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

LACA3	0.10 2	0.11 129	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 85	0.14 99	0.14 5	0.14 22	0.11 35	0.09 15	0.10 48	0.10 72	0.16 48	0.09 1	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

aanet-new-90k	0.15 120	0.14 276	0.49 304	0.21 195	0.11 114	0.15 48	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.10 19	0.12 58	0.10 48	0.12 148	0.21 150	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.32 581

aanet-new-60k	0.14 84	0.15 312	0.54 388	0.20 149	0.10 68	0.16 85	0.12 35	0.21 56	0.18 71	0.11 35	0.12 58	0.11 87	0.11 107	0.19 103	0.10 2	0.05 1	0.08 239	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.15 389

aanet-new-70k	0.13 40	0.13 226	0.40 204	0.20 149	0.11 114	0.16 85	0.14 99	0.22 69	0.16 45	0.11 35	0.13 76	0.11 87	0.12 148	0.21 150	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.13 335

aanet-new-32k	0.13 40	0.15 312	0.39 189	0.20 149	0.11 114	0.18 151	0.13 68	0.19 33	0.14 22	0.12 62	0.12 58	0.13 135	0.12 148	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 300

aanet-new-30k	0.13 40	0.15 312	0.39 189	0.20 149	0.11 114	0.18 151	0.13 68	0.19 33	0.14 22	0.12 62	0.12 58	0.13 135	0.12 148	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 300

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 84	0.09 45	0.38 181	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.14 99	0.20 41	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.11 87	0.12 148	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.31 575

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 21	0.10 81	0.23 53	0.19 103	0.10 68	0.15 48	0.16 192	0.24 106	0.17 53	0.11 35	0.16 141	0.09 25	0.11 107	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.17 427

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 82	0.15 4	0.11 114	0.10 8	0.13 68	0.15 7	0.09 1	0.12 62	0.10 26	0.09 25	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 115	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.06 87	0.05 1

LACA2	0.12 21	0.17 388	0.32 142	0.16 10	0.08 8	0.16 85	0.13 68	0.18 19	0.15 34	0.09 7	0.09 15	0.11 87	0.10 72	0.15 27	0.10 2	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 87	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 226	0.17 7	0.16 10	0.07 1	0.16 85	0.12 35	0.16 10	0.12 4	0.09 7	0.07 3	0.09 25	0.10 72	0.14 11	0.10 2	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 84	0.09 45	0.37 176	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.14 99	0.20 41	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.11 87	0.12 148	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.31 575

aanet-new-78k	0.17 172	0.14 276	0.80 534	0.21 195	0.10 68	0.14 30	0.14 99	0.23 84	0.17 53	0.10 19	0.13 76	0.10 48	0.13 190	0.19 103	0.11 13	0.05 1	0.16 473	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.26 545

aanet-new-40k	0.14 84	0.15 312	0.43 232	0.20 149	0.13 220	0.16 85	0.14 99	0.21 56	0.15 34	0.11 35	0.14 111	0.10 48	0.11 107	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.33 587

aanet-new-36k	0.14 84	0.17 388	0.45 249	0.22 260	0.09 18	0.17 120	0.15 141	0.24 106	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.10 48	0.11 107	0.18 83	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.12 300

aanet-32k-new	0.15 120	0.18 412	0.43 232	0.21 195	0.10 68	0.16 85	0.15 141	0.22 69	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.09 25	0.13 190	0.18 83	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.23 506

aanet-new-24k	0.13 40	0.14 276	0.32 142	0.20 149	0.12 164	0.16 85	0.14 99	0.20 41	0.16 45	0.13 92	0.16 141	0.11 87	0.12 148	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.07 30

aanet-new-22k	0.15 120	0.15 312	0.44 243	0.22 260	0.11 114	0.15 48	0.13 68	0.24 106	0.19 97	0.12 62	0.14 111	0.12 113	0.12 148	0.17 66	0.11 13	0.05 1	0.08 239	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.27 553

aanet-new-16k	0.13 40	0.14 276	0.39 189	0.20 149	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.22 69	0.20 111	0.12 62	0.12 58	0.12 113	0.11 107	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.14 370

aanet-new-14k	0.13 40	0.13 226	0.33 151	0.21 195	0.09 18	0.13 23	0.13 68	0.26 144	0.23 164	0.12 62	0.15 128	0.09 25	0.14 220	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.11 245

aanet-new	0.14 84	0.13 226	0.39 189	0.21 195	0.14 264	0.20 219	0.15 141	0.25 129	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.10 48	0.16 260	0.19 103	0.11 13	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.13 335

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 120	0.23 487	0.58 433	0.17 27	0.12 164	0.15 48	0.14 99	0.25 129	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.12 113	0.10 72	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.22 496

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 40	0.10 81	0.24 59	0.20 149	0.12 164	0.14 30	0.15 141	0.22 69	0.21 137	0.11 35	0.17 160	0.11 87	0.12 148	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.22 496

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 150	0.20 441	0.79 529	0.19 103	0.12 164	0.12 16	0.14 99	0.26 144	0.18 71	0.11 35	0.12 58	0.10 48	0.10 72	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.07 175	0.06 43	0.07 189	0.05 4	0.18 433

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 40	0.10 81	0.26 82	0.19 103	0.10 68	0.13 23	0.16 192	0.26 144	0.22 148	0.12 62	0.16 141	0.09 25	0.11 107	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.07 189	0.05 4	0.26 545

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 84	0.12 182	0.42 224	0.18 55	0.12 164	0.17 120	0.14 99	0.24 106	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.13 135	0.11 107	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.19 451

PSi22b	0.14 84	0.07 2	0.16 1	0.22 260	0.22 530	0.09 1	0.11 21	0.16 10	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.14 166	0.09 33	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.22 559	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 636

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 27	0.10 68	0.17 120	0.13 68	0.11 1	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 178	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.08 276	0.05 4	0.06 13

BridgeDepth	0.11 9	0.11 129	0.22 48	0.19 103	0.07 1	0.16 85	0.12 35	0.18 19	0.13 11	0.08 2	0.09 15	0.14 166	0.14 220	0.15 27	0.11 13	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.10 2	0.10 81	0.24 59	0.14 2	0.10 68	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 35	0.12 58	0.09 25	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 45	0.22 48	0.18 55	0.10 68	0.12 16	0.13 68	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.08 239	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 45	0.22 48	0.18 55	0.10 68	0.12 16	0.13 68	0.18 19	0.12 4	0.09 7	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 83	0.11 13	0.06 44	0.10 325	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test2	0.12 21	0.09 45	0.29 111	0.21 195	0.12 164	0.16 85	0.11 21	0.17 16	0.12 4	0.11 35	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 48	0.11 13	0.08 259	0.13 409	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.09 128

LG-G_1	0.12 21	0.08 17	0.28 105	0.20 149	0.09 18	0.21 250	0.09 2	0.20 41	0.12 4	0.11 35	0.10 26	0.11 87	0.10 72	0.22 178	0.11 13	0.07 115	0.09 284	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 300

LG-G	0.12 21	0.08 17	0.28 105	0.20 149	0.09 18	0.21 250	0.09 2	0.20 41	0.12 4	0.11 35	0.10 26	0.11 87	0.10 72	0.22 178	0.11 13	0.07 115	0.09 284	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 300

FoundationStereo	0.13 40	0.08 17	0.18 11	0.29 537	0.30 601	0.12 16	0.13 68	0.12 3	0.18 71	0.09 7	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.31 631	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

castereo++	0.14 84	0.13 226	0.25 69	0.19 103	0.10 68	0.27 366	0.13 68	0.24 106	0.26 225	0.11 35	0.13 76	0.16 199	0.10 72	0.18 83	0.11 13	0.07 115	0.08 239	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.07 30

U	1.02 655	0.10 81	0.26 82	0.22 260	3.66 688	6.41 691	0.13 68	0.22 69	0.21 137	0.11 35	0.11 38	0.10 48	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.07 115	0.05 6	5.35 699	2.86 696	0.07 165	0.06 13

MGA	0.12 21	0.08 17	0.26 82	0.16 10	0.10 68	0.15 48	0.10 8	0.18 19	0.13 11	0.11 35	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 130	0.12 39	0.07 115	0.16 473	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.09 128

CAR	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.14 30	0.10 8	0.19 33	0.13 11	0.12 62	0.10 26	0.08 2	0.07 3	0.18 83	0.12 39	0.06 44	0.15 459	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.10 196

MSE-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.14 30	0.10 8	0.19 33	0.13 11	0.11 35	0.10 26	0.08 2	0.07 3	0.20 130	0.12 39	0.06 44	0.16 473	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.10 196

aanet-new-34k	0.14 84	0.16 354	0.39 189	0.19 103	0.09 18	0.14 30	0.15 141	0.22 69	0.19 97	0.12 62	0.15 128	0.11 87	0.13 190	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.18 433

aanet-new-28k	0.15 120	0.16 354	0.50 325	0.20 149	0.10 68	0.16 85	0.14 99	0.20 41	0.15 34	0.13 92	0.14 111	0.12 113	0.12 148	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.08 239	0.06 43	0.07 189	0.07 165	0.18 433

aanet-new-10k	0.14 84	0.15 312	0.37 176	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.26 144	0.18 71	0.13 92	0.13 76	0.11 87	0.12 148	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.10 196

aanet-new-12k	0.13 40	0.12 182	0.32 142	0.23 318	0.10 68	0.16 85	0.14 99	0.25 129	0.20 111	0.13 92	0.11 38	0.10 48	0.13 190	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.12 300

aanet-new-8k	0.14 84	0.14 276	0.34 156	0.21 195	0.10 68	0.18 151	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.11 35	0.12 58	0.10 48	0.13 190	0.18 83	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.11 245

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 40	0.11 129	0.28 105	0.21 195	0.13 220	0.20 219	0.16 192	0.23 84	0.18 71	0.12 62	0.17 160	0.11 87	0.12 148	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 40	0.09 45	0.23 53	0.19 103	0.14 264	0.20 219	0.16 192	0.25 129	0.19 97	0.12 62	0.15 128	0.14 166	0.13 190	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.04 1	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.13 335

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 84	0.10 81	0.25 69	0.18 55	0.15 332	0.19 178	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 84	0.10 81	0.27 99	0.18 55	0.14 264	0.19 178	0.15 141	0.25 129	0.22 148	0.16 163	0.22 236	0.10 48	0.09 33	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.10 196

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 40	0.10 81	0.26 82	0.18 55	0.14 264	0.18 151	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.21 222	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.08 76

PipStereo	0.14 84	0.07 2	0.16 1	0.23 318	0.21 514	0.09 1	0.11 21	0.16 10	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.13 135	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.23 572	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 636

PSi22a	0.13 40	0.07 2	0.16 1	0.21 195	0.18 436	0.09 1	0.11 21	0.15 7	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.12 113	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.22 559	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.52 643

Test_v1	0.11 9	0.08 17	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 23	0.12 35	0.23 84	0.17 53	0.10 19	0.10 26	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.07 30

gcap_with_dpt	0.13 40	0.10 81	0.27 99	0.18 55	0.14 264	0.18 151	0.15 141	0.26 144	0.21 137	0.16 163	0.21 222	0.09 25	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.10 196

DispViT+	0.12 21	0.08 17	0.21 36	0.16 10	0.16 375	0.10 8	0.12 35	0.27 159	0.24 184	0.13 92	0.11 38	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.12 39	0.08 259	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 27	0.09 18	0.09 1	0.14 99	0.11 1	0.16 45	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.06 13

MatchStereo	0.11 9	0.08 17	0.30 120	0.16 10	0.08 8	0.09 1	0.12 35	0.21 56	0.18 71	0.10 19	0.16 141	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Replicate-Monster	0.15 120	0.12 182	0.40 204	0.17 27	0.10 68	0.17 120	0.10 8	0.24 106	0.20 111	0.12 62	0.10 26	0.10 48	0.10 72	0.28 298	0.12 39	0.06 44	0.31 631	0.06 43	0.06 102	0.05 4	0.21 481

AdaDepth	0.13 40	0.10 81	0.32 142	0.20 149	0.11 114	0.19 178	0.13 68	0.16 10	0.16 45	0.10 19	0.10 26	0.10 48	0.09 33	0.19 103	0.12 39	0.05 1	0.11 362	0.06 43	0.06 102	0.05 4	0.11 245

asda	0.13 40	0.11 129	0.24 59	0.18 55	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.25 129	0.17 53	0.12 62	0.11 38	0.08 2	0.11 107	0.21 150	0.12 39	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 245

asd	0.12 21	0.10 81	0.23 53	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.10 8	0.20 41	0.14 22	0.13 92	0.12 58	0.09 25	0.11 107	0.21 150	0.12 39	0.05 1	0.14 428	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 128

4.5_new	0.13 40	0.12 182	0.24 59	0.17 27	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.22 69	0.17 53	0.13 92	0.13 76	0.08 2	0.09 33	0.19 103	0.12 39	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.06 87	0.09 128

4.5w-stereo	0.13 40	0.12 182	0.24 59	0.17 27	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.22 69	0.17 53	0.13 92	0.13 76	0.08 2	0.09 33	0.19 103	0.12 39	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.06 87	0.09 128

2.5w	0.13 40	0.10 81	0.23 53	0.18 55	0.09 18	0.15 48	0.15 141	0.21 56	0.16 45	0.12 62	0.13 76	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.12 39	0.05 1	0.19 527	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.12 300

3.75w	0.12 21	0.10 81	0.21 36	0.17 27	0.11 114	0.18 151	0.12 35	0.24 106	0.15 34	0.13 92	0.12 58	0.08 2	0.10 72	0.18 83	0.12 39	0.05 1	0.14 428	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

3w_stereo	0.14 84	0.11 129	0.31 129	0.19 103	0.09 18	0.16 85	0.16 192	0.28 173	0.20 111	0.13 92	0.12 58	0.08 2	0.12 148	0.19 103	0.12 39	0.05 1	0.19 527	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.10 196

monsters	0.13 40	0.10 81	0.20 21	0.18 55	0.13 220	0.15 48	0.11 21	0.24 106	0.16 45	0.15 144	0.13 76	0.08 2	0.09 33	0.23 202	0.12 39	0.06 44	0.15 459	0.05 1	0.08 276	0.05 4	0.09 128

IGEV	0.12 21	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.11 114	0.16 85	0.13 68	0.22 69	0.17 53	0.12 62	0.15 128	0.09 25	0.07 3	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.10 325	0.06 43	0.07 189	0.05 4	0.08 76

111111	0.13 40	0.08 17	0.20 21	0.20 149	0.13 220	0.13 23	0.10 8	0.23 84	0.17 53	0.11 35	0.13 76	0.12 113	0.08 14	0.19 103	0.12 39	0.07 115	0.16 473	0.06 43	0.04 1	0.08 237	0.16 406

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 17	0.22 48	0.19 103	0.10 68	0.16 85	0.11 21	0.18 19	0.13 11	0.11 35	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.09 284	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.08 76

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 45	0.26 82	0.18 55	0.11 114	0.15 48	0.11 21	0.17 16	0.11 3	0.09 7	0.06 1	0.10 48	0.07 3	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.15 459	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 17	0.26 82	0.19 103	0.09 18	0.15 48	0.11 21	0.18 19	0.13 11	0.09 7	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 83	0.12 39	0.06 44	0.16 473	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LGtest1	0.10 2	0.09 45	0.19 15	0.18 55	0.09 18	0.13 23	0.09 2	0.17 16	0.13 11	0.10 19	0.08 11	0.09 25	0.09 33	0.16 48	0.12 39	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 76

SGD-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.18 11	0.17 27	0.07 1	0.17 120	0.13 68	0.19 33	0.17 53	0.12 62	0.13 76	0.11 87	0.12 148	0.19 103	0.12 39	0.08 259	0.04 1	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.05 1

SCV	0.18 183	0.15 312	0.37 176	0.26 454	0.20 497	0.16 85	0.16 192	0.35 275	0.23 164	0.14 119	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.31 351	0.12 39	0.08 259	0.19 527	0.07 144	0.07 189	0.09 329	0.26 545

StereoAnything_RVC	0.22 301	0.47 616	0.67 483	0.30 548	0.31 608	0.11 11	0.11 21	0.18 19	0.15 34	0.09 7	0.11 38	0.09 25	0.09 33	0.27 274	0.12 39	0.09 350	0.39 648	0.06 43	0.04 1	0.24 613	0.49 636

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 81	0.21 36	0.18 55	0.09 18	0.21 250	0.14 99	0.14 5	0.17 53	0.11 35	0.10 26	0.09 25	0.08 14	0.21 150	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

GCAP-BAT	0.23 336	0.09 45	1.36 635	0.31 564	0.44 642	0.16 85	0.15 141	0.30 212	0.26 225	0.14 119	0.17 160	0.15 186	0.11 107	0.23 202	0.12 39	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.24 520

IGEV-Stereo++	0.15 120	0.09 45	0.27 99	0.21 195	0.13 220	0.14 30	0.11 21	0.23 84	0.19 97	0.15 144	0.14 111	0.11 87	0.11 107	0.19 103	0.12 39	0.06 44	0.21 547	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.28 562

CAS++	0.17 172	0.13 226	0.35 164	0.18 55	0.13 220	0.17 120	0.16 192	0.42 366	0.25 210	0.19 215	0.18 179	0.13 135	0.10 72	0.22 178	0.12 39	0.12 500	0.10 325	0.11 469	0.08 276	0.10 393	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.14 84	0.10 81	0.28 105	0.18 55	0.15 332	0.19 178	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.09 128

test_for_model	0.14 84	0.10 81	0.25 69	0.18 55	0.15 332	0.19 178	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.08 76

ACVNet-DCA	0.21 276	0.16 354	0.50 325	0.27 491	0.13 220	0.31 445	0.19 336	0.43 375	0.32 314	0.21 232	0.20 202	0.13 135	0.17 282	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 609	0.08 236	0.06 102	0.09 329	0.23 506

xx1	0.23 336	0.16 354	0.50 325	0.27 491	0.13 220	0.31 445	0.19 336	0.39 333	0.48 516	0.21 232	0.20 202	0.28 362	0.25 407	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 609	0.10 413	0.11 473	0.09 329	0.23 506

cc1	0.22 301	0.16 354	0.50 325	0.27 491	0.13 220	0.31 445	0.19 336	0.39 333	0.48 516	0.21 232	0.20 202	0.13 135	0.17 282	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 609	0.08 236	0.06 102	0.08 237	0.37 606

ffm	0.27 443	0.17 388	0.84 550	0.21 195	0.13 220	0.29 409	0.21 404	0.38 312	0.46 494	0.31 377	0.44 486	0.34 433	0.24 394	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 609	0.12 504	0.11 473	0.08 237	0.37 606

tt1	0.22 301	0.16 354	0.49 304	0.26 454	0.15 332	0.31 445	0.19 336	0.38 312	0.46 494	0.21 232	0.19 191	0.13 135	0.16 260	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 609	0.08 236	0.06 102	0.08 237	0.37 606

testlalala	0.14 84	0.10 81	0.28 105	0.18 55	0.15 332	0.19 178	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.09 128

GCAPDPT-zeroshot	0.22 301	0.09 45	1.28 626	0.31 564	0.43 639	0.16 85	0.15 141	0.30 212	0.26 225	0.14 119	0.17 160	0.15 186	0.11 107	0.23 202	0.12 39	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.24 520

CES	0.14 84	0.08 17	0.24 59	0.17 27	0.23 545	0.18 151	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.14 119	0.18 179	0.14 166	0.10 72	0.19 103	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.08 237	0.20 469

monster-pro	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.24 588	0.05 1	0.09 377	0.05 4	0.13 335

PointNet	0.11 9	0.08 17	0.19 15	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.15 141	0.18 19	0.16 45	0.09 7	0.11 38	0.12 113	0.10 72	0.15 27	0.13 92	0.07 115	0.09 284	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.12 300

LiteMatch*	0.12 21	0.07 2	0.26 82	0.16 10	0.11 114	0.13 23	0.13 68	0.19 33	0.15 34	0.10 19	0.09 15	0.09 25	0.11 107	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.11 362	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.14 370

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 120	0.13 226	0.41 214	0.20 149	0.11 114	0.14 30	0.14 99	0.22 69	0.17 53	0.12 62	0.13 76	0.10 48	0.10 72	0.16 48	0.13 92	0.05 1	0.08 239	0.06 43	0.06 102	0.05 4	0.43 622

Foundation-i32	0.14 84	0.07 2	0.18 11	0.24 372	0.22 530	0.10 8	0.12 35	0.15 7	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.12 113	0.08 14	0.17 66	0.13 92	0.07 115	0.29 625	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 629

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 45	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 85	0.10 8	0.21 56	0.15 34	0.10 19	0.10 26	0.09 25	0.12 148	0.14 11	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 87	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.13 40	0.15 312	0.31 129	0.18 55	0.12 164	0.24 321	0.12 35	0.20 41	0.20 111	0.10 19	0.13 76	0.11 87	0.09 33	0.20 130	0.13 92	0.06 44	0.11 362	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.08 76

MonStereo	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.24 588	0.05 1	0.09 377	0.05 4	0.13 335

Monster-pub-eth3d	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.19 103	0.13 92	0.05 1	0.24 588	0.05 1	0.09 377	0.05 4	0.13 335

Monster-pub-mixall	0.13 40	0.07 2	0.20 21	0.17 27	0.08 8	0.11 11	0.09 2	0.21 56	0.13 11	0.12 62	0.11 38	0.08 2	0.08 14	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.35 645	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.09 128

qwe	0.13 40	0.10 81	0.24 59	0.17 27	0.11 114	0.15 48	0.12 35	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.23 202	0.13 92	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.09 128

4w-stereo	0.13 40	0.11 129	0.31 129	0.17 27	0.10 68	0.15 48	0.10 8	0.20 41	0.14 22	0.13 92	0.12 58	0.08 2	0.12 148	0.23 202	0.13 92	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.08 276	0.05 4	0.15 389

3.25w_new	0.13 40	0.09 45	0.24 59	0.17 27	0.09 18	0.18 151	0.10 8	0.23 84	0.18 71	0.15 144	0.13 76	0.10 48	0.11 107	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.17 501	0.05 1	0.06 102	0.04 1	0.11 245

3.25w	0.13 40	0.09 45	0.24 59	0.17 27	0.09 18	0.18 151	0.10 8	0.23 84	0.18 71	0.15 144	0.13 76	0.10 48	0.11 107	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.17 501	0.05 1	0.06 102	0.04 1	0.11 245

3.5w_stereo	0.12 21	0.11 129	0.21 36	0.17 27	0.09 18	0.17 120	0.09 2	0.23 84	0.17 53	0.14 119	0.13 76	0.10 48	0.11 107	0.22 178	0.13 92	0.05 1	0.11 362	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 76

2w_stereo	0.13 40	0.11 129	0.21 36	0.18 55	0.09 18	0.17 120	0.14 99	0.29 192	0.20 111	0.15 144	0.14 111	0.08 2	0.11 107	0.15 27	0.13 92	0.05 1	0.12 388	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 40	0.15 312	0.21 36	0.27 491	0.09 18	0.15 48	0.13 68	0.23 84	0.21 137	0.12 62	0.11 38	0.10 48	0.13 190	0.22 178	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

AIO_rvc	0.20 240	0.16 354	0.49 304	0.41 628	0.29 596	0.15 48	0.17 233	0.21 56	0.19 97	0.17 186	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.35 393	0.13 92	0.07 115	0.19 527	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.41 615

AIO_test	0.20 240	0.12 182	0.46 264	0.45 636	0.38 628	0.15 48	0.17 233	0.28 173	0.20 111	0.19 215	0.13 76	0.14 166	0.09 33	0.39 416	0.13 92	0.07 115	0.21 547	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.34 591

MonSter	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.24 588	0.05 1	0.09 377	0.05 4	0.13 335

GIP-stereo	0.16 150	0.12 182	0.25 69	0.24 372	0.22 530	0.15 48	0.14 99	0.32 241	0.21 137	0.11 35	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.20 130	0.13 92	0.07 115	0.13 409	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.32 581

WCG-NET	0.15 120	0.12 182	0.31 129	0.18 55	0.09 18	0.18 151	0.17 233	0.23 84	0.29 275	0.18 208	0.22 236	0.15 186	0.12 148	0.19 103	0.13 92	0.06 44	0.12 388	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.06 13

RAStereo	0.14 84	0.15 312	0.40 204	0.22 260	0.11 114	0.15 48	0.18 289	0.25 129	0.24 184	0.13 92	0.17 160	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.13 92	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.05 1

Pointernet	0.15 120	0.08 17	0.35 164	0.19 103	0.12 164	0.20 219	0.12 35	0.34 266	0.25 210	0.15 144	0.16 141	0.13 135	0.11 107	0.18 83	0.13 92	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 76

WCG-NET（raft）	0.16 150	0.14 276	0.32 142	0.18 55	0.09 18	0.19 178	0.16 192	0.24 106	0.27 243	0.19 215	0.19 191	0.20 255	0.12 148	0.22 178	0.13 92	0.06 44	0.17 501	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

