 214	0.18 341	0.39 381	0.42 502	0.29 396	0.31 383	0.17 252	0.22 415	0.21 184	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 141

fff	0.20 282	0.15 342	0.57 472	0.19 127	0.09 23	0.19 214	0.18 341	0.38 359	0.46 552	0.29 396	0.31 383	0.18 267	0.28 516	0.21 184	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 141

ADStereo(finetuned)	0.21 323	0.15 342	0.59 497	0.19 127	0.09 23	0.19 214	0.18 341	0.37 350	0.41 490	0.30 419	0.31 383	0.19 281	0.31 560	0.21 184	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.10 217

test_4	0.19 249	0.16 386	0.39 230	0.24 423	0.13 260	0.19 214	0.21 457	0.27 192	0.24 224	0.24 322	0.47 582	0.22 328	0.13 226	0.27 314	0.18 307	0.06 48	0.06 101	0.09 380	0.09 426	0.07 187	0.06 14

iRaft-Stereo_5w	0.25 444	0.24 554	0.50 372	0.23 367	0.18 491	0.19 214	0.19 388	0.39 381	0.35 410	0.28 371	0.36 452	0.34 494	0.23 430	0.66 608	0.28 499	0.07 127	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.09 370	0.14 416

Patchmatch Stereo++	0.19 249	0.13 252	0.51 393	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.14 127	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.27 314	0.18 307	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141
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	0.19 249	0.13 252	0.51 393	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.15 178	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.25 276	0.17 275	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

ROB_FTStereo_v2	0.19 249	0.13 252	0.51 393	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.15 178	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.25 276	0.18 307	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

ROB_FTStereo	0.19 249	0.13 252	0.51 393	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.13 91	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.25 276	0.17 275	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

HUI-Stereo	0.19 249	0.13 252	0.52 414	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.14 127	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.23 239	0.17 275	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

ASMatch	0.23 385	0.11 153	0.55 450	0.25 469	0.14 311	0.19 214	0.16 235	0.32 280	0.30 340	0.28 371	0.68 669	0.28 419	0.26 483	0.50 513	0.22 420	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.07 217	0.06 99	0.11 272

SST-Stereo	0.22 351	0.11 153	0.52 414	0.25 469	0.14 311	0.19 214	0.17 280	0.32 280	0.26 269	0.34 496	0.33 417	0.29 432	0.25 464	0.56 549	0.18 307	0.08 285	0.05 6	0.10 466	0.08 314	0.09 370	0.07 39

Pruner-Stereo	0.20 282	0.12 206	0.49 351	0.29 598	0.12 193	0.19 214	0.17 280	0.32 280	0.31 352	0.33 474	0.32 395	0.25 380	0.15 279	0.25 276	0.22 420	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.10 217

DeepStereo_RVC	0.19 249	0.12 206	0.47 319	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.16 235	0.29 228	0.24 224	0.28 371	0.27 337	0.23 344	0.28 516	0.24 254	0.19 343	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.07 217	0.09 370	0.10 217

iGMRVC	0.19 249	0.13 252	0.51 393	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.15 178	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.27 314	0.18 307	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

IRAFT_RVC	0.23 385	0.15 342	0.54 439	0.26 512	0.12 193	0.19 214	0.23 524	0.41 411	0.39 469	0.31 436	0.30 370	0.29 432	0.24 451	0.55 541	0.23 440	0.08 285	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.08 268	0.08 85

iRAFT	0.19 249	0.13 252	0.51 393	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.14 127	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.27 314	0.18 307	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

AnonymousM	0.19 249	0.20 486	0.30 147	0.18 74	0.10 84	0.19 214	0.17 280	0.32 280	0.27 288	0.27 357	0.21 261	0.18 267	0.14 257	0.21 184	0.16 244	0.09 392	0.08 269	0.38 716	0.15 636	0.06 99	0.08 85

rafts_anoy	0.21 323	0.22 521	0.49 351	0.25 469	0.24 622	0.19 214	0.17 280	0.34 307	0.32 366	0.24 322	0.25 311	0.20 304	0.16 301	0.25 276	0.21 402	0.08 285	0.19 579	0.11 525	0.12 572	0.09 370	0.09 141

raftrobust	0.19 249	0.19 470	0.42 266	0.23 367	0.24 622	0.19 214	0.13 91	0.33 300	0.28 299	0.26 345	0.20 241	0.19 281	0.17 327	0.23 239	0.17 275	0.08 285	0.10 367	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.09 141

DCANet	0.20 282	0.15 342	0.57 472	0.19 127	0.09 23	0.19 214	0.18 341	0.37 350	0.41 490	0.30 419	0.31 383	0.19 281	0.23 430	0.21 184	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.10 217

csc	0.20 282	0.15 342	0.57 472	0.19 127	0.09 23	0.19 214	0.18 341	0.38 359	0.46 552	0.29 396	0.31 383	0.18 267	0.28 516	0.21 184	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 141

cscssc	0.20 282	0.15 342	0.57 472	0.19 127	0.09 23	0.19 214	0.18 341	0.38 359	0.46 552	0.29 396	0.31 383	0.18 267	0.28 516	0.21 184	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 141

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 282	0.23 541	0.49 351	0.21 232	0.16 427	0.19 214	0.17 280	0.35 316	0.32 366	0.26 345	0.33 417	0.20 304	0.17 327	0.21 184	0.17 275	0.06 48	0.10 367	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.11 272

aanet-new	0.14 109	0.13 252	0.39 230	0.21 232	0.14 311	0.20 257	0.15 178	0.25 157	0.18 99	0.12 84	0.14 138	0.10 61	0.16 301	0.19 123	0.11 16	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.13 370

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 56	0.11 153	0.28 131	0.21 232	0.13 260	0.20 257	0.16 235	0.23 111	0.18 99	0.12 84	0.17 195	0.11 102	0.12 177	0.15 33	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.08 85

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 56	0.09 57	0.23 71	0.19 127	0.14 311	0.20 257	0.16 235	0.25 157	0.19 128	0.12 84	0.15 159	0.14 200	0.13 226	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.04 1	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.13 370

RT-Monster	0.16 182	0.09 57	0.25 91	0.18 74	0.14 311	0.20 257	0.12 50	0.31 271	0.33 385	0.25 335	0.22 275	0.17 252	0.13 226	0.19 123	0.15 211	0.07 127	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.10 217

IGEV-FE	0.23 385	0.11 153	0.82 600	0.21 232	0.23 605	0.20 257	0.19 388	0.38 359	0.23 204	0.34 496	0.22 275	0.29 432	0.14 257	0.24 254	0.20 371	0.07 127	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.35 656

Zero-FE251	0.17 204	0.09 57	0.38 220	0.18 74	0.10 84	0.20 257	0.13 91	0.20 64	0.15 51	0.75 696	0.13 101	0.13 167	0.11 130	0.16 55	0.16 244	0.08 285	0.10 367	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.18 481

depthmonostereo	0.15 151	0.12 206	0.34 190	0.19 127	0.09 23	0.20 257	0.15 178	0.28 208	0.24 224	0.16 199	0.18 215	0.16 236	0.18 363	0.21 184	0.14 168	0.07 127	0.07 201	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.08 85

MM-Stereo_test1	0.20 282	0.13 252	0.45 292	0.24 423	0.12 193	0.20 257	0.21 457	0.36 333	0.32 366	0.23 312	0.22 275	0.15 221	0.14 257	0.28 339	0.16 244	0.07 127	0.24 649	0.08 273	0.07 217	0.09 370	0.21 535

castereo	0.14 109	0.11 153	0.22 62	0.19 127	0.10 84	0.20 257	0.19 388	0.32 280	0.28 299	0.13 123	0.18 215	0.16 236	0.16 301	0.16 55	0.14 168	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.07 39

999	0.15 151	0.13 252	0.30 147	0.19 127	0.12 193	0.20 257	0.17 280	0.25 157	0.20 143	0.14 152	0.16 174	0.14 200	0.11 130	0.36 449	0.16 244	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.08 85

rvit_0105_4	0.21 323	0.17 423	0.49 351	0.23 367	0.14 311	0.20 257	0.23 524	0.35 316	0.40 480	0.19 254	0.24 301	0.25 380	0.20 392	0.28 339	0.18 307	0.16 633	0.13 457	0.12 561	0.11 530	0.11 496	0.10 217

rvit_stereo_0081_aga	0.17 204	0.17 423	0.40 245	0.21 232	0.14 311	0.20 257	0.17 280	0.24 133	0.26 269	0.18 247	0.21 261	0.20 304	0.14 257	0.20 158	0.15 211	0.12 557	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.10 436	0.08 85

Pointernet	0.15 151	0.08 23	0.35 202	0.19 127	0.12 193	0.20 257	0.12 50	0.34 307	0.25 251	0.15 180	0.16 174	0.13 167	0.11 130	0.18 98	0.13 114	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.08 85

RAFT-Stereo-weight	0.17 204	0.10 99	0.31 159	0.20 183	0.12 193	0.20 257	0.16 235	0.38 359	0.33 385	0.25 335	0.20 241	0.19 281	0.10 89	0.19 123	0.16 244	0.07 127	0.13 457	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.09 141

H2IRNET	0.19 249	0.18 450	0.50 372	0.22 301	0.12 193	0.20 257	0.16 235	0.28 208	0.31 352	0.17 223	0.32 395	0.25 380	0.20 392	0.24 254	0.19 343	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.10 492	0.10 436	0.08 85

IGEVStereo-DCA	0.20 282	0.17 423	0.41 256	0.22 301	0.15 383	0.20 257	0.17 280	0.28 208	0.23 204	0.19 254	0.12 79	0.14 200	0.12 177	0.38 462	0.31 530	0.07 127	0.16 522	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.36 660

rrr	0.22 351	0.17 423	0.79 589	0.22 301	0.15 383	0.20 257	0.18 341	0.40 393	0.27 288	0.19 254	0.12 79	0.14 200	0.12 177	0.38 462	0.31 530	0.07 127	0.16 522	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.28 618

IGEV_Zeroshot_test	0.23 385	0.11 153	0.82 600	0.21 232	0.23 605	0.20 257	0.19 388	0.38 359	0.23 204	0.34 496	0.22 275	0.29 432	0.14 257	0.24 254	0.20 371	0.07 127	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.35 656

LoS_RVC	0.14 109	0.11 153	0.32 174	0.18 74	0.16 427	0.20 257	0.18 341	0.21 81	0.18 99	0.14 152	0.20 241	0.12 142	0.17 327	0.17 77	0.14 168	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.14 416

CAS	0.16 182	0.07 2	0.29 137	0.42 696	0.17 461	0.20 257	0.18 341	0.23 111	0.20 143	0.15 180	0.19 230	0.11 102	0.10 89	0.15 33	0.14 168	0.31 709	0.04 1	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.16 452

ProNet	0.16 182	0.13 252	0.36 209	0.21 232	0.15 383	0.20 257	0.19 388	0.29 228	0.23 204	0.14 152	0.13 101	0.13 167	0.12 177	0.25 276	0.13 114	0.06 48	0.09 318	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.22 550

HHNet	0.23 385	0.12 206	0.66 535	0.19 127	0.18 491	0.20 257	0.20 429	0.36 333	0.32 366	0.33 474	0.59 642	0.19 281	0.21 405	0.24 254	0.31 530	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.07 217	0.08 268	0.12 333

AAGNet	0.34 584	0.12 206	0.53 425	0.26 512	0.16 427	0.20 257	0.19 388	0.31 271	0.29 322	0.35 516	0.35 437	0.27 406	0.30 543	0.44 492	2.56 753	0.08 285	0.05 6	0.10 466	0.07 217	0.09 370	0.07 39

PSM-softLoss	0.22 351	0.11 153	0.53 425	0.25 469	0.12 193	0.20 257	0.17 280	0.39 381	0.29 322	0.29 396	0.32 395	0.24 365	0.16 301	0.53 530	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.09 426	0.08 268	0.12 333

KMStereo	0.22 351	0.11 153	0.53 425	0.25 469	0.12 193	0.20 257	0.17 280	0.39 381	0.29 322	0.29 396	0.32 395	0.24 365	0.16 301	0.53 530	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.09 426	0.08 268	0.12 333

RAFT-345	0.22 351	0.11 153	0.55 450	0.22 301	0.12 193	0.20 257	0.16 235	0.27 192	0.28 299	0.27 357	0.65 663	0.20 304	0.17 327	0.55 541	0.22 420	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.07 217	0.06 99	0.07 39

cross-raft	0.18 216	0.12 206	0.40 245	0.27 550	0.16 427	0.20 257	0.24 550	0.34 307	0.24 224	0.23 312	0.28 345	0.29 432	0.15 279	0.19 123	0.16 244	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.07 39

iRaftStereo_RVC	0.17 204	0.16 386	0.35 202	0.21 232	0.11 133	0.20 257	0.17 280	0.34 307	0.25 251	0.20 269	0.25 311	0.19 281	0.12 177	0.21 184	0.16 244	0.07 127	0.12 436	0.10 466	0.09 426	0.09 370	0.14 416

test_xeample3	0.22 351	0.17 423	0.81 596	0.21 232	0.15 383	0.20 257	0.18 341	0.40 393	0.25 251	0.19 254	0.12 79	0.13 167	0.12 177	0.34 431	0.33 550	0.07 127	0.20 600	0.07 168	0.08 314	0.08 268	0.34 651

CFNet-RSSM	0.18 216	0.10 99	0.45 292	0.20 183	0.12 193	0.20 257	0.16 235	0.40 393	0.31 352	0.23 312	0.21 261	0.26 400	0.15 279	0.21 184	0.14 168	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.07 217	0.06 99	0.06 14

Gwc-CoAtRS	0.17 204	0.10 99	0.41 256	0.20 183	0.12 193	0.20 257	0.15 178	0.34 307	0.29 322	0.23 312	0.23 290	0.27 406	0.15 279	0.21 184	0.14 168	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.07 217	0.06 99	0.07 39

Weightmod_eth	0.18 216	0.20 486	0.34 190	0.22 301	0.17 461	0.21 288	0.18 341	0.27 192	0.20 143	0.17 223	0.26 321	0.19 281	0.17 327	0.28 339	0.17 275	0.19 668	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.09 370	0.10 217

HLF11	0.20 282	0.20 486	0.68 544	0.16 13	0.12 193	0.21 288	0.12 50	0.39 381	0.25 251	0.21 279	0.30 370	0.19 281	0.18 363	0.38 462	0.22 420	0.09 392	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.08 268	0.09 141

TestStereo_HL2	0.20 282	0.19 470	0.54 439	0.17 40	0.11 133	0.21 288	0.15 178	0.35 316	0.31 352	0.23 312	0.31 383	0.19 281	0.17 327	0.40 472	0.19 343	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.09 141

GGDA	0.19 249	0.20 486	0.53 425	0.18 74	0.10 84	0.21 288	0.16 235	0.35 316	0.32 366	0.22 300	0.29 354	0.19 281	0.16 301	0.38 462	0.18 307	0.08 285	0.05 6	0.06 57	0.06 115	0.08 268	0.09 141

DVStereo	0.15 151	0.09 57	0.26 107	0.18 74	0.10 84	0.21 288	0.14 127	0.24 133	0.22 186	0.22 300	0.21 261	0.16 236	0.15 279	0.24 254	0.17 275	0.07 127	0.07 201	0.06 57	0.06 115	0.05 4	0.08 85

LG-G_1	0.12 33	0.08 23	0.28 131	0.20 183	0.09 23	0.21 288	0.09 4	0.20 64	0.12 11	0.11 51	0.10 43	0.11 102	0.10 89	0.22 215	0.11 16	0.07 127	0.09 318	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.12 333

LG-G	0.12 33	0.08 23	0.28 131	0.20 183	0.09 23	0.21 288	0.09 4	0.20 64	0.12 11	0.11 51	0.10 43	0.11 102	0.10 89	0.22 215	0.11 16	0.07 127	0.09 318	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.12 333

MM-Stereo_test2	0.19 249	0.11 153	0.47 319	0.25 469	0.11 133	0.21 288	0.20 429	0.28 208	0.24 224	0.16 199	0.17 195	0.13 167	0.11 130	0.21 184	0.14 168	0.06 48	0.26 667	0.07 168	0.06 115	0.09 370	0.41 679

AIO-test1	0.21 323	0.22 521	0.56 460	0.31 627	0.24 622	0.21 288	0.16 235	0.42 418	0.37 442	0.17 223	0.26 321	0.18 267	0.12 177	0.29 362	0.15 211	0.08 285	0.07 201	0.10 466	0.11 530	0.07 187	0.10 217

DEFOM-Stereo	0.11 14	0.10 99	0.21 46	0.18 74	0.09 23	0.21 288	0.14 127	0.14 12	0.17 76	0.11 51	0.10 43	0.09 34	0.08 18	0.21 184	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.06 14

trnet	0.14 109	0.09 57	0.26 107	0.15 5	0.07 1	0.21 288	0.12 50	0.25 157	0.26 269	0.16 199	0.21 261	0.15 221	0.13 226	0.19 123	0.14 168	0.09 392	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.06 14

ff7	0.18 216	0.13 252	0.41 256	0.21 232	0.15 383	0.21 288	0.17 280	0.28 208	0.23 204	0.21 279	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.27 314	0.13 114	0.07 127	0.25 659	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.36 660

ffff	0.18 216	0.13 252	0.41 256	0.21 232	0.15 383	0.21 288	0.17 280	0.28 208	0.23 204	0.21 279	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.27 314	0.13 114	0.07 127	0.25 659	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.36 660

11t	0.18 216	0.13 252	0.41 256	0.21 232	0.15 383	0.21 288	0.17 280	0.28 208	0.23 204	0.21 279	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.27 314	0.13 114	0.07 127	0.25 659	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.36 660

MSKI-zero shot	0.19 249	0.10 99	0.47 319	0.30 610	0.14 311	0.21 288	0.14 127	0.33 300	0.22 186	0.24 322	0.25 311	0.22 328	0.10 89	0.32 406	0.14 168	0.07 127	0.30 696	0.07 168	0.07 217	0.06 99	0.09 141

AEACV	0.20 282	0.09 57	0.32 174	0.39 680	0.34 682	0.21 288	0.16 235	0.30 248	0.18 99	0.17 223	0.17 195	0.13 167	0.16 301	0.27 314	0.13 114	0.07 127	0.29 694	0.07 168	0.09 426	0.07 187	0.37 668

GCAP-Stereo	0.18 216	0.21 501	0.47 319	0.23 367	0.18 491	0.21 288	0.10 12	0.28 208	0.24 224	0.20 269	0.22 275	0.15 221	0.13 226	0.21 184	0.16 244	0.07 127	0.19 579	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 141

anonymousdsp	0.20 282	0.13 252	0.49 351	0.28 578	0.20 555	0.21 288	0.17 280	0.29 228	0.24 224	0.22 300	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.32 406	0.13 114	0.07 127	0.26 667	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.48 700

knoymous	0.18 216	0.10 99	0.35 202	0.17 40	0.11 133	0.21 288	0.17 280	0.33 300	0.24 224	0.24 322	0.28 345	0.27 406	0.16 301	0.24 254	0.17 275	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.06 115	0.09 370	0.10 217

ccc-4	0.18 216	0.13 252	0.41 256	0.21 232	0.15 383	0.21 288	0.17 280	0.28 208	0.23 204	0.21 279	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.27 314	0.13 114	0.07 127	0.25 659	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.36 660

IGEV-Stereo	0.20 282	0.13 252	0.49 351	0.28 578	0.20 555	0.21 288	0.17 280	0.29 228	0.24 224	0.22 300	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.32 406	0.13 114	0.07 127	0.26 667	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.48 700
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 282	0.17 423	0.45 292	0.23 367	0.18 491	0.21 288	0.27 587	0.28 208	0.28 299	0.31 436	0.32 395	0.28 419	0.17 327	0.16 55	0.13 114	0.07 127	0.23 632	0.10 466	0.08 314	0.08 268	0.07 39

error version	0.20 282	0.17 423	0.45 292	0.23 367	0.18 491	0.21 288	0.27 587	0.28 208	0.28 299	0.31 436	0.32 395	0.28 419	0.17 327	0.16 55	0.13 114	0.07 127	0.23 632	0.10 466	0.08 314	0.08 268	0.07 39

test-v	0.20 282	0.17 423	0.45 292	0.23 367	0.18 491	0.21 288	0.27 587	0.28 208	0.28 299	0.31 436	0.32 395	0.28 419	0.17 327	0.16 55	0.13 114	0.07 127	0.23 632	0.10 466	0.08 314	0.08 268	0.07 39

TransformOpticalFlow	0.24 418	0.14 304	0.57 472	0.24 423	0.11 133	0.21 288	0.19 388	0.43 431	0.34 398	0.30 419	0.43 536	0.36 513	0.31 560	0.61 577	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.06 99	0.08 85

OMP-Stereo	0.24 418	0.16 386	0.48 334	0.30 610	0.13 260	0.21 288	0.16 235	0.38 359	0.35 410	0.34 496	0.30 370	0.33 485	0.20 392	0.70 620	0.24 452	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.07 217	0.08 268	0.07 39

NF-Stereo	0.22 351	0.11 153	0.52 414	0.25 469	0.12 193	0.21 288	0.18 341	0.40 393	0.35 410	0.28 371	0.30 370	0.22 328	0.17 327	0.52 527	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.13 370

OCTAStereo	0.22 351	0.11 153	0.52 414	0.25 469	0.12 193	0.21 288	0.18 341	0.40 393	0.35 410	0.28 371	0.30 370	0.22 328	0.17 327	0.51 519	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.13 370

