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

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 54	0.26 92	0.18 68	0.11 120	0.15 55	0.11 21	0.17 21	0.11 4	0.09 9	0.06 1	0.10 49	0.07 3	0.17 70	0.12 40	0.06 44	0.15 482	0.06 49	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 21	0.26 92	0.19 120	0.09 18	0.15 55	0.11 21	0.18 27	0.13 12	0.09 9	0.06 1	0.10 49	0.08 14	0.18 90	0.12 40	0.06 44	0.16 497	0.06 49	0.04 1	0.05 4	0.07 30

PipStereo	0.14 93	0.07 2	0.16 1	0.23 342	0.21 540	0.09 1	0.11 21	0.16 13	0.13 12	0.08 2	0.07 3	0.13 144	0.09 36	0.14 12	0.12 40	0.07 117	0.23 597	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 663

PSi22b	0.14 93	0.07 2	0.16 1	0.22 281	0.22 556	0.09 1	0.11 21	0.16 13	0.12 5	0.08 2	0.07 3	0.14 175	0.09 36	0.14 12	0.11 14	0.07 117	0.22 584	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 663

PSi22a	0.13 46	0.07 2	0.16 1	0.21 213	0.18 460	0.09 1	0.11 21	0.15 9	0.12 5	0.08 2	0.07 3	0.12 121	0.08 14	0.15 29	0.12 40	0.07 117	0.22 584	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.52 670

Foundation-i32	0.14 93	0.07 2	0.18 11	0.24 397	0.22 556	0.10 9	0.12 37	0.15 9	0.13 12	0.08 2	0.07 3	0.12 121	0.08 14	0.17 70	0.13 96	0.07 117	0.29 652	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 656

LACA1	0.10 2	0.13 237	0.17 7	0.16 13	0.07 1	0.16 92	0.12 37	0.16 13	0.12 5	0.09 9	0.07 3	0.09 26	0.10 77	0.14 12	0.10 2	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 54	0.22 54	0.18 68	0.10 72	0.12 21	0.13 75	0.18 27	0.14 25	0.10 24	0.07 3	0.08 3	0.08 14	0.17 70	0.11 14	0.06 44	0.08 254	0.06 49	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 54	0.22 54	0.18 68	0.10 72	0.12 21	0.13 75	0.18 27	0.12 5	0.09 9	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.18 90	0.11 14	0.06 44	0.10 343	0.06 49	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 21	0.22 54	0.19 120	0.10 72	0.16 92	0.11 21	0.18 27	0.13 12	0.11 40	0.07 3	0.10 49	0.08 14	0.14 12	0.12 40	0.07 117	0.09 300	0.06 49	0.04 1	0.06 94	0.08 76

MLG-Stereo_test2	0.12 26	0.09 54	0.29 121	0.21 213	0.12 179	0.16 92	0.11 21	0.17 21	0.12 5	0.11 40	0.08 11	0.11 88	0.06 1	0.16 50	0.11 14	0.08 267	0.13 432	0.06 49	0.04 1	0.06 94	0.09 130

LGtest1	0.10 2	0.09 54	0.19 16	0.18 68	0.09 18	0.13 28	0.09 2	0.17 21	0.13 12	0.10 24	0.08 11	0.09 26	0.09 36	0.16 50	0.12 40	0.08 267	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.08 76

FoundationStereo	0.13 46	0.08 21	0.18 11	0.29 564	0.30 628	0.12 21	0.13 75	0.12 3	0.18 81	0.09 9	0.08 11	0.10 49	0.08 14	0.14 12	0.11 14	0.07 117	0.31 659	0.06 49	0.04 1	0.05 4	0.06 13

IGEV-Stereo+	0.14 93	0.08 21	0.26 92	0.18 68	0.14 286	0.09 1	0.10 8	0.16 13	0.17 61	0.14 130	0.08 11	0.10 49	0.10 77	0.22 192	0.14 145	0.07 117	0.15 482	0.06 49	0.06 105	0.16 571	0.29 591

Anonymus	0.13 46	0.08 21	0.20 25	0.19 120	0.10 72	0.16 92	0.14 106	0.21 65	0.17 61	0.11 40	0.09 15	0.14 175	0.12 157	0.18 90	0.15 187	0.08 267	0.09 300	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.11 256

LGCAT	0.15 130	0.07 2	0.19 16	0.15 4	0.09 18	0.13 28	0.12 37	0.13 6	0.10 3	0.13 102	0.09 15	0.11 88	0.10 77	0.31 367	0.14 145	0.23 643	0.24 613	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.41 641

derf	0.11 9	0.07 2	0.21 41	0.18 68	0.11 120	0.11 14	0.11 21	0.17 21	0.15 39	0.09 9	0.09 15	0.11 88	0.09 36	0.16 50	0.12 40	0.06 44	0.07 187	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.13 351

mm2	0.11 9	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 18	0.10 9	0.12 37	0.18 27	0.14 25	0.08 2	0.09 15	0.11 88	0.10 77	0.17 70	0.13 96	0.07 117	0.11 380	0.05 1	0.07 204	0.05 4	0.13 351

mm1	0.11 9	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 18	0.10 9	0.12 37	0.15 9	0.14 25	0.08 2	0.09 15	0.11 88	0.10 77	0.17 70	0.13 96	0.07 117	0.11 380	0.05 1	0.07 204	0.05 4	0.13 351

qqai	0.12 26	0.08 21	0.22 54	0.18 68	0.12 179	0.11 14	0.12 37	0.17 21	0.16 51	0.09 9	0.09 15	0.11 88	0.09 36	0.16 50	0.12 40	0.07 117	0.11 380	0.06 49	0.06 105	0.05 4	0.20 490

MGA	0.12 26	0.08 21	0.26 92	0.16 13	0.10 72	0.15 55	0.10 8	0.18 27	0.13 12	0.11 40	0.09 15	0.09 26	0.07 3	0.20 140	0.12 40	0.07 117	0.16 497	0.06 49	0.04 1	0.06 94	0.09 130

LiteMatch*	0.12 26	0.07 2	0.26 92	0.16 13	0.11 120	0.13 28	0.13 75	0.19 42	0.15 39	0.10 24	0.09 15	0.09 26	0.11 116	0.16 50	0.13 96	0.07 117	0.11 380	0.06 49	0.06 105	0.06 94	0.14 389

LACA3	0.10 2	0.11 141	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 92	0.14 106	0.14 7	0.14 25	0.11 40	0.09 15	0.10 49	0.10 77	0.16 50	0.09 1	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

LiteMatch	0.13 46	0.15 323	0.19 16	0.20 168	0.10 72	0.15 55	0.17 252	0.18 27	0.14 25	0.10 24	0.09 15	0.11 88	0.22 385	0.16 50	0.23 413	0.08 267	0.05 6	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.08 76

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 18	0.15 55	0.12 37	0.18 27	0.14 25	0.10 24	0.09 15	0.11 88	0.11 116	0.17 70	0.14 145	0.07 117	0.11 380	0.05 1	0.07 204	0.05 4	0.13 351

LACA2	0.12 26	0.17 400	0.32 153	0.16 13	0.08 8	0.16 92	0.13 75	0.18 27	0.15 39	0.09 9	0.09 15	0.11 88	0.10 77	0.15 29	0.10 2	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.05 1

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 36	0.09 18	0.09 1	0.14 106	0.11 1	0.16 51	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.05 4	0.06 13

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 36	0.10 72	0.17 129	0.13 75	0.11 1	0.14 25	0.10 24	0.09 15	0.08 3	0.06 1	0.22 192	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.08 296	0.05 4	0.06 13

MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 18	0.15 55	0.12 37	0.18 27	0.14 25	0.10 24	0.09 15	0.11 88	0.10 77	0.16 50	0.14 145	0.07 117	0.11 380	0.05 1	0.07 204	0.05 4	0.13 351

BridgeDepth	0.11 9	0.11 141	0.22 54	0.19 120	0.07 1	0.16 92	0.12 37	0.18 27	0.13 12	0.08 2	0.09 15	0.14 175	0.14 232	0.15 29	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
dual_stereo	0.18 195	0.08 21	0.26 92	0.21 213	0.32 640	0.11 14	0.13 75	0.27 170	0.20 122	0.11 40	0.09 15	0.10 49	0.08 14	0.20 140	0.14 145	0.07 117	0.45 684	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.65 691

CAR	0.12 26	0.08 21	0.25 79	0.16 13	0.09 18	0.14 36	0.10 8	0.19 42	0.13 12	0.12 70	0.10 32	0.08 3	0.07 3	0.18 90	0.12 40	0.06 44	0.15 482	0.06 49	0.08 296	0.05 4	0.10 205

MSE-Stereo	0.12 26	0.08 21	0.25 79	0.16 13	0.09 18	0.14 36	0.10 8	0.19 42	0.13 12	0.11 40	0.10 32	0.08 3	0.07 3	0.20 140	0.12 40	0.06 44	0.16 497	0.06 49	0.08 296	0.05 4	0.10 205

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 92	0.15 4	0.11 120	0.10 9	0.13 75	0.15 9	0.09 1	0.12 70	0.10 32	0.09 26	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 117	0.06 91	0.09 353	0.08 296	0.06 94	0.05 1

Test_v1	0.11 9	0.08 21	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 28	0.12 37	0.23 94	0.17 61	0.10 24	0.10 32	0.08 3	0.08 14	0.15 29	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.07 30

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 54	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 92	0.10 8	0.21 65	0.15 39	0.10 24	0.10 32	0.09 26	0.12 157	0.14 12	0.13 96	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 94	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.12 26	0.07 2	0.20 25	0.15 4	0.09 18	0.14 36	0.12 37	0.20 50	0.16 51	0.10 24	0.10 32	0.11 88	0.09 36	0.19 111	0.17 250	0.07 117	0.09 300	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.11 256

DDF-Stereo	0.16 161	0.08 21	0.30 131	0.21 213	0.20 523	0.12 21	0.14 106	0.20 50	0.19 108	0.11 40	0.10 32	0.13 144	0.12 157	0.24 231	0.20 344	0.09 368	0.18 537	0.07 154	0.06 105	0.20 620	0.19 471

Replicate-Monster	0.15 130	0.12 193	0.40 219	0.17 36	0.10 72	0.17 129	0.10 8	0.24 116	0.20 122	0.12 70	0.10 32	0.10 49	0.10 77	0.28 313	0.12 40	0.06 44	0.31 659	0.06 49	0.06 105	0.05 4	0.21 503

AdaDepth	0.13 46	0.10 91	0.32 153	0.20 168	0.11 120	0.19 188	0.13 75	0.16 13	0.16 51	0.10 24	0.10 32	0.10 49	0.09 36	0.19 111	0.12 40	0.05 1	0.11 380	0.06 49	0.06 105	0.05 4	0.11 256

LG-G_1	0.12 26	0.08 21	0.28 115	0.20 168	0.09 18	0.21 261	0.09 2	0.20 50	0.12 5	0.11 40	0.10 32	0.11 88	0.10 77	0.22 192	0.11 14	0.07 117	0.09 300	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.12 314

LG-G	0.12 26	0.08 21	0.28 115	0.20 168	0.09 18	0.21 261	0.09 2	0.20 50	0.12 5	0.11 40	0.10 32	0.11 88	0.10 77	0.22 192	0.11 14	0.07 117	0.09 300	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.12 314

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 91	0.21 41	0.18 68	0.09 18	0.21 261	0.14 106	0.14 7	0.17 61	0.11 40	0.10 32	0.09 26	0.08 14	0.21 163	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.06 49	0.04 1	0.05 4	0.06 13

monster-pro	0.13 46	0.09 54	0.20 25	0.17 36	0.09 18	0.15 55	0.12 37	0.25 139	0.20 122	0.09 9	0.11 44	0.08 3	0.07 3	0.20 140	0.13 96	0.05 1	0.24 613	0.05 1	0.09 397	0.05 4	0.13 351

PointNet	0.11 9	0.08 21	0.19 16	0.17 36	0.09 18	0.15 55	0.15 154	0.18 27	0.16 51	0.09 9	0.11 44	0.12 121	0.10 77	0.15 29	0.13 96	0.07 117	0.09 300	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.12 314

aanet-new-12k	0.13 46	0.12 193	0.32 153	0.23 342	0.10 72	0.16 92	0.14 106	0.25 139	0.20 122	0.13 102	0.11 44	0.10 49	0.13 202	0.15 29	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.08 247	0.12 314

DispViT+	0.12 26	0.08 21	0.21 41	0.16 13	0.16 398	0.10 9	0.12 37	0.27 170	0.24 199	0.13 102	0.11 44	0.10 49	0.09 36	0.21 163	0.12 40	0.08 267	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

BStereo	0.14 93	0.10 91	0.46 281	0.18 68	0.11 120	0.15 55	0.15 154	0.25 139	0.23 179	0.12 70	0.11 44	0.12 121	0.09 36	0.17 70	0.17 250	0.05 1	0.07 187	0.06 49	0.08 296	0.05 4	0.09 130

Anonymus123	0.16 161	0.10 91	0.46 281	0.18 68	0.11 120	0.41 568	0.15 154	0.30 224	0.23 179	0.12 70	0.11 44	0.12 121	0.09 36	0.17 70	0.17 250	0.05 1	0.07 187	0.06 49	0.08 296	0.05 4	0.09 130

LCMNet	0.12 26	0.08 21	0.20 25	0.16 13	0.09 18	0.15 55	0.12 37	0.19 42	0.20 122	0.10 24	0.11 44	0.11 88	0.10 77	0.20 140	0.16 219	0.07 117	0.11 380	0.05 1	0.07 204	0.05 4	0.14 389

CSFM-Stereo	0.12 26	0.08 21	0.17 7	0.16 13	0.08 8	0.16 92	0.13 75	0.22 79	0.13 12	0.11 40	0.11 44	0.10 49	0.11 116	0.17 70	0.14 145	0.07 117	0.12 411	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.12 314

252Zero-FE	0.18 195	0.08 21	0.28 115	0.18 68	0.10 72	0.15 55	0.11 21	0.22 79	0.22 161	0.76 662	0.11 44	0.09 26	0.08 14	0.17 70	0.15 187	0.07 117	0.51 689	0.06 49	0.08 296	0.06 94	0.10 205

MonStereo	0.13 46	0.09 54	0.20 25	0.17 36	0.09 18	0.15 55	0.12 37	0.25 139	0.20 122	0.09 9	0.11 44	0.08 3	0.07 3	0.20 140	0.13 96	0.05 1	0.24 613	0.05 1	0.09 397	0.05 4	0.13 351

Monster-pub-eth3d	0.13 46	0.09 54	0.20 25	0.17 36	0.09 18	0.15 55	0.12 37	0.25 139	0.20 122	0.09 9	0.11 44	0.08 3	0.07 3	0.19 111	0.13 96	0.05 1	0.24 613	0.05 1	0.09 397	0.05 4	0.13 351

Monster-pub-mixall	0.13 46	0.07 2	0.20 25	0.17 36	0.08 8	0.11 14	0.09 2	0.21 65	0.13 12	0.12 70	0.11 44	0.08 3	0.08 14	0.27 289	0.13 96	0.07 117	0.35 673	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.09 130

zero-FE	0.21 296	0.08 21	1.10 630	0.24 397	0.27 611	0.12 21	0.14 106	0.20 50	0.20 122	0.12 70	0.11 44	0.13 144	0.11 116	0.22 192	0.19 316	0.09 368	0.23 597	0.07 154	0.08 296	0.19 612	0.27 576

asda	0.13 46	0.11 141	0.24 68	0.18 68	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.25 139	0.17 61	0.12 70	0.11 44	0.08 3	0.11 116	0.21 163	0.12 40	0.05 1	0.18 537	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 256

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 46	0.15 323	0.21 41	0.27 518	0.09 18	0.15 55	0.13 75	0.23 94	0.21 148	0.12 70	0.11 44	0.10 49	0.13 202	0.22 192	0.13 96	0.07 117	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.07 30

StereoAnything_RVC	0.22 324	0.47 644	0.67 505	0.30 575	0.31 636	0.11 14	0.11 21	0.18 27	0.15 39	0.09 9	0.11 44	0.09 26	0.09 36	0.27 289	0.12 40	0.09 368	0.39 676	0.06 49	0.04 1	0.24 640	0.49 663

MonSter	0.13 46	0.09 54	0.20 25	0.17 36	0.09 18	0.15 55	0.12 37	0.25 139	0.20 122	0.09 9	0.11 44	0.08 3	0.07 3	0.20 140	0.13 96	0.05 1	0.24 613	0.05 1	0.09 397	0.05 4	0.13 351

fffft	0.14 93	0.12 193	0.30 131	0.19 120	0.10 72	0.17 129	0.18 314	0.23 94	0.17 61	0.14 130	0.11 44	0.13 144	0.10 77	0.24 231	0.18 280	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.07 173	0.09 130
1: 1. 1
U	1.02 683	0.10 91	0.26 92	0.22 281	3.66 716	6.41 719	0.13 75	0.22 79	0.21 148	0.11 40	0.11 44	0.10 49	0.09 36	0.12 2	0.11 14	0.07 117	0.05 6	5.35 727	2.86 724	0.07 173	0.06 13

EGLCR-Stereo	0.19 223	0.09 54	0.34 168	0.29 564	0.17 431	0.28 408	0.16 207	0.30 224	0.23 179	0.22 269	0.11 44	0.16 210	0.09 36	0.28 313	0.15 187	0.07 117	0.25 621	0.07 154	0.07 204	0.06 94	0.37 632

PhaseNet	0.13 46	0.10 91	0.23 61	0.19 120	0.11 120	0.16 92	0.14 106	0.25 139	0.18 81	0.11 40	0.12 64	0.16 210	0.12 157	0.20 140	0.16 219	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.07 204	0.07 173	0.11 256

aanet-new-90k	0.15 130	0.14 287	0.49 321	0.21 213	0.11 120	0.15 55	0.14 106	0.24 116	0.17 61	0.10 24	0.12 64	0.10 49	0.12 157	0.21 163	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.32 604

aanet-new-60k	0.14 93	0.15 323	0.54 408	0.20 168	0.10 72	0.16 92	0.12 37	0.21 65	0.18 81	0.11 40	0.12 64	0.11 88	0.11 116	0.19 111	0.10 2	0.05 1	0.08 254	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.15 408

aanet-new-32k	0.13 46	0.15 323	0.39 204	0.20 168	0.11 120	0.18 161	0.13 75	0.19 42	0.14 25	0.12 70	0.12 64	0.13 144	0.12 157	0.15 29	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.12 314

aanet-new-30k	0.13 46	0.15 323	0.39 204	0.20 168	0.11 120	0.18 161	0.13 75	0.19 42	0.14 25	0.12 70	0.12 64	0.13 144	0.12 157	0.15 29	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.12 314

aanet-new-16k	0.13 46	0.14 287	0.39 204	0.20 168	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 79	0.20 122	0.12 70	0.12 64	0.12 121	0.11 116	0.15 29	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.14 389

aanet-new-8k	0.14 93	0.14 287	0.34 168	0.21 213	0.10 72	0.18 161	0.15 154	0.29 204	0.22 161	0.11 40	0.12 64	0.10 49	0.13 202	0.18 90	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.11 256

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 161	0.20 459	0.79 556	0.19 120	0.12 179	0.12 21	0.14 106	0.26 155	0.18 81	0.11 40	0.12 64	0.10 49	0.10 77	0.13 4	0.11 14	0.06 44	0.07 187	0.06 49	0.07 204	0.05 4	0.18 453

WQFJA1++	0.48 622	0.07 2	0.86 584	0.23 342	0.19 495	0.18 161	0.11 21	0.21 65	0.14 25	2.23 711	0.12 64	0.23 317	0.11 116	0.21 163	0.14 145	0.08 267	0.19 551	0.06 49	0.09 397	4.02 721	0.20 490

S2M2_XL	0.10 2	0.10 91	0.24 68	0.14 2	0.10 72	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 40	0.12 64	0.09 26	0.09 36	0.12 2	0.11 14	0.09 368	0.07 187	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.12 26	0.10 91	0.23 61	0.18 68	0.10 72	0.15 55	0.10 8	0.20 50	0.14 25	0.13 102	0.12 64	0.09 26	0.11 116	0.21 163	0.12 40	0.05 1	0.14 451	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 130

4w-stereo	0.13 46	0.11 141	0.31 140	0.17 36	0.10 72	0.15 55	0.10 8	0.20 50	0.14 25	0.13 102	0.12 64	0.08 3	0.12 157	0.23 216	0.13 96	0.05 1	0.18 537	0.05 1	0.08 296	0.05 4	0.15 408

3.75w	0.12 26	0.10 91	0.21 41	0.17 36	0.11 120	0.18 161	0.12 37	0.24 116	0.15 39	0.13 102	0.12 64	0.08 3	0.10 77	0.18 90	0.12 40	0.05 1	0.14 451	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

3w_stereo	0.14 93	0.11 141	0.31 140	0.19 120	0.09 18	0.16 92	0.16 207	0.28 185	0.20 122	0.13 102	0.12 64	0.08 3	0.12 157	0.19 111	0.12 40	0.05 1	0.19 551	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.10 205

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 255	0.74 682	0.71 530	0.17 36	0.08 8	0.15 55	0.15 154	0.19 42	0.18 81	0.13 102	0.12 64	0.10 49	0.08 14	0.16 50	0.14 145	0.34 670	0.12 411	0.08 254	0.07 204	0.11 468	0.24 542

RSM++	0.14 93	0.11 141	0.25 79	0.32 600	0.17 431	0.17 129	0.15 154	0.23 94	0.21 148	0.12 70	0.12 64	0.14 175	0.09 36	0.21 163	0.13 96	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.07 204	0.07 173	0.11 256

IGEVStereo-DCA	0.20 255	0.17 400	0.41 230	0.22 281	0.15 354	0.20 230	0.17 252	0.28 185	0.23 179	0.19 226	0.12 64	0.14 175	0.12 157	0.38 432	0.31 501	0.07 117	0.16 497	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.36 624

rrr	0.22 324	0.17 400	0.79 556	0.22 281	0.15 354	0.20 230	0.18 314	0.40 365	0.27 260	0.19 226	0.12 64	0.14 175	0.12 157	0.38 432	0.31 501	0.07 117	0.16 497	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.28 585

test_xeample3	0.22 324	0.17 400	0.81 563	0.21 213	0.15 354	0.20 230	0.18 314	0.40 365	0.25 226	0.19 226	0.12 64	0.13 144	0.12 157	0.34 403	0.33 520	0.07 117	0.20 566	0.07 154	0.08 296	0.08 247	0.34 616

MCSU-Stereo	0.13 46	0.08 21	0.24 68	0.17 36	0.11 120	0.17 129	0.15 154	0.17 21	0.17 61	0.12 70	0.13 83	0.12 121	0.08 14	0.20 140	0.13 96	0.07 117	0.20 566	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.19 471

aanet-new-70k	0.13 46	0.13 237	0.40 219	0.20 168	0.11 120	0.16 92	0.14 106	0.22 79	0.16 51	0.11 40	0.13 83	0.11 88	0.12 157	0.21 163	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.13 351

aanet-new-78k	0.17 183	0.14 287	0.80 561	0.21 213	0.10 72	0.14 36	0.14 106	0.23 94	0.17 61	0.10 24	0.13 83	0.10 49	0.13 202	0.19 111	0.11 14	0.05 1	0.16 497	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.26 568

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 130	0.13 237	0.41 230	0.20 168	0.11 120	0.14 36	0.14 106	0.22 79	0.17 61	0.12 70	0.13 83	0.10 49	0.10 77	0.16 50	0.13 96	0.05 1	0.08 254	0.06 49	0.06 105	0.05 4	0.43 649

aanet-new-10k	0.14 93	0.15 323	0.37 190	0.22 281	0.11 120	0.19 188	0.14 106	0.26 155	0.18 81	0.13 102	0.13 83	0.11 88	0.12 157	0.15 29	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.10 205

VIP-Stereo	0.13 46	0.15 323	0.31 140	0.18 68	0.12 179	0.24 340	0.12 37	0.20 50	0.20 122	0.10 24	0.13 83	0.11 88	0.09 36	0.20 140	0.13 96	0.06 44	0.11 380	0.06 49	0.04 1	0.05 4	0.08 76

Zero-FE251	0.17 183	0.09 54	0.38 195	0.18 68	0.10 72	0.20 230	0.13 75	0.20 50	0.15 39	0.75 659	0.13 83	0.13 144	0.11 116	0.16 50	0.16 219	0.08 267	0.10 343	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.18 453

FlowAnything_test	0.15 130	0.12 193	0.23 61	0.21 213	0.12 179	0.18 161	0.16 207	0.25 139	0.17 61	0.15 155	0.13 83	0.15 196	0.14 232	0.19 111	0.17 250	0.10 440	0.07 187	0.11 493	0.12 540	0.08 247	0.10 205

qwe	0.13 46	0.10 91	0.24 68	0.17 36	0.11 120	0.15 55	0.12 37	0.26 155	0.18 81	0.14 130	0.13 83	0.09 26	0.10 77	0.23 216	0.13 96	0.05 1	0.18 537	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.09 130

4.25_new	0.13 46	0.12 193	0.26 92	0.18 68	0.10 72	0.17 129	0.12 37	0.22 79	0.15 39	0.13 102	0.13 83	0.09 26	0.10 77	0.22 192	0.14 145	0.05 1	0.18 537	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.11 256

4.5w_new	0.13 46	0.12 193	0.26 92	0.18 68	0.10 72	0.17 129	0.12 37	0.22 79	0.15 39	0.13 102	0.13 83	0.09 26	0.10 77	0.22 192	0.14 145	0.05 1	0.18 537	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.11 256

4.5_new	0.13 46	0.12 193	0.24 68	0.17 36	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 79	0.17 61	0.13 102	0.13 83	0.08 3	0.09 36	0.19 111	0.12 40	0.05 1	0.18 537	0.05 1	0.06 105	0.06 94	0.09 130

4.5w-stereo	0.13 46	0.12 193	0.24 68	0.17 36	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 79	0.17 61	0.13 102	0.13 83	0.08 3	0.09 36	0.19 111	0.12 40	0.05 1	0.18 537	0.05 1	0.06 105	0.06 94	0.09 130

4.25w-stereo	0.13 46	0.12 193	0.26 92	0.18 68	0.10 72	0.17 129	0.12 37	0.22 79	0.15 39	0.13 102	0.13 83	0.09 26	0.10 77	0.22 192	0.14 145	0.05 1	0.18 537	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.11 256

2.5w	0.13 46	0.10 91	0.23 61	0.18 68	0.09 18	0.15 55	0.15 154	0.21 65	0.16 51	0.12 70	0.13 83	0.10 49	0.09 36	0.21 163	0.12 40	0.05 1	0.19 551	0.05 1	0.07 204	0.05 4	0.12 314

2.75w_new	0.13 46	0.10 91	0.25 79	0.16 13	0.09 18	0.15 55	0.12 37	0.26 155	0.18 81	0.14 130	0.13 83	0.08 3	0.11 116	0.22 192	0.15 187	0.05 1	0.19 551	0.05 1	0.07 204	0.05 4	0.10 205

3.25w_new	0.13 46	0.09 54	0.24 68	0.17 36	0.09 18	0.18 161	0.10 8	0.23 94	0.18 81	0.15 155	0.13 83	0.10 49	0.11 116	0.20 140	0.13 96	0.05 1	0.17 525	0.05 1	0.06 105	0.04 1	0.11 256

3.25w	0.13 46	0.09 54	0.24 68	0.17 36	0.09 18	0.18 161	0.10 8	0.23 94	0.18 81	0.15 155	0.13 83	0.10 49	0.11 116	0.20 140	0.13 96	0.05 1	0.17 525	0.05 1	0.06 105	0.04 1	0.11 256

3.5w_stereo	0.12 26	0.11 141	0.21 41	0.17 36	0.09 18	0.17 129	0.09 2	0.23 94	0.17 61	0.14 130	0.13 83	0.10 49	0.11 116	0.22 192	0.13 96	0.05 1	0.11 380	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 76

monsters	0.13 46	0.10 91	0.20 25	0.18 68	0.13 241	0.15 55	0.11 21	0.24 116	0.16 51	0.15 155	0.13 83	0.08 3	0.09 36	0.23 216	0.12 40	0.06 44	0.15 482	0.05 1	0.08 296	0.05 4	0.09 130

111111	0.13 46	0.08 21	0.20 25	0.20 168	0.13 241	0.13 28	0.10 8	0.23 94	0.17 61	0.11 40	0.13 83	0.12 121	0.08 14	0.19 111	0.12 40	0.07 117	0.16 497	0.06 49	0.04 1	0.08 247	0.16 425

SGD-Stereo	0.12 26	0.08 21	0.18 11	0.17 36	0.07 1	0.17 129	0.13 75	0.19 42	0.17 61	0.12 70	0.13 83	0.11 88	0.12 157	0.19 111	0.12 40	0.08 267	0.04 1	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.05 1

