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

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 104	0.15 5	0.11 129	0.10 13	0.13 82	0.15 13	0.09 1	0.12 77	0.10 37	0.09 28	0.08 15	0.13 7	0.10 2	0.07 122	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.06 95	0.05 1

S2M2_XL	0.10 2	0.10 95	0.24 76	0.14 2	0.10 80	0.09 3	0.09 4	0.12 3	0.09 1	0.11 46	0.12 70	0.09 28	0.09 38	0.12 4	0.11 15	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.07 37
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
VeloStereo	0.11 12	0.07 2	0.21 43	0.16 13	0.12 189	0.09 3	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 77	0.09 15	0.11 93	0.11 121	0.16 54	0.12 45	0.10 455	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.11 481	0.13 365

flow	0.11 12	0.07 2	0.21 43	0.16 13	0.12 189	0.09 3	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 77	0.09 15	0.11 93	0.11 121	0.18 96	0.12 45	0.10 455	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.11 481	0.13 365

LGCAT	0.15 143	0.07 2	0.19 16	0.15 5	0.09 22	0.13 34	0.12 44	0.13 8	0.10 3	0.13 113	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.31 382	0.14 157	0.23 661	0.24 630	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.41 658

over v1	0.12 31	0.17 409	0.23 68	0.19 125	0.07 1	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.11 6	0.10 27	0.09 15	0.11 93	0.14 245	0.18 96	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.06 14

over-8	0.12 31	0.17 409	0.25 88	0.20 175	0.07 1	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.11 6	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.12 167	0.18 96	0.11 15	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.06 14

MLG-Stereo_test1	0.11 12	0.09 57	0.26 104	0.18 72	0.11 129	0.15 63	0.11 27	0.17 26	0.11 6	0.09 9	0.06 1	0.10 52	0.07 3	0.17 75	0.12 45	0.06 45	0.15 499	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 37

over-9	0.12 31	0.18 436	0.27 121	0.20 175	0.07 1	0.15 63	0.10 10	0.21 74	0.12 9	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.12 167	0.19 120	0.11 15	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.06 14

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 2	0.09 57	0.17 7	0.14 2	0.09 22	0.12 26	0.15 166	0.12 3	0.12 9	0.09 9	0.13 92	0.06 1	0.09 38	0.11 1	0.14 157	0.06 45	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.08 83

PSi22b	0.14 102	0.07 2	0.16 1	0.22 292	0.22 574	0.09 3	0.11 27	0.16 17	0.12 9	0.08 2	0.07 3	0.14 190	0.09 38	0.14 14	0.11 15	0.07 122	0.22 601	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 680

PSi22a	0.13 54	0.07 2	0.16 1	0.21 223	0.18 478	0.09 3	0.11 27	0.15 13	0.12 9	0.08 2	0.07 3	0.12 133	0.08 15	0.15 32	0.12 45	0.07 122	0.22 601	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.52 687

LACA1	0.10 2	0.13 243	0.17 7	0.16 13	0.07 1	0.16 104	0.12 44	0.16 17	0.12 9	0.09 9	0.07 3	0.09 28	0.10 82	0.14 14	0.10 2	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.05 1

LG-Stereo_L1	0.11 12	0.09 57	0.22 59	0.18 72	0.10 80	0.12 26	0.13 82	0.18 32	0.12 9	0.09 9	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.18 96	0.11 15	0.06 45	0.10 360	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 37

MLG-Stereo_test2	0.12 31	0.09 57	0.29 134	0.21 223	0.12 189	0.16 104	0.11 27	0.17 26	0.12 9	0.11 46	0.08 11	0.11 93	0.06 1	0.16 54	0.11 15	0.08 276	0.13 449	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.09 139

LG-G_1	0.12 31	0.08 23	0.28 128	0.20 175	0.09 22	0.21 276	0.09 4	0.20 57	0.12 9	0.11 46	0.10 37	0.11 93	0.10 82	0.22 206	0.11 15	0.07 122	0.09 312	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.12 328

LG-G	0.12 31	0.08 23	0.28 128	0.20 175	0.09 22	0.21 276	0.09 4	0.20 57	0.12 9	0.11 46	0.10 37	0.11 93	0.10 82	0.22 206	0.11 15	0.07 122	0.09 312	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.12 328

small-0shot	0.10 2	0.09 57	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 13	0.15 166	0.14 10	0.13 18	0.09 9	0.15 150	0.08 3	0.08 15	0.11 1	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.05 1

testmc14	0.14 102	0.08 23	0.29 134	0.21 223	0.16 414	0.19 202	0.14 116	0.16 17	0.13 18	0.11 46	0.14 129	0.11 93	0.08 15	0.20 152	0.12 45	0.06 45	0.24 630	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.32 621

MGA	0.12 31	0.08 23	0.26 104	0.16 13	0.10 80	0.15 63	0.10 10	0.18 32	0.13 18	0.11 46	0.09 15	0.09 28	0.07 3	0.20 152	0.12 45	0.07 122	0.16 514	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.09 139

CAR	0.12 31	0.08 23	0.25 88	0.16 13	0.09 22	0.14 42	0.10 10	0.19 48	0.13 18	0.12 77	0.10 37	0.08 3	0.07 3	0.18 96	0.12 45	0.06 45	0.15 499	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.10 215

MSE-Stereo	0.12 31	0.08 23	0.25 88	0.16 13	0.09 22	0.14 42	0.10 10	0.19 48	0.13 18	0.11 46	0.10 37	0.08 3	0.07 3	0.20 152	0.12 45	0.06 45	0.16 514	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.10 215

PipStereo	0.14 102	0.07 2	0.16 1	0.23 355	0.21 558	0.09 3	0.11 27	0.16 17	0.13 18	0.08 2	0.07 3	0.13 157	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.07 122	0.23 614	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 680

Foundation-i32	0.14 102	0.07 2	0.18 12	0.24 411	0.22 574	0.10 13	0.12 44	0.15 13	0.13 18	0.08 2	0.07 3	0.12 133	0.08 15	0.17 75	0.13 107	0.07 122	0.29 671	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 673

CSFM-Stereo	0.12 31	0.08 23	0.17 7	0.16 13	0.08 12	0.16 104	0.13 82	0.22 89	0.13 18	0.11 46	0.11 50	0.10 52	0.11 121	0.17 75	0.14 157	0.07 122	0.12 428	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.12 328

BridgeDepth	0.11 12	0.11 146	0.22 59	0.19 125	0.07 1	0.16 104	0.12 44	0.18 32	0.13 18	0.08 2	0.09 15	0.14 190	0.14 245	0.15 32	0.11 15	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.13 54	0.07 2	0.20 26	0.17 39	0.08 12	0.11 19	0.09 4	0.21 74	0.13 18	0.12 77	0.11 50	0.08 3	0.08 15	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.35 691	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.09 139

MLG-Stereo_test3	0.11 12	0.08 23	0.22 59	0.19 125	0.10 80	0.16 104	0.11 27	0.18 32	0.13 18	0.11 46	0.07 3	0.10 52	0.08 15	0.14 14	0.12 45	0.07 122	0.09 312	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.08 83

MLG-Stereo	0.11 12	0.08 23	0.26 104	0.19 125	0.09 22	0.15 63	0.11 27	0.18 32	0.13 18	0.09 9	0.06 1	0.10 52	0.08 15	0.18 96	0.12 45	0.06 45	0.16 514	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 37

LGtest1	0.10 2	0.09 57	0.19 16	0.18 72	0.09 22	0.13 34	0.09 4	0.17 26	0.13 18	0.10 27	0.08 11	0.09 28	0.09 38	0.16 54	0.12 45	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.08 83

mm2	0.11 12	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 13	0.12 44	0.18 32	0.14 31	0.08 2	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.17 75	0.13 107	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.13 365

mm1	0.11 12	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 13	0.12 44	0.15 13	0.14 31	0.08 2	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.17 75	0.13 107	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.13 365

aanet-new-32k	0.13 54	0.15 329	0.39 221	0.20 175	0.11 129	0.18 175	0.13 82	0.19 48	0.14 31	0.12 77	0.12 70	0.13 157	0.12 167	0.15 32	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.12 328

aanet-new-30k	0.13 54	0.15 329	0.39 221	0.20 175	0.11 129	0.18 175	0.13 82	0.19 48	0.14 31	0.12 77	0.12 70	0.13 157	0.12 167	0.15 32	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.12 328

LACA3	0.10 2	0.11 146	0.16 1	0.15 5	0.07 1	0.16 104	0.14 116	0.14 10	0.14 31	0.11 46	0.09 15	0.10 52	0.10 82	0.16 54	0.09 1	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

LiteMatch	0.13 54	0.15 329	0.19 16	0.20 175	0.10 80	0.15 63	0.17 267	0.18 32	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 93	0.22 403	0.16 54	0.23 428	0.08 276	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.08 83

GeoVLM	0.11 12	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.18 32	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 93	0.11 121	0.17 75	0.14 157	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.13 365

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 39	0.10 80	0.17 142	0.13 82	0.11 1	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.08 3	0.06 1	0.22 206	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.08 307	0.05 4	0.06 14

WQFJA1++	0.48 640	0.07 2	0.86 600	0.23 355	0.19 513	0.18 175	0.11 27	0.21 74	0.14 31	2.23 734	0.12 70	0.23 332	0.11 121	0.21 176	0.14 157	0.08 276	0.19 568	0.06 53	0.09 416	4.02 739	0.20 507

MonSter++	0.11 12	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.18 32	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.16 54	0.14 157	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.13 365

Wavelet-MonSter	0.12 31	0.08 23	0.25 88	0.18 72	0.10 80	0.13 34	0.12 44	0.16 17	0.14 31	0.11 46	0.14 129	0.10 52	0.11 121	0.20 152	0.15 200	0.05 1	0.16 514	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.12 328

asd	0.12 31	0.10 95	0.23 68	0.18 72	0.10 80	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.14 31	0.13 113	0.12 70	0.09 28	0.11 121	0.21 176	0.12 45	0.05 1	0.14 468	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.09 139

4w-stereo	0.13 54	0.11 146	0.31 154	0.17 39	0.10 80	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.14 31	0.13 113	0.12 70	0.08 3	0.12 167	0.23 230	0.13 107	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.08 307	0.05 4	0.15 425

LG-Stereo_L2	0.11 12	0.09 57	0.22 59	0.18 72	0.10 80	0.12 26	0.13 82	0.18 32	0.14 31	0.10 27	0.07 3	0.08 3	0.08 15	0.17 75	0.11 15	0.06 45	0.08 266	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 37

derf	0.11 12	0.07 2	0.21 43	0.18 72	0.11 129	0.11 19	0.11 27	0.17 26	0.15 45	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.09 38	0.16 54	0.12 45	0.06 45	0.07 199	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.13 365

LiteMatch*	0.12 31	0.07 2	0.26 104	0.16 13	0.11 129	0.13 34	0.13 82	0.19 48	0.15 45	0.10 27	0.09 15	0.09 28	0.11 121	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.11 397	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.14 406

aanet-new-40k	0.14 102	0.15 329	0.43 265	0.20 175	0.13 254	0.16 104	0.14 116	0.21 74	0.15 45	0.11 46	0.14 129	0.10 52	0.11 121	0.13 7	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.33 628

aanet-new-28k	0.15 143	0.16 373	0.50 358	0.20 175	0.10 80	0.16 104	0.14 116	0.20 57	0.15 45	0.13 113	0.14 129	0.12 133	0.12 167	0.17 75	0.12 45	0.06 45	0.08 266	0.06 53	0.07 213	0.07 180	0.18 470

LACA2	0.12 31	0.17 409	0.32 168	0.16 13	0.08 12	0.16 104	0.13 82	0.18 32	0.15 45	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.15 32	0.10 2	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.05 1

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 57	0.18 12	0.13 1	0.07 1	0.16 104	0.10 10	0.21 74	0.15 45	0.10 27	0.10 37	0.09 28	0.12 167	0.14 14	0.13 107	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.05 36	0.06 95	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.17 196	0.09 57	0.38 212	0.18 72	0.10 80	0.20 245	0.13 82	0.20 57	0.15 45	0.75 678	0.13 92	0.13 157	0.11 121	0.16 54	0.16 232	0.08 276	0.10 360	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.18 470

4.25_new	0.13 54	0.12 199	0.26 104	0.18 72	0.10 80	0.17 142	0.12 44	0.22 89	0.15 45	0.13 113	0.13 92	0.09 28	0.10 82	0.22 206	0.14 157	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.11 270

4.5w_new	0.13 54	0.12 199	0.26 104	0.18 72	0.10 80	0.17 142	0.12 44	0.22 89	0.15 45	0.13 113	0.13 92	0.09 28	0.10 82	0.22 206	0.14 157	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.11 270

4.25w-stereo	0.13 54	0.12 199	0.26 104	0.18 72	0.10 80	0.17 142	0.12 44	0.22 89	0.15 45	0.13 113	0.13 92	0.09 28	0.10 82	0.22 206	0.14 157	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.11 270

3.75w	0.12 31	0.10 95	0.21 43	0.17 39	0.11 129	0.18 175	0.12 44	0.24 126	0.15 45	0.13 113	0.12 70	0.08 3	0.10 82	0.18 96	0.12 45	0.05 1	0.14 468	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.08 83

StereoAnything_RVC	0.22 339	0.47 660	0.67 521	0.30 594	0.31 654	0.11 19	0.11 27	0.18 32	0.15 45	0.09 9	0.11 50	0.09 28	0.09 38	0.27 303	0.12 45	0.09 381	0.39 694	0.06 53	0.04 1	0.24 656	0.49 680

FAST (zero-shot)	0.14 102	0.10 95	0.22 59	0.24 411	0.26 625	0.14 42	0.15 166	0.24 126	0.16 57	0.11 46	0.14 129	0.12 133	0.12 167	0.19 120	0.13 107	0.10 455	0.09 312	0.07 160	0.08 307	0.07 180	0.09 139

DF_test	0.10 2	0.08 23	0.20 26	0.17 39	0.11 129	0.06 1	0.13 82	0.13 8	0.16 57	0.10 27	0.12 70	0.08 3	0.09 38	0.12 4	0.10 2	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.06 112	0.07 180	0.06 14

depth_test_26	0.11 12	0.08 23	0.22 59	0.16 13	0.09 22	0.09 3	0.11 27	0.16 17	0.16 57	0.12 77	0.16 164	0.11 93	0.08 15	0.14 14	0.10 2	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.08 83

qqai	0.12 31	0.08 23	0.22 59	0.18 72	0.12 189	0.11 19	0.12 44	0.17 26	0.16 57	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.09 38	0.16 54	0.12 45	0.07 122	0.11 397	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.20 507

PointNet	0.11 12	0.08 23	0.19 16	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.15 166	0.18 32	0.16 57	0.09 9	0.11 50	0.12 133	0.10 82	0.15 32	0.13 107	0.07 122	0.09 312	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.12 328

aanet-new-70k	0.13 54	0.13 243	0.40 236	0.20 175	0.11 129	0.16 104	0.14 116	0.22 89	0.16 57	0.11 46	0.13 92	0.11 93	0.12 167	0.21 176	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.13 365

aanet-new-24k	0.13 54	0.14 293	0.32 168	0.20 175	0.12 189	0.16 104	0.14 116	0.20 57	0.16 57	0.13 113	0.16 164	0.11 93	0.12 167	0.15 32	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.07 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 39	0.09 22	0.09 3	0.14 116	0.11 1	0.16 57	0.07 1	0.09 15	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.06 14

HiDET	0.12 31	0.07 2	0.20 26	0.15 5	0.09 22	0.14 42	0.12 44	0.20 57	0.16 57	0.10 27	0.10 37	0.11 93	0.09 38	0.19 120	0.17 263	0.07 122	0.09 312	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.11 270

AdaDepth	0.13 54	0.10 95	0.32 168	0.20 175	0.11 129	0.19 202	0.13 82	0.16 17	0.16 57	0.10 27	0.10 37	0.10 52	0.09 38	0.19 120	0.12 45	0.05 1	0.11 397	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.11 270

2.5w	0.13 54	0.10 95	0.23 68	0.18 72	0.09 22	0.15 63	0.15 166	0.21 74	0.16 57	0.12 77	0.13 92	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.12 45	0.05 1	0.19 568	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.12 328

monsters	0.13 54	0.10 95	0.20 26	0.18 72	0.13 254	0.15 63	0.11 27	0.24 126	0.16 57	0.15 169	0.13 92	0.08 3	0.09 38	0.23 230	0.12 45	0.06 45	0.15 499	0.05 1	0.08 307	0.05 4	0.09 139

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 102	0.16 373	0.31 154	0.22 292	0.14 300	0.15 63	0.13 82	0.18 32	0.17 69	0.12 77	0.14 129	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.15 200	0.06 45	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.10 215

over-6	0.13 54	0.18 436	0.30 144	0.19 125	0.07 1	0.16 104	0.11 27	0.28 199	0.17 69	0.10 27	0.10 37	0.10 52	0.13 214	0.20 152	0.11 15	0.08 276	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.06 14

anonymous	0.11 12	0.10 95	0.22 59	0.18 72	0.10 80	0.08 2	0.13 82	0.16 17	0.17 69	0.12 77	0.14 129	0.09 28	0.07 3	0.14 14	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.06 14

Anonymus	0.13 54	0.08 23	0.20 26	0.19 125	0.10 80	0.16 104	0.14 116	0.21 74	0.17 69	0.11 46	0.09 15	0.14 190	0.12 167	0.18 96	0.15 200	0.08 276	0.09 312	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.11 270

MCSU-Stereo	0.13 54	0.08 23	0.24 76	0.17 39	0.11 129	0.17 142	0.15 166	0.17 26	0.17 69	0.12 77	0.13 92	0.12 133	0.08 15	0.20 152	0.13 107	0.07 122	0.20 583	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.19 488

TS12	0.13 54	0.09 57	0.21 43	0.21 223	0.09 22	0.19 202	0.14 116	0.24 126	0.17 69	0.15 169	0.19 218	0.12 133	0.13 214	0.18 96	0.16 232	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.06 14

aanet-new-90k	0.15 143	0.14 293	0.49 337	0.21 223	0.11 129	0.15 63	0.14 116	0.24 126	0.17 69	0.10 27	0.12 70	0.10 52	0.12 167	0.21 176	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.32 621

aanet-new-78k	0.17 196	0.14 293	0.80 577	0.21 223	0.10 80	0.14 42	0.14 116	0.23 104	0.17 69	0.10 27	0.13 92	0.10 52	0.13 214	0.19 120	0.11 15	0.05 1	0.16 514	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.26 585

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 143	0.13 243	0.41 247	0.20 175	0.11 129	0.14 42	0.14 116	0.22 89	0.17 69	0.12 77	0.13 92	0.10 52	0.10 82	0.16 54	0.13 107	0.05 1	0.08 266	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.43 666

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 31	0.10 95	0.23 68	0.19 125	0.10 80	0.15 63	0.16 222	0.24 126	0.17 69	0.11 46	0.16 164	0.09 28	0.11 121	0.13 7	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.17 463

Test_v1	0.11 12	0.08 23	0.17 7	0.15 5	0.09 22	0.13 34	0.12 44	0.23 104	0.17 69	0.10 27	0.10 37	0.08 3	0.08 15	0.15 32	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.07 37

FlowAnything_test	0.15 143	0.12 199	0.23 68	0.21 223	0.12 189	0.18 175	0.16 222	0.25 150	0.17 69	0.15 169	0.13 92	0.15 211	0.14 245	0.19 120	0.17 263	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.12 558	0.08 257	0.10 215

asda	0.13 54	0.11 146	0.24 76	0.18 72	0.10 80	0.14 42	0.12 44	0.25 150	0.17 69	0.12 77	0.11 50	0.08 3	0.11 121	0.21 176	0.12 45	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.11 270

4.5_new	0.13 54	0.12 199	0.24 76	0.17 39	0.10 80	0.14 42	0.12 44	0.22 89	0.17 69	0.13 113	0.13 92	0.08 3	0.09 38	0.19 120	0.12 45	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.06 95	0.09 139

4.5w-stereo	0.13 54	0.12 199	0.24 76	0.17 39	0.10 80	0.14 42	0.12 44	0.22 89	0.17 69	0.13 113	0.13 92	0.08 3	0.09 38	0.19 120	0.12 45	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.06 95	0.09 139

3.5w_stereo	0.12 31	0.11 146	0.21 43	0.17 39	0.09 22	0.17 142	0.09 4	0.23 104	0.17 69	0.14 141	0.13 92	0.10 52	0.11 121	0.22 206	0.13 107	0.05 1	0.11 397	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 83

IGEV	0.12 31	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.11 129	0.16 104	0.13 82	0.22 89	0.17 69	0.12 77	0.15 150	0.09 28	0.07 3	0.16 54	0.12 45	0.06 45	0.10 360	0.06 53	0.07 213	0.05 4	0.08 83

111111	0.13 54	0.08 23	0.20 26	0.20 175	0.13 254	0.13 34	0.10 10	0.23 104	0.17 69	0.11 46	0.13 92	0.12 133	0.08 15	0.19 120	0.12 45	0.07 122	0.16 514	0.06 53	0.04 1	0.08 257	0.16 442

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 102	0.10 95	0.27 121	0.21 223	0.11 129	0.16 104	0.14 116	0.24 126	0.17 69	0.17 212	0.20 229	0.18 256	0.11 121	0.16 54	0.17 263	0.07 122	0.08 266	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.09 139

SGD-Stereo	0.12 31	0.08 23	0.18 12	0.17 39	0.07 1	0.17 142	0.13 82	0.19 48	0.17 69	0.12 77	0.13 92	0.11 93	0.12 167	0.19 120	0.12 45	0.08 276	0.04 1	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.05 1

fffft	0.14 102	0.12 199	0.30 144	0.19 125	0.10 80	0.17 142	0.18 328	0.23 104	0.17 69	0.14 141	0.11 50	0.13 157	0.10 82	0.24 245	0.18 295	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.09 139
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 12	0.10 95	0.21 43	0.18 72	0.09 22	0.21 276	0.14 116	0.14 10	0.17 69	0.11 46	0.10 37	0.09 28	0.08 15	0.21 176	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14

IGEV-Stereo+	0.14 102	0.08 23	0.26 104	0.18 72	0.14 300	0.09 3	0.10 10	0.16 17	0.17 69	0.14 141	0.08 11	0.10 52	0.10 82	0.22 206	0.14 157	0.07 122	0.15 499	0.06 53	0.06 112	0.16 587	0.29 608

PhaseNet	0.13 54	0.10 95	0.23 68	0.19 125	0.11 129	0.16 104	0.14 116	0.25 150	0.18 92	0.11 46	0.12 70	0.16 225	0.12 167	0.20 152	0.16 232	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.11 270

DNS	0.31 542	0.31 596	0.25 88	0.25 457	0.11 129	0.14 42	0.14 116	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.18 204	0.13 157	0.10 82	0.75 622	0.41 573	0.09 381	0.27 650	0.08 263	0.05 36	1.11 724	1.23 732

DF	0.16 174	0.09 57	0.31 154	0.31 610	0.16 414	0.17 142	0.15 166	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.23 278	0.19 270	0.11 121	0.24 245	0.16 232	0.08 276	0.23 614	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.09 139

aanet-new-60k	0.14 102	0.15 329	0.54 424	0.20 175	0.10 80	0.16 104	0.12 44	0.21 74	0.18 92	0.11 46	0.12 70	0.11 93	0.11 121	0.19 120	0.10 2	0.05 1	0.08 266	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.15 425

aanet-new-36k	0.14 102	0.17 409	0.45 282	0.22 292	0.09 22	0.17 142	0.15 166	0.24 126	0.18 92	0.12 77	0.14 129	0.10 52	0.11 121	0.18 96	0.11 15	0.05 1	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.12 328

aanet-32k-new	0.15 143	0.18 436	0.43 265	0.21 223	0.10 80	0.16 104	0.15 166	0.22 89	0.18 92	0.11 46	0.14 129	0.09 28	0.13 214	0.18 96	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.23 545

aanet-new-10k	0.14 102	0.15 329	0.37 207	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.14 116	0.26 166	0.18 92	0.13 113	0.13 92	0.11 93	0.12 167	0.15 32	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.10 215

aanet-new	0.14 102	0.13 243	0.39 221	0.21 223	0.14 300	0.20 245	0.15 166	0.25 150	0.18 92	0.12 77	0.14 129	0.10 52	0.16 289	0.19 120	0.11 15	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.13 365

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 54	0.11 146	0.28 128	0.21 223	0.13 254	0.20 245	0.16 222	0.23 104	0.18 92	0.12 77	0.17 184	0.11 93	0.12 167	0.15 32	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.08 83

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 143	0.23 525	0.58 471	0.17 39	0.12 189	0.15 63	0.14 116	0.25 150	0.18 92	0.11 46	0.14 129	0.12 133	0.10 82	0.15 32	0.11 15	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.22 535

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 102	0.09 57	0.38 212	0.18 72	0.10 80	0.15 63	0.14 116	0.20 57	0.18 92	0.12 77	0.14 129	0.11 93	0.12 167	0.13 7	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.31 615

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 174	0.20 472	0.79 572	0.19 125	0.12 189	0.12 26	0.14 116	0.26 166	0.18 92	0.11 46	0.12 70	0.10 52	0.10 82	0.13 7	0.11 15	0.06 45	0.07 199	0.06 53	0.07 213	0.05 4	0.18 470

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 102	0.12 199	0.42 257	0.18 72	0.12 189	0.17 142	0.14 116	0.24 126	0.18 92	0.11 46	0.14 129	0.13 157	0.11 121	0.17 75	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.19 488

MatchStereo	0.11 12	0.08 23	0.30 144	0.16 13	0.08 12	0.09 3	0.12 44	0.21 74	0.18 92	0.10 27	0.16 164	0.08 3	0.08 15	0.15 32	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GEAStereo	0.20 270	0.10 95	0.31 154	0.35 642	0.42 682	0.19 202	0.16 222	0.23 104	0.18 92	0.14 141	0.15 150	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.18 295	0.08 276	0.28 655	0.06 53	0.05 36	0.08 257	0.57 693

gasm-f	0.20 270	0.12 199	0.36 201	0.35 642	0.36 670	0.18 175	0.17 267	0.23 104	0.18 92	0.14 141	0.19 218	0.10 52	0.11 121	0.20 152	0.19 331	0.08 276	0.28 655	0.06 53	0.05 36	0.09 359	0.57 693

qwe	0.13 54	0.10 95	0.24 76	0.17 39	0.11 129	0.15 63	0.12 44	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.13 92	0.09 28	0.10 82	0.23 230	0.13 107	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.09 139

2.75w_new	0.13 54	0.10 95	0.25 88	0.16 13	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.13 92	0.08 3	0.11 121	0.22 206	0.15 200	0.05 1	0.19 568	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.10 215

3.25w_new	0.13 54	0.09 57	0.24 76	0.17 39	0.09 22	0.18 175	0.10 10	0.23 104	0.18 92	0.15 169	0.13 92	0.10 52	0.11 121	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.17 542	0.05 1	0.06 112	0.04 1	0.11 270

3.25w	0.13 54	0.09 57	0.24 76	0.17 39	0.09 22	0.18 175	0.10 10	0.23 104	0.18 92	0.15 169	0.13 92	0.10 52	0.11 121	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.17 542	0.05 1	0.06 112	0.04 1	0.11 270

monsterstereo	0.13 54	0.10 95	0.20 26	0.19 125	0.12 189	0.14 42	0.12 44	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.16 164	0.08 3	0.09 38	0.22 206	0.14 157	0.05 1	0.16 514	0.06 53	0.09 416	0.06 95	0.07 37

