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

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 40	0.09 23	0.09 3	0.14 122	0.11 1	0.16 60	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.06 14

LACA_dic	0.10 2	0.16 380	0.18 12	0.16 13	0.07 1	0.14 42	0.11 29	0.13 8	0.11 6	0.09 9	0.08 11	0.09 30	0.08 17	0.16 54	0.09 1	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.07 184	0.06 14

DF_test	0.10 2	0.08 23	0.20 27	0.17 40	0.11 132	0.06 1	0.13 88	0.13 8	0.16 60	0.10 31	0.12 75	0.08 3	0.09 43	0.12 4	0.10 3	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.06 114	0.07 184	0.06 14

small-0shot	0.10 2	0.09 57	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.10 13	0.15 172	0.14 11	0.13 19	0.09 9	0.15 155	0.08 3	0.08 17	0.11 1	0.12 46	0.07 125	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.05 1

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 2	0.09 57	0.17 7	0.14 2	0.09 23	0.12 26	0.15 172	0.12 3	0.12 10	0.09 9	0.13 97	0.06 1	0.09 43	0.11 1	0.14 162	0.06 48	0.06 101	0.08 269	0.08 311	0.07 184	0.08 84

LACA3	0.10 2	0.11 151	0.16 1	0.15 5	0.07 1	0.16 108	0.14 122	0.14 11	0.14 32	0.11 50	0.09 16	0.10 57	0.10 87	0.16 54	0.09 1	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 106	0.15 5	0.11 132	0.10 13	0.13 88	0.15 14	0.09 1	0.12 83	0.10 40	0.09 30	0.08 17	0.13 7	0.10 3	0.07 125	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.06 99	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 248	0.17 7	0.16 13	0.07 1	0.16 108	0.12 47	0.16 18	0.12 10	0.09 9	0.07 3	0.09 30	0.10 87	0.14 14	0.10 3	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.05 1

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 40	0.10 83	0.17 146	0.13 88	0.11 1	0.14 32	0.10 31	0.09 16	0.08 3	0.06 1	0.22 211	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.08 311	0.05 4	0.06 14

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 57	0.18 12	0.13 1	0.07 1	0.16 108	0.10 12	0.21 77	0.15 47	0.10 31	0.10 40	0.09 30	0.12 173	0.14 14	0.13 110	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.05 37	0.06 99	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.10 2	0.10 97	0.24 78	0.14 2	0.10 83	0.09 3	0.09 4	0.12 3	0.09 1	0.11 50	0.12 75	0.09 30	0.09 43	0.12 4	0.11 16	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.07 38
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.10 2	0.09 57	0.19 17	0.18 74	0.09 23	0.13 34	0.09 4	0.17 27	0.13 19	0.10 31	0.08 11	0.09 30	0.09 43	0.16 54	0.12 46	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.08 84

VeloStereo	0.11 13	0.07 2	0.21 45	0.16 13	0.12 192	0.09 3	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 83	0.09 16	0.11 98	0.11 126	0.16 54	0.12 46	0.10 461	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.11 490	0.13 369

flow	0.11 13	0.07 2	0.21 45	0.16 13	0.12 192	0.09 3	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 83	0.09 16	0.11 98	0.11 126	0.18 97	0.12 46	0.10 461	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.11 490	0.13 369

anonymous	0.11 13	0.10 97	0.22 61	0.18 74	0.10 83	0.08 2	0.13 88	0.16 18	0.17 72	0.12 83	0.14 134	0.09 30	0.07 3	0.14 14	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.06 14

depth_test_26	0.11 13	0.08 23	0.22 61	0.16 13	0.09 23	0.09 3	0.11 29	0.16 18	0.16 60	0.12 83	0.16 169	0.11 98	0.08 17	0.14 14	0.10 3	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.08 84

derf	0.11 13	0.07 2	0.21 45	0.18 74	0.11 132	0.11 19	0.11 29	0.17 27	0.15 47	0.09 9	0.09 16	0.11 98	0.09 43	0.16 54	0.12 46	0.06 48	0.07 200	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.13 369

mm2	0.11 13	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.10 13	0.12 47	0.18 33	0.14 32	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.10 87	0.17 76	0.13 110	0.07 125	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.13 369

mm1	0.11 13	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.10 13	0.12 47	0.15 14	0.14 32	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.10 87	0.17 76	0.13 110	0.07 125	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.13 369

PointNet	0.11 13	0.08 23	0.19 17	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.15 172	0.18 33	0.16 60	0.09 9	0.11 53	0.12 138	0.10 87	0.15 32	0.13 110	0.07 125	0.09 317	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.12 332

GeoVLM	0.11 13	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.18 33	0.14 32	0.10 31	0.09 16	0.11 98	0.11 126	0.17 76	0.14 162	0.07 125	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.13 369

Test_v1	0.11 13	0.08 23	0.17 7	0.15 5	0.09 23	0.13 34	0.12 47	0.23 107	0.17 72	0.10 31	0.10 40	0.08 3	0.08 17	0.15 32	0.12 46	0.07 125	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.07 38

MatchStereo	0.11 13	0.08 23	0.30 146	0.16 13	0.08 13	0.09 3	0.12 47	0.21 77	0.18 95	0.10 31	0.16 169	0.08 3	0.08 17	0.15 32	0.12 46	0.07 125	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.06 14
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.11 13	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.18 33	0.14 32	0.10 31	0.09 16	0.11 98	0.10 87	0.16 54	0.14 162	0.07 125	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.13 369

BridgeDepth	0.11 13	0.11 151	0.22 61	0.19 127	0.07 1	0.16 108	0.12 47	0.18 33	0.13 19	0.08 2	0.09 16	0.14 196	0.14 251	0.15 32	0.11 16	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.11 13	0.09 57	0.22 61	0.18 74	0.10 83	0.12 26	0.13 88	0.18 33	0.14 32	0.10 31	0.07 3	0.08 3	0.08 17	0.17 76	0.11 16	0.06 48	0.08 268	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.07 38

LG-Stereo_L1	0.11 13	0.09 57	0.22 61	0.18 74	0.10 83	0.12 26	0.13 88	0.18 33	0.12 10	0.09 9	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.18 97	0.11 16	0.06 48	0.10 366	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.07 38

MLG-Stereo_test3	0.11 13	0.08 23	0.22 61	0.19 127	0.10 83	0.16 108	0.11 29	0.18 33	0.13 19	0.11 50	0.07 3	0.10 57	0.08 17	0.14 14	0.12 46	0.07 125	0.09 317	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.08 84

MLG-Stereo_test1	0.11 13	0.09 57	0.26 106	0.18 74	0.11 132	0.15 64	0.11 29	0.17 27	0.11 6	0.09 9	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 76	0.12 46	0.06 48	0.15 506	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.07 38

MLG-Stereo	0.11 13	0.08 23	0.26 106	0.19 127	0.09 23	0.15 64	0.11 29	0.18 33	0.13 19	0.09 9	0.06 1	0.10 57	0.08 17	0.18 97	0.12 46	0.06 48	0.16 521	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.07 38

DEFOM-Stereo	0.11 13	0.10 97	0.21 45	0.18 74	0.09 23	0.21 282	0.14 122	0.14 11	0.17 72	0.11 50	0.10 40	0.09 30	0.08 17	0.21 181	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.06 14

over v1	0.12 32	0.17 417	0.23 70	0.19 127	0.07 1	0.15 64	0.10 12	0.20 60	0.11 6	0.10 31	0.09 16	0.11 98	0.14 251	0.18 97	0.12 46	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

over-8	0.12 32	0.17 417	0.25 90	0.20 179	0.07 1	0.15 64	0.10 12	0.20 60	0.11 6	0.09 9	0.09 16	0.11 98	0.12 173	0.18 97	0.11 16	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

over-9	0.12 32	0.18 444	0.27 123	0.20 179	0.07 1	0.15 64	0.10 12	0.21 77	0.12 10	0.09 9	0.09 16	0.11 98	0.12 173	0.19 121	0.11 16	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

qqai	0.12 32	0.08 23	0.22 61	0.18 74	0.12 192	0.11 19	0.12 47	0.17 27	0.16 60	0.09 9	0.09 16	0.11 98	0.09 43	0.16 54	0.12 46	0.07 125	0.11 404	0.06 56	0.06 114	0.05 4	0.20 517

MGA	0.12 32	0.08 23	0.26 106	0.16 13	0.10 83	0.15 64	0.10 12	0.18 33	0.13 19	0.11 50	0.09 16	0.09 30	0.07 3	0.20 155	0.12 46	0.07 125	0.16 521	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.09 140

CAR	0.12 32	0.08 23	0.25 90	0.16 13	0.09 23	0.14 42	0.10 12	0.19 50	0.13 19	0.12 83	0.10 40	0.08 3	0.07 3	0.18 97	0.12 46	0.06 48	0.15 506	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.10 216

MSE-Stereo	0.12 32	0.08 23	0.25 90	0.16 13	0.09 23	0.14 42	0.10 12	0.19 50	0.13 19	0.11 50	0.10 40	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.12 46	0.06 48	0.16 521	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.10 216

LiteMatch*	0.12 32	0.07 2	0.26 106	0.16 13	0.11 132	0.13 34	0.13 88	0.19 50	0.15 47	0.10 31	0.09 16	0.09 30	0.11 126	0.16 54	0.13 110	0.07 125	0.11 404	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.14 412

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 32	0.10 97	0.23 70	0.19 127	0.10 83	0.15 64	0.16 229	0.24 129	0.17 72	0.11 50	0.16 169	0.09 30	0.11 126	0.13 7	0.10 3	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.17 470

LACA2	0.12 32	0.17 417	0.32 170	0.16 13	0.08 13	0.16 108	0.13 88	0.18 33	0.15 47	0.09 9	0.09 16	0.11 98	0.10 87	0.15 32	0.10 3	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.05 1

DispViT+	0.12 32	0.08 23	0.21 45	0.16 13	0.16 421	0.10 13	0.12 47	0.27 188	0.24 220	0.13 119	0.11 53	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.12 46	0.08 281	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

HiDET	0.12 32	0.07 2	0.20 27	0.15 5	0.09 23	0.14 42	0.12 47	0.20 60	0.16 60	0.10 31	0.10 40	0.11 98	0.09 43	0.19 121	0.17 269	0.07 125	0.09 317	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.11 271

LCMNet	0.12 32	0.08 23	0.20 27	0.16 13	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.19 50	0.20 139	0.10 31	0.11 53	0.11 98	0.10 87	0.20 155	0.16 238	0.07 125	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.14 412

CSFM-Stereo	0.12 32	0.08 23	0.17 7	0.16 13	0.08 13	0.16 108	0.13 88	0.22 92	0.13 19	0.11 50	0.11 53	0.10 57	0.11 126	0.17 76	0.14 162	0.07 125	0.12 435	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.12 332

Wavelet-MonSter	0.12 32	0.08 23	0.25 90	0.18 74	0.10 83	0.13 34	0.12 47	0.16 18	0.14 32	0.11 50	0.14 134	0.10 57	0.11 126	0.20 155	0.15 205	0.05 1	0.16 521	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.12 332

asd	0.12 32	0.10 97	0.23 70	0.18 74	0.10 83	0.15 64	0.10 12	0.20 60	0.14 32	0.13 119	0.12 75	0.09 30	0.11 126	0.21 181	0.12 46	0.05 1	0.14 475	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.09 140

3.75w	0.12 32	0.10 97	0.21 45	0.17 40	0.11 132	0.18 181	0.12 47	0.24 129	0.15 47	0.13 119	0.12 75	0.08 3	0.10 87	0.18 97	0.12 46	0.05 1	0.14 475	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.08 84

3.5w_stereo	0.12 32	0.11 151	0.21 45	0.17 40	0.09 23	0.17 146	0.09 4	0.23 107	0.17 72	0.14 148	0.13 97	0.10 57	0.11 126	0.22 211	0.13 110	0.05 1	0.11 404	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 84

IGEV	0.12 32	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.11 132	0.16 108	0.13 88	0.22 92	0.17 72	0.12 83	0.15 155	0.09 30	0.07 3	0.16 54	0.12 46	0.06 48	0.10 366	0.06 56	0.07 215	0.05 4	0.08 84

MLG-Stereo_test2	0.12 32	0.09 57	0.29 136	0.21 227	0.12 192	0.16 108	0.11 29	0.17 27	0.12 10	0.11 50	0.08 11	0.11 98	0.06 1	0.16 54	0.11 16	0.08 281	0.13 456	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.09 140

LG-G_1	0.12 32	0.08 23	0.28 130	0.20 179	0.09 23	0.21 282	0.09 4	0.20 60	0.12 10	0.11 50	0.10 40	0.11 98	0.10 87	0.22 211	0.11 16	0.07 125	0.09 317	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.12 332

LG-G	0.12 32	0.08 23	0.28 130	0.20 179	0.09 23	0.21 282	0.09 4	0.20 60	0.12 10	0.11 50	0.10 40	0.11 98	0.10 87	0.22 211	0.11 16	0.07 125	0.09 317	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.12 332

SGD-Stereo	0.12 32	0.08 23	0.18 12	0.17 40	0.07 1	0.17 146	0.13 88	0.19 50	0.17 72	0.12 83	0.13 97	0.11 98	0.12 173	0.19 121	0.12 46	0.08 281	0.04 1	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.05 1

test410_97500	0.13 55	0.10 97	0.33 180	0.19 127	0.13 257	0.17 146	0.09 4	0.18 33	0.14 32	0.11 50	0.09 16	0.09 30	0.08 17	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.19 575	0.06 56	0.07 215	0.05 4	0.18 477

test410	0.13 55	0.10 97	0.34 186	0.19 127	0.13 257	0.17 146	0.09 4	0.19 50	0.15 47	0.11 50	0.09 16	0.09 30	0.08 17	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.19 575	0.06 56	0.07 215	0.05 4	0.18 477

over-6	0.13 55	0.18 444	0.30 146	0.19 127	0.07 1	0.16 108	0.11 29	0.28 204	0.17 72	0.10 31	0.10 40	0.10 57	0.13 220	0.20 155	0.11 16	0.08 281	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

Anonymus	0.13 55	0.08 23	0.20 27	0.19 127	0.10 83	0.16 108	0.14 122	0.21 77	0.17 72	0.11 50	0.09 16	0.14 196	0.12 173	0.18 97	0.15 205	0.08 281	0.09 317	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.11 271

PhaseNet	0.13 55	0.10 97	0.23 70	0.19 127	0.11 132	0.16 108	0.14 122	0.25 153	0.18 95	0.11 50	0.12 75	0.16 231	0.12 173	0.20 155	0.16 238	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.11 271

MCSU-Stereo	0.13 55	0.08 23	0.24 78	0.17 40	0.11 132	0.17 146	0.15 172	0.17 27	0.17 72	0.12 83	0.13 97	0.12 138	0.08 17	0.20 155	0.13 110	0.07 125	0.20 593	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.19 497

monster-pro	0.13 55	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.24 640	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