AIO_test	0.20 255	0.12 193	0.46 281	0.45 664	0.38 656	0.15 55	0.17 252	0.28 185	0.20 122	0.19 226	0.13 83	0.14 175	0.09 36	0.39 437	0.13 96	0.07 117	0.21 572	0.06 49	0.06 105	0.06 94	0.34 616

castereo++	0.14 93	0.13 237	0.25 79	0.19 120	0.10 72	0.27 389	0.13 75	0.24 116	0.26 242	0.11 40	0.13 83	0.16 210	0.10 77	0.18 90	0.11 14	0.07 117	0.08 254	0.07 154	0.06 105	0.05 4	0.07 30

SMoEStereo_RVC	0.14 93	0.15 323	0.29 121	0.19 120	0.10 72	0.19 188	0.17 252	0.21 65	0.21 148	0.15 155	0.13 83	0.12 121	0.11 116	0.25 252	0.16 219	0.06 44	0.05 6	0.08 254	0.06 105	0.06 94	0.08 76

tt45	0.15 130	0.14 287	0.29 121	0.19 120	0.11 120	0.23 317	0.18 314	0.23 94	0.18 81	0.16 174	0.13 83	0.14 175	0.10 77	0.31 367	0.15 187	0.07 117	0.05 6	0.08 254	0.06 105	0.07 173	0.08 76

RSM	0.14 93	0.11 141	0.25 79	0.29 564	0.16 398	0.16 92	0.15 154	0.24 116	0.20 122	0.13 102	0.13 83	0.15 196	0.09 36	0.22 192	0.13 96	0.06 44	0.06 91	0.07 154	0.07 204	0.07 173	0.11 256

MyStereo07	0.18 195	0.15 323	0.44 259	0.22 281	0.16 398	0.25 361	0.22 463	0.31 247	0.26 242	0.22 269	0.13 83	0.12 121	0.13 202	0.33 388	0.14 145	0.07 117	0.13 432	0.09 353	0.09 397	0.09 349	0.11 256

ff7	0.18 195	0.13 237	0.41 230	0.21 213	0.15 354	0.21 261	0.17 252	0.28 185	0.23 179	0.21 249	0.13 83	0.12 121	0.12 157	0.27 289	0.13 96	0.07 117	0.25 621	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.36 624

ffff	0.18 195	0.13 237	0.41 230	0.21 213	0.15 354	0.21 261	0.17 252	0.28 185	0.23 179	0.21 249	0.13 83	0.12 121	0.12 157	0.27 289	0.13 96	0.07 117	0.25 621	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.36 624

11t	0.18 195	0.13 237	0.41 230	0.21 213	0.15 354	0.21 261	0.17 252	0.28 185	0.23 179	0.21 249	0.13 83	0.12 121	0.12 157	0.27 289	0.13 96	0.07 117	0.25 621	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.36 624

anonymousdsp	0.20 255	0.13 237	0.49 321	0.28 546	0.20 523	0.21 261	0.17 252	0.29 204	0.24 199	0.22 269	0.13 83	0.12 121	0.12 157	0.32 378	0.13 96	0.07 117	0.26 627	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.48 661

ProNet	0.16 161	0.13 237	0.36 184	0.21 213	0.15 354	0.20 230	0.19 360	0.29 204	0.23 179	0.14 130	0.13 83	0.13 144	0.12 157	0.25 252	0.13 96	0.06 44	0.09 300	0.07 154	0.06 105	0.07 173	0.22 518

ccc-4	0.18 195	0.13 237	0.41 230	0.21 213	0.15 354	0.21 261	0.17 252	0.28 185	0.23 179	0.21 249	0.13 83	0.12 121	0.12 157	0.27 289	0.13 96	0.07 117	0.25 621	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.36 624

IGEV-Stereo	0.20 255	0.13 237	0.49 321	0.28 546	0.20 523	0.21 261	0.17 252	0.29 204	0.24 199	0.22 269	0.13 83	0.12 121	0.12 157	0.32 378	0.13 96	0.07 117	0.26 627	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.48 661
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.15 130	0.16 365	0.34 168	0.25 440	0.12 179	0.11 14	0.18 314	0.35 291	0.24 199	0.13 102	0.13 83	0.18 241	0.12 157	0.15 29	0.13 96	0.08 267	0.06 91	0.07 154	0.05 32	0.07 173	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
testmc14	0.14 93	0.08 21	0.29 121	0.21 213	0.16 398	0.19 188	0.14 106	0.16 13	0.13 12	0.11 40	0.14 119	0.11 88	0.08 14	0.20 140	0.12 40	0.06 44	0.24 613	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.32 604

aanet-new-40k	0.14 93	0.15 323	0.43 248	0.20 168	0.13 241	0.16 92	0.14 106	0.21 65	0.15 39	0.11 40	0.14 119	0.10 49	0.11 116	0.13 4	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.33 611

aanet-new-36k	0.14 93	0.17 400	0.45 265	0.22 281	0.09 18	0.17 129	0.15 154	0.24 116	0.18 81	0.12 70	0.14 119	0.10 49	0.11 116	0.18 90	0.11 14	0.05 1	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.12 314

aanet-32k-new	0.15 130	0.18 425	0.43 248	0.21 213	0.10 72	0.16 92	0.15 154	0.22 79	0.18 81	0.11 40	0.14 119	0.09 26	0.13 202	0.18 90	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.23 528

aanet-new-28k	0.15 130	0.16 365	0.50 342	0.20 168	0.10 72	0.16 92	0.14 106	0.20 50	0.15 39	0.13 102	0.14 119	0.12 121	0.12 157	0.17 70	0.12 40	0.06 44	0.08 254	0.06 49	0.07 204	0.07 173	0.18 453

aanet-new-22k	0.15 130	0.15 323	0.44 259	0.22 281	0.11 120	0.15 55	0.13 75	0.24 116	0.19 108	0.12 70	0.14 119	0.12 121	0.12 157	0.17 70	0.11 14	0.05 1	0.08 254	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.27 576

aanet-new	0.14 93	0.13 237	0.39 204	0.21 213	0.14 286	0.20 230	0.15 154	0.25 139	0.18 81	0.12 70	0.14 119	0.10 49	0.16 275	0.19 111	0.11 14	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.07 173	0.13 351

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 130	0.23 511	0.58 455	0.17 36	0.12 179	0.15 55	0.14 106	0.25 139	0.18 81	0.11 40	0.14 119	0.12 121	0.10 77	0.15 29	0.11 14	0.06 44	0.06 91	0.06 49	0.08 296	0.05 4	0.22 518

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 93	0.09 54	0.38 195	0.18 68	0.10 72	0.15 55	0.14 106	0.20 50	0.18 81	0.12 70	0.14 119	0.11 88	0.12 157	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 49	0.06 105	0.06 94	0.31 598

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 93	0.12 193	0.42 240	0.18 68	0.12 179	0.17 129	0.14 106	0.24 116	0.18 81	0.11 40	0.14 119	0.13 144	0.11 116	0.17 70	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.19 471

Selective-IGEV-i32	0.15 130	0.10 91	0.34 168	0.32 600	0.19 495	0.16 92	0.14 106	0.29 204	0.19 108	0.13 102	0.14 119	0.13 144	0.08 14	0.23 216	0.14 145	0.06 44	0.13 432	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.11 256

Wavelet-MonSter	0.12 26	0.08 21	0.25 79	0.18 68	0.10 72	0.13 28	0.12 37	0.16 13	0.14 25	0.11 40	0.14 119	0.10 49	0.11 116	0.20 140	0.15 187	0.05 1	0.16 497	0.05 1	0.07 204	0.05 4	0.12 314

2w_stereo	0.13 46	0.11 141	0.21 41	0.18 68	0.09 18	0.17 129	0.14 106	0.29 204	0.20 122	0.15 155	0.14 119	0.08 3	0.11 116	0.15 29	0.13 96	0.05 1	0.12 411	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

AIO_rvc	0.20 255	0.16 365	0.49 321	0.41 656	0.29 623	0.15 55	0.17 252	0.21 65	0.19 108	0.17 197	0.14 119	0.13 144	0.08 14	0.35 410	0.13 96	0.07 117	0.19 551	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.41 641

HUF	0.26 439	0.15 323	0.79 556	0.39 644	0.31 636	0.16 92	0.17 252	0.36 306	0.25 226	0.19 226	0.14 119	0.23 317	0.11 116	0.32 378	0.14 145	0.08 267	0.60 702	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.56 673

IGEV-Stereo++	0.15 130	0.09 54	0.27 109	0.21 213	0.13 241	0.14 36	0.11 21	0.23 94	0.19 108	0.15 155	0.14 119	0.11 88	0.11 116	0.19 111	0.12 40	0.06 44	0.21 572	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.28 585

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 93	0.09 54	0.37 190	0.18 68	0.10 72	0.15 55	0.14 106	0.20 50	0.18 81	0.12 70	0.14 119	0.11 88	0.12 157	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 49	0.06 105	0.06 94	0.31 598

Selective-IGEV	0.15 130	0.10 91	0.34 168	0.32 600	0.19 495	0.16 92	0.14 106	0.29 204	0.20 122	0.13 102	0.14 119	0.13 144	0.08 14	0.23 216	0.14 145	0.06 44	0.13 432	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.11 256

0shot-warping	0.11 9	0.10 91	0.18 11	0.15 4	0.11 120	0.14 36	0.17 252	0.12 3	0.13 12	0.09 9	0.15 137	0.07 1	0.10 77	0.13 4	0.15 187	0.07 117	0.07 187	0.09 353	0.09 397	0.08 247	0.09 130

aanet-new-34k	0.14 93	0.16 365	0.39 204	0.19 120	0.09 18	0.14 36	0.15 154	0.22 79	0.19 108	0.12 70	0.15 137	0.11 88	0.13 202	0.14 12	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.18 453

aanet-new-14k	0.13 46	0.13 237	0.33 163	0.21 213	0.09 18	0.13 28	0.13 75	0.26 155	0.23 179	0.12 70	0.15 137	0.09 26	0.14 232	0.15 29	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.11 256

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 46	0.09 54	0.23 61	0.19 120	0.14 286	0.20 230	0.16 207	0.25 139	0.19 108	0.12 70	0.15 137	0.14 175	0.13 202	0.14 12	0.12 40	0.06 44	0.04 1	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.13 351

PSi22	0.17 183	0.18 425	0.42 240	0.20 168	0.09 18	0.16 92	0.11 21	0.30 224	0.25 226	0.13 102	0.15 137	0.21 293	0.13 202	0.30 352	0.16 219	0.06 44	0.22 584	0.05 1	0.04 1	0.08 247	0.13 351

Foundation-i1b	0.15 130	0.08 21	0.20 25	0.17 36	0.09 18	0.16 92	0.16 207	0.27 170	0.29 294	0.15 155	0.15 137	0.18 241	0.12 157	0.18 90	0.14 145	0.07 117	0.23 597	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.21 503

NLSM3	0.14 93	0.12 193	0.25 79	0.21 213	0.13 241	0.18 161	0.16 207	0.32 256	0.25 226	0.12 70	0.15 137	0.12 121	0.13 202	0.17 70	0.15 187	0.05 1	0.05 6	0.08 254	0.08 296	0.05 4	0.08 76

GEAStereo	0.20 255	0.10 91	0.31 140	0.35 623	0.42 664	0.19 188	0.16 207	0.23 94	0.18 81	0.14 130	0.15 137	0.10 49	0.09 36	0.21 163	0.18 280	0.08 267	0.28 636	0.06 49	0.05 32	0.08 247	0.57 676

GSStereo	0.21 296	0.10 91	0.31 140	0.36 632	0.42 664	0.19 188	0.16 207	0.38 332	0.21 148	0.14 130	0.15 137	0.10 49	0.09 36	0.21 163	0.18 280	0.08 267	0.31 659	0.06 49	0.06 105	0.08 247	0.63 685

GS-Stereo							0.16 207	0.38 332	0.21 148	0.14 130	0.15 137	0.10 49	0.09 36	0.21 163	0.18 280	0.08 267	0.31 659	0.06 49	0.06 105	0.08 247	0.63 685

IGEV	0.12 26	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.11 120	0.16 92	0.13 75	0.22 79	0.17 61	0.12 70	0.15 137	0.09 26	0.07 3	0.16 50	0.12 40	0.06 44	0.10 343	0.06 49	0.07 204	0.05 4	0.08 76

S2M2_L	0.13 46	0.12 193	0.26 92	0.17 36	0.12 179	0.12 21	0.07 1	0.18 27	0.21 148	0.12 70	0.15 137	0.14 175	0.12 157	0.16 50	0.15 187	0.13 547	0.09 300	0.09 353	0.10 459	0.11 468	0.09 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO-Stereo	0.16 161	0.12 193	0.29 121	0.30 575	0.20 523	0.16 92	0.14 106	0.28 185	0.22 161	0.14 130	0.15 137	0.13 144	0.08 14	0.20 140	0.15 187	0.06 44	0.16 497	0.07 154	0.08 296	0.06 94	0.24 542

MaDis-Stereo	0.15 130	0.17 400	0.39 204	0.19 120	0.15 354	0.16 92	0.13 75	0.26 155	0.22 161	0.13 102	0.15 137	0.14 175	0.11 116	0.17 70	0.17 250	0.08 267	0.07 187	0.08 254	0.06 105	0.07 173	0.06 13

depth_test_26	0.11 9	0.08 21	0.22 54	0.16 13	0.09 18	0.09 1	0.11 21	0.16 13	0.16 51	0.12 70	0.16 151	0.11 88	0.08 14	0.14 12	0.10 2	0.09 368	0.07 187	0.08 254	0.07 204	0.07 173	0.08 76

aanet-new-24k	0.13 46	0.14 287	0.32 153	0.20 168	0.12 179	0.16 92	0.14 106	0.20 50	0.16 51	0.13 102	0.16 151	0.11 88	0.12 157	0.15 29	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 49	0.06 105	0.06 94	0.07 30

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 26	0.10 91	0.23 61	0.19 120	0.10 72	0.15 55	0.16 207	0.24 116	0.17 61	0.11 40	0.16 151	0.09 26	0.11 116	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 49	0.08 296	0.05 4	0.17 446

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 46	0.10 91	0.26 92	0.19 120	0.10 72	0.13 28	0.16 207	0.26 155	0.22 161	0.12 70	0.16 151	0.09 26	0.11 116	0.14 12	0.11 14	0.05 1	0.05 6	0.06 49	0.07 204	0.05 4	0.26 568

Foundation-i1c-attn	0.15 130	0.07 2	0.20 25	0.18 68	0.11 120	0.15 55	0.15 154	0.26 155	0.29 294	0.15 155	0.16 151	0.17 226	0.14 232	0.19 111	0.15 187	0.07 117	0.22 584	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.26 568

Foundation-i1a	0.16 161	0.08 21	0.20 25	0.18 68	0.11 120	0.18 161	0.16 207	0.26 155	0.30 312	0.17 197	0.16 151	0.19 255	0.13 202	0.21 163	0.14 145	0.07 117	0.21 572	0.06 49	0.04 1	0.05 4	0.26 568

MatchStereo	0.11 9	0.08 21	0.30 131	0.16 13	0.08 8	0.09 1	0.12 37	0.21 65	0.18 81	0.10 24	0.16 151	0.08 3	0.08 14	0.15 29	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 49	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
WQFJX1	0.20 255	0.12 193	0.21 41	0.23 342	0.17 431	0.24 340	0.19 360	0.63 625	0.56 603	0.17 197	0.16 151	0.14 175	0.16 275	0.27 289	0.18 280	0.08 267	0.09 300	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.09 130

MSCF	0.20 255	0.14 287	0.31 140	0.40 649	0.29 623	0.17 129	0.15 154	0.29 204	0.22 161	0.17 197	0.16 151	0.11 88	0.13 202	0.24 231	0.15 187	0.07 117	0.23 597	0.06 49	0.08 296	0.07 173	0.57 676

1w_stereo	0.13 46	0.09 54	0.17 7	0.19 120	0.10 72	0.16 92	0.15 154	0.27 170	0.22 161	0.14 130	0.16 151	0.08 3	0.12 157	0.19 111	0.14 145	0.05 1	0.10 343	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 130

monsterstereo	0.13 46	0.10 91	0.20 25	0.19 120	0.12 179	0.14 36	0.12 37	0.26 155	0.18 81	0.14 130	0.16 151	0.08 3	0.09 36	0.22 192	0.14 145	0.05 1	0.16 497	0.06 49	0.09 397	0.06 94	0.07 30

GREAT-IGEV	0.19 223	0.11 141	0.39 204	0.22 281	0.33 642	0.14 36	0.15 154	0.18 27	0.22 161	0.14 130	0.16 151	0.09 26	0.09 36	0.23 216	0.14 145	0.06 44	0.50 688	0.06 49	0.06 105	0.07 173	0.53 671
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 223	0.14 287	0.40 219	0.30 575	0.20 523	0.15 55	0.16 207	0.35 291	0.26 242	0.17 197	0.16 151	0.13 144	0.09 36	0.31 367	0.14 145	0.07 117	0.22 584	0.06 49	0.06 105	0.09 349	0.25 554

SCV	0.18 195	0.15 323	0.37 190	0.26 481	0.20 523	0.16 92	0.16 207	0.35 291	0.23 179	0.14 130	0.16 151	0.13 144	0.09 36	0.31 367	0.12 40	0.08 267	0.19 551	0.07 154	0.07 204	0.09 349	0.26 568

GIP-stereo	0.16 161	0.12 193	0.25 79	0.24 397	0.22 556	0.15 55	0.14 106	0.32 256	0.21 148	0.11 40	0.16 151	0.13 144	0.09 36	0.20 140	0.13 96	0.07 117	0.13 432	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.32 604

999	0.15 130	0.13 237	0.30 131	0.19 120	0.12 179	0.20 230	0.17 252	0.25 139	0.20 122	0.14 130	0.16 151	0.14 175	0.11 116	0.36 419	0.16 219	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.08 76

Pointernet	0.15 130	0.08 21	0.35 178	0.19 120	0.12 179	0.20 230	0.12 37	0.34 282	0.25 226	0.15 155	0.16 151	0.13 144	0.11 116	0.18 90	0.13 96	0.08 267	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.08 76

MoCha-V2	0.18 195	0.12 193	0.40 219	0.30 575	0.24 589	0.16 92	0.15 154	0.28 185	0.19 108	0.16 174	0.16 151	0.13 144	0.13 202	0.30 352	0.13 96	0.06 44	0.28 636	0.06 49	0.06 105	0.06 94	0.25 554

IGEV++	0.19 223	0.13 237	0.38 195	0.30 575	0.19 495	0.15 55	0.15 154	0.32 256	0.18 81	0.13 102	0.16 151	0.12 121	0.11 116	0.24 231	0.15 187	0.07 117	0.32 664	0.07 154	0.05 32	0.07 173	0.42 646

CroCo-Stereo Lap2	0.16 161	0.18 425	0.39 204	0.26 481	0.18 460	0.11 14	0.19 360	0.30 224	0.22 161	0.13 102	0.16 151	0.15 196	0.11 116	0.17 70	0.15 187	0.07 117	0.07 187	0.08 254	0.06 105	0.08 247	0.07 30

PStereo	0.28 479	0.41 632	0.40 219	0.21 213	0.13 241	0.25 361	0.24 517	0.35 291	0.48 543	0.27 325	0.17 171	0.29 402	0.34 553	0.40 442	0.45 579	0.24 647	0.15 482	0.17 616	0.13 572	0.24 640	0.25 554

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 46	0.11 141	0.28 115	0.21 213	0.13 241	0.20 230	0.16 207	0.23 94	0.18 81	0.12 70	0.17 171	0.11 88	0.12 157	0.15 29	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 46	0.10 91	0.24 68	0.20 168	0.12 179	0.14 36	0.15 154	0.22 79	0.21 148	0.11 40	0.17 171	0.11 88	0.12 157	0.13 4	0.11 14	0.05 1	0.06 91	0.06 49	0.08 296	0.05 4	0.22 518

Foundation-i1	0.16 161	0.08 21	0.21 41	0.21 213	0.13 241	0.17 129	0.15 154	0.33 275	0.32 337	0.16 174	0.17 171	0.22 301	0.13 202	0.19 111	0.16 219	0.07 117	0.23 597	0.06 49	0.06 105	0.06 94	0.16 425

WQFJA1	0.19 223	0.12 193	0.20 25	0.22 281	0.18 460	0.25 361	0.19 360	0.55 548	0.55 596	0.16 174	0.17 171	0.15 196	0.17 301	0.20 140	0.20 344	0.07 117	0.09 300	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.09 130

WQFJX	0.19 223	0.12 193	0.21 41	0.22 281	0.18 460	0.25 361	0.18 314	0.57 568	0.49 559	0.17 197	0.17 171	0.14 175	0.16 275	0.24 231	0.19 316	0.08 267	0.08 254	0.08 254	0.06 105	0.08 247	0.11 256

NLMM	0.19 223	0.12 193	0.20 25	0.22 281	0.18 460	0.25 361	0.19 360	0.55 548	0.55 596	0.16 174	0.17 171	0.15 196	0.17 301	0.20 140	0.20 344	0.07 117	0.09 300	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.09 130

GASTEREO	0.20 255	0.15 323	0.31 140	0.40 649	0.29 623	0.18 161	0.15 154	0.29 204	0.22 161	0.18 219	0.17 171	0.11 88	0.13 202	0.25 252	0.15 187	0.07 117	0.23 597	0.06 49	0.08 296	0.06 94	0.57 676

MM-Stereo_test2	0.19 223	0.11 141	0.47 289	0.25 440	0.11 120	0.21 261	0.20 400	0.28 185	0.24 199	0.16 174	0.17 171	0.13 144	0.11 116	0.21 163	0.14 145	0.06 44	0.26 627	0.07 154	0.06 105	0.09 349	0.41 641

fffy	0.15 130	0.14 287	0.31 140	0.21 213	0.14 286	0.19 188	0.18 314	0.24 116	0.19 108	0.13 102	0.17 171	0.15 196	0.13 202	0.25 252	0.15 187	0.06 44	0.08 254	0.08 254	0.06 105	0.07 173	0.15 408

GCAP-BAT	0.23 358	0.09 54	1.36 663	0.31 591	0.44 670	0.16 92	0.15 154	0.30 224	0.26 242	0.14 130	0.17 171	0.15 196	0.11 116	0.23 216	0.12 40	0.07 117	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.24 542

RAStereo	0.14 93	0.15 323	0.40 219	0.22 281	0.11 120	0.15 55	0.18 314	0.25 139	0.24 199	0.13 102	0.17 171	0.11 88	0.09 36	0.15 29	0.13 96	0.08 267	0.06 91	0.08 254	0.06 105	0.07 173	0.05 1

rvit_stereo_0080	0.16 161	0.17 400	0.35 178	0.19 120	0.13 241	0.14 36	0.20 400	0.29 204	0.26 242	0.16 174	0.17 171	0.19 255	0.14 232	0.19 111	0.16 219	0.11 483	0.08 254	0.08 254	0.08 296	0.10 414	0.08 76

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 195	0.15 323	0.27 109	0.20 168	0.13 241	0.24 340	0.17 252	0.31 247	0.37 412	0.43 578	0.17 171	0.13 144	0.12 157	0.20 140	0.16 219	0.08 267	0.07 187	0.09 353	0.07 204	0.09 349	0.08 76

whm_eth	0.16 161	0.17 400	0.35 178	0.19 120	0.13 241	0.14 36	0.20 400	0.29 204	0.26 242	0.16 174	0.17 171	0.19 255	0.14 232	0.19 111	0.16 219	0.11 483	0.08 254	0.08 254	0.08 296	0.10 414	0.08 76

GCAPDPT-zeroshot	0.22 324	0.09 54	1.28 654	0.31 591	0.43 667	0.16 92	0.15 154	0.30 224	0.26 242	0.14 130	0.17 171	0.15 196	0.11 116	0.23 216	0.12 40	0.07 117	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.24 542

AEACV	0.20 255	0.09 54	0.32 153	0.39 644	0.34 644	0.21 261	0.16 207	0.30 224	0.18 81	0.17 197	0.17 171	0.13 144	0.16 275	0.27 289	0.13 96	0.07 117	0.29 652	0.07 154	0.09 397	0.07 173	0.37 632

Selective-RAFT	0.19 223	0.14 287	0.37 190	0.24 397	0.11 120	0.30 448	0.15 154	0.35 291	0.34 368	0.17 197	0.17 171	0.22 301	0.18 335	0.29 335	0.18 280	0.07 117	0.16 497	0.07 154	0.07 204	0.08 247	0.08 76

test-3	0.18 195	0.10 91	0.48 304	0.23 342	0.14 286	0.18 161	0.16 207	0.32 256	0.29 294	0.26 313	0.17 171	0.22 301	0.13 202	0.26 274	0.19 316	0.06 44	0.14 451	0.08 254	0.08 296	0.06 94	0.10 205

test_1	0.18 195	0.10 91	0.48 304	0.23 342	0.14 286	0.18 161	0.16 207	0.32 256	0.29 294	0.26 313	0.17 171	0.22 301	0.13 202	0.26 274	0.19 316	0.06 44	0.14 451	0.08 254	0.08 296	0.06 94	0.10 205

NLMM1	0.21 296	0.13 237	0.21 41	0.23 342	0.18 460	0.24 340	0.20 400	0.65 637	0.69 641	0.18 219	0.18 191	0.13 144	0.14 232	0.25 252	0.19 316	0.08 267	0.09 300	0.08 254	0.07 204	0.07 173	0.10 205

NLCSM	0.20 255	0.15 323	0.23 61	0.24 397	0.19 495	0.24 340	0.22 463	0.45 432	0.44 496	0.20 239	0.18 191	0.14 175	0.16 275	0.47 473	0.20 344	0.09 368	0.09 300	0.09 353	0.08 296	0.09 349	0.10 205

depthmonostereo	0.15 130	0.12 193	0.34 168	0.19 120	0.09 18	0.20 230	0.15 154	0.28 185	0.24 199	0.16 174	0.18 191	0.16 210	0.18 335	0.21 163	0.14 145	0.07 117	0.07 187	0.07 154	0.06 105	0.05 4	0.08 76

2.25w	0.13 46	0.10 91	0.24 68	0.17 36	0.09 18	0.15 55	0.10 8	0.20 50	0.19 108	0.14 130	0.18 191	0.09 26	0.10 77	0.23 216	0.15 187	0.05 1	0.17 525	0.05 1	0.08 296	0.05 4	0.12 314

LG-Stereo	0.14 93	0.13 237	0.30 131	0.21 213	0.11 120	0.16 92	0.18 314	0.23 94	0.19 108	0.12 70	0.18 191	0.11 88	0.09 36	0.15 29	0.14 145	0.06 44	0.07 187	0.08 254	0.08 296	0.07 173	0.07 30

castereo	0.14 93	0.11 141	0.22 54	0.19 120	0.10 72	0.20 230	0.19 360	0.32 256	0.28 271	0.13 102	0.18 191	0.16 210	0.16 275	0.16 50	0.14 145	0.07 117	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.07 30

mms	0.15 130	0.14 287	0.25 79	0.20 168	0.15 354	0.17 129	0.17 252	0.21 65	0.19 108	0.14 130	0.18 191	0.14 175	0.09 36	0.26 274	0.15 187	0.06 44	0.07 187	0.08 254	0.06 105	0.07 173	0.19 471

ours_stereo	0.15 130	0.14 287	0.29 121	0.21 213	0.14 286	0.17 129	0.18 314	0.21 65	0.20 122	0.13 102	0.18 191	0.14 175	0.10 77	0.24 231	0.15 187	0.06 44	0.06 91	0.08 254	0.06 105	0.07 173	0.13 351

CAS++	0.17 183	0.13 237	0.35 178	0.18 68	0.13 241	0.17 129	0.16 207	0.42 391	0.25 226	0.19 226	0.18 191	0.13 144	0.10 77	0.22 192	0.12 40	0.12 523	0.10 343	0.11 493	0.08 296	0.10 414	0.09 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.15 130	0.09 54	0.34 168	0.17 36	0.09 18	0.22 293	0.14 106	0.27 170	0.27 260	0.15 155	0.18 191	0.19 255	0.14 232	0.23 216	0.14 145	0.08 267	0.06 91	0.06 49	0.04 1	0.06 94	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 93	0.08 21	0.24 68	0.17 36	0.23 572	0.18 161	0.15 154	0.24 116	0.20 122	0.14 130	0.18 191	0.14 175	0.10 77	0.19 111	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 49	0.04 1	0.08 247	0.20 490

test_3	0.20 255	0.12 193	0.49 321	0.26 481	0.14 286	0.22 293	0.25 532	0.34 282	0.33 356	0.25 303	0.18 191	0.23 317	0.13 202	0.25 252	0.20 344	0.06 44	0.14 451	0.09 353	0.10 459	0.07 173	0.10 205