FoundationStereo	0.13 54	0.08 23	0.18 12	0.29 583	0.30 647	0.12 26	0.13 82	0.12 3	0.18 92	0.09 9	0.08 11	0.10 52	0.08 15	0.14 14	0.11 15	0.07 122	0.31 677	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14

tt45	0.15 143	0.14 293	0.29 134	0.19 125	0.11 129	0.23 334	0.18 328	0.23 104	0.18 92	0.16 188	0.13 92	0.14 190	0.10 82	0.31 382	0.15 200	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.08 83

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 270	0.74 700	0.71 546	0.17 39	0.08 12	0.15 63	0.15 166	0.19 48	0.18 92	0.13 113	0.12 70	0.10 52	0.08 15	0.16 54	0.14 157	0.34 688	0.12 428	0.08 263	0.07 213	0.11 481	0.24 559

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 102	0.09 57	0.37 207	0.18 72	0.10 80	0.15 63	0.14 116	0.20 57	0.18 92	0.12 77	0.14 129	0.11 93	0.12 167	0.13 7	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.31 615

IGEV++	0.19 238	0.13 243	0.38 212	0.30 594	0.19 513	0.15 63	0.15 166	0.32 271	0.18 92	0.13 113	0.16 164	0.12 133	0.11 121	0.24 245	0.15 200	0.07 122	0.32 682	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.42 663

AEACV	0.20 270	0.09 57	0.32 168	0.39 662	0.34 662	0.21 276	0.16 222	0.30 239	0.18 92	0.17 212	0.17 184	0.13 157	0.16 289	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.29 671	0.07 160	0.09 416	0.07 180	0.37 649

LoS_RVC	0.14 102	0.11 146	0.32 168	0.18 72	0.16 414	0.20 245	0.18 328	0.21 74	0.18 92	0.14 141	0.20 229	0.12 133	0.17 315	0.17 75	0.14 157	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.14 406

DNSM	0.33 557	0.30 590	0.21 43	0.25 457	0.09 22	0.17 142	0.14 116	0.26 166	0.19 120	0.16 188	0.18 204	0.13 157	0.11 121	0.80 641	0.66 644	0.09 381	0.24 630	0.06 53	0.05 36	1.25 726	1.17 730

aanet-new-34k	0.14 102	0.16 373	0.39 221	0.19 125	0.09 22	0.14 42	0.15 166	0.22 89	0.19 120	0.12 77	0.15 150	0.11 93	0.13 214	0.14 14	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.18 470

aanet-new-22k	0.15 143	0.15 329	0.44 276	0.22 292	0.11 129	0.15 63	0.13 82	0.24 126	0.19 120	0.12 77	0.14 129	0.12 133	0.12 167	0.17 75	0.11 15	0.05 1	0.08 266	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.27 593

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 54	0.09 57	0.23 68	0.19 125	0.14 300	0.20 245	0.16 222	0.25 150	0.19 120	0.12 77	0.15 150	0.14 190	0.13 214	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.04 1	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.13 365

Selective-IGEV-i32	0.15 143	0.10 95	0.34 183	0.32 619	0.19 513	0.16 104	0.14 116	0.29 219	0.19 120	0.13 113	0.14 129	0.13 157	0.08 15	0.23 230	0.14 157	0.06 45	0.13 449	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.11 270

DDF-Stereo	0.16 174	0.08 23	0.30 144	0.21 223	0.20 541	0.12 26	0.14 116	0.20 57	0.19 120	0.11 46	0.10 37	0.13 157	0.12 167	0.24 245	0.20 359	0.09 381	0.18 554	0.07 160	0.06 112	0.20 636	0.19 488

2.25w	0.13 54	0.10 95	0.24 76	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.19 120	0.14 141	0.18 204	0.09 28	0.10 82	0.23 230	0.15 200	0.05 1	0.17 542	0.05 1	0.08 307	0.05 4	0.12 328

LG-Stereo	0.14 102	0.13 243	0.30 144	0.21 223	0.11 129	0.16 104	0.18 328	0.23 104	0.19 120	0.12 77	0.18 204	0.11 93	0.09 38	0.15 32	0.14 157	0.06 45	0.07 199	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.07 37

AIO_rvc	0.20 270	0.16 373	0.49 337	0.41 674	0.29 642	0.15 63	0.17 267	0.21 74	0.19 120	0.17 212	0.14 129	0.13 157	0.08 15	0.35 425	0.13 107	0.07 122	0.19 568	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.41 658

mms	0.15 143	0.14 293	0.25 88	0.20 175	0.15 370	0.17 142	0.17 267	0.21 74	0.19 120	0.14 141	0.18 204	0.14 190	0.09 38	0.26 288	0.15 200	0.06 45	0.07 199	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.19 488

fffy	0.15 143	0.14 293	0.31 154	0.21 223	0.14 300	0.19 202	0.18 328	0.24 126	0.19 120	0.13 113	0.17 184	0.15 211	0.13 214	0.25 266	0.15 200	0.06 45	0.08 266	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.15 425

IGEV-Stereo++	0.15 143	0.09 57	0.27 121	0.21 223	0.13 254	0.14 42	0.11 27	0.23 104	0.19 120	0.15 169	0.14 129	0.11 93	0.11 121	0.19 120	0.12 45	0.06 45	0.21 589	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.28 602

MoCha-V2	0.18 208	0.12 199	0.40 236	0.30 594	0.24 607	0.16 104	0.15 166	0.28 199	0.19 120	0.16 188	0.16 164	0.13 157	0.13 214	0.30 367	0.13 107	0.06 45	0.28 655	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.25 571

UniTT-Stereo	0.15 143	0.12 199	0.45 282	0.21 223	0.14 300	0.17 142	0.13 82	0.20 57	0.19 120	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.11 121	0.18 96	0.17 263	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.07 37

XX-Stereo	0.25 431	0.11 146	1.09 645	0.35 642	0.38 674	0.23 334	0.13 82	0.43 419	0.19 120	0.20 256	0.40 487	0.31 450	0.10 82	0.33 403	0.13 107	0.08 276	0.11 397	0.08 263	0.09 416	0.07 180	0.10 215

Weightmod_eth	0.18 208	0.20 472	0.34 183	0.22 292	0.17 448	0.21 276	0.18 328	0.27 183	0.20 135	0.17 212	0.26 309	0.19 270	0.17 315	0.28 327	0.17 263	0.19 651	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.09 359	0.10 215

monster-pro	0.13 54	0.09 57	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.25 150	0.20 135	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.24 630	0.05 1	0.09 416	0.05 4	0.13 365

aanet-new-16k	0.13 54	0.14 293	0.39 221	0.20 175	0.10 80	0.14 42	0.12 44	0.22 89	0.20 135	0.12 77	0.12 70	0.12 133	0.11 121	0.15 32	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.14 406

aanet-new-12k	0.13 54	0.12 199	0.32 168	0.23 355	0.10 80	0.16 104	0.14 116	0.25 150	0.20 135	0.13 113	0.11 50	0.10 52	0.13 214	0.15 32	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.08 257	0.12 328

LCMNet	0.12 31	0.08 23	0.20 26	0.16 13	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.19 48	0.20 135	0.10 27	0.11 50	0.11 93	0.10 82	0.20 152	0.16 232	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.14 406

VIP-Stereo	0.13 54	0.15 329	0.31 154	0.18 72	0.12 189	0.24 359	0.12 44	0.20 57	0.20 135	0.10 27	0.13 92	0.11 93	0.09 38	0.20 152	0.13 107	0.06 45	0.11 397	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.08 83

DLNR-FE	10.53 746	12.31 755	20.33 762	105.85 776	23.36 766	0.14 42	0.13 82	3.25 736	0.20 135	0.16 188	0.23 278	0.16 225	0.10 82	0.31 382	0.16 232	2.59 743	0.32 682	0.07 160	0.07 213	40.66 776	0.28 602

MonStereo	0.13 54	0.09 57	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.25 150	0.20 135	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.24 630	0.05 1	0.09 416	0.05 4	0.13 365

Monster-pub-eth3d	0.13 54	0.09 57	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.25 150	0.20 135	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.19 120	0.13 107	0.05 1	0.24 630	0.05 1	0.09 416	0.05 4	0.13 365

Replicate-Monster	0.15 143	0.12 199	0.40 236	0.17 39	0.10 80	0.17 142	0.10 10	0.24 126	0.20 135	0.12 77	0.10 37	0.10 52	0.10 82	0.28 327	0.12 45	0.06 45	0.31 677	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.21 520

zero-FE	0.21 311	0.08 23	1.10 646	0.24 411	0.27 630	0.12 26	0.14 116	0.20 57	0.20 135	0.12 77	0.11 50	0.13 157	0.11 121	0.22 206	0.19 331	0.09 381	0.23 614	0.07 160	0.08 307	0.19 628	0.27 593

water-stereo	0.15 143	0.11 146	0.32 168	0.19 125	0.10 80	0.17 142	0.14 116	0.26 166	0.20 135	0.18 235	0.23 278	0.16 225	0.16 289	0.14 14	0.14 157	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.11 270

3w_stereo	0.14 102	0.11 146	0.31 154	0.19 125	0.09 22	0.16 104	0.16 222	0.28 199	0.20 135	0.13 113	0.12 70	0.08 3	0.12 167	0.19 120	0.12 45	0.05 1	0.19 568	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.10 215

2w_stereo	0.13 54	0.11 146	0.21 43	0.18 72	0.09 22	0.17 142	0.14 116	0.29 219	0.20 135	0.15 169	0.14 129	0.08 3	0.11 121	0.15 32	0.13 107	0.05 1	0.12 428	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.08 83

AIO_test	0.20 270	0.12 199	0.46 297	0.45 682	0.38 674	0.15 63	0.17 267	0.28 199	0.20 135	0.19 242	0.13 92	0.14 190	0.09 38	0.39 453	0.13 107	0.07 122	0.21 589	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.34 633

MonSter	0.13 54	0.09 57	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.25 150	0.20 135	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.24 630	0.05 1	0.09 416	0.05 4	0.13 365

999	0.15 143	0.13 243	0.30 144	0.19 125	0.12 189	0.20 245	0.17 267	0.25 150	0.20 135	0.14 141	0.16 164	0.14 190	0.11 121	0.36 435	0.16 232	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.08 83

ours_stereo	0.15 143	0.14 293	0.29 134	0.21 223	0.14 300	0.17 142	0.18 328	0.21 74	0.20 135	0.13 113	0.18 204	0.14 190	0.10 82	0.24 245	0.15 200	0.06 45	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.13 365

dual_stereo	0.18 208	0.08 23	0.26 104	0.21 223	0.32 658	0.11 19	0.13 82	0.27 183	0.20 135	0.11 46	0.09 15	0.10 52	0.08 15	0.20 152	0.14 157	0.07 122	0.45 702	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.65 707

RSM	0.14 102	0.11 146	0.25 88	0.29 583	0.16 414	0.16 104	0.15 166	0.24 126	0.20 135	0.13 113	0.13 92	0.15 211	0.09 38	0.22 206	0.13 107	0.06 45	0.06 100	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.11 270

DLNR_Zeroshot_test	10.53 746	12.28 754	20.32 760	105.84 775	23.88 767	0.14 42	0.13 82	3.20 735	0.20 135	0.16 188	0.23 278	0.16 225	0.10 82	0.32 393	0.16 232	2.54 742	0.32 682	0.07 160	0.07 213	40.17 775	0.28 602

CAS	0.16 174	0.07 2	0.29 134	0.42 677	0.17 448	0.20 245	0.18 328	0.23 104	0.20 135	0.15 169	0.19 218	0.11 93	0.10 82	0.15 32	0.14 157	0.31 686	0.04 1	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.16 442

CES	0.14 102	0.08 23	0.24 76	0.17 39	0.23 590	0.18 175	0.15 166	0.24 126	0.20 135	0.14 141	0.18 204	0.14 190	0.10 82	0.19 120	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.08 257	0.20 507

Selective-IGEV	0.15 143	0.10 95	0.34 183	0.32 619	0.19 513	0.16 104	0.14 116	0.29 219	0.20 135	0.13 113	0.14 129	0.13 157	0.08 15	0.23 230	0.14 157	0.06 45	0.13 449	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.11 270

MC-Stereo	0.18 208	0.10 95	0.36 201	0.28 565	0.14 300	0.18 175	0.15 166	0.24 126	0.20 135	0.21 266	0.24 289	0.16 225	0.13 214	0.25 266	0.14 157	0.07 122	0.17 542	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.30 611

R-Stereo Train	0.19 238	0.10 95	0.49 337	0.22 292	0.12 189	0.23 334	0.18 328	0.43 419	0.20 135	0.31 423	0.45 547	0.20 292	0.14 245	0.18 96	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.07 37

RAFT-Stereo	0.19 238	0.10 95	0.49 337	0.22 292	0.12 189	0.23 334	0.18 328	0.43 419	0.20 135	0.31 423	0.45 547	0.20 292	0.14 245	0.18 96	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.07 37
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 102	0.15 329	0.35 194	0.21 223	0.09 22	0.19 202	0.10 10	0.19 48	0.21 162	0.14 141	0.12 70	0.11 93	0.11 121	0.15 32	0.12 45	0.08 276	0.07 199	0.11 510	0.09 416	0.10 425	0.13 365

SE	0.17 196	0.22 506	0.32 168	0.22 292	0.12 189	0.23 334	0.16 222	0.30 239	0.21 162	0.20 256	0.28 333	0.15 211	0.17 315	0.17 75	0.17 263	0.10 455	0.06 100	0.09 369	0.09 416	0.12 529	0.12 328

TestStereo_HL3	0.23 373	0.18 436	1.11 649	0.17 39	0.11 129	0.24 359	0.16 222	0.36 322	0.21 162	0.27 344	0.39 477	0.23 332	0.20 380	0.41 463	0.15 200	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.09 139

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 54	0.10 95	0.24 76	0.20 175	0.12 189	0.14 42	0.15 166	0.22 89	0.21 162	0.11 46	0.17 184	0.11 93	0.12 167	0.13 7	0.11 15	0.05 1	0.06 100	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.22 535

gcap_with_dpt	0.13 54	0.10 95	0.27 121	0.18 72	0.14 300	0.18 175	0.15 166	0.26 166	0.21 162	0.16 188	0.21 249	0.09 28	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.10 215

GSStereo	0.21 311	0.10 95	0.31 154	0.36 650	0.42 682	0.19 202	0.16 222	0.38 348	0.21 162	0.14 141	0.15 150	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.18 295	0.08 276	0.31 677	0.06 53	0.06 112	0.08 257	0.63 702

GS-Stereo							0.16 222	0.38 348	0.21 162	0.14 141	0.15 150	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.18 295	0.08 276	0.31 677	0.06 53	0.06 112	0.08 257	0.63 702

xyz-stereo-finetune2	0.18 208	0.16 373	0.32 168	0.16 13	0.09 22	0.27 408	0.19 375	0.29 219	0.21 162	0.23 299	0.29 342	0.21 308	0.23 418	0.37 445	0.23 428	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.06 112	0.06 95	0.07 37

S2M2_L	0.13 54	0.12 199	0.26 104	0.17 39	0.12 189	0.12 26	0.07 1	0.18 32	0.21 162	0.12 77	0.15 150	0.14 190	0.12 167	0.16 54	0.15 200	0.13 564	0.09 312	0.09 369	0.10 478	0.11 481	0.09 139
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 54	0.15 329	0.21 43	0.27 537	0.09 22	0.15 63	0.13 82	0.23 104	0.21 162	0.12 77	0.11 50	0.10 52	0.13 214	0.22 206	0.13 107	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.07 37

GIP-stereo	0.16 174	0.12 199	0.25 88	0.24 411	0.22 574	0.15 63	0.14 116	0.32 271	0.21 162	0.11 46	0.16 164	0.13 157	0.09 38	0.20 152	0.13 107	0.07 122	0.13 449	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.32 621

SMoEStereo_RVC	0.14 102	0.15 329	0.29 134	0.19 125	0.10 80	0.19 202	0.17 267	0.21 74	0.21 162	0.15 169	0.13 92	0.12 133	0.11 121	0.25 266	0.16 232	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.06 112	0.06 95	0.08 83

U	1.02 701	0.10 95	0.26 104	0.22 292	3.66 734	6.41 742	0.13 82	0.22 89	0.21 162	0.11 46	0.11 50	0.10 52	0.09 38	0.12 4	0.11 15	0.07 122	0.05 6	5.35 750	2.86 747	0.07 180	0.06 14

RSM++	0.14 102	0.11 146	0.25 88	0.32 619	0.17 448	0.17 142	0.15 166	0.23 104	0.21 162	0.12 77	0.12 70	0.14 190	0.09 38	0.21 176	0.13 107	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.11 270

Weightmod	0.19 238	0.19 456	0.34 183	0.21 223	0.18 478	0.24 359	0.17 267	0.27 183	0.22 176	0.19 242	0.30 358	0.19 270	0.15 267	0.29 350	0.20 359	0.12 540	0.11 397	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.17 463

S0	0.21 311	0.21 486	0.34 183	0.24 411	0.19 513	0.34 531	0.26 562	0.30 239	0.22 176	0.22 287	0.26 309	0.20 292	0.16 289	0.21 176	0.18 295	0.12 540	0.11 397	0.14 597	0.15 621	0.10 425	0.33 628

aanet-new-8k	0.14 102	0.14 293	0.34 183	0.21 223	0.10 80	0.18 175	0.15 166	0.29 219	0.22 176	0.11 46	0.12 70	0.10 52	0.13 214	0.18 96	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.11 270

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 102	0.10 95	0.27 121	0.18 72	0.14 300	0.19 202	0.15 166	0.25 150	0.22 176	0.16 188	0.22 263	0.10 52	0.09 38	0.15 32	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.10 215

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 54	0.10 95	0.26 104	0.19 125	0.10 80	0.13 34	0.16 222	0.26 166	0.22 176	0.12 77	0.16 164	0.09 28	0.11 121	0.14 14	0.11 15	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.07 213	0.05 4	0.26 585

252Zero-FE	0.18 208	0.08 23	0.28 128	0.18 72	0.10 80	0.15 63	0.11 27	0.22 89	0.22 176	0.76 681	0.11 50	0.09 28	0.08 15	0.17 75	0.15 200	0.07 122	0.51 712	0.06 53	0.08 307	0.06 95	0.10 215

GASTEREO	0.20 270	0.15 329	0.31 154	0.40 667	0.29 642	0.18 175	0.15 166	0.29 219	0.22 176	0.18 235	0.17 184	0.11 93	0.13 214	0.25 266	0.15 200	0.07 122	0.23 614	0.06 53	0.08 307	0.06 95	0.57 693

MSCF	0.20 270	0.14 293	0.31 154	0.40 667	0.29 642	0.17 142	0.15 166	0.29 219	0.22 176	0.17 212	0.16 164	0.11 93	0.13 214	0.24 245	0.15 200	0.07 122	0.23 614	0.06 53	0.08 307	0.07 180	0.57 693

DVStereo	0.15 143	0.09 57	0.26 104	0.18 72	0.10 80	0.21 276	0.14 116	0.24 126	0.22 176	0.22 287	0.21 249	0.16 225	0.15 267	0.24 245	0.17 263	0.07 122	0.07 199	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.08 83

1w_stereo	0.13 54	0.09 57	0.17 7	0.19 125	0.10 80	0.16 104	0.15 166	0.27 183	0.22 176	0.14 141	0.16 164	0.08 3	0.12 167	0.19 120	0.14 157	0.05 1	0.10 360	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 139

GREAT-IGEV	0.19 238	0.11 146	0.39 221	0.22 292	0.33 660	0.14 42	0.15 166	0.18 32	0.22 176	0.14 141	0.16 164	0.09 28	0.09 38	0.23 230	0.14 157	0.06 45	0.50 711	0.06 53	0.06 112	0.07 180	0.53 688
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	0.21 311	0.16 373	0.50 358	0.18 72	0.15 370	0.17 142	0.16 222	0.35 306	0.22 176	0.38 541	0.38 459	0.36 498	0.24 439	0.29 350	0.22 408	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.09 416	0.09 359	0.08 83

CoSv	0.21 311	0.16 373	0.50 358	0.18 72	0.15 370	0.17 142	0.16 222	0.35 306	0.22 176	0.38 541	0.38 459	0.36 498	0.24 439	0.29 350	0.22 408	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.09 416	0.09 359	0.08 83

IGEV-RUCA	0.21 311	0.09 57	0.26 104	0.20 175	0.19 513	0.28 427	0.23 510	0.24 126	0.22 176	0.21 266	0.23 278	0.29 420	0.48 639	0.26 288	0.19 331	0.09 381	0.08 266	0.18 643	0.14 610	0.18 618	0.19 488

AIO-Stereo	0.16 174	0.12 199	0.29 134	0.30 594	0.20 541	0.16 104	0.14 116	0.28 199	0.22 176	0.14 141	0.15 150	0.13 157	0.08 15	0.20 152	0.15 200	0.06 45	0.16 514	0.07 160	0.08 307	0.06 95	0.24 559

MaDis-Stereo	0.15 143	0.17 409	0.39 221	0.19 125	0.15 370	0.16 104	0.13 82	0.26 166	0.22 176	0.13 113	0.15 150	0.14 190	0.11 121	0.17 75	0.17 263	0.08 276	0.07 199	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.06 14

MSKI-zero shot	0.19 238	0.10 95	0.47 305	0.30 594	0.14 300	0.21 276	0.14 116	0.33 290	0.22 176	0.24 309	0.25 299	0.22 316	0.10 82	0.32 393	0.14 157	0.07 122	0.30 673	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.09 139

CroCo-Stereo Lap2	0.16 174	0.18 436	0.39 221	0.26 500	0.18 478	0.11 19	0.19 375	0.30 239	0.22 176	0.13 113	0.16 164	0.15 211	0.11 121	0.17 75	0.15 200	0.07 122	0.07 199	0.08 263	0.06 112	0.08 257	0.07 37

aanet-new-14k	0.13 54	0.13 243	0.33 178	0.21 223	0.09 22	0.13 34	0.13 82	0.26 166	0.23 194	0.12 77	0.15 150	0.09 28	0.14 245	0.15 32	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.11 270

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 102	0.10 95	0.25 88	0.18 72	0.15 370	0.19 202	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.08 83

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 54	0.10 95	0.26 104	0.18 72	0.14 300	0.18 175	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.21 249	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.08 83

BStereo	0.14 102	0.10 95	0.46 297	0.18 72	0.11 129	0.15 63	0.15 166	0.25 150	0.23 194	0.12 77	0.11 50	0.12 133	0.09 38	0.17 75	0.17 263	0.05 1	0.07 199	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.09 139

Anonymus123	0.16 174	0.10 95	0.46 297	0.18 72	0.11 129	0.41 586	0.15 166	0.30 239	0.23 194	0.12 77	0.11 50	0.12 133	0.09 38	0.17 75	0.17 263	0.05 1	0.07 199	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.09 139

IGEV-FE	0.23 373	0.11 146	0.82 583	0.21 223	0.23 590	0.20 245	0.19 375	0.38 348	0.23 194	0.34 482	0.22 263	0.29 420	0.14 245	0.24 245	0.20 359	0.07 122	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.35 637

SCV	0.18 208	0.15 329	0.37 207	0.26 500	0.20 541	0.16 104	0.16 222	0.35 306	0.23 194	0.14 141	0.16 164	0.13 157	0.09 38	0.31 382	0.12 45	0.08 276	0.19 568	0.07 160	0.07 213	0.09 359	0.26 585

gcap-zeroshot	0.14 102	0.10 95	0.28 128	0.18 72	0.15 370	0.19 202	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.09 139

test_for_model	0.14 102	0.10 95	0.25 88	0.18 72	0.15 370	0.19 202	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.08 83

MGS-Stereo	0.15 143	0.12 199	0.38 212	0.19 125	0.11 129	0.18 175	0.17 267	0.21 74	0.23 194	0.14 141	0.24 289	0.16 225	0.10 82	0.19 120	0.13 107	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.10 425	0.07 37

ff7	0.18 208	0.13 243	0.41 247	0.21 223	0.15 370	0.21 276	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.21 266	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.25 639	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 641

IGEVStereo-DCA	0.20 270	0.17 409	0.41 247	0.22 292	0.15 370	0.20 245	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.19 242	0.12 70	0.14 190	0.12 167	0.38 448	0.31 517	0.07 122	0.16 514	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 641

ffff	0.18 208	0.13 243	0.41 247	0.21 223	0.15 370	0.21 276	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.21 266	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.25 639	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 641

11t	0.18 208	0.13 243	0.41 247	0.21 223	0.15 370	0.21 276	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.21 266	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.25 639	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 641

plain	0.18 208	0.16 373	0.59 480	0.21 223	0.13 254	0.16 104	0.17 267	0.29 219	0.23 194	0.16 188	0.26 309	0.13 157	0.17 315	0.27 303	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.07 213	0.10 425	0.07 37

IGEV_Zeroshot_test	0.23 373	0.11 146	0.82 583	0.21 223	0.23 590	0.20 245	0.19 375	0.38 348	0.23 194	0.34 482	0.22 263	0.29 420	0.14 245	0.24 245	0.20 359	0.07 122	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.35 637

testlalala	0.14 102	0.10 95	0.28 128	0.18 72	0.15 370	0.19 202	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.09 139

EGLCR-Stereo	0.19 238	0.09 57	0.34 183	0.29 583	0.17 448	0.28 427	0.16 222	0.30 239	0.23 194	0.22 287	0.11 50	0.16 225	0.09 38	0.28 327	0.15 200	0.07 122	0.25 639	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.37 649

ProNet	0.16 174	0.13 243	0.36 201	0.21 223	0.15 370	0.20 245	0.19 375	0.29 219	0.23 194	0.14 141	0.13 92	0.13 157	0.12 167	0.25 266	0.13 107	0.06 45	0.09 312	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.22 535

ccc-4	0.18 208	0.13 243	0.41 247	0.21 223	0.15 370	0.21 276	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.21 266	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.25 639	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 641

SMOE	0.19 238	0.17 409	0.39 221	0.22 292	0.13 254	0.27 408	0.21 444	0.31 262	0.24 214	0.22 287	0.27 325	0.21 308	0.17 315	0.19 120	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.12 546	0.07 213	0.11 481	0.12 328

quiztm	0.16 174	0.19 456	0.37 207	0.22 292	0.15 370	0.17 142	0.17 267	0.36 322	0.24 214	0.18 235	0.21 249	0.14 190	0.10 82	0.17 75	0.14 157	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.08 257	0.07 37

DispViT+	0.12 31	0.08 23	0.21 43	0.16 13	0.16 414	0.10 13	0.12 44	0.27 183	0.24 214	0.13 113	0.11 50	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.12 45	0.08 276	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

FE-Mocha	0.18 208	0.11 146	0.40 236	0.26 500	0.14 300	0.19 202	0.14 116	0.36 322	0.24 214	0.24 309	0.24 289	0.23 332	0.14 245	0.27 303	0.19 331	0.08 276	0.08 266	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.08 83

depthmonostereo	0.15 143	0.12 199	0.34 183	0.19 125	0.09 22	0.20 245	0.15 166	0.28 199	0.24 214	0.16 188	0.18 204	0.16 225	0.18 351	0.21 176	0.14 157	0.07 122	0.07 199	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.08 83

