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

NBS	0.09 1	0.09 66	0.17 9	0.19 132	0.09 38	0.08 2	0.13 103	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.11 69	0.07 2	0.06 1	0.10 1	0.12 63	0.07 143	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.07 211	0.06 29

Pro-Stereo	0.10 5	0.07 2	0.16 1	0.17 42	0.10 99	0.17 174	0.13 103	0.11 2	0.14 42	0.10 45	0.09 18	0.08 5	0.06 1	0.22 233	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.08 339	0.05 4	0.06 29

MLG-Stereo_test2	0.12 48	0.09 66	0.29 162	0.21 248	0.12 210	0.16 130	0.11 30	0.17 32	0.12 13	0.11 67	0.08 12	0.11 111	0.06 1	0.16 68	0.11 32	0.08 308	0.13 474	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.09 156

SCION-M(vits-remse)	0.14 126	0.09 66	0.45 317	0.28 603	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.10 492	0.08 285	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

SCION-Mon(vits-remp)	0.18 241	0.20 511	0.45 317	0.28 603	0.26 666	0.47 661	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

anonymous	0.11 17	0.10 109	0.22 82	0.18 77	0.10 99	0.08 2	0.13 103	0.16 20	0.17 93	0.12 105	0.14 164	0.09 35	0.07 4	0.14 20	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.06 29

MGA	0.12 48	0.08 24	0.26 131	0.16 16	0.10 99	0.15 80	0.10 12	0.18 39	0.13 25	0.11 67	0.09 18	0.09 35	0.07 4	0.20 174	0.12 63	0.07 143	0.16 541	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.09 156

CAR	0.12 48	0.08 24	0.25 115	0.16 16	0.09 38	0.14 53	0.10 12	0.19 59	0.13 25	0.12 105	0.10 46	0.08 5	0.07 4	0.18 114	0.12 63	0.06 48	0.15 525	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.10 232

MSE-Stereo	0.12 48	0.08 24	0.25 115	0.16 16	0.09 38	0.14 53	0.10 12	0.19 59	0.13 25	0.11 67	0.10 46	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.12 63	0.06 48	0.16 541	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.10 232

monster-pro	0.13 71	0.09 66	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 42	0.09 38	0.09 5	0.14 149	0.11 2	0.16 80	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.12 63	0.05 1	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.06 29

MatchAttention (ZS)	0.09 1	0.07 2	0.16 1	0.15 5	0.06 1	0.08 2	0.12 56	0.12 4	0.12 13	0.08 2	0.12 97	0.07 2	0.07 4	0.13 8	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 6
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.13 71	0.09 66	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

Monster-pub-eth3d	0.13 71	0.09 66	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.19 139	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

IGEV	0.12 48	0.07 2	0.19 29	0.16 16	0.11 150	0.16 130	0.13 103	0.22 109	0.17 93	0.12 105	0.15 185	0.09 35	0.07 4	0.16 68	0.12 63	0.06 48	0.10 383	0.06 60	0.07 241	0.05 4	0.08 100

LG-Stereo_L1	0.11 17	0.09 66	0.22 82	0.18 77	0.10 99	0.12 29	0.13 103	0.18 39	0.12 13	0.09 16	0.07 4	0.08 5	0.07 4	0.18 114	0.11 32	0.06 48	0.10 383	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.07 54

MLG-Stereo_test1	0.11 17	0.09 66	0.26 131	0.18 77	0.11 150	0.15 80	0.11 30	0.17 32	0.11 8	0.09 16	0.06 1	0.10 67	0.07 4	0.17 92	0.12 63	0.06 48	0.15 525	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.07 54

MonSter	0.13 71	0.09 66	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

CR-RVC	0.09 1	0.09 66	0.17 9	0.15 5	0.06 1	0.12 29	0.11 30	0.18 39	0.10 4	0.10 45	0.06 1	0.09 35	0.08 19	0.15 38	0.10 17	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 6

test410_97500	0.13 71	0.10 109	0.33 208	0.19 132	0.13 277	0.17 174	0.09 4	0.18 39	0.14 42	0.11 67	0.09 18	0.09 35	0.08 19	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.19 603	0.06 60	0.07 241	0.05 4	0.18 497

test410	0.13 71	0.10 109	0.34 214	0.19 132	0.13 277	0.17 174	0.09 4	0.19 59	0.15 64	0.11 67	0.09 18	0.09 35	0.08 19	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.19 603	0.06 60	0.07 241	0.05 4	0.18 497

LACA_dic	0.10 5	0.16 411	0.18 18	0.16 16	0.07 6	0.14 53	0.11 30	0.13 10	0.11 8	0.09 16	0.08 12	0.09 35	0.08 19	0.16 68	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.07 211	0.06 29

small-0shot	0.10 5	0.09 66	0.19 29	0.16 16	0.09 38	0.10 14	0.15 201	0.14 13	0.13 25	0.09 16	0.15 185	0.08 5	0.08 19	0.11 2	0.12 63	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.05 6

testmc14	0.14 126	0.08 24	0.29 162	0.21 248	0.16 445	0.19 239	0.14 149	0.16 20	0.13 25	0.11 67	0.14 164	0.11 111	0.08 19	0.20 174	0.12 63	0.06 48	0.24 680	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.32 668

depth_test_26	0.11 17	0.08 24	0.22 82	0.16 16	0.09 38	0.09 5	0.11 30	0.16 20	0.16 80	0.12 105	0.16 200	0.11 111	0.08 19	0.14 20	0.10 17	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.08 100

MCSU-Stereo	0.13 71	0.08 24	0.24 103	0.17 42	0.11 150	0.17 174	0.15 201	0.17 32	0.17 93	0.12 105	0.13 126	0.12 155	0.08 19	0.20 174	0.13 130	0.07 143	0.20 625	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.19 517

PSi22a	0.13 71	0.07 2	0.16 1	0.21 248	0.18 511	0.09 5	0.11 30	0.15 16	0.12 13	0.08 2	0.07 4	0.12 155	0.08 19	0.15 38	0.12 63	0.07 143	0.22 649	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.52 740

DepthFocus	0.10 5	0.07 2	0.26 131	0.15 5	0.11 150	0.10 14	0.13 103	0.15 16	0.09 2	0.12 105	0.10 46	0.09 35	0.08 19	0.13 8	0.10 17	0.07 143	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.06 112	0.05 6

Foundation-i32	0.14 126	0.07 2	0.18 18	0.24 444	0.22 614	0.10 14	0.12 56	0.15 16	0.13 25	0.08 2	0.07 4	0.12 155	0.08 19	0.17 92	0.13 130	0.07 143	0.29 726	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 726

Selective-IGEV-i32	0.15 174	0.10 109	0.34 214	0.32 663	0.19 546	0.16 130	0.14 149	0.29 253	0.19 150	0.13 148	0.14 164	0.13 187	0.08 19	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.13 474	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

Test_v1	0.11 17	0.08 24	0.17 9	0.15 5	0.09 38	0.13 38	0.12 56	0.23 128	0.17 93	0.10 45	0.10 46	0.08 5	0.08 19	0.15 38	0.12 63	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.07 54

252Zero-FE	0.18 241	0.08 24	0.28 155	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.11 30	0.22 109	0.22 211	0.76 725	0.11 69	0.09 35	0.08 19	0.17 92	0.15 231	0.07 143	0.51 769	0.06 60	0.08 339	0.06 112	0.10 232

Monster-pub-mixall	0.13 71	0.07 2	0.20 44	0.17 42	0.08 27	0.11 21	0.09 4	0.21 91	0.13 25	0.12 105	0.11 69	0.08 5	0.08 19	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.35 748	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.09 156

111111	0.13 71	0.08 24	0.20 44	0.20 193	0.13 277	0.13 38	0.10 12	0.23 128	0.17 93	0.11 67	0.13 126	0.12 155	0.08 19	0.19 139	0.12 63	0.07 143	0.16 541	0.06 60	0.04 1	0.08 293	0.16 468

LG-Stereo_L2	0.11 17	0.09 66	0.22 82	0.18 77	0.10 99	0.12 29	0.13 103	0.18 39	0.14 42	0.10 45	0.07 4	0.08 5	0.08 19	0.17 92	0.11 32	0.06 48	0.08 285	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.07 54

MLG-Stereo_test3	0.11 17	0.08 24	0.22 82	0.19 132	0.10 99	0.16 130	0.11 30	0.18 39	0.13 25	0.11 67	0.07 4	0.10 67	0.08 19	0.14 20	0.12 63	0.07 143	0.09 334	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.08 100

MLG-Stereo	0.11 17	0.08 24	0.26 131	0.19 132	0.09 38	0.15 80	0.11 30	0.18 39	0.13 25	0.09 16	0.06 1	0.10 67	0.08 19	0.18 114	0.12 63	0.06 48	0.16 541	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.07 54

FoundationStereo	0.13 71	0.08 24	0.18 18	0.29 623	0.30 696	0.12 29	0.13 103	0.12 4	0.18 116	0.09 16	0.08 12	0.10 67	0.08 19	0.14 20	0.11 32	0.07 143	0.31 732	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.06 29

AIO_rvc	0.20 307	0.16 411	0.49 376	0.41 723	0.29 690	0.15 80	0.17 305	0.21 91	0.19 150	0.17 248	0.14 164	0.13 187	0.08 19	0.35 463	0.13 130	0.07 143	0.19 603	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.41 710

DEFOM-Stereo	0.11 17	0.10 109	0.21 62	0.18 77	0.09 38	0.21 313	0.14 149	0.14 13	0.17 93	0.11 67	0.10 46	0.09 35	0.08 19	0.21 201	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.06 29

dual_stereo	0.18 241	0.08 24	0.26 131	0.21 248	0.32 707	0.11 21	0.13 103	0.27 216	0.20 166	0.11 67	0.09 18	0.10 67	0.08 19	0.20 174	0.14 184	0.07 143	0.45 759	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.65 760

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 307	0.74 756	0.71 588	0.17 42	0.08 27	0.15 80	0.15 201	0.19 59	0.18 116	0.13 148	0.12 97	0.10 67	0.08 19	0.16 68	0.14 184	0.34 744	0.12 452	0.08 297	0.07 241	0.11 521	0.24 595

AIO-Stereo	0.16 206	0.12 221	0.29 162	0.30 636	0.20 575	0.16 130	0.14 149	0.28 232	0.22 211	0.14 177	0.15 185	0.13 187	0.08 19	0.20 174	0.15 231	0.06 48	0.16 541	0.07 183	0.08 339	0.06 112	0.24 595

Selective-IGEV	0.15 174	0.10 109	0.34 214	0.32 663	0.19 546	0.16 130	0.14 149	0.29 253	0.20 166	0.13 148	0.14 164	0.13 187	0.08 19	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.13 474	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

FORCE_4.6	0.11 17	0.11 164	0.18 18	0.18 77	0.06 1	0.16 130	0.13 103	0.24 154	0.14 42	0.08 2	0.10 46	0.09 35	0.09 45	0.13 8	0.09 7	0.08 308	0.04 1	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.05 6

F5.5	0.11 17	0.12 221	0.19 29	0.20 193	0.07 6	0.15 80	0.12 56	0.23 128	0.13 25	0.09 16	0.10 46	0.10 67	0.09 45	0.13 8	0.08 1	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.04 1

FORCE_5	0.11 17	0.12 221	0.18 18	0.20 193	0.07 6	0.13 38	0.11 30	0.22 109	0.12 13	0.08 2	0.10 46	0.11 111	0.09 45	0.15 38	0.09 7	0.06 48	0.04 1	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.05 6

FORCE_6	0.11 17	0.15 366	0.19 29	0.19 132	0.07 6	0.15 80	0.12 56	0.23 128	0.13 25	0.09 16	0.10 46	0.09 35	0.09 45	0.16 68	0.09 7	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.05 6

rgla	0.13 71	0.13 273	0.30 172	0.19 132	0.12 210	0.16 130	0.11 30	0.17 32	0.14 42	0.12 105	0.09 18	0.08 5	0.09 45	0.21 201	0.12 63	0.06 48	0.19 603	0.05 1	0.07 241	0.06 112	0.13 385

DF_test	0.10 5	0.08 24	0.20 44	0.17 42	0.11 150	0.06 1	0.13 103	0.13 10	0.16 80	0.10 45	0.12 97	0.08 5	0.09 45	0.12 5	0.10 17	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.06 127	0.07 211	0.06 29

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 126	0.16 411	0.31 183	0.22 319	0.14 328	0.15 80	0.13 103	0.18 39	0.17 93	0.12 105	0.14 164	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.15 231	0.06 48	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.10 232

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 5	0.09 66	0.17 9	0.14 2	0.09 38	0.12 29	0.15 201	0.12 4	0.12 13	0.09 16	0.13 126	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 184	0.06 48	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.08 100

derf	0.11 17	0.07 2	0.21 62	0.18 77	0.11 150	0.11 21	0.11 30	0.17 32	0.15 64	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.09 45	0.16 68	0.12 63	0.06 48	0.07 217	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.13 385

qqai	0.12 48	0.08 24	0.22 82	0.18 77	0.12 210	0.11 21	0.12 56	0.17 32	0.16 80	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.09 45	0.16 68	0.12 63	0.07 143	0.11 421	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.20 539

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 126	0.10 109	0.25 115	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 126	0.10 109	0.27 148	0.18 77	0.14 328	0.19 239	0.15 201	0.25 180	0.22 211	0.16 224	0.22 300	0.10 67	0.09 45	0.15 38	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.10 232

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 71	0.10 109	0.26 131	0.18 77	0.14 328	0.18 211	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.21 286	0.10 67	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

PipStereo	0.14 126	0.07 2	0.16 1	0.23 385	0.21 595	0.09 5	0.11 30	0.16 20	0.13 25	0.08 2	0.07 4	0.13 187	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.07 143	0.23 662	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 733

PSi22b	0.14 126	0.07 2	0.16 1	0.22 319	0.22 614	0.09 5	0.11 30	0.16 20	0.12 13	0.08 2	0.07 4	0.14 222	0.09 45	0.14 20	0.11 32	0.07 143	0.22 649	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 733

gcap_with_dpt	0.13 71	0.10 109	0.27 148	0.18 77	0.14 328	0.18 211	0.15 201	0.26 199	0.21 197	0.16 224	0.21 286	0.09 35	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.10 232

DispViT+	0.12 48	0.08 24	0.21 62	0.16 16	0.16 445	0.10 14	0.12 56	0.27 216	0.24 249	0.13 148	0.11 69	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.12 63	0.08 308	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 6

BStereo	0.14 126	0.10 109	0.46 336	0.18 77	0.11 150	0.15 80	0.15 201	0.25 180	0.23 229	0.12 105	0.11 69	0.12 155	0.09 45	0.17 92	0.17 300	0.05 1	0.07 217	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.09 156

Anonymus123	0.16 206	0.10 109	0.46 336	0.18 77	0.11 150	0.41 626	0.15 201	0.30 273	0.23 229	0.12 105	0.11 69	0.12 155	0.09 45	0.17 92	0.17 300	0.05 1	0.07 217	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.09 156

HiDET	0.12 48	0.07 2	0.20 44	0.15 5	0.09 38	0.14 53	0.12 56	0.20 69	0.16 80	0.10 45	0.10 46	0.11 111	0.09 45	0.19 139	0.17 300	0.07 143	0.09 334	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

VIP-Stereo	0.13 71	0.15 366	0.31 183	0.18 77	0.12 210	0.24 396	0.12 56	0.20 69	0.20 166	0.10 45	0.13 126	0.11 111	0.09 45	0.20 174	0.13 130	0.06 48	0.11 421	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.08 100

GEAStereo	0.20 307	0.10 109	0.31 183	0.35 690	0.42 734	0.19 239	0.16 260	0.23 128	0.18 116	0.14 177	0.15 185	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.18 332	0.08 308	0.28 710	0.06 60	0.05 38	0.08 293	0.57 746

GSStereo	0.21 348	0.10 109	0.31 183	0.36 699	0.42 734	0.19 239	0.16 260	0.38 384	0.21 197	0.14 177	0.15 185	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.18 332	0.08 308	0.31 732	0.06 60	0.06 127	0.08 293	0.63 755

GS-Stereo							0.16 260	0.38 384	0.21 197	0.14 177	0.15 185	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.18 332	0.08 308	0.31 732	0.06 60	0.06 127	0.08 293	0.63 755

AdaDepth	0.13 71	0.10 109	0.32 198	0.20 193	0.11 150	0.19 239	0.13 103	0.16 20	0.16 80	0.10 45	0.10 46	0.10 67	0.09 45	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.11 421	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.11 287

S2M2_XL	0.10 5	0.10 109	0.24 103	0.14 2	0.10 99	0.09 5	0.09 4	0.12 4	0.09 2	0.11 67	0.12 97	0.09 35	0.09 45	0.12 5	0.11 32	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.07 54
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 71	0.12 221	0.24 103	0.17 42	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.17 93	0.13 148	0.13 126	0.08 5	0.09 45	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.06 112	0.09 156

4.5w-stereo	0.13 71	0.12 221	0.24 103	0.17 42	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.17 93	0.13 148	0.13 126	0.08 5	0.09 45	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.06 112	0.09 156

2.5w	0.13 71	0.10 109	0.23 92	0.18 77	0.09 38	0.15 80	0.15 201	0.21 91	0.16 80	0.12 105	0.13 126	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.12 63	0.05 1	0.19 603	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.12 348

monsterstereo	0.13 71	0.10 109	0.20 44	0.19 132	0.12 210	0.14 53	0.12 56	0.26 199	0.18 116	0.14 177	0.16 200	0.08 5	0.09 45	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.16 541	0.06 60	0.09 451	0.06 112	0.07 54

monsters	0.13 71	0.10 109	0.20 44	0.18 77	0.13 277	0.15 80	0.11 30	0.24 154	0.16 80	0.15 205	0.13 126	0.08 5	0.09 45	0.23 258	0.12 63	0.06 48	0.15 525	0.05 1	0.08 339	0.05 4	0.09 156

LGtest1	0.10 5	0.09 66	0.19 29	0.18 77	0.09 38	0.13 38	0.09 4	0.17 32	0.13 25	0.10 45	0.08 12	0.09 35	0.09 45	0.16 68	0.12 63	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.08 100

LG-Stereo	0.14 126	0.13 273	0.30 172	0.21 248	0.11 150	0.16 130	0.18 366	0.23 128	0.19 150	0.12 105	0.18 240	0.11 111	0.09 45	0.15 38	0.14 184	0.06 48	0.07 217	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.07 54

HART	0.20 307	0.14 326	0.42 291	0.26 537	0.24 647	0.17 174	0.16 260	0.32 305	0.25 276	0.15 205	0.26 346	0.17 277	0.09 45	0.24 274	0.14 184	0.06 48	0.36 749	0.07 183	0.05 38	0.08 293	0.27 631

GREAT-IGEV	0.19 274	0.11 164	0.39 254	0.22 319	0.33 709	0.14 53	0.15 201	0.18 39	0.22 211	0.14 177	0.16 200	0.09 35	0.09 45	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.50 768	0.06 60	0.06 127	0.07 211	0.53 741
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	0.19 274	0.14 326	0.40 270	0.30 636	0.20 575	0.15 80	0.16 260	0.35 341	0.26 294	0.17 248	0.16 200	0.13 187	0.09 45	0.31 420	0.14 184	0.07 143	0.22 649	0.06 60	0.06 127	0.09 395	0.25 607

SCV	0.18 241	0.15 366	0.37 239	0.26 537	0.20 575	0.16 130	0.16 260	0.35 341	0.23 229	0.14 177	0.16 200	0.13 187	0.09 45	0.31 420	0.12 63	0.08 308	0.19 603	0.07 183	0.07 241	0.09 395	0.26 623

StereoAnything_RVC	0.22 376	0.47 714	0.67 563	0.30 636	0.31 703	0.11 21	0.11 30	0.18 39	0.15 64	0.09 16	0.11 69	0.09 35	0.09 45	0.27 337	0.12 63	0.09 417	0.39 751	0.06 60	0.04 1	0.24 703	0.49 733

AIO_test	0.20 307	0.12 221	0.46 336	0.45 734	0.38 726	0.15 80	0.17 305	0.28 232	0.20 166	0.19 279	0.13 126	0.14 222	0.09 45	0.39 492	0.13 130	0.07 143	0.21 636	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.34 682

GIP-stereo	0.16 206	0.12 221	0.25 115	0.24 444	0.22 614	0.15 80	0.14 149	0.32 305	0.21 197	0.11 67	0.16 200	0.13 187	0.09 45	0.20 174	0.13 130	0.07 143	0.13 474	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.32 668

mms	0.15 174	0.14 326	0.25 115	0.20 193	0.15 401	0.17 174	0.17 305	0.21 91	0.19 150	0.14 177	0.18 240	0.14 222	0.09 45	0.26 321	0.15 231	0.06 48	0.07 217	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.19 517

RAStereo	0.14 126	0.15 366	0.40 270	0.22 319	0.11 150	0.15 80	0.18 366	0.25 180	0.24 249	0.13 148	0.17 220	0.11 111	0.09 45	0.15 38	0.13 130	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.05 6

U	1.02 751	0.10 109	0.26 131	0.22 319	3.66 791	6.41 798	0.13 103	0.22 109	0.21 197	0.11 67	0.11 69	0.10 67	0.09 45	0.12 5	0.11 32	0.07 143	0.05 13	5.35 808	2.86 804	0.07 211	0.06 29

RSM++	0.14 126	0.11 164	0.25 115	0.32 663	0.17 481	0.17 174	0.15 201	0.23 128	0.21 197	0.12 105	0.12 97	0.14 222	0.09 45	0.21 201	0.13 130	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

RSM	0.14 126	0.11 164	0.25 115	0.29 623	0.16 445	0.16 130	0.15 201	0.24 154	0.20 166	0.13 148	0.13 126	0.15 245	0.09 45	0.22 233	0.13 130	0.06 48	0.06 117	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

gcap-zeroshot	0.14 126	0.10 109	0.28 155	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.09 156

test_for_model	0.14 126	0.10 109	0.25 115	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

testlalala	0.14 126	0.10 109	0.28 155	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.09 156

EGLCR-Stereo	0.19 274	0.09 66	0.34 214	0.29 623	0.17 481	0.28 464	0.16 260	0.30 273	0.23 229	0.22 325	0.11 69	0.16 261	0.09 45	0.28 363	0.15 231	0.07 143	0.25 690	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.37 699

CR-Stereo	0.10 5	0.13 273	0.17 9	0.15 5	0.07 6	0.10 14	0.13 103	0.16 20	0.12 13	0.08 2	0.08 12	0.10 67	0.10 94	0.13 8	0.09 7	0.06 48	0.05 13	0.05 1	0.05 38	0.06 112	0.06 29

E$^{3}$Stereo	0.14 126	0.08 24	0.21 62	0.24 444	0.16 445	0.15 80	0.13 103	0.20 69	0.18 116	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.10 94	0.24 274	0.15 231	0.06 48	0.17 572	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.22 567

LLLLL	0.14 126	0.08 24	0.21 62	0.24 444	0.16 445	0.15 80	0.13 103	0.20 69	0.18 116	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.10 94	0.24 274	0.15 231	0.06 48	0.17 572	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.22 567

LLL	0.15 174	0.08 24	0.21 62	0.24 444	0.20 575	0.16 130	0.15 201	0.20 69	0.19 150	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.10 94	0.29 386	0.15 231	0.06 48	0.21 636	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.28 640

low	0.16 206	0.08 24	0.28 155	0.23 385	0.21 595	0.17 174	0.15 201	0.28 232	0.20 166	0.11 67	0.12 97	0.13 187	0.10 94	0.27 337	0.14 184	0.07 143	0.23 662	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.23 579

100	0.14 126	0.08 24	0.21 62	0.25 493	0.14 328	0.11 21	0.13 103	0.18 39	0.18 116	0.11 67	0.13 126	0.14 222	0.10 94	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.15 525	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.25 607

300	0.14 126	0.08 24	0.22 82	0.23 385	0.21 595	0.13 38	0.13 103	0.21 91	0.18 116	0.11 67	0.12 97	0.13 187	0.10 94	0.20 174	0.15 231	0.06 48	0.12 452	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.30 656

Last	0.13 71	0.08 24	0.23 92	0.18 77	0.10 99	0.14 53	0.13 103	0.18 39	0.18 116	0.10 45	0.11 69	0.14 222	0.10 94	0.24 274	0.14 184	0.06 48	0.13 474	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.23 579

FORCE_4.7	0.11 17	0.14 326	0.19 29	0.21 248	0.08 27	0.15 80	0.14 149	0.21 91	0.15 64	0.08 2	0.10 46	0.09 35	0.10 94	0.15 38	0.08 1	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.05 6

F8.5	0.11 17	0.12 221	0.19 29	0.20 193	0.07 6	0.13 38	0.11 30	0.22 109	0.14 42	0.09 16	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.15 38	0.08 1	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.04 1

FORCE_9	0.11 17	0.12 221	0.19 29	0.20 193	0.07 6	0.13 38	0.11 30	0.22 109	0.14 42	0.09 16	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.15 38	0.08 1	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.04 1

FORCE_8	0.11 17	0.12 221	0.18 18	0.20 193	0.07 6	0.13 38	0.12 56	0.23 128	0.15 64	0.10 45	0.11 69	0.12 155	0.10 94	0.15 38	0.08 1	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.04 1

F7	0.11 17	0.12 221	0.17 9	0.19 132	0.07 6	0.14 53	0.11 30	0.23 128	0.15 64	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.15 38	0.08 1	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.05 6

FORCE_4	0.11 17	0.10 109	0.18 18	0.19 132	0.07 6	0.16 130	0.13 103	0.21 91	0.13 25	0.09 16	0.11 69	0.12 155	0.10 94	0.17 92	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.05 6

416test1013	0.13 71	0.12 221	0.31 183	0.19 132	0.13 277	0.17 174	0.11 30	0.16 20	0.14 42	0.12 105	0.09 18	0.08 5	0.10 94	0.19 139	0.12 63	0.07 143	0.17 572	0.06 60	0.08 339	0.06 112	0.13 385

416test	0.13 71	0.12 221	0.30 172	0.19 132	0.13 277	0.16 130	0.11 30	0.16 20	0.14 42	0.12 105	0.09 18	0.08 5	0.10 94	0.18 114	0.12 63	0.06 48	0.17 572	0.06 60	0.08 339	0.06 112	0.13 385

LGCAT	0.15 174	0.07 2	0.19 29	0.15 5	0.09 38	0.13 38	0.12 56	0.13 10	0.10 4	0.13 148	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.31 420	0.14 184	0.23 710	0.24 680	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.41 710

DNS	0.31 583	0.31 638	0.25 115	0.25 493	0.11 150	0.14 53	0.14 149	0.26 199	0.18 116	0.14 177	0.18 240	0.13 187	0.10 94	0.75 664	0.41 613	0.09 417	0.27 705	0.08 297	0.05 38	1.11 780	1.23 785

mm2	0.11 17	0.07 2	0.19 29	0.16 16	0.09 38	0.10 14	0.12 56	0.18 39	0.14 42	0.08 2	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.17 92	0.13 130	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

mm1	0.11 17	0.07 2	0.19 29	0.16 16	0.09 38	0.10 14	0.12 56	0.15 16	0.14 42	0.08 2	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.17 92	0.13 130	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

quiztm	0.16 206	0.19 495	0.37 239	0.22 319	0.15 401	0.17 174	0.17 305	0.36 358	0.24 249	0.18 272	0.21 286	0.14 222	0.10 94	0.17 92	0.14 184	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.08 293	0.07 54

PointNet	0.11 17	0.08 24	0.19 29	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.15 201	0.18 39	0.16 80	0.09 16	0.11 69	0.12 155	0.10 94	0.15 38	0.13 130	0.07 143	0.09 334	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.12 348

DN	0.21 348	0.09 66	0.58 513	0.40 716	0.18 511	0.22 346	0.18 366	0.30 273	0.25 276	0.15 205	0.19 255	0.18 292	0.10 94	0.26 321	0.19 368	0.14 631	0.18 589	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.42 715

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 174	0.13 273	0.41 281	0.20 193	0.11 150	0.14 53	0.14 149	0.22 109	0.17 93	0.12 105	0.13 126	0.10 67	0.10 94	0.16 68	0.13 130	0.05 1	0.08 285	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.43 719

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 174	0.23 566	0.58 513	0.17 42	0.12 210	0.15 80	0.14 149	0.25 180	0.18 116	0.11 67	0.14 164	0.12 155	0.10 94	0.15 38	0.11 32	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.22 567

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 206	0.20 511	0.79 614	0.19 132	0.12 210	0.12 29	0.14 149	0.26 199	0.18 116	0.11 67	0.12 97	0.10 67	0.10 94	0.13 8	0.11 32	0.06 48	0.07 217	0.06 60	0.07 241	0.05 4	0.18 497

LACA3	0.10 5	0.11 164	0.16 1	0.15 5	0.07 6	0.16 130	0.14 149	0.14 13	0.14 42	0.11 67	0.09 18	0.10 67	0.10 94	0.16 68	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 6

LACA2	0.12 48	0.17 448	0.32 198	0.16 16	0.08 27	0.16 130	0.13 103	0.18 39	0.15 64	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.15 38	0.10 17	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.05 6

LACA1	0.10 5	0.13 273	0.17 9	0.16 16	0.07 6	0.16 130	0.12 56	0.16 20	0.12 13	0.09 16	0.07 4	0.09 35	0.10 94	0.14 20	0.10 17	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.05 6