RSM++	0.14 84	0.11 129	0.25 69	0.32 573	0.17 407	0.17 120	0.15 141	0.23 84	0.21 137	0.12 62	0.12 58	0.14 166	0.09 33	0.21 150	0.13 92	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.11 245

RSM	0.14 84	0.11 129	0.25 69	0.29 537	0.16 375	0.16 85	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.13 92	0.13 76	0.15 186	0.09 33	0.22 178	0.13 92	0.06 44	0.06 86	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.11 245

MGS-Stereo	0.15 120	0.12 182	0.38 181	0.19 103	0.11 114	0.18 151	0.17 233	0.21 56	0.23 164	0.14 119	0.24 260	0.16 199	0.10 72	0.19 103	0.13 92	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.10 393	0.07 30

MoCha-V2	0.18 183	0.12 182	0.40 204	0.30 548	0.24 562	0.16 85	0.15 141	0.28 173	0.19 97	0.16 163	0.16 141	0.13 135	0.13 190	0.30 336	0.13 92	0.06 44	0.28 609	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.25 532

ff7	0.18 183	0.13 226	0.41 214	0.21 195	0.15 332	0.21 250	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 232	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.25 594	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 598

ffff	0.18 183	0.13 226	0.41 214	0.21 195	0.15 332	0.21 250	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 232	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.25 594	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 598

11t	0.18 183	0.13 226	0.41 214	0.21 195	0.15 332	0.21 250	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 232	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.25 594	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 598

CASnet	0.15 120	0.13 226	0.30 120	0.22 260	0.08 8	0.15 48	0.14 99	0.28 173	0.26 225	0.23 259	0.20 202	0.15 186	0.11 107	0.18 83	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.11 469	0.09 377	0.08 237	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.20 240	0.09 45	0.32 142	0.39 616	0.34 616	0.21 250	0.16 192	0.30 212	0.18 71	0.17 186	0.17 160	0.13 135	0.16 260	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.29 625	0.07 144	0.09 377	0.07 165	0.37 606

Any-RAFT	0.18 183	0.09 45	0.33 151	0.19 103	0.10 68	0.29 409	0.16 192	0.44 396	0.32 314	0.25 281	0.27 289	0.29 375	0.16 260	0.23 202	0.13 92	0.08 259	0.07 175	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

anonymousdsp	0.20 240	0.13 226	0.49 304	0.28 519	0.20 497	0.21 250	0.17 233	0.29 192	0.24 184	0.22 251	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.32 361	0.13 92	0.07 115	0.26 600	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.48 634

ProNet	0.16 150	0.13 226	0.36 170	0.21 195	0.15 332	0.20 219	0.19 336	0.29 192	0.23 164	0.14 119	0.13 76	0.13 135	0.12 148	0.25 237	0.13 92	0.06 44	0.09 284	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.22 496

ccc-4	0.18 183	0.13 226	0.41 214	0.21 195	0.15 332	0.21 250	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 232	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.25 594	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 598

IGEV-Stereo	0.20 240	0.13 226	0.49 304	0.28 519	0.20 497	0.21 250	0.17 233	0.29 192	0.24 184	0.22 251	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.32 361	0.13 92	0.07 115	0.26 600	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.48 634
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 240	0.17 388	0.45 249	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.27 526	0.28 173	0.28 254	0.31 377	0.32 338	0.28 362	0.17 282	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 572	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.07 30

error version	0.20 240	0.17 388	0.45 249	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.27 526	0.28 173	0.28 254	0.31 377	0.32 338	0.28 362	0.17 282	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 572	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.07 30

test-v	0.20 240	0.17 388	0.45 249	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.27 526	0.28 173	0.28 254	0.31 377	0.32 338	0.28 362	0.17 282	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 572	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.07 30

CroCo-Stereo	0.15 120	0.16 354	0.34 156	0.25 413	0.12 164	0.11 11	0.18 289	0.35 275	0.24 184	0.13 92	0.13 76	0.18 229	0.12 148	0.15 27	0.13 92	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.06 13
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.20 240	0.17 388	0.45 249	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.27 526	0.28 173	0.28 254	0.31 377	0.32 338	0.28 362	0.17 282	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 572	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.07 30

TANstereo	0.16 150	0.11 129	0.43 232	0.16 10	0.08 8	0.25 339	0.14 99	0.23 84	0.29 275	0.25 281	0.30 317	0.16 199	0.12 148	0.18 83	0.13 92	0.08 259	0.07 175	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.08 76

XX-Stereo	0.25 391	0.11 129	1.09 602	0.35 596	0.38 628	0.23 300	0.13 68	0.43 375	0.19 97	0.20 225	0.40 441	0.31 405	0.10 72	0.33 371	0.13 92	0.08 259	0.11 362	0.08 236	0.09 377	0.07 165	0.10 196

quiztm	0.16 150	0.19 427	0.37 176	0.22 260	0.15 332	0.17 120	0.17 233	0.36 287	0.24 184	0.18 208	0.21 222	0.14 166	0.10 72	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.07 30

Foundation-i1b	0.15 120	0.08 17	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.16 85	0.16 192	0.27 159	0.29 275	0.15 144	0.15 128	0.18 229	0.12 148	0.18 83	0.14 138	0.07 115	0.23 572	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.21 481

Foundation-i1a	0.16 150	0.08 17	0.20 21	0.18 55	0.11 114	0.18 151	0.16 192	0.26 144	0.30 293	0.17 186	0.16 141	0.19 241	0.13 190	0.21 150	0.14 138	0.07 115	0.21 547	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.26 545

Selective-IGEV-i32	0.15 120	0.10 81	0.34 156	0.32 573	0.19 470	0.16 85	0.14 99	0.29 192	0.19 97	0.13 92	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.23 202	0.14 138	0.06 44	0.13 409	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.11 245

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.11 87	0.11 107	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.13 335

VMStereo-Base	0.14 84	0.09 45	0.29 111	0.16 10	0.09 18	0.18 151	0.12 35	0.24 106	0.25 210	0.15 144	0.22 236	0.17 214	0.13 190	0.19 103	0.14 138	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.08 76

WQFJA1++	0.48 594	0.07 2	0.86 557	0.23 318	0.19 470	0.18 151	0.11 21	0.21 56	0.14 22	2.23 683	0.12 58	0.23 291	0.11 107	0.21 150	0.14 138	0.08 259	0.19 527	0.06 43	0.09 377	4.02 693	0.20 469

MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.11 87	0.10 72	0.16 48	0.14 138	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.13 335

CSFM-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.17 7	0.16 10	0.08 8	0.16 85	0.13 68	0.22 69	0.13 11	0.11 35	0.11 38	0.10 48	0.11 107	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.12 388	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.12 300

water-stereo	0.15 120	0.11 129	0.32 142	0.19 103	0.10 68	0.17 120	0.14 99	0.26 144	0.20 111	0.18 208	0.23 250	0.16 199	0.16 260	0.14 11	0.14 138	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.11 245

depthmonostereo	0.15 120	0.12 182	0.34 156	0.19 103	0.09 18	0.20 219	0.15 141	0.28 173	0.24 184	0.16 163	0.18 179	0.16 199	0.18 313	0.21 150	0.14 138	0.07 115	0.07 175	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.08 76

4.25_new	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 178	0.14 138	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

4.5w_new	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 178	0.14 138	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

4.25w-stereo	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 178	0.14 138	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

1w_stereo	0.13 40	0.09 45	0.17 7	0.19 103	0.10 68	0.16 85	0.15 141	0.27 159	0.22 148	0.14 119	0.16 141	0.08 2	0.12 148	0.19 103	0.14 138	0.05 1	0.10 325	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 128

monsterstereo	0.13 40	0.10 81	0.20 21	0.19 103	0.12 164	0.14 30	0.12 35	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.16 141	0.08 2	0.09 33	0.22 178	0.14 138	0.05 1	0.16 473	0.06 43	0.09 377	0.06 87	0.07 30

LG-Stereo	0.14 84	0.13 226	0.30 120	0.21 195	0.11 114	0.16 85	0.18 289	0.23 84	0.19 97	0.12 62	0.18 179	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.14 138	0.06 44	0.07 175	0.08 236	0.08 276	0.07 165	0.07 30

MM-Stereo_test2	0.19 211	0.11 129	0.47 272	0.25 413	0.11 114	0.21 250	0.20 376	0.28 173	0.24 184	0.16 163	0.17 160	0.13 135	0.11 107	0.21 150	0.14 138	0.06 44	0.26 600	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.41 615

HART	0.20 240	0.14 276	0.42 224	0.26 454	0.24 562	0.17 120	0.16 192	0.32 241	0.25 210	0.15 144	0.26 276	0.17 214	0.09 33	0.24 216	0.14 138	0.06 44	0.36 646	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.27 553

GREAT-IGEV	0.19 211	0.11 129	0.39 189	0.22 260	0.33 614	0.14 30	0.15 141	0.18 19	0.22 148	0.14 119	0.16 141	0.09 25	0.09 33	0.23 202	0.14 138	0.06 44	0.50 660	0.06 43	0.06 102	0.07 165	0.53 644
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 211	0.14 276	0.40 204	0.30 548	0.20 497	0.15 48	0.16 192	0.35 275	0.26 225	0.17 186	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.31 351	0.14 138	0.07 115	0.22 559	0.06 43	0.06 102	0.09 329	0.25 532

HUF	0.26 414	0.15 312	0.79 529	0.39 616	0.31 608	0.16 85	0.17 233	0.36 287	0.25 210	0.19 215	0.14 111	0.23 291	0.11 107	0.32 361	0.14 138	0.08 259	0.60 674	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.56 646

AIO-test2	0.22 301	0.27 532	0.54 388	0.29 537	0.16 375	0.22 279	0.16 192	0.44 396	0.43 456	0.17 186	0.29 303	0.16 199	0.11 107	0.27 274	0.14 138	0.19 608	0.07 175	0.10 413	0.11 473	0.08 237	0.09 128

castereo	0.14 84	0.11 129	0.22 48	0.19 103	0.10 68	0.20 219	0.19 336	0.32 241	0.28 254	0.13 92	0.18 179	0.16 199	0.16 260	0.16 48	0.14 138	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.07 30

dual_stereo	0.18 183	0.08 17	0.26 82	0.21 195	0.32 612	0.11 11	0.13 68	0.27 159	0.20 111	0.11 35	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 130	0.14 138	0.07 115	0.45 656	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.65 663

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 240	0.74 654	0.71 504	0.17 27	0.08 8	0.15 48	0.15 141	0.19 33	0.18 71	0.13 92	0.12 58	0.10 48	0.08 14	0.16 48	0.14 138	0.34 642	0.12 388	0.08 236	0.07 189	0.11 445	0.24 520

IGEV-Stereo+	0.14 84	0.08 17	0.26 82	0.18 55	0.14 264	0.09 1	0.10 8	0.16 10	0.17 53	0.14 119	0.08 11	0.10 48	0.10 72	0.22 178	0.14 138	0.07 115	0.15 459	0.06 43	0.06 102	0.16 544	0.29 568

trnet	0.14 84	0.09 45	0.26 82	0.15 4	0.07 1	0.21 250	0.12 35	0.25 129	0.26 225	0.16 163	0.21 222	0.15 186	0.13 190	0.19 103	0.14 138	0.09 350	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.06 13

MyStereo07	0.18 183	0.15 312	0.44 243	0.22 260	0.16 375	0.25 339	0.22 438	0.31 233	0.26 225	0.22 251	0.13 76	0.12 113	0.13 190	0.33 371	0.14 138	0.07 115	0.13 409	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

MSKI-zero shot	0.19 211	0.10 81	0.47 272	0.30 548	0.14 264	0.21 250	0.14 99	0.33 259	0.22 148	0.24 267	0.25 268	0.22 276	0.10 72	0.32 361	0.14 138	0.07 115	0.30 627	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.09 128

LoS_RVC	0.14 84	0.11 129	0.32 142	0.18 55	0.16 375	0.20 219	0.18 289	0.21 56	0.18 71	0.14 119	0.20 202	0.12 113	0.17 282	0.17 66	0.14 138	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.14 370

CAS	0.16 150	0.07 2	0.29 111	0.42 631	0.17 407	0.20 219	0.18 289	0.23 84	0.20 111	0.15 144	0.19 191	0.11 87	0.10 72	0.15 27	0.14 138	0.31 640	0.04 1	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.16 406

LoS	0.15 120	0.09 45	0.34 156	0.17 27	0.09 18	0.22 279	0.14 99	0.27 159	0.27 243	0.15 144	0.18 179	0.19 241	0.14 220	0.23 202	0.14 138	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 120	0.10 81	0.34 156	0.32 573	0.19 470	0.16 85	0.14 99	0.29 192	0.20 111	0.13 92	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.23 202	0.14 138	0.06 44	0.13 409	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.11 245

MC-Stereo	0.18 183	0.10 81	0.36 170	0.28 519	0.14 264	0.18 151	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.21 232	0.24 260	0.16 199	0.13 190	0.25 237	0.14 138	0.07 115	0.17 501	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.30 571

TRStereo	0.22 301	0.21 452	0.62 460	0.40 621	0.19 470	0.22 279	0.16 192	0.58 554	0.30 293	0.21 232	0.21 222	0.22 276	0.13 190	0.27 274	0.14 138	0.09 350	0.09 284	0.09 333	0.11 473	0.06 87	0.19 451

XX-TBD	0.16 150	0.21 452	0.43 232	0.22 260	0.10 68	0.23 300	0.15 141	0.23 84	0.28 254	0.22 251	0.26 276	0.14 166	0.12 148	0.16 48	0.14 138	0.08 259	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.06 13

CFNet-RSSM	0.18 183	0.10 81	0.45 249	0.20 149	0.12 164	0.20 219	0.16 192	0.40 342	0.31 304	0.23 259	0.21 222	0.26 344	0.15 241	0.21 150	0.14 138	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.06 13

Gwc-CoAtRS	0.17 172	0.10 81	0.41 214	0.20 149	0.12 164	0.20 219	0.15 141	0.34 266	0.29 275	0.23 259	0.23 250	0.27 349	0.15 241	0.21 150	0.14 138	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.07 30

CREStereo	0.14 84	0.09 45	0.27 99	0.14 2	0.08 8	0.22 279	0.15 141	0.26 144	0.26 225	0.16 163	0.21 222	0.14 166	0.13 190	0.19 103	0.14 138	0.09 350	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.06 13
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 150	0.09 45	0.31 129	0.15 4	0.09 18	0.23 300	0.15 141	0.26 144	0.24 184	0.17 186	0.21 222	0.16 199	0.14 220	0.23 202	0.14 138	0.29 636	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.07 30

RT-Monster	0.16 150	0.09 45	0.25 69	0.18 55	0.14 264	0.20 219	0.12 35	0.31 233	0.33 331	0.25 281	0.22 236	0.17 214	0.13 190	0.19 103	0.15 179	0.07 115	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.10 196

Foundation-i1c-attn	0.15 120	0.07 2	0.20 21	0.18 55	0.11 114	0.15 48	0.15 141	0.26 144	0.29 275	0.15 144	0.16 141	0.17 214	0.14 220	0.19 103	0.15 179	0.07 115	0.22 559	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.26 545

NLSM3	0.14 84	0.12 182	0.25 69	0.21 195	0.13 220	0.18 151	0.16 192	0.32 241	0.25 210	0.12 62	0.15 128	0.12 113	0.13 190	0.17 66	0.15 179	0.05 1	0.05 6	0.08 236	0.08 276	0.05 4	0.08 76

252Zero-FE	0.18 183	0.08 17	0.28 105	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.11 21	0.22 69	0.22 148	0.76 635	0.11 38	0.09 25	0.08 14	0.17 66	0.15 179	0.07 115	0.51 661	0.06 43	0.08 276	0.06 87	0.10 196

Wavelet-MonSter	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.18 55	0.10 68	0.13 23	0.12 35	0.16 10	0.14 22	0.11 35	0.14 111	0.10 48	0.11 107	0.20 130	0.15 179	0.05 1	0.16 473	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.12 300

DA	0.21 276	0.11 129	0.33 151	0.28 519	0.23 545	0.30 423	0.16 192	0.29 192	0.27 243	0.15 144	0.22 236	0.17 214	0.15 241	0.26 259	0.15 179	0.07 115	0.28 609	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.56 646

GGEV	0.21 276	0.11 129	0.33 151	0.28 519	0.23 545	0.30 423	0.16 192	0.29 192	0.27 243	0.15 144	0.22 236	0.17 214	0.15 241	0.26 259	0.15 179	0.07 115	0.28 609	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.56 646

GASTEREO	0.20 240	0.15 312	0.31 129	0.40 621	0.29 596	0.18 151	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.18 208	0.17 160	0.11 87	0.13 190	0.25 237	0.15 179	0.07 115	0.23 572	0.06 43	0.08 276	0.06 87	0.57 649

MSCF	0.20 240	0.14 276	0.31 129	0.40 621	0.29 596	0.17 120	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.17 186	0.16 141	0.11 87	0.13 190	0.24 216	0.15 179	0.07 115	0.23 572	0.06 43	0.08 276	0.07 165	0.57 649

2.25w	0.13 40	0.10 81	0.24 59	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.10 8	0.20 41	0.19 97	0.14 119	0.18 179	0.09 25	0.10 72	0.23 202	0.15 179	0.05 1	0.17 501	0.05 1	0.08 276	0.05 4	0.12 300

2.75w_new	0.13 40	0.10 81	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.13 76	0.08 2	0.11 107	0.22 178	0.15 179	0.05 1	0.19 527	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.10 196

S2M2_L	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.17 27	0.12 164	0.12 16	0.07 1	0.18 19	0.21 137	0.12 62	0.15 128	0.14 166	0.12 148	0.16 48	0.15 179	0.13 522	0.09 284	0.09 333	0.10 437	0.11 445	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO-test1	0.21 276	0.22 471	0.56 407	0.31 564	0.24 562	0.21 250	0.16 192	0.42 366	0.37 386	0.17 186	0.26 276	0.18 229	0.12 148	0.29 320	0.15 179	0.08 259	0.07 175	0.10 413	0.11 473	0.07 165	0.10 196

tt45	0.15 120	0.14 276	0.29 111	0.19 103	0.11 114	0.23 300	0.18 289	0.23 84	0.18 71	0.16 163	0.13 76	0.14 166	0.10 72	0.31 351	0.15 179	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.08 76

mms	0.15 120	0.14 276	0.25 69	0.20 149	0.15 332	0.17 120	0.17 233	0.21 56	0.19 97	0.14 119	0.18 179	0.14 166	0.09 33	0.26 259	0.15 179	0.06 44	0.07 175	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.19 451

ours_stereo	0.15 120	0.14 276	0.29 111	0.21 195	0.14 264	0.17 120	0.18 289	0.21 56	0.20 111	0.13 92	0.18 179	0.14 166	0.10 72	0.24 216	0.15 179	0.06 44	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.13 335

fffy	0.15 120	0.14 276	0.31 129	0.21 195	0.14 264	0.19 178	0.18 289	0.24 106	0.19 97	0.13 92	0.17 160	0.15 186	0.13 190	0.25 237	0.15 179	0.06 44	0.08 239	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.15 389

rvit_stereo_0081_aga	0.17 172	0.17 388	0.40 204	0.21 195	0.14 264	0.20 219	0.17 233	0.24 106	0.26 225	0.18 208	0.21 222	0.20 255	0.14 220	0.20 130	0.15 179	0.12 500	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.08 76

AIO-Stereo	0.16 150	0.12 182	0.29 111	0.30 548	0.20 497	0.16 85	0.14 99	0.28 173	0.22 148	0.14 119	0.15 128	0.13 135	0.08 14	0.20 130	0.15 179	0.06 44	0.16 473	0.07 144	0.08 276	0.06 87	0.24 520

IGEV++	0.19 211	0.13 226	0.38 181	0.30 548	0.19 470	0.15 48	0.15 141	0.32 241	0.18 71	0.13 92	0.16 141	0.12 113	0.11 107	0.24 216	0.15 179	0.07 115	0.32 636	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.42 619

RAFT-Test	0.19 211	0.11 129	0.41 214	0.26 454	0.21 514	0.26 359	0.17 233	0.37 303	0.26 225	0.24 267	0.29 303	0.32 416	0.14 220	0.22 178	0.15 179	0.07 115	0.08 239	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.07 30

HH	0.22 301	0.12 182	0.55 397	0.32 573	0.16 375	0.27 366	0.18 289	0.36 287	0.25 210	0.20 225	0.26 276	0.34 433	0.18 313	0.33 371	0.15 179	0.07 115	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.31 575

HanStereo	0.22 301	0.12 182	0.55 397	0.32 573	0.16 375	0.27 366	0.18 289	0.36 287	0.25 210	0.20 225	0.26 276	0.34 433	0.18 313	0.33 371	0.15 179	0.07 115	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.31 575

EGLCR-Stereo	0.19 211	0.09 45	0.34 156	0.29 537	0.17 407	0.28 384	0.16 192	0.30 212	0.23 164	0.22 251	0.11 38	0.16 199	0.09 33	0.28 298	0.15 179	0.07 115	0.25 594	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.37 606

RCA-Stereo	0.17 172	0.10 81	0.33 151	0.20 149	0.11 114	0.19 178	0.17 233	0.39 333	0.36 371	0.21 232	0.25 268	0.17 214	0.17 282	0.18 83	0.15 179	0.07 115	0.14 428	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.08 76

CroCo-Stereo Lap2	0.16 150	0.18 412	0.39 189	0.26 454	0.18 436	0.11 11	0.19 336	0.30 212	0.22 148	0.13 92	0.16 141	0.15 186	0.11 107	0.17 66	0.15 179	0.07 115	0.07 175	0.08 236	0.06 102	0.08 237	0.07 30

RAFT_CTSACE	0.23 336	0.21 452	0.57 417	0.26 454	0.15 332	0.22 279	0.23 466	0.34 266	0.30 293	0.34 436	0.51 537	0.31 405	0.17 282	0.33 371	0.15 179	0.06 44	0.09 284	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.07 30

sAnonymous2	0.21 276	0.24 499	0.79 529	0.24 372	0.17 407	0.22 279	0.20 376	0.36 287	0.29 275	0.17 186	0.19 191	0.17 214	0.16 260	0.18 83	0.15 179	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.23 609	0.18 433

CroCo_RVC	0.21 276	0.24 499	0.79 529	0.24 372	0.17 407	0.22 279	0.20 376	0.36 287	0.29 275	0.17 186	0.19 191	0.17 214	0.16 260	0.18 83	0.15 179	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.23 609	0.18 433

TS12	0.13 40	0.09 45	0.21 36	0.21 195	0.09 18	0.19 178	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.15 144	0.19 191	0.12 113	0.13 190	0.18 83	0.16 208	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.06 13

DF	0.16 150	0.09 45	0.31 129	0.31 564	0.16 375	0.17 120	0.15 141	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.23 250	0.19 241	0.11 107	0.24 216	0.16 208	0.08 259	0.23 572	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.09 128

PSi22	0.17 172	0.18 412	0.42 224	0.20 149	0.09 18	0.16 85	0.11 21	0.30 212	0.25 210	0.13 92	0.15 128	0.21 269	0.13 190	0.30 336	0.16 208	0.06 44	0.22 559	0.05 1	0.04 1	0.08 237	0.13 335

Foundation-i1	0.16 150	0.08 17	0.21 36	0.21 195	0.13 220	0.17 120	0.15 141	0.33 259	0.32 314	0.16 163	0.17 160	0.22 276	0.13 190	0.19 103	0.16 208	0.07 115	0.23 572	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.16 406

LCMNet	0.12 21	0.08 17	0.20 21	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.19 33	0.20 111	0.10 19	0.11 38	0.11 87	0.10 72	0.20 130	0.16 208	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.14 370

DLNR-FE	10.53 695	12.31 704	20.33 711	105.85 720	23.36 715	0.14 30	0.13 68	3.25 690	0.20 111	0.16 163	0.23 250	0.16 199	0.10 72	0.31 351	0.16 208	2.59 692	0.32 636	0.07 144	0.07 189	40.66 720	0.28 562

Zero-FE251	0.17 172	0.09 45	0.38 181	0.18 55	0.10 68	0.20 219	0.13 68	0.20 41	0.15 34	0.75 632	0.13 76	0.13 135	0.11 107	0.16 48	0.16 208	0.08 259	0.10 325	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.18 433

MM-Stereo_test3	0.19 211	0.15 312	0.39 189	0.25 413	0.15 332	0.19 178	0.22 438	0.42 366	0.40 423	0.17 186	0.24 260	0.17 214	0.12 148	0.22 178	0.16 208	0.08 259	0.21 547	0.08 236	0.06 102	0.09 329	0.11 245

MM-Stereo_test1	0.20 240	0.13 226	0.45 249	0.24 372	0.12 164	0.20 219	0.21 404	0.36 287	0.32 314	0.23 259	0.22 236	0.15 186	0.14 220	0.28 298	0.16 208	0.07 115	0.24 588	0.08 236	0.07 189	0.09 329	0.21 481

