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

depth_test_26	0.11 9	0.08 22	0.22 53	0.16 12	0.09 18	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.16 50	0.12 69	0.16 148	0.11 87	0.08 14	0.14 11	0.10 2	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.08 76

PipStereo	0.14 91	0.07 2	0.16 1	0.23 339	0.21 536	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.13 12	0.08 2	0.07 3	0.13 142	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.07 117	0.23 594	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 659

PSi22b	0.14 91	0.07 2	0.16 1	0.22 278	0.22 552	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.12 5	0.08 2	0.07 3	0.14 173	0.09 35	0.14 11	0.11 14	0.07 117	0.22 580	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 659

PSi22a	0.13 45	0.07 2	0.16 1	0.21 212	0.18 458	0.09 1	0.11 21	0.15 8	0.12 5	0.08 2	0.07 3	0.12 120	0.08 14	0.15 28	0.12 40	0.07 117	0.22 580	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.52 666

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 35	0.09 18	0.09 1	0.14 107	0.11 1	0.16 50	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.06 13

MatchStereo	0.11 9	0.08 22	0.30 129	0.16 12	0.08 8	0.09 1	0.12 37	0.21 63	0.18 79	0.10 23	0.16 148	0.08 2	0.08 14	0.15 28	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13
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 2	0.10 90	0.24 67	0.14 2	0.10 72	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 39	0.12 64	0.09 25	0.09 35	0.12 2	0.11 14	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.07 30
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 91	0.08 22	0.26 90	0.18 66	0.14 284	0.09 1	0.10 8	0.16 12	0.17 60	0.14 128	0.08 11	0.10 48	0.10 76	0.22 188	0.14 144	0.07 117	0.15 479	0.06 48	0.06 104	0.16 567	0.29 589

mm2	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.10 9	0.12 37	0.18 25	0.14 23	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.17 69	0.13 95	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.13 350

mm1	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.10 9	0.12 37	0.15 8	0.14 23	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.17 69	0.13 95	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.13 350

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 90	0.15 4	0.11 120	0.10 9	0.13 75	0.15 8	0.09 1	0.12 69	0.10 32	0.09 25	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 117	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.06 93	0.05 1

Foundation-i32	0.14 91	0.07 2	0.18 11	0.24 394	0.22 552	0.10 9	0.12 37	0.15 8	0.13 12	0.08 2	0.07 3	0.12 120	0.08 14	0.17 69	0.13 95	0.07 117	0.29 648	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 652

DispViT+	0.12 25	0.08 22	0.21 40	0.16 12	0.16 397	0.10 9	0.12 37	0.27 168	0.24 195	0.13 100	0.11 44	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.12 40	0.08 265	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

derf	0.11 9	0.07 2	0.21 40	0.18 66	0.11 120	0.11 14	0.11 21	0.17 19	0.15 38	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 35	0.16 49	0.12 40	0.06 44	0.07 187	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.13 350

qqai	0.12 25	0.08 22	0.22 53	0.18 66	0.12 177	0.11 14	0.12 37	0.17 19	0.16 50	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 35	0.16 49	0.12 40	0.07 117	0.11 379	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.20 487

Monster-pub-mixall	0.13 45	0.07 2	0.20 24	0.17 35	0.08 8	0.11 14	0.09 2	0.21 63	0.13 12	0.12 69	0.11 44	0.08 2	0.08 14	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.35 669	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.09 130

StereoAnything_RVC	0.22 320	0.47 640	0.67 501	0.30 571	0.31 632	0.11 14	0.11 21	0.18 25	0.15 38	0.09 9	0.11 44	0.09 25	0.09 35	0.27 286	0.12 40	0.09 366	0.39 672	0.06 48	0.04 1	0.24 636	0.49 659

dual_stereo	0.18 193	0.08 22	0.26 90	0.21 212	0.32 636	0.11 14	0.13 75	0.27 168	0.20 120	0.11 39	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 139	0.14 144	0.07 117	0.45 680	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.65 687

CroCo-Stereo Lap2	0.16 159	0.18 423	0.39 200	0.26 477	0.18 458	0.11 14	0.19 357	0.30 221	0.22 159	0.13 100	0.16 148	0.15 194	0.11 114	0.17 69	0.15 186	0.07 117	0.07 187	0.08 253	0.06 104	0.08 246	0.07 30

CroCo-Stereo	0.15 128	0.16 363	0.34 166	0.25 436	0.12 177	0.11 14	0.18 311	0.35 287	0.24 195	0.13 100	0.13 83	0.18 239	0.12 155	0.15 28	0.13 95	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.06 13
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
GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 159	0.20 456	0.79 552	0.19 119	0.12 177	0.12 21	0.14 107	0.26 153	0.18 79	0.11 39	0.12 64	0.10 48	0.10 76	0.13 4	0.11 14	0.06 44	0.07 187	0.06 48	0.07 203	0.05 4	0.18 451

DDF-Stereo	0.16 159	0.08 22	0.30 129	0.21 212	0.20 519	0.12 21	0.14 107	0.20 48	0.19 106	0.11 39	0.10 32	0.13 142	0.12 155	0.24 228	0.20 341	0.09 366	0.18 534	0.07 153	0.06 104	0.20 616	0.19 469

zero-FE	0.21 293	0.08 22	1.10 626	0.24 394	0.27 607	0.12 21	0.14 107	0.20 48	0.20 120	0.12 69	0.11 44	0.13 142	0.11 114	0.22 188	0.19 313	0.09 366	0.23 594	0.07 153	0.08 295	0.19 608	0.27 574

LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 53	0.22 53	0.18 66	0.10 72	0.12 21	0.13 75	0.18 25	0.14 23	0.10 23	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 69	0.11 14	0.06 44	0.08 253	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 53	0.22 53	0.18 66	0.10 72	0.12 21	0.13 75	0.18 25	0.12 5	0.09 9	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 89	0.11 14	0.06 44	0.10 342	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

S2M2_L	0.13 45	0.12 191	0.26 90	0.17 35	0.12 177	0.12 21	0.07 1	0.18 25	0.21 146	0.12 69	0.15 135	0.14 173	0.12 155	0.16 49	0.15 186	0.13 543	0.09 299	0.09 351	0.10 456	0.11 464	0.09 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.13 45	0.08 22	0.18 11	0.29 560	0.30 624	0.12 21	0.13 75	0.12 3	0.18 79	0.09 9	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 14	0.07 117	0.31 655	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13

LGCAT	0.15 128	0.07 2	0.19 15	0.15 4	0.09 18	0.13 28	0.12 37	0.13 5	0.10 3	0.13 100	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.31 363	0.14 144	0.23 639	0.24 610	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.41 637

LiteMatch*	0.12 25	0.07 2	0.26 90	0.16 12	0.11 120	0.13 28	0.13 75	0.19 40	0.15 38	0.10 23	0.09 15	0.09 25	0.11 114	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.11 379	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.14 388

aanet-new-14k	0.13 45	0.13 235	0.33 161	0.21 212	0.09 18	0.13 28	0.13 75	0.26 153	0.23 175	0.12 69	0.15 135	0.09 25	0.14 230	0.15 28	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.11 255

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 45	0.10 90	0.26 90	0.19 119	0.10 72	0.13 28	0.16 206	0.26 153	0.22 159	0.12 69	0.16 148	0.09 25	0.11 114	0.14 11	0.11 14	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.07 203	0.05 4	0.26 566

Test_v1	0.11 9	0.08 22	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 28	0.12 37	0.23 92	0.17 60	0.10 23	0.10 32	0.08 2	0.08 14	0.15 28	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.07 30

Wavelet-MonSter	0.12 25	0.08 22	0.25 77	0.18 66	0.10 72	0.13 28	0.12 37	0.16 12	0.14 23	0.11 39	0.14 118	0.10 48	0.11 114	0.20 139	0.15 186	0.05 1	0.16 494	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.12 313

111111	0.13 45	0.08 22	0.20 24	0.20 167	0.13 239	0.13 28	0.10 8	0.23 92	0.17 60	0.11 39	0.13 83	0.12 120	0.08 14	0.19 110	0.12 40	0.07 117	0.16 494	0.06 48	0.04 1	0.08 246	0.16 424

LGtest1	0.10 2	0.09 53	0.19 15	0.18 66	0.09 18	0.13 28	0.09 2	0.17 19	0.13 12	0.10 23	0.08 11	0.09 25	0.09 35	0.16 49	0.12 40	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

CAR	0.12 25	0.08 22	0.25 77	0.16 12	0.09 18	0.14 36	0.10 8	0.19 40	0.13 12	0.12 69	0.10 32	0.08 2	0.07 3	0.18 89	0.12 40	0.06 44	0.15 479	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.10 204

MSE-Stereo	0.12 25	0.08 22	0.25 77	0.16 12	0.09 18	0.14 36	0.10 8	0.19 40	0.13 12	0.11 39	0.10 32	0.08 2	0.07 3	0.20 139	0.12 40	0.06 44	0.16 494	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.10 204

aanet-new-78k	0.17 181	0.14 285	0.80 557	0.21 212	0.10 72	0.14 36	0.14 107	0.23 92	0.17 60	0.10 23	0.13 83	0.10 48	0.13 200	0.19 110	0.11 14	0.05 1	0.16 494	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.26 566

aanet-new-34k	0.14 91	0.16 363	0.39 200	0.19 119	0.09 18	0.14 36	0.15 154	0.22 77	0.19 106	0.12 69	0.15 135	0.11 87	0.13 200	0.14 11	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.18 451

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 128	0.13 235	0.41 226	0.20 167	0.11 120	0.14 36	0.14 107	0.22 77	0.17 60	0.12 69	0.13 83	0.10 48	0.10 76	0.16 49	0.13 95	0.05 1	0.08 253	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.43 645

aanet-new-16k	0.13 45	0.14 285	0.39 200	0.20 167	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 77	0.20 120	0.12 69	0.12 64	0.12 120	0.11 114	0.15 28	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.14 388

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 45	0.10 90	0.24 67	0.20 167	0.12 177	0.14 36	0.15 154	0.22 77	0.21 146	0.11 39	0.17 169	0.11 87	0.12 155	0.13 4	0.11 14	0.05 1	0.06 91	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.22 515

HiDET	0.12 25	0.07 2	0.20 24	0.15 4	0.09 18	0.14 36	0.12 37	0.20 48	0.16 50	0.10 23	0.10 32	0.11 87	0.09 35	0.19 110	0.17 248	0.07 117	0.09 299	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.11 255

DLNR-FE	10.53 719	12.31 728	20.33 735	105.85 745	23.36 739	0.14 36	0.13 75	3.25 714	0.20 120	0.16 172	0.23 261	0.16 208	0.10 76	0.31 363	0.16 217	2.59 716	0.32 660	0.07 153	0.07 203	40.66 745	0.28 583

asda	0.13 45	0.11 139	0.24 67	0.18 66	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.25 137	0.17 60	0.12 69	0.11 44	0.08 2	0.11 114	0.21 160	0.12 40	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 255

4.5_new	0.13 45	0.12 191	0.24 67	0.17 35	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 77	0.17 60	0.13 100	0.13 83	0.08 2	0.09 35	0.19 110	0.12 40	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.06 93	0.09 130

4.5w-stereo	0.13 45	0.12 191	0.24 67	0.17 35	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 77	0.17 60	0.13 100	0.13 83	0.08 2	0.09 35	0.19 110	0.12 40	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.06 93	0.09 130

monsterstereo	0.13 45	0.10 90	0.20 24	0.19 119	0.12 177	0.14 36	0.12 37	0.26 153	0.18 79	0.14 128	0.16 148	0.08 2	0.09 35	0.22 188	0.14 144	0.05 1	0.16 494	0.06 48	0.09 395	0.06 93	0.07 30

GREAT-IGEV	0.19 221	0.11 139	0.39 200	0.22 278	0.33 638	0.14 36	0.15 154	0.18 25	0.22 159	0.14 128	0.16 148	0.09 25	0.09 35	0.23 213	0.14 144	0.06 44	0.50 684	0.06 48	0.06 104	0.07 172	0.53 667
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++	0.15 128	0.09 53	0.27 107	0.21 212	0.13 239	0.14 36	0.11 21	0.23 92	0.19 106	0.15 153	0.14 118	0.11 87	0.11 114	0.19 110	0.12 40	0.06 44	0.21 568	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.28 583

rvit_stereo_0080	0.16 159	0.17 398	0.35 174	0.19 119	0.13 239	0.14 36	0.20 397	0.29 201	0.26 238	0.16 172	0.17 169	0.19 253	0.14 230	0.19 110	0.16 217	0.11 481	0.08 253	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.08 76

whm_eth	0.16 159	0.17 398	0.35 174	0.19 119	0.13 239	0.14 36	0.20 397	0.29 201	0.26 238	0.16 172	0.17 169	0.19 253	0.14 230	0.19 110	0.16 217	0.11 481	0.08 253	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.08 76

DLNR_Zeroshot_test	10.53 719	12.28 727	20.32 733	105.84 744	23.88 740	0.14 36	0.13 75	3.20 713	0.20 120	0.16 172	0.23 261	0.16 208	0.10 76	0.32 374	0.16 217	2.54 715	0.32 660	0.07 153	0.07 203	40.17 744	0.28 583

MGA	0.12 25	0.08 22	0.26 90	0.16 12	0.10 72	0.15 54	0.10 8	0.18 25	0.13 12	0.11 39	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 139	0.12 40	0.07 117	0.16 494	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.09 130

monster-pro	0.13 45	0.09 53	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.25 137	0.20 120	0.09 9	0.11 44	0.08 2	0.07 3	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.24 610	0.05 1	0.09 395	0.05 4	0.13 350

PointNet	0.11 9	0.08 22	0.19 15	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.15 154	0.18 25	0.16 50	0.09 9	0.11 44	0.12 120	0.10 76	0.15 28	0.13 95	0.07 117	0.09 299	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.12 313

aanet-new-90k	0.15 128	0.14 285	0.49 317	0.21 212	0.11 120	0.15 54	0.14 107	0.24 114	0.17 60	0.10 23	0.12 64	0.10 48	0.12 155	0.21 160	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.32 602

aanet-new-22k	0.15 128	0.15 321	0.44 255	0.22 278	0.11 120	0.15 54	0.13 75	0.24 114	0.19 106	0.12 69	0.14 118	0.12 120	0.12 155	0.17 69	0.11 14	0.05 1	0.08 253	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.27 574

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 128	0.23 507	0.58 451	0.17 35	0.12 177	0.15 54	0.14 107	0.25 137	0.18 79	0.11 39	0.14 118	0.12 120	0.10 76	0.15 28	0.11 14	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.22 515

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 91	0.09 53	0.38 191	0.18 66	0.10 72	0.15 54	0.14 107	0.20 48	0.18 79	0.12 69	0.14 118	0.11 87	0.12 155	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.31 596

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 25	0.10 90	0.23 60	0.19 119	0.10 72	0.15 54	0.16 206	0.24 114	0.17 60	0.11 39	0.16 148	0.09 25	0.11 114	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.17 445

Foundation-i1c-attn	0.15 128	0.07 2	0.20 24	0.18 66	0.11 120	0.15 54	0.15 154	0.26 153	0.29 290	0.15 153	0.16 148	0.17 224	0.14 230	0.19 110	0.15 186	0.07 117	0.22 580	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.26 566

LiteMatch	0.13 45	0.15 321	0.19 15	0.20 167	0.10 72	0.15 54	0.17 251	0.18 25	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.22 381	0.16 49	0.23 409	0.08 265	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.08 76

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.18 25	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.11 114	0.17 69	0.14 144	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.13 350

BStereo	0.14 91	0.10 90	0.46 277	0.18 66	0.11 120	0.15 54	0.15 154	0.25 137	0.23 175	0.12 69	0.11 44	0.12 120	0.09 35	0.17 69	0.17 248	0.05 1	0.07 187	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.09 130

MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.18 25	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.16 49	0.14 144	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.13 350

LCMNet	0.12 25	0.08 22	0.20 24	0.16 12	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.19 40	0.20 120	0.10 23	0.11 44	0.11 87	0.10 76	0.20 139	0.16 217	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.14 388

252Zero-FE	0.18 193	0.08 22	0.28 113	0.18 66	0.10 72	0.15 54	0.11 21	0.22 77	0.22 159	0.76 658	0.11 44	0.09 25	0.08 14	0.17 69	0.15 186	0.07 117	0.51 685	0.06 48	0.08 295	0.06 93	0.10 204

MonStereo	0.13 45	0.09 53	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.25 137	0.20 120	0.09 9	0.11 44	0.08 2	0.07 3	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.24 610	0.05 1	0.09 395	0.05 4	0.13 350

Monster-pub-eth3d	0.13 45	0.09 53	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.25 137	0.20 120	0.09 9	0.11 44	0.08 2	0.07 3	0.19 110	0.13 95	0.05 1	0.24 610	0.05 1	0.09 395	0.05 4	0.13 350

asd	0.12 25	0.10 90	0.23 60	0.18 66	0.10 72	0.15 54	0.10 8	0.20 48	0.14 23	0.13 100	0.12 64	0.09 25	0.11 114	0.21 160	0.12 40	0.05 1	0.14 448	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 130

qwe	0.13 45	0.10 90	0.24 67	0.17 35	0.11 120	0.15 54	0.12 37	0.26 153	0.18 79	0.14 128	0.13 83	0.09 25	0.10 76	0.23 213	0.13 95	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.09 130

2.25w	0.13 45	0.10 90	0.24 67	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.10 8	0.20 48	0.19 106	0.14 128	0.18 189	0.09 25	0.10 76	0.23 213	0.15 186	0.05 1	0.17 522	0.05 1	0.08 295	0.05 4	0.12 313

4w-stereo	0.13 45	0.11 139	0.31 138	0.17 35	0.10 72	0.15 54	0.10 8	0.20 48	0.14 23	0.13 100	0.12 64	0.08 2	0.12 155	0.23 213	0.13 95	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.08 295	0.05 4	0.15 407

2.5w	0.13 45	0.10 90	0.23 60	0.18 66	0.09 18	0.15 54	0.15 154	0.21 63	0.16 50	0.12 69	0.13 83	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.12 40	0.05 1	0.19 548	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.12 313

2.75w_new	0.13 45	0.10 90	0.25 77	0.16 12	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.26 153	0.18 79	0.14 128	0.13 83	0.08 2	0.11 114	0.22 188	0.15 186	0.05 1	0.19 548	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.10 204

monsters	0.13 45	0.10 90	0.20 24	0.18 66	0.13 239	0.15 54	0.11 21	0.24 114	0.16 50	0.15 153	0.13 83	0.08 2	0.09 35	0.23 213	0.12 40	0.06 44	0.15 479	0.05 1	0.08 295	0.05 4	0.09 130

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 53	0.26 90	0.18 66	0.11 120	0.15 54	0.11 21	0.17 19	0.11 4	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.07 3	0.17 69	0.12 40	0.06 44	0.15 479	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 22	0.26 90	0.19 119	0.09 18	0.15 54	0.11 21	0.18 25	0.13 12	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 89	0.12 40	0.06 44	0.16 494	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

SCV_C0	0.19 221	0.14 285	0.40 215	0.30 571	0.20 519	0.15 54	0.16 206	0.35 287	0.26 238	0.17 195	0.16 148	0.13 142	0.09 35	0.31 363	0.14 144	0.07 117	0.22 580	0.06 48	0.06 104	0.09 347	0.25 552

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 45	0.15 321	0.21 40	0.27 514	0.09 18	0.15 54	0.13 75	0.23 92	0.21 146	0.12 69	0.11 44	0.10 48	0.13 200	0.22 188	0.13 95	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.07 30

AIO_rvc	0.20 252	0.16 363	0.49 317	0.41 652	0.29 619	0.15 54	0.17 251	0.21 63	0.19 106	0.17 195	0.14 118	0.13 142	0.08 14	0.35 406	0.13 95	0.07 117	0.19 548	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.41 637

AIO_test	0.20 252	0.12 191	0.46 277	0.45 660	0.38 652	0.15 54	0.17 251	0.28 182	0.20 120	0.19 224	0.13 83	0.14 173	0.09 35	0.39 433	0.13 95	0.07 117	0.21 568	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.34 612

MonSter	0.13 45	0.09 53	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.25 137	0.20 120	0.09 9	0.11 44	0.08 2	0.07 3	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.24 610	0.05 1	0.09 395	0.05 4	0.13 350

GIP-stereo	0.16 159	0.12 191	0.25 77	0.24 394	0.22 552	0.15 54	0.14 107	0.32 252	0.21 146	0.11 39	0.16 148	0.13 142	0.09 35	0.20 139	0.13 95	0.07 117	0.13 429	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.32 602

RAStereo	0.14 91	0.15 321	0.40 215	0.22 278	0.11 120	0.15 54	0.18 311	0.25 137	0.24 195	0.13 100	0.17 169	0.11 87	0.09 35	0.15 28	0.13 95	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.05 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 252	0.74 678	0.71 526	0.17 35	0.08 8	0.15 54	0.15 154	0.19 40	0.18 79	0.13 100	0.12 64	0.10 48	0.08 14	0.16 49	0.14 144	0.34 666	0.12 408	0.08 253	0.07 203	0.11 464	0.24 539

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 91	0.09 53	0.37 186	0.18 66	0.10 72	0.15 54	0.14 107	0.20 48	0.18 79	0.12 69	0.14 118	0.11 87	0.12 155	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.31 596

IGEV++	0.19 221	0.13 235	0.38 191	0.30 571	0.19 492	0.15 54	0.15 154	0.32 252	0.18 79	0.13 100	0.16 148	0.12 120	0.11 114	0.24 228	0.15 186	0.07 117	0.32 660	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.42 642

CASnet	0.15 128	0.13 235	0.30 129	0.22 278	0.08 8	0.15 54	0.14 107	0.28 182	0.26 238	0.23 276	0.20 213	0.15 194	0.11 114	0.18 89	0.13 95	0.07 117	0.05 6	0.11 490	0.09 395	0.08 246	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Anonymus	0.13 45	0.08 22	0.20 24	0.19 119	0.10 72	0.16 91	0.14 107	0.21 63	0.17 60	0.11 39	0.09 15	0.14 173	0.12 155	0.18 89	0.15 186	0.08 265	0.09 299	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.11 255

PhaseNet	0.13 45	0.10 90	0.23 60	0.19 119	0.11 120	0.16 91	0.14 107	0.25 137	0.18 79	0.11 39	0.12 64	0.16 208	0.12 155	0.20 139	0.16 217	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.11 255

aanet-new-60k	0.14 91	0.15 321	0.54 404	0.20 167	0.10 72	0.16 91	0.12 37	0.21 63	0.18 79	0.11 39	0.12 64	0.11 87	0.11 114	0.19 110	0.10 2	0.05 1	0.08 253	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.15 407

aanet-new-70k	0.13 45	0.13 235	0.40 215	0.20 167	0.11 120	0.16 91	0.14 107	0.22 77	0.16 50	0.11 39	0.13 83	0.11 87	0.12 155	0.21 160	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.13 350

aanet-new-40k	0.14 91	0.15 321	0.43 244	0.20 167	0.13 239	0.16 91	0.14 107	0.21 63	0.15 38	0.11 39	0.14 118	0.10 48	0.11 114	0.13 4	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.33 608

aanet-32k-new	0.15 128	0.18 423	0.43 244	0.21 212	0.10 72	0.16 91	0.15 154	0.22 77	0.18 79	0.11 39	0.14 118	0.09 25	0.13 200	0.18 89	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.23 525

aanet-new-28k	0.15 128	0.16 363	0.50 338	0.20 167	0.10 72	0.16 91	0.14 107	0.20 48	0.15 38	0.13 100	0.14 118	0.12 120	0.12 155	0.17 69	0.12 40	0.06 44	0.08 253	0.06 48	0.07 203	0.07 172	0.18 451

aanet-new-24k	0.13 45	0.14 285	0.32 151	0.20 167	0.12 177	0.16 91	0.14 107	0.20 48	0.16 50	0.13 100	0.16 148	0.11 87	0.12 155	0.15 28	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.07 30

aanet-new-12k	0.13 45	0.12 191	0.32 151	0.23 339	0.10 72	0.16 91	0.14 107	0.25 137	0.20 120	0.13 100	0.11 44	0.10 48	0.13 200	0.15 28	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.08 246	0.12 313

LACA3	0.10 2	0.11 139	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 91	0.14 107	0.14 6	0.14 23	0.11 39	0.09 15	0.10 48	0.10 76	0.16 49	0.09 1	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

PSi22	0.17 181	0.18 423	0.42 236	0.20 167	0.09 18	0.16 91	0.11 21	0.30 221	0.25 222	0.13 100	0.15 135	0.21 289	0.13 200	0.30 348	0.16 217	0.06 44	0.22 580	0.05 1	0.04 1	0.08 246	0.13 350

Foundation-i1b	0.15 128	0.08 22	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.16 91	0.16 206	0.27 168	0.29 290	0.15 153	0.15 135	0.18 239	0.12 155	0.18 89	0.14 144	0.07 117	0.23 594	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.21 500

Selective-IGEV-i32	0.15 128	0.10 90	0.34 166	0.32 596	0.19 492	0.16 91	0.14 107	0.29 201	0.19 106	0.13 100	0.14 118	0.13 142	0.08 14	0.23 213	0.14 144	0.06 44	0.13 429	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.11 255

LACA2	0.12 25	0.17 398	0.32 151	0.16 12	0.08 8	0.16 91	0.13 75	0.18 25	0.15 38	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.15 28	0.10 2	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 93	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 235	0.17 7	0.16 12	0.07 1	0.16 91	0.12 37	0.16 12	0.12 5	0.09 9	0.07 3	0.09 25	0.10 76	0.14 11	0.10 2	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 53	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 91	0.10 8	0.21 63	0.15 38	0.10 23	0.10 32	0.09 25	0.12 155	0.14 11	0.13 95	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 93	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 25	0.08 22	0.17 7	0.16 12	0.08 8	0.16 91	0.13 75	0.22 77	0.13 12	0.11 39	0.11 44	0.10 48	0.11 114	0.17 69	0.14 144	0.07 117	0.12 408	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.12 313

BridgeDepth	0.11 9	0.11 139	0.22 53	0.19 119	0.07 1	0.16 91	0.12 37	0.18 25	0.13 12	0.08 2	0.09 15	0.14 173	0.14 230	0.15 28	0.11 14	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 32	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 91	0.11 139	0.31 138	0.19 119	0.09 18	0.16 91	0.16 206	0.28 182	0.20 120	0.13 100	0.12 64	0.08 2	0.12 155	0.19 110	0.12 40	0.05 1	0.19 548	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.10 204