MM-Stereo_test2	0.19 238	0.11 146	0.47 305	0.25 457	0.11 129	0.21 276	0.20 416	0.28 199	0.24 214	0.16 188	0.17 184	0.13 157	0.11 121	0.21 176	0.14 157	0.06 45	0.26 645	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.41 658

model_zeroshot	0.21 311	0.14 293	0.51 379	0.34 636	0.18 478	0.26 401	0.16 222	0.41 399	0.24 214	0.33 461	0.20 229	0.25 368	0.12 167	0.26 288	0.16 232	0.09 381	0.21 589	0.07 160	0.08 307	0.07 180	0.13 365

RAStereo	0.14 102	0.15 329	0.40 236	0.22 292	0.11 129	0.15 63	0.18 328	0.25 150	0.24 214	0.13 113	0.17 184	0.11 93	0.09 38	0.15 32	0.13 107	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.05 1

GCAP-Stereo	0.18 208	0.21 486	0.47 305	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.10 10	0.28 199	0.24 214	0.20 256	0.22 263	0.15 211	0.13 214	0.21 176	0.16 232	0.07 122	0.19 568	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

anonymousdsp	0.20 270	0.13 243	0.49 337	0.28 565	0.20 541	0.21 276	0.17 267	0.29 219	0.24 214	0.22 287	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.32 393	0.13 107	0.07 122	0.26 645	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.48 678

knoymous	0.18 208	0.10 95	0.35 194	0.17 39	0.11 129	0.21 276	0.17 267	0.33 290	0.24 214	0.24 309	0.28 333	0.27 394	0.16 289	0.24 245	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.06 112	0.09 359	0.10 215

test_4	0.19 238	0.16 373	0.39 221	0.24 411	0.13 254	0.19 202	0.21 444	0.27 183	0.24 214	0.24 309	0.47 566	0.22 316	0.13 214	0.27 303	0.18 295	0.06 45	0.06 100	0.09 369	0.09 416	0.07 180	0.06 14

IGEV-Stereo	0.20 270	0.13 243	0.49 337	0.28 565	0.20 541	0.21 276	0.17 267	0.29 219	0.24 214	0.22 287	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.32 393	0.13 107	0.07 122	0.26 645	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.48 678
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.14 116	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.27 303	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.15 166	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.25 266	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

ROB_FTStereo_v2	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.15 166	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.25 266	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

ROB_FTStereo	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.13 82	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.25 266	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

HUI-Stereo	0.19 238	0.13 243	0.52 399	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.14 116	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.23 230	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

DeepStereo_RVC	0.19 238	0.12 199	0.47 305	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.16 222	0.29 219	0.24 214	0.28 358	0.27 325	0.23 332	0.28 503	0.24 245	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.09 359	0.10 215

iGMRVC	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.15 166	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.27 303	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

iRAFT	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.14 116	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.27 303	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

CRE-IMP	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.23 355	0.11 129	0.24 359	0.17 267	0.31 262	0.24 214	0.27 344	0.26 309	0.24 353	0.17 315	0.24 245	0.19 331	0.09 381	0.05 6	0.10 452	0.07 213	0.10 425	0.10 215

CroCo-Stereo	0.15 143	0.16 373	0.34 183	0.25 457	0.12 189	0.11 19	0.18 328	0.35 306	0.24 214	0.13 113	0.13 92	0.18 256	0.12 167	0.15 32	0.13 107	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.06 14
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	0.18 208	0.12 199	0.40 236	0.27 537	0.16 414	0.20 245	0.24 535	0.34 297	0.24 214	0.23 299	0.28 333	0.29 420	0.15 267	0.19 120	0.16 232	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.07 37

RAFT-IKP	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.18 175	0.15 166	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.26 288	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

sCroCo_RVC	0.19 238	0.15 329	0.60 487	0.27 537	0.18 478	0.23 334	0.16 222	0.28 199	0.24 214	0.14 141	0.22 263	0.17 241	0.14 245	0.22 206	0.16 232	0.11 500	0.11 397	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.10 215

PMTNet	0.16 174	0.09 57	0.31 154	0.15 5	0.09 22	0.23 334	0.15 166	0.26 166	0.24 214	0.17 212	0.21 249	0.16 225	0.14 245	0.23 230	0.14 157	0.29 682	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 180	0.07 37

GELT-Stereo	0.14 102	0.11 146	0.24 76	0.20 175	0.14 300	0.14 42	0.16 222	0.35 306	0.25 241	0.14 141	0.12 70	0.11 93	0.11 121	0.17 75	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.07 160	0.07 213	0.05 4	0.08 83

HLF11	0.20 270	0.20 472	0.68 527	0.16 13	0.12 189	0.21 276	0.12 44	0.39 370	0.25 241	0.21 266	0.30 358	0.19 270	0.18 351	0.38 448	0.22 408	0.09 381	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.08 257	0.09 139

DN	0.21 311	0.09 57	0.58 471	0.40 667	0.18 478	0.22 309	0.18 328	0.30 239	0.25 241	0.15 169	0.19 218	0.18 256	0.10 82	0.26 288	0.19 331	0.14 589	0.18 554	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.42 663

PSi22	0.17 196	0.18 436	0.42 257	0.20 175	0.09 22	0.16 104	0.11 27	0.30 239	0.25 241	0.13 113	0.15 150	0.21 308	0.13 214	0.30 367	0.16 232	0.06 45	0.22 601	0.05 1	0.04 1	0.08 257	0.13 365

VMStereo-Base	0.14 102	0.09 57	0.29 134	0.16 13	0.09 22	0.18 175	0.12 44	0.24 126	0.25 241	0.15 169	0.22 263	0.17 241	0.13 214	0.19 120	0.14 157	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.08 83

NLSM3	0.14 102	0.12 199	0.25 88	0.21 223	0.13 254	0.18 175	0.16 222	0.32 271	0.25 241	0.12 77	0.15 150	0.12 133	0.13 214	0.17 75	0.15 200	0.05 1	0.05 6	0.08 263	0.08 307	0.05 4	0.08 83

HART	0.20 270	0.14 293	0.42 257	0.26 500	0.24 607	0.17 142	0.16 222	0.32 271	0.25 241	0.15 169	0.26 309	0.17 241	0.09 38	0.24 245	0.14 157	0.06 45	0.36 692	0.07 160	0.05 36	0.08 257	0.27 593

HUF	0.26 454	0.15 329	0.79 572	0.39 662	0.31 654	0.16 104	0.17 267	0.36 322	0.25 241	0.19 242	0.14 129	0.23 332	0.11 121	0.32 393	0.14 157	0.08 276	0.60 725	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.56 690

UGAM-zero	0.26 454	0.11 146	0.56 444	0.20 175	0.16 414	0.28 427	0.18 328	0.48 482	0.25 241	0.31 423	0.28 333	0.56 631	0.32 561	0.66 591	0.17 263	0.07 122	0.10 360	0.07 160	0.09 416	0.07 180	0.31 615

Pointernet	0.15 143	0.08 23	0.35 194	0.19 125	0.12 189	0.20 245	0.12 44	0.34 297	0.25 241	0.15 169	0.16 164	0.13 157	0.11 121	0.18 96	0.13 107	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.08 83

CAS++	0.17 196	0.13 243	0.35 194	0.18 72	0.13 254	0.17 142	0.16 222	0.42 406	0.25 241	0.19 242	0.18 204	0.13 157	0.10 82	0.22 206	0.12 45	0.12 540	0.10 360	0.11 510	0.08 307	0.10 425	0.09 139
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo06	0.23 373	0.15 329	0.74 552	0.22 292	0.14 300	0.25 380	0.22 480	0.43 419	0.25 241	0.36 515	0.24 289	0.34 479	0.18 351	0.24 245	0.20 359	0.07 122	0.12 428	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

HH	0.22 339	0.12 199	0.55 434	0.32 619	0.16 414	0.27 408	0.18 328	0.36 322	0.25 241	0.20 256	0.26 309	0.34 479	0.18 351	0.33 403	0.15 200	0.07 122	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.31 615

HanStereo	0.22 339	0.12 199	0.55 434	0.32 619	0.16 414	0.27 408	0.18 328	0.36 322	0.25 241	0.20 256	0.26 309	0.34 479	0.18 351	0.33 403	0.15 200	0.07 122	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.31 615

LL-Strereo2	0.21 311	0.25 554	0.53 410	0.32 619	0.20 541	0.25 380	0.14 116	0.32 271	0.25 241	0.25 322	0.20 229	0.24 353	0.12 167	0.28 327	0.18 295	0.07 122	0.07 199	0.12 546	0.09 416	0.09 359	0.16 442

iRaftStereo_RVC	0.17 196	0.16 373	0.35 194	0.21 223	0.11 129	0.20 245	0.17 267	0.34 297	0.25 241	0.20 256	0.25 299	0.19 270	0.12 167	0.21 176	0.16 232	0.07 122	0.12 428	0.10 452	0.09 416	0.09 359	0.14 406

test_xeample3	0.22 339	0.17 409	0.81 579	0.21 223	0.15 370	0.20 245	0.18 328	0.40 381	0.25 241	0.19 242	0.12 70	0.13 157	0.12 167	0.34 418	0.33 536	0.07 122	0.20 583	0.07 160	0.08 307	0.08 257	0.34 633

SCV_C0	0.19 238	0.14 293	0.40 236	0.30 594	0.20 541	0.15 63	0.16 222	0.35 306	0.26 258	0.17 212	0.16 164	0.13 157	0.09 38	0.31 382	0.14 157	0.07 122	0.22 601	0.06 53	0.06 112	0.09 359	0.25 571

castereo++	0.14 102	0.13 243	0.25 88	0.19 125	0.10 80	0.27 408	0.13 82	0.24 126	0.26 258	0.11 46	0.13 92	0.16 225	0.10 82	0.18 96	0.11 15	0.07 122	0.08 266	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.07 37

rvit_stereo_0081_aga	0.17 196	0.17 409	0.40 236	0.21 223	0.14 300	0.20 245	0.17 267	0.24 126	0.26 258	0.18 235	0.21 249	0.20 292	0.14 245	0.20 152	0.15 200	0.12 540	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.10 425	0.08 83

GCAP-BAT	0.23 373	0.09 57	1.36 679	0.31 610	0.44 688	0.16 104	0.15 166	0.30 239	0.26 258	0.14 141	0.17 184	0.15 211	0.11 121	0.23 230	0.12 45	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.24 559

Occ-G	0.18 208	0.10 95	0.38 212	0.23 355	0.15 370	0.16 104	0.18 328	0.23 104	0.26 258	0.15 169	0.20 229	0.21 308	0.11 121	0.22 206	0.19 331	0.07 122	0.17 542	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.30 611

rvit_stereo_0080	0.16 174	0.17 409	0.35 194	0.19 125	0.13 254	0.14 42	0.20 416	0.29 219	0.26 258	0.16 188	0.17 184	0.19 270	0.14 245	0.19 120	0.16 232	0.11 500	0.08 266	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.08 83

trnet	0.14 102	0.09 57	0.26 104	0.15 5	0.07 1	0.21 276	0.12 44	0.25 150	0.26 258	0.16 188	0.21 249	0.15 211	0.13 214	0.19 120	0.14 157	0.09 381	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.06 14

MyStereo07	0.18 208	0.15 329	0.44 276	0.22 292	0.16 414	0.25 380	0.22 480	0.31 262	0.26 258	0.22 287	0.13 92	0.12 133	0.13 214	0.33 403	0.14 157	0.07 122	0.13 449	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

whm_eth	0.16 174	0.17 409	0.35 194	0.19 125	0.13 254	0.14 42	0.20 416	0.29 219	0.26 258	0.16 188	0.17 184	0.19 270	0.14 245	0.19 120	0.16 232	0.11 500	0.08 266	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.08 83

MIF-Stereo (partial)	0.18 208	0.13 243	0.50 358	0.22 292	0.15 370	0.16 104	0.13 82	0.29 219	0.26 258	0.17 212	0.26 309	0.16 225	0.17 315	0.25 266	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.08 83

CASnet	0.15 143	0.13 243	0.30 144	0.22 292	0.08 12	0.15 63	0.14 116	0.28 199	0.26 258	0.23 299	0.20 229	0.15 211	0.11 121	0.18 96	0.13 107	0.07 122	0.05 6	0.11 510	0.09 416	0.08 257	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.22 339	0.09 57	1.28 670	0.31 610	0.43 685	0.16 104	0.15 166	0.30 239	0.26 258	0.14 141	0.17 184	0.15 211	0.11 121	0.23 230	0.12 45	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.24 559

RAFT-Test	0.19 238	0.11 146	0.41 247	0.26 500	0.21 558	0.26 401	0.17 267	0.37 339	0.26 258	0.24 309	0.29 342	0.32 461	0.14 245	0.22 206	0.15 200	0.07 122	0.08 266	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.07 37

iRaft-Stereo_20w	0.29 516	0.11 146	0.86 600	0.33 631	0.24 607	0.32 506	0.26 562	0.60 621	0.26 258	0.41 580	0.21 249	0.28 407	0.19 374	0.32 393	0.24 440	0.07 122	0.31 677	0.07 160	0.09 416	0.08 257	0.47 675

KYRaft	0.23 373	0.11 146	0.43 265	0.23 355	0.12 189	0.23 334	0.23 510	0.37 339	0.26 258	0.35 501	0.53 598	0.34 479	0.26 471	0.29 350	0.16 232	0.07 122	0.05 6	0.09 369	0.10 478	0.08 257	0.30 611

SST-Stereo	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.14 300	0.19 202	0.17 267	0.32 271	0.26 258	0.34 482	0.33 405	0.29 420	0.25 452	0.56 532	0.18 295	0.08 276	0.05 6	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.07 37

CREStereo	0.14 102	0.09 57	0.27 121	0.14 2	0.08 12	0.22 309	0.15 166	0.26 166	0.26 258	0.16 188	0.21 249	0.14 190	0.13 214	0.19 120	0.14 157	0.09 381	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 180	0.06 14
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DIP-Stereo	0.20 270	0.13 243	0.48 320	0.20 175	0.13 254	0.28 427	0.12 44	0.43 419	0.26 258	0.27 344	0.32 383	0.21 308	0.17 315	0.26 288	0.20 359	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.10 215
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DA	0.21 311	0.11 146	0.33 178	0.28 565	0.23 590	0.30 467	0.16 222	0.29 219	0.27 276	0.15 169	0.22 263	0.17 241	0.15 267	0.26 288	0.15 200	0.07 122	0.28 655	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.56 690

GGEV	0.21 311	0.11 146	0.33 178	0.28 565	0.23 590	0.30 467	0.16 222	0.29 219	0.27 276	0.15 169	0.22 263	0.17 241	0.15 267	0.26 288	0.15 200	0.07 122	0.28 655	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.56 690

tg	0.18 208	0.15 329	0.34 183	0.22 292	0.11 129	0.23 334	0.15 166	0.35 306	0.27 276	0.20 256	0.25 299	0.20 292	0.12 167	0.25 266	0.16 232	0.07 122	0.07 199	0.09 369	0.09 416	0.08 257	0.13 365

WCG-NET（raft）	0.16 174	0.14 293	0.32 168	0.18 72	0.09 22	0.19 202	0.16 222	0.24 126	0.27 276	0.19 242	0.19 218	0.20 292	0.12 167	0.22 206	0.13 107	0.06 45	0.17 542	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.07 37

rrr	0.22 339	0.17 409	0.79 572	0.22 292	0.15 370	0.20 245	0.18 328	0.40 381	0.27 276	0.19 242	0.12 70	0.14 190	0.12 167	0.38 448	0.31 517	0.07 122	0.16 514	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.28 602

MIM_Stereo	0.20 270	0.17 409	0.55 434	0.20 175	0.21 558	0.17 142	0.14 116	0.37 339	0.27 276	0.28 358	0.35 424	0.23 332	0.13 214	0.28 327	0.16 232	0.06 45	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.15 425

LoS	0.15 143	0.09 57	0.34 183	0.17 39	0.09 22	0.22 309	0.14 116	0.27 183	0.27 276	0.15 169	0.18 204	0.19 270	0.14 245	0.23 230	0.14 157	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.06 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AnonymousM	0.19 238	0.20 472	0.30 144	0.18 72	0.10 80	0.19 202	0.17 267	0.32 271	0.27 276	0.27 344	0.21 249	0.18 256	0.14 245	0.21 176	0.16 232	0.09 381	0.08 266	0.38 692	0.15 621	0.06 95	0.08 83

Prome-Stereo	0.22 339	0.10 95	0.43 265	0.24 411	0.13 254	0.23 334	0.23 510	0.37 339	0.27 276	0.33 461	0.58 620	0.24 353	0.28 503	0.30 367	0.16 232	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.20 507

RALCasStereoNet	0.22 339	0.22 506	0.48 320	0.23 355	0.23 590	0.22 309	0.18 328	0.32 271	0.27 276	0.22 287	0.30 358	0.22 316	0.15 267	0.29 350	0.20 359	0.08 276	0.22 601	0.07 160	0.06 112	0.10 425	0.25 571

EAI-Stereo	0.29 516	0.11 146	0.38 212	0.22 292	0.18 478	0.33 516	1.66 731	0.53 532	0.27 276	0.27 344	0.50 580	0.17 241	0.16 289	0.25 266	0.25 454	0.07 122	0.07 199	0.07 160	0.11 516	0.07 180	0.10 215

S	0.23 373	0.18 436	0.38 212	0.24 411	0.22 574	0.32 506	0.22 480	0.32 271	0.28 287	0.26 332	0.31 371	0.20 292	0.21 393	0.19 120	0.19 331	0.13 564	0.09 312	0.15 616	0.16 632	0.11 481	0.35 637

ManiGeoR	0.20 270	0.22 506	0.70 537	0.16 13	0.12 189	0.22 309	0.14 116	0.41 399	0.28 287	0.19 242	0.24 289	0.19 270	0.16 289	0.35 425	0.20 359	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.09 139

HLf10	0.20 270	0.22 506	0.70 537	0.16 13	0.12 189	0.22 309	0.14 116	0.41 399	0.28 287	0.19 242	0.24 289	0.19 270	0.16 289	0.35 425	0.20 359	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.09 139

Hybrid-DGEV-03	0.21 311	0.20 472	0.43 265	0.23 355	0.12 189	0.27 408	0.16 222	0.33 290	0.28 287	0.33 461	0.58 620	0.23 332	0.16 289	0.24 245	0.19 331	0.07 122	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.08 257	0.10 215

Select-FE	0.27 484	0.18 436	0.87 603	0.23 355	0.22 574	0.29 452	0.18 328	0.53 532	0.28 287	0.30 406	0.33 405	0.45 570	0.29 523	0.30 367	0.21 390	0.08 276	0.10 360	0.08 263	0.13 590	0.08 257	0.20 507

castereo	0.14 102	0.11 146	0.22 59	0.19 125	0.10 80	0.20 245	0.19 375	0.32 271	0.28 287	0.13 113	0.18 204	0.16 225	0.16 289	0.16 54	0.14 157	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.07 37

PAM	0.26 454	0.11 146	0.63 503	0.25 457	0.18 478	0.53 646	0.29 594	0.44 440	0.28 287	0.36 515	0.27 325	0.59 640	0.26 471	0.28 327	0.20 359	0.08 276	0.12 428	0.07 160	0.10 478	0.07 180	0.13 365

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 494	0.17 409	0.96 625	0.29 583	0.31 654	0.29 452	0.21 444	0.53 532	0.28 287	0.27 344	0.55 607	0.41 538	0.18 351	0.30 367	0.22 408	0.08 276	0.10 360	0.08 263	0.13 590	0.12 529	0.20 507

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 454	0.15 329	0.96 625	0.21 223	0.25 621	0.30 467	0.21 444	0.54 548	0.28 287	0.25 322	0.29 342	0.46 579	0.23 418	0.28 327	0.20 359	0.08 276	0.10 360	0.08 263	0.12 558	0.11 481	0.17 463

rvit_stereo_ft	0.18 208	0.19 456	0.43 265	0.25 457	0.14 300	0.17 142	0.21 444	0.30 239	0.28 287	0.17 212	0.19 218	0.20 292	0.17 315	0.22 206	0.18 295	0.11 500	0.07 199	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.08 83

11t1	0.21 311	0.12 199	0.45 282	0.20 175	0.15 370	0.27 408	0.17 267	0.37 339	0.28 287	0.27 344	0.25 299	0.24 353	0.23 418	0.28 327	0.25 454	0.09 381	0.19 568	0.07 160	0.07 213	0.09 359	0.23 545

4D-IteraStereo	0.20 270	0.21 486	0.62 498	0.21 223	0.14 300	0.19 202	0.17 267	0.29 219	0.28 287	0.24 309	0.20 229	0.20 292	0.10 82	0.22 206	0.18 295	0.07 122	0.07 199	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.33 628

GLC_STEREO	0.15 143	0.11 146	0.31 154	0.22 292	0.09 22	0.17 142	0.15 166	0.24 126	0.28 287	0.17 212	0.20 229	0.17 241	0.11 121	0.24 245	0.17 263	0.07 122	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.07 180	0.07 37

GMOStereo	0.20 270	0.17 409	0.45 282	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.27 572	0.28 199	0.28 287	0.31 423	0.32 383	0.28 407	0.17 315	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.23 614	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.07 37

error version	0.20 270	0.17 409	0.45 282	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.27 572	0.28 199	0.28 287	0.31 423	0.32 383	0.28 407	0.17 315	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.23 614	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.07 37

test-v	0.20 270	0.17 409	0.45 282	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.27 572	0.28 199	0.28 287	0.31 423	0.32 383	0.28 407	0.17 315	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.23 614	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.07 37

LCNet	0.22 339	0.12 199	0.42 257	0.26 500	0.12 189	0.23 334	0.19 375	0.36 322	0.28 287	0.28 358	0.35 424	0.26 388	0.30 530	0.35 425	0.17 263	0.07 122	0.05 6	0.09 369	0.10 478	0.13 544	0.22 535

NRIStereo	0.20 270	0.12 199	0.50 358	0.23 355	0.11 129	0.24 359	0.19 375	0.30 239	0.28 287	0.26 332	0.26 309	0.25 368	0.18 351	0.34 418	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.09 359	0.09 139

FTStereo	0.28 494	0.11 146	0.56 444	0.24 411	0.13 254	0.21 276	0.52 685	0.36 322	0.28 287	0.38 541	0.94 683	0.30 441	0.56 658	0.33 403	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.19 488

RAFT-345	0.22 339	0.11 146	0.55 434	0.22 292	0.12 189	0.20 245	0.16 222	0.27 183	0.28 287	0.27 344	0.65 646	0.20 292	0.17 315	0.55 525	0.22 408	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.07 37

test-2	0.20 270	0.17 409	0.45 282	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.27 572	0.28 199	0.28 287	0.31 423	0.32 383	0.28 407	0.17 315	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.23 614	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.07 37

XX-TBD	0.16 174	0.21 486	0.43 265	0.22 292	0.10 80	0.23 334	0.15 166	0.23 104	0.28 287	0.22 287	0.26 309	0.14 190	0.12 167	0.16 54	0.14 157	0.08 276	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 180	0.06 14

raftrobust	0.19 238	0.19 456	0.42 257	0.23 355	0.24 607	0.19 202	0.13 82	0.33 290	0.28 287	0.26 332	0.20 229	0.19 270	0.17 315	0.23 230	0.17 263	0.08 276	0.10 360	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.09 139

Foundation-i1c-attn	0.15 143	0.07 2	0.20 26	0.18 72	0.11 129	0.15 63	0.15 166	0.26 166	0.29 310	0.15 169	0.16 164	0.17 241	0.14 245	0.19 120	0.15 200	0.07 122	0.22 601	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.26 585

Foundation-i1b	0.15 143	0.08 23	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.16 104	0.16 222	0.27 183	0.29 310	0.15 169	0.15 150	0.18 256	0.12 167	0.18 96	0.14 157	0.07 122	0.23 614	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.21 520

Reg-Stereo(zero)	0.18 208	0.08 23	0.39 221	0.19 125	0.19 513	0.24 359	0.18 328	0.29 219	0.29 310	0.24 309	0.21 249	0.24 353	0.18 351	0.22 206	0.21 390	0.07 122	0.11 397	0.06 53	0.07 213	0.06 95	0.11 270

WCG-NET	0.15 143	0.12 199	0.31 154	0.18 72	0.09 22	0.18 175	0.17 267	0.23 104	0.29 310	0.18 235	0.22 263	0.15 211	0.12 167	0.19 120	0.13 107	0.06 45	0.12 428	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.06 14

DCRE	0.24 405	0.15 329	0.45 282	0.26 500	0.26 625	0.23 334	0.21 444	0.37 339	0.29 310	0.23 299	0.81 670	0.23 332	0.16 289	0.24 245	0.18 295	0.07 122	0.14 468	0.07 160	0.08 307	0.07 180	0.25 571

test-3	0.18 208	0.10 95	0.48 320	0.23 355	0.14 300	0.18 175	0.16 222	0.32 271	0.29 310	0.26 332	0.17 184	0.22 316	0.13 214	0.26 288	0.19 331	0.06 45	0.14 468	0.08 263	0.08 307	0.06 95	0.10 215

test_1	0.18 208	0.10 95	0.48 320	0.23 355	0.14 300	0.18 175	0.16 222	0.32 271	0.29 310	0.26 332	0.17 184	0.22 316	0.13 214	0.26 288	0.19 331	0.06 45	0.14 468	0.08 263	0.08 307	0.06 95	0.10 215

AAGNet	0.34 567	0.12 199	0.53 410	0.26 500	0.16 414	0.20 245	0.19 375	0.31 262	0.29 310	0.35 501	0.35 424	0.27 394	0.30 530	0.44 477	2.56 730	0.08 276	0.05 6	0.10 452	0.07 213	0.09 359	0.07 37

PSM-softLoss	0.22 339	0.11 146	0.53 410	0.25 457	0.12 189	0.20 245	0.17 267	0.39 370	0.29 310	0.29 383	0.32 383	0.24 353	0.16 289	0.53 514	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.09 416	0.08 257	0.12 328

KMStereo	0.22 339	0.11 146	0.53 410	0.25 457	0.12 189	0.20 245	0.17 267	0.39 370	0.29 310	0.29 383	0.32 383	0.24 353	0.16 289	0.53 514	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.09 416	0.08 257	0.12 328

RAFT-RH_RVC	0.26 454	0.13 243	0.57 455	0.22 292	0.12 189	0.25 380	0.14 116	0.27 183	0.29 310	0.38 541	1.14 694	0.23 332	0.18 351	0.58 539	0.24 440	0.07 122	0.06 100	0.10 452	0.07 213	0.06 95	0.08 83

test-1	0.20 270	0.12 199	0.49 337	0.23 355	0.23 590	0.22 309	0.23 510	0.36 322	0.29 310	0.21 266	0.25 299	0.24 353	0.14 245	0.18 96	0.22 408	0.07 122	0.14 468	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.14 406

GMM-Stereo	0.22 339	0.10 95	0.56 444	0.23 355	0.13 254	0.24 359	0.24 535	0.38 348	0.29 310	0.31 423	0.44 532	0.27 394	0.21 393	0.31 382	0.17 263	0.07 122	0.05 6	0.10 452	0.09 416	0.08 257	0.19 488

TANstereo	0.16 174	0.11 146	0.43 265	0.16 13	0.08 12	0.25 380	0.14 116	0.23 104	0.29 310	0.25 322	0.30 358	0.16 225	0.12 167	0.18 96	0.13 107	0.08 276	0.07 199	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.08 83

sAnonymous2	0.21 311	0.24 538	0.79 572	0.24 411	0.17 448	0.22 309	0.20 416	0.36 322	0.29 310	0.17 212	0.19 218	0.17 241	0.16 289	0.18 96	0.15 200	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.08 307	0.23 652	0.18 470