MonSter++	0.11 17	0.07 2	0.19 29	0.16 16	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.18 39	0.14 42	0.10 45	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.16 68	0.14 184	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

LCMNet	0.12 48	0.08 24	0.20 44	0.16 16	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.19 59	0.20 166	0.10 45	0.11 69	0.11 111	0.10 94	0.20 174	0.16 269	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.14 431

DLNR-FE	10.53 803	12.31 813	20.33 819	105.85 834	23.36 823	0.14 53	0.13 103	3.25 792	0.20 166	0.16 224	0.23 315	0.16 261	0.10 94	0.31 420	0.16 269	2.59 801	0.32 737	0.07 183	0.07 241	40.66 835	0.28 640

Replicate-Monster	0.15 174	0.12 221	0.40 270	0.17 42	0.10 99	0.17 174	0.10 12	0.24 154	0.20 166	0.12 105	0.10 46	0.10 67	0.10 94	0.28 363	0.12 63	0.06 48	0.31 732	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.21 552

qwe	0.13 71	0.10 109	0.24 103	0.17 42	0.11 150	0.15 80	0.12 56	0.26 199	0.18 116	0.14 177	0.13 126	0.09 35	0.10 94	0.23 258	0.13 130	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.09 156

2.25w	0.13 71	0.10 109	0.24 103	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.19 150	0.14 177	0.18 240	0.09 35	0.10 94	0.23 258	0.15 231	0.05 1	0.17 572	0.05 1	0.08 339	0.05 4	0.12 348

4.25_new	0.13 71	0.12 221	0.26 131	0.18 77	0.10 99	0.17 174	0.12 56	0.22 109	0.15 64	0.13 148	0.13 126	0.09 35	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

4.5w_new	0.13 71	0.12 221	0.26 131	0.18 77	0.10 99	0.17 174	0.12 56	0.22 109	0.15 64	0.13 148	0.13 126	0.09 35	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

4.25w-stereo	0.13 71	0.12 221	0.26 131	0.18 77	0.10 99	0.17 174	0.12 56	0.22 109	0.15 64	0.13 148	0.13 126	0.09 35	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

3.75w	0.12 48	0.10 109	0.21 62	0.17 42	0.11 150	0.18 211	0.12 56	0.24 154	0.15 64	0.13 148	0.12 97	0.08 5	0.10 94	0.18 114	0.12 63	0.05 1	0.14 494	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.08 100

LG-G_1	0.12 48	0.08 24	0.28 155	0.20 193	0.09 38	0.21 313	0.09 4	0.20 69	0.12 13	0.11 67	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.22 233	0.11 32	0.07 143	0.09 334	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.12 348

LG-G	0.12 48	0.08 24	0.28 155	0.20 193	0.09 38	0.21 313	0.09 4	0.20 69	0.12 13	0.11 67	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.22 233	0.11 32	0.07 143	0.09 334	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.12 348

castereo++	0.14 126	0.13 273	0.25 115	0.19 132	0.10 99	0.27 445	0.13 103	0.24 154	0.26 294	0.11 67	0.13 126	0.16 261	0.10 94	0.18 114	0.11 32	0.07 143	0.08 285	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.07 54

fffft	0.14 126	0.12 221	0.30 172	0.19 132	0.10 99	0.17 174	0.18 366	0.23 128	0.17 93	0.14 177	0.11 69	0.13 187	0.10 94	0.24 274	0.18 332	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.09 156
1: 1. 1
tt45	0.15 174	0.14 326	0.29 162	0.19 132	0.11 150	0.23 371	0.18 366	0.23 128	0.18 116	0.16 224	0.13 126	0.14 222	0.10 94	0.31 420	0.15 231	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.08 100

ours_stereo	0.15 174	0.14 326	0.29 162	0.21 248	0.14 328	0.17 174	0.18 366	0.21 91	0.20 166	0.13 148	0.18 240	0.14 222	0.10 94	0.24 274	0.15 231	0.06 48	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.13 385

IGEV-Stereo+	0.14 126	0.08 24	0.26 131	0.18 77	0.14 328	0.09 5	0.10 12	0.16 20	0.17 93	0.14 177	0.08 12	0.10 67	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.07 143	0.15 525	0.06 60	0.06 127	0.16 628	0.29 650

RAFT-Stereo-weight	0.17 229	0.10 109	0.31 183	0.20 193	0.12 210	0.20 282	0.16 260	0.38 384	0.33 410	0.25 360	0.20 266	0.19 306	0.10 94	0.19 139	0.16 269	0.07 143	0.13 474	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.09 156

CAS++	0.17 229	0.13 273	0.35 226	0.18 77	0.13 277	0.17 174	0.16 260	0.42 443	0.25 276	0.19 279	0.18 240	0.13 187	0.10 94	0.22 233	0.12 63	0.12 582	0.10 383	0.11 550	0.08 339	0.10 461	0.09 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.15 174	0.12 221	0.38 244	0.19 132	0.11 150	0.18 211	0.17 305	0.21 91	0.23 229	0.14 177	0.24 326	0.16 261	0.10 94	0.19 139	0.13 130	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.10 461	0.07 54

MSKI-zero shot	0.19 274	0.10 109	0.47 344	0.30 636	0.14 328	0.21 313	0.14 149	0.33 325	0.22 211	0.24 347	0.25 336	0.22 353	0.10 94	0.32 431	0.14 184	0.07 143	0.30 728	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.09 156

DLNR_Zeroshot_test	10.53 803	12.28 812	20.32 817	105.84 833	23.88 824	0.14 53	0.13 103	3.20 791	0.20 166	0.16 224	0.23 315	0.16 261	0.10 94	0.32 431	0.16 269	2.54 800	0.32 737	0.07 183	0.07 241	40.17 834	0.28 640

4D-IteraStereo	0.20 307	0.21 526	0.62 540	0.21 248	0.14 328	0.19 239	0.17 305	0.29 253	0.28 324	0.24 347	0.20 266	0.20 329	0.10 94	0.22 233	0.18 332	0.07 143	0.07 217	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.33 677

CAS	0.16 206	0.07 2	0.29 162	0.42 727	0.17 481	0.20 282	0.18 366	0.23 128	0.20 166	0.15 205	0.19 255	0.11 111	0.10 94	0.15 38	0.14 184	0.31 742	0.04 1	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.16 468

CES	0.14 126	0.08 24	0.24 103	0.17 42	0.23 630	0.18 211	0.15 201	0.24 154	0.20 166	0.14 177	0.18 240	0.14 222	0.10 94	0.19 139	0.12 63	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.08 293	0.20 539

XX-Stereo	0.25 469	0.11 164	1.09 689	0.35 690	0.38 726	0.23 371	0.13 103	0.43 456	0.19 150	0.20 294	0.40 525	0.31 488	0.10 94	0.33 441	0.13 130	0.08 308	0.11 421	0.08 297	0.09 451	0.07 211	0.10 232

GCAP-Stereo-w-DA	0.13 71	0.14 326	0.39 254	0.20 193	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.20 166	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.11 149	0.15 38	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.14 431

DDDD	0.14 126	0.08 24	0.23 92	0.23 385	0.20 575	0.13 38	0.13 103	0.21 91	0.18 116	0.11 67	0.11 69	0.15 245	0.11 149	0.21 201	0.15 231	0.08 308	0.16 541	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.28 640

FORCE_4.5	0.11 17	0.11 164	0.18 18	0.19 132	0.06 1	0.13 38	0.13 103	0.25 180	0.14 42	0.08 2	0.10 46	0.08 5	0.11 149	0.16 68	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.05 6

TT111	0.14 126	0.08 24	0.23 92	0.17 42	0.20 575	0.14 53	0.12 56	0.20 69	0.16 80	0.11 67	0.10 46	0.12 155	0.11 149	0.22 233	0.14 184	0.07 143	0.17 572	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.29 650

GEAR-Net	0.18 241	0.10 109	0.38 244	0.30 636	0.19 546	0.15 80	0.15 201	0.32 305	0.18 116	0.13 148	0.16 200	0.12 155	0.11 149	0.24 274	0.15 231	0.07 143	0.19 603	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.42 715

GELT-Stereo	0.14 126	0.11 164	0.24 103	0.20 193	0.14 328	0.14 53	0.16 260	0.35 341	0.25 276	0.14 177	0.12 97	0.11 111	0.11 149	0.17 92	0.12 63	0.05 1	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.05 4	0.08 100

DNSM	0.33 598	0.30 632	0.21 62	0.25 493	0.09 38	0.17 174	0.14 149	0.26 199	0.19 150	0.16 224	0.18 240	0.13 187	0.11 149	0.80 683	0.66 686	0.09 417	0.24 680	0.06 60	0.05 38	1.25 784	1.17 783

VeloStereo	0.11 17	0.07 2	0.21 62	0.16 16	0.12 210	0.09 5	0.07 1	0.12 4	0.10 4	0.12 105	0.09 18	0.11 111	0.11 149	0.16 68	0.12 63	0.10 492	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.13 385

flow	0.11 17	0.07 2	0.21 62	0.16 16	0.12 210	0.09 5	0.07 1	0.12 4	0.10 4	0.12 105	0.09 18	0.11 111	0.11 149	0.18 114	0.12 63	0.10 492	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.13 385

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 126	0.15 366	0.35 226	0.21 248	0.09 38	0.19 239	0.10 12	0.19 59	0.21 197	0.14 177	0.12 97	0.11 111	0.11 149	0.15 38	0.12 63	0.08 308	0.07 217	0.11 550	0.09 451	0.10 461	0.13 385

DF	0.16 206	0.09 66	0.31 183	0.31 654	0.16 445	0.17 174	0.15 201	0.26 199	0.18 116	0.14 177	0.23 315	0.19 306	0.11 149	0.24 274	0.16 269	0.08 308	0.23 662	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.09 156

LiteMatch*	0.12 48	0.07 2	0.26 131	0.16 16	0.11 150	0.13 38	0.13 103	0.19 59	0.15 64	0.10 45	0.09 18	0.09 35	0.11 149	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.11 421	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.14 431

bcnet-new	0.14 126	0.15 366	0.54 464	0.20 193	0.10 99	0.16 130	0.12 56	0.21 91	0.18 116	0.11 67	0.12 97	0.11 111	0.11 149	0.19 139	0.10 17	0.05 1	0.08 285	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.15 451

CR7Stereo	0.14 126	0.15 366	0.43 299	0.20 193	0.13 277	0.16 130	0.14 149	0.21 91	0.15 64	0.11 67	0.14 164	0.10 67	0.11 149	0.13 8	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.33 677

ARStereo	0.14 126	0.17 448	0.45 317	0.22 319	0.09 38	0.17 174	0.15 201	0.24 154	0.18 116	0.12 105	0.14 164	0.10 67	0.11 149	0.18 114	0.11 32	0.05 1	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.12 348

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.13 71	0.14 326	0.39 254	0.20 193	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.20 166	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.11 149	0.15 38	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.14 431

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 48	0.10 109	0.23 92	0.19 132	0.10 99	0.15 80	0.16 260	0.24 154	0.17 93	0.11 67	0.16 200	0.09 35	0.11 149	0.13 8	0.10 17	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.17 490

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 71	0.10 109	0.26 131	0.19 132	0.10 99	0.13 38	0.16 260	0.26 199	0.22 211	0.12 105	0.16 200	0.09 35	0.11 149	0.14 20	0.11 32	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.07 241	0.05 4	0.26 623

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 126	0.12 221	0.42 291	0.18 77	0.12 210	0.17 174	0.14 149	0.24 154	0.18 116	0.11 67	0.14 164	0.13 187	0.11 149	0.17 92	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.19 517

GeoVLM	0.11 17	0.07 2	0.19 29	0.16 16	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.18 39	0.14 42	0.10 45	0.09 18	0.11 111	0.11 149	0.17 92	0.14 184	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

WQFJA1++	0.48 682	0.07 2	0.86 642	0.23 385	0.19 546	0.18 211	0.11 30	0.21 91	0.14 42	2.23 788	0.12 97	0.23 369	0.11 149	0.21 201	0.14 184	0.08 308	0.19 603	0.06 60	0.09 451	4.02 797	0.20 539

CSFM-Stereo	0.12 48	0.08 24	0.17 9	0.16 16	0.08 27	0.16 130	0.13 103	0.22 109	0.13 25	0.11 67	0.11 69	0.10 67	0.11 149	0.17 92	0.14 184	0.07 143	0.12 452	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.12 348

gasm-f	0.20 307	0.12 221	0.36 233	0.35 690	0.36 721	0.18 211	0.17 305	0.23 128	0.18 116	0.14 177	0.19 255	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.19 368	0.08 308	0.28 710	0.06 60	0.05 38	0.09 395	0.57 746

Zero-FE251	0.17 229	0.09 66	0.38 244	0.18 77	0.10 99	0.20 282	0.13 103	0.20 69	0.15 64	0.75 722	0.13 126	0.13 187	0.11 149	0.16 68	0.16 269	0.08 308	0.10 383	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.18 497

Wavelet-MonSter	0.12 48	0.08 24	0.25 115	0.18 77	0.10 99	0.13 38	0.12 56	0.16 20	0.14 42	0.11 67	0.14 164	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.15 231	0.05 1	0.16 541	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.12 348

zero-FE	0.21 348	0.08 24	1.10 690	0.24 444	0.27 675	0.12 29	0.14 149	0.20 69	0.20 166	0.12 105	0.11 69	0.13 187	0.11 149	0.22 233	0.19 368	0.09 417	0.23 662	0.07 183	0.08 339	0.19 672	0.27 631

asda	0.13 71	0.11 164	0.24 103	0.18 77	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.25 180	0.17 93	0.12 105	0.11 69	0.08 5	0.11 149	0.21 201	0.12 63	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.11 287

asd	0.12 48	0.10 109	0.23 92	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.14 42	0.13 148	0.12 97	0.09 35	0.11 149	0.21 201	0.12 63	0.05 1	0.14 494	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.09 156

2.75w_new	0.13 71	0.10 109	0.25 115	0.16 16	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.26 199	0.18 116	0.14 177	0.13 126	0.08 5	0.11 149	0.22 233	0.15 231	0.05 1	0.19 603	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.10 232

3.25w_new	0.13 71	0.09 66	0.24 103	0.17 42	0.09 38	0.18 211	0.10 12	0.23 128	0.18 116	0.15 205	0.13 126	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.17 572	0.05 1	0.06 127	0.04 1	0.11 287

3.25w	0.13 71	0.09 66	0.24 103	0.17 42	0.09 38	0.18 211	0.10 12	0.23 128	0.18 116	0.15 205	0.13 126	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.17 572	0.05 1	0.06 127	0.04 1	0.11 287

3.5w_stereo	0.12 48	0.11 164	0.21 62	0.17 42	0.09 38	0.17 174	0.09 4	0.23 128	0.17 93	0.14 177	0.13 126	0.10 67	0.11 149	0.22 233	0.13 130	0.05 1	0.11 421	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 100

2w_stereo	0.13 71	0.11 164	0.21 62	0.18 77	0.09 38	0.17 174	0.14 149	0.29 253	0.20 166	0.15 205	0.14 164	0.08 5	0.11 149	0.15 38	0.13 130	0.05 1	0.12 452	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.08 100

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 126	0.10 109	0.27 148	0.21 248	0.11 150	0.16 130	0.14 149	0.24 154	0.17 93	0.17 248	0.20 266	0.18 292	0.11 149	0.16 68	0.17 300	0.07 143	0.08 285	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.09 156

MM-Stereo_test2	0.19 274	0.11 164	0.47 344	0.25 493	0.11 150	0.21 313	0.20 454	0.28 232	0.24 249	0.16 224	0.17 220	0.13 187	0.11 149	0.21 201	0.14 184	0.06 48	0.26 699	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.41 710

HUF	0.26 492	0.15 366	0.79 614	0.39 711	0.31 703	0.16 130	0.17 305	0.36 358	0.25 276	0.19 279	0.14 164	0.23 369	0.11 149	0.32 431	0.14 184	0.08 308	0.60 782	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.56 743

AIO-test2	0.22 376	0.27 614	0.54 464	0.29 623	0.16 445	0.22 346	0.16 260	0.44 477	0.43 538	0.17 248	0.29 379	0.16 261	0.11 149	0.27 337	0.14 184	0.19 693	0.07 217	0.10 491	0.11 555	0.08 293	0.09 156

SMoEStereo_RVC	0.14 126	0.15 366	0.29 162	0.19 132	0.10 99	0.19 239	0.17 305	0.21 91	0.21 197	0.15 205	0.13 126	0.12 155	0.11 149	0.25 299	0.16 269	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.06 127	0.06 112	0.08 100

999	0.15 174	0.13 273	0.30 172	0.19 132	0.12 210	0.20 282	0.17 305	0.25 180	0.20 166	0.14 177	0.16 200	0.14 222	0.11 149	0.36 474	0.16 269	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.08 100

GCAP-BAT	0.23 410	0.09 66	1.36 727	0.31 654	0.44 740	0.16 130	0.15 201	0.30 273	0.26 294	0.14 177	0.17 220	0.15 245	0.11 149	0.23 258	0.12 63	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.24 595

IGEV-Stereo++	0.15 174	0.09 66	0.27 148	0.21 248	0.13 277	0.14 53	0.11 30	0.23 128	0.19 150	0.15 205	0.14 164	0.11 111	0.11 149	0.19 139	0.12 63	0.06 48	0.21 636	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.28 640

Occ-G	0.18 241	0.10 109	0.38 244	0.23 385	0.15 401	0.16 130	0.18 366	0.23 128	0.26 294	0.15 205	0.20 266	0.21 345	0.11 149	0.22 233	0.19 368	0.07 143	0.17 572	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.30 656

Pointernet	0.15 174	0.08 24	0.35 226	0.19 132	0.12 210	0.20 282	0.12 56	0.34 332	0.25 276	0.15 205	0.16 200	0.13 187	0.11 149	0.18 114	0.13 130	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.08 100

IGEV++	0.19 274	0.13 273	0.38 244	0.30 636	0.19 546	0.15 80	0.15 201	0.32 305	0.18 116	0.13 148	0.16 200	0.12 155	0.11 149	0.24 274	0.15 231	0.07 143	0.32 737	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.42 715

MaDis-Stereo	0.15 174	0.17 448	0.39 254	0.19 132	0.15 401	0.16 130	0.13 103	0.26 199	0.22 211	0.13 148	0.15 185	0.14 222	0.11 149	0.17 92	0.17 300	0.08 308	0.07 217	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.06 29

UniTT-Stereo	0.15 174	0.12 221	0.45 317	0.21 248	0.14 328	0.17 174	0.13 103	0.20 69	0.19 150	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.11 149	0.18 114	0.17 300	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.07 54

CASnet	0.15 174	0.13 273	0.30 172	0.22 319	0.08 27	0.15 80	0.14 149	0.28 232	0.26 294	0.23 337	0.20 266	0.15 245	0.11 149	0.18 114	0.13 130	0.07 143	0.05 13	0.11 550	0.09 451	0.08 293	0.05 6
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.22 376	0.09 66	1.28 717	0.31 654	0.43 737	0.16 130	0.15 201	0.30 273	0.26 294	0.14 177	0.17 220	0.15 245	0.11 149	0.23 258	0.12 63	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.24 595

CroCo-Stereo Lap2	0.16 206	0.18 475	0.39 254	0.26 537	0.18 511	0.11 21	0.19 413	0.30 273	0.22 211	0.13 148	0.16 200	0.15 245	0.11 149	0.17 92	0.15 231	0.07 143	0.07 217	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.07 54

GLC_STEREO	0.15 174	0.11 164	0.31 183	0.22 319	0.09 38	0.17 174	0.15 201	0.24 154	0.28 324	0.17 248	0.20 266	0.17 277	0.11 149	0.24 274	0.17 300	0.07 143	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.07 211	0.07 54

CREStereo++_RVC	0.16 206	0.09 66	0.42 291	0.17 42	0.11 150	0.18 211	0.13 103	0.23 128	0.31 377	0.21 304	0.31 408	0.13 187	0.11 149	0.17 92	0.16 269	0.07 143	0.04 1	0.06 60	0.15 661	0.06 112	0.05 6
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
F4.4	0.11 17	0.11 164	0.16 1	0.19 132	0.06 1	0.14 53	0.12 56	0.24 154	0.13 25	0.09 16	0.10 46	0.09 35	0.12 200	0.15 38	0.10 17	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.05 6

EE1	0.18 241	0.09 66	0.43 299	0.20 193	0.12 210	0.16 130	0.13 103	0.35 341	0.25 276	0.17 248	0.15 185	0.15 245	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.08 308	0.23 662	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.30 656

AnonStereo	0.19 274	0.13 273	0.45 317	0.22 319	0.13 277	0.18 211	0.14 149	0.39 406	0.26 294	0.19 279	0.18 240	0.19 306	0.12 200	0.26 321	0.13 130	0.08 308	0.26 699	0.08 297	0.06 127	0.10 461	0.25 607

FAST (zero-shot)	0.14 126	0.10 109	0.22 82	0.24 444	0.26 666	0.14 53	0.15 201	0.24 154	0.16 80	0.11 67	0.14 164	0.12 155	0.12 200	0.19 139	0.13 130	0.10 492	0.09 334	0.07 183	0.08 339	0.07 211	0.09 156

over-8	0.12 48	0.17 448	0.25 115	0.20 193	0.07 6	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.11 8	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.12 200	0.18 114	0.11 32	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 29

over-9	0.12 48	0.18 475	0.27 148	0.20 193	0.07 6	0.15 80	0.10 12	0.21 91	0.12 13	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.12 200	0.19 139	0.11 32	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 29

Anonymus	0.13 71	0.08 24	0.20 44	0.19 132	0.10 99	0.16 130	0.14 149	0.21 91	0.17 93	0.11 67	0.09 18	0.14 222	0.12 200	0.18 114	0.15 231	0.08 308	0.09 334	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

PhaseNet	0.13 71	0.10 109	0.23 92	0.19 132	0.11 150	0.16 130	0.14 149	0.25 180	0.18 116	0.11 67	0.12 97	0.16 261	0.12 200	0.20 174	0.16 269	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

canet-new	0.15 174	0.14 326	0.49 376	0.21 248	0.11 150	0.15 80	0.14 149	0.24 154	0.17 93	0.10 45	0.12 97	0.10 67	0.12 200	0.21 201	0.10 17	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.32 668

LWStereo	0.13 71	0.13 273	0.40 270	0.20 193	0.11 150	0.16 130	0.14 149	0.22 109	0.16 80	0.11 67	0.13 126	0.11 111	0.12 200	0.21 201	0.10 17	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.13 385

FCBStereo	0.13 71	0.15 366	0.39 254	0.20 193	0.11 150	0.18 211	0.13 103	0.19 59	0.14 42	0.12 105	0.12 97	0.13 187	0.12 200	0.15 38	0.10 17	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.12 348

PSGStereo	0.13 71	0.15 366	0.39 254	0.20 193	0.11 150	0.18 211	0.13 103	0.19 59	0.14 42	0.12 105	0.12 97	0.13 187	0.12 200	0.15 38	0.10 17	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.12 348

MUNStereo	0.15 174	0.16 411	0.50 397	0.20 193	0.10 99	0.16 130	0.14 149	0.20 69	0.15 64	0.13 148	0.14 164	0.12 155	0.12 200	0.17 92	0.12 63	0.06 48	0.08 285	0.06 60	0.07 241	0.07 211	0.18 497

CHEStereo	0.13 71	0.14 326	0.32 198	0.20 193	0.12 210	0.16 130	0.14 149	0.20 69	0.16 80	0.13 148	0.16 200	0.11 111	0.12 200	0.15 38	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.07 54

TOTStereo	0.15 174	0.15 366	0.44 311	0.22 319	0.11 150	0.15 80	0.13 103	0.24 154	0.19 150	0.12 105	0.14 164	0.12 155	0.12 200	0.17 92	0.11 32	0.05 1	0.08 285	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.27 631

RMAStereo	0.14 126	0.15 366	0.37 239	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.14 149	0.26 199	0.18 116	0.13 148	0.13 126	0.11 111	0.12 200	0.15 38	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.10 232

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 71	0.11 164	0.28 155	0.21 248	0.13 277	0.20 282	0.16 260	0.23 128	0.18 116	0.12 105	0.17 220	0.11 111	0.12 200	0.15 38	0.12 63	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.08 100

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 71	0.10 109	0.24 103	0.20 193	0.12 210	0.14 53	0.15 201	0.22 109	0.21 197	0.11 67	0.17 220	0.11 111	0.12 200	0.13 8	0.11 32	0.05 1	0.06 117	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.22 567

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 126	0.09 66	0.38 244	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.14 149	0.20 69	0.18 116	0.12 105	0.14 164	0.11 111	0.12 200	0.13 8	0.10 17	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.31 662

Foundation-i1b	0.15 174	0.08 24	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.16 130	0.16 260	0.27 216	0.29 347	0.15 205	0.15 185	0.18 292	0.12 200	0.18 114	0.14 184	0.07 143	0.23 662	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.21 552

BridgeDepth_RVC	0.10 5	0.09 66	0.18 18	0.13 1	0.07 6	0.16 130	0.10 12	0.21 91	0.15 64	0.10 45	0.10 46	0.09 35	0.12 200	0.14 20	0.13 130	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.05 38	0.06 112	0.05 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DDF-Stereo	0.16 206	0.08 24	0.30 172	0.21 248	0.20 575	0.12 29	0.14 149	0.20 69	0.19 150	0.11 67	0.10 46	0.13 187	0.12 200	0.24 274	0.20 396	0.09 417	0.18 589	0.07 183	0.06 127	0.20 683	0.19 517

4w-stereo	0.13 71	0.11 164	0.31 183	0.17 42	0.10 99	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.14 42	0.13 148	0.12 97	0.08 5	0.12 200	0.23 258	0.13 130	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.08 339	0.05 4	0.15 451

3w_stereo	0.14 126	0.11 164	0.31 183	0.19 132	0.09 38	0.16 130	0.16 260	0.28 232	0.20 166	0.13 148	0.12 97	0.08 5	0.12 200	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.19 603	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.10 232

1w_stereo	0.13 71	0.09 66	0.17 9	0.19 132	0.10 99	0.16 130	0.15 201	0.27 216	0.22 211	0.14 177	0.16 200	0.08 5	0.12 200	0.19 139	0.14 184	0.05 1	0.10 383	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 156

S2M2_L	0.13 71	0.12 221	0.26 131	0.17 42	0.12 210	0.12 29	0.07 1	0.18 39	0.21 197	0.12 105	0.15 185	0.14 222	0.12 200	0.16 68	0.15 231	0.13 606	0.09 334	0.09 405	0.10 517	0.11 521	0.09 156
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 48	0.08 24	0.18 18	0.17 42	0.07 6	0.17 174	0.13 103	0.19 59	0.17 93	0.12 105	0.13 126	0.11 111	0.12 200	0.19 139	0.12 63	0.08 308	0.04 1	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.05 6

MM-Stereo_test3	0.19 274	0.15 366	0.39 254	0.25 493	0.15 401	0.19 239	0.22 519	0.42 443	0.40 505	0.17 248	0.24 326	0.17 277	0.12 200	0.22 233	0.16 269	0.08 308	0.21 636	0.08 297	0.06 127	0.09 395	0.11 287

AIO-test1	0.21 348	0.22 546	0.56 485	0.31 654	0.24 647	0.21 313	0.16 260	0.42 443	0.37 467	0.17 248	0.26 346	0.18 292	0.12 200	0.29 386	0.15 231	0.08 308	0.07 217	0.10 491	0.11 555	0.07 211	0.10 232

tg	0.18 241	0.15 366	0.34 214	0.22 319	0.11 150	0.23 371	0.15 201	0.35 341	0.27 313	0.20 294	0.25 336	0.20 329	0.12 200	0.25 299	0.16 269	0.07 143	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.08 293	0.13 385

WCG-NET	0.15 174	0.12 221	0.31 183	0.18 77	0.09 38	0.18 211	0.17 305	0.23 128	0.29 347	0.18 272	0.22 300	0.15 245	0.12 200	0.19 139	0.13 130	0.06 48	0.12 452	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.06 29

model_zeroshot	0.21 348	0.14 326	0.51 418	0.34 681	0.18 511	0.26 438	0.16 260	0.41 436	0.24 249	0.33 499	0.20 266	0.25 405	0.12 200	0.26 321	0.16 269	0.09 417	0.21 636	0.07 183	0.08 339	0.07 211	0.13 385

WCG-NET（raft）	0.16 206	0.14 326	0.32 198	0.18 77	0.09 38	0.19 239	0.16 260	0.24 154	0.27 313	0.19 279	0.19 255	0.20 329	0.12 200	0.22 233	0.13 130	0.06 48	0.17 572	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.07 54

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 126	0.09 66	0.37 239	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.14 149	0.20 69	0.18 116	0.12 105	0.14 164	0.11 111	0.12 200	0.13 8	0.10 17	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.31 662

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 241	0.15 366	0.27 148	0.20 193	0.13 277	0.24 396	0.17 305	0.31 296	0.37 467	0.43 639	0.17 220	0.13 187	0.12 200	0.20 174	0.16 269	0.08 308	0.07 217	0.09 405	0.07 241	0.09 395	0.08 100

ff7	0.18 241	0.13 273	0.41 281	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 690	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

