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

GFORCE	0.11 16	0.11 164	0.18 17	0.21 248	0.08 26	0.15 80	0.10 12	0.20 68	0.11 8	0.10 44	0.11 69	0.10 67	0.13 250	0.13 8	0.09 7	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.04 1

F5.5	0.11 16	0.12 221	0.19 28	0.20 193	0.07 5	0.15 80	0.12 56	0.23 128	0.13 24	0.09 15	0.10 46	0.10 67	0.09 45	0.13 8	0.08 1	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.04 1

F8.5	0.11 16	0.12 221	0.19 28	0.20 193	0.07 5	0.13 38	0.11 30	0.22 109	0.14 41	0.09 15	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.15 37	0.08 1	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.04 1

FORCE_9	0.11 16	0.12 221	0.19 28	0.20 193	0.07 5	0.13 38	0.11 30	0.22 109	0.14 41	0.09 15	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.15 37	0.08 1	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.04 1

FORCE_8	0.11 16	0.12 221	0.18 17	0.20 193	0.07 5	0.13 38	0.12 56	0.23 128	0.15 63	0.10 44	0.11 69	0.12 155	0.10 94	0.15 37	0.08 1	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.04 1

CR-RVC	0.09 1	0.09 66	0.17 8	0.15 5	0.06 1	0.12 29	0.11 30	0.18 38	0.10 4	0.10 44	0.06 1	0.09 35	0.08 18	0.15 37	0.10 16	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 6

FORCE_4.7	0.11 16	0.14 326	0.19 28	0.21 248	0.08 26	0.15 80	0.14 149	0.21 90	0.15 63	0.08 2	0.10 46	0.09 35	0.10 94	0.15 37	0.08 1	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.05 6

F4.4	0.11 16	0.11 164	0.16 1	0.19 132	0.06 1	0.14 53	0.12 56	0.24 154	0.13 24	0.09 15	0.10 46	0.09 35	0.12 200	0.15 37	0.10 16	0.07 143	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.05 6

FORCE_4.6	0.11 16	0.11 164	0.18 17	0.18 77	0.06 1	0.16 130	0.13 103	0.24 154	0.14 41	0.08 2	0.10 46	0.09 35	0.09 45	0.13 8	0.09 7	0.08 308	0.04 1	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.05 6

F7	0.11 16	0.12 221	0.17 8	0.19 132	0.07 5	0.14 53	0.11 30	0.23 128	0.15 63	0.09 15	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.15 37	0.08 1	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.05 6

FORCE_4.5	0.11 16	0.11 164	0.18 17	0.19 132	0.06 1	0.13 38	0.13 103	0.25 180	0.14 41	0.08 2	0.10 46	0.08 4	0.11 149	0.16 68	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.06 59	0.06 127	0.05 4	0.05 6

FORCE_4	0.11 16	0.10 109	0.18 17	0.19 132	0.07 5	0.16 130	0.13 103	0.21 90	0.13 24	0.09 15	0.11 69	0.12 155	0.10 94	0.17 92	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.05 6

FORCE_5	0.11 16	0.12 221	0.18 17	0.20 193	0.07 5	0.13 38	0.11 30	0.22 109	0.12 13	0.08 2	0.10 46	0.11 111	0.09 45	0.15 37	0.09 7	0.06 48	0.04 1	0.06 59	0.06 127	0.06 112	0.05 6

FORCE_6	0.11 16	0.15 366	0.19 28	0.19 132	0.07 5	0.15 80	0.12 56	0.23 128	0.13 24	0.09 15	0.10 46	0.09 35	0.09 45	0.16 68	0.09 7	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.05 6

small-0shot	0.10 4	0.09 66	0.19 28	0.16 15	0.09 38	0.10 14	0.15 201	0.14 12	0.13 24	0.09 15	0.15 184	0.08 4	0.08 18	0.11 2	0.12 62	0.07 143	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.05 6

LACA3	0.10 4	0.11 164	0.16 1	0.15 5	0.07 5	0.16 130	0.14 149	0.14 12	0.14 41	0.11 67	0.09 18	0.10 67	0.10 94	0.16 68	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 6

DepthFocus	0.10 4	0.07 2	0.26 130	0.15 5	0.11 150	0.10 14	0.13 103	0.15 15	0.09 2	0.12 105	0.10 46	0.09 35	0.08 18	0.13 8	0.10 16	0.07 143	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.06 112	0.05 6

LACA2	0.12 48	0.17 448	0.32 198	0.16 15	0.08 26	0.16 130	0.13 103	0.18 38	0.15 63	0.09 15	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.15 37	0.10 16	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.05 6

LACA1	0.10 4	0.13 273	0.17 8	0.16 15	0.07 5	0.16 130	0.12 56	0.16 19	0.12 13	0.09 15	0.07 4	0.09 35	0.10 94	0.14 19	0.10 16	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.05 6

DispViT+	0.12 48	0.08 23	0.21 61	0.16 15	0.16 445	0.10 14	0.12 56	0.27 216	0.24 249	0.13 148	0.11 69	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.12 62	0.08 308	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 6

BridgeDepth_RVC	0.10 4	0.09 66	0.18 17	0.13 1	0.07 5	0.16 130	0.10 12	0.21 90	0.15 63	0.10 44	0.10 46	0.09 35	0.12 200	0.14 19	0.13 130	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.05 38	0.06 112	0.05 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.11 16	0.11 164	0.22 81	0.19 132	0.07 5	0.16 130	0.12 56	0.18 38	0.13 24	0.08 2	0.09 18	0.14 222	0.14 282	0.15 37	0.11 31	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.05 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.12 48	0.08 23	0.18 17	0.17 42	0.07 5	0.17 174	0.13 103	0.19 58	0.17 92	0.12 105	0.13 125	0.11 111	0.12 200	0.19 139	0.12 62	0.08 308	0.04 1	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.05 6

RAStereo	0.14 126	0.15 366	0.40 270	0.22 319	0.11 150	0.15 80	0.18 366	0.25 180	0.24 249	0.13 148	0.17 220	0.11 111	0.09 45	0.15 37	0.13 130	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.05 6

CASnet	0.15 174	0.13 273	0.30 171	0.22 319	0.08 26	0.15 80	0.14 149	0.28 232	0.26 294	0.23 337	0.20 266	0.15 245	0.11 149	0.18 114	0.13 130	0.07 143	0.05 13	0.11 550	0.09 451	0.08 293	0.05 6
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo++_RVC	0.16 206	0.09 66	0.42 291	0.17 42	0.11 150	0.18 211	0.13 103	0.23 128	0.31 377	0.21 304	0.31 408	0.13 187	0.11 149	0.17 92	0.16 269	0.07 143	0.04 1	0.06 59	0.15 661	0.06 112	0.05 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.18 241	0.09 66	0.38 244	0.18 77	0.07 5	0.33 554	0.19 413	0.39 406	0.34 423	0.24 347	0.25 336	0.18 292	0.18 388	0.25 299	0.17 300	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.05 6

CR-Stereo	0.10 4	0.13 273	0.17 8	0.15 5	0.07 5	0.10 14	0.13 103	0.16 19	0.12 13	0.08 2	0.08 12	0.10 67	0.10 94	0.13 8	0.09 7	0.06 48	0.05 13	0.05 1	0.05 38	0.06 112	0.06 28

NBS	0.09 1	0.09 66	0.17 8	0.19 132	0.09 38	0.08 2	0.13 103	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.11 69	0.07 2	0.06 1	0.10 1	0.12 62	0.07 143	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.07 211	0.06 28

LACA_dic	0.10 4	0.16 411	0.18 17	0.16 15	0.07 5	0.14 53	0.11 30	0.13 9	0.11 8	0.09 15	0.08 12	0.09 35	0.08 18	0.16 68	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.07 211	0.06 28

DF_test	0.10 4	0.08 23	0.20 43	0.17 42	0.11 150	0.06 1	0.13 103	0.13 9	0.16 79	0.10 44	0.12 97	0.08 4	0.09 45	0.12 5	0.10 16	0.08 308	0.06 117	0.06 59	0.06 127	0.07 211	0.06 28

over-6	0.13 71	0.18 475	0.30 171	0.19 132	0.07 5	0.16 130	0.11 30	0.28 232	0.17 92	0.10 44	0.10 46	0.10 67	0.13 250	0.20 174	0.11 31	0.08 308	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 28

over v1	0.12 48	0.17 448	0.23 91	0.19 132	0.07 5	0.15 80	0.10 12	0.20 68	0.11 8	0.10 44	0.09 18	0.11 111	0.14 282	0.18 114	0.12 62	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 28

over-8	0.12 48	0.17 448	0.25 114	0.20 193	0.07 5	0.15 80	0.10 12	0.20 68	0.11 8	0.09 15	0.09 18	0.11 111	0.12 200	0.18 114	0.11 31	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 28

over-9	0.12 48	0.18 475	0.27 147	0.20 193	0.07 5	0.15 80	0.10 12	0.21 90	0.12 13	0.09 15	0.09 18	0.11 111	0.12 200	0.19 139	0.11 31	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 28

anonymous	0.11 16	0.10 109	0.22 81	0.18 77	0.10 99	0.08 2	0.13 103	0.16 19	0.17 92	0.12 105	0.14 163	0.09 35	0.07 4	0.14 19	0.11 31	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.06 28

TS12	0.13 71	0.09 66	0.21 61	0.21 248	0.09 38	0.19 239	0.14 149	0.24 154	0.17 92	0.15 205	0.19 255	0.12 155	0.13 250	0.18 114	0.16 269	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.06 28

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 42	0.09 38	0.09 4	0.14 149	0.11 2	0.16 79	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.12 62	0.05 1	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.06 28

Pro-Stereo	0.10 4	0.07 2	0.16 1	0.17 42	0.10 99	0.17 174	0.13 103	0.11 2	0.14 41	0.10 44	0.09 18	0.08 4	0.06 1	0.22 233	0.11 31	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.08 339	0.05 4	0.06 28

MatchStereo	0.11 16	0.08 23	0.30 171	0.16 15	0.08 26	0.09 4	0.12 56	0.21 90	0.18 115	0.10 44	0.16 199	0.08 4	0.08 18	0.15 37	0.12 62	0.07 143	0.05 13	0.06 59	0.04 1	0.05 4	0.06 28
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
xyz-stereo	1.43 766	0.11 164	17.43 813	0.18 77	0.08 26	4.86 787	0.18 366	0.31 296	0.35 435	0.37 573	2.75 784	0.41 580	0.31 585	0.58 581	0.33 575	0.07 143	0.05 13	0.09 405	0.06 127	0.06 112	0.06 28

FoundationStereo	0.13 71	0.08 23	0.18 17	0.29 623	0.30 696	0.12 29	0.13 103	0.12 4	0.18 115	0.09 15	0.08 12	0.10 67	0.08 18	0.14 19	0.11 31	0.07 143	0.31 732	0.06 59	0.04 1	0.05 4	0.06 28

DEFOM-Stereo	0.11 16	0.10 109	0.21 61	0.18 77	0.09 38	0.21 313	0.14 149	0.14 12	0.17 92	0.11 67	0.10 46	0.09 35	0.08 18	0.21 201	0.12 62	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.04 1	0.05 4	0.06 28

WCG-NET	0.15 174	0.12 221	0.31 183	0.18 77	0.09 38	0.18 211	0.17 305	0.23 128	0.29 347	0.18 272	0.22 300	0.15 245	0.12 200	0.19 139	0.13 130	0.06 48	0.12 452	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.06 28

U	1.02 751	0.10 109	0.26 130	0.22 319	3.66 791	6.41 798	0.13 103	0.22 109	0.21 197	0.11 67	0.11 69	0.10 67	0.09 45	0.12 5	0.11 31	0.07 143	0.05 13	5.35 808	2.86 804	0.07 211	0.06 28

trnet	0.14 126	0.09 66	0.26 130	0.15 5	0.07 5	0.21 313	0.12 56	0.25 180	0.26 294	0.16 224	0.21 286	0.15 245	0.13 250	0.19 139	0.14 184	0.09 417	0.05 13	0.06 59	0.04 1	0.06 112	0.06 28

MaDis-Stereo	0.15 174	0.17 448	0.39 254	0.19 132	0.15 401	0.16 130	0.13 103	0.26 199	0.22 211	0.13 148	0.15 184	0.14 222	0.11 149	0.17 92	0.17 300	0.08 308	0.07 217	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.06 28

LoS	0.15 174	0.09 66	0.34 214	0.17 42	0.09 38	0.22 346	0.14 149	0.27 216	0.27 313	0.15 205	0.18 240	0.19 306	0.14 282	0.23 258	0.14 184	0.08 308	0.06 117	0.06 59	0.04 1	0.06 112	0.06 28
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.19 274	0.16 411	0.39 254	0.24 444	0.13 277	0.19 239	0.21 482	0.27 216	0.24 249	0.24 347	0.47 607	0.22 353	0.13 250	0.27 337	0.18 332	0.06 48	0.06 117	0.09 405	0.09 451	0.07 211	0.06 28

