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

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 39	0.10 79	0.17 138	0.13 82	0.11 1	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.08 3	0.06 1	0.22 202	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.08 302	0.05 4	0.06 14

MLG-Stereo_test2	0.12 30	0.09 56	0.29 128	0.21 221	0.12 186	0.16 100	0.11 27	0.17 25	0.12 9	0.11 45	0.08 11	0.11 92	0.06 1	0.16 53	0.11 14	0.08 273	0.13 443	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.09 137

anonymous	0.11 11	0.10 95	0.22 57	0.18 71	0.10 79	0.08 1	0.13 82	0.16 16	0.17 67	0.12 75	0.14 127	0.09 27	0.07 3	0.14 13	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.06 14

MGA	0.12 30	0.08 23	0.26 98	0.16 13	0.10 79	0.15 59	0.10 10	0.18 31	0.13 18	0.11 45	0.09 15	0.09 27	0.07 3	0.20 148	0.12 44	0.07 120	0.16 508	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.09 137

CAR	0.12 30	0.08 23	0.25 84	0.16 13	0.09 22	0.14 41	0.10 10	0.19 47	0.13 18	0.12 75	0.10 37	0.08 3	0.07 3	0.18 94	0.12 44	0.06 44	0.15 493	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.10 211

MSE-Stereo	0.12 30	0.08 23	0.25 84	0.16 13	0.09 22	0.14 41	0.10 10	0.19 47	0.13 18	0.11 45	0.10 37	0.08 3	0.07 3	0.20 148	0.12 44	0.06 44	0.16 508	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.10 211

monster-pro	0.13 53	0.09 56	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.25 148	0.20 131	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.24 624	0.05 1	0.09 408	0.05 4	0.13 359

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 39	0.09 22	0.09 2	0.14 115	0.11 1	0.16 57	0.07 1	0.09 15	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.12 44	0.05 1	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.06 14

MonStereo	0.13 53	0.09 56	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.25 148	0.20 131	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.24 624	0.05 1	0.09 408	0.05 4	0.13 359

Monster-pub-eth3d	0.13 53	0.09 56	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.25 148	0.20 131	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.19 118	0.13 105	0.05 1	0.24 624	0.05 1	0.09 408	0.05 4	0.13 359

IGEV	0.12 30	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.11 128	0.16 100	0.13 82	0.22 88	0.17 67	0.12 75	0.15 147	0.09 27	0.07 3	0.16 53	0.12 44	0.06 44	0.10 354	0.06 53	0.07 210	0.05 4	0.08 82

LG-Stereo_L1	0.11 11	0.09 56	0.22 57	0.18 71	0.10 79	0.12 25	0.13 82	0.18 31	0.12 9	0.09 9	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.18 94	0.11 14	0.06 44	0.10 354	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 36

MLG-Stereo_test1	0.11 11	0.09 56	0.26 98	0.18 71	0.11 128	0.15 59	0.11 27	0.17 25	0.11 6	0.09 9	0.06 1	0.10 51	0.07 3	0.17 74	0.12 44	0.06 44	0.15 493	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 36

MonSter	0.13 53	0.09 56	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.25 148	0.20 131	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.24 624	0.05 1	0.09 408	0.05 4	0.13 359

small-0shot	0.10 2	0.09 56	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 12	0.15 163	0.14 9	0.13 18	0.09 9	0.15 147	0.08 3	0.08 15	0.11 1	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.05 1

testmc14	0.14 101	0.08 23	0.29 128	0.21 221	0.16 408	0.19 197	0.14 115	0.16 16	0.13 18	0.11 45	0.14 127	0.11 92	0.08 15	0.20 148	0.12 44	0.06 44	0.24 624	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.32 615

depth_test_26	0.11 11	0.08 23	0.22 57	0.16 13	0.09 22	0.09 2	0.11 27	0.16 16	0.16 57	0.12 75	0.16 161	0.11 92	0.08 15	0.14 13	0.10 2	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.08 82

MCSU-Stereo	0.13 53	0.08 23	0.24 73	0.17 39	0.11 128	0.17 138	0.15 163	0.17 25	0.17 67	0.12 75	0.13 90	0.12 131	0.08 15	0.20 148	0.13 105	0.07 120	0.20 577	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.19 482

PSi22a	0.13 53	0.07 2	0.16 1	0.21 221	0.18 471	0.09 2	0.11 27	0.15 12	0.12 9	0.08 2	0.07 3	0.12 131	0.08 15	0.15 31	0.12 44	0.07 120	0.22 595	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.52 681

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 98	0.15 5	0.11 128	0.10 12	0.13 82	0.15 12	0.09 1	0.12 75	0.10 37	0.09 27	0.08 15	0.13 6	0.10 2	0.07 120	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.06 94	0.05 1

Foundation-i32	0.14 101	0.07 2	0.18 12	0.24 408	0.22 567	0.10 12	0.12 44	0.15 12	0.13 18	0.08 2	0.07 3	0.12 131	0.08 15	0.17 74	0.13 105	0.07 120	0.29 663	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 667

Selective-IGEV-i32	0.15 140	0.10 95	0.34 177	0.32 611	0.19 506	0.16 100	0.14 115	0.29 215	0.19 117	0.13 111	0.14 127	0.13 154	0.08 15	0.23 226	0.14 154	0.06 44	0.13 443	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.11 264

Test_v1	0.11 11	0.08 23	0.17 7	0.15 5	0.09 22	0.13 33	0.12 44	0.23 103	0.17 67	0.10 27	0.10 37	0.08 3	0.08 15	0.15 31	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.07 36

MatchStereo	0.11 11	0.08 23	0.30 138	0.16 13	0.08 12	0.09 2	0.12 44	0.21 73	0.18 90	0.10 27	0.16 161	0.08 3	0.08 15	0.15 31	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.18 205	0.08 23	0.28 122	0.18 71	0.10 79	0.15 59	0.11 27	0.22 88	0.22 172	0.76 673	0.11 50	0.09 27	0.08 15	0.17 74	0.15 197	0.07 120	0.51 700	0.06 53	0.08 302	0.06 94	0.10 211

Monster-pub-mixall	0.13 53	0.07 2	0.20 26	0.17 39	0.08 12	0.11 18	0.09 4	0.21 73	0.13 18	0.12 75	0.11 50	0.08 3	0.08 15	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.35 684	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.09 137

111111	0.13 53	0.08 23	0.20 26	0.20 174	0.13 250	0.13 33	0.10 10	0.23 103	0.17 67	0.11 45	0.13 90	0.12 131	0.08 15	0.19 118	0.12 44	0.07 120	0.16 508	0.06 53	0.04 1	0.08 254	0.16 436

LG-Stereo_L2	0.11 11	0.09 56	0.22 57	0.18 71	0.10 79	0.12 25	0.13 82	0.18 31	0.14 31	0.10 27	0.07 3	0.08 3	0.08 15	0.17 74	0.11 14	0.06 44	0.08 261	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 36

MLG-Stereo_test3	0.11 11	0.08 23	0.22 57	0.19 124	0.10 79	0.16 100	0.11 27	0.18 31	0.13 18	0.11 45	0.07 3	0.10 51	0.08 15	0.14 13	0.12 44	0.07 120	0.09 307	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.08 82

MLG-Stereo	0.11 11	0.08 23	0.26 98	0.19 124	0.09 22	0.15 59	0.11 27	0.18 31	0.13 18	0.09 9	0.06 1	0.10 51	0.08 15	0.18 94	0.12 44	0.06 44	0.16 508	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 36

FoundationStereo	0.13 53	0.08 23	0.18 12	0.29 575	0.30 639	0.12 25	0.13 82	0.12 3	0.18 90	0.09 9	0.08 11	0.10 51	0.08 15	0.14 13	0.11 14	0.07 120	0.31 670	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14

AIO_rvc	0.20 266	0.16 370	0.49 332	0.41 667	0.29 634	0.15 59	0.17 263	0.21 73	0.19 117	0.17 207	0.14 127	0.13 154	0.08 15	0.35 421	0.13 105	0.07 120	0.19 562	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.41 652

DEFOM-Stereo	0.11 11	0.10 95	0.21 42	0.18 71	0.09 22	0.21 271	0.14 115	0.14 9	0.17 67	0.11 45	0.10 37	0.09 27	0.08 15	0.21 172	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14

dual_stereo	0.18 205	0.08 23	0.26 98	0.21 221	0.32 651	0.11 18	0.13 82	0.27 179	0.20 131	0.11 45	0.09 15	0.10 51	0.08 15	0.20 148	0.14 154	0.07 120	0.45 695	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.65 702

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 266	0.74 693	0.71 541	0.17 39	0.08 12	0.15 59	0.15 163	0.19 47	0.18 90	0.13 111	0.12 70	0.10 51	0.08 15	0.16 53	0.14 154	0.34 681	0.12 422	0.08 260	0.07 210	0.11 477	0.24 553

AIO-Stereo	0.16 171	0.12 197	0.29 128	0.30 586	0.20 534	0.16 100	0.14 115	0.28 195	0.22 172	0.14 139	0.15 147	0.13 154	0.08 15	0.20 148	0.15 197	0.06 44	0.16 508	0.07 159	0.08 302	0.06 94	0.24 553

Selective-IGEV	0.15 140	0.10 95	0.34 177	0.32 611	0.19 506	0.16 100	0.14 115	0.29 215	0.20 131	0.13 111	0.14 127	0.13 154	0.08 15	0.23 226	0.14 154	0.06 44	0.13 443	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.11 264

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 101	0.16 370	0.31 148	0.22 290	0.14 295	0.15 59	0.13 82	0.18 31	0.17 67	0.12 75	0.14 127	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.15 197	0.06 44	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.10 211

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 2	0.09 56	0.17 7	0.14 2	0.09 22	0.12 25	0.15 163	0.12 3	0.12 9	0.09 9	0.13 90	0.06 1	0.09 38	0.11 1	0.14 154	0.06 44	0.06 97	0.08 260	0.08 302	0.07 179	0.08 82

derf	0.11 11	0.07 2	0.21 42	0.18 71	0.11 128	0.11 18	0.11 27	0.17 25	0.15 45	0.09 9	0.09 15	0.11 92	0.09 38	0.16 53	0.12 44	0.06 44	0.07 194	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.13 359

qqai	0.12 30	0.08 23	0.22 57	0.18 71	0.12 186	0.11 18	0.12 44	0.17 25	0.16 57	0.09 9	0.09 15	0.11 92	0.09 38	0.16 53	0.12 44	0.07 120	0.11 391	0.06 53	0.06 110	0.05 4	0.20 501

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 101	0.10 95	0.25 84	0.18 71	0.15 364	0.19 197	0.15 163	0.27 179	0.23 190	0.16 184	0.20 225	0.10 51	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.08 82

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 101	0.10 95	0.27 115	0.18 71	0.14 295	0.19 197	0.15 163	0.25 148	0.22 172	0.16 184	0.22 259	0.10 51	0.09 38	0.15 31	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.10 211

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 53	0.10 95	0.26 98	0.18 71	0.14 295	0.18 170	0.15 163	0.27 179	0.23 190	0.16 184	0.21 245	0.10 51	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.08 82

PipStereo	0.14 101	0.07 2	0.16 1	0.23 353	0.21 551	0.09 2	0.11 27	0.16 16	0.13 18	0.08 2	0.07 3	0.13 154	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.07 120	0.23 608	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 674

PSi22b	0.14 101	0.07 2	0.16 1	0.22 290	0.22 567	0.09 2	0.11 27	0.16 16	0.12 9	0.08 2	0.07 3	0.14 185	0.09 38	0.14 13	0.11 14	0.07 120	0.22 595	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 674

gcap_with_dpt	0.13 53	0.10 95	0.27 115	0.18 71	0.14 295	0.18 170	0.15 163	0.26 164	0.21 158	0.16 184	0.21 245	0.09 27	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.10 211

DispViT+	0.12 30	0.08 23	0.21 42	0.16 13	0.16 408	0.10 12	0.12 44	0.27 179	0.24 210	0.13 111	0.11 50	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.12 44	0.08 273	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

BStereo	0.14 101	0.10 95	0.46 292	0.18 71	0.11 128	0.15 59	0.15 163	0.25 148	0.23 190	0.12 75	0.11 50	0.12 131	0.09 38	0.17 74	0.17 260	0.05 1	0.07 194	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.09 137

Anonymus123	0.16 171	0.10 95	0.46 292	0.18 71	0.11 128	0.41 579	0.15 163	0.30 235	0.23 190	0.12 75	0.11 50	0.12 131	0.09 38	0.17 74	0.17 260	0.05 1	0.07 194	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.09 137

HiDET	0.12 30	0.07 2	0.20 26	0.15 5	0.09 22	0.14 41	0.12 44	0.20 56	0.16 57	0.10 27	0.10 37	0.11 92	0.09 38	0.19 118	0.17 260	0.07 120	0.09 307	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.11 264

VIP-Stereo	0.13 53	0.15 327	0.31 148	0.18 71	0.12 186	0.24 351	0.12 44	0.20 56	0.20 131	0.10 27	0.13 90	0.11 92	0.09 38	0.20 148	0.13 105	0.06 44	0.11 391	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.08 82

GEAStereo	0.20 266	0.10 95	0.31 148	0.35 634	0.42 675	0.19 197	0.16 218	0.23 103	0.18 90	0.14 139	0.15 147	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.18 291	0.08 273	0.28 647	0.06 53	0.05 36	0.08 254	0.57 687

GSStereo	0.21 307	0.10 95	0.31 148	0.36 643	0.42 675	0.19 197	0.16 218	0.38 343	0.21 158	0.14 139	0.15 147	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.18 291	0.08 273	0.31 670	0.06 53	0.06 110	0.08 254	0.63 696

GS-Stereo							0.16 218	0.38 343	0.21 158	0.14 139	0.15 147	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.18 291	0.08 273	0.31 670	0.06 53	0.06 110	0.08 254	0.63 696

AdaDepth	0.13 53	0.10 95	0.32 162	0.20 174	0.11 128	0.19 197	0.13 82	0.16 16	0.16 57	0.10 27	0.10 37	0.10 51	0.09 38	0.19 118	0.12 44	0.05 1	0.11 391	0.06 53	0.06 110	0.05 4	0.11 264

S2M2_XL	0.10 2	0.10 95	0.24 73	0.14 2	0.10 79	0.09 2	0.09 4	0.12 3	0.09 1	0.11 45	0.12 70	0.09 27	0.09 38	0.12 4	0.11 14	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.07 36
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4.5_new	0.13 53	0.12 197	0.24 73	0.17 39	0.10 79	0.14 41	0.12 44	0.22 88	0.17 67	0.13 111	0.13 90	0.08 3	0.09 38	0.19 118	0.12 44	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.06 94	0.09 137

4.5w-stereo	0.13 53	0.12 197	0.24 73	0.17 39	0.10 79	0.14 41	0.12 44	0.22 88	0.17 67	0.13 111	0.13 90	0.08 3	0.09 38	0.19 118	0.12 44	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.06 94	0.09 137

2.5w	0.13 53	0.10 95	0.23 65	0.18 71	0.09 22	0.15 59	0.15 163	0.21 73	0.16 57	0.12 75	0.13 90	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.12 44	0.05 1	0.19 562	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.12 322

monsterstereo	0.13 53	0.10 95	0.20 26	0.19 124	0.12 186	0.14 41	0.12 44	0.26 164	0.18 90	0.14 139	0.16 161	0.08 3	0.09 38	0.22 202	0.14 154	0.05 1	0.16 508	0.06 53	0.09 408	0.06 94	0.07 36

monsters	0.13 53	0.10 95	0.20 26	0.18 71	0.13 250	0.15 59	0.11 27	0.24 125	0.16 57	0.15 165	0.13 90	0.08 3	0.09 38	0.23 226	0.12 44	0.06 44	0.15 493	0.05 1	0.08 302	0.05 4	0.09 137

LGtest1	0.10 2	0.09 56	0.19 16	0.18 71	0.09 22	0.13 33	0.09 4	0.17 25	0.13 18	0.10 27	0.08 11	0.09 27	0.09 38	0.16 53	0.12 44	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.08 82

LG-Stereo	0.14 101	0.13 241	0.30 138	0.21 221	0.11 128	0.16 100	0.18 324	0.23 103	0.19 117	0.12 75	0.18 201	0.11 92	0.09 38	0.15 31	0.14 154	0.06 44	0.07 194	0.08 260	0.08 302	0.07 179	0.07 36

HART	0.20 266	0.14 291	0.42 251	0.26 492	0.24 600	0.17 138	0.16 218	0.32 267	0.25 237	0.15 165	0.26 302	0.17 236	0.09 38	0.24 241	0.14 154	0.06 44	0.36 685	0.07 159	0.05 36	0.08 254	0.27 587

GREAT-IGEV	0.19 234	0.11 145	0.39 215	0.22 290	0.33 653	0.14 41	0.15 163	0.18 31	0.22 172	0.14 139	0.16 161	0.09 27	0.09 38	0.23 226	0.14 154	0.06 44	0.50 699	0.06 53	0.06 110	0.07 179	0.53 682
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	0.19 234	0.14 291	0.40 230	0.30 586	0.20 534	0.15 59	0.16 218	0.35 302	0.26 253	0.17 207	0.16 161	0.13 154	0.09 38	0.31 378	0.14 154	0.07 120	0.22 595	0.06 53	0.06 110	0.09 356	0.25 565

SCV	0.18 205	0.15 327	0.37 201	0.26 492	0.20 534	0.16 100	0.16 218	0.35 302	0.23 190	0.14 139	0.16 161	0.13 154	0.09 38	0.31 378	0.12 44	0.08 273	0.19 562	0.07 159	0.07 210	0.09 356	0.26 579

StereoAnything_RVC	0.22 335	0.47 655	0.67 516	0.30 586	0.31 647	0.11 18	0.11 27	0.18 31	0.15 45	0.09 9	0.11 50	0.09 27	0.09 38	0.27 299	0.12 44	0.09 376	0.39 687	0.06 53	0.04 1	0.24 651	0.49 674

AIO_test	0.20 266	0.12 197	0.46 292	0.45 675	0.38 667	0.15 59	0.17 263	0.28 195	0.20 131	0.19 237	0.13 90	0.14 185	0.09 38	0.39 448	0.13 105	0.07 120	0.21 583	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.34 627

GIP-stereo	0.16 171	0.12 197	0.25 84	0.24 408	0.22 567	0.15 59	0.14 115	0.32 267	0.21 158	0.11 45	0.16 161	0.13 154	0.09 38	0.20 148	0.13 105	0.07 120	0.13 443	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.32 615

mms	0.15 140	0.14 291	0.25 84	0.20 174	0.15 364	0.17 138	0.17 263	0.21 73	0.19 117	0.14 139	0.18 201	0.14 185	0.09 38	0.26 284	0.15 197	0.06 44	0.07 194	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.19 482

RAStereo	0.14 101	0.15 327	0.40 230	0.22 290	0.11 128	0.15 59	0.18 324	0.25 148	0.24 210	0.13 111	0.17 181	0.11 92	0.09 38	0.15 31	0.13 105	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.05 1

U	1.02 694	0.10 95	0.26 98	0.22 290	3.66 727	6.41 730	0.13 82	0.22 88	0.21 158	0.11 45	0.11 50	0.10 51	0.09 38	0.12 4	0.11 14	0.07 120	0.05 6	5.35 738	2.86 735	0.07 179	0.06 14

RSM++	0.14 101	0.11 145	0.25 84	0.32 611	0.17 441	0.17 138	0.15 163	0.23 103	0.21 158	0.12 75	0.12 70	0.14 185	0.09 38	0.21 172	0.13 105	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.11 264

RSM	0.14 101	0.11 145	0.25 84	0.29 575	0.16 408	0.16 100	0.15 163	0.24 125	0.20 131	0.13 111	0.13 90	0.15 206	0.09 38	0.22 202	0.13 105	0.06 44	0.06 97	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.11 264

gcap-zeroshot	0.14 101	0.10 95	0.28 122	0.18 71	0.15 364	0.19 197	0.15 163	0.27 179	0.23 190	0.16 184	0.20 225	0.10 51	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.09 137

test_for_model	0.14 101	0.10 95	0.25 84	0.18 71	0.15 364	0.19 197	0.15 163	0.27 179	0.23 190	0.16 184	0.20 225	0.10 51	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.08 82

testlalala	0.14 101	0.10 95	0.28 122	0.18 71	0.15 364	0.19 197	0.15 163	0.27 179	0.23 190	0.16 184	0.20 225	0.10 51	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.09 137

EGLCR-Stereo	0.19 234	0.09 56	0.34 177	0.29 575	0.17 441	0.28 419	0.16 218	0.30 235	0.23 190	0.22 280	0.11 50	0.16 220	0.09 38	0.28 323	0.15 197	0.07 120	0.25 632	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.37 643

LGCAT	0.15 140	0.07 2	0.19 16	0.15 5	0.09 22	0.13 33	0.12 44	0.13 8	0.10 3	0.13 111	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.31 378	0.14 154	0.23 654	0.24 624	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.41 652

mm2	0.11 11	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 12	0.12 44	0.18 31	0.14 31	0.08 2	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.17 74	0.13 105	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.13 359

mm1	0.11 11	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 12	0.12 44	0.15 12	0.14 31	0.08 2	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.17 74	0.13 105	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.13 359

quiztm	0.16 171	0.19 453	0.37 201	0.22 290	0.15 364	0.17 138	0.17 263	0.36 317	0.24 210	0.18 230	0.21 245	0.14 185	0.10 81	0.17 74	0.14 154	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.08 254	0.07 36

PointNet	0.11 11	0.08 23	0.19 16	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.15 163	0.18 31	0.16 57	0.09 9	0.11 50	0.12 131	0.10 81	0.15 31	0.13 105	0.07 120	0.09 307	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.12 322

DN	0.21 307	0.09 56	0.58 466	0.40 660	0.18 471	0.22 304	0.18 324	0.30 235	0.25 237	0.15 165	0.19 213	0.18 251	0.10 81	0.26 284	0.19 327	0.14 582	0.18 548	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.42 657

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 140	0.13 241	0.41 241	0.20 174	0.11 128	0.14 41	0.14 115	0.22 88	0.17 67	0.12 75	0.13 90	0.10 51	0.10 81	0.16 53	0.13 105	0.05 1	0.08 261	0.06 53	0.06 110	0.05 4	0.43 660

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 140	0.23 522	0.58 466	0.17 39	0.12 186	0.15 59	0.14 115	0.25 148	0.18 90	0.11 45	0.14 127	0.12 131	0.10 81	0.15 31	0.11 14	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.22 529

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 171	0.20 469	0.79 567	0.19 124	0.12 186	0.12 25	0.14 115	0.26 164	0.18 90	0.11 45	0.12 70	0.10 51	0.10 81	0.13 6	0.11 14	0.06 44	0.07 194	0.06 53	0.07 210	0.05 4	0.18 464

LACA3	0.10 2	0.11 145	0.16 1	0.15 5	0.07 1	0.16 100	0.14 115	0.14 9	0.14 31	0.11 45	0.09 15	0.10 51	0.10 81	0.16 53	0.09 1	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

LACA2	0.12 30	0.17 406	0.32 162	0.16 13	0.08 12	0.16 100	0.13 82	0.18 31	0.15 45	0.09 9	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.15 31	0.10 2	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 241	0.17 7	0.16 13	0.07 1	0.16 100	0.12 44	0.16 16	0.12 9	0.09 9	0.07 3	0.09 27	0.10 81	0.14 13	0.10 2	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.05 1

MonSter++	0.11 11	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.18 31	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.16 53	0.14 154	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.13 359

LCMNet	0.12 30	0.08 23	0.20 26	0.16 13	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.19 47	0.20 131	0.10 27	0.11 50	0.11 92	0.10 81	0.20 148	0.16 229	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.14 400

DLNR-FE	10.53 734	12.31 743	20.33 750	105.85 760	23.36 754	0.14 41	0.13 82	3.25 729	0.20 131	0.16 184	0.23 273	0.16 220	0.10 81	0.31 378	0.16 229	2.59 731	0.32 675	0.07 159	0.07 210	40.66 760	0.28 596

Replicate-Monster	0.15 140	0.12 197	0.40 230	0.17 39	0.10 79	0.17 138	0.10 10	0.24 125	0.20 131	0.12 75	0.10 37	0.10 51	0.10 81	0.28 323	0.12 44	0.06 44	0.31 670	0.06 53	0.06 110	0.05 4	0.21 514

qwe	0.13 53	0.10 95	0.24 73	0.17 39	0.11 128	0.15 59	0.12 44	0.26 164	0.18 90	0.14 139	0.13 90	0.09 27	0.10 81	0.23 226	0.13 105	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.09 137

2.25w	0.13 53	0.10 95	0.24 73	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.19 117	0.14 139	0.18 201	0.09 27	0.10 81	0.23 226	0.15 197	0.05 1	0.17 536	0.05 1	0.08 302	0.05 4	0.12 322

4.25_new	0.13 53	0.12 197	0.26 98	0.18 71	0.10 79	0.17 138	0.12 44	0.22 88	0.15 45	0.13 111	0.13 90	0.09 27	0.10 81	0.22 202	0.14 154	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.11 264

4.5w_new	0.13 53	0.12 197	0.26 98	0.18 71	0.10 79	0.17 138	0.12 44	0.22 88	0.15 45	0.13 111	0.13 90	0.09 27	0.10 81	0.22 202	0.14 154	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.11 264

4.25w-stereo	0.13 53	0.12 197	0.26 98	0.18 71	0.10 79	0.17 138	0.12 44	0.22 88	0.15 45	0.13 111	0.13 90	0.09 27	0.10 81	0.22 202	0.14 154	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.11 264

3.75w	0.12 30	0.10 95	0.21 42	0.17 39	0.11 128	0.18 170	0.12 44	0.24 125	0.15 45	0.13 111	0.12 70	0.08 3	0.10 81	0.18 94	0.12 44	0.05 1	0.14 462	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.08 82

LG-G_1	0.12 30	0.08 23	0.28 122	0.20 174	0.09 22	0.21 271	0.09 4	0.20 56	0.12 9	0.11 45	0.10 37	0.11 92	0.10 81	0.22 202	0.11 14	0.07 120	0.09 307	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.12 322

LG-G	0.12 30	0.08 23	0.28 122	0.20 174	0.09 22	0.21 271	0.09 4	0.20 56	0.12 9	0.11 45	0.10 37	0.11 92	0.10 81	0.22 202	0.11 14	0.07 120	0.09 307	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.12 322

castereo++	0.14 101	0.13 241	0.25 84	0.19 124	0.10 79	0.27 400	0.13 82	0.24 125	0.26 253	0.11 45	0.13 90	0.16 220	0.10 81	0.18 94	0.11 14	0.07 120	0.08 261	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.07 36

fffft	0.14 101	0.12 197	0.30 138	0.19 124	0.10 79	0.17 138	0.18 324	0.23 103	0.17 67	0.14 139	0.11 50	0.13 154	0.10 81	0.24 241	0.18 291	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.09 137
1: 1. 1
tt45	0.15 140	0.14 291	0.29 128	0.19 124	0.11 128	0.23 328	0.18 324	0.23 103	0.18 90	0.16 184	0.13 90	0.14 185	0.10 81	0.31 378	0.15 197	0.07 120	0.05 6	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.08 82

ours_stereo	0.15 140	0.14 291	0.29 128	0.21 221	0.14 295	0.17 138	0.18 324	0.21 73	0.20 131	0.13 111	0.18 201	0.14 185	0.10 81	0.24 241	0.15 197	0.06 44	0.06 97	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.13 359