IGEVStereo-DCA	0.20 307	0.17 448	0.41 281	0.22 319	0.15 401	0.20 282	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.19 279	0.12 97	0.14 222	0.12 200	0.38 487	0.31 555	0.07 143	0.16 541	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

ffff	0.18 241	0.13 273	0.41 281	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 690	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

rrr	0.22 376	0.17 448	0.79 614	0.22 319	0.15 401	0.20 282	0.18 366	0.40 418	0.27 313	0.19 279	0.12 97	0.14 222	0.12 200	0.38 487	0.31 555	0.07 143	0.16 541	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.28 640

11t	0.18 241	0.13 273	0.41 281	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 690	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

LL-Strereo2	0.21 348	0.25 596	0.53 450	0.32 663	0.20 575	0.25 417	0.14 149	0.32 305	0.25 276	0.25 360	0.20 266	0.24 390	0.12 200	0.28 363	0.18 332	0.07 143	0.07 217	0.12 586	0.09 451	0.09 395	0.16 468

anonymousdsp	0.20 307	0.13 273	0.49 376	0.28 603	0.20 575	0.21 313	0.17 305	0.29 253	0.24 249	0.22 325	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.32 431	0.13 130	0.07 143	0.26 699	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.48 731

ProNet	0.16 206	0.13 273	0.36 233	0.21 248	0.15 401	0.20 282	0.19 413	0.29 253	0.23 229	0.14 177	0.13 126	0.13 187	0.12 200	0.25 299	0.13 130	0.06 48	0.09 334	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.22 567

ccc-4	0.18 241	0.13 273	0.41 281	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 690	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

IGEV-Stereo	0.20 307	0.13 273	0.49 376	0.28 603	0.20 575	0.21 313	0.17 305	0.29 253	0.24 249	0.22 325	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.32 431	0.13 130	0.07 143	0.26 699	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.48 731
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.15 174	0.16 411	0.34 214	0.25 493	0.12 210	0.11 21	0.18 366	0.35 341	0.24 249	0.13 148	0.13 126	0.18 292	0.12 200	0.15 38	0.13 130	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.06 29
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	0.17 229	0.16 411	0.35 226	0.21 248	0.11 150	0.20 282	0.17 305	0.34 332	0.25 276	0.20 294	0.25 336	0.19 306	0.12 200	0.21 201	0.16 269	0.07 143	0.12 452	0.10 491	0.09 451	0.09 395	0.14 431

TANstereo	0.16 206	0.11 164	0.43 299	0.16 16	0.08 27	0.25 417	0.14 149	0.23 128	0.29 347	0.25 360	0.30 395	0.16 261	0.12 200	0.18 114	0.13 130	0.08 308	0.07 217	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.08 100

XX-TBD	0.16 206	0.21 526	0.43 299	0.22 319	0.10 99	0.23 371	0.15 201	0.23 128	0.28 324	0.22 325	0.26 346	0.14 222	0.12 200	0.16 68	0.14 184	0.08 308	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.07 211	0.06 29

test_xeample3	0.22 376	0.17 448	0.81 621	0.21 248	0.15 401	0.20 282	0.18 366	0.40 418	0.25 276	0.19 279	0.12 97	0.13 187	0.12 200	0.34 456	0.33 575	0.07 143	0.20 625	0.07 183	0.08 339	0.08 293	0.34 682

GFORCE	0.11 17	0.11 164	0.18 18	0.21 248	0.08 27	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.11 8	0.10 45	0.11 69	0.10 67	0.13 250	0.13 8	0.09 7	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.04 1

over-6	0.13 71	0.18 475	0.30 172	0.19 132	0.07 6	0.16 130	0.11 30	0.28 232	0.17 93	0.10 45	0.10 46	0.10 67	0.13 250	0.20 174	0.11 32	0.08 308	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 29

TS12	0.13 71	0.09 66	0.21 62	0.21 248	0.09 38	0.19 239	0.14 149	0.24 154	0.17 93	0.15 205	0.19 255	0.12 155	0.13 250	0.18 114	0.16 269	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.06 29

LMStereo	0.17 229	0.14 326	0.80 619	0.21 248	0.10 99	0.14 53	0.14 149	0.23 128	0.17 93	0.10 45	0.13 126	0.10 67	0.13 250	0.19 139	0.11 32	0.05 1	0.16 541	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.26 623

ARStereo-new	0.14 126	0.16 411	0.39 254	0.19 132	0.09 38	0.14 53	0.15 201	0.22 109	0.19 150	0.12 105	0.15 185	0.11 111	0.13 250	0.14 20	0.12 63	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.18 497

BARStereo	0.15 174	0.18 475	0.43 299	0.21 248	0.10 99	0.16 130	0.15 201	0.22 109	0.18 116	0.11 67	0.14 164	0.09 35	0.13 250	0.18 114	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.23 579

ATMStereo	0.13 71	0.12 221	0.32 198	0.23 385	0.10 99	0.16 130	0.14 149	0.25 180	0.20 166	0.13 148	0.11 69	0.10 67	0.13 250	0.15 38	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.08 293	0.12 348

KABStereo	0.14 126	0.14 326	0.34 214	0.21 248	0.10 99	0.18 211	0.15 201	0.29 253	0.22 211	0.11 67	0.12 97	0.10 67	0.13 250	0.18 114	0.12 63	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.11 287

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 71	0.09 66	0.23 92	0.19 132	0.14 328	0.20 282	0.16 260	0.25 180	0.19 150	0.12 105	0.15 185	0.14 222	0.13 250	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.04 1	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.13 385

RT-Monster	0.16 206	0.09 66	0.25 115	0.18 77	0.14 328	0.20 282	0.12 56	0.31 296	0.33 410	0.25 360	0.22 300	0.17 277	0.13 250	0.19 139	0.15 231	0.07 143	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.10 232

PSi22	0.17 229	0.18 475	0.42 291	0.20 193	0.09 38	0.16 130	0.11 30	0.30 273	0.25 276	0.13 148	0.15 185	0.21 345	0.13 250	0.30 405	0.16 269	0.06 48	0.22 649	0.05 1	0.04 1	0.08 293	0.13 385

Foundation-i1a	0.16 206	0.08 24	0.20 44	0.18 77	0.11 150	0.18 211	0.16 260	0.26 199	0.30 365	0.17 248	0.16 200	0.19 306	0.13 250	0.21 201	0.14 184	0.07 143	0.21 636	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.26 623

Foundation-i1	0.16 206	0.08 24	0.21 62	0.21 248	0.13 277	0.17 174	0.15 201	0.33 325	0.32 391	0.16 224	0.17 220	0.22 353	0.13 250	0.19 139	0.16 269	0.07 143	0.23 662	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.16 468

VMStereo-Base	0.14 126	0.09 66	0.29 162	0.16 16	0.09 38	0.18 211	0.12 56	0.24 154	0.25 276	0.15 205	0.22 300	0.17 277	0.13 250	0.19 139	0.14 184	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.08 100

NLSM3	0.14 126	0.12 221	0.25 115	0.21 248	0.13 277	0.18 211	0.16 260	0.32 305	0.25 276	0.12 105	0.15 185	0.12 155	0.13 250	0.17 92	0.15 231	0.05 1	0.05 13	0.08 297	0.08 339	0.05 4	0.08 100

GASTEREO	0.20 307	0.15 366	0.31 183	0.40 716	0.29 690	0.18 211	0.15 201	0.29 253	0.22 211	0.18 272	0.17 220	0.11 111	0.13 250	0.25 299	0.15 231	0.07 143	0.23 662	0.06 60	0.08 339	0.06 112	0.57 746

MSCF	0.20 307	0.14 326	0.31 183	0.40 716	0.29 690	0.17 174	0.15 201	0.29 253	0.22 211	0.17 248	0.16 200	0.11 111	0.13 250	0.24 274	0.15 231	0.07 143	0.23 662	0.06 60	0.08 339	0.07 211	0.57 746

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 71	0.15 366	0.21 62	0.27 575	0.09 38	0.15 80	0.13 103	0.23 128	0.21 197	0.12 105	0.11 69	0.10 67	0.13 250	0.22 233	0.13 130	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.07 54

fffy	0.15 174	0.14 326	0.31 183	0.21 248	0.14 328	0.19 239	0.18 366	0.24 154	0.19 150	0.13 148	0.17 220	0.15 245	0.13 250	0.25 299	0.15 231	0.06 48	0.08 285	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.15 451

trnet	0.14 126	0.09 66	0.26 131	0.15 5	0.07 6	0.21 313	0.12 56	0.25 180	0.26 294	0.16 224	0.21 286	0.15 245	0.13 250	0.19 139	0.14 184	0.09 417	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.06 29

MoCha-V2	0.18 241	0.12 221	0.40 270	0.30 636	0.24 647	0.16 130	0.15 201	0.28 232	0.19 150	0.16 224	0.16 200	0.13 187	0.13 250	0.30 405	0.13 130	0.06 48	0.28 710	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.25 607

MyStereo07	0.18 241	0.15 366	0.44 311	0.22 319	0.16 445	0.25 417	0.22 519	0.31 296	0.26 294	0.22 325	0.13 126	0.12 155	0.13 250	0.33 441	0.14 184	0.07 143	0.13 474	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

AE-Stereo	0.21 348	0.12 221	0.50 397	0.25 493	0.15 401	0.24 396	0.18 366	0.40 418	0.34 423	0.19 279	0.26 346	0.21 345	0.13 250	0.22 233	0.16 269	0.07 143	0.26 699	0.09 405	0.10 517	0.07 211	0.31 662

MIM_Stereo	0.20 307	0.17 448	0.55 475	0.20 193	0.21 595	0.17 174	0.14 149	0.37 375	0.27 313	0.28 396	0.35 462	0.23 369	0.13 250	0.28 363	0.16 269	0.06 48	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.15 451

GCAP-Stereo	0.18 241	0.21 526	0.47 344	0.23 385	0.18 511	0.21 313	0.10 12	0.28 232	0.24 249	0.20 294	0.22 300	0.15 245	0.13 250	0.21 201	0.16 269	0.07 143	0.19 603	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.09 156

MC-Stereo	0.18 241	0.10 109	0.36 233	0.28 603	0.14 328	0.18 211	0.15 201	0.24 154	0.20 166	0.21 304	0.24 326	0.16 261	0.13 250	0.25 299	0.14 184	0.07 143	0.17 572	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.30 656

test_4	0.19 274	0.16 411	0.39 254	0.24 444	0.13 277	0.19 239	0.21 482	0.27 216	0.24 249	0.24 347	0.47 607	0.22 353	0.13 250	0.27 337	0.18 332	0.06 48	0.06 117	0.09 405	0.09 451	0.07 211	0.06 29

test-3	0.18 241	0.10 109	0.48 359	0.23 385	0.14 328	0.18 211	0.16 260	0.32 305	0.29 347	0.26 370	0.17 220	0.22 353	0.13 250	0.26 321	0.19 368	0.06 48	0.14 494	0.08 297	0.08 339	0.06 112	0.10 232

test_1	0.18 241	0.10 109	0.48 359	0.23 385	0.14 328	0.18 211	0.16 260	0.32 305	0.29 347	0.26 370	0.17 220	0.22 353	0.13 250	0.26 321	0.19 368	0.06 48	0.14 494	0.08 297	0.08 339	0.06 112	0.10 232

test_3	0.20 307	0.12 221	0.49 376	0.26 537	0.14 328	0.22 346	0.25 590	0.34 332	0.33 410	0.25 360	0.18 240	0.23 369	0.13 250	0.25 299	0.20 396	0.06 48	0.14 494	0.09 405	0.10 517	0.07 211	0.10 232

TRStereo	0.22 376	0.21 526	0.62 540	0.40 716	0.19 546	0.22 346	0.16 260	0.58 642	0.30 365	0.21 304	0.21 286	0.22 353	0.13 250	0.27 337	0.14 184	0.09 417	0.09 334	0.09 405	0.11 555	0.06 112	0.19 517

CREStereo	0.14 126	0.09 66	0.27 148	0.14 2	0.08 27	0.22 346	0.15 201	0.26 199	0.26 294	0.16 224	0.21 286	0.14 222	0.13 250	0.19 139	0.14 184	0.09 417	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.07 211	0.06 29
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 48	0.17 448	0.23 92	0.19 132	0.07 6	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.11 8	0.10 45	0.09 18	0.11 111	0.14 282	0.18 114	0.12 63	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 29

ACMStereo	0.13 71	0.13 273	0.33 208	0.21 248	0.09 38	0.13 38	0.13 103	0.26 199	0.23 229	0.12 105	0.15 185	0.09 35	0.14 282	0.15 38	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.11 287

Foundation-i1c-attn	0.15 174	0.07 2	0.20 44	0.18 77	0.11 150	0.15 80	0.15 201	0.26 199	0.29 347	0.15 205	0.16 200	0.17 277	0.14 282	0.19 139	0.15 231	0.07 143	0.22 649	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.26 623

Selective-IGEV-i16pc	0.33 598	0.12 221	1.65 748	0.21 248	0.14 328	0.74 719	0.30 643	0.46 495	0.44 551	0.21 304	0.32 420	0.26 425	0.14 282	0.71 651	0.19 368	0.15 647	0.10 383	0.08 297	0.09 451	0.11 521	0.12 348

NLMM1	0.21 348	0.13 273	0.21 62	0.23 385	0.18 511	0.24 396	0.20 454	0.65 697	0.69 703	0.18 272	0.18 240	0.13 187	0.14 282	0.25 299	0.19 368	0.08 308	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.10 232

BridgeDepth	0.11 17	0.11 164	0.22 82	0.19 132	0.07 6	0.16 130	0.12 56	0.18 39	0.13 25	0.08 2	0.09 18	0.14 222	0.14 282	0.15 38	0.11 32	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.05 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FE-Mocha	0.18 241	0.11 164	0.40 270	0.26 537	0.14 328	0.19 239	0.14 149	0.36 358	0.24 249	0.24 347	0.24 326	0.23 369	0.14 282	0.27 337	0.19 368	0.08 308	0.08 285	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.08 100

IGEV-FE	0.23 410	0.11 164	0.82 625	0.21 248	0.23 630	0.20 282	0.19 413	0.38 384	0.23 229	0.34 521	0.22 300	0.29 457	0.14 282	0.24 274	0.20 396	0.07 143	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.35 687

FlowAnything_test	0.15 174	0.12 221	0.23 92	0.21 248	0.12 210	0.18 211	0.16 260	0.25 180	0.17 93	0.15 205	0.13 126	0.15 245	0.14 282	0.19 139	0.17 300	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.12 597	0.08 293	0.10 232

MM-Stereo_test1	0.20 307	0.13 273	0.45 317	0.24 444	0.12 210	0.20 282	0.21 482	0.36 358	0.32 391	0.23 337	0.22 300	0.15 245	0.14 282	0.28 363	0.16 269	0.07 143	0.24 680	0.08 297	0.07 241	0.09 395	0.21 552

rvit_stereo_0081_aga	0.17 229	0.17 448	0.40 270	0.21 248	0.14 328	0.20 282	0.17 305	0.24 154	0.26 294	0.18 272	0.21 286	0.20 329	0.14 282	0.20 174	0.15 231	0.12 582	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.10 461	0.08 100

rvit_stereo_0080	0.16 206	0.17 448	0.35 226	0.19 132	0.13 277	0.14 53	0.20 454	0.29 253	0.26 294	0.16 224	0.17 220	0.19 306	0.14 282	0.19 139	0.16 269	0.11 541	0.08 285	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.08 100

whm_eth	0.16 206	0.17 448	0.35 226	0.19 132	0.13 277	0.14 53	0.20 454	0.29 253	0.26 294	0.16 224	0.17 220	0.19 306	0.14 282	0.19 139	0.16 269	0.11 541	0.08 285	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.08 100

IGEV_Zeroshot_test	0.23 410	0.11 164	0.82 625	0.21 248	0.23 630	0.20 282	0.19 413	0.38 384	0.23 229	0.34 521	0.22 300	0.29 457	0.14 282	0.24 274	0.20 396	0.07 143	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.35 687

RAFT-Test	0.19 274	0.11 164	0.41 281	0.26 537	0.21 595	0.26 438	0.17 305	0.37 375	0.26 294	0.24 347	0.29 379	0.32 499	0.14 282	0.22 233	0.15 231	0.07 143	0.08 285	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.07 54

LoS	0.15 174	0.09 66	0.34 214	0.17 42	0.09 38	0.22 346	0.14 149	0.27 216	0.27 313	0.15 205	0.18 240	0.19 306	0.14 282	0.23 258	0.14 184	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.06 29
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AnonymousM	0.19 274	0.20 511	0.30 172	0.18 77	0.10 99	0.19 239	0.17 305	0.32 305	0.27 313	0.27 382	0.21 286	0.18 292	0.14 282	0.21 201	0.16 269	0.09 417	0.08 285	0.38 750	0.15 661	0.06 112	0.08 100

test-1	0.20 307	0.12 221	0.49 376	0.23 385	0.23 630	0.22 346	0.23 549	0.36 358	0.29 347	0.21 304	0.25 336	0.24 390	0.14 282	0.18 114	0.22 445	0.07 143	0.14 494	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.14 431

sCroCo_RVC	0.19 274	0.15 366	0.60 529	0.27 575	0.18 511	0.23 371	0.16 260	0.28 232	0.24 249	0.14 177	0.22 300	0.17 277	0.14 282	0.22 233	0.16 269	0.11 541	0.11 421	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.10 232

PMTNet	0.16 206	0.09 66	0.31 183	0.15 5	0.09 38	0.23 371	0.15 201	0.26 199	0.24 249	0.17 248	0.21 286	0.16 261	0.14 282	0.23 258	0.14 184	0.29 738	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.07 211	0.07 54

R-Stereo Train	0.19 274	0.10 109	0.49 376	0.22 319	0.12 210	0.23 371	0.18 366	0.43 456	0.20 166	0.31 461	0.45 587	0.20 329	0.14 282	0.18 114	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.07 54

RAFT-Stereo	0.19 274	0.10 109	0.49 376	0.22 319	0.12 210	0.23 371	0.18 366	0.43 456	0.20 166	0.31 461	0.45 587	0.20 329	0.14 282	0.18 114	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.07 54
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Weightmod	0.19 274	0.19 495	0.34 214	0.21 248	0.18 511	0.24 396	0.17 305	0.27 216	0.22 211	0.19 279	0.30 395	0.19 306	0.15 304	0.29 386	0.20 396	0.12 582	0.11 421	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.17 490

HLf8	0.21 348	0.23 566	0.69 572	0.15 5	0.12 210	0.24 396	0.14 149	0.42 443	0.32 391	0.20 294	0.26 346	0.18 292	0.15 304	0.35 463	0.18 332	0.10 492	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.10 232

TestStereo_HLe17	0.21 348	0.24 579	0.77 608	0.17 42	0.11 150	0.22 346	0.17 305	0.42 443	0.31 377	0.20 294	0.25 336	0.18 292	0.15 304	0.39 492	0.18 332	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.08 100

NLSM1	0.18 241	0.12 221	0.21 62	0.21 248	0.18 511	0.25 417	0.17 305	0.51 553	0.43 538	0.17 248	0.21 286	0.13 187	0.15 304	0.22 233	0.18 332	0.08 308	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.07 211	0.07 54

DA	0.21 348	0.11 164	0.33 208	0.28 603	0.23 630	0.30 504	0.16 260	0.29 253	0.27 313	0.15 205	0.22 300	0.17 277	0.15 304	0.26 321	0.15 231	0.07 143	0.28 710	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.56 743

GGEV	0.21 348	0.11 164	0.33 208	0.28 603	0.23 630	0.30 504	0.16 260	0.29 253	0.27 313	0.15 205	0.22 300	0.17 277	0.15 304	0.26 321	0.15 231	0.07 143	0.28 710	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.56 743

DVStereo	0.15 174	0.09 66	0.26 131	0.18 77	0.10 99	0.21 313	0.14 149	0.24 154	0.22 211	0.22 325	0.21 286	0.16 261	0.15 304	0.24 274	0.17 300	0.07 143	0.07 217	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.08 100

xyz-stereo-finetune	0.17 229	0.17 448	0.29 162	0.17 42	0.08 27	0.24 396	0.21 482	0.30 273	0.32 391	0.19 279	0.22 300	0.19 306	0.15 304	0.30 405	0.22 445	0.06 48	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.06 112	0.07 54

rvit_stereo_0081	0.16 206	0.13 273	0.30 172	0.21 248	0.12 210	0.17 174	0.17 305	0.24 154	0.34 423	0.17 248	0.19 255	0.18 292	0.15 304	0.20 174	0.17 300	0.11 541	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.07 54

rvit_stereo_0082	0.16 206	0.13 273	0.30 172	0.21 248	0.12 210	0.17 174	0.17 305	0.24 154	0.34 423	0.17 248	0.19 255	0.18 292	0.15 304	0.20 174	0.17 300	0.11 541	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.07 54

EKT-Stereo	0.39 636	0.13 273	0.53 450	0.42 727	3.94 793	0.22 346	0.17 305	0.38 384	0.30 365	0.21 304	0.20 266	0.23 369	0.15 304	0.30 405	0.18 332	0.10 492	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.12 348

anonymousdsp2	0.23 410	0.11 164	0.42 291	0.26 537	0.24 647	0.25 417	0.17 305	0.43 456	0.37 467	0.30 444	0.23 315	0.24 390	0.15 304	0.32 431	0.17 300	0.07 143	0.28 710	0.07 183	0.05 38	0.08 293	0.44 722

CIPLG	0.23 410	0.28 622	0.75 598	0.24 444	0.16 445	0.25 417	0.20 454	0.38 384	0.33 410	0.32 486	0.34 454	0.23 369	0.15 304	0.27 337	0.22 445	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

IPLGR_C	0.23 410	0.29 626	0.81 621	0.24 444	0.16 445	0.24 396	0.20 454	0.38 384	0.33 410	0.32 486	0.33 442	0.23 369	0.15 304	0.26 321	0.22 445	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

ACRE	0.23 410	0.27 614	0.83 631	0.24 444	0.15 401	0.24 396	0.20 454	0.38 384	0.32 391	0.32 486	0.33 442	0.23 369	0.15 304	0.26 321	0.22 445	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

Pruner-Stereo	0.20 307	0.12 221	0.49 376	0.29 623	0.12 210	0.19 239	0.17 305	0.32 305	0.31 377	0.33 499	0.32 420	0.25 405	0.15 304	0.25 299	0.22 445	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.10 232

cross-raft	0.18 241	0.12 221	0.40 270	0.27 575	0.16 445	0.20 282	0.24 575	0.34 332	0.24 249	0.23 337	0.28 370	0.29 457	0.15 304	0.19 139	0.16 269	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.07 54

raft+_RVC	0.21 348	0.21 526	0.46 336	0.22 319	0.35 716	0.21 313	0.16 260	0.39 406	0.35 435	0.22 325	0.28 370	0.20 329	0.15 304	0.25 299	0.20 396	0.08 308	0.16 541	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.12 348

RALCasStereoNet	0.22 376	0.22 546	0.48 359	0.23 385	0.23 630	0.22 346	0.18 366	0.32 305	0.27 313	0.22 325	0.30 395	0.22 353	0.15 304	0.29 386	0.20 396	0.08 308	0.22 649	0.07 183	0.06 127	0.10 461	0.25 607

RALAANet	0.21 348	0.24 579	0.53 450	0.23 385	0.14 328	0.22 346	0.13 103	0.38 384	0.30 365	0.29 421	0.26 346	0.25 405	0.15 304	0.28 363	0.20 396	0.08 308	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.10 461	0.07 54

CFNet-RSSM	0.18 241	0.10 109	0.45 317	0.20 193	0.12 210	0.20 282	0.16 260	0.40 418	0.31 377	0.23 337	0.21 286	0.26 425	0.15 304	0.21 201	0.14 184	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.06 29

Gwc-CoAtRS	0.17 229	0.10 109	0.41 281	0.20 193	0.12 210	0.20 282	0.15 201	0.34 332	0.29 347	0.23 337	0.23 315	0.27 431	0.15 304	0.21 201	0.14 184	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.07 54

S0	0.21 348	0.21 526	0.34 214	0.24 444	0.19 546	0.34 569	0.26 602	0.30 273	0.22 211	0.22 325	0.26 346	0.20 329	0.16 326	0.21 201	0.18 332	0.12 582	0.11 421	0.14 637	0.15 661	0.10 461	0.33 677

ManiGeoR	0.20 307	0.22 546	0.70 579	0.16 16	0.12 210	0.22 346	0.14 149	0.41 436	0.28 324	0.19 279	0.24 326	0.19 306	0.16 326	0.35 463	0.20 396	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.09 156

HLf10	0.20 307	0.22 546	0.70 579	0.16 16	0.12 210	0.22 346	0.14 149	0.41 436	0.28 324	0.19 279	0.24 326	0.19 306	0.16 326	0.35 463	0.20 396	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.09 156

GGDA	0.19 274	0.20 511	0.53 450	0.18 77	0.10 99	0.21 313	0.16 260	0.35 341	0.32 391	0.22 325	0.29 379	0.19 306	0.16 326	0.38 487	0.18 332	0.08 308	0.05 13	0.06 60	0.06 127	0.08 293	0.09 156

KMOStereo	0.14 126	0.13 273	0.39 254	0.21 248	0.14 328	0.20 282	0.15 201	0.25 180	0.18 116	0.12 105	0.14 164	0.10 67	0.16 326	0.19 139	0.11 32	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.13 385

Hybrid-DGEV-03	0.21 348	0.20 511	0.43 299	0.23 385	0.12 210	0.27 445	0.16 260	0.33 325	0.28 324	0.33 499	0.58 662	0.23 369	0.16 326	0.24 274	0.19 368	0.07 143	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.08 293	0.10 232

WQFJX1	0.20 307	0.12 221	0.21 62	0.23 385	0.17 481	0.24 396	0.19 413	0.63 685	0.56 662	0.17 248	0.16 200	0.14 222	0.16 326	0.27 337	0.18 332	0.08 308	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

WQFJX	0.19 274	0.12 221	0.21 62	0.22 319	0.18 511	0.25 417	0.18 366	0.57 628	0.49 616	0.17 248	0.17 220	0.14 222	0.16 326	0.24 274	0.19 368	0.08 308	0.08 285	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.11 287

NLCSM	0.20 307	0.15 366	0.23 92	0.24 444	0.19 546	0.24 396	0.22 519	0.45 486	0.44 551	0.20 294	0.18 240	0.14 222	0.16 326	0.47 529	0.20 396	0.09 417	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.10 232

water-stereo	0.15 174	0.11 164	0.32 198	0.19 132	0.10 99	0.17 174	0.14 149	0.26 199	0.20 166	0.18 272	0.23 315	0.16 261	0.16 326	0.14 20	0.14 184	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

castereo	0.14 126	0.11 164	0.22 82	0.19 132	0.10 99	0.20 282	0.19 413	0.32 305	0.28 324	0.13 148	0.18 240	0.16 261	0.16 326	0.16 68	0.14 184	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.07 54

tt1	0.22 376	0.16 411	0.49 376	0.26 537	0.15 401	0.31 526	0.19 413	0.38 384	0.46 577	0.21 304	0.19 255	0.13 187	0.16 326	0.28 363	0.12 63	0.08 308	0.28 710	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.37 699

StereoVision	0.23 410	0.23 566	0.55 475	0.27 575	0.17 481	0.23 371	0.22 519	0.40 418	0.32 391	0.21 304	0.51 624	0.22 353	0.16 326	0.29 386	0.19 368	0.11 541	0.12 452	0.13 613	0.13 630	0.10 461	0.08 100

AEACV	0.20 307	0.09 66	0.32 198	0.39 711	0.34 712	0.21 313	0.16 260	0.30 273	0.18 116	0.17 248	0.17 220	0.13 187	0.16 326	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.29 726	0.07 183	0.09 451	0.07 211	0.37 699

Any-RAFT	0.18 241	0.09 66	0.33 208	0.19 132	0.10 99	0.29 489	0.16 260	0.44 477	0.32 391	0.25 360	0.27 362	0.29 457	0.16 326	0.23 258	0.13 130	0.08 308	0.07 217	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.07 54

DCRE	0.24 443	0.15 366	0.45 317	0.26 537	0.26 666	0.23 371	0.21 482	0.37 375	0.29 347	0.23 337	0.81 712	0.23 369	0.16 326	0.24 274	0.18 332	0.07 143	0.14 494	0.07 183	0.08 339	0.07 211	0.25 607

knoymous	0.18 241	0.10 109	0.35 226	0.17 42	0.11 150	0.21 313	0.17 305	0.33 325	0.24 249	0.24 347	0.28 370	0.27 431	0.16 326	0.24 274	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.06 127	0.09 395	0.10 232

DisPM	0.20 307	0.11 164	0.52 439	0.24 444	0.13 277	0.18 211	0.19 413	0.30 273	0.31 377	0.33 499	0.34 454	0.23 369	0.16 326	0.34 456	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.12 348

PFNet+	0.21 348	0.11 164	0.54 464	0.22 319	0.12 210	0.17 174	0.18 366	0.31 296	0.36 451	0.33 499	0.32 420	0.24 390	0.16 326	0.33 441	0.18 332	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.10 517	0.08 293	0.12 348

PSM-softLoss	0.22 376	0.11 164	0.53 450	0.25 493	0.12 210	0.20 282	0.17 305	0.39 406	0.29 347	0.29 421	0.32 420	0.24 390	0.16 326	0.53 555	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.09 451	0.08 293	0.12 348