TS12	0.13 55	0.09 57	0.21 45	0.21 227	0.09 23	0.19 208	0.14 122	0.24 129	0.17 72	0.15 176	0.19 224	0.12 138	0.13 220	0.18 97	0.16 238	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.06 14

aanet-new-70k	0.13 55	0.13 248	0.40 241	0.20 179	0.11 132	0.16 108	0.14 122	0.22 92	0.16 60	0.11 50	0.13 97	0.11 98	0.12 173	0.21 181	0.10 3	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.13 369

aanet-new-32k	0.13 55	0.15 336	0.39 226	0.20 179	0.11 132	0.18 181	0.13 88	0.19 50	0.14 32	0.12 83	0.12 75	0.13 163	0.12 173	0.15 32	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.12 332

aanet-new-30k	0.13 55	0.15 336	0.39 226	0.20 179	0.11 132	0.18 181	0.13 88	0.19 50	0.14 32	0.12 83	0.12 75	0.13 163	0.12 173	0.15 32	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.12 332

aanet-new-24k	0.13 55	0.14 298	0.32 170	0.20 179	0.12 192	0.16 108	0.14 122	0.20 60	0.16 60	0.13 119	0.16 169	0.11 98	0.12 173	0.15 32	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.07 38

aanet-new-16k	0.13 55	0.14 298	0.39 226	0.20 179	0.10 83	0.14 42	0.12 47	0.22 92	0.20 139	0.12 83	0.12 75	0.12 138	0.11 126	0.15 32	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.14 412

aanet-new-12k	0.13 55	0.12 204	0.32 170	0.23 361	0.10 83	0.16 108	0.14 122	0.25 153	0.20 139	0.13 119	0.11 53	0.10 57	0.13 220	0.15 32	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.08 263	0.12 332

aanet-new-14k	0.13 55	0.13 248	0.33 180	0.21 227	0.09 23	0.13 34	0.13 88	0.26 171	0.23 200	0.12 83	0.15 155	0.09 30	0.14 251	0.15 32	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.11 271

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 55	0.11 151	0.28 130	0.21 227	0.13 257	0.20 251	0.16 229	0.23 107	0.18 95	0.12 83	0.17 190	0.11 98	0.12 173	0.15 32	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.08 84

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 55	0.09 57	0.23 70	0.19 127	0.14 305	0.20 251	0.16 229	0.25 153	0.19 124	0.12 83	0.15 155	0.14 196	0.13 220	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.04 1	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.13 369

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 55	0.10 97	0.24 78	0.20 179	0.12 192	0.14 42	0.15 172	0.22 92	0.21 168	0.11 50	0.17 190	0.11 98	0.12 173	0.13 7	0.11 16	0.05 1	0.06 101	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.22 545

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 55	0.10 97	0.26 106	0.18 74	0.14 305	0.18 181	0.15 172	0.27 188	0.23 200	0.16 195	0.21 255	0.10 57	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.08 84

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 55	0.10 97	0.26 106	0.19 127	0.10 83	0.13 34	0.16 229	0.26 171	0.22 182	0.12 83	0.16 169	0.09 30	0.11 126	0.14 14	0.11 16	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.07 215	0.05 4	0.26 595

PSi22a	0.13 55	0.07 2	0.16 1	0.21 227	0.18 485	0.09 3	0.11 29	0.15 14	0.12 10	0.08 2	0.07 3	0.12 138	0.08 17	0.15 32	0.12 46	0.07 125	0.22 611	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.52 698

LiteMatch	0.13 55	0.15 336	0.19 17	0.20 179	0.10 83	0.15 64	0.17 274	0.18 33	0.14 32	0.10 31	0.09 16	0.11 98	0.22 409	0.16 54	0.23 434	0.08 281	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.08 84

gcap_with_dpt	0.13 55	0.10 97	0.27 123	0.18 74	0.14 305	0.18 181	0.15 172	0.26 171	0.21 168	0.16 195	0.21 255	0.09 30	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.10 216

VIP-Stereo	0.13 55	0.15 336	0.31 156	0.18 74	0.12 192	0.24 365	0.12 47	0.20 60	0.20 139	0.10 31	0.13 97	0.11 98	0.09 43	0.20 155	0.13 110	0.06 48	0.11 404	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.08 84

MonStereo	0.13 55	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.24 640	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

Monster-pub-eth3d	0.13 55	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.19 121	0.13 110	0.05 1	0.24 640	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

Monster-pub-mixall	0.13 55	0.07 2	0.20 27	0.17 40	0.08 13	0.11 19	0.09 4	0.21 77	0.13 19	0.12 83	0.11 53	0.08 3	0.08 17	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.35 702	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.09 140

AdaDepth	0.13 55	0.10 97	0.32 170	0.20 179	0.11 132	0.19 208	0.13 88	0.16 18	0.16 60	0.10 31	0.10 40	0.10 57	0.09 43	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.11 404	0.06 56	0.06 114	0.05 4	0.11 271

asda	0.13 55	0.11 151	0.24 78	0.18 74	0.10 83	0.14 42	0.12 47	0.25 153	0.17 72	0.12 83	0.11 53	0.08 3	0.11 126	0.21 181	0.12 46	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.11 271

qwe	0.13 55	0.10 97	0.24 78	0.17 40	0.11 132	0.15 64	0.12 47	0.26 171	0.18 95	0.14 148	0.13 97	0.09 30	0.10 87	0.23 235	0.13 110	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.09 140

2.25w	0.13 55	0.10 97	0.24 78	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.10 12	0.20 60	0.19 124	0.14 148	0.18 210	0.09 30	0.10 87	0.23 235	0.15 205	0.05 1	0.17 549	0.05 1	0.08 311	0.05 4	0.12 332

4.25_new	0.13 55	0.12 204	0.26 106	0.18 74	0.10 83	0.17 146	0.12 47	0.22 92	0.15 47	0.13 119	0.13 97	0.09 30	0.10 87	0.22 211	0.14 162	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.11 271

4.5w_new	0.13 55	0.12 204	0.26 106	0.18 74	0.10 83	0.17 146	0.12 47	0.22 92	0.15 47	0.13 119	0.13 97	0.09 30	0.10 87	0.22 211	0.14 162	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.11 271

4.5_new	0.13 55	0.12 204	0.24 78	0.17 40	0.10 83	0.14 42	0.12 47	0.22 92	0.17 72	0.13 119	0.13 97	0.08 3	0.09 43	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.06 99	0.09 140

4.5w-stereo	0.13 55	0.12 204	0.24 78	0.17 40	0.10 83	0.14 42	0.12 47	0.22 92	0.17 72	0.13 119	0.13 97	0.08 3	0.09 43	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.06 99	0.09 140

4.25w-stereo	0.13 55	0.12 204	0.26 106	0.18 74	0.10 83	0.17 146	0.12 47	0.22 92	0.15 47	0.13 119	0.13 97	0.09 30	0.10 87	0.22 211	0.14 162	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.11 271

4w-stereo	0.13 55	0.11 151	0.31 156	0.17 40	0.10 83	0.15 64	0.10 12	0.20 60	0.14 32	0.13 119	0.12 75	0.08 3	0.12 173	0.23 235	0.13 110	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.08 311	0.05 4	0.15 431

2.5w	0.13 55	0.10 97	0.23 70	0.18 74	0.09 23	0.15 64	0.15 172	0.21 77	0.16 60	0.12 83	0.13 97	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.12 46	0.05 1	0.19 575	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.12 332

2.75w_new	0.13 55	0.10 97	0.25 90	0.16 13	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.26 171	0.18 95	0.14 148	0.13 97	0.08 3	0.11 126	0.22 211	0.15 205	0.05 1	0.19 575	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.10 216

3.25w_new	0.13 55	0.09 57	0.24 78	0.17 40	0.09 23	0.18 181	0.10 12	0.23 107	0.18 95	0.15 176	0.13 97	0.10 57	0.11 126	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.17 549	0.05 1	0.06 114	0.04 1	0.11 271

3.25w	0.13 55	0.09 57	0.24 78	0.17 40	0.09 23	0.18 181	0.10 12	0.23 107	0.18 95	0.15 176	0.13 97	0.10 57	0.11 126	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.17 549	0.05 1	0.06 114	0.04 1	0.11 271

2w_stereo	0.13 55	0.11 151	0.21 45	0.18 74	0.09 23	0.17 146	0.14 122	0.29 224	0.20 139	0.15 176	0.14 134	0.08 3	0.11 126	0.15 32	0.13 110	0.05 1	0.12 435	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.08 84

1w_stereo	0.13 55	0.09 57	0.17 7	0.19 127	0.10 83	0.16 108	0.15 172	0.27 188	0.22 182	0.14 148	0.16 169	0.08 3	0.12 173	0.19 121	0.14 162	0.05 1	0.10 366	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 140

monsterstereo	0.13 55	0.10 97	0.20 27	0.19 127	0.12 192	0.14 42	0.12 47	0.26 171	0.18 95	0.14 148	0.16 169	0.08 3	0.09 43	0.22 211	0.14 162	0.05 1	0.16 521	0.06 56	0.09 420	0.06 99	0.07 38

monsters	0.13 55	0.10 97	0.20 27	0.18 74	0.13 257	0.15 64	0.11 29	0.24 129	0.16 60	0.15 176	0.13 97	0.08 3	0.09 43	0.23 235	0.12 46	0.06 48	0.15 506	0.05 1	0.08 311	0.05 4	0.09 140

111111	0.13 55	0.08 23	0.20 27	0.20 179	0.13 257	0.13 34	0.10 12	0.23 107	0.17 72	0.11 50	0.13 97	0.12 138	0.08 17	0.19 121	0.12 46	0.07 125	0.16 521	0.06 56	0.04 1	0.08 263	0.16 448

S2M2_L	0.13 55	0.12 204	0.26 106	0.17 40	0.12 192	0.12 26	0.07 1	0.18 33	0.21 168	0.12 83	0.15 155	0.14 196	0.12 173	0.16 54	0.15 205	0.13 575	0.09 317	0.09 375	0.10 486	0.11 490	0.09 140
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 55	0.15 336	0.21 45	0.27 544	0.09 23	0.15 64	0.13 88	0.23 107	0.21 168	0.12 83	0.11 53	0.10 57	0.13 220	0.22 211	0.13 110	0.07 125	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.07 38

FoundationStereo	0.13 55	0.08 23	0.18 12	0.29 592	0.30 658	0.12 26	0.13 88	0.12 3	0.18 95	0.09 9	0.08 11	0.10 57	0.08 17	0.14 14	0.11 16	0.07 125	0.31 688	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.06 14

MonSter	0.13 55	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.24 640	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

SCION-M(vits-remse)	0.14 105	0.09 57	0.45 287	0.28 572	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.13 110	0.10 461	0.08 268	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

GELT-Stereo	0.14 105	0.11 151	0.24 78	0.20 179	0.14 305	0.14 42	0.16 229	0.35 312	0.25 247	0.14 148	0.12 75	0.11 98	0.11 126	0.17 76	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.07 165	0.07 215	0.05 4	0.08 84

FAST (zero-shot)	0.14 105	0.10 97	0.22 61	0.24 417	0.26 634	0.14 42	0.15 172	0.24 129	0.16 60	0.11 50	0.14 134	0.12 138	0.12 173	0.19 121	0.13 110	0.10 461	0.09 317	0.07 165	0.08 311	0.07 184	0.09 140

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 105	0.16 380	0.31 156	0.22 296	0.14 305	0.15 64	0.13 88	0.18 33	0.17 72	0.12 83	0.14 134	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.15 205	0.06 48	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.10 216

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 105	0.15 336	0.35 198	0.21 227	0.09 23	0.19 208	0.10 12	0.19 50	0.21 168	0.14 148	0.12 75	0.11 98	0.11 126	0.15 32	0.12 46	0.08 281	0.07 200	0.11 519	0.09 420	0.10 431	0.13 369

testmc14	0.14 105	0.08 23	0.29 136	0.21 227	0.16 421	0.19 208	0.14 122	0.16 18	0.13 19	0.11 50	0.14 134	0.11 98	0.08 17	0.20 155	0.12 46	0.06 48	0.24 640	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.32 631

aanet-new-60k	0.14 105	0.15 336	0.54 433	0.20 179	0.10 83	0.16 108	0.12 47	0.21 77	0.18 95	0.11 50	0.12 75	0.11 98	0.11 126	0.19 121	0.10 3	0.05 1	0.08 268	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.15 431

aanet-new-40k	0.14 105	0.15 336	0.43 270	0.20 179	0.13 257	0.16 108	0.14 122	0.21 77	0.15 47	0.11 50	0.14 134	0.10 57	0.11 126	0.13 7	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.33 638

aanet-new-36k	0.14 105	0.17 417	0.45 287	0.22 296	0.09 23	0.17 146	0.15 172	0.24 129	0.18 95	0.12 83	0.14 134	0.10 57	0.11 126	0.18 97	0.11 16	0.05 1	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.12 332

aanet-new-34k	0.14 105	0.16 380	0.39 226	0.19 127	0.09 23	0.14 42	0.15 172	0.22 92	0.19 124	0.12 83	0.15 155	0.11 98	0.13 220	0.14 14	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.18 477

aanet-new-10k	0.14 105	0.15 336	0.37 211	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.14 122	0.26 171	0.18 95	0.13 119	0.13 97	0.11 98	0.12 173	0.15 32	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.10 216

aanet-new-8k	0.14 105	0.14 298	0.34 186	0.21 227	0.10 83	0.18 181	0.15 172	0.29 224	0.22 182	0.11 50	0.12 75	0.10 57	0.13 220	0.18 97	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.11 271

aanet-new	0.14 105	0.13 248	0.39 226	0.21 227	0.14 305	0.20 251	0.15 172	0.25 153	0.18 95	0.12 83	0.14 134	0.10 57	0.16 295	0.19 121	0.11 16	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.13 369

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 105	0.09 57	0.38 216	0.18 74	0.10 83	0.15 64	0.14 122	0.20 60	0.18 95	0.12 83	0.14 134	0.11 98	0.12 173	0.13 7	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.31 625

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 105	0.10 97	0.25 90	0.18 74	0.15 377	0.19 208	0.15 172	0.27 188	0.23 200	0.16 195	0.20 235	0.10 57	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.08 84

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 105	0.10 97	0.27 123	0.18 74	0.14 305	0.19 208	0.15 172	0.25 153	0.22 182	0.16 195	0.22 269	0.10 57	0.09 43	0.15 32	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.10 216

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 105	0.12 204	0.42 262	0.18 74	0.12 192	0.17 146	0.14 122	0.24 129	0.18 95	0.11 50	0.14 134	0.13 163	0.11 126	0.17 76	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.19 497

PipStereo	0.14 105	0.07 2	0.16 1	0.23 361	0.21 566	0.09 3	0.11 29	0.16 18	0.13 19	0.08 2	0.07 3	0.13 163	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.07 125	0.23 624	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 691