DNS	0.31 526	0.09 54	0.45 265	0.35 623	0.30 628	0.33 497	0.16 207	0.40 365	0.34 368	1.50 706	0.19 203	0.20 276	0.12 157	0.23 216	0.24 425	0.10 440	0.30 654	0.06 49	0.11 497	0.08 247	0.64 689

TS12	0.13 46	0.09 54	0.21 41	0.21 213	0.09 18	0.19 188	0.14 106	0.24 116	0.17 61	0.15 155	0.19 203	0.12 121	0.13 202	0.18 90	0.16 219	0.06 44	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.06 13

DN	0.21 296	0.09 54	0.58 455	0.40 649	0.18 460	0.22 293	0.18 314	0.30 224	0.25 226	0.15 155	0.19 203	0.18 241	0.10 77	0.26 274	0.19 316	0.14 572	0.18 537	0.08 254	0.08 296	0.08 247	0.42 646

gasm-f	0.20 255	0.12 193	0.36 184	0.35 623	0.36 652	0.18 161	0.17 252	0.23 94	0.18 81	0.14 130	0.19 203	0.10 49	0.11 116	0.20 140	0.19 316	0.08 267	0.28 636	0.06 49	0.05 32	0.09 349	0.57 676

rvit_stereo_0081	0.16 161	0.13 237	0.30 131	0.21 213	0.12 179	0.17 129	0.17 252	0.24 116	0.34 368	0.17 197	0.19 203	0.18 241	0.15 253	0.20 140	0.17 250	0.11 483	0.08 254	0.09 353	0.08 296	0.09 349	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 161	0.13 237	0.30 131	0.21 213	0.12 179	0.17 129	0.17 252	0.24 116	0.34 368	0.17 197	0.19 203	0.18 241	0.15 253	0.20 140	0.17 250	0.11 483	0.08 254	0.09 353	0.08 296	0.09 349	0.07 30

rvit_stereo_ft	0.18 195	0.19 443	0.43 248	0.25 440	0.14 286	0.17 129	0.21 428	0.30 224	0.28 271	0.17 197	0.19 203	0.20 276	0.17 301	0.22 192	0.18 280	0.11 483	0.07 187	0.09 353	0.09 397	0.10 414	0.08 76

WCG-NET（raft）	0.16 161	0.14 287	0.32 153	0.18 68	0.09 18	0.19 188	0.16 207	0.24 116	0.27 260	0.19 226	0.19 203	0.20 276	0.12 157	0.22 192	0.13 96	0.06 44	0.17 525	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.07 30

tt1	0.22 324	0.16 365	0.49 321	0.26 481	0.15 354	0.31 470	0.19 360	0.38 332	0.46 521	0.21 249	0.19 203	0.13 144	0.16 275	0.28 313	0.12 40	0.08 267	0.28 636	0.08 254	0.06 105	0.08 247	0.37 632

CAS	0.16 161	0.07 2	0.29 121	0.42 659	0.17 431	0.20 230	0.18 314	0.23 94	0.20 122	0.15 155	0.19 203	0.11 88	0.10 77	0.15 29	0.14 145	0.31 668	0.04 1	0.06 49	0.04 1	0.06 94	0.16 425

sAnonymous2	0.21 296	0.24 524	0.79 556	0.24 397	0.17 431	0.22 293	0.20 400	0.36 306	0.29 294	0.17 197	0.19 203	0.17 226	0.16 275	0.18 90	0.15 187	0.10 440	0.07 187	0.09 353	0.08 296	0.23 636	0.18 453

CroCo_RVC	0.21 296	0.24 524	0.79 556	0.24 397	0.17 431	0.22 293	0.20 400	0.36 306	0.29 294	0.17 197	0.19 203	0.17 226	0.16 275	0.18 90	0.15 187	0.10 440	0.07 187	0.09 353	0.08 296	0.23 636	0.18 453

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 93	0.10 91	0.25 79	0.18 68	0.15 354	0.19 188	0.15 154	0.27 170	0.23 179	0.16 174	0.20 215	0.10 49	0.09 36	0.14 12	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.05 4	0.08 76

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 93	0.10 91	0.27 109	0.21 213	0.11 120	0.16 92	0.14 106	0.24 116	0.17 61	0.17 197	0.20 215	0.18 241	0.11 116	0.16 50	0.17 250	0.07 117	0.08 254	0.07 154	0.07 204	0.07 173	0.09 130

model_zeroshot	0.21 296	0.14 287	0.51 363	0.34 617	0.18 460	0.26 382	0.16 207	0.41 384	0.24 199	0.33 442	0.20 215	0.25 351	0.12 157	0.26 274	0.16 219	0.09 368	0.21 572	0.07 154	0.08 296	0.07 173	0.13 351

Occ-G	0.18 195	0.10 91	0.38 195	0.23 342	0.15 354	0.16 92	0.18 314	0.23 94	0.26 242	0.15 155	0.20 215	0.21 293	0.11 116	0.22 192	0.19 316	0.07 117	0.17 525	0.07 154	0.06 105	0.08 247	0.30 594

RAFT-Stereo-weight	0.17 183	0.10 91	0.31 140	0.20 168	0.12 179	0.20 230	0.16 207	0.38 332	0.33 356	0.25 303	0.20 215	0.19 255	0.10 77	0.19 111	0.16 219	0.07 117	0.13 432	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.09 130

gcap-zeroshot	0.14 93	0.10 91	0.28 115	0.18 68	0.15 354	0.19 188	0.15 154	0.27 170	0.23 179	0.16 174	0.20 215	0.10 49	0.09 36	0.14 12	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.05 4	0.09 130

test_for_model	0.14 93	0.10 91	0.25 79	0.18 68	0.15 354	0.19 188	0.15 154	0.27 170	0.23 179	0.16 174	0.20 215	0.10 49	0.09 36	0.14 12	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.05 4	0.08 76

ACVNet-DCA	0.21 296	0.16 365	0.50 342	0.27 518	0.13 241	0.31 470	0.19 360	0.43 402	0.32 337	0.21 249	0.20 215	0.13 144	0.17 301	0.28 313	0.12 40	0.08 267	0.28 636	0.08 254	0.06 105	0.09 349	0.23 528

xx1	0.23 358	0.16 365	0.50 342	0.27 518	0.13 241	0.31 470	0.19 360	0.39 354	0.48 543	0.21 249	0.20 215	0.28 389	0.25 434	0.28 313	0.12 40	0.08 267	0.28 636	0.10 435	0.11 497	0.09 349	0.23 528

1test111	0.22 324	0.16 365	0.50 342	0.27 518	0.13 241	0.31 470	0.19 360	0.43 402	0.32 337	0.21 249	0.20 215	0.13 144	0.17 301	0.36 419	0.28 473	0.08 267	0.28 636	0.08 254	0.06 105	0.09 349	0.23 528

cc1	0.22 324	0.16 365	0.50 342	0.27 518	0.13 241	0.31 470	0.19 360	0.39 354	0.48 543	0.21 249	0.20 215	0.13 144	0.17 301	0.28 313	0.12 40	0.08 267	0.28 636	0.08 254	0.06 105	0.08 247	0.37 632

UniTT-Stereo	0.15 130	0.12 193	0.45 265	0.21 213	0.14 286	0.17 129	0.13 75	0.20 50	0.19 108	0.16 174	0.20 215	0.10 49	0.11 116	0.18 90	0.17 250	0.08 267	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.08 247	0.07 30

EKT-Stereo	0.39 576	0.13 237	0.53 394	0.42 659	3.94 718	0.22 293	0.17 252	0.38 332	0.30 312	0.21 249	0.20 215	0.23 317	0.15 253	0.30 352	0.18 280	0.10 440	0.08 254	0.09 353	0.08 296	0.09 349	0.12 314

CASnet	0.15 130	0.13 237	0.30 131	0.22 281	0.08 8	0.15 55	0.14 106	0.28 185	0.26 242	0.23 280	0.20 215	0.15 196	0.11 116	0.18 90	0.13 96	0.07 117	0.05 6	0.11 493	0.09 397	0.08 247	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.14 93	0.10 91	0.28 115	0.18 68	0.15 354	0.19 188	0.15 154	0.27 170	0.23 179	0.16 174	0.20 215	0.10 49	0.09 36	0.14 12	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.05 4	0.09 130

LL-Strereo2	0.21 296	0.25 540	0.53 394	0.32 600	0.20 523	0.25 361	0.14 106	0.32 256	0.25 226	0.25 303	0.20 215	0.24 338	0.12 157	0.28 313	0.18 280	0.07 117	0.07 187	0.12 528	0.09 397	0.09 349	0.16 425

4D-IteraStereo	0.20 255	0.21 472	0.62 482	0.21 213	0.14 286	0.19 188	0.17 252	0.29 204	0.28 271	0.24 290	0.20 215	0.20 276	0.10 77	0.22 192	0.18 280	0.07 117	0.07 187	0.10 435	0.08 296	0.08 247	0.33 611

LoS_RVC	0.14 93	0.11 141	0.32 153	0.18 68	0.16 398	0.20 230	0.18 314	0.21 65	0.18 81	0.14 130	0.20 215	0.12 121	0.17 301	0.17 70	0.14 145	0.06 44	0.05 6	0.06 49	0.04 1	0.05 4	0.14 389

GLC_STEREO	0.15 130	0.11 141	0.31 140	0.22 281	0.09 18	0.17 129	0.15 154	0.24 116	0.28 271	0.17 197	0.20 215	0.17 226	0.11 116	0.24 231	0.17 250	0.07 117	0.09 300	0.09 353	0.08 296	0.07 173	0.07 30

raftrobust	0.19 223	0.19 443	0.42 240	0.23 342	0.24 589	0.19 188	0.13 75	0.33 275	0.28 271	0.26 313	0.20 215	0.19 255	0.17 301	0.23 216	0.17 250	0.08 267	0.10 343	0.07 154	0.06 105	0.07 173	0.09 130

quiztm	0.16 161	0.19 443	0.37 190	0.22 281	0.15 354	0.17 129	0.17 252	0.36 306	0.24 199	0.18 219	0.21 235	0.14 175	0.10 77	0.17 70	0.14 145	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.08 247	0.07 30

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 46	0.10 91	0.26 92	0.18 68	0.14 286	0.18 161	0.15 154	0.27 170	0.23 179	0.16 174	0.21 235	0.10 49	0.09 36	0.14 12	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.05 4	0.08 76

gcap_with_dpt	0.13 46	0.10 91	0.27 109	0.18 68	0.14 286	0.18 161	0.15 154	0.26 155	0.21 148	0.16 174	0.21 235	0.09 26	0.09 36	0.14 12	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.05 4	0.10 205

NLSM1	0.18 195	0.12 193	0.21 41	0.21 213	0.18 460	0.25 361	0.17 252	0.51 495	0.43 483	0.17 197	0.21 235	0.13 144	0.15 253	0.22 192	0.18 280	0.08 267	0.09 300	0.09 353	0.08 296	0.07 173	0.07 30

DilatedVolume-Stereo	0.15 130	0.09 54	0.26 92	0.18 68	0.10 72	0.21 261	0.14 106	0.24 116	0.22 161	0.22 269	0.21 235	0.16 210	0.15 253	0.24 231	0.17 250	0.07 117	0.07 187	0.06 49	0.06 105	0.05 4	0.08 76

Reg-Stereo(zero)	0.18 195	0.08 21	0.39 204	0.19 120	0.19 495	0.24 340	0.18 314	0.29 204	0.29 294	0.24 290	0.21 235	0.24 338	0.18 335	0.22 192	0.21 375	0.07 117	0.11 380	0.06 49	0.07 204	0.06 94	0.11 256

rvit_stereo_0081_aga	0.17 183	0.17 400	0.40 219	0.21 213	0.14 286	0.20 230	0.17 252	0.24 116	0.26 242	0.18 219	0.21 235	0.20 276	0.14 232	0.20 140	0.15 187	0.12 523	0.08 254	0.09 353	0.08 296	0.10 414	0.08 76

trnet	0.14 93	0.09 54	0.26 92	0.15 4	0.07 1	0.21 261	0.12 37	0.25 139	0.26 242	0.16 174	0.21 235	0.15 196	0.13 202	0.19 111	0.14 145	0.09 368	0.05 6	0.06 49	0.04 1	0.06 94	0.06 13

iRaft-Stereo_20w	0.29 501	0.11 141	0.86 584	0.33 612	0.24 589	0.32 487	0.26 544	0.60 603	0.26 242	0.41 561	0.21 235	0.28 389	0.19 358	0.32 378	0.24 425	0.07 117	0.31 659	0.07 154	0.09 397	0.08 247	0.47 658

TRStereo	0.22 324	0.21 472	0.62 482	0.40 649	0.19 495	0.22 293	0.16 207	0.58 582	0.30 312	0.21 249	0.21 235	0.22 301	0.13 202	0.27 289	0.14 145	0.09 368	0.09 300	0.09 353	0.11 497	0.06 94	0.19 471

AnonymousM	0.19 223	0.20 459	0.30 131	0.18 68	0.10 72	0.19 188	0.17 252	0.32 256	0.27 260	0.27 325	0.21 235	0.18 241	0.14 232	0.21 163	0.16 219	0.09 368	0.08 254	0.38 674	0.15 603	0.06 94	0.08 76

CFNet-RSSM	0.18 195	0.10 91	0.45 265	0.20 168	0.12 179	0.20 230	0.16 207	0.40 365	0.31 324	0.23 280	0.21 235	0.26 371	0.15 253	0.21 163	0.14 145	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.07 204	0.06 94	0.06 13

CREStereo	0.14 93	0.09 54	0.27 109	0.14 2	0.08 8	0.22 293	0.15 154	0.26 155	0.26 242	0.16 174	0.21 235	0.14 175	0.13 202	0.19 111	0.14 145	0.09 368	0.05 6	0.06 49	0.04 1	0.07 173	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
PMTNet	0.16 161	0.09 54	0.31 140	0.15 4	0.09 18	0.23 317	0.15 154	0.26 155	0.24 199	0.17 197	0.21 235	0.16 210	0.14 232	0.23 216	0.14 145	0.29 664	0.05 6	0.06 49	0.04 1	0.07 173	0.07 30

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 93	0.10 91	0.27 109	0.18 68	0.14 286	0.19 188	0.15 154	0.25 139	0.22 161	0.16 174	0.22 249	0.10 49	0.09 36	0.15 29	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.05 4	0.10 205

RT-Monster	0.16 161	0.09 54	0.25 79	0.18 68	0.14 286	0.20 230	0.12 37	0.31 247	0.33 356	0.25 303	0.22 249	0.17 226	0.13 202	0.19 111	0.15 187	0.07 117	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.10 205

VMStereo-Base	0.14 93	0.09 54	0.29 121	0.16 13	0.09 18	0.18 161	0.12 37	0.24 116	0.25 226	0.15 155	0.22 249	0.17 226	0.13 202	0.19 111	0.14 145	0.08 267	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.08 76

IGEV-FE	0.23 358	0.11 141	0.82 567	0.21 213	0.23 572	0.20 230	0.19 360	0.38 332	0.23 179	0.34 463	0.22 249	0.29 402	0.14 232	0.24 231	0.20 344	0.07 117	0.09 300	0.08 254	0.08 296	0.08 247	0.35 620

DA	0.21 296	0.11 141	0.33 163	0.28 546	0.23 572	0.30 448	0.16 207	0.29 204	0.27 260	0.15 155	0.22 249	0.17 226	0.15 253	0.26 274	0.15 187	0.07 117	0.28 636	0.07 154	0.05 32	0.07 173	0.56 673

GGEV	0.21 296	0.11 141	0.33 163	0.28 546	0.23 572	0.30 448	0.16 207	0.29 204	0.27 260	0.15 155	0.22 249	0.17 226	0.15 253	0.26 274	0.15 187	0.07 117	0.28 636	0.07 154	0.05 32	0.07 173	0.56 673

xyz-stereo-finetune	0.17 183	0.17 400	0.29 121	0.17 36	0.08 8	0.24 340	0.21 428	0.30 224	0.32 337	0.19 226	0.22 249	0.19 255	0.15 253	0.30 352	0.22 393	0.06 44	0.06 91	0.08 254	0.06 105	0.06 94	0.07 30

MM-Stereo_test1	0.20 255	0.13 237	0.45 265	0.24 397	0.12 179	0.20 230	0.21 428	0.36 306	0.32 337	0.23 280	0.22 249	0.15 196	0.14 232	0.28 313	0.16 219	0.07 117	0.24 613	0.08 254	0.07 204	0.09 349	0.21 503

rvit_0105_6	0.20 255	0.16 365	0.41 230	0.23 342	0.14 286	0.18 161	0.20 400	0.31 247	0.39 439	0.18 219	0.22 249	0.23 317	0.18 335	0.26 274	0.18 280	0.16 599	0.13 432	0.13 555	0.11 497	0.11 468	0.09 130

rvit_stereo_0083	0.17 183	0.13 237	0.29 121	0.21 213	0.13 241	0.17 129	0.17 252	0.23 94	0.36 397	0.16 174	0.22 249	0.19 255	0.17 301	0.21 163	0.17 250	0.11 483	0.10 343	0.10 435	0.08 296	0.09 349	0.08 76

WCG-NET	0.15 130	0.12 193	0.31 140	0.18 68	0.09 18	0.18 161	0.17 252	0.23 94	0.29 294	0.18 219	0.22 249	0.15 196	0.12 157	0.19 111	0.13 96	0.06 44	0.12 411	0.07 154	0.05 32	0.06 94	0.06 13

IGEV_Zeroshot_test	0.23 358	0.11 141	0.82 567	0.21 213	0.23 572	0.20 230	0.19 360	0.38 332	0.23 179	0.34 463	0.22 249	0.29 402	0.14 232	0.24 231	0.20 344	0.07 117	0.09 300	0.08 254	0.08 296	0.08 247	0.35 620

GCAP-Stereo	0.18 195	0.21 472	0.47 289	0.23 342	0.18 460	0.21 261	0.10 8	0.28 185	0.24 199	0.20 239	0.22 249	0.15 196	0.13 202	0.21 163	0.16 219	0.07 117	0.19 551	0.07 154	0.05 32	0.06 94	0.09 130

sCroCo_RVC	0.19 223	0.15 323	0.60 471	0.27 518	0.18 460	0.23 317	0.16 207	0.28 185	0.24 199	0.14 130	0.22 249	0.17 226	0.14 232	0.22 192	0.16 219	0.11 483	0.11 380	0.09 353	0.09 397	0.09 349	0.10 205

DF	0.16 161	0.09 54	0.31 140	0.31 591	0.16 398	0.17 129	0.15 154	0.26 155	0.18 81	0.14 130	0.23 263	0.19 255	0.11 116	0.24 231	0.16 219	0.08 267	0.23 597	0.06 49	0.06 105	0.06 94	0.09 130

DLNR-FE	10.53 723	12.31 732	20.33 739	105.85 749	23.36 743	0.14 36	0.13 75	3.25 718	0.20 122	0.16 174	0.23 263	0.16 210	0.10 77	0.31 367	0.16 219	2.59 720	0.32 664	0.07 154	0.07 204	40.66 749	0.28 585

water-stereo	0.15 130	0.11 141	0.32 153	0.19 120	0.10 72	0.17 129	0.14 106	0.26 155	0.20 122	0.18 219	0.23 263	0.16 210	0.16 275	0.14 12	0.14 145	0.07 117	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.11 256

IGEV-RUCA	0.21 296	0.09 54	0.26 92	0.20 168	0.19 495	0.28 408	0.23 492	0.24 116	0.22 161	0.21 249	0.23 263	0.29 402	0.48 621	0.26 274	0.19 316	0.09 368	0.08 254	0.18 625	0.14 592	0.18 602	0.19 471

rvit_0105_5	0.22 324	0.18 425	0.51 363	0.23 342	0.13 241	0.22 293	0.25 532	0.38 332	0.40 450	0.21 249	0.23 263	0.27 376	0.20 364	0.27 289	0.20 344	0.15 588	0.13 432	0.12 528	0.12 540	0.10 414	0.10 205

MyStereo05	0.24 390	0.15 323	0.58 455	0.22 281	0.14 286	0.25 361	0.22 463	0.50 483	0.54 588	0.32 429	0.23 263	0.26 371	0.23 400	0.32 378	0.25 440	0.07 117	0.12 411	0.09 353	0.09 397	0.09 349	0.11 256

MyStereo04	0.24 390	0.15 323	0.58 455	0.22 281	0.16 398	0.25 361	0.22 463	0.51 495	0.54 588	0.29 364	0.23 263	0.27 376	0.23 400	0.32 378	0.25 440	0.07 117	0.13 432	0.09 353	0.09 397	0.09 349	0.11 256

DLNR_Zeroshot_test	10.53 723	12.28 731	20.32 737	105.84 748	23.88 744	0.14 36	0.13 75	3.20 717	0.20 122	0.16 174	0.23 263	0.16 210	0.10 77	0.32 378	0.16 219	2.54 719	0.32 664	0.07 154	0.07 204	40.17 748	0.28 585

anonymousdsp2	0.23 358	0.11 141	0.42 240	0.26 481	0.24 589	0.25 361	0.17 252	0.43 402	0.37 412	0.30 387	0.23 263	0.24 338	0.15 253	0.32 378	0.17 250	0.07 117	0.28 636	0.07 154	0.05 32	0.08 247	0.44 652

Gwc-CoAtRS	0.17 183	0.10 91	0.41 230	0.20 168	0.12 179	0.20 230	0.15 154	0.34 282	0.29 294	0.23 280	0.23 263	0.27 376	0.15 253	0.21 163	0.14 145	0.07 117	0.06 91	0.07 154	0.07 204	0.06 94	0.07 30

ManiGeoR	0.20 255	0.22 492	0.70 521	0.16 13	0.12 179	0.22 293	0.14 106	0.41 384	0.28 271	0.19 226	0.24 273	0.19 255	0.16 275	0.35 410	0.20 344	0.08 267	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.08 247	0.09 130

HLf10	0.20 255	0.22 492	0.70 521	0.16 13	0.12 179	0.22 293	0.14 106	0.41 384	0.28 271	0.19 226	0.24 273	0.19 255	0.16 275	0.35 410	0.20 344	0.08 267	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.08 247	0.09 130

FE-Mocha	0.18 195	0.11 141	0.40 219	0.26 481	0.14 286	0.19 188	0.14 106	0.36 306	0.24 199	0.24 290	0.24 273	0.23 317	0.14 232	0.27 289	0.19 316	0.08 267	0.08 254	0.08 254	0.08 296	0.07 173	0.08 76

MM-Stereo_test3	0.19 223	0.15 323	0.39 204	0.25 440	0.15 354	0.19 188	0.22 463	0.42 391	0.40 450	0.17 197	0.24 273	0.17 226	0.12 157	0.22 192	0.16 219	0.08 267	0.21 572	0.08 254	0.06 105	0.09 349	0.11 256

rvit_0105_4	0.21 296	0.17 400	0.49 321	0.23 342	0.14 286	0.20 230	0.23 492	0.35 291	0.40 450	0.19 226	0.24 273	0.25 351	0.20 364	0.28 313	0.18 280	0.16 599	0.13 432	0.12 528	0.11 497	0.11 468	0.10 205

MGS-Stereo	0.15 130	0.12 193	0.38 195	0.19 120	0.11 120	0.18 161	0.17 252	0.21 65	0.23 179	0.14 130	0.24 273	0.16 210	0.10 77	0.19 111	0.13 96	0.07 117	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.10 414	0.07 30

MyStereo06	0.23 358	0.15 323	0.74 536	0.22 281	0.14 286	0.25 361	0.22 463	0.43 402	0.25 226	0.36 496	0.24 273	0.34 461	0.18 335	0.24 231	0.20 344	0.07 117	0.12 411	0.09 353	0.09 397	0.09 349	0.11 256

MC-Stereo	0.18 195	0.10 91	0.36 184	0.28 546	0.14 286	0.18 161	0.15 154	0.24 116	0.20 122	0.21 249	0.24 273	0.16 210	0.13 202	0.25 252	0.14 145	0.07 117	0.17 525	0.07 154	0.07 204	0.06 94	0.30 594

MIPNet	0.22 324	0.19 443	0.64 492	0.22 281	0.12 179	0.28 408	0.20 400	0.48 464	0.39 439	0.31 404	0.24 273	0.19 255	0.24 421	0.28 313	0.20 344	0.07 117	0.05 6	0.08 254	0.07 204	0.07 173	0.08 76

GMStereo	0.21 296	0.30 576	0.57 439	0.21 213	0.12 179	0.24 340	0.18 314	0.30 224	0.41 460	0.26 313	0.24 273	0.17 226	0.16 275	0.25 252	0.19 316	0.10 440	0.07 187	0.08 254	0.08 296	0.11 468	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
TestStereo_HLe17	0.21 296	0.24 524	0.77 550	0.17 36	0.11 120	0.22 293	0.17 252	0.42 391	0.31 324	0.20 239	0.25 283	0.18 241	0.15 253	0.39 437	0.18 280	0.08 267	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.08 247	0.08 76

tg	0.18 195	0.15 323	0.34 168	0.22 281	0.11 120	0.23 317	0.15 154	0.35 291	0.27 260	0.20 239	0.25 283	0.20 276	0.12 157	0.25 252	0.16 219	0.07 117	0.07 187	0.09 353	0.09 397	0.08 247	0.13 351

11t1	0.21 296	0.12 193	0.45 265	0.20 168	0.15 354	0.27 389	0.17 252	0.37 323	0.28 271	0.27 325	0.25 283	0.24 338	0.23 400	0.28 313	0.25 440	0.09 368	0.19 551	0.07 154	0.07 204	0.09 349	0.23 528

MSKI-zero shot	0.19 223	0.10 91	0.47 289	0.30 575	0.14 286	0.21 261	0.14 106	0.33 275	0.22 161	0.24 290	0.25 283	0.22 301	0.10 77	0.32 378	0.14 145	0.07 117	0.30 654	0.07 154	0.07 204	0.06 94	0.09 130

RCA-Stereo	0.17 183	0.10 91	0.33 163	0.20 168	0.11 120	0.19 188	0.17 252	0.39 354	0.36 397	0.21 249	0.25 283	0.17 226	0.17 301	0.18 90	0.15 187	0.07 117	0.14 451	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.08 76

test-1	0.20 255	0.12 193	0.49 321	0.23 342	0.23 572	0.22 293	0.23 492	0.36 306	0.29 294	0.21 249	0.25 283	0.24 338	0.14 232	0.18 90	0.22 393	0.07 117	0.14 451	0.08 254	0.07 204	0.06 94	0.14 389

rafts_anoy	0.21 296	0.22 492	0.49 321	0.25 440	0.24 589	0.19 188	0.17 252	0.34 282	0.32 337	0.24 290	0.25 283	0.20 276	0.16 275	0.25 252	0.21 375	0.08 267	0.19 551	0.11 493	0.12 540	0.09 349	0.09 130

iRaftStereo_RVC	0.17 183	0.16 365	0.35 178	0.21 213	0.11 120	0.20 230	0.17 252	0.34 282	0.25 226	0.20 239	0.25 283	0.19 255	0.12 157	0.21 163	0.16 219	0.07 117	0.12 411	0.10 435	0.09 397	0.09 349	0.14 389

s12784h	0.18 195	0.09 54	0.38 195	0.18 68	0.07 1	0.33 497	0.19 360	0.39 354	0.34 368	0.24 290	0.25 283	0.18 241	0.18 335	0.25 252	0.17 250	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 94	0.05 1

S0	0.21 296	0.21 472	0.34 168	0.24 397	0.19 495	0.34 513	0.26 544	0.30 224	0.22 161	0.22 269	0.26 292	0.20 276	0.16 275	0.21 163	0.18 280	0.12 523	0.11 380	0.14 579	0.15 603	0.10 414	0.33 611

HLf8	0.21 296	0.23 511	0.69 514	0.15 4	0.12 179	0.24 340	0.14 106	0.42 391	0.32 337	0.20 239	0.26 292	0.18 241	0.15 253	0.35 410	0.18 280	0.10 440	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.09 349	0.10 205

Hybrid-DGEV-2	0.23 358	0.20 459	0.53 394	0.24 397	0.13 241	0.28 408	0.15 154	0.50 483	0.45 509	0.28 339	0.26 292	0.25 351	0.26 453	0.29 335	0.20 344	0.07 117	0.06 91	0.09 353	0.08 296	0.07 173	0.10 205

HART	0.20 255	0.14 287	0.42 240	0.26 481	0.24 589	0.17 129	0.16 207	0.32 256	0.25 226	0.15 155	0.26 292	0.17 226	0.09 36	0.24 231	0.14 145	0.06 44	0.36 674	0.07 154	0.05 32	0.08 247	0.27 576