KMStereo	0.22 376	0.11 164	0.53 450	0.25 493	0.12 210	0.20 282	0.17 305	0.39 406	0.29 347	0.29 421	0.32 420	0.24 390	0.16 326	0.53 555	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.09 451	0.08 293	0.12 348

rafts_anoy	0.21 348	0.22 546	0.49 376	0.25 493	0.24 647	0.19 239	0.17 305	0.34 332	0.32 391	0.24 347	0.25 336	0.20 329	0.16 326	0.25 299	0.21 427	0.08 308	0.19 603	0.11 550	0.12 597	0.09 395	0.09 156

sAnonymous2	0.21 348	0.24 579	0.79 614	0.24 444	0.17 481	0.22 346	0.20 454	0.36 358	0.29 347	0.17 248	0.19 255	0.17 277	0.16 326	0.18 114	0.15 231	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.08 339	0.23 699	0.18 497

CroCo_RVC	0.21 348	0.24 579	0.79 614	0.24 444	0.17 481	0.22 346	0.20 454	0.36 358	0.29 347	0.17 248	0.19 255	0.17 277	0.16 326	0.18 114	0.15 231	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.08 339	0.23 699	0.18 497

GMStereo	0.21 348	0.30 632	0.57 497	0.21 248	0.12 210	0.24 396	0.18 366	0.30 273	0.41 515	0.26 370	0.24 326	0.17 277	0.16 326	0.25 299	0.19 368	0.10 492	0.07 217	0.08 297	0.08 339	0.11 521	0.09 156
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.29 556	0.11 164	0.38 244	0.22 319	0.18 511	0.33 554	1.66 784	0.53 573	0.27 313	0.27 382	0.50 621	0.17 277	0.16 326	0.25 299	0.25 491	0.07 143	0.07 217	0.07 183	0.11 555	0.07 211	0.10 232

monster_256*512	0.18 241	0.15 366	0.25 115	0.23 385	0.13 277	0.22 346	0.21 482	0.42 443	0.31 377	0.19 279	0.22 300	0.24 390	0.17 352	0.19 139	0.17 300	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.09 156

Weightmod_eth	0.18 241	0.20 511	0.34 214	0.22 319	0.17 481	0.21 313	0.18 366	0.27 216	0.20 166	0.17 248	0.26 346	0.19 306	0.17 352	0.28 363	0.17 300	0.19 693	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.09 395	0.10 232

SE	0.17 229	0.22 546	0.32 198	0.22 319	0.12 210	0.23 371	0.16 260	0.30 273	0.21 197	0.20 294	0.28 370	0.15 245	0.17 352	0.17 92	0.17 300	0.10 492	0.06 117	0.09 405	0.09 451	0.12 569	0.12 348

SMOE	0.19 274	0.17 448	0.39 254	0.22 319	0.13 277	0.27 445	0.21 482	0.31 296	0.24 249	0.22 325	0.27 362	0.21 345	0.17 352	0.19 139	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.12 586	0.07 241	0.11 521	0.12 348

TestStereo_HL2	0.20 307	0.19 495	0.54 464	0.17 42	0.11 150	0.21 313	0.15 201	0.35 341	0.31 377	0.23 337	0.31 408	0.19 306	0.17 352	0.40 497	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.09 156

Selective-IGEV-i1	0.28 533	0.11 164	0.44 311	0.36 699	0.32 707	0.32 543	0.23 549	0.48 521	0.48 599	0.29 421	0.32 420	0.39 566	0.17 352	0.28 363	0.25 491	0.08 308	0.23 662	0.08 297	0.09 451	0.08 293	0.53 741

WQFJA1	0.19 274	0.12 221	0.20 44	0.22 319	0.18 511	0.25 417	0.19 413	0.55 608	0.55 655	0.16 224	0.17 220	0.15 245	0.17 352	0.20 174	0.20 396	0.07 143	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

NLMM	0.19 274	0.12 221	0.20 44	0.22 319	0.18 511	0.25 417	0.19 413	0.55 608	0.55 655	0.16 224	0.17 220	0.15 245	0.17 352	0.20 174	0.20 396	0.07 143	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

rvit_stereo_0083	0.17 229	0.13 273	0.29 162	0.21 248	0.13 277	0.17 174	0.17 305	0.23 128	0.36 451	0.16 224	0.22 300	0.19 306	0.17 352	0.21 201	0.17 300	0.11 541	0.10 383	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.08 100

rvit_stereo_ft	0.18 241	0.19 495	0.43 299	0.25 493	0.14 328	0.17 174	0.21 482	0.30 273	0.28 324	0.17 248	0.19 255	0.20 329	0.17 352	0.22 233	0.18 332	0.11 541	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.08 100

ACVNet-DCA	0.21 348	0.16 411	0.50 397	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.43 456	0.32 391	0.21 304	0.20 266	0.13 187	0.17 352	0.28 363	0.12 63	0.08 308	0.28 710	0.08 297	0.06 127	0.09 395	0.23 579

1test111	0.22 376	0.16 411	0.50 397	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.43 456	0.32 391	0.21 304	0.20 266	0.13 187	0.17 352	0.36 474	0.28 524	0.08 308	0.28 710	0.08 297	0.06 127	0.09 395	0.23 579

cc1	0.22 376	0.16 411	0.50 397	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.39 406	0.48 599	0.21 304	0.20 266	0.13 187	0.17 352	0.28 363	0.12 63	0.08 308	0.28 710	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.37 699

GMStereo_Zeroshot	0.25 469	0.22 546	0.51 418	0.27 575	0.14 328	0.28 464	0.15 201	0.40 418	0.36 451	0.37 573	0.43 561	0.40 571	0.17 352	0.35 463	0.21 427	0.12 582	0.07 217	0.13 613	0.07 241	0.17 643	0.10 232

plain	0.18 241	0.16 411	0.59 522	0.21 248	0.13 277	0.16 130	0.17 305	0.29 253	0.23 229	0.16 224	0.26 346	0.13 187	0.17 352	0.27 337	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.07 241	0.10 461	0.07 54

MIF-Stereo (partial)	0.18 241	0.13 273	0.50 397	0.22 319	0.15 401	0.16 130	0.13 103	0.29 253	0.26 294	0.17 248	0.26 346	0.16 261	0.17 352	0.25 299	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.08 100

LoS_RVC	0.14 126	0.11 164	0.32 198	0.18 77	0.16 445	0.20 282	0.18 366	0.21 91	0.18 116	0.14 177	0.20 266	0.12 155	0.17 352	0.17 92	0.14 184	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.14 431

RCA-Stereo	0.17 229	0.10 109	0.33 208	0.20 193	0.11 150	0.19 239	0.17 305	0.39 406	0.36 451	0.21 304	0.25 336	0.17 277	0.17 352	0.18 114	0.15 231	0.07 143	0.14 494	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.08 100

RAFT_CTSACE	0.23 410	0.21 526	0.57 497	0.26 537	0.15 401	0.22 346	0.23 549	0.34 332	0.30 365	0.34 521	0.51 624	0.31 488	0.17 352	0.33 441	0.15 231	0.06 48	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.07 54

RAFT+CT+SA	0.23 410	0.24 579	0.48 359	0.25 493	0.18 511	0.23 371	0.29 634	0.42 443	0.38 478	0.24 347	0.39 515	0.20 329	0.17 352	0.34 456	0.17 300	0.07 143	0.07 217	0.09 405	0.12 597	0.09 395	0.13 385

dd	0.23 410	0.32 646	0.55 475	0.23 385	0.12 210	0.27 445	0.21 482	0.32 305	0.45 564	0.30 444	0.29 379	0.25 405	0.17 352	0.31 420	0.26 503	0.13 606	0.07 217	0.10 491	0.08 339	0.12 569	0.09 156

IPLG	0.23 410	0.19 495	0.65 555	0.21 248	0.12 210	0.28 464	0.17 305	0.45 486	0.32 391	0.33 499	0.32 420	0.16 261	0.17 352	0.50 538	0.23 465	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.08 100

GMOStereo	0.20 307	0.17 448	0.45 317	0.23 385	0.18 511	0.21 313	0.27 612	0.28 232	0.28 324	0.31 461	0.32 420	0.28 444	0.17 352	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.23 662	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.07 54

error version	0.20 307	0.17 448	0.45 317	0.23 385	0.18 511	0.21 313	0.27 612	0.28 232	0.28 324	0.31 461	0.32 420	0.28 444	0.17 352	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.23 662	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.07 54

test-v	0.20 307	0.17 448	0.45 317	0.23 385	0.18 511	0.21 313	0.27 612	0.28 232	0.28 324	0.31 461	0.32 420	0.28 444	0.17 352	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.23 662	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.07 54

NF-Stereo	0.22 376	0.11 164	0.52 439	0.25 493	0.12 210	0.21 313	0.18 366	0.40 418	0.35 435	0.28 396	0.30 395	0.22 353	0.17 352	0.52 552	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.13 385

OCTAStereo	0.22 376	0.11 164	0.52 439	0.25 493	0.12 210	0.21 313	0.18 366	0.40 418	0.35 435	0.28 396	0.30 395	0.22 353	0.17 352	0.51 544	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.13 385

RE-Stereo	0.22 376	0.11 164	0.52 439	0.25 493	0.12 210	0.21 313	0.18 366	0.40 418	0.35 435	0.28 396	0.30 395	0.22 353	0.17 352	0.51 544	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.13 385

TVStereo	0.22 376	0.11 164	0.52 439	0.25 493	0.12 210	0.21 313	0.18 366	0.40 418	0.35 435	0.28 396	0.30 395	0.22 353	0.17 352	0.51 544	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.13 385

RAFT-345	0.22 376	0.11 164	0.55 475	0.22 319	0.12 210	0.20 282	0.16 260	0.27 216	0.28 324	0.27 382	0.65 688	0.20 329	0.17 352	0.55 566	0.22 445	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.07 54

CRE-IMP	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.23 385	0.11 150	0.24 396	0.17 305	0.31 296	0.24 249	0.27 382	0.26 346	0.24 390	0.17 352	0.24 274	0.19 368	0.09 417	0.05 13	0.10 491	0.07 241	0.10 461	0.10 232

test-2	0.20 307	0.17 448	0.45 317	0.23 385	0.18 511	0.21 313	0.27 612	0.28 232	0.28 324	0.31 461	0.32 420	0.28 444	0.17 352	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.23 662	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.07 54

raftrobust	0.19 274	0.19 495	0.42 291	0.23 385	0.24 647	0.19 239	0.13 103	0.33 325	0.28 324	0.26 370	0.20 266	0.19 306	0.17 352	0.23 258	0.17 300	0.08 308	0.10 383	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.09 156

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 307	0.23 566	0.49 376	0.21 248	0.16 445	0.19 239	0.17 305	0.35 341	0.32 391	0.26 370	0.33 442	0.20 329	0.17 352	0.21 201	0.17 300	0.06 48	0.10 383	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

AFF-stereo	0.20 307	0.24 579	0.49 376	0.22 319	0.11 150	0.18 211	0.18 366	0.35 341	0.29 347	0.25 360	0.36 477	0.25 405	0.17 352	0.25 299	0.17 300	0.06 48	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.11 287

DIP-Stereo	0.20 307	0.13 273	0.48 359	0.20 193	0.13 277	0.28 464	0.12 56	0.43 456	0.26 294	0.27 382	0.32 420	0.21 345	0.17 352	0.26 321	0.20 396	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.10 232
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	0.20 307	0.20 511	0.68 569	0.16 16	0.12 210	0.21 313	0.12 56	0.39 406	0.25 276	0.21 304	0.30 395	0.19 306	0.18 388	0.38 487	0.22 445	0.09 417	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.08 293	0.09 156

depthmonostereo	0.15 174	0.12 221	0.34 214	0.19 132	0.09 38	0.20 282	0.15 201	0.28 232	0.24 249	0.16 224	0.18 240	0.16 261	0.18 388	0.21 201	0.14 184	0.07 143	0.07 217	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

DFGA-Net	0.26 492	0.33 652	0.70 579	0.22 319	0.15 401	0.25 417	0.17 305	0.41 436	0.40 505	0.30 444	0.32 420	0.21 345	0.18 388	0.61 602	0.33 575	0.08 308	0.06 117	0.10 491	0.09 451	0.11 521	0.09 156

Reg-Stereo(zero)	0.18 241	0.08 24	0.39 254	0.19 132	0.19 546	0.24 396	0.18 366	0.29 253	0.29 347	0.24 347	0.21 286	0.24 390	0.18 388	0.22 233	0.21 427	0.07 143	0.11 421	0.06 60	0.07 241	0.06 112	0.11 287

rvit_0105_6	0.20 307	0.16 411	0.41 281	0.23 385	0.14 328	0.18 211	0.20 454	0.31 296	0.39 494	0.18 272	0.22 300	0.23 369	0.18 388	0.26 321	0.18 332	0.16 658	0.13 474	0.13 613	0.11 555	0.11 521	0.09 156

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 533	0.17 448	0.96 667	0.29 623	0.31 703	0.29 489	0.21 482	0.53 573	0.28 324	0.27 382	0.55 648	0.41 580	0.18 388	0.30 405	0.22 445	0.08 308	0.10 383	0.08 297	0.13 630	0.12 569	0.20 539

GCST	0.50 686	0.67 750	0.82 625	1.04 776	0.55 750	0.38 609	0.11 30	0.42 443	0.33 410	0.42 628	0.35 462	0.29 457	0.18 388	0.50 538	0.23 465	0.70 769	0.42 755	0.79 773	0.62 774	0.63 756	0.47 728

MyStereo06	0.23 410	0.15 366	0.74 594	0.22 319	0.14 328	0.25 417	0.22 519	0.43 456	0.25 276	0.36 555	0.24 326	0.34 519	0.18 388	0.24 274	0.20 396	0.07 143	0.12 452	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

HH	0.22 376	0.12 221	0.55 475	0.32 663	0.16 445	0.27 445	0.18 366	0.36 358	0.25 276	0.20 294	0.26 346	0.34 519	0.18 388	0.33 441	0.15 231	0.07 143	0.16 541	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.31 662

HanStereo	0.22 376	0.12 221	0.55 475	0.32 663	0.16 445	0.27 445	0.18 366	0.36 358	0.25 276	0.20 294	0.26 346	0.34 519	0.18 388	0.33 441	0.15 231	0.07 143	0.16 541	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.31 662

Selective-RAFT	0.19 274	0.14 326	0.37 239	0.24 444	0.11 150	0.30 504	0.15 201	0.35 341	0.34 423	0.17 248	0.17 220	0.22 353	0.18 388	0.29 386	0.18 332	0.07 143	0.16 541	0.07 183	0.07 241	0.08 293	0.08 100

Patchmatch Stereo++	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.14 149	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.27 337	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156
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	0.20 307	0.12 221	0.50 397	0.23 385	0.11 150	0.24 396	0.19 413	0.30 273	0.28 324	0.26 370	0.26 346	0.25 405	0.18 388	0.34 456	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.09 395	0.09 156

PSM-adaLoss	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.15 201	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.25 299	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

ROB_FTStereo_v2	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.15 201	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.25 299	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

ROB_FTStereo	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.13 103	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.25 299	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

HUI-Stereo	0.19 274	0.13 273	0.52 439	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.14 149	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.23 258	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

iGMRVC	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.15 201	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.27 337	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

RAFT-RH_RVC	0.26 492	0.13 273	0.57 497	0.22 319	0.12 210	0.25 417	0.14 149	0.27 216	0.29 347	0.38 582	1.14 738	0.23 369	0.18 388	0.58 581	0.24 477	0.07 143	0.06 117	0.10 491	0.07 241	0.06 112	0.08 100

iRAFT	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.14 149	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.27 337	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

RAFT-IKP	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.18 211	0.15 201	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.26 321	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

Anonymous3	0.24 443	0.19 495	0.76 602	0.27 575	0.18 511	0.41 626	0.24 575	0.45 486	0.36 451	0.23 337	0.27 362	0.20 329	0.18 388	0.28 363	0.19 368	0.12 582	0.11 421	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.13 385

s12784h	0.18 241	0.09 66	0.38 244	0.18 77	0.07 6	0.33 554	0.19 413	0.39 406	0.34 423	0.24 347	0.25 336	0.18 292	0.18 388	0.25 299	0.17 300	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.05 6

TestStereo-Hl	0.20 307	0.16 411	0.50 397	0.18 77	0.11 150	0.23 371	0.17 305	0.38 384	0.30 365	0.23 337	0.27 362	0.22 353	0.19 411	0.39 492	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.08 100

MyStereo8	0.25 469	0.20 511	0.69 572	0.24 444	0.17 481	0.31 526	0.16 260	0.50 541	0.32 391	0.29 421	0.38 497	0.25 405	0.19 411	0.33 441	0.29 538	0.08 308	0.20 625	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.16 468

Sa-1000	0.24 443	0.20 511	0.53 450	0.23 385	0.14 328	0.30 504	0.23 549	0.50 541	0.41 515	0.30 444	0.50 621	0.26 425	0.19 411	0.33 441	0.16 269	0.08 308	0.10 383	0.10 491	0.11 555	0.08 293	0.08 100

iRaft-Stereo_20w	0.29 556	0.11 164	0.86 642	0.33 675	0.24 647	0.32 543	0.26 602	0.60 663	0.26 294	0.41 622	0.21 286	0.28 444	0.19 411	0.32 431	0.24 477	0.07 143	0.31 732	0.07 183	0.09 451	0.08 293	0.47 728

IPLGR	0.22 376	0.14 326	0.75 598	0.21 248	0.11 150	0.25 417	0.18 366	0.44 477	0.38 478	0.29 421	0.28 370	0.21 345	0.19 411	0.37 484	0.19 368	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.07 54

TestStereo	0.22 376	0.24 579	0.48 359	0.25 493	0.11 150	0.22 346	0.22 519	0.32 305	0.31 377	0.24 347	0.34 454	0.23 369	0.19 411	0.62 613	0.19 368	0.08 308	0.07 217	0.10 491	0.07 241	0.11 521	0.07 54

noway7	0.30 571	0.63 745	1.95 760	0.24 444	0.12 210	0.23 371	0.19 413	0.47 509	0.33 410	0.21 304	0.23 315	0.24 390	0.20 417	0.23 258	0.29 538	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.10 461	0.10 232

TestStereo_HL3	0.23 410	0.18 475	1.11 693	0.17 42	0.11 150	0.24 396	0.16 260	0.36 358	0.21 197	0.27 382	0.39 515	0.23 369	0.20 417	0.41 503	0.15 231	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.09 156

IGEV_i1	0.26 492	0.12 221	0.57 497	0.25 493	0.24 647	0.32 543	0.20 454	0.45 486	0.37 467	0.35 541	0.30 395	0.35 532	0.20 417	0.39 492	0.23 465	0.08 308	0.26 699	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.37 699

rvit_0105_5	0.22 376	0.18 475	0.51 418	0.23 385	0.13 277	0.22 346	0.25 590	0.38 384	0.40 505	0.21 304	0.23 315	0.27 431	0.20 417	0.27 337	0.20 396	0.15 647	0.13 474	0.12 586	0.12 597	0.10 461	0.10 232

rvit_0105_4	0.21 348	0.17 448	0.49 376	0.23 385	0.14 328	0.20 282	0.23 549	0.35 341	0.40 505	0.19 279	0.24 326	0.25 405	0.20 417	0.28 363	0.18 332	0.16 658	0.13 474	0.12 586	0.11 555	0.11 521	0.10 232

H2IRNET	0.19 274	0.18 475	0.50 397	0.22 319	0.12 210	0.20 282	0.16 260	0.28 232	0.31 377	0.17 248	0.32 420	0.25 405	0.20 417	0.24 274	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.10 517	0.10 461	0.08 100

UDGNet	0.24 443	0.37 675	0.53 450	0.25 493	0.14 328	0.24 396	0.18 366	0.32 305	0.44 551	0.29 421	0.28 370	0.24 390	0.20 417	0.30 405	0.21 427	0.16 658	0.07 217	0.21 703	0.11 555	0.16 628	0.11 287

GwcNet-ADL	0.23 410	0.15 366	0.58 513	0.24 444	0.13 277	0.23 371	0.24 575	0.51 553	0.41 515	0.28 396	0.29 379	0.30 478	0.20 417	0.27 337	0.28 524	0.09 417	0.07 217	0.07 183	0.07 241	0.09 395	0.11 287

GANet-ADL	0.22 376	0.14 326	0.51 418	0.23 385	0.14 328	0.29 489	0.19 413	0.48 521	0.36 451	0.26 370	0.33 442	0.32 499	0.20 417	0.26 321	0.22 445	0.11 541	0.07 217	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.11 287

OMP-Stereo	0.24 443	0.16 411	0.48 359	0.30 636	0.13 277	0.21 313	0.16 260	0.38 384	0.35 435	0.34 521	0.30 395	0.33 510	0.20 417	0.70 645	0.24 477	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.08 293	0.07 54

PFNet	0.24 443	0.11 164	0.63 545	0.25 493	0.14 328	0.22 346	0.19 413	0.40 418	0.35 435	0.36 555	0.32 420	0.27 431	0.20 417	0.63 616	0.23 465	0.09 417	0.05 13	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.08 100

ARAFT	0.26 492	0.30 632	0.87 645	0.22 319	0.12 210	0.30 504	0.24 575	0.46 495	0.34 423	0.33 499	0.28 370	0.29 457	0.20 417	0.49 534	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.12 586	0.11 555	0.09 395	0.09 156

DN-CSS_ROB	0.24 443	0.33 652	0.69 572	0.25 493	0.14 328	0.26 438	0.13 103	0.42 443	0.35 435	0.30 444	0.42 547	0.22 353	0.20 417	0.34 456	0.22 445	0.07 143	0.06 117	0.11 550	0.11 555	0.11 521	0.09 156

zzzzzzz1	0.31 583	0.63 745	1.85 758	0.24 444	0.16 445	0.23 371	0.22 519	0.42 443	0.36 451	0.22 325	0.25 336	0.26 425	0.21 430	0.35 463	0.30 543	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.11 521	0.10 232

S	0.23 410	0.18 475	0.38 244	0.24 444	0.22 614	0.32 543	0.22 519	0.32 305	0.28 324	0.26 370	0.31 408	0.20 329	0.21 430	0.19 139	0.19 368	0.13 606	0.09 334	0.15 656	0.16 672	0.11 521	0.35 687

Selective-IGEV-i16pb	0.39 636	0.14 326	2.10 763	0.21 248	0.15 401	0.68 713	0.31 653	0.60 663	0.60 678	0.25 360	0.44 572	0.32 499	0.21 430	0.79 679	0.26 503	0.14 631	0.10 383	0.09 405	0.10 517	0.12 569	0.14 431

DDVS	0.26 492	0.16 411	0.45 317	0.25 493	0.17 481	0.34 569	0.21 482	0.43 456	0.31 377	0.34 521	0.41 537	0.47 631	0.21 430	0.52 552	0.29 538	0.11 541	0.09 334	0.11 550	0.09 451	0.13 584	0.16 468

rvit_stereo_0075_2	0.25 469	0.18 475	0.65 555	0.27 575	0.22 614	0.22 346	0.15 201	0.41 436	0.36 451	0.27 382	0.37 488	0.29 457	0.21 430	0.29 386	0.20 396	0.17 672	0.12 452	0.19 691	0.12 597	0.14 607	0.14 431

TestStereo1	0.23 410	0.22 546	0.50 397	0.27 575	0.14 328	0.26 438	0.27 612	0.43 456	0.38 478	0.29 421	0.39 515	0.23 369	0.21 430	0.33 441	0.18 332	0.08 308	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.10 232

SA-5K	0.23 410	0.22 546	0.50 397	0.27 575	0.14 328	0.26 438	0.27 612	0.43 456	0.38 478	0.29 421	0.39 515	0.23 369	0.21 430	0.33 441	0.18 332	0.08 308	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.10 232

HHNet	0.23 410	0.12 221	0.66 560	0.19 132	0.18 511	0.20 282	0.20 454	0.36 358	0.32 391	0.33 499	0.59 667	0.19 306	0.21 430	0.24 274	0.31 555	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.08 293	0.12 348

GMM-Stereo	0.22 376	0.10 109	0.56 485	0.23 385	0.13 277	0.24 396	0.24 575	0.38 384	0.29 347	0.31 461	0.44 572	0.27 431	0.21 430	0.31 420	0.17 300	0.07 143	0.05 13	0.10 491	0.09 451	0.08 293	0.19 517

AdaStereo	0.25 469	0.17 448	0.47 344	0.25 493	0.13 277	0.33 554	0.17 305	0.57 628	0.43 538	0.34 521	0.38 497	0.35 532	0.21 430	0.32 431	0.24 477	0.14 631	0.06 117	0.13 613	0.09 451	0.11 521	0.09 156
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	0.24 443	0.30 632	0.50 397	0.23 385	0.11 150	0.37 602	0.17 305	0.39 406	0.31 377	0.26 370	0.29 379	0.19 306	0.22 440	0.55 566	0.27 515	0.10 492	0.08 285	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.10 232

LiteMatch	0.13 71	0.15 366	0.19 29	0.20 193	0.10 99	0.15 80	0.17 305	0.18 39	0.14 42	0.10 45	0.09 18	0.11 111	0.22 440	0.16 68	0.23 465	0.08 308	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.08 100

Lsterematch	0.20 307	0.15 366	0.44 311	0.20 193	0.10 99	0.22 346	0.17 305	0.27 216	0.34 423	0.28 396	0.37 488	0.24 390	0.22 440	0.25 299	0.23 465	0.08 308	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.08 100

MultiAttention	1.05 752	0.14 326	0.50 397	0.35 690	0.43 737	5.62 789	1.71 787	0.71 718	0.54 646	0.36 555	0.63 683	0.55 668	0.22 440	7.50 805	0.56 667	0.09 417	0.06 117	0.14 637	0.24 721	0.27 718	0.34 682

rvit_0105_3	0.24 443	0.21 526	0.57 497	0.25 493	0.15 401	0.24 396	0.28 628	0.40 418	0.43 538	0.25 360	0.26 346	0.29 457	0.22 440	0.29 386	0.21 427	0.15 647	0.13 474	0.14 637	0.15 661	0.10 461	0.10 232

UGAM	0.28 533	0.18 475	0.57 497	0.26 537	0.13 277	0.23 371	0.26 602	0.33 325	0.45 564	0.32 486	0.42 547	0.45 612	0.22 440	0.92 714	0.23 465	0.08 308	0.09 334	0.14 637	0.13 630	0.10 461	0.10 232

DCANet-4	0.20 307	0.11 164	0.58 513	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.39 406	0.42 527	0.29 421	0.31 408	0.17 277	0.22 440	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.09 156

BUS	0.24 443	0.13 273	0.36 233	0.25 493	0.14 328	0.44 644	0.17 305	0.59 652	0.36 451	0.34 521	0.35 462	0.31 488	0.22 440	0.27 337	0.22 445	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.10 517	0.09 395	0.10 232

NINENet	0.27 523	0.16 411	0.49 376	0.23 385	0.16 445	0.44 644	0.17 305	0.63 685	0.49 616	0.33 499	0.38 497	0.31 488	0.22 440	0.43 513	0.22 445	0.11 541	0.10 383	0.12 586	0.08 339	0.12 569	0.11 287

IIG-Stereo	0.24 443	0.16 411	0.47 344	0.29 623	0.12 210	0.23 371	0.14 149	0.40 418	0.33 410	0.35 541	0.37 488	0.33 510	0.22 440	0.70 645	0.26 503	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.08 293	0.07 54

RAFT	0.24 443	0.24 579	0.46 336	0.27 575	0.15 401	0.26 438	0.26 602	0.37 375	0.31 377	0.34 521	0.34 454	0.41 580	0.22 440	0.30 405	0.18 332	0.08 308	0.15 525	0.11 550	0.10 517	0.11 521	0.13 385

111	0.22 376	0.22 546	0.57 497	0.19 132	0.09 38	0.24 396	0.17 305	0.44 477	0.46 577	0.24 347	0.30 395	0.29 457	0.22 440	0.25 299	0.19 368	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.15 451

SFCPSM	0.23 410	0.12 221	0.51 418	0.21 248	0.14 328	0.34 569	0.22 519	0.57 628	0.41 515	0.29 421	0.32 420	0.23 369	0.22 440	0.28 363	0.20 396	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.10 517	0.09 395	0.09 156

HITNet	0.22 376	0.23 566	0.60 529	0.20 193	0.09 38	0.27 445	0.15 201	0.45 486	0.33 410	0.29 421	0.33 442	0.27 431	0.22 440	0.29 386	0.27 515	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.11 287
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	0.25 469	0.23 566	0.59 522	0.22 319	0.09 38	0.30 504	0.18 366	0.40 418	0.38 478	0.38 582	0.44 572	0.31 488	0.22 440	0.44 517	0.32 565	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.08 100

G2L-ROB	0.25 469	0.21 526	0.56 485	0.19 132	0.12 210	0.28 464	0.21 482	0.48 521	0.34 423	0.35 541	0.31 408	0.41 580	0.23 455	0.51 544	0.31 555	0.09 417	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.12 348

xyz-stereo-finetune2	0.18 241	0.16 411	0.32 198	0.16 16	0.09 38	0.27 445	0.19 413	0.29 253	0.21 197	0.23 337	0.29 379	0.21 345	0.23 455	0.37 484	0.23 465	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.06 127	0.06 112	0.07 54

G2L-Stereo	0.27 523	0.23 566	0.61 536	0.22 319	0.14 328	0.25 417	0.19 413	0.48 521	0.37 467	0.33 499	0.38 497	0.40 571	0.23 455	0.61 602	0.33 575	0.11 541	0.09 334	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.11 287