PSi22b	0.14 105	0.07 2	0.16 1	0.22 296	0.22 583	0.09 3	0.11 29	0.16 18	0.12 10	0.08 2	0.07 3	0.14 196	0.09 43	0.14 14	0.11 16	0.07 125	0.22 611	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 691

Foundation-i32	0.14 105	0.07 2	0.18 12	0.24 417	0.22 583	0.10 13	0.12 47	0.15 14	0.13 19	0.08 2	0.07 3	0.12 138	0.08 17	0.17 76	0.13 110	0.07 125	0.29 682	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 684

VMStereo-Base	0.14 105	0.09 57	0.29 136	0.16 13	0.09 23	0.18 181	0.12 47	0.24 129	0.25 247	0.15 176	0.22 269	0.17 247	0.13 220	0.19 121	0.14 162	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.08 84

BStereo	0.14 105	0.10 97	0.46 305	0.18 74	0.11 132	0.15 64	0.15 172	0.25 153	0.23 200	0.12 83	0.11 53	0.12 138	0.09 43	0.17 76	0.17 269	0.05 1	0.07 200	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.09 140

NLSM3	0.14 105	0.12 204	0.25 90	0.21 227	0.13 257	0.18 181	0.16 229	0.32 276	0.25 247	0.12 83	0.15 155	0.12 138	0.13 220	0.17 76	0.15 205	0.05 1	0.05 6	0.08 269	0.08 311	0.05 4	0.08 84

3w_stereo	0.14 105	0.11 151	0.31 156	0.19 127	0.09 23	0.16 108	0.16 229	0.28 204	0.20 139	0.13 119	0.12 75	0.08 3	0.12 173	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.19 575	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.10 216

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 105	0.10 97	0.27 123	0.21 227	0.11 132	0.16 108	0.14 122	0.24 129	0.17 72	0.17 219	0.20 235	0.18 262	0.11 126	0.16 54	0.17 269	0.07 125	0.08 268	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.09 140

LG-Stereo	0.14 105	0.13 248	0.30 146	0.21 227	0.11 132	0.16 108	0.18 335	0.23 107	0.19 124	0.12 83	0.18 210	0.11 98	0.09 43	0.15 32	0.14 162	0.06 48	0.07 200	0.08 269	0.08 311	0.07 184	0.07 38

castereo++	0.14 105	0.13 248	0.25 90	0.19 127	0.10 83	0.27 414	0.13 88	0.24 129	0.26 264	0.11 50	0.13 97	0.16 231	0.10 87	0.18 97	0.11 16	0.07 125	0.08 268	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.07 38

castereo	0.14 105	0.11 151	0.22 61	0.19 127	0.10 83	0.20 251	0.19 382	0.32 276	0.28 293	0.13 119	0.18 210	0.16 231	0.16 295	0.16 54	0.14 162	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.07 38

fffft	0.14 105	0.12 204	0.30 146	0.19 127	0.10 83	0.17 146	0.18 335	0.23 107	0.17 72	0.14 148	0.11 53	0.13 163	0.10 87	0.24 250	0.18 301	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.09 140
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 105	0.15 336	0.29 136	0.19 127	0.10 83	0.19 208	0.17 274	0.21 77	0.21 168	0.15 176	0.13 97	0.12 138	0.11 126	0.25 272	0.16 238	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.06 114	0.06 99	0.08 84

RAStereo	0.14 105	0.15 336	0.40 241	0.22 296	0.11 132	0.15 64	0.18 335	0.25 153	0.24 220	0.13 119	0.17 190	0.11 98	0.09 43	0.15 32	0.13 110	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 105	0.08 23	0.26 106	0.18 74	0.14 305	0.09 3	0.10 12	0.16 18	0.17 72	0.14 148	0.08 11	0.10 57	0.10 87	0.22 211	0.14 162	0.07 125	0.15 506	0.06 56	0.06 114	0.16 597	0.29 618

RSM++	0.14 105	0.11 151	0.25 90	0.32 630	0.17 455	0.17 146	0.15 172	0.23 107	0.21 168	0.12 83	0.12 75	0.14 196	0.09 43	0.21 181	0.13 110	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.11 271

RSM	0.14 105	0.11 151	0.25 90	0.29 592	0.16 421	0.16 108	0.15 172	0.24 129	0.20 139	0.13 119	0.13 97	0.15 217	0.09 43	0.22 211	0.13 110	0.06 48	0.06 101	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.11 271

gcap-zeroshot	0.14 105	0.10 97	0.28 130	0.18 74	0.15 377	0.19 208	0.15 172	0.27 188	0.23 200	0.16 195	0.20 235	0.10 57	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.09 140

test_for_model	0.14 105	0.10 97	0.25 90	0.18 74	0.15 377	0.19 208	0.15 172	0.27 188	0.23 200	0.16 195	0.20 235	0.10 57	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.08 84

trnet	0.14 105	0.09 57	0.26 106	0.15 5	0.07 1	0.21 282	0.12 47	0.25 153	0.26 264	0.16 195	0.21 255	0.15 217	0.13 220	0.19 121	0.14 162	0.09 386	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.06 14

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 105	0.09 57	0.37 211	0.18 74	0.10 83	0.15 64	0.14 122	0.20 60	0.18 95	0.12 83	0.14 134	0.11 98	0.12 173	0.13 7	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.31 625

testlalala	0.14 105	0.10 97	0.28 130	0.18 74	0.15 377	0.19 208	0.15 172	0.27 188	0.23 200	0.16 195	0.20 235	0.10 57	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.09 140

LoS_RVC	0.14 105	0.11 151	0.32 170	0.18 74	0.16 421	0.20 251	0.18 335	0.21 77	0.18 95	0.14 148	0.20 235	0.12 138	0.17 321	0.17 76	0.14 162	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.14 412

CES	0.14 105	0.08 23	0.24 78	0.17 40	0.23 599	0.18 181	0.15 172	0.24 129	0.20 139	0.14 148	0.18 210	0.14 196	0.10 87	0.19 121	0.12 46	0.07 125	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.08 263	0.20 517

CREStereo	0.14 105	0.09 57	0.27 123	0.14 2	0.08 13	0.22 315	0.15 172	0.26 171	0.26 264	0.16 195	0.21 255	0.14 196	0.13 220	0.19 121	0.14 162	0.09 386	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.07 184	0.06 14
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
LGCAT	0.15 147	0.07 2	0.19 17	0.15 5	0.09 23	0.13 34	0.12 47	0.13 8	0.10 3	0.13 119	0.09 16	0.11 98	0.10 87	0.31 389	0.14 162	0.23 672	0.24 640	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.41 668

aanet-new-90k	0.15 147	0.14 298	0.49 345	0.21 227	0.11 132	0.15 64	0.14 122	0.24 129	0.17 72	0.10 31	0.12 75	0.10 57	0.12 173	0.21 181	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.32 631

aanet-32k-new	0.15 147	0.18 444	0.43 270	0.21 227	0.10 83	0.16 108	0.15 172	0.22 92	0.18 95	0.11 50	0.14 134	0.09 30	0.13 220	0.18 97	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.23 555

aanet-new-28k	0.15 147	0.16 380	0.50 366	0.20 179	0.10 83	0.16 108	0.14 122	0.20 60	0.15 47	0.13 119	0.14 134	0.12 138	0.12 173	0.17 76	0.12 46	0.06 48	0.08 268	0.06 56	0.07 215	0.07 184	0.18 477

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 147	0.13 248	0.41 252	0.20 179	0.11 132	0.14 42	0.14 122	0.22 92	0.17 72	0.12 83	0.13 97	0.10 57	0.10 87	0.16 54	0.13 110	0.05 1	0.08 268	0.06 56	0.06 114	0.05 4	0.43 677

aanet-new-22k	0.15 147	0.15 336	0.44 281	0.22 296	0.11 132	0.15 64	0.13 88	0.24 129	0.19 124	0.12 83	0.14 134	0.12 138	0.12 173	0.17 76	0.11 16	0.05 1	0.08 268	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.27 603

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 147	0.23 535	0.58 482	0.17 40	0.12 192	0.15 64	0.14 122	0.25 153	0.18 95	0.11 50	0.14 134	0.12 138	0.10 87	0.15 32	0.11 16	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.22 545

Foundation-i1c-attn	0.15 147	0.07 2	0.20 27	0.18 74	0.11 132	0.15 64	0.15 172	0.26 171	0.29 316	0.15 176	0.16 169	0.17 247	0.14 251	0.19 121	0.15 205	0.07 125	0.22 611	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.26 595

Foundation-i1b	0.15 147	0.08 23	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.16 108	0.16 229	0.27 188	0.29 316	0.15 176	0.15 155	0.18 262	0.12 173	0.18 97	0.14 162	0.07 125	0.23 624	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.21 530

Selective-IGEV-i32	0.15 147	0.10 97	0.34 186	0.32 630	0.19 520	0.16 108	0.14 122	0.29 224	0.19 124	0.13 119	0.14 134	0.13 163	0.08 17	0.23 235	0.14 162	0.06 48	0.13 456	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.11 271

Replicate-Monster	0.15 147	0.12 204	0.40 241	0.17 40	0.10 83	0.17 146	0.10 12	0.24 129	0.20 139	0.12 83	0.10 40	0.10 57	0.10 87	0.28 333	0.12 46	0.06 48	0.31 688	0.06 56	0.06 114	0.05 4	0.21 530

FlowAnything_test	0.15 147	0.12 204	0.23 70	0.21 227	0.12 192	0.18 181	0.16 229	0.25 153	0.17 72	0.15 176	0.13 97	0.15 217	0.14 251	0.19 121	0.17 269	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.12 566	0.08 263	0.10 216

water-stereo	0.15 147	0.11 151	0.32 170	0.19 127	0.10 83	0.17 146	0.14 122	0.26 171	0.20 139	0.18 242	0.23 284	0.16 231	0.16 295	0.14 14	0.14 162	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.11 271

depthmonostereo	0.15 147	0.12 204	0.34 186	0.19 127	0.09 23	0.20 251	0.15 172	0.28 204	0.24 220	0.16 195	0.18 210	0.16 231	0.18 357	0.21 181	0.14 162	0.07 125	0.07 200	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.08 84

DVStereo	0.15 147	0.09 57	0.26 106	0.18 74	0.10 83	0.21 282	0.14 122	0.24 129	0.22 182	0.22 294	0.21 255	0.16 231	0.15 273	0.24 250	0.17 269	0.07 125	0.07 200	0.06 56	0.06 114	0.05 4	0.08 84

tt45	0.15 147	0.14 298	0.29 136	0.19 127	0.11 132	0.23 340	0.18 335	0.23 107	0.18 95	0.16 195	0.13 97	0.14 196	0.10 87	0.31 389	0.15 205	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.08 84

999	0.15 147	0.13 248	0.30 146	0.19 127	0.12 192	0.20 251	0.17 274	0.25 153	0.20 139	0.14 148	0.16 169	0.14 196	0.11 126	0.36 443	0.16 238	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.08 84

mms	0.15 147	0.14 298	0.25 90	0.20 179	0.15 377	0.17 146	0.17 274	0.21 77	0.19 124	0.14 148	0.18 210	0.14 196	0.09 43	0.26 294	0.15 205	0.06 48	0.07 200	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.19 497

ours_stereo	0.15 147	0.14 298	0.29 136	0.21 227	0.14 305	0.17 146	0.18 335	0.21 77	0.20 139	0.13 119	0.18 210	0.14 196	0.10 87	0.24 250	0.15 205	0.06 48	0.06 101	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.13 369

fffy	0.15 147	0.14 298	0.31 156	0.21 227	0.14 305	0.19 208	0.18 335	0.24 129	0.19 124	0.13 119	0.17 190	0.15 217	0.13 220	0.25 272	0.15 205	0.06 48	0.08 268	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.15 431

WCG-NET	0.15 147	0.12 204	0.31 156	0.18 74	0.09 23	0.18 181	0.17 274	0.23 107	0.29 316	0.18 242	0.22 269	0.15 217	0.12 173	0.19 121	0.13 110	0.06 48	0.12 435	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.06 14

IGEV-Stereo++	0.15 147	0.09 57	0.27 123	0.21 227	0.13 257	0.14 42	0.11 29	0.23 107	0.19 124	0.15 176	0.14 134	0.11 98	0.11 126	0.19 121	0.12 46	0.06 48	0.21 599	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.28 612

Pointernet	0.15 147	0.08 23	0.35 198	0.19 127	0.12 192	0.20 251	0.12 47	0.34 303	0.25 247	0.15 176	0.16 169	0.13 163	0.11 126	0.18 97	0.13 110	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.08 84

MGS-Stereo	0.15 147	0.12 204	0.38 216	0.19 127	0.11 132	0.18 181	0.17 274	0.21 77	0.23 200	0.14 148	0.24 295	0.16 231	0.10 87	0.19 121	0.13 110	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.10 431	0.07 38

MaDis-Stereo	0.15 147	0.17 417	0.39 226	0.19 127	0.15 377	0.16 108	0.13 88	0.26 171	0.22 182	0.13 119	0.15 155	0.14 196	0.11 126	0.17 76	0.17 269	0.08 281	0.07 200	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.06 14

UniTT-Stereo	0.15 147	0.12 204	0.45 287	0.21 227	0.14 305	0.17 146	0.13 88	0.20 60	0.19 124	0.16 195	0.20 235	0.10 57	0.11 126	0.18 97	0.17 269	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.07 38

CASnet	0.15 147	0.13 248	0.30 146	0.22 296	0.08 13	0.15 64	0.14 122	0.28 204	0.26 264	0.23 306	0.20 235	0.15 217	0.11 126	0.18 97	0.13 110	0.07 125	0.05 6	0.11 519	0.09 420	0.08 263	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 147	0.09 57	0.34 186	0.17 40	0.09 23	0.22 315	0.14 122	0.27 188	0.27 282	0.15 176	0.18 210	0.19 276	0.14 251	0.23 235	0.14 162	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.06 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 147	0.10 97	0.34 186	0.32 630	0.19 520	0.16 108	0.14 122	0.29 224	0.20 139	0.13 119	0.14 134	0.13 163	0.08 17	0.23 235	0.14 162	0.06 48	0.13 456	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.11 271

GLC_STEREO	0.15 147	0.11 151	0.31 156	0.22 296	0.09 23	0.17 146	0.15 172	0.24 129	0.28 293	0.17 219	0.20 235	0.17 247	0.11 126	0.24 250	0.17 269	0.07 125	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.07 184	0.07 38

CroCo-Stereo	0.15 147	0.16 380	0.34 186	0.25 463	0.12 192	0.11 19	0.18 335	0.35 312	0.24 220	0.13 119	0.13 97	0.18 262	0.12 173	0.15 32	0.13 110	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.06 14
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
quiztm	0.16 178	0.19 464	0.37 211	0.22 296	0.15 377	0.17 146	0.17 274	0.36 328	0.24 220	0.18 242	0.21 255	0.14 196	0.10 87	0.17 76	0.14 162	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.08 263	0.07 38