CroCo_RVC	0.21 311	0.24 538	0.79 572	0.24 411	0.17 448	0.22 309	0.20 416	0.36 322	0.29 310	0.17 212	0.19 218	0.17 241	0.16 289	0.18 96	0.15 200	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.08 307	0.23 652	0.18 470

AFF-stereo	0.20 270	0.24 538	0.49 337	0.22 292	0.11 129	0.18 175	0.18 328	0.35 306	0.29 310	0.25 322	0.36 439	0.25 368	0.17 315	0.25 266	0.17 263	0.06 45	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.11 270

Gwc-CoAtRS	0.17 196	0.10 95	0.41 247	0.20 175	0.12 189	0.20 245	0.15 166	0.34 297	0.29 310	0.23 299	0.23 278	0.27 394	0.15 267	0.21 176	0.14 157	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.07 37

TestStereo-Hl	0.20 270	0.16 373	0.50 358	0.18 72	0.11 129	0.23 334	0.17 267	0.38 348	0.30 328	0.23 299	0.27 325	0.22 316	0.19 374	0.39 453	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.08 83

Foundation-i1a	0.16 174	0.08 23	0.20 26	0.18 72	0.11 129	0.18 175	0.16 222	0.26 166	0.30 328	0.17 212	0.16 164	0.19 270	0.13 214	0.21 176	0.14 157	0.07 122	0.21 589	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.26 585

FSD					0.41 680	0.28 427	0.27 572	0.32 271	0.30 328	0.27 344	0.27 325	0.29 420	0.27 480	0.35 425	0.28 487	0.23 661	0.49 710	0.27 669	0.26 681	0.26 663

PAM_32	0.26 454	0.10 95	0.63 503	0.24 411	0.19 513	0.51 637	0.26 562	0.43 419	0.30 328	0.32 448	0.28 333	0.60 646	0.28 503	0.29 350	0.20 359	0.08 276	0.14 468	0.08 263	0.10 478	0.07 180	0.15 425

test_sample1	0.24 405	0.13 243	0.40 236	0.20 175	0.13 254	0.29 452	0.19 375	0.43 419	0.30 328	0.27 344	0.34 416	0.31 450	0.28 503	0.45 483	0.27 478	0.09 381	0.16 514	0.08 263	0.08 307	0.09 359	0.22 535

EKT-Stereo	0.39 594	0.13 243	0.53 410	0.42 677	3.94 736	0.22 309	0.17 267	0.38 348	0.30 328	0.21 266	0.20 229	0.23 332	0.15 267	0.30 367	0.18 295	0.10 455	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.09 359	0.12 328

riskmin	0.24 405	0.10 95	0.43 265	0.32 619	0.26 625	0.33 516	0.19 375	0.44 440	0.30 328	0.24 309	0.27 325	0.37 504	0.25 452	0.30 367	0.22 408	0.09 381	0.18 554	0.09 369	0.13 590	0.10 425	0.27 593

RAFT_CTSACE	0.23 373	0.21 486	0.57 455	0.26 500	0.15 370	0.22 309	0.23 510	0.34 297	0.30 328	0.34 482	0.51 583	0.31 450	0.17 315	0.33 403	0.15 200	0.06 45	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.07 37

TRStereo	0.22 339	0.21 486	0.62 498	0.40 667	0.19 513	0.22 309	0.16 222	0.58 600	0.30 328	0.21 266	0.21 249	0.22 316	0.13 214	0.27 303	0.14 157	0.09 381	0.09 312	0.09 369	0.11 516	0.06 95	0.19 488

PSM-AAD	0.26 454	0.11 146	0.43 265	0.24 411	0.12 189	0.27 408	0.37 643	0.36 322	0.30 328	0.36 515	0.39 477	0.28 407	0.77 685	0.30 367	0.16 232	0.07 122	0.06 100	0.12 546	0.11 516	0.09 359	0.21 520

ASMatch	0.23 373	0.11 146	0.55 434	0.25 457	0.14 300	0.19 202	0.16 222	0.32 271	0.30 328	0.28 358	0.68 652	0.28 407	0.26 471	0.50 497	0.22 408	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.11 270

RALAANet	0.21 311	0.24 538	0.53 410	0.23 355	0.14 300	0.22 309	0.13 82	0.38 348	0.30 328	0.29 383	0.26 309	0.25 368	0.15 267	0.28 327	0.20 359	0.08 276	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.10 425	0.07 37

monster_256*512	0.18 208	0.15 329	0.25 88	0.23 355	0.13 254	0.22 309	0.21 444	0.42 406	0.31 340	0.19 242	0.22 263	0.24 353	0.17 315	0.19 120	0.17 263	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.09 139

SME	0.24 405	0.30 590	0.50 358	0.23 355	0.11 129	0.37 562	0.17 267	0.39 370	0.31 340	0.26 332	0.29 342	0.19 270	0.22 403	0.55 525	0.27 478	0.10 455	0.08 266	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.10 215

TestStereo_HLe17	0.21 311	0.24 538	0.77 566	0.17 39	0.11 129	0.22 309	0.17 267	0.42 406	0.31 340	0.20 256	0.25 299	0.18 256	0.15 267	0.39 453	0.18 295	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.08 83

TestStereo_HL2	0.20 270	0.19 456	0.54 424	0.17 39	0.11 129	0.21 276	0.15 166	0.35 306	0.31 340	0.23 299	0.31 371	0.19 270	0.17 315	0.40 458	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.09 139

DDVS	0.26 454	0.16 373	0.45 282	0.25 457	0.17 448	0.34 531	0.21 444	0.43 419	0.31 340	0.34 482	0.41 499	0.47 589	0.21 393	0.52 511	0.29 501	0.11 500	0.09 312	0.11 510	0.09 416	0.13 544	0.16 442

H2IRNET	0.19 238	0.18 436	0.50 358	0.22 292	0.12 189	0.20 245	0.16 222	0.28 199	0.31 340	0.17 212	0.32 383	0.25 368	0.20 380	0.24 245	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.10 478	0.10 425	0.08 83

DisPM	0.20 270	0.11 146	0.52 399	0.24 411	0.13 254	0.18 175	0.19 375	0.30 239	0.31 340	0.33 461	0.34 416	0.23 332	0.16 289	0.34 418	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.12 328

STrans-v2	0.25 431	0.14 293	0.56 444	0.21 223	0.12 189	0.23 334	0.20 416	0.50 501	0.31 340	0.31 423	0.42 508	0.35 492	0.35 579	0.62 571	0.24 440	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.08 83

RAFT_R40	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.13 254	0.18 175	0.18 328	0.32 271	0.31 340	0.33 461	0.33 405	0.30 441	0.23 418	0.55 525	0.19 331	0.08 276	0.05 6	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.07 37

Pruner-Stereo	0.20 270	0.12 199	0.49 337	0.29 583	0.12 189	0.19 202	0.17 267	0.32 271	0.31 340	0.33 461	0.32 383	0.25 368	0.15 267	0.25 266	0.22 408	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.10 215

RAFT	0.24 405	0.24 538	0.46 297	0.27 537	0.15 370	0.26 401	0.26 562	0.37 339	0.31 340	0.34 482	0.34 416	0.41 538	0.22 403	0.30 367	0.18 295	0.08 276	0.15 499	0.11 510	0.10 478	0.11 481	0.13 365

CREStereo++_RVC	0.16 174	0.09 57	0.42 257	0.17 39	0.11 129	0.18 175	0.13 82	0.23 104	0.31 340	0.21 266	0.31 371	0.13 157	0.11 121	0.17 75	0.16 232	0.07 122	0.04 1	0.06 53	0.15 621	0.06 95	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.22 339	0.24 538	0.48 320	0.25 457	0.11 129	0.22 309	0.22 480	0.32 271	0.31 340	0.24 309	0.34 416	0.23 332	0.19 374	0.62 571	0.19 331	0.08 276	0.07 199	0.10 452	0.07 213	0.11 481	0.07 37

CFNet-RSSM	0.18 208	0.10 95	0.45 282	0.20 175	0.12 189	0.20 245	0.16 222	0.40 381	0.31 340	0.23 299	0.21 249	0.26 388	0.15 267	0.21 176	0.14 157	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.06 14

HLf8	0.21 311	0.23 525	0.69 530	0.15 5	0.12 189	0.24 359	0.14 116	0.42 406	0.32 354	0.20 256	0.26 309	0.18 256	0.15 267	0.35 425	0.18 295	0.10 455	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.10 215

GGDA	0.19 238	0.20 472	0.53 410	0.18 72	0.10 80	0.21 276	0.16 222	0.35 306	0.32 354	0.22 287	0.29 342	0.19 270	0.16 289	0.38 448	0.18 295	0.08 276	0.05 6	0.06 53	0.06 112	0.08 257	0.09 139

Foundation-i1	0.16 174	0.08 23	0.21 43	0.21 223	0.13 254	0.17 142	0.15 166	0.33 290	0.32 354	0.16 188	0.17 184	0.22 316	0.13 214	0.19 120	0.16 232	0.07 122	0.23 614	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.16 442

xyz-stereo-finetune	0.17 196	0.17 409	0.29 134	0.17 39	0.08 12	0.24 359	0.21 444	0.30 239	0.32 354	0.19 242	0.22 263	0.19 270	0.15 267	0.30 367	0.22 408	0.06 45	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.06 95	0.07 37

MM-Stereo_test1	0.20 270	0.13 243	0.45 282	0.24 411	0.12 189	0.20 245	0.21 444	0.36 322	0.32 354	0.23 299	0.22 263	0.15 211	0.14 245	0.28 327	0.16 232	0.07 122	0.24 630	0.08 263	0.07 213	0.09 359	0.21 520

MyStereo8	0.25 431	0.20 472	0.69 530	0.24 411	0.17 448	0.31 489	0.16 222	0.50 501	0.32 354	0.29 383	0.38 459	0.25 368	0.19 374	0.33 403	0.29 501	0.08 276	0.20 583	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.16 442

ACVNet-DCA	0.21 311	0.16 373	0.50 358	0.27 537	0.13 254	0.31 489	0.19 375	0.43 419	0.32 354	0.21 266	0.20 229	0.13 157	0.17 315	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 655	0.08 263	0.06 112	0.09 359	0.23 545

1test111	0.22 339	0.16 373	0.50 358	0.27 537	0.13 254	0.31 489	0.19 375	0.43 419	0.32 354	0.21 266	0.20 229	0.13 157	0.17 315	0.36 435	0.28 487	0.08 276	0.28 655	0.08 263	0.06 112	0.09 359	0.23 545

mmm	0.25 431	0.15 329	0.44 276	0.23 355	0.20 541	0.28 427	0.21 444	0.43 419	0.32 354	0.31 423	0.40 487	0.30 441	0.24 439	0.31 382	0.28 487	0.09 381	0.21 589	0.11 510	0.12 558	0.10 425	0.26 585

StereoVision	0.23 373	0.23 525	0.55 434	0.27 537	0.17 448	0.23 334	0.22 480	0.40 381	0.32 354	0.21 266	0.51 583	0.22 316	0.16 289	0.29 350	0.19 331	0.11 500	0.12 428	0.13 573	0.13 590	0.10 425	0.08 83

Any-RAFT	0.18 208	0.09 57	0.33 178	0.19 125	0.10 80	0.29 452	0.16 222	0.44 440	0.32 354	0.25 322	0.27 325	0.29 420	0.16 289	0.23 230	0.13 107	0.08 276	0.07 199	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.07 37

CASS	0.22 339	0.16 373	0.40 236	0.26 500	0.12 189	0.29 452	0.19 375	0.40 381	0.32 354	0.34 482	0.35 424	0.25 368	0.25 452	0.26 288	0.21 390	0.13 564	0.08 266	0.11 510	0.09 416	0.11 481	0.12 328
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.24 405	0.16 373	0.46 297	0.20 175	0.15 370	0.23 334	0.20 416	0.43 419	0.32 354	0.26 332	0.31 371	0.28 407	0.25 452	0.36 435	0.28 487	0.08 276	0.22 601	0.10 452	0.11 516	0.09 359	0.23 545

CRFU-Net	0.29 516	0.14 293	0.48 320	0.26 500	0.15 370	0.46 615	0.22 480	0.52 521	0.32 354	0.44 603	0.42 508	0.48 593	0.47 635	0.44 477	0.31 517	0.12 540	0.10 360	0.09 369	0.08 307	0.10 425	0.11 270

IPLG	0.23 373	0.19 456	0.65 513	0.21 223	0.12 189	0.28 427	0.17 267	0.45 449	0.32 354	0.33 461	0.32 383	0.16 225	0.17 315	0.50 497	0.23 428	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.08 83

ACRE	0.23 373	0.27 572	0.83 589	0.24 411	0.15 370	0.24 359	0.20 416	0.38 348	0.32 354	0.32 448	0.33 405	0.23 332	0.15 267	0.26 288	0.22 408	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

HHNet	0.23 373	0.12 199	0.66 518	0.19 125	0.18 478	0.20 245	0.20 416	0.36 322	0.32 354	0.33 461	0.59 625	0.19 270	0.21 393	0.24 245	0.31 517	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.08 257	0.12 328

rafts_anoy	0.21 311	0.22 506	0.49 337	0.25 457	0.24 607	0.19 202	0.17 267	0.34 297	0.32 354	0.24 309	0.25 299	0.20 292	0.16 289	0.25 266	0.21 390	0.08 276	0.19 568	0.11 510	0.12 558	0.09 359	0.09 139

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 270	0.23 525	0.49 337	0.21 223	0.16 414	0.19 202	0.17 267	0.35 306	0.32 354	0.26 332	0.33 405	0.20 292	0.17 315	0.21 176	0.17 263	0.06 45	0.10 360	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.11 270

noway7	0.30 530	0.63 689	1.95 707	0.24 411	0.12 189	0.23 334	0.19 375	0.47 470	0.33 373	0.21 266	0.23 278	0.24 353	0.20 380	0.23 230	0.29 501	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.10 425	0.10 215

RT-Monster	0.16 174	0.09 57	0.25 88	0.18 72	0.14 300	0.20 245	0.12 44	0.31 262	0.33 373	0.25 322	0.22 263	0.17 241	0.13 214	0.19 120	0.15 200	0.07 122	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.10 215

GCST	0.50 644	0.67 694	0.82 583	1.04 718	0.55 698	0.38 569	0.11 27	0.42 406	0.33 373	0.42 586	0.35 424	0.29 420	0.18 351	0.50 497	0.23 428	0.70 711	0.42 698	0.79 715	0.62 719	0.63 700	0.47 675

RAFT-Stereo-weight	0.17 196	0.10 95	0.31 154	0.20 175	0.12 189	0.20 245	0.16 222	0.38 348	0.33 373	0.25 322	0.20 229	0.19 270	0.10 82	0.19 120	0.16 232	0.07 122	0.13 449	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.09 139

test_sample2	0.23 373	0.12 199	0.39 221	0.20 175	0.11 129	0.28 427	0.22 480	0.45 449	0.33 373	0.27 344	0.34 416	0.30 441	0.25 452	0.46 485	0.23 428	0.09 381	0.15 499	0.09 369	0.08 307	0.10 425	0.19 488

CIPLG	0.23 373	0.28 580	0.75 556	0.24 411	0.16 414	0.25 380	0.20 416	0.38 348	0.33 373	0.32 448	0.34 416	0.23 332	0.15 267	0.27 303	0.22 408	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

IPLGR_C	0.23 373	0.29 584	0.81 579	0.24 411	0.16 414	0.24 359	0.20 416	0.38 348	0.33 373	0.32 448	0.33 405	0.23 332	0.15 267	0.26 288	0.22 408	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

AACVNet	0.28 494	0.22 506	0.55 434	0.23 355	0.14 300	0.30 467	0.19 375	0.43 419	0.33 373	0.39 559	0.42 508	0.44 564	0.29 523	0.73 613	0.28 487	0.11 500	0.09 312	0.11 510	0.09 416	0.13 544	0.12 328

test_3	0.20 270	0.12 199	0.49 337	0.26 500	0.14 300	0.22 309	0.25 550	0.34 297	0.33 373	0.25 322	0.18 204	0.23 332	0.13 214	0.25 266	0.20 359	0.06 45	0.14 468	0.09 369	0.10 478	0.07 180	0.10 215

IIG-Stereo	0.24 405	0.16 373	0.47 305	0.29 583	0.12 189	0.23 334	0.14 116	0.40 381	0.33 373	0.35 501	0.37 450	0.33 471	0.22 403	0.70 603	0.26 466	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.08 257	0.07 37

GrayStereo	0.26 454	0.10 95	0.45 282	0.27 537	0.14 300	0.23 334	0.46 673	0.36 322	0.33 373	0.40 568	0.47 566	0.30 441	0.78 686	0.29 350	0.17 263	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.09 416	0.07 180	0.15 425

HITNet	0.22 339	0.23 525	0.60 487	0.20 175	0.09 22	0.27 408	0.15 166	0.45 449	0.33 373	0.29 383	0.33 405	0.27 394	0.22 403	0.29 350	0.27 478	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.11 270
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
DeepPruner_ROB	0.28 494	0.25 554	0.64 508	0.22 292	0.16 414	0.30 467	0.21 444	0.54 548	0.33 373	0.36 515	0.38 459	0.38 510	0.26 471	0.45 483	0.28 487	0.15 605	0.11 397	0.11 510	0.11 516	0.14 567	0.14 406

Lsterematch	0.20 270	0.15 329	0.44 276	0.20 175	0.10 80	0.22 309	0.17 267	0.27 183	0.34 386	0.28 358	0.37 450	0.24 353	0.22 403	0.25 266	0.23 428	0.08 276	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.08 83

G2L-ROB	0.25 431	0.21 486	0.56 444	0.19 125	0.12 189	0.28 427	0.21 444	0.48 482	0.34 386	0.35 501	0.31 371	0.41 538	0.23 418	0.51 503	0.31 517	0.09 381	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.12 328

rvit_stereo_0081	0.16 174	0.13 243	0.30 144	0.21 223	0.12 189	0.17 142	0.17 267	0.24 126	0.34 386	0.17 212	0.19 218	0.18 256	0.15 267	0.20 152	0.17 263	0.11 500	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.09 359	0.07 37

ACV-stereo	0.30 530	0.20 472	0.82 583	0.23 355	0.16 414	0.48 628	0.20 416	0.38 348	0.34 386	0.29 383	0.33 405	0.66 667	0.43 621	0.55 525	0.31 517	0.10 455	0.09 312	0.09 369	0.09 416	0.11 481	0.12 328

rvit_stereo_0082	0.16 174	0.13 243	0.30 144	0.21 223	0.12 189	0.17 142	0.17 267	0.24 126	0.34 386	0.17 212	0.19 218	0.18 256	0.15 267	0.20 152	0.17 263	0.11 500	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.09 359	0.07 37

AE-Stereo	0.21 311	0.12 199	0.50 358	0.25 457	0.15 370	0.24 359	0.18 328	0.40 381	0.34 386	0.19 242	0.26 309	0.21 308	0.13 214	0.22 206	0.16 232	0.07 122	0.26 645	0.09 369	0.10 478	0.07 180	0.31 615

Selective-RAFT	0.19 238	0.14 293	0.37 207	0.24 411	0.11 129	0.30 467	0.15 166	0.35 306	0.34 386	0.17 212	0.17 184	0.22 316	0.18 351	0.29 350	0.18 295	0.07 122	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.08 257	0.08 83

TransformOpticalFlow	0.24 405	0.14 293	0.57 455	0.24 411	0.11 129	0.21 276	0.19 375	0.43 419	0.34 386	0.30 406	0.43 522	0.36 498	0.31 547	0.61 560	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.08 83

s12784h	0.18 208	0.09 57	0.38 212	0.18 72	0.07 1	0.33 516	0.19 375	0.39 370	0.34 386	0.24 309	0.25 299	0.18 256	0.18 351	0.25 266	0.17 263	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.05 1

ARAFT	0.26 454	0.30 590	0.87 603	0.22 292	0.12 189	0.30 467	0.24 535	0.46 458	0.34 386	0.33 461	0.28 333	0.29 420	0.20 380	0.49 493	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.12 546	0.11 516	0.09 359	0.09 139

GANet-RSSM	0.26 454	0.19 456	0.54 424	0.21 223	0.14 300	0.27 408	0.22 480	0.47 470	0.34 386	0.30 406	0.40 487	0.41 538	0.30 530	0.59 547	0.25 454	0.11 500	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.10 215

BEATNet_4x	0.25 431	0.25 554	0.66 518	0.23 355	0.10 80	0.29 452	0.14 116	0.49 493	0.34 386	0.31 423	0.35 424	0.32 461	0.26 471	0.34 418	0.33 536	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.11 481	0.13 365

xyz-stereo	1.43 713	0.11 146	17.43 756	0.18 72	0.08 12	4.86 731	0.18 328	0.31 262	0.35 398	0.37 532	2.75 736	0.41 538	0.31 547	0.58 539	0.33 536	0.07 122	0.05 6	0.09 369	0.06 112	0.06 95	0.06 14

FACV-RUCA	0.22 339	0.15 329	0.38 212	0.24 411	0.23 590	0.26 401	0.19 375	0.41 399	0.35 398	0.26 332	0.32 383	0.22 316	0.25 452	0.24 245	0.19 331	0.10 455	0.07 199	0.15 616	0.08 307	0.16 587	0.14 406

DCVSM-stereo	0.25 431	0.14 293	0.53 410	0.21 223	0.14 300	0.27 408	0.14 116	0.35 306	0.35 398	0.42 586	0.33 405	0.46 579	0.30 530	0.31 382	0.27 478	0.11 500	0.10 360	0.12 546	0.10 478	0.12 529	0.15 425

x	0.23 373	0.15 329	0.45 282	0.20 175	0.15 370	0.27 408	0.17 267	0.43 419	0.35 398	0.26 332	0.31 371	0.29 420	0.25 452	0.29 350	0.30 506	0.09 381	0.22 601	0.08 263	0.09 416	0.09 359	0.24 559

iRaft-Stereo_5w	0.25 431	0.24 538	0.50 358	0.23 355	0.18 478	0.19 202	0.19 375	0.39 370	0.35 398	0.28 358	0.36 439	0.34 479	0.23 418	0.66 591	0.28 487	0.07 122	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.09 359	0.14 406

OMP-Stereo	0.24 405	0.16 373	0.48 320	0.30 594	0.13 254	0.21 276	0.16 222	0.38 348	0.35 398	0.34 482	0.30 358	0.33 471	0.20 380	0.70 603	0.24 440	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.08 257	0.07 37

NF-Stereo	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.12 189	0.21 276	0.18 328	0.40 381	0.35 398	0.28 358	0.30 358	0.22 316	0.17 315	0.52 511	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.13 365

OCTAStereo	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.12 189	0.21 276	0.18 328	0.40 381	0.35 398	0.28 358	0.30 358	0.22 316	0.17 315	0.51 503	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.13 365

PFNet	0.24 405	0.11 146	0.63 503	0.25 457	0.14 300	0.22 309	0.19 375	0.40 381	0.35 398	0.36 515	0.32 383	0.27 394	0.20 380	0.63 574	0.23 428	0.09 381	0.05 6	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.08 83

RE-Stereo	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.12 189	0.21 276	0.18 328	0.40 381	0.35 398	0.28 358	0.30 358	0.22 316	0.17 315	0.51 503	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.13 365

TVStereo	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.12 189	0.21 276	0.18 328	0.40 381	0.35 398	0.28 358	0.30 358	0.22 316	0.17 315	0.51 503	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.13 365

ICVP	0.24 405	0.13 243	0.45 282	0.26 500	0.14 300	0.30 467	0.25 550	0.47 470	0.35 398	0.29 383	0.43 522	0.35 492	0.25 452	0.28 327	0.25 454	0.12 540	0.09 312	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	0.21 311	0.21 486	0.46 297	0.22 292	0.35 665	0.21 276	0.16 222	0.39 370	0.35 398	0.22 287	0.28 333	0.20 292	0.15 267	0.25 266	0.20 359	0.08 276	0.16 514	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.12 328

GES	0.23 373	0.14 293	0.54 424	0.21 223	0.14 300	0.28 427	0.19 375	0.51 513	0.35 398	0.31 423	0.36 439	0.25 368	0.24 439	0.30 367	0.23 428	0.11 500	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.12 328

ac_64	0.28 494	0.16 373	0.62 498	0.25 457	0.17 448	0.36 554	0.22 480	0.48 482	0.35 398	0.36 515	0.37 450	0.51 608	0.30 530	0.62 571	0.34 544	0.11 500	0.09 312	0.10 452	0.10 478	0.09 359	0.09 139

DN-CSS_ROB	0.24 405	0.33 608	0.69 530	0.25 457	0.14 300	0.26 401	0.13 82	0.42 406	0.35 398	0.30 406	0.42 508	0.22 316	0.20 380	0.34 418	0.22 408	0.07 122	0.06 100	0.11 510	0.11 516	0.11 481	0.09 139

zzzzzzz1	0.31 542	0.63 689	1.85 705	0.24 411	0.16 414	0.23 334	0.22 480	0.42 406	0.36 414	0.22 287	0.25 299	0.26 388	0.21 393	0.35 425	0.30 506	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.11 481	0.10 215

rvit_stereo_0083	0.17 196	0.13 243	0.29 134	0.21 223	0.13 254	0.17 142	0.17 267	0.23 104	0.36 414	0.16 188	0.22 263	0.19 270	0.17 315	0.21 176	0.17 263	0.11 500	0.10 360	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.08 83

rvit_stereo_0075_2	0.25 431	0.18 436	0.65 513	0.27 537	0.22 574	0.22 309	0.15 166	0.41 399	0.36 414	0.27 344	0.37 450	0.29 420	0.21 393	0.29 350	0.20 359	0.17 630	0.12 428	0.19 650	0.12 558	0.14 567	0.14 406

GMStereo_Zeroshot	0.25 431	0.22 506	0.51 379	0.27 537	0.14 300	0.28 427	0.15 166	0.40 381	0.36 414	0.37 532	0.43 522	0.40 529	0.17 315	0.35 425	0.21 390	0.12 540	0.07 199	0.13 573	0.07 213	0.17 602	0.10 215

anonymousa	0.26 454	0.13 243	0.56 444	0.29 583	0.30 647	0.31 489	0.20 416	0.38 348	0.36 414	0.33 461	0.51 583	0.41 538	0.27 480	0.25 266	0.24 440	0.08 276	0.18 554	0.09 369	0.18 649	0.08 257	0.17 463

RCA-Stereo	0.17 196	0.10 95	0.33 178	0.20 175	0.11 129	0.19 202	0.17 267	0.39 370	0.36 414	0.21 266	0.25 299	0.17 241	0.17 315	0.18 96	0.15 200	0.07 122	0.14 468	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.08 83

BUS	0.24 405	0.13 243	0.36 201	0.25 457	0.14 300	0.44 604	0.17 267	0.59 610	0.36 414	0.34 482	0.35 424	0.31 450	0.22 403	0.27 303	0.22 408	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.10 478	0.09 359	0.10 215

BSDual-CNN	0.24 405	0.13 243	0.36 201	0.25 457	0.14 300	0.35 547	0.22 480	0.59 610	0.36 414	0.34 482	0.35 424	0.38 510	0.25 452	0.27 303	0.28 487	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.10 478	0.09 359	0.10 215

psmg	0.24 405	0.13 243	0.36 201	0.21 223	0.14 300	0.35 547	0.23 510	0.54 548	0.36 414	0.36 515	0.38 459	0.38 510	0.25 452	0.27 303	0.28 487	0.10 455	0.08 266	0.10 452	0.10 478	0.09 359	0.09 139