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 492	0.15 366	0.96 667	0.21 248	0.25 661	0.30 504	0.21 482	0.54 589	0.28 324	0.25 360	0.29 379	0.46 621	0.23 455	0.28 363	0.20 396	0.08 308	0.10 383	0.08 297	0.12 597	0.11 521	0.17 490

MyStereo05	0.24 443	0.15 366	0.58 513	0.22 319	0.14 328	0.25 417	0.22 519	0.50 541	0.54 646	0.32 486	0.23 315	0.26 425	0.23 455	0.32 431	0.25 491	0.07 143	0.12 452	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

MyStereo04	0.24 443	0.15 366	0.58 513	0.22 319	0.16 445	0.25 417	0.22 519	0.51 553	0.54 646	0.29 421	0.23 315	0.27 431	0.23 455	0.32 431	0.25 491	0.07 143	0.13 474	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

CoDeX	0.24 443	0.13 273	0.48 359	0.22 319	0.14 328	0.29 489	0.21 482	0.55 608	0.42 527	0.29 421	0.36 477	0.28 444	0.23 455	0.48 531	0.20 396	0.09 417	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.08 100

11t1	0.21 348	0.12 221	0.45 317	0.20 193	0.15 401	0.27 445	0.17 305	0.37 375	0.28 324	0.27 382	0.25 336	0.24 390	0.23 455	0.28 363	0.25 491	0.09 417	0.19 603	0.07 183	0.07 241	0.09 395	0.23 579

CFNet_ucs	0.25 469	0.14 326	0.51 418	0.20 193	0.15 401	0.29 489	0.18 366	0.51 553	0.46 577	0.32 486	0.42 547	0.38 552	0.23 455	0.31 420	0.22 445	0.11 541	0.08 285	0.12 586	0.09 451	0.13 584	0.13 385

raft_robust	0.25 469	0.23 566	0.44 311	0.22 319	0.13 277	0.23 371	0.22 519	0.52 561	0.50 624	0.33 499	0.32 420	0.33 510	0.23 455	0.55 566	0.18 332	0.07 143	0.11 421	0.08 297	0.10 517	0.08 293	0.07 54

test_5	0.25 469	0.25 596	0.57 497	0.27 575	0.18 511	0.25 417	0.29 634	0.42 443	0.39 494	0.29 421	0.40 525	0.27 431	0.23 455	0.35 463	0.19 368	0.07 143	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.14 431

SA	0.24 443	0.22 546	0.55 475	0.23 385	0.14 328	0.25 417	0.23 549	0.48 521	0.42 527	0.28 396	0.44 572	0.23 369	0.23 455	0.34 456	0.17 300	0.07 143	0.09 334	0.11 550	0.11 555	0.08 293	0.09 156

iRaft-Stereo_5w	0.25 469	0.24 579	0.50 397	0.23 385	0.18 511	0.19 239	0.19 413	0.39 406	0.35 435	0.28 396	0.36 477	0.34 519	0.23 455	0.66 633	0.28 524	0.07 143	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.09 395	0.14 431

dad	0.30 571	0.38 683	0.60 529	0.22 319	0.14 328	0.32 543	0.21 482	0.35 341	0.51 630	0.45 652	0.45 587	0.46 621	0.23 455	0.41 503	0.27 515	0.21 704	0.11 421	0.20 699	0.11 555	0.15 619	0.11 287

RAFT_R40	0.22 376	0.11 164	0.52 439	0.25 493	0.13 277	0.18 211	0.18 366	0.32 305	0.31 377	0.33 499	0.33 442	0.30 478	0.23 455	0.55 566	0.19 368	0.08 308	0.05 13	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.07 54

CFNet_pseudo	0.23 410	0.14 326	0.48 359	0.20 193	0.13 277	0.27 445	0.17 305	0.46 495	0.45 564	0.30 444	0.37 488	0.38 552	0.23 455	0.30 405	0.22 445	0.09 417	0.06 117	0.11 550	0.08 339	0.11 521	0.11 287

HCRNet	0.25 469	0.27 614	0.42 291	0.34 681	0.17 481	0.27 445	0.18 366	0.45 486	0.37 467	0.31 461	0.35 462	0.32 499	0.23 455	0.44 517	0.21 427	0.13 606	0.08 285	0.13 613	0.11 555	0.11 521	0.09 156

DCANet	0.20 307	0.15 366	0.57 497	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.37 375	0.41 515	0.30 444	0.31 408	0.19 306	0.23 455	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.10 232

FENet	0.22 376	0.13 273	0.48 359	0.22 319	0.12 210	0.27 445	0.18 366	0.43 456	0.37 467	0.31 461	0.32 420	0.29 457	0.23 455	0.27 337	0.24 477	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

ccs_rob	0.23 410	0.14 326	0.48 359	0.20 193	0.13 277	0.27 445	0.17 305	0.46 495	0.45 564	0.30 444	0.37 488	0.38 552	0.23 455	0.30 405	0.22 445	0.09 417	0.06 117	0.11 550	0.08 339	0.12 569	0.11 287

iResNet	0.25 469	0.22 546	0.62 540	0.26 537	0.11 150	0.31 526	0.23 549	0.46 495	0.45 564	0.34 521	0.43 561	0.27 431	0.23 455	0.36 474	0.37 600	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.10 232

FLISNet	0.21 348	0.16 411	0.50 397	0.18 77	0.15 401	0.17 174	0.16 260	0.35 341	0.22 211	0.38 582	0.38 497	0.36 538	0.24 476	0.29 386	0.22 445	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.09 451	0.09 395	0.08 100

CoSv	0.21 348	0.16 411	0.50 397	0.18 77	0.15 401	0.17 174	0.16 260	0.35 341	0.22 211	0.38 582	0.38 497	0.36 538	0.24 476	0.29 386	0.22 445	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.09 451	0.09 395	0.08 100

test_sample3	0.25 469	0.14 326	0.52 439	0.20 193	0.12 210	0.33 554	0.20 454	0.53 573	0.38 478	0.32 486	0.35 462	0.29 457	0.24 476	0.54 561	0.25 491	0.10 492	0.14 494	0.09 405	0.09 451	0.11 521	0.15 451

mmm	0.25 469	0.15 366	0.44 311	0.23 385	0.20 575	0.28 464	0.21 482	0.43 456	0.32 391	0.31 461	0.40 525	0.30 478	0.24 476	0.31 420	0.28 524	0.09 417	0.21 636	0.11 550	0.12 597	0.10 461	0.26 623

ffm	0.27 523	0.17 448	0.84 635	0.21 248	0.13 277	0.29 489	0.21 482	0.38 384	0.46 577	0.31 461	0.44 572	0.34 519	0.24 476	0.28 363	0.12 63	0.08 308	0.28 710	0.12 586	0.11 555	0.08 293	0.37 699

ff1	0.36 619	0.17 448	0.84 635	0.21 248	0.13 277	0.29 489	0.21 482	0.38 384	0.46 577	0.31 461	0.44 572	0.34 519	0.24 476	0.91 709	1.30 745	0.08 308	0.28 710	0.12 586	0.11 555	0.08 293	0.37 699

mmx	0.37 626	0.17 448	0.84 635	0.21 248	0.13 277	0.29 489	0.21 482	0.57 628	0.48 599	0.31 461	0.44 572	0.34 519	0.24 476	0.91 709	1.30 745	0.10 492	0.20 625	0.12 586	0.11 555	0.11 521	0.23 579

xxx	0.37 626	0.17 448	0.84 635	0.21 248	0.13 277	0.29 489	0.21 482	0.57 628	0.48 599	0.31 461	0.44 572	0.34 519	0.24 476	0.91 709	1.30 745	0.10 492	0.20 625	0.12 586	0.11 555	0.11 521	0.23 579

PCWNet_CMD	0.23 410	0.14 326	0.48 359	0.21 248	0.13 277	0.28 464	0.17 305	0.47 509	0.47 591	0.30 444	0.36 477	0.37 546	0.24 476	0.29 386	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.11 521	0.11 287

MIPNet	0.22 376	0.19 495	0.64 550	0.22 319	0.12 210	0.28 464	0.20 454	0.48 521	0.39 494	0.31 461	0.24 326	0.19 306	0.24 476	0.28 363	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.08 100

IRAFT_RVC	0.23 410	0.15 366	0.54 464	0.26 537	0.12 210	0.19 239	0.23 549	0.41 436	0.39 494	0.31 461	0.30 395	0.29 457	0.24 476	0.55 566	0.23 465	0.08 308	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.08 100

GES	0.23 410	0.14 326	0.54 464	0.21 248	0.14 328	0.28 464	0.19 413	0.51 553	0.35 435	0.31 461	0.36 477	0.25 405	0.24 476	0.30 405	0.23 465	0.11 541	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.12 348

MSMDNet	0.23 410	0.14 326	0.49 376	0.20 193	0.13 277	0.28 464	0.17 305	0.47 509	0.47 591	0.30 444	0.36 477	0.37 546	0.24 476	0.29 386	0.21 427	0.09 417	0.07 217	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.11 287

FACV-RUCA	0.22 376	0.15 366	0.38 244	0.24 444	0.23 630	0.26 438	0.19 413	0.41 436	0.35 435	0.26 370	0.32 420	0.22 353	0.25 489	0.24 274	0.19 368	0.10 492	0.07 217	0.15 656	0.08 339	0.16 628	0.14 431

test_sample6	0.27 523	0.15 366	0.50 397	0.22 319	0.12 210	0.30 504	0.22 519	0.54 589	0.39 494	0.34 521	0.44 572	0.29 457	0.25 489	0.58 581	0.26 503	0.11 541	0.14 494	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.16 468

test_sample5	0.26 492	0.14 326	0.51 418	0.21 248	0.12 210	0.31 526	0.21 482	0.53 573	0.38 478	0.33 499	0.43 561	0.29 457	0.25 489	0.56 574	0.24 477	0.10 492	0.14 494	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.16 468

test_sample4	0.26 492	0.14 326	0.53 450	0.21 248	0.12 210	0.32 543	0.21 482	0.53 573	0.38 478	0.33 499	0.38 497	0.28 444	0.25 489	0.54 561	0.25 491	0.10 492	0.14 494	0.10 491	0.09 451	0.11 521	0.16 468

test_sample2	0.23 410	0.12 221	0.39 254	0.20 193	0.11 150	0.28 464	0.22 519	0.45 486	0.33 410	0.27 382	0.34 454	0.30 478	0.25 489	0.46 525	0.23 465	0.09 417	0.15 525	0.09 405	0.08 339	0.10 461	0.19 517

xx1	0.23 410	0.16 411	0.50 397	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.39 406	0.48 599	0.21 304	0.20 266	0.28 444	0.25 489	0.28 363	0.12 63	0.08 308	0.28 710	0.10 491	0.11 555	0.09 395	0.23 579

DualNet	0.26 492	0.14 326	0.51 418	0.21 248	0.12 210	0.31 526	0.21 482	0.53 573	0.38 478	0.34 521	0.44 572	0.29 457	0.25 489	0.56 574	0.24 477	0.10 492	0.14 494	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.16 468

CASS	0.22 376	0.16 411	0.40 270	0.26 537	0.12 210	0.29 489	0.19 413	0.40 418	0.32 391	0.34 521	0.35 462	0.25 405	0.25 489	0.26 321	0.21 427	0.13 606	0.08 285	0.11 550	0.09 451	0.11 521	0.12 348
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.24 443	0.10 109	0.43 299	0.32 663	0.26 666	0.33 554	0.19 413	0.44 477	0.30 365	0.24 347	0.27 362	0.37 546	0.25 489	0.30 405	0.22 445	0.09 417	0.18 589	0.09 405	0.13 630	0.10 461	0.27 631

qqq	0.24 443	0.16 411	0.46 336	0.20 193	0.15 401	0.23 371	0.20 454	0.43 456	0.32 391	0.26 370	0.31 408	0.28 444	0.25 489	0.36 474	0.28 524	0.08 308	0.22 649	0.10 491	0.11 555	0.09 395	0.23 579

x	0.23 410	0.15 366	0.45 317	0.20 193	0.15 401	0.27 445	0.17 305	0.43 456	0.35 435	0.26 370	0.31 408	0.29 457	0.25 489	0.29 386	0.30 543	0.09 417	0.22 649	0.08 297	0.09 451	0.09 395	0.24 595

BSDual-CNN	0.24 443	0.13 273	0.36 233	0.25 493	0.14 328	0.35 586	0.22 519	0.59 652	0.36 451	0.34 521	0.35 462	0.38 552	0.25 489	0.27 337	0.28 524	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.10 517	0.09 395	0.10 232

psmg	0.24 443	0.13 273	0.36 233	0.21 248	0.14 328	0.35 586	0.23 549	0.54 589	0.36 451	0.36 555	0.38 497	0.38 552	0.25 489	0.27 337	0.28 524	0.10 492	0.08 285	0.10 491	0.10 517	0.09 395	0.09 156

SST-Stereo	0.22 376	0.11 164	0.52 439	0.25 493	0.14 328	0.19 239	0.17 305	0.32 305	0.26 294	0.34 521	0.33 442	0.29 457	0.25 489	0.56 574	0.18 332	0.08 308	0.05 13	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.07 54

ICVP	0.24 443	0.13 273	0.45 317	0.26 537	0.14 328	0.30 504	0.25 590	0.47 509	0.35 435	0.29 421	0.43 561	0.35 532	0.25 489	0.28 363	0.25 491	0.12 582	0.09 334	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.29 556	0.24 579	0.60 529	0.27 575	0.16 445	0.33 554	0.25 590	0.58 642	0.56 662	0.35 541	0.38 497	0.34 519	0.25 489	0.51 544	0.29 538	0.12 582	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.13 385

xxxx	0.39 636	0.14 326	0.47 344	0.20 193	0.16 445	0.38 609	0.20 454	0.61 673	0.43 538	0.30 444	0.44 572	0.38 552	0.25 489	0.50 538	2.41 783	0.11 541	0.21 636	0.09 405	0.10 517	0.10 461	0.26 623

CCAANet	0.26 492	0.18 475	0.56 485	0.22 319	0.15 401	0.29 489	0.17 305	0.52 561	0.39 494	0.27 382	0.49 617	0.32 499	0.25 489	0.63 616	0.33 575	0.08 308	0.06 117	0.10 491	0.10 517	0.08 293	0.11 287

DMCA	0.24 443	0.18 475	0.51 418	0.23 385	0.14 328	0.27 445	0.20 454	0.45 486	0.40 505	0.32 486	0.33 442	0.33 510	0.25 489	0.27 337	0.30 543	0.11 541	0.08 285	0.10 491	0.08 339	0.11 521	0.12 348

Hybrid-DGEV-2	0.23 410	0.20 511	0.53 450	0.24 444	0.13 277	0.28 464	0.15 201	0.50 541	0.45 564	0.28 396	0.26 346	0.25 405	0.26 508	0.29 386	0.20 396	0.07 143	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.07 211	0.10 232

G2L-Stereo_test	0.26 492	0.22 546	0.54 464	0.20 193	0.13 277	0.28 464	0.24 575	0.51 553	0.40 505	0.38 582	0.37 488	0.40 571	0.26 508	0.53 555	0.32 565	0.09 417	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.11 287

PAM	0.26 492	0.11 164	0.63 545	0.25 493	0.18 511	0.53 687	0.29 634	0.44 477	0.28 324	0.36 555	0.27 362	0.59 682	0.26 508	0.28 363	0.20 396	0.08 308	0.12 452	0.07 183	0.10 517	0.07 211	0.13 385

AASNet	0.29 556	0.27 614	0.67 563	0.26 537	0.18 511	0.34 569	0.21 482	0.64 691	0.49 616	0.36 555	0.41 537	0.32 499	0.26 508	0.33 441	0.39 606	0.12 582	0.09 334	0.10 491	0.08 339	0.14 607	0.12 348

KYRaft	0.23 410	0.11 164	0.43 299	0.23 385	0.12 210	0.23 371	0.23 549	0.37 375	0.26 294	0.35 541	0.53 639	0.34 519	0.26 508	0.29 386	0.16 269	0.07 143	0.05 13	0.09 405	0.10 517	0.08 293	0.30 656

ASMatch	0.23 410	0.11 164	0.55 475	0.25 493	0.14 328	0.19 239	0.16 260	0.32 305	0.30 365	0.28 396	0.68 694	0.28 444	0.26 508	0.50 538	0.22 445	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.11 287

BEATNet_4x	0.25 469	0.25 596	0.66 560	0.23 385	0.10 99	0.29 489	0.14 149	0.49 532	0.34 423	0.31 461	0.35 462	0.32 499	0.26 508	0.34 456	0.33 575	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.11 521	0.13 385

UCFNet_RVC	0.25 469	0.21 526	0.49 376	0.19 132	0.15 401	0.34 569	0.18 366	0.47 509	0.36 451	0.30 444	0.35 462	0.40 571	0.26 508	0.35 463	0.24 477	0.13 606	0.08 285	0.13 613	0.14 650	0.13 584	0.13 385

DeepPruner_ROB	0.28 533	0.25 596	0.64 550	0.22 319	0.16 445	0.30 504	0.21 482	0.54 589	0.33 410	0.36 555	0.38 497	0.38 552	0.26 508	0.45 523	0.28 524	0.15 647	0.11 421	0.11 550	0.11 555	0.14 607	0.14 431

SCION-MonSter(vits)	0.23 410	0.09 66	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.46 495	0.54 646	0.09 16	0.45 587	0.30 478	0.27 517	0.35 463	0.45 636	0.10 492	0.08 285	0.18 683	0.17 684	0.15 619	0.16 468

FSD					0.41 732	0.28 464	0.27 612	0.32 305	0.30 365	0.27 382	0.27 362	0.29 457	0.27 517	0.35 463	0.28 524	0.23 710	0.49 767	0.27 721	0.26 731	0.26 710

coex_refinement	0.28 533	0.22 546	0.50 397	0.23 385	0.15 401	0.31 526	0.20 454	0.51 553	0.43 538	0.35 541	0.42 547	0.45 612	0.27 517	0.56 574	0.41 613	0.10 492	0.07 217	0.07 183	0.07 241	0.11 521	0.12 348

ISRNet	0.28 533	0.15 366	0.54 464	0.27 575	0.19 546	0.24 396	0.15 201	0.47 509	0.45 564	0.40 610	0.49 617	0.42 593	0.27 517	0.33 441	0.30 543	0.20 698	0.12 452	0.17 674	0.16 672	0.16 628	0.21 552

rvit_105_1	0.28 533	0.24 579	0.65 555	0.27 575	0.19 546	0.31 526	0.35 675	0.46 495	0.53 641	0.31 461	0.32 420	0.32 499	0.27 517	0.36 474	0.26 503	0.16 658	0.14 494	0.15 656	0.17 684	0.11 521	0.11 287

SMFormer	0.27 523	0.13 273	0.47 344	0.20 193	0.10 99	0.28 464	0.19 413	0.54 589	0.48 599	0.35 541	0.42 547	0.31 488	0.27 517	0.60 594	0.34 583	0.10 492	0.16 541	0.08 297	0.09 451	0.10 461	0.16 468

tta	0.27 523	0.13 273	0.47 344	0.20 193	0.10 99	0.28 464	0.19 413	0.54 589	0.48 599	0.35 541	0.42 547	0.31 488	0.27 517	0.60 594	0.34 583	0.10 492	0.16 541	0.08 297	0.09 451	0.08 293	0.13 385

qqq1	0.26 492	0.13 273	0.47 344	0.20 193	0.10 99	0.28 464	0.19 413	0.54 589	0.48 599	0.35 541	0.42 547	0.31 488	0.27 517	0.60 594	0.21 427	0.10 492	0.16 541	0.07 183	0.07 241	0.08 293	0.13 385

fff1	0.26 492	0.13 273	0.47 344	0.20 193	0.10 99	0.28 464	0.19 413	0.54 589	0.48 599	0.35 541	0.42 547	0.31 488	0.27 517	0.60 594	0.21 427	0.10 492	0.16 541	0.07 183	0.07 241	0.08 293	0.13 385

gwcnet-sp	0.25 469	0.16 411	0.70 579	0.23 385	0.14 328	0.34 569	0.22 519	0.46 495	0.41 515	0.37 573	0.35 462	0.27 431	0.27 517	0.36 474	0.26 503	0.09 417	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.10 232

scenet	0.25 469	0.16 411	0.70 579	0.23 385	0.14 328	0.34 569	0.22 519	0.46 495	0.41 515	0.37 573	0.35 462	0.27 431	0.27 517	0.36 474	0.26 503	0.09 417	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.10 232

anonymousa	0.26 492	0.13 273	0.56 485	0.29 623	0.30 696	0.31 526	0.20 454	0.38 384	0.36 451	0.33 499	0.51 624	0.41 580	0.27 517	0.25 299	0.24 477	0.08 308	0.18 589	0.09 405	0.18 690	0.08 293	0.17 490

ssnet	0.25 469	0.16 411	0.70 579	0.23 385	0.14 328	0.34 569	0.22 519	0.46 495	0.41 515	0.37 573	0.35 462	0.27 431	0.27 517	0.36 474	0.26 503	0.09 417	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.10 232

CSP-Net	0.28 533	0.17 448	0.41 281	0.22 319	0.14 328	0.44 644	0.24 575	0.52 561	0.42 527	0.42 628	0.44 572	0.42 593	0.27 517	0.66 633	0.30 543	0.12 582	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.10 232

test_xeample	0.39 636	0.14 326	0.46 336	0.19 132	0.16 445	0.34 569	0.22 519	0.59 652	0.43 538	0.33 499	0.47 607	0.30 478	0.27 517	0.60 594	2.44 784	0.10 492	0.21 636	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.25 607

cf-r	0.26 492	0.22 546	0.66 560	0.22 319	0.14 328	0.28 464	0.22 519	0.44 477	0.42 527	0.32 486	0.42 547	0.43 600	0.27 517	0.44 517	0.27 515	0.11 541	0.07 217	0.08 297	0.10 517	0.08 293	0.09 156

PSMNet-RSSM	0.26 492	0.21 526	0.50 397	0.21 248	0.14 328	0.25 417	0.21 482	0.50 541	0.38 478	0.31 461	0.45 587	0.40 571	0.27 517	0.53 555	0.24 477	0.12 582	0.08 285	0.11 550	0.13 630	0.10 461	0.10 232

CFNet-ft	0.26 492	0.21 526	0.51 418	0.19 132	0.16 445	0.31 526	0.21 482	0.40 418	0.37 467	0.29 421	0.40 525	0.46 621	0.27 517	0.49 534	0.28 524	0.12 582	0.07 217	0.12 586	0.11 555	0.12 569	0.11 287

FADNet-RVC-Resample	0.31 583	0.32 646	1.16 703	0.27 575	0.17 481	0.33 554	0.21 482	0.49 532	0.40 505	0.36 555	0.38 497	0.34 519	0.27 517	0.54 561	0.27 515	0.10 492	0.10 383	0.14 637	0.13 630	0.13 584	0.18 497

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 631	0.43 702	0.72 593	0.35 690	0.19 546	0.51 678	0.25 590	0.56 619	0.39 494	0.42 628	0.47 607	0.47 631	0.27 517	0.74 659	0.32 565	0.38 751	0.19 603	0.27 721	0.17 684	0.29 725	0.27 631

HSM-Net_RVC	0.28 533	0.12 221	0.48 359	0.19 132	0.11 150	0.35 586	0.21 482	0.64 691	0.44 551	0.40 610	0.43 561	0.50 647	0.27 517	0.75 664	0.25 491	0.08 308	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.29 556	0.29 626	0.57 497	0.23 385	0.14 328	0.34 569	0.15 201	0.53 573	0.46 577	0.31 461	0.40 525	0.38 552	0.27 517	0.76 671	0.28 524	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.11 555	0.11 521	0.09 156

CFNet_RVC	0.26 492	0.21 526	0.51 418	0.19 132	0.16 445	0.31 526	0.21 482	0.40 418	0.37 467	0.29 421	0.40 525	0.46 621	0.27 517	0.49 534	0.28 524	0.12 582	0.07 217	0.12 586	0.11 555	0.12 569	0.11 287

iResNetv2_ROB	0.29 556	0.37 675	0.92 658	0.24 444	0.13 277	0.30 504	0.19 413	0.55 608	0.51 630	0.39 600	0.46 600	0.39 566	0.27 517	0.36 474	0.30 543	0.09 417	0.06 117	0.07 183	0.05 38	0.13 584	0.11 287

PAM_32	0.26 492	0.10 109	0.63 545	0.24 444	0.19 546	0.51 678	0.26 602	0.43 456	0.30 365	0.32 486	0.28 370	0.60 688	0.28 541	0.29 386	0.20 396	0.08 308	0.14 494	0.08 297	0.10 517	0.07 211	0.15 451

ITSA-stereo	0.26 492	0.16 411	0.39 254	0.24 444	0.11 150	0.28 464	0.18 366	0.58 642	0.59 674	0.32 486	0.32 420	0.33 510	0.28 541	0.51 544	0.34 583	0.11 541	0.08 285	0.11 550	0.11 555	0.11 521	0.15 451

test_sample1	0.24 443	0.13 273	0.40 270	0.20 193	0.13 277	0.29 489	0.19 413	0.43 456	0.30 365	0.27 382	0.34 454	0.31 488	0.28 541	0.45 523	0.27 515	0.09 417	0.16 541	0.08 297	0.08 339	0.09 395	0.22 567

DispNO	0.29 556	0.24 579	0.83 631	0.23 385	0.17 481	0.25 417	0.22 519	0.47 509	0.42 527	0.33 499	0.39 515	0.38 552	0.28 541	0.78 675	0.35 590	0.09 417	0.07 217	0.10 491	0.10 517	0.09 395	0.09 156

SDNR	0.47 679	0.29 626	0.92 658	0.24 444	0.37 723	1.27 762	0.17 305	0.54 589	0.58 667	0.44 645	0.85 717	0.55 668	0.28 541	1.19 743	0.52 655	0.23 710	0.24 680	0.17 674	0.13 630	0.19 672	0.26 623

fff	0.20 307	0.15 366	0.57 497	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.38 384	0.46 577	0.29 421	0.31 408	0.18 292	0.28 541	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.09 156

hknet	0.26 492	0.15 366	0.49 376	0.25 493	0.16 445	0.35 586	0.22 519	0.59 652	0.40 505	0.34 521	0.35 462	0.43 600	0.28 541	0.38 487	0.26 503	0.09 417	0.07 217	0.11 550	0.10 517	0.09 395	0.10 232

PSMNet-ADL	0.26 492	0.16 411	0.39 254	0.27 575	0.14 328	0.32 543	0.22 519	0.45 486	0.37 467	0.28 396	0.34 454	0.41 580	0.28 541	0.61 602	0.32 565	0.11 541	0.10 383	0.09 405	0.11 555	0.10 461	0.13 385

DeepStereo_RVC	0.19 274	0.12 221	0.47 344	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.16 260	0.29 253	0.24 249	0.28 396	0.27 362	0.23 369	0.28 541	0.24 274	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.09 395	0.10 232

Prome-Stereo	0.22 376	0.10 109	0.43 299	0.24 444	0.13 277	0.23 371	0.23 549	0.37 375	0.27 313	0.33 499	0.58 662	0.24 390	0.28 541	0.30 405	0.16 269	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.20 539

ADLNet	0.30 571	0.19 495	0.59 522	0.23 385	0.19 546	0.34 569	0.23 549	0.56 619	0.44 551	0.43 639	0.41 537	0.43 600	0.28 541	0.56 574	0.36 594	0.11 541	0.08 285	0.11 550	0.11 555	0.11 521	0.15 451

csc	0.20 307	0.15 366	0.57 497	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.38 384	0.46 577	0.29 421	0.31 408	0.18 292	0.28 541	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.09 156

cscssc	0.20 307	0.15 366	0.57 497	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.38 384	0.46 577	0.29 421	0.31 408	0.18 292	0.28 541	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.09 156

222	0.45 668	0.14 326	0.43 299	0.19 132	0.15 401	0.36 594	0.20 454	0.60 663	0.43 538	0.37 573	0.45 587	0.30 478	0.28 541	0.59 589	3.72 789	0.11 541	0.19 603	0.08 297	0.09 451	0.09 395	0.27 631

ACVNet	0.24 443	0.18 475	0.51 418	0.18 77	0.15 401	0.27 445	0.23 549	0.40 418	0.45 564	0.29 421	0.41 537	0.38 552	0.28 541	0.28 363	0.35 590	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.10 461	0.09 156

acv_ft	0.26 492	0.18 475	0.56 485	0.24 444	0.19 546	0.34 569	0.21 482	0.47 509	0.45 564	0.39 600	0.41 537	0.38 552	0.28 541	0.28 363	0.36 594	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.11 521	0.09 156

GwcNet-RSSM	0.28 533	0.25 596	0.61 536	0.22 319	0.14 328	0.28 464	0.24 575	0.46 495	0.44 551	0.33 499	0.46 600	0.41 580	0.28 541	0.55 566	0.31 555	0.11 541	0.07 217	0.09 405	0.10 517	0.10 461	0.09 156

STTStereo	0.30 571	0.24 579	0.83 631	0.25 493	0.17 481	0.30 504	0.24 575	0.49 532	0.39 494	0.39 600	0.41 537	0.44 606	0.28 541	0.41 503	0.30 543	0.13 606	0.13 474	0.13 613	0.16 672	0.12 569	0.12 348