IGEV-Stereo+	0.14 101	0.08 23	0.26 98	0.18 71	0.14 295	0.09 2	0.10 10	0.16 16	0.17 67	0.14 139	0.08 11	0.10 51	0.10 81	0.22 202	0.14 154	0.07 120	0.15 493	0.06 53	0.06 110	0.16 582	0.29 602

RAFT-Stereo-weight	0.17 193	0.10 95	0.31 148	0.20 174	0.12 186	0.20 240	0.16 218	0.38 343	0.33 367	0.25 314	0.20 225	0.19 265	0.10 81	0.19 118	0.16 229	0.07 120	0.13 443	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.09 137

CAS++	0.17 193	0.13 241	0.35 188	0.18 71	0.13 250	0.17 138	0.16 218	0.42 402	0.25 237	0.19 237	0.18 201	0.13 154	0.10 81	0.22 202	0.12 44	0.12 533	0.10 354	0.11 503	0.08 302	0.10 422	0.09 137
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.15 140	0.12 197	0.38 206	0.19 124	0.11 128	0.18 170	0.17 263	0.21 73	0.23 190	0.14 139	0.24 283	0.16 220	0.10 81	0.19 118	0.13 105	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.10 422	0.07 36

MSKI-zero shot	0.19 234	0.10 95	0.47 300	0.30 586	0.14 295	0.21 271	0.14 115	0.33 286	0.22 172	0.24 301	0.25 293	0.22 312	0.10 81	0.32 389	0.14 154	0.07 120	0.30 665	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.09 137

DLNR_Zeroshot_test	10.53 734	12.28 742	20.32 748	105.84 759	23.88 755	0.14 41	0.13 82	3.20 728	0.20 131	0.16 184	0.23 273	0.16 220	0.10 81	0.32 389	0.16 229	2.54 730	0.32 675	0.07 159	0.07 210	40.17 759	0.28 596

4D-IteraStereo	0.20 266	0.21 483	0.62 493	0.21 221	0.14 295	0.19 197	0.17 263	0.29 215	0.28 282	0.24 301	0.20 225	0.20 287	0.10 81	0.22 202	0.18 291	0.07 120	0.07 194	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.33 622

CAS	0.16 171	0.07 2	0.29 128	0.42 670	0.17 441	0.20 240	0.18 324	0.23 103	0.20 131	0.15 165	0.19 213	0.11 92	0.10 81	0.15 31	0.14 154	0.31 679	0.04 1	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.16 436

CES	0.14 101	0.08 23	0.24 73	0.17 39	0.23 583	0.18 170	0.15 163	0.24 125	0.20 131	0.14 139	0.18 201	0.14 185	0.10 81	0.19 118	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.08 254	0.20 501

XX-Stereo	0.25 427	0.11 145	1.09 640	0.35 634	0.38 667	0.23 328	0.13 82	0.43 413	0.19 117	0.20 250	0.40 480	0.31 443	0.10 81	0.33 399	0.13 105	0.08 273	0.11 391	0.08 260	0.09 408	0.07 179	0.10 211

LSFM	0.11 11	0.07 2	0.21 42	0.16 13	0.12 186	0.09 2	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 75	0.09 15	0.11 92	0.11 119	0.16 53	0.12 44	0.10 448	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.11 477	0.13 359

flow	0.11 11	0.07 2	0.21 42	0.16 13	0.12 186	0.09 2	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 75	0.09 15	0.11 92	0.11 119	0.18 94	0.12 44	0.10 448	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.11 477	0.13 359

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 101	0.15 327	0.35 188	0.21 221	0.09 22	0.19 197	0.10 10	0.19 47	0.21 158	0.14 139	0.12 70	0.11 92	0.11 119	0.15 31	0.12 44	0.08 273	0.07 194	0.11 503	0.09 408	0.10 422	0.13 359

DF	0.16 171	0.09 56	0.31 148	0.31 602	0.16 408	0.17 138	0.15 163	0.26 164	0.18 90	0.14 139	0.23 273	0.19 265	0.11 119	0.24 241	0.16 229	0.08 273	0.23 608	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.09 137

LiteMatch*	0.12 30	0.07 2	0.26 98	0.16 13	0.11 128	0.13 33	0.13 82	0.19 47	0.15 45	0.10 27	0.09 15	0.09 27	0.11 119	0.16 53	0.13 105	0.07 120	0.11 391	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.14 400

aanet-new-60k	0.14 101	0.15 327	0.54 419	0.20 174	0.10 79	0.16 100	0.12 44	0.21 73	0.18 90	0.11 45	0.12 70	0.11 92	0.11 119	0.19 118	0.10 2	0.05 1	0.08 261	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.15 419

aanet-new-40k	0.14 101	0.15 327	0.43 259	0.20 174	0.13 250	0.16 100	0.14 115	0.21 73	0.15 45	0.11 45	0.14 127	0.10 51	0.11 119	0.13 6	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.33 622

aanet-new-36k	0.14 101	0.17 406	0.45 276	0.22 290	0.09 22	0.17 138	0.15 163	0.24 125	0.18 90	0.12 75	0.14 127	0.10 51	0.11 119	0.18 94	0.11 14	0.05 1	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.12 322

aanet-new-16k	0.13 53	0.14 291	0.39 215	0.20 174	0.10 79	0.14 41	0.12 44	0.22 88	0.20 131	0.12 75	0.12 70	0.12 131	0.11 119	0.15 31	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.14 400

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 30	0.10 95	0.23 65	0.19 124	0.10 79	0.15 59	0.16 218	0.24 125	0.17 67	0.11 45	0.16 161	0.09 27	0.11 119	0.13 6	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.17 457

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 53	0.10 95	0.26 98	0.19 124	0.10 79	0.13 33	0.16 218	0.26 164	0.22 172	0.12 75	0.16 161	0.09 27	0.11 119	0.14 13	0.11 14	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.07 210	0.05 4	0.26 579

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 101	0.12 197	0.42 251	0.18 71	0.12 186	0.17 138	0.14 115	0.24 125	0.18 90	0.11 45	0.14 127	0.13 154	0.11 119	0.17 74	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.19 482

GeoVLM	0.11 11	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.18 31	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 92	0.11 119	0.17 74	0.14 154	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.13 359

WQFJA1++	0.48 633	0.07 2	0.86 595	0.23 353	0.19 506	0.18 170	0.11 27	0.21 73	0.14 31	2.23 722	0.12 70	0.23 328	0.11 119	0.21 172	0.14 154	0.08 273	0.19 562	0.06 53	0.09 408	4.02 732	0.20 501

CSFM-Stereo	0.12 30	0.08 23	0.17 7	0.16 13	0.08 12	0.16 100	0.13 82	0.22 88	0.13 18	0.11 45	0.11 50	0.10 51	0.11 119	0.17 74	0.14 154	0.07 120	0.12 422	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.12 322

gasm-f	0.20 266	0.12 197	0.36 195	0.35 634	0.36 663	0.18 170	0.17 263	0.23 103	0.18 90	0.14 139	0.19 213	0.10 51	0.11 119	0.20 148	0.19 327	0.08 273	0.28 647	0.06 53	0.05 36	0.09 356	0.57 687

Zero-FE251	0.17 193	0.09 56	0.38 206	0.18 71	0.10 79	0.20 240	0.13 82	0.20 56	0.15 45	0.75 670	0.13 90	0.13 154	0.11 119	0.16 53	0.16 229	0.08 273	0.10 354	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.18 464

Wavelet-MonSter	0.12 30	0.08 23	0.25 84	0.18 71	0.10 79	0.13 33	0.12 44	0.16 16	0.14 31	0.11 45	0.14 127	0.10 51	0.11 119	0.20 148	0.15 197	0.05 1	0.16 508	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.12 322

zero-FE	0.21 307	0.08 23	1.10 641	0.24 408	0.27 622	0.12 25	0.14 115	0.20 56	0.20 131	0.12 75	0.11 50	0.13 154	0.11 119	0.22 202	0.19 327	0.09 376	0.23 608	0.07 159	0.08 302	0.19 623	0.27 587

asda	0.13 53	0.11 145	0.24 73	0.18 71	0.10 79	0.14 41	0.12 44	0.25 148	0.17 67	0.12 75	0.11 50	0.08 3	0.11 119	0.21 172	0.12 44	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.11 264

asd	0.12 30	0.10 95	0.23 65	0.18 71	0.10 79	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.14 31	0.13 111	0.12 70	0.09 27	0.11 119	0.21 172	0.12 44	0.05 1	0.14 462	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.09 137

2.75w_new	0.13 53	0.10 95	0.25 84	0.16 13	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.26 164	0.18 90	0.14 139	0.13 90	0.08 3	0.11 119	0.22 202	0.15 197	0.05 1	0.19 562	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.10 211

3.25w_new	0.13 53	0.09 56	0.24 73	0.17 39	0.09 22	0.18 170	0.10 10	0.23 103	0.18 90	0.15 165	0.13 90	0.10 51	0.11 119	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.17 536	0.05 1	0.06 110	0.04 1	0.11 264

3.25w	0.13 53	0.09 56	0.24 73	0.17 39	0.09 22	0.18 170	0.10 10	0.23 103	0.18 90	0.15 165	0.13 90	0.10 51	0.11 119	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.17 536	0.05 1	0.06 110	0.04 1	0.11 264

3.5w_stereo	0.12 30	0.11 145	0.21 42	0.17 39	0.09 22	0.17 138	0.09 4	0.23 103	0.17 67	0.14 139	0.13 90	0.10 51	0.11 119	0.22 202	0.13 105	0.05 1	0.11 391	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 82

2w_stereo	0.13 53	0.11 145	0.21 42	0.18 71	0.09 22	0.17 138	0.14 115	0.29 215	0.20 131	0.15 165	0.14 127	0.08 3	0.11 119	0.15 31	0.13 105	0.05 1	0.12 422	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.08 82

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 101	0.10 95	0.27 115	0.21 221	0.11 128	0.16 100	0.14 115	0.24 125	0.17 67	0.17 207	0.20 225	0.18 251	0.11 119	0.16 53	0.17 260	0.07 120	0.08 261	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.09 137

MM-Stereo_test2	0.19 234	0.11 145	0.47 300	0.25 451	0.11 128	0.21 271	0.20 411	0.28 195	0.24 210	0.16 184	0.17 181	0.13 154	0.11 119	0.21 172	0.14 154	0.06 44	0.26 638	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.41 652

HUF	0.26 450	0.15 327	0.79 567	0.39 655	0.31 647	0.16 100	0.17 263	0.36 317	0.25 237	0.19 237	0.14 127	0.23 328	0.11 119	0.32 389	0.14 154	0.08 273	0.60 713	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.56 684

AIO-test2	0.22 335	0.27 569	0.54 419	0.29 575	0.16 408	0.22 304	0.16 218	0.44 434	0.43 494	0.17 207	0.29 335	0.16 220	0.11 119	0.27 299	0.14 154	0.19 644	0.07 194	0.10 445	0.11 508	0.08 254	0.09 137

SMoEStereo_RVC	0.14 101	0.15 327	0.29 128	0.19 124	0.10 79	0.19 197	0.17 263	0.21 73	0.21 158	0.15 165	0.13 90	0.12 131	0.11 119	0.25 262	0.16 229	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.06 110	0.06 94	0.08 82

999	0.15 140	0.13 241	0.30 138	0.19 124	0.12 186	0.20 240	0.17 263	0.25 148	0.20 131	0.14 139	0.16 161	0.14 185	0.11 119	0.36 430	0.16 229	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.08 82

GCAP-BAT	0.23 369	0.09 56	1.36 674	0.31 602	0.44 681	0.16 100	0.15 163	0.30 235	0.26 253	0.14 139	0.17 181	0.15 206	0.11 119	0.23 226	0.12 44	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.24 553

IGEV-Stereo++	0.15 140	0.09 56	0.27 115	0.21 221	0.13 250	0.14 41	0.11 27	0.23 103	0.19 117	0.15 165	0.14 127	0.11 92	0.11 119	0.19 118	0.12 44	0.06 44	0.21 583	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.28 596

Occ-G	0.18 205	0.10 95	0.38 206	0.23 353	0.15 364	0.16 100	0.18 324	0.23 103	0.26 253	0.15 165	0.20 225	0.21 304	0.11 119	0.22 202	0.19 327	0.07 120	0.17 536	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.30 605

Pointernet	0.15 140	0.08 23	0.35 188	0.19 124	0.12 186	0.20 240	0.12 44	0.34 293	0.25 237	0.15 165	0.16 161	0.13 154	0.11 119	0.18 94	0.13 105	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.08 82

IGEV++	0.19 234	0.13 241	0.38 206	0.30 586	0.19 506	0.15 59	0.15 163	0.32 267	0.18 90	0.13 111	0.16 161	0.12 131	0.11 119	0.24 241	0.15 197	0.07 120	0.32 675	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.42 657

MaDis-Stereo	0.15 140	0.17 406	0.39 215	0.19 124	0.15 364	0.16 100	0.13 82	0.26 164	0.22 172	0.13 111	0.15 147	0.14 185	0.11 119	0.17 74	0.17 260	0.08 273	0.07 194	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.06 14

UniTT-Stereo	0.15 140	0.12 197	0.45 276	0.21 221	0.14 295	0.17 138	0.13 82	0.20 56	0.19 117	0.16 184	0.20 225	0.10 51	0.11 119	0.18 94	0.17 260	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.07 36

CASnet	0.15 140	0.13 241	0.30 138	0.22 290	0.08 12	0.15 59	0.14 115	0.28 195	0.26 253	0.23 291	0.20 225	0.15 206	0.11 119	0.18 94	0.13 105	0.07 120	0.05 6	0.11 503	0.09 408	0.08 254	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.22 335	0.09 56	1.28 665	0.31 602	0.43 678	0.16 100	0.15 163	0.30 235	0.26 253	0.14 139	0.17 181	0.15 206	0.11 119	0.23 226	0.12 44	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.24 553

CroCo-Stereo Lap2	0.16 171	0.18 433	0.39 215	0.26 492	0.18 471	0.11 18	0.19 371	0.30 235	0.22 172	0.13 111	0.16 161	0.15 206	0.11 119	0.17 74	0.15 197	0.07 120	0.07 194	0.08 260	0.06 110	0.08 254	0.07 36

GLC_STEREO	0.15 140	0.11 145	0.31 148	0.22 290	0.09 22	0.17 138	0.15 163	0.24 125	0.28 282	0.17 207	0.20 225	0.17 236	0.11 119	0.24 241	0.17 260	0.07 120	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.07 179	0.07 36

CREStereo++_RVC	0.16 171	0.09 56	0.42 251	0.17 39	0.11 128	0.18 170	0.13 82	0.23 103	0.31 335	0.21 260	0.31 364	0.13 154	0.11 119	0.17 74	0.16 229	0.07 120	0.04 1	0.06 53	0.15 614	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
over-8	0.12 30	0.17 406	0.25 84	0.20 174	0.07 1	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.11 6	0.09 9	0.09 15	0.11 92	0.12 163	0.18 94	0.11 14	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.06 14

over-9	0.12 30	0.18 433	0.27 115	0.20 174	0.07 1	0.15 59	0.10 10	0.21 73	0.12 9	0.09 9	0.09 15	0.11 92	0.12 163	0.19 118	0.11 14	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.06 14

Anonymus	0.13 53	0.08 23	0.20 26	0.19 124	0.10 79	0.16 100	0.14 115	0.21 73	0.17 67	0.11 45	0.09 15	0.14 185	0.12 163	0.18 94	0.15 197	0.08 273	0.09 307	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.11 264

PhaseNet	0.13 53	0.10 95	0.23 65	0.19 124	0.11 128	0.16 100	0.14 115	0.25 148	0.18 90	0.11 45	0.12 70	0.16 220	0.12 163	0.20 148	0.16 229	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.11 264

DNS	0.31 537	0.09 56	0.45 276	0.35 634	0.30 639	0.33 508	0.16 218	0.40 376	0.34 379	1.50 717	0.19 213	0.20 287	0.12 163	0.23 226	0.24 436	0.10 448	0.30 665	0.06 53	0.11 508	0.08 254	0.64 700

aanet-new-90k	0.15 140	0.14 291	0.49 332	0.21 221	0.11 128	0.15 59	0.14 115	0.24 125	0.17 67	0.10 27	0.12 70	0.10 51	0.12 163	0.21 172	0.10 2	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.32 615

aanet-new-70k	0.13 53	0.13 241	0.40 230	0.20 174	0.11 128	0.16 100	0.14 115	0.22 88	0.16 57	0.11 45	0.13 90	0.11 92	0.12 163	0.21 172	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.13 359

aanet-new-32k	0.13 53	0.15 327	0.39 215	0.20 174	0.11 128	0.18 170	0.13 82	0.19 47	0.14 31	0.12 75	0.12 70	0.13 154	0.12 163	0.15 31	0.10 2	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.12 322

aanet-new-30k	0.13 53	0.15 327	0.39 215	0.20 174	0.11 128	0.18 170	0.13 82	0.19 47	0.14 31	0.12 75	0.12 70	0.13 154	0.12 163	0.15 31	0.10 2	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.12 322

aanet-new-28k	0.15 140	0.16 370	0.50 353	0.20 174	0.10 79	0.16 100	0.14 115	0.20 56	0.15 45	0.13 111	0.14 127	0.12 131	0.12 163	0.17 74	0.12 44	0.06 44	0.08 261	0.06 53	0.07 210	0.07 179	0.18 464

aanet-new-24k	0.13 53	0.14 291	0.32 162	0.20 174	0.12 186	0.16 100	0.14 115	0.20 56	0.16 57	0.13 111	0.16 161	0.11 92	0.12 163	0.15 31	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.07 36

aanet-new-22k	0.15 140	0.15 327	0.44 270	0.22 290	0.11 128	0.15 59	0.13 82	0.24 125	0.19 117	0.12 75	0.14 127	0.12 131	0.12 163	0.17 74	0.11 14	0.05 1	0.08 261	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.27 587

aanet-new-10k	0.14 101	0.15 327	0.37 201	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.14 115	0.26 164	0.18 90	0.13 111	0.13 90	0.11 92	0.12 163	0.15 31	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.10 211

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 53	0.11 145	0.28 122	0.21 221	0.13 250	0.20 240	0.16 218	0.23 103	0.18 90	0.12 75	0.17 181	0.11 92	0.12 163	0.15 31	0.12 44	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.08 82

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 53	0.10 95	0.24 73	0.20 174	0.12 186	0.14 41	0.15 163	0.22 88	0.21 158	0.11 45	0.17 181	0.11 92	0.12 163	0.13 6	0.11 14	0.05 1	0.06 97	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.22 529

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 101	0.09 56	0.38 206	0.18 71	0.10 79	0.15 59	0.14 115	0.20 56	0.18 90	0.12 75	0.14 127	0.11 92	0.12 163	0.13 6	0.10 2	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.31 609

Foundation-i1b	0.15 140	0.08 23	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.16 100	0.16 218	0.27 179	0.29 305	0.15 165	0.15 147	0.18 251	0.12 163	0.18 94	0.14 154	0.07 120	0.23 608	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.21 514

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 56	0.18 12	0.13 1	0.07 1	0.16 100	0.10 10	0.21 73	0.15 45	0.10 27	0.10 37	0.09 27	0.12 163	0.14 13	0.13 105	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.05 36	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
DDF-Stereo	0.16 171	0.08 23	0.30 138	0.21 221	0.20 534	0.12 25	0.14 115	0.20 56	0.19 117	0.11 45	0.10 37	0.13 154	0.12 163	0.24 241	0.20 355	0.09 376	0.18 548	0.07 159	0.06 110	0.20 631	0.19 482

4w-stereo	0.13 53	0.11 145	0.31 148	0.17 39	0.10 79	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.14 31	0.13 111	0.12 70	0.08 3	0.12 163	0.23 226	0.13 105	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.08 302	0.05 4	0.15 419

3w_stereo	0.14 101	0.11 145	0.31 148	0.19 124	0.09 22	0.16 100	0.16 218	0.28 195	0.20 131	0.13 111	0.12 70	0.08 3	0.12 163	0.19 118	0.12 44	0.05 1	0.19 562	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.10 211

1w_stereo	0.13 53	0.09 56	0.17 7	0.19 124	0.10 79	0.16 100	0.15 163	0.27 179	0.22 172	0.14 139	0.16 161	0.08 3	0.12 163	0.19 118	0.14 154	0.05 1	0.10 354	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 137

S2M2_L	0.13 53	0.12 197	0.26 98	0.17 39	0.12 186	0.12 25	0.07 1	0.18 31	0.21 158	0.12 75	0.15 147	0.14 185	0.12 163	0.16 53	0.15 197	0.13 557	0.09 307	0.09 362	0.10 470	0.11 477	0.09 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.12 30	0.08 23	0.18 12	0.17 39	0.07 1	0.17 138	0.13 82	0.19 47	0.17 67	0.12 75	0.13 90	0.11 92	0.12 163	0.19 118	0.12 44	0.08 273	0.04 1	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.05 1

MM-Stereo_test3	0.19 234	0.15 327	0.39 215	0.25 451	0.15 364	0.19 197	0.22 474	0.42 402	0.40 461	0.17 207	0.24 283	0.17 236	0.12 163	0.22 202	0.16 229	0.08 273	0.21 583	0.08 260	0.06 110	0.09 356	0.11 264

AIO-test1	0.21 307	0.22 503	0.56 439	0.31 602	0.24 600	0.21 271	0.16 218	0.42 402	0.37 423	0.17 207	0.26 302	0.18 251	0.12 163	0.29 346	0.15 197	0.08 273	0.07 194	0.10 445	0.11 508	0.07 179	0.10 211

tg	0.18 205	0.15 327	0.34 177	0.22 290	0.11 128	0.23 328	0.15 163	0.35 302	0.27 271	0.20 250	0.25 293	0.20 287	0.12 163	0.25 262	0.16 229	0.07 120	0.07 194	0.09 362	0.09 408	0.08 254	0.13 359

WCG-NET	0.15 140	0.12 197	0.31 148	0.18 71	0.09 22	0.18 170	0.17 263	0.23 103	0.29 305	0.18 230	0.22 259	0.15 206	0.12 163	0.19 118	0.13 105	0.06 44	0.12 422	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.06 14

model_zeroshot	0.21 307	0.14 291	0.51 374	0.34 628	0.18 471	0.26 393	0.16 218	0.41 395	0.24 210	0.33 453	0.20 225	0.25 362	0.12 163	0.26 284	0.16 229	0.09 376	0.21 583	0.07 159	0.08 302	0.07 179	0.13 359

WCG-NET（raft）	0.16 171	0.14 291	0.32 162	0.18 71	0.09 22	0.19 197	0.16 218	0.24 125	0.27 271	0.19 237	0.19 213	0.20 287	0.12 163	0.22 202	0.13 105	0.06 44	0.17 536	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.07 36

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 101	0.09 56	0.37 201	0.18 71	0.10 79	0.15 59	0.14 115	0.20 56	0.18 90	0.12 75	0.14 127	0.11 92	0.12 163	0.13 6	0.10 2	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.31 609

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 205	0.15 327	0.27 115	0.20 174	0.13 250	0.24 351	0.17 263	0.31 258	0.37 423	0.43 589	0.17 181	0.13 154	0.12 163	0.20 148	0.16 229	0.08 273	0.07 194	0.09 362	0.07 210	0.09 356	0.08 82

ff7	0.18 205	0.13 241	0.41 241	0.21 221	0.15 364	0.21 271	0.17 263	0.28 195	0.23 190	0.21 260	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.25 632	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.36 635

IGEVStereo-DCA	0.20 266	0.17 406	0.41 241	0.22 290	0.15 364	0.20 240	0.17 263	0.28 195	0.23 190	0.19 237	0.12 70	0.14 185	0.12 163	0.38 443	0.31 512	0.07 120	0.16 508	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.36 635

ffff	0.18 205	0.13 241	0.41 241	0.21 221	0.15 364	0.21 271	0.17 263	0.28 195	0.23 190	0.21 260	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.25 632	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.36 635

rrr	0.22 335	0.17 406	0.79 567	0.22 290	0.15 364	0.20 240	0.18 324	0.40 376	0.27 271	0.19 237	0.12 70	0.14 185	0.12 163	0.38 443	0.31 512	0.07 120	0.16 508	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.28 596

11t	0.18 205	0.13 241	0.41 241	0.21 221	0.15 364	0.21 271	0.17 263	0.28 195	0.23 190	0.21 260	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.25 632	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.36 635

LL-Strereo2	0.21 307	0.25 551	0.53 405	0.32 611	0.20 534	0.25 372	0.14 115	0.32 267	0.25 237	0.25 314	0.20 225	0.24 349	0.12 163	0.28 323	0.18 291	0.07 120	0.07 194	0.12 539	0.09 408	0.09 356	0.16 436

anonymousdsp	0.20 266	0.13 241	0.49 332	0.28 557	0.20 534	0.21 271	0.17 263	0.29 215	0.24 210	0.22 280	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.32 389	0.13 105	0.07 120	0.26 638	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.48 672

ProNet	0.16 171	0.13 241	0.36 195	0.21 221	0.15 364	0.20 240	0.19 371	0.29 215	0.23 190	0.14 139	0.13 90	0.13 154	0.12 163	0.25 262	0.13 105	0.06 44	0.09 307	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.22 529

ccc-4	0.18 205	0.13 241	0.41 241	0.21 221	0.15 364	0.21 271	0.17 263	0.28 195	0.23 190	0.21 260	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.25 632	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.36 635

IGEV-Stereo	0.20 266	0.13 241	0.49 332	0.28 557	0.20 534	0.21 271	0.17 263	0.29 215	0.24 210	0.22 280	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.32 389	0.13 105	0.07 120	0.26 638	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.48 672
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.15 140	0.16 370	0.34 177	0.25 451	0.12 186	0.11 18	0.18 324	0.35 302	0.24 210	0.13 111	0.13 90	0.18 251	0.12 163	0.15 31	0.13 105	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.06 14
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.17 193	0.16 370	0.35 188	0.21 221	0.11 128	0.20 240	0.17 263	0.34 293	0.25 237	0.20 250	0.25 293	0.19 265	0.12 163	0.21 172	0.16 229	0.07 120	0.12 422	0.10 445	0.09 408	0.09 356	0.14 400

TANstereo	0.16 171	0.11 145	0.43 259	0.16 13	0.08 12	0.25 372	0.14 115	0.23 103	0.29 305	0.25 314	0.30 351	0.16 220	0.12 163	0.18 94	0.13 105	0.08 273	0.07 194	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.08 82

XX-TBD	0.16 171	0.21 483	0.43 259	0.22 290	0.10 79	0.23 328	0.15 163	0.23 103	0.28 282	0.22 280	0.26 302	0.14 185	0.12 163	0.16 53	0.14 154	0.08 273	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 179	0.06 14

test_xeample3	0.22 335	0.17 406	0.81 574	0.21 221	0.15 364	0.20 240	0.18 324	0.40 376	0.25 237	0.19 237	0.12 70	0.13 154	0.12 163	0.34 414	0.33 531	0.07 120	0.20 577	0.07 159	0.08 302	0.08 254	0.34 627

over-6	0.13 53	0.18 433	0.30 138	0.19 124	0.07 1	0.16 100	0.11 27	0.28 195	0.17 67	0.10 27	0.10 37	0.10 51	0.13 210	0.20 148	0.11 14	0.08 273	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.06 14