FTStereo	0.28 508	0.11 153	0.56 460	0.24 423	0.13 260	0.21 288	0.52 702	0.36 333	0.28 299	0.38 557	0.94 701	0.30 453	0.56 675	0.33 416	0.18 307	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.19 501

RE-Stereo	0.22 351	0.11 153	0.52 414	0.25 469	0.12 193	0.21 288	0.18 341	0.40 393	0.35 410	0.28 371	0.30 370	0.22 328	0.17 327	0.51 519	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.13 370

TVStereo	0.22 351	0.11 153	0.52 414	0.25 469	0.12 193	0.21 288	0.18 341	0.40 393	0.35 410	0.28 371	0.30 370	0.22 328	0.17 327	0.51 519	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.13 370

test-2	0.20 282	0.17 423	0.45 292	0.23 367	0.18 491	0.21 288	0.27 587	0.28 208	0.28 299	0.31 436	0.32 395	0.28 419	0.17 327	0.16 55	0.13 114	0.07 127	0.23 632	0.10 466	0.08 314	0.08 268	0.07 39

raft+_RVC	0.21 323	0.21 501	0.46 311	0.22 301	0.35 685	0.21 288	0.16 235	0.39 381	0.35 410	0.22 300	0.28 345	0.20 304	0.15 279	0.25 276	0.20 371	0.08 285	0.16 522	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.12 333

monster_256*512	0.18 216	0.15 342	0.25 91	0.23 367	0.13 260	0.22 321	0.21 457	0.42 418	0.31 352	0.19 254	0.22 275	0.24 365	0.17 327	0.19 123	0.17 275	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.09 141

ManiGeoR	0.20 282	0.22 521	0.70 554	0.16 13	0.12 193	0.22 321	0.14 127	0.41 411	0.28 299	0.19 254	0.24 301	0.19 281	0.16 301	0.35 438	0.20 371	0.08 285	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.09 141

HLf10	0.20 282	0.22 521	0.70 554	0.16 13	0.12 193	0.22 321	0.14 127	0.41 411	0.28 299	0.19 254	0.24 301	0.19 281	0.16 301	0.35 438	0.20 371	0.08 285	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.09 141

TestStereo_HLe17	0.21 323	0.24 554	0.77 583	0.17 40	0.11 133	0.22 321	0.17 280	0.42 418	0.31 352	0.20 269	0.25 311	0.18 267	0.15 279	0.39 467	0.18 307	0.08 285	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.08 85

DN	0.21 323	0.09 57	0.58 488	0.40 685	0.18 491	0.22 321	0.18 341	0.30 248	0.25 251	0.15 180	0.19 230	0.18 267	0.10 89	0.26 298	0.19 343	0.14 606	0.18 565	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.42 684

Lsterematch	0.20 282	0.15 342	0.44 286	0.20 183	0.10 84	0.22 321	0.17 280	0.27 192	0.34 398	0.28 371	0.37 463	0.24 365	0.22 415	0.25 276	0.23 440	0.08 285	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.08 85

AIO-test2	0.22 351	0.27 589	0.54 439	0.29 598	0.16 427	0.22 321	0.16 235	0.44 452	0.43 513	0.17 223	0.29 354	0.16 236	0.11 130	0.27 314	0.14 168	0.19 668	0.07 201	0.10 466	0.11 530	0.08 268	0.09 141

rvit_0105_5	0.22 351	0.18 450	0.51 393	0.23 367	0.13 260	0.22 321	0.25 565	0.38 359	0.40 480	0.21 279	0.23 290	0.27 406	0.20 392	0.27 314	0.20 371	0.15 622	0.13 457	0.12 561	0.12 572	0.10 436	0.10 217

rvit_stereo_0075_2	0.25 444	0.18 450	0.65 530	0.27 550	0.22 589	0.22 321	0.15 178	0.41 411	0.36 426	0.27 357	0.37 463	0.29 432	0.21 405	0.29 362	0.20 371	0.17 647	0.12 436	0.19 666	0.12 572	0.14 582	0.14 416

EKT-Stereo	0.39 611	0.13 252	0.53 425	0.42 696	3.94 760	0.22 321	0.17 280	0.38 359	0.30 340	0.21 279	0.20 241	0.23 344	0.15 279	0.30 380	0.18 307	0.10 467	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.09 370	0.12 333

LL-Strereo	0.32 566	0.33 626	0.77 583	0.26 512	0.24 622	0.22 321	0.23 524	0.58 617	0.44 526	0.35 516	0.32 395	0.41 555	0.40 623	0.93 690	0.25 466	0.08 285	0.13 457	0.11 525	0.09 426	0.09 370	0.22 550

LoS	0.15 151	0.09 57	0.34 190	0.17 40	0.09 23	0.22 321	0.14 127	0.27 192	0.27 288	0.15 180	0.18 215	0.19 281	0.14 257	0.23 239	0.14 168	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.06 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.23 385	0.21 501	0.57 472	0.26 512	0.15 383	0.22 321	0.23 524	0.34 307	0.30 340	0.34 496	0.51 599	0.31 463	0.17 327	0.33 416	0.15 211	0.06 48	0.09 318	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.07 39

test_3	0.20 282	0.12 206	0.49 351	0.26 512	0.14 311	0.22 321	0.25 565	0.34 307	0.33 385	0.25 335	0.18 215	0.23 344	0.13 226	0.25 276	0.20 371	0.06 48	0.14 476	0.09 380	0.10 492	0.07 187	0.10 217

CrosDoStereo	0.32 566	0.11 153	0.53 425	0.19 127	0.12 193	0.22 321	1.07 738	0.36 333	0.38 453	0.38 557	0.60 646	0.28 419	0.45 643	0.61 577	0.56 642	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.09 426	0.08 268	0.09 141

TRStereo	0.22 351	0.21 501	0.62 515	0.40 685	0.19 526	0.22 321	0.16 235	0.58 617	0.30 340	0.21 279	0.21 261	0.22 328	0.13 226	0.27 314	0.14 168	0.09 392	0.09 318	0.09 380	0.11 530	0.06 99	0.19 501

DeepStereo_LL	0.32 566	0.11 153	0.53 425	0.19 127	0.12 193	0.22 321	1.07 738	0.36 333	0.38 453	0.38 557	0.60 646	0.28 419	0.45 643	0.61 577	0.56 642	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.09 426	0.08 268	0.09 141

PFNet	0.24 418	0.11 153	0.63 520	0.25 469	0.14 311	0.22 321	0.19 388	0.40 393	0.35 410	0.36 530	0.32 395	0.27 406	0.20 392	0.63 591	0.23 440	0.09 392	0.05 6	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.08 85

test-1	0.20 282	0.12 206	0.49 351	0.23 367	0.23 605	0.22 321	0.23 524	0.36 333	0.29 322	0.21 279	0.25 311	0.24 365	0.14 257	0.18 98	0.22 420	0.07 127	0.14 476	0.08 273	0.07 217	0.06 99	0.14 416

TestStereo	0.22 351	0.24 554	0.48 334	0.25 469	0.11 133	0.22 321	0.22 494	0.32 280	0.31 352	0.24 322	0.34 429	0.23 344	0.19 386	0.62 588	0.19 343	0.08 285	0.07 201	0.10 466	0.07 217	0.11 496	0.07 39

sAnonymous2	0.21 323	0.24 554	0.79 589	0.24 423	0.17 461	0.22 321	0.20 429	0.36 333	0.29 322	0.17 223	0.19 230	0.17 252	0.16 301	0.18 98	0.15 211	0.10 467	0.07 201	0.09 380	0.08 314	0.23 669	0.18 481

CroCo_RVC	0.21 323	0.24 554	0.79 589	0.24 423	0.17 461	0.22 321	0.20 429	0.36 333	0.29 322	0.17 223	0.19 230	0.17 252	0.16 301	0.18 98	0.15 211	0.10 467	0.07 201	0.09 380	0.08 314	0.23 669	0.18 481

RALCasStereoNet	0.22 351	0.22 521	0.48 334	0.23 367	0.23 605	0.22 321	0.18 341	0.32 280	0.27 288	0.22 300	0.30 370	0.22 328	0.15 279	0.29 362	0.20 371	0.08 285	0.22 619	0.07 168	0.06 115	0.10 436	0.25 586

RALAANet	0.21 323	0.24 554	0.53 425	0.23 367	0.14 311	0.22 321	0.13 91	0.38 359	0.30 340	0.29 396	0.26 321	0.25 380	0.15 279	0.28 339	0.20 371	0.08 285	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.10 436	0.07 39

CREStereo	0.14 109	0.09 57	0.27 124	0.14 2	0.08 13	0.22 321	0.15 178	0.26 175	0.26 269	0.16 199	0.21 261	0.14 200	0.13 226	0.19 123	0.14 168	0.09 392	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.07 187	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
zzzzzzz1	0.31 558	0.63 712	1.85 727	0.24 423	0.16 427	0.23 346	0.22 494	0.42 418	0.36 426	0.22 300	0.25 311	0.26 400	0.21 405	0.35 438	0.30 518	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.08 314	0.11 496	0.10 217

noway7	0.30 546	0.63 712	1.95 729	0.24 423	0.12 193	0.23 346	0.19 388	0.47 484	0.33 385	0.21 279	0.23 290	0.24 365	0.20 392	0.23 239	0.29 513	0.07 127	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.10 436	0.10 217

SE	0.17 204	0.22 521	0.32 174	0.22 301	0.12 193	0.23 346	0.16 235	0.30 248	0.21 172	0.20 269	0.28 345	0.15 221	0.17 327	0.17 77	0.17 275	0.10 467	0.06 101	0.09 380	0.09 426	0.12 544	0.12 333

TestStereo-Hl	0.20 282	0.16 386	0.50 372	0.18 74	0.11 133	0.23 346	0.17 280	0.38 359	0.30 340	0.23 312	0.27 337	0.22 328	0.19 386	0.39 467	0.18 307	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.08 85

tt45	0.15 151	0.14 304	0.29 137	0.19 127	0.11 133	0.23 346	0.18 341	0.23 111	0.18 99	0.16 199	0.13 101	0.14 200	0.10 89	0.31 395	0.15 211	0.07 127	0.05 6	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.08 85

tg	0.18 216	0.15 342	0.34 190	0.22 301	0.11 133	0.23 346	0.15 178	0.35 316	0.27 288	0.20 269	0.25 311	0.20 304	0.12 177	0.25 276	0.16 244	0.07 127	0.07 201	0.09 380	0.09 426	0.08 268	0.13 370

UGAM	0.28 508	0.18 450	0.57 472	0.26 512	0.13 260	0.23 346	0.26 577	0.33 300	0.45 539	0.32 461	0.42 522	0.45 587	0.22 415	0.92 688	0.23 440	0.08 285	0.09 318	0.14 612	0.13 605	0.10 436	0.10 217

StereoVision	0.23 385	0.23 541	0.55 450	0.27 550	0.17 461	0.23 346	0.22 494	0.40 393	0.32 366	0.21 279	0.51 599	0.22 328	0.16 301	0.29 362	0.19 343	0.11 516	0.12 436	0.13 588	0.13 605	0.10 436	0.08 85

DCRE	0.24 418	0.15 342	0.45 292	0.26 512	0.26 640	0.23 346	0.21 457	0.37 350	0.29 322	0.23 312	0.81 687	0.23 344	0.16 301	0.24 254	0.18 307	0.07 127	0.14 476	0.07 168	0.08 314	0.07 187	0.25 586

qqq	0.24 418	0.16 386	0.46 311	0.20 183	0.15 383	0.23 346	0.20 429	0.43 431	0.32 366	0.26 345	0.31 383	0.28 419	0.25 464	0.36 449	0.28 499	0.08 285	0.22 619	0.10 466	0.11 530	0.09 370	0.23 560

raft_robust	0.25 444	0.23 541	0.44 286	0.22 301	0.13 260	0.23 346	0.22 494	0.52 536	0.50 599	0.33 474	0.32 395	0.33 485	0.23 430	0.55 541	0.18 307	0.07 127	0.11 405	0.08 273	0.10 492	0.08 268	0.07 39

RAFT+CT+SA	0.23 385	0.24 554	0.48 334	0.25 469	0.18 491	0.23 346	0.29 609	0.42 418	0.38 453	0.24 322	0.39 490	0.20 304	0.17 327	0.34 431	0.17 275	0.07 127	0.07 201	0.09 380	0.12 572	0.09 370	0.13 370

GwcNet-ADL	0.23 385	0.15 342	0.58 488	0.24 423	0.13 260	0.23 346	0.24 550	0.51 528	0.41 490	0.28 371	0.29 354	0.30 453	0.20 392	0.27 314	0.28 499	0.09 392	0.07 201	0.07 168	0.07 217	0.09 370	0.11 272

LCNet	0.22 351	0.12 206	0.42 266	0.26 512	0.12 193	0.23 346	0.19 388	0.36 333	0.28 299	0.28 371	0.35 437	0.26 400	0.30 543	0.35 438	0.17 275	0.07 127	0.05 6	0.09 380	0.10 492	0.13 559	0.22 550

STrans-v2	0.25 444	0.14 304	0.56 460	0.21 232	0.12 193	0.23 346	0.20 429	0.50 516	0.31 352	0.31 436	0.42 522	0.35 507	0.35 594	0.62 588	0.24 452	0.07 127	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.06 99	0.08 85

IIG-Stereo	0.24 418	0.16 386	0.47 319	0.29 598	0.12 193	0.23 346	0.14 127	0.40 393	0.33 385	0.35 516	0.37 463	0.33 485	0.22 415	0.70 620	0.26 478	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.07 217	0.08 268	0.07 39

KYRaft	0.23 385	0.11 153	0.43 274	0.23 367	0.12 193	0.23 346	0.23 524	0.37 350	0.26 269	0.35 516	0.53 614	0.34 494	0.26 483	0.29 362	0.16 244	0.07 127	0.05 6	0.09 380	0.10 492	0.08 268	0.30 628

GrayStereo	0.26 467	0.10 99	0.45 292	0.27 550	0.14 311	0.23 346	0.46 690	0.36 333	0.33 385	0.40 585	0.47 582	0.30 453	0.78 704	0.29 362	0.17 275	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.09 426	0.07 187	0.15 435

Prome-Stereo	0.22 351	0.10 99	0.43 274	0.24 423	0.13 260	0.23 346	0.23 524	0.37 350	0.27 288	0.33 474	0.58 637	0.24 365	0.28 516	0.30 380	0.16 244	0.07 127	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.20 522

XX-TBD	0.16 182	0.21 501	0.43 274	0.22 301	0.10 84	0.23 346	0.15 178	0.23 111	0.28 299	0.22 300	0.26 321	0.14 200	0.12 177	0.16 55	0.14 168	0.08 285	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.07 187	0.06 14

sCroCo_RVC	0.19 249	0.15 342	0.60 504	0.27 550	0.18 491	0.23 346	0.16 235	0.28 208	0.24 224	0.14 152	0.22 275	0.17 252	0.14 257	0.22 215	0.16 244	0.11 516	0.11 405	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.10 217

XX-Stereo	0.25 444	0.11 153	1.09 662	0.35 660	0.38 695	0.23 346	0.13 91	0.43 431	0.19 128	0.20 269	0.40 500	0.31 463	0.10 89	0.33 416	0.13 114	0.08 285	0.11 405	0.08 273	0.09 426	0.07 187	0.10 217

PMTNet	0.16 182	0.09 57	0.31 159	0.15 5	0.09 23	0.23 346	0.15 178	0.26 175	0.24 224	0.17 223	0.21 261	0.16 236	0.14 257	0.23 239	0.14 168	0.29 705	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.07 187	0.07 39

R-Stereo Train	0.19 249	0.10 99	0.49 351	0.22 301	0.12 193	0.23 346	0.18 341	0.43 431	0.20 143	0.31 436	0.45 562	0.20 304	0.14 257	0.18 98	0.18 307	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.07 39

RAFT-Stereo	0.19 249	0.10 99	0.49 351	0.22 301	0.12 193	0.23 346	0.18 341	0.43 431	0.20 143	0.31 436	0.45 562	0.20 304	0.14 257	0.18 98	0.18 307	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.07 39
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Weightmod	0.19 249	0.19 470	0.34 190	0.21 232	0.18 491	0.24 371	0.17 280	0.27 192	0.22 186	0.19 254	0.30 370	0.19 281	0.15 279	0.29 362	0.20 371	0.12 557	0.11 405	0.08 273	0.08 314	0.10 436	0.17 474

HLf8	0.21 323	0.23 541	0.69 547	0.15 5	0.12 193	0.24 371	0.14 127	0.42 418	0.32 366	0.20 269	0.26 321	0.18 267	0.15 279	0.35 438	0.18 307	0.10 467	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.09 370	0.10 217

TestStereo_HL3	0.23 385	0.18 450	1.11 666	0.17 40	0.11 133	0.24 371	0.16 235	0.36 333	0.21 172	0.27 357	0.39 490	0.23 344	0.20 392	0.41 478	0.15 211	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.09 141

WQFJX1	0.20 282	0.12 206	0.21 46	0.23 367	0.17 461	0.24 371	0.19 388	0.63 660	0.56 637	0.17 223	0.16 174	0.14 200	0.16 301	0.27 314	0.18 307	0.08 285	0.09 318	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141

NLMM1	0.21 323	0.13 252	0.21 46	0.23 367	0.18 491	0.24 371	0.20 429	0.65 672	0.69 677	0.18 247	0.18 215	0.13 167	0.14 257	0.25 276	0.19 343	0.08 285	0.09 318	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.10 217

NLCSM	0.20 282	0.15 342	0.23 71	0.24 423	0.19 526	0.24 371	0.22 494	0.45 461	0.44 526	0.20 269	0.18 215	0.14 200	0.16 301	0.47 504	0.20 371	0.09 392	0.09 318	0.09 380	0.08 314	0.09 370	0.10 217

VIP-Stereo	0.13 56	0.15 342	0.31 159	0.18 74	0.12 193	0.24 371	0.12 50	0.20 64	0.20 143	0.10 32	0.13 101	0.11 102	0.09 44	0.20 158	0.13 114	0.06 48	0.11 405	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.08 85

xyz-stereo-finetune	0.17 204	0.17 423	0.29 137	0.17 40	0.08 13	0.24 371	0.21 457	0.30 248	0.32 366	0.19 254	0.22 275	0.19 281	0.15 279	0.30 380	0.22 420	0.06 48	0.06 101	0.08 273	0.06 115	0.06 99	0.07 39

Reg-Stereo(zero)	0.18 216	0.08 23	0.39 230	0.19 127	0.19 526	0.24 371	0.18 341	0.29 228	0.29 322	0.24 322	0.21 261	0.24 365	0.18 363	0.22 215	0.21 402	0.07 127	0.11 405	0.06 57	0.07 217	0.06 99	0.11 272

ISRNet	0.28 508	0.15 342	0.54 439	0.27 550	0.19 526	0.24 371	0.15 178	0.47 484	0.45 539	0.40 585	0.49 592	0.42 568	0.27 492	0.33 416	0.30 518	0.20 672	0.12 436	0.17 649	0.16 647	0.16 603	0.21 535

rvit_0105_3	0.24 418	0.21 501	0.57 472	0.25 469	0.15 383	0.24 371	0.28 603	0.40 393	0.43 513	0.25 335	0.26 321	0.29 432	0.22 415	0.29 362	0.21 402	0.15 622	0.13 457	0.14 612	0.15 636	0.10 436	0.10 217

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 216	0.15 342	0.27 124	0.20 183	0.13 260	0.24 371	0.17 280	0.31 271	0.37 442	0.43 614	0.17 195	0.13 167	0.12 177	0.20 158	0.16 244	0.08 285	0.07 201	0.09 380	0.07 217	0.09 370	0.08 85

AE-Stereo	0.21 323	0.12 206	0.50 372	0.25 469	0.15 383	0.24 371	0.18 341	0.40 393	0.34 398	0.19 254	0.26 321	0.21 320	0.13 226	0.22 215	0.16 244	0.07 127	0.26 667	0.09 380	0.10 492	0.07 187	0.31 633

UDGNet	0.24 418	0.37 649	0.53 425	0.25 469	0.14 311	0.24 371	0.18 341	0.32 280	0.44 526	0.29 396	0.28 345	0.24 365	0.20 392	0.30 380	0.21 402	0.16 633	0.07 201	0.21 673	0.11 530	0.16 603	0.11 272

IPLGR_C	0.23 385	0.29 601	0.81 596	0.24 423	0.16 427	0.24 371	0.20 429	0.38 359	0.33 385	0.32 461	0.33 417	0.23 344	0.15 279	0.26 298	0.22 420	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141

ACRE	0.23 385	0.27 589	0.83 606	0.24 423	0.15 383	0.24 371	0.20 429	0.38 359	0.32 366	0.32 461	0.33 417	0.23 344	0.15 279	0.26 298	0.22 420	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141

NRIStereo	0.20 282	0.12 206	0.50 372	0.23 367	0.11 133	0.24 371	0.19 388	0.30 248	0.28 299	0.26 345	0.26 321	0.25 380	0.18 363	0.34 431	0.19 343	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.07 217	0.09 370	0.09 141

CRE-IMP	0.19 249	0.13 252	0.51 393	0.23 367	0.11 133	0.24 371	0.17 280	0.31 271	0.24 224	0.27 357	0.26 321	0.24 365	0.17 327	0.24 254	0.19 343	0.09 392	0.05 6	0.10 466	0.07 217	0.10 436	0.10 217

GMM-Stereo	0.22 351	0.10 99	0.56 460	0.23 367	0.13 260	0.24 371	0.24 550	0.38 359	0.29 322	0.31 436	0.44 547	0.27 406	0.21 405	0.31 395	0.17 275	0.07 127	0.05 6	0.10 466	0.09 426	0.08 268	0.19 501