SMoEStereo_RVC	0.14 84	0.15 312	0.29 111	0.19 103	0.10 68	0.19 178	0.17 233	0.21 56	0.21 137	0.15 144	0.13 76	0.12 113	0.11 107	0.25 237	0.16 208	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.06 102	0.06 87	0.08 76

999	0.15 120	0.13 226	0.30 120	0.19 103	0.12 164	0.20 219	0.17 233	0.25 129	0.20 111	0.14 119	0.16 141	0.14 166	0.11 107	0.36 399	0.16 208	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.08 76

tg	0.18 183	0.15 312	0.34 156	0.22 260	0.11 114	0.23 300	0.15 141	0.35 275	0.27 243	0.20 225	0.25 268	0.20 255	0.12 148	0.25 237	0.16 208	0.07 115	0.07 175	0.09 333	0.09 377	0.08 237	0.13 335

model_zeroshot	0.21 276	0.14 276	0.51 344	0.34 590	0.18 436	0.26 359	0.16 192	0.41 360	0.24 184	0.33 415	0.20 202	0.25 324	0.12 148	0.26 259	0.16 208	0.09 350	0.21 547	0.07 144	0.08 276	0.07 165	0.13 335

rvit_stereo_0080	0.16 150	0.17 388	0.35 164	0.19 103	0.13 220	0.14 30	0.20 376	0.29 192	0.26 225	0.16 163	0.17 160	0.19 241	0.14 220	0.19 103	0.16 208	0.11 460	0.08 239	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.08 76

RAFT-Stereo-weight	0.17 172	0.10 81	0.31 129	0.20 149	0.12 164	0.20 219	0.16 192	0.38 312	0.33 331	0.25 281	0.20 202	0.19 241	0.10 72	0.19 103	0.16 208	0.07 115	0.13 409	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.09 128

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 183	0.15 312	0.27 99	0.20 149	0.13 220	0.24 321	0.17 233	0.31 233	0.37 386	0.43 551	0.17 160	0.13 135	0.12 148	0.20 130	0.16 208	0.08 259	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.09 329	0.08 76

AE-Stereo	0.21 276	0.12 182	0.50 325	0.25 413	0.15 332	0.24 321	0.18 289	0.40 342	0.34 343	0.19 215	0.26 276	0.21 269	0.13 190	0.22 178	0.16 208	0.07 115	0.26 600	0.09 333	0.10 437	0.07 165	0.31 575

whm_eth	0.16 150	0.17 388	0.35 164	0.19 103	0.13 220	0.14 30	0.20 376	0.29 192	0.26 225	0.16 163	0.17 160	0.19 241	0.14 220	0.19 103	0.16 208	0.11 460	0.08 239	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.08 76

MIM_Stereo	0.20 240	0.17 388	0.55 397	0.20 149	0.21 514	0.17 120	0.14 99	0.37 303	0.27 243	0.28 312	0.35 379	0.23 291	0.13 190	0.28 298	0.16 208	0.06 44	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.15 389

DLNR_Zeroshot_test	10.53 695	12.28 703	20.32 709	105.84 719	23.88 716	0.14 30	0.13 68	3.20 689	0.20 111	0.16 163	0.23 250	0.16 199	0.10 72	0.32 361	0.16 208	2.54 691	0.32 636	0.07 144	0.07 189	40.17 719	0.28 562

GCAP-Stereo	0.18 183	0.21 452	0.47 272	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.10 8	0.28 173	0.24 184	0.20 225	0.22 236	0.15 186	0.13 190	0.21 150	0.16 208	0.07 115	0.19 527	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

Sa-1000	0.24 366	0.20 441	0.53 375	0.23 318	0.14 264	0.30 423	0.23 466	0.50 456	0.41 433	0.30 360	0.50 534	0.26 344	0.19 335	0.33 371	0.16 208	0.08 259	0.10 325	0.10 413	0.11 473	0.08 237	0.08 76

PSM-AAD	0.26 414	0.11 129	0.43 232	0.24 372	0.12 164	0.27 366	0.37 597	0.36 287	0.30 293	0.36 469	0.39 432	0.28 362	0.77 639	0.30 336	0.16 208	0.07 115	0.06 86	0.12 504	0.11 473	0.09 329	0.21 481

KYRaft	0.23 336	0.11 129	0.43 232	0.23 318	0.12 164	0.23 300	0.23 466	0.37 303	0.26 225	0.35 455	0.53 552	0.34 433	0.26 425	0.29 320	0.16 208	0.07 115	0.05 6	0.09 333	0.10 437	0.08 237	0.30 571

AnonymousM	0.19 211	0.20 441	0.30 120	0.18 55	0.10 68	0.19 178	0.17 233	0.32 241	0.27 243	0.27 301	0.21 222	0.18 229	0.14 220	0.21 150	0.16 208	0.09 350	0.08 239	0.38 646	0.15 577	0.06 87	0.08 76

cross-raft	0.18 183	0.12 182	0.40 204	0.27 491	0.16 375	0.20 219	0.24 491	0.34 266	0.24 184	0.23 259	0.28 295	0.29 375	0.15 241	0.19 103	0.16 208	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.07 30

Prome-Stereo	0.22 301	0.10 81	0.43 232	0.24 372	0.13 220	0.23 300	0.23 466	0.37 303	0.27 243	0.33 415	0.58 574	0.24 311	0.28 458	0.30 336	0.16 208	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.20 469

iRaftStereo_RVC	0.17 172	0.16 354	0.35 164	0.21 195	0.11 114	0.20 219	0.17 233	0.34 266	0.25 210	0.20 225	0.25 268	0.19 241	0.12 148	0.21 150	0.16 208	0.07 115	0.12 388	0.10 413	0.09 377	0.09 329	0.14 370

CREStereo++_RVC	0.16 150	0.09 45	0.42 224	0.17 27	0.11 114	0.18 151	0.13 68	0.23 84	0.31 304	0.21 232	0.31 328	0.13 135	0.11 107	0.17 66	0.16 208	0.07 115	0.04 1	0.06 43	0.15 577	0.06 87	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
sCroCo_RVC	0.19 211	0.15 312	0.60 449	0.27 491	0.18 436	0.23 300	0.16 192	0.28 173	0.24 184	0.14 119	0.22 236	0.17 214	0.14 220	0.22 178	0.16 208	0.11 460	0.11 362	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.10 196

BStereo	0.14 84	0.10 81	0.46 264	0.18 55	0.11 114	0.15 48	0.15 141	0.25 129	0.23 164	0.12 62	0.11 38	0.12 113	0.09 33	0.17 66	0.17 238	0.05 1	0.07 175	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.09 128

Wave_Phase_stereo	0.16 150	0.10 81	0.46 264	0.18 55	0.11 114	0.41 540	0.15 141	0.30 212	0.23 164	0.12 62	0.11 38	0.12 113	0.09 33	0.17 66	0.17 238	0.05 1	0.07 175	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.09 128

HiDET	0.12 21	0.07 2	0.20 21	0.15 4	0.09 18	0.14 30	0.12 35	0.20 41	0.16 45	0.10 19	0.10 26	0.11 87	0.09 33	0.19 103	0.17 238	0.07 115	0.09 284	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

FlowAnything_test	0.15 120	0.12 182	0.23 53	0.21 195	0.12 164	0.18 151	0.16 192	0.25 129	0.17 53	0.15 144	0.13 76	0.15 186	0.14 220	0.19 103	0.17 238	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.12 515	0.08 237	0.10 196

DilatedVolume-Stereo	0.15 120	0.09 45	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.21 250	0.14 99	0.24 106	0.22 148	0.22 251	0.21 222	0.16 199	0.15 241	0.24 216	0.17 238	0.07 115	0.07 175	0.06 43	0.06 102	0.05 4	0.08 76

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 84	0.10 81	0.27 99	0.21 195	0.11 114	0.16 85	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.17 186	0.20 202	0.18 229	0.11 107	0.16 48	0.17 238	0.07 115	0.08 239	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.09 128

UGAM-zero	0.26 414	0.11 129	0.56 407	0.20 149	0.16 375	0.28 384	0.18 289	0.48 437	0.25 210	0.31 377	0.28 295	0.56 585	0.32 516	0.66 547	0.17 238	0.07 115	0.10 325	0.07 144	0.09 377	0.07 165	0.31 575

rvit_stereo_0083	0.17 172	0.13 226	0.29 111	0.21 195	0.13 220	0.17 120	0.17 233	0.23 84	0.36 371	0.16 163	0.22 236	0.19 241	0.17 282	0.21 150	0.17 238	0.11 460	0.10 325	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.08 76

rvit_stereo_0081	0.16 150	0.13 226	0.30 120	0.21 195	0.12 164	0.17 120	0.17 233	0.24 106	0.34 343	0.17 186	0.19 191	0.18 229	0.15 241	0.20 130	0.17 238	0.11 460	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.09 329	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 150	0.13 226	0.30 120	0.21 195	0.12 164	0.17 120	0.17 233	0.24 106	0.34 343	0.17 186	0.19 191	0.18 229	0.15 241	0.20 130	0.17 238	0.11 460	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.09 329	0.07 30

plain	0.18 183	0.16 354	0.59 442	0.21 195	0.13 220	0.16 85	0.17 233	0.29 192	0.23 164	0.16 163	0.26 276	0.13 135	0.17 282	0.27 274	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.07 189	0.10 393	0.07 30

MaDis-Stereo	0.15 120	0.17 388	0.39 189	0.19 103	0.15 332	0.16 85	0.13 68	0.26 144	0.22 148	0.13 92	0.15 128	0.14 166	0.11 107	0.17 66	0.17 238	0.08 259	0.07 175	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.06 13

UniTT-Stereo	0.15 120	0.12 182	0.45 249	0.21 195	0.14 264	0.17 120	0.13 68	0.20 41	0.19 97	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.11 107	0.18 83	0.17 238	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.08 237	0.07 30

anonymousdsp2	0.23 336	0.11 129	0.42 224	0.26 454	0.24 562	0.25 339	0.17 233	0.43 375	0.37 386	0.30 360	0.23 250	0.24 311	0.15 241	0.32 361	0.17 238	0.07 115	0.28 609	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.44 625

knoymous	0.18 183	0.10 81	0.35 164	0.17 27	0.11 114	0.21 250	0.17 233	0.33 259	0.24 184	0.24 267	0.28 295	0.27 349	0.16 260	0.24 216	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.06 102	0.09 329	0.10 196

DisPM	0.20 240	0.11 129	0.52 364	0.24 372	0.13 220	0.18 151	0.19 336	0.30 212	0.31 304	0.33 415	0.34 371	0.23 291	0.16 260	0.34 386	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.12 300

RAFT+CT+SA	0.23 336	0.24 499	0.48 287	0.25 413	0.18 436	0.23 300	0.29 548	0.42 366	0.38 397	0.24 267	0.39 432	0.20 255	0.17 282	0.34 386	0.17 238	0.07 115	0.07 175	0.09 333	0.12 515	0.09 329	0.13 335

SA	0.24 366	0.22 471	0.55 397	0.23 318	0.14 264	0.25 339	0.23 466	0.48 437	0.42 445	0.28 312	0.44 486	0.23 291	0.23 373	0.34 386	0.17 238	0.07 115	0.09 284	0.11 469	0.11 473	0.08 237	0.09 128

GLC_STEREO	0.15 120	0.11 129	0.31 129	0.22 260	0.09 18	0.17 120	0.15 141	0.24 106	0.28 254	0.17 186	0.20 202	0.17 214	0.11 107	0.24 216	0.17 238	0.07 115	0.09 284	0.09 333	0.08 276	0.07 165	0.07 30

LCNet	0.22 301	0.12 182	0.42 224	0.26 454	0.12 164	0.23 300	0.19 336	0.36 287	0.28 254	0.28 312	0.35 379	0.26 344	0.30 485	0.35 393	0.17 238	0.07 115	0.05 6	0.09 333	0.10 437	0.13 501	0.22 496

PSM-adaLoss	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.25 237	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

ROB_FTStereo	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.13 68	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.25 237	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

HUI-Stereo	0.19 211	0.13 226	0.52 364	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.23 202	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

GrayStereo	0.26 414	0.10 81	0.45 249	0.27 491	0.14 264	0.23 300	0.46 627	0.36 287	0.33 331	0.40 522	0.47 520	0.30 395	0.78 640	0.29 320	0.17 238	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.09 377	0.07 165	0.15 389

GMM-Stereo	0.22 301	0.10 81	0.56 407	0.23 318	0.13 220	0.24 321	0.24 491	0.38 312	0.29 275	0.31 377	0.44 486	0.27 349	0.21 351	0.31 351	0.17 238	0.07 115	0.05 6	0.10 413	0.09 377	0.08 237	0.19 451

s12784h	0.18 183	0.09 45	0.38 181	0.18 55	0.07 1	0.33 472	0.19 336	0.39 333	0.34 343	0.24 267	0.25 268	0.18 229	0.18 313	0.25 237	0.17 238	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.05 1

raftrobust	0.19 211	0.19 427	0.42 224	0.23 318	0.24 562	0.19 178	0.13 68	0.33 259	0.28 254	0.26 291	0.20 202	0.19 241	0.17 282	0.23 202	0.17 238	0.08 259	0.10 325	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.09 128

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 240	0.23 487	0.49 304	0.21 195	0.16 375	0.19 178	0.17 233	0.35 275	0.32 314	0.26 291	0.33 360	0.20 255	0.17 282	0.21 150	0.17 238	0.06 44	0.10 325	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.11 245

AFF-stereo	0.20 240	0.24 499	0.49 304	0.22 260	0.11 114	0.18 151	0.18 289	0.35 275	0.29 275	0.25 281	0.36 394	0.25 324	0.17 282	0.25 237	0.17 238	0.06 44	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.11 245

WQFJX1	0.20 240	0.12 182	0.21 36	0.23 318	0.17 407	0.24 321	0.19 336	0.63 597	0.56 575	0.17 186	0.16 141	0.14 166	0.16 260	0.27 274	0.18 267	0.08 259	0.09 284	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

NLSM1	0.18 183	0.12 182	0.21 36	0.21 195	0.18 436	0.25 339	0.17 233	0.51 468	0.43 456	0.17 186	0.21 222	0.13 135	0.15 241	0.22 178	0.18 267	0.08 259	0.09 284	0.09 333	0.08 276	0.07 165	0.07 30

GEAStereo	0.20 240	0.10 81	0.31 129	0.35 596	0.42 636	0.19 178	0.16 192	0.23 84	0.18 71	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.18 267	0.08 259	0.28 609	0.06 43	0.05 32	0.08 237	0.57 649

GSStereo	0.21 276	0.10 81	0.31 129	0.36 604	0.42 636	0.19 178	0.16 192	0.38 312	0.21 137	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.18 267	0.08 259	0.31 631	0.06 43	0.06 102	0.08 237	0.63 658

GS-Stereo							0.16 192	0.38 312	0.21 137	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.18 267	0.08 259	0.31 631	0.06 43	0.06 102	0.08 237	0.63 658

fffft	0.14 84	0.12 182	0.30 120	0.19 103	0.10 68	0.17 120	0.18 289	0.23 84	0.17 53	0.14 119	0.11 38	0.13 135	0.10 72	0.24 216	0.18 267	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.09 128
1: 1. 1
rvit_0105_6	0.20 240	0.16 354	0.41 214	0.23 318	0.14 264	0.18 151	0.20 376	0.31 233	0.39 413	0.18 208	0.22 236	0.23 291	0.18 313	0.26 259	0.18 267	0.16 573	0.13 409	0.13 530	0.11 473	0.11 445	0.09 128

rvit_0105_4	0.21 276	0.17 388	0.49 304	0.23 318	0.14 264	0.20 219	0.23 466	0.35 275	0.40 423	0.19 215	0.24 260	0.25 324	0.20 340	0.28 298	0.18 267	0.16 573	0.13 409	0.12 504	0.11 473	0.11 445	0.10 196

rvit_stereo_ft	0.18 183	0.19 427	0.43 232	0.25 413	0.14 264	0.17 120	0.21 404	0.30 212	0.28 254	0.17 186	0.19 191	0.20 255	0.17 282	0.22 178	0.18 267	0.11 460	0.07 175	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.08 76

MIF-Stereo (partial)	0.18 183	0.13 226	0.50 325	0.22 260	0.15 332	0.16 85	0.13 68	0.29 192	0.26 225	0.17 186	0.26 276	0.16 199	0.17 282	0.25 237	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.08 76

EKT-Stereo	0.39 548	0.13 226	0.53 375	0.42 631	3.94 690	0.22 279	0.17 233	0.38 312	0.30 293	0.21 232	0.20 202	0.23 291	0.15 241	0.30 336	0.18 267	0.10 421	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.09 329	0.12 300

LL-Strereo2	0.21 276	0.25 514	0.53 375	0.32 573	0.20 497	0.25 339	0.14 99	0.32 241	0.25 210	0.25 281	0.20 202	0.24 311	0.12 148	0.28 298	0.18 267	0.07 115	0.07 175	0.12 504	0.09 377	0.09 329	0.16 406

4D-IteraStereo	0.20 240	0.21 452	0.62 460	0.21 195	0.14 264	0.19 178	0.17 233	0.29 192	0.28 254	0.24 267	0.20 202	0.20 255	0.10 72	0.22 178	0.18 267	0.07 115	0.07 175	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.33 587

DCRE	0.24 366	0.15 312	0.45 249	0.26 454	0.26 580	0.23 300	0.21 404	0.37 303	0.29 275	0.23 259	0.81 624	0.23 291	0.16 260	0.24 216	0.18 267	0.07 115	0.14 428	0.07 144	0.08 276	0.07 165	0.25 532

Selective-RAFT	0.19 211	0.14 276	0.37 176	0.24 372	0.11 114	0.30 423	0.15 141	0.35 275	0.34 343	0.17 186	0.17 160	0.22 276	0.18 313	0.29 320	0.18 267	0.07 115	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.08 237	0.08 76

TestStereo1	0.23 336	0.22 471	0.50 325	0.27 491	0.14 264	0.26 359	0.27 526	0.43 375	0.38 397	0.29 337	0.39 432	0.23 291	0.21 351	0.33 371	0.18 267	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.10 196

raft_robust	0.25 391	0.23 487	0.44 243	0.22 260	0.13 220	0.23 300	0.22 438	0.52 476	0.50 538	0.33 415	0.32 338	0.33 425	0.23 373	0.55 483	0.18 267	0.07 115	0.11 362	0.08 236	0.10 437	0.08 237	0.07 30

SA-5K	0.23 336	0.22 471	0.50 325	0.27 491	0.14 264	0.26 359	0.27 526	0.43 375	0.38 397	0.29 337	0.39 432	0.23 291	0.21 351	0.33 371	0.18 267	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.10 196

test_4	0.19 211	0.16 354	0.39 189	0.24 372	0.13 220	0.19 178	0.21 404	0.27 159	0.24 184	0.24 267	0.47 520	0.22 276	0.13 190	0.27 274	0.18 267	0.06 44	0.06 86	0.09 333	0.09 377	0.07 165	0.06 13

PFNet+	0.21 276	0.11 129	0.54 388	0.22 260	0.12 164	0.17 120	0.18 289	0.31 233	0.36 371	0.33 415	0.32 338	0.24 311	0.16 260	0.33 371	0.18 267	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.10 437	0.08 237	0.12 300

Patchmatch Stereo++	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.27 274	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128
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
FTStereo	0.28 453	0.11 129	0.56 407	0.24 372	0.13 220	0.21 250	0.52 639	0.36 287	0.28 254	0.38 495	0.94 637	0.30 395	0.56 612	0.33 371	0.18 267	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.19 451

ROB_FTStereo_v2	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.25 237	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

SST-Stereo	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.14 264	0.19 178	0.17 233	0.32 241	0.26 225	0.34 436	0.33 360	0.29 375	0.25 407	0.56 489	0.18 267	0.08 259	0.05 6	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.07 30

iGMRVC	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.27 274	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

iRAFT	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.27 274	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

RAFT	0.24 366	0.24 499	0.46 264	0.27 491	0.15 332	0.26 359	0.26 517	0.37 303	0.31 304	0.34 436	0.34 371	0.41 492	0.22 359	0.30 336	0.18 267	0.08 259	0.15 459	0.11 469	0.10 437	0.11 445	0.13 335

RAFT-IKP	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.18 151	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.26 259	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

R-Stereo Train	0.19 211	0.10 81	0.49 304	0.22 260	0.12 164	0.23 300	0.18 289	0.43 375	0.20 111	0.31 377	0.45 501	0.20 255	0.14 220	0.18 83	0.18 267	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 211	0.10 81	0.49 304	0.22 260	0.12 164	0.23 300	0.18 289	0.43 375	0.20 111	0.31 377	0.45 501	0.20 255	0.14 220	0.18 83	0.18 267	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DN	0.21 276	0.09 45	0.58 433	0.40 621	0.18 436	0.22 279	0.18 289	0.30 212	0.25 210	0.15 144	0.19 191	0.18 229	0.10 72	0.26 259	0.19 297	0.14 546	0.18 513	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.42 619

Selective-IGEV-i16pc	0.33 512	0.12 182	1.65 652	0.21 195	0.14 264	0.74 631	0.30 557	0.46 414	0.44 469	0.21 232	0.32 338	0.26 344	0.14 220	0.71 565	0.19 297	0.15 562	0.10 325	0.08 236	0.09 377	0.11 445	0.12 300

Hybrid-DGEV-03	0.21 276	0.20 441	0.43 232	0.23 318	0.12 164	0.27 366	0.16 192	0.33 259	0.28 254	0.33 415	0.58 574	0.23 291	0.16 260	0.24 216	0.19 297	0.07 115	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.08 237	0.10 196

WQFJX	0.19 211	0.12 182	0.21 36	0.22 260	0.18 436	0.25 339	0.18 289	0.57 540	0.49 531	0.17 186	0.17 160	0.14 166	0.16 260	0.24 216	0.19 297	0.08 259	0.08 239	0.08 236	0.06 102	0.08 237	0.11 245

NLMM1	0.21 276	0.13 226	0.21 36	0.23 318	0.18 436	0.24 321	0.20 376	0.65 609	0.69 613	0.18 208	0.18 179	0.13 135	0.14 220	0.25 237	0.19 297	0.08 259	0.09 284	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.10 196

gasm-f	0.20 240	0.12 182	0.36 170	0.35 596	0.36 624	0.18 151	0.17 233	0.23 84	0.18 71	0.14 119	0.19 191	0.10 48	0.11 107	0.20 130	0.19 297	0.08 259	0.28 609	0.06 43	0.05 32	0.09 329	0.57 649

FE-Mocha	0.18 183	0.11 129	0.40 204	0.26 454	0.14 264	0.19 178	0.14 99	0.36 287	0.24 184	0.24 267	0.24 260	0.23 291	0.14 220	0.27 274	0.19 297	0.08 259	0.08 239	0.08 236	0.08 276	0.07 165	0.08 76

zero-FE	0.21 276	0.08 17	1.10 603	0.24 372	0.27 584	0.12 16	0.14 99	0.20 41	0.20 111	0.12 62	0.11 38	0.13 135	0.11 107	0.22 178	0.19 297	0.09 350	0.23 572	0.07 144	0.08 276	0.19 585	0.27 553

FACV-RUCA	0.22 301	0.15 312	0.38 181	0.24 372	0.23 545	0.26 359	0.19 336	0.41 360	0.35 355	0.26 291	0.32 338	0.22 276	0.25 407	0.24 216	0.19 297	0.10 421	0.07 175	0.15 572	0.08 276	0.16 544	0.14 370

IGEV-RUCA	0.21 276	0.09 45	0.26 82	0.20 149	0.19 470	0.28 384	0.23 466	0.24 106	0.22 148	0.21 232	0.23 250	0.29 375	0.48 593	0.26 259	0.19 297	0.09 350	0.08 239	0.18 597	0.14 566	0.18 575	0.19 451

Occ-G	0.18 183	0.10 81	0.38 181	0.23 318	0.15 332	0.16 85	0.18 289	0.23 84	0.26 225	0.15 144	0.20 202	0.21 269	0.11 107	0.22 178	0.19 297	0.07 115	0.17 501	0.07 144	0.06 102	0.08 237	0.30 571

H2IRNET	0.19 211	0.18 412	0.50 325	0.22 260	0.12 164	0.20 219	0.16 192	0.28 173	0.31 304	0.17 186	0.32 338	0.25 324	0.20 340	0.24 216	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.10 437	0.10 393	0.08 76

StereoVision	0.23 336	0.23 487	0.55 397	0.27 491	0.17 407	0.23 300	0.22 438	0.40 342	0.32 314	0.21 232	0.51 537	0.22 276	0.16 260	0.29 320	0.19 297	0.11 460	0.12 388	0.13 530	0.13 547	0.10 393	0.08 76

test_5	0.25 391	0.25 514	0.57 417	0.27 491	0.18 436	0.25 339	0.29 548	0.42 366	0.39 413	0.29 337	0.40 441	0.27 349	0.23 373	0.35 393	0.19 297	0.07 115	0.07 175	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.14 370