TS12	0.13 53	0.09 56	0.21 42	0.21 221	0.09 22	0.19 197	0.14 115	0.24 125	0.17 67	0.15 165	0.19 213	0.12 131	0.13 210	0.18 94	0.16 229	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.06 14

aanet-new-78k	0.17 193	0.14 291	0.80 572	0.21 221	0.10 79	0.14 41	0.14 115	0.23 103	0.17 67	0.10 27	0.13 90	0.10 51	0.13 210	0.19 118	0.11 14	0.05 1	0.16 508	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.26 579

aanet-new-34k	0.14 101	0.16 370	0.39 215	0.19 124	0.09 22	0.14 41	0.15 163	0.22 88	0.19 117	0.12 75	0.15 147	0.11 92	0.13 210	0.14 13	0.12 44	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.18 464

aanet-32k-new	0.15 140	0.18 433	0.43 259	0.21 221	0.10 79	0.16 100	0.15 163	0.22 88	0.18 90	0.11 45	0.14 127	0.09 27	0.13 210	0.18 94	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.23 539

aanet-new-12k	0.13 53	0.12 197	0.32 162	0.23 353	0.10 79	0.16 100	0.14 115	0.25 148	0.20 131	0.13 111	0.11 50	0.10 51	0.13 210	0.15 31	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.08 254	0.12 322

aanet-new-8k	0.14 101	0.14 291	0.34 177	0.21 221	0.10 79	0.18 170	0.15 163	0.29 215	0.22 172	0.11 45	0.12 70	0.10 51	0.13 210	0.18 94	0.12 44	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.11 264

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 53	0.09 56	0.23 65	0.19 124	0.14 295	0.20 240	0.16 218	0.25 148	0.19 117	0.12 75	0.15 147	0.14 185	0.13 210	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.04 1	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.13 359

RT-Monster	0.16 171	0.09 56	0.25 84	0.18 71	0.14 295	0.20 240	0.12 44	0.31 258	0.33 367	0.25 314	0.22 259	0.17 236	0.13 210	0.19 118	0.15 197	0.07 120	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.10 211

PSi22	0.17 193	0.18 433	0.42 251	0.20 174	0.09 22	0.16 100	0.11 27	0.30 235	0.25 237	0.13 111	0.15 147	0.21 304	0.13 210	0.30 363	0.16 229	0.06 44	0.22 595	0.05 1	0.04 1	0.08 254	0.13 359

Foundation-i1a	0.16 171	0.08 23	0.20 26	0.18 71	0.11 128	0.18 170	0.16 218	0.26 164	0.30 323	0.17 207	0.16 161	0.19 265	0.13 210	0.21 172	0.14 154	0.07 120	0.21 583	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.26 579

Foundation-i1	0.16 171	0.08 23	0.21 42	0.21 221	0.13 250	0.17 138	0.15 163	0.33 286	0.32 348	0.16 184	0.17 181	0.22 312	0.13 210	0.19 118	0.16 229	0.07 120	0.23 608	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.16 436

VMStereo-Base	0.14 101	0.09 56	0.29 128	0.16 13	0.09 22	0.18 170	0.12 44	0.24 125	0.25 237	0.15 165	0.22 259	0.17 236	0.13 210	0.19 118	0.14 154	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.08 82

NLSM3	0.14 101	0.12 197	0.25 84	0.21 221	0.13 250	0.18 170	0.16 218	0.32 267	0.25 237	0.12 75	0.15 147	0.12 131	0.13 210	0.17 74	0.15 197	0.05 1	0.05 6	0.08 260	0.08 302	0.05 4	0.08 82

GASTEREO	0.20 266	0.15 327	0.31 148	0.40 660	0.29 634	0.18 170	0.15 163	0.29 215	0.22 172	0.18 230	0.17 181	0.11 92	0.13 210	0.25 262	0.15 197	0.07 120	0.23 608	0.06 53	0.08 302	0.06 94	0.57 687

MSCF	0.20 266	0.14 291	0.31 148	0.40 660	0.29 634	0.17 138	0.15 163	0.29 215	0.22 172	0.17 207	0.16 161	0.11 92	0.13 210	0.24 241	0.15 197	0.07 120	0.23 608	0.06 53	0.08 302	0.07 179	0.57 687

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 53	0.15 327	0.21 42	0.27 529	0.09 22	0.15 59	0.13 82	0.23 103	0.21 158	0.12 75	0.11 50	0.10 51	0.13 210	0.22 202	0.13 105	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.07 36

fffy	0.15 140	0.14 291	0.31 148	0.21 221	0.14 295	0.19 197	0.18 324	0.24 125	0.19 117	0.13 111	0.17 181	0.15 206	0.13 210	0.25 262	0.15 197	0.06 44	0.08 261	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.15 419

trnet	0.14 101	0.09 56	0.26 98	0.15 5	0.07 1	0.21 271	0.12 44	0.25 148	0.26 253	0.16 184	0.21 245	0.15 206	0.13 210	0.19 118	0.14 154	0.09 376	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.06 14

MoCha-V2	0.18 205	0.12 197	0.40 230	0.30 586	0.24 600	0.16 100	0.15 163	0.28 195	0.19 117	0.16 184	0.16 161	0.13 154	0.13 210	0.30 363	0.13 105	0.06 44	0.28 647	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.25 565

MyStereo07	0.18 205	0.15 327	0.44 270	0.22 290	0.16 408	0.25 372	0.22 474	0.31 258	0.26 253	0.22 280	0.13 90	0.12 131	0.13 210	0.33 399	0.14 154	0.07 120	0.13 443	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264

AE-Stereo	0.21 307	0.12 197	0.50 353	0.25 451	0.15 364	0.24 351	0.18 324	0.40 376	0.34 379	0.19 237	0.26 302	0.21 304	0.13 210	0.22 202	0.16 229	0.07 120	0.26 638	0.09 362	0.10 470	0.07 179	0.31 609

MIM_Stereo	0.20 266	0.17 406	0.55 429	0.20 174	0.21 551	0.17 138	0.14 115	0.37 334	0.27 271	0.28 350	0.35 417	0.23 328	0.13 210	0.28 323	0.16 229	0.06 44	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.15 419

GCAP-Stereo	0.18 205	0.21 483	0.47 300	0.23 353	0.18 471	0.21 271	0.10 10	0.28 195	0.24 210	0.20 250	0.22 259	0.15 206	0.13 210	0.21 172	0.16 229	0.07 120	0.19 562	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.09 137

MC-Stereo	0.18 205	0.10 95	0.36 195	0.28 557	0.14 295	0.18 170	0.15 163	0.24 125	0.20 131	0.21 260	0.24 283	0.16 220	0.13 210	0.25 262	0.14 154	0.07 120	0.17 536	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.30 605

test_4	0.19 234	0.16 370	0.39 215	0.24 408	0.13 250	0.19 197	0.21 439	0.27 179	0.24 210	0.24 301	0.47 559	0.22 312	0.13 210	0.27 299	0.18 291	0.06 44	0.06 97	0.09 362	0.09 408	0.07 179	0.06 14

test-3	0.18 205	0.10 95	0.48 315	0.23 353	0.14 295	0.18 170	0.16 218	0.32 267	0.29 305	0.26 324	0.17 181	0.22 312	0.13 210	0.26 284	0.19 327	0.06 44	0.14 462	0.08 260	0.08 302	0.06 94	0.10 211

test_1	0.18 205	0.10 95	0.48 315	0.23 353	0.14 295	0.18 170	0.16 218	0.32 267	0.29 305	0.26 324	0.17 181	0.22 312	0.13 210	0.26 284	0.19 327	0.06 44	0.14 462	0.08 260	0.08 302	0.06 94	0.10 211

test_3	0.20 266	0.12 197	0.49 332	0.26 492	0.14 295	0.22 304	0.25 543	0.34 293	0.33 367	0.25 314	0.18 201	0.23 328	0.13 210	0.25 262	0.20 355	0.06 44	0.14 462	0.09 362	0.10 470	0.07 179	0.10 211

TRStereo	0.22 335	0.21 483	0.62 493	0.40 660	0.19 506	0.22 304	0.16 218	0.58 593	0.30 323	0.21 260	0.21 245	0.22 312	0.13 210	0.27 299	0.14 154	0.09 376	0.09 307	0.09 362	0.11 508	0.06 94	0.19 482

CREStereo	0.14 101	0.09 56	0.27 115	0.14 2	0.08 12	0.22 304	0.15 163	0.26 164	0.26 253	0.16 184	0.21 245	0.14 185	0.13 210	0.19 118	0.14 154	0.09 376	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 179	0.06 14
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
over v1	0.12 30	0.17 406	0.23 65	0.19 124	0.07 1	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.11 6	0.10 27	0.09 15	0.11 92	0.14 241	0.18 94	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.06 14

aanet-new-14k	0.13 53	0.13 241	0.33 172	0.21 221	0.09 22	0.13 33	0.13 82	0.26 164	0.23 190	0.12 75	0.15 147	0.09 27	0.14 241	0.15 31	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.11 264

Foundation-i1c-attn	0.15 140	0.07 2	0.20 26	0.18 71	0.11 128	0.15 59	0.15 163	0.26 164	0.29 305	0.15 165	0.16 161	0.17 236	0.14 241	0.19 118	0.15 197	0.07 120	0.22 595	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.26 579

Selective-IGEV-i16pc	0.33 551	0.12 197	1.65 691	0.21 221	0.14 295	0.74 670	0.30 596	0.46 452	0.44 507	0.21 260	0.32 376	0.26 382	0.14 241	0.71 604	0.19 327	0.15 598	0.10 354	0.08 260	0.09 408	0.11 477	0.12 322

NLMM1	0.21 307	0.13 241	0.21 42	0.23 353	0.18 471	0.24 351	0.20 411	0.65 648	0.69 652	0.18 230	0.18 201	0.13 154	0.14 241	0.25 262	0.19 327	0.08 273	0.09 307	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.10 211

BridgeDepth	0.11 11	0.11 145	0.22 57	0.19 124	0.07 1	0.16 100	0.12 44	0.18 31	0.13 18	0.08 2	0.09 15	0.14 185	0.14 241	0.15 31	0.11 14	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FE-Mocha	0.18 205	0.11 145	0.40 230	0.26 492	0.14 295	0.19 197	0.14 115	0.36 317	0.24 210	0.24 301	0.24 283	0.23 328	0.14 241	0.27 299	0.19 327	0.08 273	0.08 261	0.08 260	0.08 302	0.07 179	0.08 82

IGEV-FE	0.23 369	0.11 145	0.82 578	0.21 221	0.23 583	0.20 240	0.19 371	0.38 343	0.23 190	0.34 474	0.22 259	0.29 413	0.14 241	0.24 241	0.20 355	0.07 120	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.35 631

FlowAnything_test	0.15 140	0.12 197	0.23 65	0.21 221	0.12 186	0.18 170	0.16 218	0.25 148	0.17 67	0.15 165	0.13 90	0.15 206	0.14 241	0.19 118	0.17 260	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.12 551	0.08 254	0.10 211

MM-Stereo_test1	0.20 266	0.13 241	0.45 276	0.24 408	0.12 186	0.20 240	0.21 439	0.36 317	0.32 348	0.23 291	0.22 259	0.15 206	0.14 241	0.28 323	0.16 229	0.07 120	0.24 624	0.08 260	0.07 210	0.09 356	0.21 514

rvit_stereo_0081_aga	0.17 193	0.17 406	0.40 230	0.21 221	0.14 295	0.20 240	0.17 263	0.24 125	0.26 253	0.18 230	0.21 245	0.20 287	0.14 241	0.20 148	0.15 197	0.12 533	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.10 422	0.08 82

rvit_stereo_0080	0.16 171	0.17 406	0.35 188	0.19 124	0.13 250	0.14 41	0.20 411	0.29 215	0.26 253	0.16 184	0.17 181	0.19 265	0.14 241	0.19 118	0.16 229	0.11 493	0.08 261	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.08 82

whm_eth	0.16 171	0.17 406	0.35 188	0.19 124	0.13 250	0.14 41	0.20 411	0.29 215	0.26 253	0.16 184	0.17 181	0.19 265	0.14 241	0.19 118	0.16 229	0.11 493	0.08 261	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.08 82

IGEV_Zeroshot_test	0.23 369	0.11 145	0.82 578	0.21 221	0.23 583	0.20 240	0.19 371	0.38 343	0.23 190	0.34 474	0.22 259	0.29 413	0.14 241	0.24 241	0.20 355	0.07 120	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.35 631

RAFT-Test	0.19 234	0.11 145	0.41 241	0.26 492	0.21 551	0.26 393	0.17 263	0.37 334	0.26 253	0.24 301	0.29 335	0.32 454	0.14 241	0.22 202	0.15 197	0.07 120	0.08 261	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.07 36

LoS	0.15 140	0.09 56	0.34 177	0.17 39	0.09 22	0.22 304	0.14 115	0.27 179	0.27 271	0.15 165	0.18 201	0.19 265	0.14 241	0.23 226	0.14 154	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.06 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AnonymousM	0.19 234	0.20 469	0.30 138	0.18 71	0.10 79	0.19 197	0.17 263	0.32 267	0.27 271	0.27 336	0.21 245	0.18 251	0.14 241	0.21 172	0.16 229	0.09 376	0.08 261	0.38 685	0.15 614	0.06 94	0.08 82

test-1	0.20 266	0.12 197	0.49 332	0.23 353	0.23 583	0.22 304	0.23 503	0.36 317	0.29 305	0.21 260	0.25 293	0.24 349	0.14 241	0.18 94	0.22 404	0.07 120	0.14 462	0.08 260	0.07 210	0.06 94	0.14 400

sCroCo_RVC	0.19 234	0.15 327	0.60 482	0.27 529	0.18 471	0.23 328	0.16 218	0.28 195	0.24 210	0.14 139	0.22 259	0.17 236	0.14 241	0.22 202	0.16 229	0.11 493	0.11 391	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.10 211

PMTNet	0.16 171	0.09 56	0.31 148	0.15 5	0.09 22	0.23 328	0.15 163	0.26 164	0.24 210	0.17 207	0.21 245	0.16 220	0.14 241	0.23 226	0.14 154	0.29 675	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 179	0.07 36

R-Stereo Train	0.19 234	0.10 95	0.49 332	0.22 290	0.12 186	0.23 328	0.18 324	0.43 413	0.20 131	0.31 415	0.45 540	0.20 287	0.14 241	0.18 94	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.07 36

RAFT-Stereo	0.19 234	0.10 95	0.49 332	0.22 290	0.12 186	0.23 328	0.18 324	0.43 413	0.20 131	0.31 415	0.45 540	0.20 287	0.14 241	0.18 94	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.07 36
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Weightmod	0.19 234	0.19 453	0.34 177	0.21 221	0.18 471	0.24 351	0.17 263	0.27 179	0.22 172	0.19 237	0.30 351	0.19 265	0.15 263	0.29 346	0.20 355	0.12 533	0.11 391	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.17 457

HLf8	0.21 307	0.23 522	0.69 525	0.15 5	0.12 186	0.24 351	0.14 115	0.42 402	0.32 348	0.20 250	0.26 302	0.18 251	0.15 263	0.35 421	0.18 291	0.10 448	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.10 211

TestStereo_HLe17	0.21 307	0.24 535	0.77 561	0.17 39	0.11 128	0.22 304	0.17 263	0.42 402	0.31 335	0.20 250	0.25 293	0.18 251	0.15 263	0.39 448	0.18 291	0.08 273	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.08 82

NLSM1	0.18 205	0.12 197	0.21 42	0.21 221	0.18 471	0.25 372	0.17 263	0.51 506	0.43 494	0.17 207	0.21 245	0.13 154	0.15 263	0.22 202	0.18 291	0.08 273	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.07 179	0.07 36

DA	0.21 307	0.11 145	0.33 172	0.28 557	0.23 583	0.30 459	0.16 218	0.29 215	0.27 271	0.15 165	0.22 259	0.17 236	0.15 263	0.26 284	0.15 197	0.07 120	0.28 647	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.56 684

GGEV	0.21 307	0.11 145	0.33 172	0.28 557	0.23 583	0.30 459	0.16 218	0.29 215	0.27 271	0.15 165	0.22 259	0.17 236	0.15 263	0.26 284	0.15 197	0.07 120	0.28 647	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.56 684

DilatedVolume-Stereo	0.15 140	0.09 56	0.26 98	0.18 71	0.10 79	0.21 271	0.14 115	0.24 125	0.22 172	0.22 280	0.21 245	0.16 220	0.15 263	0.24 241	0.17 260	0.07 120	0.07 194	0.06 53	0.06 110	0.05 4	0.08 82

xyz-stereo-finetune	0.17 193	0.17 406	0.29 128	0.17 39	0.08 12	0.24 351	0.21 439	0.30 235	0.32 348	0.19 237	0.22 259	0.19 265	0.15 263	0.30 363	0.22 404	0.06 44	0.06 97	0.08 260	0.06 110	0.06 94	0.07 36

rvit_stereo_0081	0.16 171	0.13 241	0.30 138	0.21 221	0.12 186	0.17 138	0.17 263	0.24 125	0.34 379	0.17 207	0.19 213	0.18 251	0.15 263	0.20 148	0.17 260	0.11 493	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.09 356	0.07 36

rvit_stereo_0082	0.16 171	0.13 241	0.30 138	0.21 221	0.12 186	0.17 138	0.17 263	0.24 125	0.34 379	0.17 207	0.19 213	0.18 251	0.15 263	0.20 148	0.17 260	0.11 493	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.09 356	0.07 36

EKT-Stereo	0.39 587	0.13 241	0.53 405	0.42 670	3.94 729	0.22 304	0.17 263	0.38 343	0.30 323	0.21 260	0.20 225	0.23 328	0.15 263	0.30 363	0.18 291	0.10 448	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.09 356	0.12 322

anonymousdsp2	0.23 369	0.11 145	0.42 251	0.26 492	0.24 600	0.25 372	0.17 263	0.43 413	0.37 423	0.30 398	0.23 273	0.24 349	0.15 263	0.32 389	0.17 260	0.07 120	0.28 647	0.07 159	0.05 36	0.08 254	0.44 663

CIPLG	0.23 369	0.28 577	0.75 551	0.24 408	0.16 408	0.25 372	0.20 411	0.38 343	0.33 367	0.32 440	0.34 409	0.23 328	0.15 263	0.27 299	0.22 404	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

IPLGR_C	0.23 369	0.29 581	0.81 574	0.24 408	0.16 408	0.24 351	0.20 411	0.38 343	0.33 367	0.32 440	0.33 398	0.23 328	0.15 263	0.26 284	0.22 404	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

ACRE	0.23 369	0.27 569	0.83 584	0.24 408	0.15 364	0.24 351	0.20 411	0.38 343	0.32 348	0.32 440	0.33 398	0.23 328	0.15 263	0.26 284	0.22 404	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

Pruner-Stereo	0.20 266	0.12 197	0.49 332	0.29 575	0.12 186	0.19 197	0.17 263	0.32 267	0.31 335	0.33 453	0.32 376	0.25 362	0.15 263	0.25 262	0.22 404	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.10 211

cross-raft	0.18 205	0.12 197	0.40 230	0.27 529	0.16 408	0.20 240	0.24 528	0.34 293	0.24 210	0.23 291	0.28 326	0.29 413	0.15 263	0.19 118	0.16 229	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.07 36

raft+_RVC	0.21 307	0.21 483	0.46 292	0.22 290	0.35 658	0.21 271	0.16 218	0.39 365	0.35 392	0.22 280	0.28 326	0.20 287	0.15 263	0.25 262	0.20 355	0.08 273	0.16 508	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.12 322

RALCasStereoNet	0.22 335	0.22 503	0.48 315	0.23 353	0.23 583	0.22 304	0.18 324	0.32 267	0.27 271	0.22 280	0.30 351	0.22 312	0.15 263	0.29 346	0.20 355	0.08 273	0.22 595	0.07 159	0.06 110	0.10 422	0.25 565

RALAANet	0.21 307	0.24 535	0.53 405	0.23 353	0.14 295	0.22 304	0.13 82	0.38 343	0.30 323	0.29 375	0.26 302	0.25 362	0.15 263	0.28 323	0.20 355	0.08 273	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.10 422	0.07 36

CFNet-RSSM	0.18 205	0.10 95	0.45 276	0.20 174	0.12 186	0.20 240	0.16 218	0.40 376	0.31 335	0.23 291	0.21 245	0.26 382	0.15 263	0.21 172	0.14 154	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.06 14

Gwc-CoAtRS	0.17 193	0.10 95	0.41 241	0.20 174	0.12 186	0.20 240	0.15 163	0.34 293	0.29 305	0.23 291	0.23 273	0.27 387	0.15 263	0.21 172	0.14 154	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.07 36

S0	0.21 307	0.21 483	0.34 177	0.24 408	0.19 506	0.34 524	0.26 555	0.30 235	0.22 172	0.22 280	0.26 302	0.20 287	0.16 285	0.21 172	0.18 291	0.12 533	0.11 391	0.14 590	0.15 614	0.10 422	0.33 622

ManiGeoR	0.20 266	0.22 503	0.70 532	0.16 13	0.12 186	0.22 304	0.14 115	0.41 395	0.28 282	0.19 237	0.24 283	0.19 265	0.16 285	0.35 421	0.20 355	0.08 273	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.09 137

HLf10	0.20 266	0.22 503	0.70 532	0.16 13	0.12 186	0.22 304	0.14 115	0.41 395	0.28 282	0.19 237	0.24 283	0.19 265	0.16 285	0.35 421	0.20 355	0.08 273	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.09 137

GGDA	0.19 234	0.20 469	0.53 405	0.18 71	0.10 79	0.21 271	0.16 218	0.35 302	0.32 348	0.22 280	0.29 335	0.19 265	0.16 285	0.38 443	0.18 291	0.08 273	0.05 6	0.06 53	0.06 110	0.08 254	0.09 137

aanet-new	0.14 101	0.13 241	0.39 215	0.21 221	0.14 295	0.20 240	0.15 163	0.25 148	0.18 90	0.12 75	0.14 127	0.10 51	0.16 285	0.19 118	0.11 14	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.13 359

Hybrid-DGEV-03	0.21 307	0.20 469	0.43 259	0.23 353	0.12 186	0.27 400	0.16 218	0.33 286	0.28 282	0.33 453	0.58 613	0.23 328	0.16 285	0.24 241	0.19 327	0.07 120	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.08 254	0.10 211

WQFJX1	0.20 266	0.12 197	0.21 42	0.23 353	0.17 441	0.24 351	0.19 371	0.63 636	0.56 614	0.17 207	0.16 161	0.14 185	0.16 285	0.27 299	0.18 291	0.08 273	0.09 307	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

WQFJX	0.19 234	0.12 197	0.21 42	0.22 290	0.18 471	0.25 372	0.18 324	0.57 579	0.49 570	0.17 207	0.17 181	0.14 185	0.16 285	0.24 241	0.19 327	0.08 273	0.08 261	0.08 260	0.06 110	0.08 254	0.11 264

NLCSM	0.20 266	0.15 327	0.23 65	0.24 408	0.19 506	0.24 351	0.22 474	0.45 443	0.44 507	0.20 250	0.18 201	0.14 185	0.16 285	0.47 484	0.20 355	0.09 376	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.09 356	0.10 211

water-stereo	0.15 140	0.11 145	0.32 162	0.19 124	0.10 79	0.17 138	0.14 115	0.26 164	0.20 131	0.18 230	0.23 273	0.16 220	0.16 285	0.14 13	0.14 154	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.11 264

castereo	0.14 101	0.11 145	0.22 57	0.19 124	0.10 79	0.20 240	0.19 371	0.32 267	0.28 282	0.13 111	0.18 201	0.16 220	0.16 285	0.16 53	0.14 154	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.07 36

tt1	0.22 335	0.16 370	0.49 332	0.26 492	0.15 364	0.31 481	0.19 371	0.38 343	0.46 532	0.21 260	0.19 213	0.13 154	0.16 285	0.28 323	0.12 44	0.08 273	0.28 647	0.08 260	0.06 110	0.08 254	0.37 643

StereoVision	0.23 369	0.23 522	0.55 429	0.27 529	0.17 441	0.23 328	0.22 474	0.40 376	0.32 348	0.21 260	0.51 576	0.22 312	0.16 285	0.29 346	0.19 327	0.11 493	0.12 422	0.13 566	0.13 583	0.10 422	0.08 82

AEACV	0.20 266	0.09 56	0.32 162	0.39 655	0.34 655	0.21 271	0.16 218	0.30 235	0.18 90	0.17 207	0.17 181	0.13 154	0.16 285	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.29 663	0.07 159	0.09 408	0.07 179	0.37 643

Any-RAFT	0.18 205	0.09 56	0.33 172	0.19 124	0.10 79	0.29 444	0.16 218	0.44 434	0.32 348	0.25 314	0.27 318	0.29 413	0.16 285	0.23 226	0.13 105	0.08 273	0.07 194	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.07 36

DCRE	0.24 401	0.15 327	0.45 276	0.26 492	0.26 618	0.23 328	0.21 439	0.37 334	0.29 305	0.23 291	0.81 663	0.23 328	0.16 285	0.24 241	0.18 291	0.07 120	0.14 462	0.07 159	0.08 302	0.07 179	0.25 565

knoymous	0.18 205	0.10 95	0.35 188	0.17 39	0.11 128	0.21 271	0.17 263	0.33 286	0.24 210	0.24 301	0.28 326	0.27 387	0.16 285	0.24 241	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.06 110	0.09 356	0.10 211

DisPM	0.20 266	0.11 145	0.52 394	0.24 408	0.13 250	0.18 170	0.19 371	0.30 235	0.31 335	0.33 453	0.34 409	0.23 328	0.16 285	0.34 414	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.12 322

PFNet+	0.21 307	0.11 145	0.54 419	0.22 290	0.12 186	0.17 138	0.18 324	0.31 258	0.36 408	0.33 453	0.32 376	0.24 349	0.16 285	0.33 399	0.18 291	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.10 470	0.08 254	0.12 322

PSM-softLoss	0.22 335	0.11 145	0.53 405	0.25 451	0.12 186	0.20 240	0.17 263	0.39 365	0.29 305	0.29 375	0.32 376	0.24 349	0.16 285	0.53 509	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.09 408	0.08 254	0.12 322

KMStereo	0.22 335	0.11 145	0.53 405	0.25 451	0.12 186	0.20 240	0.17 263	0.39 365	0.29 305	0.29 375	0.32 376	0.24 349	0.16 285	0.53 509	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.09 408	0.08 254	0.12 322

rafts_anoy	0.21 307	0.22 503	0.49 332	0.25 451	0.24 600	0.19 197	0.17 263	0.34 293	0.32 348	0.24 301	0.25 293	0.20 287	0.16 285	0.25 262	0.21 386	0.08 273	0.19 562	0.11 503	0.12 551	0.09 356	0.09 137

sAnonymous2	0.21 307	0.24 535	0.79 567	0.24 408	0.17 441	0.22 304	0.20 411	0.36 317	0.29 305	0.17 207	0.19 213	0.17 236	0.16 285	0.18 94	0.15 197	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.08 302	0.23 647	0.18 464