CroCo-Stereo	0.15 174	0.16 411	0.34 214	0.25 493	0.12 210	0.11 21	0.18 366	0.35 341	0.24 249	0.13 148	0.13 125	0.18 292	0.12 200	0.15 37	0.13 130	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.06 28
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
XX-TBD	0.16 206	0.21 526	0.43 299	0.22 319	0.10 99	0.23 371	0.15 201	0.23 128	0.28 324	0.22 325	0.26 346	0.14 222	0.12 200	0.16 68	0.14 184	0.08 308	0.05 13	0.06 59	0.04 1	0.07 211	0.06 28

CFNet-RSSM	0.18 241	0.10 109	0.45 317	0.20 193	0.12 210	0.20 282	0.16 260	0.40 418	0.31 377	0.23 337	0.21 286	0.26 425	0.15 304	0.21 201	0.14 184	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.06 28

CREStereo	0.14 126	0.09 66	0.27 147	0.14 2	0.08 26	0.22 346	0.15 201	0.26 199	0.26 294	0.16 224	0.21 286	0.14 222	0.13 250	0.19 139	0.14 184	0.09 417	0.05 13	0.06 59	0.04 1	0.07 211	0.06 28
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
quiztm	0.16 206	0.19 495	0.37 239	0.22 319	0.15 401	0.17 174	0.17 305	0.36 358	0.24 249	0.18 272	0.21 286	0.14 222	0.10 94	0.17 92	0.14 184	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.08 293	0.07 54

CHEStereo	0.13 71	0.14 326	0.32 198	0.20 193	0.12 210	0.16 130	0.14 149	0.20 68	0.16 79	0.13 148	0.16 199	0.11 111	0.12 200	0.15 37	0.11 31	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.06 127	0.06 112	0.07 54

Test_v1	0.11 16	0.08 23	0.17 8	0.15 5	0.09 38	0.13 38	0.12 56	0.23 128	0.17 92	0.10 44	0.10 46	0.08 4	0.08 18	0.15 37	0.12 62	0.07 143	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.07 54

NLSM1	0.18 241	0.12 221	0.21 61	0.21 248	0.18 511	0.25 417	0.17 305	0.51 553	0.43 538	0.17 248	0.21 286	0.13 187	0.15 304	0.22 233	0.18 332	0.08 308	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.07 211	0.07 54

S2M2_XL	0.10 4	0.10 109	0.24 102	0.14 2	0.10 99	0.09 4	0.09 4	0.12 4	0.09 2	0.11 67	0.12 97	0.09 35	0.09 45	0.12 5	0.11 31	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.07 54
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
monsterstereo	0.13 71	0.10 109	0.20 43	0.19 132	0.12 210	0.14 53	0.12 56	0.26 199	0.18 115	0.14 177	0.16 199	0.08 4	0.09 45	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.16 541	0.06 59	0.09 451	0.06 112	0.07 54

xyz-stereo-finetune2	0.18 241	0.16 411	0.32 198	0.16 15	0.09 38	0.27 445	0.19 413	0.29 253	0.21 197	0.23 337	0.29 379	0.21 345	0.23 455	0.37 484	0.23 465	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.06 127	0.06 112	0.07 54

xyz-stereo-finetune	0.17 229	0.17 448	0.29 161	0.17 42	0.08 26	0.24 396	0.21 482	0.30 273	0.32 391	0.19 279	0.22 300	0.19 306	0.15 304	0.30 405	0.22 445	0.06 48	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.06 112	0.07 54

LG-Stereo_L2	0.11 16	0.09 66	0.22 81	0.18 77	0.10 99	0.12 29	0.13 103	0.18 38	0.14 41	0.10 44	0.07 4	0.08 4	0.08 18	0.17 92	0.11 31	0.06 48	0.08 285	0.06 59	0.04 1	0.05 4	0.07 54

LG-Stereo_L1	0.11 16	0.09 66	0.22 81	0.18 77	0.10 99	0.12 29	0.13 103	0.18 38	0.12 13	0.09 15	0.07 4	0.08 4	0.07 4	0.18 114	0.11 31	0.06 48	0.10 383	0.06 59	0.04 1	0.05 4	0.07 54

MLG-Stereo_test1	0.11 16	0.09 66	0.26 130	0.18 77	0.11 150	0.15 80	0.11 30	0.17 31	0.11 8	0.09 15	0.06 1	0.10 67	0.07 4	0.17 92	0.12 62	0.06 48	0.15 525	0.06 59	0.04 1	0.05 4	0.07 54

MLG-Stereo	0.11 16	0.08 23	0.26 130	0.19 132	0.09 38	0.15 80	0.11 30	0.18 38	0.13 24	0.09 15	0.06 1	0.10 67	0.08 18	0.18 114	0.12 62	0.06 48	0.16 541	0.06 59	0.04 1	0.05 4	0.07 54

LG-Stereo	0.14 126	0.13 273	0.30 171	0.21 248	0.11 150	0.16 130	0.18 366	0.23 128	0.19 150	0.12 105	0.18 240	0.11 111	0.09 45	0.15 37	0.14 184	0.06 48	0.07 217	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.07 54

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 71	0.15 366	0.21 61	0.27 575	0.09 38	0.15 80	0.13 103	0.23 128	0.21 197	0.12 105	0.11 69	0.10 67	0.13 250	0.22 233	0.13 130	0.07 143	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.07 54

castereo++	0.14 126	0.13 273	0.25 114	0.19 132	0.10 99	0.27 445	0.13 103	0.24 154	0.26 294	0.11 67	0.13 125	0.16 261	0.10 94	0.18 114	0.11 31	0.07 143	0.08 285	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.07 54

castereo	0.14 126	0.11 164	0.22 81	0.19 132	0.10 99	0.20 282	0.19 413	0.32 305	0.28 324	0.13 148	0.18 240	0.16 261	0.16 326	0.16 68	0.14 184	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.07 54

rvit_stereo_0081	0.16 206	0.13 273	0.30 171	0.21 248	0.12 210	0.17 174	0.17 305	0.24 154	0.34 423	0.17 248	0.19 255	0.18 292	0.15 304	0.20 174	0.17 300	0.11 541	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.07 54

rvit_stereo_0082	0.16 206	0.13 273	0.30 171	0.21 248	0.12 210	0.17 174	0.17 305	0.24 154	0.34 423	0.17 248	0.19 255	0.18 292	0.15 304	0.20 174	0.17 300	0.11 541	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.07 54

WCG-NET（raft）	0.16 206	0.14 326	0.32 198	0.18 77	0.09 38	0.19 239	0.16 260	0.24 154	0.27 313	0.19 279	0.19 255	0.20 329	0.12 200	0.22 233	0.13 130	0.06 48	0.17 572	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.07 54

MGS-Stereo	0.15 174	0.12 221	0.38 244	0.19 132	0.11 150	0.18 211	0.17 305	0.21 90	0.23 229	0.14 177	0.24 326	0.16 261	0.10 94	0.19 139	0.13 130	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.10 461	0.07 54

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

UniTT-Stereo	0.15 174	0.12 221	0.45 317	0.21 248	0.14 328	0.17 174	0.13 103	0.20 68	0.19 150	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.11 149	0.18 114	0.17 300	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.07 54

Any-RAFT	0.18 241	0.09 66	0.33 208	0.19 132	0.10 99	0.29 489	0.16 260	0.44 477	0.32 391	0.25 360	0.27 362	0.29 457	0.16 326	0.23 258	0.13 130	0.08 308	0.07 217	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.07 54

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

CroCo-Stereo Lap2	0.16 206	0.18 475	0.39 254	0.26 537	0.18 511	0.11 21	0.19 413	0.30 273	0.22 211	0.13 148	0.16 199	0.15 245	0.11 149	0.17 92	0.15 231	0.07 143	0.07 217	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.07 54

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PMTNet	0.16 206	0.09 66	0.31 183	0.15 5	0.09 38	0.23 371	0.15 201	0.26 199	0.24 249	0.17 248	0.21 286	0.16 261	0.14 282	0.23 258	0.14 184	0.29 738	0.05 13	0.06 59	0.04 1	0.07 211	0.07 54

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

RAFT-Stereo	0.19 274	0.10 109	0.49 376	0.22 319	0.12 210	0.23 371	0.18 366	0.43 456	0.20 166	0.31 461	0.45 587	0.20 329	0.14 282	0.18 114	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.07 54
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GELT-Stereo	0.14 126	0.11 164	0.24 102	0.20 193	0.14 328	0.14 53	0.16 260	0.35 341	0.25 276	0.14 177	0.12 97	0.11 111	0.11 149	0.17 92	0.12 62	0.05 1	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.05 4	0.08 100

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 4	0.09 66	0.17 8	0.14 2	0.09 38	0.12 29	0.15 201	0.12 4	0.12 13	0.09 15	0.13 125	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 184	0.06 48	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.08 100

depth_test_26	0.11 16	0.08 23	0.22 81	0.16 15	0.09 38	0.09 4	0.11 30	0.16 19	0.16 79	0.12 105	0.16 199	0.11 111	0.08 18	0.14 19	0.10 16	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.08 100

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

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

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 71	0.11 164	0.28 154	0.21 248	0.13 277	0.20 282	0.16 260	0.23 128	0.18 115	0.12 105	0.17 220	0.11 111	0.12 200	0.15 37	0.12 62	0.05 1	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.08 100

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 126	0.10 109	0.25 114	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 19	0.12 62	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 71	0.10 109	0.26 130	0.18 77	0.14 328	0.18 211	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.21 286	0.10 67	0.09 45	0.14 19	0.12 62	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

LiteMatch	0.13 71	0.15 366	0.19 28	0.20 193	0.10 99	0.15 80	0.17 305	0.18 38	0.14 41	0.10 44	0.09 18	0.11 111	0.22 440	0.16 68	0.23 465	0.08 308	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.08 100

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

VMStereo-Base	0.14 126	0.09 66	0.29 161	0.16 15	0.09 38	0.18 211	0.12 56	0.24 154	0.25 276	0.15 205	0.22 300	0.17 277	0.13 250	0.19 139	0.14 184	0.08 308	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.08 100

NLSM3	0.14 126	0.12 221	0.25 114	0.21 248	0.13 277	0.18 211	0.16 260	0.32 305	0.25 276	0.12 105	0.15 184	0.12 155	0.13 250	0.17 92	0.15 231	0.05 1	0.05 13	0.08 297	0.08 339	0.05 4	0.08 100

VIP-Stereo	0.13 71	0.15 366	0.31 183	0.18 77	0.12 210	0.24 396	0.12 56	0.20 68	0.20 166	0.10 44	0.13 125	0.11 111	0.09 45	0.20 174	0.13 130	0.06 48	0.11 421	0.06 59	0.04 1	0.05 4	0.08 100

FE-Mocha	0.18 241	0.11 164	0.40 270	0.26 537	0.14 328	0.19 239	0.14 149	0.36 358	0.24 249	0.24 347	0.24 326	0.23 369	0.14 282	0.27 337	0.19 368	0.08 308	0.08 285	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.08 100

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

DVStereo	0.15 174	0.09 66	0.26 130	0.18 77	0.10 99	0.21 313	0.14 149	0.24 154	0.22 211	0.22 325	0.21 286	0.16 261	0.15 304	0.24 274	0.17 300	0.07 143	0.07 217	0.06 59	0.06 127	0.05 4	0.08 100

3.75w	0.12 48	0.10 109	0.21 61	0.17 42	0.11 150	0.18 211	0.12 56	0.24 154	0.15 63	0.13 148	0.12 97	0.08 4	0.10 94	0.18 114	0.12 62	0.05 1	0.14 494	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.08 100

3.5w_stereo	0.12 48	0.11 164	0.21 61	0.17 42	0.09 38	0.17 174	0.09 4	0.23 128	0.17 92	0.14 177	0.13 125	0.10 67	0.11 149	0.22 233	0.13 130	0.05 1	0.11 421	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 100

2w_stereo	0.13 71	0.11 164	0.21 61	0.18 77	0.09 38	0.17 174	0.14 149	0.29 253	0.20 166	0.15 205	0.14 163	0.08 4	0.11 149	0.15 37	0.13 130	0.05 1	0.12 452	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.08 100

IGEV	0.12 48	0.07 2	0.19 28	0.16 15	0.11 150	0.16 130	0.13 103	0.22 109	0.17 92	0.12 105	0.15 184	0.09 35	0.07 4	0.16 68	0.12 62	0.06 48	0.10 383	0.06 59	0.07 241	0.05 4	0.08 100

MLG-Stereo_test3	0.11 16	0.08 23	0.22 81	0.19 132	0.10 99	0.16 130	0.11 30	0.18 38	0.13 24	0.11 67	0.07 4	0.10 67	0.08 18	0.14 19	0.12 62	0.07 143	0.09 334	0.06 59	0.04 1	0.06 112	0.08 100

LGtest1	0.10 4	0.09 66	0.19 28	0.18 77	0.09 38	0.13 38	0.09 4	0.17 31	0.13 24	0.10 44	0.08 12	0.09 35	0.09 45	0.16 68	0.12 62	0.08 308	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.08 100