1w_stereo	0.13 45	0.09 53	0.17 7	0.19 119	0.10 72	0.16 91	0.15 154	0.27 168	0.22 159	0.14 128	0.16 148	0.08 2	0.12 155	0.19 110	0.14 144	0.05 1	0.10 342	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 130

IGEV	0.12 25	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.11 120	0.16 91	0.13 75	0.22 77	0.17 60	0.12 69	0.15 135	0.09 25	0.07 3	0.16 49	0.12 40	0.06 44	0.10 342	0.06 48	0.07 203	0.05 4	0.08 76

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 22	0.22 53	0.19 119	0.10 72	0.16 91	0.11 21	0.18 25	0.13 12	0.11 39	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 40	0.07 117	0.09 299	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.08 76

MLG-Stereo_test2	0.12 25	0.09 53	0.29 119	0.21 212	0.12 177	0.16 91	0.11 21	0.17 19	0.12 5	0.11 39	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 49	0.11 14	0.08 265	0.13 429	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.09 130

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 91	0.10 90	0.27 107	0.21 212	0.11 120	0.16 91	0.14 107	0.24 114	0.17 60	0.17 195	0.20 213	0.18 239	0.11 114	0.16 49	0.17 248	0.07 117	0.08 253	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.09 130

LG-Stereo	0.14 91	0.13 235	0.30 129	0.21 212	0.11 120	0.16 91	0.18 311	0.23 92	0.19 106	0.12 69	0.18 189	0.11 87	0.09 35	0.15 28	0.14 144	0.06 44	0.07 187	0.08 253	0.08 295	0.07 172	0.07 30

SCV	0.18 193	0.15 321	0.37 186	0.26 477	0.20 519	0.16 91	0.16 206	0.35 287	0.23 175	0.14 128	0.16 148	0.13 142	0.09 35	0.31 363	0.12 40	0.08 265	0.19 548	0.07 153	0.07 203	0.09 347	0.26 566

HUF	0.26 435	0.15 321	0.79 552	0.39 640	0.31 632	0.16 91	0.17 251	0.36 302	0.25 222	0.19 224	0.14 118	0.23 313	0.11 114	0.32 374	0.14 144	0.08 265	0.60 698	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.56 669

GCAP-BAT	0.23 354	0.09 53	1.36 659	0.31 587	0.44 666	0.16 91	0.15 154	0.30 221	0.26 238	0.14 128	0.17 169	0.15 194	0.11 114	0.23 213	0.12 40	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.24 539

Occ-G	0.18 193	0.10 90	0.38 191	0.23 339	0.15 352	0.16 91	0.18 311	0.23 92	0.26 238	0.15 153	0.20 213	0.21 289	0.11 114	0.22 188	0.19 313	0.07 117	0.17 522	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.30 592

AIO-Stereo	0.16 159	0.12 191	0.29 119	0.30 571	0.20 519	0.16 91	0.14 107	0.28 182	0.22 159	0.14 128	0.15 135	0.13 142	0.08 14	0.20 139	0.15 186	0.06 44	0.16 494	0.07 153	0.08 295	0.06 93	0.24 539

RSM	0.14 91	0.11 139	0.25 77	0.29 560	0.16 397	0.16 91	0.15 154	0.24 114	0.20 120	0.13 100	0.13 83	0.15 194	0.09 35	0.22 188	0.13 95	0.06 44	0.06 91	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.11 255

MoCha-V2	0.18 193	0.12 191	0.40 215	0.30 571	0.24 585	0.16 91	0.15 154	0.28 182	0.19 106	0.16 172	0.16 148	0.13 142	0.13 200	0.30 348	0.13 95	0.06 44	0.28 632	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.25 552

plain	0.18 193	0.16 363	0.59 460	0.21 212	0.13 239	0.16 91	0.17 251	0.29 201	0.23 175	0.16 172	0.26 290	0.13 142	0.17 297	0.27 286	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.07 203	0.10 412	0.07 30

MaDis-Stereo	0.15 128	0.17 398	0.39 200	0.19 119	0.15 352	0.16 91	0.13 75	0.26 153	0.22 159	0.13 100	0.15 135	0.14 173	0.11 114	0.17 69	0.17 248	0.08 265	0.07 187	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.06 13

MIF-Stereo (partial)	0.18 193	0.13 235	0.50 338	0.22 278	0.15 352	0.16 91	0.13 75	0.29 201	0.26 238	0.17 195	0.26 290	0.16 208	0.17 297	0.25 249	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.08 76

GCAPDPT-zeroshot	0.22 320	0.09 53	1.28 650	0.31 587	0.43 663	0.16 91	0.15 154	0.30 221	0.26 238	0.14 128	0.17 169	0.15 194	0.11 114	0.23 213	0.12 40	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.24 539

Selective-IGEV	0.15 128	0.10 90	0.34 166	0.32 596	0.19 492	0.16 91	0.14 107	0.29 201	0.20 120	0.13 100	0.14 118	0.13 142	0.08 14	0.23 213	0.14 144	0.06 44	0.13 429	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.11 255

quiztm	0.16 159	0.19 441	0.37 186	0.22 278	0.15 352	0.17 128	0.17 251	0.36 302	0.24 195	0.18 217	0.21 233	0.14 173	0.10 76	0.17 69	0.14 144	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.08 246	0.07 30

DF	0.16 159	0.09 53	0.31 138	0.31 587	0.16 397	0.17 128	0.15 154	0.26 153	0.18 79	0.14 128	0.23 261	0.19 253	0.11 114	0.24 228	0.16 217	0.08 265	0.23 594	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.09 130

aanet-new-36k	0.14 91	0.17 398	0.45 261	0.22 278	0.09 18	0.17 128	0.15 154	0.24 114	0.18 79	0.12 69	0.14 118	0.10 48	0.11 114	0.18 89	0.11 14	0.05 1	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.12 313

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 91	0.12 191	0.42 236	0.18 66	0.12 177	0.17 128	0.14 107	0.24 114	0.18 79	0.11 39	0.14 118	0.13 142	0.11 114	0.17 69	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.19 469

Foundation-i1	0.16 159	0.08 22	0.21 40	0.21 212	0.13 239	0.17 128	0.15 154	0.33 271	0.32 333	0.16 172	0.17 169	0.22 297	0.13 200	0.19 110	0.16 217	0.07 117	0.23 594	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.16 424

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 35	0.10 72	0.17 128	0.13 75	0.11 1	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 188	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.08 295	0.05 4	0.06 13

Replicate-Monster	0.15 128	0.12 191	0.40 215	0.17 35	0.10 72	0.17 128	0.10 8	0.24 114	0.20 120	0.12 69	0.10 32	0.10 48	0.10 76	0.28 310	0.12 40	0.06 44	0.31 655	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.21 500

MSCF	0.20 252	0.14 285	0.31 138	0.40 645	0.29 619	0.17 128	0.15 154	0.29 201	0.22 159	0.17 195	0.16 148	0.11 87	0.13 200	0.24 228	0.15 186	0.07 117	0.23 594	0.06 48	0.08 295	0.07 172	0.57 672

water-stereo	0.15 128	0.11 139	0.32 151	0.19 119	0.10 72	0.17 128	0.14 107	0.26 153	0.20 120	0.18 217	0.23 261	0.16 208	0.16 272	0.14 11	0.14 144	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.11 255

4.25_new	0.13 45	0.12 191	0.26 90	0.18 66	0.10 72	0.17 128	0.12 37	0.22 77	0.15 38	0.13 100	0.13 83	0.09 25	0.10 76	0.22 188	0.14 144	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.11 255

4.5w_new	0.13 45	0.12 191	0.26 90	0.18 66	0.10 72	0.17 128	0.12 37	0.22 77	0.15 38	0.13 100	0.13 83	0.09 25	0.10 76	0.22 188	0.14 144	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.11 255

4.25w-stereo	0.13 45	0.12 191	0.26 90	0.18 66	0.10 72	0.17 128	0.12 37	0.22 77	0.15 38	0.13 100	0.13 83	0.09 25	0.10 76	0.22 188	0.14 144	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.11 255

3.5w_stereo	0.12 25	0.11 139	0.21 40	0.17 35	0.09 18	0.17 128	0.09 2	0.23 92	0.17 60	0.14 128	0.13 83	0.10 48	0.11 114	0.22 188	0.13 95	0.05 1	0.11 379	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 76

2w_stereo	0.13 45	0.11 139	0.21 40	0.18 66	0.09 18	0.17 128	0.14 107	0.29 201	0.20 120	0.15 153	0.14 118	0.08 2	0.11 114	0.15 28	0.13 95	0.05 1	0.12 408	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

SGD-Stereo	0.12 25	0.08 22	0.18 11	0.17 35	0.07 1	0.17 128	0.13 75	0.19 40	0.17 60	0.12 69	0.13 83	0.11 87	0.12 155	0.19 110	0.12 40	0.08 265	0.04 1	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.05 1

HART	0.20 252	0.14 285	0.42 236	0.26 477	0.24 585	0.17 128	0.16 206	0.32 252	0.25 222	0.15 153	0.26 290	0.17 224	0.09 35	0.24 228	0.14 144	0.06 44	0.36 670	0.07 153	0.05 32	0.08 246	0.27 574

fast-iter	0.21 293	0.16 363	0.50 338	0.18 66	0.15 352	0.17 128	0.16 206	0.35 287	0.22 159	0.38 518	0.38 437	0.36 476	0.24 417	0.29 332	0.22 389	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.09 395	0.09 347	0.08 76

CoSv	0.21 293	0.16 363	0.50 338	0.18 66	0.15 352	0.17 128	0.16 206	0.35 287	0.22 159	0.38 518	0.38 437	0.36 476	0.24 417	0.29 332	0.22 389	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.09 395	0.09 347	0.08 76

fffft	0.14 91	0.12 191	0.30 129	0.19 119	0.10 72	0.17 128	0.18 311	0.23 92	0.17 60	0.14 128	0.11 44	0.13 142	0.10 76	0.24 228	0.18 278	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.09 130
1: 1. 1
mms	0.15 128	0.14 285	0.25 77	0.20 167	0.15 352	0.17 128	0.17 251	0.21 63	0.19 106	0.14 128	0.18 189	0.14 173	0.09 35	0.26 271	0.15 186	0.06 44	0.07 187	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.19 469

ours_stereo	0.15 128	0.14 285	0.29 119	0.21 212	0.14 284	0.17 128	0.18 311	0.21 63	0.20 120	0.13 100	0.18 189	0.14 173	0.10 76	0.24 228	0.15 186	0.06 44	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.13 350

rvit_stereo_0083	0.17 181	0.13 235	0.29 119	0.21 212	0.13 239	0.17 128	0.17 251	0.23 92	0.36 393	0.16 172	0.22 247	0.19 253	0.17 297	0.21 160	0.17 248	0.11 481	0.10 342	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.08 76

rvit_stereo_0081	0.16 159	0.13 235	0.30 129	0.21 212	0.12 177	0.17 128	0.17 251	0.24 114	0.34 364	0.17 195	0.19 201	0.18 239	0.15 251	0.20 139	0.17 248	0.11 481	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.09 347	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 159	0.13 235	0.30 129	0.21 212	0.12 177	0.17 128	0.17 251	0.24 114	0.34 364	0.17 195	0.19 201	0.18 239	0.15 251	0.20 139	0.17 248	0.11 481	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.09 347	0.07 30

rvit_stereo_ft	0.18 193	0.19 441	0.43 244	0.25 436	0.14 284	0.17 128	0.21 425	0.30 221	0.28 267	0.17 195	0.19 201	0.20 273	0.17 297	0.22 188	0.18 278	0.11 481	0.07 187	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.08 76

RSM++	0.14 91	0.11 139	0.25 77	0.32 596	0.17 429	0.17 128	0.15 154	0.23 92	0.21 146	0.12 69	0.12 64	0.14 173	0.09 35	0.21 160	0.13 95	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.11 255

CAS++	0.17 181	0.13 235	0.35 174	0.18 66	0.13 239	0.17 128	0.16 206	0.42 387	0.25 222	0.19 224	0.18 189	0.13 142	0.10 76	0.22 188	0.12 40	0.12 521	0.10 342	0.11 490	0.08 295	0.10 412	0.09 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.15 128	0.12 191	0.45 261	0.21 212	0.14 284	0.17 128	0.13 75	0.20 48	0.19 106	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.11 114	0.18 89	0.17 248	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.07 30

MIM_Stereo	0.20 252	0.17 398	0.55 414	0.20 167	0.21 536	0.17 128	0.14 107	0.37 319	0.27 256	0.28 335	0.35 402	0.23 313	0.13 200	0.28 310	0.16 217	0.06 44	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.15 407

GLC_STEREO	0.15 128	0.11 139	0.31 138	0.22 278	0.09 18	0.17 128	0.15 154	0.24 114	0.28 267	0.17 195	0.20 213	0.17 224	0.11 114	0.24 228	0.17 248	0.07 117	0.09 299	0.09 351	0.08 295	0.07 172	0.07 30

PFNet+	0.21 293	0.11 139	0.54 404	0.22 278	0.12 177	0.17 128	0.18 311	0.31 243	0.36 393	0.33 438	0.32 361	0.24 334	0.16 272	0.33 384	0.18 278	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.10 456	0.08 246	0.12 313

MCSU-Stereo	0.14 91	0.07 2	0.29 119	0.18 66	0.15 352	0.18 159	0.13 75	0.17 19	0.14 23	0.11 39	0.16 148	0.11 87	0.08 14	0.22 188	0.13 95	0.06 44	0.22 580	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.24 539

aanet-new-32k	0.13 45	0.15 321	0.39 200	0.20 167	0.11 120	0.18 159	0.13 75	0.19 40	0.14 23	0.12 69	0.12 64	0.13 142	0.12 155	0.15 28	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 313

aanet-new-30k	0.13 45	0.15 321	0.39 200	0.20 167	0.11 120	0.18 159	0.13 75	0.19 40	0.14 23	0.12 69	0.12 64	0.13 142	0.12 155	0.15 28	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 313

aanet-new-8k	0.14 91	0.14 285	0.34 166	0.21 212	0.10 72	0.18 159	0.15 154	0.29 201	0.22 159	0.11 39	0.12 64	0.10 48	0.13 200	0.18 89	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.11 255

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 45	0.10 90	0.26 90	0.18 66	0.14 284	0.18 159	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.21 233	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.08 76

Foundation-i1a	0.16 159	0.08 22	0.20 24	0.18 66	0.11 120	0.18 159	0.16 206	0.26 153	0.30 308	0.17 195	0.16 148	0.19 253	0.13 200	0.21 160	0.14 144	0.07 117	0.21 568	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.26 566

VMStereo-Base	0.14 91	0.09 53	0.29 119	0.16 12	0.09 18	0.18 159	0.12 37	0.24 114	0.25 222	0.15 153	0.22 247	0.17 224	0.13 200	0.19 110	0.14 144	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.08 76

gcap_with_dpt	0.13 45	0.10 90	0.27 107	0.18 66	0.14 284	0.18 159	0.15 154	0.26 153	0.21 146	0.16 172	0.21 233	0.09 25	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.10 204

WQFJA1++	0.48 618	0.07 2	0.86 580	0.23 339	0.19 492	0.18 159	0.11 21	0.21 63	0.14 23	2.23 707	0.12 64	0.23 313	0.11 114	0.21 160	0.14 144	0.08 265	0.19 548	0.06 48	0.09 395	4.02 717	0.20 487

NLSM3	0.14 91	0.12 191	0.25 77	0.21 212	0.13 239	0.18 159	0.16 206	0.32 252	0.25 222	0.12 69	0.15 135	0.12 120	0.13 200	0.17 69	0.15 186	0.05 1	0.05 6	0.08 253	0.08 295	0.05 4	0.08 76

gasm-f	0.20 252	0.12 191	0.36 180	0.35 619	0.36 648	0.18 159	0.17 251	0.23 92	0.18 79	0.14 128	0.19 201	0.10 48	0.11 114	0.20 139	0.19 313	0.08 265	0.28 632	0.06 48	0.05 32	0.09 347	0.57 672

FlowAnything_test	0.15 128	0.12 191	0.23 60	0.21 212	0.12 177	0.18 159	0.16 206	0.25 137	0.17 60	0.15 153	0.13 83	0.15 194	0.14 230	0.19 110	0.17 248	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.12 537	0.08 246	0.10 204

GASTEREO	0.20 252	0.15 321	0.31 138	0.40 645	0.29 619	0.18 159	0.15 154	0.29 201	0.22 159	0.18 217	0.17 169	0.11 87	0.13 200	0.25 249	0.15 186	0.07 117	0.23 594	0.06 48	0.08 295	0.06 93	0.57 672

3.25w_new	0.13 45	0.09 53	0.24 67	0.17 35	0.09 18	0.18 159	0.10 8	0.23 92	0.18 79	0.15 153	0.13 83	0.10 48	0.11 114	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.17 522	0.05 1	0.06 104	0.04 1	0.11 255

3.25w	0.13 45	0.09 53	0.24 67	0.17 35	0.09 18	0.18 159	0.10 8	0.23 92	0.18 79	0.15 153	0.13 83	0.10 48	0.11 114	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.17 522	0.05 1	0.06 104	0.04 1	0.11 255

3.75w	0.12 25	0.10 90	0.21 40	0.17 35	0.11 120	0.18 159	0.12 37	0.24 114	0.15 38	0.13 100	0.12 64	0.08 2	0.10 76	0.18 89	0.12 40	0.05 1	0.14 448	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

rvit_0105_6	0.20 252	0.16 363	0.41 226	0.23 339	0.14 284	0.18 159	0.20 397	0.31 243	0.39 435	0.18 217	0.22 247	0.23 313	0.18 331	0.26 271	0.18 278	0.16 595	0.13 429	0.13 552	0.11 494	0.11 464	0.09 130

WCG-NET	0.15 128	0.12 191	0.31 138	0.18 66	0.09 18	0.18 159	0.17 251	0.23 92	0.29 290	0.18 217	0.22 247	0.15 194	0.12 155	0.19 110	0.13 95	0.06 44	0.12 408	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.06 13

MGS-Stereo	0.15 128	0.12 191	0.38 191	0.19 119	0.11 120	0.18 159	0.17 251	0.21 63	0.23 175	0.14 128	0.24 271	0.16 208	0.10 76	0.19 110	0.13 95	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.10 412	0.07 30

CES	0.14 91	0.08 22	0.24 67	0.17 35	0.23 568	0.18 159	0.15 154	0.24 114	0.20 120	0.14 128	0.18 189	0.14 173	0.10 76	0.19 110	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.08 246	0.20 487

MC-Stereo	0.18 193	0.10 90	0.36 180	0.28 542	0.14 284	0.18 159	0.15 154	0.24 114	0.20 120	0.21 246	0.24 271	0.16 208	0.13 200	0.25 249	0.14 144	0.07 117	0.17 522	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.30 592

DisPM	0.20 252	0.11 139	0.52 379	0.24 394	0.13 239	0.18 159	0.19 357	0.30 221	0.31 320	0.33 438	0.34 394	0.23 313	0.16 272	0.34 399	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.12 313

test-3	0.18 193	0.10 90	0.48 300	0.23 339	0.14 284	0.18 159	0.16 206	0.32 252	0.29 290	0.26 309	0.17 169	0.22 297	0.13 200	0.26 271	0.19 313	0.06 44	0.14 448	0.08 253	0.08 295	0.06 93	0.10 204

test_1	0.18 193	0.10 90	0.48 300	0.23 339	0.14 284	0.18 159	0.16 206	0.32 252	0.29 290	0.26 309	0.17 169	0.22 297	0.13 200	0.26 271	0.19 313	0.06 44	0.14 448	0.08 253	0.08 295	0.06 93	0.10 204

RAFT_R40	0.22 320	0.11 139	0.52 379	0.25 436	0.13 239	0.18 159	0.18 311	0.32 252	0.31 320	0.33 438	0.33 383	0.30 419	0.23 396	0.55 505	0.19 313	0.08 265	0.05 6	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.07 30

RAFT-IKP	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.18 159	0.15 154	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.26 271	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

CREStereo++_RVC	0.16 159	0.09 53	0.42 236	0.17 35	0.11 120	0.18 159	0.13 75	0.23 92	0.31 320	0.21 246	0.31 349	0.13 142	0.11 114	0.17 69	0.16 217	0.07 117	0.04 1	0.06 48	0.15 600	0.06 93	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	0.20 252	0.24 520	0.49 317	0.22 278	0.11 120	0.18 159	0.18 311	0.35 287	0.29 290	0.25 299	0.36 417	0.25 347	0.17 297	0.25 249	0.17 248	0.06 44	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.11 255

TS12	0.13 45	0.09 53	0.21 40	0.21 212	0.09 18	0.19 187	0.14 107	0.24 114	0.17 60	0.15 153	0.19 201	0.12 120	0.13 200	0.18 89	0.16 217	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.06 13

aanet-new-10k	0.14 91	0.15 321	0.37 186	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.14 107	0.26 153	0.18 79	0.13 100	0.13 83	0.11 87	0.12 155	0.15 28	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.10 204

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 91	0.10 90	0.25 77	0.18 66	0.15 352	0.19 187	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 91	0.10 90	0.27 107	0.18 66	0.14 284	0.19 187	0.15 154	0.25 137	0.22 159	0.16 172	0.22 247	0.10 48	0.09 35	0.15 28	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.10 204

GEAStereo	0.20 252	0.10 90	0.31 138	0.35 619	0.42 660	0.19 187	0.16 206	0.23 92	0.18 79	0.14 128	0.15 135	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.18 278	0.08 265	0.28 632	0.06 48	0.05 32	0.08 246	0.57 672

GSStereo	0.21 293	0.10 90	0.31 138	0.36 628	0.42 660	0.19 187	0.16 206	0.38 328	0.21 146	0.14 128	0.15 135	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.18 278	0.08 265	0.31 655	0.06 48	0.06 104	0.08 246	0.63 681

FE-Mocha	0.18 193	0.11 139	0.40 215	0.26 477	0.14 284	0.19 187	0.14 107	0.36 302	0.24 195	0.24 286	0.24 271	0.23 313	0.14 230	0.27 286	0.19 313	0.08 265	0.08 253	0.08 253	0.08 295	0.07 172	0.08 76

AdaDepth	0.13 45	0.10 90	0.32 151	0.20 167	0.11 120	0.19 187	0.13 75	0.16 12	0.16 50	0.10 23	0.10 32	0.10 48	0.09 35	0.19 110	0.12 40	0.05 1	0.11 379	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.11 255

MM-Stereo_test3	0.19 221	0.15 321	0.39 200	0.25 436	0.15 352	0.19 187	0.22 460	0.42 387	0.40 446	0.17 195	0.24 271	0.17 224	0.12 155	0.22 188	0.16 217	0.08 265	0.21 568	0.08 253	0.06 104	0.09 347	0.11 255

SMoEStereo_RVC	0.14 91	0.15 321	0.29 119	0.19 119	0.10 72	0.19 187	0.17 251	0.21 63	0.21 146	0.15 153	0.13 83	0.12 120	0.11 114	0.25 249	0.16 217	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.06 104	0.06 93	0.08 76

fffy	0.15 128	0.14 285	0.31 138	0.21 212	0.14 284	0.19 187	0.18 311	0.24 114	0.19 106	0.13 100	0.17 169	0.15 194	0.13 200	0.25 249	0.15 186	0.06 44	0.08 253	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.15 407

WCG-NET（raft）	0.16 159	0.14 285	0.32 151	0.18 66	0.09 18	0.19 187	0.16 206	0.24 114	0.27 256	0.19 224	0.19 201	0.20 273	0.12 155	0.22 188	0.13 95	0.06 44	0.17 522	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.07 30

gcap-zeroshot	0.14 91	0.10 90	0.28 113	0.18 66	0.15 352	0.19 187	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.09 130

test_for_model	0.14 91	0.10 90	0.25 77	0.18 66	0.15 352	0.19 187	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.08 76

testlalala	0.14 91	0.10 90	0.28 113	0.18 66	0.15 352	0.19 187	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.09 130

4D-IteraStereo	0.20 252	0.21 469	0.62 478	0.21 212	0.14 284	0.19 187	0.17 251	0.29 201	0.28 267	0.24 286	0.20 213	0.20 273	0.10 76	0.22 188	0.18 278	0.07 117	0.07 187	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.33 608

RCA-Stereo	0.17 181	0.10 90	0.33 161	0.20 167	0.11 120	0.19 187	0.17 251	0.39 350	0.36 393	0.21 246	0.25 281	0.17 224	0.17 297	0.18 89	0.15 186	0.07 117	0.14 448	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.08 76

DCANet-4	0.20 252	0.11 139	0.58 451	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.39 350	0.42 468	0.29 360	0.31 349	0.17 224	0.22 381	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

fff	0.20 252	0.15 321	0.57 435	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.38 328	0.46 517	0.29 360	0.31 349	0.18 239	0.28 481	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

ADStereo(finetuned)	0.21 293	0.15 321	0.59 460	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.37 319	0.41 456	0.30 383	0.31 349	0.19 253	0.31 525	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.10 204

test_4	0.19 221	0.16 363	0.39 200	0.24 394	0.13 239	0.19 187	0.21 425	0.27 168	0.24 195	0.24 286	0.47 544	0.22 297	0.13 200	0.27 286	0.18 278	0.06 44	0.06 91	0.09 351	0.09 395	0.07 172	0.06 13

iRaft-Stereo_5w	0.25 412	0.24 520	0.50 338	0.23 339	0.18 458	0.19 187	0.19 357	0.39 350	0.35 377	0.28 335	0.36 417	0.34 457	0.23 396	0.66 571	0.28 469	0.07 117	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.09 347	0.14 388

Patchmatch Stereo++	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.14 107	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.27 286	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130
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	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.15 154	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.25 249	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

ROB_FTStereo_v2	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.15 154	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.25 249	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

ROB_FTStereo	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.13 75	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.25 249	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

HUI-Stereo	0.19 221	0.13 235	0.52 379	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.14 107	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.23 213	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

ASMatch	0.23 354	0.11 139	0.55 414	0.25 436	0.14 284	0.19 187	0.16 206	0.32 252	0.30 308	0.28 335	0.68 630	0.28 385	0.26 449	0.50 477	0.22 389	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.11 255