AIO-test1	0.21 296	0.22 492	0.56 428	0.31 591	0.24 589	0.21 261	0.16 207	0.42 391	0.37 412	0.17 197	0.26 292	0.18 241	0.12 157	0.29 335	0.15 187	0.08 267	0.07 187	0.10 435	0.11 497	0.07 173	0.10 205

rvit_0105_3	0.24 390	0.21 472	0.57 439	0.25 440	0.15 354	0.24 340	0.28 570	0.40 365	0.43 483	0.25 303	0.26 292	0.29 402	0.22 385	0.29 335	0.21 375	0.15 588	0.13 432	0.14 579	0.15 603	0.10 414	0.10 205

AE-Stereo	0.21 296	0.12 193	0.50 342	0.25 440	0.15 354	0.24 340	0.18 314	0.40 365	0.34 368	0.19 226	0.26 292	0.21 293	0.13 202	0.22 192	0.16 219	0.07 117	0.26 627	0.09 353	0.10 459	0.07 173	0.31 598

plain	0.18 195	0.16 365	0.59 464	0.21 213	0.13 241	0.16 92	0.17 252	0.29 204	0.23 179	0.16 174	0.26 292	0.13 144	0.17 301	0.27 289	0.17 250	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.07 204	0.10 414	0.07 30

MIF-Stereo (partial)	0.18 195	0.13 237	0.50 342	0.22 281	0.15 354	0.16 92	0.13 75	0.29 204	0.26 242	0.17 197	0.26 292	0.16 210	0.17 301	0.25 252	0.18 280	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.09 349	0.08 76

HH	0.22 324	0.12 193	0.55 418	0.32 600	0.16 398	0.27 389	0.18 314	0.36 306	0.25 226	0.20 239	0.26 292	0.34 461	0.18 335	0.33 388	0.15 187	0.07 117	0.16 497	0.07 154	0.07 204	0.07 173	0.31 598

HanStereo	0.22 324	0.12 193	0.55 418	0.32 600	0.16 398	0.27 389	0.18 314	0.36 306	0.25 226	0.20 239	0.26 292	0.34 461	0.18 335	0.33 388	0.15 187	0.07 117	0.16 497	0.07 154	0.07 204	0.07 173	0.31 598

NRIStereo	0.20 255	0.12 193	0.50 342	0.23 342	0.11 120	0.24 340	0.19 360	0.30 224	0.28 271	0.26 313	0.26 292	0.25 351	0.18 335	0.34 403	0.19 316	0.08 267	0.06 91	0.09 353	0.07 204	0.09 349	0.09 130

CRE-IMP	0.19 223	0.13 237	0.51 363	0.23 342	0.11 120	0.24 340	0.17 252	0.31 247	0.24 199	0.27 325	0.26 292	0.24 338	0.17 301	0.24 231	0.19 316	0.09 368	0.05 6	0.10 435	0.07 204	0.10 414	0.10 205

XX-TBD	0.16 161	0.21 472	0.43 248	0.22 281	0.10 72	0.23 317	0.15 154	0.23 94	0.28 271	0.22 269	0.26 292	0.14 175	0.12 157	0.16 50	0.14 145	0.08 267	0.05 6	0.06 49	0.04 1	0.07 173	0.06 13

RALAANet	0.21 296	0.24 524	0.53 394	0.23 342	0.14 286	0.22 293	0.13 75	0.38 332	0.30 312	0.29 364	0.26 292	0.25 351	0.15 253	0.28 313	0.20 344	0.08 267	0.08 254	0.09 353	0.08 296	0.10 414	0.07 30

SMOE	0.19 223	0.17 400	0.39 204	0.22 281	0.13 241	0.27 389	0.21 428	0.31 247	0.24 199	0.22 269	0.27 307	0.21 293	0.17 301	0.19 111	0.18 280	0.08 267	0.06 91	0.12 528	0.07 204	0.11 468	0.12 314

TestStereo-Hl	0.20 255	0.16 365	0.50 342	0.18 68	0.11 120	0.23 317	0.17 252	0.38 332	0.30 312	0.23 280	0.27 307	0.22 301	0.19 358	0.39 437	0.18 280	0.08 267	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.08 247	0.08 76

FSD					0.41 662	0.28 408	0.27 554	0.32 256	0.30 312	0.27 325	0.27 307	0.29 402	0.27 462	0.35 410	0.28 473	0.23 643	0.49 687	0.27 651	0.26 663	0.26 647

PAM	0.26 439	0.11 141	0.63 487	0.25 440	0.18 460	0.53 628	0.29 576	0.44 423	0.28 271	0.36 496	0.27 307	0.59 622	0.26 453	0.28 313	0.20 344	0.08 267	0.12 411	0.07 154	0.10 459	0.07 173	0.13 351

Any-RAFT	0.18 195	0.09 54	0.33 163	0.19 120	0.10 72	0.29 433	0.16 207	0.44 423	0.32 337	0.25 303	0.27 307	0.29 402	0.16 275	0.23 216	0.13 96	0.08 267	0.07 187	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.07 30

riskmin	0.24 390	0.10 91	0.43 248	0.32 600	0.26 607	0.33 497	0.19 360	0.44 423	0.30 312	0.24 290	0.27 307	0.37 486	0.25 434	0.30 352	0.22 393	0.09 368	0.18 537	0.09 353	0.13 572	0.10 414	0.27 576

DeepStereo_RVC	0.19 223	0.12 193	0.47 289	0.22 281	0.11 120	0.19 188	0.16 207	0.29 204	0.24 199	0.28 339	0.27 307	0.23 317	0.28 485	0.24 231	0.19 316	0.08 267	0.06 91	0.09 353	0.07 204	0.09 349	0.10 205

Anonymous3	0.24 390	0.19 443	0.76 544	0.27 518	0.18 460	0.41 568	0.24 517	0.45 432	0.36 397	0.23 280	0.27 307	0.20 276	0.18 335	0.28 313	0.19 316	0.12 523	0.11 380	0.10 435	0.10 459	0.11 468	0.13 351

SE	0.17 183	0.22 492	0.32 153	0.22 281	0.12 179	0.23 317	0.16 207	0.30 224	0.21 148	0.20 239	0.28 315	0.15 196	0.17 301	0.17 70	0.17 250	0.10 440	0.06 91	0.09 353	0.09 397	0.12 513	0.12 314

PAM_32	0.26 439	0.10 91	0.63 487	0.24 397	0.19 495	0.51 619	0.26 544	0.43 402	0.30 312	0.32 429	0.28 315	0.60 628	0.28 485	0.29 335	0.20 344	0.08 267	0.14 451	0.08 254	0.10 459	0.07 173	0.15 408

UGAM-zero	0.26 439	0.11 141	0.56 428	0.20 168	0.16 398	0.28 408	0.18 314	0.48 464	0.25 226	0.31 404	0.28 315	0.56 613	0.32 543	0.66 575	0.17 250	0.07 117	0.10 343	0.07 154	0.09 397	0.07 173	0.31 598

knoymous	0.18 195	0.10 91	0.35 178	0.17 36	0.11 120	0.21 261	0.17 252	0.33 275	0.24 199	0.24 290	0.28 315	0.27 376	0.16 275	0.24 231	0.17 250	0.09 368	0.06 91	0.09 353	0.06 105	0.09 349	0.10 205

UDGNet	0.24 390	0.37 615	0.53 394	0.25 440	0.14 286	0.24 340	0.18 314	0.32 256	0.44 496	0.29 364	0.28 315	0.24 338	0.20 364	0.30 352	0.21 375	0.16 599	0.07 187	0.21 639	0.11 497	0.16 571	0.11 256

IPLGR	0.22 324	0.14 287	0.75 540	0.21 213	0.11 120	0.25 361	0.18 314	0.44 423	0.38 423	0.29 364	0.28 315	0.21 293	0.19 358	0.37 429	0.19 316	0.07 117	0.06 91	0.08 254	0.07 204	0.07 173	0.07 30

cross-raft	0.18 195	0.12 193	0.40 219	0.27 518	0.16 398	0.20 230	0.24 517	0.34 282	0.24 199	0.23 280	0.28 315	0.29 402	0.15 253	0.19 111	0.16 219	0.06 44	0.05 6	0.08 254	0.07 204	0.07 173	0.07 30

raft+_RVC	0.21 296	0.21 472	0.46 281	0.22 281	0.35 647	0.21 261	0.16 207	0.39 354	0.35 381	0.22 269	0.28 315	0.20 276	0.15 253	0.25 252	0.20 344	0.08 267	0.16 497	0.08 254	0.07 204	0.07 173	0.12 314

ARAFT	0.26 439	0.30 576	0.87 587	0.22 281	0.12 179	0.30 448	0.24 517	0.46 441	0.34 368	0.33 442	0.28 315	0.29 402	0.20 364	0.49 477	0.19 316	0.08 267	0.06 91	0.12 528	0.11 497	0.09 349	0.09 130

SME	0.24 390	0.30 576	0.50 342	0.23 342	0.11 120	0.37 544	0.17 252	0.39 354	0.31 324	0.26 313	0.29 324	0.19 255	0.22 385	0.55 509	0.27 464	0.10 440	0.08 254	0.10 435	0.10 459	0.11 468	0.10 205

GGDA	0.19 223	0.20 459	0.53 394	0.18 68	0.10 72	0.21 261	0.16 207	0.35 291	0.32 337	0.22 269	0.29 324	0.19 255	0.16 275	0.38 432	0.18 280	0.08 267	0.05 6	0.06 49	0.06 105	0.08 247	0.09 130

xyz-stereo-finetune2	0.18 195	0.16 365	0.32 153	0.16 13	0.09 18	0.27 389	0.19 360	0.29 204	0.21 148	0.23 280	0.29 324	0.21 293	0.23 400	0.37 429	0.23 413	0.06 44	0.05 6	0.08 254	0.06 105	0.06 94	0.07 30

AIO-test2	0.22 324	0.27 558	0.54 408	0.29 564	0.16 398	0.22 293	0.16 207	0.44 423	0.43 483	0.17 197	0.29 324	0.16 210	0.11 116	0.27 289	0.14 145	0.19 634	0.07 187	0.10 435	0.11 497	0.08 247	0.09 130

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 439	0.15 323	0.96 609	0.21 213	0.25 603	0.30 448	0.21 428	0.54 530	0.28 271	0.25 303	0.29 324	0.46 561	0.23 400	0.28 313	0.20 344	0.08 267	0.10 343	0.08 254	0.12 540	0.11 468	0.17 446

RAFT-Test	0.19 223	0.11 141	0.41 230	0.26 481	0.21 540	0.26 382	0.17 252	0.37 323	0.26 242	0.24 290	0.29 324	0.32 443	0.14 232	0.22 192	0.15 187	0.07 117	0.08 254	0.07 154	0.07 204	0.06 94	0.07 30

dd	0.23 358	0.32 588	0.55 418	0.23 342	0.12 179	0.27 389	0.21 428	0.32 256	0.45 509	0.30 387	0.29 324	0.25 351	0.17 301	0.31 367	0.26 452	0.13 547	0.07 187	0.10 435	0.08 296	0.12 513	0.09 130

GwcNet-ADL	0.23 358	0.15 323	0.58 455	0.24 397	0.13 241	0.23 317	0.24 517	0.51 495	0.41 460	0.28 339	0.29 324	0.30 423	0.20 364	0.27 289	0.28 473	0.09 368	0.07 187	0.07 154	0.07 204	0.09 349	0.11 256

Patchmatch Stereo++	0.19 223	0.13 237	0.51 363	0.22 281	0.11 120	0.19 188	0.14 106	0.30 224	0.24 199	0.28 339	0.29 324	0.25 351	0.18 335	0.27 289	0.18 280	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.10 414	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	0.19 223	0.13 237	0.51 363	0.22 281	0.11 120	0.19 188	0.15 154	0.30 224	0.24 199	0.28 339	0.29 324	0.25 351	0.18 335	0.25 252	0.17 250	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.10 414	0.09 130

ROB_FTStereo_v2	0.19 223	0.13 237	0.51 363	0.22 281	0.11 120	0.19 188	0.15 154	0.30 224	0.24 199	0.28 339	0.29 324	0.25 351	0.18 335	0.25 252	0.18 280	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.10 414	0.09 130

ROB_FTStereo	0.19 223	0.13 237	0.51 363	0.22 281	0.11 120	0.19 188	0.13 75	0.30 224	0.24 199	0.28 339	0.29 324	0.25 351	0.18 335	0.25 252	0.17 250	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.10 414	0.09 130

HUI-Stereo	0.19 223	0.13 237	0.52 383	0.22 281	0.11 120	0.19 188	0.14 106	0.30 224	0.24 199	0.28 339	0.29 324	0.25 351	0.18 335	0.23 216	0.17 250	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.10 414	0.09 130

iGMRVC	0.19 223	0.13 237	0.51 363	0.22 281	0.11 120	0.19 188	0.15 154	0.30 224	0.24 199	0.28 339	0.29 324	0.25 351	0.18 335	0.27 289	0.18 280	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.10 414	0.09 130

iRAFT	0.19 223	0.13 237	0.51 363	0.22 281	0.11 120	0.19 188	0.14 106	0.30 224	0.24 199	0.28 339	0.29 324	0.25 351	0.18 335	0.27 289	0.18 280	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.10 414	0.09 130

RAFT-IKP	0.19 223	0.13 237	0.51 363	0.22 281	0.11 120	0.18 161	0.15 154	0.30 224	0.24 199	0.28 339	0.29 324	0.25 351	0.18 335	0.26 274	0.18 280	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.10 414	0.09 130

Weightmod	0.19 223	0.19 443	0.34 168	0.21 213	0.18 460	0.24 340	0.17 252	0.27 170	0.22 161	0.19 226	0.30 340	0.19 255	0.15 253	0.29 335	0.20 344	0.12 523	0.11 380	0.08 254	0.08 296	0.10 414	0.17 446

HLF11	0.20 255	0.20 459	0.68 511	0.16 13	0.12 179	0.21 261	0.12 37	0.39 354	0.25 226	0.21 249	0.30 340	0.19 255	0.18 335	0.38 432	0.22 393	0.09 368	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.08 247	0.09 130

IGEV_i1	0.26 439	0.12 193	0.57 439	0.25 440	0.24 589	0.32 487	0.20 400	0.45 432	0.37 412	0.35 482	0.30 340	0.35 474	0.20 364	0.39 437	0.23 413	0.08 267	0.26 627	0.08 254	0.08 296	0.08 247	0.37 632

OMP-Stereo	0.24 390	0.16 365	0.48 304	0.30 575	0.13 241	0.21 261	0.16 207	0.38 332	0.35 381	0.34 463	0.30 340	0.33 453	0.20 364	0.70 587	0.24 425	0.08 267	0.06 91	0.09 353	0.07 204	0.08 247	0.07 30

NF-Stereo	0.22 324	0.11 141	0.52 383	0.25 440	0.12 179	0.21 261	0.18 314	0.40 365	0.35 381	0.28 339	0.30 340	0.22 301	0.17 301	0.52 495	0.21 375	0.09 368	0.06 91	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.13 351

OCTAStereo	0.22 324	0.11 141	0.52 383	0.25 440	0.12 179	0.21 261	0.18 314	0.40 365	0.35 381	0.28 339	0.30 340	0.22 301	0.17 301	0.51 487	0.21 375	0.09 368	0.06 91	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.13 351

RE-Stereo	0.22 324	0.11 141	0.52 383	0.25 440	0.12 179	0.21 261	0.18 314	0.40 365	0.35 381	0.28 339	0.30 340	0.22 301	0.17 301	0.51 487	0.21 375	0.09 368	0.06 91	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.13 351

TVStereo	0.22 324	0.11 141	0.52 383	0.25 440	0.12 179	0.21 261	0.18 314	0.40 365	0.35 381	0.28 339	0.30 340	0.22 301	0.17 301	0.51 487	0.21 375	0.09 368	0.06 91	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.13 351

IRAFT_RVC	0.23 358	0.15 323	0.54 408	0.26 481	0.12 179	0.19 188	0.23 492	0.41 384	0.39 439	0.31 404	0.30 340	0.29 402	0.24 421	0.55 509	0.23 413	0.08 267	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.08 247	0.08 76

TANstereo	0.16 161	0.11 141	0.43 248	0.16 13	0.08 8	0.25 361	0.14 106	0.23 94	0.29 294	0.25 303	0.30 340	0.16 210	0.12 157	0.18 90	0.13 96	0.08 267	0.07 187	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.08 76

RALCasStereoNet	0.22 324	0.22 492	0.48 304	0.23 342	0.23 572	0.22 293	0.18 314	0.32 256	0.27 260	0.22 269	0.30 340	0.22 301	0.15 253	0.29 335	0.20 344	0.08 267	0.22 584	0.07 154	0.06 105	0.10 414	0.25 554

111	0.22 324	0.22 492	0.57 439	0.19 120	0.09 18	0.24 340	0.17 252	0.44 423	0.46 521	0.24 290	0.30 340	0.29 402	0.22 385	0.25 252	0.19 316	0.08 267	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.07 173	0.15 408

RAFT + AFF	0.30 515	0.33 592	0.76 544	0.25 440	0.17 431	0.30 448	0.33 608	0.55 548	0.42 472	0.28 339	0.30 340	0.31 432	0.31 529	0.64 564	0.32 511	0.09 368	0.11 380	0.11 493	0.10 459	0.12 513	0.16 425

S	0.23 358	0.18 425	0.38 195	0.24 397	0.22 556	0.32 487	0.22 463	0.32 256	0.28 271	0.26 313	0.31 353	0.20 276	0.21 376	0.19 111	0.19 316	0.13 547	0.09 300	0.15 598	0.16 614	0.11 468	0.35 620

TestStereo_HL2	0.20 255	0.19 443	0.54 408	0.17 36	0.11 120	0.21 261	0.15 154	0.35 291	0.31 324	0.23 280	0.31 353	0.19 255	0.17 301	0.40 442	0.19 316	0.08 267	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.08 247	0.09 130

G2L-ROB	0.25 416	0.21 472	0.56 428	0.19 120	0.12 179	0.28 408	0.21 428	0.48 464	0.34 368	0.35 482	0.31 353	0.41 520	0.23 400	0.51 487	0.31 501	0.09 368	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.09 349	0.12 314

DCANet-4	0.20 255	0.11 141	0.58 455	0.19 120	0.09 18	0.19 188	0.18 314	0.39 354	0.42 472	0.29 364	0.31 353	0.17 226	0.22 385	0.21 163	0.20 344	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 94	0.09 130

qqq	0.24 390	0.16 365	0.46 281	0.20 168	0.15 354	0.23 317	0.20 400	0.43 402	0.32 337	0.26 313	0.31 353	0.28 389	0.25 434	0.36 419	0.28 473	0.08 267	0.22 584	0.10 435	0.11 497	0.09 349	0.23 528

fff	0.20 255	0.15 323	0.57 439	0.19 120	0.09 18	0.19 188	0.18 314	0.38 332	0.46 521	0.29 364	0.31 353	0.18 241	0.28 485	0.21 163	0.20 344	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 94	0.09 130

ADStereo(finetuned)	0.21 296	0.15 323	0.59 464	0.19 120	0.09 18	0.19 188	0.18 314	0.37 323	0.41 460	0.30 387	0.31 353	0.19 255	0.31 529	0.21 163	0.20 344	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.07 173	0.10 205

x	0.23 358	0.15 323	0.45 265	0.20 168	0.15 354	0.27 389	0.17 252	0.43 402	0.35 381	0.26 313	0.31 353	0.29 402	0.25 434	0.29 335	0.30 491	0.09 368	0.22 584	0.08 254	0.09 397	0.09 349	0.24 542

CREStereo++_RVC	0.16 161	0.09 54	0.42 240	0.17 36	0.11 120	0.18 161	0.13 75	0.23 94	0.31 324	0.21 249	0.31 353	0.13 144	0.11 116	0.17 70	0.16 219	0.07 117	0.04 1	0.06 49	0.15 603	0.06 94	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
DCANet	0.20 255	0.15 323	0.57 439	0.19 120	0.09 18	0.19 188	0.18 314	0.37 323	0.41 460	0.30 387	0.31 353	0.19 255	0.23 400	0.21 163	0.20 344	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.07 173	0.10 205

csc	0.20 255	0.15 323	0.57 439	0.19 120	0.09 18	0.19 188	0.18 314	0.38 332	0.46 521	0.29 364	0.31 353	0.18 241	0.28 485	0.21 163	0.20 344	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 94	0.09 130

cscssc	0.20 255	0.15 323	0.57 439	0.19 120	0.09 18	0.19 188	0.18 314	0.38 332	0.46 521	0.29 364	0.31 353	0.18 241	0.28 485	0.21 163	0.20 344	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 94	0.09 130

Selective-IGEV-i16pc	0.33 540	0.12 193	1.65 680	0.21 213	0.14 286	0.74 659	0.30 585	0.46 441	0.44 496	0.21 249	0.32 365	0.26 371	0.14 232	0.71 593	0.19 316	0.15 588	0.10 343	0.08 254	0.09 397	0.11 468	0.12 314

Selective-IGEV-i1	0.28 479	0.11 141	0.44 259	0.36 632	0.32 640	0.32 487	0.23 492	0.48 464	0.48 543	0.29 364	0.32 365	0.39 506	0.17 301	0.28 313	0.25 440	0.08 267	0.23 597	0.08 254	0.09 397	0.08 247	0.53 671

DFGA-Net	0.26 439	0.33 592	0.70 521	0.22 281	0.15 354	0.25 361	0.17 252	0.41 384	0.40 450	0.30 387	0.32 365	0.21 293	0.18 335	0.61 544	0.33 520	0.08 267	0.06 91	0.10 435	0.09 397	0.11 468	0.09 130

FACV-RUCA	0.22 324	0.15 323	0.38 195	0.24 397	0.23 572	0.26 382	0.19 360	0.41 384	0.35 381	0.26 313	0.32 365	0.22 301	0.25 434	0.24 231	0.19 316	0.10 440	0.07 187	0.15 598	0.08 296	0.16 571	0.14 389

rvit_105_1	0.28 479	0.24 524	0.65 497	0.27 518	0.19 495	0.31 470	0.35 616	0.46 441	0.53 583	0.31 404	0.32 365	0.32 443	0.27 462	0.36 419	0.26 452	0.16 599	0.14 451	0.15 598	0.17 626	0.11 468	0.11 256

ITSA-stereo	0.26 439	0.16 365	0.39 204	0.24 397	0.11 120	0.28 408	0.18 314	0.58 582	0.59 615	0.32 429	0.32 365	0.33 453	0.28 485	0.51 487	0.34 528	0.11 483	0.08 254	0.11 493	0.11 497	0.11 468	0.15 408

H2IRNET	0.19 223	0.18 425	0.50 342	0.22 281	0.12 179	0.20 230	0.16 207	0.28 185	0.31 324	0.17 197	0.32 365	0.25 351	0.20 364	0.24 231	0.19 316	0.08 267	0.06 91	0.09 353	0.10 459	0.10 414	0.08 76

LL-Strereo	0.32 533	0.33 592	0.77 550	0.26 481	0.24 589	0.22 293	0.23 492	0.58 582	0.44 496	0.35 482	0.32 365	0.41 520	0.40 588	0.93 654	0.25 440	0.08 267	0.13 432	0.11 493	0.09 397	0.09 349	0.22 518

raft_robust	0.25 416	0.23 511	0.44 259	0.22 281	0.13 241	0.23 317	0.22 463	0.52 503	0.50 566	0.33 442	0.32 365	0.33 453	0.23 400	0.55 509	0.18 280	0.07 117	0.11 380	0.08 254	0.10 459	0.08 247	0.07 30

IPLG	0.23 358	0.19 443	0.65 497	0.21 213	0.12 179	0.28 408	0.17 252	0.45 432	0.32 337	0.33 442	0.32 365	0.16 210	0.17 301	0.50 481	0.23 413	0.07 117	0.06 91	0.08 254	0.07 204	0.07 173	0.08 76

GMOStereo	0.20 255	0.17 400	0.45 265	0.23 342	0.18 460	0.21 261	0.27 554	0.28 185	0.28 271	0.31 404	0.32 365	0.28 389	0.17 301	0.16 50	0.13 96	0.07 117	0.23 597	0.10 435	0.08 296	0.08 247	0.07 30

error version	0.20 255	0.17 400	0.45 265	0.23 342	0.18 460	0.21 261	0.27 554	0.28 185	0.28 271	0.31 404	0.32 365	0.28 389	0.17 301	0.16 50	0.13 96	0.07 117	0.23 597	0.10 435	0.08 296	0.08 247	0.07 30

test-v	0.20 255	0.17 400	0.45 265	0.23 342	0.18 460	0.21 261	0.27 554	0.28 185	0.28 271	0.31 404	0.32 365	0.28 389	0.17 301	0.16 50	0.13 96	0.07 117	0.23 597	0.10 435	0.08 296	0.08 247	0.07 30

PFNet+	0.21 296	0.11 141	0.54 408	0.22 281	0.12 179	0.17 129	0.18 314	0.31 247	0.36 397	0.33 442	0.32 365	0.24 338	0.16 275	0.33 388	0.18 280	0.10 440	0.07 187	0.11 493	0.10 459	0.08 247	0.12 314

PSM-softLoss	0.22 324	0.11 141	0.53 394	0.25 440	0.12 179	0.20 230	0.17 252	0.39 354	0.29 294	0.29 364	0.32 365	0.24 338	0.16 275	0.53 498	0.21 375	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.09 397	0.08 247	0.12 314

KMStereo	0.22 324	0.11 141	0.53 394	0.25 440	0.12 179	0.20 230	0.17 252	0.39 354	0.29 294	0.29 364	0.32 365	0.24 338	0.16 275	0.53 498	0.21 375	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.09 397	0.08 247	0.12 314

PFNet	0.24 390	0.11 141	0.63 487	0.25 440	0.14 286	0.22 293	0.19 360	0.40 365	0.35 381	0.36 496	0.32 365	0.27 376	0.20 364	0.63 558	0.23 413	0.09 368	0.05 6	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.08 76

Pruner-Stereo	0.20 255	0.12 193	0.49 321	0.29 564	0.12 179	0.19 188	0.17 252	0.32 256	0.31 324	0.33 442	0.32 365	0.25 351	0.15 253	0.25 252	0.22 393	0.09 368	0.06 91	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.10 205

test-2	0.20 255	0.17 400	0.45 265	0.23 342	0.18 460	0.21 261	0.27 554	0.28 185	0.28 271	0.31 404	0.32 365	0.28 389	0.17 301	0.16 50	0.13 96	0.07 117	0.23 597	0.10 435	0.08 296	0.08 247	0.07 30

SFCPSM	0.23 358	0.12 193	0.51 363	0.21 213	0.14 286	0.34 513	0.22 463	0.57 568	0.41 460	0.29 364	0.32 365	0.23 317	0.22 385	0.28 313	0.20 344	0.10 440	0.07 187	0.09 353	0.10 459	0.09 349	0.09 130

FENet	0.22 324	0.13 237	0.48 304	0.22 281	0.12 179	0.27 389	0.18 314	0.43 402	0.37 412	0.31 404	0.32 365	0.29 402	0.23 400	0.27 289	0.24 425	0.10 440	0.07 187	0.09 353	0.09 397	0.09 349	0.11 256

DIP-Stereo	0.20 255	0.13 237	0.48 304	0.20 168	0.13 241	0.28 408	0.12 37	0.43 402	0.26 242	0.27 325	0.32 365	0.21 293	0.17 301	0.26 274	0.20 344	0.08 267	0.06 91	0.08 254	0.06 105	0.07 173	0.10 205
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Select-FE	0.27 469	0.18 425	0.87 587	0.23 342	0.22 556	0.29 433	0.18 314	0.53 514	0.28 271	0.30 387	0.33 387	0.45 552	0.29 505	0.30 352	0.21 375	0.08 267	0.10 343	0.08 254	0.13 572	0.08 247	0.20 490

DCVSM-stereo	0.25 416	0.14 287	0.53 394	0.21 213	0.14 286	0.27 389	0.14 106	0.35 291	0.35 381	0.42 567	0.33 387	0.46 561	0.30 512	0.31 367	0.27 464	0.11 483	0.10 343	0.12 528	0.10 459	0.12 513	0.15 408

ACV-stereo	0.30 515	0.20 459	0.82 567	0.23 342	0.16 398	0.48 610	0.20 400	0.38 332	0.34 368	0.29 364	0.33 387	0.66 649	0.43 603	0.55 509	0.31 501	0.10 440	0.09 300	0.09 353	0.09 397	0.11 468	0.12 314

IPLGR_C	0.23 358	0.29 570	0.81 563	0.24 397	0.16 398	0.24 340	0.20 400	0.38 332	0.33 356	0.32 429	0.33 387	0.23 317	0.15 253	0.26 274	0.22 393	0.09 368	0.07 187	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.09 130