DF	0.16 178	0.09 57	0.31 156	0.31 621	0.16 421	0.17 146	0.15 172	0.26 171	0.18 95	0.14 148	0.23 284	0.19 276	0.11 126	0.24 250	0.16 238	0.08 281	0.23 624	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.09 140

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 178	0.20 480	0.79 583	0.19 127	0.12 192	0.12 26	0.14 122	0.26 171	0.18 95	0.11 50	0.12 75	0.10 57	0.10 87	0.13 7	0.11 16	0.06 48	0.07 200	0.06 56	0.07 215	0.05 4	0.18 477

RT-Monster	0.16 178	0.09 57	0.25 90	0.18 74	0.14 305	0.20 251	0.12 47	0.31 267	0.33 379	0.25 329	0.22 269	0.17 247	0.13 220	0.19 121	0.15 205	0.07 125	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.10 216

Foundation-i1a	0.16 178	0.08 23	0.20 27	0.18 74	0.11 132	0.18 181	0.16 229	0.26 171	0.30 334	0.17 219	0.16 169	0.19 276	0.13 220	0.21 181	0.14 162	0.07 125	0.21 599	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.26 595

Foundation-i1	0.16 178	0.08 23	0.21 45	0.21 227	0.13 257	0.17 146	0.15 172	0.33 296	0.32 360	0.16 195	0.17 190	0.22 322	0.13 220	0.19 121	0.16 238	0.07 125	0.23 624	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.16 448

Anonymus123	0.16 178	0.10 97	0.46 305	0.18 74	0.11 132	0.41 595	0.15 172	0.30 244	0.23 200	0.12 83	0.11 53	0.12 138	0.09 43	0.17 76	0.17 269	0.05 1	0.07 200	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.09 140

DDF-Stereo	0.16 178	0.08 23	0.30 146	0.21 227	0.20 549	0.12 26	0.14 122	0.20 60	0.19 124	0.11 50	0.10 40	0.13 163	0.12 173	0.24 250	0.20 365	0.09 386	0.18 561	0.07 165	0.06 114	0.20 647	0.19 497

GIP-stereo	0.16 178	0.12 204	0.25 90	0.24 417	0.22 583	0.15 64	0.14 122	0.32 276	0.21 168	0.11 50	0.16 169	0.13 163	0.09 43	0.20 155	0.13 110	0.07 125	0.13 456	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.32 631

rvit_stereo_0081	0.16 178	0.13 248	0.30 146	0.21 227	0.12 192	0.17 146	0.17 274	0.24 129	0.34 392	0.17 219	0.19 224	0.18 262	0.15 273	0.20 155	0.17 269	0.11 510	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.09 365	0.07 38

rvit_stereo_0082	0.16 178	0.13 248	0.30 146	0.21 227	0.12 192	0.17 146	0.17 274	0.24 129	0.34 392	0.17 219	0.19 224	0.18 262	0.15 273	0.20 155	0.17 269	0.11 510	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.09 365	0.07 38

rvit_stereo_0080	0.16 178	0.17 417	0.35 198	0.19 127	0.13 257	0.14 42	0.20 423	0.29 224	0.26 264	0.16 195	0.17 190	0.19 276	0.14 251	0.19 121	0.16 238	0.11 510	0.08 268	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.08 84

AIO-Stereo	0.16 178	0.12 204	0.29 136	0.30 604	0.20 549	0.16 108	0.14 122	0.28 204	0.22 182	0.14 148	0.15 155	0.13 163	0.08 17	0.20 155	0.15 205	0.06 48	0.16 521	0.07 165	0.08 311	0.06 99	0.24 569

WCG-NET（raft）	0.16 178	0.14 298	0.32 170	0.18 74	0.09 23	0.19 208	0.16 229	0.24 129	0.27 282	0.19 249	0.19 224	0.20 298	0.12 173	0.22 211	0.13 110	0.06 48	0.17 549	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.07 38

whm_eth	0.16 178	0.17 417	0.35 198	0.19 127	0.13 257	0.14 42	0.20 423	0.29 224	0.26 264	0.16 195	0.17 190	0.19 276	0.14 251	0.19 121	0.16 238	0.11 510	0.08 268	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.08 84

CAS	0.16 178	0.07 2	0.29 136	0.42 688	0.17 455	0.20 251	0.18 335	0.23 107	0.20 139	0.15 176	0.19 224	0.11 98	0.10 87	0.15 32	0.14 162	0.31 697	0.04 1	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.16 448

ProNet	0.16 178	0.13 248	0.36 205	0.21 227	0.15 377	0.20 251	0.19 382	0.29 224	0.23 200	0.14 148	0.13 97	0.13 163	0.12 173	0.25 272	0.13 110	0.06 48	0.09 317	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.22 545

CroCo-Stereo Lap2	0.16 178	0.18 444	0.39 226	0.26 506	0.18 485	0.11 19	0.19 382	0.30 244	0.22 182	0.13 119	0.16 169	0.15 217	0.11 126	0.17 76	0.15 205	0.07 125	0.07 200	0.08 269	0.06 114	0.08 263	0.07 38

CREStereo++_RVC	0.16 178	0.09 57	0.42 262	0.17 40	0.11 132	0.18 181	0.13 88	0.23 107	0.31 346	0.21 273	0.31 377	0.13 163	0.11 126	0.17 76	0.16 238	0.07 125	0.04 1	0.06 56	0.15 630	0.06 99	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 178	0.11 151	0.43 270	0.16 13	0.08 13	0.25 386	0.14 122	0.23 107	0.29 316	0.25 329	0.30 364	0.16 231	0.12 173	0.18 97	0.13 110	0.08 281	0.07 200	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.08 84

XX-TBD	0.16 178	0.21 495	0.43 270	0.22 296	0.10 83	0.23 340	0.15 172	0.23 107	0.28 293	0.22 294	0.26 315	0.14 196	0.12 173	0.16 54	0.14 162	0.08 281	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.07 184	0.06 14

PMTNet	0.16 178	0.09 57	0.31 156	0.15 5	0.09 23	0.23 340	0.15 172	0.26 171	0.24 220	0.17 219	0.21 255	0.16 231	0.14 251	0.23 235	0.14 162	0.29 693	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.07 184	0.07 38

SE	0.17 200	0.22 515	0.32 170	0.22 296	0.12 192	0.23 340	0.16 229	0.30 244	0.21 168	0.20 263	0.28 339	0.15 217	0.17 321	0.17 76	0.17 269	0.10 461	0.06 101	0.09 375	0.09 420	0.12 538	0.12 332

aanet-new-78k	0.17 200	0.14 298	0.80 588	0.21 227	0.10 83	0.14 42	0.14 122	0.23 107	0.17 72	0.10 31	0.13 97	0.10 57	0.13 220	0.19 121	0.11 16	0.05 1	0.16 521	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.26 595

PSi22	0.17 200	0.18 444	0.42 262	0.20 179	0.09 23	0.16 108	0.11 29	0.30 244	0.25 247	0.13 119	0.15 155	0.21 314	0.13 220	0.30 374	0.16 238	0.06 48	0.22 611	0.05 1	0.04 1	0.08 263	0.13 369

Zero-FE251	0.17 200	0.09 57	0.38 216	0.18 74	0.10 83	0.20 251	0.13 88	0.20 60	0.15 47	0.75 689	0.13 97	0.13 163	0.11 126	0.16 54	0.16 238	0.08 281	0.10 366	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.18 477

xyz-stereo-finetune	0.17 200	0.17 417	0.29 136	0.17 40	0.08 13	0.24 365	0.21 451	0.30 244	0.32 360	0.19 249	0.22 269	0.19 276	0.15 273	0.30 374	0.22 414	0.06 48	0.06 101	0.08 269	0.06 114	0.06 99	0.07 38

rvit_stereo_0083	0.17 200	0.13 248	0.29 136	0.21 227	0.13 257	0.17 146	0.17 274	0.23 107	0.36 420	0.16 195	0.22 269	0.19 276	0.17 321	0.21 181	0.17 269	0.11 510	0.10 366	0.10 460	0.08 311	0.09 365	0.08 84

rvit_stereo_0081_aga	0.17 200	0.17 417	0.40 241	0.21 227	0.14 305	0.20 251	0.17 274	0.24 129	0.26 264	0.18 242	0.21 255	0.20 298	0.14 251	0.20 155	0.15 205	0.12 551	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.10 431	0.08 84

RAFT-Stereo-weight	0.17 200	0.10 97	0.31 156	0.20 179	0.12 192	0.20 251	0.16 229	0.38 354	0.33 379	0.25 329	0.20 235	0.19 276	0.10 87	0.19 121	0.16 238	0.07 125	0.13 456	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.09 140

CAS++	0.17 200	0.13 248	0.35 198	0.18 74	0.13 257	0.17 146	0.16 229	0.42 412	0.25 247	0.19 249	0.18 210	0.13 163	0.10 87	0.22 211	0.12 46	0.12 551	0.10 366	0.11 519	0.08 311	0.10 431	0.09 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
RCA-Stereo	0.17 200	0.10 97	0.33 180	0.20 179	0.11 132	0.19 208	0.17 274	0.39 376	0.36 420	0.21 273	0.25 305	0.17 247	0.17 321	0.18 97	0.15 205	0.07 125	0.14 475	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.08 84

iRaftStereo_RVC	0.17 200	0.16 380	0.35 198	0.21 227	0.11 132	0.20 251	0.17 274	0.34 303	0.25 247	0.20 263	0.25 305	0.19 276	0.12 173	0.21 181	0.16 238	0.07 125	0.12 435	0.10 460	0.09 420	0.09 365	0.14 412

Gwc-CoAtRS	0.17 200	0.10 97	0.41 252	0.20 179	0.12 192	0.20 251	0.15 172	0.34 303	0.29 316	0.23 306	0.23 284	0.27 400	0.15 273	0.21 181	0.14 162	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.07 38

SCION-Mon(vits-remp)	0.18 212	0.20 480	0.45 287	0.28 572	0.26 634	0.47 630	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.24 640	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

GEAR-Net	0.18 212	0.10 97	0.38 216	0.30 604	0.19 520	0.15 64	0.15 172	0.32 276	0.18 95	0.13 119	0.16 169	0.12 138	0.11 126	0.24 250	0.15 205	0.07 125	0.19 575	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.42 673

monster_256*512	0.18 212	0.15 336	0.25 90	0.23 361	0.13 257	0.22 315	0.21 451	0.42 412	0.31 346	0.19 249	0.22 269	0.24 359	0.17 321	0.19 121	0.17 269	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.09 140

Weightmod_eth	0.18 212	0.20 480	0.34 186	0.22 296	0.17 455	0.21 282	0.18 335	0.27 188	0.20 139	0.17 219	0.26 315	0.19 276	0.17 321	0.28 333	0.17 269	0.19 662	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.09 365	0.10 216

NLSM1	0.18 212	0.12 204	0.21 45	0.21 227	0.18 485	0.25 386	0.17 274	0.51 522	0.43 507	0.17 219	0.21 255	0.13 163	0.15 273	0.22 211	0.18 301	0.08 281	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.07 184	0.07 38

FE-Mocha	0.18 212	0.11 151	0.40 241	0.26 506	0.14 305	0.19 208	0.14 122	0.36 328	0.24 220	0.24 316	0.24 295	0.23 338	0.14 251	0.27 309	0.19 337	0.08 281	0.08 268	0.08 269	0.08 311	0.07 184	0.08 84

252Zero-FE	0.18 212	0.08 23	0.28 130	0.18 74	0.10 83	0.15 64	0.11 29	0.22 92	0.22 182	0.76 692	0.11 53	0.09 30	0.08 17	0.17 76	0.15 205	0.07 125	0.51 723	0.06 56	0.08 311	0.06 99	0.10 216

xyz-stereo-finetune2	0.18 212	0.16 380	0.32 170	0.16 13	0.09 23	0.27 414	0.19 382	0.29 224	0.21 168	0.23 306	0.29 348	0.21 314	0.23 424	0.37 453	0.23 434	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.06 114	0.06 99	0.07 38

Reg-Stereo(zero)	0.18 212	0.08 23	0.39 226	0.19 127	0.19 520	0.24 365	0.18 335	0.29 224	0.29 316	0.24 316	0.21 255	0.24 359	0.18 357	0.22 211	0.21 396	0.07 125	0.11 404	0.06 56	0.07 215	0.06 99	0.11 271

SCV	0.18 212	0.15 336	0.37 211	0.26 506	0.20 549	0.16 108	0.16 229	0.35 312	0.23 200	0.14 148	0.16 169	0.13 163	0.09 43	0.31 389	0.12 46	0.08 281	0.19 575	0.07 165	0.07 215	0.09 365	0.26 595

tg	0.18 212	0.15 336	0.34 186	0.22 296	0.11 132	0.23 340	0.15 172	0.35 312	0.27 282	0.20 263	0.25 305	0.20 298	0.12 173	0.25 272	0.16 238	0.07 125	0.07 200	0.09 375	0.09 420	0.08 263	0.13 369

dual_stereo	0.18 212	0.08 23	0.26 106	0.21 227	0.32 669	0.11 19	0.13 88	0.27 188	0.20 139	0.11 50	0.09 16	0.10 57	0.08 17	0.20 155	0.14 162	0.07 125	0.45 713	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.65 718

Occ-G	0.18 212	0.10 97	0.38 216	0.23 361	0.15 377	0.16 108	0.18 335	0.23 107	0.26 264	0.15 176	0.20 235	0.21 314	0.11 126	0.22 211	0.19 337	0.07 125	0.17 549	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.30 621

rvit_stereo_ft	0.18 212	0.19 464	0.43 270	0.25 463	0.14 305	0.17 146	0.21 451	0.30 244	0.28 293	0.17 219	0.19 224	0.20 298	0.17 321	0.22 211	0.18 301	0.11 510	0.07 200	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.08 84

MoCha-V2	0.18 212	0.12 204	0.40 241	0.30 604	0.24 616	0.16 108	0.15 172	0.28 204	0.19 124	0.16 195	0.16 169	0.13 163	0.13 220	0.30 374	0.13 110	0.06 48	0.28 666	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.25 581

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 212	0.15 336	0.27 123	0.20 179	0.13 257	0.24 365	0.17 274	0.31 267	0.37 436	0.43 608	0.17 190	0.13 163	0.12 173	0.20 155	0.16 238	0.08 281	0.07 200	0.09 375	0.07 215	0.09 365	0.08 84

MyStereo07	0.18 212	0.15 336	0.44 281	0.22 296	0.16 421	0.25 386	0.22 488	0.31 267	0.26 264	0.22 294	0.13 97	0.12 138	0.13 220	0.33 410	0.14 162	0.07 125	0.13 456	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271

ff7	0.18 212	0.13 248	0.41 252	0.21 227	0.15 377	0.21 282	0.17 274	0.28 204	0.23 200	0.21 273	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.25 650	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.36 651

ffff	0.18 212	0.13 248	0.41 252	0.21 227	0.15 377	0.21 282	0.17 274	0.28 204	0.23 200	0.21 273	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.25 650	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.36 651