SST-Stereo	0.22 320	0.11 139	0.52 379	0.25 436	0.14 284	0.19 187	0.17 251	0.32 252	0.26 238	0.34 459	0.33 383	0.29 398	0.25 430	0.56 512	0.18 278	0.08 265	0.05 6	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.07 30

Pruner-Stereo	0.20 252	0.12 191	0.49 317	0.29 560	0.12 177	0.19 187	0.17 251	0.32 252	0.31 320	0.33 438	0.32 361	0.25 347	0.15 251	0.25 249	0.22 389	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.10 204

DeepStereo_RVC	0.19 221	0.12 191	0.47 285	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.16 206	0.29 201	0.24 195	0.28 335	0.27 304	0.23 313	0.28 481	0.24 228	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.09 347	0.10 204

iGMRVC	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.15 154	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.27 286	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

IRAFT_RVC	0.23 354	0.15 321	0.54 404	0.26 477	0.12 177	0.19 187	0.23 489	0.41 380	0.39 435	0.31 400	0.30 337	0.29 398	0.24 417	0.55 505	0.23 409	0.08 265	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.08 76

iRAFT	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.14 107	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.27 286	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

AnonymousM	0.19 221	0.20 456	0.30 129	0.18 66	0.10 72	0.19 187	0.17 251	0.32 252	0.27 256	0.27 321	0.21 233	0.18 239	0.14 230	0.21 160	0.16 217	0.09 366	0.08 253	0.38 670	0.15 600	0.06 93	0.08 76

rafts_anoy	0.21 293	0.22 488	0.49 317	0.25 436	0.24 585	0.19 187	0.17 251	0.34 278	0.32 333	0.24 286	0.25 281	0.20 273	0.16 272	0.25 249	0.21 371	0.08 265	0.19 548	0.11 490	0.12 537	0.09 347	0.09 130

raftrobust	0.19 221	0.19 441	0.42 236	0.23 339	0.24 585	0.19 187	0.13 75	0.33 271	0.28 267	0.26 309	0.20 213	0.19 253	0.17 297	0.23 213	0.17 248	0.08 265	0.10 342	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.09 130

DCANet	0.20 252	0.15 321	0.57 435	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.37 319	0.41 456	0.30 383	0.31 349	0.19 253	0.23 396	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.10 204

csc	0.20 252	0.15 321	0.57 435	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.38 328	0.46 517	0.29 360	0.31 349	0.18 239	0.28 481	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

cscssc	0.20 252	0.15 321	0.57 435	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.38 328	0.46 517	0.29 360	0.31 349	0.18 239	0.28 481	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 252	0.23 507	0.49 317	0.21 212	0.16 397	0.19 187	0.17 251	0.35 287	0.32 333	0.26 309	0.33 383	0.20 273	0.17 297	0.21 160	0.17 248	0.06 44	0.10 342	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.11 255

aanet-new	0.14 91	0.13 235	0.39 200	0.21 212	0.14 284	0.20 228	0.15 154	0.25 137	0.18 79	0.12 69	0.14 118	0.10 48	0.16 272	0.19 110	0.11 14	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.13 350

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 45	0.11 139	0.28 113	0.21 212	0.13 239	0.20 228	0.16 206	0.23 92	0.18 79	0.12 69	0.17 169	0.11 87	0.12 155	0.15 28	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 45	0.09 53	0.23 60	0.19 119	0.14 284	0.20 228	0.16 206	0.25 137	0.19 106	0.12 69	0.15 135	0.14 173	0.13 200	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.04 1	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.13 350

RT-Monster	0.16 159	0.09 53	0.25 77	0.18 66	0.14 284	0.20 228	0.12 37	0.31 243	0.33 352	0.25 299	0.22 247	0.17 224	0.13 200	0.19 110	0.15 186	0.07 117	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.10 204

IGEV-FE	0.23 354	0.11 139	0.82 563	0.21 212	0.23 568	0.20 228	0.19 357	0.38 328	0.23 175	0.34 459	0.22 247	0.29 398	0.14 230	0.24 228	0.20 341	0.07 117	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.35 616

Zero-FE251	0.17 181	0.09 53	0.38 191	0.18 66	0.10 72	0.20 228	0.13 75	0.20 48	0.15 38	0.75 655	0.13 83	0.13 142	0.11 114	0.16 49	0.16 217	0.08 265	0.10 342	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.18 451

depthmonostereo	0.15 128	0.12 191	0.34 166	0.19 119	0.09 18	0.20 228	0.15 154	0.28 182	0.24 195	0.16 172	0.18 189	0.16 208	0.18 331	0.21 160	0.14 144	0.07 117	0.07 187	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.08 76

MM-Stereo_test1	0.20 252	0.13 235	0.45 261	0.24 394	0.12 177	0.20 228	0.21 425	0.36 302	0.32 333	0.23 276	0.22 247	0.15 194	0.14 230	0.28 310	0.16 217	0.07 117	0.24 610	0.08 253	0.07 203	0.09 347	0.21 500

castereo	0.14 91	0.11 139	0.22 53	0.19 119	0.10 72	0.20 228	0.19 357	0.32 252	0.28 267	0.13 100	0.18 189	0.16 208	0.16 272	0.16 49	0.14 144	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.07 30

999	0.15 128	0.13 235	0.30 129	0.19 119	0.12 177	0.20 228	0.17 251	0.25 137	0.20 120	0.14 128	0.16 148	0.14 173	0.11 114	0.36 415	0.16 217	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.08 76

rvit_0105_4	0.21 293	0.17 398	0.49 317	0.23 339	0.14 284	0.20 228	0.23 489	0.35 287	0.40 446	0.19 224	0.24 271	0.25 347	0.20 360	0.28 310	0.18 278	0.16 595	0.13 429	0.12 525	0.11 494	0.11 464	0.10 204

rvit_stereo_0081_aga	0.17 181	0.17 398	0.40 215	0.21 212	0.14 284	0.20 228	0.17 251	0.24 114	0.26 238	0.18 217	0.21 233	0.20 273	0.14 230	0.20 139	0.15 186	0.12 521	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.10 412	0.08 76

Pointernet	0.15 128	0.08 22	0.35 174	0.19 119	0.12 177	0.20 228	0.12 37	0.34 278	0.25 222	0.15 153	0.16 148	0.13 142	0.11 114	0.18 89	0.13 95	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

RAFT-Stereo-weight	0.17 181	0.10 90	0.31 138	0.20 167	0.12 177	0.20 228	0.16 206	0.38 328	0.33 352	0.25 299	0.20 213	0.19 253	0.10 76	0.19 110	0.16 217	0.07 117	0.13 429	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.09 130

H2IRNET	0.19 221	0.18 423	0.50 338	0.22 278	0.12 177	0.20 228	0.16 206	0.28 182	0.31 320	0.17 195	0.32 361	0.25 347	0.20 360	0.24 228	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.10 456	0.10 412	0.08 76

IGEVStereo-DCA	0.20 252	0.17 398	0.41 226	0.22 278	0.15 352	0.20 228	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.19 224	0.12 64	0.14 173	0.12 155	0.38 428	0.31 497	0.07 117	0.16 494	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 620

rrr	0.22 320	0.17 398	0.79 552	0.22 278	0.15 352	0.20 228	0.18 311	0.40 361	0.27 256	0.19 224	0.12 64	0.14 173	0.12 155	0.38 428	0.31 497	0.07 117	0.16 494	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.28 583

IGEV_Zeroshot_test	0.23 354	0.11 139	0.82 563	0.21 212	0.23 568	0.20 228	0.19 357	0.38 328	0.23 175	0.34 459	0.22 247	0.29 398	0.14 230	0.24 228	0.20 341	0.07 117	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.35 616

LoS_RVC	0.14 91	0.11 139	0.32 151	0.18 66	0.16 397	0.20 228	0.18 311	0.21 63	0.18 79	0.14 128	0.20 213	0.12 120	0.17 297	0.17 69	0.14 144	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.14 388

CAS	0.16 159	0.07 2	0.29 119	0.42 655	0.17 429	0.20 228	0.18 311	0.23 92	0.20 120	0.15 153	0.19 201	0.11 87	0.10 76	0.15 28	0.14 144	0.31 664	0.04 1	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.16 424

ProNet	0.16 159	0.13 235	0.36 180	0.21 212	0.15 352	0.20 228	0.19 357	0.29 201	0.23 175	0.14 128	0.13 83	0.13 142	0.12 155	0.25 249	0.13 95	0.06 44	0.09 299	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.22 515

HHNet	0.23 354	0.12 191	0.66 498	0.19 119	0.18 458	0.20 228	0.20 397	0.36 302	0.32 333	0.33 438	0.59 603	0.19 253	0.21 372	0.24 228	0.31 497	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.08 246	0.12 313

AAGNet	0.34 545	0.12 191	0.53 390	0.26 477	0.16 397	0.20 228	0.19 357	0.31 243	0.29 290	0.35 478	0.35 402	0.27 372	0.30 508	0.44 457	2.56 708	0.08 265	0.05 6	0.10 432	0.07 203	0.09 347	0.07 30

PSM-softLoss	0.22 320	0.11 139	0.53 390	0.25 436	0.12 177	0.20 228	0.17 251	0.39 350	0.29 290	0.29 360	0.32 361	0.24 334	0.16 272	0.53 494	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.09 395	0.08 246	0.12 313

KMStereo	0.22 320	0.11 139	0.53 390	0.25 436	0.12 177	0.20 228	0.17 251	0.39 350	0.29 290	0.29 360	0.32 361	0.24 334	0.16 272	0.53 494	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.09 395	0.08 246	0.12 313

RAFT-345	0.22 320	0.11 139	0.55 414	0.22 278	0.12 177	0.20 228	0.16 206	0.27 168	0.28 267	0.27 321	0.65 624	0.20 273	0.17 297	0.55 505	0.22 389	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.07 30

cross-raft	0.18 193	0.12 191	0.40 215	0.27 514	0.16 397	0.20 228	0.24 514	0.34 278	0.24 195	0.23 276	0.28 312	0.29 398	0.15 251	0.19 110	0.16 217	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.07 30

iRaftStereo_RVC	0.17 181	0.16 363	0.35 174	0.21 212	0.11 120	0.20 228	0.17 251	0.34 278	0.25 222	0.20 236	0.25 281	0.19 253	0.12 155	0.21 160	0.16 217	0.07 117	0.12 408	0.10 432	0.09 395	0.09 347	0.14 388

test_xeample3	0.22 320	0.17 398	0.81 559	0.21 212	0.15 352	0.20 228	0.18 311	0.40 361	0.25 222	0.19 224	0.12 64	0.13 142	0.12 155	0.34 399	0.33 516	0.07 117	0.20 563	0.07 153	0.08 295	0.08 246	0.34 612

CFNet-RSSM	0.18 193	0.10 90	0.45 261	0.20 167	0.12 177	0.20 228	0.16 206	0.40 361	0.31 320	0.23 276	0.21 233	0.26 367	0.15 251	0.21 160	0.14 144	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.06 13

Gwc-CoAtRS	0.17 181	0.10 90	0.41 226	0.20 167	0.12 177	0.20 228	0.15 154	0.34 278	0.29 290	0.23 276	0.23 261	0.27 372	0.15 251	0.21 160	0.14 144	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.07 30

HLF11	0.20 252	0.20 456	0.68 507	0.16 12	0.12 177	0.21 259	0.12 37	0.39 350	0.25 222	0.21 246	0.30 337	0.19 253	0.18 331	0.38 428	0.22 389	0.09 366	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.08 246	0.09 130

TestStereo_HL2	0.20 252	0.19 441	0.54 404	0.17 35	0.11 120	0.21 259	0.15 154	0.35 287	0.31 320	0.23 276	0.31 349	0.19 253	0.17 297	0.40 438	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.09 130

GGDA	0.19 221	0.20 456	0.53 390	0.18 66	0.10 72	0.21 259	0.16 206	0.35 287	0.32 333	0.22 266	0.29 321	0.19 253	0.16 272	0.38 428	0.18 278	0.08 265	0.05 6	0.06 48	0.06 104	0.08 246	0.09 130

DilatedVolume-Stereo	0.15 128	0.09 53	0.26 90	0.18 66	0.10 72	0.21 259	0.14 107	0.24 114	0.22 159	0.22 266	0.21 233	0.16 208	0.15 251	0.24 228	0.17 248	0.07 117	0.07 187	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.08 76

LG-G_1	0.12 25	0.08 22	0.28 113	0.20 167	0.09 18	0.21 259	0.09 2	0.20 48	0.12 5	0.11 39	0.10 32	0.11 87	0.10 76	0.22 188	0.11 14	0.07 117	0.09 299	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 313

LG-G	0.12 25	0.08 22	0.28 113	0.20 167	0.09 18	0.21 259	0.09 2	0.20 48	0.12 5	0.11 39	0.10 32	0.11 87	0.10 76	0.22 188	0.11 14	0.07 117	0.09 299	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 313

MM-Stereo_test2	0.19 221	0.11 139	0.47 285	0.25 436	0.11 120	0.21 259	0.20 397	0.28 182	0.24 195	0.16 172	0.17 169	0.13 142	0.11 114	0.21 160	0.14 144	0.06 44	0.26 623	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.41 637

AIO-test1	0.21 293	0.22 488	0.56 424	0.31 587	0.24 585	0.21 259	0.16 206	0.42 387	0.37 408	0.17 195	0.26 290	0.18 239	0.12 155	0.29 332	0.15 186	0.08 265	0.07 187	0.10 432	0.11 494	0.07 172	0.10 204

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 90	0.21 40	0.18 66	0.09 18	0.21 259	0.14 107	0.14 6	0.17 60	0.11 39	0.10 32	0.09 25	0.08 14	0.21 160	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13

trnet	0.14 91	0.09 53	0.26 90	0.15 4	0.07 1	0.21 259	0.12 37	0.25 137	0.26 238	0.16 172	0.21 233	0.15 194	0.13 200	0.19 110	0.14 144	0.09 366	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.06 13

ff7	0.18 193	0.13 235	0.41 226	0.21 212	0.15 352	0.21 259	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.21 246	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.25 617	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 620

ffff	0.18 193	0.13 235	0.41 226	0.21 212	0.15 352	0.21 259	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.21 246	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.25 617	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 620

11t	0.18 193	0.13 235	0.41 226	0.21 212	0.15 352	0.21 259	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.21 246	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.25 617	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 620

MSKI-zero shot	0.19 221	0.10 90	0.47 285	0.30 571	0.14 284	0.21 259	0.14 107	0.33 271	0.22 159	0.24 286	0.25 281	0.22 297	0.10 76	0.32 374	0.14 144	0.07 117	0.30 650	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.09 130

AEACV	0.20 252	0.09 53	0.32 151	0.39 640	0.34 640	0.21 259	0.16 206	0.30 221	0.18 79	0.17 195	0.17 169	0.13 142	0.16 272	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.29 648	0.07 153	0.09 395	0.07 172	0.37 628

GCAP-Stereo	0.18 193	0.21 469	0.47 285	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.10 8	0.28 182	0.24 195	0.20 236	0.22 247	0.15 194	0.13 200	0.21 160	0.16 217	0.07 117	0.19 548	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

anonymousdsp	0.20 252	0.13 235	0.49 317	0.28 542	0.20 519	0.21 259	0.17 251	0.29 201	0.24 195	0.22 266	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.32 374	0.13 95	0.07 117	0.26 623	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.48 657

knoymous	0.18 193	0.10 90	0.35 174	0.17 35	0.11 120	0.21 259	0.17 251	0.33 271	0.24 195	0.24 286	0.28 312	0.27 372	0.16 272	0.24 228	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.06 104	0.09 347	0.10 204

ccc-4	0.18 193	0.13 235	0.41 226	0.21 212	0.15 352	0.21 259	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.21 246	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.25 617	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 620

IGEV-Stereo	0.20 252	0.13 235	0.49 317	0.28 542	0.20 519	0.21 259	0.17 251	0.29 201	0.24 195	0.22 266	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.32 374	0.13 95	0.07 117	0.26 623	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.48 657
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 252	0.17 398	0.45 261	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.27 550	0.28 182	0.28 267	0.31 400	0.32 361	0.28 385	0.17 297	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.23 594	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.07 30

error version	0.20 252	0.17 398	0.45 261	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.27 550	0.28 182	0.28 267	0.31 400	0.32 361	0.28 385	0.17 297	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.23 594	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.07 30

test-v	0.20 252	0.17 398	0.45 261	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.27 550	0.28 182	0.28 267	0.31 400	0.32 361	0.28 385	0.17 297	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.23 594	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.07 30

TransformOpticalFlow	0.24 386	0.14 285	0.57 435	0.24 394	0.11 120	0.21 259	0.19 357	0.43 398	0.34 364	0.30 383	0.43 500	0.36 476	0.31 525	0.61 540	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.08 76

OMP-Stereo	0.24 386	0.16 363	0.48 300	0.30 571	0.13 239	0.21 259	0.16 206	0.38 328	0.35 377	0.34 459	0.30 337	0.33 449	0.20 360	0.70 583	0.24 421	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.08 246	0.07 30

NF-Stereo	0.22 320	0.11 139	0.52 379	0.25 436	0.12 177	0.21 259	0.18 311	0.40 361	0.35 377	0.28 335	0.30 337	0.22 297	0.17 297	0.52 491	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.13 350

OCTAStereo	0.22 320	0.11 139	0.52 379	0.25 436	0.12 177	0.21 259	0.18 311	0.40 361	0.35 377	0.28 335	0.30 337	0.22 297	0.17 297	0.51 483	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.13 350

FTStereo	0.28 475	0.11 139	0.56 424	0.24 394	0.13 239	0.21 259	0.52 663	0.36 302	0.28 267	0.38 518	0.94 661	0.30 419	0.56 636	0.33 384	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.19 469

RE-Stereo	0.22 320	0.11 139	0.52 379	0.25 436	0.12 177	0.21 259	0.18 311	0.40 361	0.35 377	0.28 335	0.30 337	0.22 297	0.17 297	0.51 483	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.13 350

TVStereo	0.22 320	0.11 139	0.52 379	0.25 436	0.12 177	0.21 259	0.18 311	0.40 361	0.35 377	0.28 335	0.30 337	0.22 297	0.17 297	0.51 483	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.13 350

test-2	0.20 252	0.17 398	0.45 261	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.27 550	0.28 182	0.28 267	0.31 400	0.32 361	0.28 385	0.17 297	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.23 594	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.07 30

raft+_RVC	0.21 293	0.21 469	0.46 277	0.22 278	0.35 643	0.21 259	0.16 206	0.39 350	0.35 377	0.22 266	0.28 312	0.20 273	0.15 251	0.25 249	0.20 341	0.08 265	0.16 494	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.12 313

ManiGeoR	0.20 252	0.22 488	0.70 517	0.16 12	0.12 177	0.22 291	0.14 107	0.41 380	0.28 267	0.19 224	0.24 271	0.19 253	0.16 272	0.35 406	0.20 341	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.09 130

HLf10	0.20 252	0.22 488	0.70 517	0.16 12	0.12 177	0.22 291	0.14 107	0.41 380	0.28 267	0.19 224	0.24 271	0.19 253	0.16 272	0.35 406	0.20 341	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.09 130

TestStereo_HLe17	0.21 293	0.24 520	0.77 546	0.17 35	0.11 120	0.22 291	0.17 251	0.42 387	0.31 320	0.20 236	0.25 281	0.18 239	0.15 251	0.39 433	0.18 278	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.08 76

DN	0.21 293	0.09 53	0.58 451	0.40 645	0.18 458	0.22 291	0.18 311	0.30 221	0.25 222	0.15 153	0.19 201	0.18 239	0.10 76	0.26 271	0.19 313	0.14 568	0.18 534	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.42 642

Lsterematch	0.20 252	0.15 321	0.44 255	0.20 167	0.10 72	0.22 291	0.17 251	0.27 168	0.34 364	0.28 335	0.37 428	0.24 334	0.22 381	0.25 249	0.23 409	0.08 265	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.08 76

AIO-test2	0.22 320	0.27 554	0.54 404	0.29 560	0.16 397	0.22 291	0.16 206	0.44 419	0.43 479	0.17 195	0.29 321	0.16 208	0.11 114	0.27 286	0.14 144	0.19 630	0.07 187	0.10 432	0.11 494	0.08 246	0.09 130

rvit_0105_5	0.22 320	0.18 423	0.51 359	0.23 339	0.13 239	0.22 291	0.25 529	0.38 328	0.40 446	0.21 246	0.23 261	0.27 372	0.20 360	0.27 286	0.20 341	0.15 584	0.13 429	0.12 525	0.12 537	0.10 412	0.10 204

rvit_stereo_0075_2	0.25 412	0.18 423	0.65 493	0.27 514	0.22 552	0.22 291	0.15 154	0.41 380	0.36 393	0.27 321	0.37 428	0.29 398	0.21 372	0.29 332	0.20 341	0.17 609	0.12 408	0.19 628	0.12 537	0.14 547	0.14 388

EKT-Stereo	0.39 572	0.13 235	0.53 390	0.42 655	3.94 714	0.22 291	0.17 251	0.38 328	0.30 308	0.21 246	0.20 213	0.23 313	0.15 251	0.30 348	0.18 278	0.10 438	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.09 347	0.12 313

LL-Strereo	0.32 529	0.33 588	0.77 546	0.26 477	0.24 585	0.22 291	0.23 489	0.58 578	0.44 492	0.35 478	0.32 361	0.41 516	0.40 584	0.93 650	0.25 436	0.08 265	0.13 429	0.11 490	0.09 395	0.09 347	0.22 515

LoS	0.15 128	0.09 53	0.34 166	0.17 35	0.09 18	0.22 291	0.14 107	0.27 168	0.27 256	0.15 153	0.18 189	0.19 253	0.14 230	0.23 213	0.14 144	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.23 354	0.21 469	0.57 435	0.26 477	0.15 352	0.22 291	0.23 489	0.34 278	0.30 308	0.34 459	0.51 561	0.31 428	0.17 297	0.33 384	0.15 186	0.06 44	0.09 299	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.07 30

test_3	0.20 252	0.12 191	0.49 317	0.26 477	0.14 284	0.22 291	0.25 529	0.34 278	0.33 352	0.25 299	0.18 189	0.23 313	0.13 200	0.25 249	0.20 341	0.06 44	0.14 448	0.09 351	0.10 456	0.07 172	0.10 204

CrosDoStereo	0.32 529	0.11 139	0.53 390	0.19 119	0.12 177	0.22 291	1.07 697	0.36 302	0.38 419	0.38 518	0.60 607	0.28 385	0.45 604	0.61 540	0.56 605	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.09 395	0.08 246	0.09 130

TRStereo	0.22 320	0.21 469	0.62 478	0.40 645	0.19 492	0.22 291	0.16 206	0.58 578	0.30 308	0.21 246	0.21 233	0.22 297	0.13 200	0.27 286	0.14 144	0.09 366	0.09 299	0.09 351	0.11 494	0.06 93	0.19 469

DeepStereo_LL	0.32 529	0.11 139	0.53 390	0.19 119	0.12 177	0.22 291	1.07 697	0.36 302	0.38 419	0.38 518	0.60 607	0.28 385	0.45 604	0.61 540	0.56 605	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.09 395	0.08 246	0.09 130

PFNet	0.24 386	0.11 139	0.63 483	0.25 436	0.14 284	0.22 291	0.19 357	0.40 361	0.35 377	0.36 492	0.32 361	0.27 372	0.20 360	0.63 554	0.23 409	0.09 366	0.05 6	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.08 76

test-1	0.20 252	0.12 191	0.49 317	0.23 339	0.23 568	0.22 291	0.23 489	0.36 302	0.29 290	0.21 246	0.25 281	0.24 334	0.14 230	0.18 89	0.22 389	0.07 117	0.14 448	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.14 388

TestStereo	0.22 320	0.24 520	0.48 300	0.25 436	0.11 120	0.22 291	0.22 460	0.32 252	0.31 320	0.24 286	0.34 394	0.23 313	0.19 354	0.62 551	0.19 313	0.08 265	0.07 187	0.10 432	0.07 203	0.11 464	0.07 30

sAnonymous2	0.21 293	0.24 520	0.79 552	0.24 394	0.17 429	0.22 291	0.20 397	0.36 302	0.29 290	0.17 195	0.19 201	0.17 224	0.16 272	0.18 89	0.15 186	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.08 295	0.23 632	0.18 451

CroCo_RVC	0.21 293	0.24 520	0.79 552	0.24 394	0.17 429	0.22 291	0.20 397	0.36 302	0.29 290	0.17 195	0.19 201	0.17 224	0.16 272	0.18 89	0.15 186	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.08 295	0.23 632	0.18 451

RALCasStereoNet	0.22 320	0.22 488	0.48 300	0.23 339	0.23 568	0.22 291	0.18 311	0.32 252	0.27 256	0.22 266	0.30 337	0.22 297	0.15 251	0.29 332	0.20 341	0.08 265	0.22 580	0.07 153	0.06 104	0.10 412	0.25 552

RALAANet	0.21 293	0.24 520	0.53 390	0.23 339	0.14 284	0.22 291	0.13 75	0.38 328	0.30 308	0.29 360	0.26 290	0.25 347	0.15 251	0.28 310	0.20 341	0.08 265	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.10 412	0.07 30

CREStereo	0.14 91	0.09 53	0.27 107	0.14 2	0.08 8	0.22 291	0.15 154	0.26 153	0.26 238	0.16 172	0.21 233	0.14 173	0.13 200	0.19 110	0.14 144	0.09 366	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 172	0.06 13
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
SE	0.17 181	0.22 488	0.32 151	0.22 278	0.12 177	0.23 315	0.16 206	0.30 221	0.21 146	0.20 236	0.28 312	0.15 194	0.17 297	0.17 69	0.17 248	0.10 438	0.06 91	0.09 351	0.09 395	0.12 509	0.12 313

TestStereo-Hl	0.20 252	0.16 363	0.50 338	0.18 66	0.11 120	0.23 315	0.17 251	0.38 328	0.30 308	0.23 276	0.27 304	0.22 297	0.19 354	0.39 433	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.08 76

tt45	0.15 128	0.14 285	0.29 119	0.19 119	0.11 120	0.23 315	0.18 311	0.23 92	0.18 79	0.16 172	0.13 83	0.14 173	0.10 76	0.31 363	0.15 186	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.08 76

tg	0.18 193	0.15 321	0.34 166	0.22 278	0.11 120	0.23 315	0.15 154	0.35 287	0.27 256	0.20 236	0.25 281	0.20 273	0.12 155	0.25 249	0.16 217	0.07 117	0.07 187	0.09 351	0.09 395	0.08 246	0.13 350