111	0.22 351	0.22 521	0.57 472	0.19 127	0.09 23	0.24 371	0.17 280	0.44 452	0.46 552	0.24 322	0.30 370	0.29 432	0.22 415	0.25 276	0.19 343	0.08 285	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.15 435

GMStereo	0.21 323	0.30 607	0.57 472	0.21 232	0.12 193	0.24 371	0.18 341	0.30 248	0.41 490	0.26 345	0.24 301	0.17 252	0.16 301	0.25 276	0.19 343	0.10 467	0.07 201	0.08 273	0.08 314	0.11 496	0.09 141
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PStereo	0.28 508	0.41 668	0.40 245	0.21 232	0.13 260	0.25 392	0.24 550	0.35 316	0.48 574	0.27 357	0.17 195	0.29 432	0.34 586	0.40 472	0.45 611	0.24 686	0.15 507	0.17 649	0.13 605	0.24 673	0.25 586

WQFJA1	0.19 249	0.12 206	0.20 28	0.22 301	0.18 491	0.25 392	0.19 388	0.55 583	0.55 630	0.16 199	0.17 195	0.15 221	0.17 327	0.20 158	0.20 371	0.07 127	0.09 318	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141

WQFJX	0.19 249	0.12 206	0.21 46	0.22 301	0.18 491	0.25 392	0.18 341	0.57 603	0.49 591	0.17 223	0.17 195	0.14 200	0.16 301	0.24 254	0.19 343	0.08 285	0.08 269	0.08 273	0.06 115	0.08 268	0.11 272

NLMM	0.19 249	0.12 206	0.20 28	0.22 301	0.18 491	0.25 392	0.19 388	0.55 583	0.55 630	0.16 199	0.17 195	0.15 221	0.17 327	0.20 158	0.20 371	0.07 127	0.09 318	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141

NLSM1	0.18 216	0.12 206	0.21 46	0.21 232	0.18 491	0.25 392	0.17 280	0.51 528	0.43 513	0.17 223	0.21 261	0.13 167	0.15 279	0.22 215	0.18 307	0.08 285	0.09 318	0.09 380	0.08 314	0.07 187	0.07 39

DFGA-Net	0.26 467	0.33 626	0.70 554	0.22 301	0.15 383	0.25 392	0.17 280	0.41 411	0.40 480	0.30 419	0.32 395	0.21 320	0.18 363	0.61 577	0.33 550	0.08 285	0.06 101	0.10 466	0.09 426	0.11 496	0.09 141

G2L-Stereo	0.27 498	0.23 541	0.61 511	0.22 301	0.14 311	0.25 392	0.19 388	0.48 496	0.37 442	0.33 474	0.38 472	0.40 546	0.23 430	0.61 577	0.33 550	0.11 516	0.09 318	0.10 466	0.08 314	0.09 370	0.11 272

DispNO	0.29 531	0.24 554	0.83 606	0.23 367	0.17 461	0.25 392	0.22 494	0.47 484	0.42 502	0.33 474	0.39 490	0.38 527	0.28 516	0.78 650	0.35 565	0.09 392	0.07 201	0.10 466	0.10 492	0.09 370	0.09 141

MyStereo07	0.18 216	0.15 342	0.44 286	0.22 301	0.16 427	0.25 392	0.22 494	0.31 271	0.26 269	0.22 300	0.13 101	0.12 142	0.13 226	0.33 416	0.14 168	0.07 127	0.13 457	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272

MyStereo06	0.23 385	0.15 342	0.74 569	0.22 301	0.14 311	0.25 392	0.22 494	0.43 431	0.25 251	0.36 530	0.24 301	0.34 494	0.18 363	0.24 254	0.20 371	0.07 127	0.12 436	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272

MyStereo05	0.24 418	0.15 342	0.58 488	0.22 301	0.14 311	0.25 392	0.22 494	0.50 516	0.54 621	0.32 461	0.23 290	0.26 400	0.23 430	0.32 406	0.25 466	0.07 127	0.12 436	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272

MyStereo04	0.24 418	0.15 342	0.58 488	0.22 301	0.16 427	0.25 392	0.22 494	0.51 528	0.54 621	0.29 396	0.23 290	0.27 406	0.23 430	0.32 406	0.25 466	0.07 127	0.13 457	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272

LL-Strereo2	0.21 323	0.25 571	0.53 425	0.32 636	0.20 555	0.25 392	0.14 127	0.32 280	0.25 251	0.25 335	0.20 241	0.24 365	0.12 177	0.28 339	0.18 307	0.07 127	0.07 201	0.12 561	0.09 426	0.09 370	0.16 452

anonymousdsp2	0.23 385	0.11 153	0.42 266	0.26 512	0.24 622	0.25 392	0.17 280	0.43 431	0.37 442	0.30 419	0.23 290	0.24 365	0.15 279	0.32 406	0.17 275	0.07 127	0.28 678	0.07 168	0.05 37	0.08 268	0.44 691

test_5	0.25 444	0.25 571	0.57 472	0.27 550	0.18 491	0.25 392	0.29 609	0.42 418	0.39 469	0.29 396	0.40 500	0.27 406	0.23 430	0.35 438	0.19 343	0.07 127	0.07 201	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.14 416

SA	0.24 418	0.22 521	0.55 450	0.23 367	0.14 311	0.25 392	0.23 524	0.48 496	0.42 502	0.28 371	0.44 547	0.23 344	0.23 430	0.34 431	0.17 275	0.07 127	0.09 318	0.11 525	0.11 530	0.08 268	0.09 141

CIPLG	0.23 385	0.28 597	0.75 573	0.24 423	0.16 427	0.25 392	0.20 429	0.38 359	0.33 385	0.32 461	0.34 429	0.23 344	0.15 279	0.27 314	0.22 420	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141

IPLGR	0.22 351	0.14 304	0.75 573	0.21 232	0.11 133	0.25 392	0.18 341	0.44 452	0.38 453	0.29 396	0.28 345	0.21 320	0.19 386	0.37 459	0.19 343	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.07 39

RAFT-RH_RVC	0.26 467	0.13 252	0.57 472	0.22 301	0.12 193	0.25 392	0.14 127	0.27 192	0.29 322	0.38 557	1.14 712	0.23 344	0.18 363	0.58 556	0.24 452	0.07 127	0.06 101	0.10 466	0.07 217	0.06 99	0.08 85

TANstereo	0.16 182	0.11 153	0.43 274	0.16 13	0.08 13	0.25 392	0.14 127	0.23 111	0.29 322	0.25 335	0.30 370	0.16 236	0.12 177	0.18 98	0.13 114	0.08 285	0.07 201	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.08 85

PSMNet-RSSM	0.26 467	0.21 501	0.50 372	0.21 232	0.14 311	0.25 392	0.21 457	0.50 516	0.38 453	0.31 436	0.45 562	0.40 546	0.27 492	0.53 530	0.24 452	0.12 557	0.08 269	0.11 525	0.13 605	0.10 436	0.10 217

FACV-RUCA	0.22 351	0.15 342	0.38 220	0.24 423	0.23 605	0.26 413	0.19 388	0.41 411	0.35 410	0.26 345	0.32 395	0.22 328	0.25 464	0.24 254	0.19 343	0.10 467	0.07 201	0.15 631	0.08 314	0.16 603	0.14 416

model_zeroshot	0.21 323	0.14 304	0.51 393	0.34 653	0.18 491	0.26 413	0.16 235	0.41 411	0.24 224	0.33 474	0.20 241	0.25 380	0.12 177	0.26 298	0.16 244	0.09 392	0.21 607	0.07 168	0.08 314	0.07 187	0.13 370

RAFT-Test	0.19 249	0.11 153	0.41 256	0.26 512	0.21 572	0.26 413	0.17 280	0.37 350	0.26 269	0.24 322	0.29 354	0.32 474	0.14 257	0.22 215	0.15 211	0.07 127	0.08 269	0.07 168	0.07 217	0.06 99	0.07 39

TestStereo1	0.23 385	0.22 521	0.50 372	0.27 550	0.14 311	0.26 413	0.27 587	0.43 431	0.38 453	0.29 396	0.39 490	0.23 344	0.21 405	0.33 416	0.18 307	0.08 285	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.10 217

SA-5K	0.23 385	0.22 521	0.50 372	0.27 550	0.14 311	0.26 413	0.27 587	0.43 431	0.38 453	0.29 396	0.39 490	0.23 344	0.21 405	0.33 416	0.18 307	0.08 285	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.10 217

RAFT	0.24 418	0.24 554	0.46 311	0.27 550	0.15 383	0.26 413	0.26 577	0.37 350	0.31 352	0.34 496	0.34 429	0.41 555	0.22 415	0.30 380	0.18 307	0.08 285	0.15 507	0.11 525	0.10 492	0.11 496	0.13 370

DN-CSS_ROB	0.24 418	0.33 626	0.69 547	0.25 469	0.14 311	0.26 413	0.13 91	0.42 418	0.35 410	0.30 419	0.42 522	0.22 328	0.20 392	0.34 431	0.22 420	0.07 127	0.06 101	0.11 525	0.11 530	0.11 496	0.09 141

SMOE	0.19 249	0.17 423	0.39 230	0.22 301	0.13 260	0.27 420	0.21 457	0.31 271	0.24 224	0.22 300	0.27 337	0.21 320	0.17 327	0.19 123	0.18 307	0.08 285	0.06 101	0.12 561	0.07 217	0.11 496	0.12 333

Hybrid-DGEV-03	0.21 323	0.20 486	0.43 274	0.23 367	0.12 193	0.27 420	0.16 235	0.33 300	0.28 299	0.33 474	0.58 637	0.23 344	0.16 301	0.24 254	0.19 343	0.07 127	0.06 101	0.09 380	0.07 217	0.08 268	0.10 217

xyz-stereo-finetune2	0.18 216	0.16 386	0.32 174	0.16 13	0.09 23	0.27 420	0.19 388	0.29 228	0.21 172	0.23 312	0.29 354	0.21 320	0.23 430	0.37 459	0.23 440	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.06 115	0.06 99	0.07 39

castereo++	0.14 109	0.13 252	0.25 91	0.19 127	0.10 84	0.27 420	0.13 91	0.24 133	0.26 269	0.11 51	0.13 101	0.16 236	0.10 89	0.18 98	0.11 16	0.07 127	0.08 269	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.07 39

DCVSM-stereo	0.25 444	0.14 304	0.53 425	0.21 232	0.14 311	0.27 420	0.14 127	0.35 316	0.35 410	0.42 603	0.33 417	0.46 596	0.30 543	0.31 395	0.27 490	0.11 516	0.10 367	0.12 561	0.10 492	0.12 544	0.15 435

11t1	0.21 323	0.12 206	0.45 292	0.20 183	0.15 383	0.27 420	0.17 280	0.37 350	0.28 299	0.27 357	0.25 311	0.24 365	0.23 430	0.28 339	0.25 466	0.09 392	0.19 579	0.07 168	0.07 217	0.09 370	0.23 560

HH	0.22 351	0.12 206	0.55 450	0.32 636	0.16 427	0.27 420	0.18 341	0.36 333	0.25 251	0.20 269	0.26 321	0.34 494	0.18 363	0.33 416	0.15 211	0.07 127	0.16 522	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.31 633

HanStereo	0.22 351	0.12 206	0.55 450	0.32 636	0.16 427	0.27 420	0.18 341	0.36 333	0.25 251	0.20 269	0.26 321	0.34 494	0.18 363	0.33 416	0.15 211	0.07 127	0.16 522	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.31 633

x	0.23 385	0.15 342	0.45 292	0.20 183	0.15 383	0.27 420	0.17 280	0.43 431	0.35 410	0.26 345	0.31 383	0.29 432	0.25 464	0.29 362	0.30 518	0.09 392	0.22 619	0.08 273	0.09 426	0.09 370	0.24 574

dd	0.23 385	0.32 621	0.55 450	0.23 367	0.12 193	0.27 420	0.21 457	0.32 280	0.45 539	0.30 419	0.29 354	0.25 380	0.17 327	0.31 395	0.26 478	0.13 581	0.07 201	0.10 466	0.08 314	0.12 544	0.09 141

PSM-AAD	0.26 467	0.11 153	0.43 274	0.24 423	0.12 193	0.27 420	0.37 659	0.36 333	0.30 340	0.36 530	0.39 490	0.28 419	0.77 703	0.30 380	0.16 244	0.07 127	0.06 101	0.12 561	0.11 530	0.09 370	0.21 535

CFNet_pseudo	0.23 385	0.14 304	0.48 334	0.20 183	0.13 260	0.27 420	0.17 280	0.46 470	0.45 539	0.30 419	0.37 463	0.38 527	0.23 430	0.30 380	0.22 420	0.09 392	0.06 101	0.11 525	0.08 314	0.11 496	0.11 272

HCRNet	0.25 444	0.27 589	0.42 266	0.34 653	0.17 461	0.27 420	0.18 341	0.45 461	0.37 442	0.31 436	0.35 437	0.32 474	0.23 430	0.44 492	0.21 402	0.13 581	0.08 269	0.13 588	0.11 530	0.11 496	0.09 141

FENet	0.22 351	0.13 252	0.48 334	0.22 301	0.12 193	0.27 420	0.18 341	0.43 431	0.37 442	0.31 436	0.32 395	0.29 432	0.23 430	0.27 314	0.24 452	0.10 467	0.07 201	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272

ACVNet	0.24 418	0.18 450	0.51 393	0.18 74	0.15 383	0.27 420	0.23 524	0.40 393	0.45 539	0.29 396	0.41 512	0.38 527	0.28 516	0.28 339	0.35 565	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.10 436	0.09 141

GANet-RSSM	0.26 467	0.19 470	0.54 439	0.21 232	0.14 311	0.27 420	0.22 494	0.47 484	0.34 398	0.30 419	0.40 500	0.41 555	0.30 543	0.59 564	0.25 466	0.11 516	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.10 217

DMCA	0.24 418	0.18 450	0.51 393	0.23 367	0.14 311	0.27 420	0.20 429	0.45 461	0.40 480	0.32 461	0.33 417	0.33 485	0.25 464	0.27 314	0.30 518	0.11 516	0.08 269	0.10 466	0.08 314	0.11 496	0.12 333

ccs_rob	0.23 385	0.14 304	0.48 334	0.20 183	0.13 260	0.27 420	0.17 280	0.46 470	0.45 539	0.30 419	0.37 463	0.38 527	0.23 430	0.30 380	0.22 420	0.09 392	0.06 101	0.11 525	0.08 314	0.12 544	0.11 272

HITNet	0.22 351	0.23 541	0.60 504	0.20 183	0.09 23	0.27 420	0.15 178	0.45 461	0.33 385	0.29 396	0.33 417	0.27 406	0.22 415	0.29 362	0.27 490	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.09 370	0.11 272
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
Hybrid-DGEV-2	0.23 385	0.20 486	0.53 425	0.24 423	0.13 260	0.28 439	0.15 178	0.50 516	0.45 539	0.28 371	0.26 321	0.25 380	0.26 483	0.29 362	0.20 371	0.07 127	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.07 187	0.10 217

FSD					0.41 701	0.28 439	0.27 587	0.32 280	0.30 340	0.27 357	0.27 337	0.29 432	0.27 492	0.35 438	0.28 499	0.23 679	0.49 734	0.27 689	0.26 701	0.26 680

G2L-ROB	0.25 444	0.21 501	0.56 460	0.19 127	0.12 193	0.28 439	0.21 457	0.48 496	0.34 398	0.35 516	0.31 383	0.41 555	0.23 430	0.51 519	0.31 530	0.09 392	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.09 370	0.12 333

G2L-Stereo_test	0.26 467	0.22 521	0.54 439	0.20 183	0.13 260	0.28 439	0.24 550	0.51 528	0.40 480	0.38 557	0.37 463	0.40 546	0.26 483	0.53 530	0.32 540	0.09 392	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.09 370	0.11 272

IGEV-RUCA	0.21 323	0.09 57	0.26 107	0.20 183	0.19 526	0.28 439	0.23 524	0.24 133	0.22 186	0.21 279	0.23 290	0.29 432	0.48 656	0.26 298	0.19 343	0.09 392	0.08 269	0.18 658	0.14 625	0.18 634	0.19 501

UGAM-zero	0.26 467	0.11 153	0.56 460	0.20 183	0.16 427	0.28 439	0.18 341	0.48 496	0.25 251	0.31 436	0.28 345	0.56 648	0.32 575	0.66 608	0.17 275	0.07 127	0.10 367	0.07 168	0.09 426	0.07 187	0.31 633

ITSA-stereo	0.26 467	0.16 386	0.39 230	0.24 423	0.11 133	0.28 439	0.18 341	0.58 617	0.59 649	0.32 461	0.32 395	0.33 485	0.28 516	0.51 519	0.34 558	0.11 516	0.08 269	0.11 525	0.11 530	0.11 496	0.15 435

test_sample2	0.23 385	0.12 206	0.39 230	0.20 183	0.11 133	0.28 439	0.22 494	0.45 461	0.33 385	0.27 357	0.34 429	0.30 453	0.25 464	0.46 500	0.23 440	0.09 392	0.15 507	0.09 380	0.08 314	0.10 436	0.19 501

SMFormer	0.27 498	0.13 252	0.47 319	0.20 183	0.10 84	0.28 439	0.19 388	0.54 564	0.48 574	0.35 516	0.42 522	0.31 463	0.27 492	0.60 569	0.34 558	0.10 467	0.16 522	0.08 273	0.09 426	0.10 436	0.16 452

tta	0.27 498	0.13 252	0.47 319	0.20 183	0.10 84	0.28 439	0.19 388	0.54 564	0.48 574	0.35 516	0.42 522	0.31 463	0.27 492	0.60 569	0.34 558	0.10 467	0.16 522	0.08 273	0.09 426	0.08 268	0.13 370

qqq1	0.26 467	0.13 252	0.47 319	0.20 183	0.10 84	0.28 439	0.19 388	0.54 564	0.48 574	0.35 516	0.42 522	0.31 463	0.27 492	0.60 569	0.21 402	0.10 467	0.16 522	0.07 168	0.07 217	0.08 268	0.13 370

fff1	0.26 467	0.13 252	0.47 319	0.20 183	0.10 84	0.28 439	0.19 388	0.54 564	0.48 574	0.35 516	0.42 522	0.31 463	0.27 492	0.60 569	0.21 402	0.10 467	0.16 522	0.07 168	0.07 217	0.08 268	0.13 370

mmm	0.25 444	0.15 342	0.44 286	0.23 367	0.20 555	0.28 439	0.21 457	0.43 431	0.32 366	0.31 436	0.40 500	0.30 453	0.24 451	0.31 395	0.28 499	0.09 392	0.21 607	0.11 525	0.12 572	0.10 436	0.26 601

GMStereo_Zeroshot	0.25 444	0.22 521	0.51 393	0.27 550	0.14 311	0.28 439	0.15 178	0.40 393	0.36 426	0.37 548	0.43 536	0.40 546	0.17 327	0.35 438	0.21 402	0.12 557	0.07 201	0.13 588	0.07 217	0.17 618	0.10 217

PCWNet_CMD	0.23 385	0.14 304	0.48 334	0.21 232	0.13 260	0.28 439	0.17 280	0.47 484	0.47 566	0.30 419	0.36 452	0.37 521	0.24 451	0.29 362	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.11 496	0.11 272

EGLCR-Stereo	0.19 249	0.09 57	0.34 190	0.29 598	0.17 461	0.28 439	0.16 235	0.30 248	0.23 204	0.22 300	0.11 56	0.16 236	0.09 44	0.28 339	0.15 211	0.07 127	0.25 659	0.07 168	0.07 217	0.06 99	0.37 668

IPLG	0.23 385	0.19 470	0.65 530	0.21 232	0.12 193	0.28 439	0.17 280	0.45 461	0.32 366	0.33 474	0.32 395	0.16 236	0.17 327	0.50 513	0.23 440	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.08 85

MIPNet	0.22 351	0.19 470	0.64 525	0.22 301	0.12 193	0.28 439	0.20 429	0.48 496	0.39 469	0.31 436	0.24 301	0.19 281	0.24 451	0.28 339	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.08 85

THIR-Stereo	0.30 546	0.15 342	0.46 311	0.19 127	0.11 133	0.28 439	0.70 717	0.33 300	0.36 426	0.37 548	0.64 661	0.33 485	0.49 661	0.58 556	0.44 604	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.09 426	0.07 187	0.08 85

DRaft	0.25 444	0.11 153	0.47 319	0.18 74	0.12 193	0.28 439	0.23 524	0.34 307	0.40 480	0.38 557	0.60 646	0.20 304	0.41 628	0.48 506	0.41 588	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.08 314	0.07 187	0.08 85

GES	0.23 385	0.14 304	0.54 439	0.21 232	0.14 311	0.28 439	0.19 388	0.51 528	0.35 410	0.31 436	0.36 452	0.25 380	0.24 451	0.30 380	0.23 440	0.11 516	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.10 436	0.12 333

cf-r	0.26 467	0.22 521	0.66 535	0.22 301	0.14 311	0.28 439	0.22 494	0.44 452	0.42 502	0.32 461	0.42 522	0.43 575	0.27 492	0.44 492	0.27 490	0.11 516	0.07 201	0.08 273	0.10 492	0.08 268	0.09 141

GwcNet-RSSM	0.28 508	0.25 571	0.61 511	0.22 301	0.14 311	0.28 439	0.24 550	0.46 470	0.44 526	0.33 474	0.46 575	0.41 555	0.28 516	0.55 541	0.31 530	0.11 516	0.07 201	0.09 380	0.10 492	0.10 436	0.09 141