GANet-ADL	0.22 339	0.14 293	0.51 379	0.23 355	0.14 300	0.29 452	0.19 375	0.48 482	0.36 414	0.26 332	0.33 405	0.32 461	0.20 380	0.26 288	0.22 408	0.11 500	0.07 199	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.11 270

PFNet+	0.21 311	0.11 146	0.54 424	0.22 292	0.12 189	0.17 142	0.18 328	0.31 262	0.36 414	0.33 461	0.32 383	0.24 353	0.16 289	0.33 403	0.18 295	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.10 478	0.08 257	0.12 328

THIR-Stereo	0.30 530	0.15 329	0.46 297	0.19 125	0.11 129	0.28 427	0.70 699	0.33 290	0.36 414	0.37 532	0.64 644	0.33 471	0.49 644	0.58 539	0.44 589	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.09 416	0.07 180	0.08 83

LMCR-Stereo	0.28 494	0.22 506	0.56 444	0.29 583	0.14 300	0.37 562	0.23 510	0.57 586	0.36 414	0.40 568	0.40 487	0.29 420	0.30 530	0.41 463	0.38 563	0.11 500	0.07 199	0.09 369	0.07 213	0.13 544	0.10 215

Anonymous3	0.24 405	0.19 456	0.76 560	0.27 537	0.18 478	0.41 586	0.24 535	0.45 449	0.36 414	0.23 299	0.27 325	0.20 292	0.18 351	0.28 327	0.19 331	0.12 540	0.11 397	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.13 365

DMCA-RVC	0.30 530	0.27 572	0.93 620	0.28 565	0.17 448	0.30 467	0.21 444	0.43 419	0.36 414	0.40 568	0.38 459	0.39 524	0.36 584	0.44 477	0.34 544	0.13 564	0.10 360	0.16 625	0.12 558	0.13 544	0.11 270

UCFNet_RVC	0.25 431	0.21 486	0.49 337	0.19 125	0.15 370	0.34 531	0.18 328	0.47 470	0.36 414	0.30 406	0.35 424	0.40 529	0.26 471	0.35 425	0.24 440	0.13 564	0.08 266	0.13 573	0.14 610	0.13 544	0.13 365

IGEV_i1	0.26 454	0.12 199	0.57 455	0.25 457	0.24 607	0.32 506	0.20 416	0.45 449	0.37 430	0.35 501	0.30 358	0.35 492	0.20 380	0.39 453	0.23 428	0.08 276	0.26 645	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.37 649

G2L-Stereo	0.27 484	0.23 525	0.61 494	0.22 292	0.14 300	0.25 380	0.19 375	0.48 482	0.37 430	0.33 461	0.38 459	0.40 529	0.23 418	0.61 560	0.33 536	0.11 500	0.09 312	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.11 270

AIO-test1	0.21 311	0.22 506	0.56 444	0.31 610	0.24 607	0.21 276	0.16 222	0.42 406	0.37 430	0.17 212	0.26 309	0.18 256	0.12 167	0.29 350	0.15 200	0.08 276	0.07 199	0.10 452	0.11 516	0.07 180	0.10 215

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 208	0.15 329	0.27 121	0.20 175	0.13 254	0.24 359	0.17 267	0.31 262	0.37 430	0.43 597	0.17 184	0.13 157	0.12 167	0.20 152	0.16 232	0.08 276	0.07 199	0.09 369	0.07 213	0.09 359	0.08 83

anonymousdsp2	0.23 373	0.11 146	0.42 257	0.26 500	0.24 607	0.25 380	0.17 267	0.43 419	0.37 430	0.30 406	0.23 278	0.24 353	0.15 267	0.32 393	0.17 263	0.07 122	0.28 655	0.07 160	0.05 36	0.08 257	0.44 669

CBFPSM	0.28 494	0.23 525	0.76 560	0.21 223	0.14 300	0.38 569	0.26 562	0.42 406	0.37 430	0.34 482	0.36 439	0.55 626	0.38 594	0.33 403	0.40 569	0.08 276	0.08 266	0.07 160	0.08 307	0.09 359	0.12 328

PSMNet-ADL	0.26 454	0.16 373	0.39 221	0.27 537	0.14 300	0.32 506	0.22 480	0.45 449	0.37 430	0.28 358	0.34 416	0.41 538	0.28 503	0.61 560	0.32 527	0.11 500	0.10 360	0.09 369	0.11 516	0.10 425	0.13 365

HCRNet	0.25 431	0.27 572	0.42 257	0.34 636	0.17 448	0.27 408	0.18 328	0.45 449	0.37 430	0.31 423	0.35 424	0.32 461	0.23 418	0.44 477	0.21 390	0.13 564	0.08 266	0.13 573	0.11 516	0.11 481	0.09 139

FENet	0.22 339	0.13 243	0.48 320	0.22 292	0.12 189	0.27 408	0.18 328	0.43 419	0.37 430	0.31 423	0.32 383	0.29 420	0.23 418	0.27 303	0.24 440	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

CFNet-ft	0.26 454	0.21 486	0.51 379	0.19 125	0.16 414	0.31 489	0.21 444	0.40 381	0.37 430	0.29 383	0.40 487	0.46 579	0.27 480	0.49 493	0.28 487	0.12 540	0.07 199	0.12 546	0.11 516	0.12 529	0.11 270

CFNet_RVC	0.26 454	0.21 486	0.51 379	0.19 125	0.16 414	0.31 489	0.21 444	0.40 381	0.37 430	0.29 383	0.40 487	0.46 579	0.27 480	0.49 493	0.28 487	0.12 540	0.07 199	0.12 546	0.11 516	0.12 529	0.11 270

test_sample8	0.52 651	0.21 486	0.69 530	0.18 72	0.17 448	0.36 554	0.21 444	0.57 586	0.38 441	0.63 665	0.39 477	1.16 698	0.68 680	0.70 603	1.01 679	0.24 665	1.93 741	0.28 676	0.24 672	0.18 618	0.21 520

test_sample5	0.26 454	0.14 293	0.51 379	0.21 223	0.12 189	0.31 489	0.21 444	0.53 532	0.38 441	0.33 461	0.43 522	0.29 420	0.25 452	0.56 532	0.24 440	0.10 455	0.14 468	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.16 442

test_sample4	0.26 454	0.14 293	0.53 410	0.21 223	0.12 189	0.32 506	0.21 444	0.53 532	0.38 441	0.33 461	0.38 459	0.28 407	0.25 452	0.54 520	0.25 454	0.10 455	0.14 468	0.10 452	0.09 416	0.11 481	0.16 442

test_sample3	0.25 431	0.14 293	0.52 399	0.20 175	0.12 189	0.33 516	0.20 416	0.53 532	0.38 441	0.32 448	0.35 424	0.29 420	0.24 439	0.54 520	0.25 454	0.10 455	0.14 468	0.09 369	0.09 416	0.11 481	0.15 425

DualNet	0.26 454	0.14 293	0.51 379	0.21 223	0.12 189	0.31 489	0.21 444	0.53 532	0.38 441	0.34 482	0.44 532	0.29 420	0.25 452	0.56 532	0.24 440	0.10 455	0.14 468	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.16 442

iinet-f	0.31 542	0.23 525	1.16 656	0.20 175	0.16 414	0.44 604	0.23 510	0.47 470	0.38 441	0.36 515	0.44 532	0.41 538	0.35 579	0.36 435	0.43 582	0.10 455	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.13 544	0.12 328

TestStereo1	0.23 373	0.22 506	0.50 358	0.27 537	0.14 300	0.26 401	0.27 572	0.43 419	0.38 441	0.29 383	0.39 477	0.23 332	0.21 393	0.33 403	0.18 295	0.08 276	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.10 215

IER	0.24 405	0.15 329	0.50 358	0.21 223	0.15 370	0.31 489	0.20 416	0.44 440	0.38 441	0.34 482	0.41 499	0.32 461	0.34 571	0.31 382	0.23 428	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.08 307	0.09 359	0.09 139

RAFT+CT+SA	0.23 373	0.24 538	0.48 320	0.25 457	0.18 478	0.23 334	0.29 594	0.42 406	0.38 441	0.24 309	0.39 477	0.20 292	0.17 315	0.34 418	0.17 263	0.07 122	0.07 199	0.09 369	0.12 558	0.09 359	0.13 365

SA-5K	0.23 373	0.22 506	0.50 358	0.27 537	0.14 300	0.26 401	0.27 572	0.43 419	0.38 441	0.29 383	0.39 477	0.23 332	0.21 393	0.33 403	0.18 295	0.08 276	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.10 215

IPLGR	0.22 339	0.14 293	0.75 556	0.21 223	0.11 129	0.25 380	0.18 328	0.44 440	0.38 441	0.29 383	0.28 333	0.21 308	0.19 374	0.37 445	0.19 331	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.07 37

CrosDoStereo	0.32 550	0.11 146	0.53 410	0.19 125	0.12 189	0.22 309	1.07 719	0.36 322	0.38 441	0.38 541	0.60 629	0.28 407	0.45 626	0.61 560	0.56 626	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.09 416	0.08 257	0.09 139

DeepStereo_LL	0.32 550	0.11 146	0.53 410	0.19 125	0.12 189	0.22 309	1.07 719	0.36 322	0.38 441	0.38 541	0.60 629	0.28 407	0.45 626	0.61 560	0.56 626	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.09 416	0.08 257	0.09 139

DEmStereo	0.26 454	0.10 95	0.52 399	0.19 125	0.13 254	0.31 489	0.25 550	0.29 219	0.38 441	0.36 515	0.57 617	0.24 353	0.48 639	0.53 514	0.44 589	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.08 83

PSMNet-RSSM	0.26 454	0.21 486	0.50 358	0.21 223	0.14 300	0.25 380	0.21 444	0.50 501	0.38 441	0.31 423	0.45 547	0.40 529	0.27 480	0.53 514	0.24 440	0.12 540	0.08 266	0.11 510	0.13 590	0.10 425	0.10 215

MLCV	0.25 431	0.23 525	0.59 480	0.22 292	0.09 22	0.30 467	0.18 328	0.40 381	0.38 441	0.38 541	0.44 532	0.31 450	0.22 403	0.44 477	0.32 527	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.08 83

rvit_0105_6	0.20 270	0.16 373	0.41 247	0.23 355	0.14 300	0.18 175	0.20 416	0.31 262	0.39 457	0.18 235	0.22 263	0.23 332	0.18 351	0.26 288	0.18 295	0.16 616	0.13 449	0.13 573	0.11 516	0.11 481	0.09 139

test_sample6	0.27 484	0.15 329	0.50 358	0.22 292	0.12 189	0.30 467	0.22 480	0.54 548	0.39 457	0.34 482	0.44 532	0.29 420	0.25 452	0.58 539	0.26 466	0.11 500	0.14 468	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.16 442

Anonymous_2	0.44 623	0.23 525	0.57 455	0.34 636	0.34 662	0.53 646	0.28 588	0.49 493	0.39 457	0.36 515	0.34 416	0.48 593	0.38 594	0.43 473	0.33 536	0.26 675	0.41 697	0.44 697	1.45 735	0.33 683	0.37 649

test_5	0.25 431	0.25 554	0.57 455	0.27 537	0.18 478	0.25 380	0.29 594	0.42 406	0.39 457	0.29 383	0.40 487	0.27 394	0.23 418	0.35 425	0.19 331	0.07 122	0.07 199	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.14 406

MIPNet	0.22 339	0.19 456	0.64 508	0.22 292	0.12 189	0.28 427	0.20 416	0.48 482	0.39 457	0.31 423	0.24 289	0.19 270	0.24 439	0.28 327	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.08 83

IRAFT_RVC	0.23 373	0.15 329	0.54 424	0.26 500	0.12 189	0.19 202	0.23 510	0.41 399	0.39 457	0.31 423	0.30 358	0.29 420	0.24 439	0.55 525	0.23 428	0.08 276	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.08 83

CCAANet	0.26 454	0.18 436	0.56 444	0.22 292	0.15 370	0.29 452	0.17 267	0.52 521	0.39 457	0.27 344	0.49 576	0.32 461	0.25 452	0.63 574	0.33 536	0.08 276	0.06 100	0.10 452	0.10 478	0.08 257	0.11 270

FADNet_RVC	0.31 542	0.35 621	0.98 629	0.24 411	0.16 414	0.30 467	0.17 267	0.52 521	0.39 457	0.30 406	0.38 459	0.30 441	0.29 523	0.54 520	0.33 536	0.14 589	0.14 468	0.14 597	0.16 632	0.21 643	0.24 559

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 589	0.43 653	0.72 551	0.35 642	0.19 513	0.51 637	0.25 550	0.56 577	0.39 457	0.42 586	0.47 566	0.47 589	0.27 480	0.74 617	0.32 527	0.38 695	0.19 568	0.27 669	0.17 644	0.29 676	0.27 593

STTStereo	0.30 530	0.24 538	0.83 589	0.25 457	0.17 448	0.30 467	0.24 535	0.49 493	0.39 457	0.39 559	0.41 499	0.44 564	0.28 503	0.41 463	0.30 506	0.13 564	0.13 449	0.13 573	0.16 632	0.12 529	0.12 328

HSM	0.29 516	0.18 436	0.48 320	0.21 223	0.15 370	0.33 516	0.20 416	0.55 566	0.39 457	0.36 515	0.39 477	0.67 671	0.32 561	0.88 658	0.24 440	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.09 359	0.10 215

DFGA-Net	0.26 454	0.33 608	0.70 537	0.22 292	0.15 370	0.25 380	0.17 267	0.41 399	0.40 468	0.30 406	0.32 383	0.21 308	0.18 351	0.61 560	0.33 536	0.08 276	0.06 100	0.10 452	0.09 416	0.11 481	0.09 139

G2L-Stereo_test	0.26 454	0.22 506	0.54 424	0.20 175	0.13 254	0.28 427	0.24 535	0.51 513	0.40 468	0.38 541	0.37 450	0.40 529	0.26 471	0.53 514	0.32 527	0.09 381	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.11 270

MM-Stereo_test3	0.19 238	0.15 329	0.39 221	0.25 457	0.15 370	0.19 202	0.22 480	0.42 406	0.40 468	0.17 212	0.24 289	0.17 241	0.12 167	0.22 206	0.16 232	0.08 276	0.21 589	0.08 263	0.06 112	0.09 359	0.11 270

rvit_0105_5	0.22 339	0.18 436	0.51 379	0.23 355	0.13 254	0.22 309	0.25 550	0.38 348	0.40 468	0.21 266	0.23 278	0.27 394	0.20 380	0.27 303	0.20 359	0.15 605	0.13 449	0.12 546	0.12 558	0.10 425	0.10 215

rvit_0105_4	0.21 311	0.17 409	0.49 337	0.23 355	0.14 300	0.20 245	0.23 510	0.35 306	0.40 468	0.19 242	0.24 289	0.25 368	0.20 380	0.28 327	0.18 295	0.16 616	0.13 449	0.12 546	0.11 516	0.11 481	0.10 215

hknet	0.26 454	0.15 329	0.49 337	0.25 457	0.16 414	0.35 547	0.22 480	0.59 610	0.40 468	0.34 482	0.35 424	0.43 558	0.28 503	0.38 448	0.26 466	0.09 381	0.07 199	0.11 510	0.10 478	0.09 359	0.10 215

DRaft	0.25 431	0.11 146	0.47 305	0.18 72	0.12 189	0.28 427	0.23 510	0.34 297	0.40 468	0.38 541	0.60 629	0.20 292	0.41 611	0.48 491	0.41 573	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.08 83

UPFNet	0.27 484	0.15 329	0.47 305	0.25 457	0.20 541	0.37 562	0.27 572	0.50 501	0.40 468	0.36 515	0.38 459	0.37 504	0.29 523	0.40 458	0.34 544	0.10 455	0.10 360	0.10 452	0.10 478	0.10 425	0.08 83

DMCA	0.24 405	0.18 436	0.51 379	0.23 355	0.14 300	0.27 408	0.20 416	0.45 449	0.40 468	0.32 448	0.33 405	0.33 471	0.25 452	0.27 303	0.30 506	0.11 500	0.08 266	0.10 452	0.08 307	0.11 481	0.12 328

FADNet-RVC-Resample	0.31 542	0.32 604	1.16 656	0.27 537	0.17 448	0.33 516	0.21 444	0.49 493	0.40 468	0.36 515	0.38 459	0.34 479	0.27 480	0.54 520	0.27 478	0.10 455	0.10 360	0.14 597	0.13 590	0.13 544	0.18 470

gwcnet-sp	0.25 431	0.16 373	0.70 537	0.23 355	0.14 300	0.34 531	0.22 480	0.46 458	0.41 478	0.37 532	0.35 424	0.27 394	0.27 480	0.36 435	0.26 466	0.09 381	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.10 215

scenet	0.25 431	0.16 373	0.70 537	0.23 355	0.14 300	0.34 531	0.22 480	0.46 458	0.41 478	0.37 532	0.35 424	0.27 394	0.27 480	0.36 435	0.26 466	0.09 381	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.10 215

ssnet	0.25 431	0.16 373	0.70 537	0.23 355	0.14 300	0.34 531	0.22 480	0.46 458	0.41 478	0.37 532	0.35 424	0.27 394	0.27 480	0.36 435	0.26 466	0.09 381	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.10 215

ADStereo(finetuned)	0.21 311	0.15 329	0.59 480	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.37 339	0.41 478	0.30 406	0.31 371	0.19 270	0.31 547	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.10 215

Sa-1000	0.24 405	0.20 472	0.53 410	0.23 355	0.14 300	0.30 467	0.23 510	0.50 501	0.41 478	0.30 406	0.50 580	0.26 388	0.19 374	0.33 403	0.16 232	0.08 276	0.10 360	0.10 452	0.11 516	0.08 257	0.08 83

SACVNet	0.32 550	0.25 554	0.59 480	0.26 500	0.19 513	0.35 547	0.25 550	0.54 548	0.41 478	0.43 597	0.45 547	0.46 579	0.34 571	0.71 609	0.30 506	0.14 589	0.10 360	0.12 546	0.12 558	0.16 587	0.20 507

GwcNet-ADL	0.23 373	0.15 329	0.58 471	0.24 411	0.13 254	0.23 334	0.24 535	0.51 513	0.41 478	0.28 358	0.29 342	0.30 441	0.20 380	0.27 303	0.28 487	0.09 381	0.07 199	0.07 160	0.07 213	0.09 359	0.11 270

DCANet	0.20 270	0.15 329	0.57 455	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.37 339	0.41 478	0.30 406	0.31 371	0.19 270	0.23 418	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.10 215

GMStereo	0.21 311	0.30 590	0.57 455	0.21 223	0.12 189	0.24 359	0.18 328	0.30 239	0.41 478	0.26 332	0.24 289	0.17 241	0.16 289	0.25 266	0.19 331	0.10 455	0.07 199	0.08 263	0.08 307	0.11 481	0.09 139
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.23 373	0.12 199	0.51 379	0.21 223	0.14 300	0.34 531	0.22 480	0.57 586	0.41 478	0.29 383	0.32 383	0.23 332	0.22 403	0.28 327	0.20 359	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.10 478	0.09 359	0.09 139

RASNet	0.30 530	0.19 456	0.59 480	0.23 355	0.19 513	0.33 516	0.20 416	0.50 501	0.41 478	0.31 423	0.44 532	0.47 589	0.38 594	0.79 637	0.40 569	0.09 381	0.07 199	0.07 160	0.09 416	0.08 257	0.10 215

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 516	0.24 538	0.81 579	0.26 500	0.18 478	0.30 467	0.22 480	0.52 521	0.41 478	0.38 541	0.42 508	0.42 551	0.28 503	0.46 485	0.31 517	0.11 500	0.08 266	0.10 452	0.11 516	0.10 425	0.12 328
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DispNO	0.29 516	0.24 538	0.83 589	0.23 355	0.17 448	0.25 380	0.22 480	0.47 470	0.42 490	0.33 461	0.39 477	0.38 510	0.28 503	0.78 633	0.35 551	0.09 381	0.07 199	0.10 452	0.10 478	0.09 359	0.09 139

CoDeX	0.24 405	0.13 243	0.48 320	0.22 292	0.14 300	0.29 452	0.21 444	0.55 566	0.42 490	0.29 383	0.36 439	0.28 407	0.23 418	0.48 491	0.20 359	0.09 381	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.08 83

DCANet-4	0.20 270	0.11 146	0.58 471	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.39 370	0.42 490	0.29 383	0.31 371	0.17 241	0.22 403	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

SA	0.24 405	0.22 506	0.55 434	0.23 355	0.14 300	0.25 380	0.23 510	0.48 482	0.42 490	0.28 358	0.44 532	0.23 332	0.23 418	0.34 418	0.17 263	0.07 122	0.09 312	0.11 510	0.11 516	0.08 257	0.09 139

CSP-Net	0.28 494	0.17 409	0.41 247	0.22 292	0.14 300	0.44 604	0.24 535	0.52 521	0.42 490	0.42 586	0.44 532	0.42 551	0.27 480	0.66 591	0.30 506	0.12 540	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.10 215

RAFT + AFF	0.30 530	0.33 608	0.76 560	0.25 457	0.17 448	0.30 467	0.33 626	0.55 566	0.42 490	0.28 358	0.30 358	0.31 450	0.31 547	0.64 580	0.32 527	0.09 381	0.11 397	0.11 510	0.10 478	0.12 529	0.16 442

UNet	0.28 494	0.16 373	0.70 537	0.24 411	0.20 541	0.44 604	0.21 444	0.52 521	0.42 490	0.36 515	0.40 487	0.43 558	0.33 569	0.41 463	0.32 527	0.09 381	0.07 199	0.10 452	0.09 416	0.10 425	0.09 139

cf-r	0.26 454	0.22 506	0.66 518	0.22 292	0.14 300	0.28 427	0.22 480	0.44 440	0.42 490	0.32 448	0.42 508	0.43 558	0.27 480	0.44 477	0.27 478	0.11 500	0.07 199	0.08 263	0.10 478	0.08 257	0.09 139

hitnet-ft	0.31 542	0.21 486	0.56 444	0.19 125	0.14 300	0.40 581	0.23 510	0.46 458	0.42 490	0.37 532	0.46 559	0.53 621	0.35 579	0.76 629	0.35 551	0.14 589	0.10 360	0.14 597	0.10 478	0.15 579	0.14 406

FADNet-RVC	0.34 567	0.43 653	0.97 627	0.25 457	0.20 541	0.33 516	0.20 416	0.51 513	0.42 490	0.34 482	0.40 487	0.41 538	0.29 523	0.65 585	0.36 555	0.14 589	0.14 468	0.14 597	0.15 621	0.19 628	0.20 507

PS-NSSS	0.33 557	0.36 628	0.61 494	0.24 411	0.18 478	0.33 516	0.24 535	0.59 610	0.42 490	0.38 541	0.52 590	0.36 498	0.31 547	0.80 641	0.32 527	0.18 641	0.14 468	0.21 657	0.15 621	0.17 602	0.14 406

NLSM1	0.18 208	0.12 199	0.21 43	0.21 223	0.18 478	0.25 380	0.17 267	0.51 513	0.43 501	0.17 212	0.21 249	0.13 157	0.15 267	0.22 206	0.18 295	0.08 276	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.07 180	0.07 37

coex_refinement	0.28 494	0.22 506	0.50 358	0.23 355	0.15 370	0.31 489	0.20 416	0.51 513	0.43 501	0.35 501	0.42 508	0.45 570	0.27 480	0.56 532	0.41 573	0.10 455	0.07 199	0.07 160	0.07 213	0.11 481	0.12 328

AIO-test2	0.22 339	0.27 572	0.54 424	0.29 583	0.16 414	0.22 309	0.16 222	0.44 440	0.43 501	0.17 212	0.29 342	0.16 225	0.11 121	0.27 303	0.14 157	0.19 651	0.07 199	0.10 452	0.11 516	0.08 257	0.09 139

rvit_0105_3	0.24 405	0.21 486	0.57 455	0.25 457	0.15 370	0.24 359	0.28 588	0.40 381	0.43 501	0.25 322	0.26 309	0.29 420	0.22 403	0.29 350	0.21 390	0.15 605	0.13 449	0.14 597	0.15 621	0.10 425	0.10 215

DualNet (step1)	0.31 542	0.21 486	0.69 530	0.18 72	0.17 448	0.36 554	0.21 444	0.54 548	0.43 501	0.38 541	0.36 439	0.38 510	0.32 561	0.41 463	0.26 466	0.24 665	0.21 589	0.28 676	0.24 672	0.18 618	0.21 520

test_sample9	0.45 626	0.21 486	0.69 530	0.18 72	0.17 448	0.36 554	0.21 444	0.54 548	0.43 501	0.38 541	0.36 439	0.38 510	0.32 561	0.70 603	1.01 679	0.24 665	1.93 741	0.28 676	0.24 672	0.18 618	0.21 520

test_sample7	0.28 494	0.16 373	0.47 305	0.21 223	0.14 300	0.29 452	0.22 480	0.54 548	0.43 501	0.38 541	0.36 439	0.38 510	0.32 561	0.41 463	0.26 466	0.14 589	0.21 589	0.13 573	0.12 558	0.13 544	0.25 571

ToySt	0.28 494	0.19 456	0.68 527	0.22 292	0.19 513	0.31 489	0.31 613	0.43 419	0.43 501	0.28 358	0.38 459	0.42 551	0.32 561	0.33 403	0.32 527	0.08 276	0.14 468	0.10 452	0.12 558	0.11 481	0.24 559

222	0.45 626	0.14 293	0.43 265	0.19 125	0.15 370	0.36 554	0.20 416	0.60 621	0.43 501	0.37 532	0.45 547	0.30 441	0.28 503	0.59 547	3.72 734	0.11 500	0.19 568	0.08 263	0.09 416	0.09 359	0.27 593

xxxx	0.39 594	0.14 293	0.47 305	0.20 175	0.16 414	0.38 569	0.20 416	0.61 631	0.43 501	0.30 406	0.44 532	0.38 510	0.25 452	0.50 497	2.41 728	0.11 500	0.21 589	0.09 369	0.10 478	0.10 425	0.26 585

test_xeample	0.39 594	0.14 293	0.46 297	0.19 125	0.16 414	0.34 531	0.22 480	0.59 610	0.43 501	0.33 461	0.47 566	0.30 441	0.27 480	0.60 552	2.44 729	0.10 455	0.21 589	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.25 571

AdaStereo	0.25 431	0.17 409	0.47 305	0.25 457	0.13 254	0.33 516	0.17 267	0.57 586	0.43 501	0.34 482	0.38 459	0.35 492	0.21 393	0.32 393	0.24 440	0.14 589	0.06 100	0.13 573	0.09 416	0.11 481	0.09 139
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.
StereoDRNet-Refined	0.28 494	0.19 456	0.47 305	0.25 457	0.14 300	0.36 554	0.21 444	0.49 493	0.43 501	0.46 616	0.52 590	0.42 551	0.30 530	0.46 485	0.38 563	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.11 516	0.10 425	0.11 270
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Selective-IGEV-i16pc	0.33 557	0.12 199	1.65 696	0.21 223	0.14 300	0.74 677	0.30 603	0.46 458	0.44 514	0.21 266	0.32 383	0.26 388	0.14 245	0.71 609	0.19 331	0.15 605	0.10 360	0.08 263	0.09 416	0.11 481	0.12 328

NLCSM	0.20 270	0.15 329	0.23 68	0.24 411	0.19 513	0.24 359	0.22 480	0.45 449	0.44 514	0.20 256	0.18 204	0.14 190	0.16 289	0.47 489	0.20 359	0.09 381	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.09 359	0.10 215