UGAM	0.28 475	0.18 423	0.57 435	0.26 477	0.13 239	0.23 315	0.26 541	0.33 271	0.45 505	0.32 425	0.42 486	0.45 548	0.22 381	0.92 648	0.23 409	0.08 265	0.09 299	0.14 576	0.13 569	0.10 412	0.10 204

StereoVision	0.23 354	0.23 507	0.55 414	0.27 514	0.17 429	0.23 315	0.22 460	0.40 361	0.32 333	0.21 246	0.51 561	0.22 297	0.16 272	0.29 332	0.19 313	0.11 481	0.12 408	0.13 552	0.13 569	0.10 412	0.08 76

DCRE	0.24 386	0.15 321	0.45 261	0.26 477	0.26 603	0.23 315	0.21 425	0.37 319	0.29 290	0.23 276	0.81 648	0.23 313	0.16 272	0.24 228	0.18 278	0.07 117	0.14 448	0.07 153	0.08 295	0.07 172	0.25 552

qqq	0.24 386	0.16 363	0.46 277	0.20 167	0.15 352	0.23 315	0.20 397	0.43 398	0.32 333	0.26 309	0.31 349	0.28 385	0.25 430	0.36 415	0.28 469	0.08 265	0.22 580	0.10 432	0.11 494	0.09 347	0.23 525

raft_robust	0.25 412	0.23 507	0.44 255	0.22 278	0.13 239	0.23 315	0.22 460	0.52 499	0.50 562	0.33 438	0.32 361	0.33 449	0.23 396	0.55 505	0.18 278	0.07 117	0.11 379	0.08 253	0.10 456	0.08 246	0.07 30

RAFT+CT+SA	0.23 354	0.24 520	0.48 300	0.25 436	0.18 458	0.23 315	0.29 572	0.42 387	0.38 419	0.24 286	0.39 455	0.20 273	0.17 297	0.34 399	0.17 248	0.07 117	0.07 187	0.09 351	0.12 537	0.09 347	0.13 350

GwcNet-ADL	0.23 354	0.15 321	0.58 451	0.24 394	0.13 239	0.23 315	0.24 514	0.51 491	0.41 456	0.28 335	0.29 321	0.30 419	0.20 360	0.27 286	0.28 469	0.09 366	0.07 187	0.07 153	0.07 203	0.09 347	0.11 255

LCNet	0.22 320	0.12 191	0.42 236	0.26 477	0.12 177	0.23 315	0.19 357	0.36 302	0.28 267	0.28 335	0.35 402	0.26 367	0.30 508	0.35 406	0.17 248	0.07 117	0.05 6	0.09 351	0.10 456	0.13 524	0.22 515

STrans-v2	0.25 412	0.14 285	0.56 424	0.21 212	0.12 177	0.23 315	0.20 397	0.50 479	0.31 320	0.31 400	0.42 486	0.35 470	0.35 557	0.62 551	0.24 421	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.08 76

IIG-Stereo	0.24 386	0.16 363	0.47 285	0.29 560	0.12 177	0.23 315	0.14 107	0.40 361	0.33 352	0.35 478	0.37 428	0.33 449	0.22 381	0.70 583	0.26 448	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.08 246	0.07 30

KYRaft	0.23 354	0.11 139	0.43 244	0.23 339	0.12 177	0.23 315	0.23 489	0.37 319	0.26 238	0.35 478	0.53 576	0.34 457	0.26 449	0.29 332	0.16 217	0.07 117	0.05 6	0.09 351	0.10 456	0.08 246	0.30 592

GrayStereo	0.26 435	0.10 90	0.45 261	0.27 514	0.14 284	0.23 315	0.46 651	0.36 302	0.33 352	0.40 545	0.47 544	0.30 419	0.78 664	0.29 332	0.17 248	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.09 395	0.07 172	0.15 407

Prome-Stereo	0.22 320	0.10 90	0.43 244	0.24 394	0.13 239	0.23 315	0.23 489	0.37 319	0.27 256	0.33 438	0.58 598	0.24 334	0.28 481	0.30 348	0.16 217	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.20 487

XX-TBD	0.16 159	0.21 469	0.43 244	0.22 278	0.10 72	0.23 315	0.15 154	0.23 92	0.28 267	0.22 266	0.26 290	0.14 173	0.12 155	0.16 49	0.14 144	0.08 265	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 172	0.06 13

sCroCo_RVC	0.19 221	0.15 321	0.60 467	0.27 514	0.18 458	0.23 315	0.16 206	0.28 182	0.24 195	0.14 128	0.22 247	0.17 224	0.14 230	0.22 188	0.16 217	0.11 481	0.11 379	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.10 204

XX-Stereo	0.25 412	0.11 139	1.09 625	0.35 619	0.38 652	0.23 315	0.13 75	0.43 398	0.19 106	0.20 236	0.40 465	0.31 428	0.10 76	0.33 384	0.13 95	0.08 265	0.11 379	0.08 253	0.09 395	0.07 172	0.10 204

PMTNet	0.16 159	0.09 53	0.31 138	0.15 4	0.09 18	0.23 315	0.15 154	0.26 153	0.24 195	0.17 195	0.21 233	0.16 208	0.14 230	0.23 213	0.14 144	0.29 660	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 172	0.07 30

R-Stereo Train	0.19 221	0.10 90	0.49 317	0.22 278	0.12 177	0.23 315	0.18 311	0.43 398	0.20 120	0.31 400	0.45 525	0.20 273	0.14 230	0.18 89	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 221	0.10 90	0.49 317	0.22 278	0.12 177	0.23 315	0.18 311	0.43 398	0.20 120	0.31 400	0.45 525	0.20 273	0.14 230	0.18 89	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HLf8	0.21 293	0.23 507	0.69 510	0.15 4	0.12 177	0.24 338	0.14 107	0.42 387	0.32 333	0.20 236	0.26 290	0.18 239	0.15 251	0.35 406	0.18 278	0.10 438	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.10 204

TestStereo_HL3	0.23 354	0.18 423	1.11 629	0.17 35	0.11 120	0.24 338	0.16 206	0.36 302	0.21 146	0.27 321	0.39 455	0.23 313	0.20 360	0.41 443	0.15 186	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.09 130

WQFJX1	0.20 252	0.12 191	0.21 40	0.23 339	0.17 429	0.24 338	0.19 357	0.63 621	0.56 599	0.17 195	0.16 148	0.14 173	0.16 272	0.27 286	0.18 278	0.08 265	0.09 299	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

NLMM1	0.21 293	0.13 235	0.21 40	0.23 339	0.18 458	0.24 338	0.20 397	0.65 633	0.69 637	0.18 217	0.18 189	0.13 142	0.14 230	0.25 249	0.19 313	0.08 265	0.09 299	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.10 204

NLCSM	0.20 252	0.15 321	0.23 60	0.24 394	0.19 492	0.24 338	0.22 460	0.45 428	0.44 492	0.20 236	0.18 189	0.14 173	0.16 272	0.47 469	0.20 341	0.09 366	0.09 299	0.09 351	0.08 295	0.09 347	0.10 204

VIP-Stereo	0.13 45	0.15 321	0.31 138	0.18 66	0.12 177	0.24 338	0.12 37	0.20 48	0.20 120	0.10 23	0.13 83	0.11 87	0.09 35	0.20 139	0.13 95	0.06 44	0.11 379	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.08 76

xyz-stereo-finetune	0.17 181	0.17 398	0.29 119	0.17 35	0.08 8	0.24 338	0.21 425	0.30 221	0.32 333	0.19 224	0.22 247	0.19 253	0.15 251	0.30 348	0.22 389	0.06 44	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.06 93	0.07 30

Reg-Stereo(zero)	0.18 193	0.08 22	0.39 200	0.19 119	0.19 492	0.24 338	0.18 311	0.29 201	0.29 290	0.24 286	0.21 233	0.24 334	0.18 331	0.22 188	0.21 371	0.07 117	0.11 379	0.06 48	0.07 203	0.06 93	0.11 255

ISRNet	0.28 475	0.15 321	0.54 404	0.27 514	0.19 492	0.24 338	0.15 154	0.47 449	0.45 505	0.40 545	0.49 554	0.42 529	0.27 458	0.33 384	0.30 487	0.20 633	0.12 408	0.17 612	0.16 610	0.16 567	0.21 500

rvit_0105_3	0.24 386	0.21 469	0.57 435	0.25 436	0.15 352	0.24 338	0.28 566	0.40 361	0.43 479	0.25 299	0.26 290	0.29 398	0.22 381	0.29 332	0.21 371	0.15 584	0.13 429	0.14 576	0.15 600	0.10 412	0.10 204

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 193	0.15 321	0.27 107	0.20 167	0.13 239	0.24 338	0.17 251	0.31 243	0.37 408	0.43 574	0.17 169	0.13 142	0.12 155	0.20 139	0.16 217	0.08 265	0.07 187	0.09 351	0.07 203	0.09 347	0.08 76

AE-Stereo	0.21 293	0.12 191	0.50 338	0.25 436	0.15 352	0.24 338	0.18 311	0.40 361	0.34 364	0.19 224	0.26 290	0.21 289	0.13 200	0.22 188	0.16 217	0.07 117	0.26 623	0.09 351	0.10 456	0.07 172	0.31 596

UDGNet	0.24 386	0.37 611	0.53 390	0.25 436	0.14 284	0.24 338	0.18 311	0.32 252	0.44 492	0.29 360	0.28 312	0.24 334	0.20 360	0.30 348	0.21 371	0.16 595	0.07 187	0.21 635	0.11 494	0.16 567	0.11 255

IPLGR_C	0.23 354	0.29 566	0.81 559	0.24 394	0.16 397	0.24 338	0.20 397	0.38 328	0.33 352	0.32 425	0.33 383	0.23 313	0.15 251	0.26 271	0.22 389	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

ACRE	0.23 354	0.27 554	0.83 569	0.24 394	0.15 352	0.24 338	0.20 397	0.38 328	0.32 333	0.32 425	0.33 383	0.23 313	0.15 251	0.26 271	0.22 389	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

NRIStereo	0.20 252	0.12 191	0.50 338	0.23 339	0.11 120	0.24 338	0.19 357	0.30 221	0.28 267	0.26 309	0.26 290	0.25 347	0.18 331	0.34 399	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.09 347	0.09 130

CRE-IMP	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.23 339	0.11 120	0.24 338	0.17 251	0.31 243	0.24 195	0.27 321	0.26 290	0.24 334	0.17 297	0.24 228	0.19 313	0.09 366	0.05 6	0.10 432	0.07 203	0.10 412	0.10 204

GMM-Stereo	0.22 320	0.10 90	0.56 424	0.23 339	0.13 239	0.24 338	0.24 514	0.38 328	0.29 290	0.31 400	0.44 510	0.27 372	0.21 372	0.31 363	0.17 248	0.07 117	0.05 6	0.10 432	0.09 395	0.08 246	0.19 469

111	0.22 320	0.22 488	0.57 435	0.19 119	0.09 18	0.24 338	0.17 251	0.44 419	0.46 517	0.24 286	0.30 337	0.29 398	0.22 381	0.25 249	0.19 313	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.15 407

GMStereo	0.21 293	0.30 572	0.57 435	0.21 212	0.12 177	0.24 338	0.18 311	0.30 221	0.41 456	0.26 309	0.24 271	0.17 224	0.16 272	0.25 249	0.19 313	0.10 438	0.07 187	0.08 253	0.08 295	0.11 464	0.09 130
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PStereo	0.28 475	0.41 628	0.40 215	0.21 212	0.13 239	0.25 358	0.24 514	0.35 287	0.48 539	0.27 321	0.17 169	0.29 398	0.34 549	0.40 438	0.45 575	0.24 643	0.15 479	0.17 612	0.13 569	0.24 636	0.25 552

WQFJA1	0.19 221	0.12 191	0.20 24	0.22 278	0.18 458	0.25 358	0.19 357	0.55 544	0.55 592	0.16 172	0.17 169	0.15 194	0.17 297	0.20 139	0.20 341	0.07 117	0.09 299	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

WQFJX	0.19 221	0.12 191	0.21 40	0.22 278	0.18 458	0.25 358	0.18 311	0.57 564	0.49 555	0.17 195	0.17 169	0.14 173	0.16 272	0.24 228	0.19 313	0.08 265	0.08 253	0.08 253	0.06 104	0.08 246	0.11 255

NLMM	0.19 221	0.12 191	0.20 24	0.22 278	0.18 458	0.25 358	0.19 357	0.55 544	0.55 592	0.16 172	0.17 169	0.15 194	0.17 297	0.20 139	0.20 341	0.07 117	0.09 299	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

NLSM1	0.18 193	0.12 191	0.21 40	0.21 212	0.18 458	0.25 358	0.17 251	0.51 491	0.43 479	0.17 195	0.21 233	0.13 142	0.15 251	0.22 188	0.18 278	0.08 265	0.09 299	0.09 351	0.08 295	0.07 172	0.07 30

DFGA-Net	0.26 435	0.33 588	0.70 517	0.22 278	0.15 352	0.25 358	0.17 251	0.41 380	0.40 446	0.30 383	0.32 361	0.21 289	0.18 331	0.61 540	0.33 516	0.08 265	0.06 91	0.10 432	0.09 395	0.11 464	0.09 130

G2L-Stereo	0.27 465	0.23 507	0.61 474	0.22 278	0.14 284	0.25 358	0.19 357	0.48 460	0.37 408	0.33 438	0.38 437	0.40 507	0.23 396	0.61 540	0.33 516	0.11 481	0.09 299	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.11 255

DispNO	0.29 497	0.24 520	0.83 569	0.23 339	0.17 429	0.25 358	0.22 460	0.47 449	0.42 468	0.33 438	0.39 455	0.38 488	0.28 481	0.78 612	0.35 531	0.09 366	0.07 187	0.10 432	0.10 456	0.09 347	0.09 130

MyStereo07	0.18 193	0.15 321	0.44 255	0.22 278	0.16 397	0.25 358	0.22 460	0.31 243	0.26 238	0.22 266	0.13 83	0.12 120	0.13 200	0.33 384	0.14 144	0.07 117	0.13 429	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

MyStereo06	0.23 354	0.15 321	0.74 532	0.22 278	0.14 284	0.25 358	0.22 460	0.43 398	0.25 222	0.36 492	0.24 271	0.34 457	0.18 331	0.24 228	0.20 341	0.07 117	0.12 408	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

MyStereo05	0.24 386	0.15 321	0.58 451	0.22 278	0.14 284	0.25 358	0.22 460	0.50 479	0.54 584	0.32 425	0.23 261	0.26 367	0.23 396	0.32 374	0.25 436	0.07 117	0.12 408	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

MyStereo04	0.24 386	0.15 321	0.58 451	0.22 278	0.16 397	0.25 358	0.22 460	0.51 491	0.54 584	0.29 360	0.23 261	0.27 372	0.23 396	0.32 374	0.25 436	0.07 117	0.13 429	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

LL-Strereo2	0.21 293	0.25 536	0.53 390	0.32 596	0.20 519	0.25 358	0.14 107	0.32 252	0.25 222	0.25 299	0.20 213	0.24 334	0.12 155	0.28 310	0.18 278	0.07 117	0.07 187	0.12 525	0.09 395	0.09 347	0.16 424

anonymousdsp2	0.23 354	0.11 139	0.42 236	0.26 477	0.24 585	0.25 358	0.17 251	0.43 398	0.37 408	0.30 383	0.23 261	0.24 334	0.15 251	0.32 374	0.17 248	0.07 117	0.28 632	0.07 153	0.05 32	0.08 246	0.44 648

test_5	0.25 412	0.25 536	0.57 435	0.27 514	0.18 458	0.25 358	0.29 572	0.42 387	0.39 435	0.29 360	0.40 465	0.27 372	0.23 396	0.35 406	0.19 313	0.07 117	0.07 187	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.14 388

SA	0.24 386	0.22 488	0.55 414	0.23 339	0.14 284	0.25 358	0.23 489	0.48 460	0.42 468	0.28 335	0.44 510	0.23 313	0.23 396	0.34 399	0.17 248	0.07 117	0.09 299	0.11 490	0.11 494	0.08 246	0.09 130

CIPLG	0.23 354	0.28 562	0.75 536	0.24 394	0.16 397	0.25 358	0.20 397	0.38 328	0.33 352	0.32 425	0.34 394	0.23 313	0.15 251	0.27 286	0.22 389	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

IPLGR	0.22 320	0.14 285	0.75 536	0.21 212	0.11 120	0.25 358	0.18 311	0.44 419	0.38 419	0.29 360	0.28 312	0.21 289	0.19 354	0.37 425	0.19 313	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.07 30

RAFT-RH_RVC	0.26 435	0.13 235	0.57 435	0.22 278	0.12 177	0.25 358	0.14 107	0.27 168	0.29 290	0.38 518	1.14 672	0.23 313	0.18 331	0.58 519	0.24 421	0.07 117	0.06 91	0.10 432	0.07 203	0.06 93	0.08 76

TANstereo	0.16 159	0.11 139	0.43 244	0.16 12	0.08 8	0.25 358	0.14 107	0.23 92	0.29 290	0.25 299	0.30 337	0.16 208	0.12 155	0.18 89	0.13 95	0.08 265	0.07 187	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.08 76

PSMNet-RSSM	0.26 435	0.21 469	0.50 338	0.21 212	0.14 284	0.25 358	0.21 425	0.50 479	0.38 419	0.31 400	0.45 525	0.40 507	0.27 458	0.53 494	0.24 421	0.12 521	0.08 253	0.11 490	0.13 569	0.10 412	0.10 204

FACV-RUCA	0.22 320	0.15 321	0.38 191	0.24 394	0.23 568	0.26 379	0.19 357	0.41 380	0.35 377	0.26 309	0.32 361	0.22 297	0.25 430	0.24 228	0.19 313	0.10 438	0.07 187	0.15 594	0.08 295	0.16 567	0.14 388

model_zeroshot	0.21 293	0.14 285	0.51 359	0.34 613	0.18 458	0.26 379	0.16 206	0.41 380	0.24 195	0.33 438	0.20 213	0.25 347	0.12 155	0.26 271	0.16 217	0.09 366	0.21 568	0.07 153	0.08 295	0.07 172	0.13 350

RAFT-Test	0.19 221	0.11 139	0.41 226	0.26 477	0.21 536	0.26 379	0.17 251	0.37 319	0.26 238	0.24 286	0.29 321	0.32 439	0.14 230	0.22 188	0.15 186	0.07 117	0.08 253	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.07 30

TestStereo1	0.23 354	0.22 488	0.50 338	0.27 514	0.14 284	0.26 379	0.27 550	0.43 398	0.38 419	0.29 360	0.39 455	0.23 313	0.21 372	0.33 384	0.18 278	0.08 265	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.10 204

SA-5K	0.23 354	0.22 488	0.50 338	0.27 514	0.14 284	0.26 379	0.27 550	0.43 398	0.38 419	0.29 360	0.39 455	0.23 313	0.21 372	0.33 384	0.18 278	0.08 265	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.10 204

RAFT	0.24 386	0.24 520	0.46 277	0.27 514	0.15 352	0.26 379	0.26 541	0.37 319	0.31 320	0.34 459	0.34 394	0.41 516	0.22 381	0.30 348	0.18 278	0.08 265	0.15 479	0.11 490	0.10 456	0.11 464	0.13 350

DN-CSS_ROB	0.24 386	0.33 588	0.69 510	0.25 436	0.14 284	0.26 379	0.13 75	0.42 387	0.35 377	0.30 383	0.42 486	0.22 297	0.20 360	0.34 399	0.22 389	0.07 117	0.06 91	0.11 490	0.11 494	0.11 464	0.09 130

SMOE	0.19 221	0.17 398	0.39 200	0.22 278	0.13 239	0.27 386	0.21 425	0.31 243	0.24 195	0.22 266	0.27 304	0.21 289	0.17 297	0.19 110	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.12 525	0.07 203	0.11 464	0.12 313

Hybrid-DGEV-03	0.21 293	0.20 456	0.43 244	0.23 339	0.12 177	0.27 386	0.16 206	0.33 271	0.28 267	0.33 438	0.58 598	0.23 313	0.16 272	0.24 228	0.19 313	0.07 117	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.08 246	0.10 204

xyz-stereo-finetune2	0.18 193	0.16 363	0.32 151	0.16 12	0.09 18	0.27 386	0.19 357	0.29 201	0.21 146	0.23 276	0.29 321	0.21 289	0.23 396	0.37 425	0.23 409	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.06 104	0.06 93	0.07 30

castereo++	0.14 91	0.13 235	0.25 77	0.19 119	0.10 72	0.27 386	0.13 75	0.24 114	0.26 238	0.11 39	0.13 83	0.16 208	0.10 76	0.18 89	0.11 14	0.07 117	0.08 253	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.07 30

DCVSM-stereo	0.25 412	0.14 285	0.53 390	0.21 212	0.14 284	0.27 386	0.14 107	0.35 287	0.35 377	0.42 563	0.33 383	0.46 557	0.30 508	0.31 363	0.27 460	0.11 481	0.10 342	0.12 525	0.10 456	0.12 509	0.15 407

11t1	0.21 293	0.12 191	0.45 261	0.20 167	0.15 352	0.27 386	0.17 251	0.37 319	0.28 267	0.27 321	0.25 281	0.24 334	0.23 396	0.28 310	0.25 436	0.09 366	0.19 548	0.07 153	0.07 203	0.09 347	0.23 525

HH	0.22 320	0.12 191	0.55 414	0.32 596	0.16 397	0.27 386	0.18 311	0.36 302	0.25 222	0.20 236	0.26 290	0.34 457	0.18 331	0.33 384	0.15 186	0.07 117	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.31 596

HanStereo	0.22 320	0.12 191	0.55 414	0.32 596	0.16 397	0.27 386	0.18 311	0.36 302	0.25 222	0.20 236	0.26 290	0.34 457	0.18 331	0.33 384	0.15 186	0.07 117	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.31 596

x	0.23 354	0.15 321	0.45 261	0.20 167	0.15 352	0.27 386	0.17 251	0.43 398	0.35 377	0.26 309	0.31 349	0.29 398	0.25 430	0.29 332	0.30 487	0.09 366	0.22 580	0.08 253	0.09 395	0.09 347	0.24 539

dd	0.23 354	0.32 584	0.55 414	0.23 339	0.12 177	0.27 386	0.21 425	0.32 252	0.45 505	0.30 383	0.29 321	0.25 347	0.17 297	0.31 363	0.26 448	0.13 543	0.07 187	0.10 432	0.08 295	0.12 509	0.09 130

PSM-AAD	0.26 435	0.11 139	0.43 244	0.24 394	0.12 177	0.27 386	0.37 621	0.36 302	0.30 308	0.36 492	0.39 455	0.28 385	0.77 663	0.30 348	0.16 217	0.07 117	0.06 91	0.12 525	0.11 494	0.09 347	0.21 500

CFNet_pseudo	0.23 354	0.14 285	0.48 300	0.20 167	0.13 239	0.27 386	0.17 251	0.46 437	0.45 505	0.30 383	0.37 428	0.38 488	0.23 396	0.30 348	0.22 389	0.09 366	0.06 91	0.11 490	0.08 295	0.11 464	0.11 255

HCRNet	0.25 412	0.27 554	0.42 236	0.34 613	0.17 429	0.27 386	0.18 311	0.45 428	0.37 408	0.31 400	0.35 402	0.32 439	0.23 396	0.44 457	0.21 371	0.13 543	0.08 253	0.13 552	0.11 494	0.11 464	0.09 130

FENet	0.22 320	0.13 235	0.48 300	0.22 278	0.12 177	0.27 386	0.18 311	0.43 398	0.37 408	0.31 400	0.32 361	0.29 398	0.23 396	0.27 286	0.24 421	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

ACVNet	0.24 386	0.18 423	0.51 359	0.18 66	0.15 352	0.27 386	0.23 489	0.40 361	0.45 505	0.29 360	0.41 477	0.38 488	0.28 481	0.28 310	0.35 531	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.10 412	0.09 130

GANet-RSSM	0.26 435	0.19 441	0.54 404	0.21 212	0.14 284	0.27 386	0.22 460	0.47 449	0.34 364	0.30 383	0.40 465	0.41 516	0.30 508	0.59 527	0.25 436	0.11 481	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.10 204

DMCA	0.24 386	0.18 423	0.51 359	0.23 339	0.14 284	0.27 386	0.20 397	0.45 428	0.40 446	0.32 425	0.33 383	0.33 449	0.25 430	0.27 286	0.30 487	0.11 481	0.08 253	0.10 432	0.08 295	0.11 464	0.12 313

ccs_rob	0.23 354	0.14 285	0.48 300	0.20 167	0.13 239	0.27 386	0.17 251	0.46 437	0.45 505	0.30 383	0.37 428	0.38 488	0.23 396	0.30 348	0.22 389	0.09 366	0.06 91	0.11 490	0.08 295	0.12 509	0.11 255

HITNet	0.22 320	0.23 507	0.60 467	0.20 167	0.09 18	0.27 386	0.15 154	0.45 428	0.33 352	0.29 360	0.33 383	0.27 372	0.22 381	0.29 332	0.27 460	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.11 255
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	0.23 354	0.20 456	0.53 390	0.24 394	0.13 239	0.28 405	0.15 154	0.50 479	0.45 505	0.28 335	0.26 290	0.25 347	0.26 449	0.29 332	0.20 341	0.07 117	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.07 172	0.10 204

FSD					0.41 658	0.28 405	0.27 550	0.32 252	0.30 308	0.27 321	0.27 304	0.29 398	0.27 458	0.35 406	0.28 469	0.23 639	0.49 683	0.27 647	0.26 659	0.26 643

G2L-ROB	0.25 412	0.21 469	0.56 424	0.19 119	0.12 177	0.28 405	0.21 425	0.48 460	0.34 364	0.35 478	0.31 349	0.41 516	0.23 396	0.51 483	0.31 497	0.09 366	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.12 313

G2L-Stereo_test	0.26 435	0.22 488	0.54 404	0.20 167	0.13 239	0.28 405	0.24 514	0.51 491	0.40 446	0.38 518	0.37 428	0.40 507	0.26 449	0.53 494	0.32 507	0.09 366	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.11 255

IGEV-RUCA	0.21 293	0.09 53	0.26 90	0.20 167	0.19 492	0.28 405	0.23 489	0.24 114	0.22 159	0.21 246	0.23 261	0.29 398	0.48 617	0.26 271	0.19 313	0.09 366	0.08 253	0.18 621	0.14 589	0.18 598	0.19 469