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

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

SMoEStereo_RVC	0.14 126	0.15 366	0.29 161	0.19 132	0.10 99	0.19 239	0.17 305	0.21 90	0.21 197	0.15 205	0.13 125	0.12 155	0.11 149	0.25 299	0.16 269	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.06 127	0.06 112	0.08 100

tt45	0.15 174	0.14 326	0.29 161	0.19 132	0.11 150	0.23 371	0.18 366	0.23 128	0.18 115	0.16 224	0.13 125	0.14 222	0.10 94	0.31 420	0.15 231	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.08 100

999	0.15 174	0.13 273	0.30 171	0.19 132	0.12 210	0.20 282	0.17 305	0.25 180	0.20 166	0.14 177	0.16 199	0.14 222	0.11 149	0.36 474	0.16 269	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.08 100

rvit_stereo_0083	0.17 229	0.13 273	0.29 161	0.21 248	0.13 277	0.17 174	0.17 305	0.23 128	0.36 451	0.16 224	0.22 300	0.19 306	0.17 352	0.21 201	0.17 300	0.11 541	0.10 383	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.08 100

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

Pointernet	0.15 174	0.08 23	0.35 226	0.19 132	0.12 210	0.20 282	0.12 56	0.34 332	0.25 276	0.15 205	0.16 199	0.13 187	0.11 149	0.18 114	0.13 130	0.08 308	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.08 100

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

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

test_for_model	0.14 126	0.10 109	0.25 114	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 19	0.12 62	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 241	0.15 366	0.27 147	0.20 193	0.13 277	0.24 396	0.17 305	0.31 296	0.37 467	0.43 639	0.17 220	0.13 187	0.12 200	0.20 174	0.16 269	0.08 308	0.07 217	0.09 405	0.07 241	0.09 395	0.08 100

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AnonymousM	0.19 274	0.20 511	0.30 171	0.18 77	0.10 99	0.19 239	0.17 305	0.32 305	0.27 313	0.27 382	0.21 286	0.18 292	0.14 282	0.21 201	0.16 269	0.09 417	0.08 285	0.38 750	0.15 661	0.06 112	0.08 100

TANstereo	0.16 206	0.11 164	0.43 299	0.16 15	0.08 26	0.25 417	0.14 149	0.23 128	0.29 347	0.25 360	0.30 395	0.16 261	0.12 200	0.18 114	0.13 130	0.08 308	0.07 217	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.08 100

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

MLCV	0.25 469	0.23 566	0.59 522	0.22 319	0.09 38	0.30 504	0.18 366	0.40 418	0.38 478	0.38 582	0.44 572	0.31 488	0.22 440	0.44 517	0.32 565	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.08 100

monster_256*512	0.18 241	0.15 366	0.25 114	0.23 385	0.13 277	0.22 346	0.21 482	0.42 443	0.31 377	0.19 279	0.22 300	0.24 390	0.17 352	0.19 139	0.17 300	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.09 156

FAST (zero-shot)	0.14 126	0.10 109	0.22 81	0.24 444	0.26 666	0.14 53	0.15 201	0.24 154	0.16 79	0.11 67	0.14 163	0.12 155	0.12 200	0.19 139	0.13 130	0.10 492	0.09 334	0.07 183	0.08 339	0.07 211	0.09 156

ManiGeoR	0.20 307	0.22 546	0.70 579	0.16 15	0.12 210	0.22 346	0.14 149	0.41 436	0.28 324	0.19 279	0.24 326	0.19 306	0.16 326	0.35 463	0.20 396	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.09 156

HLF11	0.20 307	0.20 511	0.68 569	0.16 15	0.12 210	0.21 313	0.12 56	0.39 406	0.25 276	0.21 304	0.30 395	0.19 306	0.18 388	0.38 487	0.22 445	0.09 417	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.08 293	0.09 156

HLf10	0.20 307	0.22 546	0.70 579	0.16 15	0.12 210	0.22 346	0.14 149	0.41 436	0.28 324	0.19 279	0.24 326	0.19 306	0.16 326	0.35 463	0.20 396	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.09 156

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

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

GGDA	0.19 274	0.20 511	0.53 450	0.18 77	0.10 99	0.21 313	0.16 260	0.35 341	0.32 391	0.22 325	0.29 379	0.19 306	0.16 326	0.38 487	0.18 332	0.08 308	0.05 13	0.06 59	0.06 127	0.08 293	0.09 156

MGA	0.12 48	0.08 23	0.26 130	0.16 15	0.10 99	0.15 80	0.10 12	0.18 38	0.13 24	0.11 67	0.09 18	0.09 35	0.07 4	0.20 174	0.12 62	0.07 143	0.16 541	0.06 59	0.04 1	0.06 112	0.09 156

DF	0.16 206	0.09 66	0.31 183	0.31 654	0.16 445	0.17 174	0.15 201	0.26 199	0.18 115	0.14 177	0.23 315	0.19 306	0.11 149	0.24 274	0.16 269	0.08 308	0.23 662	0.06 59	0.06 127	0.06 112	0.09 156

BStereo	0.14 126	0.10 109	0.46 336	0.18 77	0.11 150	0.15 80	0.15 201	0.25 180	0.23 229	0.12 105	0.11 69	0.12 155	0.09 45	0.17 92	0.17 300	0.05 1	0.07 217	0.06 59	0.08 339	0.05 4	0.09 156

Anonymus123	0.16 206	0.10 109	0.46 336	0.18 77	0.11 150	0.41 626	0.15 201	0.30 273	0.23 229	0.12 105	0.11 69	0.12 155	0.09 45	0.17 92	0.17 300	0.05 1	0.07 217	0.06 59	0.08 339	0.05 4	0.09 156

WQFJA1	0.19 274	0.12 221	0.20 43	0.22 319	0.18 511	0.25 417	0.19 413	0.55 608	0.55 655	0.16 224	0.17 220	0.15 245	0.17 352	0.20 174	0.20 396	0.07 143	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

WQFJX1	0.20 307	0.12 221	0.21 61	0.23 385	0.17 481	0.24 396	0.19 413	0.63 685	0.56 662	0.17 248	0.16 199	0.14 222	0.16 326	0.27 337	0.18 332	0.08 308	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

NLMM	0.19 274	0.12 221	0.20 43	0.22 319	0.18 511	0.25 417	0.19 413	0.55 608	0.55 655	0.16 224	0.17 220	0.15 245	0.17 352	0.20 174	0.20 396	0.07 143	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

Monster-pub-mixall	0.13 71	0.07 2	0.20 43	0.17 42	0.08 26	0.11 21	0.09 4	0.21 90	0.13 24	0.12 105	0.11 69	0.08 4	0.08 18	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.35 748	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.09 156

asd	0.12 48	0.10 109	0.23 91	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.10 12	0.20 68	0.14 41	0.13 148	0.12 97	0.09 35	0.11 149	0.21 201	0.12 62	0.05 1	0.14 494	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.09 156

qwe	0.13 71	0.10 109	0.24 102	0.17 42	0.11 150	0.15 80	0.12 56	0.26 199	0.18 115	0.14 177	0.13 125	0.09 35	0.10 94	0.23 258	0.13 130	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.09 156

4.5_new	0.13 71	0.12 221	0.24 102	0.17 42	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.17 92	0.13 148	0.13 125	0.08 4	0.09 45	0.19 139	0.12 62	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.06 112	0.09 156

4.5w-stereo	0.13 71	0.12 221	0.24 102	0.17 42	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.17 92	0.13 148	0.13 125	0.08 4	0.09 45	0.19 139	0.12 62	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.06 112	0.09 156

1w_stereo	0.13 71	0.09 66	0.17 8	0.19 132	0.10 99	0.16 130	0.15 201	0.27 216	0.22 211	0.14 177	0.16 199	0.08 4	0.12 200	0.19 139	0.14 184	0.05 1	0.10 383	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 156

monsters	0.13 71	0.10 109	0.20 43	0.18 77	0.13 277	0.15 80	0.11 30	0.24 154	0.16 79	0.15 205	0.13 125	0.08 4	0.09 45	0.23 258	0.12 62	0.06 48	0.15 525	0.05 1	0.08 339	0.05 4	0.09 156

MLG-Stereo_test2	0.12 48	0.09 66	0.29 161	0.21 248	0.12 210	0.16 130	0.11 30	0.17 31	0.12 13	0.11 67	0.08 12	0.11 111	0.06 1	0.16 68	0.11 31	0.08 308	0.13 474	0.06 59	0.04 1	0.06 112	0.09 156

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

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 126	0.10 109	0.27 147	0.21 248	0.11 150	0.16 130	0.14 149	0.24 154	0.17 92	0.17 248	0.20 266	0.18 292	0.11 149	0.16 68	0.17 300	0.07 143	0.08 285	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.09 156

S2M2_L	0.13 71	0.12 221	0.26 130	0.17 42	0.12 210	0.12 29	0.07 1	0.18 38	0.21 197	0.12 105	0.15 184	0.14 222	0.12 200	0.16 68	0.15 231	0.13 606	0.09 334	0.09 405	0.10 517	0.11 521	0.09 156
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO-test2	0.22 376	0.27 614	0.54 464	0.29 623	0.16 445	0.22 346	0.16 260	0.44 477	0.43 538	0.17 248	0.29 379	0.16 261	0.11 149	0.27 337	0.14 184	0.19 693	0.07 217	0.10 491	0.11 555	0.08 293	0.09 156

fffft	0.14 126	0.12 221	0.30 171	0.19 132	0.10 99	0.17 174	0.18 366	0.23 128	0.17 92	0.14 177	0.11 69	0.13 187	0.10 94	0.24 274	0.18 332	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.09 156
1: 1. 1
rvit_0105_6	0.20 307	0.16 411	0.41 281	0.23 385	0.14 328	0.18 211	0.20 454	0.31 296	0.39 494	0.18 272	0.22 300	0.23 369	0.18 388	0.26 321	0.18 332	0.16 658	0.13 474	0.13 613	0.11 555	0.11 521	0.09 156

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

CAS++	0.17 229	0.13 273	0.35 226	0.18 77	0.13 277	0.17 174	0.16 260	0.42 443	0.25 276	0.19 279	0.18 240	0.13 187	0.10 94	0.22 233	0.12 62	0.12 582	0.10 383	0.11 550	0.08 339	0.10 461	0.09 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.14 126	0.10 109	0.28 154	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 19	0.12 62	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.09 156

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

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

testlalala	0.14 126	0.10 109	0.28 154	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 19	0.12 62	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.09 156

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.14 149	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.27 337	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.20 307	0.12 221	0.50 397	0.23 385	0.11 150	0.24 396	0.19 413	0.30 273	0.28 324	0.26 370	0.26 346	0.25 405	0.18 388	0.34 456	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.09 395	0.09 156

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.21 348	0.30 632	0.57 497	0.21 248	0.12 210	0.24 396	0.18 366	0.30 273	0.41 515	0.26 370	0.24 326	0.17 277	0.16 326	0.25 299	0.19 368	0.10 492	0.07 217	0.08 297	0.08 339	0.11 521	0.09 156
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.23 410	0.12 221	0.51 418	0.21 248	0.14 328	0.34 569	0.22 519	0.57 628	0.41 515	0.29 421	0.32 420	0.23 369	0.22 440	0.28 363	0.20 396	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.10 517	0.09 395	0.09 156

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.25 469	0.17 448	0.47 344	0.25 493	0.13 277	0.33 554	0.17 305	0.57 628	0.43 538	0.34 521	0.38 497	0.35 532	0.21 430	0.32 431	0.24 477	0.14 631	0.06 117	0.13 613	0.09 451	0.11 521	0.09 156
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DN-CSS_ROB	0.24 443	0.33 652	0.69 572	0.25 493	0.14 328	0.26 438	0.13 103	0.42 443	0.35 435	0.30 444	0.42 547	0.22 353	0.20 417	0.34 456	0.22 445	0.07 143	0.06 117	0.11 550	0.11 555	0.11 521	0.09 156

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

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

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 126	0.16 411	0.31 183	0.22 319	0.14 328	0.15 80	0.13 103	0.18 38	0.17 92	0.12 105	0.14 163	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.15 231	0.06 48	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.10 232

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

SME	0.24 443	0.30 632	0.50 397	0.23 385	0.11 150	0.37 602	0.17 305	0.39 406	0.31 377	0.26 370	0.29 379	0.19 306	0.22 440	0.55 566	0.27 515	0.10 492	0.08 285	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.10 232

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

CAR	0.12 48	0.08 23	0.25 114	0.16 15	0.09 38	0.14 53	0.10 12	0.19 58	0.13 24	0.12 105	0.10 46	0.08 4	0.07 4	0.18 114	0.12 62	0.06 48	0.15 525	0.06 59	0.08 339	0.05 4	0.10 232

MSE-Stereo	0.12 48	0.08 23	0.25 114	0.16 15	0.09 38	0.14 53	0.10 12	0.19 58	0.13 24	0.11 67	0.10 46	0.08 4	0.07 4	0.20 174	0.12 62	0.06 48	0.16 541	0.06 59	0.08 339	0.05 4	0.10 232