DIP-Stereo	0.20 282	0.13 252	0.48 334	0.20 183	0.13 260	0.28 439	0.12 50	0.43 431	0.26 269	0.27 357	0.32 395	0.21 320	0.17 327	0.26 298	0.20 371	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.10 217
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 385	0.14 304	0.49 351	0.20 183	0.13 260	0.28 439	0.17 280	0.47 484	0.47 566	0.30 419	0.36 452	0.37 521	0.24 451	0.29 362	0.21 402	0.09 392	0.07 201	0.09 380	0.08 314	0.11 496	0.11 272

Select-FE	0.27 498	0.18 450	0.87 620	0.23 367	0.22 589	0.29 464	0.18 341	0.53 548	0.28 299	0.30 419	0.33 417	0.45 587	0.29 536	0.30 380	0.21 402	0.08 285	0.10 367	0.08 273	0.13 605	0.08 268	0.20 522

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 508	0.17 423	0.96 642	0.29 598	0.31 674	0.29 464	0.21 457	0.53 548	0.28 299	0.27 357	0.55 623	0.41 555	0.18 363	0.30 380	0.22 420	0.08 285	0.10 367	0.08 273	0.13 605	0.12 544	0.20 522

test_sample7	0.28 508	0.16 386	0.47 319	0.21 232	0.14 311	0.29 464	0.22 494	0.54 564	0.43 513	0.38 557	0.36 452	0.38 527	0.32 575	0.41 478	0.26 478	0.14 606	0.21 607	0.13 588	0.12 572	0.13 559	0.25 586

test_sample1	0.24 418	0.13 252	0.40 245	0.20 183	0.13 260	0.29 464	0.19 388	0.43 431	0.30 340	0.27 357	0.34 429	0.31 463	0.28 516	0.45 498	0.27 490	0.09 392	0.16 522	0.08 273	0.08 314	0.09 370	0.22 550

CoDeX	0.24 418	0.13 252	0.48 334	0.22 301	0.14 311	0.29 464	0.21 457	0.55 583	0.42 502	0.29 396	0.36 452	0.28 419	0.23 430	0.48 506	0.20 371	0.09 392	0.06 101	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.08 85

ffm	0.27 498	0.17 423	0.84 610	0.21 232	0.13 260	0.29 464	0.21 457	0.38 359	0.46 552	0.31 436	0.44 547	0.34 494	0.24 451	0.28 339	0.12 46	0.08 285	0.28 678	0.12 561	0.11 530	0.08 268	0.37 668

ff1	0.36 594	0.17 423	0.84 610	0.21 232	0.13 260	0.29 464	0.21 457	0.38 359	0.46 552	0.31 436	0.44 547	0.34 494	0.24 451	0.91 683	1.30 716	0.08 285	0.28 678	0.12 561	0.11 530	0.08 268	0.37 668

mmx	0.37 601	0.17 423	0.84 610	0.21 232	0.13 260	0.29 464	0.21 457	0.57 603	0.48 574	0.31 436	0.44 547	0.34 494	0.24 451	0.91 683	1.30 716	0.10 467	0.20 600	0.12 561	0.11 530	0.11 496	0.23 560

xxx	0.37 601	0.17 423	0.84 610	0.21 232	0.13 260	0.29 464	0.21 457	0.57 603	0.48 574	0.31 436	0.44 547	0.34 494	0.24 451	0.91 683	1.30 716	0.10 467	0.20 600	0.12 561	0.11 530	0.11 496	0.23 560

CFNet_ucs	0.25 444	0.14 304	0.51 393	0.20 183	0.15 383	0.29 464	0.18 341	0.51 528	0.46 552	0.32 461	0.42 522	0.38 527	0.23 430	0.31 395	0.22 420	0.11 516	0.08 269	0.12 561	0.09 426	0.13 559	0.13 370

Any-RAFT	0.18 216	0.09 57	0.33 184	0.19 127	0.10 84	0.29 464	0.16 235	0.44 452	0.32 366	0.25 335	0.27 337	0.29 432	0.16 301	0.23 239	0.13 114	0.08 285	0.07 201	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.07 39

CASS	0.22 351	0.16 386	0.40 245	0.26 512	0.12 193	0.29 464	0.19 388	0.40 393	0.32 366	0.34 496	0.35 437	0.25 380	0.25 464	0.26 298	0.21 402	0.13 581	0.08 269	0.11 525	0.09 426	0.11 496	0.12 333
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.22 351	0.14 304	0.51 393	0.23 367	0.14 311	0.29 464	0.19 388	0.48 496	0.36 426	0.26 345	0.33 417	0.32 474	0.20 392	0.26 298	0.22 420	0.11 516	0.07 201	0.07 168	0.06 115	0.09 370	0.11 272

CCAANet	0.26 467	0.18 450	0.56 460	0.22 301	0.15 383	0.29 464	0.17 280	0.52 536	0.39 469	0.27 357	0.49 592	0.32 474	0.25 464	0.63 591	0.33 550	0.08 285	0.06 101	0.10 466	0.10 492	0.08 268	0.11 272

BEATNet_4x	0.25 444	0.25 571	0.66 535	0.23 367	0.10 84	0.29 464	0.14 127	0.49 507	0.34 398	0.31 436	0.35 437	0.32 474	0.26 483	0.34 431	0.33 550	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.07 217	0.11 496	0.13 370

DA	0.21 323	0.11 153	0.33 184	0.28 578	0.23 605	0.30 479	0.16 235	0.29 228	0.27 288	0.15 180	0.22 275	0.17 252	0.15 279	0.26 298	0.15 211	0.07 127	0.28 678	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.56 712

GGEV	0.21 323	0.11 153	0.33 184	0.28 578	0.23 605	0.30 479	0.16 235	0.29 228	0.27 288	0.15 180	0.22 275	0.17 252	0.15 279	0.26 298	0.15 211	0.07 127	0.28 678	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.56 712

z-ln-s-r	0.35 591	0.30 607	1.02 651	0.23 367	0.14 311	0.30 479	0.26 577	0.46 470	0.55 630	0.33 474	0.61 654	0.39 541	0.31 560	0.80 658	0.77 675	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.08 314	0.11 496	0.10 217

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 467	0.15 342	0.96 642	0.21 232	0.25 636	0.30 479	0.21 457	0.54 564	0.28 299	0.25 335	0.29 354	0.46 596	0.23 430	0.28 339	0.20 371	0.08 285	0.10 367	0.08 273	0.12 572	0.11 496	0.17 474

test_sample6	0.27 498	0.15 342	0.50 372	0.22 301	0.12 193	0.30 479	0.22 494	0.54 564	0.39 469	0.34 496	0.44 547	0.29 432	0.25 464	0.58 556	0.26 478	0.11 516	0.14 476	0.10 466	0.10 492	0.11 496	0.16 452

Selective-RAFT	0.19 249	0.14 304	0.37 215	0.24 423	0.11 133	0.30 479	0.15 178	0.35 316	0.34 398	0.17 223	0.17 195	0.22 328	0.18 363	0.29 362	0.18 307	0.07 127	0.16 522	0.07 168	0.07 217	0.08 268	0.08 85

Sa-1000	0.24 418	0.20 486	0.53 425	0.23 367	0.14 311	0.30 479	0.23 524	0.50 516	0.41 490	0.30 419	0.50 596	0.26 400	0.19 386	0.33 416	0.16 244	0.08 285	0.10 367	0.10 466	0.11 530	0.08 268	0.08 85

DAS	0.28 508	0.13 252	0.49 351	0.24 423	0.18 491	0.30 479	0.24 550	0.48 496	0.48 574	0.42 603	0.45 562	0.34 494	0.31 560	0.76 646	0.24 452	0.09 392	0.07 201	0.09 380	0.07 217	0.10 436	0.11 272

SepStereo	0.27 498	0.13 252	0.49 351	0.24 423	0.18 491	0.30 479	0.24 550	0.48 496	0.48 574	0.42 603	0.45 562	0.34 494	0.31 560	0.64 597	0.24 452	0.09 392	0.07 201	0.09 380	0.07 217	0.10 436	0.11 272

AACVNet	0.28 508	0.22 521	0.55 450	0.23 367	0.14 311	0.30 479	0.19 388	0.43 431	0.33 385	0.39 575	0.42 522	0.44 581	0.29 536	0.73 630	0.28 499	0.11 516	0.09 318	0.11 525	0.09 426	0.13 559	0.12 333

ICVP	0.24 418	0.13 252	0.45 292	0.26 512	0.14 311	0.30 479	0.25 565	0.47 484	0.35 410	0.29 396	0.43 536	0.35 507	0.25 464	0.28 339	0.25 466	0.12 557	0.09 318	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.26 467	0.30 607	0.87 620	0.22 301	0.12 193	0.30 479	0.24 550	0.46 470	0.34 398	0.33 474	0.28 345	0.29 432	0.20 392	0.49 509	0.19 343	0.08 285	0.06 101	0.12 561	0.11 530	0.09 370	0.09 141

RAFT + AFF	0.30 546	0.33 626	0.76 577	0.25 469	0.17 461	0.30 479	0.33 642	0.55 583	0.42 502	0.28 371	0.30 370	0.31 463	0.31 560	0.64 597	0.32 540	0.09 392	0.11 405	0.11 525	0.10 492	0.12 544	0.16 452

aanetorigin	0.40 623	0.33 626	1.14 671	0.25 469	0.19 526	0.30 479	0.37 659	0.34 307	0.47 566	0.95 712	0.82 688	0.52 633	0.56 675	0.50 513	0.52 630	0.11 516	0.09 318	0.10 466	0.10 492	0.16 603	0.19 501

DMCA-RVC	0.30 546	0.27 589	0.93 637	0.28 578	0.17 461	0.30 479	0.21 457	0.43 431	0.36 426	0.40 585	0.38 472	0.39 541	0.36 600	0.44 492	0.34 558	0.13 581	0.10 367	0.16 640	0.12 572	0.13 559	0.11 272

FADNet_RVC	0.31 558	0.35 639	0.98 646	0.24 423	0.16 427	0.30 479	0.17 280	0.52 536	0.39 469	0.30 419	0.38 472	0.30 453	0.29 536	0.54 536	0.33 550	0.14 606	0.14 476	0.14 612	0.16 647	0.21 660	0.24 574

STTStereo	0.30 546	0.24 554	0.83 606	0.25 469	0.17 461	0.30 479	0.24 550	0.49 507	0.39 469	0.39 575	0.41 512	0.44 581	0.28 516	0.41 478	0.30 518	0.13 581	0.13 457	0.13 588	0.16 647	0.12 544	0.12 333

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 531	0.24 554	0.81 596	0.26 512	0.18 491	0.30 479	0.22 494	0.52 536	0.41 490	0.38 557	0.42 522	0.42 568	0.28 516	0.46 500	0.31 530	0.11 516	0.08 269	0.10 466	0.11 530	0.10 436	0.12 333
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.33 573	0.31 613	0.69 547	0.23 367	0.14 311	0.30 479	0.23 524	0.49 507	0.55 630	0.39 575	0.60 646	0.43 575	0.30 543	0.88 676	0.54 638	0.11 516	0.08 269	0.07 168	0.07 217	0.10 436	0.12 333

DeepPruner_ROB	0.28 508	0.25 571	0.64 525	0.22 301	0.16 427	0.30 479	0.21 457	0.54 564	0.33 385	0.36 530	0.38 472	0.38 527	0.26 483	0.45 498	0.28 499	0.15 622	0.11 405	0.11 525	0.11 530	0.14 582	0.14 416

iResNetv2_ROB	0.29 531	0.37 649	0.92 633	0.24 423	0.13 260	0.30 479	0.19 388	0.55 583	0.51 605	0.39 575	0.46 575	0.39 541	0.27 492	0.36 449	0.30 518	0.09 392	0.06 101	0.07 168	0.05 37	0.13 559	0.11 272

MLCV	0.25 444	0.23 541	0.59 497	0.22 301	0.09 23	0.30 479	0.18 341	0.40 393	0.38 453	0.38 557	0.44 547	0.31 463	0.22 415	0.44 492	0.32 540	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.08 85

coex_refinement	0.28 508	0.22 521	0.50 372	0.23 367	0.15 383	0.31 501	0.20 429	0.51 528	0.43 513	0.35 516	0.42 522	0.45 587	0.27 492	0.56 549	0.41 588	0.10 467	0.07 201	0.07 168	0.07 217	0.11 496	0.12 333

rvit_105_1	0.28 508	0.24 554	0.65 530	0.27 550	0.19 526	0.31 501	0.35 650	0.46 470	0.53 616	0.31 436	0.32 395	0.32 474	0.27 492	0.36 449	0.26 478	0.16 633	0.14 476	0.15 631	0.17 659	0.11 496	0.11 272

test_sample5	0.26 467	0.14 304	0.51 393	0.21 232	0.12 193	0.31 501	0.21 457	0.53 548	0.38 453	0.33 474	0.43 536	0.29 432	0.25 464	0.56 549	0.24 452	0.10 467	0.14 476	0.10 466	0.10 492	0.11 496	0.16 452

MyStereo8	0.25 444	0.20 486	0.69 547	0.24 423	0.17 461	0.31 501	0.16 235	0.50 516	0.32 366	0.29 396	0.38 472	0.25 380	0.19 386	0.33 416	0.29 513	0.08 285	0.20 600	0.08 273	0.08 314	0.10 436	0.16 452

ACVNet-DCA	0.21 323	0.16 386	0.50 372	0.27 550	0.13 260	0.31 501	0.19 388	0.43 431	0.32 366	0.21 279	0.20 241	0.13 167	0.17 327	0.28 339	0.12 46	0.08 285	0.28 678	0.08 273	0.06 115	0.09 370	0.23 560

xx1	0.23 385	0.16 386	0.50 372	0.27 550	0.13 260	0.31 501	0.19 388	0.39 381	0.48 574	0.21 279	0.20 241	0.28 419	0.25 464	0.28 339	0.12 46	0.08 285	0.28 678	0.10 466	0.11 530	0.09 370	0.23 560

1test111	0.22 351	0.16 386	0.50 372	0.27 550	0.13 260	0.31 501	0.19 388	0.43 431	0.32 366	0.21 279	0.20 241	0.13 167	0.17 327	0.36 449	0.28 499	0.08 285	0.28 678	0.08 273	0.06 115	0.09 370	0.23 560

cc1	0.22 351	0.16 386	0.50 372	0.27 550	0.13 260	0.31 501	0.19 388	0.39 381	0.48 574	0.21 279	0.20 241	0.13 167	0.17 327	0.28 339	0.12 46	0.08 285	0.28 678	0.08 273	0.06 115	0.08 268	0.37 668

DualNet	0.26 467	0.14 304	0.51 393	0.21 232	0.12 193	0.31 501	0.21 457	0.53 548	0.38 453	0.34 496	0.44 547	0.29 432	0.25 464	0.56 549	0.24 452	0.10 467	0.14 476	0.10 466	0.10 492	0.11 496	0.16 452

tt1	0.22 351	0.16 386	0.49 351	0.26 512	0.15 383	0.31 501	0.19 388	0.38 359	0.46 552	0.21 279	0.19 230	0.13 167	0.16 301	0.28 339	0.12 46	0.08 285	0.28 678	0.08 273	0.06 115	0.08 268	0.37 668

ToySt	0.28 508	0.19 470	0.68 544	0.22 301	0.19 526	0.31 501	0.31 628	0.43 431	0.43 513	0.28 371	0.38 472	0.42 568	0.32 575	0.33 416	0.32 540	0.08 285	0.14 476	0.10 466	0.12 572	0.11 496	0.24 574

anonymousa	0.26 467	0.13 252	0.56 460	0.29 598	0.30 667	0.31 501	0.20 429	0.38 359	0.36 426	0.33 474	0.51 599	0.41 555	0.27 492	0.25 276	0.24 452	0.08 285	0.18 565	0.09 380	0.18 665	0.08 268	0.17 474

IER	0.24 418	0.15 342	0.50 372	0.21 232	0.15 383	0.31 501	0.20 429	0.44 452	0.38 453	0.34 496	0.41 512	0.32 474	0.34 586	0.31 395	0.23 440	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.08 314	0.09 370	0.09 141

DEmStereo	0.26 467	0.10 99	0.52 414	0.19 127	0.13 260	0.31 501	0.25 565	0.29 228	0.38 453	0.36 530	0.57 634	0.24 365	0.48 656	0.53 530	0.44 604	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.08 314	0.07 187	0.08 85

CFNet-ft	0.26 467	0.21 501	0.51 393	0.19 127	0.16 427	0.31 501	0.21 457	0.40 393	0.37 442	0.29 396	0.40 500	0.46 596	0.27 492	0.49 509	0.28 499	0.12 557	0.07 201	0.12 561	0.11 530	0.12 544	0.11 272

CFNet_RVC	0.26 467	0.21 501	0.51 393	0.19 127	0.16 427	0.31 501	0.21 457	0.40 393	0.37 442	0.29 396	0.40 500	0.46 596	0.27 492	0.49 509	0.28 499	0.12 557	0.07 201	0.12 561	0.11 530	0.12 544	0.11 272

iResNet	0.25 444	0.22 521	0.62 515	0.26 512	0.11 133	0.31 501	0.23 524	0.46 470	0.45 539	0.34 496	0.43 536	0.27 406	0.23 430	0.36 449	0.37 575	0.08 285	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.10 217

MWSP-net	0.26 467	0.14 304	0.45 292	0.22 301	0.14 311	0.32 518	0.43 683	0.52 536	0.45 539	0.33 474	0.33 417	0.36 513	0.32 575	0.29 362	0.32 540	0.10 467	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.11 272

S	0.23 385	0.18 450	0.38 220	0.24 423	0.22 589	0.32 518	0.22 494	0.32 280	0.28 299	0.26 345	0.31 383	0.20 304	0.21 405	0.19 123	0.19 343	0.13 581	0.09 318	0.15 631	0.16 647	0.11 496	0.35 656

IGEV_i1	0.26 467	0.12 206	0.57 472	0.25 469	0.24 622	0.32 518	0.20 429	0.45 461	0.37 442	0.35 516	0.30 370	0.35 507	0.20 392	0.39 467	0.23 440	0.08 285	0.26 667	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.37 668

Selective-IGEV-i1	0.28 508	0.11 153	0.44 286	0.36 668	0.32 678	0.32 518	0.23 524	0.48 496	0.48 574	0.29 396	0.32 395	0.39 541	0.17 327	0.28 339	0.25 466	0.08 285	0.23 632	0.08 273	0.09 426	0.08 268	0.53 710

test_sample4	0.26 467	0.14 304	0.53 425	0.21 232	0.12 193	0.32 518	0.21 457	0.53 548	0.38 453	0.33 474	0.38 472	0.28 419	0.25 464	0.54 536	0.25 466	0.10 467	0.14 476	0.10 466	0.09 426	0.11 496	0.16 452

iRaft-Stereo_20w	0.29 531	0.11 153	0.86 617	0.33 648	0.24 622	0.32 518	0.26 577	0.60 638	0.26 269	0.41 597	0.21 261	0.28 419	0.19 386	0.32 406	0.24 452	0.07 127	0.31 700	0.07 168	0.09 426	0.08 268	0.47 697

dad	0.30 546	0.38 657	0.60 504	0.22 301	0.14 311	0.32 518	0.21 457	0.35 316	0.51 605	0.45 627	0.45 562	0.46 596	0.23 430	0.41 478	0.27 490	0.21 674	0.11 405	0.20 671	0.11 530	0.15 594	0.11 272

PSMNet-ADL	0.26 467	0.16 386	0.39 230	0.27 550	0.14 311	0.32 518	0.22 494	0.45 461	0.37 442	0.28 371	0.34 429	0.41 555	0.28 516	0.61 577	0.32 540	0.11 516	0.10 367	0.09 380	0.11 530	0.10 436	0.13 370

pcwnet_v2	0.32 566	0.16 386	1.22 685	0.23 367	0.19 526	0.32 518	0.19 388	0.61 648	0.61 656	0.37 548	0.45 562	0.35 507	0.29 536	0.37 459	0.26 478	0.14 606	0.11 405	0.12 561	0.11 530	0.14 582	0.18 481

psm_up	0.30 546	0.21 501	0.58 488	0.26 512	0.18 491	0.32 518	0.27 587	0.57 603	0.45 539	0.38 557	0.41 512	0.45 587	0.40 623	0.59 564	0.32 540	0.11 516	0.12 436	0.13 588	0.12 572	0.11 496	0.11 272

iResNet_ROB	0.27 498	0.27 589	0.48 334	0.21 232	0.12 193	0.32 518	0.17 280	0.57 603	0.55 630	0.39 575	0.44 547	0.37 521	0.28 516	0.43 488	0.28 499	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.09 370	0.11 272

test_sample3	0.25 444	0.14 304	0.52 414	0.20 183	0.12 193	0.33 529	0.20 429	0.53 548	0.38 453	0.32 461	0.35 437	0.29 432	0.24 451	0.54 536	0.25 466	0.10 467	0.14 476	0.09 380	0.09 426	0.11 496	0.15 435

1111x	0.39 611	0.17 423	0.80 594	0.23 367	0.15 383	0.33 529	0.27 587	0.62 656	0.48 574	0.32 461	0.43 536	0.40 546	0.29 536	0.86 672	1.60 736	0.09 392	0.23 632	0.09 380	0.12 572	0.10 436	0.23 560

riskmin	0.24 418	0.10 99	0.43 274	0.32 636	0.26 640	0.33 529	0.19 388	0.44 452	0.30 340	0.24 322	0.27 337	0.37 521	0.25 464	0.30 380	0.22 420	0.09 392	0.18 565	0.09 380	0.13 605	0.10 436	0.27 609