UGAM-zero	0.26 435	0.11 139	0.56 424	0.20 167	0.16 397	0.28 405	0.18 311	0.48 460	0.25 222	0.31 400	0.28 312	0.56 609	0.32 539	0.66 571	0.17 248	0.07 117	0.10 342	0.07 153	0.09 395	0.07 172	0.31 596

ITSA-stereo	0.26 435	0.16 363	0.39 200	0.24 394	0.11 120	0.28 405	0.18 311	0.58 578	0.59 611	0.32 425	0.32 361	0.33 449	0.28 481	0.51 483	0.34 524	0.11 481	0.08 253	0.11 490	0.11 494	0.11 464	0.15 407

test_sample2	0.23 354	0.12 191	0.39 200	0.20 167	0.11 120	0.28 405	0.22 460	0.45 428	0.33 352	0.27 321	0.34 394	0.30 419	0.25 430	0.46 465	0.23 409	0.09 366	0.15 479	0.09 351	0.08 295	0.10 412	0.19 469

SMFormer	0.27 465	0.13 235	0.47 285	0.20 167	0.10 72	0.28 405	0.19 357	0.54 526	0.48 539	0.35 478	0.42 486	0.31 428	0.27 458	0.60 532	0.34 524	0.10 438	0.16 494	0.08 253	0.09 395	0.10 412	0.16 424

tta	0.27 465	0.13 235	0.47 285	0.20 167	0.10 72	0.28 405	0.19 357	0.54 526	0.48 539	0.35 478	0.42 486	0.31 428	0.27 458	0.60 532	0.34 524	0.10 438	0.16 494	0.08 253	0.09 395	0.08 246	0.13 350

qqq1	0.26 435	0.13 235	0.47 285	0.20 167	0.10 72	0.28 405	0.19 357	0.54 526	0.48 539	0.35 478	0.42 486	0.31 428	0.27 458	0.60 532	0.21 371	0.10 438	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.08 246	0.13 350

fff1	0.26 435	0.13 235	0.47 285	0.20 167	0.10 72	0.28 405	0.19 357	0.54 526	0.48 539	0.35 478	0.42 486	0.31 428	0.27 458	0.60 532	0.21 371	0.10 438	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.08 246	0.13 350

mmm	0.25 412	0.15 321	0.44 255	0.23 339	0.20 519	0.28 405	0.21 425	0.43 398	0.32 333	0.31 400	0.40 465	0.30 419	0.24 417	0.31 363	0.28 469	0.09 366	0.21 568	0.11 490	0.12 537	0.10 412	0.26 566

GMStereo_Zeroshot	0.25 412	0.22 488	0.51 359	0.27 514	0.14 284	0.28 405	0.15 154	0.40 361	0.36 393	0.37 509	0.43 500	0.40 507	0.17 297	0.35 406	0.21 371	0.12 521	0.07 187	0.13 552	0.07 203	0.17 582	0.10 204

PCWNet_CMD	0.23 354	0.14 285	0.48 300	0.21 212	0.13 239	0.28 405	0.17 251	0.47 449	0.47 531	0.30 383	0.36 417	0.37 482	0.24 417	0.29 332	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.11 464	0.11 255

EGLCR-Stereo	0.19 221	0.09 53	0.34 166	0.29 560	0.17 429	0.28 405	0.16 206	0.30 221	0.23 175	0.22 266	0.11 44	0.16 208	0.09 35	0.28 310	0.15 186	0.07 117	0.25 617	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.37 628

IPLG	0.23 354	0.19 441	0.65 493	0.21 212	0.12 177	0.28 405	0.17 251	0.45 428	0.32 333	0.33 438	0.32 361	0.16 208	0.17 297	0.50 477	0.23 409	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.08 76

MIPNet	0.22 320	0.19 441	0.64 488	0.22 278	0.12 177	0.28 405	0.20 397	0.48 460	0.39 435	0.31 400	0.24 271	0.19 253	0.24 417	0.28 310	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.08 76

THIR-Stereo	0.30 511	0.15 321	0.46 277	0.19 119	0.11 120	0.28 405	0.70 677	0.33 271	0.36 393	0.37 509	0.64 622	0.33 449	0.49 622	0.58 519	0.44 568	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.09 395	0.07 172	0.08 76

DRaft	0.25 412	0.11 139	0.47 285	0.18 66	0.12 177	0.28 405	0.23 489	0.34 278	0.40 446	0.38 518	0.60 607	0.20 273	0.41 589	0.48 471	0.41 553	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.08 295	0.07 172	0.08 76

GES	0.23 354	0.14 285	0.54 404	0.21 212	0.14 284	0.28 405	0.19 357	0.51 491	0.35 377	0.31 400	0.36 417	0.25 347	0.24 417	0.30 348	0.23 409	0.11 481	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.12 313

cf-r	0.26 435	0.22 488	0.66 498	0.22 278	0.14 284	0.28 405	0.22 460	0.44 419	0.42 468	0.32 425	0.42 486	0.43 536	0.27 458	0.44 457	0.27 460	0.11 481	0.07 187	0.08 253	0.10 456	0.08 246	0.09 130

GwcNet-RSSM	0.28 475	0.25 536	0.61 474	0.22 278	0.14 284	0.28 405	0.24 514	0.46 437	0.44 492	0.33 438	0.46 537	0.41 516	0.28 481	0.55 505	0.31 497	0.11 481	0.07 187	0.09 351	0.10 456	0.10 412	0.09 130

DIP-Stereo	0.20 252	0.13 235	0.48 300	0.20 167	0.13 239	0.28 405	0.12 37	0.43 398	0.26 238	0.27 321	0.32 361	0.21 289	0.17 297	0.26 271	0.20 341	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.10 204
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	0.23 354	0.14 285	0.49 317	0.20 167	0.13 239	0.28 405	0.17 251	0.47 449	0.47 531	0.30 383	0.36 417	0.37 482	0.24 417	0.29 332	0.21 371	0.09 366	0.07 187	0.09 351	0.08 295	0.11 464	0.11 255

Select-FE	0.27 465	0.18 423	0.87 583	0.23 339	0.22 552	0.29 430	0.18 311	0.53 510	0.28 267	0.30 383	0.33 383	0.45 548	0.29 501	0.30 348	0.21 371	0.08 265	0.10 342	0.08 253	0.13 569	0.08 246	0.20 487

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 475	0.17 398	0.96 605	0.29 560	0.31 632	0.29 430	0.21 425	0.53 510	0.28 267	0.27 321	0.55 585	0.41 516	0.18 331	0.30 348	0.22 389	0.08 265	0.10 342	0.08 253	0.13 569	0.12 509	0.20 487

test_sample7	0.28 475	0.16 363	0.47 285	0.21 212	0.14 284	0.29 430	0.22 460	0.54 526	0.43 479	0.38 518	0.36 417	0.38 488	0.32 539	0.41 443	0.26 448	0.14 568	0.21 568	0.13 552	0.12 537	0.13 524	0.25 552

test_sample1	0.24 386	0.13 235	0.40 215	0.20 167	0.13 239	0.29 430	0.19 357	0.43 398	0.30 308	0.27 321	0.34 394	0.31 428	0.28 481	0.45 463	0.27 460	0.09 366	0.16 494	0.08 253	0.08 295	0.09 347	0.22 515

CoDeX	0.24 386	0.13 235	0.48 300	0.22 278	0.14 284	0.29 430	0.21 425	0.55 544	0.42 468	0.29 360	0.36 417	0.28 385	0.23 396	0.48 471	0.20 341	0.09 366	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.08 76

ffm	0.27 465	0.17 398	0.84 573	0.21 212	0.13 239	0.29 430	0.21 425	0.38 328	0.46 517	0.31 400	0.44 510	0.34 457	0.24 417	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 632	0.12 525	0.11 494	0.08 246	0.37 628

ff1	0.36 555	0.17 398	0.84 573	0.21 212	0.13 239	0.29 430	0.21 425	0.38 328	0.46 517	0.31 400	0.44 510	0.34 457	0.24 417	0.91 643	1.30 675	0.08 265	0.28 632	0.12 525	0.11 494	0.08 246	0.37 628

mmx	0.37 562	0.17 398	0.84 573	0.21 212	0.13 239	0.29 430	0.21 425	0.57 564	0.48 539	0.31 400	0.44 510	0.34 457	0.24 417	0.91 643	1.30 675	0.10 438	0.20 563	0.12 525	0.11 494	0.11 464	0.23 525

xxx	0.37 562	0.17 398	0.84 573	0.21 212	0.13 239	0.29 430	0.21 425	0.57 564	0.48 539	0.31 400	0.44 510	0.34 457	0.24 417	0.91 643	1.30 675	0.10 438	0.20 563	0.12 525	0.11 494	0.11 464	0.23 525

CFNet_ucs	0.25 412	0.14 285	0.51 359	0.20 167	0.15 352	0.29 430	0.18 311	0.51 491	0.46 517	0.32 425	0.42 486	0.38 488	0.23 396	0.31 363	0.22 389	0.11 481	0.08 253	0.12 525	0.09 395	0.13 524	0.13 350

Any-RAFT	0.18 193	0.09 53	0.33 161	0.19 119	0.10 72	0.29 430	0.16 206	0.44 419	0.32 333	0.25 299	0.27 304	0.29 398	0.16 272	0.23 213	0.13 95	0.08 265	0.07 187	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.07 30

CASS	0.22 320	0.16 363	0.40 215	0.26 477	0.12 177	0.29 430	0.19 357	0.40 361	0.32 333	0.34 459	0.35 402	0.25 347	0.25 430	0.26 271	0.21 371	0.13 543	0.08 253	0.11 490	0.09 395	0.11 464	0.12 313
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.22 320	0.14 285	0.51 359	0.23 339	0.14 284	0.29 430	0.19 357	0.48 460	0.36 393	0.26 309	0.33 383	0.32 439	0.20 360	0.26 271	0.22 389	0.11 481	0.07 187	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.11 255

CCAANet	0.26 435	0.18 423	0.56 424	0.22 278	0.15 352	0.29 430	0.17 251	0.52 499	0.39 435	0.27 321	0.49 554	0.32 439	0.25 430	0.63 554	0.33 516	0.08 265	0.06 91	0.10 432	0.10 456	0.08 246	0.11 255

BEATNet_4x	0.25 412	0.25 536	0.66 498	0.23 339	0.10 72	0.29 430	0.14 107	0.49 471	0.34 364	0.31 400	0.35 402	0.32 439	0.26 449	0.34 399	0.33 516	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.11 464	0.13 350

DA	0.21 293	0.11 139	0.33 161	0.28 542	0.23 568	0.30 445	0.16 206	0.29 201	0.27 256	0.15 153	0.22 247	0.17 224	0.15 251	0.26 271	0.15 186	0.07 117	0.28 632	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.56 669

GGEV	0.21 293	0.11 139	0.33 161	0.28 542	0.23 568	0.30 445	0.16 206	0.29 201	0.27 256	0.15 153	0.22 247	0.17 224	0.15 251	0.26 271	0.15 186	0.07 117	0.28 632	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.56 669

z-ln-s-r	0.35 552	0.30 572	1.02 614	0.23 339	0.14 284	0.30 445	0.26 541	0.46 437	0.55 592	0.33 438	0.61 615	0.39 502	0.31 525	0.80 620	0.77 636	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.08 295	0.11 464	0.10 204

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 435	0.15 321	0.96 605	0.21 212	0.25 599	0.30 445	0.21 425	0.54 526	0.28 267	0.25 299	0.29 321	0.46 557	0.23 396	0.28 310	0.20 341	0.08 265	0.10 342	0.08 253	0.12 537	0.11 464	0.17 445

test_sample6	0.27 465	0.15 321	0.50 338	0.22 278	0.12 177	0.30 445	0.22 460	0.54 526	0.39 435	0.34 459	0.44 510	0.29 398	0.25 430	0.58 519	0.26 448	0.11 481	0.14 448	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.16 424

Selective-RAFT	0.19 221	0.14 285	0.37 186	0.24 394	0.11 120	0.30 445	0.15 154	0.35 287	0.34 364	0.17 195	0.17 169	0.22 297	0.18 331	0.29 332	0.18 278	0.07 117	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.08 246	0.08 76

Sa-1000	0.24 386	0.20 456	0.53 390	0.23 339	0.14 284	0.30 445	0.23 489	0.50 479	0.41 456	0.30 383	0.50 558	0.26 367	0.19 354	0.33 384	0.16 217	0.08 265	0.10 342	0.10 432	0.11 494	0.08 246	0.08 76

DAS	0.28 475	0.13 235	0.49 317	0.24 394	0.18 458	0.30 445	0.24 514	0.48 460	0.48 539	0.42 563	0.45 525	0.34 457	0.31 525	0.76 608	0.24 421	0.09 366	0.07 187	0.09 351	0.07 203	0.10 412	0.11 255

SepStereo	0.27 465	0.13 235	0.49 317	0.24 394	0.18 458	0.30 445	0.24 514	0.48 460	0.48 539	0.42 563	0.45 525	0.34 457	0.31 525	0.64 560	0.24 421	0.09 366	0.07 187	0.09 351	0.07 203	0.10 412	0.11 255

AACVNet	0.28 475	0.22 488	0.55 414	0.23 339	0.14 284	0.30 445	0.19 357	0.43 398	0.33 352	0.39 536	0.42 486	0.44 542	0.29 501	0.73 593	0.28 469	0.11 481	0.09 299	0.11 490	0.09 395	0.13 524	0.12 313

ICVP	0.24 386	0.13 235	0.45 261	0.26 477	0.14 284	0.30 445	0.25 529	0.47 449	0.35 377	0.29 360	0.43 500	0.35 470	0.25 430	0.28 310	0.25 436	0.12 521	0.09 299	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.26 435	0.30 572	0.87 583	0.22 278	0.12 177	0.30 445	0.24 514	0.46 437	0.34 364	0.33 438	0.28 312	0.29 398	0.20 360	0.49 473	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.12 525	0.11 494	0.09 347	0.09 130

RAFT + AFF	0.30 511	0.33 588	0.76 540	0.25 436	0.17 429	0.30 445	0.33 604	0.55 544	0.42 468	0.28 335	0.30 337	0.31 428	0.31 525	0.64 560	0.32 507	0.09 366	0.11 379	0.11 490	0.10 456	0.12 509	0.16 424

aanetorigin	0.40 584	0.33 588	1.14 633	0.25 436	0.19 492	0.30 445	0.37 621	0.34 278	0.47 531	0.95 671	0.82 649	0.52 594	0.56 636	0.50 477	0.52 593	0.11 481	0.09 299	0.10 432	0.10 456	0.16 567	0.19 469

DMCA-RVC	0.30 511	0.27 554	0.93 600	0.28 542	0.17 429	0.30 445	0.21 425	0.43 398	0.36 393	0.40 545	0.38 437	0.39 502	0.36 562	0.44 457	0.34 524	0.13 543	0.10 342	0.16 603	0.12 537	0.13 524	0.11 255

FADNet_RVC	0.31 522	0.35 601	0.98 609	0.24 394	0.16 397	0.30 445	0.17 251	0.52 499	0.39 435	0.30 383	0.38 437	0.30 419	0.29 501	0.54 500	0.33 516	0.14 568	0.14 448	0.14 576	0.16 610	0.21 623	0.24 539

STTStereo	0.30 511	0.24 520	0.83 569	0.25 436	0.17 429	0.30 445	0.24 514	0.49 471	0.39 435	0.39 536	0.41 477	0.44 542	0.28 481	0.41 443	0.30 487	0.13 543	0.13 429	0.13 552	0.16 610	0.12 509	0.12 313

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 497	0.24 520	0.81 559	0.26 477	0.18 458	0.30 445	0.22 460	0.52 499	0.41 456	0.38 518	0.42 486	0.42 529	0.28 481	0.46 465	0.31 497	0.11 481	0.08 253	0.10 432	0.11 494	0.10 412	0.12 313
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	0.33 536	0.31 577	0.69 510	0.23 339	0.14 284	0.30 445	0.23 489	0.49 471	0.55 592	0.39 536	0.60 607	0.43 536	0.30 508	0.88 636	0.54 601	0.11 481	0.08 253	0.07 153	0.07 203	0.10 412	0.12 313

DeepPruner_ROB	0.28 475	0.25 536	0.64 488	0.22 278	0.16 397	0.30 445	0.21 425	0.54 526	0.33 352	0.36 492	0.38 437	0.38 488	0.26 449	0.45 463	0.28 469	0.15 584	0.11 379	0.11 490	0.11 494	0.14 547	0.14 388

iResNetv2_ROB	0.29 497	0.37 611	0.92 596	0.24 394	0.13 239	0.30 445	0.19 357	0.55 544	0.51 568	0.39 536	0.46 537	0.39 502	0.27 458	0.36 415	0.30 487	0.09 366	0.06 91	0.07 153	0.05 32	0.13 524	0.11 255

MLCV	0.25 412	0.23 507	0.59 460	0.22 278	0.09 18	0.30 445	0.18 311	0.40 361	0.38 419	0.38 518	0.44 510	0.31 428	0.22 381	0.44 457	0.32 507	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.08 76

coex_refinement	0.28 475	0.22 488	0.50 338	0.23 339	0.15 352	0.31 467	0.20 397	0.51 491	0.43 479	0.35 478	0.42 486	0.45 548	0.27 458	0.56 512	0.41 553	0.10 438	0.07 187	0.07 153	0.07 203	0.11 464	0.12 313

rvit_105_1	0.28 475	0.24 520	0.65 493	0.27 514	0.19 492	0.31 467	0.35 612	0.46 437	0.53 579	0.31 400	0.32 361	0.32 439	0.27 458	0.36 415	0.26 448	0.16 595	0.14 448	0.15 594	0.17 622	0.11 464	0.11 255

test_sample5	0.26 435	0.14 285	0.51 359	0.21 212	0.12 177	0.31 467	0.21 425	0.53 510	0.38 419	0.33 438	0.43 500	0.29 398	0.25 430	0.56 512	0.24 421	0.10 438	0.14 448	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.16 424

MyStereo8	0.25 412	0.20 456	0.69 510	0.24 394	0.17 429	0.31 467	0.16 206	0.50 479	0.32 333	0.29 360	0.38 437	0.25 347	0.19 354	0.33 384	0.29 483	0.08 265	0.20 563	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.16 424

ACVNet-DCA	0.21 293	0.16 363	0.50 338	0.27 514	0.13 239	0.31 467	0.19 357	0.43 398	0.32 333	0.21 246	0.20 213	0.13 142	0.17 297	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 632	0.08 253	0.06 104	0.09 347	0.23 525

xx1	0.23 354	0.16 363	0.50 338	0.27 514	0.13 239	0.31 467	0.19 357	0.39 350	0.48 539	0.21 246	0.20 213	0.28 385	0.25 430	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 632	0.10 432	0.11 494	0.09 347	0.23 525

1test111	0.22 320	0.16 363	0.50 338	0.27 514	0.13 239	0.31 467	0.19 357	0.43 398	0.32 333	0.21 246	0.20 213	0.13 142	0.17 297	0.36 415	0.28 469	0.08 265	0.28 632	0.08 253	0.06 104	0.09 347	0.23 525

cc1	0.22 320	0.16 363	0.50 338	0.27 514	0.13 239	0.31 467	0.19 357	0.39 350	0.48 539	0.21 246	0.20 213	0.13 142	0.17 297	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 632	0.08 253	0.06 104	0.08 246	0.37 628

DualNet	0.26 435	0.14 285	0.51 359	0.21 212	0.12 177	0.31 467	0.21 425	0.53 510	0.38 419	0.34 459	0.44 510	0.29 398	0.25 430	0.56 512	0.24 421	0.10 438	0.14 448	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.16 424

tt1	0.22 320	0.16 363	0.49 317	0.26 477	0.15 352	0.31 467	0.19 357	0.38 328	0.46 517	0.21 246	0.19 201	0.13 142	0.16 272	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 632	0.08 253	0.06 104	0.08 246	0.37 628

ToySt	0.28 475	0.19 441	0.68 507	0.22 278	0.19 492	0.31 467	0.31 591	0.43 398	0.43 479	0.28 335	0.38 437	0.42 529	0.32 539	0.33 384	0.32 507	0.08 265	0.14 448	0.10 432	0.12 537	0.11 464	0.24 539

anonymousa	0.26 435	0.13 235	0.56 424	0.29 560	0.30 624	0.31 467	0.20 397	0.38 328	0.36 393	0.33 438	0.51 561	0.41 516	0.27 458	0.25 249	0.24 421	0.08 265	0.18 534	0.09 351	0.18 627	0.08 246	0.17 445

IER	0.24 386	0.15 321	0.50 338	0.21 212	0.15 352	0.31 467	0.20 397	0.44 419	0.38 419	0.34 459	0.41 477	0.32 439	0.34 549	0.31 363	0.23 409	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.08 295	0.09 347	0.09 130

DEmStereo	0.26 435	0.10 90	0.52 379	0.19 119	0.13 239	0.31 467	0.25 529	0.29 201	0.38 419	0.36 492	0.57 595	0.24 334	0.48 617	0.53 494	0.44 568	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.08 295	0.07 172	0.08 76

CFNet-ft	0.26 435	0.21 469	0.51 359	0.19 119	0.16 397	0.31 467	0.21 425	0.40 361	0.37 408	0.29 360	0.40 465	0.46 557	0.27 458	0.49 473	0.28 469	0.12 521	0.07 187	0.12 525	0.11 494	0.12 509	0.11 255

CFNet_RVC	0.26 435	0.21 469	0.51 359	0.19 119	0.16 397	0.31 467	0.21 425	0.40 361	0.37 408	0.29 360	0.40 465	0.46 557	0.27 458	0.49 473	0.28 469	0.12 521	0.07 187	0.12 525	0.11 494	0.12 509	0.11 255

iResNet	0.25 412	0.22 488	0.62 478	0.26 477	0.11 120	0.31 467	0.23 489	0.46 437	0.45 505	0.34 459	0.43 500	0.27 372	0.23 396	0.36 415	0.37 541	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.10 204

S	0.23 354	0.18 423	0.38 191	0.24 394	0.22 552	0.32 484	0.22 460	0.32 252	0.28 267	0.26 309	0.31 349	0.20 273	0.21 372	0.19 110	0.19 313	0.13 543	0.09 299	0.15 594	0.16 610	0.11 464	0.35 616

IGEV_i1	0.26 435	0.12 191	0.57 435	0.25 436	0.24 585	0.32 484	0.20 397	0.45 428	0.37 408	0.35 478	0.30 337	0.35 470	0.20 360	0.39 433	0.23 409	0.08 265	0.26 623	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.37 628

Selective-IGEV-i1	0.28 475	0.11 139	0.44 255	0.36 628	0.32 636	0.32 484	0.23 489	0.48 460	0.48 539	0.29 360	0.32 361	0.39 502	0.17 297	0.28 310	0.25 436	0.08 265	0.23 594	0.08 253	0.09 395	0.08 246	0.53 667

test_sample4	0.26 435	0.14 285	0.53 390	0.21 212	0.12 177	0.32 484	0.21 425	0.53 510	0.38 419	0.33 438	0.38 437	0.28 385	0.25 430	0.54 500	0.25 436	0.10 438	0.14 448	0.10 432	0.09 395	0.11 464	0.16 424

iRaft-Stereo_20w	0.29 497	0.11 139	0.86 580	0.33 608	0.24 585	0.32 484	0.26 541	0.60 599	0.26 238	0.41 557	0.21 233	0.28 385	0.19 354	0.32 374	0.24 421	0.07 117	0.31 655	0.07 153	0.09 395	0.08 246	0.47 654

dad	0.30 511	0.38 618	0.60 467	0.22 278	0.14 284	0.32 484	0.21 425	0.35 287	0.51 568	0.45 587	0.45 525	0.46 557	0.23 396	0.41 443	0.27 460	0.21 635	0.11 379	0.20 633	0.11 494	0.15 559	0.11 255

PSMNet-ADL	0.26 435	0.16 363	0.39 200	0.27 514	0.14 284	0.32 484	0.22 460	0.45 428	0.37 408	0.28 335	0.34 394	0.41 516	0.28 481	0.61 540	0.32 507	0.11 481	0.10 342	0.09 351	0.11 494	0.10 412	0.13 350

pcwnet_v2	0.32 529	0.16 363	1.22 647	0.23 339	0.19 492	0.32 484	0.19 357	0.61 609	0.61 617	0.37 509	0.45 525	0.35 470	0.29 501	0.37 425	0.26 448	0.14 568	0.11 379	0.12 525	0.11 494	0.14 547	0.18 451

psm_up	0.30 511	0.21 469	0.58 451	0.26 477	0.18 458	0.32 484	0.27 550	0.57 564	0.45 505	0.38 518	0.41 477	0.45 548	0.40 584	0.59 527	0.32 507	0.11 481	0.12 408	0.13 552	0.12 537	0.11 464	0.11 255

iResNet_ROB	0.27 465	0.27 554	0.48 300	0.21 212	0.12 177	0.32 484	0.17 251	0.57 564	0.55 592	0.39 536	0.44 510	0.37 482	0.28 481	0.43 453	0.28 469	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.09 347	0.11 255

DNS	0.31 522	0.09 53	0.45 261	0.35 619	0.30 624	0.33 494	0.16 206	0.40 361	0.34 364	1.50 702	0.19 201	0.20 273	0.12 155	0.23 213	0.24 421	0.10 438	0.30 650	0.06 48	0.11 494	0.08 246	0.64 685

test_sample3	0.25 412	0.14 285	0.52 379	0.20 167	0.12 177	0.33 494	0.20 397	0.53 510	0.38 419	0.32 425	0.35 402	0.29 398	0.24 417	0.54 500	0.25 436	0.10 438	0.14 448	0.09 351	0.09 395	0.11 464	0.15 407

1111x	0.39 572	0.17 398	0.80 557	0.23 339	0.15 352	0.33 494	0.27 550	0.62 617	0.48 539	0.32 425	0.43 500	0.40 507	0.29 501	0.86 633	1.60 692	0.09 366	0.23 594	0.09 351	0.12 537	0.10 412	0.23 525

riskmin	0.24 386	0.10 90	0.43 244	0.32 596	0.26 603	0.33 494	0.19 357	0.44 419	0.30 308	0.24 286	0.27 304	0.37 482	0.25 430	0.30 348	0.22 389	0.09 366	0.18 534	0.09 351	0.13 569	0.10 412	0.27 574