IPLGR	0.22 301	0.14 276	0.75 514	0.21 195	0.11 114	0.25 339	0.18 289	0.44 396	0.38 397	0.29 337	0.28 295	0.21 269	0.19 335	0.37 409	0.19 297	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.07 30

test-3	0.18 183	0.10 81	0.48 287	0.23 318	0.14 264	0.18 151	0.16 192	0.32 241	0.29 275	0.26 291	0.17 160	0.22 276	0.13 190	0.26 259	0.19 297	0.06 44	0.14 428	0.08 236	0.08 276	0.06 87	0.10 196

test_1	0.18 183	0.10 81	0.48 287	0.23 318	0.14 264	0.18 151	0.16 192	0.32 241	0.29 275	0.26 291	0.17 160	0.22 276	0.13 190	0.26 259	0.19 297	0.06 44	0.14 428	0.08 236	0.08 276	0.06 87	0.10 196

NRIStereo	0.20 240	0.12 182	0.50 325	0.23 318	0.11 114	0.24 321	0.19 336	0.30 212	0.28 254	0.26 291	0.26 276	0.25 324	0.18 313	0.34 386	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.09 329	0.09 128

RAFT_R40	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.13 220	0.18 151	0.18 289	0.32 241	0.31 304	0.33 415	0.33 360	0.30 395	0.23 373	0.55 483	0.19 297	0.08 259	0.05 6	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.07 30

DeepStereo_RVC	0.19 211	0.12 182	0.47 272	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.16 192	0.29 192	0.24 184	0.28 312	0.27 289	0.23 291	0.28 458	0.24 216	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.09 329	0.10 196

CRE-IMP	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.23 318	0.11 114	0.24 321	0.17 233	0.31 233	0.24 184	0.27 301	0.26 276	0.24 311	0.17 282	0.24 216	0.19 297	0.09 350	0.05 6	0.10 413	0.07 189	0.10 393	0.10 196

Anonymous3	0.24 366	0.19 427	0.76 518	0.27 491	0.18 436	0.41 540	0.24 491	0.45 405	0.36 371	0.23 259	0.27 289	0.20 255	0.18 313	0.28 298	0.19 297	0.12 500	0.11 362	0.10 413	0.10 437	0.11 445	0.13 335

TestStereo	0.22 301	0.24 499	0.48 287	0.25 413	0.11 114	0.22 279	0.22 438	0.32 241	0.31 304	0.24 267	0.34 371	0.23 291	0.19 335	0.62 528	0.19 297	0.08 259	0.07 175	0.10 413	0.07 189	0.11 445	0.07 30

111	0.22 301	0.22 471	0.57 417	0.19 103	0.09 18	0.24 321	0.17 233	0.44 396	0.46 494	0.24 267	0.30 317	0.29 375	0.22 359	0.25 237	0.19 297	0.08 259	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.15 389

ARAFT	0.26 414	0.30 550	0.87 560	0.22 260	0.12 164	0.30 423	0.24 491	0.46 414	0.34 343	0.33 415	0.28 295	0.29 375	0.20 340	0.49 451	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.12 504	0.11 473	0.09 329	0.09 128

GMStereo	0.21 276	0.30 550	0.57 417	0.21 195	0.12 164	0.24 321	0.18 289	0.30 212	0.41 433	0.26 291	0.24 260	0.17 214	0.16 260	0.25 237	0.19 297	0.10 421	0.07 175	0.08 236	0.08 276	0.11 445	0.09 128
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-2	0.23 336	0.20 441	0.53 375	0.24 372	0.13 220	0.28 384	0.15 141	0.50 456	0.45 482	0.28 312	0.26 276	0.25 324	0.26 425	0.29 320	0.20 323	0.07 115	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.07 165	0.10 196

WQFJA1	0.19 211	0.12 182	0.20 21	0.22 260	0.18 436	0.25 339	0.19 336	0.55 520	0.55 568	0.16 163	0.17 160	0.15 186	0.17 282	0.20 130	0.20 323	0.07 115	0.09 284	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

NLMM	0.19 211	0.12 182	0.20 21	0.22 260	0.18 436	0.25 339	0.19 336	0.55 520	0.55 568	0.16 163	0.17 160	0.15 186	0.17 282	0.20 130	0.20 323	0.07 115	0.09 284	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

NLCSM	0.20 240	0.15 312	0.23 53	0.24 372	0.19 470	0.24 321	0.22 438	0.45 405	0.44 469	0.20 225	0.18 179	0.14 166	0.16 260	0.47 447	0.20 323	0.09 350	0.09 284	0.09 333	0.08 276	0.09 329	0.10 196

IGEV-FE	0.23 336	0.11 129	0.82 540	0.21 195	0.23 545	0.20 219	0.19 336	0.38 312	0.23 164	0.34 436	0.22 236	0.29 375	0.14 220	0.24 216	0.20 323	0.07 115	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.35 595

DDF-Stereo	0.16 150	0.08 17	0.30 120	0.21 195	0.20 497	0.12 16	0.14 99	0.20 41	0.19 97	0.11 35	0.10 26	0.13 135	0.12 148	0.24 216	0.20 323	0.09 350	0.18 513	0.07 144	0.06 102	0.20 593	0.19 451

PAM_32	0.26 414	0.10 81	0.63 465	0.24 372	0.19 470	0.51 591	0.26 517	0.43 375	0.30 293	0.32 402	0.28 295	0.60 600	0.28 458	0.29 320	0.20 323	0.08 259	0.14 428	0.08 236	0.10 437	0.07 165	0.15 389

PAM	0.26 414	0.11 129	0.63 465	0.25 413	0.18 436	0.53 600	0.29 548	0.44 396	0.28 254	0.36 469	0.27 289	0.59 594	0.26 425	0.28 298	0.20 323	0.08 259	0.12 388	0.07 144	0.10 437	0.07 165	0.13 335

rvit_0105_5	0.22 301	0.18 412	0.51 344	0.23 318	0.13 220	0.22 279	0.25 505	0.38 312	0.40 423	0.21 232	0.23 250	0.27 349	0.20 340	0.27 274	0.20 323	0.15 562	0.13 409	0.12 504	0.12 515	0.10 393	0.10 196

rvit_stereo_0075_2	0.25 391	0.18 412	0.65 475	0.27 491	0.22 530	0.22 279	0.15 141	0.41 360	0.36 371	0.27 301	0.37 405	0.29 375	0.21 351	0.29 320	0.20 323	0.17 587	0.12 388	0.19 604	0.12 515	0.14 524	0.14 370

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 414	0.15 312	0.96 582	0.21 195	0.25 576	0.30 423	0.21 404	0.54 502	0.28 254	0.25 281	0.29 303	0.46 533	0.23 373	0.28 298	0.20 323	0.08 259	0.10 325	0.08 236	0.12 515	0.11 445	0.17 427

MyStereo06	0.23 336	0.15 312	0.74 510	0.22 260	0.14 264	0.25 339	0.22 438	0.43 375	0.25 210	0.36 469	0.24 260	0.34 433	0.18 313	0.24 216	0.20 323	0.07 115	0.12 388	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

CoDeX	0.24 366	0.13 226	0.48 287	0.22 260	0.14 264	0.29 409	0.21 404	0.55 520	0.42 445	0.29 337	0.36 394	0.28 362	0.23 373	0.48 449	0.20 323	0.09 350	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.08 76

IGEV_Zeroshot_test	0.23 336	0.11 129	0.82 540	0.21 195	0.23 545	0.20 219	0.19 336	0.38 312	0.23 164	0.34 436	0.22 236	0.29 375	0.14 220	0.24 216	0.20 323	0.07 115	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.35 595

DCANet-4	0.20 240	0.11 129	0.58 433	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.39 333	0.42 445	0.29 337	0.31 328	0.17 214	0.22 359	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

fff	0.20 240	0.15 312	0.57 417	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.38 312	0.46 494	0.29 337	0.31 328	0.18 229	0.28 458	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

ADStereo(finetuned)	0.21 276	0.15 312	0.59 442	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.37 303	0.41 433	0.30 360	0.31 328	0.19 241	0.31 502	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.10 196

MIPNet	0.22 301	0.19 427	0.64 470	0.22 260	0.12 164	0.28 384	0.20 376	0.48 437	0.39 413	0.31 377	0.24 260	0.19 241	0.24 394	0.28 298	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.08 76

test_3	0.20 240	0.12 182	0.49 304	0.26 454	0.14 264	0.22 279	0.25 505	0.34 266	0.33 331	0.25 281	0.18 179	0.23 291	0.13 190	0.25 237	0.20 323	0.06 44	0.14 428	0.09 333	0.10 437	0.07 165	0.10 196

TransformOpticalFlow	0.24 366	0.14 276	0.57 417	0.24 372	0.11 114	0.21 250	0.19 336	0.43 375	0.34 343	0.30 360	0.43 476	0.36 452	0.31 502	0.61 517	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.08 76

raft+_RVC	0.21 276	0.21 452	0.46 264	0.22 260	0.35 619	0.21 250	0.16 192	0.39 333	0.35 355	0.22 251	0.28 295	0.20 255	0.15 241	0.25 237	0.20 323	0.08 259	0.16 473	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.12 300

RALCasStereoNet	0.22 301	0.22 471	0.48 287	0.23 318	0.23 545	0.22 279	0.18 289	0.32 241	0.27 243	0.22 251	0.30 317	0.22 276	0.15 241	0.29 320	0.20 323	0.08 259	0.22 559	0.07 144	0.06 102	0.10 393	0.25 532

RALAANet	0.21 276	0.24 499	0.53 375	0.23 318	0.14 264	0.22 279	0.13 68	0.38 312	0.30 293	0.29 337	0.26 276	0.25 324	0.15 241	0.28 298	0.20 323	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.07 30

DCANet	0.20 240	0.15 312	0.57 417	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.37 303	0.41 433	0.30 360	0.31 328	0.19 241	0.23 373	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.10 196

csc	0.20 240	0.15 312	0.57 417	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.38 312	0.46 494	0.29 337	0.31 328	0.18 229	0.28 458	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

cscssc	0.20 240	0.15 312	0.57 417	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.38 312	0.46 494	0.29 337	0.31 328	0.18 229	0.28 458	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

SFCPSM	0.23 336	0.12 182	0.51 344	0.21 195	0.14 264	0.34 487	0.22 438	0.57 540	0.41 433	0.29 337	0.32 338	0.23 291	0.22 359	0.28 298	0.20 323	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.10 437	0.09 329	0.09 128

DIP-Stereo	0.20 240	0.13 226	0.48 287	0.20 149	0.13 220	0.28 384	0.12 35	0.43 375	0.26 225	0.27 301	0.32 338	0.21 269	0.17 282	0.26 259	0.20 323	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.10 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Select-FE	0.27 443	0.18 412	0.87 560	0.23 318	0.22 530	0.29 409	0.18 289	0.53 486	0.28 254	0.30 360	0.33 360	0.45 524	0.29 478	0.30 336	0.21 351	0.08 259	0.10 325	0.08 236	0.13 547	0.08 237	0.20 469

Reg-Stereo(zero)	0.18 183	0.08 17	0.39 189	0.19 103	0.19 470	0.24 321	0.18 289	0.29 192	0.29 275	0.24 267	0.21 222	0.24 311	0.18 313	0.22 178	0.21 351	0.07 115	0.11 362	0.06 43	0.07 189	0.06 87	0.11 245

rvit_0105_3	0.24 366	0.21 452	0.57 417	0.25 413	0.15 332	0.24 321	0.28 542	0.40 342	0.43 456	0.25 281	0.26 276	0.29 375	0.22 359	0.29 320	0.21 351	0.15 562	0.13 409	0.14 554	0.15 577	0.10 393	0.10 196

qqq1	0.26 414	0.13 226	0.47 272	0.20 149	0.10 68	0.28 384	0.19 336	0.54 502	0.48 516	0.35 455	0.42 462	0.31 405	0.27 435	0.60 509	0.21 351	0.10 421	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.08 237	0.13 335

fff1	0.26 414	0.13 226	0.47 272	0.20 149	0.10 68	0.28 384	0.19 336	0.54 502	0.48 516	0.35 455	0.42 462	0.31 405	0.27 435	0.60 509	0.21 351	0.10 421	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.08 237	0.13 335

GMStereo_Zeroshot	0.25 391	0.22 471	0.51 344	0.27 491	0.14 264	0.28 384	0.15 141	0.40 342	0.36 371	0.37 486	0.43 476	0.40 483	0.17 282	0.35 393	0.21 351	0.12 500	0.07 175	0.13 530	0.07 189	0.17 559	0.10 196

PCWNet_CMD	0.23 336	0.14 276	0.48 287	0.21 195	0.13 220	0.28 384	0.17 233	0.47 426	0.47 508	0.30 360	0.36 394	0.37 458	0.24 394	0.29 320	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.11 445	0.11 245

CASS	0.22 301	0.16 354	0.40 204	0.26 454	0.12 164	0.29 409	0.19 336	0.40 342	0.32 314	0.34 436	0.35 379	0.25 324	0.25 407	0.26 259	0.21 351	0.13 522	0.08 239	0.11 469	0.09 377	0.11 445	0.12 300
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.24 366	0.37 588	0.53 375	0.25 413	0.14 264	0.24 321	0.18 289	0.32 241	0.44 469	0.29 337	0.28 295	0.24 311	0.20 340	0.30 336	0.21 351	0.16 573	0.07 175	0.21 611	0.11 473	0.16 544	0.11 245

NF-Stereo	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.12 164	0.21 250	0.18 289	0.40 342	0.35 355	0.28 312	0.30 317	0.22 276	0.17 282	0.52 469	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.13 335

OCTAStereo	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.12 164	0.21 250	0.18 289	0.40 342	0.35 355	0.28 312	0.30 317	0.22 276	0.17 282	0.51 461	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.13 335

PSM-softLoss	0.22 301	0.11 129	0.53 375	0.25 413	0.12 164	0.20 219	0.17 233	0.39 333	0.29 275	0.29 337	0.32 338	0.24 311	0.16 260	0.53 472	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.09 377	0.08 237	0.12 300

KMStereo	0.22 301	0.11 129	0.53 375	0.25 413	0.12 164	0.20 219	0.17 233	0.39 333	0.29 275	0.29 337	0.32 338	0.24 311	0.16 260	0.53 472	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.09 377	0.08 237	0.12 300

RE-Stereo	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.12 164	0.21 250	0.18 289	0.40 342	0.35 355	0.28 312	0.30 317	0.22 276	0.17 282	0.51 461	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.13 335

TVStereo	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.12 164	0.21 250	0.18 289	0.40 342	0.35 355	0.28 312	0.30 317	0.22 276	0.17 282	0.51 461	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.13 335

rafts_anoy	0.21 276	0.22 471	0.49 304	0.25 413	0.24 562	0.19 178	0.17 233	0.34 266	0.32 314	0.24 267	0.25 268	0.20 255	0.16 260	0.25 237	0.21 351	0.08 259	0.19 527	0.11 469	0.12 515	0.09 329	0.09 128

HCRNet	0.25 391	0.27 532	0.42 224	0.34 590	0.17 407	0.27 366	0.18 289	0.45 405	0.37 386	0.31 377	0.35 379	0.32 416	0.23 373	0.44 435	0.21 351	0.13 522	0.08 239	0.13 530	0.11 473	0.11 445	0.09 128

MSMDNet	0.23 336	0.14 276	0.49 304	0.20 149	0.13 220	0.28 384	0.17 233	0.47 426	0.47 508	0.30 360	0.36 394	0.37 458	0.24 394	0.29 320	0.21 351	0.09 350	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.11 445	0.11 245

xyz-stereo-finetune	0.17 172	0.17 388	0.29 111	0.17 27	0.08 8	0.24 321	0.21 404	0.30 212	0.32 314	0.19 215	0.22 236	0.19 241	0.15 241	0.30 336	0.22 369	0.06 44	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.06 87	0.07 30

HI	0.21 276	0.16 354	0.50 325	0.18 55	0.15 332	0.17 120	0.16 192	0.35 275	0.22 148	0.38 495	0.38 414	0.36 452	0.24 394	0.29 320	0.22 369	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.09 377	0.09 329	0.08 76

CoSv	0.21 276	0.16 354	0.50 325	0.18 55	0.15 332	0.17 120	0.16 192	0.35 275	0.22 148	0.38 495	0.38 414	0.36 452	0.24 394	0.29 320	0.22 369	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.09 377	0.09 329	0.08 76

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 453	0.17 388	0.96 582	0.29 537	0.31 608	0.29 409	0.21 404	0.53 486	0.28 254	0.27 301	0.55 561	0.41 492	0.18 313	0.30 336	0.22 369	0.08 259	0.10 325	0.08 236	0.13 547	0.12 487	0.20 469

CFNet_ucs	0.25 391	0.14 276	0.51 344	0.20 149	0.15 332	0.29 409	0.18 289	0.51 468	0.46 494	0.32 402	0.42 462	0.38 464	0.23 373	0.31 351	0.22 369	0.11 460	0.08 239	0.12 504	0.09 377	0.13 501	0.13 335

riskmin	0.24 366	0.10 81	0.43 232	0.32 573	0.26 580	0.33 472	0.19 336	0.44 396	0.30 293	0.24 267	0.27 289	0.37 458	0.25 407	0.30 336	0.22 369	0.09 350	0.18 513	0.09 333	0.13 547	0.10 393	0.27 553

BUS	0.24 366	0.13 226	0.36 170	0.25 413	0.14 264	0.44 558	0.17 233	0.59 564	0.36 371	0.34 436	0.35 379	0.31 405	0.22 359	0.27 274	0.22 369	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.10 437	0.09 329	0.10 196

NINENet	0.27 443	0.16 354	0.49 304	0.23 318	0.16 375	0.44 558	0.17 233	0.63 597	0.49 531	0.33 415	0.38 414	0.31 405	0.22 359	0.43 431	0.22 369	0.11 460	0.10 325	0.12 504	0.08 276	0.12 487	0.11 245

CIPLG	0.23 336	0.28 540	0.75 514	0.24 372	0.16 375	0.25 339	0.20 376	0.38 312	0.33 331	0.32 402	0.34 371	0.23 291	0.15 241	0.27 274	0.22 369	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

IPLGR_C	0.23 336	0.29 544	0.81 536	0.24 372	0.16 375	0.24 321	0.20 376	0.38 312	0.33 331	0.32 402	0.33 360	0.23 291	0.15 241	0.26 259	0.22 369	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

ACRE	0.23 336	0.27 532	0.83 546	0.24 372	0.15 332	0.24 321	0.20 376	0.38 312	0.32 314	0.32 402	0.33 360	0.23 291	0.15 241	0.26 259	0.22 369	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

GANet-ADL	0.22 301	0.14 276	0.51 344	0.23 318	0.14 264	0.29 409	0.19 336	0.48 437	0.36 371	0.26 291	0.33 360	0.32 416	0.20 340	0.26 259	0.22 369	0.11 460	0.07 175	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.11 245

ASMatch	0.23 336	0.11 129	0.55 397	0.25 413	0.14 264	0.19 178	0.16 192	0.32 241	0.30 293	0.28 312	0.68 606	0.28 362	0.26 425	0.50 455	0.22 369	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.11 245

Pruner-Stereo	0.20 240	0.12 182	0.49 304	0.29 537	0.12 164	0.19 178	0.17 233	0.32 241	0.31 304	0.33 415	0.32 338	0.25 324	0.15 241	0.25 237	0.22 369	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.10 196

RAFT-345	0.22 301	0.11 129	0.55 397	0.22 260	0.12 164	0.20 219	0.16 192	0.27 159	0.28 254	0.27 301	0.65 600	0.20 255	0.17 282	0.55 483	0.22 369	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.07 30

test-1	0.20 240	0.12 182	0.49 304	0.23 318	0.23 545	0.22 279	0.23 466	0.36 287	0.29 275	0.21 232	0.25 268	0.24 311	0.14 220	0.18 83	0.22 369	0.07 115	0.14 428	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.14 370

CFNet_pseudo	0.23 336	0.14 276	0.48 287	0.20 149	0.13 220	0.27 366	0.17 233	0.46 414	0.45 482	0.30 360	0.37 405	0.38 464	0.23 373	0.30 336	0.22 369	0.09 350	0.06 86	0.11 469	0.08 276	0.11 445	0.11 245

CCAANet	0.22 301	0.11 129	0.39 189	0.20 149	0.13 220	0.32 462	0.18 289	0.41 360	0.28 254	0.24 267	0.48 529	0.30 395	0.26 425	0.37 409	0.22 369	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.08 276	0.07 165	0.08 76

ccs_rob	0.23 336	0.14 276	0.48 287	0.20 149	0.13 220	0.27 366	0.17 233	0.46 414	0.45 482	0.30 360	0.37 405	0.38 464	0.23 373	0.30 336	0.22 369	0.09 350	0.06 86	0.11 469	0.08 276	0.12 487	0.11 245

DN-CSS_ROB	0.24 366	0.33 565	0.69 491	0.25 413	0.14 264	0.26 359	0.13 68	0.42 366	0.35 355	0.30 360	0.42 462	0.22 276	0.20 340	0.34 386	0.22 369	0.07 115	0.06 86	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.09 128

IGEV_i1	0.26 414	0.12 182	0.57 417	0.25 413	0.24 562	0.32 462	0.20 376	0.45 405	0.37 386	0.35 455	0.30 317	0.35 446	0.20 340	0.39 416	0.23 389	0.08 259	0.26 600	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.37 606

LiteMatch	0.13 40	0.15 312	0.19 15	0.20 149	0.10 68	0.15 48	0.17 233	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.11 87	0.22 359	0.16 48	0.23 389	0.08 259	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.08 76

Lsterematch	0.20 240	0.15 312	0.44 243	0.20 149	0.10 68	0.22 279	0.17 233	0.27 159	0.34 343	0.28 312	0.37 405	0.24 311	0.22 359	0.25 237	0.23 389	0.08 259	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.08 76

xyz-stereo-finetune2	0.18 183	0.16 354	0.32 142	0.16 10	0.09 18	0.27 366	0.19 336	0.29 192	0.21 137	0.23 259	0.29 303	0.21 269	0.23 373	0.37 409	0.23 389	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.06 102	0.06 87	0.07 30

UGAM	0.28 453	0.18 412	0.57 417	0.26 454	0.13 220	0.23 300	0.26 517	0.33 259	0.45 482	0.32 402	0.42 462	0.45 524	0.22 359	0.92 624	0.23 389	0.08 259	0.09 284	0.14 554	0.13 547	0.10 393	0.10 196

GCST	0.50 598	0.67 648	0.82 540	1.04 672	0.55 652	0.38 523	0.11 21	0.42 366	0.33 331	0.42 540	0.35 379	0.29 375	0.18 313	0.50 455	0.23 389	0.70 665	0.42 652	0.79 669	0.62 673	0.63 656	0.47 631

test_sample2	0.23 336	0.12 182	0.39 189	0.20 149	0.11 114	0.28 384	0.22 438	0.45 405	0.33 331	0.27 301	0.34 371	0.30 395	0.25 407	0.46 443	0.23 389	0.09 350	0.15 459	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.19 451

IER	0.24 366	0.15 312	0.50 325	0.21 195	0.15 332	0.31 445	0.20 376	0.44 396	0.38 397	0.34 436	0.41 453	0.32 416	0.34 526	0.31 351	0.23 389	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.08 276	0.09 329	0.09 128

IPLG	0.23 336	0.19 427	0.65 475	0.21 195	0.12 164	0.28 384	0.17 233	0.45 405	0.32 314	0.33 415	0.32 338	0.16 199	0.17 282	0.50 455	0.23 389	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.08 76

PFNet	0.24 366	0.11 129	0.63 465	0.25 413	0.14 264	0.22 279	0.19 336	0.40 342	0.35 355	0.36 469	0.32 338	0.27 349	0.20 340	0.63 531	0.23 389	0.09 350	0.05 6	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.08 76

IRAFT_RVC	0.23 336	0.15 312	0.54 388	0.26 454	0.12 164	0.19 178	0.23 466	0.41 360	0.39 413	0.31 377	0.30 317	0.29 375	0.24 394	0.55 483	0.23 389	0.08 259	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.08 76

GES	0.23 336	0.14 276	0.54 388	0.21 195	0.14 264	0.28 384	0.19 336	0.51 468	0.35 355	0.31 377	0.36 394	0.25 324	0.24 394	0.30 336	0.23 389	0.11 460	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.12 300

test_sample5	0.26 414	0.14 276	0.51 344	0.21 195	0.12 164	0.31 445	0.21 404	0.53 486	0.38 397	0.33 415	0.43 476	0.29 375	0.25 407	0.56 489	0.24 401	0.10 421	0.14 428	0.10 413	0.10 437	0.11 445	0.16 406