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 556	0.24 579	0.81 621	0.26 537	0.18 511	0.30 504	0.22 519	0.52 561	0.41 515	0.38 582	0.42 547	0.42 593	0.28 541	0.46 525	0.31 555	0.11 541	0.08 285	0.10 491	0.11 555	0.10 461	0.12 348
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	0.27 523	0.27 614	0.48 359	0.21 248	0.12 210	0.32 543	0.17 305	0.57 628	0.55 655	0.39 600	0.44 572	0.37 546	0.28 541	0.43 513	0.28 524	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.09 395	0.11 287

Select-FE	0.27 523	0.18 475	0.87 645	0.23 385	0.22 614	0.29 489	0.18 366	0.53 573	0.28 324	0.30 444	0.33 442	0.45 612	0.29 561	0.30 405	0.21 427	0.08 308	0.10 383	0.08 297	0.13 630	0.08 293	0.20 539

1111x	0.39 636	0.17 448	0.80 619	0.23 385	0.15 401	0.33 554	0.27 612	0.62 681	0.48 599	0.32 486	0.43 561	0.40 571	0.29 561	0.86 697	1.60 766	0.09 417	0.23 662	0.09 405	0.12 597	0.10 461	0.23 579

AACVNet	0.28 533	0.22 546	0.55 475	0.23 385	0.14 328	0.30 504	0.19 413	0.43 456	0.33 410	0.39 600	0.42 547	0.44 606	0.29 561	0.73 655	0.28 524	0.11 541	0.09 334	0.11 550	0.09 451	0.13 584	0.12 348

pcwnet_v2	0.32 591	0.16 411	1.22 714	0.23 385	0.19 546	0.32 543	0.19 413	0.61 673	0.61 681	0.37 573	0.45 587	0.35 532	0.29 561	0.37 484	0.26 503	0.14 631	0.11 421	0.12 586	0.11 555	0.14 607	0.18 497

UPFNet	0.27 523	0.15 366	0.47 344	0.25 493	0.20 575	0.37 602	0.27 612	0.50 541	0.40 505	0.36 555	0.38 497	0.37 546	0.29 561	0.40 497	0.34 583	0.10 492	0.10 383	0.10 491	0.10 517	0.10 461	0.08 100

FADNet_RVC	0.31 583	0.35 665	0.98 671	0.24 444	0.16 445	0.30 504	0.17 305	0.52 561	0.39 494	0.30 444	0.38 497	0.30 478	0.29 561	0.54 561	0.33 575	0.14 631	0.14 494	0.14 637	0.16 672	0.21 690	0.24 595

FADNet-RVC	0.34 609	0.43 702	0.97 669	0.25 493	0.20 575	0.33 554	0.20 454	0.51 553	0.42 527	0.34 521	0.40 525	0.41 580	0.29 561	0.65 627	0.36 594	0.14 631	0.14 494	0.14 637	0.15 661	0.19 672	0.20 539

TCMNet	0.34 609	0.28 622	0.81 621	0.29 623	0.30 696	0.40 621	0.28 628	0.53 573	0.49 616	0.38 582	0.46 600	0.40 571	0.30 568	0.61 602	0.42 618	0.14 631	0.13 474	0.15 656	0.14 650	0.18 659	0.19 517

YMNet	0.33 598	0.26 606	0.64 550	0.28 603	0.23 630	0.48 669	0.27 612	0.54 589	0.47 591	0.49 671	0.56 654	0.51 650	0.30 568	0.41 503	0.44 629	0.13 606	0.16 541	0.13 613	0.12 597	0.14 607	0.14 431

YMNet_1	0.33 598	0.26 606	0.64 550	0.28 603	0.23 630	0.48 669	0.27 612	0.54 589	0.47 591	0.49 671	0.56 654	0.51 650	0.30 568	0.41 503	0.44 629	0.13 606	0.16 541	0.13 613	0.12 597	0.14 607	0.14 431

DCVSM-stereo	0.25 469	0.14 326	0.53 450	0.21 248	0.14 328	0.27 445	0.14 149	0.35 341	0.35 435	0.42 628	0.33 442	0.46 621	0.30 568	0.31 420	0.27 515	0.11 541	0.10 383	0.12 586	0.10 517	0.12 569	0.15 451

GASNet	0.39 636	0.58 739	1.27 716	0.35 690	0.23 630	0.35 586	0.23 549	0.63 685	0.56 662	0.41 622	0.38 497	0.45 612	0.30 568	0.81 688	0.42 618	0.16 658	0.11 421	0.14 637	0.14 650	0.23 699	0.12 348

ssnet_v2	0.30 571	0.21 526	0.63 545	0.23 385	0.15 401	0.40 621	0.30 643	0.59 652	0.48 599	0.40 610	0.37 488	0.46 621	0.30 568	0.41 503	0.44 629	0.13 606	0.11 421	0.11 550	0.11 555	0.12 569	0.11 287

LCNet	0.22 376	0.12 221	0.42 291	0.26 537	0.12 210	0.23 371	0.19 413	0.36 358	0.28 324	0.28 396	0.35 462	0.26 425	0.30 568	0.35 463	0.17 300	0.07 143	0.05 13	0.09 405	0.10 517	0.13 584	0.22 567

AAGNet	0.34 609	0.12 221	0.53 450	0.26 537	0.16 445	0.20 282	0.19 413	0.31 296	0.29 347	0.35 541	0.35 462	0.27 431	0.30 568	0.44 517	2.56 785	0.08 308	0.05 13	0.10 491	0.07 241	0.09 395	0.07 54

LMCR-Stereo	0.28 533	0.22 546	0.56 485	0.29 623	0.14 328	0.37 602	0.23 549	0.57 628	0.36 451	0.40 610	0.40 525	0.29 457	0.30 568	0.41 503	0.38 602	0.11 541	0.07 217	0.09 405	0.07 241	0.13 584	0.10 232

ac_64	0.28 533	0.16 411	0.62 540	0.25 493	0.17 481	0.36 594	0.22 519	0.48 521	0.35 435	0.36 555	0.37 488	0.51 650	0.30 568	0.62 613	0.34 583	0.11 541	0.09 334	0.10 491	0.10 517	0.09 395	0.09 156

GANet-RSSM	0.26 492	0.19 495	0.54 464	0.21 248	0.14 328	0.27 445	0.22 519	0.47 509	0.34 423	0.30 444	0.40 525	0.41 580	0.30 568	0.59 589	0.25 491	0.11 541	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.10 232

DSFCA	0.29 556	0.18 475	0.48 359	0.21 248	0.17 481	0.39 615	0.32 660	0.49 532	0.44 551	0.44 645	0.38 497	0.40 571	0.30 568	0.53 555	0.38 602	0.12 582	0.10 383	0.10 491	0.11 555	0.11 521	0.11 287

TDLM	0.32 591	0.27 614	0.52 439	0.30 636	0.15 401	0.33 554	0.32 660	0.54 589	0.50 624	0.44 645	0.43 561	0.39 566	0.30 568	0.92 714	0.30 543	0.14 631	0.09 334	0.13 613	0.12 597	0.13 584	0.14 431

AANet_RVC	0.33 598	0.31 638	0.69 572	0.23 385	0.14 328	0.30 504	0.23 549	0.49 532	0.55 655	0.39 600	0.60 671	0.43 600	0.30 568	0.88 702	0.54 663	0.11 541	0.08 285	0.07 183	0.07 241	0.10 461	0.12 348

NVstereo2D	0.32 591	0.18 475	0.63 545	0.24 444	0.23 630	0.43 639	0.28 628	0.60 663	0.58 667	0.28 396	0.39 515	0.42 593	0.30 568	0.71 651	0.30 543	0.13 606	0.09 334	0.13 613	0.10 517	0.20 683	0.18 497

StereoDRNet-Refined	0.28 533	0.19 495	0.47 344	0.25 493	0.14 328	0.36 594	0.21 482	0.49 532	0.43 538	0.46 658	0.52 631	0.42 593	0.30 568	0.46 525	0.38 602	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.11 555	0.10 461	0.11 287
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.33 598	0.24 579	0.49 376	0.27 575	0.16 445	0.34 569	0.19 413	0.55 608	0.50 624	0.34 521	0.37 488	0.42 593	0.30 568	0.93 716	0.25 491	0.19 693	0.20 625	0.24 713	0.22 713	0.17 643	0.25 607

SCION-MonSter	0.33 598	0.24 579	0.51 418	0.29 623	0.28 677	0.56 692	0.21 482	0.49 532	0.59 674	0.34 521	0.55 648	0.32 499	0.31 585	0.40 497	0.56 667	0.11 541	0.10 383	0.25 718	0.22 713	0.18 659	0.19 517

RT-IGEV	0.29 556	0.10 109	0.60 529	0.24 444	0.16 445	0.38 609	0.31 653	0.60 663	0.46 577	0.41 622	0.41 537	0.49 641	0.31 585	0.30 405	0.29 538	0.09 417	0.10 383	0.09 405	0.10 517	0.09 395	0.25 607

z-ln-s-r	0.35 616	0.30 632	1.02 677	0.23 385	0.14 328	0.30 504	0.26 602	0.46 495	0.55 655	0.33 499	0.61 679	0.39 566	0.31 585	0.80 683	0.77 700	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.11 521	0.10 232

xyz-stereo	1.43 766	0.11 164	17.43 813	0.18 77	0.08 27	4.86 787	0.18 366	0.31 296	0.35 435	0.37 573	2.75 784	0.41 580	0.31 585	0.58 581	0.33 575	0.07 143	0.05 13	0.09 405	0.06 127	0.06 112	0.06 29

ADStereo(finetuned)	0.21 348	0.15 366	0.59 522	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.37 375	0.41 515	0.30 444	0.31 408	0.19 306	0.31 585	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.10 232

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 598	0.25 596	0.82 625	0.22 319	0.17 481	0.46 655	0.28 628	0.53 573	0.53 641	0.43 639	0.57 659	0.44 606	0.31 585	0.50 538	0.48 644	0.10 492	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.11 521	0.12 348

DAS	0.28 533	0.13 273	0.49 376	0.24 444	0.18 511	0.30 504	0.24 575	0.48 521	0.48 599	0.42 628	0.45 587	0.34 519	0.31 585	0.76 671	0.24 477	0.09 417	0.07 217	0.09 405	0.07 241	0.10 461	0.11 287

SepStereo	0.27 523	0.13 273	0.49 376	0.24 444	0.18 511	0.30 504	0.24 575	0.48 521	0.48 599	0.42 628	0.45 587	0.34 519	0.31 585	0.64 622	0.24 477	0.09 417	0.07 217	0.09 405	0.07 241	0.10 461	0.11 287

ADLNet2	0.31 583	0.23 566	0.77 608	0.23 385	0.18 511	0.36 594	0.24 575	0.55 608	0.54 646	0.33 499	0.38 497	0.45 612	0.31 585	0.70 645	0.36 594	0.10 492	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.12 569	0.11 287

TransformOpticalFlow	0.24 443	0.14 326	0.57 497	0.24 444	0.11 150	0.21 313	0.19 413	0.43 456	0.34 423	0.30 444	0.43 561	0.36 538	0.31 585	0.61 602	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.08 100

RAFT + AFF	0.30 571	0.33 652	0.76 602	0.25 493	0.17 481	0.30 504	0.33 667	0.55 608	0.42 527	0.28 396	0.30 395	0.31 488	0.31 585	0.64 622	0.32 565	0.09 417	0.11 421	0.11 550	0.10 517	0.12 569	0.16 468

delet	0.29 556	0.18 475	0.58 513	0.24 444	0.19 546	0.41 626	0.30 643	0.52 561	0.51 630	0.35 541	0.42 547	0.37 546	0.31 585	0.49 534	0.36 594	0.10 492	0.09 334	0.11 550	0.12 597	0.09 395	0.09 156

CVANet_RVC	0.34 609	0.25 596	0.77 608	0.27 575	0.17 481	0.34 569	0.28 628	0.55 608	0.50 624	0.43 639	0.46 600	0.44 606	0.31 585	0.90 707	0.27 515	0.15 647	0.10 383	0.14 637	0.14 650	0.15 619	0.15 451

PS-NSSS	0.33 598	0.36 672	0.61 536	0.24 444	0.18 511	0.33 554	0.24 575	0.59 652	0.42 527	0.38 582	0.52 631	0.36 538	0.31 585	0.80 683	0.32 565	0.18 683	0.14 494	0.21 703	0.15 661	0.17 643	0.14 431

StereoDRNet	0.34 609	0.28 622	0.70 579	0.28 603	0.21 595	0.43 639	0.30 643	0.63 685	0.51 630	0.47 664	0.40 525	0.48 635	0.31 585	0.58 581	0.44 629	0.12 582	0.10 383	0.12 586	0.11 555	0.13 584	0.13 385

MWSP-net	0.26 492	0.14 326	0.45 317	0.22 319	0.14 328	0.32 543	0.43 708	0.52 561	0.45 564	0.33 499	0.33 442	0.36 538	0.32 600	0.29 386	0.32 565	0.10 492	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.11 287

UGAM-zero	0.26 492	0.11 164	0.56 485	0.20 193	0.16 445	0.28 464	0.18 366	0.48 521	0.25 276	0.31 461	0.28 370	0.56 673	0.32 600	0.66 633	0.17 300	0.07 143	0.10 383	0.07 183	0.09 451	0.07 211	0.31 662

DualNet (step1)	0.31 583	0.21 526	0.69 572	0.18 77	0.17 481	0.36 594	0.21 482	0.54 589	0.43 538	0.38 582	0.36 477	0.38 552	0.32 600	0.41 503	0.26 503	0.24 718	0.21 636	0.28 728	0.24 721	0.18 659	0.21 552

test_sample9	0.45 668	0.21 526	0.69 572	0.18 77	0.17 481	0.36 594	0.21 482	0.54 589	0.43 538	0.38 582	0.36 477	0.38 552	0.32 600	0.70 645	1.01 723	0.24 718	1.93 798	0.28 728	0.24 721	0.18 659	0.21 552

test_sample7	0.28 533	0.16 411	0.47 344	0.21 248	0.14 328	0.29 489	0.22 519	0.54 589	0.43 538	0.38 582	0.36 477	0.38 552	0.32 600	0.41 503	0.26 503	0.14 631	0.21 636	0.13 613	0.12 597	0.13 584	0.25 607

ToySt	0.28 533	0.19 495	0.68 569	0.22 319	0.19 546	0.31 526	0.31 653	0.43 456	0.43 538	0.28 396	0.38 497	0.42 593	0.32 600	0.33 441	0.32 565	0.08 308	0.14 494	0.10 491	0.12 597	0.11 521	0.24 595

FADNet	0.34 609	0.43 702	0.88 652	0.24 444	0.22 614	0.37 602	0.19 413	0.56 619	0.49 616	0.32 486	0.36 477	0.43 600	0.32 600	0.65 627	0.30 543	0.17 672	0.16 541	0.14 637	0.16 672	0.25 706	0.21 552

HSM	0.29 556	0.18 475	0.48 359	0.21 248	0.15 401	0.33 554	0.20 454	0.55 608	0.39 494	0.36 555	0.39 515	0.67 713	0.32 600	0.88 702	0.24 477	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.09 395	0.10 232

PSMNet_ROB	0.36 619	0.31 638	0.71 588	0.31 654	0.21 595	0.44 644	0.44 711	0.61 673	0.49 616	0.39 600	0.45 587	0.49 641	0.32 600	0.66 633	0.53 659	0.14 631	0.10 383	0.15 656	0.14 650	0.13 584	0.13 385

PSMNet-RUCA	0.39 636	0.47 714	0.84 635	0.46 739	0.41 732	0.34 569	0.26 602	0.59 652	0.46 577	0.40 610	0.51 624	0.44 606	0.33 609	0.43 513	0.31 555	0.25 726	0.14 494	0.33 743	0.21 702	0.32 735	0.23 579

UNet	0.28 533	0.16 411	0.70 579	0.24 444	0.20 575	0.44 644	0.21 482	0.52 561	0.42 527	0.36 555	0.40 525	0.43 600	0.33 609	0.41 503	0.32 565	0.09 417	0.07 217	0.10 491	0.09 451	0.10 461	0.09 156

PStereo	0.28 533	0.41 697	0.40 270	0.21 248	0.13 277	0.25 417	0.24 575	0.35 341	0.48 599	0.27 382	0.17 220	0.29 457	0.34 611	0.40 497	0.45 636	0.24 718	0.15 525	0.17 674	0.13 630	0.24 703	0.25 607

SQANet	0.44 665	0.57 736	0.89 654	0.49 744	0.39 729	0.47 661	0.23 549	0.53 573	0.44 551	0.41 622	0.48 616	0.47 631	0.34 611	0.58 581	0.43 622	0.38 751	0.15 525	0.40 753	0.21 702	0.50 749	0.34 682

IER	0.24 443	0.15 366	0.50 397	0.21 248	0.15 401	0.31 526	0.20 454	0.44 477	0.38 478	0.34 521	0.41 537	0.32 499	0.34 611	0.31 420	0.23 465	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.08 339	0.09 395	0.09 156

SACVNet	0.32 591	0.25 596	0.59 522	0.26 537	0.19 546	0.35 586	0.25 590	0.54 589	0.41 515	0.43 639	0.45 587	0.46 621	0.34 611	0.71 651	0.30 543	0.14 631	0.10 383	0.12 586	0.12 597	0.16 628	0.20 539

DGSMNet	0.63 720	0.32 646	1.01 675	0.54 751	0.73 765	0.62 704	1.36 781	0.62 681	0.58 667	0.38 582	0.62 682	0.52 658	0.34 611	0.65 627	0.47 642	0.54 759	0.61 783	0.67 766	0.61 773	0.65 758	0.69 765

MMNet	0.28 533	0.19 495	0.54 464	0.24 444	0.17 481	0.47 661	0.22 519	0.47 509	0.53 641	0.40 610	0.43 561	0.36 538	0.34 611	0.40 497	0.35 590	0.08 308	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.09 156

GwcNet	0.37 626	0.29 626	1.12 694	0.25 493	0.24 647	0.48 669	0.27 612	0.58 642	0.60 678	0.39 600	0.54 643	0.51 650	0.34 611	0.60 594	0.46 639	0.13 606	0.12 452	0.12 586	0.11 555	0.13 584	0.15 451

DLCB_ROB	0.30 571	0.20 511	0.45 317	0.28 603	0.17 481	0.37 602	0.25 590	0.50 541	0.45 564	0.46 658	0.47 607	0.51 650	0.34 611	0.56 574	0.38 602	0.10 492	0.10 383	0.11 550	0.11 555	0.10 461	0.11 287

MEA-ACV	0.28 533	0.14 326	0.54 464	0.22 319	0.14 328	0.34 569	0.23 549	0.54 589	0.49 616	0.36 555	0.43 561	0.36 538	0.35 619	0.48 531	0.30 543	0.09 417	0.09 334	0.10 491	0.12 597	0.10 461	0.11 287

iinet-f	0.31 583	0.23 566	1.16 703	0.20 193	0.16 445	0.44 644	0.23 549	0.47 509	0.38 478	0.36 555	0.44 572	0.41 580	0.35 619	0.36 474	0.43 622	0.10 492	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.13 584	0.12 348

STrans-v2	0.25 469	0.14 326	0.56 485	0.21 248	0.12 210	0.23 371	0.20 454	0.50 541	0.31 377	0.31 461	0.42 547	0.35 532	0.35 619	0.62 613	0.24 477	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.08 100

HGLStereo	0.29 556	0.19 495	0.60 529	0.24 444	0.21 595	0.33 554	0.23 549	0.52 561	0.44 551	0.36 555	0.49 617	0.41 580	0.35 619	0.46 525	0.34 583	0.11 541	0.11 421	0.09 405	0.09 451	0.11 521	0.12 348

hitnet-ft	0.31 583	0.21 526	0.56 485	0.19 132	0.14 328	0.40 621	0.23 549	0.46 495	0.42 527	0.37 573	0.46 600	0.53 663	0.35 619	0.76 671	0.35 590	0.14 631	0.10 383	0.14 637	0.10 517	0.15 619	0.14 431

DRN-Test	0.35 616	0.20 511	0.75 598	0.28 603	0.19 546	0.46 655	0.29 634	0.68 710	0.54 646	0.49 671	0.47 607	0.44 606	0.35 619	0.63 616	0.44 629	0.13 606	0.09 334	0.13 613	0.12 597	0.13 584	0.13 385

fast-acv-ft	0.33 598	0.26 606	0.88 652	0.25 493	0.18 511	0.49 675	0.27 612	0.44 477	0.50 624	0.40 610	0.55 648	0.49 641	0.36 625	0.39 492	0.41 613	0.11 541	0.11 421	0.11 550	0.12 597	0.13 584	0.11 287

DMCA-RVC	0.30 571	0.27 614	0.93 662	0.28 603	0.17 481	0.30 504	0.21 482	0.43 456	0.36 451	0.40 610	0.38 497	0.39 566	0.36 625	0.44 517	0.34 583	0.13 606	0.10 383	0.16 665	0.12 597	0.13 584	0.11 287

RTSC	0.43 663	0.37 675	0.95 666	0.30 636	0.20 575	0.50 677	0.23 549	0.65 697	0.86 728	0.56 699	0.54 643	0.51 650	0.36 625	0.71 651	0.92 714	0.13 606	0.14 494	0.11 550	0.13 630	0.18 659	0.19 517

PA-Net	0.40 648	0.35 665	1.05 681	0.32 663	0.28 677	0.39 615	0.43 708	0.53 573	0.56 662	0.35 541	0.43 561	0.41 580	0.36 625	0.83 693	0.61 678	0.12 582	0.23 662	0.16 665	0.23 719	0.13 584	0.20 539
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.38 631	0.31 638	0.65 555	0.30 636	0.21 595	0.46 655	0.39 696	0.63 685	0.54 646	0.53 691	0.52 631	0.69 717	0.36 625	0.52 552	0.48 644	0.18 683	0.11 421	0.16 665	0.14 650	0.17 643	0.16 468

Wz-Net-LNSev	0.36 619	0.35 665	1.06 683	0.26 537	0.21 595	0.47 661	0.33 667	0.56 619	0.58 667	0.45 652	0.54 643	0.50 647	0.37 630	0.40 497	0.42 618	0.12 582	0.11 421	0.10 491	0.09 451	0.14 607	0.15 451

Wz-Net-MNSev	0.39 636	0.35 665	0.99 673	0.26 537	0.21 595	0.59 701	0.39 696	0.58 642	0.61 681	0.49 671	0.56 654	0.53 663	0.37 630	0.61 602	0.47 642	0.11 541	0.09 334	0.11 550	0.11 555	0.15 619	0.15 451

DISCO	0.33 598	0.16 411	0.55 475	0.26 537	0.16 445	0.48 669	0.25 590	0.52 561	0.58 667	0.38 582	0.45 587	0.63 698	0.37 630	0.65 627	0.50 651	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.08 339	0.13 584	0.13 385

MDST_ROB	0.51 690	0.16 411	0.97 669	0.31 654	0.21 595	1.35 766	0.34 672	0.80 733	0.59 674	1.09 752	0.74 704	0.49 641	0.37 630	1.31 754	0.60 675	0.14 631	0.12 452	0.16 665	0.13 630	0.13 584	0.18 497

ETE_ROB	0.36 619	0.32 646	0.64 550	0.30 636	0.18 511	0.40 621	0.38 692	0.59 652	0.49 616	0.50 677	0.52 631	0.62 694	0.37 630	0.58 581	0.43 622	0.13 606	0.10 383	0.14 637	0.12 597	0.17 643	0.18 497

CBFPSM	0.28 533	0.23 566	0.76 602	0.21 248	0.14 328	0.38 609	0.26 602	0.42 443	0.37 467	0.34 521	0.36 477	0.55 668	0.38 635	0.33 441	0.40 608	0.08 308	0.08 285	0.07 183	0.08 339	0.09 395	0.12 348

Anonymous_2	0.44 665	0.23 566	0.57 497	0.34 681	0.34 712	0.53 687	0.28 628	0.49 532	0.39 494	0.36 555	0.34 454	0.48 635	0.38 635	0.43 513	0.33 575	0.26 730	0.41 754	0.44 755	1.45 792	0.33 737	0.37 699

DDUNet	0.45 668	0.60 742	0.71 588	0.45 734	0.39 729	0.46 655	0.32 660	0.53 573	0.44 551	0.46 658	0.53 639	0.57 675	0.38 635	0.51 544	0.43 622	0.34 744	0.21 636	0.56 761	0.25 726	0.41 744	0.36 691

RASNet	0.30 571	0.19 495	0.59 522	0.23 385	0.19 546	0.33 554	0.20 454	0.50 541	0.41 515	0.31 461	0.44 572	0.47 631	0.38 635	0.79 679	0.40 608	0.09 417	0.07 217	0.07 183	0.09 451	0.08 293	0.10 232

CC-Net-ROB	0.46 676	0.55 728	0.86 642	0.38 709	0.23 630	0.51 678	0.30 643	0.69 716	0.51 630	0.46 658	0.51 624	0.48 635	0.38 635	0.96 720	0.40 608	0.36 747	0.23 662	0.56 761	0.25 726	0.34 738	0.22 567

XPNet_ROB	0.35 616	0.26 606	0.58 513	0.28 603	0.19 546	0.37 602	0.31 653	0.57 628	0.51 630	0.52 683	0.54 643	0.57 675	0.38 635	0.65 627	0.48 644	0.17 672	0.12 452	0.13 613	0.12 597	0.16 628	0.17 490

PWCDC_ROB	0.41 655	0.41 697	0.77 608	0.34 681	0.21 595	0.43 639	0.20 454	0.60 663	0.90 732	0.44 645	1.24 744	0.36 538	0.38 635	0.56 574	0.48 644	0.18 683	0.11 421	0.11 550	0.10 517	0.20 683	0.16 468

MWDA-net	0.29 556	0.22 546	0.56 485	0.26 537	0.21 595	0.35 586	0.32 660	0.46 495	0.48 599	0.39 600	0.41 537	0.33 510	0.39 642	0.55 566	0.40 608	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.11 287

DStereoRT	0.40 648	0.16 411	0.74 594	0.25 493	0.17 481	0.42 634	0.19 413	0.50 541	0.48 599	0.31 461	0.40 525	0.32 499	0.39 642	0.64 622	0.31 555	0.09 417	0.11 421	1.56 792	0.43 753	0.08 293	0.41 710

w-ln-seven	0.45 668	0.40 691	1.40 731	0.27 575	0.22 614	0.58 697	0.33 667	0.65 697	0.83 722	0.59 705	0.63 683	0.53 663	0.39 642	0.66 633	0.81 706	0.12 582	0.11 421	0.13 613	0.12 597	0.16 628	0.17 490

APVNet	0.38 631	0.26 606	0.87 645	0.26 537	0.22 614	0.52 684	0.35 675	0.64 691	0.46 577	0.40 610	0.52 631	0.48 635	0.39 642	0.84 694	0.48 644	0.13 606	0.14 494	0.15 656	0.16 672	0.16 628	0.16 468

NCCL2	0.37 626	0.33 652	0.59 522	0.37 701	0.23 630	0.42 634	0.41 705	0.56 619	0.44 551	0.47 664	0.47 607	0.61 691	0.39 642	0.58 581	0.41 613	0.16 658	0.13 474	0.21 703	0.22 713	0.16 628	0.18 497

pmcnn	0.54 698	0.24 579	1.06 683	0.25 493	0.26 666	0.40 621	0.31 653	0.55 608	0.55 655	0.56 699	1.22 743	2.53 775	0.39 642	0.84 694	1.08 731	0.09 417	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.10 461	0.14 431

LL-Strereo	0.32 591	0.33 652	0.77 608	0.26 537	0.24 647	0.22 346	0.23 549	0.58 642	0.44 551	0.35 541	0.32 420	0.41 580	0.40 648	0.93 716	0.25 491	0.08 308	0.13 474	0.11 550	0.09 451	0.09 395	0.22 567

Wz-Net-SNSev	0.45 668	0.53 726	1.42 732	0.31 654	0.21 595	0.44 644	0.45 712	0.64 691	0.68 701	0.46 658	0.66 690	0.62 694	0.40 648	0.78 675	0.65 684	0.12 582	0.11 421	0.12 586	0.13 630	0.17 643	0.19 517

psm_up	0.30 571	0.21 526	0.58 513	0.26 537	0.18 511	0.32 543	0.27 612	0.57 628	0.45 564	0.38 582	0.41 537	0.45 612	0.40 648	0.59 589	0.32 565	0.11 541	0.12 452	0.13 613	0.12 597	0.11 521	0.11 287

RYNet	0.38 631	0.23 566	0.65 555	0.26 537	0.28 677	0.62 704	0.33 667	0.61 673	0.62 687	0.42 628	0.39 515	0.58 681	0.40 648	0.89 704	0.57 671	0.11 541	0.09 334	0.12 586	0.11 555	0.19 672	0.22 567

PDISCO_ROB	0.45 668	0.37 675	0.89 654	0.44 730	0.37 723	0.70 714	0.35 675	0.75 728	0.78 717	0.45 652	0.53 639	0.65 705	0.40 648	0.68 641	0.52 655	0.22 707	0.12 452	0.21 703	0.19 694	0.26 710	0.22 567

zh-mn7	0.50 686	0.57 736	1.82 756	0.25 493	0.19 546	0.45 652	0.29 634	0.59 652	0.84 725	0.67 715	0.97 728	0.49 641	0.41 653	0.93 716	0.73 695	0.12 582	0.10 383	0.11 550	0.11 555	0.13 584	0.17 490

z-mn7	0.48 682	0.52 723	1.28 717	0.26 537	0.19 546	0.62 704	0.34 672	0.59 652	0.96 739	0.45 652	0.97 728	0.53 663	0.41 653	0.99 724	0.70 692	0.11 541	0.10 383	0.10 491	0.10 517	0.14 607	0.16 468