HBP-ISP	0.34 545	0.35 601	0.76 540	0.23 339	0.17 429	0.33 494	0.22 460	0.56 555	0.47 531	0.42 563	0.49 554	0.33 449	0.41 589	0.73 593	0.27 460	0.18 620	0.19 548	0.24 644	0.20 634	0.16 567	0.16 424

GEStereo_RVC	0.29 497	0.24 520	0.60 467	0.27 514	0.16 397	0.33 494	0.25 529	0.58 578	0.56 599	0.35 478	0.38 437	0.34 457	0.25 430	0.51 483	0.29 483	0.12 521	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.11 464	0.13 350

s12784h	0.18 193	0.09 53	0.38 191	0.18 66	0.07 1	0.33 494	0.19 357	0.39 350	0.34 364	0.24 286	0.25 281	0.18 239	0.18 331	0.25 249	0.17 248	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.05 1

EAI-Stereo	0.29 497	0.11 139	0.38 191	0.22 278	0.18 458	0.33 494	1.66 709	0.53 510	0.27 256	0.27 321	0.50 558	0.17 224	0.16 272	0.25 249	0.25 436	0.07 117	0.07 187	0.07 153	0.11 494	0.07 172	0.10 204

HGLStereo	0.29 497	0.19 441	0.60 467	0.24 394	0.21 536	0.33 494	0.23 489	0.52 499	0.44 492	0.36 492	0.49 554	0.41 516	0.35 557	0.46 465	0.34 524	0.11 481	0.11 379	0.09 351	0.09 395	0.11 464	0.12 313

FADNet-RVC-Resample	0.31 522	0.32 584	1.16 636	0.27 514	0.17 429	0.33 494	0.21 425	0.49 471	0.40 446	0.36 492	0.38 437	0.34 457	0.27 458	0.54 500	0.27 460	0.10 438	0.10 342	0.14 576	0.13 569	0.13 524	0.18 451

FADNet-RVC	0.34 545	0.43 633	0.97 607	0.25 436	0.20 519	0.33 494	0.20 397	0.51 491	0.42 468	0.34 459	0.40 465	0.41 516	0.29 501	0.65 565	0.36 535	0.14 568	0.14 448	0.14 576	0.15 600	0.19 608	0.20 487

RASNet	0.30 511	0.19 441	0.59 460	0.23 339	0.19 492	0.33 494	0.20 397	0.50 479	0.41 456	0.31 400	0.44 510	0.47 567	0.38 572	0.79 616	0.40 549	0.09 366	0.07 187	0.07 153	0.09 395	0.08 246	0.10 204

TDLM	0.32 529	0.27 554	0.52 379	0.30 571	0.15 352	0.33 494	0.32 598	0.54 526	0.50 562	0.44 580	0.43 500	0.39 502	0.30 508	0.92 648	0.30 487	0.14 568	0.09 299	0.13 552	0.12 537	0.13 524	0.14 388

AdaStereo	0.25 412	0.17 398	0.47 285	0.25 436	0.13 239	0.33 494	0.17 251	0.57 564	0.43 479	0.34 459	0.38 437	0.35 470	0.21 372	0.32 374	0.24 421	0.14 568	0.06 91	0.13 552	0.09 395	0.11 464	0.09 130
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	0.33 536	0.36 608	0.61 474	0.24 394	0.18 458	0.33 494	0.24 514	0.59 588	0.42 468	0.38 518	0.52 568	0.36 476	0.31 525	0.80 620	0.32 507	0.18 620	0.14 448	0.21 635	0.15 600	0.17 582	0.14 388

HSM	0.29 497	0.18 423	0.48 300	0.21 212	0.15 352	0.33 494	0.20 397	0.55 544	0.39 435	0.36 492	0.39 455	0.67 649	0.32 539	0.88 636	0.24 421	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.09 347	0.10 204

PSMNet-RUCA	0.39 572	0.47 640	0.84 573	0.46 663	0.41 658	0.34 510	0.26 541	0.59 588	0.46 517	0.40 545	0.51 561	0.44 542	0.33 547	0.43 453	0.31 497	0.25 651	0.14 448	0.33 666	0.21 636	0.32 661	0.23 525

DDVS	0.26 435	0.16 363	0.45 261	0.25 436	0.17 429	0.34 510	0.21 425	0.43 398	0.31 320	0.34 459	0.41 477	0.47 567	0.21 372	0.52 491	0.29 483	0.11 481	0.09 299	0.11 490	0.09 395	0.13 524	0.16 424

gwcnet-sp	0.25 412	0.16 363	0.70 517	0.23 339	0.14 284	0.34 510	0.22 460	0.46 437	0.41 456	0.37 509	0.35 402	0.27 372	0.27 458	0.36 415	0.26 448	0.09 366	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.10 204

scenet	0.25 412	0.16 363	0.70 517	0.23 339	0.14 284	0.34 510	0.22 460	0.46 437	0.41 456	0.37 509	0.35 402	0.27 372	0.27 458	0.36 415	0.26 448	0.09 366	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.10 204

ssnet	0.25 412	0.16 363	0.70 517	0.23 339	0.14 284	0.34 510	0.22 460	0.46 437	0.41 456	0.37 509	0.35 402	0.27 372	0.27 458	0.36 415	0.26 448	0.09 366	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.10 204

AASNet	0.29 497	0.27 554	0.67 501	0.26 477	0.18 458	0.34 510	0.21 425	0.64 627	0.49 555	0.36 492	0.41 477	0.32 439	0.26 449	0.33 384	0.39 547	0.12 521	0.09 299	0.10 432	0.08 295	0.14 547	0.12 313

ADLNet	0.30 511	0.19 441	0.59 460	0.23 339	0.19 492	0.34 510	0.23 489	0.56 555	0.44 492	0.43 574	0.41 477	0.43 536	0.28 481	0.56 512	0.36 535	0.11 481	0.08 253	0.11 490	0.11 494	0.11 464	0.15 407

test_xeample	0.39 572	0.14 285	0.46 277	0.19 119	0.16 397	0.34 510	0.22 460	0.59 588	0.43 479	0.33 438	0.47 544	0.30 419	0.27 458	0.60 532	2.44 707	0.10 438	0.21 568	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.25 552

SFCPSM	0.23 354	0.12 191	0.51 359	0.21 212	0.14 284	0.34 510	0.22 460	0.57 564	0.41 456	0.29 360	0.32 361	0.23 313	0.22 381	0.28 310	0.20 341	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.10 456	0.09 347	0.09 130

acv_ft	0.26 435	0.18 423	0.56 424	0.24 394	0.19 492	0.34 510	0.21 425	0.47 449	0.45 505	0.39 536	0.41 477	0.38 488	0.28 481	0.28 310	0.36 535	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.11 464	0.09 130

FAT-Stereo	0.36 555	0.19 441	0.75 536	0.26 477	0.18 458	0.34 510	0.30 581	0.62 617	0.61 617	0.47 599	0.61 615	0.59 618	0.50 623	0.61 540	0.36 535	0.13 543	0.14 448	0.13 552	0.12 537	0.14 547	0.20 487

CFNet	0.29 497	0.29 566	0.57 435	0.23 339	0.14 284	0.34 510	0.15 154	0.53 510	0.46 517	0.31 400	0.40 465	0.38 488	0.27 458	0.76 608	0.28 469	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.11 494	0.11 464	0.09 130

CVANet_RVC	0.34 545	0.25 536	0.77 546	0.27 514	0.17 429	0.34 510	0.28 566	0.55 544	0.50 562	0.43 574	0.46 537	0.44 542	0.31 525	0.90 641	0.27 460	0.15 584	0.10 342	0.14 576	0.14 589	0.15 559	0.15 407

UCFNet_RVC	0.25 412	0.21 469	0.49 317	0.19 119	0.15 352	0.34 510	0.18 311	0.47 449	0.36 393	0.30 383	0.35 402	0.40 507	0.26 449	0.35 406	0.24 421	0.13 543	0.08 253	0.13 552	0.14 589	0.13 524	0.13 350

NOSS_ROB	0.33 536	0.24 520	0.49 317	0.27 514	0.16 397	0.34 510	0.19 357	0.55 544	0.50 562	0.34 459	0.37 428	0.42 529	0.30 508	0.93 650	0.25 436	0.19 630	0.20 563	0.24 644	0.22 644	0.17 582	0.25 552

GASNet	0.39 572	0.58 663	1.27 649	0.35 619	0.23 568	0.35 525	0.23 489	0.63 621	0.56 599	0.41 557	0.38 437	0.45 548	0.30 508	0.81 624	0.42 557	0.16 595	0.11 379	0.14 576	0.14 589	0.23 632	0.12 313

BSDual-CNN	0.24 386	0.13 235	0.36 180	0.25 436	0.14 284	0.35 525	0.22 460	0.59 588	0.36 393	0.34 459	0.35 402	0.38 488	0.25 430	0.27 286	0.28 469	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.10 456	0.09 347	0.10 204

hknet	0.26 435	0.15 321	0.49 317	0.25 436	0.16 397	0.35 525	0.22 460	0.59 588	0.40 446	0.34 459	0.35 402	0.43 536	0.28 481	0.38 428	0.26 448	0.09 366	0.07 187	0.11 490	0.10 456	0.09 347	0.10 204

psmg	0.24 386	0.13 235	0.36 180	0.21 212	0.14 284	0.35 525	0.23 489	0.54 526	0.36 393	0.36 492	0.38 437	0.38 488	0.25 430	0.27 286	0.28 469	0.10 438	0.08 253	0.10 432	0.10 456	0.09 347	0.09 130

SACVNet	0.32 529	0.25 536	0.59 460	0.26 477	0.19 492	0.35 525	0.25 529	0.54 526	0.41 456	0.43 574	0.45 525	0.46 557	0.34 549	0.71 589	0.30 487	0.14 568	0.10 342	0.12 525	0.12 537	0.16 567	0.20 487

HSM-Net_RVC	0.28 475	0.12 191	0.48 300	0.19 119	0.11 120	0.35 525	0.21 425	0.64 627	0.44 492	0.40 545	0.43 500	0.50 583	0.27 458	0.75 602	0.25 436	0.08 265	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV_ROB	0.36 555	0.21 469	0.57 435	0.22 278	0.14 284	0.35 525	0.20 397	0.55 544	0.47 531	0.52 618	0.58 598	0.45 548	0.53 632	0.75 602	0.50 589	0.18 620	0.19 548	0.23 642	0.21 636	0.15 559	0.20 487

DualNet (step1)	0.31 522	0.21 469	0.69 510	0.18 66	0.17 429	0.36 532	0.21 425	0.54 526	0.43 479	0.38 518	0.36 417	0.38 488	0.32 539	0.41 443	0.26 448	0.24 643	0.21 568	0.28 654	0.24 650	0.18 598	0.21 500

test_sample9	0.45 604	0.21 469	0.69 510	0.18 66	0.17 429	0.36 532	0.21 425	0.54 526	0.43 479	0.38 518	0.36 417	0.38 488	0.32 539	0.70 583	1.01 657	0.24 643	1.93 714	0.28 654	0.24 650	0.18 598	0.21 500

test_sample8	0.52 629	0.21 469	0.69 510	0.18 66	0.17 429	0.36 532	0.21 425	0.57 564	0.38 419	0.63 642	0.39 455	1.16 676	0.68 658	0.70 583	1.01 657	0.24 643	1.93 714	0.28 654	0.24 650	0.18 598	0.21 500

ADLNet2	0.31 522	0.23 507	0.77 546	0.23 339	0.18 458	0.36 532	0.24 514	0.55 544	0.54 584	0.33 438	0.38 437	0.45 548	0.31 525	0.70 583	0.36 535	0.10 438	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.12 509	0.11 255

222	0.45 604	0.14 285	0.43 244	0.19 119	0.15 352	0.36 532	0.20 397	0.60 599	0.43 479	0.37 509	0.45 525	0.30 419	0.28 481	0.59 527	3.72 712	0.11 481	0.19 548	0.08 253	0.09 395	0.09 347	0.27 574

ac_64	0.28 475	0.16 363	0.62 478	0.25 436	0.17 429	0.36 532	0.22 460	0.48 460	0.35 377	0.36 492	0.37 428	0.51 586	0.30 508	0.62 551	0.34 524	0.11 481	0.09 299	0.10 432	0.10 456	0.09 347	0.09 130

DeepPrunerF	0.46 612	0.37 611	1.50 668	0.34 613	0.30 624	0.36 532	0.37 621	0.64 627	1.15 688	0.41 557	0.45 525	0.40 507	0.41 589	0.82 625	0.53 597	0.18 620	0.14 448	0.23 642	0.21 636	0.17 582	0.18 451

StereoDRNet-Refined	0.28 475	0.19 441	0.47 285	0.25 436	0.14 284	0.36 532	0.21 425	0.49 471	0.43 479	0.46 593	0.52 568	0.42 529	0.30 508	0.46 465	0.38 543	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.11 494	0.10 412	0.11 255
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SME	0.24 386	0.30 572	0.50 338	0.23 339	0.11 120	0.37 540	0.17 251	0.39 350	0.31 320	0.26 309	0.29 321	0.19 253	0.22 381	0.55 505	0.27 460	0.10 438	0.08 253	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.10 204

LMCR-Stereo	0.28 475	0.22 488	0.56 424	0.29 560	0.14 284	0.37 540	0.23 489	0.57 564	0.36 393	0.40 545	0.40 465	0.29 398	0.30 508	0.41 443	0.38 543	0.11 481	0.07 187	0.09 351	0.07 203	0.13 524	0.10 204

UPFNet	0.27 465	0.15 321	0.47 285	0.25 436	0.20 519	0.37 540	0.27 550	0.50 479	0.40 446	0.36 492	0.38 437	0.37 482	0.29 501	0.40 438	0.34 524	0.10 438	0.10 342	0.10 432	0.10 456	0.10 412	0.08 76

FADNet	0.34 545	0.43 633	0.88 590	0.24 394	0.22 552	0.37 540	0.19 357	0.56 555	0.49 555	0.32 425	0.36 417	0.43 536	0.32 539	0.65 565	0.30 487	0.17 609	0.16 494	0.14 576	0.16 610	0.25 639	0.21 500

RP	0.38 567	0.26 546	0.67 501	0.31 587	0.24 585	0.37 540	0.29 572	0.53 510	0.61 617	0.42 563	0.65 624	0.62 630	0.51 625	0.63 554	0.43 561	0.17 609	0.15 479	0.17 612	0.15 600	0.17 582	0.19 469

DLCB_ROB	0.30 511	0.20 456	0.45 261	0.28 542	0.17 429	0.37 540	0.25 529	0.50 479	0.45 505	0.46 593	0.47 544	0.51 586	0.34 549	0.56 512	0.38 543	0.10 438	0.10 342	0.11 490	0.11 494	0.10 412	0.11 255

XPNet_ROB	0.35 552	0.26 546	0.58 451	0.28 542	0.19 492	0.37 540	0.31 591	0.57 564	0.51 568	0.52 618	0.54 580	0.57 611	0.38 572	0.65 565	0.48 582	0.17 609	0.12 408	0.13 552	0.12 537	0.16 567	0.17 445

RT-IGEV	0.29 497	0.10 90	0.60 467	0.24 394	0.16 397	0.38 547	0.31 591	0.60 599	0.46 517	0.41 557	0.41 477	0.49 577	0.31 525	0.30 348	0.29 483	0.09 366	0.10 342	0.09 351	0.10 456	0.09 347	0.25 552

w-ln-seven-2	0.40 584	0.37 611	1.34 656	0.28 542	0.18 458	0.38 547	0.29 572	0.53 510	0.59 611	0.47 599	0.56 590	0.46 557	0.42 595	0.70 583	0.64 620	0.10 438	0.10 342	0.12 525	0.11 494	0.14 547	0.16 424

GCST	0.50 622	0.67 672	0.82 563	1.04 696	0.55 676	0.38 547	0.11 21	0.42 387	0.33 352	0.42 563	0.35 402	0.29 398	0.18 331	0.50 477	0.23 409	0.70 689	0.42 676	0.79 693	0.62 697	0.63 680	0.47 654

CBFPSM	0.28 475	0.23 507	0.76 540	0.21 212	0.14 284	0.38 547	0.26 541	0.42 387	0.37 408	0.34 459	0.36 417	0.55 604	0.38 572	0.33 384	0.40 549	0.08 265	0.08 253	0.07 153	0.08 295	0.09 347	0.12 313

xxxx	0.39 572	0.14 285	0.47 285	0.20 167	0.16 397	0.38 547	0.20 397	0.61 609	0.43 479	0.30 383	0.44 510	0.38 488	0.25 430	0.50 477	2.41 706	0.11 481	0.21 568	0.09 351	0.10 456	0.10 412	0.26 566

edge stereo	0.40 584	0.22 488	0.87 583	0.27 514	0.22 552	0.38 547	0.26 541	0.59 588	0.56 599	0.53 624	0.60 607	0.71 657	0.50 623	0.78 612	0.43 561	0.16 595	0.15 479	0.19 628	0.14 589	0.17 582	0.19 469

psmorigin	0.52 629	0.29 566	3.10 701	0.24 394	0.19 492	0.39 553	0.24 514	0.52 499	0.45 505	0.66 647	0.68 630	0.70 656	0.52 627	0.86 633	0.49 588	0.15 584	0.17 522	0.13 552	0.14 589	0.16 567	0.23 525

EDNetEfficient	0.64 656	0.39 622	2.52 694	0.26 477	0.26 603	0.39 553	0.49 658	0.42 387	1.06 678	1.38 690	0.86 654	0.61 627	0.97 679	0.66 571	1.62 693	0.11 481	0.10 342	0.10 432	0.12 537	0.20 616	0.19 469

DSFCA	0.29 497	0.18 423	0.48 300	0.21 212	0.17 429	0.39 553	0.32 598	0.49 471	0.44 492	0.44 580	0.38 437	0.40 507	0.30 508	0.53 494	0.38 543	0.12 521	0.10 342	0.10 432	0.11 494	0.11 464	0.11 255

S-Stereo	0.39 572	0.20 456	1.04 616	0.28 542	0.22 552	0.39 553	0.31 591	0.58 578	0.69 637	0.40 545	0.59 603	0.48 571	0.41 589	0.75 602	0.42 557	0.12 521	0.15 479	0.13 552	0.13 569	0.16 567	0.25 552

PA-Net	0.40 584	0.35 601	1.05 617	0.32 596	0.28 609	0.39 553	0.43 645	0.53 510	0.56 599	0.35 478	0.43 500	0.41 516	0.36 562	0.83 629	0.61 615	0.12 521	0.23 594	0.16 603	0.23 648	0.13 524	0.20 487
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PWC_ROB	0.41 591	0.38 618	0.92 596	0.26 477	0.20 519	0.39 553	0.19 357	0.61 609	0.69 637	0.58 637	0.84 652	0.52 594	0.44 602	0.74 597	0.62 616	0.13 543	0.09 299	0.14 576	0.10 456	0.17 582	0.18 451

TCMNet	0.34 545	0.28 562	0.81 559	0.29 560	0.30 624	0.40 559	0.28 566	0.53 510	0.49 555	0.38 518	0.46 537	0.40 507	0.30 508	0.61 540	0.42 557	0.14 568	0.13 429	0.15 594	0.14 589	0.18 598	0.19 469

ssnet_v2	0.30 511	0.21 469	0.63 483	0.23 339	0.15 352	0.40 559	0.30 581	0.59 588	0.48 539	0.40 545	0.37 428	0.46 557	0.30 508	0.41 443	0.44 568	0.13 543	0.11 379	0.11 490	0.11 494	0.12 509	0.11 255

hitnet-ft	0.31 522	0.21 469	0.56 424	0.19 119	0.14 284	0.40 559	0.23 489	0.46 437	0.42 468	0.37 509	0.46 537	0.53 599	0.35 557	0.76 608	0.35 531	0.14 568	0.10 342	0.14 576	0.10 456	0.15 559	0.14 388

ETE_ROB	0.36 555	0.32 584	0.64 488	0.30 571	0.18 458	0.40 559	0.38 629	0.59 588	0.49 555	0.50 612	0.52 568	0.62 630	0.37 567	0.58 519	0.43 561	0.13 543	0.10 342	0.14 576	0.12 537	0.17 582	0.18 451

pmcnn	0.54 634	0.24 520	1.06 619	0.25 436	0.26 603	0.40 559	0.31 591	0.55 544	0.55 592	0.56 632	1.22 676	2.53 704	0.39 579	0.84 630	1.08 665	0.09 366	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.10 412	0.14 388

AANet	0.55 635	0.47 640	1.61 673	0.23 339	0.31 632	0.41 564	0.25 529	0.53 510	1.14 686	0.93 669	0.98 666	0.84 663	0.71 660	0.60 532	0.66 623	0.18 620	0.32 660	0.14 576	0.13 569	0.18 598	0.44 648

DStereoO	0.55 635	0.35 601	0.68 507	0.44 657	0.49 668	0.41 564	1.08 700	0.58 578	0.73 647	0.49 606	0.53 576	0.51 586	0.85 670	0.60 532	0.75 633	0.83 697	0.28 632	0.38 670	0.19 629	0.52 675	0.35 616

Anonymus123	0.16 159	0.10 90	0.46 277	0.18 66	0.11 120	0.41 564	0.15 154	0.30 221	0.23 175	0.12 69	0.11 44	0.12 120	0.09 35	0.17 69	0.17 248	0.05 1	0.07 187	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.09 130

Anonymous3	0.24 386	0.19 441	0.76 540	0.27 514	0.18 458	0.41 564	0.24 514	0.45 428	0.36 393	0.23 276	0.27 304	0.20 273	0.18 331	0.28 310	0.19 313	0.12 521	0.11 379	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.13 350

Syn2CoEx	0.39 572	0.39 622	1.08 624	0.35 619	0.21 536	0.41 564	0.29 572	0.63 621	0.51 568	0.43 574	0.56 590	0.45 548	0.45 604	0.69 580	0.39 547	0.17 609	0.14 448	0.16 603	0.12 537	0.13 524	0.16 424

delet	0.29 497	0.18 423	0.58 451	0.24 394	0.19 492	0.41 564	0.30 581	0.52 499	0.51 568	0.35 478	0.42 486	0.37 482	0.31 525	0.49 473	0.36 535	0.10 438	0.09 299	0.11 490	0.12 537	0.09 347	0.09 130

SuperB	0.50 622	0.37 611	2.16 691	0.23 339	0.15 352	0.41 564	0.32 598	0.50 479	0.83 656	0.44 580	0.51 561	0.33 449	0.45 604	0.69 580	1.07 664	0.10 438	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.95 701	0.18 451

RGC	0.41 591	0.35 601	0.76 540	0.35 619	0.28 609	0.41 564	0.29 572	0.60 599	0.55 592	0.47 599	0.64 622	0.63 634	0.47 613	0.74 597	0.46 577	0.16 595	0.15 479	0.21 635	0.21 636	0.19 608	0.21 500

DStereoRT	0.40 584	0.16 363	0.74 532	0.25 436	0.17 429	0.42 572	0.19 357	0.50 479	0.48 539	0.31 400	0.40 465	0.32 439	0.39 579	0.64 560	0.31 497	0.09 366	0.11 379	1.56 712	0.43 678	0.08 246	0.41 637

DANet	0.37 562	0.25 536	0.67 501	0.37 630	0.22 552	0.42 572	0.25 529	0.50 479	0.44 492	0.52 618	0.50 558	0.59 618	0.42 595	0.78 612	0.53 597	0.13 543	0.12 408	0.14 576	0.12 537	0.17 582	0.21 500
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.49 621	0.41 628	1.15 634	0.37 630	0.35 643	0.42 572	0.42 643	0.54 526	0.65 626	0.54 628	0.54 580	0.63 634	0.48 617	0.94 653	0.51 592	0.27 657	0.30 650	0.30 658	0.33 668	0.29 656	0.29 589

NCCL2	0.37 562	0.33 588	0.59 460	0.37 630	0.23 568	0.42 572	0.41 642	0.56 555	0.44 492	0.47 599	0.47 544	0.61 627	0.39 579	0.58 519	0.41 553	0.16 595	0.13 429	0.21 635	0.22 644	0.16 567	0.18 451

CBMV	0.36 555	0.25 536	0.61 474	0.24 394	0.14 284	0.42 572	0.33 604	0.56 555	0.52 578	0.54 628	0.52 568	0.51 586	0.58 639	0.63 554	0.43 561	0.15 584	0.16 494	0.18 621	0.16 610	0.13 524	0.19 469
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AF-Net	0.40 584	0.31 577	0.74 532	0.33 608	0.24 585	0.43 577	0.30 581	0.64 627	0.67 631	0.44 580	0.69 633	0.65 641	0.52 627	0.59 527	0.48 582	0.16 595	0.12 408	0.19 628	0.14 589	0.16 567	0.14 388

GANet	0.40 584	0.28 562	0.67 501	0.31 587	0.18 458	0.43 577	0.39 633	0.60 599	0.46 517	0.48 605	0.78 644	0.55 604	0.45 604	0.96 654	0.55 604	0.13 543	0.14 448	0.13 552	0.12 537	0.15 559	0.16 424

NVstereo2D	0.32 529	0.18 423	0.63 483	0.24 394	0.23 568	0.43 577	0.28 566	0.60 599	0.58 604	0.28 335	0.39 455	0.42 529	0.30 508	0.71 589	0.30 487	0.13 543	0.09 299	0.13 552	0.10 456	0.20 616	0.18 451

StereoDRNet	0.34 545	0.28 562	0.70 517	0.28 542	0.21 536	0.43 577	0.30 581	0.63 621	0.51 568	0.47 599	0.40 465	0.48 571	0.31 525	0.58 519	0.44 568	0.12 521	0.10 342	0.12 525	0.11 494	0.13 524	0.13 350

PWCDC_ROB	0.41 591	0.41 628	0.77 546	0.34 613	0.21 536	0.43 577	0.20 397	0.60 599	0.90 666	0.44 580	1.24 677	0.36 476	0.38 572	0.56 512	0.48 582	0.18 620	0.11 379	0.11 490	0.10 456	0.20 616	0.16 424

iinet-f	0.31 522	0.23 507	1.16 636	0.20 167	0.16 397	0.44 582	0.23 489	0.47 449	0.38 419	0.36 492	0.44 510	0.41 516	0.35 557	0.36 415	0.43 561	0.10 438	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.13 524	0.12 313