CroCo_RVC	0.21 307	0.24 535	0.79 567	0.24 408	0.17 441	0.22 304	0.20 411	0.36 317	0.29 305	0.17 207	0.19 213	0.17 236	0.16 285	0.18 94	0.15 197	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.08 302	0.23 647	0.18 464

GMStereo	0.21 307	0.30 587	0.57 450	0.21 221	0.12 186	0.24 351	0.18 324	0.30 235	0.41 471	0.26 324	0.24 283	0.17 236	0.16 285	0.25 262	0.19 327	0.10 448	0.07 194	0.08 260	0.08 302	0.11 477	0.09 137
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.29 512	0.11 145	0.38 206	0.22 290	0.18 471	0.33 508	1.66 724	0.53 525	0.27 271	0.27 336	0.50 573	0.17 236	0.16 285	0.25 262	0.25 451	0.07 120	0.07 194	0.07 159	0.11 508	0.07 179	0.10 211

Weightmod_eth	0.18 205	0.20 469	0.34 177	0.22 290	0.17 441	0.21 271	0.18 324	0.27 179	0.20 131	0.17 207	0.26 302	0.19 265	0.17 311	0.28 323	0.17 260	0.19 644	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.09 356	0.10 211

SE	0.17 193	0.22 503	0.32 162	0.22 290	0.12 186	0.23 328	0.16 218	0.30 235	0.21 158	0.20 250	0.28 326	0.15 206	0.17 311	0.17 74	0.17 260	0.10 448	0.06 97	0.09 362	0.09 408	0.12 524	0.12 322

SMOE	0.19 234	0.17 406	0.39 215	0.22 290	0.13 250	0.27 400	0.21 439	0.31 258	0.24 210	0.22 280	0.27 318	0.21 304	0.17 311	0.19 118	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.12 539	0.07 210	0.11 477	0.12 322

TestStereo_HL2	0.20 266	0.19 453	0.54 419	0.17 39	0.11 128	0.21 271	0.15 163	0.35 302	0.31 335	0.23 291	0.31 364	0.19 265	0.17 311	0.40 453	0.19 327	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.09 137

Selective-IGEV-i1	0.28 490	0.11 145	0.44 270	0.36 643	0.32 651	0.32 498	0.23 503	0.48 475	0.48 554	0.29 375	0.32 376	0.39 517	0.17 311	0.28 323	0.25 451	0.08 273	0.23 608	0.08 260	0.09 408	0.08 254	0.53 682

WQFJA1	0.19 234	0.12 197	0.20 26	0.22 290	0.18 471	0.25 372	0.19 371	0.55 559	0.55 607	0.16 184	0.17 181	0.15 206	0.17 311	0.20 148	0.20 355	0.07 120	0.09 307	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

NLMM	0.19 234	0.12 197	0.20 26	0.22 290	0.18 471	0.25 372	0.19 371	0.55 559	0.55 607	0.16 184	0.17 181	0.15 206	0.17 311	0.20 148	0.20 355	0.07 120	0.09 307	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

rvit_stereo_0083	0.17 193	0.13 241	0.29 128	0.21 221	0.13 250	0.17 138	0.17 263	0.23 103	0.36 408	0.16 184	0.22 259	0.19 265	0.17 311	0.21 172	0.17 260	0.11 493	0.10 354	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.08 82

rvit_stereo_ft	0.18 205	0.19 453	0.43 259	0.25 451	0.14 295	0.17 138	0.21 439	0.30 235	0.28 282	0.17 207	0.19 213	0.20 287	0.17 311	0.22 202	0.18 291	0.11 493	0.07 194	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.08 82

ACVNet-DCA	0.21 307	0.16 370	0.50 353	0.27 529	0.13 250	0.31 481	0.19 371	0.43 413	0.32 348	0.21 260	0.20 225	0.13 154	0.17 311	0.28 323	0.12 44	0.08 273	0.28 647	0.08 260	0.06 110	0.09 356	0.23 539

1test111	0.22 335	0.16 370	0.50 353	0.27 529	0.13 250	0.31 481	0.19 371	0.43 413	0.32 348	0.21 260	0.20 225	0.13 154	0.17 311	0.36 430	0.28 484	0.08 273	0.28 647	0.08 260	0.06 110	0.09 356	0.23 539

cc1	0.22 335	0.16 370	0.50 353	0.27 529	0.13 250	0.31 481	0.19 371	0.39 365	0.48 554	0.21 260	0.20 225	0.13 154	0.17 311	0.28 323	0.12 44	0.08 273	0.28 647	0.08 260	0.06 110	0.08 254	0.37 643

GMStereo_Zeroshot	0.25 427	0.22 503	0.51 374	0.27 529	0.14 295	0.28 419	0.15 163	0.40 376	0.36 408	0.37 524	0.43 515	0.40 522	0.17 311	0.35 421	0.21 386	0.12 533	0.07 194	0.13 566	0.07 210	0.17 597	0.10 211

plain	0.18 205	0.16 370	0.59 475	0.21 221	0.13 250	0.16 100	0.17 263	0.29 215	0.23 190	0.16 184	0.26 302	0.13 154	0.17 311	0.27 299	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.07 210	0.10 422	0.07 36

MIF-Stereo (partial)	0.18 205	0.13 241	0.50 353	0.22 290	0.15 364	0.16 100	0.13 82	0.29 215	0.26 253	0.17 207	0.26 302	0.16 220	0.17 311	0.25 262	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.08 82

LoS_RVC	0.14 101	0.11 145	0.32 162	0.18 71	0.16 408	0.20 240	0.18 324	0.21 73	0.18 90	0.14 139	0.20 225	0.12 131	0.17 311	0.17 74	0.14 154	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.14 400

RCA-Stereo	0.17 193	0.10 95	0.33 172	0.20 174	0.11 128	0.19 197	0.17 263	0.39 365	0.36 408	0.21 260	0.25 293	0.17 236	0.17 311	0.18 94	0.15 197	0.07 120	0.14 462	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.08 82

RAFT_CTSACE	0.23 369	0.21 483	0.57 450	0.26 492	0.15 364	0.22 304	0.23 503	0.34 293	0.30 323	0.34 474	0.51 576	0.31 443	0.17 311	0.33 399	0.15 197	0.06 44	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.07 36

RAFT+CT+SA	0.23 369	0.24 535	0.48 315	0.25 451	0.18 471	0.23 328	0.29 587	0.42 402	0.38 434	0.24 301	0.39 470	0.20 287	0.17 311	0.34 414	0.17 260	0.07 120	0.07 194	0.09 362	0.12 551	0.09 356	0.13 359

dd	0.23 369	0.32 599	0.55 429	0.23 353	0.12 186	0.27 400	0.21 439	0.32 267	0.45 520	0.30 398	0.29 335	0.25 362	0.17 311	0.31 378	0.26 463	0.13 557	0.07 194	0.10 445	0.08 302	0.12 524	0.09 137

IPLG	0.23 369	0.19 453	0.65 508	0.21 221	0.12 186	0.28 419	0.17 263	0.45 443	0.32 348	0.33 453	0.32 376	0.16 220	0.17 311	0.50 492	0.23 424	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.08 82

GMOStereo	0.20 266	0.17 406	0.45 276	0.23 353	0.18 471	0.21 271	0.27 565	0.28 195	0.28 282	0.31 415	0.32 376	0.28 400	0.17 311	0.16 53	0.13 105	0.07 120	0.23 608	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.07 36

error version	0.20 266	0.17 406	0.45 276	0.23 353	0.18 471	0.21 271	0.27 565	0.28 195	0.28 282	0.31 415	0.32 376	0.28 400	0.17 311	0.16 53	0.13 105	0.07 120	0.23 608	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.07 36

test-v	0.20 266	0.17 406	0.45 276	0.23 353	0.18 471	0.21 271	0.27 565	0.28 195	0.28 282	0.31 415	0.32 376	0.28 400	0.17 311	0.16 53	0.13 105	0.07 120	0.23 608	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.07 36

NF-Stereo	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.12 186	0.21 271	0.18 324	0.40 376	0.35 392	0.28 350	0.30 351	0.22 312	0.17 311	0.52 506	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.13 359

OCTAStereo	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.12 186	0.21 271	0.18 324	0.40 376	0.35 392	0.28 350	0.30 351	0.22 312	0.17 311	0.51 498	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.13 359

RE-Stereo	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.12 186	0.21 271	0.18 324	0.40 376	0.35 392	0.28 350	0.30 351	0.22 312	0.17 311	0.51 498	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.13 359

TVStereo	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.12 186	0.21 271	0.18 324	0.40 376	0.35 392	0.28 350	0.30 351	0.22 312	0.17 311	0.51 498	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.13 359

RAFT-345	0.22 335	0.11 145	0.55 429	0.22 290	0.12 186	0.20 240	0.16 218	0.27 179	0.28 282	0.27 336	0.65 639	0.20 287	0.17 311	0.55 520	0.22 404	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.06 94	0.07 36

CRE-IMP	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.23 353	0.11 128	0.24 351	0.17 263	0.31 258	0.24 210	0.27 336	0.26 302	0.24 349	0.17 311	0.24 241	0.19 327	0.09 376	0.05 6	0.10 445	0.07 210	0.10 422	0.10 211

test-2	0.20 266	0.17 406	0.45 276	0.23 353	0.18 471	0.21 271	0.27 565	0.28 195	0.28 282	0.31 415	0.32 376	0.28 400	0.17 311	0.16 53	0.13 105	0.07 120	0.23 608	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.07 36

raftrobust	0.19 234	0.19 453	0.42 251	0.23 353	0.24 600	0.19 197	0.13 82	0.33 286	0.28 282	0.26 324	0.20 225	0.19 265	0.17 311	0.23 226	0.17 260	0.08 273	0.10 354	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.09 137

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 266	0.23 522	0.49 332	0.21 221	0.16 408	0.19 197	0.17 263	0.35 302	0.32 348	0.26 324	0.33 398	0.20 287	0.17 311	0.21 172	0.17 260	0.06 44	0.10 354	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.11 264

AFF-stereo	0.20 266	0.24 535	0.49 332	0.22 290	0.11 128	0.18 170	0.18 324	0.35 302	0.29 305	0.25 314	0.36 432	0.25 362	0.17 311	0.25 262	0.17 260	0.06 44	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.11 264

DIP-Stereo	0.20 266	0.13 241	0.48 315	0.20 174	0.13 250	0.28 419	0.12 44	0.43 413	0.26 253	0.27 336	0.32 376	0.21 304	0.17 311	0.26 284	0.20 355	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.10 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HLF11	0.20 266	0.20 469	0.68 522	0.16 13	0.12 186	0.21 271	0.12 44	0.39 365	0.25 237	0.21 260	0.30 351	0.19 265	0.18 346	0.38 443	0.22 404	0.09 376	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.08 254	0.09 137

depthmonostereo	0.15 140	0.12 197	0.34 177	0.19 124	0.09 22	0.20 240	0.15 163	0.28 195	0.24 210	0.16 184	0.18 201	0.16 220	0.18 346	0.21 172	0.14 154	0.07 120	0.07 194	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.08 82

DFGA-Net	0.26 450	0.33 603	0.70 532	0.22 290	0.15 364	0.25 372	0.17 263	0.41 395	0.40 461	0.30 398	0.32 376	0.21 304	0.18 346	0.61 555	0.33 531	0.08 273	0.06 97	0.10 445	0.09 408	0.11 477	0.09 137

Reg-Stereo(zero)	0.18 205	0.08 23	0.39 215	0.19 124	0.19 506	0.24 351	0.18 324	0.29 215	0.29 305	0.24 301	0.21 245	0.24 349	0.18 346	0.22 202	0.21 386	0.07 120	0.11 391	0.06 53	0.07 210	0.06 94	0.11 264

rvit_0105_6	0.20 266	0.16 370	0.41 241	0.23 353	0.14 295	0.18 170	0.20 411	0.31 258	0.39 450	0.18 230	0.22 259	0.23 328	0.18 346	0.26 284	0.18 291	0.16 609	0.13 443	0.13 566	0.11 508	0.11 477	0.09 137

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 490	0.17 406	0.96 620	0.29 575	0.31 647	0.29 444	0.21 439	0.53 525	0.28 282	0.27 336	0.55 600	0.41 531	0.18 346	0.30 363	0.22 404	0.08 273	0.10 354	0.08 260	0.13 583	0.12 524	0.20 501

GCST	0.50 637	0.67 687	0.82 578	1.04 711	0.55 691	0.38 562	0.11 27	0.42 402	0.33 367	0.42 578	0.35 417	0.29 413	0.18 346	0.50 492	0.23 424	0.70 704	0.42 691	0.79 708	0.62 712	0.63 695	0.47 669

MyStereo06	0.23 369	0.15 327	0.74 547	0.22 290	0.14 295	0.25 372	0.22 474	0.43 413	0.25 237	0.36 507	0.24 283	0.34 472	0.18 346	0.24 241	0.20 355	0.07 120	0.12 422	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264

HH	0.22 335	0.12 197	0.55 429	0.32 611	0.16 408	0.27 400	0.18 324	0.36 317	0.25 237	0.20 250	0.26 302	0.34 472	0.18 346	0.33 399	0.15 197	0.07 120	0.16 508	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.31 609

HanStereo	0.22 335	0.12 197	0.55 429	0.32 611	0.16 408	0.27 400	0.18 324	0.36 317	0.25 237	0.20 250	0.26 302	0.34 472	0.18 346	0.33 399	0.15 197	0.07 120	0.16 508	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.31 609

Selective-RAFT	0.19 234	0.14 291	0.37 201	0.24 408	0.11 128	0.30 459	0.15 163	0.35 302	0.34 379	0.17 207	0.17 181	0.22 312	0.18 346	0.29 346	0.18 291	0.07 120	0.16 508	0.07 159	0.07 210	0.08 254	0.08 82

Patchmatch Stereo++	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.14 115	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.27 299	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.20 266	0.12 197	0.50 353	0.23 353	0.11 128	0.24 351	0.19 371	0.30 235	0.28 282	0.26 324	0.26 302	0.25 362	0.18 346	0.34 414	0.19 327	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.09 356	0.09 137

PSM-adaLoss	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.15 163	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.25 262	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

ROB_FTStereo_v2	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.15 163	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.25 262	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

ROB_FTStereo	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.13 82	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.25 262	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

HUI-Stereo	0.19 234	0.13 241	0.52 394	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.14 115	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.23 226	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

iGMRVC	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.15 163	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.27 299	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

RAFT-RH_RVC	0.26 450	0.13 241	0.57 450	0.22 290	0.12 186	0.25 372	0.14 115	0.27 179	0.29 305	0.38 533	1.14 687	0.23 328	0.18 346	0.58 534	0.24 436	0.07 120	0.06 97	0.10 445	0.07 210	0.06 94	0.08 82

iRAFT	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.14 115	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.27 299	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

RAFT-IKP	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.18 170	0.15 163	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.26 284	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

Anonymous3	0.24 401	0.19 453	0.76 555	0.27 529	0.18 471	0.41 579	0.24 528	0.45 443	0.36 408	0.23 291	0.27 318	0.20 287	0.18 346	0.28 323	0.19 327	0.12 533	0.11 391	0.10 445	0.10 470	0.11 477	0.13 359

s12784h	0.18 205	0.09 56	0.38 206	0.18 71	0.07 1	0.33 508	0.19 371	0.39 365	0.34 379	0.24 301	0.25 293	0.18 251	0.18 346	0.25 262	0.17 260	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.05 1

TestStereo-Hl	0.20 266	0.16 370	0.50 353	0.18 71	0.11 128	0.23 328	0.17 263	0.38 343	0.30 323	0.23 291	0.27 318	0.22 312	0.19 369	0.39 448	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.08 82

MyStereo8	0.25 427	0.20 469	0.69 525	0.24 408	0.17 441	0.31 481	0.16 218	0.50 494	0.32 348	0.29 375	0.38 452	0.25 362	0.19 369	0.33 399	0.29 498	0.08 273	0.20 577	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.16 436

Sa-1000	0.24 401	0.20 469	0.53 405	0.23 353	0.14 295	0.30 459	0.23 503	0.50 494	0.41 471	0.30 398	0.50 573	0.26 382	0.19 369	0.33 399	0.16 229	0.08 273	0.10 354	0.10 445	0.11 508	0.08 254	0.08 82

iRaft-Stereo_20w	0.29 512	0.11 145	0.86 595	0.33 623	0.24 600	0.32 498	0.26 555	0.60 614	0.26 253	0.41 572	0.21 245	0.28 400	0.19 369	0.32 389	0.24 436	0.07 120	0.31 670	0.07 159	0.09 408	0.08 254	0.47 669

IPLGR	0.22 335	0.14 291	0.75 551	0.21 221	0.11 128	0.25 372	0.18 324	0.44 434	0.38 434	0.29 375	0.28 326	0.21 304	0.19 369	0.37 440	0.19 327	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.07 36

TestStereo	0.22 335	0.24 535	0.48 315	0.25 451	0.11 128	0.22 304	0.22 474	0.32 267	0.31 335	0.24 301	0.34 409	0.23 328	0.19 369	0.62 566	0.19 327	0.08 273	0.07 194	0.10 445	0.07 210	0.11 477	0.07 36

TestStereo_HL3	0.23 369	0.18 433	1.11 644	0.17 39	0.11 128	0.24 351	0.16 218	0.36 317	0.21 158	0.27 336	0.39 470	0.23 328	0.20 375	0.41 458	0.15 197	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.09 137

IGEV_i1	0.26 450	0.12 197	0.57 450	0.25 451	0.24 600	0.32 498	0.20 411	0.45 443	0.37 423	0.35 493	0.30 351	0.35 485	0.20 375	0.39 448	0.23 424	0.08 273	0.26 638	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.37 643

rvit_0105_5	0.22 335	0.18 433	0.51 374	0.23 353	0.13 250	0.22 304	0.25 543	0.38 343	0.40 461	0.21 260	0.23 273	0.27 387	0.20 375	0.27 299	0.20 355	0.15 598	0.13 443	0.12 539	0.12 551	0.10 422	0.10 211

rvit_0105_4	0.21 307	0.17 406	0.49 332	0.23 353	0.14 295	0.20 240	0.23 503	0.35 302	0.40 461	0.19 237	0.24 283	0.25 362	0.20 375	0.28 323	0.18 291	0.16 609	0.13 443	0.12 539	0.11 508	0.11 477	0.10 211

H2IRNET	0.19 234	0.18 433	0.50 353	0.22 290	0.12 186	0.20 240	0.16 218	0.28 195	0.31 335	0.17 207	0.32 376	0.25 362	0.20 375	0.24 241	0.19 327	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.10 470	0.10 422	0.08 82

UDGNet	0.24 401	0.37 626	0.53 405	0.25 451	0.14 295	0.24 351	0.18 324	0.32 267	0.44 507	0.29 375	0.28 326	0.24 349	0.20 375	0.30 363	0.21 386	0.16 609	0.07 194	0.21 650	0.11 508	0.16 582	0.11 264

GwcNet-ADL	0.23 369	0.15 327	0.58 466	0.24 408	0.13 250	0.23 328	0.24 528	0.51 506	0.41 471	0.28 350	0.29 335	0.30 434	0.20 375	0.27 299	0.28 484	0.09 376	0.07 194	0.07 159	0.07 210	0.09 356	0.11 264

GANet-ADL	0.22 335	0.14 291	0.51 374	0.23 353	0.14 295	0.29 444	0.19 371	0.48 475	0.36 408	0.26 324	0.33 398	0.32 454	0.20 375	0.26 284	0.22 404	0.11 493	0.07 194	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.11 264

OMP-Stereo	0.24 401	0.16 370	0.48 315	0.30 586	0.13 250	0.21 271	0.16 218	0.38 343	0.35 392	0.34 474	0.30 351	0.33 464	0.20 375	0.70 598	0.24 436	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.08 254	0.07 36

PFNet	0.24 401	0.11 145	0.63 498	0.25 451	0.14 295	0.22 304	0.19 371	0.40 376	0.35 392	0.36 507	0.32 376	0.27 387	0.20 375	0.63 569	0.23 424	0.09 376	0.05 6	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.08 82

ARAFT	0.26 450	0.30 587	0.87 598	0.22 290	0.12 186	0.30 459	0.24 528	0.46 452	0.34 379	0.33 453	0.28 326	0.29 413	0.20 375	0.49 488	0.19 327	0.08 273	0.06 97	0.12 539	0.11 508	0.09 356	0.09 137

DN-CSS_ROB	0.24 401	0.33 603	0.69 525	0.25 451	0.14 295	0.26 393	0.13 82	0.42 402	0.35 392	0.30 398	0.42 501	0.22 312	0.20 375	0.34 414	0.22 404	0.07 120	0.06 97	0.11 503	0.11 508	0.11 477	0.09 137

S	0.23 369	0.18 433	0.38 206	0.24 408	0.22 567	0.32 498	0.22 474	0.32 267	0.28 282	0.26 324	0.31 364	0.20 287	0.21 387	0.19 118	0.19 327	0.13 557	0.09 307	0.15 609	0.16 625	0.11 477	0.35 631

Selective-IGEV-i16pb	0.39 587	0.14 291	2.10 703	0.21 221	0.15 364	0.68 664	0.31 606	0.60 614	0.60 629	0.25 314	0.44 525	0.32 454	0.21 387	0.79 631	0.26 463	0.14 582	0.10 354	0.09 362	0.10 470	0.12 524	0.14 400

DDVS	0.26 450	0.16 370	0.45 276	0.25 451	0.17 441	0.34 524	0.21 439	0.43 413	0.31 335	0.34 474	0.41 492	0.47 582	0.21 387	0.52 506	0.29 498	0.11 493	0.09 307	0.11 503	0.09 408	0.13 539	0.16 436

rvit_stereo_0075_2	0.25 427	0.18 433	0.65 508	0.27 529	0.22 567	0.22 304	0.15 163	0.41 395	0.36 408	0.27 336	0.37 443	0.29 413	0.21 387	0.29 346	0.20 355	0.17 623	0.12 422	0.19 643	0.12 551	0.14 562	0.14 400

TestStereo1	0.23 369	0.22 503	0.50 353	0.27 529	0.14 295	0.26 393	0.27 565	0.43 413	0.38 434	0.29 375	0.39 470	0.23 328	0.21 387	0.33 399	0.18 291	0.08 273	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.10 211

SA-5K	0.23 369	0.22 503	0.50 353	0.27 529	0.14 295	0.26 393	0.27 565	0.43 413	0.38 434	0.29 375	0.39 470	0.23 328	0.21 387	0.33 399	0.18 291	0.08 273	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.10 211

HHNet	0.23 369	0.12 197	0.66 513	0.19 124	0.18 471	0.20 240	0.20 411	0.36 317	0.32 348	0.33 453	0.59 618	0.19 265	0.21 387	0.24 241	0.31 512	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.08 254	0.12 322

GMM-Stereo	0.22 335	0.10 95	0.56 439	0.23 353	0.13 250	0.24 351	0.24 528	0.38 343	0.29 305	0.31 415	0.44 525	0.27 387	0.21 387	0.31 378	0.17 260	0.07 120	0.05 6	0.10 445	0.09 408	0.08 254	0.19 482

AdaStereo	0.25 427	0.17 406	0.47 300	0.25 451	0.13 250	0.33 508	0.17 263	0.57 579	0.43 494	0.34 474	0.38 452	0.35 485	0.21 387	0.32 389	0.24 436	0.14 582	0.06 97	0.13 566	0.09 408	0.11 477	0.09 137
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.
SME	0.24 401	0.30 587	0.50 353	0.23 353	0.11 128	0.37 555	0.17 263	0.39 365	0.31 335	0.26 324	0.29 335	0.19 265	0.22 396	0.55 520	0.27 475	0.10 448	0.08 261	0.10 445	0.10 470	0.11 477	0.10 211

LiteMatch	0.13 53	0.15 327	0.19 16	0.20 174	0.10 79	0.15 59	0.17 263	0.18 31	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 92	0.22 396	0.16 53	0.23 424	0.08 273	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.08 82

Lsterematch	0.20 266	0.15 327	0.44 270	0.20 174	0.10 79	0.22 304	0.17 263	0.27 179	0.34 379	0.28 350	0.37 443	0.24 349	0.22 396	0.25 262	0.23 424	0.08 273	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.08 82

MultiAttention	1.05 695	0.14 291	0.50 353	0.35 634	0.43 678	5.62 726	1.71 727	0.71 669	0.54 599	0.36 507	0.63 634	0.55 619	0.22 396	7.50 735	0.56 620	0.09 376	0.06 97	0.14 590	0.24 665	0.27 664	0.34 627

rvit_0105_3	0.24 401	0.21 483	0.57 450	0.25 451	0.15 364	0.24 351	0.28 581	0.40 376	0.43 494	0.25 314	0.26 302	0.29 413	0.22 396	0.29 346	0.21 386	0.15 598	0.13 443	0.14 590	0.15 614	0.10 422	0.10 211

UGAM	0.28 490	0.18 433	0.57 450	0.26 492	0.13 250	0.23 328	0.26 555	0.33 286	0.45 520	0.32 440	0.42 501	0.45 563	0.22 396	0.92 663	0.23 424	0.08 273	0.09 307	0.14 590	0.13 583	0.10 422	0.10 211

DCANet-4	0.20 266	0.11 145	0.58 466	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.39 365	0.42 483	0.29 375	0.31 364	0.17 236	0.22 396	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.09 137

BUS	0.24 401	0.13 241	0.36 195	0.25 451	0.14 295	0.44 597	0.17 263	0.59 603	0.36 408	0.34 474	0.35 417	0.31 443	0.22 396	0.27 299	0.22 404	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.10 470	0.09 356	0.10 211

NINENet	0.27 480	0.16 370	0.49 332	0.23 353	0.16 408	0.44 597	0.17 263	0.63 636	0.49 570	0.33 453	0.38 452	0.31 443	0.22 396	0.43 468	0.22 404	0.11 493	0.10 354	0.12 539	0.08 302	0.12 524	0.11 264

IIG-Stereo	0.24 401	0.16 370	0.47 300	0.29 575	0.12 186	0.23 328	0.14 115	0.40 376	0.33 367	0.35 493	0.37 443	0.33 464	0.22 396	0.70 598	0.26 463	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.08 254	0.07 36

RAFT	0.24 401	0.24 535	0.46 292	0.27 529	0.15 364	0.26 393	0.26 555	0.37 334	0.31 335	0.34 474	0.34 409	0.41 531	0.22 396	0.30 363	0.18 291	0.08 273	0.15 493	0.11 503	0.10 470	0.11 477	0.13 359

111	0.22 335	0.22 503	0.57 450	0.19 124	0.09 22	0.24 351	0.17 263	0.44 434	0.46 532	0.24 301	0.30 351	0.29 413	0.22 396	0.25 262	0.19 327	0.08 273	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.15 419

SFCPSM	0.23 369	0.12 197	0.51 374	0.21 221	0.14 295	0.34 524	0.22 474	0.57 579	0.41 471	0.29 375	0.32 376	0.23 328	0.22 396	0.28 323	0.20 355	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.10 470	0.09 356	0.09 137

HITNet	0.22 335	0.23 522	0.60 482	0.20 174	0.09 22	0.27 400	0.15 163	0.45 443	0.33 367	0.29 375	0.33 398	0.27 387	0.22 396	0.29 346	0.27 475	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.11 264
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
MLCV	0.25 427	0.23 522	0.59 475	0.22 290	0.09 22	0.30 459	0.18 324	0.40 376	0.38 434	0.38 533	0.44 525	0.31 443	0.22 396	0.44 472	0.32 522	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.08 82