HBP-ISP	0.34 609	0.35 665	0.76 602	0.23 385	0.17 481	0.33 554	0.22 519	0.56 619	0.47 591	0.42 628	0.49 617	0.33 510	0.41 653	0.73 655	0.27 515	0.18 683	0.19 603	0.24 713	0.20 699	0.16 628	0.16 468

DRaft	0.25 469	0.11 164	0.47 344	0.18 77	0.12 210	0.28 464	0.23 549	0.34 332	0.40 505	0.38 582	0.60 671	0.20 329	0.41 653	0.48 531	0.41 613	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.08 100

S-Stereo	0.39 636	0.20 511	1.04 680	0.28 603	0.22 614	0.39 615	0.31 653	0.58 642	0.69 703	0.40 610	0.59 667	0.48 635	0.41 653	0.75 664	0.42 618	0.12 582	0.15 525	0.13 613	0.13 630	0.16 628	0.25 607

DeepPrunerF	0.46 676	0.37 675	1.50 738	0.34 681	0.30 696	0.36 594	0.37 684	0.64 691	1.15 761	0.41 622	0.45 587	0.40 571	0.41 653	0.82 689	0.53 659	0.18 683	0.14 494	0.23 711	0.21 702	0.17 643	0.18 497

w-ln-seven-2	0.40 648	0.37 675	1.34 724	0.28 603	0.18 511	0.38 609	0.29 634	0.53 573	0.59 674	0.47 664	0.56 654	0.46 621	0.42 659	0.70 645	0.64 683	0.10 492	0.10 383	0.12 586	0.11 555	0.14 607	0.16 468

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 696	0.60 742	0.98 671	0.40 716	0.25 661	0.87 732	0.57 735	0.60 663	0.64 691	0.60 706	0.67 692	0.63 698	0.42 659	1.13 735	0.50 651	0.23 710	0.28 710	0.27 721	0.35 745	0.25 706	0.33 677

DANet	0.37 626	0.25 596	0.67 563	0.37 701	0.22 614	0.42 634	0.25 590	0.50 541	0.44 551	0.52 683	0.50 621	0.59 682	0.42 659	0.78 675	0.53 659	0.13 606	0.12 452	0.14 637	0.12 597	0.17 643	0.21 552
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	0.44 665	0.38 683	0.94 665	0.30 636	0.20 575	0.52 684	0.49 722	0.61 673	0.60 678	0.56 699	0.47 607	0.49 641	0.42 659	1.24 746	0.76 699	0.12 582	0.18 589	0.12 586	0.13 630	0.12 569	0.18 497

ACV-stereo	0.30 571	0.20 511	0.82 625	0.23 385	0.16 445	0.48 669	0.20 454	0.38 384	0.34 423	0.29 421	0.33 442	0.66 709	0.43 663	0.55 566	0.31 555	0.10 492	0.09 334	0.09 405	0.09 451	0.11 521	0.12 348

ACVNet-4b	0.76 734	0.90 766	1.67 749	0.73 764	0.51 747	0.80 728	0.31 653	0.74 727	0.81 720	0.51 680	0.72 700	0.94 732	0.43 663	1.01 726	1.32 750	1.18 789	0.22 649	0.77 771	0.45 754	0.70 764	0.50 737

GANetREF_RVC	0.45 668	0.52 723	0.87 645	0.39 711	0.20 575	0.51 678	0.50 724	0.68 710	0.67 697	0.47 664	0.46 600	0.50 647	0.43 663	0.91 709	0.40 608	0.28 737	0.21 636	0.32 739	0.19 694	0.28 723	0.23 579
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	0.46 676	0.34 661	0.71 588	0.32 663	0.20 575	0.51 678	0.32 660	0.73 725	0.63 689	0.60 706	0.57 659	0.65 705	0.44 666	1.42 764	0.62 679	0.14 631	0.17 572	0.22 708	0.16 672	0.17 643	0.23 579

PWC_ROB	0.41 655	0.38 683	0.92 658	0.26 537	0.20 575	0.39 615	0.19 413	0.61 673	0.69 703	0.58 704	0.84 716	0.52 658	0.44 666	0.74 659	0.62 679	0.13 606	0.09 334	0.14 637	0.10 517	0.17 643	0.18 497

UDG	0.42 659	0.54 727	0.67 563	0.41 723	0.35 716	0.47 661	0.27 612	0.57 628	0.48 599	0.40 610	0.46 600	0.59 682	0.45 668	0.47 529	0.46 639	0.26 730	0.19 603	0.49 757	0.22 713	0.37 740	0.30 656

CrosDoStereo	0.32 591	0.11 164	0.53 450	0.19 132	0.12 210	0.22 346	1.07 768	0.36 358	0.38 478	0.38 582	0.60 671	0.28 444	0.45 668	0.61 602	0.56 667	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.09 451	0.08 293	0.09 156

DeepStereo_LL	0.32 591	0.11 164	0.53 450	0.19 132	0.12 210	0.22 346	1.07 768	0.36 358	0.38 478	0.38 582	0.60 671	0.28 444	0.45 668	0.61 602	0.56 667	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.09 451	0.08 293	0.09 156

Syn2CoEx	0.39 636	0.39 687	1.08 688	0.35 690	0.21 595	0.41 626	0.29 634	0.63 685	0.51 630	0.43 639	0.56 654	0.45 612	0.45 668	0.69 642	0.39 606	0.17 672	0.14 494	0.16 665	0.12 597	0.13 584	0.16 468

SuperB	0.50 686	0.37 675	2.16 766	0.23 385	0.15 401	0.41 626	0.32 660	0.50 541	0.83 722	0.44 645	0.51 624	0.33 510	0.45 668	0.69 642	1.07 730	0.10 492	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.95 777	0.18 497

stereogan	0.39 636	0.20 511	0.78 613	0.28 603	0.22 614	0.65 710	0.26 602	0.62 681	0.65 692	0.45 652	0.60 671	0.67 713	0.45 668	0.69 642	0.37 600	0.14 631	0.14 494	0.14 637	0.12 597	0.20 683	0.19 517

GANet	0.40 648	0.28 622	0.67 563	0.31 654	0.18 511	0.43 639	0.39 696	0.60 663	0.46 577	0.48 670	0.78 708	0.55 668	0.45 668	0.96 720	0.55 666	0.13 606	0.14 494	0.13 613	0.12 597	0.15 619	0.16 468

otaku	0.60 712	0.73 754	1.13 698	0.64 755	0.45 741	0.73 718	0.37 684	0.67 705	0.67 697	0.52 683	0.75 706	0.66 709	0.46 675	0.74 659	0.59 674	0.55 760	0.34 745	0.56 761	0.36 747	0.65 758	0.49 733

ccnet	0.43 663	0.34 661	0.62 540	0.28 603	0.33 709	0.60 702	0.34 672	0.68 710	0.47 591	0.54 695	0.66 690	0.56 673	0.46 675	0.73 655	0.66 686	0.26 730	0.19 603	0.24 713	0.22 713	0.27 718	0.25 607

CRFU-Net	0.29 556	0.14 326	0.48 359	0.26 537	0.15 401	0.46 655	0.22 519	0.52 561	0.32 391	0.44 645	0.42 547	0.48 635	0.47 677	0.44 517	0.31 555	0.12 582	0.10 383	0.09 405	0.08 339	0.10 461	0.11 287

RGC	0.41 655	0.35 665	0.76 602	0.35 690	0.28 677	0.41 626	0.29 634	0.60 663	0.55 655	0.47 664	0.64 686	0.63 698	0.47 677	0.74 659	0.46 639	0.16 658	0.15 525	0.21 703	0.21 702	0.19 672	0.21 552

XQC	0.47 679	0.45 708	1.07 685	0.40 716	0.28 677	0.58 697	0.38 692	0.67 705	0.76 716	0.53 691	0.47 607	0.59 682	0.47 677	0.74 659	0.80 704	0.18 683	0.14 494	0.18 683	0.16 672	0.26 710	0.24 595

ADCRef	0.41 655	0.33 652	1.05 681	0.26 537	0.21 595	0.49 675	0.27 612	0.54 589	0.51 630	0.51 680	0.59 667	0.35 532	0.47 677	0.54 561	1.35 755	0.09 417	0.08 285	0.12 586	0.12 597	0.12 569	0.13 385

IGEV-RUCA	0.21 348	0.09 66	0.26 131	0.20 193	0.19 546	0.28 464	0.23 549	0.24 154	0.22 211	0.21 304	0.23 315	0.29 457	0.48 681	0.26 321	0.19 368	0.09 417	0.08 285	0.18 683	0.14 650	0.18 659	0.19 517

DEmStereo	0.26 492	0.10 109	0.52 439	0.19 132	0.13 277	0.31 526	0.25 590	0.29 253	0.38 478	0.36 555	0.57 659	0.24 390	0.48 681	0.53 555	0.44 629	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.08 100

Nwc_Net	0.39 636	0.29 626	0.84 635	0.32 663	0.24 647	0.45 652	0.30 643	0.67 705	0.51 630	0.39 600	0.70 698	0.59 682	0.48 681	0.61 602	0.45 636	0.16 658	0.12 452	0.19 691	0.21 702	0.14 607	0.15 451

SHD	0.45 668	0.34 661	0.89 654	0.37 701	0.28 677	0.46 655	0.23 549	0.72 722	0.96 739	0.65 712	0.61 679	0.61 691	0.48 681	0.64 622	0.69 691	0.16 658	0.16 541	0.16 665	0.16 672	0.21 690	0.25 607

PASM	0.49 685	0.41 697	1.15 701	0.37 701	0.35 716	0.42 634	0.42 706	0.54 589	0.65 692	0.54 695	0.54 643	0.63 698	0.48 681	0.94 719	0.51 654	0.27 734	0.30 728	0.30 732	0.33 743	0.29 725	0.29 650

THIR-Stereo	0.30 571	0.15 366	0.46 336	0.19 132	0.11 150	0.28 464	0.70 745	0.33 325	0.36 451	0.37 573	0.64 686	0.33 510	0.49 686	0.58 581	0.44 629	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.09 451	0.07 211	0.08 100

FAT-Stereo	0.36 619	0.19 495	0.75 598	0.26 537	0.18 511	0.34 569	0.30 643	0.62 681	0.61 681	0.47 664	0.61 679	0.59 682	0.50 687	0.61 602	0.36 594	0.13 606	0.14 494	0.13 613	0.12 597	0.14 607	0.20 539

edge stereo	0.40 648	0.22 546	0.87 645	0.27 575	0.22 614	0.38 609	0.26 602	0.59 652	0.56 662	0.53 691	0.60 671	0.71 721	0.50 687	0.78 675	0.43 622	0.16 658	0.15 525	0.19 691	0.14 650	0.17 643	0.19 517

RP	0.38 631	0.26 606	0.67 563	0.31 654	0.24 647	0.37 602	0.29 634	0.53 573	0.61 681	0.42 628	0.65 688	0.62 694	0.51 689	0.63 616	0.43 622	0.17 672	0.15 525	0.17 674	0.15 661	0.17 643	0.19 517

SGM-Forest	0.42 659	0.44 707	0.92 658	0.24 444	0.16 445	0.45 652	0.40 700	0.58 642	0.50 624	0.54 695	0.63 683	0.52 658	0.51 689	0.91 709	0.66 686	0.17 672	0.17 572	0.17 674	0.15 661	0.15 619	0.21 552
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	0.61 716	0.75 757	1.16 703	0.67 757	0.50 744	0.76 720	0.37 684	0.68 710	0.71 708	0.50 677	0.59 667	0.65 705	0.52 691	0.79 679	0.58 673	0.58 763	0.32 737	0.57 764	0.34 744	0.69 763	0.50 737

psmorigin	0.52 693	0.29 626	3.10 776	0.24 444	0.19 546	0.39 615	0.24 575	0.52 561	0.45 564	0.66 714	0.68 694	0.70 720	0.52 691	0.86 697	0.49 650	0.15 647	0.17 572	0.13 613	0.14 650	0.16 628	0.23 579

AF-Net	0.40 648	0.31 638	0.74 594	0.33 675	0.24 647	0.43 639	0.30 643	0.64 691	0.67 697	0.44 645	0.69 697	0.65 705	0.52 691	0.59 589	0.48 644	0.16 658	0.12 452	0.19 691	0.14 650	0.16 628	0.14 431

NCC-stereo	0.42 659	0.31 638	0.87 645	0.32 663	0.29 690	0.47 661	0.37 684	0.68 710	0.53 641	0.42 628	0.58 662	0.57 675	0.52 691	0.75 664	0.54 663	0.18 683	0.14 494	0.18 683	0.25 726	0.17 643	0.18 497

Abc-Net	0.42 659	0.31 638	0.87 645	0.32 663	0.29 690	0.47 661	0.37 684	0.68 710	0.53 641	0.42 628	0.58 662	0.57 675	0.52 691	0.75 664	0.54 663	0.18 683	0.14 494	0.18 683	0.25 726	0.17 643	0.18 497
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	0.48 682	0.36 672	1.47 736	0.26 537	0.22 614	0.57 695	0.40 700	0.56 619	0.54 646	0.46 658	0.52 631	0.46 621	0.53 696	0.59 589	1.93 776	0.10 492	0.08 285	0.11 550	0.11 555	0.14 607	0.15 451

CBMV_ROB	0.36 619	0.21 526	0.57 497	0.22 319	0.14 328	0.35 586	0.20 454	0.55 608	0.47 591	0.52 683	0.58 662	0.45 612	0.53 696	0.75 664	0.50 651	0.18 683	0.19 603	0.23 711	0.21 702	0.15 619	0.20 539

AnyNet_C32	0.55 699	0.51 722	1.34 724	0.29 623	0.28 677	0.61 703	0.62 738	0.57 628	0.62 687	0.63 709	0.68 694	0.54 667	0.55 698	0.82 689	1.81 771	0.15 647	0.15 525	0.15 656	0.18 690	0.21 690	0.25 607

LSM	1.68 775	0.48 719	2.91 774	2.28 793	17.60 812	0.52 684	0.55 731	0.65 697	0.78 717	0.84 731	1.11 736	0.63 698	0.55 698	0.79 679	0.53 659	0.16 658	0.25 690	0.18 683	0.21 702	0.25 706	2.37 794

FTStereo	0.28 533	0.11 164	0.56 485	0.24 444	0.13 277	0.21 313	0.52 727	0.36 358	0.28 324	0.38 582	0.94 727	0.30 478	0.56 700	0.33 441	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.19 517

aanetorigin	0.40 648	0.33 652	1.14 700	0.25 493	0.19 546	0.30 504	0.37 684	0.34 332	0.47 591	0.95 738	0.82 713	0.52 658	0.56 700	0.50 538	0.52 655	0.11 541	0.09 334	0.10 491	0.10 517	0.16 628	0.19 517

ADCPNet	0.51 690	0.36 672	1.82 756	0.27 575	0.23 630	0.71 715	0.39 696	0.56 619	0.54 646	0.52 683	0.60 671	0.66 709	0.57 702	0.64 622	1.23 738	0.15 647	0.18 589	0.14 637	0.23 719	0.19 672	0.22 567

SAMSARA	0.62 717	0.47 714	0.93 662	0.70 761	0.50 744	1.15 755	1.29 778	0.79 732	0.70 706	0.77 728	0.55 648	0.92 731	0.58 703	0.87 699	0.77 700	0.19 693	0.27 705	0.18 683	0.19 694	0.27 718	0.28 640

CBMV	0.36 619	0.25 596	0.61 536	0.24 444	0.14 328	0.42 634	0.33 667	0.56 619	0.52 640	0.54 695	0.52 631	0.51 650	0.58 703	0.63 616	0.43 622	0.15 647	0.16 541	0.18 683	0.16 672	0.13 584	0.19 517
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-sn7	0.52 693	0.64 747	1.77 753	0.30 636	0.20 575	0.47 661	0.40 700	0.60 663	0.65 692	0.53 691	0.82 713	0.52 658	0.59 705	1.10 733	0.96 719	0.13 606	0.13 474	0.13 613	0.13 630	0.17 643	0.20 539

G-Net	0.47 679	0.26 606	1.02 677	0.34 681	0.28 677	0.89 734	0.35 675	0.47 509	0.46 577	0.68 717	1.20 741	0.64 703	0.59 705	0.61 602	0.60 675	0.16 658	0.14 494	0.17 674	0.13 630	0.22 694	0.21 552

TARStereo(FT)	0.60 712	0.40 691	1.12 694	0.46 739	0.26 666	0.93 736	1.31 779	0.72 722	0.61 681	0.52 683	0.92 724	1.07 738	0.60 707	0.87 699	0.88 711	0.22 707	0.16 541	0.25 718	0.18 690	0.26 710	0.19 517

2222	0.60 712	0.40 691	1.12 694	0.46 739	0.26 666	0.93 736	1.31 779	0.72 722	0.61 681	0.52 683	0.92 724	1.07 738	0.60 707	0.87 699	0.88 711	0.22 707	0.16 541	0.25 718	0.18 690	0.26 710	0.19 517

WZ-Net	0.56 705	0.49 721	2.14 765	0.30 636	0.24 647	0.58 697	0.48 719	0.65 697	0.80 719	0.51 680	0.72 700	0.68 715	0.60 707	1.06 731	1.01 723	0.13 606	0.10 383	0.11 550	0.12 597	0.19 672	0.23 579

Consistency-Raft	0.56 705	0.52 723	1.12 694	0.45 734	0.49 742	0.48 669	0.45 712	0.73 725	0.74 715	0.45 652	0.82 713	0.46 621	0.60 707	0.51 544	0.63 682	0.39 753	0.40 752	0.44 755	0.51 762	0.53 752	0.38 708

MFN_U_SF_RVC	0.58 709	0.58 739	1.31 722	0.39 711	0.23 630	0.72 716	0.30 643	0.83 740	0.68 701	0.74 721	0.74 704	0.86 728	0.60 707	0.84 694	0.83 707	0.29 738	0.27 705	0.32 739	0.37 749	0.31 727	0.33 677

ADCL	0.50 686	0.30 632	1.15 701	0.28 603	0.19 546	0.77 723	0.64 739	0.57 628	0.73 713	0.57 702	0.73 703	0.55 668	0.60 707	0.66 633	1.53 763	0.11 541	0.10 383	0.13 613	0.13 630	0.15 619	0.16 468

MSAF-DinoV2	0.81 740	0.64 747	2.42 768	0.49 744	0.17 481	0.58 697	0.32 660	0.83 740	0.85 726	0.41 622	0.52 631	0.98 736	0.61 713	4.97 800	1.22 737	0.12 582	0.07 217	0.10 491	0.24 721	0.27 718	0.32 668

anonymity	0.57 707	0.55 728	0.74 594	0.48 743	0.63 756	0.56 692	0.43 708	0.71 718	0.51 630	0.64 711	0.55 648	0.57 675	0.61 713	0.65 627	0.57 671	0.55 760	0.55 776	0.50 758	0.54 764	0.51 750	0.61 752

FINET	0.58 709	0.48 719	1.35 726	0.38 709	0.37 723	0.96 742	1.13 774	0.84 744	1.05 749	0.50 677	0.70 698	0.45 612	0.61 713	0.63 616	0.62 679	0.26 730	0.28 710	0.14 637	0.13 630	0.20 683	0.44 722

RTS	0.81 740	0.56 732	4.76 783	0.37 701	0.30 696	1.11 749	0.52 727	0.67 705	1.07 751	0.76 725	0.91 722	0.60 688	0.61 713	1.64 769	1.24 739	0.15 647	0.13 474	0.15 656	0.15 661	0.22 694	0.24 595

RTSA	0.81 740	0.56 732	4.76 783	0.37 701	0.30 696	1.11 749	0.52 727	0.67 705	1.07 751	0.76 725	0.91 722	0.60 688	0.61 713	1.64 769	1.24 739	0.15 647	0.13 474	0.15 656	0.15 661	0.22 694	0.24 595

RainbowNet	0.76 734	1.00 772	1.29 720	0.82 768	0.63 756	0.79 725	0.52 727	0.83 740	0.93 735	0.61 708	0.79 711	0.79 724	0.62 718	0.82 689	0.67 690	0.80 776	0.55 776	0.79 773	0.49 758	0.81 769	0.62 753

ADCS	0.62 717	0.56 732	1.54 741	0.30 636	0.25 661	0.56 692	0.46 715	0.71 718	0.86 728	0.77 728	0.72 700	0.68 715	0.62 718	0.82 689	2.33 782	0.17 672	0.16 541	0.16 665	0.17 684	0.23 699	0.27 631

Wz-Net-TNSev	0.55 699	0.72 752	1.90 759	0.26 537	0.21 595	0.64 709	0.45 712	0.66 703	0.71 708	0.52 683	0.55 648	0.71 721	0.63 720	1.04 729	0.94 717	0.16 658	0.15 525	0.13 613	0.15 661	0.21 690	0.24 595

AnyNet_C01	0.68 725	0.69 751	2.64 771	0.33 675	0.27 675	0.93 736	0.64 739	0.66 703	0.65 692	0.70 719	0.97 728	0.75 723	0.63 720	1.01 726	1.52 762	0.17 672	0.16 541	0.17 674	0.17 684	0.24 703	0.28 640

CSAN	0.55 699	0.47 714	1.19 711	0.37 701	0.23 630	0.57 695	0.61 737	0.65 697	0.72 710	0.65 712	0.78 708	0.66 709	0.65 722	1.41 763	0.77 700	0.21 704	0.17 572	0.20 699	0.21 702	0.18 659	0.21 552

ADCMid	0.53 696	0.45 708	1.46 733	0.27 575	0.22 614	0.51 678	0.38 692	0.61 673	0.58 667	0.75 722	0.67 692	0.62 694	0.66 723	0.66 633	1.75 768	0.13 606	0.12 452	0.17 674	0.17 684	0.20 683	0.21 552

test_sample8	0.52 693	0.21 526	0.69 572	0.18 77	0.17 481	0.36 594	0.21 482	0.57 628	0.38 478	0.63 709	0.39 515	1.16 744	0.68 724	0.70 645	1.01 723	0.24 718	1.93 798	0.28 728	0.24 721	0.18 659	0.21 552

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 726	0.73 754	1.26 715	0.47 742	0.28 677	1.42 769	0.60 736	0.82 736	0.94 738	0.85 732	0.86 718	0.88 730	0.70 725	1.32 756	0.75 697	0.37 749	0.30 728	0.34 745	0.36 747	0.44 746	0.42 715

AANet	0.55 699	0.47 714	1.61 744	0.23 385	0.31 703	0.41 626	0.25 590	0.53 573	1.14 759	0.93 736	0.98 732	0.84 727	0.71 726	0.60 594	0.66 686	0.18 683	0.32 737	0.14 637	0.13 630	0.18 659	0.44 722

SPS-STEREO	0.74 728	0.72 752	1.18 710	0.52 750	0.57 752	0.76 720	0.50 724	0.80 733	0.66 696	0.97 742	0.88 721	0.94 732	0.74 727	1.08 732	1.04 728	0.58 763	0.51 769	0.50 758	0.50 761	0.56 753	0.72 767
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
light-stereo	2.66 784	0.78 759	4.46 782	4.42 794	3.66 791	5.04 788	0.38 692	2.12 784	1.51 771	4.25 796	6.51 800	7.70 803	0.75 728	5.12 801	1.42 759	0.72 771	1.35 796	0.33 743	0.45 754	1.22 781	1.04 780

PSM-AAD	0.26 492	0.11 164	0.43 299	0.24 444	0.12 210	0.27 445	0.37 684	0.36 358	0.30 365	0.36 555	0.39 515	0.28 444	0.77 729	0.30 405	0.16 269	0.07 143	0.06 117	0.12 586	0.11 555	0.09 395	0.21 552

GrayStereo	0.26 492	0.10 109	0.45 317	0.27 575	0.14 328	0.23 371	0.46 715	0.36 358	0.33 410	0.40 610	0.47 607	0.30 478	0.78 730	0.29 386	0.17 300	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.09 451	0.07 211	0.15 451

SANet	0.58 709	0.41 697	1.38 728	0.27 575	0.16 445	0.72 716	0.48 719	0.71 718	1.34 766	0.69 718	0.97 728	0.94 732	0.78 730	0.97 723	0.93 715	0.14 631	0.12 452	0.12 586	0.12 597	0.18 659	0.20 539

ACVNet_1	0.77 736	0.92 767	1.79 755	0.73 764	0.53 748	0.78 724	0.42 706	0.88 747	0.90 732	0.75 722	0.76 707	1.32 752	0.80 732	1.04 729	0.70 692	0.57 762	0.32 737	0.72 768	0.35 745	0.70 764	0.50 737

MFMNet_re	0.74 728	0.84 763	1.16 703	0.64 755	0.70 761	0.79 725	0.71 747	0.77 731	0.85 726	0.79 730	0.86 718	0.69 717	0.80 732	0.73 655	0.65 684	0.66 767	0.59 781	0.61 765	0.58 771	0.68 761	0.71 766

DPSNet	0.51 690	0.26 606	1.16 703	0.28 603	0.21 595	0.76 720	0.56 734	0.89 750	0.82 721	0.49 671	0.51 624	0.64 703	0.81 734	0.89 704	0.85 709	0.17 672	0.16 541	0.13 613	0.13 630	0.26 710	0.27 631

MeshStereo	0.60 712	0.31 638	0.71 588	0.22 319	0.17 481	0.66 711	0.36 682	0.81 735	0.63 689	1.48 772	1.32 748	1.65 760	0.83 735	1.18 742	0.74 696	0.17 672	0.17 572	0.17 674	0.14 650	0.17 643	0.19 517
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	0.55 699	0.35 665	0.68 569	0.44 730	0.49 742	0.41 626	1.08 771	0.58 642	0.73 713	0.49 671	0.53 639	0.51 650	0.85 736	0.60 594	0.75 697	0.83 777	0.28 710	0.38 750	0.19 694	0.52 751	0.35 687

PVD	0.62 717	0.41 697	0.93 662	0.44 730	0.39 729	0.63 708	0.51 726	0.86 745	1.27 764	0.93 736	1.09 735	0.81 725	0.85 736	0.89 704	0.89 713	0.21 704	0.23 662	0.22 708	0.19 694	0.28 723	0.41 710

MADNet+	1.05 752	1.26 782	4.77 786	0.73 764	0.50 744	1.25 759	0.97 763	1.05 755	0.93 735	0.67 715	0.78 708	0.87 729	0.85 736	2.14 780	1.83 773	0.40 754	0.42 755	0.32 739	0.28 736	0.45 747	0.43 719

ACVNet_2	0.94 744	0.98 771	1.71 751	0.83 769	0.63 756	1.02 747	0.64 739	1.16 758	1.43 770	1.02 746	1.39 749	1.47 755	0.86 739	1.16 740	0.79 703	0.63 766	0.43 758	0.78 772	0.49 758	0.80 768	0.57 746

EDNetEfficientorigin	7.48 800	0.57 736	139.59 833	0.25 493	0.17 481	0.44 644	0.30 643	0.48 521	1.04 748	1.29 758	1.02 733	0.82 726	0.87 740	0.76 671	1.02 726	0.10 492	0.09 334	0.12 586	0.11 555	0.22 694	0.25 607

DispFullNet	0.67 723	0.94 768	1.63 746	0.77 767	1.19 783	0.53 687	0.25 590	0.61 673	0.72 710	0.70 719	0.60 671	0.69 717	0.90 741	0.80 683	0.52 655	0.27 734	0.13 474	0.74 769	0.31 741	0.68 761	0.44 722

PWCK	1.05 752	1.29 783	2.12 764	0.92 771	0.42 734	1.27 762	1.01 765	1.14 757	1.14 759	1.16 757	1.14 738	1.25 748	0.90 741	1.77 775	1.15 733	0.89 780	0.51 769	0.87 775	0.54 764	1.02 779	0.57 746

SGM_RVC	0.57 707	0.22 546	0.60 529	0.26 537	0.16 445	0.97 743	0.46 715	0.76 730	0.90 732	1.03 749	0.92 724	1.16 744	0.93 743	1.21 744	0.72 694	0.17 672	0.16 541	0.16 665	0.16 672	0.16 628	0.24 595
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WCMA_ROB	0.55 699	0.27 614	0.76 602	0.26 537	0.22 614	0.62 704	0.36 682	0.57 628	0.58 667	0.97 742	1.40 751	1.28 751	0.94 744	0.80 683	0.80 704	0.20 698	0.17 572	0.16 665	0.16 672	0.19 672	0.29 650

UHP(FT)	0.75 731	0.55 728	1.46 733	0.45 734	0.28 677	1.13 753	0.75 751	0.82 736	1.24 762	0.95 738	1.26 745	1.09 740	0.97 745	1.15 738	1.25 741	0.23 710	0.25 690	0.31 735	0.28 736	0.31 727	0.28 640

mmmmmm	0.75 731	0.55 728	1.46 733	0.45 734	0.28 677	1.13 753	0.75 751	0.82 736	1.24 762	0.95 738	1.26 745	1.09 740	0.97 745	1.15 738	1.25 741	0.23 710	0.25 690	0.31 735	0.28 736	0.31 727	0.28 640