RMAStereo	0.14 126	0.15 366	0.37 239	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.14 149	0.26 199	0.18 115	0.13 148	0.13 125	0.11 111	0.12 200	0.15 37	0.12 62	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.10 232

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 126	0.10 109	0.27 147	0.18 77	0.14 328	0.19 239	0.15 201	0.25 180	0.22 211	0.16 224	0.22 300	0.10 67	0.09 45	0.15 37	0.12 62	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.10 232

RT-Monster	0.16 206	0.09 66	0.25 114	0.18 77	0.14 328	0.20 282	0.12 56	0.31 296	0.33 410	0.25 360	0.22 300	0.17 277	0.13 250	0.19 139	0.15 231	0.07 143	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.10 232

gcap_with_dpt	0.13 71	0.10 109	0.27 147	0.18 77	0.14 328	0.18 211	0.15 201	0.26 199	0.21 197	0.16 224	0.21 286	0.09 35	0.09 45	0.14 19	0.12 62	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.10 232

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

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

NLMM1	0.21 348	0.13 273	0.21 61	0.23 385	0.18 511	0.24 396	0.20 454	0.65 697	0.69 703	0.18 272	0.18 240	0.13 187	0.14 282	0.25 299	0.19 368	0.08 308	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.10 232

NLCSM	0.20 307	0.15 366	0.23 91	0.24 444	0.19 546	0.24 396	0.22 519	0.45 486	0.44 551	0.20 294	0.18 240	0.14 222	0.16 326	0.47 529	0.20 396	0.09 417	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.10 232

252Zero-FE	0.18 241	0.08 23	0.28 154	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.11 30	0.22 109	0.22 211	0.76 725	0.11 69	0.09 35	0.08 18	0.17 92	0.15 231	0.07 143	0.51 769	0.06 59	0.08 339	0.06 112	0.10 232

FlowAnything_test	0.15 174	0.12 221	0.23 91	0.21 248	0.12 210	0.18 211	0.16 260	0.25 180	0.17 92	0.15 205	0.13 125	0.15 245	0.14 282	0.19 139	0.17 300	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.12 597	0.08 293	0.10 232

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

2.75w_new	0.13 71	0.10 109	0.25 114	0.16 15	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.26 199	0.18 115	0.14 177	0.13 125	0.08 4	0.11 149	0.22 233	0.15 231	0.05 1	0.19 603	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.10 232

3w_stereo	0.14 126	0.11 164	0.31 183	0.19 132	0.09 38	0.16 130	0.16 260	0.28 232	0.20 166	0.13 148	0.12 97	0.08 4	0.12 200	0.19 139	0.12 62	0.05 1	0.19 603	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.10 232

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EAI-Stereo	0.29 556	0.11 164	0.38 244	0.22 319	0.18 511	0.33 554	1.66 784	0.53 573	0.27 313	0.27 382	0.50 621	0.17 277	0.16 326	0.25 299	0.25 491	0.07 143	0.07 217	0.07 183	0.11 555	0.07 211	0.10 232

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

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

DIP-Stereo	0.20 307	0.13 273	0.48 359	0.20 193	0.13 277	0.28 464	0.12 56	0.43 456	0.26 294	0.27 382	0.32 420	0.21 345	0.17 352	0.26 321	0.20 396	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.10 232
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.30 571	0.19 495	0.59 522	0.23 385	0.19 546	0.33 554	0.20 454	0.50 541	0.41 515	0.31 461	0.44 572	0.47 631	0.38 635	0.79 679	0.40 608	0.09 417	0.07 217	0.07 183	0.09 451	0.08 293	0.10 232

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

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

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

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

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

Anonymus	0.13 71	0.08 23	0.20 43	0.19 132	0.10 99	0.16 130	0.14 149	0.21 90	0.17 92	0.11 67	0.09 18	0.14 222	0.12 200	0.18 114	0.15 231	0.08 308	0.09 334	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

PhaseNet	0.13 71	0.10 109	0.23 91	0.19 132	0.11 150	0.16 130	0.14 149	0.25 180	0.18 115	0.11 67	0.12 97	0.16 261	0.12 200	0.20 174	0.16 269	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

ACMStereo	0.13 71	0.13 273	0.33 208	0.21 248	0.09 38	0.13 38	0.13 103	0.26 199	0.23 229	0.12 105	0.15 184	0.09 35	0.14 282	0.15 37	0.11 31	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.11 287

KABStereo	0.14 126	0.14 326	0.34 214	0.21 248	0.10 99	0.18 211	0.15 201	0.29 253	0.22 211	0.11 67	0.12 97	0.10 67	0.13 250	0.18 114	0.12 62	0.05 1	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.11 287

Selective-IGEV-i32	0.15 174	0.10 109	0.34 214	0.32 663	0.19 546	0.16 130	0.14 149	0.29 253	0.19 150	0.13 148	0.14 163	0.13 187	0.08 18	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.13 474	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

WQFJX	0.19 274	0.12 221	0.21 61	0.22 319	0.18 511	0.25 417	0.18 366	0.57 628	0.49 616	0.17 248	0.17 220	0.14 222	0.16 326	0.24 274	0.19 368	0.08 308	0.08 285	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.11 287

HiDET	0.12 48	0.07 2	0.20 43	0.15 5	0.09 38	0.14 53	0.12 56	0.20 68	0.16 79	0.10 44	0.10 46	0.11 111	0.09 45	0.19 139	0.17 300	0.07 143	0.09 334	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

AdaDepth	0.13 71	0.10 109	0.32 198	0.20 193	0.11 150	0.19 239	0.13 103	0.16 19	0.16 79	0.10 44	0.10 46	0.10 67	0.09 45	0.19 139	0.12 62	0.05 1	0.11 421	0.06 59	0.06 127	0.05 4	0.11 287

water-stereo	0.15 174	0.11 164	0.32 198	0.19 132	0.10 99	0.17 174	0.14 149	0.26 199	0.20 166	0.18 272	0.23 315	0.16 261	0.16 326	0.14 19	0.14 184	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

asda	0.13 71	0.11 164	0.24 102	0.18 77	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.25 180	0.17 92	0.12 105	0.11 69	0.08 4	0.11 149	0.21 201	0.12 62	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.11 287

4.25_new	0.13 71	0.12 221	0.26 130	0.18 77	0.10 99	0.17 174	0.12 56	0.22 109	0.15 63	0.13 148	0.13 125	0.09 35	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

4.5w_new	0.13 71	0.12 221	0.26 130	0.18 77	0.10 99	0.17 174	0.12 56	0.22 109	0.15 63	0.13 148	0.13 125	0.09 35	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

4.25w-stereo	0.13 71	0.12 221	0.26 130	0.18 77	0.10 99	0.17 174	0.12 56	0.22 109	0.15 63	0.13 148	0.13 125	0.09 35	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

3.25w_new	0.13 71	0.09 66	0.24 102	0.17 42	0.09 38	0.18 211	0.10 12	0.23 128	0.18 115	0.15 205	0.13 125	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.17 572	0.05 1	0.06 127	0.04 1	0.11 287

3.25w	0.13 71	0.09 66	0.24 102	0.17 42	0.09 38	0.18 211	0.10 12	0.23 128	0.18 115	0.15 205	0.13 125	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.17 572	0.05 1	0.06 127	0.04 1	0.11 287

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

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

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

Reg-Stereo(zero)	0.18 241	0.08 23	0.39 254	0.19 132	0.19 546	0.24 396	0.18 366	0.29 253	0.29 347	0.24 347	0.21 286	0.24 390	0.18 388	0.22 233	0.21 427	0.07 143	0.11 421	0.06 59	0.07 241	0.06 112	0.11 287

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

RSM++	0.14 126	0.11 164	0.25 114	0.32 663	0.17 481	0.17 174	0.15 201	0.23 128	0.21 197	0.12 105	0.12 97	0.14 222	0.09 45	0.21 201	0.13 130	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

RSM	0.14 126	0.11 164	0.25 114	0.29 623	0.16 445	0.16 130	0.15 201	0.24 154	0.20 166	0.13 148	0.13 125	0.15 245	0.09 45	0.22 233	0.13 130	0.06 48	0.06 117	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

MyStereo07	0.18 241	0.15 366	0.44 311	0.22 319	0.16 445	0.25 417	0.22 519	0.31 296	0.26 294	0.22 325	0.13 125	0.12 155	0.13 250	0.33 441	0.14 184	0.07 143	0.13 474	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

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

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

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

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

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

Selective-IGEV	0.15 174	0.10 109	0.34 214	0.32 663	0.19 546	0.16 130	0.14 149	0.29 253	0.20 166	0.13 148	0.14 163	0.13 187	0.08 18	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.13 474	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.24 443	0.13 273	0.45 317	0.26 537	0.14 328	0.30 504	0.25 590	0.47 509	0.35 435	0.29 421	0.43 561	0.35 532	0.25 489	0.28 363	0.25 491	0.12 582	0.09 334	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.23 410	0.14 326	0.48 359	0.20 193	0.13 277	0.27 445	0.17 305	0.46 495	0.45 564	0.30 444	0.37 488	0.38 552	0.23 455	0.30 405	0.22 445	0.09 417	0.06 117	0.11 550	0.08 339	0.11 521	0.11 287

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.22 376	0.23 566	0.60 529	0.20 193	0.09 38	0.27 445	0.15 201	0.45 486	0.33 410	0.29 421	0.33 442	0.27 431	0.22 440	0.29 386	0.27 515	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.11 287
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNetv2_ROB	0.29 556	0.37 675	0.92 658	0.24 444	0.13 277	0.30 504	0.19 413	0.55 608	0.51 630	0.39 600	0.46 600	0.39 566	0.27 517	0.36 474	0.30 543	0.09 417	0.06 117	0.07 183	0.05 38	0.13 584	0.11 287

StereoDRNet-Refined	0.28 533	0.19 495	0.47 344	0.25 493	0.14 328	0.36 594	0.21 482	0.49 532	0.43 538	0.46 658	0.52 631	0.42 593	0.30 568	0.46 525	0.38 602	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.11 555	0.10 461	0.11 287
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.30 571	0.20 511	0.45 317	0.28 603	0.17 481	0.37 602	0.25 590	0.50 541	0.45 564	0.46 658	0.47 607	0.51 650	0.34 611	0.56 574	0.38 602	0.10 492	0.10 383	0.11 550	0.11 555	0.10 461	0.11 287

iResNet_ROB	0.27 523	0.27 614	0.48 359	0.21 248	0.12 210	0.32 543	0.17 305	0.57 628	0.55 655	0.39 600	0.44 572	0.37 546	0.28 541	0.43 513	0.28 524	0.08 308	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.09 395	0.11 287

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

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

PointNet	0.11 16	0.08 23	0.19 28	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.15 201	0.18 38	0.16 79	0.09 15	0.11 69	0.12 155	0.10 94	0.15 37	0.13 130	0.07 143	0.09 334	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.12 348

ARStereo	0.14 126	0.17 448	0.45 317	0.22 319	0.09 38	0.17 174	0.15 201	0.24 154	0.18 115	0.12 105	0.14 163	0.10 67	0.11 149	0.18 114	0.11 31	0.05 1	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.12 348

FCBStereo	0.13 71	0.15 366	0.39 254	0.20 193	0.11 150	0.18 211	0.13 103	0.19 58	0.14 41	0.12 105	0.12 97	0.13 187	0.12 200	0.15 37	0.10 16	0.06 48	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.12 348

PSGStereo	0.13 71	0.15 366	0.39 254	0.20 193	0.11 150	0.18 211	0.13 103	0.19 58	0.14 41	0.12 105	0.12 97	0.13 187	0.12 200	0.15 37	0.10 16	0.06 48	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.12 348

ATMStereo	0.13 71	0.12 221	0.32 198	0.23 385	0.10 99	0.16 130	0.14 149	0.25 180	0.20 166	0.13 148	0.11 69	0.10 67	0.13 250	0.15 37	0.12 62	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.08 293	0.12 348

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

CSFM-Stereo	0.12 48	0.08 23	0.17 8	0.16 15	0.08 26	0.16 130	0.13 103	0.22 109	0.13 24	0.11 67	0.11 69	0.10 67	0.11 149	0.17 92	0.14 184	0.07 143	0.12 452	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.12 348

Wavelet-MonSter	0.12 48	0.08 23	0.25 114	0.18 77	0.10 99	0.13 38	0.12 56	0.16 19	0.14 41	0.11 67	0.14 163	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.15 231	0.05 1	0.16 541	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.12 348

2.25w	0.13 71	0.10 109	0.24 102	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.10 12	0.20 68	0.19 150	0.14 177	0.18 240	0.09 35	0.10 94	0.23 258	0.15 231	0.05 1	0.17 572	0.05 1	0.08 339	0.05 4	0.12 348

2.5w	0.13 71	0.10 109	0.23 91	0.18 77	0.09 38	0.15 80	0.15 201	0.21 90	0.16 79	0.12 105	0.13 125	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.12 62	0.05 1	0.19 603	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.12 348