Wz-Net-SNSev	0.45 604	0.53 652	1.42 664	0.31 587	0.21 536	0.44 582	0.45 648	0.64 627	0.68 635	0.46 593	0.66 626	0.62 630	0.40 584	0.78 612	0.65 621	0.12 521	0.11 379	0.12 525	0.13 569	0.17 582	0.19 469

BUS	0.24 386	0.13 235	0.36 180	0.25 436	0.14 284	0.44 582	0.17 251	0.59 588	0.36 393	0.34 459	0.35 402	0.31 428	0.22 381	0.27 286	0.22 389	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.10 456	0.09 347	0.10 204

NINENet	0.27 465	0.16 363	0.49 317	0.23 339	0.16 397	0.44 582	0.17 251	0.63 621	0.49 555	0.33 438	0.38 437	0.31 428	0.22 381	0.43 453	0.22 389	0.11 481	0.10 342	0.12 525	0.08 295	0.12 509	0.11 255

CSP-Net	0.28 475	0.17 398	0.41 226	0.22 278	0.14 284	0.44 582	0.24 514	0.52 499	0.42 468	0.42 563	0.44 510	0.42 529	0.27 458	0.66 571	0.30 487	0.12 521	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.10 204

UNet	0.28 475	0.16 363	0.70 517	0.24 394	0.20 519	0.44 582	0.21 425	0.52 499	0.42 468	0.36 492	0.40 465	0.43 536	0.33 547	0.41 443	0.32 507	0.09 366	0.07 187	0.10 432	0.09 395	0.10 412	0.09 130

EDNetEfficientorigin	7.48 716	0.57 660	139.59 745	0.25 436	0.17 429	0.44 582	0.30 581	0.48 460	1.04 676	1.29 687	1.02 667	0.82 662	0.87 674	0.76 608	1.02 660	0.10 438	0.09 299	0.12 525	0.11 494	0.22 627	0.25 552

PSMNet_ROB	0.36 555	0.31 577	0.71 526	0.31 587	0.21 536	0.44 582	0.44 647	0.61 609	0.49 555	0.39 536	0.45 525	0.49 577	0.32 539	0.66 571	0.53 597	0.14 568	0.10 342	0.15 594	0.14 589	0.13 524	0.13 350

zh-mn7	0.50 622	0.57 660	1.82 683	0.25 436	0.19 492	0.45 590	0.29 572	0.59 588	0.84 659	0.67 648	0.97 662	0.49 577	0.41 589	0.93 650	0.73 631	0.12 521	0.10 342	0.11 490	0.11 494	0.13 524	0.17 445

Nwc_Net	0.39 572	0.29 566	0.84 573	0.32 596	0.24 585	0.45 590	0.30 581	0.67 641	0.51 568	0.39 536	0.70 634	0.59 618	0.48 617	0.61 540	0.45 575	0.16 595	0.12 408	0.19 628	0.21 636	0.14 547	0.15 407

SGM-Forest	0.42 595	0.44 636	0.92 596	0.24 394	0.16 397	0.45 590	0.40 637	0.58 578	0.50 562	0.54 628	0.63 619	0.52 594	0.51 625	0.91 643	0.66 623	0.17 609	0.17 522	0.17 612	0.15 600	0.15 559	0.21 500
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	0.33 536	0.25 536	0.82 563	0.22 278	0.17 429	0.46 593	0.28 566	0.53 510	0.53 579	0.43 574	0.57 595	0.44 542	0.31 525	0.50 477	0.48 582	0.10 438	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.11 464	0.12 313

CRFU-Net	0.29 497	0.14 285	0.48 300	0.26 477	0.15 352	0.46 593	0.22 460	0.52 499	0.32 333	0.44 580	0.42 486	0.48 571	0.47 613	0.44 457	0.31 497	0.12 521	0.10 342	0.09 351	0.08 295	0.10 412	0.11 255

DDUNet	0.45 604	0.60 666	0.71 526	0.45 660	0.39 655	0.46 593	0.32 598	0.53 510	0.44 492	0.46 593	0.53 576	0.57 611	0.38 572	0.51 483	0.43 561	0.34 666	0.21 568	0.56 681	0.25 655	0.41 668	0.36 620

SHD	0.45 604	0.34 597	0.89 592	0.37 630	0.28 609	0.46 593	0.23 489	0.72 658	0.96 673	0.65 645	0.61 615	0.61 627	0.48 617	0.64 560	0.69 627	0.16 595	0.16 494	0.16 603	0.16 610	0.21 623	0.25 552

DRN-Test	0.35 552	0.20 456	0.75 536	0.28 542	0.19 492	0.46 593	0.29 572	0.68 646	0.54 584	0.49 606	0.47 544	0.44 542	0.35 557	0.63 554	0.44 568	0.13 543	0.09 299	0.13 552	0.12 537	0.13 524	0.13 350

LALA_ROB	0.38 567	0.31 577	0.65 493	0.30 571	0.21 536	0.46 593	0.39 633	0.63 621	0.54 584	0.53 624	0.52 568	0.69 653	0.36 562	0.52 491	0.48 582	0.18 620	0.11 379	0.16 603	0.14 589	0.17 582	0.16 424

zh-sn7	0.52 629	0.64 669	1.77 680	0.30 571	0.20 519	0.47 599	0.40 637	0.60 599	0.65 626	0.53 624	0.82 649	0.52 594	0.59 641	1.10 667	0.96 653	0.13 543	0.13 429	0.13 552	0.13 569	0.17 582	0.20 487

SQANet	0.44 601	0.57 660	0.89 592	0.49 666	0.39 655	0.47 599	0.23 489	0.53 510	0.44 492	0.41 557	0.48 553	0.47 567	0.34 549	0.58 519	0.43 561	0.38 673	0.15 479	0.40 673	0.21 636	0.50 673	0.34 612

Wz-Net-LNSev	0.36 555	0.35 601	1.06 619	0.26 477	0.21 536	0.47 599	0.33 604	0.56 555	0.58 604	0.45 587	0.54 580	0.50 583	0.37 567	0.40 438	0.42 557	0.12 521	0.11 379	0.10 432	0.09 395	0.14 547	0.15 407

UDG	0.42 595	0.54 653	0.67 501	0.41 652	0.35 643	0.47 599	0.27 550	0.57 564	0.48 539	0.40 545	0.46 537	0.59 618	0.45 604	0.47 469	0.46 577	0.26 653	0.19 548	0.49 677	0.22 644	0.37 665	0.30 592

MMNet	0.28 475	0.19 441	0.54 404	0.24 394	0.17 429	0.47 599	0.22 460	0.47 449	0.53 579	0.40 545	0.43 500	0.36 476	0.34 549	0.40 438	0.35 531	0.08 265	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.09 130

NCC-stereo	0.42 595	0.31 577	0.87 583	0.32 596	0.29 619	0.47 599	0.37 621	0.68 646	0.53 579	0.42 563	0.58 598	0.57 611	0.52 627	0.75 602	0.54 601	0.18 620	0.14 448	0.18 621	0.25 655	0.17 582	0.18 451

Abc-Net	0.42 595	0.31 577	0.87 583	0.32 596	0.29 619	0.47 599	0.37 621	0.68 646	0.53 579	0.42 563	0.58 598	0.57 611	0.52 627	0.75 602	0.54 601	0.18 620	0.14 448	0.18 621	0.25 655	0.17 582	0.18 451
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
YMNet	0.33 536	0.26 546	0.64 488	0.28 542	0.23 568	0.48 606	0.27 550	0.54 526	0.47 531	0.49 606	0.56 590	0.51 586	0.30 508	0.41 443	0.44 568	0.13 543	0.16 494	0.13 552	0.12 537	0.14 547	0.14 388

YMNet_1	0.33 536	0.26 546	0.64 488	0.28 542	0.23 568	0.48 606	0.27 550	0.54 526	0.47 531	0.49 606	0.56 590	0.51 586	0.30 508	0.41 443	0.44 568	0.13 543	0.16 494	0.13 552	0.12 537	0.14 547	0.14 388

ACV-stereo	0.30 511	0.20 456	0.82 563	0.23 339	0.16 397	0.48 606	0.20 397	0.38 328	0.34 364	0.29 360	0.33 383	0.66 645	0.43 599	0.55 505	0.31 497	0.10 438	0.09 299	0.09 351	0.09 395	0.11 464	0.12 313

Consistency-Raft	0.56 641	0.52 649	1.12 630	0.45 660	0.49 668	0.48 606	0.45 648	0.73 659	0.74 649	0.45 587	0.82 649	0.46 557	0.60 643	0.51 483	0.63 619	0.39 675	0.40 673	0.44 675	0.51 687	0.53 676	0.38 636

GwcNet	0.37 562	0.29 566	1.12 630	0.25 436	0.24 585	0.48 606	0.27 550	0.58 578	0.60 614	0.39 536	0.54 580	0.51 586	0.34 549	0.60 532	0.46 577	0.13 543	0.12 408	0.12 525	0.11 494	0.13 524	0.15 407

DISCO	0.33 536	0.16 363	0.55 414	0.26 477	0.16 397	0.48 606	0.25 529	0.52 499	0.58 604	0.38 518	0.45 525	0.63 634	0.37 567	0.65 565	0.50 589	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.08 295	0.13 524	0.13 350

fast-acv-ft	0.33 536	0.26 546	0.88 590	0.25 436	0.18 458	0.49 612	0.27 550	0.44 419	0.50 562	0.40 545	0.55 585	0.49 577	0.36 562	0.39 433	0.41 553	0.11 481	0.11 379	0.11 490	0.12 537	0.13 524	0.11 255

ADCRef	0.41 591	0.33 588	1.05 617	0.26 477	0.21 536	0.49 612	0.27 550	0.54 526	0.51 568	0.51 615	0.59 603	0.35 470	0.47 613	0.54 500	1.35 682	0.09 366	0.08 253	0.12 525	0.12 537	0.12 509	0.13 350

RTSC	0.43 599	0.37 611	0.95 604	0.30 571	0.20 519	0.50 614	0.23 489	0.65 633	0.86 662	0.56 632	0.54 580	0.51 586	0.36 562	0.71 589	0.92 648	0.13 543	0.14 448	0.11 490	0.13 569	0.18 598	0.19 469

PAM_32	0.26 435	0.10 90	0.63 483	0.24 394	0.19 492	0.51 615	0.26 541	0.43 398	0.30 308	0.32 425	0.28 312	0.60 624	0.28 481	0.29 332	0.20 341	0.08 265	0.14 448	0.08 253	0.10 456	0.07 172	0.15 407

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 567	0.43 633	0.72 531	0.35 619	0.19 492	0.51 615	0.25 529	0.56 555	0.39 435	0.42 563	0.47 544	0.47 567	0.27 458	0.74 597	0.32 507	0.38 673	0.19 548	0.27 647	0.17 622	0.29 656	0.27 574

ADCMid	0.53 632	0.45 637	1.46 665	0.27 514	0.22 552	0.51 615	0.38 629	0.61 609	0.58 604	0.75 655	0.67 628	0.62 630	0.66 657	0.66 571	1.75 694	0.13 543	0.12 408	0.17 612	0.17 622	0.20 616	0.21 500

CC-Net-ROB	0.46 612	0.55 654	0.86 580	0.38 638	0.23 568	0.51 615	0.30 581	0.69 652	0.51 568	0.46 593	0.51 561	0.48 571	0.38 572	0.96 654	0.40 549	0.36 669	0.23 594	0.56 681	0.25 655	0.34 664	0.22 515

GANetREF_RVC	0.45 604	0.52 649	0.87 583	0.39 640	0.20 519	0.51 615	0.50 660	0.68 646	0.67 631	0.47 599	0.46 537	0.50 583	0.43 599	0.91 643	0.40 549	0.28 659	0.21 568	0.32 663	0.19 629	0.28 654	0.23 525
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	0.46 612	0.34 597	0.71 526	0.32 596	0.20 519	0.51 615	0.32 598	0.73 659	0.63 623	0.60 639	0.57 595	0.65 641	0.44 602	1.42 689	0.62 616	0.14 568	0.17 522	0.22 640	0.16 610	0.17 582	0.23 525

APVNet	0.38 567	0.26 546	0.87 583	0.26 477	0.22 552	0.52 621	0.35 612	0.64 627	0.46 517	0.40 545	0.52 568	0.48 571	0.39 579	0.84 630	0.48 582	0.13 543	0.14 448	0.15 594	0.16 610	0.16 567	0.16 424

LSM	1.68 700	0.48 645	2.91 699	2.28 713	17.60 728	0.52 621	0.55 667	0.65 633	0.78 651	0.84 664	1.11 670	0.63 634	0.55 634	0.79 616	0.53 597	0.16 595	0.25 617	0.18 621	0.21 636	0.25 639	2.37 715

NaN_ROB	0.44 601	0.38 618	0.94 603	0.30 571	0.20 519	0.52 621	0.49 658	0.61 609	0.60 614	0.56 632	0.47 544	0.49 577	0.42 595	1.24 676	0.76 635	0.12 521	0.18 534	0.12 525	0.13 569	0.12 509	0.18 451

PAM	0.26 435	0.11 139	0.63 483	0.25 436	0.18 458	0.53 624	0.29 572	0.44 419	0.28 267	0.36 492	0.27 304	0.59 618	0.26 449	0.28 310	0.20 341	0.08 265	0.12 408	0.07 153	0.10 456	0.07 172	0.13 350

coex-ft	3.48 709	0.81 682	48.53 743	0.24 394	0.19 492	0.53 624	0.47 654	0.49 471	2.36 705	7.18 720	1.20 674	0.96 671	2.53 708	0.75 602	2.14 703	0.13 543	0.15 479	0.14 576	0.12 537	0.22 627	0.47 654

Anonymous_2	0.44 601	0.23 507	0.57 435	0.34 613	0.34 640	0.53 624	0.28 566	0.49 471	0.39 435	0.36 492	0.34 394	0.48 571	0.38 572	0.43 453	0.33 516	0.26 653	0.41 675	0.44 675	1.45 713	0.33 663	0.37 628

DispFullNet	0.67 657	0.94 688	1.63 674	0.77 687	1.19 706	0.53 624	0.25 529	0.61 609	0.72 644	0.70 652	0.60 607	0.69 653	0.90 675	0.80 620	0.52 593	0.27 657	0.13 429	0.74 689	0.31 667	0.68 685	0.44 648

NVStereoNet_ROB	0.74 662	0.64 669	1.20 646	0.55 672	0.43 663	0.54 628	0.48 655	0.75 662	0.87 665	0.88 666	1.72 694	1.06 673	1.03 682	1.29 680	0.98 656	0.35 668	0.42 676	0.41 674	0.48 682	0.38 666	0.43 645
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.57 643	0.55 654	0.74 532	0.48 665	0.63 681	0.56 629	0.43 645	0.71 654	0.51 568	0.64 644	0.55 585	0.57 611	0.61 647	0.65 565	0.57 608	0.55 680	0.55 692	0.50 678	0.54 689	0.51 674	0.61 678

ADCS	0.62 651	0.56 656	1.54 671	0.30 571	0.25 599	0.56 629	0.46 651	0.71 654	0.86 662	0.77 661	0.72 636	0.68 651	0.62 652	0.82 625	2.33 705	0.17 609	0.16 494	0.16 603	0.17 622	0.23 632	0.27 574

ADCP+	0.48 618	0.36 608	1.47 666	0.26 477	0.22 552	0.57 631	0.40 637	0.56 555	0.54 584	0.46 593	0.52 568	0.46 557	0.53 632	0.59 527	1.93 699	0.10 438	0.08 253	0.11 490	0.11 494	0.14 547	0.15 407

CSAN	0.55 635	0.47 640	1.19 644	0.37 630	0.23 568	0.57 631	0.61 671	0.65 633	0.72 644	0.65 645	0.78 644	0.66 645	0.65 656	1.41 688	0.77 636	0.21 635	0.17 522	0.20 633	0.21 636	0.18 598	0.21 500

MSAF-DinoV2	0.81 671	0.64 669	2.42 693	0.49 666	0.17 429	0.58 633	0.32 598	0.83 672	0.85 660	0.41 557	0.52 568	0.98 672	0.61 647	4.97 715	1.22 670	0.12 521	0.07 187	0.10 432	0.24 650	0.27 649	0.32 602

w-ln-seven	0.45 604	0.40 625	1.40 663	0.27 514	0.22 552	0.58 633	0.33 604	0.65 633	0.83 656	0.59 638	0.63 619	0.53 599	0.39 579	0.66 571	0.81 642	0.12 521	0.11 379	0.13 552	0.12 537	0.16 567	0.17 445

WZ-Net	0.56 641	0.49 647	2.14 690	0.30 571	0.24 585	0.58 633	0.48 655	0.65 633	0.80 653	0.51 615	0.72 636	0.68 651	0.60 643	1.06 665	1.01 657	0.13 543	0.10 342	0.11 490	0.12 537	0.19 608	0.23 525

XQC	0.47 615	0.45 637	1.07 621	0.40 645	0.28 609	0.58 633	0.38 629	0.67 641	0.76 650	0.53 624	0.47 544	0.59 618	0.47 613	0.74 597	0.80 640	0.18 620	0.14 448	0.18 621	0.16 610	0.26 643	0.24 539

Wz-Net-MNSev	0.39 572	0.35 601	0.99 611	0.26 477	0.21 536	0.59 637	0.39 633	0.58 578	0.61 617	0.49 606	0.56 590	0.53 599	0.37 567	0.61 540	0.47 580	0.11 481	0.09 299	0.11 490	0.11 494	0.15 559	0.15 407

ccnet	0.43 599	0.34 597	0.62 478	0.28 542	0.33 638	0.60 638	0.34 609	0.68 646	0.47 531	0.54 628	0.66 626	0.56 609	0.46 611	0.73 593	0.66 623	0.26 653	0.19 548	0.24 644	0.22 644	0.27 649	0.25 552

AnyNet_C32	0.55 635	0.51 648	1.34 656	0.29 560	0.28 609	0.61 639	0.62 672	0.57 564	0.62 621	0.63 642	0.68 630	0.54 603	0.55 634	0.82 625	1.81 695	0.15 584	0.15 479	0.15 594	0.18 627	0.21 623	0.25 552

z-mn7	0.48 618	0.52 649	1.28 650	0.26 477	0.19 492	0.62 640	0.34 609	0.59 588	0.96 673	0.45 587	0.97 662	0.53 599	0.41 589	0.99 658	0.70 628	0.11 481	0.10 342	0.10 432	0.10 456	0.14 547	0.16 424

DGSMNet	0.63 654	0.32 584	1.01 613	0.54 671	0.73 688	0.62 640	1.36 706	0.62 617	0.58 604	0.38 518	0.62 618	0.52 594	0.34 549	0.65 565	0.47 580	0.54 679	0.61 699	0.67 686	0.61 696	0.65 682	0.69 692

RYNet	0.38 567	0.23 507	0.65 493	0.26 477	0.28 609	0.62 640	0.33 604	0.61 609	0.62 621	0.42 563	0.39 455	0.58 617	0.40 584	0.89 638	0.57 608	0.11 481	0.09 299	0.12 525	0.11 494	0.19 608	0.22 515

WCMA_ROB	0.55 635	0.27 554	0.76 540	0.26 477	0.22 552	0.62 640	0.36 619	0.57 564	0.58 604	0.97 673	1.40 682	1.28 682	0.94 678	0.80 620	0.80 640	0.20 633	0.17 522	0.16 603	0.16 610	0.19 608	0.29 589

PVD	0.62 651	0.41 628	0.93 600	0.44 657	0.39 655	0.63 644	0.51 662	0.86 677	1.27 689	0.93 669	1.09 669	0.81 661	0.85 670	0.89 638	0.89 647	0.21 635	0.23 594	0.22 640	0.19 629	0.28 654	0.41 637

Wz-Net-TNSev	0.55 635	0.72 674	1.90 685	0.26 477	0.21 536	0.64 645	0.45 648	0.66 639	0.71 642	0.52 618	0.55 585	0.71 657	0.63 654	1.04 663	0.94 651	0.16 595	0.15 479	0.13 552	0.15 600	0.21 623	0.24 539

stereogan	0.39 572	0.20 456	0.78 551	0.28 542	0.22 552	0.65 646	0.26 541	0.62 617	0.65 626	0.45 587	0.60 607	0.67 649	0.45 604	0.69 580	0.37 541	0.14 568	0.14 448	0.14 576	0.12 537	0.20 616	0.19 469

FCDSN-DC	0.67 657	0.38 618	0.83 569	0.37 630	0.30 624	0.66 647	0.37 621	0.69 652	0.70 640	1.15 685	1.53 687	1.70 692	1.38 692	1.00 659	0.83 643	0.24 643	0.22 580	0.27 647	0.26 659	0.27 649	0.32 602
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	0.60 648	0.31 577	0.71 526	0.22 278	0.17 429	0.66 647	0.36 619	0.81 669	0.63 623	1.48 701	1.32 679	1.65 690	0.83 669	1.18 673	0.74 632	0.17 609	0.17 522	0.17 612	0.14 589	0.17 582	0.19 469
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	0.39 572	0.14 285	2.10 688	0.21 212	0.15 352	0.68 649	0.31 591	0.60 599	0.60 614	0.25 299	0.44 510	0.32 439	0.21 372	0.79 616	0.26 448	0.14 568	0.10 342	0.09 351	0.10 456	0.12 509	0.14 388

PDISCO_ROB	0.45 604	0.37 611	0.89 592	0.44 657	0.37 649	0.70 650	0.35 612	0.75 662	0.78 651	0.45 587	0.53 576	0.65 641	0.40 584	0.68 579	0.52 593	0.22 638	0.12 408	0.21 635	0.19 629	0.26 643	0.22 515

ADCPNet	0.51 626	0.36 608	1.82 683	0.27 514	0.23 568	0.71 651	0.39 633	0.56 555	0.54 584	0.52 618	0.60 607	0.66 645	0.57 638	0.64 560	1.23 671	0.15 584	0.18 534	0.14 576	0.23 648	0.19 608	0.22 515

MFN_U_SF_RVC	0.58 645	0.58 663	1.31 654	0.39 640	0.23 568	0.72 652	0.30 581	0.83 672	0.68 635	0.74 654	0.74 640	0.86 664	0.60 643	0.84 630	0.83 643	0.29 660	0.27 628	0.32 663	0.37 674	0.31 658	0.33 608

SANet	0.58 645	0.41 628	1.38 660	0.27 514	0.16 397	0.72 652	0.48 655	0.71 654	1.34 691	0.69 651	0.97 662	0.94 668	0.78 664	0.97 657	0.93 649	0.14 568	0.12 408	0.12 525	0.12 537	0.18 598	0.20 487

otaku	0.60 648	0.73 676	1.13 632	0.64 675	0.45 667	0.73 654	0.37 621	0.67 641	0.67 631	0.52 618	0.75 642	0.66 645	0.46 611	0.74 597	0.59 611	0.55 680	0.34 666	0.56 681	0.36 672	0.65 682	0.49 659

Selective-IGEV-i16pc	0.33 536	0.12 191	1.65 676	0.21 212	0.14 284	0.74 655	0.30 581	0.46 437	0.44 492	0.21 246	0.32 361	0.26 367	0.14 230	0.71 589	0.19 313	0.15 584	0.10 342	0.08 253	0.09 395	0.11 464	0.12 313

Ntro	0.61 650	0.75 679	1.16 636	0.67 677	0.50 670	0.76 656	0.37 621	0.68 646	0.71 642	0.50 612	0.59 603	0.65 641	0.52 627	0.79 616	0.58 610	0.58 683	0.32 660	0.57 684	0.34 669	0.69 687	0.50 663

DPSNet	0.51 626	0.26 546	1.16 636	0.28 542	0.21 536	0.76 656	0.56 668	0.89 681	0.82 655	0.49 606	0.51 561	0.64 639	0.81 668	0.89 638	0.85 645	0.17 609	0.16 494	0.13 552	0.13 569	0.26 643	0.27 574

SPS-STEREO	0.74 662	0.72 674	1.18 643	0.52 670	0.57 678	0.76 656	0.50 660	0.80 667	0.66 630	0.97 673	0.88 657	0.94 668	0.74 661	1.08 666	1.04 662	0.58 683	0.51 685	0.50 678	0.50 686	0.56 677	0.72 694
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCL	0.50 622	0.30 572	1.15 634	0.28 542	0.19 492	0.77 659	0.64 673	0.57 564	0.73 647	0.57 635	0.73 639	0.55 604	0.60 643	0.66 571	1.53 689	0.11 481	0.10 342	0.13 552	0.13 569	0.15 559	0.16 424

ACVNet_1	0.77 668	0.92 687	1.79 682	0.73 684	0.53 674	0.78 660	0.42 643	0.88 679	0.90 666	0.75 655	0.76 643	1.32 683	0.80 666	1.04 663	0.70 628	0.57 682	0.32 660	0.72 688	0.35 670	0.70 688	0.50 663

RainbowNet	0.76 666	1.00 692	1.29 652	0.82 688	0.63 681	0.79 661	0.52 663	0.83 672	0.93 669	0.61 641	0.79 647	0.79 660	0.62 652	0.82 625	0.67 626	0.80 696	0.55 692	0.79 693	0.49 683	0.81 693	0.62 679

MFMNet_re	0.74 662	0.84 683	1.16 636	0.64 675	0.70 686	0.79 661	0.71 678	0.77 665	0.85 660	0.79 663	0.86 654	0.69 653	0.80 666	0.73 593	0.65 621	0.66 687	0.59 697	0.61 685	0.58 694	0.68 685	0.71 693

LE_ROB	1.82 702	0.39 622	3.15 702	0.50 668	0.55 676	0.79 661	1.00 693	0.89 681	6.48 717	7.40 721	2.07 702	2.07 696	5.08 715	1.33 685	3.96 713	0.11 481	0.09 299	0.12 525	0.11 494	0.11 464	0.13 350

ACVNet-4b	0.76 666	0.90 686	1.67 677	0.73 684	0.51 673	0.80 664	0.31 591	0.74 661	0.81 654	0.51 615	0.72 636	0.94 668	0.43 599	1.01 660	1.32 679	1.18 709	0.22 580	0.77 691	0.45 679	0.70 688	0.50 663

FC-DCNN	0.73 661	0.33 588	0.84 573	0.33 608	0.28 609	0.82 665	0.40 637	0.82 670	0.83 656	1.43 693	1.60 691	1.97 695	1.38 692	1.10 667	0.93 649	0.24 643	0.22 580	0.27 647	0.26 659	0.26 643	0.32 602