EDNetEfficient	0.64 722	0.39 687	2.52 769	0.26 537	0.26 666	0.39 615	0.49 722	0.42 443	1.06 750	1.38 761	0.86 718	0.61 691	0.97 745	0.66 633	1.62 767	0.11 541	0.10 383	0.10 491	0.12 597	0.20 683	0.19 517

IMH-64-1	0.94 744	0.95 769	1.07 685	0.98 773	0.76 766	0.93 736	0.72 748	1.30 765	1.11 755	0.91 734	1.45 752	1.14 742	1.00 748	1.25 748	0.97 720	0.77 772	0.51 769	0.97 777	0.55 767	0.90 771	0.66 761

IMH-64	0.94 744	0.95 769	1.07 685	0.98 773	0.76 766	0.93 736	0.72 748	1.30 765	1.11 755	0.91 734	1.45 752	1.14 742	1.00 748	1.25 748	0.97 720	0.77 772	0.51 769	0.97 777	0.55 767	0.90 771	0.66 761

NVStereoNet_ROB	0.74 728	0.64 747	1.20 713	0.55 752	0.43 737	0.54 691	0.48 719	0.75 728	0.87 731	0.88 733	1.72 764	1.06 737	1.03 750	1.29 750	0.98 722	0.35 746	0.42 755	0.41 754	0.48 757	0.38 741	0.43 719
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	0.63 720	0.34 661	0.70 579	0.30 636	0.25 661	0.88 733	0.35 675	0.58 642	0.67 697	1.13 754	1.52 755	1.75 763	1.05 751	0.90 707	0.60 675	0.24 718	0.22 649	0.27 721	0.27 735	0.25 706	0.27 631

LVE	1.18 761	1.16 777	1.67 749	1.04 776	0.81 773	1.32 765	0.82 759	1.49 773	1.94 776	1.08 751	1.90 767	1.89 764	1.07 752	1.51 766	1.04 728	0.96 783	0.61 783	0.94 776	0.69 777	0.92 773	0.79 772

nnnnnnn	0.80 737	0.43 702	1.61 744	0.43 729	0.36 721	0.83 730	0.55 731	0.88 747	1.13 758	1.09 752	1.60 760	1.58 758	1.17 753	1.21 744	1.31 749	0.27 734	0.25 690	0.32 739	0.31 741	0.35 739	0.37 699

KSHMR	1.92 778	1.47 788	1.97 761	1.48 789	1.22 784	1.39 768	1.06 767	1.81 779	5.83 798	1.43 764	5.56 795	2.95 782	1.17 753	2.24 782	1.33 752	1.29 790	1.13 794	1.47 791	1.11 791	1.37 789	1.21 784

Dean	1.22 763	1.17 778	1.97 761	1.04 776	0.79 769	1.21 757	0.76 753	1.51 774	1.96 777	1.30 760	1.98 771	2.14 768	1.18 755	1.30 752	1.15 733	0.83 777	0.61 783	1.01 780	0.69 777	0.97 778	0.77 771

IMH	1.09 757	1.04 775	1.29 720	1.03 775	0.79 769	1.11 749	0.69 744	1.40 769	1.42 769	1.02 746	1.71 763	1.42 753	1.19 756	1.78 776	1.03 727	1.14 787	0.56 780	1.00 779	0.58 771	0.93 774	0.68 763

WAO-7	1.05 752	1.00 772	1.19 711	0.83 769	0.67 760	1.22 758	0.84 760	1.43 770	1.56 772	1.13 754	1.75 765	1.46 754	1.25 757	1.56 767	1.28 743	0.61 765	0.62 786	0.70 767	0.68 776	0.66 760	0.62 753

JetBlue	1.20 762	0.89 765	2.53 770	0.59 753	0.76 766	3.16 786	2.09 788	1.16 758	0.93 735	0.95 738	1.12 737	1.65 760	1.27 758	2.15 781	1.87 775	0.43 756	0.37 750	0.38 750	0.39 751	0.62 755	0.63 755

WAO-6	1.11 758	1.01 774	1.17 709	0.96 772	0.79 769	1.30 764	0.78 755	1.36 768	1.99 778	1.04 750	1.54 757	1.59 759	1.27 758	1.37 761	1.30 745	0.78 774	0.55 776	1.03 781	0.75 780	0.87 770	0.72 767

1111	0.83 743	0.37 675	1.60 743	0.41 723	0.29 690	1.25 759	1.11 773	0.90 752	1.02 747	1.02 746	1.18 740	1.25 748	1.31 760	1.74 772	1.75 768	0.23 710	0.19 603	0.22 708	0.21 702	0.31 727	0.34 682

ELAS	0.80 737	0.40 691	0.91 657	0.39 711	0.35 716	1.52 771	0.81 758	0.97 753	0.98 742	1.47 771	1.58 758	1.19 746	1.33 761	1.01 726	1.21 736	0.29 738	0.27 705	0.30 732	0.29 740	0.32 735	0.36 691
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PM Graph cmp D40	0.99 748	0.46 710	1.13 698	0.35 690	0.34 712	1.01 746	0.70 745	1.18 760	2.01 779	1.67 775	3.56 788	2.15 769	1.37 762	1.30 752	1.15 733	0.20 698	0.20 625	0.19 691	0.22 713	0.19 672	0.32 668

FCDSN-DC	0.67 723	0.38 683	0.83 631	0.37 701	0.30 696	0.66 711	0.37 684	0.69 716	0.70 706	1.15 756	1.53 756	1.70 762	1.38 763	1.00 725	0.83 707	0.24 718	0.22 649	0.27 721	0.26 731	0.27 718	0.32 668
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 727	0.33 652	0.84 635	0.33 675	0.28 677	0.82 729	0.40 700	0.82 736	0.83 722	1.43 764	1.60 760	1.97 765	1.38 763	1.10 733	0.93 715	0.24 718	0.22 649	0.27 721	0.26 731	0.26 710	0.32 668

FC-DCNN v2	0.75 731	0.33 652	0.82 625	0.33 675	0.28 677	0.85 731	0.40 700	0.88 747	0.86 728	1.46 766	1.65 762	2.08 767	1.40 765	1.14 737	0.95 718	0.24 718	0.22 649	0.27 721	0.26 731	0.26 710	0.32 668

PatchMatch Graph Cmp	1.11 758	0.46 710	1.28 717	0.34 681	0.33 709	0.98 744	0.66 742	1.21 762	2.45 784	1.81 779	4.16 791	2.69 779	1.41 766	1.31 754	1.76 770	0.20 698	0.20 625	0.19 691	0.21 702	0.19 672	0.32 668

TorneroNet-64	1.47 767	1.15 776	1.51 739	1.11 782	0.86 776	2.27 780	0.76 753	1.84 780	3.76 790	1.29 758	2.22 775	2.68 778	1.46 767	1.81 777	1.55 764	0.79 775	0.51 769	1.10 782	0.67 775	1.31 787	0.81 773

ktn	1.80 776	1.46 787	1.49 737	1.44 788	1.14 782	1.50 770	1.07 768	1.53 776	3.90 793	2.77 792	4.62 792	3.42 784	1.49 768	1.74 772	1.40 758	1.45 791	0.77 793	1.46 790	0.99 789	1.41 791	1.00 778

WAO-8	1.50 769	1.22 780	1.39 729	1.10 779	0.85 774	2.15 776	0.78 755	1.84 780	3.76 790	1.46 766	2.18 773	2.15 769	1.50 769	3.20 787	1.35 755	0.92 781	0.66 789	1.10 782	0.79 782	0.94 775	0.74 769

Venus	1.50 769	1.22 780	1.39 729	1.10 779	0.85 774	2.15 776	0.78 755	1.84 780	3.76 790	1.46 766	2.18 773	2.15 769	1.50 769	3.20 787	1.35 755	0.92 781	0.66 789	1.10 782	0.79 782	0.94 775	0.74 769

SGM+DAISY	1.12 760	0.86 764	1.64 747	0.68 758	0.80 772	1.68 773	1.68 786	1.08 756	1.10 753	1.53 773	1.76 766	1.47 755	1.53 771	1.24 746	1.42 759	0.66 767	0.65 788	0.52 760	0.54 764	0.57 754	0.91 775

ELAS_RVC	0.80 737	0.40 691	1.10 690	0.40 716	0.35 716	0.93 736	1.10 772	0.87 746	1.12 757	1.40 762	1.39 749	1.27 750	1.55 772	1.13 735	1.13 732	0.29 738	0.27 705	0.30 732	0.28 736	0.31 727	0.36 691
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PM Cens cmp D40	0.99 748	0.40 691	1.01 675	0.30 636	0.26 666	0.92 735	0.55 731	1.27 763	2.11 780	1.72 778	3.10 785	2.73 780	1.57 773	1.33 757	1.29 744	0.19 693	0.20 625	0.20 699	0.21 702	0.18 659	0.29 650

JetRed	2.35 783	2.70 791	6.11 794	1.14 783	1.38 788	6.03 797	3.61 796	2.12 784	1.72 774	1.99 786	1.97 770	2.15 769	1.59 774	2.49 784	4.19 793	1.05 784	1.60 797	1.10 782	1.02 790	1.72 792	1.41 789

PatchMatch Cens Cmp	1.24 764	0.39 687	1.02 677	0.29 623	0.25 661	1.11 749	0.66 742	1.46 771	2.84 786	1.69 777	3.57 789	4.87 790	1.90 775	1.58 768	1.82 772	0.20 698	0.20 625	0.20 699	0.20 699	0.18 659	0.29 650

notaker	1.49 768	1.44 786	1.77 753	1.42 787	1.08 781	1.19 756	0.87 762	1.51 774	1.40 767	1.53 773	3.41 787	2.40 773	1.94 776	1.83 778	1.57 765	1.14 787	0.69 792	1.38 789	0.88 786	1.39 790	1.03 779

fsdfsdds	1.30 765	0.43 702	1.72 752	0.44 730	0.59 753	2.20 778	1.16 776	1.33 767	2.37 783	2.10 787	4.08 790	3.14 783	1.98 777	1.16 740	1.46 761	0.23 710	0.20 625	0.35 747	0.25 726	0.40 743	0.40 709

DStereoSA	1.00 750	0.46 710	1.33 723	0.68 758	0.86 776	1.26 761	2.25 790	0.83 740	1.41 768	0.57 702	1.92 768	0.57 675	2.07 778	0.96 720	1.84 774	0.36 747	0.55 776	0.28 728	0.53 763	0.45 747	0.90 774

MonStereo1	0.96 747	0.61 744	0.99 673	0.70 761	0.59 753	1.37 767	0.35 675	0.97 753	1.27 764	0.97 742	1.92 768	1.53 757	2.13 779	1.29 750	0.87 710	0.71 770	0.34 745	0.75 770	0.47 756	0.75 766	0.68 763

TorneroNet	2.26 781	1.20 779	1.55 742	1.15 784	0.91 778	5.84 795	0.84 760	2.12 784	8.45 802	2.59 791	5.32 794	3.84 786	2.15 780	1.84 779	1.98 778	0.88 779	0.54 775	1.16 786	0.74 779	1.31 787	0.91 775

UNDER WATER-64	1.61 772	1.30 784	2.93 775	1.33 785	0.96 779	2.20 778	1.25 777	1.47 772	3.15 787	1.46 766	1.31 747	2.61 776	2.22 781	1.69 771	1.93 776	1.13 786	0.67 791	1.29 787	0.94 787	1.26 785	1.09 781

UNDER WATER	1.64 774	1.34 785	2.72 773	1.40 786	1.04 780	1.70 774	1.14 775	1.57 777	3.58 788	1.46 766	1.46 754	2.82 781	2.43 782	1.74 772	2.04 779	1.08 785	0.63 787	1.31 788	0.94 787	1.29 786	1.10 782

coex-ft	3.48 786	0.81 762	48.53 831	0.24 444	0.19 546	0.53 687	0.47 718	0.49 532	2.36 782	7.18 803	1.20 741	0.96 735	2.53 783	0.75 664	2.14 780	0.13 606	0.15 525	0.14 637	0.12 597	0.22 694	0.47 728

DStereoFS	1.07 756	0.76 758	1.10 690	0.70 761	0.70 761	1.87 775	1.39 782	1.20 761	1.66 773	1.01 745	1.58 758	1.20 747	2.60 784	1.40 762	1.32 750	0.40 754	0.47 762	0.31 735	0.41 752	0.38 741	0.91 775

MADNet++	2.34 782	1.81 789	2.24 767	2.15 792	1.97 790	2.79 783	2.19 789	2.42 789	2.26 781	2.79 793	2.70 783	2.43 774	2.60 784	3.18 786	3.32 787	2.19 799	1.97 800	1.93 793	1.62 793	2.02 793	2.10 792

SGM-ForestM	1.59 771	0.56 732	1.52 740	0.41 723	0.34 712	2.77 782	1.67 785	1.69 778	1.73 775	2.48 790	2.27 776	6.02 794	2.90 786	3.08 785	2.83 786	0.25 726	0.30 728	0.19 691	0.20 699	0.18 659	0.45 726

MANE	1.63 773	0.58 739	1.16 703	0.59 753	0.60 755	2.71 781	1.53 783	2.63 790	3.62 789	2.33 789	3.26 786	3.66 785	2.98 787	2.26 783	2.26 781	0.37 749	0.40 752	0.31 735	0.49 758	0.31 727	0.63 755

TARSTereo(ZeroShot)	2.00 779	0.32 646	3.20 778	0.34 681	1.29 785	3.01 784	2.29 791	2.19 787	4.74 794	3.23 794	6.28 797	4.28 787	3.02 788	1.35 759	1.33 752	0.25 726	0.19 603	0.24 713	0.81 784	0.31 727	1.26 786

TestStereooo	2.00 779	0.32 646	3.20 778	0.34 681	1.29 785	3.01 784	2.29 791	2.19 787	4.74 794	3.23 794	6.28 797	4.28 787	3.02 788	1.35 759	1.33 752	0.25 726	0.19 603	0.24 713	0.81 784	0.31 727	1.26 786

zzzz4	4.35 790	5.87 801	5.01 792	11.40 808	10.45 802	5.76 792	4.48 799	4.31 798	0.98 742	1.89 782	2.52 780	6.02 794	3.52 790	3.69 791	4.60 797	2.00 795	0.47 762	2.01 797	1.73 796	5.85 804	4.49 801

noway1	4.35 790	5.86 800	4.96 791	11.40 808	10.45 802	5.77 793	4.48 799	4.31 798	0.97 741	1.89 782	2.52 780	6.02 794	3.52 790	3.69 791	4.60 797	2.00 795	0.47 762	2.01 797	1.73 796	5.85 804	4.49 801

TCMNet-wrong-test	4.33 789	5.65 799	4.76 783	11.36 807	10.39 800	5.87 796	4.45 798	4.24 796	1.10 753	1.93 785	2.43 777	6.07 797	3.54 792	3.87 795	4.51 794	2.00 795	0.47 762	1.96 795	1.68 794	5.78 802	4.48 800

noway4	4.36 792	5.91 802	4.91 789	11.41 810	10.47 805	5.83 794	4.53 803	4.26 797	0.98 742	1.85 780	2.49 778	6.07 797	3.55 793	3.70 793	4.61 799	2.01 798	0.48 766	2.02 800	1.72 795	5.88 806	4.51 803

noway3	4.31 787	5.41 798	4.87 788	11.29 805	10.45 802	5.75 790	4.48 799	4.23 795	0.99 746	1.88 781	2.54 782	6.09 799	3.58 794	3.77 794	4.56 796	1.98 793	0.46 760	2.02 800	1.74 798	5.77 801	4.35 798

noway2	4.31 787	5.35 797	4.91 789	11.32 806	10.44 801	5.75 790	4.48 799	4.21 794	0.98 742	1.89 782	2.51 779	6.10 800	3.59 795	3.66 790	4.55 795	1.98 793	0.46 760	2.01 797	1.74 798	5.80 803	4.46 799

tt	4.71 793	0.11 164	3.94 780	2.06 791	1.54 789	10.14 805	16.85 808	9.28 808	4.99 796	1.41 763	1.05 734	4.68 789	4.89 796	3.36 789	5.86 802	5.73 807	9.15 814	2.23 803	2.51 802	3.02 795	1.34 788

LE_ROB	1.82 777	0.39 687	3.15 777	0.50 748	0.55 750	0.79 725	1.00 764	0.89 750	6.48 799	7.40 804	2.07 772	2.07 766	5.08 797	1.33 757	3.96 790	0.11 541	0.09 334	0.12 586	0.11 555	0.11 521	0.13 385

LRCNet_RVC	10.94 807	14.45 815	9.66 801	15.38 811	8.02 797	1.08 748	0.35 675	8.72 807	0.72 710	12.63 816	15.84 815	9.73 805	6.52 798	8.58 807	6.38 804	20.33 828	5.39 806	23.79 829	21.95 829	15.35 815	13.96 815

USTest	6.84 799	5.16 793	5.45 793	7.18 799	7.26 795	14.27 809	22.53 809	8.48 806	9.29 803	5.44 799	6.42 799	6.27 801	6.69 799	6.83 804	8.49 806	1.95 792	3.27 803	2.16 802	2.54 803	3.76 796	3.31 797

HanzoNet	3.08 785	1.87 790	2.70 772	1.81 790	1.34 787	1.60 772	1.05 766	2.06 783	2.62 785	5.63 800	5.12 793	5.96 793	7.09 800	4.39 799	3.43 788	3.29 802	2.06 802	1.98 796	2.94 805	2.47 794	2.15 793

Selective-IGEV-i1pa	5.75 797	8.12 803	4.85 787	1.10 779	0.54 749	13.48 808	3.52 795	9.46 809	7.56 801	7.13 802	10.00 805	9.12 804	7.56 801	14.91 817	6.08 803	3.55 803	1.33 795	1.94 794	0.77 781	0.79 767	3.23 796

BEATNet-Init1	4.91 796	3.27 792	14.39 812	0.69 760	0.65 759	10.19 806	3.83 797	5.04 800	5.11 797	8.73 807	8.52 801	13.95 816	7.66 802	7.79 806	5.79 801	0.32 743	0.34 745	0.34 745	0.38 750	0.64 757	0.64 759

UHP(ZeroShot)	4.71 793	0.78 759	7.53 796	0.49 744	0.70 761	9.19 802	2.46 793	5.22 801	13.78 814	8.21 805	14.54 813	9.76 806	8.70 803	4.05 796	4.15 791	0.43 756	0.32 737	0.37 748	0.56 769	1.22 781	1.84 790

UHP	4.71 793	0.78 759	7.53 796	0.49 744	0.70 761	9.19 802	2.46 793	5.22 801	13.78 814	8.21 805	14.54 813	9.76 806	8.70 803	4.05 796	4.15 791	0.43 756	0.32 737	0.37 748	0.56 769	1.22 781	1.84 790

DPSimNet_ROB	6.21 798	5.16 793	9.50 798	5.59 797	5.56 794	7.64 799	10.02 805	4.07 793	7.33 800	6.84 801	6.26 796	7.17 802	10.55 805	4.07 798	5.68 800	5.50 806	4.29 805	5.24 807	3.66 806	4.05 798	5.96 804

DPSMNet_ROB	8.44 802	5.25 796	10.87 811	5.59 797	10.27 799	8.34 800	23.51 814	6.12 805	13.47 812	4.96 798	10.94 810	5.65 792	10.55 805	6.25 803	12.77 811	4.01 805	7.62 808	3.75 805	7.27 812	4.16 800	7.54 808

DGTPSM_ROB	8.38 801	5.24 795	10.71 810	5.32 796	10.19 798	8.34 800	23.49 813	6.11 804	13.43 811	4.93 797	10.93 809	5.64 791	10.55 805	6.17 802	12.73 810	3.74 804	7.56 807	3.68 804	7.24 811	4.09 799	7.49 807

iinet-test	10.74 805	9.21 804	9.52 799	10.46 800	10.67 806	17.92 814	25.86 815	12.61 813	13.38 809	9.65 811	10.06 806	9.98 808	10.66 808	11.13 813	12.60 807	6.36 809	7.73 809	5.65 809	6.66 807	7.29 807	7.31 805

IINet	10.74 805	9.21 804	9.52 799	10.46 800	10.67 806	17.92 814	25.86 815	12.61 813	13.38 809	9.65 811	10.06 806	9.98 808	10.66 808	11.13 813	12.60 807	6.36 809	7.73 809	5.65 809	6.66 807	7.29 807	7.31 805

xxxxx1	15.30 810	9.78 807	10.23 807	20.34 814	19.47 813	17.10 810	23.00 810	10.36 810	11.04 805	9.25 808	9.66 802	10.74 811	10.66 808	10.60 809	13.72 814	8.14 813	9.35 815	31.88 832	44.61 833	12.63 812	13.46 812

tt_ll	15.30 810	9.78 807	10.23 807	20.34 814	19.47 813	17.10 810	23.00 810	10.36 810	11.04 805	9.25 808	9.66 802	10.74 811	10.66 808	10.60 809	13.72 814	8.14 813	9.35 815	31.88 832	44.61 833	12.63 812	13.46 812

Anonymous_1	16.44 814	9.26 806	9.67 802	10.63 802	14.54 810	18.62 816	26.98 817	12.68 815	13.53 813	10.78 815	10.37 808	10.15 810	10.66 808	10.99 812	12.64 809	15.61 825	7.73 809	16.87 823	43.01 832	56.14 836	7.86 811

ff	15.30 810	9.78 807	10.23 807	20.34 814	19.47 813	17.10 810	23.00 810	10.36 810	11.04 805	9.25 808	9.66 802	10.74 811	10.66 808	10.60 809	13.72 814	8.14 813	9.35 815	31.88 832	44.61 833	12.63 812	13.46 812

DPSM_ROB	11.46 808	9.79 810	10.18 805	11.11 803	11.31 808	19.08 817	27.38 818	13.42 816	14.23 816	10.34 813	11.13 811	10.97 814	11.33 814	11.89 815	13.49 812	6.74 811	8.19 812	6.00 811	7.05 809	7.74 809	7.76 809

DPSM	11.46 808	9.79 810	10.18 805	11.11 803	11.31 808	19.08 817	27.38 818	13.42 816	14.23 816	10.34 813	11.13 811	10.97 814	11.33 814	11.89 815	13.49 812	6.74 811	8.19 812	6.00 811	7.05 809	7.74 809	7.76 809

PML	15.86 813	13.12 814	7.07 795	5.22 795	7.66 796	32.93 821	64.30 831	5.37 803	10.12 804	25.87 831	67.29 835	20.25 818	13.20 816	10.09 808	6.81 805	5.94 808	2.00 801	6.03 813	2.18 801	9.13 811	2.62 795

HaxPig	17.72 815	20.23 825	19.76 814	16.55 812	16.52 811	9.46 804	9.42 804	14.48 818	13.31 808	18.59 818	18.67 816	17.39 817	16.68 817	17.07 818	16.43 817	21.99 832	20.86 827	22.28 828	21.55 826	21.30 827	21.88 829

MEDIAN_ROB	21.20 816	24.56 829	23.42 825	19.57 813	19.62 816	13.29 807	11.21 806	18.04 819	17.02 818	22.07 830	21.92 818	20.84 819	20.24 818	21.02 819	19.68 818	25.59 833	24.08 828	26.20 830	25.19 830	25.31 830	25.19 832

fast-reg	23.61 823	20.43 826	23.27 824	23.15 823	24.75 826	38.65 829	55.20 826	26.97 825	28.94 828	20.18 821	21.86 817	21.68 820	22.34 819	24.15 827	27.35 827	13.84 824	16.57 825	14.84 822	15.61 821	16.59 824	15.88 822

FlowAnything	23.08 820	19.70 819	20.48 820	22.45 819	22.73 817	38.34 824	55.18 824	27.00 827	28.79 826	20.83 828	22.42 825	22.10 824	22.83 820	23.85 821	27.23 826	13.53 817	16.54 823	12.10 819	14.29 819	15.59 820	15.58 817

RAFT-FEzeroshot	23.04 817	19.71 820	20.25 815	22.47 820	22.80 820	38.32 822	55.23 827	26.95 823	28.70 823	20.66 824	22.23 820	22.07 822	22.86 821	23.85 821	27.17 822	13.53 817	16.47 820	12.08 814	14.22 816	15.58 818	15.60 818

RAFT-FE	23.04 817	19.71 820	20.25 815	22.47 820	22.80 820	38.32 822	55.23 827	26.95 823	28.70 823	20.66 824	22.23 820	22.07 822	22.86 821	23.85 821	27.17 822	13.53 817	16.47 820	12.08 814	14.22 816	15.58 818	15.60 818

CasAABBNet	23.04 817	19.69 818	20.32 817	22.42 817	22.73 817	38.35 825	55.23 827	26.99 826	28.74 825	20.67 826	22.28 822	22.11 825	22.86 821	23.84 820	27.17 822	13.52 816	16.47 820	12.08 814	14.21 814	15.57 816	15.60 818

LSM0	24.21 824	19.88 824	22.33 823	24.42 824	40.13 831	38.41 826	54.99 822	27.05 828	28.61 822	20.59 822	22.00 819	22.29 827	22.86 821	24.12 826	27.16 821	13.59 822	16.33 818	12.13 820	14.08 813	15.72 823	17.53 824

Hybrid-DGEV	23.11 821	19.81 823	20.81 822	22.43 818	22.74 819	38.45 827	55.25 830	27.21 830	28.95 829	20.63 823	22.37 823	22.03 821	22.89 825	23.96 825	27.14 820	13.54 820	16.46 819	12.09 817	14.23 818	15.57 816	15.57 816

Selective-RAFT-Error	23.11 821	19.77 822	20.60 821	22.49 822	22.80 820	38.46 828	55.19 825	27.13 829	28.90 827	20.73 827	22.38 824	22.11 825	22.91 826	23.94 824	27.18 825	13.54 820	16.57 825	12.09 817	14.21 814	15.61 821	15.65 821

RAFTStereoReplicaGSO							55.17 823	27.47 831	29.48 830	20.92 829	24.32 828	22.76 828	23.33 827	24.56 828	28.44 829	13.61 823	16.54 823	12.23 821	14.40 820	15.64 822

RSGM-EC	29.37 826	17.55 816	9.85 803	35.22 828	33.16 827	26.01 819	45.63 820	20.07 820	17.60 819	18.98 819	23.47 826	30.02 830	23.62 828	41.06 834	44.49 834	58.94 835	34.33 834	32.95 835	20.18 822	33.70 832	20.62 827

acva	29.37 826	17.55 816	9.85 803	35.22 828	33.16 827	26.01 819	45.63 820	20.07 820	17.60 819	18.98 819	23.47 826	30.02 830	23.62 828	41.06 834	44.49 834	58.94 835	34.33 834	32.95 835	20.18 822	33.70 832	20.62 827

AVERAGE_ROB	25.43 825	29.01 830	27.22 826	24.60 825	24.16 825	17.78 813	12.87 807	22.39 822	21.40 821	26.72 832	26.08 829	25.18 829	24.52 830	25.07 829	23.57 819	29.94 834	28.36 833	30.60 831	29.57 831	29.83 831	29.66 833

zzzz2	34.79 831	29.98 831	31.25 829	34.15 826	34.21 829	57.99 832	83.40 834	41.08 835	43.61 831	31.19 835	33.64 832	32.74 832	34.05 831	35.64 832	40.72 830	20.38 829	24.84 831	18.37 826	21.57 827	23.52 828	23.57 830

noway5	34.79 831	29.98 831	31.25 829	34.15 826	34.21 829	57.99 832	83.40 834	41.08 835	43.61 831	31.19 835	33.64 832	32.74 832	34.05 831	35.64 832	40.72 830	20.38 829	24.84 831	18.37 826	21.57 827	23.52 828	23.57 830

zzzzzz3	33.87 829	22.29 827	30.19 827	40.83 830	40.72 832	53.80 830	74.95 833	37.94 833	43.72 833	30.30 833	32.80 830	33.62 834	36.50 833	35.21 830	41.72 833	19.37 826	24.62 829	18.28 824	21.49 824	19.97 825	19.16 825

zzz1	33.89 830	22.31 828	30.41 828	40.83 830	40.73 833	53.80 830	74.90 832	37.96 834	43.78 834	30.32 834	32.84 831	33.63 835	36.50 833	35.24 831	41.71 832	19.38 827	24.63 830	18.29 825	21.50 825	19.98 826	19.16 825

Selective-IGEV-i16pa	31.25 828	41.63 833	4.08 781	0.51 749	0.38 726	97.61 835	0.73 750	61.16 837	60.81 835	17.49 817	65.92 834	39.64 836	53.28 835	107.35 837	27.39 828	20.46 831	3.81 804	4.39 806	1.97 800	0.41 744	16.06 823

test_example2	100.95 833	107.33 834	67.16 832	98.17 832	106.88 834	89.44 834	101.34 836	37.23 832	97.88 836	129.56 837	131.26 836	65.41 837	67.34 836	91.22 836	79.29 836	143.32 837	199.32 836	81.12 837	102.17 836	121.89 837	101.70 834

PatchMatch		0.46 710		0.33 675		1.00 745		1.28 764		1.67 775		2.61 776		1.50 765		0.20 698		0.19 691		0.19 672

ccccc		256.25 835		351.50 835	361.31 835	144.22 836		153.19 838		152.98 838		161.94 838		268.06 838		387.64 838	346.97 837	244.11 838	219.32 837	413.57 838

Low-res two-view benchmark