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

LG-G_1	0.12 48	0.08 23	0.28 154	0.20 193	0.09 38	0.21 313	0.09 4	0.20 68	0.12 13	0.11 67	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.22 233	0.11 31	0.07 143	0.09 334	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.12 348

LG-G	0.12 48	0.08 23	0.28 154	0.20 193	0.09 38	0.21 313	0.09 4	0.20 68	0.12 13	0.11 67	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.22 233	0.11 31	0.07 143	0.09 334	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.12 348

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

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

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

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

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

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

CASS	0.22 376	0.16 411	0.40 270	0.26 537	0.12 210	0.29 489	0.19 413	0.40 418	0.32 391	0.34 521	0.35 462	0.25 405	0.25 489	0.26 321	0.21 427	0.13 606	0.08 285	0.11 550	0.09 451	0.11 521	0.12 348
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DisPM	0.20 307	0.11 164	0.52 439	0.24 444	0.13 277	0.18 211	0.19 413	0.30 273	0.31 377	0.33 499	0.34 454	0.23 369	0.16 326	0.34 456	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.12 348

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 556	0.24 579	0.81 621	0.26 537	0.18 511	0.30 504	0.22 519	0.52 561	0.41 515	0.38 582	0.42 547	0.42 593	0.28 541	0.46 525	0.31 555	0.11 541	0.08 285	0.10 491	0.11 555	0.10 461	0.12 348
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.33 598	0.31 638	0.69 572	0.23 385	0.14 328	0.30 504	0.23 549	0.49 532	0.55 655	0.39 600	0.60 671	0.43 600	0.30 568	0.88 702	0.54 663	0.11 541	0.08 285	0.07 183	0.07 241	0.10 461	0.12 348

rgla	0.13 71	0.13 273	0.30 171	0.19 132	0.12 210	0.16 130	0.11 30	0.17 31	0.14 41	0.12 105	0.09 18	0.08 4	0.09 45	0.21 201	0.12 62	0.06 48	0.19 603	0.05 1	0.07 241	0.06 112	0.13 385

416test1013	0.13 71	0.12 221	0.31 183	0.19 132	0.13 277	0.17 174	0.11 30	0.16 19	0.14 41	0.12 105	0.09 18	0.08 4	0.10 94	0.19 139	0.12 62	0.07 143	0.17 572	0.06 59	0.08 339	0.06 112	0.13 385

416test	0.13 71	0.12 221	0.30 171	0.19 132	0.13 277	0.16 130	0.11 30	0.16 19	0.14 41	0.12 105	0.09 18	0.08 4	0.10 94	0.18 114	0.12 62	0.06 48	0.17 572	0.06 59	0.08 339	0.06 112	0.13 385

SCION-M(vits-remse)	0.14 126	0.09 66	0.45 317	0.28 603	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 15	0.11 69	0.08 4	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.10 492	0.08 285	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

SCION-Mon(vits-remp)	0.18 241	0.20 511	0.45 317	0.28 603	0.26 666	0.47 661	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 15	0.11 69	0.08 4	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

VeloStereo	0.11 16	0.07 2	0.21 61	0.16 15	0.12 210	0.09 4	0.07 1	0.12 4	0.10 4	0.12 105	0.09 18	0.11 111	0.11 149	0.16 68	0.12 62	0.10 492	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.13 385

flow	0.11 16	0.07 2	0.21 61	0.16 15	0.12 210	0.09 4	0.07 1	0.12 4	0.10 4	0.12 105	0.09 18	0.11 111	0.11 149	0.18 114	0.12 62	0.10 492	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.13 385

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 126	0.15 366	0.35 226	0.21 248	0.09 38	0.19 239	0.10 12	0.19 58	0.21 197	0.14 177	0.12 97	0.11 111	0.11 149	0.15 37	0.12 62	0.08 308	0.07 217	0.11 550	0.09 451	0.10 461	0.13 385

derf	0.11 16	0.07 2	0.21 61	0.18 77	0.11 150	0.11 21	0.11 30	0.17 31	0.15 63	0.09 15	0.09 18	0.11 111	0.09 45	0.16 68	0.12 62	0.06 48	0.07 217	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.13 385

mm2	0.11 16	0.07 2	0.19 28	0.16 15	0.09 38	0.10 14	0.12 56	0.18 38	0.14 41	0.08 2	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.17 92	0.13 130	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

mm1	0.11 16	0.07 2	0.19 28	0.16 15	0.09 38	0.10 14	0.12 56	0.15 15	0.14 41	0.08 2	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.17 92	0.13 130	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

monster-pro	0.13 71	0.09 66	0.20 43	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 15	0.11 69	0.08 4	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

LWStereo	0.13 71	0.13 273	0.40 270	0.20 193	0.11 150	0.16 130	0.14 149	0.22 109	0.16 79	0.11 67	0.13 125	0.11 111	0.12 200	0.21 201	0.10 16	0.05 1	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.13 385

KMOStereo	0.14 126	0.13 273	0.39 254	0.21 248	0.14 328	0.20 282	0.15 201	0.25 180	0.18 115	0.12 105	0.14 163	0.10 67	0.16 326	0.19 139	0.11 31	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.13 385

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 71	0.09 66	0.23 91	0.19 132	0.14 328	0.20 282	0.16 260	0.25 180	0.19 150	0.12 105	0.15 184	0.14 222	0.13 250	0.14 19	0.12 62	0.06 48	0.04 1	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.13 385

PSi22	0.17 229	0.18 475	0.42 291	0.20 193	0.09 38	0.16 130	0.11 30	0.30 273	0.25 276	0.13 148	0.15 184	0.21 345	0.13 250	0.30 405	0.16 269	0.06 48	0.22 649	0.05 1	0.04 1	0.08 293	0.13 385

GeoVLM	0.11 16	0.07 2	0.19 28	0.16 15	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.18 38	0.14 41	0.10 44	0.09 18	0.11 111	0.11 149	0.17 92	0.14 184	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

MonSter++	0.11 16	0.07 2	0.19 28	0.16 15	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.18 38	0.14 41	0.10 44	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.16 68	0.14 184	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

MonStereo	0.13 71	0.09 66	0.20 43	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 15	0.11 69	0.08 4	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

Monster-pub-eth3d	0.13 71	0.09 66	0.20 43	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 15	0.11 69	0.08 4	0.07 4	0.19 139	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

MonSter	0.13 71	0.09 66	0.20 43	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 15	0.11 69	0.08 4	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

ours_stereo	0.15 174	0.14 326	0.29 161	0.21 248	0.14 328	0.17 174	0.18 366	0.21 90	0.20 166	0.13 148	0.18 240	0.14 222	0.10 94	0.24 274	0.15 231	0.06 48	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.13 385

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GEStereo_RVC	0.29 556	0.24 579	0.60 529	0.27 575	0.16 445	0.33 554	0.25 590	0.58 642	0.56 662	0.35 541	0.38 497	0.34 519	0.25 489	0.51 544	0.29 538	0.12 582	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.13 385

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo-w-DA	0.13 71	0.14 326	0.39 254	0.20 193	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.20 166	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.11 149	0.15 37	0.11 31	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.14 431

LiteMatch*	0.12 48	0.07 2	0.26 130	0.16 15	0.11 150	0.13 38	0.13 103	0.19 58	0.15 63	0.10 44	0.09 18	0.09 35	0.11 149	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.11 421	0.06 59	0.06 127	0.06 112	0.14 431

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.13 71	0.14 326	0.39 254	0.20 193	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.20 166	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.11 149	0.15 37	0.11 31	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.14 431

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

LCMNet	0.12 48	0.08 23	0.20 43	0.16 15	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.19 58	0.20 166	0.10 44	0.11 69	0.11 111	0.10 94	0.20 174	0.16 269	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.14 431

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

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

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

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

LoS_RVC	0.14 126	0.11 164	0.32 198	0.18 77	0.16 445	0.20 282	0.18 366	0.21 90	0.18 115	0.14 177	0.20 266	0.12 155	0.17 352	0.17 92	0.14 184	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.04 1	0.05 4	0.14 431

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

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

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

iRaftStereo_RVC	0.17 229	0.16 411	0.35 226	0.21 248	0.11 150	0.20 282	0.17 305	0.34 332	0.25 276	0.20 294	0.25 336	0.19 306	0.12 200	0.21 201	0.16 269	0.07 143	0.12 452	0.10 491	0.09 451	0.09 395	0.14 431

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

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

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

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

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

pmcnn	0.54 698	0.24 579	1.06 683	0.25 493	0.26 666	0.40 621	0.31 653	0.55 608	0.55 655	0.56 699	1.22 743	2.53 775	0.39 642	0.84 694	1.08 731	0.09 417	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.10 461	0.14 431

bcnet-new	0.14 126	0.15 366	0.54 464	0.20 193	0.10 99	0.16 130	0.12 56	0.21 90	0.18 115	0.11 67	0.12 97	0.11 111	0.11 149	0.19 139	0.10 16	0.05 1	0.08 285	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.15 451

4w-stereo	0.13 71	0.11 164	0.31 183	0.17 42	0.10 99	0.15 80	0.10 12	0.20 68	0.14 41	0.13 148	0.12 97	0.08 4	0.12 200	0.23 258	0.13 130	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.08 339	0.05 4	0.15 451

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADCP+	0.48 682	0.36 672	1.47 736	0.26 537	0.22 614	0.57 695	0.40 700	0.56 619	0.54 646	0.46 658	0.52 631	0.46 621	0.53 696	0.59 589	1.93 776	0.10 492	0.08 285	0.11 550	0.11 555	0.14 607	0.15 451

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

SCION-MonSter(vits)	0.23 410	0.09 66	0.20 43	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.46 495	0.54 646	0.09 15	0.45 587	0.30 478	0.27 517	0.35 463	0.45 636	0.10 492	0.08 285	0.18 683	0.17 684	0.15 619	0.16 468

Foundation-i1	0.16 206	0.08 23	0.21 61	0.21 248	0.13 277	0.17 174	0.15 201	0.33 325	0.32 391	0.16 224	0.17 220	0.22 353	0.13 250	0.19 139	0.16 269	0.07 143	0.23 662	0.06 59	0.06 127	0.06 112	0.16 468

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

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

111111	0.13 71	0.08 23	0.20 43	0.20 193	0.13 277	0.13 38	0.10 12	0.23 128	0.17 92	0.11 67	0.13 125	0.12 155	0.08 18	0.19 139	0.12 62	0.07 143	0.16 541	0.06 59	0.04 1	0.08 293	0.16 468

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS	0.16 206	0.07 2	0.29 161	0.42 727	0.17 481	0.20 282	0.18 366	0.23 128	0.20 166	0.15 205	0.19 255	0.11 111	0.10 94	0.15 37	0.14 184	0.31 742	0.04 1	0.06 59	0.04 1	0.06 112	0.16 468

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

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

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

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

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

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

LALA_ROB	0.38 631	0.31 638	0.65 555	0.30 636	0.21 595	0.46 655	0.39 696	0.63 685	0.54 646	0.53 691	0.52 631	0.69 717	0.36 625	0.52 552	0.48 644	0.18 683	0.11 421	0.16 665	0.14 650	0.17 643	0.16 468

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

Weightmod	0.19 274	0.19 495	0.34 214	0.21 248	0.18 511	0.24 396	0.17 305	0.27 216	0.22 211	0.19 279	0.30 395	0.19 306	0.15 304	0.29 386	0.20 396	0.12 582	0.11 421	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.17 490

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 48	0.10 109	0.23 91	0.19 132	0.10 99	0.15 80	0.16 260	0.24 154	0.17 92	0.11 67	0.16 199	0.09 35	0.11 149	0.13 8	0.10 16	0.05 1	0.05 13	0.06 59	0.08 339	0.05 4	0.17 490

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

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

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

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

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

test410_97500	0.13 71	0.10 109	0.33 208	0.19 132	0.13 277	0.17 174	0.09 4	0.18 38	0.14 41	0.11 67	0.09 18	0.09 35	0.08 18	0.19 139	0.12 62	0.05 1	0.19 603	0.06 59	0.07 241	0.05 4	0.18 497

test410	0.13 71	0.10 109	0.34 214	0.19 132	0.13 277	0.17 174	0.09 4	0.19 58	0.15 63	0.11 67	0.09 18	0.09 35	0.08 18	0.19 139	0.12 62	0.05 1	0.19 603	0.06 59	0.07 241	0.05 4	0.18 497

ARStereo-new	0.14 126	0.16 411	0.39 254	0.19 132	0.09 38	0.14 53	0.15 201	0.22 109	0.19 150	0.12 105	0.15 184	0.11 111	0.13 250	0.14 19	0.12 62	0.05 1	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.18 497

MUNStereo	0.15 174	0.16 411	0.50 397	0.20 193	0.10 99	0.16 130	0.14 149	0.20 68	0.15 63	0.13 148	0.14 163	0.12 155	0.12 200	0.17 92	0.12 62	0.06 48	0.08 285	0.06 59	0.07 241	0.07 211	0.18 497