DualNet	0.26 414	0.14 276	0.51 344	0.21 195	0.12 164	0.31 445	0.21 404	0.53 486	0.38 397	0.34 436	0.44 486	0.29 375	0.25 407	0.56 489	0.24 401	0.10 421	0.14 428	0.10 413	0.10 437	0.11 445	0.16 406

anonymousa	0.26 414	0.13 226	0.56 407	0.29 537	0.30 601	0.31 445	0.20 376	0.38 312	0.36 371	0.33 415	0.51 537	0.41 492	0.27 435	0.25 237	0.24 401	0.08 259	0.18 513	0.09 333	0.18 603	0.08 237	0.17 427

iRaft-Stereo_20w	0.29 474	0.11 129	0.86 557	0.33 585	0.24 562	0.32 462	0.26 517	0.60 575	0.26 225	0.41 534	0.21 222	0.28 362	0.19 335	0.32 361	0.24 401	0.07 115	0.31 631	0.07 144	0.09 377	0.08 237	0.47 631

DAS	0.28 453	0.13 226	0.49 304	0.24 372	0.18 436	0.30 423	0.24 491	0.48 437	0.48 516	0.42 540	0.45 501	0.34 433	0.31 502	0.76 584	0.24 401	0.09 350	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.10 393	0.11 245

SepStereo	0.27 443	0.13 226	0.49 304	0.24 372	0.18 436	0.30 423	0.24 491	0.48 437	0.48 516	0.42 540	0.45 501	0.34 433	0.31 502	0.64 536	0.24 401	0.09 350	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.10 393	0.11 245

STrans-v2	0.25 391	0.14 276	0.56 407	0.21 195	0.12 164	0.23 300	0.20 376	0.50 456	0.31 304	0.31 377	0.42 462	0.35 446	0.35 533	0.62 528	0.24 401	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.08 76

OMP-Stereo	0.24 366	0.16 354	0.48 287	0.30 548	0.13 220	0.21 250	0.16 192	0.38 312	0.35 355	0.34 436	0.30 317	0.33 425	0.20 340	0.70 559	0.24 401	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.08 237	0.07 30

RAFT-RH_RVC	0.26 414	0.13 226	0.57 417	0.22 260	0.12 164	0.25 339	0.14 99	0.27 159	0.29 275	0.38 495	1.14 648	0.23 291	0.18 313	0.58 496	0.24 401	0.07 115	0.06 86	0.10 413	0.07 189	0.06 87	0.08 76

FENet	0.22 301	0.13 226	0.48 287	0.22 260	0.12 164	0.27 366	0.18 289	0.43 375	0.37 386	0.31 377	0.32 338	0.29 375	0.23 373	0.27 274	0.24 401	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

PSMNet-RSSM	0.26 414	0.21 452	0.50 325	0.21 195	0.14 264	0.25 339	0.21 404	0.50 456	0.38 397	0.31 377	0.45 501	0.40 483	0.27 435	0.53 472	0.24 401	0.12 500	0.08 239	0.11 469	0.13 547	0.10 393	0.10 196

UCFNet_RVC	0.25 391	0.21 452	0.49 304	0.19 103	0.15 332	0.34 487	0.18 289	0.47 426	0.36 371	0.30 360	0.35 379	0.40 483	0.26 425	0.35 393	0.24 401	0.13 522	0.08 239	0.13 530	0.14 566	0.13 501	0.13 335

AdaStereo	0.25 391	0.17 388	0.47 272	0.25 413	0.13 220	0.33 472	0.17 233	0.57 540	0.43 456	0.34 436	0.38 414	0.35 446	0.21 351	0.32 361	0.24 401	0.14 546	0.06 86	0.13 530	0.09 377	0.11 445	0.09 128
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.
HSM	0.29 474	0.18 412	0.48 287	0.21 195	0.15 332	0.33 472	0.20 376	0.55 520	0.39 413	0.36 469	0.39 432	0.67 625	0.32 516	0.88 612	0.24 401	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.09 329	0.10 196

Selective-IGEV-i1	0.28 453	0.11 129	0.44 243	0.36 604	0.32 612	0.32 462	0.23 466	0.48 437	0.48 516	0.29 337	0.32 338	0.39 478	0.17 282	0.28 298	0.25 415	0.08 259	0.23 572	0.08 236	0.09 377	0.08 237	0.53 644

test_sample4	0.26 414	0.14 276	0.53 375	0.21 195	0.12 164	0.32 462	0.21 404	0.53 486	0.38 397	0.33 415	0.38 414	0.28 362	0.25 407	0.54 478	0.25 415	0.10 421	0.14 428	0.10 413	0.09 377	0.11 445	0.16 406

test_sample3	0.25 391	0.14 276	0.52 364	0.20 149	0.12 164	0.33 472	0.20 376	0.53 486	0.38 397	0.32 402	0.35 379	0.29 375	0.24 394	0.54 478	0.25 415	0.10 421	0.14 428	0.09 333	0.09 377	0.11 445	0.15 389

MyStereo05	0.24 366	0.15 312	0.58 433	0.22 260	0.14 264	0.25 339	0.22 438	0.50 456	0.54 560	0.32 402	0.23 250	0.26 344	0.23 373	0.32 361	0.25 415	0.07 115	0.12 388	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

MyStereo04	0.24 366	0.15 312	0.58 433	0.22 260	0.16 375	0.25 339	0.22 438	0.51 468	0.54 560	0.29 337	0.23 250	0.27 349	0.23 373	0.32 361	0.25 415	0.07 115	0.13 409	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

11t1	0.21 276	0.12 182	0.45 249	0.20 149	0.15 332	0.27 366	0.17 233	0.37 303	0.28 254	0.27 301	0.25 268	0.24 311	0.23 373	0.28 298	0.25 415	0.09 350	0.19 527	0.07 144	0.07 189	0.09 329	0.23 506

LL-Strereo	0.32 505	0.33 565	0.77 524	0.26 454	0.24 562	0.22 279	0.23 466	0.58 554	0.44 469	0.35 455	0.32 338	0.41 492	0.40 560	0.93 626	0.25 415	0.08 259	0.13 409	0.11 469	0.09 377	0.09 329	0.22 496

ICVP	0.24 366	0.13 226	0.45 249	0.26 454	0.14 264	0.30 423	0.25 505	0.47 426	0.35 355	0.29 337	0.43 476	0.35 446	0.25 407	0.28 298	0.25 415	0.12 500	0.09 284	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EAI-Stereo	0.29 474	0.11 129	0.38 181	0.22 260	0.18 436	0.33 472	1.66 685	0.53 486	0.27 243	0.27 301	0.50 534	0.17 214	0.16 260	0.25 237	0.25 415	0.07 115	0.07 175	0.07 144	0.11 473	0.07 165	0.10 196

GANet-RSSM	0.26 414	0.19 427	0.54 388	0.21 195	0.14 264	0.27 366	0.22 438	0.47 426	0.34 343	0.30 360	0.40 441	0.41 492	0.30 485	0.59 504	0.25 415	0.11 460	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.10 196

HSM-Net_RVC	0.28 453	0.12 182	0.48 287	0.19 103	0.11 114	0.35 502	0.21 404	0.64 603	0.44 469	0.40 522	0.43 476	0.50 559	0.27 435	0.75 578	0.25 415	0.08 259	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.33 512	0.24 499	0.49 304	0.27 491	0.16 375	0.34 487	0.19 336	0.55 520	0.50 538	0.34 436	0.37 405	0.42 505	0.30 485	0.93 626	0.25 415	0.19 608	0.20 542	0.24 620	0.22 620	0.17 559	0.25 532

Selective-IGEV-i16pb	0.39 548	0.14 276	2.10 664	0.21 195	0.15 332	0.68 625	0.31 567	0.60 575	0.60 590	0.25 281	0.44 486	0.32 416	0.21 351	0.79 592	0.26 427	0.14 546	0.10 325	0.09 333	0.10 437	0.12 487	0.14 370

rvit_105_1	0.28 453	0.24 499	0.65 475	0.27 491	0.19 470	0.31 445	0.35 588	0.46 414	0.53 555	0.31 377	0.32 338	0.32 416	0.27 435	0.36 399	0.26 427	0.16 573	0.14 428	0.15 572	0.17 598	0.11 445	0.11 245

DualNet (step1)	0.31 499	0.21 452	0.69 491	0.18 55	0.17 407	0.36 509	0.21 404	0.54 502	0.43 456	0.38 495	0.36 394	0.38 464	0.32 516	0.41 422	0.26 427	0.24 620	0.21 547	0.28 630	0.24 626	0.18 575	0.21 481

test_sample7	0.28 453	0.16 354	0.47 272	0.21 195	0.14 264	0.29 409	0.22 438	0.54 502	0.43 456	0.38 495	0.36 394	0.38 464	0.32 516	0.41 422	0.26 427	0.14 546	0.21 547	0.13 530	0.12 515	0.13 501	0.25 532

test_sample6	0.27 443	0.15 312	0.50 325	0.22 260	0.12 164	0.30 423	0.22 438	0.54 502	0.39 413	0.34 436	0.44 486	0.29 375	0.25 407	0.58 496	0.26 427	0.11 460	0.14 428	0.10 413	0.10 437	0.11 445	0.16 406

gwcnet-sp	0.25 391	0.16 354	0.70 497	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.22 438	0.46 414	0.41 433	0.37 486	0.35 379	0.27 349	0.27 435	0.36 399	0.26 427	0.09 350	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.10 196

scenet	0.25 391	0.16 354	0.70 497	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.22 438	0.46 414	0.41 433	0.37 486	0.35 379	0.27 349	0.27 435	0.36 399	0.26 427	0.09 350	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.10 196

ssnet	0.25 391	0.16 354	0.70 497	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.22 438	0.46 414	0.41 433	0.37 486	0.35 379	0.27 349	0.27 435	0.36 399	0.26 427	0.09 350	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.10 196

hknet	0.26 414	0.15 312	0.49 304	0.25 413	0.16 375	0.35 502	0.22 438	0.59 564	0.40 423	0.34 436	0.35 379	0.43 512	0.28 458	0.38 413	0.26 427	0.09 350	0.07 175	0.11 469	0.10 437	0.09 329	0.10 196

dd	0.23 336	0.32 561	0.55 397	0.23 318	0.12 164	0.27 366	0.21 404	0.32 241	0.45 482	0.30 360	0.29 303	0.25 324	0.17 282	0.31 351	0.26 427	0.13 522	0.07 175	0.10 413	0.08 276	0.12 487	0.09 128

IIG-Stereo	0.24 366	0.16 354	0.47 272	0.29 537	0.12 164	0.23 300	0.14 99	0.40 342	0.33 331	0.35 455	0.37 405	0.33 425	0.22 359	0.70 559	0.26 427	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.08 237	0.07 30

pcwnet_v2	0.32 505	0.16 354	1.22 623	0.23 318	0.19 470	0.32 462	0.19 336	0.61 585	0.61 593	0.37 486	0.45 501	0.35 446	0.29 478	0.37 409	0.26 427	0.14 546	0.11 362	0.12 504	0.11 473	0.14 524	0.18 433

DCVSM-stereo	0.25 391	0.14 276	0.53 375	0.21 195	0.14 264	0.27 366	0.14 99	0.35 275	0.35 355	0.42 540	0.33 360	0.46 533	0.30 485	0.31 351	0.27 439	0.11 460	0.10 325	0.12 504	0.10 437	0.12 487	0.15 389

test_sample1	0.24 366	0.13 226	0.40 204	0.20 149	0.13 220	0.29 409	0.19 336	0.43 375	0.30 293	0.27 301	0.34 371	0.31 405	0.28 458	0.45 441	0.27 439	0.09 350	0.16 473	0.08 236	0.08 276	0.09 329	0.22 496

HBP-ISP	0.34 521	0.35 578	0.76 518	0.23 318	0.17 407	0.33 472	0.22 438	0.56 531	0.47 508	0.42 540	0.49 531	0.33 425	0.41 565	0.73 569	0.27 439	0.18 598	0.19 527	0.24 620	0.20 610	0.16 544	0.16 406

dad	0.30 488	0.38 595	0.60 449	0.22 260	0.14 264	0.32 462	0.21 404	0.35 275	0.51 544	0.45 564	0.45 501	0.46 533	0.23 373	0.41 422	0.27 439	0.21 613	0.11 362	0.20 609	0.11 473	0.15 536	0.11 245

cf-r	0.26 414	0.22 471	0.66 480	0.22 260	0.14 264	0.28 384	0.22 438	0.44 396	0.42 445	0.32 402	0.42 462	0.43 512	0.27 435	0.44 435	0.27 439	0.11 460	0.07 175	0.08 236	0.10 437	0.08 237	0.09 128

FADNet-RVC-Resample	0.31 499	0.32 561	1.16 612	0.27 491	0.17 407	0.33 472	0.21 404	0.49 448	0.40 423	0.36 469	0.38 414	0.34 433	0.27 435	0.54 478	0.27 439	0.10 421	0.10 325	0.14 554	0.13 547	0.13 501	0.18 433

CVANet_RVC	0.34 521	0.25 514	0.77 524	0.27 491	0.17 407	0.34 487	0.28 542	0.55 520	0.50 538	0.43 551	0.46 513	0.44 518	0.31 502	0.90 617	0.27 439	0.15 562	0.10 325	0.14 554	0.14 566	0.15 536	0.15 389

HITNet	0.22 301	0.23 487	0.60 449	0.20 149	0.09 18	0.27 366	0.15 141	0.45 405	0.33 331	0.29 337	0.33 360	0.27 349	0.22 359	0.29 320	0.27 439	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.11 245
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
FSD					0.41 634	0.28 384	0.27 526	0.32 241	0.30 293	0.27 301	0.27 289	0.29 375	0.27 435	0.35 393	0.28 447	0.23 617	0.49 659	0.27 623	0.26 635	0.26 619

1test111	0.22 301	0.16 354	0.50 325	0.27 491	0.13 220	0.31 445	0.19 336	0.43 375	0.32 314	0.21 232	0.20 202	0.13 135	0.17 282	0.36 399	0.28 447	0.08 259	0.28 609	0.08 236	0.06 102	0.09 329	0.23 506

mmm	0.25 391	0.15 312	0.44 243	0.23 318	0.20 497	0.28 384	0.21 404	0.43 375	0.32 314	0.31 377	0.40 441	0.30 395	0.24 394	0.31 351	0.28 447	0.09 350	0.21 547	0.11 469	0.12 515	0.10 393	0.26 545

qqq	0.24 366	0.16 354	0.46 264	0.20 149	0.15 332	0.23 300	0.20 376	0.43 375	0.32 314	0.26 291	0.31 328	0.28 362	0.25 407	0.36 399	0.28 447	0.08 259	0.22 559	0.10 413	0.11 473	0.09 329	0.23 506

BSDual-CNN	0.24 366	0.13 226	0.36 170	0.25 413	0.14 264	0.35 502	0.22 438	0.59 564	0.36 371	0.34 436	0.35 379	0.38 464	0.25 407	0.27 274	0.28 447	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.10 437	0.09 329	0.10 196

iRaft-Stereo_5w	0.25 391	0.24 499	0.50 325	0.23 318	0.18 436	0.19 178	0.19 336	0.39 333	0.35 355	0.28 312	0.36 394	0.34 433	0.23 373	0.66 547	0.28 447	0.07 115	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.09 329	0.14 370

psmg	0.24 366	0.13 226	0.36 170	0.21 195	0.14 264	0.35 502	0.23 466	0.54 502	0.36 371	0.36 469	0.38 414	0.38 464	0.25 407	0.27 274	0.28 447	0.10 421	0.08 239	0.10 413	0.10 437	0.09 329	0.09 128

AACVNet	0.28 453	0.22 471	0.55 397	0.23 318	0.14 264	0.30 423	0.19 336	0.43 375	0.33 331	0.39 513	0.42 462	0.44 518	0.29 478	0.73 569	0.28 447	0.11 460	0.09 284	0.11 469	0.09 377	0.13 501	0.12 300

GwcNet-ADL	0.23 336	0.15 312	0.58 433	0.24 372	0.13 220	0.23 300	0.24 491	0.51 468	0.41 433	0.28 312	0.29 303	0.30 395	0.20 340	0.27 274	0.28 447	0.09 350	0.07 175	0.07 144	0.07 189	0.09 329	0.11 245

CFNet-ft	0.26 414	0.21 452	0.51 344	0.19 103	0.16 375	0.31 445	0.21 404	0.40 342	0.37 386	0.29 337	0.40 441	0.46 533	0.27 435	0.49 451	0.28 447	0.12 500	0.07 175	0.12 504	0.11 473	0.12 487	0.11 245

CFNet	0.29 474	0.29 544	0.57 417	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.15 141	0.53 486	0.46 494	0.31 377	0.40 441	0.38 464	0.27 435	0.76 584	0.28 447	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.09 128

CFNet_RVC	0.26 414	0.21 452	0.51 344	0.19 103	0.16 375	0.31 445	0.21 404	0.40 342	0.37 386	0.29 337	0.40 441	0.46 533	0.27 435	0.49 451	0.28 447	0.12 500	0.07 175	0.12 504	0.11 473	0.12 487	0.11 245

DeepPruner_ROB	0.28 453	0.25 514	0.64 470	0.22 260	0.16 375	0.30 423	0.21 404	0.54 502	0.33 331	0.36 469	0.38 414	0.38 464	0.26 425	0.45 441	0.28 447	0.15 562	0.11 362	0.11 469	0.11 473	0.14 524	0.14 370

iResNet_ROB	0.27 443	0.27 532	0.48 287	0.21 195	0.12 164	0.32 462	0.17 233	0.57 540	0.55 568	0.39 513	0.44 486	0.37 458	0.28 458	0.43 431	0.28 447	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.09 329	0.11 245

RT-IGEV	0.29 474	0.10 81	0.60 449	0.24 372	0.16 375	0.38 523	0.31 567	0.60 575	0.46 494	0.41 534	0.41 453	0.49 553	0.31 502	0.30 336	0.29 461	0.09 350	0.10 325	0.09 333	0.10 437	0.09 329	0.25 532

DDVS	0.26 414	0.16 354	0.45 249	0.25 413	0.17 407	0.34 487	0.21 404	0.43 375	0.31 304	0.34 436	0.41 453	0.47 543	0.21 351	0.52 469	0.29 461	0.11 460	0.09 284	0.11 469	0.09 377	0.13 501	0.16 406

MyStereo8	0.25 391	0.20 441	0.69 491	0.24 372	0.17 407	0.31 445	0.16 192	0.50 456	0.32 314	0.29 337	0.38 414	0.25 324	0.19 335	0.33 371	0.29 461	0.08 259	0.20 542	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.16 406

GEStereo_RVC	0.29 474	0.24 499	0.60 449	0.27 491	0.16 375	0.33 472	0.25 505	0.58 554	0.56 575	0.35 455	0.38 414	0.34 433	0.25 407	0.51 461	0.29 461	0.12 500	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.11 445	0.13 335

ISRNet	0.28 453	0.15 312	0.54 388	0.27 491	0.19 470	0.24 321	0.15 141	0.47 426	0.45 482	0.40 522	0.49 531	0.42 505	0.27 435	0.33 371	0.30 465	0.20 611	0.12 388	0.17 589	0.16 587	0.16 544	0.21 481

x	0.23 336	0.15 312	0.45 249	0.20 149	0.15 332	0.27 366	0.17 233	0.43 375	0.35 355	0.26 291	0.31 328	0.29 375	0.25 407	0.29 320	0.30 465	0.09 350	0.22 559	0.08 236	0.09 377	0.09 329	0.24 520

CSP-Net	0.28 453	0.17 388	0.41 214	0.22 260	0.14 264	0.44 558	0.24 491	0.52 476	0.42 445	0.42 540	0.44 486	0.42 505	0.27 435	0.66 547	0.30 465	0.12 500	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.10 196

SACVNet	0.32 505	0.25 514	0.59 442	0.26 454	0.19 470	0.35 502	0.25 505	0.54 502	0.41 433	0.43 551	0.45 501	0.46 533	0.34 526	0.71 565	0.30 465	0.14 546	0.10 325	0.12 504	0.12 515	0.16 544	0.20 469

DMCA	0.24 366	0.18 412	0.51 344	0.23 318	0.14 264	0.27 366	0.20 376	0.45 405	0.40 423	0.32 402	0.33 360	0.33 425	0.25 407	0.27 274	0.30 465	0.11 460	0.08 239	0.10 413	0.08 276	0.11 445	0.12 300

FADNet	0.34 521	0.43 609	0.88 567	0.24 372	0.22 530	0.37 517	0.19 336	0.56 531	0.49 531	0.32 402	0.36 394	0.43 512	0.32 516	0.65 541	0.30 465	0.17 587	0.16 473	0.14 554	0.16 587	0.25 615	0.21 481

STTStereo	0.30 488	0.24 499	0.83 546	0.25 413	0.17 407	0.30 423	0.24 491	0.49 448	0.39 413	0.39 513	0.41 453	0.44 518	0.28 458	0.41 422	0.30 465	0.13 522	0.13 409	0.13 530	0.16 587	0.12 487	0.12 300

TDLM	0.32 505	0.27 532	0.52 364	0.30 548	0.15 332	0.33 472	0.32 574	0.54 502	0.50 538	0.44 557	0.43 476	0.39 478	0.30 485	0.92 624	0.30 465	0.14 546	0.09 284	0.13 530	0.12 515	0.13 501	0.14 370

NVstereo2D	0.32 505	0.18 412	0.63 465	0.24 372	0.23 545	0.43 553	0.28 542	0.60 575	0.58 580	0.28 312	0.39 432	0.42 505	0.30 485	0.71 565	0.30 465	0.13 522	0.09 284	0.13 530	0.10 437	0.20 593	0.18 433

iResNetv2_ROB	0.29 474	0.37 588	0.92 573	0.24 372	0.13 220	0.30 423	0.19 336	0.55 520	0.51 544	0.39 513	0.46 513	0.39 478	0.27 435	0.36 399	0.30 465	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.05 32	0.13 501	0.11 245

DStereoRT	0.40 560	0.16 354	0.74 510	0.25 413	0.17 407	0.42 548	0.19 336	0.50 456	0.48 516	0.31 377	0.40 441	0.32 416	0.39 555	0.64 536	0.31 475	0.09 350	0.11 362	1.56 688	0.43 654	0.08 237	0.41 615

G2L-ROB	0.25 391	0.21 452	0.56 407	0.19 103	0.12 164	0.28 384	0.21 404	0.48 437	0.34 343	0.35 455	0.31 328	0.41 492	0.23 373	0.51 461	0.31 475	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.12 300

PSMNet-RUCA	0.39 548	0.47 616	0.84 550	0.46 639	0.41 634	0.34 487	0.26 517	0.59 564	0.46 494	0.40 522	0.51 537	0.44 518	0.33 524	0.43 431	0.31 475	0.25 627	0.14 428	0.33 642	0.21 612	0.32 637	0.23 506

ACV-stereo	0.30 488	0.20 441	0.82 540	0.23 318	0.16 375	0.48 582	0.20 376	0.38 312	0.34 343	0.29 337	0.33 360	0.66 621	0.43 575	0.55 483	0.31 475	0.10 421	0.09 284	0.09 333	0.09 377	0.11 445	0.12 300

IGEVStereo-DCA	0.20 240	0.17 388	0.41 214	0.22 260	0.15 332	0.20 219	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.19 215	0.12 58	0.14 166	0.12 148	0.38 413	0.31 475	0.07 115	0.16 473	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 598

rrr	0.22 301	0.17 388	0.79 529	0.22 260	0.15 332	0.20 219	0.18 289	0.40 342	0.27 243	0.19 215	0.12 58	0.14 166	0.12 148	0.38 413	0.31 475	0.07 115	0.16 473	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.28 562

CRFU-Net	0.29 474	0.14 276	0.48 287	0.26 454	0.15 332	0.46 569	0.22 438	0.52 476	0.32 314	0.44 557	0.42 462	0.48 547	0.47 589	0.44 435	0.31 475	0.12 500	0.10 325	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.11 245

HHNet	0.23 336	0.12 182	0.66 480	0.19 103	0.18 436	0.20 219	0.20 376	0.36 287	0.32 314	0.33 415	0.59 579	0.19 241	0.21 351	0.24 216	0.31 475	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.08 237	0.12 300

GwcNet-RSSM	0.28 453	0.25 514	0.61 456	0.22 260	0.14 264	0.28 384	0.24 491	0.46 414	0.44 469	0.33 415	0.46 513	0.41 492	0.28 458	0.55 483	0.31 475	0.11 460	0.07 175	0.09 333	0.10 437	0.10 393	0.09 128

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 474	0.24 499	0.81 536	0.26 454	0.18 436	0.30 423	0.22 438	0.52 476	0.41 433	0.38 495	0.42 462	0.42 505	0.28 458	0.46 443	0.31 475	0.11 460	0.08 239	0.10 413	0.11 473	0.10 393	0.12 300
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
G2L-Stereo_test	0.26 414	0.22 471	0.54 388	0.20 149	0.13 220	0.28 384	0.24 491	0.51 468	0.40 423	0.38 495	0.37 405	0.40 483	0.26 425	0.53 472	0.32 485	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.11 245

ToySt	0.28 453	0.19 427	0.68 489	0.22 260	0.19 470	0.31 445	0.31 567	0.43 375	0.43 456	0.28 312	0.38 414	0.42 505	0.32 516	0.33 371	0.32 485	0.08 259	0.14 428	0.10 413	0.12 515	0.11 445	0.24 520