SQANet	0.44 623	0.57 680	0.89 612	0.49 688	0.39 677	0.47 621	0.23 510	0.53 532	0.44 514	0.41 580	0.48 575	0.47 589	0.34 571	0.58 539	0.43 582	0.38 695	0.15 499	0.40 695	0.21 658	0.50 693	0.34 633

LL-Strereo	0.32 550	0.33 608	0.77 566	0.26 500	0.24 607	0.22 309	0.23 510	0.58 600	0.44 514	0.35 501	0.32 383	0.41 538	0.40 606	0.93 672	0.25 454	0.08 276	0.13 449	0.11 510	0.09 416	0.09 359	0.22 535

UDGNet	0.24 405	0.37 631	0.53 410	0.25 457	0.14 300	0.24 359	0.18 328	0.32 271	0.44 514	0.29 383	0.28 333	0.24 353	0.20 380	0.30 367	0.21 390	0.16 616	0.07 199	0.21 657	0.11 516	0.16 587	0.11 270

DDUNet	0.45 626	0.60 686	0.71 546	0.45 682	0.39 677	0.46 615	0.32 620	0.53 532	0.44 514	0.46 616	0.53 598	0.57 633	0.38 594	0.51 503	0.43 582	0.34 688	0.21 589	0.56 703	0.25 677	0.41 688	0.36 641

ADLNet	0.30 530	0.19 456	0.59 480	0.23 355	0.19 513	0.34 531	0.23 510	0.56 577	0.44 514	0.43 597	0.41 499	0.43 558	0.28 503	0.56 532	0.36 555	0.11 500	0.08 266	0.11 510	0.11 516	0.11 481	0.15 425

HGLStereo	0.29 516	0.19 456	0.60 487	0.24 411	0.21 558	0.33 516	0.23 510	0.52 521	0.44 514	0.36 515	0.49 576	0.41 538	0.35 579	0.46 485	0.34 544	0.11 500	0.11 397	0.09 369	0.09 416	0.11 481	0.12 328

GwcNet-RSSM	0.28 494	0.25 554	0.61 494	0.22 292	0.14 300	0.28 427	0.24 535	0.46 458	0.44 514	0.33 461	0.46 559	0.41 538	0.28 503	0.55 525	0.31 517	0.11 500	0.07 199	0.09 369	0.10 478	0.10 425	0.09 139

DSFCA	0.29 516	0.18 436	0.48 320	0.21 223	0.17 448	0.39 575	0.32 620	0.49 493	0.44 514	0.44 603	0.38 459	0.40 529	0.30 530	0.53 514	0.38 563	0.12 540	0.10 360	0.10 452	0.11 516	0.11 481	0.11 270

HSM-Net_RVC	0.28 494	0.12 199	0.48 320	0.19 125	0.11 129	0.35 547	0.21 444	0.64 649	0.44 514	0.40 568	0.43 522	0.50 605	0.27 480	0.75 622	0.25 454	0.08 276	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.37 584	0.25 554	0.67 521	0.37 652	0.22 574	0.42 594	0.25 550	0.50 501	0.44 514	0.52 641	0.50 580	0.59 640	0.42 617	0.78 633	0.53 618	0.13 564	0.12 428	0.14 597	0.12 558	0.17 602	0.21 520
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 584	0.33 608	0.59 480	0.37 652	0.23 590	0.42 594	0.41 664	0.56 577	0.44 514	0.47 622	0.47 566	0.61 649	0.39 601	0.58 539	0.41 573	0.16 616	0.13 449	0.21 657	0.22 666	0.16 587	0.18 470

Hybrid-DGEV-2	0.23 373	0.20 472	0.53 410	0.24 411	0.13 254	0.28 427	0.15 166	0.50 501	0.45 527	0.28 358	0.26 309	0.25 368	0.26 471	0.29 350	0.20 359	0.07 122	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.07 180	0.10 215

ISRNet	0.28 494	0.15 329	0.54 424	0.27 537	0.19 513	0.24 359	0.15 166	0.47 470	0.45 527	0.40 568	0.49 576	0.42 551	0.27 480	0.33 403	0.30 506	0.20 655	0.12 428	0.17 634	0.16 632	0.16 587	0.21 520

UGAM	0.28 494	0.18 436	0.57 455	0.26 500	0.13 254	0.23 334	0.26 562	0.33 290	0.45 527	0.32 448	0.42 508	0.45 570	0.22 403	0.92 670	0.23 428	0.08 276	0.09 312	0.14 597	0.13 590	0.10 425	0.10 215

dd	0.23 373	0.32 604	0.55 434	0.23 355	0.12 189	0.27 408	0.21 444	0.32 271	0.45 527	0.30 406	0.29 342	0.25 368	0.17 315	0.31 382	0.26 466	0.13 564	0.07 199	0.10 452	0.08 307	0.12 529	0.09 139

CFNet_pseudo	0.23 373	0.14 293	0.48 320	0.20 175	0.13 254	0.27 408	0.17 267	0.46 458	0.45 527	0.30 406	0.37 450	0.38 510	0.23 418	0.30 367	0.22 408	0.09 381	0.06 100	0.11 510	0.08 307	0.11 481	0.11 270

psm_up	0.30 530	0.21 486	0.58 471	0.26 500	0.18 478	0.32 506	0.27 572	0.57 586	0.45 527	0.38 541	0.41 499	0.45 570	0.40 606	0.59 547	0.32 527	0.11 500	0.12 428	0.13 573	0.12 558	0.11 481	0.11 270

psmorigin	0.52 651	0.29 584	3.10 723	0.24 411	0.19 513	0.39 575	0.24 535	0.52 521	0.45 527	0.66 670	0.68 652	0.70 678	0.52 649	0.86 655	0.49 609	0.15 605	0.17 542	0.13 573	0.14 610	0.16 587	0.23 545

ACVNet	0.24 405	0.18 436	0.51 379	0.18 72	0.15 370	0.27 408	0.23 510	0.40 381	0.45 527	0.29 383	0.41 499	0.38 510	0.28 503	0.28 327	0.35 551	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.10 425	0.09 139

acv_ft	0.26 454	0.18 436	0.56 444	0.24 411	0.19 513	0.34 531	0.21 444	0.47 470	0.45 527	0.39 559	0.41 499	0.38 510	0.28 503	0.28 327	0.36 555	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.11 481	0.09 139

ccs_rob	0.23 373	0.14 293	0.48 320	0.20 175	0.13 254	0.27 408	0.17 267	0.46 458	0.45 527	0.30 406	0.37 450	0.38 510	0.23 418	0.30 367	0.22 408	0.09 381	0.06 100	0.11 510	0.08 307	0.12 529	0.11 270

iResNet	0.25 431	0.22 506	0.62 498	0.26 500	0.11 129	0.31 489	0.23 510	0.46 458	0.45 527	0.34 482	0.43 522	0.27 394	0.23 418	0.36 435	0.37 561	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.10 215

DLCB_ROB	0.30 530	0.20 472	0.45 282	0.28 565	0.17 448	0.37 562	0.25 550	0.50 501	0.45 527	0.46 616	0.47 566	0.51 608	0.34 571	0.56 532	0.38 563	0.10 455	0.10 360	0.11 510	0.11 516	0.10 425	0.11 270

RT-IGEV	0.29 516	0.10 95	0.60 487	0.24 411	0.16 414	0.38 569	0.31 613	0.60 621	0.46 539	0.41 580	0.41 499	0.49 599	0.31 547	0.30 367	0.29 501	0.09 381	0.10 360	0.09 369	0.10 478	0.09 359	0.25 571

PSMNet-RUCA	0.39 594	0.47 660	0.84 593	0.46 685	0.41 680	0.34 531	0.26 562	0.59 610	0.46 539	0.40 568	0.51 583	0.44 564	0.33 569	0.43 473	0.31 517	0.25 673	0.14 468	0.33 688	0.21 658	0.32 681	0.23 545

ffm	0.27 484	0.17 409	0.84 593	0.21 223	0.13 254	0.29 452	0.21 444	0.38 348	0.46 539	0.31 423	0.44 532	0.34 479	0.24 439	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 655	0.12 546	0.11 516	0.08 257	0.37 649

ff1	0.36 577	0.17 409	0.84 593	0.21 223	0.13 254	0.29 452	0.21 444	0.38 348	0.46 539	0.31 423	0.44 532	0.34 479	0.24 439	0.91 665	1.30 697	0.08 276	0.28 655	0.12 546	0.11 516	0.08 257	0.37 649

tt1	0.22 339	0.16 373	0.49 337	0.26 500	0.15 370	0.31 489	0.19 375	0.38 348	0.46 539	0.21 266	0.19 218	0.13 157	0.16 289	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 655	0.08 263	0.06 112	0.08 257	0.37 649

CFNet_ucs	0.25 431	0.14 293	0.51 379	0.20 175	0.15 370	0.29 452	0.18 328	0.51 513	0.46 539	0.32 448	0.42 508	0.38 510	0.23 418	0.31 382	0.22 408	0.11 500	0.08 266	0.12 546	0.09 416	0.13 544	0.13 365

fff	0.20 270	0.15 329	0.57 455	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.38 348	0.46 539	0.29 383	0.31 371	0.18 256	0.28 503	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

csc	0.20 270	0.15 329	0.57 455	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.38 348	0.46 539	0.29 383	0.31 371	0.18 256	0.28 503	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

cscssc	0.20 270	0.15 329	0.57 455	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.38 348	0.46 539	0.29 383	0.31 371	0.18 256	0.28 503	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

111	0.22 339	0.22 506	0.57 455	0.19 125	0.09 22	0.24 359	0.17 267	0.44 440	0.46 539	0.24 309	0.30 358	0.29 420	0.22 403	0.25 266	0.19 331	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.15 425

APVNet	0.38 589	0.26 564	0.87 603	0.26 500	0.22 574	0.52 643	0.35 634	0.64 649	0.46 539	0.40 568	0.52 590	0.48 593	0.39 601	0.84 652	0.48 603	0.13 564	0.14 468	0.15 616	0.16 632	0.16 587	0.16 442

G-Net	0.47 637	0.26 564	1.02 634	0.34 636	0.28 632	0.89 691	0.35 634	0.47 470	0.46 539	0.68 673	1.20 696	0.64 661	0.59 663	0.61 560	0.60 633	0.16 616	0.14 468	0.17 634	0.13 590	0.22 647	0.21 520

GANet	0.40 606	0.28 580	0.67 521	0.31 610	0.18 478	0.43 599	0.39 655	0.60 621	0.46 539	0.48 628	0.78 666	0.55 626	0.45 626	0.96 676	0.55 625	0.13 564	0.14 468	0.13 573	0.12 558	0.15 579	0.16 442

CFNet	0.29 516	0.29 584	0.57 455	0.23 355	0.14 300	0.34 531	0.15 166	0.53 532	0.46 539	0.31 423	0.40 487	0.38 510	0.27 480	0.76 629	0.28 487	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.11 516	0.11 481	0.09 139

YMNet	0.33 557	0.26 564	0.64 508	0.28 565	0.23 590	0.48 628	0.27 572	0.54 548	0.47 553	0.49 629	0.56 612	0.51 608	0.30 530	0.41 463	0.44 589	0.13 564	0.16 514	0.13 573	0.12 558	0.14 567	0.14 406

YMNet_1	0.33 557	0.26 564	0.64 508	0.28 565	0.23 590	0.48 628	0.27 572	0.54 548	0.47 553	0.49 629	0.56 612	0.51 608	0.30 530	0.41 463	0.44 589	0.13 564	0.16 514	0.13 573	0.12 558	0.14 567	0.14 406

PCWNet_CMD	0.23 373	0.14 293	0.48 320	0.21 223	0.13 254	0.28 427	0.17 267	0.47 470	0.47 553	0.30 406	0.36 439	0.37 504	0.24 439	0.29 350	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.11 481	0.11 270

HBP-ISP	0.34 567	0.35 621	0.76 560	0.23 355	0.17 448	0.33 516	0.22 480	0.56 577	0.47 553	0.42 586	0.49 576	0.33 471	0.41 611	0.73 613	0.27 478	0.18 641	0.19 568	0.24 666	0.20 656	0.16 587	0.16 442

ccnet	0.43 621	0.34 617	0.62 498	0.28 565	0.33 660	0.60 660	0.34 631	0.68 668	0.47 553	0.54 651	0.66 648	0.56 631	0.46 633	0.73 613	0.66 644	0.26 675	0.19 568	0.24 666	0.22 666	0.27 669	0.25 571

aanetorigin	0.40 606	0.33 608	1.14 653	0.25 457	0.19 513	0.30 467	0.37 643	0.34 297	0.47 553	0.95 694	0.82 671	0.52 616	0.56 658	0.50 497	0.52 614	0.11 500	0.09 312	0.10 452	0.10 478	0.16 587	0.19 488

MSMDNet	0.23 373	0.14 293	0.49 337	0.20 175	0.13 254	0.28 427	0.17 267	0.47 470	0.47 553	0.30 406	0.36 439	0.37 504	0.24 439	0.29 350	0.21 390	0.09 381	0.07 199	0.09 369	0.08 307	0.11 481	0.11 270

CBMV_ROB	0.36 577	0.21 486	0.57 455	0.22 292	0.14 300	0.35 547	0.20 416	0.55 566	0.47 553	0.52 641	0.58 620	0.45 570	0.53 654	0.75 622	0.50 610	0.18 641	0.19 568	0.23 664	0.21 658	0.15 579	0.20 507

PStereo	0.28 494	0.41 648	0.40 236	0.21 223	0.13 254	0.25 380	0.24 535	0.35 306	0.48 561	0.27 344	0.17 184	0.29 420	0.34 571	0.40 458	0.45 596	0.24 665	0.15 499	0.17 634	0.13 590	0.24 656	0.25 571

Selective-IGEV-i1	0.28 494	0.11 146	0.44 276	0.36 650	0.32 658	0.32 506	0.23 510	0.48 482	0.48 561	0.29 383	0.32 383	0.39 524	0.17 315	0.28 327	0.25 454	0.08 276	0.23 614	0.08 263	0.09 416	0.08 257	0.53 688

DStereoRT	0.40 606	0.16 373	0.74 552	0.25 457	0.17 448	0.42 594	0.19 375	0.50 501	0.48 561	0.31 423	0.40 487	0.32 461	0.39 601	0.64 580	0.31 517	0.09 381	0.11 397	1.56 734	0.43 700	0.08 257	0.41 658

SMFormer	0.27 484	0.13 243	0.47 305	0.20 175	0.10 80	0.28 427	0.19 375	0.54 548	0.48 561	0.35 501	0.42 508	0.31 450	0.27 480	0.60 552	0.34 544	0.10 455	0.16 514	0.08 263	0.09 416	0.10 425	0.16 442

tta	0.27 484	0.13 243	0.47 305	0.20 175	0.10 80	0.28 427	0.19 375	0.54 548	0.48 561	0.35 501	0.42 508	0.31 450	0.27 480	0.60 552	0.34 544	0.10 455	0.16 514	0.08 263	0.09 416	0.08 257	0.13 365

qqq1	0.26 454	0.13 243	0.47 305	0.20 175	0.10 80	0.28 427	0.19 375	0.54 548	0.48 561	0.35 501	0.42 508	0.31 450	0.27 480	0.60 552	0.21 390	0.10 455	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.08 257	0.13 365

fff1	0.26 454	0.13 243	0.47 305	0.20 175	0.10 80	0.28 427	0.19 375	0.54 548	0.48 561	0.35 501	0.42 508	0.31 450	0.27 480	0.60 552	0.21 390	0.10 455	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.08 257	0.13 365

xx1	0.23 373	0.16 373	0.50 358	0.27 537	0.13 254	0.31 489	0.19 375	0.39 370	0.48 561	0.21 266	0.20 229	0.28 407	0.25 452	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 655	0.10 452	0.11 516	0.09 359	0.23 545

cc1	0.22 339	0.16 373	0.50 358	0.27 537	0.13 254	0.31 489	0.19 375	0.39 370	0.48 561	0.21 266	0.20 229	0.13 157	0.17 315	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 655	0.08 263	0.06 112	0.08 257	0.37 649

mmx	0.37 584	0.17 409	0.84 593	0.21 223	0.13 254	0.29 452	0.21 444	0.57 586	0.48 561	0.31 423	0.44 532	0.34 479	0.24 439	0.91 665	1.30 697	0.10 455	0.20 583	0.12 546	0.11 516	0.11 481	0.23 545

1111x	0.39 594	0.17 409	0.80 577	0.23 355	0.15 370	0.33 516	0.27 572	0.62 639	0.48 561	0.32 448	0.43 522	0.40 529	0.29 523	0.86 655	1.60 714	0.09 381	0.23 614	0.09 369	0.12 558	0.10 425	0.23 545

xxx	0.37 584	0.17 409	0.84 593	0.21 223	0.13 254	0.29 452	0.21 444	0.57 586	0.48 561	0.31 423	0.44 532	0.34 479	0.24 439	0.91 665	1.30 697	0.10 455	0.20 583	0.12 546	0.11 516	0.11 481	0.23 545

ssnet_v2	0.30 530	0.21 486	0.63 503	0.23 355	0.15 370	0.40 581	0.30 603	0.59 610	0.48 561	0.40 568	0.37 450	0.46 579	0.30 530	0.41 463	0.44 589	0.13 564	0.11 397	0.11 510	0.11 516	0.12 529	0.11 270

UDG	0.42 617	0.54 673	0.67 521	0.41 674	0.35 665	0.47 621	0.27 572	0.57 586	0.48 561	0.40 568	0.46 559	0.59 640	0.45 626	0.47 489	0.46 598	0.26 675	0.19 568	0.49 699	0.22 666	0.37 685	0.30 611

DAS	0.28 494	0.13 243	0.49 337	0.24 411	0.18 478	0.30 467	0.24 535	0.48 482	0.48 561	0.42 586	0.45 547	0.34 479	0.31 547	0.76 629	0.24 440	0.09 381	0.07 199	0.09 369	0.07 213	0.10 425	0.11 270

SepStereo	0.27 484	0.13 243	0.49 337	0.24 411	0.18 478	0.30 467	0.24 535	0.48 482	0.48 561	0.42 586	0.45 547	0.34 479	0.31 547	0.64 580	0.24 440	0.09 381	0.07 199	0.09 369	0.07 213	0.10 425	0.11 270

WQFJX	0.19 238	0.12 199	0.21 43	0.22 292	0.18 478	0.25 380	0.18 328	0.57 586	0.49 577	0.17 212	0.17 184	0.14 190	0.16 289	0.24 245	0.19 331	0.08 276	0.08 266	0.08 263	0.06 112	0.08 257	0.11 270

TCMNet	0.34 567	0.28 580	0.81 579	0.29 583	0.30 647	0.40 581	0.28 588	0.53 532	0.49 577	0.38 541	0.46 559	0.40 529	0.30 530	0.61 560	0.42 578	0.14 589	0.13 449	0.15 616	0.14 610	0.18 618	0.19 488

NINENet	0.27 484	0.16 373	0.49 337	0.23 355	0.16 414	0.44 604	0.17 267	0.63 643	0.49 577	0.33 461	0.38 459	0.31 450	0.22 403	0.43 473	0.22 408	0.11 500	0.10 360	0.12 546	0.08 307	0.12 529	0.11 270

AASNet	0.29 516	0.27 572	0.67 521	0.26 500	0.18 478	0.34 531	0.21 444	0.64 649	0.49 577	0.36 515	0.41 499	0.32 461	0.26 471	0.33 403	0.39 567	0.12 540	0.09 312	0.10 452	0.08 307	0.14 567	0.12 328

FADNet	0.34 567	0.43 653	0.88 610	0.24 411	0.22 574	0.37 562	0.19 375	0.56 577	0.49 577	0.32 448	0.36 439	0.43 558	0.32 561	0.65 585	0.30 506	0.17 630	0.16 514	0.14 597	0.16 632	0.25 659	0.21 520

ETE_ROB	0.36 577	0.32 604	0.64 508	0.30 594	0.18 478	0.40 581	0.38 651	0.59 610	0.49 577	0.50 635	0.52 590	0.62 652	0.37 589	0.58 539	0.43 582	0.13 564	0.10 360	0.14 597	0.12 558	0.17 602	0.18 470

PSMNet_ROB	0.36 577	0.31 596	0.71 546	0.31 610	0.21 558	0.44 604	0.44 669	0.61 631	0.49 577	0.39 559	0.45 547	0.49 599	0.32 561	0.66 591	0.53 618	0.14 589	0.10 360	0.15 616	0.14 610	0.13 544	0.13 365

fast-acv-ft	0.33 557	0.26 564	0.88 610	0.25 457	0.18 478	0.49 634	0.27 572	0.44 440	0.50 584	0.40 568	0.55 607	0.49 599	0.36 584	0.39 453	0.41 573	0.11 500	0.11 397	0.11 510	0.12 558	0.13 544	0.11 270

raft_robust	0.25 431	0.23 525	0.44 276	0.22 292	0.13 254	0.23 334	0.22 480	0.52 521	0.50 584	0.33 461	0.32 383	0.33 471	0.23 418	0.55 525	0.18 295	0.07 122	0.11 397	0.08 263	0.10 478	0.08 257	0.07 37

TDLM	0.32 550	0.27 572	0.52 399	0.30 594	0.15 370	0.33 516	0.32 620	0.54 548	0.50 584	0.44 603	0.43 522	0.39 524	0.30 530	0.92 670	0.30 506	0.14 589	0.09 312	0.13 573	0.12 558	0.13 544	0.14 406

CVANet_RVC	0.34 567	0.25 554	0.77 566	0.27 537	0.17 448	0.34 531	0.28 588	0.55 566	0.50 584	0.43 597	0.46 559	0.44 564	0.31 547	0.90 663	0.27 478	0.15 605	0.10 360	0.14 597	0.14 610	0.15 579	0.15 425

NOSS_ROB	0.33 557	0.24 538	0.49 337	0.27 537	0.16 414	0.34 531	0.19 375	0.55 566	0.50 584	0.34 482	0.37 450	0.42 551	0.30 530	0.93 672	0.25 454	0.19 651	0.20 583	0.24 666	0.22 666	0.17 602	0.25 571

SGM-Forest	0.42 617	0.44 656	0.92 616	0.24 411	0.16 414	0.45 612	0.40 659	0.58 600	0.50 584	0.54 651	0.63 641	0.52 616	0.51 647	0.91 665	0.66 644	0.17 630	0.17 542	0.17 634	0.15 621	0.15 579	0.21 520
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
anonymity	0.57 665	0.55 674	0.74 552	0.48 687	0.63 703	0.56 651	0.43 667	0.71 676	0.51 590	0.64 667	0.55 607	0.57 633	0.61 669	0.65 585	0.57 629	0.55 702	0.55 719	0.50 700	0.54 711	0.51 694	0.61 699

dad	0.30 530	0.38 638	0.60 487	0.22 292	0.14 300	0.32 506	0.21 444	0.35 306	0.51 590	0.45 610	0.45 547	0.46 579	0.23 418	0.41 463	0.27 478	0.21 657	0.11 397	0.20 655	0.11 516	0.15 579	0.11 270

Syn2CoEx	0.39 594	0.39 642	1.08 644	0.35 642	0.21 558	0.41 586	0.29 594	0.63 643	0.51 590	0.43 597	0.56 612	0.45 570	0.45 626	0.69 600	0.39 567	0.17 630	0.14 468	0.16 625	0.12 558	0.13 544	0.16 442

delet	0.29 516	0.18 436	0.58 471	0.24 411	0.19 513	0.41 586	0.30 603	0.52 521	0.51 590	0.35 501	0.42 508	0.37 504	0.31 547	0.49 493	0.36 555	0.10 455	0.09 312	0.11 510	0.12 558	0.09 359	0.09 139

Nwc_Net	0.39 594	0.29 584	0.84 593	0.32 619	0.24 607	0.45 612	0.30 603	0.67 663	0.51 590	0.39 559	0.70 656	0.59 640	0.48 639	0.61 560	0.45 596	0.16 616	0.12 428	0.19 650	0.21 658	0.14 567	0.15 425

ADCRef	0.41 613	0.33 608	1.05 637	0.26 500	0.21 558	0.49 634	0.27 572	0.54 548	0.51 590	0.51 638	0.59 625	0.35 492	0.47 635	0.54 520	1.35 704	0.09 381	0.08 266	0.12 546	0.12 558	0.12 529	0.13 365

CC-Net-ROB	0.46 634	0.55 674	0.86 600	0.38 660	0.23 590	0.51 637	0.30 603	0.69 674	0.51 590	0.46 616	0.51 583	0.48 593	0.38 594	0.96 676	0.40 569	0.36 691	0.23 614	0.56 703	0.25 677	0.34 684	0.22 535

iResNetv2_ROB	0.29 516	0.37 631	0.92 616	0.24 411	0.13 254	0.30 467	0.19 375	0.55 566	0.51 590	0.39 559	0.46 559	0.39 524	0.27 480	0.36 435	0.30 506	0.09 381	0.06 100	0.07 160	0.05 36	0.13 544	0.11 270

StereoDRNet	0.34 567	0.28 580	0.70 537	0.28 565	0.21 558	0.43 599	0.30 603	0.63 643	0.51 590	0.47 622	0.40 487	0.48 593	0.31 547	0.58 539	0.44 589	0.12 540	0.10 360	0.12 546	0.11 516	0.13 544	0.13 365

XPNet_ROB	0.35 574	0.26 564	0.58 471	0.28 565	0.19 513	0.37 562	0.31 613	0.57 586	0.51 590	0.52 641	0.54 602	0.57 633	0.38 594	0.65 585	0.48 603	0.17 630	0.12 428	0.13 573	0.12 558	0.16 587	0.17 463

CBMV	0.36 577	0.25 554	0.61 494	0.24 411	0.14 300	0.42 594	0.33 626	0.56 577	0.52 600	0.54 651	0.52 590	0.51 608	0.58 661	0.63 574	0.43 582	0.15 605	0.16 514	0.18 643	0.16 632	0.13 544	0.19 488
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.28 494	0.24 538	0.65 513	0.27 537	0.19 513	0.31 489	0.35 634	0.46 458	0.53 601	0.31 423	0.32 383	0.32 461	0.27 480	0.36 435	0.26 466	0.16 616	0.14 468	0.15 616	0.17 644	0.11 481	0.11 270

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 557	0.25 554	0.82 583	0.22 292	0.17 448	0.46 615	0.28 588	0.53 532	0.53 601	0.43 597	0.57 617	0.44 564	0.31 547	0.50 497	0.48 603	0.10 455	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.11 481	0.12 328

MMNet	0.28 494	0.19 456	0.54 424	0.24 411	0.17 448	0.47 621	0.22 480	0.47 470	0.53 601	0.40 568	0.43 522	0.36 498	0.34 571	0.40 458	0.35 551	0.08 276	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.09 139

NCC-stereo	0.42 617	0.31 596	0.87 603	0.32 619	0.29 642	0.47 621	0.37 643	0.68 668	0.53 601	0.42 586	0.58 620	0.57 633	0.52 649	0.75 622	0.54 622	0.18 641	0.14 468	0.18 643	0.25 677	0.17 602	0.18 470

Abc-Net	0.42 617	0.31 596	0.87 603	0.32 619	0.29 642	0.47 621	0.37 643	0.68 668	0.53 601	0.42 586	0.58 620	0.57 633	0.52 649	0.75 622	0.54 622	0.18 641	0.14 468	0.18 643	0.25 677	0.17 602	0.18 470
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MultiAttention	1.05 702	0.14 293	0.50 358	0.35 642	0.43 685	5.62 733	1.71 734	0.71 676	0.54 606	0.36 515	0.63 641	0.55 626	0.22 403	7.50 747	0.56 626	0.09 381	0.06 100	0.14 597	0.24 672	0.27 669	0.34 633