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 206	0.20 511	0.79 614	0.19 132	0.12 210	0.12 29	0.14 149	0.26 199	0.18 115	0.11 67	0.12 97	0.10 67	0.10 94	0.13 8	0.11 31	0.06 48	0.07 217	0.06 59	0.07 241	0.05 4	0.18 497

Zero-FE251	0.17 229	0.09 66	0.38 244	0.18 77	0.10 99	0.20 282	0.13 103	0.20 68	0.15 63	0.75 722	0.13 125	0.13 187	0.11 149	0.16 68	0.16 269	0.08 308	0.10 383	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.18 497

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.42 659	0.31 638	0.87 645	0.32 663	0.29 690	0.47 661	0.37 684	0.68 710	0.53 641	0.42 628	0.58 662	0.57 675	0.52 691	0.75 664	0.54 663	0.18 683	0.14 494	0.18 683	0.25 726	0.17 643	0.18 497
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.46 676	0.37 675	1.50 738	0.34 681	0.30 696	0.36 594	0.37 684	0.64 691	1.15 761	0.41 622	0.45 587	0.40 571	0.41 653	0.82 689	0.53 659	0.18 683	0.14 494	0.23 711	0.21 702	0.17 643	0.18 497

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

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

NaN_ROB	0.44 665	0.38 683	0.94 665	0.30 636	0.20 575	0.52 684	0.49 722	0.61 673	0.60 678	0.56 699	0.47 607	0.49 641	0.42 659	1.24 746	0.76 699	0.12 582	0.18 589	0.12 586	0.13 630	0.12 569	0.18 497

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

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

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

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

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

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

MCSU-Stereo	0.13 71	0.08 23	0.24 102	0.17 42	0.11 150	0.17 174	0.15 201	0.17 31	0.17 92	0.12 105	0.13 125	0.12 155	0.08 18	0.20 174	0.13 130	0.07 143	0.20 625	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.19 517

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 126	0.12 221	0.42 291	0.18 77	0.12 210	0.17 174	0.14 149	0.24 154	0.18 115	0.11 67	0.14 163	0.13 187	0.11 149	0.17 92	0.11 31	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.19 517

DDF-Stereo	0.16 206	0.08 23	0.30 171	0.21 248	0.20 575	0.12 29	0.14 149	0.20 68	0.19 150	0.11 67	0.10 46	0.13 187	0.12 200	0.24 274	0.20 396	0.09 417	0.18 589	0.07 183	0.06 127	0.20 683	0.19 517

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

IGEV-RUCA	0.21 348	0.09 66	0.26 130	0.20 193	0.19 546	0.28 464	0.23 549	0.24 154	0.22 211	0.21 304	0.23 315	0.29 457	0.48 681	0.26 321	0.19 368	0.09 417	0.08 285	0.18 683	0.14 650	0.18 659	0.19 517

mms	0.15 174	0.14 326	0.25 114	0.20 193	0.15 401	0.17 174	0.17 305	0.21 90	0.19 150	0.14 177	0.18 240	0.14 222	0.09 45	0.26 321	0.15 231	0.06 48	0.07 217	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.19 517

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.36 619	0.25 596	0.61 536	0.24 444	0.14 328	0.42 634	0.33 667	0.56 619	0.52 640	0.54 695	0.52 631	0.51 650	0.58 703	0.63 616	0.43 622	0.15 647	0.16 541	0.18 683	0.16 672	0.13 584	0.19 517
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	0.60 712	0.31 638	0.71 588	0.22 319	0.17 481	0.66 711	0.36 682	0.81 735	0.63 689	1.48 772	1.32 748	1.65 760	0.83 735	1.18 742	0.74 696	0.17 672	0.17 572	0.17 674	0.14 650	0.17 643	0.19 517
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
qqai	0.12 48	0.08 23	0.22 81	0.18 77	0.12 210	0.11 21	0.12 56	0.17 31	0.16 79	0.09 15	0.09 18	0.11 111	0.09 45	0.16 68	0.12 62	0.07 143	0.11 421	0.06 59	0.06 127	0.05 4	0.20 539

WQFJA1++	0.48 682	0.07 2	0.86 642	0.23 385	0.19 546	0.18 211	0.11 30	0.21 90	0.14 41	2.23 788	0.12 97	0.23 369	0.11 149	0.21 201	0.14 184	0.08 308	0.19 603	0.06 59	0.09 451	4.02 797	0.20 539

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

zh-sn7	0.52 693	0.64 747	1.77 753	0.30 636	0.20 575	0.47 661	0.40 700	0.60 663	0.65 692	0.53 691	0.82 713	0.52 658	0.59 705	1.10 733	0.96 719	0.13 606	0.13 474	0.13 613	0.13 630	0.17 643	0.20 539

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

CES	0.14 126	0.08 23	0.24 102	0.17 42	0.23 630	0.18 211	0.15 201	0.24 154	0.20 166	0.14 177	0.18 240	0.14 222	0.10 94	0.19 139	0.12 62	0.07 143	0.05 13	0.06 59	0.04 1	0.08 293	0.20 539

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

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

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

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

PA-Net	0.40 648	0.35 665	1.05 681	0.32 663	0.28 677	0.39 615	0.43 708	0.53 573	0.56 662	0.35 541	0.43 561	0.41 580	0.36 625	0.83 693	0.61 678	0.12 582	0.23 662	0.16 665	0.23 719	0.13 584	0.20 539
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CBMV_ROB	0.36 619	0.21 526	0.57 497	0.22 319	0.14 328	0.35 586	0.20 454	0.55 608	0.47 591	0.52 683	0.58 662	0.45 612	0.53 696	0.75 664	0.50 651	0.18 683	0.19 603	0.23 711	0.21 702	0.15 619	0.20 539

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

Foundation-i1b	0.15 174	0.08 23	0.20 43	0.17 42	0.09 38	0.16 130	0.16 260	0.27 216	0.29 347	0.15 205	0.15 184	0.18 292	0.12 200	0.18 114	0.14 184	0.07 143	0.23 662	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.21 552

Replicate-Monster	0.15 174	0.12 221	0.40 270	0.17 42	0.10 99	0.17 174	0.10 12	0.24 154	0.20 166	0.12 105	0.10 46	0.10 67	0.10 94	0.28 363	0.12 62	0.06 48	0.31 732	0.06 59	0.06 127	0.05 4	0.21 552

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.37 626	0.25 596	0.67 563	0.37 701	0.22 614	0.42 634	0.25 590	0.50 541	0.44 551	0.52 683	0.50 621	0.59 682	0.42 659	0.78 675	0.53 659	0.13 606	0.12 452	0.14 637	0.12 597	0.17 643	0.21 552
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.55 699	0.47 714	1.19 711	0.37 701	0.23 630	0.57 695	0.61 737	0.65 697	0.72 710	0.65 712	0.78 708	0.66 709	0.65 722	1.41 763	0.77 700	0.21 704	0.17 572	0.20 699	0.21 702	0.18 659	0.21 552

SGM-Forest	0.42 659	0.44 707	0.92 658	0.24 444	0.16 445	0.45 652	0.40 700	0.58 642	0.50 624	0.54 695	0.63 683	0.52 658	0.51 689	0.91 709	0.66 686	0.17 672	0.17 572	0.17 674	0.15 661	0.15 619	0.21 552
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
E$^{3}$Stereo	0.14 126	0.08 23	0.21 61	0.24 444	0.16 445	0.15 80	0.13 103	0.20 68	0.18 115	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.10 94	0.24 274	0.15 231	0.06 48	0.17 572	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.22 567

LLLLL	0.14 126	0.08 23	0.21 61	0.24 444	0.16 445	0.15 80	0.13 103	0.20 68	0.18 115	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.10 94	0.24 274	0.15 231	0.06 48	0.17 572	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.22 567

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 174	0.23 566	0.58 513	0.17 42	0.12 210	0.15 80	0.14 149	0.25 180	0.18 115	0.11 67	0.14 163	0.12 155	0.10 94	0.15 37	0.11 31	0.06 48	0.06 117	0.06 59	0.08 339	0.05 4	0.22 567

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 71	0.10 109	0.24 102	0.20 193	0.12 210	0.14 53	0.15 201	0.22 109	0.21 197	0.11 67	0.17 220	0.11 111	0.12 200	0.13 8	0.11 31	0.05 1	0.06 117	0.06 59	0.08 339	0.05 4	0.22 567

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

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

ProNet	0.16 206	0.13 273	0.36 233	0.21 248	0.15 401	0.20 282	0.19 413	0.29 253	0.23 229	0.14 177	0.13 125	0.13 187	0.12 200	0.25 299	0.13 130	0.06 48	0.09 334	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.22 567

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

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

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

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

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

low	0.16 206	0.08 23	0.28 154	0.23 385	0.21 595	0.17 174	0.15 201	0.28 232	0.20 166	0.11 67	0.12 97	0.13 187	0.10 94	0.27 337	0.14 184	0.07 143	0.23 662	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.23 579

Last	0.13 71	0.08 23	0.23 91	0.18 77	0.10 99	0.14 53	0.13 103	0.18 38	0.18 115	0.10 44	0.11 69	0.14 222	0.10 94	0.24 274	0.14 184	0.06 48	0.13 474	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.23 579

BARStereo	0.15 174	0.18 475	0.43 299	0.21 248	0.10 99	0.16 130	0.15 201	0.22 109	0.18 115	0.11 67	0.14 163	0.09 35	0.13 250	0.18 114	0.11 31	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.23 579

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

ACVNet-DCA	0.21 348	0.16 411	0.50 397	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.43 456	0.32 391	0.21 304	0.20 266	0.13 187	0.17 352	0.28 363	0.12 62	0.08 308	0.28 710	0.08 297	0.06 127	0.09 395	0.23 579

xx1	0.23 410	0.16 411	0.50 397	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.39 406	0.48 599	0.21 304	0.20 266	0.28 444	0.25 489	0.28 363	0.12 62	0.08 308	0.28 710	0.10 491	0.11 555	0.09 395	0.23 579

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.45 668	0.52 723	0.87 645	0.39 711	0.20 575	0.51 678	0.50 724	0.68 710	0.67 697	0.47 664	0.46 600	0.50 647	0.43 663	0.91 709	0.40 608	0.28 737	0.21 636	0.32 739	0.19 694	0.28 723	0.23 579
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	0.46 676	0.34 661	0.71 588	0.32 663	0.20 575	0.51 678	0.32 660	0.73 725	0.63 689	0.60 706	0.57 659	0.65 705	0.44 666	1.42 764	0.62 679	0.14 631	0.17 572	0.22 708	0.16 672	0.17 643	0.23 579

GCAP-BAT	0.23 410	0.09 66	1.36 727	0.31 654	0.44 740	0.16 130	0.15 201	0.30 273	0.26 294	0.14 177	0.17 220	0.15 245	0.11 149	0.23 258	0.12 62	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.24 595

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 307	0.74 756	0.71 588	0.17 42	0.08 26	0.15 80	0.15 201	0.19 58	0.18 115	0.13 148	0.12 97	0.10 67	0.08 18	0.16 68	0.14 184	0.34 744	0.12 452	0.08 297	0.07 241	0.11 521	0.24 595

AIO-Stereo	0.16 206	0.12 221	0.29 161	0.30 636	0.20 575	0.16 130	0.14 149	0.28 232	0.22 211	0.14 177	0.15 184	0.13 187	0.08 18	0.20 174	0.15 231	0.06 48	0.16 541	0.07 183	0.08 339	0.06 112	0.24 595

GCAPDPT-zeroshot	0.22 376	0.09 66	1.28 717	0.31 654	0.43 737	0.16 130	0.15 201	0.30 273	0.26 294	0.14 177	0.17 220	0.15 245	0.11 149	0.23 258	0.12 62	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.24 595

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	0.57 707	0.22 546	0.60 529	0.26 537	0.16 445	0.97 743	0.46 715	0.76 730	0.90 732	1.03 749	0.92 724	1.16 744	0.93 743	1.21 744	0.72 694	0.17 672	0.16 541	0.16 665	0.16 672	0.16 628	0.24 595
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
100	0.14 126	0.08 23	0.21 61	0.25 493	0.14 328	0.11 21	0.13 103	0.18 38	0.18 115	0.11 67	0.13 125	0.14 222	0.10 94	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.15 525	0.06 59	0.06 127	0.05 4	0.25 607

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

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

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

SCV_C0	0.19 274	0.14 326	0.40 270	0.30 636	0.20 575	0.15 80	0.16 260	0.35 341	0.26 294	0.17 248	0.16 199	0.13 187	0.09 45	0.31 420	0.14 184	0.07 143	0.22 649	0.06 59	0.06 127	0.09 395	0.25 607

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

MoCha-V2	0.18 241	0.12 221	0.40 270	0.30 636	0.24 647	0.16 130	0.15 201	0.28 232	0.19 150	0.16 224	0.16 199	0.13 187	0.13 250	0.30 405	0.13 130	0.06 48	0.28 710	0.06 59	0.06 127	0.06 112	0.25 607