PSMNet-ADL	0.26 414	0.16 354	0.39 189	0.27 491	0.14 264	0.32 462	0.22 438	0.45 405	0.37 386	0.28 312	0.34 371	0.41 492	0.28 458	0.61 517	0.32 485	0.11 460	0.10 325	0.09 333	0.11 473	0.10 393	0.13 335

RAFT + AFF	0.30 488	0.33 565	0.76 518	0.25 413	0.17 407	0.30 423	0.33 580	0.55 520	0.42 445	0.28 312	0.30 317	0.31 405	0.31 502	0.64 536	0.32 485	0.09 350	0.11 362	0.11 469	0.10 437	0.12 487	0.16 406

psm_up	0.30 488	0.21 452	0.58 433	0.26 454	0.18 436	0.32 462	0.27 526	0.57 540	0.45 482	0.38 495	0.41 453	0.45 524	0.40 560	0.59 504	0.32 485	0.11 460	0.12 388	0.13 530	0.12 515	0.11 445	0.11 245

UNet	0.28 453	0.16 354	0.70 497	0.24 372	0.20 497	0.44 558	0.21 404	0.52 476	0.42 445	0.36 469	0.40 441	0.43 512	0.33 524	0.41 422	0.32 485	0.09 350	0.07 175	0.10 413	0.09 377	0.10 393	0.09 128

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 543	0.43 609	0.72 509	0.35 596	0.19 470	0.51 591	0.25 505	0.56 531	0.39 413	0.42 540	0.47 520	0.47 543	0.27 435	0.74 573	0.32 485	0.38 649	0.19 527	0.27 623	0.17 598	0.29 632	0.27 553

PS-NSSS	0.33 512	0.36 585	0.61 456	0.24 372	0.18 436	0.33 472	0.24 491	0.59 564	0.42 445	0.38 495	0.52 544	0.36 452	0.31 502	0.80 596	0.32 485	0.18 598	0.14 428	0.21 611	0.15 577	0.17 559	0.14 370

MLCV	0.25 391	0.23 487	0.59 442	0.22 260	0.09 18	0.30 423	0.18 289	0.40 342	0.38 397	0.38 495	0.44 486	0.31 405	0.22 359	0.44 435	0.32 485	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.08 76

xyz-stereo	1.43 667	0.11 129	17.43 705	0.18 55	0.08 8	4.86 685	0.18 289	0.31 233	0.35 355	0.37 486	2.75 685	0.41 492	0.31 502	0.58 496	0.33 494	0.07 115	0.05 6	0.09 333	0.06 102	0.06 87	0.06 13

DFGA-Net	0.26 414	0.33 565	0.70 497	0.22 260	0.15 332	0.25 339	0.17 233	0.41 360	0.40 423	0.30 360	0.32 338	0.21 269	0.18 313	0.61 517	0.33 494	0.08 259	0.06 86	0.10 413	0.09 377	0.11 445	0.09 128

G2L-Stereo	0.27 443	0.23 487	0.61 456	0.22 260	0.14 264	0.25 339	0.19 336	0.48 437	0.37 386	0.33 415	0.38 414	0.40 483	0.23 373	0.61 517	0.33 494	0.11 460	0.09 284	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.11 245

Anonymous_2	0.44 577	0.23 487	0.57 417	0.34 590	0.34 616	0.53 600	0.28 542	0.49 448	0.39 413	0.36 469	0.34 371	0.48 547	0.38 548	0.43 431	0.33 494	0.26 629	0.41 651	0.44 651	1.45 689	0.33 639	0.37 606

test_xeample3	0.22 301	0.17 388	0.81 536	0.21 195	0.15 332	0.20 219	0.18 289	0.40 342	0.25 210	0.19 215	0.12 58	0.13 135	0.12 148	0.34 386	0.33 494	0.07 115	0.20 542	0.07 144	0.08 276	0.08 237	0.34 591

FADNet_RVC	0.31 499	0.35 578	0.98 586	0.24 372	0.16 375	0.30 423	0.17 233	0.52 476	0.39 413	0.30 360	0.38 414	0.30 395	0.29 478	0.54 478	0.33 494	0.14 546	0.14 428	0.14 554	0.16 587	0.21 600	0.24 520

BEATNet_4x	0.25 391	0.25 514	0.66 480	0.23 318	0.10 68	0.29 409	0.14 99	0.49 448	0.34 343	0.31 377	0.35 379	0.32 416	0.26 425	0.34 386	0.33 494	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.11 445	0.13 335

ITSA-stereo	0.26 414	0.16 354	0.39 189	0.24 372	0.11 114	0.28 384	0.18 289	0.58 554	0.59 587	0.32 402	0.32 338	0.33 425	0.28 458	0.51 461	0.34 501	0.11 460	0.08 239	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.15 389

SMFormer	0.27 443	0.13 226	0.47 272	0.20 149	0.10 68	0.28 384	0.19 336	0.54 502	0.48 516	0.35 455	0.42 462	0.31 405	0.27 435	0.60 509	0.34 501	0.10 421	0.16 473	0.08 236	0.09 377	0.10 393	0.16 406

tta	0.27 443	0.13 226	0.47 272	0.20 149	0.10 68	0.28 384	0.19 336	0.54 502	0.48 516	0.35 455	0.42 462	0.31 405	0.27 435	0.60 509	0.34 501	0.10 421	0.16 473	0.08 236	0.09 377	0.08 237	0.13 335

UPFNet	0.27 443	0.15 312	0.47 272	0.25 413	0.20 497	0.37 517	0.27 526	0.50 456	0.40 423	0.36 469	0.38 414	0.37 458	0.29 478	0.40 419	0.34 501	0.10 421	0.10 325	0.10 413	0.10 437	0.10 393	0.08 76

ac_64	0.28 453	0.16 354	0.62 460	0.25 413	0.17 407	0.36 509	0.22 438	0.48 437	0.35 355	0.36 469	0.37 405	0.51 562	0.30 485	0.62 528	0.34 501	0.11 460	0.09 284	0.10 413	0.10 437	0.09 329	0.09 128

HGLStereo	0.29 474	0.19 427	0.60 449	0.24 372	0.21 514	0.33 472	0.23 466	0.52 476	0.44 469	0.36 469	0.49 531	0.41 492	0.35 533	0.46 443	0.34 501	0.11 460	0.11 362	0.09 333	0.09 377	0.11 445	0.12 300

DMCA-RVC	0.30 488	0.27 532	0.93 577	0.28 519	0.17 407	0.30 423	0.21 404	0.43 375	0.36 371	0.40 522	0.38 414	0.39 478	0.36 538	0.44 435	0.34 501	0.13 522	0.10 325	0.16 580	0.12 515	0.13 501	0.11 245

DispNO	0.29 474	0.24 499	0.83 546	0.23 318	0.17 407	0.25 339	0.22 438	0.47 426	0.42 445	0.33 415	0.39 432	0.38 464	0.28 458	0.78 588	0.35 508	0.09 350	0.07 175	0.10 413	0.10 437	0.09 329	0.09 128

MMNet	0.28 453	0.19 427	0.54 388	0.24 372	0.17 407	0.47 575	0.22 438	0.47 426	0.53 555	0.40 522	0.43 476	0.36 452	0.34 526	0.40 419	0.35 508	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.09 128

ACVNet	0.24 366	0.18 412	0.51 344	0.18 55	0.15 332	0.27 366	0.23 466	0.40 342	0.45 482	0.29 337	0.41 453	0.38 464	0.28 458	0.28 298	0.35 508	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.10 393	0.09 128

hitnet-ft	0.31 499	0.21 452	0.56 407	0.19 103	0.14 264	0.40 535	0.23 466	0.46 414	0.42 445	0.37 486	0.46 513	0.53 575	0.35 533	0.76 584	0.35 508	0.14 546	0.10 325	0.14 554	0.10 437	0.15 536	0.14 370

ADLNet2	0.31 499	0.23 487	0.77 524	0.23 318	0.18 436	0.36 509	0.24 491	0.55 520	0.54 560	0.33 415	0.38 414	0.45 524	0.31 502	0.70 559	0.36 512	0.10 421	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.12 487	0.11 245

ADLNet	0.30 488	0.19 427	0.59 442	0.23 318	0.19 470	0.34 487	0.23 466	0.56 531	0.44 469	0.43 551	0.41 453	0.43 512	0.28 458	0.56 489	0.36 512	0.11 460	0.08 239	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.15 389

delet	0.29 474	0.18 412	0.58 433	0.24 372	0.19 470	0.41 540	0.30 557	0.52 476	0.51 544	0.35 455	0.42 462	0.37 458	0.31 502	0.49 451	0.36 512	0.10 421	0.09 284	0.11 469	0.12 515	0.09 329	0.09 128

acv_ft	0.26 414	0.18 412	0.56 407	0.24 372	0.19 470	0.34 487	0.21 404	0.47 426	0.45 482	0.39 513	0.41 453	0.38 464	0.28 458	0.28 298	0.36 512	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.11 445	0.09 128

FAT-Stereo	0.36 531	0.19 427	0.75 514	0.26 454	0.18 436	0.34 487	0.30 557	0.62 593	0.61 593	0.47 576	0.61 591	0.59 594	0.50 599	0.61 517	0.36 512	0.13 522	0.14 428	0.13 530	0.12 515	0.14 524	0.20 469

FADNet-RVC	0.34 521	0.43 609	0.97 584	0.25 413	0.20 497	0.33 472	0.20 376	0.51 468	0.42 445	0.34 436	0.40 441	0.41 492	0.29 478	0.65 541	0.36 512	0.14 546	0.14 428	0.14 554	0.15 577	0.19 585	0.20 469

stereogan	0.39 548	0.20 441	0.78 528	0.28 519	0.22 530	0.65 622	0.26 517	0.62 593	0.65 602	0.45 564	0.60 583	0.67 625	0.45 580	0.69 556	0.37 518	0.14 546	0.14 428	0.14 554	0.12 515	0.20 593	0.19 451

iResNet	0.25 391	0.22 471	0.62 460	0.26 454	0.11 114	0.31 445	0.23 466	0.46 414	0.45 482	0.34 436	0.43 476	0.27 349	0.23 373	0.36 399	0.37 518	0.08 259	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.08 237	0.10 196

LMCR-Stereo	0.28 453	0.22 471	0.56 407	0.29 537	0.14 264	0.37 517	0.23 466	0.57 540	0.36 371	0.40 522	0.40 441	0.29 375	0.30 485	0.41 422	0.38 520	0.11 460	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.13 501	0.10 196

DSFCA	0.29 474	0.18 412	0.48 287	0.21 195	0.17 407	0.39 529	0.32 574	0.49 448	0.44 469	0.44 557	0.38 414	0.40 483	0.30 485	0.53 472	0.38 520	0.12 500	0.10 325	0.10 413	0.11 473	0.11 445	0.11 245

StereoDRNet-Refined	0.28 453	0.19 427	0.47 272	0.25 413	0.14 264	0.36 509	0.21 404	0.49 448	0.43 456	0.46 570	0.52 544	0.42 505	0.30 485	0.46 443	0.38 520	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.11 473	0.10 393	0.11 245
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.30 488	0.20 441	0.45 249	0.28 519	0.17 407	0.37 517	0.25 505	0.50 456	0.45 482	0.46 570	0.47 520	0.51 562	0.34 526	0.56 489	0.38 520	0.10 421	0.10 325	0.11 469	0.11 473	0.10 393	0.11 245

AASNet	0.29 474	0.27 532	0.67 483	0.26 454	0.18 436	0.34 487	0.21 404	0.64 603	0.49 531	0.36 469	0.41 453	0.32 416	0.26 425	0.33 371	0.39 524	0.12 500	0.09 284	0.10 413	0.08 276	0.14 524	0.12 300

Syn2CoEx	0.39 548	0.39 599	1.08 601	0.35 596	0.21 514	0.41 540	0.29 548	0.63 597	0.51 544	0.43 551	0.56 566	0.45 524	0.45 580	0.69 556	0.39 524	0.17 587	0.14 428	0.16 580	0.12 515	0.13 501	0.16 406

CBFPSM	0.28 453	0.23 487	0.76 518	0.21 195	0.14 264	0.38 523	0.26 517	0.42 366	0.37 386	0.34 436	0.36 394	0.55 580	0.38 548	0.33 371	0.40 526	0.08 259	0.08 239	0.07 144	0.08 276	0.09 329	0.12 300

RASNet	0.30 488	0.19 427	0.59 442	0.23 318	0.19 470	0.33 472	0.20 376	0.50 456	0.41 433	0.31 377	0.44 486	0.47 543	0.38 548	0.79 592	0.40 526	0.09 350	0.07 175	0.07 144	0.09 377	0.08 237	0.10 196

CC-Net-ROB	0.46 588	0.55 630	0.86 557	0.38 614	0.23 545	0.51 591	0.30 557	0.69 628	0.51 544	0.46 570	0.51 537	0.48 547	0.38 548	0.96 630	0.40 526	0.36 645	0.23 572	0.56 657	0.25 631	0.34 640	0.22 496

GANetREF_RVC	0.45 580	0.52 625	0.87 560	0.39 616	0.20 497	0.51 591	0.50 636	0.68 622	0.67 607	0.47 576	0.46 513	0.50 559	0.43 575	0.91 619	0.40 526	0.28 635	0.21 547	0.32 639	0.19 605	0.28 630	0.23 506
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
coex_refinement	0.28 453	0.22 471	0.50 325	0.23 318	0.15 332	0.31 445	0.20 376	0.51 468	0.43 456	0.35 455	0.42 462	0.45 524	0.27 435	0.56 489	0.41 530	0.10 421	0.07 175	0.07 144	0.07 189	0.11 445	0.12 300

fast-acv-ft	0.33 512	0.26 524	0.88 567	0.25 413	0.18 436	0.49 588	0.27 526	0.44 396	0.50 538	0.40 522	0.55 561	0.49 553	0.36 538	0.39 416	0.41 530	0.11 460	0.11 362	0.11 469	0.12 515	0.13 501	0.11 245

DRaft	0.25 391	0.11 129	0.47 272	0.18 55	0.12 164	0.28 384	0.23 466	0.34 266	0.40 423	0.38 495	0.60 583	0.20 255	0.41 565	0.48 449	0.41 530	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.08 276	0.07 165	0.08 76

NCCL2	0.37 538	0.33 565	0.59 442	0.37 606	0.23 545	0.42 548	0.41 618	0.56 531	0.44 469	0.47 576	0.47 520	0.61 603	0.39 555	0.58 496	0.41 530	0.16 573	0.13 409	0.21 611	0.22 620	0.16 544	0.18 433

TCMNet	0.34 521	0.28 540	0.81 536	0.29 537	0.30 601	0.40 535	0.28 542	0.53 486	0.49 531	0.38 495	0.46 513	0.40 483	0.30 485	0.61 517	0.42 534	0.14 546	0.13 409	0.15 572	0.14 566	0.18 575	0.19 451

GASNet	0.39 548	0.58 639	1.27 625	0.35 596	0.23 545	0.35 502	0.23 466	0.63 597	0.56 575	0.41 534	0.38 414	0.45 524	0.30 485	0.81 600	0.42 534	0.16 573	0.11 362	0.14 554	0.14 566	0.23 609	0.12 300

Wz-Net-LNSev	0.36 531	0.35 578	1.06 596	0.26 454	0.21 514	0.47 575	0.33 580	0.56 531	0.58 580	0.45 564	0.54 556	0.50 559	0.37 543	0.40 419	0.42 534	0.12 500	0.11 362	0.10 413	0.09 377	0.14 524	0.15 389

S-Stereo	0.39 548	0.20 441	1.04 593	0.28 519	0.22 530	0.39 529	0.31 567	0.58 554	0.69 613	0.40 522	0.59 579	0.48 547	0.41 565	0.75 578	0.42 534	0.12 500	0.15 459	0.13 530	0.13 547	0.16 544	0.25 532

SQANet	0.44 577	0.57 636	0.89 569	0.49 642	0.39 631	0.47 575	0.23 466	0.53 486	0.44 469	0.41 534	0.48 529	0.47 543	0.34 526	0.58 496	0.43 538	0.38 649	0.15 459	0.40 649	0.21 612	0.50 649	0.34 591

iinet-f	0.31 499	0.23 487	1.16 612	0.20 149	0.16 375	0.44 558	0.23 466	0.47 426	0.38 397	0.36 469	0.44 486	0.41 492	0.35 533	0.36 399	0.43 538	0.10 421	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.13 501	0.12 300

DDUNet	0.45 580	0.60 642	0.71 504	0.45 636	0.39 631	0.46 569	0.32 574	0.53 486	0.44 469	0.46 570	0.53 552	0.57 587	0.38 548	0.51 461	0.43 538	0.34 642	0.21 547	0.56 657	0.25 631	0.41 644	0.36 598

RP	0.38 543	0.26 524	0.67 483	0.31 564	0.24 562	0.37 517	0.29 548	0.53 486	0.61 593	0.42 540	0.65 600	0.62 606	0.51 601	0.63 531	0.43 538	0.17 587	0.15 459	0.17 589	0.15 577	0.17 559	0.19 451

edge stereo	0.40 560	0.22 471	0.87 560	0.27 491	0.22 530	0.38 523	0.26 517	0.59 564	0.56 575	0.53 601	0.60 583	0.71 633	0.50 599	0.78 588	0.43 538	0.16 573	0.15 459	0.19 604	0.14 566	0.17 559	0.19 451

ETE_ROB	0.36 531	0.32 561	0.64 470	0.30 548	0.18 436	0.40 535	0.38 605	0.59 564	0.49 531	0.50 589	0.52 544	0.62 606	0.37 543	0.58 496	0.43 538	0.13 522	0.10 325	0.14 554	0.12 515	0.17 559	0.18 433

CBMV	0.36 531	0.25 514	0.61 456	0.24 372	0.14 264	0.42 548	0.33 580	0.56 531	0.52 554	0.54 605	0.52 544	0.51 562	0.58 615	0.63 531	0.43 538	0.15 562	0.16 473	0.18 597	0.16 587	0.13 501	0.19 451
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.33 512	0.26 524	0.64 470	0.28 519	0.23 545	0.48 582	0.27 526	0.54 502	0.47 508	0.49 583	0.56 566	0.51 562	0.30 485	0.41 422	0.44 545	0.13 522	0.16 473	0.13 530	0.12 515	0.14 524	0.14 370

YMNet_1	0.33 512	0.26 524	0.64 470	0.28 519	0.23 545	0.48 582	0.27 526	0.54 502	0.47 508	0.49 583	0.56 566	0.51 562	0.30 485	0.41 422	0.44 545	0.13 522	0.16 473	0.13 530	0.12 515	0.14 524	0.14 370

ssnet_v2	0.30 488	0.21 452	0.63 465	0.23 318	0.15 332	0.40 535	0.30 557	0.59 564	0.48 516	0.40 522	0.37 405	0.46 533	0.30 485	0.41 422	0.44 545	0.13 522	0.11 362	0.11 469	0.11 473	0.12 487	0.11 245

DEmStereo	0.26 414	0.10 81	0.52 364	0.19 103	0.13 220	0.31 445	0.25 505	0.29 192	0.38 397	0.36 469	0.57 571	0.24 311	0.48 593	0.53 472	0.44 545	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.08 276	0.07 165	0.08 76

THIR-Stereo	0.30 488	0.15 312	0.46 264	0.19 103	0.11 114	0.28 384	0.70 653	0.33 259	0.36 371	0.37 486	0.64 598	0.33 425	0.49 598	0.58 496	0.44 545	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.09 377	0.07 165	0.08 76

DRN-Test	0.35 528	0.20 441	0.75 514	0.28 519	0.19 470	0.46 569	0.29 548	0.68 622	0.54 560	0.49 583	0.47 520	0.44 518	0.35 533	0.63 531	0.44 545	0.13 522	0.09 284	0.13 530	0.12 515	0.13 501	0.13 335

StereoDRNet	0.34 521	0.28 540	0.70 497	0.28 519	0.21 514	0.43 553	0.30 557	0.63 597	0.51 544	0.47 576	0.40 441	0.48 547	0.31 502	0.58 496	0.44 545	0.12 500	0.10 325	0.12 504	0.11 473	0.13 501	0.13 335

Nwc_Net	0.39 548	0.29 544	0.84 550	0.32 573	0.24 562	0.45 566	0.30 557	0.67 617	0.51 544	0.39 513	0.70 610	0.59 594	0.48 593	0.61 517	0.45 552	0.16 573	0.12 388	0.19 604	0.21 612	0.14 524	0.15 389

UDG	0.42 571	0.54 629	0.67 483	0.41 628	0.35 619	0.47 575	0.27 526	0.57 540	0.48 516	0.40 522	0.46 513	0.59 594	0.45 580	0.47 447	0.46 553	0.26 629	0.19 527	0.49 653	0.22 620	0.37 641	0.30 571

GwcNet	0.37 538	0.29 544	1.12 606	0.25 413	0.24 562	0.48 582	0.27 526	0.58 554	0.60 590	0.39 513	0.54 556	0.51 562	0.34 526	0.60 509	0.46 553	0.13 522	0.12 388	0.12 504	0.11 473	0.13 501	0.15 389

RGC	0.41 567	0.35 578	0.76 518	0.35 596	0.28 586	0.41 540	0.29 548	0.60 575	0.55 568	0.47 576	0.64 598	0.63 610	0.47 589	0.74 573	0.46 553	0.16 573	0.15 459	0.21 611	0.21 612	0.19 585	0.21 481

Wz-Net-MNSev	0.39 548	0.35 578	0.99 588	0.26 454	0.21 514	0.59 613	0.39 609	0.58 554	0.61 593	0.49 583	0.56 566	0.53 575	0.37 543	0.61 517	0.47 556	0.11 460	0.09 284	0.11 469	0.11 473	0.15 536	0.15 389

DGSMNet	0.63 630	0.32 561	1.01 590	0.54 647	0.73 664	0.62 616	1.36 682	0.62 593	0.58 580	0.38 495	0.62 594	0.52 570	0.34 526	0.65 541	0.47 556	0.54 655	0.61 675	0.67 662	0.61 672	0.65 658	0.69 668

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 512	0.25 514	0.82 540	0.22 260	0.17 407	0.46 569	0.28 542	0.53 486	0.53 555	0.43 551	0.57 571	0.44 518	0.31 502	0.50 455	0.48 558	0.10 421	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.11 445	0.12 300

APVNet	0.38 543	0.26 524	0.87 560	0.26 454	0.22 530	0.52 597	0.35 588	0.64 603	0.46 494	0.40 522	0.52 544	0.48 547	0.39 555	0.84 606	0.48 558	0.13 522	0.14 428	0.15 572	0.16 587	0.16 544	0.16 406

AF-Net	0.40 560	0.31 554	0.74 510	0.33 585	0.24 562	0.43 553	0.30 557	0.64 603	0.67 607	0.44 557	0.69 609	0.65 617	0.52 603	0.59 504	0.48 558	0.16 573	0.12 388	0.19 604	0.14 566	0.16 544	0.14 370

XPNet_ROB	0.35 528	0.26 524	0.58 433	0.28 519	0.19 470	0.37 517	0.31 567	0.57 540	0.51 544	0.52 595	0.54 556	0.57 587	0.38 548	0.65 541	0.48 558	0.17 587	0.12 388	0.13 530	0.12 515	0.16 544	0.17 427

LALA_ROB	0.38 543	0.31 554	0.65 475	0.30 548	0.21 514	0.46 569	0.39 609	0.63 597	0.54 560	0.53 601	0.52 544	0.69 629	0.36 538	0.52 469	0.48 558	0.18 598	0.11 362	0.16 580	0.14 566	0.17 559	0.16 406

PWCDC_ROB	0.41 567	0.41 605	0.77 524	0.34 590	0.21 514	0.43 553	0.20 376	0.60 575	0.90 642	0.44 557	1.24 653	0.36 452	0.38 548	0.56 489	0.48 558	0.18 598	0.11 362	0.11 469	0.10 437	0.20 593	0.16 406

psmorigin	0.52 605	0.29 544	3.10 677	0.24 372	0.19 470	0.39 529	0.24 491	0.52 476	0.45 482	0.66 624	0.68 606	0.70 632	0.52 603	0.86 609	0.49 564	0.15 562	0.17 501	0.13 530	0.14 566	0.16 544	0.23 506

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 608	0.60 642	0.98 586	0.40 621	0.25 576	0.87 643	0.57 645	0.60 575	0.64 601	0.60 616	0.67 604	0.63 610	0.42 571	1.13 645	0.50 565	0.23 617	0.28 609	0.27 623	0.35 646	0.25 615	0.33 587

DISCO	0.33 512	0.16 354	0.55 397	0.26 454	0.16 375	0.48 582	0.25 505	0.52 476	0.58 580	0.38 495	0.45 501	0.63 610	0.37 543	0.65 541	0.50 565	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.13 501	0.13 335

CBMV_ROB	0.36 531	0.21 452	0.57 417	0.22 260	0.14 264	0.35 502	0.20 376	0.55 520	0.47 508	0.52 595	0.58 574	0.45 524	0.53 608	0.75 578	0.50 565	0.18 598	0.19 527	0.23 618	0.21 612	0.15 536	0.20 469