HBP-ISP	0.34 584	0.35 639	0.76 577	0.23 367	0.17 461	0.33 529	0.22 494	0.56 594	0.47 566	0.42 603	0.49 592	0.33 485	0.41 628	0.73 630	0.27 490	0.18 658	0.19 579	0.24 683	0.20 673	0.16 603	0.16 452

GEStereo_RVC	0.29 531	0.24 554	0.60 504	0.27 550	0.16 427	0.33 529	0.25 565	0.58 617	0.56 637	0.35 516	0.38 472	0.34 494	0.25 464	0.51 519	0.29 513	0.12 557	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.11 496	0.13 370

s12784h	0.18 216	0.09 57	0.38 220	0.18 74	0.07 1	0.33 529	0.19 388	0.39 381	0.34 398	0.24 322	0.25 311	0.18 267	0.18 363	0.25 276	0.17 275	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.05 1

EAI-Stereo	0.29 531	0.11 153	0.38 220	0.22 301	0.18 491	0.33 529	1.66 753	0.53 548	0.27 288	0.27 357	0.50 596	0.17 252	0.16 301	0.25 276	0.25 466	0.07 127	0.07 201	0.07 168	0.11 530	0.07 187	0.10 217

HGLStereo	0.29 531	0.19 470	0.60 504	0.24 423	0.21 572	0.33 529	0.23 524	0.52 536	0.44 526	0.36 530	0.49 592	0.41 555	0.35 594	0.46 500	0.34 558	0.11 516	0.11 405	0.09 380	0.09 426	0.11 496	0.12 333

FADNet-RVC-Resample	0.31 558	0.32 621	1.16 674	0.27 550	0.17 461	0.33 529	0.21 457	0.49 507	0.40 480	0.36 530	0.38 472	0.34 494	0.27 492	0.54 536	0.27 490	0.10 467	0.10 367	0.14 612	0.13 605	0.13 559	0.18 481

FADNet-RVC	0.34 584	0.43 673	0.97 644	0.25 469	0.20 555	0.33 529	0.20 429	0.51 528	0.42 502	0.34 496	0.40 500	0.41 555	0.29 536	0.65 602	0.36 569	0.14 606	0.14 476	0.14 612	0.15 636	0.19 645	0.20 522

RASNet	0.30 546	0.19 470	0.59 497	0.23 367	0.19 526	0.33 529	0.20 429	0.50 516	0.41 490	0.31 436	0.44 547	0.47 606	0.38 610	0.79 654	0.40 583	0.09 392	0.07 201	0.07 168	0.09 426	0.08 268	0.10 217

TDLM	0.32 566	0.27 589	0.52 414	0.30 610	0.15 383	0.33 529	0.32 635	0.54 564	0.50 599	0.44 620	0.43 536	0.39 541	0.30 543	0.92 688	0.30 518	0.14 606	0.09 318	0.13 588	0.12 572	0.13 559	0.14 416

AdaStereo	0.25 444	0.17 423	0.47 319	0.25 469	0.13 260	0.33 529	0.17 280	0.57 603	0.43 513	0.34 496	0.38 472	0.35 507	0.21 405	0.32 406	0.24 452	0.14 606	0.06 101	0.13 588	0.09 426	0.11 496	0.09 141
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.
PS-NSSS	0.33 573	0.36 646	0.61 511	0.24 423	0.18 491	0.33 529	0.24 550	0.59 627	0.42 502	0.38 557	0.52 606	0.36 513	0.31 560	0.80 658	0.32 540	0.18 658	0.14 476	0.21 673	0.15 636	0.17 618	0.14 416

HSM	0.29 531	0.18 450	0.48 334	0.21 232	0.15 383	0.33 529	0.20 429	0.55 583	0.39 469	0.36 530	0.39 490	0.67 688	0.32 575	0.88 676	0.24 452	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.09 370	0.10 217

MEA-ACV	0.28 508	0.14 304	0.54 439	0.22 301	0.14 311	0.34 544	0.23 524	0.54 564	0.49 591	0.36 530	0.43 536	0.36 513	0.35 594	0.48 506	0.30 518	0.09 392	0.09 318	0.10 466	0.12 572	0.10 436	0.11 272

S0	0.21 323	0.21 501	0.34 190	0.24 423	0.19 526	0.34 544	0.26 577	0.30 248	0.22 186	0.22 300	0.26 321	0.20 304	0.16 301	0.21 184	0.18 307	0.12 557	0.11 405	0.14 612	0.15 636	0.10 436	0.33 646

PSMNet-RUCA	0.39 611	0.47 682	0.84 610	0.46 707	0.41 701	0.34 544	0.26 577	0.59 627	0.46 552	0.40 585	0.51 599	0.44 581	0.33 584	0.43 488	0.31 530	0.25 694	0.14 476	0.33 710	0.21 675	0.32 702	0.23 560

DDVS	0.26 467	0.16 386	0.45 292	0.25 469	0.17 461	0.34 544	0.21 457	0.43 431	0.31 352	0.34 496	0.41 512	0.47 606	0.21 405	0.52 527	0.29 513	0.11 516	0.09 318	0.11 525	0.09 426	0.13 559	0.16 452

gwcnet-sp	0.25 444	0.16 386	0.70 554	0.23 367	0.14 311	0.34 544	0.22 494	0.46 470	0.41 490	0.37 548	0.35 437	0.27 406	0.27 492	0.36 449	0.26 478	0.09 392	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.10 217

scenet	0.25 444	0.16 386	0.70 554	0.23 367	0.14 311	0.34 544	0.22 494	0.46 470	0.41 490	0.37 548	0.35 437	0.27 406	0.27 492	0.36 449	0.26 478	0.09 392	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.10 217

ssnet	0.25 444	0.16 386	0.70 554	0.23 367	0.14 311	0.34 544	0.22 494	0.46 470	0.41 490	0.37 548	0.35 437	0.27 406	0.27 492	0.36 449	0.26 478	0.09 392	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.10 217

AASNet	0.29 531	0.27 589	0.67 538	0.26 512	0.18 491	0.34 544	0.21 457	0.64 666	0.49 591	0.36 530	0.41 512	0.32 474	0.26 483	0.33 416	0.39 581	0.12 557	0.09 318	0.10 466	0.08 314	0.14 582	0.12 333

ADLNet	0.30 546	0.19 470	0.59 497	0.23 367	0.19 526	0.34 544	0.23 524	0.56 594	0.44 526	0.43 614	0.41 512	0.43 575	0.28 516	0.56 549	0.36 569	0.11 516	0.08 269	0.11 525	0.11 530	0.11 496	0.15 435

test_xeample	0.39 611	0.14 304	0.46 311	0.19 127	0.16 427	0.34 544	0.22 494	0.59 627	0.43 513	0.33 474	0.47 582	0.30 453	0.27 492	0.60 569	2.44 752	0.10 467	0.21 607	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.25 586

SFCPSM	0.23 385	0.12 206	0.51 393	0.21 232	0.14 311	0.34 544	0.22 494	0.57 603	0.41 490	0.29 396	0.32 395	0.23 344	0.22 415	0.28 339	0.20 371	0.10 467	0.07 201	0.09 380	0.10 492	0.09 370	0.09 141

acv_ft	0.26 467	0.18 450	0.56 460	0.24 423	0.19 526	0.34 544	0.21 457	0.47 484	0.45 539	0.39 575	0.41 512	0.38 527	0.28 516	0.28 339	0.36 569	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.11 496	0.09 141

FAT-Stereo	0.36 594	0.19 470	0.75 573	0.26 512	0.18 491	0.34 544	0.30 618	0.62 656	0.61 656	0.47 639	0.61 654	0.59 657	0.50 662	0.61 577	0.36 569	0.13 581	0.14 476	0.13 588	0.12 572	0.14 582	0.20 522

CFNet	0.29 531	0.29 601	0.57 472	0.23 367	0.14 311	0.34 544	0.15 178	0.53 548	0.46 552	0.31 436	0.40 500	0.38 527	0.27 492	0.76 646	0.28 499	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.11 530	0.11 496	0.09 141

CVANet_RVC	0.34 584	0.25 571	0.77 583	0.27 550	0.17 461	0.34 544	0.28 603	0.55 583	0.50 599	0.43 614	0.46 575	0.44 581	0.31 560	0.90 681	0.27 490	0.15 622	0.10 367	0.14 612	0.14 625	0.15 594	0.15 435

UCFNet_RVC	0.25 444	0.21 501	0.49 351	0.19 127	0.15 383	0.34 544	0.18 341	0.47 484	0.36 426	0.30 419	0.35 437	0.40 546	0.26 483	0.35 438	0.24 452	0.13 581	0.08 269	0.13 588	0.14 625	0.13 559	0.13 370

NOSS_ROB	0.33 573	0.24 554	0.49 351	0.27 550	0.16 427	0.34 544	0.19 388	0.55 583	0.50 599	0.34 496	0.37 463	0.42 568	0.30 543	0.93 690	0.25 466	0.19 668	0.20 600	0.24 683	0.22 684	0.17 618	0.25 586

MWDA-net	0.29 531	0.22 521	0.56 460	0.26 512	0.21 572	0.35 561	0.32 635	0.46 470	0.48 574	0.39 575	0.41 512	0.33 485	0.39 617	0.55 541	0.40 583	0.10 467	0.07 201	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.11 272

GASNet	0.39 611	0.58 706	1.27 687	0.35 660	0.23 605	0.35 561	0.23 524	0.63 660	0.56 637	0.41 597	0.38 472	0.45 587	0.30 543	0.81 663	0.42 593	0.16 633	0.11 405	0.14 612	0.14 625	0.23 669	0.12 333

BSDual-CNN	0.24 418	0.13 252	0.36 209	0.25 469	0.14 311	0.35 561	0.22 494	0.59 627	0.36 426	0.34 496	0.35 437	0.38 527	0.25 464	0.27 314	0.28 499	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.10 492	0.09 370	0.10 217

hknet	0.26 467	0.15 342	0.49 351	0.25 469	0.16 427	0.35 561	0.22 494	0.59 627	0.40 480	0.34 496	0.35 437	0.43 575	0.28 516	0.38 462	0.26 478	0.09 392	0.07 201	0.11 525	0.10 492	0.09 370	0.10 217

psmg	0.24 418	0.13 252	0.36 209	0.21 232	0.14 311	0.35 561	0.23 524	0.54 564	0.36 426	0.36 530	0.38 472	0.38 527	0.25 464	0.27 314	0.28 499	0.10 467	0.08 269	0.10 466	0.10 492	0.09 370	0.09 141

SACVNet	0.32 566	0.25 571	0.59 497	0.26 512	0.19 526	0.35 561	0.25 565	0.54 564	0.41 490	0.43 614	0.45 562	0.46 596	0.34 586	0.71 626	0.30 518	0.14 606	0.10 367	0.12 561	0.12 572	0.16 603	0.20 522

HSM-Net_RVC	0.28 508	0.12 206	0.48 334	0.19 127	0.11 133	0.35 561	0.21 457	0.64 666	0.44 526	0.40 585	0.43 536	0.50 622	0.27 492	0.75 639	0.25 466	0.08 285	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV_ROB	0.36 594	0.21 501	0.57 472	0.22 301	0.14 311	0.35 561	0.20 429	0.55 583	0.47 566	0.52 658	0.58 637	0.45 587	0.53 671	0.75 639	0.50 626	0.18 658	0.19 579	0.23 681	0.21 675	0.15 594	0.20 522

DualNet (step1)	0.31 558	0.21 501	0.69 547	0.18 74	0.17 461	0.36 569	0.21 457	0.54 564	0.43 513	0.38 557	0.36 452	0.38 527	0.32 575	0.41 478	0.26 478	0.24 686	0.21 607	0.28 696	0.24 691	0.18 634	0.21 535

test_sample9	0.45 643	0.21 501	0.69 547	0.18 74	0.17 461	0.36 569	0.21 457	0.54 564	0.43 513	0.38 557	0.36 452	0.38 527	0.32 575	0.70 620	1.01 697	0.24 686	1.93 765	0.28 696	0.24 691	0.18 634	0.21 535

test_sample8	0.52 668	0.21 501	0.69 547	0.18 74	0.17 461	0.36 569	0.21 457	0.57 603	0.38 453	0.63 683	0.39 490	1.16 717	0.68 698	0.70 620	1.01 697	0.24 686	1.93 765	0.28 696	0.24 691	0.18 634	0.21 535

ADLNet2	0.31 558	0.23 541	0.77 583	0.23 367	0.18 491	0.36 569	0.24 550	0.55 583	0.54 621	0.33 474	0.38 472	0.45 587	0.31 560	0.70 620	0.36 569	0.10 467	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.12 544	0.11 272

222	0.45 643	0.14 304	0.43 274	0.19 127	0.15 383	0.36 569	0.20 429	0.60 638	0.43 513	0.37 548	0.45 562	0.30 453	0.28 516	0.59 564	3.72 757	0.11 516	0.19 579	0.08 273	0.09 426	0.09 370	0.27 609

ac_64	0.28 508	0.16 386	0.62 515	0.25 469	0.17 461	0.36 569	0.22 494	0.48 496	0.35 410	0.36 530	0.37 463	0.51 625	0.30 543	0.62 588	0.34 558	0.11 516	0.09 318	0.10 466	0.10 492	0.09 370	0.09 141

DeepPrunerF	0.46 651	0.37 649	1.50 707	0.34 653	0.30 667	0.36 569	0.37 659	0.64 666	1.15 735	0.41 597	0.45 562	0.40 546	0.41 628	0.82 664	0.53 634	0.18 658	0.14 476	0.23 681	0.21 675	0.17 618	0.18 481

StereoDRNet-Refined	0.28 508	0.19 470	0.47 319	0.25 469	0.14 311	0.36 569	0.21 457	0.49 507	0.43 513	0.46 633	0.52 606	0.42 568	0.30 543	0.46 500	0.38 577	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.11 530	0.10 436	0.11 272
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SME	0.24 418	0.30 607	0.50 372	0.23 367	0.11 133	0.37 577	0.17 280	0.39 381	0.31 352	0.26 345	0.29 354	0.19 281	0.22 415	0.55 541	0.27 490	0.10 467	0.08 269	0.10 466	0.10 492	0.11 496	0.10 217

LMCR-Stereo	0.28 508	0.22 521	0.56 460	0.29 598	0.14 311	0.37 577	0.23 524	0.57 603	0.36 426	0.40 585	0.40 500	0.29 432	0.30 543	0.41 478	0.38 577	0.11 516	0.07 201	0.09 380	0.07 217	0.13 559	0.10 217

UPFNet	0.27 498	0.15 342	0.47 319	0.25 469	0.20 555	0.37 577	0.27 587	0.50 516	0.40 480	0.36 530	0.38 472	0.37 521	0.29 536	0.40 472	0.34 558	0.10 467	0.10 367	0.10 466	0.10 492	0.10 436	0.08 85

FADNet	0.34 584	0.43 673	0.88 627	0.24 423	0.22 589	0.37 577	0.19 388	0.56 594	0.49 591	0.32 461	0.36 452	0.43 575	0.32 575	0.65 602	0.30 518	0.17 647	0.16 522	0.14 612	0.16 647	0.25 676	0.21 535

RP	0.38 606	0.26 581	0.67 538	0.31 627	0.24 622	0.37 577	0.29 609	0.53 548	0.61 656	0.42 603	0.65 663	0.62 669	0.51 664	0.63 591	0.43 597	0.17 647	0.15 507	0.17 649	0.15 636	0.17 618	0.19 501

DLCB_ROB	0.30 546	0.20 486	0.45 292	0.28 578	0.17 461	0.37 577	0.25 565	0.50 516	0.45 539	0.46 633	0.47 582	0.51 625	0.34 586	0.56 549	0.38 577	0.10 467	0.10 367	0.11 525	0.11 530	0.10 436	0.11 272

XPNet_ROB	0.35 591	0.26 581	0.58 488	0.28 578	0.19 526	0.37 577	0.31 628	0.57 603	0.51 605	0.52 658	0.54 618	0.57 650	0.38 610	0.65 602	0.48 619	0.17 647	0.12 436	0.13 588	0.12 572	0.16 603	0.17 474

RT-IGEV	0.29 531	0.10 99	0.60 504	0.24 423	0.16 427	0.38 584	0.31 628	0.60 638	0.46 552	0.41 597	0.41 512	0.49 616	0.31 560	0.30 380	0.29 513	0.09 392	0.10 367	0.09 380	0.10 492	0.09 370	0.25 586

w-ln-seven-2	0.40 623	0.37 649	1.34 694	0.28 578	0.18 491	0.38 584	0.29 609	0.53 548	0.59 649	0.47 639	0.56 629	0.46 596	0.42 634	0.70 620	0.64 658	0.10 467	0.10 367	0.12 561	0.11 530	0.14 582	0.16 452

GCST	0.50 661	0.67 717	0.82 600	1.04 742	0.55 719	0.38 584	0.11 29	0.42 418	0.33 385	0.42 603	0.35 437	0.29 432	0.18 363	0.50 513	0.23 440	0.70 735	0.42 722	0.79 739	0.62 742	0.63 723	0.47 697

CBFPSM	0.28 508	0.23 541	0.76 577	0.21 232	0.14 311	0.38 584	0.26 577	0.42 418	0.37 442	0.34 496	0.36 452	0.55 643	0.38 610	0.33 416	0.40 583	0.08 285	0.08 269	0.07 168	0.08 314	0.09 370	0.12 333

xxxx	0.39 611	0.14 304	0.47 319	0.20 183	0.16 427	0.38 584	0.20 429	0.61 648	0.43 513	0.30 419	0.44 547	0.38 527	0.25 464	0.50 513	2.41 751	0.11 516	0.21 607	0.09 380	0.10 492	0.10 436	0.26 601

edge stereo	0.40 623	0.22 521	0.87 620	0.27 550	0.22 589	0.38 584	0.26 577	0.59 627	0.56 637	0.53 665	0.60 646	0.71 696	0.50 662	0.78 650	0.43 597	0.16 633	0.15 507	0.19 666	0.14 625	0.17 618	0.19 501

psmorigin	0.52 668	0.29 601	3.10 745	0.24 423	0.19 526	0.39 590	0.24 550	0.52 536	0.45 539	0.66 688	0.68 669	0.70 695	0.52 666	0.86 672	0.49 625	0.15 622	0.17 551	0.13 588	0.14 625	0.16 603	0.23 560

EDNetEfficient	0.64 696	0.39 661	2.52 738	0.26 512	0.26 640	0.39 590	0.49 697	0.42 418	1.06 724	1.38 734	0.86 693	0.61 666	0.97 719	0.66 608	1.62 737	0.11 516	0.10 367	0.10 466	0.12 572	0.20 653	0.19 501

DSFCA	0.29 531	0.18 450	0.48 334	0.21 232	0.17 461	0.39 590	0.32 635	0.49 507	0.44 526	0.44 620	0.38 472	0.40 546	0.30 543	0.53 530	0.38 577	0.12 557	0.10 367	0.10 466	0.11 530	0.11 496	0.11 272

S-Stereo	0.39 611	0.20 486	1.04 653	0.28 578	0.22 589	0.39 590	0.31 628	0.58 617	0.69 677	0.40 585	0.59 642	0.48 610	0.41 628	0.75 639	0.42 593	0.12 557	0.15 507	0.13 588	0.13 605	0.16 603	0.25 586

PA-Net	0.40 623	0.35 639	1.05 654	0.32 636	0.28 649	0.39 590	0.43 683	0.53 548	0.56 637	0.35 516	0.43 536	0.41 555	0.36 600	0.83 668	0.61 653	0.12 557	0.23 632	0.16 640	0.23 689	0.13 559	0.20 522
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PWC_ROB	0.41 630	0.38 657	0.92 633	0.26 512	0.20 555	0.39 590	0.19 388	0.61 648	0.69 677	0.58 678	0.84 691	0.52 633	0.44 641	0.74 634	0.62 654	0.13 581	0.09 318	0.14 612	0.10 492	0.17 618	0.18 481

TCMNet	0.34 584	0.28 597	0.81 596	0.29 598	0.30 667	0.40 596	0.28 603	0.53 548	0.49 591	0.38 557	0.46 575	0.40 546	0.30 543	0.61 577	0.42 593	0.14 606	0.13 457	0.15 631	0.14 625	0.18 634	0.19 501

ssnet_v2	0.30 546	0.21 501	0.63 520	0.23 367	0.15 383	0.40 596	0.30 618	0.59 627	0.48 574	0.40 585	0.37 463	0.46 596	0.30 543	0.41 478	0.44 604	0.13 581	0.11 405	0.11 525	0.11 530	0.12 544	0.11 272

hitnet-ft	0.31 558	0.21 501	0.56 460	0.19 127	0.14 311	0.40 596	0.23 524	0.46 470	0.42 502	0.37 548	0.46 575	0.53 638	0.35 594	0.76 646	0.35 565	0.14 606	0.10 367	0.14 612	0.10 492	0.15 594	0.14 416

ETE_ROB	0.36 594	0.32 621	0.64 525	0.30 610	0.18 491	0.40 596	0.38 667	0.59 627	0.49 591	0.50 652	0.52 606	0.62 669	0.37 605	0.58 556	0.43 597	0.13 581	0.10 367	0.14 612	0.12 572	0.17 618	0.18 481

pmcnn	0.54 673	0.24 554	1.06 656	0.25 469	0.26 640	0.40 596	0.31 628	0.55 583	0.55 630	0.56 673	1.22 717	2.53 747	0.39 617	0.84 669	1.08 705	0.09 392	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.10 436	0.14 416