11t	0.18 212	0.13 248	0.41 252	0.21 227	0.15 377	0.21 282	0.17 274	0.28 204	0.23 200	0.21 273	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.25 650	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.36 651

plain	0.18 212	0.16 380	0.59 491	0.21 227	0.13 257	0.16 108	0.17 274	0.29 224	0.23 200	0.16 195	0.26 315	0.13 163	0.17 321	0.27 309	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.07 215	0.10 431	0.07 38

MIF-Stereo (partial)	0.18 212	0.13 248	0.50 366	0.22 296	0.15 377	0.16 108	0.13 88	0.29 224	0.26 264	0.17 219	0.26 315	0.16 231	0.17 321	0.25 272	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.09 365	0.08 84

GCAP-Stereo	0.18 212	0.21 495	0.47 313	0.23 361	0.18 485	0.21 282	0.10 12	0.28 204	0.24 220	0.20 263	0.22 269	0.15 217	0.13 220	0.21 181	0.16 238	0.07 125	0.19 575	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.09 140

Any-RAFT	0.18 212	0.09 57	0.33 180	0.19 127	0.10 83	0.29 458	0.16 229	0.44 446	0.32 360	0.25 329	0.27 331	0.29 426	0.16 295	0.23 235	0.13 110	0.08 281	0.07 200	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.07 38

knoymous	0.18 212	0.10 97	0.35 198	0.17 40	0.11 132	0.21 282	0.17 274	0.33 296	0.24 220	0.24 316	0.28 339	0.27 400	0.16 295	0.24 250	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.06 114	0.09 365	0.10 216

MC-Stereo	0.18 212	0.10 97	0.36 205	0.28 572	0.14 305	0.18 181	0.15 172	0.24 129	0.20 139	0.21 273	0.24 295	0.16 231	0.13 220	0.25 272	0.14 162	0.07 125	0.17 549	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.30 621

ccc-4	0.18 212	0.13 248	0.41 252	0.21 227	0.15 377	0.21 282	0.17 274	0.28 204	0.23 200	0.21 273	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.25 650	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.36 651

test-3	0.18 212	0.10 97	0.48 328	0.23 361	0.14 305	0.18 181	0.16 229	0.32 276	0.29 316	0.26 339	0.17 190	0.22 322	0.13 220	0.26 294	0.19 337	0.06 48	0.14 475	0.08 269	0.08 311	0.06 99	0.10 216

test_1	0.18 212	0.10 97	0.48 328	0.23 361	0.14 305	0.18 181	0.16 229	0.32 276	0.29 316	0.26 339	0.17 190	0.22 322	0.13 220	0.26 294	0.19 337	0.06 48	0.14 475	0.08 269	0.08 311	0.06 99	0.10 216

cross-raft	0.18 212	0.12 204	0.40 241	0.27 544	0.16 421	0.20 251	0.24 544	0.34 303	0.24 220	0.23 306	0.28 339	0.29 426	0.15 273	0.19 121	0.16 238	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.07 38

s12784h	0.18 212	0.09 57	0.38 216	0.18 74	0.07 1	0.33 523	0.19 382	0.39 376	0.34 392	0.24 316	0.25 305	0.18 262	0.18 357	0.25 272	0.17 269	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 212	0.10 97	0.45 287	0.20 179	0.12 192	0.20 251	0.16 229	0.40 387	0.31 346	0.23 306	0.21 255	0.26 394	0.15 273	0.21 181	0.14 162	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.06 14

Weightmod	0.19 244	0.19 464	0.34 186	0.21 227	0.18 485	0.24 365	0.17 274	0.27 188	0.22 182	0.19 249	0.30 364	0.19 276	0.15 273	0.29 356	0.20 365	0.12 551	0.11 404	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.17 470

SMOE	0.19 244	0.17 417	0.39 226	0.22 296	0.13 257	0.27 414	0.21 451	0.31 267	0.24 220	0.22 294	0.27 331	0.21 314	0.17 321	0.19 121	0.18 301	0.08 281	0.06 101	0.12 555	0.07 215	0.11 490	0.12 332

GGDA	0.19 244	0.20 480	0.53 419	0.18 74	0.10 83	0.21 282	0.16 229	0.35 312	0.32 360	0.22 294	0.29 348	0.19 276	0.16 295	0.38 456	0.18 301	0.08 281	0.05 6	0.06 56	0.06 114	0.08 263	0.09 140

WQFJA1	0.19 244	0.12 204	0.20 27	0.22 296	0.18 485	0.25 386	0.19 382	0.55 577	0.55 624	0.16 195	0.17 190	0.15 217	0.17 321	0.20 155	0.20 365	0.07 125	0.09 317	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

WQFJX	0.19 244	0.12 204	0.21 45	0.22 296	0.18 485	0.25 386	0.18 335	0.57 597	0.49 585	0.17 219	0.17 190	0.14 196	0.16 295	0.24 250	0.19 337	0.08 281	0.08 268	0.08 269	0.06 114	0.08 263	0.11 271

NLMM	0.19 244	0.12 204	0.20 27	0.22 296	0.18 485	0.25 386	0.19 382	0.55 577	0.55 624	0.16 195	0.17 190	0.15 217	0.17 321	0.20 155	0.20 365	0.07 125	0.09 317	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

MM-Stereo_test3	0.19 244	0.15 336	0.39 226	0.25 463	0.15 377	0.19 208	0.22 488	0.42 412	0.40 474	0.17 219	0.24 295	0.17 247	0.12 173	0.22 211	0.16 238	0.08 281	0.21 599	0.08 269	0.06 114	0.09 365	0.11 271

MM-Stereo_test2	0.19 244	0.11 151	0.47 313	0.25 463	0.11 132	0.21 282	0.20 423	0.28 204	0.24 220	0.16 195	0.17 190	0.13 163	0.11 126	0.21 181	0.14 162	0.06 48	0.26 656	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.41 668

GREAT-IGEV	0.19 244	0.11 151	0.39 226	0.22 296	0.33 671	0.14 42	0.15 172	0.18 33	0.22 182	0.14 148	0.16 169	0.09 30	0.09 43	0.23 235	0.14 162	0.06 48	0.50 722	0.06 56	0.06 114	0.07 184	0.53 699
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 244	0.14 298	0.40 241	0.30 604	0.20 549	0.15 64	0.16 229	0.35 312	0.26 264	0.17 219	0.16 169	0.13 163	0.09 43	0.31 389	0.14 162	0.07 125	0.22 611	0.06 56	0.06 114	0.09 365	0.25 581

H2IRNET	0.19 244	0.18 444	0.50 366	0.22 296	0.12 192	0.20 251	0.16 229	0.28 204	0.31 346	0.17 219	0.32 389	0.25 374	0.20 386	0.24 250	0.19 337	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.10 486	0.10 431	0.08 84

IGEV++	0.19 244	0.13 248	0.38 216	0.30 604	0.19 520	0.15 64	0.15 172	0.32 276	0.18 95	0.13 119	0.16 169	0.12 138	0.11 126	0.24 250	0.15 205	0.07 125	0.32 693	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.42 673

MSKI-zero shot	0.19 244	0.10 97	0.47 313	0.30 604	0.14 305	0.21 282	0.14 122	0.33 296	0.22 182	0.24 316	0.25 305	0.22 322	0.10 87	0.32 400	0.14 162	0.07 125	0.30 684	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.09 140

RAFT-Test	0.19 244	0.11 151	0.41 252	0.26 506	0.21 566	0.26 407	0.17 274	0.37 345	0.26 264	0.24 316	0.29 348	0.32 468	0.14 251	0.22 211	0.15 205	0.07 125	0.08 268	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.07 38

EGLCR-Stereo	0.19 244	0.09 57	0.34 186	0.29 592	0.17 455	0.28 433	0.16 229	0.30 244	0.23 200	0.22 294	0.11 53	0.16 231	0.09 43	0.28 333	0.15 205	0.07 125	0.25 650	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.37 659

Selective-RAFT	0.19 244	0.14 298	0.37 211	0.24 417	0.11 132	0.30 473	0.15 172	0.35 312	0.34 392	0.17 219	0.17 190	0.22 322	0.18 357	0.29 356	0.18 301	0.07 125	0.16 521	0.07 165	0.07 215	0.08 263	0.08 84

test_4	0.19 244	0.16 380	0.39 226	0.24 417	0.13 257	0.19 208	0.21 451	0.27 188	0.24 220	0.24 316	0.47 576	0.22 322	0.13 220	0.27 309	0.18 301	0.06 48	0.06 101	0.09 375	0.09 420	0.07 184	0.06 14

Patchmatch Stereo++	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.14 122	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.27 309	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.15 172	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.25 272	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

ROB_FTStereo_v2	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.15 172	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.25 272	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

ROB_FTStereo	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.13 88	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.25 272	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

HUI-Stereo	0.19 244	0.13 248	0.52 408	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.14 122	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.23 235	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

DeepStereo_RVC	0.19 244	0.12 204	0.47 313	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.16 229	0.29 224	0.24 220	0.28 365	0.27 331	0.23 338	0.28 510	0.24 250	0.19 337	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.09 365	0.10 216

iGMRVC	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.15 172	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.27 309	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

iRAFT	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.14 122	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.27 309	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

AnonymousM	0.19 244	0.20 480	0.30 146	0.18 74	0.10 83	0.19 208	0.17 274	0.32 276	0.27 282	0.27 351	0.21 255	0.18 262	0.14 251	0.21 181	0.16 238	0.09 386	0.08 268	0.38 703	0.15 630	0.06 99	0.08 84

CRE-IMP	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.23 361	0.11 132	0.24 365	0.17 274	0.31 267	0.24 220	0.27 351	0.26 315	0.24 359	0.17 321	0.24 250	0.19 337	0.09 386	0.05 6	0.10 460	0.07 215	0.10 431	0.10 216

RAFT-IKP	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.18 181	0.15 172	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.26 294	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

raftrobust	0.19 244	0.19 464	0.42 262	0.23 361	0.24 616	0.19 208	0.13 88	0.33 296	0.28 293	0.26 339	0.20 235	0.19 276	0.17 321	0.23 235	0.17 269	0.08 281	0.10 366	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.09 140

sCroCo_RVC	0.19 244	0.15 336	0.60 498	0.27 544	0.18 485	0.23 340	0.16 229	0.28 204	0.24 220	0.14 148	0.22 269	0.17 247	0.14 251	0.22 211	0.16 238	0.11 510	0.11 404	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.10 216

R-Stereo Train	0.19 244	0.10 97	0.49 345	0.22 296	0.12 192	0.23 340	0.18 335	0.43 425	0.20 139	0.31 430	0.45 556	0.20 298	0.14 251	0.18 97	0.18 301	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.07 38

RAFT-Stereo	0.19 244	0.10 97	0.49 345	0.22 296	0.12 192	0.23 340	0.18 335	0.43 425	0.20 139	0.31 430	0.45 556	0.20 298	0.14 251	0.18 97	0.18 301	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.07 38
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ManiGeoR	0.20 276	0.22 515	0.70 548	0.16 13	0.12 192	0.22 315	0.14 122	0.41 405	0.28 293	0.19 249	0.24 295	0.19 276	0.16 295	0.35 432	0.20 365	0.08 281	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.09 140

HLF11	0.20 276	0.20 480	0.68 538	0.16 13	0.12 192	0.21 282	0.12 47	0.39 376	0.25 247	0.21 273	0.30 364	0.19 276	0.18 357	0.38 456	0.22 414	0.09 386	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.08 263	0.09 140

HLf10	0.20 276	0.22 515	0.70 548	0.16 13	0.12 192	0.22 315	0.14 122	0.41 405	0.28 293	0.19 249	0.24 295	0.19 276	0.16 295	0.35 432	0.20 365	0.08 281	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.09 140

TestStereo_HL2	0.20 276	0.19 464	0.54 433	0.17 40	0.11 132	0.21 282	0.15 172	0.35 312	0.31 346	0.23 306	0.31 377	0.19 276	0.17 321	0.40 466	0.19 337	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.09 140

TestStereo-Hl	0.20 276	0.16 380	0.50 366	0.18 74	0.11 132	0.23 340	0.17 274	0.38 354	0.30 334	0.23 306	0.27 331	0.22 322	0.19 380	0.39 461	0.18 301	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.08 84

Lsterematch	0.20 276	0.15 336	0.44 281	0.20 179	0.10 83	0.22 315	0.17 274	0.27 188	0.34 392	0.28 365	0.37 457	0.24 359	0.22 409	0.25 272	0.23 434	0.08 281	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.08 84

WQFJX1	0.20 276	0.12 204	0.21 45	0.23 361	0.17 455	0.24 365	0.19 382	0.63 654	0.56 631	0.17 219	0.16 169	0.14 196	0.16 295	0.27 309	0.18 301	0.08 281	0.09 317	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

NLCSM	0.20 276	0.15 336	0.23 70	0.24 417	0.19 520	0.24 365	0.22 488	0.45 455	0.44 520	0.20 263	0.18 210	0.14 196	0.16 295	0.47 498	0.20 365	0.09 386	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.09 365	0.10 216

GEAStereo	0.20 276	0.10 97	0.31 156	0.35 653	0.42 693	0.19 208	0.16 229	0.23 107	0.18 95	0.14 148	0.15 155	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.18 301	0.08 281	0.28 666	0.06 56	0.05 37	0.08 263	0.57 704

gasm-f	0.20 276	0.12 204	0.36 205	0.35 653	0.36 681	0.18 181	0.17 274	0.23 107	0.18 95	0.14 148	0.19 224	0.10 57	0.11 126	0.20 155	0.19 337	0.08 281	0.28 666	0.06 56	0.05 37	0.09 365	0.57 704

GASTEREO	0.20 276	0.15 336	0.31 156	0.40 678	0.29 653	0.18 181	0.15 172	0.29 224	0.22 182	0.18 242	0.17 190	0.11 98	0.13 220	0.25 272	0.15 205	0.07 125	0.23 624	0.06 56	0.08 311	0.06 99	0.57 704

MSCF	0.20 276	0.14 298	0.31 156	0.40 678	0.29 653	0.17 146	0.15 172	0.29 224	0.22 182	0.17 219	0.16 169	0.11 98	0.13 220	0.24 250	0.15 205	0.07 125	0.23 624	0.06 56	0.08 311	0.07 184	0.57 704

MM-Stereo_test1	0.20 276	0.13 248	0.45 287	0.24 417	0.12 192	0.20 251	0.21 451	0.36 328	0.32 360	0.23 306	0.22 269	0.15 217	0.14 251	0.28 333	0.16 238	0.07 125	0.24 640	0.08 269	0.07 215	0.09 365	0.21 530