ACRE	0.23 358	0.27 558	0.83 573	0.24 397	0.15 354	0.24 340	0.20 400	0.38 332	0.32 337	0.32 429	0.33 387	0.23 317	0.15 253	0.26 274	0.22 393	0.09 368	0.07 187	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.09 130

GANet-ADL	0.22 324	0.14 287	0.51 363	0.23 342	0.14 286	0.29 433	0.19 360	0.48 464	0.36 397	0.26 313	0.33 387	0.32 443	0.20 364	0.26 274	0.22 393	0.11 483	0.07 187	0.07 154	0.06 105	0.09 349	0.11 256

SST-Stereo	0.22 324	0.11 141	0.52 383	0.25 440	0.14 286	0.19 188	0.17 252	0.32 256	0.26 242	0.34 463	0.33 387	0.29 402	0.25 434	0.56 516	0.18 280	0.08 267	0.05 6	0.10 435	0.08 296	0.09 349	0.07 30

RAFT_R40	0.22 324	0.11 141	0.52 383	0.25 440	0.13 241	0.18 161	0.18 314	0.32 256	0.31 324	0.33 442	0.33 387	0.30 423	0.23 400	0.55 509	0.19 316	0.08 267	0.05 6	0.10 435	0.08 296	0.09 349	0.07 30

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 255	0.23 511	0.49 321	0.21 213	0.16 398	0.19 188	0.17 252	0.35 291	0.32 337	0.26 313	0.33 387	0.20 276	0.17 301	0.21 163	0.17 250	0.06 44	0.10 343	0.07 154	0.07 204	0.07 173	0.11 256

DMCA	0.24 390	0.18 425	0.51 363	0.23 342	0.14 286	0.27 389	0.20 400	0.45 432	0.40 450	0.32 429	0.33 387	0.33 453	0.25 434	0.27 289	0.30 491	0.11 483	0.08 254	0.10 435	0.08 296	0.11 468	0.12 314

HITNet	0.22 324	0.23 511	0.60 471	0.20 168	0.09 18	0.27 389	0.15 154	0.45 432	0.33 356	0.29 364	0.33 387	0.27 376	0.22 385	0.29 335	0.27 464	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.09 349	0.11 256
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
test_sample2	0.23 358	0.12 193	0.39 204	0.20 168	0.11 120	0.28 408	0.22 463	0.45 432	0.33 356	0.27 325	0.34 398	0.30 423	0.25 434	0.46 469	0.23 413	0.09 368	0.15 482	0.09 353	0.08 296	0.10 414	0.19 471

test_sample1	0.24 390	0.13 237	0.40 219	0.20 168	0.13 241	0.29 433	0.19 360	0.43 402	0.30 312	0.27 325	0.34 398	0.31 432	0.28 485	0.45 467	0.27 464	0.09 368	0.16 497	0.08 254	0.08 296	0.09 349	0.22 518

Anonymous_2	0.44 605	0.23 511	0.57 439	0.34 617	0.34 644	0.53 628	0.28 570	0.49 475	0.39 439	0.36 496	0.34 398	0.48 575	0.38 576	0.43 457	0.33 520	0.26 657	0.41 679	0.44 679	1.45 717	0.33 667	0.37 632

DisPM	0.20 255	0.11 141	0.52 383	0.24 397	0.13 241	0.18 161	0.19 360	0.30 224	0.31 324	0.33 442	0.34 398	0.23 317	0.16 275	0.34 403	0.17 250	0.09 368	0.06 91	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.12 314

CIPLG	0.23 358	0.28 566	0.75 540	0.24 397	0.16 398	0.25 361	0.20 400	0.38 332	0.33 356	0.32 429	0.34 398	0.23 317	0.15 253	0.27 289	0.22 393	0.09 368	0.07 187	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.09 130

PSMNet-ADL	0.26 439	0.16 365	0.39 204	0.27 518	0.14 286	0.32 487	0.22 463	0.45 432	0.37 412	0.28 339	0.34 398	0.41 520	0.28 485	0.61 544	0.32 511	0.11 483	0.10 343	0.09 353	0.11 497	0.10 414	0.13 351

RAFT	0.24 390	0.24 524	0.46 281	0.27 518	0.15 354	0.26 382	0.26 544	0.37 323	0.31 324	0.34 463	0.34 398	0.41 520	0.22 385	0.30 352	0.18 280	0.08 267	0.15 482	0.11 493	0.10 459	0.11 468	0.13 351

TestStereo	0.22 324	0.24 524	0.48 304	0.25 440	0.11 120	0.22 293	0.22 463	0.32 256	0.31 324	0.24 290	0.34 398	0.23 317	0.19 358	0.62 555	0.19 316	0.08 267	0.07 187	0.10 435	0.07 204	0.11 468	0.07 30

GCST	0.50 626	0.67 676	0.82 567	1.04 700	0.55 680	0.38 551	0.11 21	0.42 391	0.33 356	0.42 567	0.35 406	0.29 402	0.18 335	0.50 481	0.23 413	0.70 693	0.42 680	0.79 697	0.62 701	0.63 684	0.47 658

test_sample3	0.25 416	0.14 287	0.52 383	0.20 168	0.12 179	0.33 497	0.20 400	0.53 514	0.38 423	0.32 429	0.35 406	0.29 402	0.24 421	0.54 504	0.25 440	0.10 440	0.14 451	0.09 353	0.09 397	0.11 468	0.15 408

MIM_Stereo	0.20 255	0.17 400	0.55 418	0.20 168	0.21 540	0.17 129	0.14 106	0.37 323	0.27 260	0.28 339	0.35 406	0.23 317	0.13 202	0.28 313	0.16 219	0.06 44	0.08 254	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.15 408

gwcnet-sp	0.25 416	0.16 365	0.70 521	0.23 342	0.14 286	0.34 513	0.22 463	0.46 441	0.41 460	0.37 513	0.35 406	0.27 376	0.27 462	0.36 419	0.26 452	0.09 368	0.08 254	0.09 353	0.09 397	0.10 414	0.10 205

scenet	0.25 416	0.16 365	0.70 521	0.23 342	0.14 286	0.34 513	0.22 463	0.46 441	0.41 460	0.37 513	0.35 406	0.27 376	0.27 462	0.36 419	0.26 452	0.09 368	0.08 254	0.09 353	0.09 397	0.10 414	0.10 205

CASS	0.22 324	0.16 365	0.40 219	0.26 481	0.12 179	0.29 433	0.19 360	0.40 365	0.32 337	0.34 463	0.35 406	0.25 351	0.25 434	0.26 274	0.21 375	0.13 547	0.08 254	0.11 493	0.09 397	0.11 468	0.12 314
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 416	0.16 365	0.70 521	0.23 342	0.14 286	0.34 513	0.22 463	0.46 441	0.41 460	0.37 513	0.35 406	0.27 376	0.27 462	0.36 419	0.26 452	0.09 368	0.08 254	0.09 353	0.09 397	0.10 414	0.10 205

BUS	0.24 390	0.13 237	0.36 184	0.25 440	0.14 286	0.44 586	0.17 252	0.59 592	0.36 397	0.34 463	0.35 406	0.31 432	0.22 385	0.27 289	0.22 393	0.10 440	0.07 187	0.11 493	0.10 459	0.09 349	0.10 205

BSDual-CNN	0.24 390	0.13 237	0.36 184	0.25 440	0.14 286	0.35 529	0.22 463	0.59 592	0.36 397	0.34 463	0.35 406	0.38 492	0.25 434	0.27 289	0.28 473	0.10 440	0.07 187	0.11 493	0.10 459	0.09 349	0.10 205

hknet	0.26 439	0.15 323	0.49 321	0.25 440	0.16 398	0.35 529	0.22 463	0.59 592	0.40 450	0.34 463	0.35 406	0.43 540	0.28 485	0.38 432	0.26 452	0.09 368	0.07 187	0.11 493	0.10 459	0.09 349	0.10 205

LCNet	0.22 324	0.12 193	0.42 240	0.26 481	0.12 179	0.23 317	0.19 360	0.36 306	0.28 271	0.28 339	0.35 406	0.26 371	0.30 512	0.35 410	0.17 250	0.07 117	0.05 6	0.09 353	0.10 459	0.13 528	0.22 518

AAGNet	0.34 549	0.12 193	0.53 394	0.26 481	0.16 398	0.20 230	0.19 360	0.31 247	0.29 294	0.35 482	0.35 406	0.27 376	0.30 512	0.44 461	2.56 712	0.08 267	0.05 6	0.10 435	0.07 204	0.09 349	0.07 30

HCRNet	0.25 416	0.27 558	0.42 240	0.34 617	0.17 431	0.27 389	0.18 314	0.45 432	0.37 412	0.31 404	0.35 406	0.32 443	0.23 400	0.44 461	0.21 375	0.13 547	0.08 254	0.13 555	0.11 497	0.11 468	0.09 130

BEATNet_4x	0.25 416	0.25 540	0.66 502	0.23 342	0.10 72	0.29 433	0.14 106	0.49 475	0.34 368	0.31 404	0.35 406	0.32 443	0.26 453	0.34 403	0.33 520	0.08 267	0.06 91	0.08 254	0.07 204	0.11 468	0.13 351

UCFNet_RVC	0.25 416	0.21 472	0.49 321	0.19 120	0.15 354	0.34 513	0.18 314	0.47 453	0.36 397	0.30 387	0.35 406	0.40 511	0.26 453	0.35 410	0.24 425	0.13 547	0.08 254	0.13 555	0.14 592	0.13 528	0.13 351

DualNet (step1)	0.31 526	0.21 472	0.69 514	0.18 68	0.17 431	0.36 536	0.21 428	0.54 530	0.43 483	0.38 522	0.36 421	0.38 492	0.32 543	0.41 447	0.26 452	0.24 647	0.21 572	0.28 658	0.24 654	0.18 602	0.21 503

test_sample9	0.45 608	0.21 472	0.69 514	0.18 68	0.17 431	0.36 536	0.21 428	0.54 530	0.43 483	0.38 522	0.36 421	0.38 492	0.32 543	0.70 587	1.01 661	0.24 647	1.93 718	0.28 658	0.24 654	0.18 602	0.21 503

test_sample7	0.28 479	0.16 365	0.47 289	0.21 213	0.14 286	0.29 433	0.22 463	0.54 530	0.43 483	0.38 522	0.36 421	0.38 492	0.32 543	0.41 447	0.26 452	0.14 572	0.21 572	0.13 555	0.12 540	0.13 528	0.25 554

CoDeX	0.24 390	0.13 237	0.48 304	0.22 281	0.14 286	0.29 433	0.21 428	0.55 548	0.42 472	0.29 364	0.36 421	0.28 389	0.23 400	0.48 475	0.20 344	0.09 368	0.06 91	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.08 76

PCWNet_CMD	0.23 358	0.14 287	0.48 304	0.21 213	0.13 241	0.28 408	0.17 252	0.47 453	0.47 535	0.30 387	0.36 421	0.37 486	0.24 421	0.29 335	0.21 375	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.11 468	0.11 256

CBFPSM	0.28 479	0.23 511	0.76 544	0.21 213	0.14 286	0.38 551	0.26 544	0.42 391	0.37 412	0.34 463	0.36 421	0.55 608	0.38 576	0.33 388	0.40 553	0.08 267	0.08 254	0.07 154	0.08 296	0.09 349	0.12 314

iRaft-Stereo_5w	0.25 416	0.24 524	0.50 342	0.23 342	0.18 460	0.19 188	0.19 360	0.39 354	0.35 381	0.28 339	0.36 421	0.34 461	0.23 400	0.66 575	0.28 473	0.07 117	0.07 187	0.08 254	0.07 204	0.09 349	0.14 389

GES	0.23 358	0.14 287	0.54 408	0.21 213	0.14 286	0.28 408	0.19 360	0.51 495	0.35 381	0.31 404	0.36 421	0.25 351	0.24 421	0.30 352	0.23 413	0.11 483	0.09 300	0.08 254	0.08 296	0.10 414	0.12 314

AFF-stereo	0.20 255	0.24 524	0.49 321	0.22 281	0.11 120	0.18 161	0.18 314	0.35 291	0.29 294	0.25 303	0.36 421	0.25 351	0.17 301	0.25 252	0.17 250	0.06 44	0.09 300	0.08 254	0.08 296	0.08 247	0.11 256

FADNet	0.34 549	0.43 637	0.88 594	0.24 397	0.22 556	0.37 544	0.19 360	0.56 559	0.49 559	0.32 429	0.36 421	0.43 540	0.32 543	0.65 569	0.30 491	0.17 613	0.16 497	0.14 579	0.16 614	0.25 643	0.21 503

MSMDNet	0.23 358	0.14 287	0.49 321	0.20 168	0.13 241	0.28 408	0.17 252	0.47 453	0.47 535	0.30 387	0.36 421	0.37 486	0.24 421	0.29 335	0.21 375	0.09 368	0.07 187	0.09 353	0.08 296	0.11 468	0.11 256

Lsterematch	0.20 255	0.15 323	0.44 259	0.20 168	0.10 72	0.22 293	0.17 252	0.27 170	0.34 368	0.28 339	0.37 432	0.24 338	0.22 385	0.25 252	0.23 413	0.08 267	0.05 6	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.08 76

G2L-Stereo_test	0.26 439	0.22 492	0.54 408	0.20 168	0.13 241	0.28 408	0.24 517	0.51 495	0.40 450	0.38 522	0.37 432	0.40 511	0.26 453	0.53 498	0.32 511	0.09 368	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.09 349	0.11 256

rvit_stereo_0075_2	0.25 416	0.18 425	0.65 497	0.27 518	0.22 556	0.22 293	0.15 154	0.41 384	0.36 397	0.27 325	0.37 432	0.29 402	0.21 376	0.29 335	0.20 344	0.17 613	0.12 411	0.19 632	0.12 540	0.14 551	0.14 389

ssnet_v2	0.30 515	0.21 472	0.63 487	0.23 342	0.15 354	0.40 563	0.30 585	0.59 592	0.48 543	0.40 549	0.37 432	0.46 561	0.30 512	0.41 447	0.44 572	0.13 547	0.11 380	0.11 493	0.11 497	0.12 513	0.11 256

IIG-Stereo	0.24 390	0.16 365	0.47 289	0.29 564	0.12 179	0.23 317	0.14 106	0.40 365	0.33 356	0.35 482	0.37 432	0.33 453	0.22 385	0.70 587	0.26 452	0.08 267	0.06 91	0.09 353	0.07 204	0.08 247	0.07 30

CFNet_pseudo	0.23 358	0.14 287	0.48 304	0.20 168	0.13 241	0.27 389	0.17 252	0.46 441	0.45 509	0.30 387	0.37 432	0.38 492	0.23 400	0.30 352	0.22 393	0.09 368	0.06 91	0.11 493	0.08 296	0.11 468	0.11 256

ac_64	0.28 479	0.16 365	0.62 482	0.25 440	0.17 431	0.36 536	0.22 463	0.48 464	0.35 381	0.36 496	0.37 432	0.51 590	0.30 512	0.62 555	0.34 528	0.11 483	0.09 300	0.10 435	0.10 459	0.09 349	0.09 130

ccs_rob	0.23 358	0.14 287	0.48 304	0.20 168	0.13 241	0.27 389	0.17 252	0.46 441	0.45 509	0.30 387	0.37 432	0.38 492	0.23 400	0.30 352	0.22 393	0.09 368	0.06 91	0.11 493	0.08 296	0.12 513	0.11 256

NOSS_ROB	0.33 540	0.24 524	0.49 321	0.27 518	0.16 398	0.34 513	0.19 360	0.55 548	0.50 566	0.34 463	0.37 432	0.42 533	0.30 512	0.93 654	0.25 440	0.19 634	0.20 566	0.24 648	0.22 648	0.17 586	0.25 554

G2L-Stereo	0.27 469	0.23 511	0.61 478	0.22 281	0.14 286	0.25 361	0.19 360	0.48 464	0.37 412	0.33 442	0.38 441	0.40 511	0.23 400	0.61 544	0.33 520	0.11 483	0.09 300	0.10 435	0.08 296	0.09 349	0.11 256

fast-iter	0.21 296	0.16 365	0.50 342	0.18 68	0.15 354	0.17 129	0.16 207	0.35 291	0.22 161	0.38 522	0.38 441	0.36 480	0.24 421	0.29 335	0.22 393	0.06 44	0.05 6	0.08 254	0.09 397	0.09 349	0.08 76

CoSv	0.21 296	0.16 365	0.50 342	0.18 68	0.15 354	0.17 129	0.16 207	0.35 291	0.22 161	0.38 522	0.38 441	0.36 480	0.24 421	0.29 335	0.22 393	0.06 44	0.05 6	0.08 254	0.09 397	0.09 349	0.08 76

test_sample4	0.26 439	0.14 287	0.53 394	0.21 213	0.12 179	0.32 487	0.21 428	0.53 514	0.38 423	0.33 442	0.38 441	0.28 389	0.25 434	0.54 504	0.25 440	0.10 440	0.14 451	0.10 435	0.09 397	0.11 468	0.16 425

MyStereo8	0.25 416	0.20 459	0.69 514	0.24 397	0.17 431	0.31 470	0.16 207	0.50 483	0.32 337	0.29 364	0.38 441	0.25 351	0.19 358	0.33 388	0.29 487	0.08 267	0.20 566	0.08 254	0.08 296	0.10 414	0.16 425

GASNet	0.39 576	0.58 667	1.27 653	0.35 623	0.23 572	0.35 529	0.23 492	0.63 625	0.56 603	0.41 561	0.38 441	0.45 552	0.30 512	0.81 628	0.42 561	0.16 599	0.11 380	0.14 579	0.14 592	0.23 636	0.12 314

ToySt	0.28 479	0.19 443	0.68 511	0.22 281	0.19 495	0.31 470	0.31 595	0.43 402	0.43 483	0.28 339	0.38 441	0.42 533	0.32 543	0.33 388	0.32 511	0.08 267	0.14 451	0.10 435	0.12 540	0.11 468	0.24 542

NINENet	0.27 469	0.16 365	0.49 321	0.23 342	0.16 398	0.44 586	0.17 252	0.63 625	0.49 559	0.33 442	0.38 441	0.31 432	0.22 385	0.43 457	0.22 393	0.11 483	0.10 343	0.12 528	0.08 296	0.12 513	0.11 256

psmg	0.24 390	0.13 237	0.36 184	0.21 213	0.14 286	0.35 529	0.23 492	0.54 530	0.36 397	0.36 496	0.38 441	0.38 492	0.25 434	0.27 289	0.28 473	0.10 440	0.08 254	0.10 435	0.10 459	0.09 349	0.09 130

ADLNet2	0.31 526	0.23 511	0.77 550	0.23 342	0.18 460	0.36 536	0.24 517	0.55 548	0.54 588	0.33 442	0.38 441	0.45 552	0.31 529	0.70 587	0.36 539	0.10 440	0.08 254	0.09 353	0.09 397	0.12 513	0.11 256

GEStereo_RVC	0.29 501	0.24 524	0.60 471	0.27 518	0.16 398	0.33 497	0.25 532	0.58 582	0.56 603	0.35 482	0.38 441	0.34 461	0.25 434	0.51 487	0.29 487	0.12 523	0.08 254	0.09 353	0.08 296	0.11 468	0.13 351

UPFNet	0.27 469	0.15 323	0.47 289	0.25 440	0.20 523	0.37 544	0.27 554	0.50 483	0.40 450	0.36 496	0.38 441	0.37 486	0.29 505	0.40 442	0.34 528	0.10 440	0.10 343	0.10 435	0.10 459	0.10 414	0.08 76

DSFCA	0.29 501	0.18 425	0.48 304	0.21 213	0.17 431	0.39 557	0.32 602	0.49 475	0.44 496	0.44 584	0.38 441	0.40 511	0.30 512	0.53 498	0.38 547	0.12 523	0.10 343	0.10 435	0.11 497	0.11 468	0.11 256

DMCA-RVC	0.30 515	0.27 558	0.93 604	0.28 546	0.17 431	0.30 448	0.21 428	0.43 402	0.36 397	0.40 549	0.38 441	0.39 506	0.36 566	0.44 461	0.34 528	0.13 547	0.10 343	0.16 607	0.12 540	0.13 528	0.11 256

FADNet-RVC-Resample	0.31 526	0.32 588	1.16 640	0.27 518	0.17 431	0.33 497	0.21 428	0.49 475	0.40 450	0.36 496	0.38 441	0.34 461	0.27 462	0.54 504	0.27 464	0.10 440	0.10 343	0.14 579	0.13 572	0.13 528	0.18 453

FADNet_RVC	0.31 526	0.35 605	0.98 613	0.24 397	0.16 398	0.30 448	0.17 252	0.52 503	0.39 439	0.30 387	0.38 441	0.30 423	0.29 505	0.54 504	0.33 520	0.14 572	0.14 451	0.14 579	0.16 614	0.21 627	0.24 542

AdaStereo	0.25 416	0.17 400	0.47 289	0.25 440	0.13 241	0.33 497	0.17 252	0.57 568	0.43 483	0.34 463	0.38 441	0.35 474	0.21 376	0.32 378	0.24 425	0.14 572	0.06 91	0.13 555	0.09 397	0.11 468	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.
DeepPruner_ROB	0.28 479	0.25 540	0.64 492	0.22 281	0.16 398	0.30 448	0.21 428	0.54 530	0.33 356	0.36 496	0.38 441	0.38 492	0.26 453	0.45 467	0.28 473	0.15 588	0.11 380	0.11 493	0.11 497	0.14 551	0.14 389

TestStereo_HL3	0.23 358	0.18 425	1.11 633	0.17 36	0.11 120	0.24 340	0.16 207	0.36 306	0.21 148	0.27 325	0.39 459	0.23 317	0.20 364	0.41 447	0.15 187	0.08 267	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.07 173	0.09 130

test_sample8	0.52 633	0.21 472	0.69 514	0.18 68	0.17 431	0.36 536	0.21 428	0.57 568	0.38 423	0.63 646	0.39 459	1.16 680	0.68 662	0.70 587	1.01 661	0.24 647	1.93 718	0.28 658	0.24 654	0.18 602	0.21 503

DispNO	0.29 501	0.24 524	0.83 573	0.23 342	0.17 431	0.25 361	0.22 463	0.47 453	0.42 472	0.33 442	0.39 459	0.38 492	0.28 485	0.78 616	0.35 535	0.09 368	0.07 187	0.10 435	0.10 459	0.09 349	0.09 130

TestStereo1	0.23 358	0.22 492	0.50 342	0.27 518	0.14 286	0.26 382	0.27 554	0.43 402	0.38 423	0.29 364	0.39 459	0.23 317	0.21 376	0.33 388	0.18 280	0.08 267	0.08 254	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.10 205

RAFT+CT+SA	0.23 358	0.24 524	0.48 304	0.25 440	0.18 460	0.23 317	0.29 576	0.42 391	0.38 423	0.24 290	0.39 459	0.20 276	0.17 301	0.34 403	0.17 250	0.07 117	0.07 187	0.09 353	0.12 540	0.09 349	0.13 351

SA-5K	0.23 358	0.22 492	0.50 342	0.27 518	0.14 286	0.26 382	0.27 554	0.43 402	0.38 423	0.29 364	0.39 459	0.23 317	0.21 376	0.33 388	0.18 280	0.08 267	0.08 254	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.10 205

PSM-AAD	0.26 439	0.11 141	0.43 248	0.24 397	0.12 179	0.27 389	0.37 625	0.36 306	0.30 312	0.36 496	0.39 459	0.28 389	0.77 667	0.30 352	0.16 219	0.07 117	0.06 91	0.12 528	0.11 497	0.09 349	0.21 503

RYNet	0.38 571	0.23 511	0.65 497	0.26 481	0.28 613	0.62 644	0.33 608	0.61 613	0.62 625	0.42 567	0.39 459	0.58 621	0.40 588	0.89 642	0.57 612	0.11 483	0.09 300	0.12 528	0.11 497	0.19 612	0.22 518

NVstereo2D	0.32 533	0.18 425	0.63 487	0.24 397	0.23 572	0.43 581	0.28 570	0.60 603	0.58 608	0.28 339	0.39 459	0.42 533	0.30 512	0.71 593	0.30 491	0.13 547	0.09 300	0.13 555	0.10 459	0.20 620	0.18 453

HSM	0.29 501	0.18 425	0.48 304	0.21 213	0.15 354	0.33 497	0.20 400	0.55 548	0.39 439	0.36 496	0.39 459	0.67 653	0.32 543	0.88 640	0.24 425	0.09 368	0.07 187	0.08 254	0.07 204	0.09 349	0.10 205

DStereoRT	0.40 588	0.16 365	0.74 536	0.25 440	0.17 431	0.42 576	0.19 360	0.50 483	0.48 543	0.31 404	0.40 469	0.32 443	0.39 583	0.64 564	0.31 501	0.09 368	0.11 380	1.56 716	0.43 682	0.08 247	0.41 641

mmm	0.25 416	0.15 323	0.44 259	0.23 342	0.20 523	0.28 408	0.21 428	0.43 402	0.32 337	0.31 404	0.40 469	0.30 423	0.24 421	0.31 367	0.28 473	0.09 368	0.21 572	0.11 493	0.12 540	0.10 414	0.26 568

test_5	0.25 416	0.25 540	0.57 439	0.27 518	0.18 460	0.25 361	0.29 576	0.42 391	0.39 439	0.29 364	0.40 469	0.27 376	0.23 400	0.35 410	0.19 316	0.07 117	0.07 187	0.09 353	0.09 397	0.10 414	0.14 389

LMCR-Stereo	0.28 479	0.22 492	0.56 428	0.29 564	0.14 286	0.37 544	0.23 492	0.57 568	0.36 397	0.40 549	0.40 469	0.29 402	0.30 512	0.41 447	0.38 547	0.11 483	0.07 187	0.09 353	0.07 204	0.13 528	0.10 205

XX-Stereo	0.25 416	0.11 141	1.09 629	0.35 623	0.38 656	0.23 317	0.13 75	0.43 402	0.19 108	0.20 239	0.40 469	0.31 432	0.10 77	0.33 388	0.13 96	0.08 267	0.11 380	0.08 254	0.09 397	0.07 173	0.10 205

UNet	0.28 479	0.16 365	0.70 521	0.24 397	0.20 523	0.44 586	0.21 428	0.52 503	0.42 472	0.36 496	0.40 469	0.43 540	0.33 551	0.41 447	0.32 511	0.09 368	0.07 187	0.10 435	0.09 397	0.10 414	0.09 130

GANet-RSSM	0.26 439	0.19 443	0.54 408	0.21 213	0.14 286	0.27 389	0.22 463	0.47 453	0.34 368	0.30 387	0.40 469	0.41 520	0.30 512	0.59 531	0.25 440	0.11 483	0.08 254	0.09 353	0.09 397	0.10 414	0.10 205

CFNet-ft	0.26 439	0.21 472	0.51 363	0.19 120	0.16 398	0.31 470	0.21 428	0.40 365	0.37 412	0.29 364	0.40 469	0.46 561	0.27 462	0.49 477	0.28 473	0.12 523	0.07 187	0.12 528	0.11 497	0.12 513	0.11 256

FADNet-RVC	0.34 549	0.43 637	0.97 611	0.25 440	0.20 523	0.33 497	0.20 400	0.51 495	0.42 472	0.34 463	0.40 469	0.41 520	0.29 505	0.65 569	0.36 539	0.14 572	0.14 451	0.14 579	0.15 603	0.19 612	0.20 490

CFNet	0.29 501	0.29 570	0.57 439	0.23 342	0.14 286	0.34 513	0.15 154	0.53 514	0.46 521	0.31 404	0.40 469	0.38 492	0.27 462	0.76 612	0.28 473	0.10 440	0.07 187	0.11 493	0.11 497	0.11 468	0.09 130

CFNet_RVC	0.26 439	0.21 472	0.51 363	0.19 120	0.16 398	0.31 470	0.21 428	0.40 365	0.37 412	0.29 364	0.40 469	0.46 561	0.27 462	0.49 477	0.28 473	0.12 523	0.07 187	0.12 528	0.11 497	0.12 513	0.11 256

StereoDRNet	0.34 549	0.28 566	0.70 521	0.28 546	0.21 540	0.43 581	0.30 585	0.63 625	0.51 572	0.47 603	0.40 469	0.48 575	0.31 529	0.58 523	0.44 572	0.12 523	0.10 343	0.12 528	0.11 497	0.13 528	0.13 351

RT-IGEV	0.29 501	0.10 91	0.60 471	0.24 397	0.16 398	0.38 551	0.31 595	0.60 603	0.46 521	0.41 561	0.41 481	0.49 581	0.31 529	0.30 352	0.29 487	0.09 368	0.10 343	0.09 353	0.10 459	0.09 349	0.25 554