G2L-ROB	0.25 427	0.21 483	0.56 439	0.19 124	0.12 186	0.28 419	0.21 439	0.48 475	0.34 379	0.35 493	0.31 364	0.41 531	0.23 411	0.51 498	0.31 512	0.09 376	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.12 322

xyz-stereo-finetune2	0.18 205	0.16 370	0.32 162	0.16 13	0.09 22	0.27 400	0.19 371	0.29 215	0.21 158	0.23 291	0.29 335	0.21 304	0.23 411	0.37 440	0.23 424	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.06 110	0.06 94	0.07 36

G2L-Stereo	0.27 480	0.23 522	0.61 489	0.22 290	0.14 295	0.25 372	0.19 371	0.48 475	0.37 423	0.33 453	0.38 452	0.40 522	0.23 411	0.61 555	0.33 531	0.11 493	0.09 307	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.11 264

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 450	0.15 327	0.96 620	0.21 221	0.25 614	0.30 459	0.21 439	0.54 541	0.28 282	0.25 314	0.29 335	0.46 572	0.23 411	0.28 323	0.20 355	0.08 273	0.10 354	0.08 260	0.12 551	0.11 477	0.17 457

MyStereo05	0.24 401	0.15 327	0.58 466	0.22 290	0.14 295	0.25 372	0.22 474	0.50 494	0.54 599	0.32 440	0.23 273	0.26 382	0.23 411	0.32 389	0.25 451	0.07 120	0.12 422	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264

MyStereo04	0.24 401	0.15 327	0.58 466	0.22 290	0.16 408	0.25 372	0.22 474	0.51 506	0.54 599	0.29 375	0.23 273	0.27 387	0.23 411	0.32 389	0.25 451	0.07 120	0.13 443	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264

CoDeX	0.24 401	0.13 241	0.48 315	0.22 290	0.14 295	0.29 444	0.21 439	0.55 559	0.42 483	0.29 375	0.36 432	0.28 400	0.23 411	0.48 486	0.20 355	0.09 376	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.08 82

11t1	0.21 307	0.12 197	0.45 276	0.20 174	0.15 364	0.27 400	0.17 263	0.37 334	0.28 282	0.27 336	0.25 293	0.24 349	0.23 411	0.28 323	0.25 451	0.09 376	0.19 562	0.07 159	0.07 210	0.09 356	0.23 539

CFNet_ucs	0.25 427	0.14 291	0.51 374	0.20 174	0.15 364	0.29 444	0.18 324	0.51 506	0.46 532	0.32 440	0.42 501	0.38 503	0.23 411	0.31 378	0.22 404	0.11 493	0.08 261	0.12 539	0.09 408	0.13 539	0.13 359

raft_robust	0.25 427	0.23 522	0.44 270	0.22 290	0.13 250	0.23 328	0.22 474	0.52 514	0.50 577	0.33 453	0.32 376	0.33 464	0.23 411	0.55 520	0.18 291	0.07 120	0.11 391	0.08 260	0.10 470	0.08 254	0.07 36

test_5	0.25 427	0.25 551	0.57 450	0.27 529	0.18 471	0.25 372	0.29 587	0.42 402	0.39 450	0.29 375	0.40 480	0.27 387	0.23 411	0.35 421	0.19 327	0.07 120	0.07 194	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.14 400

SA	0.24 401	0.22 503	0.55 429	0.23 353	0.14 295	0.25 372	0.23 503	0.48 475	0.42 483	0.28 350	0.44 525	0.23 328	0.23 411	0.34 414	0.17 260	0.07 120	0.09 307	0.11 503	0.11 508	0.08 254	0.09 137

iRaft-Stereo_5w	0.25 427	0.24 535	0.50 353	0.23 353	0.18 471	0.19 197	0.19 371	0.39 365	0.35 392	0.28 350	0.36 432	0.34 472	0.23 411	0.66 586	0.28 484	0.07 120	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.09 356	0.14 400

dad	0.30 526	0.38 633	0.60 482	0.22 290	0.14 295	0.32 498	0.21 439	0.35 302	0.51 583	0.45 602	0.45 540	0.46 572	0.23 411	0.41 458	0.27 475	0.21 650	0.11 391	0.20 648	0.11 508	0.15 574	0.11 264

RAFT_R40	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.13 250	0.18 170	0.18 324	0.32 267	0.31 335	0.33 453	0.33 398	0.30 434	0.23 411	0.55 520	0.19 327	0.08 273	0.05 6	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.07 36

CFNet_pseudo	0.23 369	0.14 291	0.48 315	0.20 174	0.13 250	0.27 400	0.17 263	0.46 452	0.45 520	0.30 398	0.37 443	0.38 503	0.23 411	0.30 363	0.22 404	0.09 376	0.06 97	0.11 503	0.08 302	0.11 477	0.11 264

HCRNet	0.25 427	0.27 569	0.42 251	0.34 628	0.17 441	0.27 400	0.18 324	0.45 443	0.37 423	0.31 415	0.35 417	0.32 454	0.23 411	0.44 472	0.21 386	0.13 557	0.08 261	0.13 566	0.11 508	0.11 477	0.09 137

DCANet	0.20 266	0.15 327	0.57 450	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.37 334	0.41 471	0.30 398	0.31 364	0.19 265	0.23 411	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.10 211

FENet	0.22 335	0.13 241	0.48 315	0.22 290	0.12 186	0.27 400	0.18 324	0.43 413	0.37 423	0.31 415	0.32 376	0.29 413	0.23 411	0.27 299	0.24 436	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264

ccs_rob	0.23 369	0.14 291	0.48 315	0.20 174	0.13 250	0.27 400	0.17 263	0.46 452	0.45 520	0.30 398	0.37 443	0.38 503	0.23 411	0.30 363	0.22 404	0.09 376	0.06 97	0.11 503	0.08 302	0.12 524	0.11 264

iResNet	0.25 427	0.22 503	0.62 493	0.26 492	0.11 128	0.31 481	0.23 503	0.46 452	0.45 520	0.34 474	0.43 515	0.27 387	0.23 411	0.36 430	0.37 556	0.08 273	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.10 211

fast-iter	0.21 307	0.16 370	0.50 353	0.18 71	0.15 364	0.17 138	0.16 218	0.35 302	0.22 172	0.38 533	0.38 452	0.36 491	0.24 432	0.29 346	0.22 404	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.09 408	0.09 356	0.08 82

CoSv	0.21 307	0.16 370	0.50 353	0.18 71	0.15 364	0.17 138	0.16 218	0.35 302	0.22 172	0.38 533	0.38 452	0.36 491	0.24 432	0.29 346	0.22 404	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.09 408	0.09 356	0.08 82

test_sample3	0.25 427	0.14 291	0.52 394	0.20 174	0.12 186	0.33 508	0.20 411	0.53 525	0.38 434	0.32 440	0.35 417	0.29 413	0.24 432	0.54 515	0.25 451	0.10 448	0.14 462	0.09 362	0.09 408	0.11 477	0.15 419

mmm	0.25 427	0.15 327	0.44 270	0.23 353	0.20 534	0.28 419	0.21 439	0.43 413	0.32 348	0.31 415	0.40 480	0.30 434	0.24 432	0.31 378	0.28 484	0.09 376	0.21 583	0.11 503	0.12 551	0.10 422	0.26 579

ffm	0.27 480	0.17 406	0.84 588	0.21 221	0.13 250	0.29 444	0.21 439	0.38 343	0.46 532	0.31 415	0.44 525	0.34 472	0.24 432	0.28 323	0.12 44	0.08 273	0.28 647	0.12 539	0.11 508	0.08 254	0.37 643

ff1	0.36 570	0.17 406	0.84 588	0.21 221	0.13 250	0.29 444	0.21 439	0.38 343	0.46 532	0.31 415	0.44 525	0.34 472	0.24 432	0.91 658	1.30 690	0.08 273	0.28 647	0.12 539	0.11 508	0.08 254	0.37 643

mmx	0.37 577	0.17 406	0.84 588	0.21 221	0.13 250	0.29 444	0.21 439	0.57 579	0.48 554	0.31 415	0.44 525	0.34 472	0.24 432	0.91 658	1.30 690	0.10 448	0.20 577	0.12 539	0.11 508	0.11 477	0.23 539

xxx	0.37 577	0.17 406	0.84 588	0.21 221	0.13 250	0.29 444	0.21 439	0.57 579	0.48 554	0.31 415	0.44 525	0.34 472	0.24 432	0.91 658	1.30 690	0.10 448	0.20 577	0.12 539	0.11 508	0.11 477	0.23 539

PCWNet_CMD	0.23 369	0.14 291	0.48 315	0.21 221	0.13 250	0.28 419	0.17 263	0.47 464	0.47 546	0.30 398	0.36 432	0.37 497	0.24 432	0.29 346	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.11 477	0.11 264

MIPNet	0.22 335	0.19 453	0.64 503	0.22 290	0.12 186	0.28 419	0.20 411	0.48 475	0.39 450	0.31 415	0.24 283	0.19 265	0.24 432	0.28 323	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.08 82

IRAFT_RVC	0.23 369	0.15 327	0.54 419	0.26 492	0.12 186	0.19 197	0.23 503	0.41 395	0.39 450	0.31 415	0.30 351	0.29 413	0.24 432	0.55 520	0.23 424	0.08 273	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.08 82

GES	0.23 369	0.14 291	0.54 419	0.21 221	0.14 295	0.28 419	0.19 371	0.51 506	0.35 392	0.31 415	0.36 432	0.25 362	0.24 432	0.30 363	0.23 424	0.11 493	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.12 322

MSMDNet	0.23 369	0.14 291	0.49 332	0.20 174	0.13 250	0.28 419	0.17 263	0.47 464	0.47 546	0.30 398	0.36 432	0.37 497	0.24 432	0.29 346	0.21 386	0.09 376	0.07 194	0.09 362	0.08 302	0.11 477	0.11 264

FACV-RUCA	0.22 335	0.15 327	0.38 206	0.24 408	0.23 583	0.26 393	0.19 371	0.41 395	0.35 392	0.26 324	0.32 376	0.22 312	0.25 445	0.24 241	0.19 327	0.10 448	0.07 194	0.15 609	0.08 302	0.16 582	0.14 400

test_sample6	0.27 480	0.15 327	0.50 353	0.22 290	0.12 186	0.30 459	0.22 474	0.54 541	0.39 450	0.34 474	0.44 525	0.29 413	0.25 445	0.58 534	0.26 463	0.11 493	0.14 462	0.10 445	0.10 470	0.11 477	0.16 436

test_sample5	0.26 450	0.14 291	0.51 374	0.21 221	0.12 186	0.31 481	0.21 439	0.53 525	0.38 434	0.33 453	0.43 515	0.29 413	0.25 445	0.56 527	0.24 436	0.10 448	0.14 462	0.10 445	0.10 470	0.11 477	0.16 436

test_sample4	0.26 450	0.14 291	0.53 405	0.21 221	0.12 186	0.32 498	0.21 439	0.53 525	0.38 434	0.33 453	0.38 452	0.28 400	0.25 445	0.54 515	0.25 451	0.10 448	0.14 462	0.10 445	0.09 408	0.11 477	0.16 436

test_sample2	0.23 369	0.12 197	0.39 215	0.20 174	0.11 128	0.28 419	0.22 474	0.45 443	0.33 367	0.27 336	0.34 409	0.30 434	0.25 445	0.46 480	0.23 424	0.09 376	0.15 493	0.09 362	0.08 302	0.10 422	0.19 482

xx1	0.23 369	0.16 370	0.50 353	0.27 529	0.13 250	0.31 481	0.19 371	0.39 365	0.48 554	0.21 260	0.20 225	0.28 400	0.25 445	0.28 323	0.12 44	0.08 273	0.28 647	0.10 445	0.11 508	0.09 356	0.23 539

DualNet	0.26 450	0.14 291	0.51 374	0.21 221	0.12 186	0.31 481	0.21 439	0.53 525	0.38 434	0.34 474	0.44 525	0.29 413	0.25 445	0.56 527	0.24 436	0.10 448	0.14 462	0.10 445	0.10 470	0.11 477	0.16 436

CASS	0.22 335	0.16 370	0.40 230	0.26 492	0.12 186	0.29 444	0.19 371	0.40 376	0.32 348	0.34 474	0.35 417	0.25 362	0.25 445	0.26 284	0.21 386	0.13 557	0.08 261	0.11 503	0.09 408	0.11 477	0.12 322
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.24 401	0.10 95	0.43 259	0.32 611	0.26 618	0.33 508	0.19 371	0.44 434	0.30 323	0.24 301	0.27 318	0.37 497	0.25 445	0.30 363	0.22 404	0.09 376	0.18 548	0.09 362	0.13 583	0.10 422	0.27 587

qqq	0.24 401	0.16 370	0.46 292	0.20 174	0.15 364	0.23 328	0.20 411	0.43 413	0.32 348	0.26 324	0.31 364	0.28 400	0.25 445	0.36 430	0.28 484	0.08 273	0.22 595	0.10 445	0.11 508	0.09 356	0.23 539

x	0.23 369	0.15 327	0.45 276	0.20 174	0.15 364	0.27 400	0.17 263	0.43 413	0.35 392	0.26 324	0.31 364	0.29 413	0.25 445	0.29 346	0.30 502	0.09 376	0.22 595	0.08 260	0.09 408	0.09 356	0.24 553

BSDual-CNN	0.24 401	0.13 241	0.36 195	0.25 451	0.14 295	0.35 540	0.22 474	0.59 603	0.36 408	0.34 474	0.35 417	0.38 503	0.25 445	0.27 299	0.28 484	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.10 470	0.09 356	0.10 211

psmg	0.24 401	0.13 241	0.36 195	0.21 221	0.14 295	0.35 540	0.23 503	0.54 541	0.36 408	0.36 507	0.38 452	0.38 503	0.25 445	0.27 299	0.28 484	0.10 448	0.08 261	0.10 445	0.10 470	0.09 356	0.09 137

SST-Stereo	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.14 295	0.19 197	0.17 263	0.32 267	0.26 253	0.34 474	0.33 398	0.29 413	0.25 445	0.56 527	0.18 291	0.08 273	0.05 6	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.07 36

ICVP	0.24 401	0.13 241	0.45 276	0.26 492	0.14 295	0.30 459	0.25 543	0.47 464	0.35 392	0.29 375	0.43 515	0.35 485	0.25 445	0.28 323	0.25 451	0.12 533	0.09 307	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.29 512	0.24 535	0.60 482	0.27 529	0.16 408	0.33 508	0.25 543	0.58 593	0.56 614	0.35 493	0.38 452	0.34 472	0.25 445	0.51 498	0.29 498	0.12 533	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.11 477	0.13 359

xxxx	0.39 587	0.14 291	0.47 300	0.20 174	0.16 408	0.38 562	0.20 411	0.61 624	0.43 494	0.30 398	0.44 525	0.38 503	0.25 445	0.50 492	2.41 721	0.11 493	0.21 583	0.09 362	0.10 470	0.10 422	0.26 579

CCAANet	0.26 450	0.18 433	0.56 439	0.22 290	0.15 364	0.29 444	0.17 263	0.52 514	0.39 450	0.27 336	0.49 569	0.32 454	0.25 445	0.63 569	0.33 531	0.08 273	0.06 97	0.10 445	0.10 470	0.08 254	0.11 264

DMCA	0.24 401	0.18 433	0.51 374	0.23 353	0.14 295	0.27 400	0.20 411	0.45 443	0.40 461	0.32 440	0.33 398	0.33 464	0.25 445	0.27 299	0.30 502	0.11 493	0.08 261	0.10 445	0.08 302	0.11 477	0.12 322

Hybrid-DGEV-2	0.23 369	0.20 469	0.53 405	0.24 408	0.13 250	0.28 419	0.15 163	0.50 494	0.45 520	0.28 350	0.26 302	0.25 362	0.26 464	0.29 346	0.20 355	0.07 120	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.07 179	0.10 211

G2L-Stereo_test	0.26 450	0.22 503	0.54 419	0.20 174	0.13 250	0.28 419	0.24 528	0.51 506	0.40 461	0.38 533	0.37 443	0.40 522	0.26 464	0.53 509	0.32 522	0.09 376	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.11 264

PAM	0.26 450	0.11 145	0.63 498	0.25 451	0.18 471	0.53 639	0.29 587	0.44 434	0.28 282	0.36 507	0.27 318	0.59 633	0.26 464	0.28 323	0.20 355	0.08 273	0.12 422	0.07 159	0.10 470	0.07 179	0.13 359

AASNet	0.29 512	0.27 569	0.67 516	0.26 492	0.18 471	0.34 524	0.21 439	0.64 642	0.49 570	0.36 507	0.41 492	0.32 454	0.26 464	0.33 399	0.39 562	0.12 533	0.09 307	0.10 445	0.08 302	0.14 562	0.12 322

KYRaft	0.23 369	0.11 145	0.43 259	0.23 353	0.12 186	0.23 328	0.23 503	0.37 334	0.26 253	0.35 493	0.53 591	0.34 472	0.26 464	0.29 346	0.16 229	0.07 120	0.05 6	0.09 362	0.10 470	0.08 254	0.30 605

ASMatch	0.23 369	0.11 145	0.55 429	0.25 451	0.14 295	0.19 197	0.16 218	0.32 267	0.30 323	0.28 350	0.68 645	0.28 400	0.26 464	0.50 492	0.22 404	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.06 94	0.11 264

BEATNet_4x	0.25 427	0.25 551	0.66 513	0.23 353	0.10 79	0.29 444	0.14 115	0.49 486	0.34 379	0.31 415	0.35 417	0.32 454	0.26 464	0.34 414	0.33 531	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.11 477	0.13 359

UCFNet_RVC	0.25 427	0.21 483	0.49 332	0.19 124	0.15 364	0.34 524	0.18 324	0.47 464	0.36 408	0.30 398	0.35 417	0.40 522	0.26 464	0.35 421	0.24 436	0.13 557	0.08 261	0.13 566	0.14 603	0.13 539	0.13 359

DeepPruner_ROB	0.28 490	0.25 551	0.64 503	0.22 290	0.16 408	0.30 459	0.21 439	0.54 541	0.33 367	0.36 507	0.38 452	0.38 503	0.26 464	0.45 478	0.28 484	0.15 598	0.11 391	0.11 503	0.11 508	0.14 562	0.14 400

FSD					0.41 673	0.28 419	0.27 565	0.32 267	0.30 323	0.27 336	0.27 318	0.29 413	0.27 473	0.35 421	0.28 484	0.23 654	0.49 698	0.27 662	0.26 674	0.26 658

coex_refinement	0.28 490	0.22 503	0.50 353	0.23 353	0.15 364	0.31 481	0.20 411	0.51 506	0.43 494	0.35 493	0.42 501	0.45 563	0.27 473	0.56 527	0.41 568	0.10 448	0.07 194	0.07 159	0.07 210	0.11 477	0.12 322

ISRNet	0.28 490	0.15 327	0.54 419	0.27 529	0.19 506	0.24 351	0.15 163	0.47 464	0.45 520	0.40 560	0.49 569	0.42 544	0.27 473	0.33 399	0.30 502	0.20 648	0.12 422	0.17 627	0.16 625	0.16 582	0.21 514

rvit_105_1	0.28 490	0.24 535	0.65 508	0.27 529	0.19 506	0.31 481	0.35 627	0.46 452	0.53 594	0.31 415	0.32 376	0.32 454	0.27 473	0.36 430	0.26 463	0.16 609	0.14 462	0.15 609	0.17 637	0.11 477	0.11 264

SMFormer	0.27 480	0.13 241	0.47 300	0.20 174	0.10 79	0.28 419	0.19 371	0.54 541	0.48 554	0.35 493	0.42 501	0.31 443	0.27 473	0.60 547	0.34 539	0.10 448	0.16 508	0.08 260	0.09 408	0.10 422	0.16 436

tta	0.27 480	0.13 241	0.47 300	0.20 174	0.10 79	0.28 419	0.19 371	0.54 541	0.48 554	0.35 493	0.42 501	0.31 443	0.27 473	0.60 547	0.34 539	0.10 448	0.16 508	0.08 260	0.09 408	0.08 254	0.13 359

qqq1	0.26 450	0.13 241	0.47 300	0.20 174	0.10 79	0.28 419	0.19 371	0.54 541	0.48 554	0.35 493	0.42 501	0.31 443	0.27 473	0.60 547	0.21 386	0.10 448	0.16 508	0.07 159	0.07 210	0.08 254	0.13 359

fff1	0.26 450	0.13 241	0.47 300	0.20 174	0.10 79	0.28 419	0.19 371	0.54 541	0.48 554	0.35 493	0.42 501	0.31 443	0.27 473	0.60 547	0.21 386	0.10 448	0.16 508	0.07 159	0.07 210	0.08 254	0.13 359

gwcnet-sp	0.25 427	0.16 370	0.70 532	0.23 353	0.14 295	0.34 524	0.22 474	0.46 452	0.41 471	0.37 524	0.35 417	0.27 387	0.27 473	0.36 430	0.26 463	0.09 376	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.10 211

scenet	0.25 427	0.16 370	0.70 532	0.23 353	0.14 295	0.34 524	0.22 474	0.46 452	0.41 471	0.37 524	0.35 417	0.27 387	0.27 473	0.36 430	0.26 463	0.09 376	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.10 211

anonymousa	0.26 450	0.13 241	0.56 439	0.29 575	0.30 639	0.31 481	0.20 411	0.38 343	0.36 408	0.33 453	0.51 576	0.41 531	0.27 473	0.25 262	0.24 436	0.08 273	0.18 548	0.09 362	0.18 642	0.08 254	0.17 457

ssnet	0.25 427	0.16 370	0.70 532	0.23 353	0.14 295	0.34 524	0.22 474	0.46 452	0.41 471	0.37 524	0.35 417	0.27 387	0.27 473	0.36 430	0.26 463	0.09 376	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.10 211

CSP-Net	0.28 490	0.17 406	0.41 241	0.22 290	0.14 295	0.44 597	0.24 528	0.52 514	0.42 483	0.42 578	0.44 525	0.42 544	0.27 473	0.66 586	0.30 502	0.12 533	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.10 211

test_xeample	0.39 587	0.14 291	0.46 292	0.19 124	0.16 408	0.34 524	0.22 474	0.59 603	0.43 494	0.33 453	0.47 559	0.30 434	0.27 473	0.60 547	2.44 722	0.10 448	0.21 583	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.25 565

cf-r	0.26 450	0.22 503	0.66 513	0.22 290	0.14 295	0.28 419	0.22 474	0.44 434	0.42 483	0.32 440	0.42 501	0.43 551	0.27 473	0.44 472	0.27 475	0.11 493	0.07 194	0.08 260	0.10 470	0.08 254	0.09 137

PSMNet-RSSM	0.26 450	0.21 483	0.50 353	0.21 221	0.14 295	0.25 372	0.21 439	0.50 494	0.38 434	0.31 415	0.45 540	0.40 522	0.27 473	0.53 509	0.24 436	0.12 533	0.08 261	0.11 503	0.13 583	0.10 422	0.10 211

CFNet-ft	0.26 450	0.21 483	0.51 374	0.19 124	0.16 408	0.31 481	0.21 439	0.40 376	0.37 423	0.29 375	0.40 480	0.46 572	0.27 473	0.49 488	0.28 484	0.12 533	0.07 194	0.12 539	0.11 508	0.12 524	0.11 264

FADNet-RVC-Resample	0.31 537	0.32 599	1.16 651	0.27 529	0.17 441	0.33 508	0.21 439	0.49 486	0.40 461	0.36 507	0.38 452	0.34 472	0.27 473	0.54 515	0.27 475	0.10 448	0.10 354	0.14 590	0.13 583	0.13 539	0.18 464

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 582	0.43 648	0.72 546	0.35 634	0.19 506	0.51 630	0.25 543	0.56 570	0.39 450	0.42 578	0.47 559	0.47 582	0.27 473	0.74 612	0.32 522	0.38 688	0.19 562	0.27 662	0.17 637	0.29 671	0.27 587

HSM-Net_RVC	0.28 490	0.12 197	0.48 315	0.19 124	0.11 128	0.35 540	0.21 439	0.64 642	0.44 507	0.40 560	0.43 515	0.50 598	0.27 473	0.75 617	0.25 451	0.08 273	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.29 512	0.29 581	0.57 450	0.23 353	0.14 295	0.34 524	0.15 163	0.53 525	0.46 532	0.31 415	0.40 480	0.38 503	0.27 473	0.76 623	0.28 484	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.11 508	0.11 477	0.09 137

CFNet_RVC	0.26 450	0.21 483	0.51 374	0.19 124	0.16 408	0.31 481	0.21 439	0.40 376	0.37 423	0.29 375	0.40 480	0.46 572	0.27 473	0.49 488	0.28 484	0.12 533	0.07 194	0.12 539	0.11 508	0.12 524	0.11 264

iResNetv2_ROB	0.29 512	0.37 626	0.92 611	0.24 408	0.13 250	0.30 459	0.19 371	0.55 559	0.51 583	0.39 551	0.46 552	0.39 517	0.27 473	0.36 430	0.30 502	0.09 376	0.06 97	0.07 159	0.05 36	0.13 539	0.11 264

PAM_32	0.26 450	0.10 95	0.63 498	0.24 408	0.19 506	0.51 630	0.26 555	0.43 413	0.30 323	0.32 440	0.28 326	0.60 639	0.28 496	0.29 346	0.20 355	0.08 273	0.14 462	0.08 260	0.10 470	0.07 179	0.15 419

ITSA-stereo	0.26 450	0.16 370	0.39 215	0.24 408	0.11 128	0.28 419	0.18 324	0.58 593	0.59 626	0.32 440	0.32 376	0.33 464	0.28 496	0.51 498	0.34 539	0.11 493	0.08 261	0.11 503	0.11 508	0.11 477	0.15 419

test_sample1	0.24 401	0.13 241	0.40 230	0.20 174	0.13 250	0.29 444	0.19 371	0.43 413	0.30 323	0.27 336	0.34 409	0.31 443	0.28 496	0.45 478	0.27 475	0.09 376	0.16 508	0.08 260	0.08 302	0.09 356	0.22 529

DispNO	0.29 512	0.24 535	0.83 584	0.23 353	0.17 441	0.25 372	0.22 474	0.47 464	0.42 483	0.33 453	0.39 470	0.38 503	0.28 496	0.78 627	0.35 546	0.09 376	0.07 194	0.10 445	0.10 470	0.09 356	0.09 137

SDNR	0.47 630	0.29 581	0.92 611	0.24 408	0.37 664	1.27 702	0.17 263	0.54 541	0.58 619	0.44 595	0.85 668	0.55 619	0.28 496	1.19 689	0.52 608	0.23 654	0.24 624	0.17 627	0.13 583	0.19 623	0.26 579

fff	0.20 266	0.15 327	0.57 450	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.38 343	0.46 532	0.29 375	0.31 364	0.18 251	0.28 496	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.09 137

hknet	0.26 450	0.15 327	0.49 332	0.25 451	0.16 408	0.35 540	0.22 474	0.59 603	0.40 461	0.34 474	0.35 417	0.43 551	0.28 496	0.38 443	0.26 463	0.09 376	0.07 194	0.11 503	0.10 470	0.09 356	0.10 211