HART	0.20 276	0.14 298	0.42 262	0.26 506	0.24 616	0.17 146	0.16 229	0.32 276	0.25 247	0.15 176	0.26 315	0.17 247	0.09 43	0.24 250	0.14 162	0.06 48	0.36 703	0.07 165	0.05 37	0.08 263	0.27 603

AIO_rvc	0.20 276	0.16 380	0.49 345	0.41 685	0.29 653	0.15 64	0.17 274	0.21 77	0.19 124	0.17 219	0.14 134	0.13 163	0.08 17	0.35 432	0.13 110	0.07 125	0.19 575	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.41 668

AIO_test	0.20 276	0.12 204	0.46 305	0.45 693	0.38 685	0.15 64	0.17 274	0.28 204	0.20 139	0.19 249	0.13 97	0.14 196	0.09 43	0.39 461	0.13 110	0.07 125	0.21 599	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.34 643

rvit_0105_6	0.20 276	0.16 380	0.41 252	0.23 361	0.14 305	0.18 181	0.20 423	0.31 267	0.39 463	0.18 242	0.22 269	0.23 338	0.18 357	0.26 294	0.18 301	0.16 627	0.13 456	0.13 582	0.11 524	0.11 490	0.09 140

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 276	0.74 711	0.71 557	0.17 40	0.08 13	0.15 64	0.15 172	0.19 50	0.18 95	0.13 119	0.12 75	0.10 57	0.08 17	0.16 54	0.14 162	0.34 699	0.12 435	0.08 269	0.07 215	0.11 490	0.24 569

IGEVStereo-DCA	0.20 276	0.17 417	0.41 252	0.22 296	0.15 377	0.20 251	0.17 274	0.28 204	0.23 200	0.19 249	0.12 75	0.14 196	0.12 173	0.38 456	0.31 524	0.07 125	0.16 521	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.36 651

MIM_Stereo	0.20 276	0.17 417	0.55 444	0.20 179	0.21 566	0.17 146	0.14 122	0.37 345	0.27 282	0.28 365	0.35 431	0.23 338	0.13 220	0.28 333	0.16 238	0.06 48	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.15 431

AEACV	0.20 276	0.09 57	0.32 170	0.39 673	0.34 673	0.21 282	0.16 229	0.30 244	0.18 95	0.17 219	0.17 190	0.13 163	0.16 295	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.29 682	0.07 165	0.09 420	0.07 184	0.37 659

4D-IteraStereo	0.20 276	0.21 495	0.62 509	0.21 227	0.14 305	0.19 208	0.17 274	0.29 224	0.28 293	0.24 316	0.20 235	0.20 298	0.10 87	0.22 211	0.18 301	0.07 125	0.07 200	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.33 638

anonymousdsp	0.20 276	0.13 248	0.49 345	0.28 572	0.20 549	0.21 282	0.17 274	0.29 224	0.24 220	0.22 294	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.32 400	0.13 110	0.07 125	0.26 656	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.48 689

DCANet-4	0.20 276	0.11 151	0.58 482	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.39 376	0.42 496	0.29 390	0.31 377	0.17 247	0.22 409	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.09 140

fff	0.20 276	0.15 336	0.57 466	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.38 354	0.46 546	0.29 390	0.31 377	0.18 262	0.28 510	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.09 140

DisPM	0.20 276	0.11 151	0.52 408	0.24 417	0.13 257	0.18 181	0.19 382	0.30 244	0.31 346	0.33 468	0.34 423	0.23 338	0.16 295	0.34 425	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.12 332

IGEV-Stereo	0.20 276	0.13 248	0.49 345	0.28 572	0.20 549	0.21 282	0.17 274	0.29 224	0.24 220	0.22 294	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.32 400	0.13 110	0.07 125	0.26 656	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.48 689
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 276	0.17 417	0.45 287	0.23 361	0.18 485	0.21 282	0.27 581	0.28 204	0.28 293	0.31 430	0.32 389	0.28 413	0.17 321	0.16 54	0.13 110	0.07 125	0.23 624	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.07 38

error version	0.20 276	0.17 417	0.45 287	0.23 361	0.18 485	0.21 282	0.27 581	0.28 204	0.28 293	0.31 430	0.32 389	0.28 413	0.17 321	0.16 54	0.13 110	0.07 125	0.23 624	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.07 38

test-v	0.20 276	0.17 417	0.45 287	0.23 361	0.18 485	0.21 282	0.27 581	0.28 204	0.28 293	0.31 430	0.32 389	0.28 413	0.17 321	0.16 54	0.13 110	0.07 125	0.23 624	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.07 38

test_3	0.20 276	0.12 204	0.49 345	0.26 506	0.14 305	0.22 315	0.25 559	0.34 303	0.33 379	0.25 329	0.18 210	0.23 338	0.13 220	0.25 272	0.20 365	0.06 48	0.14 475	0.09 375	0.10 486	0.07 184	0.10 216

NRIStereo	0.20 276	0.12 204	0.50 366	0.23 361	0.11 132	0.24 365	0.19 382	0.30 244	0.28 293	0.26 339	0.26 315	0.25 374	0.18 357	0.34 425	0.19 337	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.09 365	0.09 140

Pruner-Stereo	0.20 276	0.12 204	0.49 345	0.29 592	0.12 192	0.19 208	0.17 274	0.32 276	0.31 346	0.33 468	0.32 389	0.25 374	0.15 273	0.25 272	0.22 414	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.10 216

test-2	0.20 276	0.17 417	0.45 287	0.23 361	0.18 485	0.21 282	0.27 581	0.28 204	0.28 293	0.31 430	0.32 389	0.28 413	0.17 321	0.16 54	0.13 110	0.07 125	0.23 624	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.07 38

test-1	0.20 276	0.12 204	0.49 345	0.23 361	0.23 599	0.22 315	0.23 518	0.36 328	0.29 316	0.21 273	0.25 305	0.24 359	0.14 251	0.18 97	0.22 414	0.07 125	0.14 475	0.08 269	0.07 215	0.06 99	0.14 412

DCANet	0.20 276	0.15 336	0.57 466	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.37 345	0.41 484	0.30 413	0.31 377	0.19 276	0.23 424	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.10 216

csc	0.20 276	0.15 336	0.57 466	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.38 354	0.46 546	0.29 390	0.31 377	0.18 262	0.28 510	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.09 140

cscssc	0.20 276	0.15 336	0.57 466	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.38 354	0.46 546	0.29 390	0.31 377	0.18 262	0.28 510	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.09 140

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 276	0.23 535	0.49 345	0.21 227	0.16 421	0.19 208	0.17 274	0.35 312	0.32 360	0.26 339	0.33 411	0.20 298	0.17 321	0.21 181	0.17 269	0.06 48	0.10 366	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.11 271

AFF-stereo	0.20 276	0.24 548	0.49 345	0.22 296	0.11 132	0.18 181	0.18 335	0.35 312	0.29 316	0.25 329	0.36 446	0.25 374	0.17 321	0.25 272	0.17 269	0.06 48	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.11 271

DIP-Stereo	0.20 276	0.13 248	0.48 328	0.20 179	0.13 257	0.28 433	0.12 47	0.43 425	0.26 264	0.27 351	0.32 389	0.21 314	0.17 321	0.26 294	0.20 365	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.10 216
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
S0	0.21 317	0.21 495	0.34 186	0.24 417	0.19 520	0.34 538	0.26 571	0.30 244	0.22 182	0.22 294	0.26 315	0.20 298	0.16 295	0.21 181	0.18 301	0.12 551	0.11 404	0.14 606	0.15 630	0.10 431	0.33 638

HLf8	0.21 317	0.23 535	0.69 541	0.15 5	0.12 192	0.24 365	0.14 122	0.42 412	0.32 360	0.20 263	0.26 315	0.18 262	0.15 273	0.35 432	0.18 301	0.10 461	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.10 216

TestStereo_HLe17	0.21 317	0.24 548	0.77 577	0.17 40	0.11 132	0.22 315	0.17 274	0.42 412	0.31 346	0.20 263	0.25 305	0.18 262	0.15 273	0.39 461	0.18 301	0.08 281	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.08 84

DN	0.21 317	0.09 57	0.58 482	0.40 678	0.18 485	0.22 315	0.18 335	0.30 244	0.25 247	0.15 176	0.19 224	0.18 262	0.10 87	0.26 294	0.19 337	0.14 600	0.18 561	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.42 673

Hybrid-DGEV-03	0.21 317	0.20 480	0.43 270	0.23 361	0.12 192	0.27 414	0.16 229	0.33 296	0.28 293	0.33 468	0.58 631	0.23 338	0.16 295	0.24 250	0.19 337	0.07 125	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.08 263	0.10 216

NLMM1	0.21 317	0.13 248	0.21 45	0.23 361	0.18 485	0.24 365	0.20 423	0.65 666	0.69 670	0.18 242	0.18 210	0.13 163	0.14 251	0.25 272	0.19 337	0.08 281	0.09 317	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.10 216

GSStereo	0.21 317	0.10 97	0.31 156	0.36 661	0.42 693	0.19 208	0.16 229	0.38 354	0.21 168	0.14 148	0.15 155	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.18 301	0.08 281	0.31 688	0.06 56	0.06 114	0.08 263	0.63 713

DA	0.21 317	0.11 151	0.33 180	0.28 572	0.23 599	0.30 473	0.16 229	0.29 224	0.27 282	0.15 176	0.22 269	0.17 247	0.15 273	0.26 294	0.15 205	0.07 125	0.28 666	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.56 701

zero-FE	0.21 317	0.08 23	1.10 657	0.24 417	0.27 640	0.12 26	0.14 122	0.20 60	0.20 139	0.12 83	0.11 53	0.13 163	0.11 126	0.22 211	0.19 337	0.09 386	0.23 624	0.07 165	0.08 311	0.19 639	0.27 603

GGEV	0.21 317	0.11 151	0.33 180	0.28 572	0.23 599	0.30 473	0.16 229	0.29 224	0.27 282	0.15 176	0.22 269	0.17 247	0.15 273	0.26 294	0.15 205	0.07 125	0.28 666	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.56 701

FLISNet	0.21 317	0.16 380	0.50 366	0.18 74	0.15 377	0.17 146	0.16 229	0.35 312	0.22 182	0.38 551	0.38 466	0.36 507	0.24 445	0.29 356	0.22 414	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.09 420	0.09 365	0.08 84

CoSv	0.21 317	0.16 380	0.50 366	0.18 74	0.15 377	0.17 146	0.16 229	0.35 312	0.22 182	0.38 551	0.38 466	0.36 507	0.24 445	0.29 356	0.22 414	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.09 420	0.09 365	0.08 84

AIO-test1	0.21 317	0.22 515	0.56 454	0.31 621	0.24 616	0.21 282	0.16 229	0.42 412	0.37 436	0.17 219	0.26 315	0.18 262	0.12 173	0.29 356	0.15 205	0.08 281	0.07 200	0.10 460	0.11 524	0.07 184	0.10 216

IGEV-RUCA	0.21 317	0.09 57	0.26 106	0.20 179	0.19 520	0.28 433	0.23 518	0.24 129	0.22 182	0.21 273	0.23 284	0.29 426	0.48 650	0.26 294	0.19 337	0.09 386	0.08 268	0.18 652	0.14 619	0.18 628	0.19 497

rvit_0105_4	0.21 317	0.17 417	0.49 345	0.23 361	0.14 305	0.20 251	0.23 518	0.35 312	0.40 474	0.19 249	0.24 295	0.25 374	0.20 386	0.28 333	0.18 301	0.16 627	0.13 456	0.12 555	0.11 524	0.11 490	0.10 216

model_zeroshot	0.21 317	0.14 298	0.51 387	0.34 647	0.18 485	0.26 407	0.16 229	0.41 405	0.24 220	0.33 468	0.20 235	0.25 374	0.12 173	0.26 294	0.16 238	0.09 386	0.21 599	0.07 165	0.08 311	0.07 184	0.13 369

AE-Stereo	0.21 317	0.12 204	0.50 366	0.25 463	0.15 377	0.24 365	0.18 335	0.40 387	0.34 392	0.19 249	0.26 315	0.21 314	0.13 220	0.22 211	0.16 238	0.07 125	0.26 656	0.09 375	0.10 486	0.07 184	0.31 625

ACVNet-DCA	0.21 317	0.16 380	0.50 366	0.27 544	0.13 257	0.31 495	0.19 382	0.43 425	0.32 360	0.21 273	0.20 235	0.13 163	0.17 321	0.28 333	0.12 46	0.08 281	0.28 666	0.08 269	0.06 114	0.09 365	0.23 555

11t1	0.21 317	0.12 204	0.45 287	0.20 179	0.15 377	0.27 414	0.17 274	0.37 345	0.28 293	0.27 351	0.25 305	0.24 359	0.23 424	0.28 333	0.25 460	0.09 386	0.19 575	0.07 165	0.07 215	0.09 365	0.23 555

LL-Strereo2	0.21 317	0.25 565	0.53 419	0.32 630	0.20 549	0.25 386	0.14 122	0.32 276	0.25 247	0.25 329	0.20 235	0.24 359	0.12 173	0.28 333	0.18 301	0.07 125	0.07 200	0.12 555	0.09 420	0.09 365	0.16 448

ADStereo(finetuned)	0.21 317	0.15 336	0.59 491	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.37 345	0.41 484	0.30 413	0.31 377	0.19 276	0.31 554	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.10 216

PFNet+	0.21 317	0.11 151	0.54 433	0.22 296	0.12 192	0.17 146	0.18 335	0.31 267	0.36 420	0.33 468	0.32 389	0.24 359	0.16 295	0.33 410	0.18 301	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.10 486	0.08 263	0.12 332

rafts_anoy	0.21 317	0.22 515	0.49 345	0.25 463	0.24 616	0.19 208	0.17 274	0.34 303	0.32 360	0.24 316	0.25 305	0.20 298	0.16 295	0.25 272	0.21 396	0.08 281	0.19 575	0.11 519	0.12 566	0.09 365	0.09 140

raft+_RVC	0.21 317	0.21 495	0.46 305	0.22 296	0.35 676	0.21 282	0.16 229	0.39 376	0.35 404	0.22 294	0.28 339	0.20 298	0.15 273	0.25 272	0.20 365	0.08 281	0.16 521	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.12 332

sAnonymous2	0.21 317	0.24 548	0.79 583	0.24 417	0.17 455	0.22 315	0.20 423	0.36 328	0.29 316	0.17 219	0.19 224	0.17 247	0.16 295	0.18 97	0.15 205	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.08 311	0.23 663	0.18 477

CroCo_RVC	0.21 317	0.24 548	0.79 583	0.24 417	0.17 455	0.22 315	0.20 423	0.36 328	0.29 316	0.17 219	0.19 224	0.17 247	0.16 295	0.18 97	0.15 205	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.08 311	0.23 663	0.18 477