DDVS	0.26 439	0.16 365	0.45 265	0.25 440	0.17 431	0.34 513	0.21 428	0.43 402	0.31 324	0.34 463	0.41 481	0.47 571	0.21 376	0.52 495	0.29 487	0.11 483	0.09 300	0.11 493	0.09 397	0.13 528	0.16 425

IER	0.24 390	0.15 323	0.50 342	0.21 213	0.15 354	0.31 470	0.20 400	0.44 423	0.38 423	0.34 463	0.41 481	0.32 443	0.34 553	0.31 367	0.23 413	0.09 368	0.07 187	0.08 254	0.08 296	0.09 349	0.09 130

AASNet	0.29 501	0.27 558	0.67 505	0.26 481	0.18 460	0.34 513	0.21 428	0.64 631	0.49 559	0.36 496	0.41 481	0.32 443	0.26 453	0.33 388	0.39 551	0.12 523	0.09 300	0.10 435	0.08 296	0.14 551	0.12 314

ADLNet	0.30 515	0.19 443	0.59 464	0.23 342	0.19 495	0.34 513	0.23 492	0.56 559	0.44 496	0.43 578	0.41 481	0.43 540	0.28 485	0.56 516	0.36 539	0.11 483	0.08 254	0.11 493	0.11 497	0.11 468	0.15 408

psm_up	0.30 515	0.21 472	0.58 455	0.26 481	0.18 460	0.32 487	0.27 554	0.57 568	0.45 509	0.38 522	0.41 481	0.45 552	0.40 588	0.59 531	0.32 511	0.11 483	0.12 411	0.13 555	0.12 540	0.11 468	0.11 256

ACVNet	0.24 390	0.18 425	0.51 363	0.18 68	0.15 354	0.27 389	0.23 492	0.40 365	0.45 509	0.29 364	0.41 481	0.38 492	0.28 485	0.28 313	0.35 535	0.09 368	0.07 187	0.08 254	0.07 204	0.10 414	0.09 130

acv_ft	0.26 439	0.18 425	0.56 428	0.24 397	0.19 495	0.34 513	0.21 428	0.47 453	0.45 509	0.39 540	0.41 481	0.38 492	0.28 485	0.28 313	0.36 539	0.09 368	0.07 187	0.08 254	0.07 204	0.11 468	0.09 130

STTStereo	0.30 515	0.24 524	0.83 573	0.25 440	0.17 431	0.30 448	0.24 517	0.49 475	0.39 439	0.39 540	0.41 481	0.44 546	0.28 485	0.41 447	0.30 491	0.13 547	0.13 432	0.13 555	0.16 614	0.12 513	0.12 314

coex_refinement	0.28 479	0.22 492	0.50 342	0.23 342	0.15 354	0.31 470	0.20 400	0.51 495	0.43 483	0.35 482	0.42 490	0.45 552	0.27 462	0.56 516	0.41 557	0.10 440	0.07 187	0.07 154	0.07 204	0.11 468	0.12 314

UGAM	0.28 479	0.18 425	0.57 439	0.26 481	0.13 241	0.23 317	0.26 544	0.33 275	0.45 509	0.32 429	0.42 490	0.45 552	0.22 385	0.92 652	0.23 413	0.08 267	0.09 300	0.14 579	0.13 572	0.10 414	0.10 205

SMFormer	0.27 469	0.13 237	0.47 289	0.20 168	0.10 72	0.28 408	0.19 360	0.54 530	0.48 543	0.35 482	0.42 490	0.31 432	0.27 462	0.60 536	0.34 528	0.10 440	0.16 497	0.08 254	0.09 397	0.10 414	0.16 425

tta	0.27 469	0.13 237	0.47 289	0.20 168	0.10 72	0.28 408	0.19 360	0.54 530	0.48 543	0.35 482	0.42 490	0.31 432	0.27 462	0.60 536	0.34 528	0.10 440	0.16 497	0.08 254	0.09 397	0.08 247	0.13 351

qqq1	0.26 439	0.13 237	0.47 289	0.20 168	0.10 72	0.28 408	0.19 360	0.54 530	0.48 543	0.35 482	0.42 490	0.31 432	0.27 462	0.60 536	0.21 375	0.10 440	0.16 497	0.07 154	0.07 204	0.08 247	0.13 351

fff1	0.26 439	0.13 237	0.47 289	0.20 168	0.10 72	0.28 408	0.19 360	0.54 530	0.48 543	0.35 482	0.42 490	0.31 432	0.27 462	0.60 536	0.21 375	0.10 440	0.16 497	0.07 154	0.07 204	0.08 247	0.13 351

CFNet_ucs	0.25 416	0.14 287	0.51 363	0.20 168	0.15 354	0.29 433	0.18 314	0.51 495	0.46 521	0.32 429	0.42 490	0.38 492	0.23 400	0.31 367	0.22 393	0.11 483	0.08 254	0.12 528	0.09 397	0.13 528	0.13 351

CRFU-Net	0.29 501	0.14 287	0.48 304	0.26 481	0.15 354	0.46 597	0.22 463	0.52 503	0.32 337	0.44 584	0.42 490	0.48 575	0.47 617	0.44 461	0.31 501	0.12 523	0.10 343	0.09 353	0.08 296	0.10 414	0.11 256

AACVNet	0.28 479	0.22 492	0.55 418	0.23 342	0.14 286	0.30 448	0.19 360	0.43 402	0.33 356	0.39 540	0.42 490	0.44 546	0.29 505	0.73 597	0.28 473	0.11 483	0.09 300	0.11 493	0.09 397	0.13 528	0.12 314

STrans-v2	0.25 416	0.14 287	0.56 428	0.21 213	0.12 179	0.23 317	0.20 400	0.50 483	0.31 324	0.31 404	0.42 490	0.35 474	0.35 561	0.62 555	0.24 425	0.07 117	0.05 6	0.08 254	0.07 204	0.06 94	0.08 76

delet	0.29 501	0.18 425	0.58 455	0.24 397	0.19 495	0.41 568	0.30 585	0.52 503	0.51 572	0.35 482	0.42 490	0.37 486	0.31 529	0.49 477	0.36 539	0.10 440	0.09 300	0.11 493	0.12 540	0.09 349	0.09 130

cf-r	0.26 439	0.22 492	0.66 502	0.22 281	0.14 286	0.28 408	0.22 463	0.44 423	0.42 472	0.32 429	0.42 490	0.43 540	0.27 462	0.44 461	0.27 464	0.11 483	0.07 187	0.08 254	0.10 459	0.08 247	0.09 130

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 501	0.24 524	0.81 563	0.26 481	0.18 460	0.30 448	0.22 463	0.52 503	0.41 460	0.38 522	0.42 490	0.42 533	0.28 485	0.46 469	0.31 501	0.11 483	0.08 254	0.10 435	0.11 497	0.10 414	0.12 314
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.24 390	0.33 592	0.69 514	0.25 440	0.14 286	0.26 382	0.13 75	0.42 391	0.35 381	0.30 387	0.42 490	0.22 301	0.20 364	0.34 403	0.22 393	0.07 117	0.06 91	0.11 493	0.11 497	0.11 468	0.09 130

test_sample5	0.26 439	0.14 287	0.51 363	0.21 213	0.12 179	0.31 470	0.21 428	0.53 514	0.38 423	0.33 442	0.43 504	0.29 402	0.25 434	0.56 516	0.24 425	0.10 440	0.14 451	0.10 435	0.10 459	0.11 468	0.16 425

1111x	0.39 576	0.17 400	0.80 561	0.23 342	0.15 354	0.33 497	0.27 554	0.62 621	0.48 543	0.32 429	0.43 504	0.40 511	0.29 505	0.86 637	1.60 696	0.09 368	0.23 597	0.09 353	0.12 540	0.10 414	0.23 528

GMStereo_Zeroshot	0.25 416	0.22 492	0.51 363	0.27 518	0.14 286	0.28 408	0.15 154	0.40 365	0.36 397	0.37 513	0.43 504	0.40 511	0.17 301	0.35 410	0.21 375	0.12 523	0.07 187	0.13 555	0.07 204	0.17 586	0.10 205

TransformOpticalFlow	0.24 390	0.14 287	0.57 439	0.24 397	0.11 120	0.21 261	0.19 360	0.43 402	0.34 368	0.30 387	0.43 504	0.36 480	0.31 529	0.61 544	0.20 344	0.07 117	0.05 6	0.08 254	0.07 204	0.06 94	0.08 76

ICVP	0.24 390	0.13 237	0.45 265	0.26 481	0.14 286	0.30 448	0.25 532	0.47 453	0.35 381	0.29 364	0.43 504	0.35 474	0.25 434	0.28 313	0.25 440	0.12 523	0.09 300	0.09 353	0.09 397	0.09 349	0.11 256
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.28 479	0.19 443	0.54 408	0.24 397	0.17 431	0.47 603	0.22 463	0.47 453	0.53 583	0.40 549	0.43 504	0.36 480	0.34 553	0.40 442	0.35 535	0.08 267	0.08 254	0.09 353	0.09 397	0.10 414	0.09 130

HSM-Net_RVC	0.28 479	0.12 193	0.48 304	0.19 120	0.11 120	0.35 529	0.21 428	0.64 631	0.44 496	0.40 549	0.43 504	0.50 587	0.27 462	0.75 606	0.25 440	0.08 267	0.07 187	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.09 130
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PA-Net	0.40 588	0.35 605	1.05 621	0.32 600	0.28 613	0.39 557	0.43 649	0.53 514	0.56 603	0.35 482	0.43 504	0.41 520	0.36 566	0.83 633	0.61 619	0.12 523	0.23 597	0.16 607	0.23 652	0.13 528	0.20 490
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.32 533	0.27 558	0.52 383	0.30 575	0.15 354	0.33 497	0.32 602	0.54 530	0.50 566	0.44 584	0.43 504	0.39 506	0.30 512	0.92 652	0.30 491	0.14 572	0.09 300	0.13 555	0.12 540	0.13 528	0.14 389

iResNet	0.25 416	0.22 492	0.62 482	0.26 481	0.11 120	0.31 470	0.23 492	0.46 441	0.45 509	0.34 463	0.43 504	0.27 376	0.23 400	0.36 419	0.37 545	0.08 267	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.08 247	0.10 205

Selective-IGEV-i16pb	0.39 576	0.14 287	2.10 692	0.21 213	0.15 354	0.68 653	0.31 595	0.60 603	0.60 618	0.25 303	0.44 514	0.32 443	0.21 376	0.79 620	0.26 452	0.14 572	0.10 343	0.09 353	0.10 459	0.12 513	0.14 389

test_sample6	0.27 469	0.15 323	0.50 342	0.22 281	0.12 179	0.30 448	0.22 463	0.54 530	0.39 439	0.34 463	0.44 514	0.29 402	0.25 434	0.58 523	0.26 452	0.11 483	0.14 451	0.10 435	0.10 459	0.11 468	0.16 425

DualNet	0.26 439	0.14 287	0.51 363	0.21 213	0.12 179	0.31 470	0.21 428	0.53 514	0.38 423	0.34 463	0.44 514	0.29 402	0.25 434	0.56 516	0.24 425	0.10 440	0.14 451	0.10 435	0.10 459	0.11 468	0.16 425

ffm	0.27 469	0.17 400	0.84 577	0.21 213	0.13 241	0.29 433	0.21 428	0.38 332	0.46 521	0.31 404	0.44 514	0.34 461	0.24 421	0.28 313	0.12 40	0.08 267	0.28 636	0.12 528	0.11 497	0.08 247	0.37 632

ff1	0.36 559	0.17 400	0.84 577	0.21 213	0.13 241	0.29 433	0.21 428	0.38 332	0.46 521	0.31 404	0.44 514	0.34 461	0.24 421	0.91 647	1.30 679	0.08 267	0.28 636	0.12 528	0.11 497	0.08 247	0.37 632

mmx	0.37 566	0.17 400	0.84 577	0.21 213	0.13 241	0.29 433	0.21 428	0.57 568	0.48 543	0.31 404	0.44 514	0.34 461	0.24 421	0.91 647	1.30 679	0.10 440	0.20 566	0.12 528	0.11 497	0.11 468	0.23 528

xxx	0.37 566	0.17 400	0.84 577	0.21 213	0.13 241	0.29 433	0.21 428	0.57 568	0.48 543	0.31 404	0.44 514	0.34 461	0.24 421	0.91 647	1.30 679	0.10 440	0.20 566	0.12 528	0.11 497	0.11 468	0.23 528

iinet-f	0.31 526	0.23 511	1.16 640	0.20 168	0.16 398	0.44 586	0.23 492	0.47 453	0.38 423	0.36 496	0.44 514	0.41 520	0.35 561	0.36 419	0.43 565	0.10 440	0.09 300	0.08 254	0.08 296	0.13 528	0.12 314

SA	0.24 390	0.22 492	0.55 418	0.23 342	0.14 286	0.25 361	0.23 492	0.48 464	0.42 472	0.28 339	0.44 514	0.23 317	0.23 400	0.34 403	0.17 250	0.07 117	0.09 300	0.11 493	0.11 497	0.08 247	0.09 130

CSP-Net	0.28 479	0.17 400	0.41 230	0.22 281	0.14 286	0.44 586	0.24 517	0.52 503	0.42 472	0.42 567	0.44 514	0.42 533	0.27 462	0.66 575	0.30 491	0.12 523	0.09 300	0.08 254	0.08 296	0.10 414	0.10 205

GMM-Stereo	0.22 324	0.10 91	0.56 428	0.23 342	0.13 241	0.24 340	0.24 517	0.38 332	0.29 294	0.31 404	0.44 514	0.27 376	0.21 376	0.31 367	0.17 250	0.07 117	0.05 6	0.10 435	0.09 397	0.08 247	0.19 471

xxxx	0.39 576	0.14 287	0.47 289	0.20 168	0.16 398	0.38 551	0.20 400	0.61 613	0.43 483	0.30 387	0.44 514	0.38 492	0.25 434	0.50 481	2.41 710	0.11 483	0.21 572	0.09 353	0.10 459	0.10 414	0.26 568

RASNet	0.30 515	0.19 443	0.59 464	0.23 342	0.19 495	0.33 497	0.20 400	0.50 483	0.41 460	0.31 404	0.44 514	0.47 571	0.38 576	0.79 620	0.40 553	0.09 368	0.07 187	0.07 154	0.09 397	0.08 247	0.10 205

MLCV	0.25 416	0.23 511	0.59 464	0.22 281	0.09 18	0.30 448	0.18 314	0.40 365	0.38 423	0.38 522	0.44 514	0.31 432	0.22 385	0.44 461	0.32 511	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.07 173	0.08 76

iResNet_ROB	0.27 469	0.27 558	0.48 304	0.21 213	0.12 179	0.32 487	0.17 252	0.57 568	0.55 596	0.39 540	0.44 514	0.37 486	0.28 485	0.43 457	0.28 473	0.08 267	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.09 349	0.11 256

dad	0.30 515	0.38 622	0.60 471	0.22 281	0.14 286	0.32 487	0.21 428	0.35 291	0.51 572	0.45 591	0.45 529	0.46 561	0.23 400	0.41 447	0.27 464	0.21 639	0.11 380	0.20 637	0.11 497	0.15 563	0.11 256

DAS	0.28 479	0.13 237	0.49 321	0.24 397	0.18 460	0.30 448	0.24 517	0.48 464	0.48 543	0.42 567	0.45 529	0.34 461	0.31 529	0.76 612	0.24 425	0.09 368	0.07 187	0.09 353	0.07 204	0.10 414	0.11 256

SepStereo	0.27 469	0.13 237	0.49 321	0.24 397	0.18 460	0.30 448	0.24 517	0.48 464	0.48 543	0.42 567	0.45 529	0.34 461	0.31 529	0.64 564	0.24 425	0.09 368	0.07 187	0.09 353	0.07 204	0.10 414	0.11 256

SACVNet	0.32 533	0.25 540	0.59 464	0.26 481	0.19 495	0.35 529	0.25 532	0.54 530	0.41 460	0.43 578	0.45 529	0.46 561	0.34 553	0.71 593	0.30 491	0.14 572	0.10 343	0.12 528	0.12 540	0.16 571	0.20 490

pcwnet_v2	0.32 533	0.16 365	1.22 651	0.23 342	0.19 495	0.32 487	0.19 360	0.61 613	0.61 621	0.37 513	0.45 529	0.35 474	0.29 505	0.37 429	0.26 452	0.14 572	0.11 380	0.12 528	0.11 497	0.14 551	0.18 453

222	0.45 608	0.14 287	0.43 248	0.19 120	0.15 354	0.36 536	0.20 400	0.60 603	0.43 483	0.37 513	0.45 529	0.30 423	0.28 485	0.59 531	3.72 716	0.11 483	0.19 551	0.08 254	0.09 397	0.09 349	0.27 576

PSMNet-RSSM	0.26 439	0.21 472	0.50 342	0.21 213	0.14 286	0.25 361	0.21 428	0.50 483	0.38 423	0.31 404	0.45 529	0.40 511	0.27 462	0.53 498	0.24 425	0.12 523	0.08 254	0.11 493	0.13 572	0.10 414	0.10 205

R-Stereo Train	0.19 223	0.10 91	0.49 321	0.22 281	0.12 179	0.23 317	0.18 314	0.43 402	0.20 122	0.31 404	0.45 529	0.20 276	0.14 232	0.18 90	0.18 280	0.08 267	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.07 30

DeepPrunerF	0.46 616	0.37 615	1.50 672	0.34 617	0.30 628	0.36 536	0.37 625	0.64 631	1.15 692	0.41 561	0.45 529	0.40 511	0.41 593	0.82 629	0.53 601	0.18 624	0.14 451	0.23 646	0.21 640	0.17 586	0.18 453

RAFT-Stereo	0.19 223	0.10 91	0.49 321	0.22 281	0.12 179	0.23 317	0.18 314	0.43 402	0.20 122	0.31 404	0.45 529	0.20 276	0.14 232	0.18 90	0.18 280	0.08 267	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DISCO	0.33 540	0.16 365	0.55 418	0.26 481	0.16 398	0.48 610	0.25 532	0.52 503	0.58 608	0.38 522	0.45 529	0.63 638	0.37 571	0.65 569	0.50 593	0.10 440	0.07 187	0.09 353	0.08 296	0.13 528	0.13 351

PSMNet_ROB	0.36 559	0.31 581	0.71 530	0.31 591	0.21 540	0.44 586	0.44 651	0.61 613	0.49 559	0.39 540	0.45 529	0.49 581	0.32 543	0.66 575	0.53 601	0.14 572	0.10 343	0.15 598	0.14 592	0.13 528	0.13 351

TCMNet	0.34 549	0.28 566	0.81 563	0.29 564	0.30 628	0.40 563	0.28 570	0.53 514	0.49 559	0.38 522	0.46 541	0.40 511	0.30 512	0.61 544	0.42 561	0.14 572	0.13 432	0.15 598	0.14 592	0.18 602	0.19 471

UDG	0.42 599	0.54 657	0.67 505	0.41 656	0.35 647	0.47 603	0.27 554	0.57 568	0.48 543	0.40 549	0.46 541	0.59 622	0.45 608	0.47 473	0.46 581	0.26 657	0.19 551	0.49 681	0.22 648	0.37 669	0.30 594

hitnet-ft	0.31 526	0.21 472	0.56 428	0.19 120	0.14 286	0.40 563	0.23 492	0.46 441	0.42 472	0.37 513	0.46 541	0.53 603	0.35 561	0.76 612	0.35 535	0.14 572	0.10 343	0.14 579	0.10 459	0.15 563	0.14 389

GwcNet-RSSM	0.28 479	0.25 540	0.61 478	0.22 281	0.14 286	0.28 408	0.24 517	0.46 441	0.44 496	0.33 442	0.46 541	0.41 520	0.28 485	0.55 509	0.31 501	0.11 483	0.07 187	0.09 353	0.10 459	0.10 414	0.09 130

GANetREF_RVC	0.45 608	0.52 653	0.87 587	0.39 644	0.20 523	0.51 619	0.50 664	0.68 650	0.67 635	0.47 603	0.46 541	0.50 587	0.43 603	0.91 647	0.40 553	0.28 663	0.21 572	0.32 667	0.19 633	0.28 658	0.23 528
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
CVANet_RVC	0.34 549	0.25 540	0.77 550	0.27 518	0.17 431	0.34 513	0.28 570	0.55 548	0.50 566	0.43 578	0.46 541	0.44 546	0.31 529	0.90 645	0.27 464	0.15 588	0.10 343	0.14 579	0.14 592	0.15 563	0.15 408

iResNetv2_ROB	0.29 501	0.37 615	0.92 600	0.24 397	0.13 241	0.30 448	0.19 360	0.55 548	0.51 572	0.39 540	0.46 541	0.39 506	0.27 462	0.36 419	0.30 491	0.09 368	0.06 91	0.07 154	0.05 32	0.13 528	0.11 256

test_4	0.19 223	0.16 365	0.39 204	0.24 397	0.13 241	0.19 188	0.21 428	0.27 170	0.24 199	0.24 290	0.47 548	0.22 301	0.13 202	0.27 289	0.18 280	0.06 44	0.06 91	0.09 353	0.09 397	0.07 173	0.06 13

GrayStereo	0.26 439	0.10 91	0.45 265	0.27 518	0.14 286	0.23 317	0.46 655	0.36 306	0.33 356	0.40 549	0.47 548	0.30 423	0.78 668	0.29 335	0.17 250	0.07 117	0.06 91	0.08 254	0.09 397	0.07 173	0.15 408

test_xeample	0.39 576	0.14 287	0.46 281	0.19 120	0.16 398	0.34 513	0.22 463	0.59 592	0.43 483	0.33 442	0.47 548	0.30 423	0.27 462	0.60 536	2.44 711	0.10 440	0.21 572	0.09 353	0.09 397	0.09 349	0.25 554

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 571	0.43 637	0.72 535	0.35 623	0.19 495	0.51 619	0.25 532	0.56 559	0.39 439	0.42 567	0.47 548	0.47 571	0.27 462	0.74 601	0.32 511	0.38 677	0.19 551	0.27 651	0.17 626	0.29 660	0.27 576

XQC	0.47 619	0.45 641	1.07 625	0.40 649	0.28 613	0.58 637	0.38 633	0.67 645	0.76 654	0.53 628	0.47 548	0.59 622	0.47 617	0.74 601	0.80 644	0.18 624	0.14 451	0.18 625	0.16 614	0.26 647	0.24 542

DRN-Test	0.35 556	0.20 459	0.75 540	0.28 546	0.19 495	0.46 597	0.29 576	0.68 650	0.54 588	0.49 610	0.47 548	0.44 546	0.35 561	0.63 558	0.44 572	0.13 547	0.09 300	0.13 555	0.12 540	0.13 528	0.13 351

NCCL2	0.37 566	0.33 592	0.59 464	0.37 634	0.23 572	0.42 576	0.41 646	0.56 559	0.44 496	0.47 603	0.47 548	0.61 631	0.39 583	0.58 523	0.41 557	0.16 599	0.13 432	0.21 639	0.22 648	0.16 571	0.18 453

NaN_ROB	0.44 605	0.38 622	0.94 607	0.30 575	0.20 523	0.52 625	0.49 662	0.61 613	0.60 618	0.56 636	0.47 548	0.49 581	0.42 599	1.24 680	0.76 639	0.12 523	0.18 537	0.12 528	0.13 572	0.12 513	0.18 453

DLCB_ROB	0.30 515	0.20 459	0.45 265	0.28 546	0.17 431	0.37 544	0.25 532	0.50 483	0.45 509	0.46 597	0.47 548	0.51 590	0.34 553	0.56 516	0.38 547	0.10 440	0.10 343	0.11 493	0.11 497	0.10 414	0.11 256

SQANet	0.44 605	0.57 664	0.89 596	0.49 670	0.39 659	0.47 603	0.23 492	0.53 514	0.44 496	0.41 561	0.48 557	0.47 571	0.34 553	0.58 523	0.43 565	0.38 677	0.15 482	0.40 677	0.21 640	0.50 677	0.34 616

ISRNet	0.28 479	0.15 323	0.54 408	0.27 518	0.19 495	0.24 340	0.15 154	0.47 453	0.45 509	0.40 549	0.49 558	0.42 533	0.27 462	0.33 388	0.30 491	0.20 637	0.12 411	0.17 616	0.16 614	0.16 571	0.21 503

HBP-ISP	0.34 549	0.35 605	0.76 544	0.23 342	0.17 431	0.33 497	0.22 463	0.56 559	0.47 535	0.42 567	0.49 558	0.33 453	0.41 593	0.73 597	0.27 464	0.18 624	0.19 551	0.24 648	0.20 638	0.16 571	0.16 425

HGLStereo	0.29 501	0.19 443	0.60 471	0.24 397	0.21 540	0.33 497	0.23 492	0.52 503	0.44 496	0.36 496	0.49 558	0.41 520	0.35 561	0.46 469	0.34 528	0.11 483	0.11 380	0.09 353	0.09 397	0.11 468	0.12 314

CCAANet	0.26 439	0.18 425	0.56 428	0.22 281	0.15 354	0.29 433	0.17 252	0.52 503	0.39 439	0.27 325	0.49 558	0.32 443	0.25 434	0.63 558	0.33 520	0.08 267	0.06 91	0.10 435	0.10 459	0.08 247	0.11 256

Sa-1000	0.24 390	0.20 459	0.53 394	0.23 342	0.14 286	0.30 448	0.23 492	0.50 483	0.41 460	0.30 387	0.50 562	0.26 371	0.19 358	0.33 388	0.16 219	0.08 267	0.10 343	0.10 435	0.11 497	0.08 247	0.08 76

EAI-Stereo	0.29 501	0.11 141	0.38 195	0.22 281	0.18 460	0.33 497	1.66 713	0.53 514	0.27 260	0.27 325	0.50 562	0.17 226	0.16 275	0.25 252	0.25 440	0.07 117	0.07 187	0.07 154	0.11 497	0.07 173	0.10 205

DANet	0.37 566	0.25 540	0.67 505	0.37 634	0.22 556	0.42 576	0.25 532	0.50 483	0.44 496	0.52 622	0.50 562	0.59 622	0.42 599	0.78 616	0.53 601	0.13 547	0.12 411	0.14 579	0.12 540	0.17 586	0.21 503
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PSMNet-RUCA	0.39 576	0.47 644	0.84 577	0.46 667	0.41 662	0.34 513	0.26 544	0.59 592	0.46 521	0.40 549	0.51 565	0.44 546	0.33 551	0.43 457	0.31 501	0.25 655	0.14 451	0.33 670	0.21 640	0.32 665	0.23 528

StereoVision	0.23 358	0.23 511	0.55 418	0.27 518	0.17 431	0.23 317	0.22 463	0.40 365	0.32 337	0.21 249	0.51 565	0.22 301	0.16 275	0.29 335	0.19 316	0.11 483	0.12 411	0.13 555	0.13 572	0.10 414	0.08 76

anonymousa	0.26 439	0.13 237	0.56 428	0.29 564	0.30 628	0.31 470	0.20 400	0.38 332	0.36 397	0.33 442	0.51 565	0.41 520	0.27 462	0.25 252	0.24 425	0.08 267	0.18 537	0.09 353	0.18 631	0.08 247	0.17 446

RAFT_CTSACE	0.23 358	0.21 472	0.57 439	0.26 481	0.15 354	0.22 293	0.23 492	0.34 282	0.30 312	0.34 463	0.51 565	0.31 432	0.17 301	0.33 388	0.15 187	0.06 44	0.09 300	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.07 30

SuperB	0.50 626	0.37 615	2.16 695	0.23 342	0.15 354	0.41 568	0.32 602	0.50 483	0.83 660	0.44 584	0.51 565	0.33 453	0.45 608	0.69 584	1.07 668	0.10 440	0.08 254	0.09 353	0.08 296	0.95 705	0.18 453

CC-Net-ROB	0.46 616	0.55 658	0.86 584	0.38 642	0.23 572	0.51 619	0.30 585	0.69 656	0.51 572	0.46 597	0.51 565	0.48 575	0.38 576	0.96 658	0.40 553	0.36 673	0.23 597	0.56 685	0.25 659	0.34 668	0.22 518

DPSNet	0.51 630	0.26 550	1.16 640	0.28 546	0.21 540	0.76 660	0.56 672	0.89 685	0.82 659	0.49 610	0.51 565	0.64 643	0.81 672	0.89 642	0.85 649	0.17 613	0.16 497	0.13 555	0.13 572	0.26 647	0.27 576

MSAF-DinoV2	0.81 675	0.64 673	2.42 697	0.49 670	0.17 431	0.58 637	0.32 602	0.83 676	0.85 664	0.41 561	0.52 572	0.98 676	0.61 651	4.97 719	1.22 674	0.12 523	0.07 187	0.10 435	0.24 654	0.27 653	0.32 604