AANet	0.55 674	0.47 682	1.61 713	0.23 367	0.31 674	0.41 601	0.25 565	0.53 548	1.14 733	0.93 710	0.98 706	0.84 702	0.71 700	0.60 569	0.66 661	0.18 658	0.32 705	0.14 612	0.13 605	0.18 634	0.44 691

DStereoO	0.55 674	0.35 639	0.68 544	0.44 699	0.49 711	0.41 601	1.08 741	0.58 617	0.73 687	0.49 646	0.53 614	0.51 625	0.85 710	0.60 569	0.75 672	0.83 743	0.28 678	0.38 716	0.19 668	0.52 718	0.35 656

Anonymus123	0.16 182	0.10 99	0.46 311	0.18 74	0.11 133	0.41 601	0.15 178	0.30 248	0.23 204	0.12 84	0.11 56	0.12 142	0.09 44	0.17 77	0.17 275	0.05 1	0.07 201	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.09 141

Anonymous3	0.24 418	0.19 470	0.76 577	0.27 550	0.18 491	0.41 601	0.24 550	0.45 461	0.36 426	0.23 312	0.27 337	0.20 304	0.18 363	0.28 339	0.19 343	0.12 557	0.11 405	0.10 466	0.10 492	0.11 496	0.13 370

Syn2CoEx	0.39 611	0.39 661	1.08 661	0.35 660	0.21 572	0.41 601	0.29 609	0.63 660	0.51 605	0.43 614	0.56 629	0.45 587	0.45 643	0.69 617	0.39 581	0.17 647	0.14 476	0.16 640	0.12 572	0.13 559	0.16 452

delet	0.29 531	0.18 450	0.58 488	0.24 423	0.19 526	0.41 601	0.30 618	0.52 536	0.51 605	0.35 516	0.42 522	0.37 521	0.31 560	0.49 509	0.36 569	0.10 467	0.09 318	0.11 525	0.12 572	0.09 370	0.09 141

SuperB	0.50 661	0.37 649	2.16 735	0.23 367	0.15 383	0.41 601	0.32 635	0.50 516	0.83 696	0.44 620	0.51 599	0.33 485	0.45 643	0.69 617	1.07 704	0.10 467	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.95 744	0.18 481

RGC	0.41 630	0.35 639	0.76 577	0.35 660	0.28 649	0.41 601	0.29 609	0.60 638	0.55 630	0.47 639	0.64 661	0.63 673	0.47 652	0.74 634	0.46 614	0.16 633	0.15 507	0.21 673	0.21 675	0.19 645	0.21 535

DStereoRT	0.40 623	0.16 386	0.74 569	0.25 469	0.17 461	0.42 609	0.19 388	0.50 516	0.48 574	0.31 436	0.40 500	0.32 474	0.39 617	0.64 597	0.31 530	0.09 392	0.11 405	1.56 758	0.43 722	0.08 268	0.41 679

DANet	0.37 601	0.25 571	0.67 538	0.37 670	0.22 589	0.42 609	0.25 565	0.50 516	0.44 526	0.52 658	0.50 596	0.59 657	0.42 634	0.78 650	0.53 634	0.13 581	0.12 436	0.14 612	0.12 572	0.17 618	0.21 535
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.49 660	0.41 668	1.15 672	0.37 670	0.35 685	0.42 609	0.42 681	0.54 564	0.65 666	0.54 669	0.54 618	0.63 673	0.48 656	0.94 693	0.51 629	0.27 701	0.30 696	0.30 700	0.33 712	0.29 694	0.29 625

NCCL2	0.37 601	0.33 626	0.59 497	0.37 670	0.23 605	0.42 609	0.41 680	0.56 594	0.44 526	0.47 639	0.47 582	0.61 666	0.39 617	0.58 556	0.41 588	0.16 633	0.13 457	0.21 673	0.22 684	0.16 603	0.18 481

CBMV	0.36 594	0.25 571	0.61 511	0.24 423	0.14 311	0.42 609	0.33 642	0.56 594	0.52 615	0.54 669	0.52 606	0.51 625	0.58 678	0.63 591	0.43 597	0.15 622	0.16 522	0.18 658	0.16 647	0.13 559	0.19 501
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AF-Net	0.40 623	0.31 613	0.74 569	0.33 648	0.24 622	0.43 614	0.30 618	0.64 666	0.67 671	0.44 620	0.69 672	0.65 680	0.52 666	0.59 564	0.48 619	0.16 633	0.12 436	0.19 666	0.14 625	0.16 603	0.14 416

GANet	0.40 623	0.28 597	0.67 538	0.31 627	0.18 491	0.43 614	0.39 671	0.60 638	0.46 552	0.48 645	0.78 683	0.55 643	0.45 643	0.96 694	0.55 641	0.13 581	0.14 476	0.13 588	0.12 572	0.15 594	0.16 452

NVstereo2D	0.32 566	0.18 450	0.63 520	0.24 423	0.23 605	0.43 614	0.28 603	0.60 638	0.58 642	0.28 371	0.39 490	0.42 568	0.30 543	0.71 626	0.30 518	0.13 581	0.09 318	0.13 588	0.10 492	0.20 653	0.18 481

StereoDRNet	0.34 584	0.28 597	0.70 554	0.28 578	0.21 572	0.43 614	0.30 618	0.63 660	0.51 605	0.47 639	0.40 500	0.48 610	0.31 560	0.58 556	0.44 604	0.12 557	0.10 367	0.12 561	0.11 530	0.13 559	0.13 370

PWCDC_ROB	0.41 630	0.41 668	0.77 583	0.34 653	0.21 572	0.43 614	0.20 429	0.60 638	0.90 706	0.44 620	1.24 718	0.36 513	0.38 610	0.56 549	0.48 619	0.18 658	0.11 405	0.11 525	0.10 492	0.20 653	0.16 452

iinet-f	0.31 558	0.23 541	1.16 674	0.20 183	0.16 427	0.44 619	0.23 524	0.47 484	0.38 453	0.36 530	0.44 547	0.41 555	0.35 594	0.36 449	0.43 597	0.10 467	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.13 559	0.12 333

Wz-Net-SNSev	0.45 643	0.53 694	1.42 702	0.31 627	0.21 572	0.44 619	0.45 687	0.64 666	0.68 675	0.46 633	0.66 665	0.62 669	0.40 623	0.78 650	0.65 659	0.12 557	0.11 405	0.12 561	0.13 605	0.17 618	0.19 501

BUS	0.24 418	0.13 252	0.36 209	0.25 469	0.14 311	0.44 619	0.17 280	0.59 627	0.36 426	0.34 496	0.35 437	0.31 463	0.22 415	0.27 314	0.22 420	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.10 492	0.09 370	0.10 217

NINENet	0.27 498	0.16 386	0.49 351	0.23 367	0.16 427	0.44 619	0.17 280	0.63 660	0.49 591	0.33 474	0.38 472	0.31 463	0.22 415	0.43 488	0.22 420	0.11 516	0.10 367	0.12 561	0.08 314	0.12 544	0.11 272

CSP-Net	0.28 508	0.17 423	0.41 256	0.22 301	0.14 311	0.44 619	0.24 550	0.52 536	0.42 502	0.42 603	0.44 547	0.42 568	0.27 492	0.66 608	0.30 518	0.12 557	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.10 436	0.10 217

UNet	0.28 508	0.16 386	0.70 554	0.24 423	0.20 555	0.44 619	0.21 457	0.52 536	0.42 502	0.36 530	0.40 500	0.43 575	0.33 584	0.41 478	0.32 540	0.09 392	0.07 201	0.10 466	0.09 426	0.10 436	0.09 141

EDNetEfficientorigin	7.48 767	0.57 703	139.59 800	0.25 469	0.17 461	0.44 619	0.30 618	0.48 496	1.04 722	1.29 731	1.02 707	0.82 701	0.87 714	0.76 646	1.02 700	0.10 467	0.09 318	0.12 561	0.11 530	0.22 664	0.25 586

PSMNet_ROB	0.36 594	0.31 613	0.71 563	0.31 627	0.21 572	0.44 619	0.44 686	0.61 648	0.49 591	0.39 575	0.45 562	0.49 616	0.32 575	0.66 608	0.53 634	0.14 606	0.10 367	0.15 631	0.14 625	0.13 559	0.13 370

zh-mn7	0.50 661	0.57 703	1.82 725	0.25 469	0.19 526	0.45 627	0.29 609	0.59 627	0.84 699	0.67 689	0.97 702	0.49 616	0.41 628	0.93 690	0.73 670	0.12 557	0.10 367	0.11 525	0.11 530	0.13 559	0.17 474

Nwc_Net	0.39 611	0.29 601	0.84 610	0.32 636	0.24 622	0.45 627	0.30 618	0.67 680	0.51 605	0.39 575	0.70 673	0.59 657	0.48 656	0.61 577	0.45 611	0.16 633	0.12 436	0.19 666	0.21 675	0.14 582	0.15 435

SGM-Forest	0.42 634	0.44 678	0.92 633	0.24 423	0.16 427	0.45 627	0.40 675	0.58 617	0.50 599	0.54 669	0.63 658	0.52 633	0.51 664	0.91 683	0.66 661	0.17 647	0.17 551	0.17 649	0.15 636	0.15 594	0.21 535
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 573	0.25 571	0.82 600	0.22 301	0.17 461	0.46 630	0.28 603	0.53 548	0.53 616	0.43 614	0.57 634	0.44 581	0.31 560	0.50 513	0.48 619	0.10 467	0.06 101	0.08 273	0.06 115	0.11 496	0.12 333

CRFU-Net	0.29 531	0.14 304	0.48 334	0.26 512	0.15 383	0.46 630	0.22 494	0.52 536	0.32 366	0.44 620	0.42 522	0.48 610	0.47 652	0.44 492	0.31 530	0.12 557	0.10 367	0.09 380	0.08 314	0.10 436	0.11 272

DDUNet	0.45 643	0.60 709	0.71 563	0.45 703	0.39 698	0.46 630	0.32 635	0.53 548	0.44 526	0.46 633	0.53 614	0.57 650	0.38 610	0.51 519	0.43 597	0.34 711	0.21 607	0.56 727	0.25 696	0.41 711	0.36 660

SHD	0.45 643	0.34 635	0.89 629	0.37 670	0.28 649	0.46 630	0.23 524	0.72 697	0.96 713	0.65 686	0.61 654	0.61 666	0.48 656	0.64 597	0.69 666	0.16 633	0.16 522	0.16 640	0.16 647	0.21 660	0.25 586

DRN-Test	0.35 591	0.20 486	0.75 573	0.28 578	0.19 526	0.46 630	0.29 609	0.68 685	0.54 621	0.49 646	0.47 582	0.44 581	0.35 594	0.63 591	0.44 604	0.13 581	0.09 318	0.13 588	0.12 572	0.13 559	0.13 370

LALA_ROB	0.38 606	0.31 613	0.65 530	0.30 610	0.21 572	0.46 630	0.39 671	0.63 660	0.54 621	0.53 665	0.52 606	0.69 692	0.36 600	0.52 527	0.48 619	0.18 658	0.11 405	0.16 640	0.14 625	0.17 618	0.16 452

SCION-Mon(vits-remp)	0.18 216	0.20 486	0.45 292	0.28 578	0.26 640	0.47 636	0.12 50	0.25 157	0.20 143	0.09 10	0.11 56	0.08 4	0.07 4	0.20 158	0.13 114	0.05 1	0.24 649	0.05 1	0.09 426	0.05 4	0.13 370

zh-sn7	0.52 668	0.64 714	1.77 722	0.30 610	0.20 555	0.47 636	0.40 675	0.60 638	0.65 666	0.53 665	0.82 688	0.52 633	0.59 680	1.10 707	0.96 693	0.13 581	0.13 457	0.13 588	0.13 605	0.17 618	0.20 522

SQANet	0.44 640	0.57 703	0.89 629	0.49 711	0.39 698	0.47 636	0.23 524	0.53 548	0.44 526	0.41 597	0.48 591	0.47 606	0.34 586	0.58 556	0.43 597	0.38 718	0.15 507	0.40 719	0.21 675	0.50 716	0.34 651

Wz-Net-LNSev	0.36 594	0.35 639	1.06 656	0.26 512	0.21 572	0.47 636	0.33 642	0.56 594	0.58 642	0.45 627	0.54 618	0.50 622	0.37 605	0.40 472	0.42 593	0.12 557	0.11 405	0.10 466	0.09 426	0.14 582	0.15 435

UDG	0.42 634	0.54 695	0.67 538	0.41 692	0.35 685	0.47 636	0.27 587	0.57 603	0.48 574	0.40 585	0.46 575	0.59 657	0.45 643	0.47 504	0.46 614	0.26 697	0.19 579	0.49 723	0.22 684	0.37 707	0.30 628

MMNet	0.28 508	0.19 470	0.54 439	0.24 423	0.17 461	0.47 636	0.22 494	0.47 484	0.53 616	0.40 585	0.43 536	0.36 513	0.34 586	0.40 472	0.35 565	0.08 285	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.09 141

NCC-stereo	0.42 634	0.31 613	0.87 620	0.32 636	0.29 661	0.47 636	0.37 659	0.68 685	0.53 616	0.42 603	0.58 637	0.57 650	0.52 666	0.75 639	0.54 638	0.18 658	0.14 476	0.18 658	0.25 696	0.17 618	0.18 481

Abc-Net	0.42 634	0.31 613	0.87 620	0.32 636	0.29 661	0.47 636	0.37 659	0.68 685	0.53 616	0.42 603	0.58 637	0.57 650	0.52 666	0.75 639	0.54 638	0.18 658	0.14 476	0.18 658	0.25 696	0.17 618	0.18 481
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
YMNet	0.33 573	0.26 581	0.64 525	0.28 578	0.23 605	0.48 644	0.27 587	0.54 564	0.47 566	0.49 646	0.56 629	0.51 625	0.30 543	0.41 478	0.44 604	0.13 581	0.16 522	0.13 588	0.12 572	0.14 582	0.14 416

YMNet_1	0.33 573	0.26 581	0.64 525	0.28 578	0.23 605	0.48 644	0.27 587	0.54 564	0.47 566	0.49 646	0.56 629	0.51 625	0.30 543	0.41 478	0.44 604	0.13 581	0.16 522	0.13 588	0.12 572	0.14 582	0.14 416

ACV-stereo	0.30 546	0.20 486	0.82 600	0.23 367	0.16 427	0.48 644	0.20 429	0.38 359	0.34 398	0.29 396	0.33 417	0.66 684	0.43 638	0.55 541	0.31 530	0.10 467	0.09 318	0.09 380	0.09 426	0.11 496	0.12 333

Consistency-Raft	0.56 680	0.52 691	1.12 667	0.45 703	0.49 711	0.48 644	0.45 687	0.73 699	0.74 689	0.45 627	0.82 688	0.46 596	0.60 682	0.51 519	0.63 657	0.39 720	0.40 719	0.44 721	0.51 731	0.53 719	0.38 677

GwcNet	0.37 601	0.29 601	1.12 667	0.25 469	0.24 622	0.48 644	0.27 587	0.58 617	0.60 653	0.39 575	0.54 618	0.51 625	0.34 586	0.60 569	0.46 614	0.13 581	0.12 436	0.12 561	0.11 530	0.13 559	0.15 435

DISCO	0.33 573	0.16 386	0.55 450	0.26 512	0.16 427	0.48 644	0.25 565	0.52 536	0.58 642	0.38 557	0.45 562	0.63 673	0.37 605	0.65 602	0.50 626	0.10 467	0.07 201	0.09 380	0.08 314	0.13 559	0.13 370

fast-acv-ft	0.33 573	0.26 581	0.88 627	0.25 469	0.18 491	0.49 650	0.27 587	0.44 452	0.50 599	0.40 585	0.55 623	0.49 616	0.36 600	0.39 467	0.41 588	0.11 516	0.11 405	0.11 525	0.12 572	0.13 559	0.11 272

ADCRef	0.41 630	0.33 626	1.05 654	0.26 512	0.21 572	0.49 650	0.27 587	0.54 564	0.51 605	0.51 655	0.59 642	0.35 507	0.47 652	0.54 536	1.35 725	0.09 392	0.08 269	0.12 561	0.12 572	0.12 544	0.13 370

RTSC	0.43 638	0.37 649	0.95 641	0.30 610	0.20 555	0.50 652	0.23 524	0.65 672	0.86 702	0.56 673	0.54 618	0.51 625	0.36 600	0.71 626	0.92 688	0.13 581	0.14 476	0.11 525	0.13 605	0.18 634	0.19 501

PAM_32	0.26 467	0.10 99	0.63 520	0.24 423	0.19 526	0.51 653	0.26 577	0.43 431	0.30 340	0.32 461	0.28 345	0.60 663	0.28 516	0.29 362	0.20 371	0.08 285	0.14 476	0.08 273	0.10 492	0.07 187	0.15 435

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 606	0.43 673	0.72 568	0.35 660	0.19 526	0.51 653	0.25 565	0.56 594	0.39 469	0.42 603	0.47 582	0.47 606	0.27 492	0.74 634	0.32 540	0.38 718	0.19 579	0.27 689	0.17 659	0.29 694	0.27 609

ADCMid	0.53 671	0.45 679	1.46 703	0.27 550	0.22 589	0.51 653	0.38 667	0.61 648	0.58 642	0.75 696	0.67 667	0.62 669	0.66 697	0.66 608	1.75 738	0.13 581	0.12 436	0.17 649	0.17 659	0.20 653	0.21 535

CC-Net-ROB	0.46 651	0.55 696	0.86 617	0.38 678	0.23 605	0.51 653	0.30 618	0.69 691	0.51 605	0.46 633	0.51 599	0.48 610	0.38 610	0.96 694	0.40 583	0.36 714	0.23 632	0.56 727	0.25 696	0.34 705	0.22 550

GANetREF_RVC	0.45 643	0.52 691	0.87 620	0.39 680	0.20 555	0.51 653	0.50 699	0.68 685	0.67 671	0.47 639	0.46 575	0.50 622	0.43 638	0.91 683	0.40 583	0.28 704	0.21 607	0.32 706	0.19 668	0.28 692	0.23 560
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
FBW_ROB	0.46 651	0.34 635	0.71 563	0.32 636	0.20 555	0.51 653	0.32 635	0.73 699	0.63 663	0.60 680	0.57 634	0.65 680	0.44 641	1.42 733	0.62 654	0.14 606	0.17 551	0.22 678	0.16 647	0.17 618	0.23 560

APVNet	0.38 606	0.26 581	0.87 620	0.26 512	0.22 589	0.52 659	0.35 650	0.64 666	0.46 552	0.40 585	0.52 606	0.48 610	0.39 617	0.84 669	0.48 619	0.13 581	0.14 476	0.15 631	0.16 647	0.16 603	0.16 452

LSM	1.68 744	0.48 687	2.91 743	2.28 759	17.60 779	0.52 659	0.55 706	0.65 672	0.78 691	0.84 705	1.11 710	0.63 673	0.55 673	0.79 654	0.53 634	0.16 633	0.25 659	0.18 658	0.21 675	0.25 676	2.37 761

NaN_ROB	0.44 640	0.38 657	0.94 640	0.30 610	0.20 555	0.52 659	0.49 697	0.61 648	0.60 653	0.56 673	0.47 582	0.49 616	0.42 634	1.24 719	0.76 674	0.12 557	0.18 565	0.12 561	0.13 605	0.12 544	0.18 481

PAM	0.26 467	0.11 153	0.63 520	0.25 469	0.18 491	0.53 662	0.29 609	0.44 452	0.28 299	0.36 530	0.27 337	0.59 657	0.26 483	0.28 339	0.20 371	0.08 285	0.12 436	0.07 168	0.10 492	0.07 187	0.13 370

coex-ft	3.48 754	0.81 728	48.53 798	0.24 423	0.19 526	0.53 662	0.47 693	0.49 507	2.36 753	7.18 770	1.20 715	0.96 710	2.53 752	0.75 639	2.14 748	0.13 581	0.15 507	0.14 612	0.12 572	0.22 664	0.47 697

Anonymous_2	0.44 640	0.23 541	0.57 472	0.34 653	0.34 682	0.53 662	0.28 603	0.49 507	0.39 469	0.36 530	0.34 429	0.48 610	0.38 610	0.43 488	0.33 550	0.26 697	0.41 721	0.44 721	1.45 759	0.33 704	0.37 668

DispFullNet	0.67 697	0.94 734	1.63 715	0.77 733	1.19 751	0.53 662	0.25 565	0.61 648	0.72 684	0.70 693	0.60 646	0.69 692	0.90 715	0.80 658	0.52 630	0.27 701	0.13 457	0.74 735	0.31 710	0.68 728	0.44 691

NVStereoNet_ROB	0.74 702	0.64 714	1.20 684	0.55 718	0.43 706	0.54 666	0.48 694	0.75 702	0.87 705	0.88 707	1.72 737	1.06 712	1.03 723	1.29 723	0.98 696	0.35 713	0.42 722	0.41 720	0.48 726	0.38 708	0.43 688
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SCION-MonSter	0.33 573	0.24 554	0.51 393	0.29 598	0.28 649	0.56 667	0.21 457	0.49 507	0.59 649	0.34 496	0.55 623	0.32 474	0.31 560	0.40 472	0.56 642	0.11 516	0.10 367	0.25 687	0.22 684	0.18 634	0.19 501

anonymity	0.57 682	0.55 696	0.74 569	0.48 710	0.63 725	0.56 667	0.43 683	0.71 693	0.51 605	0.64 685	0.55 623	0.57 650	0.61 687	0.65 602	0.57 646	0.55 726	0.55 743	0.50 724	0.54 733	0.51 717	0.61 721