PSMNet-ADL	0.26 450	0.16 370	0.39 215	0.27 529	0.14 295	0.32 498	0.22 474	0.45 443	0.37 423	0.28 350	0.34 409	0.41 531	0.28 496	0.61 555	0.32 522	0.11 493	0.10 354	0.09 362	0.11 508	0.10 422	0.13 359

DeepStereo_RVC	0.19 234	0.12 197	0.47 300	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.16 218	0.29 215	0.24 210	0.28 350	0.27 318	0.23 328	0.28 496	0.24 241	0.19 327	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.09 356	0.10 211

Prome-Stereo	0.22 335	0.10 95	0.43 259	0.24 408	0.13 250	0.23 328	0.23 503	0.37 334	0.27 271	0.33 453	0.58 613	0.24 349	0.28 496	0.30 363	0.16 229	0.07 120	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.20 501

ADLNet	0.30 526	0.19 453	0.59 475	0.23 353	0.19 506	0.34 524	0.23 503	0.56 570	0.44 507	0.43 589	0.41 492	0.43 551	0.28 496	0.56 527	0.36 550	0.11 493	0.08 261	0.11 503	0.11 508	0.11 477	0.15 419

csc	0.20 266	0.15 327	0.57 450	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.38 343	0.46 532	0.29 375	0.31 364	0.18 251	0.28 496	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.09 137

cscssc	0.20 266	0.15 327	0.57 450	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.38 343	0.46 532	0.29 375	0.31 364	0.18 251	0.28 496	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.09 137

222	0.45 619	0.14 291	0.43 259	0.19 124	0.15 364	0.36 547	0.20 411	0.60 614	0.43 494	0.37 524	0.45 540	0.30 434	0.28 496	0.59 542	3.72 727	0.11 493	0.19 562	0.08 260	0.09 408	0.09 356	0.27 587

ACVNet	0.24 401	0.18 433	0.51 374	0.18 71	0.15 364	0.27 400	0.23 503	0.40 376	0.45 520	0.29 375	0.41 492	0.38 503	0.28 496	0.28 323	0.35 546	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.10 422	0.09 137

acv_ft	0.26 450	0.18 433	0.56 439	0.24 408	0.19 506	0.34 524	0.21 439	0.47 464	0.45 520	0.39 551	0.41 492	0.38 503	0.28 496	0.28 323	0.36 550	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.11 477	0.09 137

GwcNet-RSSM	0.28 490	0.25 551	0.61 489	0.22 290	0.14 295	0.28 419	0.24 528	0.46 452	0.44 507	0.33 453	0.46 552	0.41 531	0.28 496	0.55 520	0.31 512	0.11 493	0.07 194	0.09 362	0.10 470	0.10 422	0.09 137

STTStereo	0.30 526	0.24 535	0.83 584	0.25 451	0.17 441	0.30 459	0.24 528	0.49 486	0.39 450	0.39 551	0.41 492	0.44 557	0.28 496	0.41 458	0.30 502	0.13 557	0.13 443	0.13 566	0.16 625	0.12 524	0.12 322

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 512	0.24 535	0.81 574	0.26 492	0.18 471	0.30 459	0.22 474	0.52 514	0.41 471	0.38 533	0.42 501	0.42 544	0.28 496	0.46 480	0.31 512	0.11 493	0.08 261	0.10 445	0.11 508	0.10 422	0.12 322
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.27 480	0.27 569	0.48 315	0.21 221	0.12 186	0.32 498	0.17 263	0.57 579	0.55 607	0.39 551	0.44 525	0.37 497	0.28 496	0.43 468	0.28 484	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.09 356	0.11 264

Select-FE	0.27 480	0.18 433	0.87 598	0.23 353	0.22 567	0.29 444	0.18 324	0.53 525	0.28 282	0.30 398	0.33 398	0.45 563	0.29 516	0.30 363	0.21 386	0.08 273	0.10 354	0.08 260	0.13 583	0.08 254	0.20 501

1111x	0.39 587	0.17 406	0.80 572	0.23 353	0.15 364	0.33 508	0.27 565	0.62 632	0.48 554	0.32 440	0.43 515	0.40 522	0.29 516	0.86 648	1.60 707	0.09 376	0.23 608	0.09 362	0.12 551	0.10 422	0.23 539

AACVNet	0.28 490	0.22 503	0.55 429	0.23 353	0.14 295	0.30 459	0.19 371	0.43 413	0.33 367	0.39 551	0.42 501	0.44 557	0.29 516	0.73 608	0.28 484	0.11 493	0.09 307	0.11 503	0.09 408	0.13 539	0.12 322

pcwnet_v2	0.32 544	0.16 370	1.22 662	0.23 353	0.19 506	0.32 498	0.19 371	0.61 624	0.61 632	0.37 524	0.45 540	0.35 485	0.29 516	0.37 440	0.26 463	0.14 582	0.11 391	0.12 539	0.11 508	0.14 562	0.18 464

UPFNet	0.27 480	0.15 327	0.47 300	0.25 451	0.20 534	0.37 555	0.27 565	0.50 494	0.40 461	0.36 507	0.38 452	0.37 497	0.29 516	0.40 453	0.34 539	0.10 448	0.10 354	0.10 445	0.10 470	0.10 422	0.08 82

FADNet_RVC	0.31 537	0.35 616	0.98 624	0.24 408	0.16 408	0.30 459	0.17 263	0.52 514	0.39 450	0.30 398	0.38 452	0.30 434	0.29 516	0.54 515	0.33 531	0.14 582	0.14 462	0.14 590	0.16 625	0.21 638	0.24 553

FADNet-RVC	0.34 560	0.43 648	0.97 622	0.25 451	0.20 534	0.33 508	0.20 411	0.51 506	0.42 483	0.34 474	0.40 480	0.41 531	0.29 516	0.65 580	0.36 550	0.14 582	0.14 462	0.14 590	0.15 614	0.19 623	0.20 501

TCMNet	0.34 560	0.28 577	0.81 574	0.29 575	0.30 639	0.40 574	0.28 581	0.53 525	0.49 570	0.38 533	0.46 552	0.40 522	0.30 523	0.61 555	0.42 572	0.14 582	0.13 443	0.15 609	0.14 603	0.18 613	0.19 482

YMNet	0.33 551	0.26 561	0.64 503	0.28 557	0.23 583	0.48 621	0.27 565	0.54 541	0.47 546	0.49 621	0.56 605	0.51 601	0.30 523	0.41 458	0.44 583	0.13 557	0.16 508	0.13 566	0.12 551	0.14 562	0.14 400

YMNet_1	0.33 551	0.26 561	0.64 503	0.28 557	0.23 583	0.48 621	0.27 565	0.54 541	0.47 546	0.49 621	0.56 605	0.51 601	0.30 523	0.41 458	0.44 583	0.13 557	0.16 508	0.13 566	0.12 551	0.14 562	0.14 400

DCVSM-stereo	0.25 427	0.14 291	0.53 405	0.21 221	0.14 295	0.27 400	0.14 115	0.35 302	0.35 392	0.42 578	0.33 398	0.46 572	0.30 523	0.31 378	0.27 475	0.11 493	0.10 354	0.12 539	0.10 470	0.12 524	0.15 419

GASNet	0.39 587	0.58 678	1.27 664	0.35 634	0.23 583	0.35 540	0.23 503	0.63 636	0.56 614	0.41 572	0.38 452	0.45 563	0.30 523	0.81 639	0.42 572	0.16 609	0.11 391	0.14 590	0.14 603	0.23 647	0.12 322

ssnet_v2	0.30 526	0.21 483	0.63 498	0.23 353	0.15 364	0.40 574	0.30 596	0.59 603	0.48 554	0.40 560	0.37 443	0.46 572	0.30 523	0.41 458	0.44 583	0.13 557	0.11 391	0.11 503	0.11 508	0.12 524	0.11 264

LCNet	0.22 335	0.12 197	0.42 251	0.26 492	0.12 186	0.23 328	0.19 371	0.36 317	0.28 282	0.28 350	0.35 417	0.26 382	0.30 523	0.35 421	0.17 260	0.07 120	0.05 6	0.09 362	0.10 470	0.13 539	0.22 529

AAGNet	0.34 560	0.12 197	0.53 405	0.26 492	0.16 408	0.20 240	0.19 371	0.31 258	0.29 305	0.35 493	0.35 417	0.27 387	0.30 523	0.44 472	2.56 723	0.08 273	0.05 6	0.10 445	0.07 210	0.09 356	0.07 36

LMCR-Stereo	0.28 490	0.22 503	0.56 439	0.29 575	0.14 295	0.37 555	0.23 503	0.57 579	0.36 408	0.40 560	0.40 480	0.29 413	0.30 523	0.41 458	0.38 558	0.11 493	0.07 194	0.09 362	0.07 210	0.13 539	0.10 211

ac_64	0.28 490	0.16 370	0.62 493	0.25 451	0.17 441	0.36 547	0.22 474	0.48 475	0.35 392	0.36 507	0.37 443	0.51 601	0.30 523	0.62 566	0.34 539	0.11 493	0.09 307	0.10 445	0.10 470	0.09 356	0.09 137

GANet-RSSM	0.26 450	0.19 453	0.54 419	0.21 221	0.14 295	0.27 400	0.22 474	0.47 464	0.34 379	0.30 398	0.40 480	0.41 531	0.30 523	0.59 542	0.25 451	0.11 493	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.10 211

DSFCA	0.29 512	0.18 433	0.48 315	0.21 221	0.17 441	0.39 568	0.32 613	0.49 486	0.44 507	0.44 595	0.38 452	0.40 522	0.30 523	0.53 509	0.38 558	0.12 533	0.10 354	0.10 445	0.11 508	0.11 477	0.11 264

TDLM	0.32 544	0.27 569	0.52 394	0.30 586	0.15 364	0.33 508	0.32 613	0.54 541	0.50 577	0.44 595	0.43 515	0.39 517	0.30 523	0.92 663	0.30 502	0.14 582	0.09 307	0.13 566	0.12 551	0.13 539	0.14 400

AANet_RVC	0.33 551	0.31 592	0.69 525	0.23 353	0.14 295	0.30 459	0.23 503	0.49 486	0.55 607	0.39 551	0.60 622	0.43 551	0.30 523	0.88 651	0.54 616	0.11 493	0.08 261	0.07 159	0.07 210	0.10 422	0.12 322

NVstereo2D	0.32 544	0.18 433	0.63 498	0.24 408	0.23 583	0.43 592	0.28 581	0.60 614	0.58 619	0.28 350	0.39 470	0.42 544	0.30 523	0.71 604	0.30 502	0.13 557	0.09 307	0.13 566	0.10 470	0.20 631	0.18 464

StereoDRNet-Refined	0.28 490	0.19 453	0.47 300	0.25 451	0.14 295	0.36 547	0.21 439	0.49 486	0.43 494	0.46 608	0.52 583	0.42 544	0.30 523	0.46 480	0.38 558	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.11 508	0.10 422	0.11 264
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.33 551	0.24 535	0.49 332	0.27 529	0.16 408	0.34 524	0.19 371	0.55 559	0.50 577	0.34 474	0.37 443	0.42 544	0.30 523	0.93 665	0.25 451	0.19 644	0.20 577	0.24 659	0.22 659	0.17 597	0.25 565

RT-IGEV	0.29 512	0.10 95	0.60 482	0.24 408	0.16 408	0.38 562	0.31 606	0.60 614	0.46 532	0.41 572	0.41 492	0.49 592	0.31 540	0.30 363	0.29 498	0.09 376	0.10 354	0.09 362	0.10 470	0.09 356	0.25 565

z-ln-s-r	0.35 567	0.30 587	1.02 629	0.23 353	0.14 295	0.30 459	0.26 555	0.46 452	0.55 607	0.33 453	0.61 630	0.39 517	0.31 540	0.80 635	0.77 651	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.08 302	0.11 477	0.10 211

xyz-stereo	1.43 706	0.11 145	17.43 744	0.18 71	0.08 12	4.86 724	0.18 324	0.31 258	0.35 392	0.37 524	2.75 724	0.41 531	0.31 540	0.58 534	0.33 531	0.07 120	0.05 6	0.09 362	0.06 110	0.06 94	0.06 14

ADStereo(finetuned)	0.21 307	0.15 327	0.59 475	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.37 334	0.41 471	0.30 398	0.31 364	0.19 265	0.31 540	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.10 211

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 551	0.25 551	0.82 578	0.22 290	0.17 441	0.46 608	0.28 581	0.53 525	0.53 594	0.43 589	0.57 610	0.44 557	0.31 540	0.50 492	0.48 597	0.10 448	0.06 97	0.08 260	0.06 110	0.11 477	0.12 322

DAS	0.28 490	0.13 241	0.49 332	0.24 408	0.18 471	0.30 459	0.24 528	0.48 475	0.48 554	0.42 578	0.45 540	0.34 472	0.31 540	0.76 623	0.24 436	0.09 376	0.07 194	0.09 362	0.07 210	0.10 422	0.11 264

SepStereo	0.27 480	0.13 241	0.49 332	0.24 408	0.18 471	0.30 459	0.24 528	0.48 475	0.48 554	0.42 578	0.45 540	0.34 472	0.31 540	0.64 575	0.24 436	0.09 376	0.07 194	0.09 362	0.07 210	0.10 422	0.11 264

ADLNet2	0.31 537	0.23 522	0.77 561	0.23 353	0.18 471	0.36 547	0.24 528	0.55 559	0.54 599	0.33 453	0.38 452	0.45 563	0.31 540	0.70 598	0.36 550	0.10 448	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.12 524	0.11 264

TransformOpticalFlow	0.24 401	0.14 291	0.57 450	0.24 408	0.11 128	0.21 271	0.19 371	0.43 413	0.34 379	0.30 398	0.43 515	0.36 491	0.31 540	0.61 555	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.06 94	0.08 82

RAFT + AFF	0.30 526	0.33 603	0.76 555	0.25 451	0.17 441	0.30 459	0.33 619	0.55 559	0.42 483	0.28 350	0.30 351	0.31 443	0.31 540	0.64 575	0.32 522	0.09 376	0.11 391	0.11 503	0.10 470	0.12 524	0.16 436

delet	0.29 512	0.18 433	0.58 466	0.24 408	0.19 506	0.41 579	0.30 596	0.52 514	0.51 583	0.35 493	0.42 501	0.37 497	0.31 540	0.49 488	0.36 550	0.10 448	0.09 307	0.11 503	0.12 551	0.09 356	0.09 137

CVANet_RVC	0.34 560	0.25 551	0.77 561	0.27 529	0.17 441	0.34 524	0.28 581	0.55 559	0.50 577	0.43 589	0.46 552	0.44 557	0.31 540	0.90 656	0.27 475	0.15 598	0.10 354	0.14 590	0.14 603	0.15 574	0.15 419

PS-NSSS	0.33 551	0.36 623	0.61 489	0.24 408	0.18 471	0.33 508	0.24 528	0.59 603	0.42 483	0.38 533	0.52 583	0.36 491	0.31 540	0.80 635	0.32 522	0.18 634	0.14 462	0.21 650	0.15 614	0.17 597	0.14 400

StereoDRNet	0.34 560	0.28 577	0.70 532	0.28 557	0.21 551	0.43 592	0.30 596	0.63 636	0.51 583	0.47 614	0.40 480	0.48 586	0.31 540	0.58 534	0.44 583	0.12 533	0.10 354	0.12 539	0.11 508	0.13 539	0.13 359

UGAM-zero	0.26 450	0.11 145	0.56 439	0.20 174	0.16 408	0.28 419	0.18 324	0.48 475	0.25 237	0.31 415	0.28 326	0.56 624	0.32 554	0.66 586	0.17 260	0.07 120	0.10 354	0.07 159	0.09 408	0.07 179	0.31 609

DualNet (step1)	0.31 537	0.21 483	0.69 525	0.18 71	0.17 441	0.36 547	0.21 439	0.54 541	0.43 494	0.38 533	0.36 432	0.38 503	0.32 554	0.41 458	0.26 463	0.24 658	0.21 583	0.28 669	0.24 665	0.18 613	0.21 514

test_sample9	0.45 619	0.21 483	0.69 525	0.18 71	0.17 441	0.36 547	0.21 439	0.54 541	0.43 494	0.38 533	0.36 432	0.38 503	0.32 554	0.70 598	1.01 672	0.24 658	1.93 729	0.28 669	0.24 665	0.18 613	0.21 514

test_sample7	0.28 490	0.16 370	0.47 300	0.21 221	0.14 295	0.29 444	0.22 474	0.54 541	0.43 494	0.38 533	0.36 432	0.38 503	0.32 554	0.41 458	0.26 463	0.14 582	0.21 583	0.13 566	0.12 551	0.13 539	0.25 565

ToySt	0.28 490	0.19 453	0.68 522	0.22 290	0.19 506	0.31 481	0.31 606	0.43 413	0.43 494	0.28 350	0.38 452	0.42 544	0.32 554	0.33 399	0.32 522	0.08 273	0.14 462	0.10 445	0.12 551	0.11 477	0.24 553

FADNet	0.34 560	0.43 648	0.88 605	0.24 408	0.22 567	0.37 555	0.19 371	0.56 570	0.49 570	0.32 440	0.36 432	0.43 551	0.32 554	0.65 580	0.30 502	0.17 623	0.16 508	0.14 590	0.16 625	0.25 654	0.21 514

HSM	0.29 512	0.18 433	0.48 315	0.21 221	0.15 364	0.33 508	0.20 411	0.55 559	0.39 450	0.36 507	0.39 470	0.67 664	0.32 554	0.88 651	0.24 436	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.09 356	0.10 211

PSMNet_ROB	0.36 570	0.31 592	0.71 541	0.31 602	0.21 551	0.44 597	0.44 662	0.61 624	0.49 570	0.39 551	0.45 540	0.49 592	0.32 554	0.66 586	0.53 612	0.14 582	0.10 354	0.15 609	0.14 603	0.13 539	0.13 359

PSMNet-RUCA	0.39 587	0.47 655	0.84 588	0.46 678	0.41 673	0.34 524	0.26 555	0.59 603	0.46 532	0.40 560	0.51 576	0.44 557	0.33 562	0.43 468	0.31 512	0.25 666	0.14 462	0.33 681	0.21 651	0.32 676	0.23 539

UNet	0.28 490	0.16 370	0.70 532	0.24 408	0.20 534	0.44 597	0.21 439	0.52 514	0.42 483	0.36 507	0.40 480	0.43 551	0.33 562	0.41 458	0.32 522	0.09 376	0.07 194	0.10 445	0.09 408	0.10 422	0.09 137

PStereo	0.28 490	0.41 643	0.40 230	0.21 221	0.13 250	0.25 372	0.24 528	0.35 302	0.48 554	0.27 336	0.17 181	0.29 413	0.34 564	0.40 453	0.45 590	0.24 658	0.15 493	0.17 627	0.13 583	0.24 651	0.25 565

SQANet	0.44 616	0.57 675	0.89 607	0.49 681	0.39 670	0.47 614	0.23 503	0.53 525	0.44 507	0.41 572	0.48 568	0.47 582	0.34 564	0.58 534	0.43 576	0.38 688	0.15 493	0.40 688	0.21 651	0.50 688	0.34 627

IER	0.24 401	0.15 327	0.50 353	0.21 221	0.15 364	0.31 481	0.20 411	0.44 434	0.38 434	0.34 474	0.41 492	0.32 454	0.34 564	0.31 378	0.23 424	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.08 302	0.09 356	0.09 137

SACVNet	0.32 544	0.25 551	0.59 475	0.26 492	0.19 506	0.35 540	0.25 543	0.54 541	0.41 471	0.43 589	0.45 540	0.46 572	0.34 564	0.71 604	0.30 502	0.14 582	0.10 354	0.12 539	0.12 551	0.16 582	0.20 501

DGSMNet	0.63 669	0.32 599	1.01 628	0.54 686	0.73 703	0.62 655	1.36 721	0.62 632	0.58 619	0.38 533	0.62 633	0.52 609	0.34 564	0.65 580	0.47 595	0.54 694	0.61 714	0.67 701	0.61 711	0.65 697	0.69 707

MMNet	0.28 490	0.19 453	0.54 419	0.24 408	0.17 441	0.47 614	0.22 474	0.47 464	0.53 594	0.40 560	0.43 515	0.36 491	0.34 564	0.40 453	0.35 546	0.08 273	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.09 137

GwcNet	0.37 577	0.29 581	1.12 645	0.25 451	0.24 600	0.48 621	0.27 565	0.58 593	0.60 629	0.39 551	0.54 595	0.51 601	0.34 564	0.60 547	0.46 592	0.13 557	0.12 422	0.12 539	0.11 508	0.13 539	0.15 419

DLCB_ROB	0.30 526	0.20 469	0.45 276	0.28 557	0.17 441	0.37 555	0.25 543	0.50 494	0.45 520	0.46 608	0.47 559	0.51 601	0.34 564	0.56 527	0.38 558	0.10 448	0.10 354	0.11 503	0.11 508	0.10 422	0.11 264

iinet-f	0.31 537	0.23 522	1.16 651	0.20 174	0.16 408	0.44 597	0.23 503	0.47 464	0.38 434	0.36 507	0.44 525	0.41 531	0.35 572	0.36 430	0.43 576	0.10 448	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.13 539	0.12 322

STrans-v2	0.25 427	0.14 291	0.56 439	0.21 221	0.12 186	0.23 328	0.20 411	0.50 494	0.31 335	0.31 415	0.42 501	0.35 485	0.35 572	0.62 566	0.24 436	0.07 120	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.06 94	0.08 82

HGLStereo	0.29 512	0.19 453	0.60 482	0.24 408	0.21 551	0.33 508	0.23 503	0.52 514	0.44 507	0.36 507	0.49 569	0.41 531	0.35 572	0.46 480	0.34 539	0.11 493	0.11 391	0.09 362	0.09 408	0.11 477	0.12 322

hitnet-ft	0.31 537	0.21 483	0.56 439	0.19 124	0.14 295	0.40 574	0.23 503	0.46 452	0.42 483	0.37 524	0.46 552	0.53 614	0.35 572	0.76 623	0.35 546	0.14 582	0.10 354	0.14 590	0.10 470	0.15 574	0.14 400

DRN-Test	0.35 567	0.20 469	0.75 551	0.28 557	0.19 506	0.46 608	0.29 587	0.68 661	0.54 599	0.49 621	0.47 559	0.44 557	0.35 572	0.63 569	0.44 583	0.13 557	0.09 307	0.13 566	0.12 551	0.13 539	0.13 359

fast-acv-ft	0.33 551	0.26 561	0.88 605	0.25 451	0.18 471	0.49 627	0.27 565	0.44 434	0.50 577	0.40 560	0.55 600	0.49 592	0.36 577	0.39 448	0.41 568	0.11 493	0.11 391	0.11 503	0.12 551	0.13 539	0.11 264

DMCA-RVC	0.30 526	0.27 569	0.93 615	0.28 557	0.17 441	0.30 459	0.21 439	0.43 413	0.36 408	0.40 560	0.38 452	0.39 517	0.36 577	0.44 472	0.34 539	0.13 557	0.10 354	0.16 618	0.12 551	0.13 539	0.11 264

RTSC	0.43 614	0.37 626	0.95 619	0.30 586	0.20 534	0.50 629	0.23 503	0.65 648	0.86 677	0.56 647	0.54 595	0.51 601	0.36 577	0.71 604	0.92 663	0.13 557	0.14 462	0.11 503	0.13 583	0.18 613	0.19 482

PA-Net	0.40 599	0.35 616	1.05 632	0.32 611	0.28 624	0.39 568	0.43 660	0.53 525	0.56 614	0.35 493	0.43 515	0.41 531	0.36 577	0.83 644	0.61 630	0.12 533	0.23 608	0.16 618	0.23 663	0.13 539	0.20 501
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.38 582	0.31 592	0.65 508	0.30 586	0.21 551	0.46 608	0.39 648	0.63 636	0.54 599	0.53 639	0.52 583	0.69 668	0.36 577	0.52 506	0.48 597	0.18 634	0.11 391	0.16 618	0.14 603	0.17 597	0.16 436

Wz-Net-LNSev	0.36 570	0.35 616	1.06 634	0.26 492	0.21 551	0.47 614	0.33 619	0.56 570	0.58 619	0.45 602	0.54 595	0.50 598	0.37 582	0.40 453	0.42 572	0.12 533	0.11 391	0.10 445	0.09 408	0.14 562	0.15 419

Wz-Net-MNSev	0.39 587	0.35 616	0.99 626	0.26 492	0.21 551	0.59 652	0.39 648	0.58 593	0.61 632	0.49 621	0.56 605	0.53 614	0.37 582	0.61 555	0.47 595	0.11 493	0.09 307	0.11 503	0.11 508	0.15 574	0.15 419

DISCO	0.33 551	0.16 370	0.55 429	0.26 492	0.16 408	0.48 621	0.25 543	0.52 514	0.58 619	0.38 533	0.45 540	0.63 649	0.37 582	0.65 580	0.50 604	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.08 302	0.13 539	0.13 359

MDST_ROB	0.51 641	0.16 370	0.97 622	0.31 602	0.21 551	1.35 706	0.34 624	0.80 682	0.59 626	1.09 697	0.74 655	0.49 592	0.37 582	1.31 698	0.60 627	0.14 582	0.12 422	0.16 618	0.13 583	0.13 539	0.18 464

ETE_ROB	0.36 570	0.32 599	0.64 503	0.30 586	0.18 471	0.40 574	0.38 644	0.59 603	0.49 570	0.50 627	0.52 583	0.62 645	0.37 582	0.58 534	0.43 576	0.13 557	0.10 354	0.14 590	0.12 551	0.17 597	0.18 464

CBFPSM	0.28 490	0.23 522	0.76 555	0.21 221	0.14 295	0.38 562	0.26 555	0.42 402	0.37 423	0.34 474	0.36 432	0.55 619	0.38 587	0.33 399	0.40 564	0.08 273	0.08 261	0.07 159	0.08 302	0.09 356	0.12 322

Anonymous_2	0.44 616	0.23 522	0.57 450	0.34 628	0.34 655	0.53 639	0.28 581	0.49 486	0.39 450	0.36 507	0.34 409	0.48 586	0.38 587	0.43 468	0.33 531	0.26 668	0.41 690	0.44 690	1.45 728	0.33 678	0.37 643

DDUNet	0.45 619	0.60 681	0.71 541	0.45 675	0.39 670	0.46 608	0.32 613	0.53 525	0.44 507	0.46 608	0.53 591	0.57 626	0.38 587	0.51 498	0.43 576	0.34 681	0.21 583	0.56 696	0.25 670	0.41 683	0.36 635

RASNet	0.30 526	0.19 453	0.59 475	0.23 353	0.19 506	0.33 508	0.20 411	0.50 494	0.41 471	0.31 415	0.44 525	0.47 582	0.38 587	0.79 631	0.40 564	0.09 376	0.07 194	0.07 159	0.09 408	0.08 254	0.10 211

CC-Net-ROB	0.46 627	0.55 669	0.86 595	0.38 653	0.23 583	0.51 630	0.30 596	0.69 667	0.51 583	0.46 608	0.51 576	0.48 586	0.38 587	0.96 669	0.40 564	0.36 684	0.23 608	0.56 696	0.25 670	0.34 679	0.22 529