PASM	0.49 597	0.41 605	1.15 610	0.37 606	0.35 619	0.42 548	0.42 619	0.54 502	0.65 602	0.54 605	0.54 556	0.63 610	0.48 593	0.94 629	0.51 568	0.27 633	0.30 627	0.30 634	0.33 644	0.29 632	0.29 568

SDNR	0.47 591	0.29 544	0.92 573	0.24 372	0.37 625	1.27 663	0.17 233	0.54 502	0.58 580	0.44 557	0.85 629	0.55 580	0.28 458	1.19 650	0.52 569	0.23 617	0.24 588	0.17 589	0.13 547	0.19 585	0.26 545

aanetorigin	0.40 560	0.33 565	1.14 609	0.25 413	0.19 470	0.30 423	0.37 597	0.34 266	0.47 508	0.95 648	0.82 625	0.52 570	0.56 612	0.50 455	0.52 569	0.11 460	0.09 284	0.10 413	0.10 437	0.16 544	0.19 451

PDISCO_ROB	0.45 580	0.37 588	0.89 569	0.44 633	0.37 625	0.70 626	0.35 588	0.75 638	0.78 627	0.45 564	0.53 552	0.65 617	0.40 560	0.68 555	0.52 569	0.22 616	0.12 388	0.21 611	0.19 605	0.26 619	0.22 496

DispFullNet	0.67 633	0.94 664	1.63 650	0.77 663	1.19 682	0.53 600	0.25 505	0.61 585	0.72 620	0.70 629	0.60 583	0.69 629	0.90 651	0.80 596	0.52 569	0.27 633	0.13 409	0.74 665	0.31 643	0.68 661	0.44 625

DeepPrunerF	0.46 588	0.37 588	1.50 644	0.34 590	0.30 601	0.36 509	0.37 597	0.64 603	1.15 664	0.41 534	0.45 501	0.40 483	0.41 565	0.82 601	0.53 573	0.18 598	0.14 428	0.23 618	0.21 612	0.17 559	0.18 433

DANet	0.37 538	0.25 514	0.67 483	0.37 606	0.22 530	0.42 548	0.25 505	0.50 456	0.44 469	0.52 595	0.50 534	0.59 594	0.42 571	0.78 588	0.53 573	0.13 522	0.12 388	0.14 554	0.12 515	0.17 559	0.21 481
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	1.68 676	0.48 621	2.91 675	2.28 689	17.60 704	0.52 597	0.55 643	0.65 609	0.78 627	0.84 641	1.11 646	0.63 610	0.55 610	0.79 592	0.53 573	0.16 573	0.25 594	0.18 597	0.21 612	0.25 615	2.37 691

PSMNet_ROB	0.36 531	0.31 554	0.71 504	0.31 564	0.21 514	0.44 558	0.44 623	0.61 585	0.49 531	0.39 513	0.45 501	0.49 553	0.32 516	0.66 547	0.53 573	0.14 546	0.10 325	0.15 572	0.14 566	0.13 501	0.13 335

NCC-stereo	0.42 571	0.31 554	0.87 560	0.32 573	0.29 596	0.47 575	0.37 597	0.68 622	0.53 555	0.42 540	0.58 574	0.57 587	0.52 603	0.75 578	0.54 577	0.18 598	0.14 428	0.18 597	0.25 631	0.17 559	0.18 433

Abc-Net	0.42 571	0.31 554	0.87 560	0.32 573	0.29 596	0.47 575	0.37 597	0.68 622	0.53 555	0.42 540	0.58 574	0.57 587	0.52 603	0.75 578	0.54 577	0.18 598	0.14 428	0.18 597	0.25 631	0.17 559	0.18 433
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AANet_RVC	0.33 512	0.31 554	0.69 491	0.23 318	0.14 264	0.30 423	0.23 466	0.49 448	0.55 568	0.39 513	0.60 583	0.43 512	0.30 485	0.88 612	0.54 577	0.11 460	0.08 239	0.07 144	0.07 189	0.10 393	0.12 300

GANet	0.40 560	0.28 540	0.67 483	0.31 564	0.18 436	0.43 553	0.39 609	0.60 575	0.46 494	0.48 582	0.78 620	0.55 580	0.45 580	0.96 630	0.55 580	0.13 522	0.14 428	0.13 530	0.12 515	0.15 536	0.16 406

MultiAttention	1.05 656	0.14 276	0.50 325	0.35 596	0.43 639	5.62 687	1.71 688	0.71 630	0.54 560	0.36 469	0.63 595	0.55 580	0.22 359	7.50 696	0.56 581	0.09 350	0.06 86	0.14 554	0.24 626	0.27 625	0.34 591

CrosDoStereo	0.32 505	0.11 129	0.53 375	0.19 103	0.12 164	0.22 279	1.07 673	0.36 287	0.38 397	0.38 495	0.60 583	0.28 362	0.45 580	0.61 517	0.56 581	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.09 377	0.08 237	0.09 128

DeepStereo_LL	0.32 505	0.11 129	0.53 375	0.19 103	0.12 164	0.22 279	1.07 673	0.36 287	0.38 397	0.38 495	0.60 583	0.28 362	0.45 580	0.61 517	0.56 581	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.09 377	0.08 237	0.09 128

anonymity	0.57 619	0.55 630	0.74 510	0.48 641	0.63 657	0.56 605	0.43 621	0.71 630	0.51 544	0.64 621	0.55 561	0.57 587	0.61 623	0.65 541	0.57 584	0.55 656	0.55 668	0.50 654	0.54 665	0.51 650	0.61 655

RYNet	0.38 543	0.23 487	0.65 475	0.26 454	0.28 586	0.62 616	0.33 580	0.61 585	0.62 597	0.42 540	0.39 432	0.58 593	0.40 560	0.89 614	0.57 584	0.11 460	0.09 284	0.12 504	0.11 473	0.19 585	0.22 496

Ntro	0.61 626	0.75 655	1.16 612	0.67 653	0.50 646	0.76 632	0.37 597	0.68 622	0.71 618	0.50 589	0.59 579	0.65 617	0.52 603	0.79 592	0.58 586	0.58 659	0.32 636	0.57 660	0.34 645	0.69 663	0.50 640

otaku	0.60 624	0.73 652	1.13 608	0.64 651	0.45 643	0.73 630	0.37 597	0.67 617	0.67 607	0.52 595	0.75 618	0.66 621	0.46 587	0.74 573	0.59 587	0.55 656	0.34 642	0.56 657	0.36 648	0.65 658	0.49 636

G-Net	0.47 591	0.26 524	1.02 591	0.34 590	0.28 586	0.89 645	0.35 588	0.47 426	0.46 494	0.68 627	1.20 650	0.64 615	0.59 617	0.61 517	0.60 588	0.16 573	0.14 428	0.17 589	0.13 547	0.22 604	0.21 481

MDST_ROB	0.51 602	0.16 354	0.97 584	0.31 564	0.21 514	1.35 667	0.34 585	0.80 643	0.59 587	1.09 659	0.74 616	0.49 553	0.37 543	1.31 659	0.60 588	0.14 546	0.12 388	0.16 580	0.13 547	0.13 501	0.18 433

MSMD_ROB	0.63 630	0.34 574	0.70 497	0.30 548	0.25 576	0.88 644	0.35 588	0.58 554	0.67 607	1.13 660	1.52 662	1.75 669	1.05 659	0.90 617	0.60 588	0.24 620	0.22 559	0.27 623	0.27 639	0.25 615	0.27 553

PA-Net	0.40 560	0.35 578	1.05 594	0.32 573	0.28 586	0.39 529	0.43 621	0.53 486	0.56 575	0.35 455	0.43 476	0.41 492	0.36 538	0.83 605	0.61 591	0.12 500	0.23 572	0.16 580	0.23 624	0.13 501	0.20 469
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FINET	0.58 621	0.48 621	1.35 634	0.38 614	0.37 625	0.96 650	1.13 678	0.84 652	1.05 653	0.50 589	0.70 610	0.45 524	0.61 623	0.63 531	0.62 592	0.26 629	0.28 609	0.14 554	0.13 547	0.20 593	0.44 625

FBW_ROB	0.46 588	0.34 574	0.71 504	0.32 573	0.20 497	0.51 591	0.32 574	0.73 635	0.63 599	0.60 616	0.57 571	0.65 617	0.44 578	1.42 665	0.62 592	0.14 546	0.17 501	0.22 616	0.16 587	0.17 559	0.23 506

PWC_ROB	0.41 567	0.38 595	0.92 573	0.26 454	0.20 497	0.39 529	0.19 336	0.61 585	0.69 613	0.58 614	0.84 628	0.52 570	0.44 578	0.74 573	0.62 592	0.13 522	0.09 284	0.14 554	0.10 437	0.17 559	0.18 433

Consistency-Raft	0.56 617	0.52 625	1.12 606	0.45 636	0.49 644	0.48 582	0.45 624	0.73 635	0.74 625	0.45 564	0.82 625	0.46 533	0.60 619	0.51 461	0.63 595	0.39 651	0.40 649	0.44 651	0.51 663	0.53 652	0.38 614

w-ln-seven-2	0.40 560	0.37 588	1.34 632	0.28 519	0.18 436	0.38 523	0.29 548	0.53 486	0.59 587	0.47 576	0.56 566	0.46 533	0.42 571	0.70 559	0.64 596	0.10 421	0.10 325	0.12 504	0.11 473	0.14 524	0.16 406

Wz-Net-SNSev	0.45 580	0.53 628	1.42 640	0.31 564	0.21 514	0.44 558	0.45 624	0.64 603	0.68 611	0.46 570	0.66 602	0.62 606	0.40 560	0.78 588	0.65 597	0.12 500	0.11 362	0.12 504	0.13 547	0.17 559	0.19 451

MFMNet_re	0.74 638	0.84 659	1.16 612	0.64 651	0.70 662	0.79 637	0.71 654	0.77 641	0.85 636	0.79 640	0.86 630	0.69 629	0.80 642	0.73 569	0.65 597	0.66 663	0.59 673	0.61 661	0.58 670	0.68 661	0.71 669

AANet	0.55 611	0.47 616	1.61 649	0.23 318	0.31 608	0.41 540	0.25 505	0.53 486	1.14 662	0.93 646	0.98 642	0.84 639	0.71 636	0.60 509	0.66 599	0.18 598	0.32 636	0.14 554	0.13 547	0.18 575	0.44 625

ccnet	0.43 575	0.34 574	0.62 460	0.28 519	0.33 614	0.60 614	0.34 585	0.68 622	0.47 508	0.54 605	0.66 602	0.56 585	0.46 587	0.73 569	0.66 599	0.26 629	0.19 527	0.24 620	0.22 620	0.27 625	0.25 532

SGM-Forest	0.42 571	0.44 612	0.92 573	0.24 372	0.16 375	0.45 566	0.40 613	0.58 554	0.50 538	0.54 605	0.63 595	0.52 570	0.51 601	0.91 619	0.66 599	0.17 587	0.17 501	0.17 589	0.15 577	0.15 536	0.21 481
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RainbowNet	0.76 642	1.00 668	1.29 628	0.82 664	0.63 657	0.79 637	0.52 639	0.83 648	0.93 645	0.61 618	0.79 623	0.79 636	0.62 628	0.82 601	0.67 602	0.80 672	0.55 668	0.79 669	0.49 659	0.81 669	0.62 656

SHD	0.45 580	0.34 574	0.89 569	0.37 606	0.28 586	0.46 569	0.23 466	0.72 634	0.96 649	0.65 622	0.61 591	0.61 603	0.48 593	0.64 536	0.69 603	0.16 573	0.16 473	0.16 580	0.16 587	0.21 600	0.25 532

z-mn7	0.48 594	0.52 625	1.28 626	0.26 454	0.19 470	0.62 616	0.34 585	0.59 564	0.96 649	0.45 564	0.97 638	0.53 575	0.41 565	0.99 634	0.70 604	0.11 460	0.10 325	0.10 413	0.10 437	0.14 524	0.16 406

ACVNet_1	0.77 644	0.92 663	1.79 658	0.73 660	0.53 650	0.78 636	0.42 619	0.88 655	0.90 642	0.75 632	0.76 619	1.32 659	0.80 642	1.04 639	0.70 604	0.57 658	0.32 636	0.72 664	0.35 646	0.70 664	0.50 640

SGM_RVC	0.57 619	0.22 471	0.60 449	0.26 454	0.16 375	0.97 651	0.46 627	0.76 640	0.90 642	1.03 656	0.92 636	1.16 652	0.93 653	1.21 651	0.72 606	0.17 587	0.16 473	0.16 580	0.16 587	0.16 544	0.24 520
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-mn7	0.50 598	0.57 636	1.82 659	0.25 413	0.19 470	0.45 566	0.29 548	0.59 564	0.84 635	0.67 625	0.97 638	0.49 553	0.41 565	0.93 626	0.73 607	0.12 500	0.10 325	0.11 469	0.11 473	0.13 501	0.17 427

MeshStereo	0.60 624	0.31 554	0.71 504	0.22 260	0.17 407	0.66 623	0.36 595	0.81 645	0.63 599	1.48 678	1.32 655	1.65 666	0.83 645	1.18 649	0.74 608	0.17 587	0.17 501	0.17 589	0.14 566	0.17 559	0.19 451
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DStereoO	0.55 611	0.35 578	0.68 489	0.44 633	0.49 644	0.41 540	1.08 676	0.58 554	0.73 623	0.49 583	0.53 552	0.51 562	0.85 646	0.60 509	0.75 609	0.83 673	0.28 609	0.38 646	0.19 605	0.52 651	0.35 595

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 636	0.73 652	1.26 624	0.47 640	0.28 586	1.42 670	0.60 646	0.82 646	0.94 648	0.85 642	0.86 630	0.88 642	0.70 635	1.32 660	0.75 609	0.37 647	0.30 627	0.34 644	0.36 648	0.44 646	0.42 619

NaN_ROB	0.44 577	0.38 595	0.94 580	0.30 548	0.20 497	0.52 597	0.49 634	0.61 585	0.60 590	0.56 609	0.47 520	0.49 553	0.42 571	1.24 652	0.76 611	0.12 500	0.18 513	0.12 504	0.13 547	0.12 487	0.18 433

z-ln-s-r	0.35 528	0.30 550	1.02 591	0.23 318	0.14 264	0.30 423	0.26 517	0.46 414	0.55 568	0.33 415	0.61 591	0.39 478	0.31 502	0.80 596	0.77 612	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.08 276	0.11 445	0.10 196

SAMSARA	0.62 627	0.47 616	0.93 577	0.70 657	0.50 646	1.15 657	1.29 681	0.79 642	0.70 616	0.77 638	0.55 561	0.92 643	0.58 615	0.87 611	0.77 612	0.19 608	0.27 605	0.18 597	0.19 605	0.27 625	0.28 562

CSAN	0.55 611	0.47 616	1.19 620	0.37 606	0.23 545	0.57 607	0.61 647	0.65 609	0.72 620	0.65 622	0.78 620	0.66 621	0.65 632	1.41 664	0.77 612	0.21 613	0.17 501	0.20 609	0.21 612	0.18 575	0.21 481

ACVNet_2	0.94 650	0.98 667	1.71 655	0.83 665	0.63 657	1.02 652	0.64 649	1.16 664	1.43 671	1.02 654	1.39 656	1.47 662	0.86 649	1.16 648	0.79 615	0.63 662	0.43 655	0.78 668	0.49 659	0.80 668	0.57 649

XQC	0.47 591	0.45 613	1.07 598	0.40 621	0.28 586	0.58 609	0.38 605	0.67 617	0.76 626	0.53 601	0.47 520	0.59 594	0.47 589	0.74 573	0.80 616	0.18 598	0.14 428	0.18 597	0.16 587	0.26 619	0.24 520

WCMA_ROB	0.55 611	0.27 532	0.76 518	0.26 454	0.22 530	0.62 616	0.36 595	0.57 540	0.58 580	0.97 650	1.40 658	1.28 658	0.94 654	0.80 596	0.80 616	0.20 611	0.17 501	0.16 580	0.16 587	0.19 585	0.29 568

w-ln-seven	0.45 580	0.40 602	1.40 639	0.27 491	0.22 530	0.58 609	0.33 580	0.65 609	0.83 632	0.59 615	0.63 595	0.53 575	0.39 555	0.66 547	0.81 618	0.12 500	0.11 362	0.13 530	0.12 515	0.16 544	0.17 427

FCDSN-DC	0.67 633	0.38 595	0.83 546	0.37 606	0.30 601	0.66 623	0.37 597	0.69 628	0.70 616	1.15 662	1.53 663	1.70 668	1.38 668	1.00 635	0.83 619	0.24 620	0.22 559	0.27 623	0.26 635	0.27 625	0.32 581
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	0.58 621	0.58 639	1.31 630	0.39 616	0.23 545	0.72 628	0.30 557	0.83 648	0.68 611	0.74 631	0.74 616	0.86 640	0.60 619	0.84 606	0.83 619	0.29 636	0.27 605	0.32 639	0.37 650	0.31 634	0.33 587

DPSNet	0.51 602	0.26 524	1.16 612	0.28 519	0.21 514	0.76 632	0.56 644	0.89 657	0.82 631	0.49 583	0.51 537	0.64 615	0.81 644	0.89 614	0.85 621	0.17 587	0.16 473	0.13 530	0.13 547	0.26 619	0.27 553

MonStereo1	0.96 653	0.61 644	0.99 588	0.70 657	0.59 655	1.37 668	0.35 588	0.97 659	1.27 665	0.97 650	1.92 674	1.53 664	2.13 680	1.29 656	0.87 622	0.71 666	0.34 642	0.75 666	0.47 657	0.75 666	0.68 666

PVD	0.62 627	0.41 605	0.93 577	0.44 633	0.39 631	0.63 620	0.51 638	0.86 653	1.27 665	0.93 646	1.09 645	0.81 637	0.85 646	0.89 614	0.89 623	0.21 613	0.23 572	0.22 616	0.19 605	0.28 630	0.41 615

RTSC	0.43 575	0.37 588	0.95 581	0.30 548	0.20 497	0.50 590	0.23 466	0.65 609	0.86 638	0.56 609	0.54 556	0.51 562	0.36 538	0.71 565	0.92 624	0.13 522	0.14 428	0.11 469	0.13 547	0.18 575	0.19 451

FC-DCNN	0.73 637	0.33 565	0.84 550	0.33 585	0.28 586	0.82 641	0.40 613	0.82 646	0.83 632	1.43 670	1.60 667	1.97 671	1.38 668	1.10 643	0.93 625	0.24 620	0.22 559	0.27 623	0.26 635	0.26 619	0.32 581

SANet	0.58 621	0.41 605	1.38 636	0.27 491	0.16 375	0.72 628	0.48 631	0.71 630	1.34 667	0.69 628	0.97 638	0.94 644	0.78 640	0.97 633	0.93 625	0.14 546	0.12 388	0.12 504	0.12 515	0.18 575	0.20 469

Wz-Net-TNSev	0.55 611	0.72 650	1.90 661	0.26 454	0.21 514	0.64 621	0.45 624	0.66 615	0.71 618	0.52 595	0.55 561	0.71 633	0.63 630	1.04 639	0.94 627	0.16 573	0.15 459	0.13 530	0.15 577	0.21 600	0.24 520

FC-DCNN v2	0.75 641	0.33 565	0.82 540	0.33 585	0.28 586	0.85 642	0.40 613	0.88 655	0.86 638	1.46 672	1.65 668	2.08 673	1.40 670	1.14 647	0.95 628	0.24 620	0.22 559	0.27 623	0.26 635	0.26 619	0.32 581

zh-sn7	0.52 605	0.64 645	1.77 656	0.30 548	0.20 497	0.47 575	0.40 613	0.60 575	0.65 602	0.53 601	0.82 625	0.52 570	0.59 617	1.10 643	0.96 629	0.13 522	0.13 409	0.13 530	0.13 547	0.17 559	0.20 469

IMH-64-1	0.94 650	0.95 665	1.07 598	0.98 669	0.76 665	0.93 646	0.72 655	1.30 667	1.11 659	0.91 644	1.45 659	1.14 650	1.00 656	1.25 654	0.97 630	0.77 668	0.51 661	0.97 673	0.55 668	0.90 671	0.66 664

IMH-64	0.94 650	0.95 665	1.07 598	0.98 669	0.76 665	0.93 646	0.72 655	1.30 667	1.11 659	0.91 644	1.45 659	1.14 650	1.00 656	1.25 654	0.97 630	0.77 668	0.51 661	0.97 673	0.55 668	0.90 671	0.66 664

NVStereoNet_ROB	0.74 638	0.64 645	1.20 622	0.55 648	0.43 639	0.54 604	0.48 631	0.75 638	0.87 641	0.88 643	1.72 670	1.06 649	1.03 658	1.29 656	0.98 632	0.35 644	0.42 652	0.41 650	0.48 658	0.38 642	0.43 622
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample9	0.45 580	0.21 452	0.69 491	0.18 55	0.17 407	0.36 509	0.21 404	0.54 502	0.43 456	0.38 495	0.36 394	0.38 464	0.32 516	0.70 559	1.01 633	0.24 620	1.93 690	0.28 630	0.24 626	0.18 575	0.21 481

test_sample8	0.52 605	0.21 452	0.69 491	0.18 55	0.17 407	0.36 509	0.21 404	0.57 540	0.38 397	0.63 619	0.39 432	1.16 652	0.68 634	0.70 559	1.01 633	0.24 620	1.93 690	0.28 630	0.24 626	0.18 575	0.21 481

WZ-Net	0.56 617	0.49 623	2.14 666	0.30 548	0.24 562	0.58 609	0.48 631	0.65 609	0.80 629	0.51 592	0.72 612	0.68 627	0.60 619	1.06 641	1.01 633	0.13 522	0.10 325	0.11 469	0.12 515	0.19 585	0.23 506

EDNetEfficientorigin	7.48 692	0.57 636	139.59 720	0.25 413	0.17 407	0.44 558	0.30 557	0.48 437	1.04 652	1.29 664	1.02 643	0.82 638	0.87 650	0.76 584	1.02 636	0.10 421	0.09 284	0.12 504	0.11 473	0.22 604	0.25 532

IMH	1.09 661	1.04 671	1.29 628	1.03 671	0.79 668	1.11 654	0.69 652	1.40 670	1.42 670	1.02 654	1.71 669	1.42 660	1.19 663	1.78 674	1.03 637	1.14 683	0.56 672	1.00 675	0.58 670	0.93 674	0.68 666

LVE	1.18 664	1.16 673	1.67 653	1.04 672	0.81 672	1.32 666	0.82 664	1.49 673	1.94 677	1.08 658	1.90 673	1.89 670	1.07 660	1.51 666	1.04 638	0.96 679	0.61 675	0.94 672	0.69 676	0.92 673	0.79 675

SPS-STEREO	0.74 638	0.72 650	1.18 619	0.52 646	0.57 654	0.76 632	0.50 636	0.80 643	0.66 606	0.97 650	0.88 633	0.94 644	0.74 637	1.08 642	1.04 638	0.58 659	0.51 661	0.50 654	0.50 662	0.56 653	0.72 670
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SuperB	0.50 598	0.37 588	2.16 667	0.23 318	0.15 332	0.41 540	0.32 574	0.50 456	0.83 632	0.44 557	0.51 537	0.33 425	0.45 580	0.69 556	1.07 640	0.10 421	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.95 677	0.18 433

pmcnn	0.54 610	0.24 499	1.06 596	0.25 413	0.26 580	0.40 535	0.31 567	0.55 520	0.55 568	0.56 609	1.22 652	2.53 680	0.39 555	0.84 606	1.08 641	0.09 350	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.10 393	0.14 370

ELAS_RVC	0.80 645	0.40 602	1.10 603	0.40 621	0.35 619	0.93 646	1.10 677	0.87 654	1.12 661	1.40 668	1.39 656	1.27 657	1.55 676	1.13 645	1.13 642	0.29 636	0.27 605	0.30 634	0.28 640	0.31 634	0.36 598
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Dean	1.22 666	1.17 674	1.97 662	1.04 672	0.79 668	1.21 659	0.76 658	1.51 674	1.96 678	1.30 666	1.98 677	2.14 674	1.18 662	1.30 658	1.15 643	0.83 673	0.61 675	1.01 676	0.69 676	0.97 678	0.77 674

PWCK	1.05 656	1.29 679	2.12 665	0.92 667	0.42 636	1.27 663	1.01 670	1.14 663	1.14 662	1.16 663	1.14 648	1.25 656	0.90 651	1.77 673	1.15 643	0.89 676	0.51 661	0.87 671	0.54 665	1.02 679	0.57 649