ADCS	0.62 691	0.56 699	1.54 710	0.30 610	0.25 636	0.56 667	0.46 690	0.71 693	0.86 702	0.77 702	0.72 675	0.68 690	0.62 692	0.82 664	2.33 750	0.17 647	0.16 522	0.16 640	0.17 659	0.23 669	0.27 609

ADCP+	0.48 657	0.36 646	1.47 705	0.26 512	0.22 589	0.57 670	0.40 675	0.56 594	0.54 621	0.46 633	0.52 606	0.46 596	0.53 671	0.59 564	1.93 744	0.10 467	0.08 269	0.11 525	0.11 530	0.14 582	0.15 435

CSAN	0.55 674	0.47 682	1.19 682	0.37 670	0.23 605	0.57 670	0.61 711	0.65 672	0.72 684	0.65 686	0.78 683	0.66 684	0.65 696	1.41 732	0.77 675	0.21 674	0.17 551	0.20 671	0.21 675	0.18 634	0.21 535

MSAF-DinoV2	0.81 713	0.64 714	2.42 737	0.49 711	0.17 461	0.58 672	0.32 635	0.83 713	0.85 700	0.41 597	0.52 606	0.98 711	0.61 687	4.97 766	1.22 710	0.12 557	0.07 201	0.10 466	0.24 691	0.27 687	0.32 639

w-ln-seven	0.45 643	0.40 664	1.40 701	0.27 550	0.22 589	0.58 672	0.33 642	0.65 672	0.83 696	0.59 679	0.63 658	0.53 638	0.39 617	0.66 608	0.81 681	0.12 557	0.11 405	0.13 588	0.12 572	0.16 603	0.17 474

WZ-Net	0.56 680	0.49 689	2.14 734	0.30 610	0.24 622	0.58 672	0.48 694	0.65 672	0.80 693	0.51 655	0.72 675	0.68 690	0.60 682	1.06 705	1.01 697	0.13 581	0.10 367	0.11 525	0.12 572	0.19 645	0.23 560

XQC	0.47 654	0.45 679	1.07 658	0.40 685	0.28 649	0.58 672	0.38 667	0.67 680	0.76 690	0.53 665	0.47 582	0.59 657	0.47 652	0.74 634	0.80 679	0.18 658	0.14 476	0.18 658	0.16 647	0.26 680	0.24 574

Wz-Net-MNSev	0.39 611	0.35 639	0.99 648	0.26 512	0.21 572	0.59 676	0.39 671	0.58 617	0.61 656	0.49 646	0.56 629	0.53 638	0.37 605	0.61 577	0.47 617	0.11 516	0.09 318	0.11 525	0.11 530	0.15 594	0.15 435

ccnet	0.43 638	0.34 635	0.62 515	0.28 578	0.33 680	0.60 677	0.34 647	0.68 685	0.47 566	0.54 669	0.66 665	0.56 648	0.46 650	0.73 630	0.66 661	0.26 697	0.19 579	0.24 683	0.22 684	0.27 687	0.25 586

AnyNet_C32	0.55 674	0.51 690	1.34 694	0.29 598	0.28 649	0.61 678	0.62 712	0.57 603	0.62 661	0.63 683	0.68 669	0.54 642	0.55 673	0.82 664	1.81 740	0.15 622	0.15 507	0.15 631	0.18 665	0.21 660	0.25 586

z-mn7	0.48 657	0.52 691	1.28 688	0.26 512	0.19 526	0.62 679	0.34 647	0.59 627	0.96 713	0.45 627	0.97 702	0.53 638	0.41 628	0.99 698	0.70 667	0.11 516	0.10 367	0.10 466	0.10 492	0.14 582	0.16 452

DGSMNet	0.63 694	0.32 621	1.01 650	0.54 717	0.73 733	0.62 679	1.36 750	0.62 656	0.58 642	0.38 557	0.62 657	0.52 633	0.34 586	0.65 602	0.47 617	0.54 725	0.61 750	0.67 732	0.61 741	0.65 725	0.69 734

RYNet	0.38 606	0.23 541	0.65 530	0.26 512	0.28 649	0.62 679	0.33 642	0.61 648	0.62 661	0.42 603	0.39 490	0.58 656	0.40 623	0.89 678	0.57 646	0.11 516	0.09 318	0.12 561	0.11 530	0.19 645	0.22 550

WCMA_ROB	0.55 674	0.27 589	0.76 577	0.26 512	0.22 589	0.62 679	0.36 657	0.57 603	0.58 642	0.97 715	1.40 724	1.28 724	0.94 718	0.80 658	0.80 679	0.20 672	0.17 551	0.16 640	0.16 647	0.19 645	0.29 625

PVD	0.62 691	0.41 668	0.93 637	0.44 699	0.39 698	0.63 683	0.51 701	0.86 718	1.27 737	0.93 710	1.09 709	0.81 700	0.85 710	0.89 678	0.89 687	0.21 674	0.23 632	0.22 678	0.19 668	0.28 692	0.41 679

Wz-Net-TNSev	0.55 674	0.72 719	1.90 728	0.26 512	0.21 572	0.64 684	0.45 687	0.66 678	0.71 682	0.52 658	0.55 623	0.71 696	0.63 694	1.04 703	0.94 691	0.16 633	0.15 507	0.13 588	0.15 636	0.21 660	0.24 574

stereogan	0.39 611	0.20 486	0.78 588	0.28 578	0.22 589	0.65 685	0.26 577	0.62 656	0.65 666	0.45 627	0.60 646	0.67 688	0.45 643	0.69 617	0.37 575	0.14 606	0.14 476	0.14 612	0.12 572	0.20 653	0.19 501

FCDSN-DC	0.67 697	0.38 657	0.83 606	0.37 670	0.30 667	0.66 686	0.37 659	0.69 691	0.70 680	1.15 729	1.53 729	1.70 735	1.38 735	1.00 699	0.83 682	0.24 686	0.22 619	0.27 689	0.26 701	0.27 687	0.32 639
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	0.60 687	0.31 613	0.71 563	0.22 301	0.17 461	0.66 686	0.36 657	0.81 709	0.63 663	1.48 745	1.32 721	1.65 733	0.83 709	1.18 715	0.74 671	0.17 647	0.17 551	0.17 649	0.14 625	0.17 618	0.19 501
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
Selective-IGEV-i16pb	0.39 611	0.14 304	2.10 732	0.21 232	0.15 383	0.68 688	0.31 628	0.60 638	0.60 653	0.25 335	0.44 547	0.32 474	0.21 405	0.79 654	0.26 478	0.14 606	0.10 367	0.09 380	0.10 492	0.12 544	0.14 416

PDISCO_ROB	0.45 643	0.37 649	0.89 629	0.44 699	0.37 692	0.70 689	0.35 650	0.75 702	0.78 691	0.45 627	0.53 614	0.65 680	0.40 623	0.68 616	0.52 630	0.22 677	0.12 436	0.21 673	0.19 668	0.26 680	0.22 550

ADCPNet	0.51 665	0.36 646	1.82 725	0.27 550	0.23 605	0.71 690	0.39 671	0.56 594	0.54 621	0.52 658	0.60 646	0.66 684	0.57 677	0.64 597	1.23 711	0.15 622	0.18 565	0.14 612	0.23 689	0.19 645	0.22 550

MFN_U_SF_RVC	0.58 684	0.58 706	1.31 692	0.39 680	0.23 605	0.72 691	0.30 618	0.83 713	0.68 675	0.74 695	0.74 679	0.86 703	0.60 682	0.84 669	0.83 682	0.29 705	0.27 673	0.32 706	0.37 718	0.31 696	0.33 646

SANet	0.58 684	0.41 668	1.38 698	0.27 550	0.16 427	0.72 691	0.48 694	0.71 693	1.34 739	0.69 692	0.97 702	0.94 707	0.78 704	0.97 697	0.93 689	0.14 606	0.12 436	0.12 561	0.12 572	0.18 634	0.20 522

otaku	0.60 687	0.73 721	1.13 670	0.64 721	0.45 710	0.73 693	0.37 659	0.67 680	0.67 671	0.52 658	0.75 681	0.66 684	0.46 650	0.74 634	0.59 649	0.55 726	0.34 712	0.56 727	0.36 716	0.65 725	0.49 702

Selective-IGEV-i16pc	0.33 573	0.12 206	1.65 717	0.21 232	0.14 311	0.74 694	0.30 618	0.46 470	0.44 526	0.21 279	0.32 395	0.26 400	0.14 257	0.71 626	0.19 343	0.15 622	0.10 367	0.08 273	0.09 426	0.11 496	0.12 333

Ntro	0.61 690	0.75 724	1.16 674	0.67 723	0.50 713	0.76 695	0.37 659	0.68 685	0.71 682	0.50 652	0.59 642	0.65 680	0.52 666	0.79 654	0.58 648	0.58 729	0.32 705	0.57 730	0.34 713	0.69 730	0.50 706

DPSNet	0.51 665	0.26 581	1.16 674	0.28 578	0.21 572	0.76 695	0.56 708	0.89 723	0.82 695	0.49 646	0.51 599	0.64 678	0.81 708	0.89 678	0.85 684	0.17 647	0.16 522	0.13 588	0.13 605	0.26 680	0.27 609

SPS-STEREO	0.74 702	0.72 719	1.18 681	0.52 716	0.57 721	0.76 695	0.50 699	0.80 707	0.66 670	0.97 715	0.88 696	0.94 707	0.74 701	1.08 706	1.04 702	0.58 729	0.51 736	0.50 724	0.50 730	0.56 720	0.72 736
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCL	0.50 661	0.30 607	1.15 672	0.28 578	0.19 526	0.77 698	0.64 713	0.57 603	0.73 687	0.57 676	0.73 678	0.55 643	0.60 682	0.66 608	1.53 733	0.11 516	0.10 367	0.13 588	0.13 605	0.15 594	0.16 452

ACVNet_1	0.77 709	0.92 733	1.79 724	0.73 730	0.53 717	0.78 699	0.42 681	0.88 720	0.90 706	0.75 696	0.76 682	1.32 725	0.80 706	1.04 703	0.70 667	0.57 728	0.32 705	0.72 734	0.35 714	0.70 731	0.50 706

RainbowNet	0.76 707	1.00 738	1.29 690	0.82 734	0.63 725	0.79 700	0.52 702	0.83 713	0.93 709	0.61 682	0.79 686	0.79 699	0.62 692	0.82 664	0.67 665	0.80 742	0.55 743	0.79 739	0.49 727	0.81 736	0.62 722

MFMNet_re	0.74 702	0.84 729	1.16 674	0.64 721	0.70 730	0.79 700	0.71 718	0.77 705	0.85 700	0.79 704	0.86 693	0.69 692	0.80 706	0.73 630	0.65 659	0.66 733	0.59 748	0.61 731	0.58 739	0.68 728	0.71 735

LE_ROB	1.82 746	0.39 661	3.15 746	0.50 714	0.55 719	0.79 700	1.00 734	0.89 723	6.48 767	7.40 771	2.07 745	2.07 739	5.08 765	1.33 728	3.96 758	0.11 516	0.09 318	0.12 561	0.11 530	0.11 496	0.13 370

ACVNet-4b	0.76 707	0.90 732	1.67 718	0.73 730	0.51 716	0.80 703	0.31 628	0.74 701	0.81 694	0.51 655	0.72 675	0.94 707	0.43 638	1.01 700	1.32 721	1.18 755	0.22 619	0.77 737	0.45 723	0.70 731	0.50 706

FC-DCNN	0.73 701	0.33 626	0.84 610	0.33 648	0.28 649	0.82 704	0.40 675	0.82 710	0.83 696	1.43 737	1.60 733	1.97 738	1.38 735	1.10 707	0.93 689	0.24 686	0.22 619	0.27 689	0.26 701	0.26 680	0.32 639

nnnnnnn	0.80 710	0.43 673	1.61 713	0.43 698	0.36 690	0.83 705	0.55 706	0.88 720	1.13 732	1.09 725	1.60 733	1.58 731	1.17 726	1.21 717	1.31 720	0.27 701	0.25 659	0.32 706	0.31 710	0.35 706	0.37 668

FC-DCNN v2	0.75 705	0.33 626	0.82 600	0.33 648	0.28 649	0.85 706	0.40 675	0.88 720	0.86 702	1.46 739	1.65 735	2.08 740	1.40 737	1.14 711	0.95 692	0.24 686	0.22 619	0.27 689	0.26 701	0.26 680	0.32 639

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 671	0.60 709	0.98 646	0.40 685	0.25 636	0.87 707	0.57 709	0.60 638	0.64 665	0.60 680	0.67 667	0.63 673	0.42 634	1.13 709	0.50 626	0.23 679	0.28 678	0.27 689	0.35 714	0.25 676	0.33 646

MSMD_ROB	0.63 694	0.34 635	0.70 554	0.30 610	0.25 636	0.88 708	0.35 650	0.58 617	0.67 671	1.13 727	1.52 728	1.75 736	1.05 724	0.90 681	0.60 650	0.24 686	0.22 619	0.27 689	0.27 705	0.25 676	0.27 609

G-Net	0.47 654	0.26 581	1.02 651	0.34 653	0.28 649	0.89 709	0.35 650	0.47 484	0.46 552	0.68 691	1.20 715	0.64 678	0.59 680	0.61 577	0.60 650	0.16 633	0.14 476	0.17 649	0.13 605	0.22 664	0.21 535

2222	0.60 687	0.40 664	1.12 667	0.46 707	0.26 640	0.93 710	1.31 749	0.72 697	0.61 656	0.52 658	0.92 699	1.07 713	0.60 682	0.87 674	0.88 686	0.22 677	0.16 522	0.25 687	0.18 665	0.26 680	0.19 501

IMH-64-1	0.94 717	0.95 735	1.07 658	0.98 739	0.76 734	0.93 710	0.72 719	1.30 734	1.11 729	0.91 708	1.45 725	1.14 715	1.00 721	1.25 721	0.97 694	0.77 738	0.51 736	0.97 743	0.55 736	0.90 738	0.66 730

IMH-64	0.94 717	0.95 735	1.07 658	0.98 739	0.76 734	0.93 710	0.72 719	1.30 734	1.11 729	0.91 708	1.45 725	1.14 715	1.00 721	1.25 721	0.97 694	0.77 738	0.51 736	0.97 743	0.55 736	0.90 738	0.66 730

AnyNet_C01	0.68 699	0.69 718	2.64 740	0.33 648	0.27 647	0.93 710	0.64 713	0.66 678	0.65 666	0.70 693	0.97 702	0.75 698	0.63 694	1.01 700	1.52 732	0.17 647	0.16 522	0.17 649	0.17 659	0.24 673	0.28 618

ELAS_RVC	0.80 710	0.40 664	1.10 663	0.40 685	0.35 685	0.93 710	1.10 742	0.87 719	1.12 731	1.40 735	1.39 722	1.27 723	1.55 743	1.13 709	1.13 706	0.29 705	0.27 673	0.30 700	0.28 706	0.31 696	0.36 660
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FINET	0.58 684	0.48 687	1.35 696	0.38 678	0.37 692	0.96 715	1.13 744	0.84 717	1.05 723	0.50 652	0.70 673	0.45 587	0.61 687	0.63 591	0.62 654	0.26 697	0.28 678	0.14 612	0.13 605	0.20 653	0.44 691

SGM_RVC	0.57 682	0.22 521	0.60 504	0.26 512	0.16 427	0.97 716	0.46 690	0.76 704	0.90 706	1.03 722	0.92 699	1.16 717	0.93 717	1.21 717	0.72 669	0.17 647	0.16 522	0.16 640	0.16 647	0.16 603	0.24 574
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	0.94 717	0.98 737	1.71 720	0.83 735	0.63 725	1.02 717	0.64 713	1.16 731	1.43 743	1.02 719	1.39 722	1.47 728	0.86 713	1.16 713	0.79 678	0.63 732	0.43 725	0.78 738	0.49 727	0.80 735	0.57 715

LRCNet_RVC	10.94 774	14.45 781	9.66 768	15.38 777	8.02 764	1.08 718	0.35 650	8.72 773	0.72 684	12.63 782	15.84 782	9.73 772	6.52 766	8.58 773	6.38 771	20.33 793	5.39 773	23.79 794	21.95 795	15.35 781	13.96 782

IMH	1.09 728	1.04 741	1.29 690	1.03 741	0.79 737	1.11 719	0.69 716	1.40 738	1.42 742	1.02 719	1.71 736	1.42 726	1.19 729	1.78 743	1.03 701	1.14 753	0.56 747	1.00 745	0.58 739	0.93 741	0.68 732

RTS	0.81 713	0.56 699	4.76 751	0.37 670	0.30 667	1.11 719	0.52 702	0.67 680	1.07 725	0.76 699	0.91 697	0.60 663	0.61 687	1.64 736	1.24 712	0.15 622	0.13 457	0.15 631	0.15 636	0.22 664	0.24 574

RTSA	0.81 713	0.56 699	4.76 751	0.37 670	0.30 667	1.11 719	0.52 702	0.67 680	1.07 725	0.76 699	0.91 697	0.60 663	0.61 687	1.64 736	1.24 712	0.15 622	0.13 457	0.15 631	0.15 636	0.22 664	0.24 574

mmmmmm	0.75 705	0.55 696	1.46 703	0.45 703	0.28 649	1.13 722	0.75 722	0.82 710	1.24 736	0.95 712	1.26 719	1.09 714	0.97 719	1.15 712	1.25 714	0.23 679	0.25 659	0.31 703	0.28 706	0.31 696	0.28 618

SAMSARA	0.62 691	0.47 682	0.93 637	0.70 727	0.50 713	1.15 723	1.29 748	0.79 706	0.70 680	0.77 702	0.55 623	0.92 706	0.58 678	0.87 674	0.77 675	0.19 668	0.27 673	0.18 658	0.19 668	0.27 687	0.28 618

notaker	1.49 737	1.44 752	1.77 722	1.42 753	1.08 749	1.19 724	0.87 732	1.51 742	1.40 740	1.53 746	3.41 759	2.40 745	1.94 745	1.83 745	1.57 735	1.14 753	0.69 759	1.38 755	0.88 753	1.39 756	1.03 748

Dean	1.22 733	1.17 744	1.97 730	1.04 742	0.79 737	1.21 725	0.76 723	1.51 742	1.96 750	1.30 733	1.98 744	2.14 741	1.18 728	1.30 725	1.15 707	0.83 743	0.61 750	1.01 746	0.69 745	0.97 745	0.77 740

WAO-7	1.05 723	1.00 738	1.19 682	0.83 735	0.67 729	1.22 726	0.84 730	1.43 739	1.56 745	1.13 727	1.75 738	1.46 727	1.25 730	1.56 735	1.28 715	0.61 731	0.62 753	0.70 733	0.68 744	0.66 727	0.62 722

1111	0.83 716	0.37 649	1.60 712	0.41 692	0.29 661	1.25 727	1.11 743	0.90 725	1.02 721	1.02 719	1.18 714	1.25 721	1.31 733	1.74 739	1.75 738	0.23 679	0.19 579	0.22 678	0.21 675	0.31 696	0.34 651

MADNet+	1.05 723	1.26 748	4.77 754	0.73 730	0.50 713	1.25 727	0.97 733	1.05 728	0.93 709	0.67 689	0.78 683	0.87 704	0.85 710	2.14 747	1.83 741	0.40 721	0.42 722	0.32 706	0.28 706	0.45 714	0.43 688

DStereoSA	1.00 721	0.46 681	1.33 693	0.68 724	0.86 744	1.26 729	2.25 759	0.83 713	1.41 741	0.57 676	1.92 741	0.57 650	2.07 747	0.96 694	1.84 742	0.36 714	0.55 743	0.28 696	0.53 732	0.45 714	0.90 743

SDNR	0.47 654	0.29 601	0.92 633	0.24 423	0.37 692	1.27 730	0.17 280	0.54 564	0.58 642	0.44 620	0.85 692	0.55 643	0.28 516	1.19 716	0.52 630	0.23 679	0.24 649	0.17 649	0.13 605	0.19 645	0.26 601

PWCK	1.05 723	1.29 749	2.12 733	0.92 737	0.42 703	1.27 730	1.01 735	1.14 730	1.14 733	1.16 730	1.14 712	1.25 721	0.90 715	1.77 742	1.15 707	0.89 746	0.51 736	0.87 741	0.54 733	1.02 746	0.57 715

WAO-6	1.11 729	1.01 740	1.17 680	0.96 738	0.79 737	1.30 732	0.78 725	1.36 737	1.99 751	1.04 723	1.54 730	1.59 732	1.27 731	1.37 730	1.30 716	0.78 740	0.55 743	1.03 747	0.75 748	0.87 737	0.72 736

LVE	1.18 731	1.16 743	1.67 718	1.04 742	0.81 741	1.32 733	0.82 729	1.49 741	1.94 749	1.08 724	1.90 740	1.89 737	1.07 725	1.51 734	1.04 702	0.96 749	0.61 750	0.94 742	0.69 745	0.92 740	0.79 741

MDST_ROB	0.51 665	0.16 386	0.97 644	0.31 627	0.21 572	1.35 734	0.34 647	0.80 707	0.59 649	1.09 725	0.74 679	0.49 616	0.37 605	1.31 726	0.60 650	0.14 606	0.12 436	0.16 640	0.13 605	0.13 559	0.18 481

MonStereo1	0.96 720	0.61 711	0.99 648	0.70 727	0.59 722	1.37 735	0.35 650	0.97 726	1.27 737	0.97 715	1.92 741	1.53 730	2.13 748	1.29 723	0.87 685	0.71 736	0.34 712	0.75 736	0.47 725	0.75 733	0.68 732