RALAANet	0.21 317	0.24 548	0.53 419	0.23 361	0.14 305	0.22 315	0.13 88	0.38 354	0.30 334	0.29 390	0.26 315	0.25 374	0.15 273	0.28 333	0.20 365	0.08 281	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.10 431	0.07 38

GMStereo	0.21 317	0.30 601	0.57 466	0.21 227	0.12 192	0.24 365	0.18 335	0.30 244	0.41 484	0.26 339	0.24 295	0.17 247	0.16 295	0.25 272	0.19 337	0.10 461	0.07 200	0.08 269	0.08 311	0.11 490	0.09 140
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 345	0.47 671	0.67 532	0.30 604	0.31 665	0.11 19	0.11 29	0.18 33	0.15 47	0.09 9	0.11 53	0.09 30	0.09 43	0.27 309	0.12 46	0.09 386	0.39 705	0.06 56	0.04 1	0.24 667	0.49 691

AIO-test2	0.22 345	0.27 583	0.54 433	0.29 592	0.16 421	0.22 315	0.16 229	0.44 446	0.43 507	0.17 219	0.29 348	0.16 231	0.11 126	0.27 309	0.14 162	0.19 662	0.07 200	0.10 460	0.11 524	0.08 263	0.09 140

FACV-RUCA	0.22 345	0.15 336	0.38 216	0.24 417	0.23 599	0.26 407	0.19 382	0.41 405	0.35 404	0.26 339	0.32 389	0.22 322	0.25 458	0.24 250	0.19 337	0.10 461	0.07 200	0.15 625	0.08 311	0.16 597	0.14 412

rvit_0105_5	0.22 345	0.18 444	0.51 387	0.23 361	0.13 257	0.22 315	0.25 559	0.38 354	0.40 474	0.21 273	0.23 284	0.27 400	0.20 386	0.27 309	0.20 365	0.15 616	0.13 456	0.12 555	0.12 566	0.10 431	0.10 216

1test111	0.22 345	0.16 380	0.50 366	0.27 544	0.13 257	0.31 495	0.19 382	0.43 425	0.32 360	0.21 273	0.20 235	0.13 163	0.17 321	0.36 443	0.28 493	0.08 281	0.28 666	0.08 269	0.06 114	0.09 365	0.23 555

cc1	0.22 345	0.16 380	0.50 366	0.27 544	0.13 257	0.31 495	0.19 382	0.39 376	0.48 568	0.21 273	0.20 235	0.13 163	0.17 321	0.28 333	0.12 46	0.08 281	0.28 666	0.08 269	0.06 114	0.08 263	0.37 659

rrr	0.22 345	0.17 417	0.79 583	0.22 296	0.15 377	0.20 251	0.18 335	0.40 387	0.27 282	0.19 249	0.12 75	0.14 196	0.12 173	0.38 456	0.31 524	0.07 125	0.16 521	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.28 612

tt1	0.22 345	0.16 380	0.49 345	0.26 506	0.15 377	0.31 495	0.19 382	0.38 354	0.46 546	0.21 273	0.19 224	0.13 163	0.16 295	0.28 333	0.12 46	0.08 281	0.28 666	0.08 269	0.06 114	0.08 263	0.37 659

GCAPDPT-zeroshot	0.22 345	0.09 57	1.28 681	0.31 621	0.43 696	0.16 108	0.15 172	0.30 244	0.26 264	0.14 148	0.17 190	0.15 217	0.11 126	0.23 235	0.12 46	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.24 569

HH	0.22 345	0.12 204	0.55 444	0.32 630	0.16 421	0.27 414	0.18 335	0.36 328	0.25 247	0.20 263	0.26 315	0.34 488	0.18 357	0.33 410	0.15 205	0.07 125	0.16 521	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.31 625

HanStereo	0.22 345	0.12 204	0.55 444	0.32 630	0.16 421	0.27 414	0.18 335	0.36 328	0.25 247	0.20 263	0.26 315	0.34 488	0.18 357	0.33 410	0.15 205	0.07 125	0.16 521	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.31 625

CASS	0.22 345	0.16 380	0.40 241	0.26 506	0.12 192	0.29 458	0.19 382	0.40 387	0.32 360	0.34 490	0.35 431	0.25 374	0.25 458	0.26 294	0.21 396	0.13 575	0.08 268	0.11 519	0.09 420	0.11 490	0.12 332
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 345	0.19 464	0.64 519	0.22 296	0.12 192	0.28 433	0.20 423	0.48 490	0.39 463	0.31 430	0.24 295	0.19 276	0.24 445	0.28 333	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.08 84

IPLGR	0.22 345	0.14 298	0.75 567	0.21 227	0.11 132	0.25 386	0.18 335	0.44 446	0.38 447	0.29 390	0.28 339	0.21 314	0.19 380	0.37 453	0.19 337	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.07 38

GANet-ADL	0.22 345	0.14 298	0.51 387	0.23 361	0.14 305	0.29 458	0.19 382	0.48 490	0.36 420	0.26 339	0.33 411	0.32 468	0.20 386	0.26 294	0.22 414	0.11 510	0.07 200	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.11 271

TRStereo	0.22 345	0.21 495	0.62 509	0.40 678	0.19 520	0.22 315	0.16 229	0.58 611	0.30 334	0.21 273	0.21 255	0.22 322	0.13 220	0.27 309	0.14 162	0.09 386	0.09 317	0.09 375	0.11 524	0.06 99	0.19 497

LCNet	0.22 345	0.12 204	0.42 262	0.26 506	0.12 192	0.23 340	0.19 382	0.36 328	0.28 293	0.28 365	0.35 431	0.26 394	0.30 537	0.35 432	0.17 269	0.07 125	0.05 6	0.09 375	0.10 486	0.13 553	0.22 545

NF-Stereo	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.12 192	0.21 282	0.18 335	0.40 387	0.35 404	0.28 365	0.30 364	0.22 322	0.17 321	0.52 521	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.13 369

OCTAStereo	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.12 192	0.21 282	0.18 335	0.40 387	0.35 404	0.28 365	0.30 364	0.22 322	0.17 321	0.51 513	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.13 369

PSM-softLoss	0.22 345	0.11 151	0.53 419	0.25 463	0.12 192	0.20 251	0.17 274	0.39 376	0.29 316	0.29 390	0.32 389	0.24 359	0.16 295	0.53 524	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.09 420	0.08 263	0.12 332

KMStereo	0.22 345	0.11 151	0.53 419	0.25 463	0.12 192	0.20 251	0.17 274	0.39 376	0.29 316	0.29 390	0.32 389	0.24 359	0.16 295	0.53 524	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.09 420	0.08 263	0.12 332

SST-Stereo	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.14 305	0.19 208	0.17 274	0.32 276	0.26 264	0.34 490	0.33 411	0.29 426	0.25 458	0.56 543	0.18 301	0.08 281	0.05 6	0.10 460	0.08 311	0.09 365	0.07 38

RAFT_R40	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.13 257	0.18 181	0.18 335	0.32 276	0.31 346	0.33 468	0.33 411	0.30 447	0.23 424	0.55 535	0.19 337	0.08 281	0.05 6	0.10 460	0.08 311	0.09 365	0.07 38

RE-Stereo	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.12 192	0.21 282	0.18 335	0.40 387	0.35 404	0.28 365	0.30 364	0.22 322	0.17 321	0.51 513	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.13 369

TVStereo	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.12 192	0.21 282	0.18 335	0.40 387	0.35 404	0.28 365	0.30 364	0.22 322	0.17 321	0.51 513	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.13 369

RAFT-345	0.22 345	0.11 151	0.55 444	0.22 296	0.12 192	0.20 251	0.16 229	0.27 188	0.28 293	0.27 351	0.65 657	0.20 298	0.17 321	0.55 535	0.22 414	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.06 99	0.07 38

GMM-Stereo	0.22 345	0.10 97	0.56 454	0.23 361	0.13 257	0.24 365	0.24 544	0.38 354	0.29 316	0.31 430	0.44 541	0.27 400	0.21 399	0.31 389	0.17 269	0.07 125	0.05 6	0.10 460	0.09 420	0.08 263	0.19 497

Prome-Stereo	0.22 345	0.10 97	0.43 270	0.24 417	0.13 257	0.23 340	0.23 518	0.37 345	0.27 282	0.33 468	0.58 631	0.24 359	0.28 510	0.30 374	0.16 238	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.20 517

TestStereo	0.22 345	0.24 548	0.48 328	0.25 463	0.11 132	0.22 315	0.22 488	0.32 276	0.31 346	0.24 316	0.34 423	0.23 338	0.19 380	0.62 582	0.19 337	0.08 281	0.07 200	0.10 460	0.07 215	0.11 490	0.07 38

RALCasStereoNet	0.22 345	0.22 515	0.48 328	0.23 361	0.23 599	0.22 315	0.18 335	0.32 276	0.27 282	0.22 294	0.30 364	0.22 322	0.15 273	0.29 356	0.20 365	0.08 281	0.22 611	0.07 165	0.06 114	0.10 431	0.25 581

111	0.22 345	0.22 515	0.57 466	0.19 127	0.09 23	0.24 365	0.17 274	0.44 446	0.46 546	0.24 316	0.30 364	0.29 426	0.22 409	0.25 272	0.19 337	0.08 281	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.15 431

test_xeample3	0.22 345	0.17 417	0.81 590	0.21 227	0.15 377	0.20 251	0.18 335	0.40 387	0.25 247	0.19 249	0.12 75	0.13 163	0.12 173	0.34 425	0.33 544	0.07 125	0.20 593	0.07 165	0.08 311	0.08 263	0.34 643

FENet	0.22 345	0.13 248	0.48 328	0.22 296	0.12 192	0.27 414	0.18 335	0.43 425	0.37 436	0.31 430	0.32 389	0.29 426	0.23 424	0.27 309	0.24 446	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271

HITNet	0.22 345	0.23 535	0.60 498	0.20 179	0.09 23	0.27 414	0.15 172	0.45 455	0.33 379	0.29 390	0.33 411	0.27 400	0.22 409	0.29 356	0.27 484	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.11 271
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
SCION-MonSter(vits)	0.23 379	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.46 464	0.54 615	0.09 9	0.45 556	0.30 447	0.27 486	0.35 432	0.45 605	0.10 461	0.08 268	0.18 652	0.17 653	0.15 588	0.16 448

S	0.23 379	0.18 444	0.38 216	0.24 417	0.22 583	0.32 512	0.22 488	0.32 276	0.28 293	0.26 339	0.31 377	0.20 298	0.21 399	0.19 121	0.19 337	0.13 575	0.09 317	0.15 625	0.16 641	0.11 490	0.35 647

TestStereo_HL3	0.23 379	0.18 444	1.11 660	0.17 40	0.11 132	0.24 365	0.16 229	0.36 328	0.21 168	0.27 351	0.39 484	0.23 338	0.20 386	0.41 472	0.15 205	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.09 140

Hybrid-DGEV-2	0.23 379	0.20 480	0.53 419	0.24 417	0.13 257	0.28 433	0.15 172	0.50 510	0.45 533	0.28 365	0.26 315	0.25 374	0.26 477	0.29 356	0.20 365	0.07 125	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.07 184	0.10 216

IGEV-FE	0.23 379	0.11 151	0.82 594	0.21 227	0.23 599	0.20 251	0.19 382	0.38 354	0.23 200	0.34 490	0.22 269	0.29 426	0.14 251	0.24 250	0.20 365	0.07 125	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.35 647

GCAP-BAT	0.23 379	0.09 57	1.36 690	0.31 621	0.44 699	0.16 108	0.15 172	0.30 244	0.26 264	0.14 148	0.17 190	0.15 217	0.11 126	0.23 235	0.12 46	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.24 569

test_sample2	0.23 379	0.12 204	0.39 226	0.20 179	0.11 132	0.28 433	0.22 488	0.45 455	0.33 379	0.27 351	0.34 423	0.30 447	0.25 458	0.46 494	0.23 434	0.09 386	0.15 506	0.09 375	0.08 311	0.10 431	0.19 497

MyStereo06	0.23 379	0.15 336	0.74 563	0.22 296	0.14 305	0.25 386	0.22 488	0.43 425	0.25 247	0.36 524	0.24 295	0.34 488	0.18 357	0.24 250	0.20 365	0.07 125	0.12 435	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271

xx1	0.23 379	0.16 380	0.50 366	0.27 544	0.13 257	0.31 495	0.19 382	0.39 376	0.48 568	0.21 273	0.20 235	0.28 413	0.25 458	0.28 333	0.12 46	0.08 281	0.28 666	0.10 460	0.11 524	0.09 365	0.23 555

IGEV_Zeroshot_test	0.23 379	0.11 151	0.82 594	0.21 227	0.23 599	0.20 251	0.19 382	0.38 354	0.23 200	0.34 490	0.22 269	0.29 426	0.14 251	0.24 250	0.20 365	0.07 125	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.35 647

StereoVision	0.23 379	0.23 535	0.55 444	0.27 544	0.17 455	0.23 340	0.22 488	0.40 387	0.32 360	0.21 273	0.51 593	0.22 322	0.16 295	0.29 356	0.19 337	0.11 510	0.12 435	0.13 582	0.13 599	0.10 431	0.08 84

PCWNet_CMD	0.23 379	0.14 298	0.48 328	0.21 227	0.13 257	0.28 433	0.17 274	0.47 478	0.47 560	0.30 413	0.36 446	0.37 515	0.24 445	0.29 356	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.11 490	0.11 271

anonymousdsp2	0.23 379	0.11 151	0.42 262	0.26 506	0.24 616	0.25 386	0.17 274	0.43 425	0.37 436	0.30 413	0.23 284	0.24 359	0.15 273	0.32 400	0.17 269	0.07 125	0.28 666	0.07 165	0.05 37	0.08 263	0.44 680

TestStereo1	0.23 379	0.22 515	0.50 366	0.27 544	0.14 305	0.26 407	0.27 581	0.43 425	0.38 447	0.29 390	0.39 484	0.23 338	0.21 399	0.33 410	0.18 301	0.08 281	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.10 216

x	0.23 379	0.15 336	0.45 287	0.20 179	0.15 377	0.27 414	0.17 274	0.43 425	0.35 404	0.26 339	0.31 377	0.29 426	0.25 458	0.29 356	0.30 512	0.09 386	0.22 611	0.08 269	0.09 420	0.09 365	0.24 569

RAFT_CTSACE	0.23 379	0.21 495	0.57 466	0.26 506	0.15 377	0.22 315	0.23 518	0.34 303	0.30 334	0.34 490	0.51 593	0.31 457	0.17 321	0.33 410	0.15 205	0.06 48	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.07 38

RAFT+CT+SA	0.23 379	0.24 548	0.48 328	0.25 463	0.18 485	0.23 340	0.29 603	0.42 412	0.38 447	0.24 316	0.39 484	0.20 298	0.17 321	0.34 425	0.17 269	0.07 125	0.07 200	0.09 375	0.12 566	0.09 365	0.13 369