FC-DCNN v2	0.75 665	0.33 588	0.82 563	0.33 608	0.28 609	0.85 666	0.40 637	0.88 679	0.86 662	1.46 695	1.65 692	2.08 697	1.40 694	1.14 671	0.95 652	0.24 643	0.22 580	0.27 647	0.26 659	0.26 643	0.32 602

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 632	0.60 666	0.98 609	0.40 645	0.25 599	0.87 667	0.57 669	0.60 599	0.64 625	0.60 639	0.67 628	0.63 634	0.42 595	1.13 669	0.50 589	0.23 639	0.28 632	0.27 647	0.35 670	0.25 639	0.33 608

MSMD_ROB	0.63 654	0.34 597	0.70 517	0.30 571	0.25 599	0.88 668	0.35 612	0.58 578	0.67 631	1.13 683	1.52 686	1.75 693	1.05 683	0.90 641	0.60 612	0.24 643	0.22 580	0.27 647	0.27 663	0.25 639	0.27 574

G-Net	0.47 615	0.26 546	1.02 614	0.34 613	0.28 609	0.89 669	0.35 612	0.47 449	0.46 517	0.68 650	1.20 674	0.64 639	0.59 641	0.61 540	0.60 612	0.16 595	0.14 448	0.17 612	0.13 569	0.22 627	0.21 500

IMH-64-1	0.94 674	0.95 689	1.07 621	0.98 693	0.76 689	0.93 670	0.72 679	1.30 691	1.11 683	0.91 667	1.45 683	1.14 674	1.00 680	1.25 678	0.97 654	0.77 692	0.51 685	0.97 697	0.55 692	0.90 695	0.66 688

IMH-64	0.94 674	0.95 689	1.07 621	0.98 693	0.76 689	0.93 670	0.72 679	1.30 691	1.11 683	0.91 667	1.45 683	1.14 674	1.00 680	1.25 678	0.97 654	0.77 692	0.51 685	0.97 697	0.55 692	0.90 695	0.66 688

AnyNet_C01	0.68 659	0.69 673	2.64 696	0.33 608	0.27 607	0.93 670	0.64 673	0.66 639	0.65 626	0.70 652	0.97 662	0.75 659	0.63 654	1.01 660	1.52 688	0.17 609	0.16 494	0.17 612	0.17 622	0.24 636	0.28 583

ELAS_RVC	0.80 669	0.40 625	1.10 626	0.40 645	0.35 643	0.93 670	1.10 701	0.87 678	1.12 685	1.40 691	1.39 680	1.27 681	1.55 700	1.13 669	1.13 666	0.29 660	0.27 628	0.30 658	0.28 664	0.31 658	0.36 620
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FINET	0.58 645	0.48 645	1.35 658	0.38 638	0.37 649	0.96 674	1.13 702	0.84 676	1.05 677	0.50 612	0.70 634	0.45 548	0.61 647	0.63 554	0.62 616	0.26 653	0.28 632	0.14 576	0.13 569	0.20 616	0.44 648

SGM_RVC	0.57 643	0.22 488	0.60 467	0.26 477	0.16 397	0.97 675	0.46 651	0.76 664	0.90 666	1.03 679	0.92 660	1.16 676	0.93 677	1.21 675	0.72 630	0.17 609	0.16 494	0.16 603	0.16 610	0.16 567	0.24 539
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	0.94 674	0.98 691	1.71 679	0.83 689	0.63 681	1.02 676	0.64 673	1.16 688	1.43 695	1.02 677	1.39 680	1.47 686	0.86 673	1.16 672	0.79 639	0.63 686	0.43 679	0.78 692	0.49 683	0.80 692	0.57 672

LRCNet_RVC	10.94 723	14.45 730	9.66 717	15.38 726	8.02 718	1.08 677	0.35 612	8.72 722	0.72 644	12.63 731	15.84 731	9.73 722	6.52 716	8.58 722	6.38 720	20.33 740	5.39 722	23.79 739	21.95 740	15.35 730	13.96 731

IMH	1.09 685	1.04 695	1.29 652	1.03 695	0.79 692	1.11 678	0.69 676	1.40 694	1.42 694	1.02 677	1.71 693	1.42 684	1.19 687	1.78 698	1.03 661	1.14 707	0.56 696	1.00 699	0.58 694	0.93 698	0.68 690

RTS	0.81 671	0.56 656	4.76 706	0.37 630	0.30 624	1.11 678	0.52 663	0.67 641	1.07 679	0.76 658	0.91 658	0.60 624	0.61 647	1.64 692	1.24 672	0.15 584	0.13 429	0.15 594	0.15 600	0.22 627	0.24 539

RTSA	0.81 671	0.56 656	4.76 706	0.37 630	0.30 624	1.11 678	0.52 663	0.67 641	1.07 679	0.76 658	0.91 658	0.60 624	0.61 647	1.64 692	1.24 672	0.15 584	0.13 429	0.15 594	0.15 600	0.22 627	0.24 539

SAMSARA	0.62 651	0.47 640	0.93 600	0.70 681	0.50 670	1.15 681	1.29 705	0.79 666	0.70 640	0.77 661	0.55 585	0.92 667	0.58 639	0.87 635	0.77 636	0.19 630	0.27 628	0.18 621	0.19 629	0.27 649	0.28 583

notaker	1.49 693	1.44 706	1.77 680	1.42 707	1.08 704	1.19 682	0.87 691	1.51 698	1.40 692	1.53 703	3.41 711	2.40 702	1.94 702	1.83 700	1.57 691	1.14 707	0.69 708	1.38 709	0.88 707	1.39 710	1.03 706

Dean	1.22 690	1.17 698	1.97 686	1.04 696	0.79 692	1.21 683	0.76 682	1.51 698	1.96 702	1.30 689	1.98 701	2.14 698	1.18 686	1.30 682	1.15 667	0.83 697	0.61 699	1.01 700	0.69 700	0.97 702	0.77 698

WAO-7	1.05 680	1.00 692	1.19 644	0.83 689	0.67 685	1.22 684	0.84 689	1.43 695	1.56 697	1.13 683	1.75 695	1.46 685	1.25 688	1.56 691	1.28 674	0.61 685	0.62 702	0.70 687	0.68 699	0.66 684	0.62 679

MADNet+	1.05 680	1.26 702	4.77 709	0.73 684	0.50 670	1.25 685	0.97 692	1.05 685	0.93 669	0.67 648	0.78 644	0.87 665	0.85 670	2.14 702	1.83 696	0.40 676	0.42 676	0.32 663	0.28 664	0.45 671	0.43 645

DStereoSA	1.00 678	0.46 639	1.33 655	0.68 678	0.86 699	1.26 686	2.25 715	0.83 672	1.41 693	0.57 635	1.92 698	0.57 611	2.07 703	0.96 654	1.84 697	0.36 669	0.55 692	0.28 654	0.53 688	0.45 671	0.90 701

SDNR	0.47 615	0.29 566	0.92 596	0.24 394	0.37 649	1.27 687	0.17 251	0.54 526	0.58 604	0.44 580	0.85 653	0.55 604	0.28 481	1.19 674	0.52 593	0.23 639	0.24 610	0.17 612	0.13 569	0.19 608	0.26 566

PWCK	1.05 680	1.29 703	2.12 689	0.92 691	0.42 660	1.27 687	1.01 694	1.14 687	1.14 686	1.16 686	1.14 672	1.25 680	0.90 675	1.77 697	1.15 667	0.89 700	0.51 685	0.87 695	0.54 689	1.02 703	0.57 672

WAO-6	1.11 686	1.01 694	1.17 642	0.96 692	0.79 692	1.30 689	0.78 684	1.36 693	1.99 703	1.04 680	1.54 688	1.59 689	1.27 689	1.37 686	1.30 675	0.78 694	0.55 692	1.03 701	0.75 703	0.87 694	0.72 694

LVE	1.18 688	1.16 697	1.67 677	1.04 696	0.81 696	1.32 690	0.82 688	1.49 697	1.94 701	1.08 681	1.90 697	1.89 694	1.07 684	1.51 690	1.04 662	0.96 703	0.61 699	0.94 696	0.69 700	0.92 697	0.79 699

MDST_ROB	0.51 626	0.16 363	0.97 607	0.31 587	0.21 536	1.35 691	0.34 609	0.80 667	0.59 611	1.09 682	0.74 640	0.49 577	0.37 567	1.31 683	0.60 612	0.14 568	0.12 408	0.16 603	0.13 569	0.13 524	0.18 451

MonStereo1	0.96 677	0.61 668	0.99 611	0.70 681	0.59 679	1.37 692	0.35 612	0.97 683	1.27 689	0.97 673	1.92 698	1.53 688	2.13 704	1.29 680	0.87 646	0.71 690	0.34 666	0.75 690	0.47 681	0.75 690	0.68 690

KSHMR	1.92 703	1.47 708	1.97 686	1.48 709	1.22 707	1.39 693	1.06 696	1.81 703	5.83 716	1.43 693	5.56 715	2.95 708	1.17 685	2.24 704	1.33 681	1.29 710	1.13 710	1.47 711	1.11 712	1.37 709	1.21 710

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 660	0.73 676	1.26 648	0.47 664	0.28 609	1.42 694	0.60 670	0.82 670	0.94 672	0.85 665	0.86 654	0.88 666	0.70 659	1.32 684	0.75 633	0.37 671	0.30 650	0.34 668	0.36 672	0.44 670	0.42 642

ktn	1.80 701	1.46 707	1.49 667	1.44 708	1.14 705	1.50 695	1.07 697	1.53 700	3.90 713	2.77 711	4.62 712	3.42 709	1.49 696	1.74 695	1.40 685	1.45 711	0.77 709	1.46 710	0.99 710	1.41 711	1.00 705

ELAS	0.80 669	0.40 625	0.91 595	0.39 640	0.35 643	1.52 696	0.81 687	0.97 683	0.98 675	1.47 700	1.58 689	1.19 678	1.33 691	1.01 660	1.21 669	0.29 660	0.27 628	0.30 658	0.29 666	0.32 661	0.36 620
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
HanzoNet	3.08 708	1.87 710	2.70 697	1.81 710	1.34 708	1.60 697	1.05 695	2.06 707	2.62 706	5.63 717	5.12 713	5.96 715	7.09 718	4.39 714	3.43 711	3.29 717	2.06 718	1.98 716	2.94 721	2.47 714	2.15 714

SGM+DAISY	1.12 687	0.86 684	1.64 675	0.68 678	0.80 695	1.68 698	1.68 711	1.08 686	1.10 681	1.53 703	1.76 696	1.47 686	1.53 699	1.24 676	1.42 686	0.66 687	0.65 704	0.52 680	0.54 689	0.57 678	0.91 702

UNDER WATER	1.64 699	1.34 705	2.72 698	1.40 706	1.04 703	1.70 699	1.14 703	1.57 701	3.58 708	1.46 695	1.46 685	2.82 707	2.43 707	1.74 695	2.04 702	1.08 705	0.63 703	1.31 708	0.94 708	1.29 706	1.10 709

DStereoFS	1.07 684	0.76 680	1.10 626	0.70 681	0.70 686	1.87 700	1.39 707	1.20 690	1.66 698	1.01 676	1.58 689	1.20 679	2.60 709	1.40 687	1.32 679	0.40 676	0.47 681	0.31 661	0.41 677	0.38 666	0.91 702

WAO-8	1.50 694	1.22 700	1.39 661	1.10 699	0.85 697	2.15 701	0.78 684	1.84 704	3.76 710	1.46 695	2.18 703	2.15 699	1.50 697	3.20 709	1.35 682	0.92 701	0.66 705	1.10 702	0.79 705	0.94 699	0.74 696

Venus	1.50 694	1.22 700	1.39 661	1.10 699	0.85 697	2.15 701	0.78 684	1.84 704	3.76 710	1.46 695	2.18 703	2.15 699	1.50 697	3.20 709	1.35 682	0.92 701	0.66 705	1.10 702	0.79 705	0.94 699	0.74 696

UNDER WATER-64	1.61 697	1.30 704	2.93 700	1.33 705	0.96 702	2.20 703	1.25 704	1.47 696	3.15 707	1.46 695	1.31 678	2.61 705	2.22 706	1.69 694	1.93 699	1.13 706	0.67 707	1.29 707	0.94 708	1.26 705	1.09 708

TorneroNet-64	1.47 692	1.15 696	1.51 669	1.11 702	0.86 699	2.27 704	0.76 682	1.84 704	3.76 710	1.29 687	2.22 705	2.68 706	1.46 695	1.81 699	1.55 690	0.79 695	0.51 685	1.10 702	0.67 698	1.31 707	0.81 700

MANE	1.63 698	0.58 663	1.16 636	0.59 673	0.60 680	2.71 705	1.53 708	2.63 712	3.62 709	2.33 708	3.26 710	3.66 710	2.98 712	2.26 705	2.26 704	0.37 671	0.40 673	0.31 661	0.49 683	0.31 658	0.63 681

SGM-ForestM	1.59 696	0.56 656	1.52 670	0.41 652	0.34 640	2.77 706	1.67 710	1.69 702	1.73 700	2.48 709	2.27 706	6.02 716	2.90 711	3.08 707	2.83 709	0.25 651	0.30 650	0.19 628	0.20 634	0.18 598	0.45 652

MADNet++	2.34 705	1.81 709	2.24 692	2.15 712	1.97 711	2.79 707	2.19 714	2.42 711	2.26 704	2.79 712	2.70 708	2.43 703	2.60 709	3.18 708	3.32 710	2.19 714	1.97 716	1.93 713	1.62 714	2.02 713	2.10 713

JetBlue	1.20 689	0.89 685	2.53 695	0.59 673	0.76 689	3.16 708	2.09 713	1.16 688	0.93 669	0.95 671	1.12 671	1.65 690	1.27 689	2.15 703	1.87 698	0.43 678	0.37 671	0.38 670	0.39 676	0.62 679	0.63 681

xyz-stereo	1.43 691	0.11 139	17.43 729	0.18 66	0.08 8	4.86 709	0.18 311	0.31 243	0.35 377	0.37 509	2.75 709	0.41 516	0.31 525	0.58 519	0.33 516	0.07 117	0.05 6	0.09 351	0.06 104	0.06 93	0.06 13

light-stereo	2.66 707	0.78 681	4.46 705	4.42 714	3.66 712	5.04 710	0.38 629	2.12 708	1.51 696	4.25 713	6.51 718	7.70 720	0.75 662	5.12 716	1.42 686	0.72 691	1.35 712	0.33 666	0.45 679	1.22 704	1.04 707

MultiAttention	1.05 680	0.14 285	0.50 338	0.35 619	0.43 663	5.62 711	1.71 712	0.71 654	0.54 584	0.36 492	0.63 619	0.55 604	0.22 381	7.50 720	0.56 605	0.09 366	0.06 91	0.14 576	0.24 650	0.27 649	0.34 612

TorneroNet	2.26 704	1.20 699	1.55 672	1.15 704	0.91 701	5.84 712	0.84 689	2.12 708	8.45 720	2.59 710	5.32 714	3.84 711	2.15 705	1.84 701	1.98 701	0.88 699	0.54 691	1.16 706	0.74 702	1.31 707	0.91 702

TCMNet-wrong-test	4.33 710	5.65 717	4.76 706	11.36 725	10.39 721	5.87 713	4.45 719	4.24 716	1.10 681	1.93 705	2.43 707	6.07 717	3.54 713	3.87 712	4.51 715	2.00 713	0.47 681	1.96 715	1.68 715	5.78 721	4.48 719

JetRed	2.35 706	2.70 711	6.11 712	1.14 703	1.38 709	6.03 714	3.61 717	2.12 708	1.72 699	1.99 706	1.97 700	2.15 699	1.59 701	2.49 706	4.19 714	1.05 704	1.60 713	1.10 702	1.02 711	1.72 712	1.41 712

U	1.02 679	0.10 90	0.26 90	0.22 278	3.66 712	6.41 715	0.13 75	0.22 77	0.21 146	0.11 39	0.11 44	0.10 48	0.09 35	0.12 2	0.11 14	0.07 117	0.05 6	5.35 723	2.86 720	0.07 172	0.06 13

DPSimNet_ROB	6.21 714	5.16 713	9.50 714	5.59 717	5.56 715	7.64 716	10.02 721	4.07 715	7.33 718	6.84 718	6.26 716	7.17 719	10.55 721	4.07 713	5.68 716	5.50 721	4.29 721	5.24 722	3.66 722	4.05 718	5.96 720

DPSMNet_ROB	8.44 718	5.25 716	10.87 727	5.59 717	10.27 720	8.34 717	23.51 730	6.12 720	13.47 730	4.96 715	10.94 728	5.65 714	10.55 721	6.25 718	12.77 727	4.01 720	7.62 724	3.75 720	7.27 728	4.16 720	7.54 724

DGTPSM_ROB	8.38 717	5.24 715	10.71 726	5.32 716	10.19 719	8.34 717	23.49 729	6.11 719	13.43 729	4.93 714	10.93 727	5.64 713	10.55 721	6.17 717	12.73 726	3.74 719	7.56 723	3.68 719	7.24 727	4.09 719	7.49 723

HaxPig	17.72 731	20.23 740	19.76 730	16.55 727	16.52 727	9.46 719	9.42 720	14.48 733	13.31 726	18.59 733	18.67 732	17.39 732	16.68 733	17.07 733	16.43 733	21.99 742	20.86 742	22.28 738	21.55 739	21.30 739	21.88 743

tt	4.71 711	0.11 139	3.94 703	2.06 711	1.54 710	10.14 720	16.85 724	9.28 723	4.99 714	1.41 692	1.05 668	4.68 712	4.89 714	3.36 711	5.86 718	5.73 722	9.15 730	2.23 718	2.51 718	3.02 715	1.34 711

BEATNet-Init1	4.91 712	3.27 712	14.39 728	0.69 680	0.65 684	10.19 721	3.83 718	5.04 717	5.11 715	8.73 722	8.52 719	13.95 731	7.66 720	7.79 721	5.79 717	0.32 665	0.34 666	0.34 668	0.38 675	0.64 681	0.64 685

MEDIAN_ROB	21.20 732	24.56 742	23.42 741	19.57 728	19.62 732	13.29 722	11.21 722	18.04 734	17.02 734	22.07 744	21.92 734	20.84 734	20.24 734	21.02 734	19.68 734	25.59 743	24.08 743	26.20 740	25.19 741	25.31 740	25.19 744

Selective-IGEV-i1pa	5.75 713	8.12 718	4.85 710	1.10 699	0.54 675	13.48 723	3.52 716	9.46 724	7.56 719	7.13 719	10.00 723	9.12 721	7.56 719	14.91 732	6.08 719	3.55 718	1.33 711	1.94 714	0.77 704	0.79 691	3.23 717

USTest	6.84 715	5.16 713	5.45 711	7.18 719	7.26 716	14.27 724	22.53 725	8.48 721	9.29 721	5.44 716	6.42 717	6.27 718	6.69 717	6.83 719	8.49 722	1.95 712	3.27 719	2.16 717	2.54 719	3.76 716	3.31 718

xxxxx1	15.30 726	9.78 722	10.23 723	20.34 729	19.47 729	17.10 725	23.00 726	10.36 725	11.04 723	9.25 723	9.66 720	10.74 726	10.66 724	10.60 724	13.72 730	8.14 728	9.35 731	31.88 742	44.61 744	12.63 727	13.46 728

tt_ll	15.30 726	9.78 722	10.23 723	20.34 729	19.47 729	17.10 725	23.00 726	10.36 725	11.04 723	9.25 723	9.66 720	10.74 726	10.66 724	10.60 724	13.72 730	8.14 728	9.35 731	31.88 742	44.61 744	12.63 727	13.46 728

ff	15.30 726	9.78 722	10.23 723	20.34 729	19.47 729	17.10 725	23.00 726	10.36 725	11.04 723	9.25 723	9.66 720	10.74 726	10.66 724	10.60 724	13.72 730	8.14 728	9.35 731	31.88 742	44.61 744	12.63 727	13.46 728

AVERAGE_ROB	25.43 741	29.01 743	27.22 742	24.60 740	24.16 741	17.78 728	12.87 723	22.39 737	21.40 737	26.72 746	26.08 744	25.18 743	24.52 745	25.07 743	23.57 735	29.94 744	28.36 744	30.60 741	29.57 742	29.83 741	29.66 745

iinet-test	10.74 721	9.21 719	9.52 715	10.46 720	10.67 722	17.92 729	25.86 731	12.61 728	13.38 727	9.65 726	10.06 724	9.98 723	10.66 724	11.13 728	12.60 723	6.36 724	7.73 725	5.65 724	6.66 723	7.29 722	7.31 721

IINet	10.74 721	9.21 719	9.52 715	10.46 720	10.67 722	17.92 729	25.86 731	12.61 728	13.38 727	9.65 726	10.06 724	9.98 723	10.66 724	11.13 728	12.60 723	6.36 724	7.73 725	5.65 724	6.66 723	7.29 722	7.31 721

Anonymous_1	16.44 730	9.26 721	9.67 718	10.63 722	14.54 726	18.62 731	26.98 733	12.68 730	13.53 731	10.78 730	10.37 726	10.15 725	10.66 724	10.99 727	12.64 725	15.61 739	7.73 725	16.87 737	43.01 743	56.14 746	7.86 727

DPSM_ROB	11.46 724	9.79 725	10.18 721	11.11 723	11.31 724	19.08 732	27.38 734	13.42 731	14.23 732	10.34 728	11.13 729	10.97 729	11.33 730	11.89 730	13.49 728	6.74 726	8.19 728	6.00 726	7.05 725	7.74 724	7.76 725

DPSM	11.46 724	9.79 725	10.18 721	11.11 723	11.31 724	19.08 732	27.38 734	13.42 731	14.23 732	10.34 728	11.13 729	10.97 729	11.33 730	11.89 730	13.49 728	6.74 726	8.19 728	6.00 726	7.05 725	7.74 724	7.76 725

RSGM-EC	29.37 742	17.55 731	9.85 719	35.22 741	33.16 743	26.01 734	45.63 736	20.07 735	17.60 735	18.98 734	23.47 742	30.02 744	23.62 743	41.06 744	44.49 745	58.94 745	34.33 745	32.95 745	20.18 737	33.70 742	20.62 741

acva	29.37 742	17.55 731	9.85 719	35.22 741	33.16 743	26.01 734	45.63 736	20.07 735	17.60 735	18.98 734	23.47 742	30.02 744	23.62 743	41.06 744	44.49 745	58.94 745	34.33 745	32.95 745	20.18 737	33.70 742	20.62 741

PML	15.86 729	13.12 729	7.07 713	5.22 715	7.66 717	32.93 736	64.30 746	5.37 718	10.12 722	25.87 745	67.29 746	20.25 733	13.20 732	10.09 723	6.81 721	5.94 723	2.00 717	6.03 728	2.18 717	9.13 726	2.62 716

RAFT-FEzeroshot	23.04 733	19.71 735	20.25 731	22.47 735	22.80 736	38.32 737	55.23 742	26.95 738	28.70 739	20.66 739	22.23 736	22.07 737	22.86 737	23.85 736	27.17 738	13.53 732	16.47 736	12.08 729	14.22 732	15.58 733	15.60 734

RAFT-FE	23.04 733	19.71 735	20.25 731	22.47 735	22.80 736	38.32 737	55.23 742	26.95 738	28.70 739	20.66 739	22.23 736	22.07 737	22.86 737	23.85 736	27.17 738	13.53 732	16.47 736	12.08 729	14.22 732	15.58 733	15.60 734

FlowAnything	23.08 736	19.70 734	20.48 736	22.45 734	22.73 733	38.34 739	55.18 739	27.00 742	28.79 742	20.83 743	22.42 741	22.10 739	22.83 736	23.85 736	27.23 742	13.53 732	16.54 739	12.10 734	14.29 735	15.59 735	15.58 733

CasAABBNet	23.04 733	19.69 733	20.32 733	22.42 732	22.73 733	38.35 740	55.23 742	26.99 741	28.74 741	20.67 741	22.28 738	22.11 740	22.86 737	23.84 735	27.17 738	13.52 731	16.47 736	12.08 729	14.21 730	15.57 731	15.60 734

LSM0	24.21 740	19.88 739	22.33 739	24.42 739	40.13 745	38.41 741	54.99 738	27.05 743	28.61 738	20.59 737	22.00 735	22.29 742	22.86 737	24.12 741	27.16 737	13.59 737	16.33 734	12.13 735	14.08 729	15.72 737	17.53 740

Hybrid-DGEV	23.11 737	19.81 738	20.81 738	22.43 733	22.74 735	38.45 742	55.25 745	27.21 745	28.95 745	20.63 738	22.37 739	22.03 736	22.89 741	23.96 740	27.14 736	13.54 735	16.46 735	12.09 732	14.23 734	15.57 731	15.57 732

Selective-RAFT-Error	23.11 737	19.77 737	20.60 737	22.49 737	22.80 736	38.46 743	55.19 740	27.13 744	28.90 743	20.73 742	22.38 740	22.11 740	22.91 742	23.94 739	27.18 741	13.54 735	16.57 740	12.09 732	14.21 730	15.61 736	15.65 737

fast-reg	23.61 739	20.43 741	23.27 740	23.15 738	24.75 742	38.65 744	55.20 741	26.97 740	28.94 744	20.18 736	21.86 733	21.68 735	22.34 735	24.15 742	27.35 743	13.84 738	16.57 740	14.84 736	15.61 736	16.59 738	15.88 738

test_example2	100.95 745	107.33 745	67.16 744	98.17 743	106.88 746	89.44 745	101.34 747	37.23 746	97.88 747	129.56 747	131.26 747	65.41 747	67.34 747	91.22 746	79.29 747	143.32 747	199.32 747	81.12 747	102.17 747	121.89 747	101.70 746

Selective-IGEV-i16pa	31.25 744	41.63 744	4.08 704	0.51 669	0.38 652	97.61 746	0.73 681	61.16 747	60.81 746	17.49 732	65.92 745	39.64 746	53.28 746	107.35 747	27.39 744	20.46 741	3.81 720	4.39 721	1.97 716	0.41 668	16.06 739

ccccc		256.25 746		351.50 746	361.31 747	144.22 747		153.19 748		152.98 748		161.94 748		268.06 748		387.64 748	346.97 748	244.11 748	219.32 748	413.57 748

GS-Stereo							0.16 206	0.38 328	0.21 146	0.14 128	0.15 135	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.18 278	0.08 265	0.31 655	0.06 48	0.06 104	0.08 246	0.63 681

Low-res two-view benchmark