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

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

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

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

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

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

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

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

NOSS_ROB	0.33 598	0.24 579	0.49 376	0.27 575	0.16 445	0.34 569	0.19 413	0.55 608	0.50 624	0.34 521	0.37 488	0.42 593	0.30 568	0.93 716	0.25 491	0.19 693	0.20 625	0.24 713	0.22 713	0.17 643	0.25 607

LMStereo	0.17 229	0.14 326	0.80 619	0.21 248	0.10 99	0.14 53	0.14 149	0.23 128	0.17 92	0.10 44	0.13 125	0.10 67	0.13 250	0.19 139	0.11 31	0.05 1	0.16 541	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.26 623

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 71	0.10 109	0.26 130	0.19 132	0.10 99	0.13 38	0.16 260	0.26 199	0.22 211	0.12 105	0.16 199	0.09 35	0.11 149	0.14 19	0.11 31	0.05 1	0.05 13	0.06 59	0.07 241	0.05 4	0.26 623

Foundation-i1c-attn	0.15 174	0.07 2	0.20 43	0.18 77	0.11 150	0.15 80	0.15 201	0.26 199	0.29 347	0.15 205	0.16 199	0.17 277	0.14 282	0.19 139	0.15 231	0.07 143	0.22 649	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.26 623

Foundation-i1a	0.16 206	0.08 23	0.20 43	0.18 77	0.11 150	0.18 211	0.16 260	0.26 199	0.30 365	0.17 248	0.16 199	0.19 306	0.13 250	0.21 201	0.14 184	0.07 143	0.21 636	0.06 59	0.04 1	0.05 4	0.26 623

SCV	0.18 241	0.15 366	0.37 239	0.26 537	0.20 575	0.16 130	0.16 260	0.35 341	0.23 229	0.14 177	0.16 199	0.13 187	0.09 45	0.31 420	0.12 62	0.08 308	0.19 603	0.07 183	0.07 241	0.09 395	0.26 623

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

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

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

TOTStereo	0.15 174	0.15 366	0.44 311	0.22 319	0.11 150	0.15 80	0.13 103	0.24 154	0.19 150	0.12 105	0.14 163	0.12 155	0.12 200	0.17 92	0.11 31	0.05 1	0.08 285	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.27 631

zero-FE	0.21 348	0.08 23	1.10 690	0.24 444	0.27 675	0.12 29	0.14 149	0.20 68	0.20 166	0.12 105	0.11 69	0.13 187	0.11 149	0.22 233	0.19 368	0.09 417	0.23 662	0.07 183	0.08 339	0.19 672	0.27 631

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

riskmin	0.24 443	0.10 109	0.43 299	0.32 663	0.26 666	0.33 554	0.19 413	0.44 477	0.30 365	0.24 347	0.27 362	0.37 546	0.25 489	0.30 405	0.22 445	0.09 417	0.18 589	0.09 405	0.13 630	0.10 461	0.27 631

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

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

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

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

MSMD_ROB	0.63 720	0.34 661	0.70 579	0.30 636	0.25 661	0.88 733	0.35 675	0.58 642	0.67 697	1.13 754	1.52 755	1.75 763	1.05 751	0.90 707	0.60 675	0.24 718	0.22 649	0.27 721	0.27 735	0.25 706	0.27 631

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

LLL	0.15 174	0.08 23	0.21 61	0.24 444	0.20 575	0.16 130	0.15 201	0.20 68	0.19 150	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.10 94	0.29 386	0.15 231	0.06 48	0.21 636	0.06 59	0.06 127	0.06 112	0.28 640

DDDD	0.14 126	0.08 23	0.23 91	0.23 385	0.20 575	0.13 38	0.13 103	0.21 90	0.18 115	0.11 67	0.11 69	0.15 245	0.11 149	0.21 201	0.15 231	0.08 308	0.16 541	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.28 640

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

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

IGEV-Stereo++	0.15 174	0.09 66	0.27 147	0.21 248	0.13 277	0.14 53	0.11 30	0.23 128	0.19 150	0.15 205	0.14 163	0.11 111	0.11 149	0.19 139	0.12 62	0.06 48	0.21 636	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.28 640

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

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

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

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

PM Cens cmp D40	0.99 748	0.40 691	1.01 675	0.30 636	0.26 666	0.92 735	0.55 731	1.27 763	2.11 780	1.72 778	3.10 785	2.73 780	1.57 773	1.33 757	1.29 744	0.19 693	0.20 625	0.20 699	0.21 702	0.18 659	0.29 650

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

TT111	0.14 126	0.08 23	0.23 91	0.17 42	0.20 575	0.14 53	0.12 56	0.20 68	0.16 79	0.11 67	0.10 46	0.12 155	0.11 149	0.22 233	0.14 184	0.07 143	0.17 572	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.29 650

IGEV-Stereo+	0.14 126	0.08 23	0.26 130	0.18 77	0.14 328	0.09 4	0.10 12	0.16 19	0.17 92	0.14 177	0.08 12	0.10 67	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.07 143	0.15 525	0.06 59	0.06 127	0.16 628	0.29 650

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

WCMA_ROB	0.55 699	0.27 614	0.76 602	0.26 537	0.22 614	0.62 704	0.36 682	0.57 628	0.58 667	0.97 742	1.40 751	1.28 751	0.94 744	0.80 683	0.80 704	0.20 698	0.17 572	0.16 665	0.16 672	0.19 672	0.29 650

300	0.14 126	0.08 23	0.22 81	0.23 385	0.21 595	0.13 38	0.13 103	0.21 90	0.18 115	0.11 67	0.12 97	0.13 187	0.10 94	0.20 174	0.15 231	0.06 48	0.12 452	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.30 656

EE1	0.18 241	0.09 66	0.43 299	0.20 193	0.12 210	0.16 130	0.13 103	0.35 341	0.25 276	0.17 248	0.15 184	0.15 245	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.08 308	0.23 662	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.30 656

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

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 126	0.09 66	0.38 244	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.14 149	0.20 68	0.18 115	0.12 105	0.14 163	0.11 111	0.12 200	0.13 8	0.10 16	0.06 48	0.06 117	0.06 59	0.06 127	0.06 112	0.31 662

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

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 126	0.09 66	0.37 239	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.14 149	0.20 68	0.18 115	0.12 105	0.14 163	0.11 111	0.12 200	0.13 8	0.10 16	0.06 48	0.06 117	0.06 59	0.06 127	0.06 112	0.31 662

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

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

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

PM Graph cmp D40	0.99 748	0.46 710	1.13 698	0.35 690	0.34 712	1.01 746	0.70 745	1.18 760	2.01 779	1.67 775	3.56 788	2.15 769	1.37 762	1.30 752	1.15 733	0.20 698	0.20 625	0.19 691	0.22 713	0.19 672	0.32 668

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

testmc14	0.14 126	0.08 23	0.29 161	0.21 248	0.16 445	0.19 239	0.14 149	0.16 19	0.13 24	0.11 67	0.14 163	0.11 111	0.08 18	0.20 174	0.12 62	0.06 48	0.24 680	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.32 668

canet-new	0.15 174	0.14 326	0.49 376	0.21 248	0.11 150	0.15 80	0.14 149	0.24 154	0.17 92	0.10 44	0.12 97	0.10 67	0.12 200	0.21 201	0.10 16	0.06 48	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.32 668

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

GIP-stereo	0.16 206	0.12 221	0.25 114	0.24 444	0.22 614	0.15 80	0.14 149	0.32 305	0.21 197	0.11 67	0.16 199	0.13 187	0.09 45	0.20 174	0.13 130	0.07 143	0.13 474	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.32 668

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

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

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

CR7Stereo	0.14 126	0.15 366	0.43 299	0.20 193	0.13 277	0.16 130	0.14 149	0.21 90	0.15 63	0.11 67	0.14 163	0.10 67	0.11 149	0.13 8	0.11 31	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.33 677

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

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

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

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

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

AIO_test	0.20 307	0.12 221	0.46 336	0.45 734	0.38 726	0.15 80	0.17 305	0.28 232	0.20 166	0.19 279	0.13 125	0.14 222	0.09 45	0.39 492	0.13 130	0.07 143	0.21 636	0.06 59	0.06 127	0.06 112	0.34 682

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

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

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

DStereoO	0.55 699	0.35 665	0.68 569	0.44 730	0.49 742	0.41 626	1.08 771	0.58 642	0.73 713	0.49 671	0.53 639	0.51 650	0.85 736	0.60 594	0.75 697	0.83 777	0.28 710	0.38 750	0.19 694	0.52 751	0.35 687

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

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

ff7	0.18 241	0.13 273	0.41 281	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 125	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 690	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

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

ffff	0.18 241	0.13 273	0.41 281	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 125	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 690	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

11t	0.18 241	0.13 273	0.41 281	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 125	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 690	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

ccc-4	0.18 241	0.13 273	0.41 281	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 125	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 690	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

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

ELAS_RVC	0.80 737	0.40 691	1.10 690	0.40 716	0.35 716	0.93 736	1.10 772	0.87 746	1.12 757	1.40 762	1.39 749	1.27 750	1.55 772	1.13 735	1.13 732	0.29 738	0.27 705	0.30 732	0.28 736	0.31 727	0.36 691
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 737	0.40 691	0.91 657	0.39 711	0.35 716	1.52 771	0.81 758	0.97 753	0.98 742	1.47 771	1.58 758	1.19 746	1.33 761	1.01 726	1.21 736	0.29 738	0.27 705	0.30 732	0.29 740	0.32 735	0.36 691
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.80 737	0.43 702	1.61 744	0.43 729	0.36 721	0.83 730	0.55 731	0.88 747	1.13 758	1.09 752	1.60 760	1.58 758	1.17 753	1.21 744	1.31 749	0.27 734	0.25 690	0.32 739	0.31 741	0.35 739	0.37 699

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

cc1	0.22 376	0.16 411	0.50 397	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.39 406	0.48 599	0.21 304	0.20 266	0.13 187	0.17 352	0.28 363	0.12 62	0.08 308	0.28 710	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.37 699

ffm	0.27 523	0.17 448	0.84 635	0.21 248	0.13 277	0.29 489	0.21 482	0.38 384	0.46 577	0.31 461	0.44 572	0.34 519	0.24 476	0.28 363	0.12 62	0.08 308	0.28 710	0.12 586	0.11 555	0.08 293	0.37 699

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

tt1	0.22 376	0.16 411	0.49 376	0.26 537	0.15 401	0.31 526	0.19 413	0.38 384	0.46 577	0.21 304	0.19 255	0.13 187	0.16 326	0.28 363	0.12 62	0.08 308	0.28 710	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.37 699

AEACV	0.20 307	0.09 66	0.32 198	0.39 711	0.34 712	0.21 313	0.16 260	0.30 273	0.18 115	0.17 248	0.17 220	0.13 187	0.16 326	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.29 726	0.07 183	0.09 451	0.07 211	0.37 699

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

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

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

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

LGCAT	0.15 174	0.07 2	0.19 28	0.15 5	0.09 38	0.13 38	0.12 56	0.13 9	0.10 4	0.13 148	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.31 420	0.14 184	0.23 710	0.24 680	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.41 710

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

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

AIO_rvc	0.20 307	0.16 411	0.49 376	0.41 723	0.29 690	0.15 80	0.17 305	0.21 90	0.19 150	0.17 248	0.14 163	0.13 187	0.08 18	0.35 463	0.13 130	0.07 143	0.19 603	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.41 710

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

GEAR-Net	0.18 241	0.10 109	0.38 244	0.30 636	0.19 546	0.15 80	0.15 201	0.32 305	0.18 115	0.13 148	0.16 199	0.12 155	0.11 149	0.24 274	0.15 231	0.07 143	0.19 603	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.42 715

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

IGEV++	0.19 274	0.13 273	0.38 244	0.30 636	0.19 546	0.15 80	0.15 201	0.32 305	0.18 115	0.13 148	0.16 199	0.12 155	0.11 149	0.24 274	0.15 231	0.07 143	0.32 737	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.42 715

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

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 174	0.13 273	0.41 281	0.20 193	0.11 150	0.14 53	0.14 149	0.22 109	0.17 92	0.12 105	0.13 125	0.10 67	0.10 94	0.16 68	0.13 130	0.05 1	0.08 285	0.06 59	0.06 127	0.05 4	0.43 719

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

NVStereoNet_ROB	0.74 728	0.64 747	1.20 713	0.55 752	0.43 737	0.54 691	0.48 719	0.75 728	0.87 731	0.88 733	1.72 764	1.06 737	1.03 750	1.29 750	0.98 722	0.35 746	0.42 755	0.41 754	0.48 757	0.38 741	0.43 719
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AANet	0.55 699	0.47 714	1.61 744	0.23 385	0.31 703	0.41 626	0.25 590	0.53 573	1.14 759	0.93 736	0.98 732	0.84 727	0.71 726	0.60 594	0.66 686	0.18 683	0.32 737	0.14 637	0.13 630	0.18 659	0.44 722