XPNet_ROB	0.35 567	0.26 561	0.58 466	0.28 557	0.19 506	0.37 555	0.31 606	0.57 579	0.51 583	0.52 633	0.54 595	0.57 626	0.38 587	0.65 580	0.48 597	0.17 623	0.12 422	0.13 566	0.12 551	0.16 582	0.17 457

PWCDC_ROB	0.41 606	0.41 643	0.77 561	0.34 628	0.21 551	0.43 592	0.20 411	0.60 614	0.90 681	0.44 595	1.24 692	0.36 491	0.38 587	0.56 527	0.48 597	0.18 634	0.11 391	0.11 503	0.10 470	0.20 631	0.16 436

DStereoRT	0.40 599	0.16 370	0.74 547	0.25 451	0.17 441	0.42 587	0.19 371	0.50 494	0.48 554	0.31 415	0.40 480	0.32 454	0.39 594	0.64 575	0.31 512	0.09 376	0.11 391	1.56 727	0.43 693	0.08 254	0.41 652

w-ln-seven	0.45 619	0.40 640	1.40 678	0.27 529	0.22 567	0.58 648	0.33 619	0.65 648	0.83 671	0.59 653	0.63 634	0.53 614	0.39 594	0.66 586	0.81 657	0.12 533	0.11 391	0.13 566	0.12 551	0.16 582	0.17 457

APVNet	0.38 582	0.26 561	0.87 598	0.26 492	0.22 567	0.52 636	0.35 627	0.64 642	0.46 532	0.40 560	0.52 583	0.48 586	0.39 594	0.84 645	0.48 597	0.13 557	0.14 462	0.15 609	0.16 625	0.16 582	0.16 436

NCCL2	0.37 577	0.33 603	0.59 475	0.37 645	0.23 583	0.42 587	0.41 657	0.56 570	0.44 507	0.47 614	0.47 559	0.61 642	0.39 594	0.58 534	0.41 568	0.16 609	0.13 443	0.21 650	0.22 659	0.16 582	0.18 464

pmcnn	0.54 649	0.24 535	1.06 634	0.25 451	0.26 618	0.40 574	0.31 606	0.55 559	0.55 607	0.56 647	1.22 691	2.53 719	0.39 594	0.84 645	1.08 680	0.09 376	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.10 422	0.14 400

LL-Strereo	0.32 544	0.33 603	0.77 561	0.26 492	0.24 600	0.22 304	0.23 503	0.58 593	0.44 507	0.35 493	0.32 376	0.41 531	0.40 599	0.93 665	0.25 451	0.08 273	0.13 443	0.11 503	0.09 408	0.09 356	0.22 529

Wz-Net-SNSev	0.45 619	0.53 667	1.42 679	0.31 602	0.21 551	0.44 597	0.45 663	0.64 642	0.68 650	0.46 608	0.66 641	0.62 645	0.40 599	0.78 627	0.65 636	0.12 533	0.11 391	0.12 539	0.13 583	0.17 597	0.19 482

psm_up	0.30 526	0.21 483	0.58 466	0.26 492	0.18 471	0.32 498	0.27 565	0.57 579	0.45 520	0.38 533	0.41 492	0.45 563	0.40 599	0.59 542	0.32 522	0.11 493	0.12 422	0.13 566	0.12 551	0.11 477	0.11 264

RYNet	0.38 582	0.23 522	0.65 508	0.26 492	0.28 624	0.62 655	0.33 619	0.61 624	0.62 636	0.42 578	0.39 470	0.58 632	0.40 599	0.89 653	0.57 623	0.11 493	0.09 307	0.12 539	0.11 508	0.19 623	0.22 529

PDISCO_ROB	0.45 619	0.37 626	0.89 607	0.44 672	0.37 664	0.70 665	0.35 627	0.75 677	0.78 666	0.45 602	0.53 591	0.65 656	0.40 599	0.68 594	0.52 608	0.22 653	0.12 422	0.21 650	0.19 644	0.26 658	0.22 529

zh-mn7	0.50 637	0.57 675	1.82 698	0.25 451	0.19 506	0.45 605	0.29 587	0.59 603	0.84 674	0.67 663	0.97 677	0.49 592	0.41 604	0.93 665	0.73 646	0.12 533	0.10 354	0.11 503	0.11 508	0.13 539	0.17 457

z-mn7	0.48 633	0.52 664	1.28 665	0.26 492	0.19 506	0.62 655	0.34 624	0.59 603	0.96 688	0.45 602	0.97 677	0.53 614	0.41 604	0.99 673	0.70 643	0.11 493	0.10 354	0.10 445	0.10 470	0.14 562	0.16 436

HBP-ISP	0.34 560	0.35 616	0.76 555	0.23 353	0.17 441	0.33 508	0.22 474	0.56 570	0.47 546	0.42 578	0.49 569	0.33 464	0.41 604	0.73 608	0.27 475	0.18 634	0.19 562	0.24 659	0.20 649	0.16 582	0.16 436

DRaft	0.25 427	0.11 145	0.47 300	0.18 71	0.12 186	0.28 419	0.23 503	0.34 293	0.40 461	0.38 533	0.60 622	0.20 287	0.41 604	0.48 486	0.41 568	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.08 302	0.07 179	0.08 82

S-Stereo	0.39 587	0.20 469	1.04 631	0.28 557	0.22 567	0.39 568	0.31 606	0.58 593	0.69 652	0.40 560	0.59 618	0.48 586	0.41 604	0.75 617	0.42 572	0.12 533	0.15 493	0.13 566	0.13 583	0.16 582	0.25 565

DeepPrunerF	0.46 627	0.37 626	1.50 683	0.34 628	0.30 639	0.36 547	0.37 636	0.64 642	1.15 703	0.41 572	0.45 540	0.40 522	0.41 604	0.82 640	0.53 612	0.18 634	0.14 462	0.23 657	0.21 651	0.17 597	0.18 464

w-ln-seven-2	0.40 599	0.37 626	1.34 671	0.28 557	0.18 471	0.38 562	0.29 587	0.53 525	0.59 626	0.47 614	0.56 605	0.46 572	0.42 610	0.70 598	0.64 635	0.10 448	0.10 354	0.12 539	0.11 508	0.14 562	0.16 436

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 647	0.60 681	0.98 624	0.40 660	0.25 614	0.87 682	0.57 684	0.60 614	0.64 640	0.60 654	0.67 643	0.63 649	0.42 610	1.13 684	0.50 604	0.23 654	0.28 647	0.27 662	0.35 685	0.25 654	0.33 622

DANet	0.37 577	0.25 551	0.67 516	0.37 645	0.22 567	0.42 587	0.25 543	0.50 494	0.44 507	0.52 633	0.50 573	0.59 633	0.42 610	0.78 627	0.53 612	0.13 557	0.12 422	0.14 590	0.12 551	0.17 597	0.21 514
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.44 616	0.38 633	0.94 618	0.30 586	0.20 534	0.52 636	0.49 673	0.61 624	0.60 629	0.56 647	0.47 559	0.49 592	0.42 610	1.24 691	0.76 650	0.12 533	0.18 548	0.12 539	0.13 583	0.12 524	0.18 464

ACV-stereo	0.30 526	0.20 469	0.82 578	0.23 353	0.16 408	0.48 621	0.20 411	0.38 343	0.34 379	0.29 375	0.33 398	0.66 660	0.43 614	0.55 520	0.31 512	0.10 448	0.09 307	0.09 362	0.09 408	0.11 477	0.12 322

ACVNet-4b	0.76 681	0.90 701	1.67 692	0.73 699	0.51 688	0.80 679	0.31 606	0.74 676	0.81 669	0.51 630	0.72 651	0.94 683	0.43 614	1.01 675	1.32 694	1.18 724	0.22 595	0.77 706	0.45 694	0.70 703	0.50 678

GANetREF_RVC	0.45 619	0.52 664	0.87 598	0.39 655	0.20 534	0.51 630	0.50 675	0.68 661	0.67 646	0.47 614	0.46 552	0.50 598	0.43 614	0.91 658	0.40 564	0.28 674	0.21 583	0.32 678	0.19 644	0.28 669	0.23 539
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	0.46 627	0.34 612	0.71 541	0.32 611	0.20 534	0.51 630	0.32 613	0.73 674	0.63 638	0.60 654	0.57 610	0.65 656	0.44 617	1.42 704	0.62 631	0.14 582	0.17 536	0.22 655	0.16 625	0.17 597	0.23 539

PWC_ROB	0.41 606	0.38 633	0.92 611	0.26 492	0.20 534	0.39 568	0.19 371	0.61 624	0.69 652	0.58 652	0.84 667	0.52 609	0.44 617	0.74 612	0.62 631	0.13 557	0.09 307	0.14 590	0.10 470	0.17 597	0.18 464

UDG	0.42 610	0.54 668	0.67 516	0.41 667	0.35 658	0.47 614	0.27 565	0.57 579	0.48 554	0.40 560	0.46 552	0.59 633	0.45 619	0.47 484	0.46 592	0.26 668	0.19 562	0.49 692	0.22 659	0.37 680	0.30 605

CrosDoStereo	0.32 544	0.11 145	0.53 405	0.19 124	0.12 186	0.22 304	1.07 712	0.36 317	0.38 434	0.38 533	0.60 622	0.28 400	0.45 619	0.61 555	0.56 620	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.09 408	0.08 254	0.09 137

DeepStereo_LL	0.32 544	0.11 145	0.53 405	0.19 124	0.12 186	0.22 304	1.07 712	0.36 317	0.38 434	0.38 533	0.60 622	0.28 400	0.45 619	0.61 555	0.56 620	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.09 408	0.08 254	0.09 137

Syn2CoEx	0.39 587	0.39 637	1.08 639	0.35 634	0.21 551	0.41 579	0.29 587	0.63 636	0.51 583	0.43 589	0.56 605	0.45 563	0.45 619	0.69 595	0.39 562	0.17 623	0.14 462	0.16 618	0.12 551	0.13 539	0.16 436

SuperB	0.50 637	0.37 626	2.16 706	0.23 353	0.15 364	0.41 579	0.32 613	0.50 494	0.83 671	0.44 595	0.51 576	0.33 464	0.45 619	0.69 595	1.07 679	0.10 448	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.95 716	0.18 464

stereogan	0.39 587	0.20 469	0.78 566	0.28 557	0.22 567	0.65 661	0.26 555	0.62 632	0.65 641	0.45 602	0.60 622	0.67 664	0.45 619	0.69 595	0.37 556	0.14 582	0.14 462	0.14 590	0.12 551	0.20 631	0.19 482

GANet	0.40 599	0.28 577	0.67 516	0.31 602	0.18 471	0.43 592	0.39 648	0.60 614	0.46 532	0.48 620	0.78 659	0.55 619	0.45 619	0.96 669	0.55 619	0.13 557	0.14 462	0.13 566	0.12 551	0.15 574	0.16 436

otaku	0.60 663	0.73 691	1.13 647	0.64 690	0.45 682	0.73 669	0.37 636	0.67 656	0.67 646	0.52 633	0.75 657	0.66 660	0.46 626	0.74 612	0.59 626	0.55 695	0.34 681	0.56 696	0.36 687	0.65 697	0.49 674

ccnet	0.43 614	0.34 612	0.62 493	0.28 557	0.33 653	0.60 653	0.34 624	0.68 661	0.47 546	0.54 643	0.66 641	0.56 624	0.46 626	0.73 608	0.66 638	0.26 668	0.19 562	0.24 659	0.22 659	0.27 664	0.25 565

CRFU-Net	0.29 512	0.14 291	0.48 315	0.26 492	0.15 364	0.46 608	0.22 474	0.52 514	0.32 348	0.44 595	0.42 501	0.48 586	0.47 628	0.44 472	0.31 512	0.12 533	0.10 354	0.09 362	0.08 302	0.10 422	0.11 264

RGC	0.41 606	0.35 616	0.76 555	0.35 634	0.28 624	0.41 579	0.29 587	0.60 614	0.55 607	0.47 614	0.64 637	0.63 649	0.47 628	0.74 612	0.46 592	0.16 609	0.15 493	0.21 650	0.21 651	0.19 623	0.21 514

XQC	0.47 630	0.45 652	1.07 636	0.40 660	0.28 624	0.58 648	0.38 644	0.67 656	0.76 665	0.53 639	0.47 559	0.59 633	0.47 628	0.74 612	0.80 655	0.18 634	0.14 462	0.18 636	0.16 625	0.26 658	0.24 553

ADCRef	0.41 606	0.33 603	1.05 632	0.26 492	0.21 551	0.49 627	0.27 565	0.54 541	0.51 583	0.51 630	0.59 618	0.35 485	0.47 628	0.54 515	1.35 697	0.09 376	0.08 261	0.12 539	0.12 551	0.12 524	0.13 359

IGEV-RUCA	0.21 307	0.09 56	0.26 98	0.20 174	0.19 506	0.28 419	0.23 503	0.24 125	0.22 172	0.21 260	0.23 273	0.29 413	0.48 632	0.26 284	0.19 327	0.09 376	0.08 261	0.18 636	0.14 603	0.18 613	0.19 482

DEmStereo	0.26 450	0.10 95	0.52 394	0.19 124	0.13 250	0.31 481	0.25 543	0.29 215	0.38 434	0.36 507	0.57 610	0.24 349	0.48 632	0.53 509	0.44 583	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.08 302	0.07 179	0.08 82

Nwc_Net	0.39 587	0.29 581	0.84 588	0.32 611	0.24 600	0.45 605	0.30 596	0.67 656	0.51 583	0.39 551	0.70 649	0.59 633	0.48 632	0.61 555	0.45 590	0.16 609	0.12 422	0.19 643	0.21 651	0.14 562	0.15 419

SHD	0.45 619	0.34 612	0.89 607	0.37 645	0.28 624	0.46 608	0.23 503	0.72 673	0.96 688	0.65 660	0.61 630	0.61 642	0.48 632	0.64 575	0.69 642	0.16 609	0.16 508	0.16 618	0.16 625	0.21 638	0.25 565

PASM	0.49 636	0.41 643	1.15 649	0.37 645	0.35 658	0.42 587	0.42 658	0.54 541	0.65 641	0.54 643	0.54 595	0.63 649	0.48 632	0.94 668	0.51 607	0.27 672	0.30 665	0.30 673	0.33 683	0.29 671	0.29 602

THIR-Stereo	0.30 526	0.15 327	0.46 292	0.19 124	0.11 128	0.28 419	0.70 692	0.33 286	0.36 408	0.37 524	0.64 637	0.33 464	0.49 637	0.58 534	0.44 583	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.09 408	0.07 179	0.08 82

FAT-Stereo	0.36 570	0.19 453	0.75 551	0.26 492	0.18 471	0.34 524	0.30 596	0.62 632	0.61 632	0.47 614	0.61 630	0.59 633	0.50 638	0.61 555	0.36 550	0.13 557	0.14 462	0.13 566	0.12 551	0.14 562	0.20 501

edge stereo	0.40 599	0.22 503	0.87 598	0.27 529	0.22 567	0.38 562	0.26 555	0.59 603	0.56 614	0.53 639	0.60 622	0.71 672	0.50 638	0.78 627	0.43 576	0.16 609	0.15 493	0.19 643	0.14 603	0.17 597	0.19 482

RP	0.38 582	0.26 561	0.67 516	0.31 602	0.24 600	0.37 555	0.29 587	0.53 525	0.61 632	0.42 578	0.65 639	0.62 645	0.51 640	0.63 569	0.43 576	0.17 623	0.15 493	0.17 627	0.15 614	0.17 597	0.19 482

SGM-Forest	0.42 610	0.44 651	0.92 611	0.24 408	0.16 408	0.45 605	0.40 652	0.58 593	0.50 577	0.54 643	0.63 634	0.52 609	0.51 640	0.91 658	0.66 638	0.17 623	0.17 536	0.17 627	0.15 614	0.15 574	0.21 514
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	0.61 665	0.75 694	1.16 651	0.67 692	0.50 685	0.76 671	0.37 636	0.68 661	0.71 657	0.50 627	0.59 618	0.65 656	0.52 642	0.79 631	0.58 625	0.58 698	0.32 675	0.57 699	0.34 684	0.69 702	0.50 678

psmorigin	0.52 644	0.29 581	3.10 716	0.24 408	0.19 506	0.39 568	0.24 528	0.52 514	0.45 520	0.66 662	0.68 645	0.70 671	0.52 642	0.86 648	0.49 603	0.15 598	0.17 536	0.13 566	0.14 603	0.16 582	0.23 539

AF-Net	0.40 599	0.31 592	0.74 547	0.33 623	0.24 600	0.43 592	0.30 596	0.64 642	0.67 646	0.44 595	0.69 648	0.65 656	0.52 642	0.59 542	0.48 597	0.16 609	0.12 422	0.19 643	0.14 603	0.16 582	0.14 400

NCC-stereo	0.42 610	0.31 592	0.87 598	0.32 611	0.29 634	0.47 614	0.37 636	0.68 661	0.53 594	0.42 578	0.58 613	0.57 626	0.52 642	0.75 617	0.54 616	0.18 634	0.14 462	0.18 636	0.25 670	0.17 597	0.18 464

Abc-Net	0.42 610	0.31 592	0.87 598	0.32 611	0.29 634	0.47 614	0.37 636	0.68 661	0.53 594	0.42 578	0.58 613	0.57 626	0.52 642	0.75 617	0.54 616	0.18 634	0.14 462	0.18 636	0.25 670	0.17 597	0.18 464
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	0.48 633	0.36 623	1.47 681	0.26 492	0.22 567	0.57 646	0.40 652	0.56 570	0.54 599	0.46 608	0.52 583	0.46 572	0.53 647	0.59 542	1.93 714	0.10 448	0.08 261	0.11 503	0.11 508	0.14 562	0.15 419

CBMV_ROB	0.36 570	0.21 483	0.57 450	0.22 290	0.14 295	0.35 540	0.20 411	0.55 559	0.47 546	0.52 633	0.58 613	0.45 563	0.53 647	0.75 617	0.50 604	0.18 634	0.19 562	0.23 657	0.21 651	0.15 574	0.20 501

AnyNet_C32	0.55 650	0.51 663	1.34 671	0.29 575	0.28 624	0.61 654	0.62 687	0.57 579	0.62 636	0.63 657	0.68 645	0.54 618	0.55 649	0.82 640	1.81 710	0.15 598	0.15 493	0.15 609	0.18 642	0.21 638	0.25 565

LSM	1.68 715	0.48 660	2.91 714	2.28 728	17.60 743	0.52 636	0.55 682	0.65 648	0.78 666	0.84 679	1.11 685	0.63 649	0.55 649	0.79 631	0.53 612	0.16 609	0.25 632	0.18 636	0.21 651	0.25 654	2.37 730

FTStereo	0.28 490	0.11 145	0.56 439	0.24 408	0.13 250	0.21 271	0.52 678	0.36 317	0.28 282	0.38 533	0.94 676	0.30 434	0.56 651	0.33 399	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.19 482

aanetorigin	0.40 599	0.33 603	1.14 648	0.25 451	0.19 506	0.30 459	0.37 636	0.34 293	0.47 546	0.95 686	0.82 664	0.52 609	0.56 651	0.50 492	0.52 608	0.11 493	0.09 307	0.10 445	0.10 470	0.16 582	0.19 482

ADCPNet	0.51 641	0.36 623	1.82 698	0.27 529	0.23 583	0.71 666	0.39 648	0.56 570	0.54 599	0.52 633	0.60 622	0.66 660	0.57 653	0.64 575	1.23 686	0.15 598	0.18 548	0.14 590	0.23 663	0.19 623	0.22 529

SAMSARA	0.62 666	0.47 655	0.93 615	0.70 696	0.50 685	1.15 696	1.29 720	0.79 681	0.70 655	0.77 676	0.55 600	0.92 682	0.58 654	0.87 650	0.77 651	0.19 644	0.27 643	0.18 636	0.19 644	0.27 664	0.28 596

CBMV	0.36 570	0.25 551	0.61 489	0.24 408	0.14 295	0.42 587	0.33 619	0.56 570	0.52 593	0.54 643	0.52 583	0.51 601	0.58 654	0.63 569	0.43 576	0.15 598	0.16 508	0.18 636	0.16 625	0.13 539	0.19 482
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-sn7	0.52 644	0.64 684	1.77 695	0.30 586	0.20 534	0.47 614	0.40 652	0.60 614	0.65 641	0.53 639	0.82 664	0.52 609	0.59 656	1.10 682	0.96 668	0.13 557	0.13 443	0.13 566	0.13 583	0.17 597	0.20 501

G-Net	0.47 630	0.26 561	1.02 629	0.34 628	0.28 624	0.89 684	0.35 627	0.47 464	0.46 532	0.68 665	1.20 689	0.64 654	0.59 656	0.61 555	0.60 627	0.16 609	0.14 462	0.17 627	0.13 583	0.22 642	0.21 514

WZ-Net	0.56 656	0.49 662	2.14 705	0.30 586	0.24 600	0.58 648	0.48 670	0.65 648	0.80 668	0.51 630	0.72 651	0.68 666	0.60 658	1.06 680	1.01 672	0.13 557	0.10 354	0.11 503	0.12 551	0.19 623	0.23 539

Consistency-Raft	0.56 656	0.52 664	1.12 645	0.45 675	0.49 683	0.48 621	0.45 663	0.73 674	0.74 664	0.45 602	0.82 664	0.46 572	0.60 658	0.51 498	0.63 634	0.39 690	0.40 688	0.44 690	0.51 702	0.53 691	0.38 651

MFN_U_SF_RVC	0.58 660	0.58 678	1.31 669	0.39 655	0.23 583	0.72 667	0.30 596	0.83 687	0.68 650	0.74 669	0.74 655	0.86 679	0.60 658	0.84 645	0.83 658	0.29 675	0.27 643	0.32 678	0.37 689	0.31 673	0.33 622

ADCL	0.50 637	0.30 587	1.15 649	0.28 557	0.19 506	0.77 674	0.64 688	0.57 579	0.73 662	0.57 650	0.73 654	0.55 619	0.60 658	0.66 586	1.53 704	0.11 493	0.10 354	0.13 566	0.13 583	0.15 574	0.16 436

MSAF-DinoV2	0.81 686	0.64 684	2.42 708	0.49 681	0.17 441	0.58 648	0.32 613	0.83 687	0.85 675	0.41 572	0.52 583	0.98 687	0.61 662	4.97 730	1.22 685	0.12 533	0.07 194	0.10 445	0.24 665	0.27 664	0.32 615

anonymity	0.57 658	0.55 669	0.74 547	0.48 680	0.63 696	0.56 644	0.43 660	0.71 669	0.51 583	0.64 659	0.55 600	0.57 626	0.61 662	0.65 580	0.57 623	0.55 695	0.55 707	0.50 693	0.54 704	0.51 689	0.61 693

FINET	0.58 660	0.48 660	1.35 673	0.38 653	0.37 664	0.96 689	1.13 717	0.84 691	1.05 692	0.50 627	0.70 649	0.45 563	0.61 662	0.63 569	0.62 631	0.26 668	0.28 647	0.14 590	0.13 583	0.20 631	0.44 663

RTS	0.81 686	0.56 671	4.76 721	0.37 645	0.30 639	1.11 693	0.52 678	0.67 656	1.07 694	0.76 673	0.91 673	0.60 639	0.61 662	1.64 707	1.24 687	0.15 598	0.13 443	0.15 609	0.15 614	0.22 642	0.24 553

RTSA	0.81 686	0.56 671	4.76 721	0.37 645	0.30 639	1.11 693	0.52 678	0.67 656	1.07 694	0.76 673	0.91 673	0.60 639	0.61 662	1.64 707	1.24 687	0.15 598	0.13 443	0.15 609	0.15 614	0.22 642	0.24 553

RainbowNet	0.76 681	1.00 707	1.29 667	0.82 703	0.63 696	0.79 676	0.52 678	0.83 687	0.93 684	0.61 656	0.79 662	0.79 675	0.62 667	0.82 640	0.67 641	0.80 711	0.55 707	0.79 708	0.49 698	0.81 708	0.62 694

ADCS	0.62 666	0.56 671	1.54 686	0.30 586	0.25 614	0.56 644	0.46 666	0.71 669	0.86 677	0.77 676	0.72 651	0.68 666	0.62 667	0.82 640	2.33 720	0.17 623	0.16 508	0.16 618	0.17 637	0.23 647	0.27 587

Wz-Net-TNSev	0.55 650	0.72 689	1.90 700	0.26 492	0.21 551	0.64 660	0.45 663	0.66 654	0.71 657	0.52 633	0.55 600	0.71 672	0.63 669	1.04 678	0.94 666	0.16 609	0.15 493	0.13 566	0.15 614	0.21 638	0.24 553

AnyNet_C01	0.68 674	0.69 688	2.64 711	0.33 623	0.27 622	0.93 685	0.64 688	0.66 654	0.65 641	0.70 667	0.97 677	0.75 674	0.63 669	1.01 675	1.52 703	0.17 623	0.16 508	0.17 627	0.17 637	0.24 651	0.28 596

CSAN	0.55 650	0.47 655	1.19 659	0.37 645	0.23 583	0.57 646	0.61 686	0.65 648	0.72 659	0.65 660	0.78 659	0.66 660	0.65 671	1.41 703	0.77 651	0.21 650	0.17 536	0.20 648	0.21 651	0.18 613	0.21 514

ADCMid	0.53 647	0.45 652	1.46 680	0.27 529	0.22 567	0.51 630	0.38 644	0.61 624	0.58 619	0.75 670	0.67 643	0.62 645	0.66 672	0.66 586	1.75 709	0.13 557	0.12 422	0.17 627	0.17 637	0.20 631	0.21 514

test_sample8	0.52 644	0.21 483	0.69 525	0.18 71	0.17 441	0.36 547	0.21 439	0.57 579	0.38 434	0.63 657	0.39 470	1.16 691	0.68 673	0.70 598	1.01 672	0.24 658	1.93 729	0.28 669	0.24 665	0.18 613	0.21 514

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 675	0.73 691	1.26 663	0.47 679	0.28 624	1.42 709	0.60 685	0.82 685	0.94 687	0.85 680	0.86 669	0.88 681	0.70 674	1.32 699	0.75 648	0.37 686	0.30 665	0.34 683	0.36 687	0.44 685	0.42 657

AANet	0.55 650	0.47 655	1.61 688	0.23 353	0.31 647	0.41 579	0.25 543	0.53 525	1.14 701	0.93 684	0.98 681	0.84 678	0.71 675	0.60 547	0.66 638	0.18 634	0.32 675	0.14 590	0.13 583	0.18 613	0.44 663

SPS-STEREO	0.74 677	0.72 689	1.18 658	0.52 685	0.57 693	0.76 671	0.50 675	0.80 682	0.66 645	0.97 688	0.88 672	0.94 683	0.74 676	1.08 681	1.04 677	0.58 698	0.51 700	0.50 693	0.50 701	0.56 692	0.72 709
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
light-stereo	2.66 722	0.78 696	4.46 720	4.42 729	3.66 727	5.04 725	0.38 644	2.12 723	1.51 711	4.25 728	6.51 733	7.70 735	0.75 677	5.12 731	1.42 701	0.72 706	1.35 727	0.33 681	0.45 694	1.22 719	1.04 722

PSM-AAD	0.26 450	0.11 145	0.43 259	0.24 408	0.12 186	0.27 400	0.37 636	0.36 317	0.30 323	0.36 507	0.39 470	0.28 400	0.77 678	0.30 363	0.16 229	0.07 120	0.06 97	0.12 539	0.11 508	0.09 356	0.21 514