MyStereo05	0.24 405	0.15 329	0.58 471	0.22 292	0.14 300	0.25 380	0.22 480	0.50 501	0.54 606	0.32 448	0.23 278	0.26 388	0.23 418	0.32 393	0.25 454	0.07 122	0.12 428	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

MyStereo04	0.24 405	0.15 329	0.58 471	0.22 292	0.16 414	0.25 380	0.22 480	0.51 513	0.54 606	0.29 383	0.23 278	0.27 394	0.23 418	0.32 393	0.25 454	0.07 122	0.13 449	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

ADLNet2	0.31 542	0.23 525	0.77 566	0.23 355	0.18 478	0.36 554	0.24 535	0.55 566	0.54 606	0.33 461	0.38 459	0.45 570	0.31 547	0.70 603	0.36 555	0.10 455	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.12 529	0.11 270

ADCP+	0.48 640	0.36 628	1.47 686	0.26 500	0.22 574	0.57 653	0.40 659	0.56 577	0.54 606	0.46 616	0.52 590	0.46 579	0.53 654	0.59 547	1.93 721	0.10 455	0.08 266	0.11 510	0.11 516	0.14 567	0.15 425

ADCPNet	0.51 648	0.36 628	1.82 703	0.27 537	0.23 590	0.71 673	0.39 655	0.56 577	0.54 606	0.52 641	0.60 629	0.66 667	0.57 660	0.64 580	1.23 693	0.15 605	0.18 554	0.14 597	0.23 670	0.19 628	0.22 535

DRN-Test	0.35 574	0.20 472	0.75 556	0.28 565	0.19 513	0.46 615	0.29 594	0.68 668	0.54 606	0.49 629	0.47 566	0.44 564	0.35 579	0.63 574	0.44 589	0.13 564	0.09 312	0.13 573	0.12 558	0.13 544	0.13 365

LALA_ROB	0.38 589	0.31 596	0.65 513	0.30 594	0.21 558	0.46 615	0.39 655	0.63 643	0.54 606	0.53 647	0.52 590	0.69 675	0.36 584	0.52 511	0.48 603	0.18 641	0.11 397	0.16 625	0.14 610	0.17 602	0.16 442

WQFJA1	0.19 238	0.12 199	0.20 26	0.22 292	0.18 478	0.25 380	0.19 375	0.55 566	0.55 614	0.16 188	0.17 184	0.15 211	0.17 315	0.20 152	0.20 359	0.07 122	0.09 312	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

NLMM	0.19 238	0.12 199	0.20 26	0.22 292	0.18 478	0.25 380	0.19 375	0.55 566	0.55 614	0.16 188	0.17 184	0.15 211	0.17 315	0.20 152	0.20 359	0.07 122	0.09 312	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

z-ln-s-r	0.35 574	0.30 590	1.02 634	0.23 355	0.14 300	0.30 467	0.26 562	0.46 458	0.55 614	0.33 461	0.61 637	0.39 524	0.31 547	0.80 641	0.77 658	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.11 481	0.10 215

RGC	0.41 613	0.35 621	0.76 560	0.35 642	0.28 632	0.41 586	0.29 594	0.60 621	0.55 614	0.47 622	0.64 644	0.63 656	0.47 635	0.74 617	0.46 598	0.16 616	0.15 499	0.21 657	0.21 658	0.19 628	0.21 520

AANet_RVC	0.33 557	0.31 596	0.69 530	0.23 355	0.14 300	0.30 467	0.23 510	0.49 493	0.55 614	0.39 559	0.60 629	0.43 558	0.30 530	0.88 658	0.54 622	0.11 500	0.08 266	0.07 160	0.07 213	0.10 425	0.12 328

iResNet_ROB	0.27 484	0.27 572	0.48 320	0.21 223	0.12 189	0.32 506	0.17 267	0.57 586	0.55 614	0.39 559	0.44 532	0.37 504	0.28 503	0.43 473	0.28 487	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.09 359	0.11 270

pmcnn	0.54 656	0.24 538	1.06 639	0.25 457	0.26 625	0.40 581	0.31 613	0.55 566	0.55 614	0.56 655	1.22 698	2.53 726	0.39 601	0.84 652	1.08 687	0.09 381	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.10 425	0.14 406

WQFJX1	0.20 270	0.12 199	0.21 43	0.23 355	0.17 448	0.24 359	0.19 375	0.63 643	0.56 621	0.17 212	0.16 164	0.14 190	0.16 289	0.27 303	0.18 295	0.08 276	0.09 312	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

GASNet	0.39 594	0.58 683	1.27 669	0.35 642	0.23 590	0.35 547	0.23 510	0.63 643	0.56 621	0.41 580	0.38 459	0.45 570	0.30 530	0.81 646	0.42 578	0.16 616	0.11 397	0.14 597	0.14 610	0.23 652	0.12 328

GEStereo_RVC	0.29 516	0.24 538	0.60 487	0.27 537	0.16 414	0.33 516	0.25 550	0.58 600	0.56 621	0.35 501	0.38 459	0.34 479	0.25 452	0.51 503	0.29 501	0.12 540	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.11 481	0.13 365

edge stereo	0.40 606	0.22 506	0.87 603	0.27 537	0.22 574	0.38 569	0.26 562	0.59 610	0.56 621	0.53 647	0.60 629	0.71 679	0.50 645	0.78 633	0.43 582	0.16 616	0.15 499	0.19 650	0.14 610	0.17 602	0.19 488

PA-Net	0.40 606	0.35 621	1.05 637	0.32 619	0.28 632	0.39 575	0.43 667	0.53 532	0.56 621	0.35 501	0.43 522	0.41 538	0.36 584	0.83 651	0.61 636	0.12 540	0.23 614	0.16 625	0.23 670	0.13 544	0.20 507
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SDNR	0.47 637	0.29 584	0.92 616	0.24 411	0.37 671	1.27 709	0.17 267	0.54 548	0.58 626	0.44 603	0.85 675	0.55 626	0.28 503	1.19 696	0.52 614	0.23 661	0.24 630	0.17 634	0.13 590	0.19 628	0.26 585

Wz-Net-LNSev	0.36 577	0.35 621	1.06 639	0.26 500	0.21 558	0.47 621	0.33 626	0.56 577	0.58 626	0.45 610	0.54 602	0.50 605	0.37 589	0.40 458	0.42 578	0.12 540	0.11 397	0.10 452	0.09 416	0.14 567	0.15 425

DGSMNet	0.63 676	0.32 604	1.01 633	0.54 693	0.73 710	0.62 662	1.36 728	0.62 639	0.58 626	0.38 541	0.62 640	0.52 616	0.34 571	0.65 585	0.47 601	0.54 701	0.61 726	0.67 708	0.61 718	0.65 702	0.69 712

ADCMid	0.53 654	0.45 657	1.46 685	0.27 537	0.22 574	0.51 637	0.38 651	0.61 631	0.58 626	0.75 678	0.67 650	0.62 652	0.66 679	0.66 591	1.75 716	0.13 564	0.12 428	0.17 634	0.17 644	0.20 636	0.21 520

NVstereo2D	0.32 550	0.18 436	0.63 503	0.24 411	0.23 590	0.43 599	0.28 588	0.60 621	0.58 626	0.28 358	0.39 477	0.42 551	0.30 530	0.71 609	0.30 506	0.13 564	0.09 312	0.13 573	0.10 478	0.20 636	0.18 470

DISCO	0.33 557	0.16 373	0.55 434	0.26 500	0.16 414	0.48 628	0.25 550	0.52 521	0.58 626	0.38 541	0.45 547	0.63 656	0.37 589	0.65 585	0.50 610	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.08 307	0.13 544	0.13 365

WCMA_ROB	0.55 657	0.27 572	0.76 560	0.26 500	0.22 574	0.62 662	0.36 641	0.57 586	0.58 626	0.97 696	1.40 704	1.28 704	0.94 700	0.80 641	0.80 662	0.20 655	0.17 542	0.16 625	0.16 632	0.19 628	0.29 608

w-ln-seven-2	0.40 606	0.37 631	1.34 676	0.28 565	0.18 478	0.38 569	0.29 594	0.53 532	0.59 633	0.47 622	0.56 612	0.46 579	0.42 617	0.70 603	0.64 641	0.10 455	0.10 360	0.12 546	0.11 516	0.14 567	0.16 442

ITSA-stereo	0.26 454	0.16 373	0.39 221	0.24 411	0.11 129	0.28 427	0.18 328	0.58 600	0.59 633	0.32 448	0.32 383	0.33 471	0.28 503	0.51 503	0.34 544	0.11 500	0.08 266	0.11 510	0.11 516	0.11 481	0.15 425

MDST_ROB	0.51 648	0.16 373	0.97 627	0.31 610	0.21 558	1.35 713	0.34 631	0.80 689	0.59 633	1.09 705	0.74 662	0.49 599	0.37 589	1.31 705	0.60 633	0.14 589	0.12 428	0.16 625	0.13 590	0.13 544	0.18 470

Selective-IGEV-i16pb	0.39 594	0.14 293	2.10 710	0.21 223	0.15 370	0.68 671	0.31 613	0.60 621	0.60 636	0.25 322	0.44 532	0.32 461	0.21 393	0.79 637	0.26 466	0.14 589	0.10 360	0.09 369	0.10 478	0.12 529	0.14 406

GwcNet	0.37 584	0.29 584	1.12 650	0.25 457	0.24 607	0.48 628	0.27 572	0.58 600	0.60 636	0.39 559	0.54 602	0.51 608	0.34 571	0.60 552	0.46 598	0.13 564	0.12 428	0.12 546	0.11 516	0.13 544	0.15 425

NaN_ROB	0.44 623	0.38 638	0.94 623	0.30 594	0.20 541	0.52 643	0.49 680	0.61 631	0.60 636	0.56 655	0.47 566	0.49 599	0.42 617	1.24 698	0.76 657	0.12 540	0.18 554	0.12 546	0.13 590	0.12 529	0.18 470

Wz-Net-MNSev	0.39 594	0.35 621	0.99 631	0.26 500	0.21 558	0.59 659	0.39 655	0.58 600	0.61 639	0.49 629	0.56 612	0.53 621	0.37 589	0.61 560	0.47 601	0.11 500	0.09 312	0.11 510	0.11 516	0.15 579	0.15 425

pcwnet_v2	0.32 550	0.16 373	1.22 667	0.23 355	0.19 513	0.32 506	0.19 375	0.61 631	0.61 639	0.37 532	0.45 547	0.35 492	0.29 523	0.37 445	0.26 466	0.14 589	0.11 397	0.12 546	0.11 516	0.14 567	0.18 470

FAT-Stereo	0.36 577	0.19 456	0.75 556	0.26 500	0.18 478	0.34 531	0.30 603	0.62 639	0.61 639	0.47 622	0.61 637	0.59 640	0.50 645	0.61 560	0.36 555	0.13 564	0.14 468	0.13 573	0.12 558	0.14 567	0.20 507

RP	0.38 589	0.26 564	0.67 521	0.31 610	0.24 607	0.37 562	0.29 594	0.53 532	0.61 639	0.42 586	0.65 646	0.62 652	0.51 647	0.63 574	0.43 582	0.17 630	0.15 499	0.17 634	0.15 621	0.17 602	0.19 488

AnyNet_C32	0.55 657	0.51 668	1.34 676	0.29 583	0.28 632	0.61 661	0.62 694	0.57 586	0.62 643	0.63 665	0.68 652	0.54 625	0.55 656	0.82 647	1.81 717	0.15 605	0.15 499	0.15 616	0.18 649	0.21 643	0.25 571

RYNet	0.38 589	0.23 525	0.65 513	0.26 500	0.28 632	0.62 662	0.33 626	0.61 631	0.62 643	0.42 586	0.39 477	0.58 639	0.40 606	0.89 660	0.57 629	0.11 500	0.09 312	0.12 546	0.11 516	0.19 628	0.22 535

FBW_ROB	0.46 634	0.34 617	0.71 546	0.32 619	0.20 541	0.51 637	0.32 620	0.73 681	0.63 645	0.60 662	0.57 617	0.65 663	0.44 624	1.42 711	0.62 637	0.14 589	0.17 542	0.22 662	0.16 632	0.17 602	0.23 545

MeshStereo	0.60 670	0.31 596	0.71 546	0.22 292	0.17 448	0.66 669	0.36 641	0.81 691	0.63 645	1.48 724	1.32 701	1.65 712	0.83 691	1.18 695	0.74 654	0.17 630	0.17 542	0.17 634	0.14 610	0.17 602	0.19 488
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 654	0.60 686	0.98 629	0.40 667	0.25 621	0.87 689	0.57 691	0.60 621	0.64 647	0.60 662	0.67 650	0.63 656	0.42 617	1.13 691	0.50 610	0.23 661	0.28 655	0.27 669	0.35 692	0.25 659	0.33 628

zh-sn7	0.52 651	0.64 691	1.77 700	0.30 594	0.20 541	0.47 621	0.40 659	0.60 621	0.65 648	0.53 647	0.82 671	0.52 616	0.59 663	1.10 689	0.96 675	0.13 564	0.13 449	0.13 573	0.13 590	0.17 602	0.20 507

stereogan	0.39 594	0.20 472	0.78 571	0.28 565	0.22 574	0.65 668	0.26 562	0.62 639	0.65 648	0.45 610	0.60 629	0.67 671	0.45 626	0.69 600	0.37 561	0.14 589	0.14 468	0.14 597	0.12 558	0.20 636	0.19 488

AnyNet_C01	0.68 681	0.69 695	2.64 718	0.33 631	0.27 630	0.93 692	0.64 695	0.66 661	0.65 648	0.70 675	0.97 684	0.75 681	0.63 676	1.01 682	1.52 710	0.17 630	0.16 514	0.17 634	0.17 644	0.24 656	0.28 602

PASM	0.49 643	0.41 648	1.15 654	0.37 652	0.35 665	0.42 594	0.42 665	0.54 548	0.65 648	0.54 651	0.54 602	0.63 656	0.48 639	0.94 675	0.51 613	0.27 679	0.30 673	0.30 680	0.33 690	0.29 676	0.29 608

SPS-STEREO	0.74 684	0.72 696	1.18 663	0.52 692	0.57 700	0.76 678	0.50 682	0.80 689	0.66 652	0.97 696	0.88 679	0.94 690	0.74 683	1.08 688	1.04 684	0.58 705	0.51 712	0.50 700	0.50 708	0.56 697	0.72 714
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.60 670	0.73 698	1.13 652	0.64 697	0.45 689	0.73 676	0.37 643	0.67 663	0.67 653	0.52 641	0.75 664	0.66 667	0.46 633	0.74 617	0.59 632	0.55 702	0.34 688	0.56 703	0.36 694	0.65 702	0.49 680

AF-Net	0.40 606	0.31 596	0.74 552	0.33 631	0.24 607	0.43 599	0.30 603	0.64 649	0.67 653	0.44 603	0.69 655	0.65 663	0.52 649	0.59 547	0.48 603	0.16 616	0.12 428	0.19 650	0.14 610	0.16 587	0.14 406

GANetREF_RVC	0.45 626	0.52 669	0.87 603	0.39 662	0.20 541	0.51 637	0.50 682	0.68 668	0.67 653	0.47 622	0.46 559	0.50 605	0.43 621	0.91 665	0.40 569	0.28 681	0.21 589	0.32 685	0.19 651	0.28 674	0.23 545
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
MSMD_ROB	0.63 676	0.34 617	0.70 537	0.30 594	0.25 621	0.88 690	0.35 634	0.58 600	0.67 653	1.13 706	1.52 708	1.75 715	1.05 705	0.90 663	0.60 633	0.24 665	0.22 601	0.27 669	0.27 685	0.25 659	0.27 593

Wz-Net-SNSev	0.45 626	0.53 672	1.42 684	0.31 610	0.21 558	0.44 604	0.45 670	0.64 649	0.68 657	0.46 616	0.66 648	0.62 652	0.40 606	0.78 633	0.65 642	0.12 540	0.11 397	0.12 546	0.13 590	0.17 602	0.19 488

MFN_U_SF_RVC	0.58 667	0.58 683	1.31 674	0.39 662	0.23 590	0.72 674	0.30 603	0.83 694	0.68 657	0.74 677	0.74 662	0.86 686	0.60 665	0.84 652	0.83 665	0.29 682	0.27 650	0.32 685	0.37 696	0.31 678	0.33 628

NLMM1	0.21 311	0.13 243	0.21 43	0.23 355	0.18 478	0.24 359	0.20 416	0.65 655	0.69 659	0.18 235	0.18 204	0.13 157	0.14 245	0.25 266	0.19 331	0.08 276	0.09 312	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.10 215

S-Stereo	0.39 594	0.20 472	1.04 636	0.28 565	0.22 574	0.39 575	0.31 613	0.58 600	0.69 659	0.40 568	0.59 625	0.48 593	0.41 611	0.75 622	0.42 578	0.12 540	0.15 499	0.13 573	0.13 590	0.16 587	0.25 571

PWC_ROB	0.41 613	0.38 638	0.92 616	0.26 500	0.20 541	0.39 575	0.19 375	0.61 631	0.69 659	0.58 660	0.84 674	0.52 616	0.44 624	0.74 617	0.62 637	0.13 564	0.09 312	0.14 597	0.10 478	0.17 602	0.18 470

FCDSN-DC	0.67 679	0.38 638	0.83 589	0.37 652	0.30 647	0.66 669	0.37 643	0.69 674	0.70 662	1.15 708	1.53 709	1.70 714	1.38 714	1.00 681	0.83 665	0.24 665	0.22 601	0.27 669	0.26 681	0.27 669	0.32 621
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.62 673	0.47 660	0.93 620	0.70 703	0.50 692	1.15 703	1.29 727	0.79 688	0.70 662	0.77 684	0.55 607	0.92 689	0.58 661	0.87 657	0.77 658	0.19 651	0.27 650	0.18 643	0.19 651	0.27 669	0.28 602

Ntro	0.61 672	0.75 701	1.16 656	0.67 699	0.50 692	0.76 678	0.37 643	0.68 668	0.71 664	0.50 635	0.59 625	0.65 663	0.52 649	0.79 637	0.58 631	0.58 705	0.32 682	0.57 706	0.34 691	0.69 707	0.50 684

Wz-Net-TNSev	0.55 657	0.72 696	1.90 706	0.26 500	0.21 558	0.64 667	0.45 670	0.66 661	0.71 664	0.52 641	0.55 607	0.71 679	0.63 676	1.04 685	0.94 673	0.16 616	0.15 499	0.13 573	0.15 621	0.21 643	0.24 559

LRCNet_RVC	10.94 750	14.45 757	9.66 744	15.38 753	8.02 740	1.08 699	0.35 634	8.72 749	0.72 666	12.63 758	15.84 758	9.73 749	6.52 743	8.58 749	6.38 747	20.33 769	5.39 749	23.79 770	21.95 771	15.35 757	13.96 758

CSAN	0.55 657	0.47 660	1.19 664	0.37 652	0.23 590	0.57 653	0.61 693	0.65 655	0.72 666	0.65 668	0.78 666	0.66 667	0.65 678	1.41 710	0.77 658	0.21 657	0.17 542	0.20 655	0.21 658	0.18 618	0.21 520

DispFullNet	0.67 679	0.94 710	1.63 694	0.77 709	1.19 728	0.53 646	0.25 550	0.61 631	0.72 666	0.70 675	0.60 629	0.69 675	0.90 697	0.80 641	0.52 614	0.27 679	0.13 449	0.74 711	0.31 689	0.68 705	0.44 669

DStereoO	0.55 657	0.35 621	0.68 527	0.44 679	0.49 690	0.41 586	1.08 722	0.58 600	0.73 669	0.49 629	0.53 598	0.51 608	0.85 692	0.60 552	0.75 655	0.83 719	0.28 655	0.38 692	0.19 651	0.52 695	0.35 637

ADCL	0.50 644	0.30 590	1.15 654	0.28 565	0.19 513	0.77 681	0.64 695	0.57 586	0.73 669	0.57 658	0.73 661	0.55 626	0.60 665	0.66 591	1.53 711	0.11 500	0.10 360	0.13 573	0.13 590	0.15 579	0.16 442

Consistency-Raft	0.56 663	0.52 669	1.12 650	0.45 682	0.49 690	0.48 628	0.45 670	0.73 681	0.74 671	0.45 610	0.82 671	0.46 579	0.60 665	0.51 503	0.63 640	0.39 697	0.40 695	0.44 697	0.51 709	0.53 696	0.38 657

XQC	0.47 637	0.45 657	1.07 641	0.40 667	0.28 632	0.58 655	0.38 651	0.67 663	0.76 672	0.53 647	0.47 566	0.59 640	0.47 635	0.74 617	0.80 662	0.18 641	0.14 468	0.18 643	0.16 632	0.26 663	0.24 559

LSM	1.68 722	0.48 665	2.91 721	2.28 735	17.60 755	0.52 643	0.55 689	0.65 655	0.78 673	0.84 687	1.11 692	0.63 656	0.55 656	0.79 637	0.53 618	0.16 616	0.25 639	0.18 643	0.21 658	0.25 659	2.37 737

PDISCO_ROB	0.45 626	0.37 631	0.89 612	0.44 679	0.37 671	0.70 672	0.35 634	0.75 684	0.78 673	0.45 610	0.53 598	0.65 663	0.40 606	0.68 599	0.52 614	0.22 660	0.12 428	0.21 657	0.19 651	0.26 663	0.22 535

WZ-Net	0.56 663	0.49 667	2.14 712	0.30 594	0.24 607	0.58 655	0.48 677	0.65 655	0.80 675	0.51 638	0.72 658	0.68 673	0.60 665	1.06 687	1.01 679	0.13 564	0.10 360	0.11 510	0.12 558	0.19 628	0.23 545

ACVNet-4b	0.76 688	0.90 708	1.67 697	0.73 706	0.51 695	0.80 686	0.31 613	0.74 683	0.81 676	0.51 638	0.72 658	0.94 690	0.43 621	1.01 682	1.32 701	1.18 731	0.22 601	0.77 713	0.45 701	0.70 708	0.50 684

DPSNet	0.51 648	0.26 564	1.16 656	0.28 565	0.21 558	0.76 678	0.56 690	0.89 703	0.82 677	0.49 629	0.51 583	0.64 661	0.81 690	0.89 660	0.85 667	0.17 630	0.16 514	0.13 573	0.13 590	0.26 663	0.27 593

w-ln-seven	0.45 626	0.40 645	1.40 683	0.27 537	0.22 574	0.58 655	0.33 626	0.65 655	0.83 678	0.59 661	0.63 641	0.53 621	0.39 601	0.66 591	0.81 664	0.12 540	0.11 397	0.13 573	0.12 558	0.16 587	0.17 463

SuperB	0.50 644	0.37 631	2.16 713	0.23 355	0.15 370	0.41 586	0.32 620	0.50 501	0.83 678	0.44 603	0.51 583	0.33 471	0.45 626	0.69 600	1.07 686	0.10 455	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.95 721	0.18 470

FC-DCNN	0.73 683	0.33 608	0.84 593	0.33 631	0.28 632	0.82 687	0.40 659	0.82 692	0.83 678	1.43 716	1.60 713	1.97 717	1.38 714	1.10 689	0.93 671	0.24 665	0.22 601	0.27 669	0.26 681	0.26 663	0.32 621

zh-mn7	0.50 644	0.57 680	1.82 703	0.25 457	0.19 513	0.45 612	0.29 594	0.59 610	0.84 681	0.67 671	0.97 684	0.49 599	0.41 611	0.93 672	0.73 653	0.12 540	0.10 360	0.11 510	0.11 516	0.13 544	0.17 463

MSAF-DinoV2	0.81 693	0.64 691	2.42 715	0.49 688	0.17 448	0.58 655	0.32 620	0.83 694	0.85 682	0.41 580	0.52 590	0.98 694	0.61 669	4.97 742	1.22 692	0.12 540	0.07 199	0.10 452	0.24 672	0.27 669	0.32 621

MFMNet_re	0.74 684	0.84 705	1.16 656	0.64 697	0.70 708	0.79 683	0.71 700	0.77 687	0.85 682	0.79 686	0.86 676	0.69 675	0.80 688	0.73 613	0.65 642	0.66 709	0.59 724	0.61 707	0.58 716	0.68 705	0.71 713

FC-DCNN v2	0.75 687	0.33 608	0.82 583	0.33 631	0.28 632	0.85 688	0.40 659	0.88 701	0.86 684	1.46 718	1.65 714	2.08 719	1.40 716	1.14 693	0.95 674	0.24 665	0.22 601	0.27 669	0.26 681	0.26 663	0.32 621

RTSC	0.43 621	0.37 631	0.95 624	0.30 594	0.20 541	0.50 636	0.23 510	0.65 655	0.86 684	0.56 655	0.54 602	0.51 608	0.36 584	0.71 609	0.92 670	0.13 564	0.14 468	0.11 510	0.13 590	0.18 618	0.19 488

ADCS	0.62 673	0.56 676	1.54 691	0.30 594	0.25 621	0.56 651	0.46 673	0.71 676	0.86 684	0.77 684	0.72 658	0.68 673	0.62 674	0.82 647	2.33 727	0.17 630	0.16 514	0.16 625	0.17 644	0.23 652	0.27 593

NVStereoNet_ROB	0.74 684	0.64 691	1.20 666	0.55 694	0.43 685	0.54 650	0.48 677	0.75 684	0.87 687	0.88 689	1.72 716	1.06 695	1.03 704	1.29 702	0.98 678	0.35 690	0.42 698	0.41 696	0.48 704	0.38 686	0.43 666
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	0.77 690	0.92 709	1.79 702	0.73 706	0.53 696	0.78 682	0.42 665	0.88 701	0.90 688	0.75 678	0.76 665	1.32 705	0.80 688	1.04 685	0.70 650	0.57 704	0.32 682	0.72 710	0.35 692	0.70 708	0.50 684

PWCDC_ROB	0.41 613	0.41 648	0.77 566	0.34 636	0.21 558	0.43 599	0.20 416	0.60 621	0.90 688	0.44 603	1.24 699	0.36 498	0.38 594	0.56 532	0.48 603	0.18 641	0.11 397	0.11 510	0.10 478	0.20 636	0.16 442

SGM_RVC	0.57 665	0.22 506	0.60 487	0.26 500	0.16 414	0.97 697	0.46 673	0.76 686	0.90 688	1.03 702	0.92 682	1.16 698	0.93 699	1.21 697	0.72 652	0.17 630	0.16 514	0.16 625	0.16 632	0.16 587	0.24 559
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
JetBlue	1.20 711	0.89 707	2.53 717	0.59 695	0.76 711	3.16 730	2.09 735	1.16 710	0.93 691	0.95 694	1.12 693	1.65 712	1.27 711	2.15 725	1.87 720	0.43 700	0.37 693	0.38 692	0.39 698	0.62 699	0.63 702

RainbowNet	0.76 688	1.00 714	1.29 672	0.82 710	0.63 703	0.79 683	0.52 685	0.83 694	0.93 691	0.61 664	0.79 669	0.79 682	0.62 674	0.82 647	0.67 648	0.80 718	0.55 719	0.79 715	0.49 705	0.81 713	0.62 700

MADNet+	1.05 702	1.26 724	4.77 731	0.73 706	0.50 692	1.25 707	0.97 714	1.05 707	0.93 691	0.67 671	0.78 666	0.87 687	0.85 692	2.14 724	1.83 718	0.40 698	0.42 698	0.32 685	0.28 686	0.45 691	0.43 666