ELAS	0.80 645	0.40 602	0.91 572	0.39 616	0.35 619	1.52 672	0.81 663	0.97 659	0.98 651	1.47 677	1.58 665	1.19 654	1.33 667	1.01 636	1.21 645	0.29 636	0.27 605	0.30 634	0.29 642	0.32 637	0.36 598
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 647	0.64 645	2.42 669	0.49 642	0.17 407	0.58 609	0.32 574	0.83 648	0.85 636	0.41 534	0.52 544	0.98 648	0.61 623	4.97 691	1.22 646	0.12 500	0.07 175	0.10 413	0.24 626	0.27 625	0.32 581

ADCPNet	0.51 602	0.36 585	1.82 659	0.27 491	0.23 545	0.71 627	0.39 609	0.56 531	0.54 560	0.52 595	0.60 583	0.66 621	0.57 614	0.64 536	1.23 647	0.15 562	0.18 513	0.14 554	0.23 624	0.19 585	0.22 496

RTS	0.81 647	0.56 632	4.76 682	0.37 606	0.30 601	1.11 654	0.52 639	0.67 617	1.07 655	0.76 635	0.91 634	0.60 600	0.61 623	1.64 668	1.24 648	0.15 562	0.13 409	0.15 572	0.15 577	0.22 604	0.24 520

RTSA	0.81 647	0.56 632	4.76 682	0.37 606	0.30 601	1.11 654	0.52 639	0.67 617	1.07 655	0.76 635	0.91 634	0.60 600	0.61 623	1.64 668	1.24 648	0.15 562	0.13 409	0.15 572	0.15 577	0.22 604	0.24 520

WAO-7	1.05 656	1.00 668	1.19 620	0.83 665	0.67 661	1.22 660	0.84 665	1.43 671	1.56 673	1.13 660	1.75 671	1.46 661	1.25 664	1.56 667	1.28 650	0.61 661	0.62 678	0.70 663	0.68 675	0.66 660	0.62 656

WAO-6	1.11 662	1.01 670	1.17 618	0.96 668	0.79 668	1.30 665	0.78 660	1.36 669	1.99 679	1.04 657	1.54 664	1.59 665	1.27 665	1.37 662	1.30 651	0.78 670	0.55 668	1.03 677	0.75 679	0.87 670	0.72 670

ff1	0.36 531	0.17 388	0.84 550	0.21 195	0.13 220	0.29 409	0.21 404	0.38 312	0.46 494	0.31 377	0.44 486	0.34 433	0.24 394	0.91 619	1.30 651	0.08 259	0.28 609	0.12 504	0.11 473	0.08 237	0.37 606

mmx	0.37 538	0.17 388	0.84 550	0.21 195	0.13 220	0.29 409	0.21 404	0.57 540	0.48 516	0.31 377	0.44 486	0.34 433	0.24 394	0.91 619	1.30 651	0.10 421	0.20 542	0.12 504	0.11 473	0.11 445	0.23 506

xxx	0.37 538	0.17 388	0.84 550	0.21 195	0.13 220	0.29 409	0.21 404	0.57 540	0.48 516	0.31 377	0.44 486	0.34 433	0.24 394	0.91 619	1.30 651	0.10 421	0.20 542	0.12 504	0.11 473	0.11 445	0.23 506

DStereoFS	1.07 660	0.76 656	1.10 603	0.70 657	0.70 662	1.87 676	1.39 683	1.20 666	1.66 674	1.01 653	1.58 665	1.20 655	2.60 685	1.40 663	1.32 655	0.40 652	0.47 657	0.31 637	0.41 653	0.38 642	0.91 678

ACVNet-4b	0.76 642	0.90 662	1.67 653	0.73 660	0.51 649	0.80 640	0.31 567	0.74 637	0.81 630	0.51 592	0.72 612	0.94 644	0.43 575	1.01 636	1.32 655	1.18 685	0.22 559	0.77 667	0.45 655	0.70 664	0.50 640

KSHMR	1.92 679	1.47 684	1.97 662	1.48 685	1.22 683	1.39 669	1.06 672	1.81 679	5.83 692	1.43 670	5.56 691	2.95 684	1.17 661	2.24 680	1.33 657	1.29 686	1.13 686	1.47 687	1.11 688	1.37 685	1.21 686

WAO-8	1.50 670	1.22 676	1.39 637	1.10 675	0.85 673	2.15 677	0.78 660	1.84 680	3.76 686	1.46 672	2.18 679	2.15 675	1.50 673	3.20 685	1.35 658	0.92 677	0.66 681	1.10 678	0.79 681	0.94 675	0.74 672

Venus	1.50 670	1.22 676	1.39 637	1.10 675	0.85 673	2.15 677	0.78 660	1.84 680	3.76 686	1.46 672	2.18 679	2.15 675	1.50 673	3.20 685	1.35 658	0.92 677	0.66 681	1.10 678	0.79 681	0.94 675	0.74 672

ADCRef	0.41 567	0.33 565	1.05 594	0.26 454	0.21 514	0.49 588	0.27 526	0.54 502	0.51 544	0.51 592	0.59 579	0.35 446	0.47 589	0.54 478	1.35 658	0.09 350	0.08 239	0.12 504	0.12 515	0.12 487	0.13 335

ktn	1.80 677	1.46 683	1.49 643	1.44 684	1.14 681	1.50 671	1.07 673	1.53 676	3.90 689	2.77 687	4.62 688	3.42 685	1.49 672	1.74 671	1.40 661	1.45 687	0.77 685	1.46 686	0.99 686	1.41 687	1.00 681

light-stereo	2.66 683	0.78 657	4.46 681	4.42 690	3.66 688	5.04 686	0.38 605	2.12 684	1.51 672	4.25 689	6.51 694	7.70 696	0.75 638	5.12 692	1.42 662	0.72 667	1.35 688	0.33 642	0.45 655	1.22 680	1.04 683

SGM+DAISY	1.12 663	0.86 660	1.64 651	0.68 654	0.80 671	1.68 674	1.68 687	1.08 662	1.10 657	1.53 679	1.76 672	1.47 662	1.53 675	1.24 652	1.42 662	0.66 663	0.65 680	0.52 656	0.54 665	0.57 654	0.91 678

AnyNet_C01	0.68 635	0.69 649	2.64 672	0.33 585	0.27 584	0.93 646	0.64 649	0.66 615	0.65 602	0.70 629	0.97 638	0.75 635	0.63 630	1.01 636	1.52 664	0.17 587	0.16 473	0.17 589	0.17 598	0.24 613	0.28 562

ADCL	0.50 598	0.30 550	1.15 610	0.28 519	0.19 470	0.77 635	0.64 649	0.57 540	0.73 623	0.57 612	0.73 615	0.55 580	0.60 619	0.66 547	1.53 665	0.11 460	0.10 325	0.13 530	0.13 547	0.15 536	0.16 406

TorneroNet-64	1.47 668	1.15 672	1.51 645	1.11 678	0.86 675	2.27 680	0.76 658	1.84 680	3.76 686	1.29 664	2.22 681	2.68 682	1.46 671	1.81 675	1.55 666	0.79 671	0.51 661	1.10 678	0.67 674	1.31 683	0.81 676

notaker	1.49 669	1.44 682	1.77 656	1.42 683	1.08 680	1.19 658	0.87 667	1.51 674	1.40 668	1.53 679	3.41 687	2.40 678	1.94 678	1.83 676	1.57 667	1.14 683	0.69 684	1.38 685	0.88 683	1.39 686	1.03 682

1111x	0.39 548	0.17 388	0.80 534	0.23 318	0.15 332	0.33 472	0.27 526	0.62 593	0.48 516	0.32 402	0.43 476	0.40 483	0.29 478	0.86 609	1.60 668	0.09 350	0.23 572	0.09 333	0.12 515	0.10 393	0.23 506

EDNetEfficient	0.64 632	0.39 599	2.52 670	0.26 454	0.26 580	0.39 529	0.49 634	0.42 366	1.06 654	1.38 667	0.86 630	0.61 603	0.97 655	0.66 547	1.62 669	0.11 460	0.10 325	0.10 413	0.12 515	0.20 593	0.19 451

ADCMid	0.53 608	0.45 613	1.46 641	0.27 491	0.22 530	0.51 591	0.38 605	0.61 585	0.58 580	0.75 632	0.67 604	0.62 606	0.66 633	0.66 547	1.75 670	0.13 522	0.12 388	0.17 589	0.17 598	0.20 593	0.21 481

AnyNet_C32	0.55 611	0.51 624	1.34 632	0.29 537	0.28 586	0.61 615	0.62 648	0.57 540	0.62 597	0.63 619	0.68 606	0.54 579	0.55 610	0.82 601	1.81 671	0.15 562	0.15 459	0.15 572	0.18 603	0.21 600	0.25 532

MADNet+	1.05 656	1.26 678	4.77 685	0.73 660	0.50 646	1.25 661	0.97 668	1.05 661	0.93 645	0.67 625	0.78 620	0.87 641	0.85 646	2.14 678	1.83 672	0.40 652	0.42 652	0.32 639	0.28 640	0.45 647	0.43 622

DStereoSA	1.00 654	0.46 615	1.33 631	0.68 654	0.86 675	1.26 662	2.25 691	0.83 648	1.41 669	0.57 612	1.92 674	0.57 587	2.07 679	0.96 630	1.84 673	0.36 645	0.55 668	0.28 630	0.53 664	0.45 647	0.90 677

JetBlue	1.20 665	0.89 661	2.53 671	0.59 649	0.76 665	3.16 684	2.09 689	1.16 664	0.93 645	0.95 648	1.12 647	1.65 666	1.27 665	2.15 679	1.87 674	0.43 654	0.37 647	0.38 646	0.39 652	0.62 655	0.63 658

UNDER WATER-64	1.61 673	1.30 680	2.93 676	1.33 681	0.96 678	2.20 679	1.25 680	1.47 672	3.15 683	1.46 672	1.31 654	2.61 681	2.22 682	1.69 670	1.93 675	1.13 682	0.67 683	1.29 683	0.94 684	1.26 681	1.09 684

ADCP+	0.48 594	0.36 585	1.47 642	0.26 454	0.22 530	0.57 607	0.40 613	0.56 531	0.54 560	0.46 570	0.52 544	0.46 533	0.53 608	0.59 504	1.93 675	0.10 421	0.08 239	0.11 469	0.11 473	0.14 524	0.15 389

TorneroNet	2.26 680	1.20 675	1.55 648	1.15 680	0.91 677	5.84 688	0.84 665	2.12 684	8.45 696	2.59 686	5.32 690	3.84 687	2.15 681	1.84 677	1.98 677	0.88 675	0.54 667	1.16 682	0.74 678	1.31 683	0.91 678

UNDER WATER	1.64 675	1.34 681	2.72 674	1.40 682	1.04 679	1.70 675	1.14 679	1.57 677	3.58 684	1.46 672	1.46 661	2.82 683	2.43 683	1.74 671	2.04 678	1.08 681	0.63 679	1.31 684	0.94 684	1.29 682	1.10 685

coex-ft	3.48 685	0.81 658	48.53 718	0.24 372	0.19 470	0.53 600	0.47 630	0.49 448	2.36 681	7.18 696	1.20 650	0.96 647	2.53 684	0.75 578	2.14 679	0.13 522	0.15 459	0.14 554	0.12 515	0.22 604	0.47 631

MANE	1.63 674	0.58 639	1.16 612	0.59 649	0.60 656	2.71 681	1.53 684	2.63 688	3.62 685	2.33 684	3.26 686	3.66 686	2.98 688	2.26 681	2.26 680	0.37 647	0.40 649	0.31 637	0.49 659	0.31 634	0.63 658

ADCS	0.62 627	0.56 632	1.54 647	0.30 548	0.25 576	0.56 605	0.46 627	0.71 630	0.86 638	0.77 638	0.72 612	0.68 627	0.62 628	0.82 601	2.33 681	0.17 587	0.16 473	0.16 580	0.17 598	0.23 609	0.27 553

xxxx	0.39 548	0.14 276	0.47 272	0.20 149	0.16 375	0.38 523	0.20 376	0.61 585	0.43 456	0.30 360	0.44 486	0.38 464	0.25 407	0.50 455	2.41 682	0.11 460	0.21 547	0.09 333	0.10 437	0.10 393	0.26 545

test_xeample	0.39 548	0.14 276	0.46 264	0.19 103	0.16 375	0.34 487	0.22 438	0.59 564	0.43 456	0.33 415	0.47 520	0.30 395	0.27 435	0.60 509	2.44 683	0.10 421	0.21 547	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.25 532

AAGNet	0.34 521	0.12 182	0.53 375	0.26 454	0.16 375	0.20 219	0.19 336	0.31 233	0.29 275	0.35 455	0.35 379	0.27 349	0.30 485	0.44 435	2.56 684	0.08 259	0.05 6	0.10 413	0.07 189	0.09 329	0.07 30

SGM-ForestM	1.59 672	0.56 632	1.52 646	0.41 628	0.34 616	2.77 682	1.67 686	1.69 678	1.73 676	2.48 685	2.27 682	6.02 692	2.90 687	3.08 683	2.83 685	0.25 627	0.30 627	0.19 604	0.20 610	0.18 575	0.45 629

MADNet++	2.34 681	1.81 685	2.24 668	2.15 688	1.97 687	2.79 683	2.19 690	2.42 687	2.26 680	2.79 688	2.70 684	2.43 679	2.60 685	3.18 684	3.32 686	2.19 690	1.97 692	1.93 689	1.62 690	2.02 689	2.10 689

HanzoNet	3.08 684	1.87 686	2.70 673	1.81 686	1.34 684	1.60 673	1.05 671	2.06 683	2.62 682	5.63 693	5.12 689	5.96 691	7.09 694	4.39 690	3.43 687	3.29 693	2.06 694	1.98 692	2.94 697	2.47 690	2.15 690

222	0.45 580	0.14 276	0.43 232	0.19 103	0.15 332	0.36 509	0.20 376	0.60 575	0.43 456	0.37 486	0.45 501	0.30 395	0.28 458	0.59 504	3.72 688	0.11 460	0.19 527	0.08 236	0.09 377	0.09 329	0.27 553

LE_ROB	1.82 678	0.39 599	3.15 678	0.50 644	0.55 652	0.79 637	1.00 669	0.89 657	6.48 693	7.40 697	2.07 678	2.07 672	5.08 691	1.33 661	3.96 689	0.11 460	0.09 284	0.12 504	0.11 473	0.11 445	0.13 335

JetRed	2.35 682	2.70 687	6.11 688	1.14 679	1.38 685	6.03 690	3.61 693	2.12 684	1.72 675	1.99 682	1.97 676	2.15 675	1.59 677	2.49 682	4.19 690	1.05 680	1.60 689	1.10 678	1.02 687	1.72 688	1.41 688

TCMNet-wrong-test	4.33 686	5.65 693	4.76 682	11.36 701	10.39 697	5.87 689	4.45 695	4.24 692	1.10 657	1.93 681	2.43 683	6.07 693	3.54 689	3.87 688	4.51 691	2.00 689	0.47 657	1.96 691	1.68 691	5.78 697	4.48 695

DPSimNet_ROB	6.21 690	5.16 689	9.50 690	5.59 693	5.56 691	7.64 692	10.02 697	4.07 691	7.33 694	6.84 694	6.26 692	7.17 695	10.55 697	4.07 689	5.68 692	5.50 697	4.29 697	5.24 698	3.66 698	4.05 694	5.96 696

BEATNet-Init1	4.91 688	3.27 688	14.39 704	0.69 656	0.65 660	10.19 697	3.83 694	5.04 693	5.11 691	8.73 698	8.52 695	13.95 707	7.66 696	7.79 697	5.79 693	0.32 641	0.34 642	0.34 644	0.38 651	0.64 657	0.64 662

tt	4.71 687	0.11 129	3.94 679	2.06 687	1.54 686	10.14 696	16.85 700	9.28 699	4.99 690	1.41 669	1.05 644	4.68 688	4.89 690	3.36 687	5.86 694	5.73 698	9.15 706	2.23 694	2.51 694	3.02 691	1.34 687

Selective-IGEV-i1pa	5.75 689	8.12 694	4.85 686	1.10 675	0.54 651	13.48 699	3.52 692	9.46 700	7.56 695	7.13 695	10.00 699	9.12 697	7.56 695	14.91 708	6.08 695	3.55 694	1.33 687	1.94 690	0.77 680	0.79 667	3.23 693

LRCNet_RVC	10.94 699	14.45 706	9.66 693	15.38 702	8.02 694	1.08 653	0.35 588	8.72 698	0.72 620	12.63 707	15.84 707	9.73 698	6.52 692	8.58 698	6.38 696	20.33 715	5.39 698	23.79 714	21.95 715	15.35 706	13.96 707

PML	15.86 705	13.12 705	7.07 689	5.22 691	7.66 693	32.93 712	64.30 721	5.37 694	10.12 698	25.87 720	67.29 721	20.25 709	13.20 708	10.09 699	6.81 697	5.94 699	2.00 693	6.03 704	2.18 693	9.13 702	2.62 692

USTest	6.84 691	5.16 689	5.45 687	7.18 695	7.26 692	14.27 700	22.53 701	8.48 697	9.29 697	5.44 692	6.42 693	6.27 694	6.69 693	6.83 695	8.49 698	1.95 688	3.27 695	2.16 693	2.54 695	3.76 692	3.31 694

iinet-test	10.74 697	9.21 695	9.52 691	10.46 696	10.67 698	17.92 705	25.86 707	12.61 704	13.38 703	9.65 702	10.06 700	9.98 699	10.66 700	11.13 704	12.60 699	6.36 700	7.73 701	5.65 700	6.66 699	7.29 698	7.31 697

IINet	10.74 697	9.21 695	9.52 691	10.46 696	10.67 698	17.92 705	25.86 707	12.61 704	13.38 703	9.65 702	10.06 700	9.98 699	10.66 700	11.13 704	12.60 699	6.36 700	7.73 701	5.65 700	6.66 699	7.29 698	7.31 697

Anonymous_1	16.44 706	9.26 697	9.67 694	10.63 698	14.54 702	18.62 707	26.98 709	12.68 706	13.53 707	10.78 706	10.37 702	10.15 701	10.66 700	10.99 703	12.64 701	15.61 714	7.73 701	16.87 712	43.01 718	56.14 721	7.86 703

DGTPSM_ROB	8.38 693	5.24 691	10.71 702	5.32 692	10.19 695	8.34 693	23.49 705	6.11 695	13.43 705	4.93 690	10.93 703	5.64 689	10.55 697	6.17 693	12.73 702	3.74 695	7.56 699	3.68 695	7.24 703	4.09 695	7.49 699

DPSMNet_ROB	8.44 694	5.25 692	10.87 703	5.59 693	10.27 696	8.34 693	23.51 706	6.12 696	13.47 706	4.96 691	10.94 704	5.65 690	10.55 697	6.25 694	12.77 703	4.01 696	7.62 700	3.75 696	7.27 704	4.16 696	7.54 700

DPSM_ROB	11.46 700	9.79 701	10.18 697	11.11 699	11.31 700	19.08 708	27.38 710	13.42 707	14.23 708	10.34 704	11.13 705	10.97 705	11.33 706	11.89 706	13.49 704	6.74 702	8.19 704	6.00 702	7.05 701	7.74 700	7.76 701

DPSM	11.46 700	9.79 701	10.18 697	11.11 699	11.31 700	19.08 708	27.38 710	13.42 707	14.23 708	10.34 704	11.13 705	10.97 705	11.33 706	11.89 706	13.49 704	6.74 702	8.19 704	6.00 702	7.05 701	7.74 700	7.76 701

xxxxx1	15.30 702	9.78 698	10.23 699	20.34 705	19.47 705	17.10 701	23.00 702	10.36 701	11.04 699	9.25 699	9.66 696	10.74 702	10.66 700	10.60 700	13.72 706	8.14 704	9.35 707	31.88 717	44.61 719	12.63 703	13.46 704

tt_ll	15.30 702	9.78 698	10.23 699	20.34 705	19.47 705	17.10 701	23.00 702	10.36 701	11.04 699	9.25 699	9.66 696	10.74 702	10.66 700	10.60 700	13.72 706	8.14 704	9.35 707	31.88 717	44.61 719	12.63 703	13.46 704

ff	15.30 702	9.78 698	10.23 699	20.34 705	19.47 705	17.10 701	23.00 702	10.36 701	11.04 699	9.25 699	9.66 696	10.74 702	10.66 700	10.60 700	13.72 706	8.14 704	9.35 707	31.88 717	44.61 719	12.63 703	13.46 704

HaxPig	17.72 707	20.23 716	19.76 706	16.55 703	16.52 703	9.46 695	9.42 696	14.48 709	13.31 702	18.59 709	18.67 708	17.39 708	16.68 709	17.07 709	16.43 709	21.99 717	20.86 717	22.28 713	21.55 714	21.30 714	21.88 718

MEDIAN_ROB	21.20 708	24.56 717	23.42 716	19.57 704	19.62 708	13.29 698	11.21 698	18.04 710	17.02 710	22.07 719	21.92 709	20.84 710	20.24 710	21.02 710	19.68 710	25.59 718	24.08 718	26.20 715	25.19 716	25.31 715	25.19 719

AVERAGE_ROB	25.43 716	29.01 718	27.22 717	24.60 715	24.16 717	17.78 704	12.87 699	22.39 713	21.40 713	26.72 721	26.08 719	25.18 718	24.52 720	25.07 718	23.57 711	29.94 719	28.36 719	30.60 716	29.57 717	29.83 716	29.66 720

Hybrid-DGEV	23.11 713	19.81 714	20.81 714	22.43 709	22.74 711	38.45 718	55.25 720	27.21 720	28.95 720	20.63 713	22.37 714	22.03 711	22.89 716	23.96 716	27.14 712	13.54 711	16.46 711	12.09 708	14.23 710	15.57 707	15.57 708

LSM0	24.21 715	19.88 715	22.33 715	24.42 714	40.13 720	38.41 717	54.99 714	27.05 718	28.61 714	20.59 712	22.00 710	22.29 717	22.86 712	24.12 717	27.16 713	13.59 713	16.33 710	12.13 711	14.08 705	15.72 713	17.53 715

RAFT-FEzeroshot	23.04 709	19.71 711	20.25 707	22.47 711	22.80 712	38.32 713	55.23 717	26.95 714	28.70 715	20.66 714	22.23 711	22.07 712	22.86 712	23.85 712	27.17 714	13.53 708	16.47 712	12.08 705	14.22 708	15.58 709	15.60 710

RAFT-FE	23.04 709	19.71 711	20.25 707	22.47 711	22.80 712	38.32 713	55.23 717	26.95 714	28.70 715	20.66 714	22.23 711	22.07 712	22.86 712	23.85 712	27.17 714	13.53 708	16.47 712	12.08 705	14.22 708	15.58 709	15.60 710

CasAABBNet	23.04 709	19.69 709	20.32 709	22.42 708	22.73 709	38.35 716	55.23 717	26.99 716	28.74 717	20.67 716	22.28 713	22.11 715	22.86 712	23.84 711	27.17 714	13.52 707	16.47 712	12.08 705	14.21 706	15.57 707	15.60 710

Selective-RAFT-Error	23.11 713	19.77 713	20.60 713	22.49 713	22.80 712	38.46 719	55.19 716	27.13 719	28.90 719	20.73 717	22.38 715	22.11 715	22.91 717	23.94 715	27.18 717	13.54 711	16.57 716	12.09 708	14.21 706	15.61 712	15.65 713

FlowAnything	23.08 712	19.70 710	20.48 712	22.45 710	22.73 709	38.34 715	55.18 715	27.00 717	28.79 718	20.83 718	22.42 716	22.10 714	22.83 711	23.85 712	27.23 718	13.53 708	16.54 715	12.10 710	14.29 711	15.59 711	15.58 709

Selective-IGEV-i16pa	31.25 719	41.63 719	4.08 680	0.51 645	0.38 628	97.61 721	0.73 657	61.16 722	60.81 721	17.49 708	65.92 720	39.64 721	53.28 721	107.35 722	27.39 719	20.46 716	3.81 696	4.39 697	1.97 692	0.41 644	16.06 714

RSGM-EC	29.37 717	17.55 707	9.85 695	35.22 716	33.16 718	26.01 710	45.63 712	20.07 711	17.60 711	18.98 710	23.47 717	30.02 719	23.62 718	41.06 719	44.49 720	58.94 720	34.33 720	32.95 720	20.18 712	33.70 717	20.62 716

acva	29.37 717	17.55 707	9.85 695	35.22 716	33.16 718	26.01 710	45.63 712	20.07 711	17.60 711	18.98 710	23.47 717	30.02 719	23.62 718	41.06 719	44.49 720	58.94 720	34.33 720	32.95 720	20.18 712	33.70 717	20.62 716

test_example2	100.95 720	107.33 720	67.16 719	98.17 718	106.88 721	89.44 720	101.34 722	37.23 721	97.88 722	129.56 722	131.26 722	65.41 722	67.34 722	91.22 721	79.29 722	143.32 722	199.32 722	81.12 722	102.17 722	121.89 722	101.70 721

ccccc		256.25 721		351.50 721	361.31 722	144.22 722		153.19 723		152.98 723		161.94 723		268.06 723		387.64 723	346.97 723	244.11 723	219.32 723	413.57 723

Low-res two-view benchmark