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

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

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

Foundation-i32	0.14 126	0.07 2	0.18 17	0.24 444	0.22 614	0.10 14	0.12 56	0.15 15	0.13 24	0.08 2	0.07 4	0.12 155	0.08 18	0.17 92	0.13 130	0.07 143	0.29 726	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 726

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

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

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

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

anonymousdsp	0.20 307	0.13 273	0.49 376	0.28 603	0.20 575	0.21 313	0.17 305	0.29 253	0.24 249	0.22 325	0.13 125	0.12 155	0.12 200	0.32 431	0.13 130	0.07 143	0.26 699	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.48 731

IGEV-Stereo	0.20 307	0.13 273	0.49 376	0.28 603	0.20 575	0.21 313	0.17 305	0.29 253	0.24 249	0.22 325	0.13 125	0.12 155	0.12 200	0.32 431	0.13 130	0.07 143	0.26 699	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.48 731
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PipStereo	0.14 126	0.07 2	0.16 1	0.23 385	0.21 595	0.09 4	0.11 30	0.16 19	0.13 24	0.08 2	0.07 4	0.13 187	0.09 45	0.14 19	0.12 62	0.07 143	0.23 662	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 733

PSi22b	0.14 126	0.07 2	0.16 1	0.22 319	0.22 614	0.09 4	0.11 30	0.16 19	0.12 13	0.08 2	0.07 4	0.14 222	0.09 45	0.14 19	0.11 31	0.07 143	0.22 649	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 733

StereoAnything_RVC	0.22 376	0.47 714	0.67 563	0.30 636	0.31 703	0.11 21	0.11 30	0.18 38	0.15 63	0.09 15	0.11 69	0.09 35	0.09 45	0.27 337	0.12 62	0.09 417	0.39 751	0.06 59	0.04 1	0.24 703	0.49 733

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

Ntro	0.61 716	0.75 757	1.16 703	0.67 757	0.50 744	0.76 720	0.37 684	0.68 710	0.71 708	0.50 677	0.59 667	0.65 705	0.52 691	0.79 679	0.58 673	0.58 763	0.32 737	0.57 764	0.34 744	0.69 763	0.50 737

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

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

PSi22a	0.13 71	0.07 2	0.16 1	0.21 248	0.18 511	0.09 4	0.11 30	0.15 15	0.12 13	0.08 2	0.07 4	0.12 155	0.08 18	0.15 37	0.12 62	0.07 143	0.22 649	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.52 740

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

GREAT-IGEV	0.19 274	0.11 164	0.39 254	0.22 319	0.33 709	0.14 53	0.15 201	0.18 38	0.22 211	0.14 177	0.16 199	0.09 35	0.09 45	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.50 768	0.06 59	0.06 127	0.07 211	0.53 741
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DA	0.21 348	0.11 164	0.33 208	0.28 603	0.23 630	0.30 504	0.16 260	0.29 253	0.27 313	0.15 205	0.22 300	0.17 277	0.15 304	0.26 321	0.15 231	0.07 143	0.28 710	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.56 743

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

HUF	0.26 492	0.15 366	0.79 614	0.39 711	0.31 703	0.16 130	0.17 305	0.36 358	0.25 276	0.19 279	0.14 163	0.23 369	0.11 149	0.32 431	0.14 184	0.08 308	0.60 782	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.56 743

GEAStereo	0.20 307	0.10 109	0.31 183	0.35 690	0.42 734	0.19 239	0.16 260	0.23 128	0.18 115	0.14 177	0.15 184	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.18 332	0.08 308	0.28 710	0.06 59	0.05 38	0.08 293	0.57 746

gasm-f	0.20 307	0.12 221	0.36 233	0.35 690	0.36 721	0.18 211	0.17 305	0.23 128	0.18 115	0.14 177	0.19 255	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.19 368	0.08 308	0.28 710	0.06 59	0.05 38	0.09 395	0.57 746

GASTEREO	0.20 307	0.15 366	0.31 183	0.40 716	0.29 690	0.18 211	0.15 201	0.29 253	0.22 211	0.18 272	0.17 220	0.11 111	0.13 250	0.25 299	0.15 231	0.07 143	0.23 662	0.06 59	0.08 339	0.06 112	0.57 746

MSCF	0.20 307	0.14 326	0.31 183	0.40 716	0.29 690	0.17 174	0.15 201	0.29 253	0.22 211	0.17 248	0.16 199	0.11 111	0.13 250	0.24 274	0.15 231	0.07 143	0.23 662	0.06 59	0.08 339	0.07 211	0.57 746

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

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

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

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

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

GSStereo	0.21 348	0.10 109	0.31 183	0.36 699	0.42 734	0.19 239	0.16 260	0.38 384	0.21 197	0.14 177	0.15 184	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.18 332	0.08 308	0.31 732	0.06 59	0.06 127	0.08 293	0.63 755

GS-Stereo							0.16 260	0.38 384	0.21 197	0.14 177	0.15 184	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.18 332	0.08 308	0.31 732	0.06 59	0.06 127	0.08 293	0.63 755

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

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

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

dual_stereo	0.18 241	0.08 23	0.26 130	0.21 248	0.32 707	0.11 21	0.13 103	0.27 216	0.20 166	0.11 67	0.09 18	0.10 67	0.08 18	0.20 174	0.14 184	0.07 143	0.45 759	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.65 760

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	0.74 728	0.72 752	1.18 710	0.52 750	0.57 752	0.76 720	0.50 724	0.80 733	0.66 696	0.97 742	0.88 721	0.94 732	0.74 727	1.08 732	1.04 728	0.58 763	0.51 769	0.50 758	0.50 761	0.56 753	0.72 767
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	1.50 769	1.22 780	1.39 729	1.10 779	0.85 774	2.15 776	0.78 755	1.84 780	3.76 790	1.46 766	2.18 773	2.15 769	1.50 769	3.20 787	1.35 755	0.92 781	0.66 789	1.10 782	0.79 782	0.94 775	0.74 769

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

light-stereo	2.66 784	0.78 759	4.46 782	4.42 794	3.66 791	5.04 788	0.38 692	2.12 784	1.51 771	4.25 796	6.51 800	7.70 803	0.75 728	5.12 801	1.42 759	0.72 771	1.35 796	0.33 743	0.45 754	1.22 781	1.04 780

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

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

DNSM	0.33 598	0.30 632	0.21 61	0.25 493	0.09 38	0.17 174	0.14 149	0.26 199	0.19 150	0.16 224	0.18 240	0.13 187	0.11 149	0.80 683	0.66 686	0.09 417	0.24 680	0.06 59	0.05 38	1.25 784	1.17 783

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

DNS	0.31 583	0.31 638	0.25 114	0.25 493	0.11 150	0.14 53	0.14 149	0.26 199	0.18 115	0.14 177	0.18 240	0.13 187	0.10 94	0.75 664	0.41 613	0.09 417	0.27 705	0.08 297	0.05 38	1.11 780	1.23 785

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PML	15.86 813	13.12 814	7.07 795	5.22 795	7.66 796	32.93 821	64.30 830	5.37 803	10.12 804	25.87 830	67.29 834	20.25 818	13.20 816	10.09 808	6.81 805	5.94 808	2.00 801	6.03 813	2.18 801	9.13 811	2.62 795

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Anonymous_1	16.44 814	9.26 806	9.67 802	10.63 802	14.54 810	18.62 816	26.98 817	12.68 815	13.53 813	10.78 815	10.37 808	10.15 810	10.66 808	10.99 812	12.64 809	15.61 824	7.73 809	16.87 822	43.01 831	56.14 835	7.86 811

xxxxx1	15.30 810	9.78 807	10.23 807	20.34 814	19.47 813	17.10 810	23.00 810	10.36 810	11.04 805	9.25 808	9.66 802	10.74 811	10.66 808	10.60 809	13.72 814	8.14 813	9.35 815	31.88 831	44.61 832	12.63 812	13.46 812

tt_ll	15.30 810	9.78 807	10.23 807	20.34 814	19.47 813	17.10 810	23.00 810	10.36 810	11.04 805	9.25 808	9.66 802	10.74 811	10.66 808	10.60 809	13.72 814	8.14 813	9.35 815	31.88 831	44.61 832	12.63 812	13.46 812

ff	15.30 810	9.78 807	10.23 807	20.34 814	19.47 813	17.10 810	23.00 810	10.36 810	11.04 805	9.25 808	9.66 802	10.74 811	10.66 808	10.60 809	13.72 814	8.14 813	9.35 815	31.88 831	44.61 832	12.63 812	13.46 812

LRCNet_RVC	10.94 807	14.45 815	9.66 801	15.38 811	8.02 797	1.08 748	0.35 675	8.72 807	0.72 710	12.63 816	15.84 815	9.73 805	6.52 798	8.58 807	6.38 804	20.33 827	5.39 806	23.79 828	21.95 828	15.35 815	13.96 815

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

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

RAFT-FEzeroshot	23.04 817	19.71 820	20.25 815	22.47 820	22.80 820	38.32 822	55.23 826	26.95 823	28.70 823	20.66 824	22.23 820	22.07 822	22.86 821	23.85 821	27.17 822	13.53 817	16.47 820	12.08 814	14.22 816	15.58 818	15.60 818

RAFT-FE	23.04 817	19.71 820	20.25 815	22.47 820	22.80 820	38.32 822	55.23 826	26.95 823	28.70 823	20.66 824	22.23 820	22.07 822	22.86 821	23.85 821	27.17 822	13.53 817	16.47 820	12.08 814	14.22 816	15.58 818	15.60 818

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

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

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

Selective-IGEV-i16pa	31.25 828	41.63 833	4.08 781	0.51 749	0.38 726	97.61 835	0.73 750	61.16 836	60.81 834	17.49 817	65.92 833	39.64 835	53.28 834	107.35 836	27.39 828	20.46 830	3.81 804	4.39 806	1.97 800	0.41 744	16.06 823

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

zzzzzz3	33.87 829	22.29 827	30.19 827	40.83 830	40.72 832	53.80 830	74.95 832	37.94 832	43.72 832	30.30 832	32.80 829	33.62 833	36.50 832	35.21 829	41.72 832	19.37 825	24.62 828	18.28 823	21.49 823	19.97 824	19.16 825

zzz1	33.89 830	22.31 828	30.41 828	40.83 830	40.73 833	53.80 830	74.90 831	37.96 833	43.78 833	30.32 833	32.84 830	33.63 834	36.50 832	35.24 830	41.71 831	19.38 826	24.63 829	18.29 824	21.50 824	19.98 825	19.16 825

RSGM-EC	29.37 826	17.55 816	9.85 803	35.22 828	33.16 827	26.01 819	45.63 820	20.07 820	17.60 819	18.98 819	23.47 826	30.02 829	23.62 827	41.06 833	44.49 833	58.94 834	34.33 833	32.95 834	20.18 821	33.70 831	20.62 827

acva	29.37 826	17.55 816	9.85 803	35.22 828	33.16 827	26.01 819	45.63 820	20.07 820	17.60 819	18.98 819	23.47 826	30.02 829	23.62 827	41.06 833	44.49 833	58.94 834	34.33 833	32.95 834	20.18 821	33.70 831	20.62 827

HaxPig	17.72 815	20.23 825	19.76 814	16.55 812	16.52 811	9.46 804	9.42 804	14.48 818	13.31 808	18.59 818	18.67 816	17.39 817	16.68 817	17.07 818	16.43 817	21.99 831	20.86 826	22.28 827	21.55 825	21.30 826	21.88 829

zzzz2	34.79 831	29.98 831	31.25 829	34.15 826	34.21 829	57.99 832	83.40 833	41.08 834	43.61 830	31.19 834	33.64 831	32.74 831	34.05 830	35.64 831	40.72 829	20.38 828	24.84 830	18.37 825	21.57 826	23.52 827	23.57 830

noway5	34.79 831	29.98 831	31.25 829	34.15 826	34.21 829	57.99 832	83.40 833	41.08 834	43.61 830	31.19 834	33.64 831	32.74 831	34.05 830	35.64 831	40.72 829	20.38 828	24.84 830	18.37 825	21.57 826	23.52 827	23.57 830

MEDIAN_ROB	21.20 816	24.56 829	23.42 825	19.57 813	19.62 816	13.29 807	11.21 806	18.04 819	17.02 818	22.07 829	21.92 818	20.84 819	20.24 818	21.02 819	19.68 818	25.59 832	24.08 827	26.20 829	25.19 829	25.31 829	25.19 832

AVERAGE_ROB	25.43 825	29.01 830	27.22 826	24.60 825	24.16 825	17.78 813	12.87 807	22.39 822	21.40 821	26.72 831	26.08 828	25.18 828	24.52 829	25.07 828	23.57 819	29.94 833	28.36 832	30.60 830	29.57 830	29.83 830	29.66 833

test_example2	100.95 833	107.33 834	67.16 832	98.17 832	106.88 834	89.44 834	101.34 835	37.23 831	97.88 835	129.56 836	131.26 835	65.41 836	67.34 835	91.22 835	79.29 835	143.32 836	199.32 835	81.12 836	102.17 835	121.89 836	101.70 834

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

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

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

Low-res two-view benchmark