KSHMR	1.92 747	1.47 754	1.97 730	1.48 755	1.22 752	1.39 736	1.06 737	1.81 747	5.83 766	1.43 737	5.56 764	2.95 751	1.17 726	2.24 749	1.33 723	1.29 756	1.13 761	1.47 757	1.11 758	1.37 755	1.21 753

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 700	0.73 721	1.26 686	0.47 709	0.28 649	1.42 737	0.60 710	0.82 710	0.94 712	0.85 706	0.86 693	0.88 705	0.70 699	1.32 727	0.75 672	0.37 716	0.30 696	0.34 712	0.36 716	0.44 713	0.42 684

ktn	1.80 745	1.46 753	1.49 706	1.44 754	1.14 750	1.50 738	1.07 738	1.53 744	3.90 762	2.77 760	4.62 761	3.42 753	1.49 739	1.74 739	1.40 728	1.45 757	0.77 760	1.46 756	0.99 756	1.41 757	1.00 747

ELAS	0.80 710	0.40 664	0.91 632	0.39 680	0.35 685	1.52 739	0.81 728	0.97 726	0.98 716	1.47 744	1.58 731	1.19 719	1.33 734	1.01 700	1.21 709	0.29 705	0.27 673	0.30 700	0.29 709	0.32 702	0.36 660
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
HanzoNet	3.08 753	1.87 756	2.70 741	1.81 756	1.34 754	1.60 740	1.05 736	2.06 751	2.62 755	5.63 767	5.12 762	5.96 760	7.09 768	4.39 765	3.43 756	3.29 768	2.06 769	1.98 762	2.94 772	2.47 760	2.15 760

SGM+DAISY	1.12 730	0.86 730	1.64 716	0.68 724	0.80 740	1.68 741	1.68 755	1.08 729	1.10 727	1.53 746	1.76 739	1.47 728	1.53 742	1.24 719	1.42 729	0.66 733	0.65 755	0.52 726	0.54 733	0.57 721	0.91 744

UNDER WATER	1.64 743	1.34 751	2.72 742	1.40 752	1.04 748	1.70 742	1.14 745	1.57 745	3.58 757	1.46 739	1.46 727	2.82 750	2.43 751	1.74 739	2.04 747	1.08 751	0.63 754	1.31 754	0.94 754	1.29 752	1.10 751

DStereoFS	1.07 727	0.76 725	1.10 663	0.70 727	0.70 730	1.87 743	1.39 751	1.20 733	1.66 746	1.01 718	1.58 731	1.20 720	2.60 753	1.40 731	1.32 721	0.40 721	0.47 729	0.31 703	0.41 721	0.38 708	0.91 744

WAO-8	1.50 738	1.22 746	1.39 699	1.10 745	0.85 742	2.15 744	0.78 725	1.84 748	3.76 759	1.46 739	2.18 746	2.15 742	1.50 740	3.20 754	1.35 725	0.92 747	0.66 756	1.10 748	0.79 750	0.94 742	0.74 738

Venus	1.50 738	1.22 746	1.39 699	1.10 745	0.85 742	2.15 744	0.78 725	1.84 748	3.76 759	1.46 739	2.18 746	2.15 742	1.50 740	3.20 754	1.35 725	0.92 747	0.66 756	1.10 748	0.79 750	0.94 742	0.74 738

fsdfsdds	1.30 734	0.43 673	1.72 721	0.44 699	0.59 722	2.20 746	1.16 746	1.33 736	2.37 754	2.10 755	4.08 760	3.14 752	1.98 746	1.16 713	1.46 731	0.23 679	0.20 600	0.35 714	0.25 696	0.40 710	0.40 678

UNDER WATER-64	1.61 741	1.30 750	2.93 744	1.33 751	0.96 747	2.20 746	1.25 747	1.47 740	3.15 756	1.46 739	1.31 720	2.61 748	2.22 750	1.69 738	1.93 744	1.13 752	0.67 758	1.29 753	0.94 754	1.26 751	1.09 750

TorneroNet-64	1.47 736	1.15 742	1.51 708	1.11 748	0.86 744	2.27 748	0.76 723	1.84 748	3.76 759	1.29 731	2.22 748	2.68 749	1.46 738	1.81 744	1.55 734	0.79 741	0.51 736	1.10 748	0.67 743	1.31 753	0.81 742

MANE	1.63 742	0.58 706	1.16 674	0.59 719	0.60 724	2.71 749	1.53 752	2.63 757	3.62 758	2.33 757	3.26 758	3.66 754	2.98 756	2.26 750	2.26 749	0.37 716	0.40 719	0.31 703	0.49 727	0.31 696	0.63 724

SGM-ForestM	1.59 740	0.56 699	1.52 709	0.41 692	0.34 682	2.77 750	1.67 754	1.69 746	1.73 748	2.48 758	2.27 749	6.02 761	2.90 755	3.08 752	2.83 754	0.25 694	0.30 696	0.19 666	0.20 673	0.18 634	0.45 695

MADNet++	2.34 750	1.81 755	2.24 736	2.15 758	1.97 757	2.79 751	2.19 758	2.42 756	2.26 752	2.79 761	2.70 756	2.43 746	2.60 753	3.18 753	3.32 755	2.19 765	1.97 767	1.93 759	1.62 760	2.02 759	2.10 759

TARStereo	2.00 748	0.32 621	3.20 747	0.34 653	1.29 753	3.01 752	2.29 760	2.19 755	4.74 763	3.23 762	6.28 766	4.28 756	3.02 757	1.35 729	1.33 723	0.25 694	0.19 579	0.24 683	0.81 752	0.31 696	1.26 755

JetBlue	1.20 732	0.89 731	2.53 739	0.59 719	0.76 734	3.16 753	2.09 757	1.16 731	0.93 709	0.95 712	1.12 711	1.65 733	1.27 731	2.15 748	1.87 743	0.43 723	0.37 717	0.38 716	0.39 720	0.62 722	0.63 724

xyz-stereo	1.43 735	0.11 153	17.43 780	0.18 74	0.08 13	4.86 754	0.18 341	0.31 271	0.35 410	0.37 548	2.75 757	0.41 555	0.31 560	0.58 556	0.33 550	0.07 127	0.05 6	0.09 380	0.06 115	0.06 99	0.06 14

light-stereo	2.66 752	0.78 726	4.46 750	4.42 760	3.66 758	5.04 755	0.38 667	2.12 752	1.51 744	4.25 763	6.51 768	7.70 770	0.75 702	5.12 767	1.42 729	0.72 737	1.35 763	0.33 710	0.45 723	1.22 748	1.04 749

MultiAttention	1.05 723	0.14 304	0.50 372	0.35 660	0.43 706	5.62 756	1.71 756	0.71 693	0.54 621	0.36 530	0.63 658	0.55 643	0.22 415	7.50 771	0.56 642	0.09 392	0.06 101	0.14 612	0.24 691	0.27 687	0.34 651

noway3	4.31 755	5.41 764	4.87 756	11.29 771	10.45 769	5.75 757	4.48 766	4.23 762	0.99 720	1.88 749	2.54 755	6.09 766	3.58 762	3.77 761	4.56 763	1.98 759	0.46 727	2.02 766	1.74 765	5.77 767	4.35 765

noway2	4.31 755	5.35 763	4.91 757	11.32 772	10.44 768	5.75 757	4.48 766	4.21 761	0.98 716	1.89 750	2.51 752	6.10 767	3.59 763	3.66 757	4.55 762	1.98 759	0.46 727	2.01 763	1.74 765	5.80 769	4.46 766

zzzz4	4.35 758	5.87 767	5.01 760	11.40 774	10.45 769	5.76 759	4.48 766	4.31 765	0.98 716	1.89 750	2.52 753	6.02 761	3.52 758	3.69 758	4.60 764	2.00 761	0.47 729	2.01 763	1.73 763	5.85 770	4.49 768

noway1	4.35 758	5.86 766	4.96 759	11.40 774	10.45 769	5.77 760	4.48 766	4.31 765	0.97 715	1.89 750	2.52 753	6.02 761	3.52 758	3.69 758	4.60 764	2.00 761	0.47 729	2.01 763	1.73 763	5.85 770	4.49 768

noway4	4.36 760	5.91 768	4.91 757	11.41 776	10.47 772	5.83 761	4.53 770	4.26 764	0.98 716	1.85 748	2.49 751	6.07 764	3.55 761	3.70 760	4.61 766	2.01 764	0.48 733	2.02 766	1.72 762	5.88 772	4.51 770

TorneroNet	2.26 749	1.20 745	1.55 711	1.15 750	0.91 746	5.84 762	0.84 730	2.12 752	8.45 770	2.59 759	5.32 763	3.84 755	2.15 749	1.84 746	1.98 746	0.88 745	0.54 742	1.16 752	0.74 747	1.31 753	0.91 744

TCMNet-wrong-test	4.33 757	5.65 765	4.76 751	11.36 773	10.39 767	5.87 763	4.45 765	4.24 763	1.10 727	1.93 753	2.43 750	6.07 764	3.54 760	3.87 762	4.51 761	2.00 761	0.47 729	1.96 761	1.68 761	5.78 768	4.48 767

JetRed	2.35 751	2.70 757	6.11 762	1.14 749	1.38 755	6.03 764	3.61 763	2.12 752	1.72 747	1.99 754	1.97 743	2.15 742	1.59 744	2.49 751	4.19 760	1.05 750	1.60 764	1.10 748	1.02 757	1.72 758	1.41 757

U	1.02 722	0.10 99	0.26 107	0.22 301	3.66 758	6.41 765	0.13 91	0.22 96	0.21 172	0.11 51	0.11 56	0.10 61	0.09 44	0.12 5	0.11 16	0.07 127	0.05 6	5.35 774	2.86 771	0.07 187	0.06 14

DPSimNet_ROB	6.21 765	5.16 759	9.50 765	5.59 763	5.56 761	7.64 766	10.02 772	4.07 760	7.33 768	6.84 768	6.26 765	7.17 769	10.55 772	4.07 764	5.68 767	5.50 772	4.29 772	5.24 773	3.66 773	4.05 764	5.96 771

DPSMNet_ROB	8.44 769	5.25 762	10.87 778	5.59 763	10.27 766	8.34 767	23.51 781	6.12 771	13.47 780	4.96 765	10.94 778	5.65 759	10.55 772	6.25 769	12.77 778	4.01 771	7.62 775	3.75 771	7.27 779	4.16 766	7.54 775

DGTPSM_ROB	8.38 768	5.24 761	10.71 777	5.32 762	10.19 765	8.34 767	23.49 780	6.11 770	13.43 779	4.93 764	10.93 777	5.64 758	10.55 772	6.17 768	12.73 777	3.74 770	7.56 774	3.68 770	7.24 778	4.09 765	7.49 774

UHP	4.71 761	0.78 726	7.53 764	0.49 711	0.70 730	9.19 769	2.46 761	5.22 768	13.78 782	8.21 772	14.54 781	9.76 773	8.70 771	4.05 763	4.15 759	0.43 723	0.32 705	0.37 715	0.56 738	1.22 748	1.84 758

HaxPig	17.72 782	20.23 791	19.76 781	16.55 778	16.52 778	9.46 770	9.42 771	14.48 784	13.31 776	18.59 784	18.67 783	17.39 783	16.68 784	17.07 784	16.43 784	21.99 797	20.86 793	22.28 793	21.55 792	21.30 792	21.88 796

tt	4.71 761	0.11 153	3.94 748	2.06 757	1.54 756	10.14 771	16.85 775	9.28 774	4.99 764	1.41 736	1.05 708	4.68 757	4.89 764	3.36 756	5.86 769	5.73 773	9.15 781	2.23 769	2.51 769	3.02 761	1.34 756

BEATNet-Init1	4.91 763	3.27 758	14.39 779	0.69 726	0.65 728	10.19 772	3.83 764	5.04 767	5.11 765	8.73 773	8.52 769	13.95 782	7.66 770	7.79 772	5.79 768	0.32 710	0.34 712	0.34 712	0.38 719	0.64 724	0.64 728

MEDIAN_ROB	21.20 783	24.56 795	23.42 792	19.57 779	19.62 783	13.29 773	11.21 773	18.04 785	17.02 785	22.07 795	21.92 785	20.84 785	20.24 785	21.02 785	19.68 785	25.59 798	24.08 794	26.20 795	25.19 796	25.31 795	25.19 799

Selective-IGEV-i1pa	5.75 764	8.12 769	4.85 755	1.10 745	0.54 718	13.48 774	3.52 762	9.46 775	7.56 769	7.13 769	10.00 773	9.12 771	7.56 769	14.91 783	6.08 770	3.55 769	1.33 762	1.94 760	0.77 749	0.79 734	3.23 763

USTest	6.84 766	5.16 759	5.45 761	7.18 765	7.26 762	14.27 775	22.53 776	8.48 772	9.29 771	5.44 766	6.42 767	6.27 768	6.69 767	6.83 770	8.49 773	1.95 758	3.27 770	2.16 768	2.54 770	3.76 762	3.31 764

xxxxx1	15.30 777	9.78 773	10.23 774	20.34 780	19.47 780	17.10 776	23.00 777	10.36 776	11.04 773	9.25 774	9.66 770	10.74 777	10.66 775	10.60 775	13.72 781	8.14 779	9.35 782	31.88 797	44.61 799	12.63 778	13.46 779

tt_ll	15.30 777	9.78 773	10.23 774	20.34 780	19.47 780	17.10 776	23.00 777	10.36 776	11.04 773	9.25 774	9.66 770	10.74 777	10.66 775	10.60 775	13.72 781	8.14 779	9.35 782	31.88 797	44.61 799	12.63 778	13.46 779

ff	15.30 777	9.78 773	10.23 774	20.34 780	19.47 780	17.10 776	23.00 777	10.36 776	11.04 773	9.25 774	9.66 770	10.74 777	10.66 775	10.60 775	13.72 781	8.14 779	9.35 782	31.88 797	44.61 799	12.63 778	13.46 779

AVERAGE_ROB	25.43 792	29.01 796	27.22 793	24.60 791	24.16 792	17.78 779	12.87 774	22.39 788	21.40 788	26.72 797	26.08 795	25.18 794	24.52 796	25.07 794	23.57 786	29.94 799	28.36 799	30.60 796	29.57 797	29.83 796	29.66 800

iinet-test	10.74 772	9.21 770	9.52 766	10.46 766	10.67 773	17.92 780	25.86 782	12.61 779	13.38 777	9.65 777	10.06 774	9.98 774	10.66 775	11.13 779	12.60 774	6.36 775	7.73 776	5.65 775	6.66 774	7.29 773	7.31 772

IINet	10.74 772	9.21 770	9.52 766	10.46 766	10.67 773	17.92 780	25.86 782	12.61 779	13.38 777	9.65 777	10.06 774	9.98 774	10.66 775	11.13 779	12.60 774	6.36 775	7.73 776	5.65 775	6.66 774	7.29 773	7.31 772

Anonymous_1	16.44 781	9.26 772	9.67 769	10.63 768	14.54 777	18.62 782	26.98 784	12.68 781	13.53 781	10.78 781	10.37 776	10.15 776	10.66 775	10.99 778	12.64 776	15.61 790	7.73 776	16.87 788	43.01 798	56.14 801	7.86 778

DPSM_ROB	11.46 775	9.79 776	10.18 772	11.11 769	11.31 775	19.08 783	27.38 785	13.42 782	14.23 783	10.34 779	11.13 779	10.97 780	11.33 781	11.89 781	13.49 779	6.74 777	8.19 779	6.00 777	7.05 776	7.74 775	7.76 776

DPSM	11.46 775	9.79 776	10.18 772	11.11 769	11.31 775	19.08 783	27.38 785	13.42 782	14.23 783	10.34 779	11.13 779	10.97 780	11.33 781	11.89 781	13.49 779	6.74 777	8.19 779	6.00 777	7.05 776	7.74 775	7.76 776

RSGM-EC	29.37 793	17.55 782	9.85 770	35.22 794	33.16 794	26.01 785	45.63 787	20.07 786	17.60 786	18.98 785	23.47 793	30.02 795	23.62 794	41.06 799	44.49 800	58.94 800	34.33 800	32.95 800	20.18 788	33.70 797	20.62 794

acva	29.37 793	17.55 782	9.85 770	35.22 794	33.16 794	26.01 785	45.63 787	20.07 786	17.60 786	18.98 785	23.47 793	30.02 795	23.62 794	41.06 799	44.49 800	58.94 800	34.33 800	32.95 800	20.18 788	33.70 797	20.62 794

PML	15.86 780	13.12 780	7.07 763	5.22 761	7.66 763	32.93 787	64.30 797	5.37 769	10.12 772	25.87 796	67.29 801	20.25 784	13.20 783	10.09 774	6.81 772	5.94 774	2.00 768	6.03 779	2.18 768	9.13 777	2.62 762

RAFT-FEzeroshot	23.04 784	19.71 786	20.25 782	22.47 786	22.80 787	38.32 788	55.23 793	26.95 789	28.70 790	20.66 790	22.23 787	22.07 788	22.86 788	23.85 787	27.17 789	13.53 783	16.47 787	12.08 780	14.22 783	15.58 784	15.60 785

RAFT-FE	23.04 784	19.71 786	20.25 782	22.47 786	22.80 787	38.32 788	55.23 793	26.95 789	28.70 790	20.66 790	22.23 787	22.07 788	22.86 788	23.85 787	27.17 789	13.53 783	16.47 787	12.08 780	14.22 783	15.58 784	15.60 785

FlowAnything	23.08 787	19.70 785	20.48 787	22.45 785	22.73 784	38.34 790	55.18 790	27.00 793	28.79 793	20.83 794	22.42 792	22.10 790	22.83 787	23.85 787	27.23 793	13.53 783	16.54 790	12.10 785	14.29 786	15.59 786	15.58 784

CasAABBNet	23.04 784	19.69 784	20.32 784	22.42 783	22.73 784	38.35 791	55.23 793	26.99 792	28.74 792	20.67 792	22.28 789	22.11 791	22.86 788	23.84 786	27.17 789	13.52 782	16.47 787	12.08 780	14.21 781	15.57 782	15.60 785

LSM0	24.21 791	19.88 790	22.33 790	24.42 790	40.13 798	38.41 792	54.99 789	27.05 794	28.61 789	20.59 788	22.00 786	22.29 793	22.86 788	24.12 792	27.16 788	13.59 788	16.33 785	12.13 786	14.08 780	15.72 788	17.53 791

Hybrid-DGEV	23.11 788	19.81 789	20.81 789	22.43 784	22.74 786	38.45 793	55.25 796	27.21 796	28.95 796	20.63 789	22.37 790	22.03 787	22.89 792	23.96 791	27.14 787	13.54 786	16.46 786	12.09 783	14.23 785	15.57 782	15.57 783

Selective-RAFT-Error	23.11 788	19.77 788	20.60 788	22.49 788	22.80 787	38.46 794	55.19 791	27.13 795	28.90 794	20.73 793	22.38 791	22.11 791	22.91 793	23.94 790	27.18 792	13.54 786	16.57 791	12.09 783	14.21 781	15.61 787	15.65 788

fast-reg	23.61 790	20.43 792	23.27 791	23.15 789	24.75 793	38.65 795	55.20 792	26.97 791	28.94 795	20.18 787	21.86 784	21.68 786	22.34 786	24.15 793	27.35 794	13.84 789	16.57 791	14.84 787	15.61 787	16.59 789	15.88 789

zzzzzz3	33.87 796	22.29 793	30.19 794	40.83 796	40.72 799	53.80 796	74.95 799	37.94 798	43.72 799	30.30 798	32.80 796	33.62 799	36.50 799	35.21 795	41.72 799	19.37 791	24.62 795	18.28 789	21.49 790	19.97 790	19.16 792

zzz1	33.89 797	22.31 794	30.41 795	40.83 796	40.73 800	53.80 796	74.90 798	37.96 799	43.78 800	30.32 799	32.84 797	33.63 800	36.50 799	35.24 796	41.71 798	19.38 792	24.63 796	18.29 790	21.50 791	19.98 791	19.16 792

zzzz2	34.79 798	29.98 797	31.25 796	34.15 792	34.21 796	57.99 798	83.40 800	41.08 800	43.61 797	31.19 800	33.64 798	32.74 797	34.05 797	35.64 797	40.72 796	20.38 794	24.84 797	18.37 791	21.57 793	23.52 793	23.57 797

noway5	34.79 798	29.98 797	31.25 796	34.15 792	34.21 796	57.99 798	83.40 800	41.08 800	43.61 797	31.19 800	33.64 798	32.74 797	34.05 797	35.64 797	40.72 796	20.38 794	24.84 797	18.37 791	21.57 793	23.52 793	23.57 797

test_example2	100.95 800	107.33 800	67.16 799	98.17 798	106.88 801	89.44 800	101.34 802	37.23 797	97.88 802	129.56 802	131.26 802	65.41 802	67.34 802	91.22 801	79.29 802	143.32 802	199.32 802	81.12 802	102.17 802	121.89 802	101.70 801

Selective-IGEV-i16pa	31.25 795	41.63 799	4.08 749	0.51 715	0.38 695	97.61 801	0.73 721	61.16 802	60.81 801	17.49 783	65.92 800	39.64 801	53.28 801	107.35 802	27.39 795	20.46 796	3.81 771	4.39 772	1.97 767	0.41 711	16.06 790

ccccc		256.25 801		351.50 801	361.31 802	144.22 802		153.19 803		152.98 803		161.94 803		268.06 803		387.64 803	346.97 803	244.11 803	219.32 803	413.57 803

GS-Stereo							0.16 235	0.38 359	0.21 172	0.14 152	0.15 159	0.10 61	0.09 44	0.21 184	0.18 307	0.08 285	0.31 700	0.06 57	0.06 115	0.08 268	0.63 724

Low-res two-view benchmark