APVNet	0.38 571	0.26 550	0.87 587	0.26 481	0.22 556	0.52 625	0.35 616	0.64 631	0.46 521	0.40 549	0.52 572	0.48 575	0.39 583	0.84 634	0.48 586	0.13 547	0.14 451	0.15 598	0.16 614	0.16 571	0.16 425

ADCP+	0.48 622	0.36 612	1.47 670	0.26 481	0.22 556	0.57 635	0.40 641	0.56 559	0.54 588	0.46 597	0.52 572	0.46 561	0.53 636	0.59 531	1.93 703	0.10 440	0.08 254	0.11 493	0.11 497	0.14 551	0.15 408

PS-NSSS	0.33 540	0.36 612	0.61 478	0.24 397	0.18 460	0.33 497	0.24 517	0.59 592	0.42 472	0.38 522	0.52 572	0.36 480	0.31 529	0.80 624	0.32 511	0.18 624	0.14 451	0.21 639	0.15 603	0.17 586	0.14 389

StereoDRNet-Refined	0.28 479	0.19 443	0.47 289	0.25 440	0.14 286	0.36 536	0.21 428	0.49 475	0.43 483	0.46 597	0.52 572	0.42 533	0.30 512	0.46 469	0.38 547	0.10 440	0.07 187	0.11 493	0.11 497	0.10 414	0.11 256
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ETE_ROB	0.36 559	0.32 588	0.64 492	0.30 575	0.18 460	0.40 563	0.38 633	0.59 592	0.49 559	0.50 616	0.52 572	0.62 634	0.37 571	0.58 523	0.43 565	0.13 547	0.10 343	0.14 579	0.12 540	0.17 586	0.18 453

LALA_ROB	0.38 571	0.31 581	0.65 497	0.30 575	0.21 540	0.46 597	0.39 637	0.63 625	0.54 588	0.53 628	0.52 572	0.69 657	0.36 566	0.52 495	0.48 586	0.18 624	0.11 380	0.16 607	0.14 592	0.17 586	0.16 425

CBMV	0.36 559	0.25 540	0.61 478	0.24 397	0.14 286	0.42 576	0.33 608	0.56 559	0.52 582	0.54 632	0.52 572	0.51 590	0.58 643	0.63 558	0.43 565	0.15 588	0.16 497	0.18 625	0.16 614	0.13 528	0.19 471
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoO	0.55 639	0.35 605	0.68 511	0.44 661	0.49 672	0.41 568	1.08 704	0.58 582	0.73 651	0.49 610	0.53 580	0.51 590	0.85 674	0.60 536	0.75 637	0.83 701	0.28 636	0.38 674	0.19 633	0.52 679	0.35 620

DDUNet	0.45 608	0.60 670	0.71 530	0.45 664	0.39 659	0.46 597	0.32 602	0.53 514	0.44 496	0.46 597	0.53 580	0.57 615	0.38 576	0.51 487	0.43 565	0.34 670	0.21 572	0.56 685	0.25 659	0.41 672	0.36 624

KYRaft	0.23 358	0.11 141	0.43 248	0.23 342	0.12 179	0.23 317	0.23 492	0.37 323	0.26 242	0.35 482	0.53 580	0.34 461	0.26 453	0.29 335	0.16 219	0.07 117	0.05 6	0.09 353	0.10 459	0.08 247	0.30 594

PDISCO_ROB	0.45 608	0.37 615	0.89 596	0.44 661	0.37 653	0.70 654	0.35 616	0.75 666	0.78 655	0.45 591	0.53 580	0.65 645	0.40 588	0.68 583	0.52 597	0.22 642	0.12 411	0.21 639	0.19 633	0.26 647	0.22 518

Wz-Net-LNSev	0.36 559	0.35 605	1.06 623	0.26 481	0.21 540	0.47 603	0.33 608	0.56 559	0.58 608	0.45 591	0.54 584	0.50 587	0.37 571	0.40 442	0.42 561	0.12 523	0.11 380	0.10 435	0.09 397	0.14 551	0.15 408

GwcNet	0.37 566	0.29 570	1.12 634	0.25 440	0.24 589	0.48 610	0.27 554	0.58 582	0.60 618	0.39 540	0.54 584	0.51 590	0.34 553	0.60 536	0.46 581	0.13 547	0.12 411	0.12 528	0.11 497	0.13 528	0.15 408

RTSC	0.43 603	0.37 615	0.95 608	0.30 575	0.20 523	0.50 618	0.23 492	0.65 637	0.86 666	0.56 636	0.54 584	0.51 590	0.36 566	0.71 593	0.92 652	0.13 547	0.14 451	0.11 493	0.13 572	0.18 602	0.19 471

PASM	0.49 625	0.41 632	1.15 638	0.37 634	0.35 647	0.42 576	0.42 647	0.54 530	0.65 630	0.54 632	0.54 584	0.63 638	0.48 621	0.94 657	0.51 596	0.27 661	0.30 654	0.30 662	0.33 672	0.29 660	0.29 591

XPNet_ROB	0.35 556	0.26 550	0.58 455	0.28 546	0.19 495	0.37 544	0.31 595	0.57 568	0.51 572	0.52 622	0.54 584	0.57 615	0.38 576	0.65 569	0.48 586	0.17 613	0.12 411	0.13 555	0.12 540	0.16 571	0.17 446

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 479	0.17 400	0.96 609	0.29 564	0.31 636	0.29 433	0.21 428	0.53 514	0.28 271	0.27 325	0.55 589	0.41 520	0.18 335	0.30 352	0.22 393	0.08 267	0.10 343	0.08 254	0.13 572	0.12 513	0.20 490

fast-acv-ft	0.33 540	0.26 550	0.88 594	0.25 440	0.18 460	0.49 616	0.27 554	0.44 423	0.50 566	0.40 549	0.55 589	0.49 581	0.36 566	0.39 437	0.41 557	0.11 483	0.11 380	0.11 493	0.12 540	0.13 528	0.11 256

Wz-Net-TNSev	0.55 639	0.72 678	1.90 689	0.26 481	0.21 540	0.64 649	0.45 652	0.66 643	0.71 646	0.52 622	0.55 589	0.71 661	0.63 658	1.04 667	0.94 655	0.16 599	0.15 482	0.13 555	0.15 603	0.21 627	0.24 542

anonymity	0.57 647	0.55 658	0.74 536	0.48 669	0.63 685	0.56 633	0.43 649	0.71 658	0.51 572	0.64 648	0.55 589	0.57 615	0.61 651	0.65 569	0.57 612	0.55 684	0.55 696	0.50 682	0.54 693	0.51 678	0.61 682

SAMSARA	0.62 655	0.47 644	0.93 604	0.70 685	0.50 674	1.15 685	1.29 709	0.79 670	0.70 644	0.77 665	0.55 589	0.92 671	0.58 643	0.87 639	0.77 640	0.19 634	0.27 632	0.18 625	0.19 633	0.27 653	0.28 585

w-ln-seven-2	0.40 588	0.37 615	1.34 660	0.28 546	0.18 460	0.38 551	0.29 576	0.53 514	0.59 615	0.47 603	0.56 594	0.46 561	0.42 599	0.70 587	0.64 624	0.10 440	0.10 343	0.12 528	0.11 497	0.14 551	0.16 425

YMNet	0.33 540	0.26 550	0.64 492	0.28 546	0.23 572	0.48 610	0.27 554	0.54 530	0.47 535	0.49 610	0.56 594	0.51 590	0.30 512	0.41 447	0.44 572	0.13 547	0.16 497	0.13 555	0.12 540	0.14 551	0.14 389

YMNet_1	0.33 540	0.26 550	0.64 492	0.28 546	0.23 572	0.48 610	0.27 554	0.54 530	0.47 535	0.49 610	0.56 594	0.51 590	0.30 512	0.41 447	0.44 572	0.13 547	0.16 497	0.13 555	0.12 540	0.14 551	0.14 389

Wz-Net-MNSev	0.39 576	0.35 605	0.99 615	0.26 481	0.21 540	0.59 641	0.39 637	0.58 582	0.61 621	0.49 610	0.56 594	0.53 603	0.37 571	0.61 544	0.47 584	0.11 483	0.09 300	0.11 493	0.11 497	0.15 563	0.15 408

Syn2CoEx	0.39 576	0.39 626	1.08 628	0.35 623	0.21 540	0.41 568	0.29 576	0.63 625	0.51 572	0.43 578	0.56 594	0.45 552	0.45 608	0.69 584	0.39 551	0.17 613	0.14 451	0.16 607	0.12 540	0.13 528	0.16 425

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 540	0.25 540	0.82 567	0.22 281	0.17 431	0.46 597	0.28 570	0.53 514	0.53 583	0.43 578	0.57 599	0.44 546	0.31 529	0.50 481	0.48 586	0.10 440	0.06 91	0.08 254	0.06 105	0.11 468	0.12 314

DEmStereo	0.26 439	0.10 91	0.52 383	0.19 120	0.13 241	0.31 470	0.25 532	0.29 204	0.38 423	0.36 496	0.57 599	0.24 338	0.48 621	0.53 498	0.44 572	0.07 117	0.06 91	0.08 254	0.08 296	0.07 173	0.08 76

FBW_ROB	0.46 616	0.34 601	0.71 530	0.32 600	0.20 523	0.51 619	0.32 602	0.73 663	0.63 627	0.60 643	0.57 599	0.65 645	0.44 606	1.42 693	0.62 620	0.14 572	0.17 525	0.22 644	0.16 614	0.17 586	0.23 528

Hybrid-DGEV-03	0.21 296	0.20 459	0.43 248	0.23 342	0.12 179	0.27 389	0.16 207	0.33 275	0.28 271	0.33 442	0.58 602	0.23 317	0.16 275	0.24 231	0.19 316	0.07 117	0.06 91	0.09 353	0.07 204	0.08 247	0.10 205

Prome-Stereo	0.22 324	0.10 91	0.43 248	0.24 397	0.13 241	0.23 317	0.23 492	0.37 323	0.27 260	0.33 442	0.58 602	0.24 338	0.28 485	0.30 352	0.16 219	0.07 117	0.05 6	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.20 490

NCC-stereo	0.42 599	0.31 581	0.87 587	0.32 600	0.29 623	0.47 603	0.37 625	0.68 650	0.53 583	0.42 567	0.58 602	0.57 615	0.52 631	0.75 606	0.54 605	0.18 624	0.14 451	0.18 625	0.25 659	0.17 586	0.18 453

Abc-Net	0.42 599	0.31 581	0.87 587	0.32 600	0.29 623	0.47 603	0.37 625	0.68 650	0.53 583	0.42 567	0.58 602	0.57 615	0.52 631	0.75 606	0.54 605	0.18 624	0.14 451	0.18 625	0.25 659	0.17 586	0.18 453
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CBMV_ROB	0.36 559	0.21 472	0.57 439	0.22 281	0.14 286	0.35 529	0.20 400	0.55 548	0.47 535	0.52 622	0.58 602	0.45 552	0.53 636	0.75 606	0.50 593	0.18 624	0.19 551	0.23 646	0.21 640	0.15 563	0.20 490

Ntro	0.61 654	0.75 683	1.16 640	0.67 681	0.50 674	0.76 660	0.37 625	0.68 650	0.71 646	0.50 616	0.59 607	0.65 645	0.52 631	0.79 620	0.58 614	0.58 687	0.32 664	0.57 688	0.34 673	0.69 691	0.50 667

HHNet	0.23 358	0.12 193	0.66 502	0.19 120	0.18 460	0.20 230	0.20 400	0.36 306	0.32 337	0.33 442	0.59 607	0.19 255	0.21 376	0.24 231	0.31 501	0.08 267	0.06 91	0.09 353	0.07 204	0.08 247	0.12 314

S-Stereo	0.39 576	0.20 459	1.04 620	0.28 546	0.22 556	0.39 557	0.31 595	0.58 582	0.69 641	0.40 549	0.59 607	0.48 575	0.41 593	0.75 606	0.42 561	0.12 523	0.15 482	0.13 555	0.13 572	0.16 571	0.25 554

ADCRef	0.41 595	0.33 592	1.05 621	0.26 481	0.21 540	0.49 616	0.27 554	0.54 530	0.51 572	0.51 619	0.59 607	0.35 474	0.47 617	0.54 504	1.35 686	0.09 368	0.08 254	0.12 528	0.12 540	0.12 513	0.13 351

CrosDoStereo	0.32 533	0.11 141	0.53 394	0.19 120	0.12 179	0.22 293	1.07 701	0.36 306	0.38 423	0.38 522	0.60 611	0.28 389	0.45 608	0.61 544	0.56 609	0.08 267	0.06 91	0.08 254	0.09 397	0.08 247	0.09 130

DeepStereo_LL	0.32 533	0.11 141	0.53 394	0.19 120	0.12 179	0.22 293	1.07 701	0.36 306	0.38 423	0.38 522	0.60 611	0.28 389	0.45 608	0.61 544	0.56 609	0.08 267	0.06 91	0.08 254	0.09 397	0.08 247	0.09 130

DRaft	0.25 416	0.11 141	0.47 289	0.18 68	0.12 179	0.28 408	0.23 492	0.34 282	0.40 450	0.38 522	0.60 611	0.20 276	0.41 593	0.48 475	0.41 557	0.07 117	0.06 91	0.08 254	0.08 296	0.07 173	0.08 76

stereogan	0.39 576	0.20 459	0.78 555	0.28 546	0.22 556	0.65 650	0.26 544	0.62 621	0.65 630	0.45 591	0.60 611	0.67 653	0.45 608	0.69 584	0.37 545	0.14 572	0.14 451	0.14 579	0.12 540	0.20 620	0.19 471

edge stereo	0.40 588	0.22 492	0.87 587	0.27 518	0.22 556	0.38 551	0.26 544	0.59 592	0.56 603	0.53 628	0.60 611	0.71 661	0.50 627	0.78 616	0.43 565	0.16 599	0.15 482	0.19 632	0.14 592	0.17 586	0.19 471

ADCPNet	0.51 630	0.36 612	1.82 687	0.27 518	0.23 572	0.71 655	0.39 637	0.56 559	0.54 588	0.52 622	0.60 611	0.66 649	0.57 642	0.64 564	1.23 675	0.15 588	0.18 537	0.14 579	0.23 652	0.19 612	0.22 518

AANet_RVC	0.33 540	0.31 581	0.69 514	0.23 342	0.14 286	0.30 448	0.23 492	0.49 475	0.55 596	0.39 540	0.60 611	0.43 540	0.30 512	0.88 640	0.54 605	0.11 483	0.08 254	0.07 154	0.07 204	0.10 414	0.12 314

DispFullNet	0.67 661	0.94 692	1.63 678	0.77 691	1.19 710	0.53 628	0.25 532	0.61 613	0.72 648	0.70 656	0.60 611	0.69 657	0.90 679	0.80 624	0.52 597	0.27 661	0.13 432	0.74 693	0.31 671	0.68 689	0.44 652

z-ln-s-r	0.35 556	0.30 576	1.02 618	0.23 342	0.14 286	0.30 448	0.26 544	0.46 441	0.55 596	0.33 442	0.61 619	0.39 506	0.31 529	0.80 624	0.77 640	0.08 267	0.06 91	0.08 254	0.08 296	0.11 468	0.10 205

FAT-Stereo	0.36 559	0.19 443	0.75 540	0.26 481	0.18 460	0.34 513	0.30 585	0.62 621	0.61 621	0.47 603	0.61 619	0.59 622	0.50 627	0.61 544	0.36 539	0.13 547	0.14 451	0.13 555	0.12 540	0.14 551	0.20 490

SHD	0.45 608	0.34 601	0.89 596	0.37 634	0.28 613	0.46 597	0.23 492	0.72 662	0.96 677	0.65 649	0.61 619	0.61 631	0.48 621	0.64 564	0.69 631	0.16 599	0.16 497	0.16 607	0.16 614	0.21 627	0.25 554

DGSMNet	0.63 658	0.32 588	1.01 617	0.54 675	0.73 692	0.62 644	1.36 710	0.62 621	0.58 608	0.38 522	0.62 622	0.52 598	0.34 553	0.65 569	0.47 584	0.54 683	0.61 703	0.67 690	0.61 700	0.65 686	0.69 696

MultiAttention	1.05 684	0.14 287	0.50 342	0.35 623	0.43 667	5.62 715	1.71 716	0.71 658	0.54 588	0.36 496	0.63 623	0.55 608	0.22 385	7.50 724	0.56 609	0.09 368	0.06 91	0.14 579	0.24 654	0.27 653	0.34 616

w-ln-seven	0.45 608	0.40 629	1.40 667	0.27 518	0.22 556	0.58 637	0.33 608	0.65 637	0.83 660	0.59 642	0.63 623	0.53 603	0.39 583	0.66 575	0.81 646	0.12 523	0.11 380	0.13 555	0.12 540	0.16 571	0.17 446

SGM-Forest	0.42 599	0.44 640	0.92 600	0.24 397	0.16 398	0.45 594	0.40 641	0.58 582	0.50 566	0.54 632	0.63 623	0.52 598	0.51 629	0.91 647	0.66 627	0.17 613	0.17 525	0.17 616	0.15 603	0.15 563	0.21 503
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
THIR-Stereo	0.30 515	0.15 323	0.46 281	0.19 120	0.11 120	0.28 408	0.70 681	0.33 275	0.36 397	0.37 513	0.64 626	0.33 453	0.49 626	0.58 523	0.44 572	0.08 267	0.06 91	0.08 254	0.09 397	0.07 173	0.08 76

RGC	0.41 595	0.35 605	0.76 544	0.35 623	0.28 613	0.41 568	0.29 576	0.60 603	0.55 596	0.47 603	0.64 626	0.63 638	0.47 617	0.74 601	0.46 581	0.16 599	0.15 482	0.21 639	0.21 640	0.19 612	0.21 503

RAFT-345	0.22 324	0.11 141	0.55 418	0.22 281	0.12 179	0.20 230	0.16 207	0.27 170	0.28 271	0.27 325	0.65 628	0.20 276	0.17 301	0.55 509	0.22 393	0.07 117	0.06 91	0.08 254	0.07 204	0.06 94	0.07 30

RP	0.38 571	0.26 550	0.67 505	0.31 591	0.24 589	0.37 544	0.29 576	0.53 514	0.61 621	0.42 567	0.65 628	0.62 634	0.51 629	0.63 558	0.43 565	0.17 613	0.15 482	0.17 616	0.15 603	0.17 586	0.19 471

Wz-Net-SNSev	0.45 608	0.53 656	1.42 668	0.31 591	0.21 540	0.44 586	0.45 652	0.64 631	0.68 639	0.46 597	0.66 630	0.62 634	0.40 588	0.78 616	0.65 625	0.12 523	0.11 380	0.12 528	0.13 572	0.17 586	0.19 471

ccnet	0.43 603	0.34 601	0.62 482	0.28 546	0.33 642	0.60 642	0.34 613	0.68 650	0.47 535	0.54 632	0.66 630	0.56 613	0.46 615	0.73 597	0.66 627	0.26 657	0.19 551	0.24 648	0.22 648	0.27 653	0.25 554

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 636	0.60 670	0.98 613	0.40 649	0.25 603	0.87 671	0.57 673	0.60 603	0.64 629	0.60 643	0.67 632	0.63 638	0.42 599	1.13 673	0.50 593	0.23 643	0.28 636	0.27 651	0.35 674	0.25 643	0.33 611

ADCMid	0.53 636	0.45 641	1.46 669	0.27 518	0.22 556	0.51 619	0.38 633	0.61 613	0.58 608	0.75 659	0.67 632	0.62 634	0.66 661	0.66 575	1.75 698	0.13 547	0.12 411	0.17 616	0.17 626	0.20 620	0.21 503

ASMatch	0.23 358	0.11 141	0.55 418	0.25 440	0.14 286	0.19 188	0.16 207	0.32 256	0.30 312	0.28 339	0.68 634	0.28 389	0.26 453	0.50 481	0.22 393	0.07 117	0.06 91	0.08 254	0.07 204	0.06 94	0.11 256

psmorigin	0.52 633	0.29 570	3.10 705	0.24 397	0.19 495	0.39 557	0.24 517	0.52 503	0.45 509	0.66 651	0.68 634	0.70 660	0.52 631	0.86 637	0.49 592	0.15 588	0.17 525	0.13 555	0.14 592	0.16 571	0.23 528

AnyNet_C32	0.55 639	0.51 652	1.34 660	0.29 564	0.28 613	0.61 643	0.62 676	0.57 568	0.62 625	0.63 646	0.68 634	0.54 607	0.55 638	0.82 629	1.81 699	0.15 588	0.15 482	0.15 598	0.18 631	0.21 627	0.25 554

AF-Net	0.40 588	0.31 581	0.74 536	0.33 612	0.24 589	0.43 581	0.30 585	0.64 631	0.67 635	0.44 584	0.69 637	0.65 645	0.52 631	0.59 531	0.48 586	0.16 599	0.12 411	0.19 632	0.14 592	0.16 571	0.14 389

FINET	0.58 649	0.48 649	1.35 662	0.38 642	0.37 653	0.96 678	1.13 706	0.84 680	1.05 681	0.50 616	0.70 638	0.45 552	0.61 651	0.63 558	0.62 620	0.26 657	0.28 636	0.14 579	0.13 572	0.20 620	0.44 652

Nwc_Net	0.39 576	0.29 570	0.84 577	0.32 600	0.24 589	0.45 594	0.30 585	0.67 645	0.51 572	0.39 540	0.70 638	0.59 622	0.48 621	0.61 544	0.45 579	0.16 599	0.12 411	0.19 632	0.21 640	0.14 551	0.15 408

ACVNet-4b	0.76 670	0.90 690	1.67 681	0.73 688	0.51 677	0.80 668	0.31 595	0.74 665	0.81 658	0.51 619	0.72 640	0.94 672	0.43 603	1.01 664	1.32 683	1.18 713	0.22 584	0.77 695	0.45 683	0.70 692	0.50 667

WZ-Net	0.56 645	0.49 651	2.14 694	0.30 575	0.24 589	0.58 637	0.48 659	0.65 637	0.80 657	0.51 619	0.72 640	0.68 655	0.60 647	1.06 669	1.01 661	0.13 547	0.10 343	0.11 493	0.12 540	0.19 612	0.23 528

ADCS	0.62 655	0.56 660	1.54 675	0.30 575	0.25 603	0.56 633	0.46 655	0.71 658	0.86 666	0.77 665	0.72 640	0.68 655	0.62 656	0.82 629	2.33 709	0.17 613	0.16 497	0.16 607	0.17 626	0.23 636	0.27 576

ADCL	0.50 626	0.30 576	1.15 638	0.28 546	0.19 495	0.77 663	0.64 677	0.57 568	0.73 651	0.57 639	0.73 643	0.55 608	0.60 647	0.66 575	1.53 693	0.11 483	0.10 343	0.13 555	0.13 572	0.15 563	0.16 425

MFN_U_SF_RVC	0.58 649	0.58 667	1.31 658	0.39 644	0.23 572	0.72 656	0.30 585	0.83 676	0.68 639	0.74 658	0.74 644	0.86 668	0.60 647	0.84 634	0.83 647	0.29 664	0.27 632	0.32 667	0.37 678	0.31 662	0.33 611

MDST_ROB	0.51 630	0.16 365	0.97 611	0.31 591	0.21 540	1.35 695	0.34 613	0.80 671	0.59 615	1.09 686	0.74 644	0.49 581	0.37 571	1.31 687	0.60 616	0.14 572	0.12 411	0.16 607	0.13 572	0.13 528	0.18 453

otaku	0.60 652	0.73 680	1.13 636	0.64 679	0.45 671	0.73 658	0.37 625	0.67 645	0.67 635	0.52 622	0.75 646	0.66 649	0.46 615	0.74 601	0.59 615	0.55 684	0.34 670	0.56 685	0.36 676	0.65 686	0.49 663

ACVNet_1	0.77 672	0.92 691	1.79 686	0.73 688	0.53 678	0.78 664	0.42 647	0.88 683	0.90 670	0.75 659	0.76 647	1.32 687	0.80 670	1.04 667	0.70 632	0.57 686	0.32 664	0.72 692	0.35 674	0.70 692	0.50 667

MADNet+	1.05 684	1.26 706	4.77 713	0.73 688	0.50 674	1.25 689	0.97 696	1.05 689	0.93 673	0.67 652	0.78 648	0.87 669	0.85 674	2.14 706	1.83 700	0.40 680	0.42 680	0.32 667	0.28 668	0.45 675	0.43 649

GANet	0.40 588	0.28 566	0.67 505	0.31 591	0.18 460	0.43 581	0.39 637	0.60 603	0.46 521	0.48 609	0.78 648	0.55 608	0.45 608	0.96 658	0.55 608	0.13 547	0.14 451	0.13 555	0.12 540	0.15 563	0.16 425

CSAN	0.55 639	0.47 644	1.19 648	0.37 634	0.23 572	0.57 635	0.61 675	0.65 637	0.72 648	0.65 649	0.78 648	0.66 649	0.65 660	1.41 692	0.77 640	0.21 639	0.17 525	0.20 637	0.21 640	0.18 602	0.21 503

RainbowNet	0.76 670	1.00 696	1.29 656	0.82 692	0.63 685	0.79 665	0.52 667	0.83 676	0.93 673	0.61 645	0.79 651	0.79 664	0.62 656	0.82 629	0.67 630	0.80 700	0.55 696	0.79 697	0.49 687	0.81 697	0.62 683

DCRE	0.24 390	0.15 323	0.45 265	0.26 481	0.26 607	0.23 317	0.21 428	0.37 323	0.29 294	0.23 280	0.81 652	0.23 317	0.16 275	0.24 231	0.18 280	0.07 117	0.14 451	0.07 154	0.08 296	0.07 173	0.25 554

zh-sn7	0.52 633	0.64 673	1.77 684	0.30 575	0.20 523	0.47 603	0.40 641	0.60 603	0.65 630	0.53 628	0.82 653	0.52 598	0.59 645	1.10 671	0.96 657	0.13 547	0.13 432	0.13 555	0.13 572	0.17 586	0.20 490

Consistency-Raft	0.56 645	0.52 653	1.12 634	0.45 664	0.49 672	0.48 610	0.45 652	0.73 663	0.74 653	0.45 591	0.82 653	0.46 561	0.60 647	0.51 487	0.63 623	0.39 679	0.40 677	0.44 679	0.51 691	0.53 680	0.38 640

aanetorigin	0.40 588	0.33 592	1.14 637	0.25 440	0.19 495	0.30 448	0.37 625	0.34 282	0.47 535	0.95 675	0.82 653	0.52 598	0.56 640	0.50 481	0.52 597	0.11 483	0.09 300	0.10 435	0.10 459	0.16 571	0.19 471

PWC_ROB	0.41 595	0.38 622	0.92 600	0.26 481	0.20 523	0.39 557	0.19 360	0.61 613	0.69 641	0.58 641	0.84 656	0.52 598	0.44 606	0.74 601	0.62 620	0.13 547	0.09 300	0.14 579	0.10 459	0.17 586	0.18 453

SDNR	0.47 619	0.29 570	0.92 600	0.24 397	0.37 653	1.27 691	0.17 252	0.54 530	0.58 608	0.44 584	0.85 657	0.55 608	0.28 485	1.19 678	0.52 597	0.23 643	0.24 613	0.17 616	0.13 572	0.19 612	0.26 568

EDNetEfficient	0.64 660	0.39 626	2.52 698	0.26 481	0.26 607	0.39 557	0.49 662	0.42 391	1.06 682	1.38 694	0.86 658	0.61 631	0.97 683	0.66 575	1.62 697	0.11 483	0.10 343	0.10 435	0.12 540	0.20 620	0.19 471

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 664	0.73 680	1.26 652	0.47 668	0.28 613	1.42 698	0.60 674	0.82 674	0.94 676	0.85 669	0.86 658	0.88 670	0.70 663	1.32 688	0.75 637	0.37 675	0.30 654	0.34 672	0.36 676	0.44 674	0.42 646

MFMNet_re	0.74 666	0.84 687	1.16 640	0.64 679	0.70 690	0.79 665	0.71 682	0.77 669	0.85 664	0.79 667	0.86 658	0.69 657	0.80 670	0.73 597	0.65 625	0.66 691	0.59 701	0.61 689	0.58 698	0.68 689	0.71 697

SPS-STEREO	0.74 666	0.72 678	1.18 647	0.52 674	0.57 682	0.76 660	0.50 664	0.80 671	0.66 634	0.97 677	0.88 661	0.94 672	0.74 665	1.08 670	1.04 666	0.58 687	0.51 689	0.50 682	0.50 690	0.56 681	0.72 698
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RTS	0.81 675	0.56 660	4.76 710	0.37 634	0.30 628	1.11 682	0.52 667	0.67 645	1.07 683	0.76 662	0.91 662	0.60 628	0.61 651	1.64 696	1.24 676	0.15 588	0.13 432	0.15 598	0.15 603	0.22 631	0.24 542