GrayStereo	0.26 450	0.10 95	0.45 276	0.27 529	0.14 295	0.23 328	0.46 666	0.36 317	0.33 367	0.40 560	0.47 559	0.30 434	0.78 679	0.29 346	0.17 260	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.09 408	0.07 179	0.15 419

SANet	0.58 660	0.41 643	1.38 675	0.27 529	0.16 408	0.72 667	0.48 670	0.71 669	1.34 706	0.69 666	0.97 677	0.94 683	0.78 679	0.97 672	0.93 664	0.14 582	0.12 422	0.12 539	0.12 551	0.18 613	0.20 501

ACVNet_1	0.77 683	0.92 702	1.79 697	0.73 699	0.53 689	0.78 675	0.42 658	0.88 694	0.90 681	0.75 670	0.76 658	1.32 698	0.80 681	1.04 678	0.70 643	0.57 697	0.32 675	0.72 703	0.35 685	0.70 703	0.50 678

MFMNet_re	0.74 677	0.84 698	1.16 651	0.64 690	0.70 701	0.79 676	0.71 693	0.77 680	0.85 675	0.79 678	0.86 669	0.69 668	0.80 681	0.73 608	0.65 636	0.66 702	0.59 712	0.61 700	0.58 709	0.68 700	0.71 708

DPSNet	0.51 641	0.26 561	1.16 651	0.28 557	0.21 551	0.76 671	0.56 683	0.89 696	0.82 670	0.49 621	0.51 576	0.64 654	0.81 683	0.89 653	0.85 660	0.17 623	0.16 508	0.13 566	0.13 583	0.26 658	0.27 587

MeshStereo	0.60 663	0.31 592	0.71 541	0.22 290	0.17 441	0.66 662	0.36 634	0.81 684	0.63 638	1.48 716	1.32 694	1.65 705	0.83 684	1.18 688	0.74 647	0.17 623	0.17 536	0.17 627	0.14 603	0.17 597	0.19 482
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
DStereoO	0.55 650	0.35 616	0.68 522	0.44 672	0.49 683	0.41 579	1.08 715	0.58 593	0.73 662	0.49 621	0.53 591	0.51 601	0.85 685	0.60 547	0.75 648	0.83 712	0.28 647	0.38 685	0.19 644	0.52 690	0.35 631

PVD	0.62 666	0.41 643	0.93 615	0.44 672	0.39 670	0.63 659	0.51 677	0.86 692	1.27 704	0.93 684	1.09 684	0.81 676	0.85 685	0.89 653	0.89 662	0.21 650	0.23 608	0.22 655	0.19 644	0.28 669	0.41 652

MADNet+	1.05 695	1.26 717	4.77 724	0.73 699	0.50 685	1.25 700	0.97 707	1.05 700	0.93 684	0.67 663	0.78 659	0.87 680	0.85 685	2.14 717	1.83 711	0.40 691	0.42 691	0.32 678	0.28 679	0.45 686	0.43 660

ACVNet_2	0.94 689	0.98 706	1.71 694	0.83 704	0.63 696	1.02 691	0.64 688	1.16 703	1.43 710	1.02 692	1.39 695	1.47 701	0.86 688	1.16 687	0.79 654	0.63 701	0.43 694	0.78 707	0.49 698	0.80 707	0.57 687

EDNetEfficientorigin	7.48 731	0.57 675	139.59 760	0.25 451	0.17 441	0.44 597	0.30 596	0.48 475	1.04 691	1.29 702	1.02 682	0.82 677	0.87 689	0.76 623	1.02 675	0.10 448	0.09 307	0.12 539	0.11 508	0.22 642	0.25 565

DispFullNet	0.67 672	0.94 703	1.63 689	0.77 702	1.19 721	0.53 639	0.25 543	0.61 624	0.72 659	0.70 667	0.60 622	0.69 668	0.90 690	0.80 635	0.52 608	0.27 672	0.13 443	0.74 704	0.31 682	0.68 700	0.44 663

PWCK	1.05 695	1.29 718	2.12 704	0.92 706	0.42 675	1.27 702	1.01 709	1.14 702	1.14 701	1.16 701	1.14 687	1.25 695	0.90 690	1.77 712	1.15 682	0.89 715	0.51 700	0.87 710	0.54 704	1.02 718	0.57 687

SGM_RVC	0.57 658	0.22 503	0.60 482	0.26 492	0.16 408	0.97 690	0.46 666	0.76 679	0.90 681	1.03 694	0.92 675	1.16 691	0.93 692	1.21 690	0.72 645	0.17 623	0.16 508	0.16 618	0.16 625	0.16 582	0.24 553
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WCMA_ROB	0.55 650	0.27 569	0.76 555	0.26 492	0.22 567	0.62 655	0.36 634	0.57 579	0.58 619	0.97 688	1.40 697	1.28 697	0.94 693	0.80 635	0.80 655	0.20 648	0.17 536	0.16 618	0.16 625	0.19 623	0.29 602

EDNetEfficient	0.64 671	0.39 637	2.52 709	0.26 492	0.26 618	0.39 568	0.49 673	0.42 402	1.06 693	1.38 705	0.86 669	0.61 642	0.97 694	0.66 586	1.62 708	0.11 493	0.10 354	0.10 445	0.12 551	0.20 631	0.19 482

IMH-64-1	0.94 689	0.95 704	1.07 636	0.98 708	0.76 704	0.93 685	0.72 694	1.30 706	1.11 698	0.91 682	1.45 698	1.14 689	1.00 695	1.25 693	0.97 669	0.77 707	0.51 700	0.97 712	0.55 707	0.90 710	0.66 703

IMH-64	0.94 689	0.95 704	1.07 636	0.98 708	0.76 704	0.93 685	0.72 694	1.30 706	1.11 698	0.91 682	1.45 698	1.14 689	1.00 695	1.25 693	0.97 669	0.77 707	0.51 700	0.97 712	0.55 707	0.90 710	0.66 703

NVStereoNet_ROB	0.74 677	0.64 684	1.20 661	0.55 687	0.43 678	0.54 643	0.48 670	0.75 677	0.87 680	0.88 681	1.72 709	1.06 688	1.03 697	1.29 695	0.98 671	0.35 683	0.42 691	0.41 689	0.48 697	0.38 681	0.43 660
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSMD_ROB	0.63 669	0.34 612	0.70 532	0.30 586	0.25 614	0.88 683	0.35 627	0.58 593	0.67 646	1.13 698	1.52 701	1.75 708	1.05 698	0.90 656	0.60 627	0.24 658	0.22 595	0.27 662	0.27 678	0.25 654	0.27 587

LVE	1.18 703	1.16 712	1.67 692	1.04 711	0.81 711	1.32 705	0.82 703	1.49 712	1.94 716	1.08 696	1.90 712	1.89 709	1.07 699	1.51 705	1.04 677	0.96 718	0.61 714	0.94 711	0.69 715	0.92 712	0.79 714

KSHMR	1.92 718	1.47 723	1.97 701	1.48 724	1.22 722	1.39 708	1.06 711	1.81 718	5.83 731	1.43 708	5.56 730	2.95 723	1.17 700	2.24 719	1.33 696	1.29 725	1.13 725	1.47 726	1.11 727	1.37 724	1.21 725

Dean	1.22 705	1.17 713	1.97 701	1.04 711	0.79 707	1.21 698	0.76 697	1.51 713	1.96 717	1.30 704	1.98 716	2.14 713	1.18 701	1.30 697	1.15 682	0.83 712	0.61 714	1.01 715	0.69 715	0.97 717	0.77 713

IMH	1.09 700	1.04 710	1.29 667	1.03 710	0.79 707	1.11 693	0.69 691	1.40 709	1.42 709	1.02 692	1.71 708	1.42 699	1.19 702	1.78 713	1.03 676	1.14 722	0.56 711	1.00 714	0.58 709	0.93 713	0.68 705

WAO-7	1.05 695	1.00 707	1.19 659	0.83 704	0.67 700	1.22 699	0.84 704	1.43 710	1.56 712	1.13 698	1.75 710	1.46 700	1.25 703	1.56 706	1.28 689	0.61 700	0.62 717	0.70 702	0.68 714	0.66 699	0.62 694

JetBlue	1.20 704	0.89 700	2.53 710	0.59 688	0.76 704	3.16 723	2.09 728	1.16 703	0.93 684	0.95 686	1.12 686	1.65 705	1.27 704	2.15 718	1.87 713	0.43 693	0.37 686	0.38 685	0.39 691	0.62 694	0.63 696

WAO-6	1.11 701	1.01 709	1.17 657	0.96 707	0.79 707	1.30 704	0.78 699	1.36 708	1.99 718	1.04 695	1.54 703	1.59 704	1.27 704	1.37 701	1.30 690	0.78 709	0.55 707	1.03 716	0.75 718	0.87 709	0.72 709

ELAS	0.80 684	0.40 640	0.91 610	0.39 655	0.35 658	1.52 711	0.81 702	0.97 698	0.98 690	1.47 715	1.58 704	1.19 693	1.33 706	1.01 675	1.21 684	0.29 675	0.27 643	0.30 673	0.29 681	0.32 676	0.36 635
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FCDSN-DC	0.67 672	0.38 633	0.83 584	0.37 645	0.30 639	0.66 662	0.37 636	0.69 667	0.70 655	1.15 700	1.53 702	1.70 707	1.38 707	1.00 674	0.83 658	0.24 658	0.22 595	0.27 662	0.26 674	0.27 664	0.32 615
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 676	0.33 603	0.84 588	0.33 623	0.28 624	0.82 680	0.40 652	0.82 685	0.83 671	1.43 708	1.60 706	1.97 710	1.38 707	1.10 682	0.93 664	0.24 658	0.22 595	0.27 662	0.26 674	0.26 658	0.32 615

FC-DCNN v2	0.75 680	0.33 603	0.82 578	0.33 623	0.28 624	0.85 681	0.40 652	0.88 694	0.86 677	1.46 710	1.65 707	2.08 712	1.40 709	1.14 686	0.95 667	0.24 658	0.22 595	0.27 662	0.26 674	0.26 658	0.32 615

TorneroNet-64	1.47 707	1.15 711	1.51 684	1.11 717	0.86 714	2.27 719	0.76 697	1.84 719	3.76 725	1.29 702	2.22 720	2.68 721	1.46 710	1.81 714	1.55 705	0.79 710	0.51 700	1.10 717	0.67 713	1.31 722	0.81 715

ktn	1.80 716	1.46 722	1.49 682	1.44 723	1.14 720	1.50 710	1.07 712	1.53 715	3.90 728	2.77 726	4.62 727	3.42 724	1.49 711	1.74 710	1.40 700	1.45 726	0.77 724	1.46 725	0.99 725	1.41 726	1.00 720

WAO-8	1.50 709	1.22 715	1.39 676	1.10 714	0.85 712	2.15 716	0.78 699	1.84 719	3.76 725	1.46 710	2.18 718	2.15 714	1.50 712	3.20 724	1.35 697	0.92 716	0.66 720	1.10 717	0.79 720	0.94 714	0.74 711

Venus	1.50 709	1.22 715	1.39 676	1.10 714	0.85 712	2.15 716	0.78 699	1.84 719	3.76 725	1.46 710	2.18 718	2.15 714	1.50 712	3.20 724	1.35 697	0.92 716	0.66 720	1.10 717	0.79 720	0.94 714	0.74 711

SGM+DAISY	1.12 702	0.86 699	1.64 690	0.68 693	0.80 710	1.68 713	1.68 726	1.08 701	1.10 696	1.53 718	1.76 711	1.47 701	1.53 714	1.24 691	1.42 701	0.66 702	0.65 719	0.52 695	0.54 704	0.57 693	0.91 717

ELAS_RVC	0.80 684	0.40 640	1.10 641	0.40 660	0.35 658	0.93 685	1.10 716	0.87 693	1.12 700	1.40 706	1.39 695	1.27 696	1.55 715	1.13 684	1.13 681	0.29 675	0.27 643	0.30 673	0.28 679	0.31 673	0.36 635
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	2.35 721	2.70 726	6.11 727	1.14 718	1.38 724	6.03 729	3.61 732	2.12 723	1.72 714	1.99 721	1.97 715	2.15 714	1.59 716	2.49 721	4.19 729	1.05 719	1.60 728	1.10 717	1.02 726	1.72 727	1.41 727

notaker	1.49 708	1.44 721	1.77 695	1.42 722	1.08 719	1.19 697	0.87 706	1.51 713	1.40 707	1.53 718	3.41 726	2.40 717	1.94 717	1.83 715	1.57 706	1.14 722	0.69 723	1.38 724	0.88 722	1.39 725	1.03 721

DStereoSA	1.00 693	0.46 654	1.33 670	0.68 693	0.86 714	1.26 701	2.25 730	0.83 687	1.41 708	0.57 650	1.92 713	0.57 626	2.07 718	0.96 669	1.84 712	0.36 684	0.55 707	0.28 669	0.53 703	0.45 686	0.90 716

MonStereo1	0.96 692	0.61 683	0.99 626	0.70 696	0.59 694	1.37 707	0.35 627	0.97 698	1.27 704	0.97 688	1.92 713	1.53 703	2.13 719	1.29 695	0.87 661	0.71 705	0.34 681	0.75 705	0.47 696	0.75 705	0.68 705

TorneroNet	2.26 719	1.20 714	1.55 687	1.15 719	0.91 716	5.84 727	0.84 704	2.12 723	8.45 735	2.59 725	5.32 729	3.84 726	2.15 720	1.84 716	1.98 716	0.88 714	0.54 706	1.16 721	0.74 717	1.31 722	0.91 717

UNDER WATER-64	1.61 712	1.30 719	2.93 715	1.33 720	0.96 717	2.20 718	1.25 719	1.47 711	3.15 722	1.46 710	1.31 693	2.61 720	2.22 721	1.69 709	1.93 714	1.13 721	0.67 722	1.29 722	0.94 723	1.26 720	1.09 723

UNDER WATER	1.64 714	1.34 720	2.72 713	1.40 721	1.04 718	1.70 714	1.14 718	1.57 716	3.58 723	1.46 710	1.46 700	2.82 722	2.43 722	1.74 710	2.04 717	1.08 720	0.63 718	1.31 723	0.94 723	1.29 721	1.10 724

coex-ft	3.48 724	0.81 697	48.53 758	0.24 408	0.19 506	0.53 639	0.47 669	0.49 486	2.36 720	7.18 735	1.20 689	0.96 686	2.53 723	0.75 617	2.14 718	0.13 557	0.15 493	0.14 590	0.12 551	0.22 642	0.47 669

DStereoFS	1.07 699	0.76 695	1.10 641	0.70 696	0.70 701	1.87 715	1.39 722	1.20 705	1.66 713	1.01 691	1.58 704	1.20 694	2.60 724	1.40 702	1.32 694	0.40 691	0.47 696	0.31 676	0.41 692	0.38 681	0.91 717

MADNet++	2.34 720	1.81 724	2.24 707	2.15 727	1.97 726	2.79 722	2.19 729	2.42 726	2.26 719	2.79 727	2.70 723	2.43 718	2.60 724	3.18 723	3.32 725	2.19 729	1.97 731	1.93 728	1.62 729	2.02 728	2.10 728

SGM-ForestM	1.59 711	0.56 671	1.52 685	0.41 667	0.34 655	2.77 721	1.67 725	1.69 717	1.73 715	2.48 724	2.27 721	6.02 731	2.90 726	3.08 722	2.83 724	0.25 666	0.30 665	0.19 643	0.20 649	0.18 613	0.45 667

MANE	1.63 713	0.58 678	1.16 651	0.59 688	0.60 695	2.71 720	1.53 723	2.63 727	3.62 724	2.33 723	3.26 725	3.66 725	2.98 727	2.26 720	2.26 719	0.37 686	0.40 688	0.31 676	0.49 698	0.31 673	0.63 696

TCMNet-wrong-test	4.33 725	5.65 732	4.76 721	11.36 740	10.39 736	5.87 728	4.45 734	4.24 731	1.10 696	1.93 720	2.43 722	6.07 732	3.54 728	3.87 727	4.51 730	2.00 728	0.47 696	1.96 730	1.68 730	5.78 736	4.48 734

tt	4.71 726	0.11 145	3.94 718	2.06 726	1.54 725	10.14 735	16.85 739	9.28 738	4.99 729	1.41 707	1.05 683	4.68 727	4.89 729	3.36 726	5.86 733	5.73 737	9.15 745	2.23 733	2.51 733	3.02 730	1.34 726

LE_ROB	1.82 717	0.39 637	3.15 717	0.50 683	0.55 691	0.79 676	1.00 708	0.89 696	6.48 732	7.40 736	2.07 717	2.07 711	5.08 730	1.33 700	3.96 728	0.11 493	0.09 307	0.12 539	0.11 508	0.11 477	0.13 359

LRCNet_RVC	10.94 738	14.45 745	9.66 732	15.38 741	8.02 733	1.08 692	0.35 627	8.72 737	0.72 659	12.63 746	15.84 746	9.73 737	6.52 731	8.58 737	6.38 735	20.33 755	5.39 737	23.79 754	21.95 755	15.35 745	13.96 746

USTest	6.84 730	5.16 728	5.45 726	7.18 734	7.26 731	14.27 739	22.53 740	8.48 736	9.29 736	5.44 731	6.42 732	6.27 733	6.69 732	6.83 734	8.49 737	1.95 727	3.27 734	2.16 732	2.54 734	3.76 731	3.31 733

HanzoNet	3.08 723	1.87 725	2.70 712	1.81 725	1.34 723	1.60 712	1.05 710	2.06 722	2.62 721	5.63 732	5.12 728	5.96 730	7.09 733	4.39 729	3.43 726	3.29 732	2.06 733	1.98 731	2.94 736	2.47 729	2.15 729

Selective-IGEV-i1pa	5.75 728	8.12 733	4.85 725	1.10 714	0.54 690	13.48 738	3.52 731	9.46 739	7.56 734	7.13 734	10.00 738	9.12 736	7.56 734	14.91 747	6.08 734	3.55 733	1.33 726	1.94 729	0.77 719	0.79 706	3.23 732

BEATNet-Init1	4.91 727	3.27 727	14.39 743	0.69 695	0.65 699	10.19 736	3.83 733	5.04 732	5.11 730	8.73 737	8.52 734	13.95 746	7.66 735	7.79 736	5.79 732	0.32 680	0.34 681	0.34 683	0.38 690	0.64 696	0.64 700

DPSimNet_ROB	6.21 729	5.16 728	9.50 729	5.59 732	5.56 730	7.64 731	10.02 736	4.07 730	7.33 733	6.84 733	6.26 731	7.17 734	10.55 736	4.07 728	5.68 731	5.50 736	4.29 736	5.24 737	3.66 737	4.05 733	5.96 735

DPSMNet_ROB	8.44 733	5.25 731	10.87 742	5.59 732	10.27 735	8.34 732	23.51 745	6.12 735	13.47 745	4.96 730	10.94 743	5.65 729	10.55 736	6.25 733	12.77 742	4.01 735	7.62 739	3.75 735	7.27 743	4.16 735	7.54 739

DGTPSM_ROB	8.38 732	5.24 730	10.71 741	5.32 731	10.19 734	8.34 732	23.49 744	6.11 734	13.43 744	4.93 729	10.93 742	5.64 728	10.55 736	6.17 732	12.73 741	3.74 734	7.56 738	3.68 734	7.24 742	4.09 734	7.49 738

iinet-test	10.74 736	9.21 734	9.52 730	10.46 735	10.67 737	17.92 744	25.86 746	12.61 743	13.38 742	9.65 741	10.06 739	9.98 738	10.66 739	11.13 743	12.60 738	6.36 739	7.73 740	5.65 739	6.66 738	7.29 737	7.31 736

IINet	10.74 736	9.21 734	9.52 730	10.46 735	10.67 737	17.92 744	25.86 746	12.61 743	13.38 742	9.65 741	10.06 739	9.98 738	10.66 739	11.13 743	12.60 738	6.36 739	7.73 740	5.65 739	6.66 738	7.29 737	7.31 736

xxxxx1	15.30 741	9.78 737	10.23 738	20.34 744	19.47 744	17.10 740	23.00 741	10.36 740	11.04 738	9.25 738	9.66 735	10.74 741	10.66 739	10.60 739	13.72 745	8.14 743	9.35 746	31.88 757	44.61 759	12.63 742	13.46 743

tt_ll	15.30 741	9.78 737	10.23 738	20.34 744	19.47 744	17.10 740	23.00 741	10.36 740	11.04 738	9.25 738	9.66 735	10.74 741	10.66 739	10.60 739	13.72 745	8.14 743	9.35 746	31.88 757	44.61 759	12.63 742	13.46 743

Anonymous_1	16.44 745	9.26 736	9.67 733	10.63 737	14.54 741	18.62 746	26.98 748	12.68 745	13.53 746	10.78 745	10.37 741	10.15 740	10.66 739	10.99 742	12.64 740	15.61 754	7.73 740	16.87 752	43.01 758	56.14 761	7.86 742

ff	15.30 741	9.78 737	10.23 738	20.34 744	19.47 744	17.10 740	23.00 741	10.36 740	11.04 738	9.25 738	9.66 735	10.74 741	10.66 739	10.60 739	13.72 745	8.14 743	9.35 746	31.88 757	44.61 759	12.63 742	13.46 743

DPSM_ROB	11.46 739	9.79 740	10.18 736	11.11 738	11.31 739	19.08 747	27.38 749	13.42 746	14.23 747	10.34 743	11.13 744	10.97 744	11.33 745	11.89 745	13.49 743	6.74 741	8.19 743	6.00 741	7.05 740	7.74 739	7.76 740

DPSM	11.46 739	9.79 740	10.18 736	11.11 738	11.31 739	19.08 747	27.38 749	13.42 746	14.23 747	10.34 743	11.13 744	10.97 744	11.33 745	11.89 745	13.49 743	6.74 741	8.19 743	6.00 741	7.05 740	7.74 739	7.76 740

PML	15.86 744	13.12 744	7.07 728	5.22 730	7.66 732	32.93 751	64.30 761	5.37 733	10.12 737	25.87 760	67.29 761	20.25 748	13.20 747	10.09 738	6.81 736	5.94 738	2.00 732	6.03 743	2.18 732	9.13 741	2.62 731

HaxPig	17.72 746	20.23 755	19.76 745	16.55 742	16.52 742	9.46 734	9.42 735	14.48 748	13.31 741	18.59 748	18.67 747	17.39 747	16.68 748	17.07 748	16.43 748	21.99 757	20.86 757	22.28 753	21.55 754	21.30 754	21.88 758

MEDIAN_ROB	21.20 747	24.56 757	23.42 756	19.57 743	19.62 747	13.29 737	11.21 737	18.04 749	17.02 749	22.07 759	21.92 749	20.84 749	20.24 749	21.02 749	19.68 749	25.59 758	24.08 758	26.20 755	25.19 756	25.31 755	25.19 759

fast-reg	23.61 754	20.43 756	23.27 755	23.15 753	24.75 757	38.65 759	55.20 756	26.97 755	28.94 759	20.18 751	21.86 748	21.68 750	22.34 750	24.15 757	27.35 758	13.84 753	16.57 755	14.84 751	15.61 751	16.59 753	15.88 753

FlowAnything	23.08 751	19.70 749	20.48 751	22.45 749	22.73 748	38.34 754	55.18 754	27.00 757	28.79 757	20.83 758	22.42 756	22.10 754	22.83 751	23.85 751	27.23 757	13.53 747	16.54 754	12.10 749	14.29 750	15.59 750	15.58 748

RAFT-FEzeroshot	23.04 748	19.71 750	20.25 746	22.47 750	22.80 751	38.32 752	55.23 757	26.95 753	28.70 754	20.66 754	22.23 751	22.07 752	22.86 752	23.85 751	27.17 753	13.53 747	16.47 751	12.08 744	14.22 747	15.58 748	15.60 749

RAFT-FE	23.04 748	19.71 750	20.25 746	22.47 750	22.80 751	38.32 752	55.23 757	26.95 753	28.70 754	20.66 754	22.23 751	22.07 752	22.86 752	23.85 751	27.17 753	13.53 747	16.47 751	12.08 744	14.22 747	15.58 748	15.60 749

CasAABBNet	23.04 748	19.69 748	20.32 748	22.42 747	22.73 748	38.35 755	55.23 757	26.99 756	28.74 756	20.67 756	22.28 753	22.11 755	22.86 752	23.84 750	27.17 753	13.52 746	16.47 751	12.08 744	14.21 745	15.57 746	15.60 749

LSM0	24.21 755	19.88 754	22.33 754	24.42 754	40.13 760	38.41 756	54.99 753	27.05 758	28.61 753	20.59 752	22.00 750	22.29 757	22.86 752	24.12 756	27.16 752	13.59 752	16.33 749	12.13 750	14.08 744	15.72 752	17.53 755

Hybrid-DGEV	23.11 752	19.81 753	20.81 753	22.43 748	22.74 750	38.45 757	55.25 760	27.21 760	28.95 760	20.63 753	22.37 754	22.03 751	22.89 756	23.96 755	27.14 751	13.54 750	16.46 750	12.09 747	14.23 749	15.57 746	15.57 747

Selective-RAFT-Error	23.11 752	19.77 752	20.60 752	22.49 752	22.80 751	38.46 758	55.19 755	27.13 759	28.90 758	20.73 757	22.38 755	22.11 755	22.91 757	23.94 754	27.18 756	13.54 750	16.57 755	12.09 747	14.21 745	15.61 751	15.65 752

RSGM-EC	29.37 757	17.55 746	9.85 734	35.22 756	33.16 758	26.01 749	45.63 751	20.07 750	17.60 750	18.98 749	23.47 757	30.02 759	23.62 758	41.06 759	44.49 760	58.94 760	34.33 760	32.95 760	20.18 752	33.70 757	20.62 756

acva	29.37 757	17.55 746	9.85 734	35.22 756	33.16 758	26.01 749	45.63 751	20.07 750	17.60 750	18.98 749	23.47 757	30.02 759	23.62 758	41.06 759	44.49 760	58.94 760	34.33 760	32.95 760	20.18 752	33.70 757	20.62 756

AVERAGE_ROB	25.43 756	29.01 758	27.22 757	24.60 755	24.16 756	17.78 743	12.87 738	22.39 752	21.40 752	26.72 761	26.08 759	25.18 758	24.52 760	25.07 758	23.57 750	29.94 759	28.36 759	30.60 756	29.57 757	29.83 756	29.66 760

Selective-IGEV-i16pa	31.25 759	41.63 759	4.08 719	0.51 684	0.38 667	97.61 761	0.73 696	61.16 762	60.81 761	17.49 747	65.92 760	39.64 761	53.28 761	107.35 762	27.39 759	20.46 756	3.81 735	4.39 736	1.97 731	0.41 683	16.06 754

test_example2	100.95 760	107.33 760	67.16 759	98.17 758	106.88 761	89.44 760	101.34 762	37.23 761	97.88 762	129.56 762	131.26 762	65.41 762	67.34 762	91.22 761	79.29 762	143.32 762	199.32 762	81.12 762	102.17 762	121.89 762	101.70 761

ccccc		256.25 761		351.50 761	361.31 762	144.22 762		153.19 763		152.98 763		161.94 763		268.06 763		387.64 763	346.97 763	244.11 763	219.32 763	413.57 763

Low-res two-view benchmark