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 682	0.73 698	1.26 668	0.47 686	0.28 632	1.42 716	0.60 692	0.82 692	0.94 694	0.85 688	0.86 676	0.88 688	0.70 681	1.32 706	0.75 655	0.37 693	0.30 673	0.34 690	0.36 694	0.44 690	0.42 663

z-mn7	0.48 640	0.52 669	1.28 670	0.26 500	0.19 513	0.62 662	0.34 631	0.59 610	0.96 695	0.45 610	0.97 684	0.53 621	0.41 611	0.99 680	0.70 650	0.11 500	0.10 360	0.10 452	0.10 478	0.14 567	0.16 442

SHD	0.45 626	0.34 617	0.89 612	0.37 652	0.28 632	0.46 615	0.23 510	0.72 680	0.96 695	0.65 668	0.61 637	0.61 649	0.48 639	0.64 580	0.69 649	0.16 616	0.16 514	0.16 625	0.16 632	0.21 643	0.25 571

noway1	4.35 735	5.86 742	4.96 736	11.40 750	10.45 745	5.77 737	4.48 742	4.31 742	0.97 697	1.89 729	2.52 732	6.02 738	3.52 735	3.69 735	4.60 740	2.00 737	0.47 705	2.01 739	1.73 739	5.85 746	4.49 744

zzzz4	4.35 735	5.87 743	5.01 737	11.40 750	10.45 745	5.76 736	4.48 742	4.31 742	0.98 698	1.89 729	2.52 732	6.02 738	3.52 735	3.69 735	4.60 740	2.00 737	0.47 705	2.01 739	1.73 739	5.85 746	4.49 744

noway4	4.36 737	5.91 744	4.91 734	11.41 752	10.47 748	5.83 738	4.53 746	4.26 741	0.98 698	1.85 727	2.49 730	6.07 741	3.55 738	3.70 737	4.61 742	2.01 740	0.48 709	2.02 742	1.72 738	5.88 748	4.51 746

noway2	4.31 732	5.35 739	4.91 734	11.32 748	10.44 744	5.75 734	4.48 742	4.21 738	0.98 698	1.89 729	2.51 731	6.10 744	3.59 740	3.66 734	4.55 738	1.98 735	0.46 703	2.01 739	1.74 741	5.80 745	4.46 742

ELAS	0.80 691	0.40 645	0.91 615	0.39 662	0.35 665	1.52 718	0.81 709	0.97 705	0.98 698	1.47 723	1.58 711	1.19 700	1.33 713	1.01 682	1.21 691	0.29 682	0.27 650	0.30 680	0.29 688	0.32 681	0.36 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
noway3	4.31 732	5.41 740	4.87 733	11.29 747	10.45 745	5.75 734	4.48 742	4.23 739	0.99 702	1.88 728	2.54 734	6.09 743	3.58 739	3.77 738	4.56 739	1.98 735	0.46 703	2.02 742	1.74 741	5.77 743	4.35 741

EDNetEfficientorigin	7.48 743	0.57 680	139.59 776	0.25 457	0.17 448	0.44 604	0.30 603	0.48 482	1.04 703	1.29 710	1.02 689	0.82 684	0.87 696	0.76 629	1.02 682	0.10 455	0.09 312	0.12 546	0.11 516	0.22 647	0.25 571

FINET	0.58 667	0.48 665	1.35 678	0.38 660	0.37 671	0.96 696	1.13 724	0.84 698	1.05 704	0.50 635	0.70 656	0.45 570	0.61 669	0.63 574	0.62 637	0.26 675	0.28 655	0.14 597	0.13 590	0.20 636	0.44 669

EDNetEfficient	0.64 678	0.39 642	2.52 716	0.26 500	0.26 625	0.39 575	0.49 680	0.42 406	1.06 705	1.38 713	0.86 676	0.61 649	0.97 701	0.66 591	1.62 715	0.11 500	0.10 360	0.10 452	0.12 558	0.20 636	0.19 488

RTS	0.81 693	0.56 676	4.76 728	0.37 652	0.30 647	1.11 700	0.52 685	0.67 663	1.07 706	0.76 681	0.91 680	0.60 646	0.61 669	1.64 714	1.24 694	0.15 605	0.13 449	0.15 616	0.15 621	0.22 647	0.24 559

RTSA	0.81 693	0.56 676	4.76 728	0.37 652	0.30 647	1.11 700	0.52 685	0.67 663	1.07 706	0.76 681	0.91 680	0.60 646	0.61 669	1.64 714	1.24 694	0.15 605	0.13 449	0.15 616	0.15 621	0.22 647	0.24 559

TCMNet-wrong-test	4.33 734	5.65 741	4.76 728	11.36 749	10.39 743	5.87 740	4.45 741	4.24 740	1.10 708	1.93 732	2.43 729	6.07 741	3.54 737	3.87 739	4.51 737	2.00 737	0.47 705	1.96 737	1.68 737	5.78 744	4.48 743

SGM+DAISY	1.12 709	0.86 706	1.64 695	0.68 700	0.80 717	1.68 720	1.68 733	1.08 708	1.10 708	1.53 725	1.76 718	1.47 708	1.53 721	1.24 698	1.42 708	0.66 709	0.65 731	0.52 702	0.54 711	0.57 698	0.91 722

IMH-64-1	0.94 696	0.95 711	1.07 641	0.98 715	0.76 711	0.93 692	0.72 701	1.30 713	1.11 710	0.91 690	1.45 705	1.14 696	1.00 702	1.25 700	0.97 676	0.77 714	0.51 712	0.97 719	0.55 714	0.90 715	0.66 708

IMH-64	0.94 696	0.95 711	1.07 641	0.98 715	0.76 711	0.93 692	0.72 701	1.30 713	1.11 710	0.91 690	1.45 705	1.14 696	1.00 702	1.25 700	0.97 676	0.77 714	0.51 712	0.97 719	0.55 714	0.90 715	0.66 708

ELAS_RVC	0.80 691	0.40 645	1.10 646	0.40 667	0.35 665	0.93 692	1.10 723	0.87 700	1.12 712	1.40 714	1.39 702	1.27 703	1.55 722	1.13 691	1.13 688	0.29 682	0.27 650	0.30 680	0.28 686	0.31 678	0.36 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AANet	0.55 657	0.47 660	1.61 693	0.23 355	0.31 654	0.41 586	0.25 550	0.53 532	1.14 713	0.93 692	0.98 688	0.84 685	0.71 682	0.60 552	0.66 644	0.18 641	0.32 682	0.14 597	0.13 590	0.18 618	0.44 669

PWCK	1.05 702	1.29 725	2.12 711	0.92 713	0.42 682	1.27 709	1.01 716	1.14 709	1.14 713	1.16 709	1.14 694	1.25 702	0.90 697	1.77 719	1.15 689	0.89 722	0.51 712	0.87 717	0.54 711	1.02 723	0.57 693

DeepPrunerF	0.46 634	0.37 631	1.50 688	0.34 636	0.30 647	0.36 554	0.37 643	0.64 649	1.15 715	0.41 580	0.45 547	0.40 529	0.41 611	0.82 647	0.53 618	0.18 641	0.14 468	0.23 664	0.21 658	0.17 602	0.18 470

MonStereo1	0.96 699	0.61 688	0.99 631	0.70 703	0.59 701	1.37 714	0.35 634	0.97 705	1.27 716	0.97 696	1.92 720	1.53 710	2.13 726	1.29 702	0.87 668	0.71 712	0.34 688	0.75 712	0.47 703	0.75 710	0.68 710

PVD	0.62 673	0.41 648	0.93 620	0.44 679	0.39 677	0.63 666	0.51 684	0.86 699	1.27 716	0.93 692	1.09 691	0.81 683	0.85 692	0.89 660	0.89 669	0.21 657	0.23 614	0.22 662	0.19 651	0.28 674	0.41 658

SANet	0.58 667	0.41 648	1.38 680	0.27 537	0.16 414	0.72 674	0.48 677	0.71 676	1.34 718	0.69 674	0.97 684	0.94 690	0.78 686	0.97 679	0.93 671	0.14 589	0.12 428	0.12 546	0.12 558	0.18 618	0.20 507

notaker	1.49 715	1.44 728	1.77 700	1.42 729	1.08 726	1.19 704	0.87 713	1.51 720	1.40 719	1.53 725	3.41 738	2.40 724	1.94 724	1.83 722	1.57 713	1.14 729	0.69 735	1.38 731	0.88 729	1.39 732	1.03 726

DStereoSA	1.00 700	0.46 659	1.33 675	0.68 700	0.86 721	1.26 708	2.25 737	0.83 694	1.41 720	0.57 658	1.92 720	0.57 633	2.07 725	0.96 676	1.84 719	0.36 691	0.55 719	0.28 676	0.53 710	0.45 691	0.90 721

IMH	1.09 707	1.04 717	1.29 672	1.03 717	0.79 714	1.11 700	0.69 698	1.40 716	1.42 721	1.02 700	1.71 715	1.42 706	1.19 709	1.78 720	1.03 683	1.14 729	0.56 723	1.00 721	0.58 716	0.93 718	0.68 710

ACVNet_2	0.94 696	0.98 713	1.71 699	0.83 711	0.63 703	1.02 698	0.64 695	1.16 710	1.43 722	1.02 700	1.39 702	1.47 708	0.86 695	1.16 694	0.79 661	0.63 708	0.43 701	0.78 714	0.49 705	0.80 712	0.57 693

light-stereo	2.66 729	0.78 703	4.46 727	4.42 736	3.66 734	5.04 732	0.38 651	2.12 730	1.51 723	4.25 740	6.51 745	7.70 747	0.75 684	5.12 743	1.42 708	0.72 713	1.35 739	0.33 688	0.45 701	1.22 725	1.04 727

WAO-7	1.05 702	1.00 714	1.19 664	0.83 711	0.67 707	1.22 706	0.84 711	1.43 717	1.56 724	1.13 706	1.75 717	1.46 707	1.25 710	1.56 713	1.28 696	0.61 707	0.62 729	0.70 709	0.68 721	0.66 704	0.62 700

DStereoFS	1.07 706	0.76 702	1.10 646	0.70 703	0.70 708	1.87 722	1.39 729	1.20 712	1.66 725	1.01 699	1.58 711	1.20 701	2.60 731	1.40 709	1.32 701	0.40 698	0.47 705	0.31 683	0.41 699	0.38 686	0.91 722

JetRed	2.35 728	2.70 733	6.11 739	1.14 725	1.38 731	6.03 741	3.61 739	2.12 730	1.72 726	1.99 733	1.97 722	2.15 721	1.59 723	2.49 728	4.19 736	1.05 726	1.60 740	1.10 724	1.02 733	1.72 734	1.41 734

SGM-ForestM	1.59 718	0.56 676	1.52 690	0.41 674	0.34 662	2.77 728	1.67 732	1.69 724	1.73 727	2.48 736	2.27 728	6.02 738	2.90 733	3.08 729	2.83 731	0.25 673	0.30 673	0.19 650	0.20 656	0.18 618	0.45 673

LVE	1.18 710	1.16 719	1.67 697	1.04 718	0.81 718	1.32 712	0.82 710	1.49 719	1.94 728	1.08 704	1.90 719	1.89 716	1.07 706	1.51 712	1.04 684	0.96 725	0.61 726	0.94 718	0.69 722	0.92 717	0.79 719

Dean	1.22 712	1.17 720	1.97 708	1.04 718	0.79 714	1.21 705	0.76 704	1.51 720	1.96 729	1.30 712	1.98 723	2.14 720	1.18 708	1.30 704	1.15 689	0.83 719	0.61 726	1.01 722	0.69 722	0.97 722	0.77 718

WAO-6	1.11 708	1.01 716	1.17 662	0.96 714	0.79 714	1.30 711	0.78 706	1.36 715	1.99 730	1.04 703	1.54 710	1.59 711	1.27 711	1.37 708	1.30 697	0.78 716	0.55 719	1.03 723	0.75 725	0.87 714	0.72 714

MADNet++	2.34 727	1.81 731	2.24 714	2.15 734	1.97 733	2.79 729	2.19 736	2.42 733	2.26 731	2.79 739	2.70 735	2.43 725	2.60 731	3.18 730	3.32 732	2.19 741	1.97 743	1.93 735	1.62 736	2.02 735	2.10 735

coex-ft	3.48 731	0.81 704	48.53 774	0.24 411	0.19 513	0.53 646	0.47 676	0.49 493	2.36 732	7.18 747	1.20 696	0.96 693	2.53 730	0.75 622	2.14 725	0.13 564	0.15 499	0.14 597	0.12 558	0.22 647	0.47 675

HanzoNet	3.08 730	1.87 732	2.70 719	1.81 732	1.34 730	1.60 719	1.05 717	2.06 729	2.62 733	5.63 744	5.12 740	5.96 737	7.09 745	4.39 741	3.43 733	3.29 744	2.06 745	1.98 738	2.94 748	2.47 736	2.15 736

UNDER WATER-64	1.61 719	1.30 726	2.93 722	1.33 727	0.96 724	2.20 725	1.25 726	1.47 718	3.15 734	1.46 718	1.31 700	2.61 727	2.22 728	1.69 716	1.93 721	1.13 728	0.67 734	1.29 729	0.94 730	1.26 727	1.09 728

UNDER WATER	1.64 721	1.34 727	2.72 720	1.40 728	1.04 725	1.70 721	1.14 725	1.57 723	3.58 735	1.46 718	1.46 707	2.82 729	2.43 729	1.74 717	2.04 724	1.08 727	0.63 730	1.31 730	0.94 730	1.29 728	1.10 729

MANE	1.63 720	0.58 683	1.16 656	0.59 695	0.60 702	2.71 727	1.53 730	2.63 734	3.62 736	2.33 735	3.26 737	3.66 732	2.98 734	2.26 727	2.26 726	0.37 693	0.40 695	0.31 683	0.49 705	0.31 678	0.63 702

WAO-8	1.50 716	1.22 722	1.39 681	1.10 721	0.85 719	2.15 723	0.78 706	1.84 726	3.76 737	1.46 718	2.18 725	2.15 721	1.50 719	3.20 731	1.35 704	0.92 723	0.66 732	1.10 724	0.79 727	0.94 719	0.74 716

TorneroNet-64	1.47 714	1.15 718	1.51 689	1.11 724	0.86 721	2.27 726	0.76 704	1.84 726	3.76 737	1.29 710	2.22 727	2.68 728	1.46 717	1.81 721	1.55 712	0.79 717	0.51 712	1.10 724	0.67 720	1.31 729	0.81 720

Venus	1.50 716	1.22 722	1.39 681	1.10 721	0.85 719	2.15 723	0.78 706	1.84 726	3.76 737	1.46 718	2.18 725	2.15 721	1.50 719	3.20 731	1.35 704	0.92 723	0.66 732	1.10 724	0.79 727	0.94 719	0.74 716

ktn	1.80 723	1.46 729	1.49 687	1.44 730	1.14 727	1.50 717	1.07 719	1.53 722	3.90 740	2.77 738	4.62 739	3.42 731	1.49 718	1.74 717	1.40 707	1.45 733	0.77 736	1.46 732	0.99 732	1.41 733	1.00 725

tt	4.71 738	0.11 146	3.94 725	2.06 733	1.54 732	10.14 747	16.85 751	9.28 750	4.99 741	1.41 715	1.05 690	4.68 734	4.89 741	3.36 733	5.86 745	5.73 749	9.15 757	2.23 745	2.51 745	3.02 737	1.34 733

BEATNet-Init1	4.91 739	3.27 734	14.39 755	0.69 702	0.65 706	10.19 748	3.83 740	5.04 744	5.11 742	8.73 749	8.52 746	13.95 758	7.66 747	7.79 748	5.79 744	0.32 687	0.34 688	0.34 690	0.38 697	0.64 701	0.64 706

KSHMR	1.92 725	1.47 730	1.97 708	1.48 731	1.22 729	1.39 715	1.06 718	1.81 725	5.83 743	1.43 716	5.56 742	2.95 730	1.17 707	2.24 726	1.33 703	1.29 732	1.13 737	1.47 733	1.11 734	1.37 731	1.21 731

LE_ROB	1.82 724	0.39 642	3.15 724	0.50 690	0.55 698	0.79 683	1.00 715	0.89 703	6.48 744	7.40 748	2.07 724	2.07 718	5.08 742	1.33 707	3.96 735	0.11 500	0.09 312	0.12 546	0.11 516	0.11 481	0.13 365

DPSimNet_ROB	6.21 741	5.16 735	9.50 741	5.59 739	5.56 737	7.64 743	10.02 748	4.07 737	7.33 745	6.84 745	6.26 743	7.17 746	10.55 748	4.07 740	5.68 743	5.50 748	4.29 748	5.24 749	3.66 749	4.05 740	5.96 747

Selective-IGEV-i1pa	5.75 740	8.12 745	4.85 732	1.10 721	0.54 697	13.48 750	3.52 738	9.46 751	7.56 746	7.13 746	10.00 750	9.12 748	7.56 746	14.91 759	6.08 746	3.55 745	1.33 738	1.94 736	0.77 726	0.79 711	3.23 739

TorneroNet	2.26 726	1.20 721	1.55 692	1.15 726	0.91 723	5.84 739	0.84 711	2.12 730	8.45 747	2.59 737	5.32 741	3.84 733	2.15 727	1.84 723	1.98 723	0.88 721	0.54 718	1.16 728	0.74 724	1.31 729	0.91 722

USTest	6.84 742	5.16 735	5.45 738	7.18 741	7.26 738	14.27 751	22.53 752	8.48 748	9.29 748	5.44 743	6.42 744	6.27 745	6.69 744	6.83 746	8.49 749	1.95 734	3.27 746	2.16 744	2.54 746	3.76 738	3.31 740

PML	15.86 756	13.12 756	7.07 740	5.22 737	7.66 739	32.93 763	64.30 773	5.37 745	10.12 749	25.87 772	67.29 777	20.25 760	13.20 759	10.09 750	6.81 748	5.94 750	2.00 744	6.03 755	2.18 744	9.13 753	2.62 738

xxxxx1	15.30 753	9.78 749	10.23 750	20.34 756	19.47 756	17.10 752	23.00 753	10.36 752	11.04 750	9.25 750	9.66 747	10.74 753	10.66 751	10.60 751	13.72 757	8.14 755	9.35 758	31.88 773	44.61 775	12.63 754	13.46 755

tt_ll	15.30 753	9.78 749	10.23 750	20.34 756	19.47 756	17.10 752	23.00 753	10.36 752	11.04 750	9.25 750	9.66 747	10.74 753	10.66 751	10.60 751	13.72 757	8.14 755	9.35 758	31.88 773	44.61 775	12.63 754	13.46 755

ff	15.30 753	9.78 749	10.23 750	20.34 756	19.47 756	17.10 752	23.00 753	10.36 752	11.04 750	9.25 750	9.66 747	10.74 753	10.66 751	10.60 751	13.72 757	8.14 755	9.35 758	31.88 773	44.61 775	12.63 754	13.46 755

HaxPig	17.72 758	20.23 767	19.76 757	16.55 754	16.52 754	9.46 746	9.42 747	14.48 760	13.31 753	18.59 760	18.67 759	17.39 759	16.68 760	17.07 760	16.43 760	21.99 773	20.86 769	22.28 769	21.55 768	21.30 768	21.88 772

iinet-test	10.74 748	9.21 746	9.52 742	10.46 742	10.67 749	17.92 756	25.86 758	12.61 755	13.38 754	9.65 753	10.06 751	9.98 750	10.66 751	11.13 755	12.60 750	6.36 751	7.73 752	5.65 751	6.66 750	7.29 749	7.31 748

IINet	10.74 748	9.21 746	9.52 742	10.46 742	10.67 749	17.92 756	25.86 758	12.61 755	13.38 754	9.65 753	10.06 751	9.98 750	10.66 751	11.13 755	12.60 750	6.36 751	7.73 752	5.65 751	6.66 750	7.29 749	7.31 748

DGTPSM_ROB	8.38 744	5.24 737	10.71 753	5.32 738	10.19 741	8.34 744	23.49 756	6.11 746	13.43 756	4.93 741	10.93 754	5.64 735	10.55 748	6.17 744	12.73 753	3.74 746	7.56 750	3.68 746	7.24 754	4.09 741	7.49 750

DPSMNet_ROB	8.44 745	5.25 738	10.87 754	5.59 739	10.27 742	8.34 744	23.51 757	6.12 747	13.47 757	4.96 742	10.94 755	5.65 736	10.55 748	6.25 745	12.77 754	4.01 747	7.62 751	3.75 747	7.27 755	4.16 742	7.54 751

Anonymous_1	16.44 757	9.26 748	9.67 745	10.63 744	14.54 753	18.62 758	26.98 760	12.68 757	13.53 758	10.78 757	10.37 753	10.15 752	10.66 751	10.99 754	12.64 752	15.61 766	7.73 752	16.87 764	43.01 774	56.14 777	7.86 754

DPSM_ROB	11.46 751	9.79 752	10.18 748	11.11 745	11.31 751	19.08 759	27.38 761	13.42 758	14.23 759	10.34 755	11.13 756	10.97 756	11.33 757	11.89 757	13.49 755	6.74 753	8.19 755	6.00 753	7.05 752	7.74 751	7.76 752

DPSM	11.46 751	9.79 752	10.18 748	11.11 745	11.31 751	19.08 759	27.38 761	13.42 758	14.23 759	10.34 755	11.13 756	10.97 756	11.33 757	11.89 757	13.49 755	6.74 753	8.19 755	6.00 753	7.05 752	7.74 751	7.76 752

MEDIAN_ROB	21.20 759	24.56 771	23.42 768	19.57 755	19.62 759	13.29 749	11.21 749	18.04 761	17.02 761	22.07 771	21.92 761	20.84 761	20.24 761	21.02 761	19.68 761	25.59 774	24.08 770	26.20 771	25.19 772	25.31 771	25.19 775

RSGM-EC	29.37 769	17.55 758	9.85 746	35.22 770	33.16 770	26.01 761	45.63 763	20.07 762	17.60 762	18.98 761	23.47 769	30.02 771	23.62 770	41.06 775	44.49 776	58.94 776	34.33 776	32.95 776	20.18 764	33.70 773	20.62 770

acva	29.37 769	17.55 758	9.85 746	35.22 770	33.16 770	26.01 761	45.63 763	20.07 762	17.60 762	18.98 761	23.47 769	30.02 771	23.62 770	41.06 775	44.49 776	58.94 776	34.33 776	32.95 776	20.18 764	33.70 773	20.62 770

AVERAGE_ROB	25.43 768	29.01 772	27.22 769	24.60 767	24.16 768	17.78 755	12.87 750	22.39 764	21.40 764	26.72 773	26.08 771	25.18 770	24.52 772	25.07 770	23.57 762	29.94 775	28.36 775	30.60 772	29.57 773	29.83 772	29.66 776

LSM0	24.21 767	19.88 766	22.33 766	24.42 766	40.13 774	38.41 768	54.99 765	27.05 770	28.61 765	20.59 764	22.00 762	22.29 769	22.86 764	24.12 768	27.16 764	13.59 764	16.33 761	12.13 762	14.08 756	15.72 764	17.53 767

RAFT-FEzeroshot	23.04 760	19.71 762	20.25 758	22.47 762	22.80 763	38.32 764	55.23 769	26.95 765	28.70 766	20.66 766	22.23 763	22.07 764	22.86 764	23.85 763	27.17 765	13.53 759	16.47 763	12.08 756	14.22 759	15.58 760	15.60 761

RAFT-FE	23.04 760	19.71 762	20.25 758	22.47 762	22.80 763	38.32 764	55.23 769	26.95 765	28.70 766	20.66 766	22.23 763	22.07 764	22.86 764	23.85 763	27.17 765	13.53 759	16.47 763	12.08 756	14.22 759	15.58 760	15.60 761

CasAABBNet	23.04 760	19.69 760	20.32 760	22.42 759	22.73 760	38.35 767	55.23 769	26.99 768	28.74 768	20.67 768	22.28 765	22.11 767	22.86 764	23.84 762	27.17 765	13.52 758	16.47 763	12.08 756	14.21 757	15.57 758	15.60 761

FlowAnything	23.08 763	19.70 761	20.48 763	22.45 761	22.73 760	38.34 766	55.18 766	27.00 769	28.79 769	20.83 770	22.42 768	22.10 766	22.83 763	23.85 763	27.23 769	13.53 759	16.54 766	12.10 761	14.29 762	15.59 762	15.58 760

Selective-RAFT-Error	23.11 764	19.77 764	20.60 764	22.49 764	22.80 763	38.46 770	55.19 767	27.13 771	28.90 770	20.73 769	22.38 767	22.11 767	22.91 769	23.94 766	27.18 768	13.54 762	16.57 767	12.09 759	14.21 757	15.61 763	15.65 764

fast-reg	23.61 766	20.43 768	23.27 767	23.15 765	24.75 769	38.65 771	55.20 768	26.97 767	28.94 771	20.18 763	21.86 760	21.68 762	22.34 762	24.15 769	27.35 770	13.84 765	16.57 767	14.84 763	15.61 763	16.59 765	15.88 765

Hybrid-DGEV	23.11 764	19.81 765	20.81 765	22.43 760	22.74 762	38.45 769	55.25 772	27.21 772	28.95 772	20.63 765	22.37 766	22.03 763	22.89 768	23.96 767	27.14 763	13.54 762	16.46 762	12.09 759	14.23 761	15.57 758	15.57 759

zzzz2	34.79 774	29.98 773	31.25 772	34.15 768	34.21 772	57.99 774	83.40 776	41.08 776	43.61 773	31.19 776	33.64 774	32.74 773	34.05 773	35.64 773	40.72 772	20.38 770	24.84 773	18.37 767	21.57 769	23.52 769	23.57 773

noway5	34.79 774	29.98 773	31.25 772	34.15 768	34.21 772	57.99 774	83.40 776	41.08 776	43.61 773	31.19 776	33.64 774	32.74 773	34.05 773	35.64 773	40.72 772	20.38 770	24.84 773	18.37 767	21.57 769	23.52 769	23.57 773

zzzzzz3	33.87 772	22.29 769	30.19 770	40.83 772	40.72 775	53.80 772	74.95 775	37.94 774	43.72 775	30.30 774	32.80 772	33.62 775	36.50 775	35.21 771	41.72 775	19.37 767	24.62 771	18.28 765	21.49 766	19.97 766	19.16 768

zzz1	33.89 773	22.31 770	30.41 771	40.83 772	40.73 776	53.80 772	74.90 774	37.96 775	43.78 776	30.32 775	32.84 773	33.63 776	36.50 775	35.24 772	41.71 774	19.38 768	24.63 772	18.29 766	21.50 767	19.98 767	19.16 768

Selective-IGEV-i16pa	31.25 771	41.63 775	4.08 726	0.51 691	0.38 674	97.61 777	0.73 703	61.16 778	60.81 777	17.49 759	65.92 776	39.64 777	53.28 777	107.35 778	27.39 771	20.46 772	3.81 747	4.39 748	1.97 743	0.41 688	16.06 766

test_example2	100.95 776	107.33 776	67.16 775	98.17 774	106.88 777	89.44 776	101.34 778	37.23 773	97.88 778	129.56 778	131.26 778	65.41 778	67.34 778	91.22 777	79.29 778	143.32 778	199.32 778	81.12 778	102.17 778	121.89 778	101.70 777

ccccc		256.25 777		351.50 777	361.31 778	144.22 778		153.19 779		152.98 779		161.94 779		268.06 779		387.64 779	346.97 779	244.11 779	219.32 779	413.57 779

Low-res two-view benchmark