RTSA	0.81 675	0.56 660	4.76 710	0.37 634	0.30 628	1.11 682	0.52 667	0.67 645	1.07 683	0.76 662	0.91 662	0.60 628	0.61 651	1.64 696	1.24 676	0.15 588	0.13 432	0.15 598	0.15 603	0.22 631	0.24 542

SGM_RVC	0.57 647	0.22 492	0.60 471	0.26 481	0.16 398	0.97 679	0.46 655	0.76 668	0.90 670	1.03 683	0.92 664	1.16 680	0.93 681	1.21 679	0.72 634	0.17 613	0.16 497	0.16 607	0.16 614	0.16 571	0.24 542
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FTStereo	0.28 479	0.11 141	0.56 428	0.24 397	0.13 241	0.21 261	0.52 667	0.36 306	0.28 271	0.38 522	0.94 665	0.30 423	0.56 640	0.33 388	0.18 280	0.08 267	0.06 91	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.19 471

zh-mn7	0.50 626	0.57 664	1.82 687	0.25 440	0.19 495	0.45 594	0.29 576	0.59 592	0.84 663	0.67 652	0.97 666	0.49 581	0.41 593	0.93 654	0.73 635	0.12 523	0.10 343	0.11 493	0.11 497	0.13 528	0.17 446

z-mn7	0.48 622	0.52 653	1.28 654	0.26 481	0.19 495	0.62 644	0.34 613	0.59 592	0.96 677	0.45 591	0.97 666	0.53 603	0.41 593	0.99 662	0.70 632	0.11 483	0.10 343	0.10 435	0.10 459	0.14 551	0.16 425

AnyNet_C01	0.68 663	0.69 677	2.64 700	0.33 612	0.27 611	0.93 674	0.64 677	0.66 643	0.65 630	0.70 656	0.97 666	0.75 663	0.63 658	1.01 664	1.52 692	0.17 613	0.16 497	0.17 616	0.17 626	0.24 640	0.28 585

SANet	0.58 649	0.41 632	1.38 664	0.27 518	0.16 398	0.72 656	0.48 659	0.71 658	1.34 695	0.69 655	0.97 666	0.94 672	0.78 668	0.97 661	0.93 653	0.14 572	0.12 411	0.12 528	0.12 540	0.18 602	0.20 490

AANet	0.55 639	0.47 644	1.61 677	0.23 342	0.31 636	0.41 568	0.25 532	0.53 514	1.14 690	0.93 673	0.98 670	0.84 667	0.71 664	0.60 536	0.66 627	0.18 624	0.32 664	0.14 579	0.13 572	0.18 602	0.44 652

EDNetEfficientorigin	7.48 720	0.57 664	139.59 749	0.25 440	0.17 431	0.44 586	0.30 585	0.48 464	1.04 680	1.29 691	1.02 671	0.82 666	0.87 678	0.76 612	1.02 664	0.10 440	0.09 300	0.12 528	0.11 497	0.22 631	0.25 554

tt	4.71 715	0.11 141	3.94 707	2.06 715	1.54 714	10.14 724	16.85 728	9.28 727	4.99 718	1.41 696	1.05 672	4.68 716	4.89 718	3.36 715	5.86 722	5.73 726	9.15 734	2.23 722	2.51 722	3.02 719	1.34 715

PVD	0.62 655	0.41 632	0.93 604	0.44 661	0.39 659	0.63 648	0.51 666	0.86 681	1.27 693	0.93 673	1.09 673	0.81 665	0.85 674	0.89 642	0.89 651	0.21 639	0.23 597	0.22 644	0.19 633	0.28 658	0.41 641

LSM	1.68 704	0.48 649	2.91 703	2.28 717	17.60 732	0.52 625	0.55 671	0.65 637	0.78 655	0.84 668	1.11 674	0.63 638	0.55 638	0.79 620	0.53 601	0.16 599	0.25 621	0.18 625	0.21 640	0.25 643	2.37 719

JetBlue	1.20 693	0.89 689	2.53 699	0.59 677	0.76 693	3.16 712	2.09 717	1.16 692	0.93 673	0.95 675	1.12 675	1.65 694	1.27 693	2.15 707	1.87 702	0.43 682	0.37 675	0.38 674	0.39 680	0.62 683	0.63 685

RAFT-RH_RVC	0.26 439	0.13 237	0.57 439	0.22 281	0.12 179	0.25 361	0.14 106	0.27 170	0.29 294	0.38 522	1.14 676	0.23 317	0.18 335	0.58 523	0.24 425	0.07 117	0.06 91	0.10 435	0.07 204	0.06 94	0.08 76

PWCK	1.05 684	1.29 707	2.12 693	0.92 695	0.42 664	1.27 691	1.01 698	1.14 691	1.14 690	1.16 690	1.14 676	1.25 684	0.90 679	1.77 701	1.15 671	0.89 704	0.51 689	0.87 699	0.54 693	1.02 707	0.57 676

coex-ft	3.48 713	0.81 686	48.53 747	0.24 397	0.19 495	0.53 628	0.47 658	0.49 475	2.36 709	7.18 724	1.20 678	0.96 675	2.53 712	0.75 606	2.14 707	0.13 547	0.15 482	0.14 579	0.12 540	0.22 631	0.47 658

G-Net	0.47 619	0.26 550	1.02 618	0.34 617	0.28 613	0.89 673	0.35 616	0.47 453	0.46 521	0.68 654	1.20 678	0.64 643	0.59 645	0.61 544	0.60 616	0.16 599	0.14 451	0.17 616	0.13 572	0.22 631	0.21 503

pmcnn	0.54 638	0.24 524	1.06 623	0.25 440	0.26 607	0.40 563	0.31 595	0.55 548	0.55 596	0.56 636	1.22 680	2.53 708	0.39 583	0.84 634	1.08 669	0.09 368	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.10 414	0.14 389

PWCDC_ROB	0.41 595	0.41 632	0.77 550	0.34 617	0.21 540	0.43 581	0.20 400	0.60 603	0.90 670	0.44 584	1.24 681	0.36 480	0.38 576	0.56 516	0.48 586	0.18 624	0.11 380	0.11 493	0.10 459	0.20 620	0.16 425

UNDER WATER-64	1.61 701	1.30 708	2.93 704	1.33 709	0.96 706	2.20 707	1.25 708	1.47 700	3.15 711	1.46 699	1.31 682	2.61 709	2.22 710	1.69 698	1.93 703	1.13 710	0.67 711	1.29 711	0.94 712	1.26 709	1.09 712

MeshStereo	0.60 652	0.31 581	0.71 530	0.22 281	0.17 431	0.66 651	0.36 623	0.81 673	0.63 627	1.48 705	1.32 683	1.65 694	0.83 673	1.18 677	0.74 636	0.17 613	0.17 525	0.17 616	0.14 592	0.17 586	0.19 471
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
ACVNet_2	0.94 678	0.98 695	1.71 683	0.83 693	0.63 685	1.02 680	0.64 677	1.16 692	1.43 699	1.02 681	1.39 684	1.47 690	0.86 677	1.16 676	0.79 643	0.63 690	0.43 683	0.78 696	0.49 687	0.80 696	0.57 676

ELAS_RVC	0.80 673	0.40 629	1.10 630	0.40 649	0.35 647	0.93 674	1.10 705	0.87 682	1.12 689	1.40 695	1.39 684	1.27 685	1.55 704	1.13 673	1.13 670	0.29 664	0.27 632	0.30 662	0.28 668	0.31 662	0.36 624
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WCMA_ROB	0.55 639	0.27 558	0.76 544	0.26 481	0.22 556	0.62 644	0.36 623	0.57 568	0.58 608	0.97 677	1.40 686	1.28 686	0.94 682	0.80 624	0.80 644	0.20 637	0.17 525	0.16 607	0.16 614	0.19 612	0.29 591

IMH-64-1	0.94 678	0.95 693	1.07 625	0.98 697	0.76 693	0.93 674	0.72 683	1.30 695	1.11 687	0.91 671	1.45 687	1.14 678	1.00 684	1.25 682	0.97 658	0.77 696	0.51 689	0.97 701	0.55 696	0.90 699	0.66 692

IMH-64	0.94 678	0.95 693	1.07 625	0.98 697	0.76 693	0.93 674	0.72 683	1.30 695	1.11 687	0.91 671	1.45 687	1.14 678	1.00 684	1.25 682	0.97 658	0.77 696	0.51 689	0.97 701	0.55 696	0.90 699	0.66 692

UNDER WATER	1.64 703	1.34 709	2.72 702	1.40 710	1.04 707	1.70 703	1.14 707	1.57 705	3.58 712	1.46 699	1.46 689	2.82 711	2.43 711	1.74 699	2.04 706	1.08 709	0.63 707	1.31 712	0.94 712	1.29 710	1.10 713

MSMD_ROB	0.63 658	0.34 601	0.70 521	0.30 575	0.25 603	0.88 672	0.35 616	0.58 582	0.67 635	1.13 687	1.52 690	1.75 697	1.05 687	0.90 645	0.60 616	0.24 647	0.22 584	0.27 651	0.27 667	0.25 643	0.27 576

FCDSN-DC	0.67 661	0.38 622	0.83 573	0.37 634	0.30 628	0.66 651	0.37 625	0.69 656	0.70 644	1.15 689	1.53 691	1.70 696	1.38 696	1.00 663	0.83 647	0.24 647	0.22 584	0.27 651	0.26 663	0.27 653	0.32 604
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WAO-6	1.11 690	1.01 698	1.17 646	0.96 696	0.79 696	1.30 693	0.78 688	1.36 697	1.99 707	1.04 684	1.54 692	1.59 693	1.27 693	1.37 690	1.30 679	0.78 698	0.55 696	1.03 705	0.75 707	0.87 698	0.72 698

DStereoFS	1.07 688	0.76 684	1.10 630	0.70 685	0.70 690	1.87 704	1.39 711	1.20 694	1.66 702	1.01 680	1.58 693	1.20 683	2.60 713	1.40 691	1.32 683	0.40 680	0.47 685	0.31 665	0.41 681	0.38 670	0.91 706

ELAS	0.80 673	0.40 629	0.91 599	0.39 644	0.35 647	1.52 700	0.81 691	0.97 687	0.98 679	1.47 704	1.58 693	1.19 682	1.33 695	1.01 664	1.21 673	0.29 664	0.27 632	0.30 662	0.29 670	0.32 665	0.36 624
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	0.73 665	0.33 592	0.84 577	0.33 612	0.28 613	0.82 669	0.40 641	0.82 674	0.83 660	1.43 697	1.60 695	1.97 699	1.38 696	1.10 671	0.93 653	0.24 647	0.22 584	0.27 651	0.26 663	0.26 647	0.32 604

FC-DCNN v2	0.75 669	0.33 592	0.82 567	0.33 612	0.28 613	0.85 670	0.40 641	0.88 683	0.86 666	1.46 699	1.65 696	2.08 701	1.40 698	1.14 675	0.95 656	0.24 647	0.22 584	0.27 651	0.26 663	0.26 647	0.32 604

IMH	1.09 689	1.04 699	1.29 656	1.03 699	0.79 696	1.11 682	0.69 680	1.40 698	1.42 698	1.02 681	1.71 697	1.42 688	1.19 691	1.78 702	1.03 665	1.14 711	0.56 700	1.00 703	0.58 698	0.93 702	0.68 694

NVStereoNet_ROB	0.74 666	0.64 673	1.20 650	0.55 676	0.43 667	0.54 632	0.48 659	0.75 666	0.87 669	0.88 670	1.72 698	1.06 677	1.03 686	1.29 684	0.98 660	0.35 672	0.42 680	0.41 678	0.48 686	0.38 670	0.43 649
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	1.05 684	1.00 696	1.19 648	0.83 693	0.67 689	1.22 688	0.84 693	1.43 699	1.56 701	1.13 687	1.75 699	1.46 689	1.25 692	1.56 695	1.28 678	0.61 689	0.62 706	0.70 691	0.68 703	0.66 688	0.62 683

SGM+DAISY	1.12 691	0.86 688	1.64 679	0.68 682	0.80 699	1.68 702	1.68 715	1.08 690	1.10 685	1.53 707	1.76 700	1.47 690	1.53 703	1.24 680	1.42 690	0.66 691	0.65 708	0.52 684	0.54 693	0.57 682	0.91 706

LVE	1.18 692	1.16 701	1.67 681	1.04 700	0.81 700	1.32 694	0.82 692	1.49 701	1.94 705	1.08 685	1.90 701	1.89 698	1.07 688	1.51 694	1.04 666	0.96 707	0.61 703	0.94 700	0.69 704	0.92 701	0.79 703

DStereoSA	1.00 682	0.46 643	1.33 659	0.68 682	0.86 703	1.26 690	2.25 719	0.83 676	1.41 697	0.57 639	1.92 702	0.57 615	2.07 707	0.96 658	1.84 701	0.36 673	0.55 696	0.28 658	0.53 692	0.45 675	0.90 705

MonStereo1	0.96 681	0.61 672	0.99 615	0.70 685	0.59 683	1.37 696	0.35 616	0.97 687	1.27 693	0.97 677	1.92 702	1.53 692	2.13 708	1.29 684	0.87 650	0.71 694	0.34 670	0.75 694	0.47 685	0.75 694	0.68 694

JetRed	2.35 710	2.70 715	6.11 716	1.14 707	1.38 713	6.03 718	3.61 721	2.12 712	1.72 703	1.99 710	1.97 704	2.15 703	1.59 705	2.49 710	4.19 718	1.05 708	1.60 717	1.10 706	1.02 715	1.72 716	1.41 716

Dean	1.22 694	1.17 702	1.97 690	1.04 700	0.79 696	1.21 687	0.76 686	1.51 702	1.96 706	1.30 693	1.98 705	2.14 702	1.18 690	1.30 686	1.15 671	0.83 701	0.61 703	1.01 704	0.69 704	0.97 706	0.77 702

LE_ROB	1.82 706	0.39 626	3.15 706	0.50 672	0.55 680	0.79 665	1.00 697	0.89 685	6.48 721	7.40 725	2.07 706	2.07 700	5.08 719	1.33 689	3.96 717	0.11 483	0.09 300	0.12 528	0.11 497	0.11 468	0.13 351

WAO-8	1.50 698	1.22 704	1.39 665	1.10 703	0.85 701	2.15 705	0.78 688	1.84 708	3.76 714	1.46 699	2.18 707	2.15 703	1.50 701	3.20 713	1.35 686	0.92 705	0.66 709	1.10 706	0.79 709	0.94 703	0.74 700

Venus	1.50 698	1.22 704	1.39 665	1.10 703	0.85 701	2.15 705	0.78 688	1.84 708	3.76 714	1.46 699	2.18 707	2.15 703	1.50 701	3.20 713	1.35 686	0.92 705	0.66 709	1.10 706	0.79 709	0.94 703	0.74 700

TorneroNet-64	1.47 696	1.15 700	1.51 673	1.11 706	0.86 703	2.27 708	0.76 686	1.84 708	3.76 714	1.29 691	2.22 709	2.68 710	1.46 699	1.81 703	1.55 694	0.79 699	0.51 689	1.10 706	0.67 702	1.31 711	0.81 704

SGM-ForestM	1.59 700	0.56 660	1.52 674	0.41 656	0.34 644	2.77 710	1.67 714	1.69 706	1.73 704	2.48 713	2.27 710	6.02 720	2.90 715	3.08 711	2.83 713	0.25 655	0.30 654	0.19 632	0.20 638	0.18 602	0.45 656

TCMNet-wrong-test	4.33 714	5.65 721	4.76 710	11.36 729	10.39 725	5.87 717	4.45 723	4.24 720	1.10 685	1.93 709	2.43 711	6.07 721	3.54 717	3.87 716	4.51 719	2.00 717	0.47 685	1.96 719	1.68 719	5.78 725	4.48 723

MADNet++	2.34 709	1.81 713	2.24 696	2.15 716	1.97 715	2.79 711	2.19 718	2.42 715	2.26 708	2.79 716	2.70 712	2.43 707	2.60 713	3.18 712	3.32 714	2.19 718	1.97 720	1.93 717	1.62 718	2.02 717	2.10 717

xyz-stereo	1.43 695	0.11 141	17.43 733	0.18 68	0.08 8	4.86 713	0.18 314	0.31 247	0.35 381	0.37 513	2.75 713	0.41 520	0.31 529	0.58 523	0.33 520	0.07 117	0.05 6	0.09 353	0.06 105	0.06 94	0.06 13

MANE	1.63 702	0.58 667	1.16 640	0.59 677	0.60 684	2.71 709	1.53 712	2.63 716	3.62 713	2.33 712	3.26 714	3.66 714	2.98 716	2.26 709	2.26 708	0.37 675	0.40 677	0.31 665	0.49 687	0.31 662	0.63 685

notaker	1.49 697	1.44 710	1.77 684	1.42 711	1.08 708	1.19 686	0.87 695	1.51 702	1.40 696	1.53 707	3.41 715	2.40 706	1.94 706	1.83 704	1.57 695	1.14 711	0.69 712	1.38 713	0.88 711	1.39 714	1.03 710

ktn	1.80 705	1.46 711	1.49 671	1.44 712	1.14 709	1.50 699	1.07 701	1.53 704	3.90 717	2.77 715	4.62 716	3.42 713	1.49 700	1.74 699	1.40 689	1.45 715	0.77 713	1.46 714	0.99 714	1.41 715	1.00 709

HanzoNet	3.08 712	1.87 714	2.70 701	1.81 714	1.34 712	1.60 701	1.05 699	2.06 711	2.62 710	5.63 721	5.12 717	5.96 719	7.09 722	4.39 718	3.43 715	3.29 721	2.06 722	1.98 720	2.94 725	2.47 718	2.15 718

TorneroNet	2.26 708	1.20 703	1.55 676	1.15 708	0.91 705	5.84 716	0.84 693	2.12 712	8.45 724	2.59 714	5.32 718	3.84 715	2.15 709	1.84 705	1.98 705	0.88 703	0.54 695	1.16 710	0.74 706	1.31 711	0.91 706

KSHMR	1.92 707	1.47 712	1.97 690	1.48 713	1.22 711	1.39 697	1.06 700	1.81 707	5.83 720	1.43 697	5.56 719	2.95 712	1.17 689	2.24 708	1.33 685	1.29 714	1.13 714	1.47 715	1.11 716	1.37 713	1.21 714

DPSimNet_ROB	6.21 718	5.16 717	9.50 718	5.59 721	5.56 719	7.64 720	10.02 725	4.07 719	7.33 722	6.84 722	6.26 720	7.17 723	10.55 725	4.07 717	5.68 720	5.50 725	4.29 725	5.24 726	3.66 726	4.05 722	5.96 724

USTest	6.84 719	5.16 717	5.45 715	7.18 723	7.26 720	14.27 728	22.53 729	8.48 725	9.29 725	5.44 720	6.42 721	6.27 722	6.69 721	6.83 723	8.49 726	1.95 716	3.27 723	2.16 721	2.54 723	3.76 720	3.31 722

light-stereo	2.66 711	0.78 685	4.46 709	4.42 718	3.66 716	5.04 714	0.38 633	2.12 712	1.51 700	4.25 717	6.51 722	7.70 724	0.75 666	5.12 720	1.42 690	0.72 695	1.35 716	0.33 670	0.45 683	1.22 708	1.04 711

BEATNet-Init1	4.91 716	3.27 716	14.39 732	0.69 684	0.65 688	10.19 725	3.83 722	5.04 721	5.11 719	8.73 726	8.52 723	13.95 735	7.66 724	7.79 725	5.79 721	0.32 669	0.34 670	0.34 672	0.38 679	0.64 685	0.64 689

xxxxx1	15.30 730	9.78 726	10.23 727	20.34 733	19.47 733	17.10 729	23.00 730	10.36 729	11.04 727	9.25 727	9.66 724	10.74 730	10.66 728	10.60 728	13.72 734	8.14 732	9.35 735	31.88 746	44.61 748	12.63 731	13.46 732

tt_ll	15.30 730	9.78 726	10.23 727	20.34 733	19.47 733	17.10 729	23.00 730	10.36 729	11.04 727	9.25 727	9.66 724	10.74 730	10.66 728	10.60 728	13.72 734	8.14 732	9.35 735	31.88 746	44.61 748	12.63 731	13.46 732

ff	15.30 730	9.78 726	10.23 727	20.34 733	19.47 733	17.10 729	23.00 730	10.36 729	11.04 727	9.25 727	9.66 724	10.74 730	10.66 728	10.60 728	13.72 734	8.14 732	9.35 735	31.88 746	44.61 748	12.63 731	13.46 732

Selective-IGEV-i1pa	5.75 717	8.12 722	4.85 714	1.10 703	0.54 679	13.48 727	3.52 720	9.46 728	7.56 723	7.13 723	10.00 727	9.12 725	7.56 723	14.91 736	6.08 723	3.55 722	1.33 715	1.94 718	0.77 708	0.79 695	3.23 721

iinet-test	10.74 725	9.21 723	9.52 719	10.46 724	10.67 726	17.92 733	25.86 735	12.61 732	13.38 731	9.65 730	10.06 728	9.98 727	10.66 728	11.13 732	12.60 727	6.36 728	7.73 729	5.65 728	6.66 727	7.29 726	7.31 725

IINet	10.74 725	9.21 723	9.52 719	10.46 724	10.67 726	17.92 733	25.86 735	12.61 732	13.38 731	9.65 730	10.06 728	9.98 727	10.66 728	11.13 732	12.60 727	6.36 728	7.73 729	5.65 728	6.66 727	7.29 726	7.31 725

Anonymous_1	16.44 734	9.26 725	9.67 722	10.63 726	14.54 730	18.62 735	26.98 737	12.68 734	13.53 735	10.78 734	10.37 730	10.15 729	10.66 728	10.99 731	12.64 729	15.61 743	7.73 729	16.87 741	43.01 747	56.14 750	7.86 731

DGTPSM_ROB	8.38 721	5.24 719	10.71 730	5.32 720	10.19 723	8.34 721	23.49 733	6.11 723	13.43 733	4.93 718	10.93 731	5.64 717	10.55 725	6.17 721	12.73 730	3.74 723	7.56 727	3.68 723	7.24 731	4.09 723	7.49 727

DPSMNet_ROB	8.44 722	5.25 720	10.87 731	5.59 721	10.27 724	8.34 721	23.51 734	6.12 724	13.47 734	4.96 719	10.94 732	5.65 718	10.55 725	6.25 722	12.77 731	4.01 724	7.62 728	3.75 724	7.27 732	4.16 724	7.54 728

DPSM_ROB	11.46 728	9.79 729	10.18 725	11.11 727	11.31 728	19.08 736	27.38 738	13.42 735	14.23 736	10.34 732	11.13 733	10.97 733	11.33 734	11.89 734	13.49 732	6.74 730	8.19 732	6.00 730	7.05 729	7.74 728	7.76 729

DPSM	11.46 728	9.79 729	10.18 725	11.11 727	11.31 728	19.08 736	27.38 738	13.42 735	14.23 736	10.34 732	11.13 733	10.97 733	11.33 734	11.89 734	13.49 732	6.74 730	8.19 732	6.00 730	7.05 729	7.74 728	7.76 729

LRCNet_RVC	10.94 727	14.45 734	9.66 721	15.38 730	8.02 722	1.08 681	0.35 616	8.72 726	0.72 648	12.63 735	15.84 735	9.73 726	6.52 720	8.58 726	6.38 724	20.33 744	5.39 726	23.79 743	21.95 744	15.35 734	13.96 735

HaxPig	17.72 735	20.23 744	19.76 734	16.55 731	16.52 731	9.46 723	9.42 724	14.48 737	13.31 730	18.59 737	18.67 736	17.39 736	16.68 737	17.07 737	16.43 737	21.99 746	20.86 746	22.28 742	21.55 743	21.30 743	21.88 747

fast-reg	23.61 743	20.43 745	23.27 744	23.15 742	24.75 746	38.65 748	55.20 745	26.97 744	28.94 748	20.18 740	21.86 737	21.68 739	22.34 739	24.15 746	27.35 747	13.84 742	16.57 744	14.84 740	15.61 740	16.59 742	15.88 742

MEDIAN_ROB	21.20 736	24.56 746	23.42 745	19.57 732	19.62 736	13.29 726	11.21 726	18.04 738	17.02 738	22.07 748	21.92 738	20.84 738	20.24 738	21.02 738	19.68 738	25.59 747	24.08 747	26.20 744	25.19 745	25.31 744	25.19 748

LSM0	24.21 744	19.88 743	22.33 743	24.42 743	40.13 749	38.41 745	54.99 742	27.05 747	28.61 742	20.59 741	22.00 739	22.29 746	22.86 741	24.12 745	27.16 741	13.59 741	16.33 738	12.13 739	14.08 733	15.72 741	17.53 744

RAFT-FEzeroshot	23.04 737	19.71 739	20.25 735	22.47 739	22.80 740	38.32 741	55.23 746	26.95 742	28.70 743	20.66 743	22.23 740	22.07 741	22.86 741	23.85 740	27.17 742	13.53 736	16.47 740	12.08 733	14.22 736	15.58 737	15.60 738

RAFT-FE	23.04 737	19.71 739	20.25 735	22.47 739	22.80 740	38.32 741	55.23 746	26.95 742	28.70 743	20.66 743	22.23 740	22.07 741	22.86 741	23.85 740	27.17 742	13.53 736	16.47 740	12.08 733	14.22 736	15.58 737	15.60 738

CasAABBNet	23.04 737	19.69 737	20.32 737	22.42 736	22.73 737	38.35 744	55.23 746	26.99 745	28.74 745	20.67 745	22.28 742	22.11 744	22.86 741	23.84 739	27.17 742	13.52 735	16.47 740	12.08 733	14.21 734	15.57 735	15.60 738

Hybrid-DGEV	23.11 741	19.81 742	20.81 742	22.43 737	22.74 739	38.45 746	55.25 749	27.21 749	28.95 749	20.63 742	22.37 743	22.03 740	22.89 745	23.96 744	27.14 740	13.54 739	16.46 739	12.09 736	14.23 738	15.57 735	15.57 736

Selective-RAFT-Error	23.11 741	19.77 741	20.60 741	22.49 741	22.80 740	38.46 747	55.19 744	27.13 748	28.90 747	20.73 746	22.38 744	22.11 744	22.91 746	23.94 743	27.18 745	13.54 739	16.57 744	12.09 736	14.21 734	15.61 740	15.65 741

FlowAnything	23.08 740	19.70 738	20.48 740	22.45 738	22.73 737	38.34 743	55.18 743	27.00 746	28.79 746	20.83 747	22.42 745	22.10 743	22.83 740	23.85 740	27.23 746	13.53 736	16.54 743	12.10 738	14.29 739	15.59 739	15.58 737

RSGM-EC	29.37 746	17.55 735	9.85 723	35.22 745	33.16 747	26.01 738	45.63 740	20.07 739	17.60 739	18.98 738	23.47 746	30.02 748	23.62 747	41.06 748	44.49 749	58.94 749	34.33 749	32.95 749	20.18 741	33.70 746	20.62 745

acva	29.37 746	17.55 735	9.85 723	35.22 745	33.16 747	26.01 738	45.63 740	20.07 739	17.60 739	18.98 738	23.47 746	30.02 748	23.62 747	41.06 748	44.49 749	58.94 749	34.33 749	32.95 749	20.18 741	33.70 746	20.62 745

AVERAGE_ROB	25.43 745	29.01 747	27.22 746	24.60 744	24.16 745	17.78 732	12.87 727	22.39 741	21.40 741	26.72 750	26.08 748	25.18 747	24.52 749	25.07 747	23.57 739	29.94 748	28.36 748	30.60 745	29.57 746	29.83 745	29.66 749

Selective-IGEV-i16pa	31.25 748	41.63 748	4.08 708	0.51 673	0.38 656	97.61 750	0.73 685	61.16 751	60.81 750	17.49 736	65.92 749	39.64 750	53.28 750	107.35 751	27.39 748	20.46 745	3.81 724	4.39 725	1.97 720	0.41 672	16.06 743

PML	15.86 733	13.12 733	7.07 717	5.22 719	7.66 721	32.93 740	64.30 750	5.37 722	10.12 726	25.87 749	67.29 750	20.25 737	13.20 736	10.09 727	6.81 725	5.94 727	2.00 721	6.03 732	2.18 721	9.13 730	2.62 720

test_example2	100.95 749	107.33 749	67.16 748	98.17 747	106.88 750	89.44 749	101.34 751	37.23 750	97.88 751	129.56 751	131.26 751	65.41 751	67.34 751	91.22 750	79.29 751	143.32 751	199.32 751	81.12 751	102.17 751	121.89 751	101.70 750

ccccc		256.25 750		351.50 750	361.31 751	144.22 751		153.19 752		152.98 752		161.94 752		268.06 752		387.64 752	346.97 752	244.11 752	219.32 752	413.57 752

Low-res two-view benchmark