SA-5K	0.23 379	0.22 515	0.50 366	0.27 544	0.14 305	0.26 407	0.27 581	0.43 425	0.38 447	0.29 390	0.39 484	0.23 338	0.21 399	0.33 410	0.18 301	0.08 281	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.10 216

CIPLG	0.23 379	0.28 591	0.75 567	0.24 417	0.16 421	0.25 386	0.20 423	0.38 354	0.33 379	0.32 455	0.34 423	0.23 338	0.15 273	0.27 309	0.22 414	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

dd	0.23 379	0.32 615	0.55 444	0.23 361	0.12 192	0.27 414	0.21 451	0.32 276	0.45 533	0.30 413	0.29 348	0.25 374	0.17 321	0.31 389	0.26 472	0.13 575	0.07 200	0.10 460	0.08 311	0.12 538	0.09 140

IPLG	0.23 379	0.19 464	0.65 524	0.21 227	0.12 192	0.28 433	0.17 274	0.45 455	0.32 360	0.33 468	0.32 389	0.16 231	0.17 321	0.50 507	0.23 434	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.08 84

IPLGR_C	0.23 379	0.29 595	0.81 590	0.24 417	0.16 421	0.24 365	0.20 423	0.38 354	0.33 379	0.32 455	0.33 411	0.23 338	0.15 273	0.26 294	0.22 414	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

ACRE	0.23 379	0.27 583	0.83 600	0.24 417	0.15 377	0.24 365	0.20 423	0.38 354	0.32 360	0.32 455	0.33 411	0.23 338	0.15 273	0.26 294	0.22 414	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

GwcNet-ADL	0.23 379	0.15 336	0.58 482	0.24 417	0.13 257	0.23 340	0.24 544	0.51 522	0.41 484	0.28 365	0.29 348	0.30 447	0.20 386	0.27 309	0.28 493	0.09 386	0.07 200	0.07 165	0.07 215	0.09 365	0.11 271

HHNet	0.23 379	0.12 204	0.66 529	0.19 127	0.18 485	0.20 251	0.20 423	0.36 328	0.32 360	0.33 468	0.59 636	0.19 276	0.21 399	0.24 250	0.31 524	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.08 263	0.12 332

KYRaft	0.23 379	0.11 151	0.43 270	0.23 361	0.12 192	0.23 340	0.23 518	0.37 345	0.26 264	0.35 510	0.53 608	0.34 488	0.26 477	0.29 356	0.16 238	0.07 125	0.05 6	0.09 375	0.10 486	0.08 263	0.30 621

ASMatch	0.23 379	0.11 151	0.55 444	0.25 463	0.14 305	0.19 208	0.16 229	0.32 276	0.30 334	0.28 365	0.68 663	0.28 413	0.26 477	0.50 507	0.22 414	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.06 99	0.11 271

IRAFT_RVC	0.23 379	0.15 336	0.54 433	0.26 506	0.12 192	0.19 208	0.23 518	0.41 405	0.39 463	0.31 430	0.30 364	0.29 426	0.24 445	0.55 535	0.23 434	0.08 281	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.08 84

CFNet_pseudo	0.23 379	0.14 298	0.48 328	0.20 179	0.13 257	0.27 414	0.17 274	0.46 464	0.45 533	0.30 413	0.37 457	0.38 521	0.23 424	0.30 374	0.22 414	0.09 386	0.06 101	0.11 519	0.08 311	0.11 490	0.11 271

GES	0.23 379	0.14 298	0.54 433	0.21 227	0.14 305	0.28 433	0.19 382	0.51 522	0.35 404	0.31 430	0.36 446	0.25 374	0.24 445	0.30 374	0.23 434	0.11 510	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.12 332

SFCPSM	0.23 379	0.12 204	0.51 387	0.21 227	0.14 305	0.34 538	0.22 488	0.57 597	0.41 484	0.29 390	0.32 389	0.23 338	0.22 409	0.28 333	0.20 365	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.10 486	0.09 365	0.09 140

MSMDNet	0.23 379	0.14 298	0.49 345	0.20 179	0.13 257	0.28 433	0.17 274	0.47 478	0.47 560	0.30 413	0.36 446	0.37 515	0.24 445	0.29 356	0.21 396	0.09 386	0.07 200	0.09 375	0.08 311	0.11 490	0.11 271

ccs_rob	0.23 379	0.14 298	0.48 328	0.20 179	0.13 257	0.27 414	0.17 274	0.46 464	0.45 533	0.30 413	0.37 457	0.38 521	0.23 424	0.30 374	0.22 414	0.09 386	0.06 101	0.11 519	0.08 311	0.12 538	0.11 271

SME	0.24 412	0.30 601	0.50 366	0.23 361	0.11 132	0.37 571	0.17 274	0.39 376	0.31 346	0.26 339	0.29 348	0.19 276	0.22 409	0.55 535	0.27 484	0.10 461	0.08 268	0.10 460	0.10 486	0.11 490	0.10 216

rvit_0105_3	0.24 412	0.21 495	0.57 466	0.25 463	0.15 377	0.24 365	0.28 597	0.40 387	0.43 507	0.25 329	0.26 315	0.29 426	0.22 409	0.29 356	0.21 396	0.15 616	0.13 456	0.14 606	0.15 630	0.10 431	0.10 216

test_sample1	0.24 412	0.13 248	0.40 241	0.20 179	0.13 257	0.29 458	0.19 382	0.43 425	0.30 334	0.27 351	0.34 423	0.31 457	0.28 510	0.45 492	0.27 484	0.09 386	0.16 521	0.08 269	0.08 311	0.09 365	0.22 545

MyStereo05	0.24 412	0.15 336	0.58 482	0.22 296	0.14 305	0.25 386	0.22 488	0.50 510	0.54 615	0.32 455	0.23 284	0.26 394	0.23 424	0.32 400	0.25 460	0.07 125	0.12 435	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271

MyStereo04	0.24 412	0.15 336	0.58 482	0.22 296	0.16 421	0.25 386	0.22 488	0.51 522	0.54 615	0.29 390	0.23 284	0.27 400	0.23 424	0.32 400	0.25 460	0.07 125	0.13 456	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271

CoDeX	0.24 412	0.13 248	0.48 328	0.22 296	0.14 305	0.29 458	0.21 451	0.55 577	0.42 496	0.29 390	0.36 446	0.28 413	0.23 424	0.48 500	0.20 365	0.09 386	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.08 84

DCRE	0.24 412	0.15 336	0.45 287	0.26 506	0.26 634	0.23 340	0.21 451	0.37 345	0.29 316	0.23 306	0.81 681	0.23 338	0.16 295	0.24 250	0.18 301	0.07 125	0.14 475	0.07 165	0.08 311	0.07 184	0.25 581

riskmin	0.24 412	0.10 97	0.43 270	0.32 630	0.26 634	0.33 523	0.19 382	0.44 446	0.30 334	0.24 316	0.27 331	0.37 515	0.25 458	0.30 374	0.22 414	0.09 386	0.18 561	0.09 375	0.13 599	0.10 431	0.27 603

qqq	0.24 412	0.16 380	0.46 305	0.20 179	0.15 377	0.23 340	0.20 423	0.43 425	0.32 360	0.26 339	0.31 377	0.28 413	0.25 458	0.36 443	0.28 493	0.08 281	0.22 611	0.10 460	0.11 524	0.09 365	0.23 555

BUS	0.24 412	0.13 248	0.36 205	0.25 463	0.14 305	0.44 613	0.17 274	0.59 621	0.36 420	0.34 490	0.35 431	0.31 457	0.22 409	0.27 309	0.22 414	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.10 486	0.09 365	0.10 216

IER	0.24 412	0.15 336	0.50 366	0.21 227	0.15 377	0.31 495	0.20 423	0.44 446	0.38 447	0.34 490	0.41 506	0.32 468	0.34 580	0.31 389	0.23 434	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.08 311	0.09 365	0.09 140

BSDual-CNN	0.24 412	0.13 248	0.36 205	0.25 463	0.14 305	0.35 555	0.22 488	0.59 621	0.36 420	0.34 490	0.35 431	0.38 521	0.25 458	0.27 309	0.28 493	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.10 486	0.09 365	0.10 216

Sa-1000	0.24 412	0.20 480	0.53 419	0.23 361	0.14 305	0.30 473	0.23 518	0.50 510	0.41 484	0.30 413	0.50 590	0.26 394	0.19 380	0.33 410	0.16 238	0.08 281	0.10 366	0.10 460	0.11 524	0.08 263	0.08 84

SA	0.24 412	0.22 515	0.55 444	0.23 361	0.14 305	0.25 386	0.23 518	0.48 490	0.42 496	0.28 365	0.44 541	0.23 338	0.23 424	0.34 425	0.17 269	0.07 125	0.09 317	0.11 519	0.11 524	0.08 263	0.09 140

psmg	0.24 412	0.13 248	0.36 205	0.21 227	0.14 305	0.35 555	0.23 518	0.54 558	0.36 420	0.36 524	0.38 466	0.38 521	0.25 458	0.27 309	0.28 493	0.10 461	0.08 268	0.10 460	0.10 486	0.09 365	0.09 140

UDGNet	0.24 412	0.37 642	0.53 419	0.25 463	0.14 305	0.24 365	0.18 335	0.32 276	0.44 520	0.29 390	0.28 339	0.24 359	0.20 386	0.30 374	0.21 396	0.16 627	0.07 200	0.21 667	0.11 524	0.16 597	0.11 271

TransformOpticalFlow	0.24 412	0.14 298	0.57 466	0.24 417	0.11 132	0.21 282	0.19 382	0.43 425	0.34 392	0.30 413	0.43 530	0.36 507	0.31 554	0.61 571	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.06 99	0.08 84

OMP-Stereo	0.24 412	0.16 380	0.48 328	0.30 604	0.13 257	0.21 282	0.16 229	0.38 354	0.35 404	0.34 490	0.30 364	0.33 479	0.20 386	0.70 614	0.24 446	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.08 263	0.07 38

IIG-Stereo	0.24 412	0.16 380	0.47 313	0.29 592	0.12 192	0.23 340	0.14 122	0.40 387	0.33 379	0.35 510	0.37 457	0.33 479	0.22 409	0.70 614	0.26 472	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.08 263	0.07 38

PFNet	0.24 412	0.11 151	0.63 514	0.25 463	0.14 305	0.22 315	0.19 382	0.40 387	0.35 404	0.36 524	0.32 389	0.27 400	0.20 386	0.63 585	0.23 434	0.09 386	0.05 6	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.08 84

RAFT	0.24 412	0.24 548	0.46 305	0.27 544	0.15 377	0.26 407	0.26 571	0.37 345	0.31 346	0.34 490	0.34 423	0.41 549	0.22 409	0.30 374	0.18 301	0.08 281	0.15 506	0.11 519	0.10 486	0.11 490	0.13 369

ICVP	0.24 412	0.13 248	0.45 287	0.26 506	0.14 305	0.30 473	0.25 559	0.47 478	0.35 404	0.29 390	0.43 530	0.35 501	0.25 458	0.28 333	0.25 460	0.12 551	0.09 317	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 412	0.19 464	0.76 571	0.27 544	0.18 485	0.41 595	0.24 544	0.45 455	0.36 420	0.23 306	0.27 331	0.20 298	0.18 357	0.28 333	0.19 337	0.12 551	0.11 404	0.10 460	0.10 486	0.11 490	0.13 369

ACVNet	0.24 412	0.18 444	0.51 387	0.18 74	0.15 377	0.27 414	0.23 518	0.40 387	0.45 533	0.29 390	0.41 506	0.38 521	0.28 510	0.28 333	0.35 559	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.10 431	0.09 140

DMCA	0.24 412	0.18 444	0.51 387	0.23 361	0.14 305	0.27 414	0.20 423	0.45 455	0.40 474	0.32 455	0.33 411	0.33 479	0.25 458	0.27 309	0.30 512	0.11 510	0.08 268	0.10 460	0.08 311	0.11 490	0.12 332

DN-CSS_ROB	0.24 412	0.33 619	0.69 541	0.25 463	0.14 305	0.26 407	0.13 88	0.42 412	0.35 404	0.30 413	0.42 516	0.22 322	0.20 386	0.34 425	0.22 414	0.07 125	0.06 101	0.11 519	0.11 524	0.11 490	0.09 140

G2L-ROB	0.25 438	0.21 495	0.56 454	0.19 127	0.12 192	0.28 433	0.21 451	0.48 490	0.34 392	0.35 510	0.31 377	0.41 549	0.23 424	0.51 513	0.31 524	0.09 386	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.12 332

DCVSM-stereo	0.25 438	0.14 298	0.53 419	0.21 227	0.14 305	0.27 414	0.14 122	0.35 312	0.35 404	0.42 597	0.33 411	0.46 590	0.30 537	0.31 389	0.27 484	0.11 510	0.10 366	0.12 555	0.10 486	0.12 538	0.15 431

rvit_stereo_0075_2	0.25 438	0.18 444	0.65 524	0.27 544	0.22 583	0.22 315	0.15 172	0.41 405	0.36 420	0.27 351	0.37 457	0.29 426	0.21 399	0.29 356	0.20 365	0.17 641	0.12 435	0.19 660	0.12 566	0.14 576	0.14 412

test_sample3	0.25 438	0.14 298	0.52 408	0.20 179	0.12 192	0.33 523	0.20 423	0.53 542	0.38 447	0.32 455	0.35 431	0.29 426	0.24 445	0.54 530	0.25 460	0.10 461	0.14 475	0.09 375	0.09 420	0.11 490	0.15 431

MyStereo8	0.25 438	0.20 480	0.69 541	0.24 417	0.17 455	0.31 495	0.16 229	0.50 510	0.32 360	0.29 390	0.38 466	0.25 374	0.19 380	0.33 410	0.29 507	0.08 281	0.20 593	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.16 448

mmm	0.25 438	0.15 336	0.44 281	0.23 361	0.20 549	0.28 433	0.21 451	0.43 425	0.32 360	0.31 430	0.40 494	0.30 447	0.24 445	0.31 389	0.28 493	0.09 386	0.21 599	0.11 519	0.12 566	0.10 431	0.26 595

GMStereo_Zeroshot	0.25 438	0.22 515	0.51 387	0.27 544	0.14 305	0.28 433	0.15 172	0.40 387	0.36 420	0.37 542	0.43 530	0.40 540	0.17 321	0.35 432	0.21 396	0.12 551	0.07 200	0.13 582	0.07 215	0.17 612	0.10 216

CFNet_ucs	0.25 438	0.14 298	0.51 387	0.20 179	0.15 377	0.29 458	0.18 335	0.51 522	0.46 546	0.32 455	0.42 516	0.38 521	0.23 424	0.31 389	0.22 414	0.11 510	0.08 268	0.12 555	0.09 420	0.13 553	0.13 369

gwcnet-sp	0.25 438	0.16 380	0.70 548	0.23 361	0.14 305	0.34 538	0.22 488	0.46 464	0.41 484	0.37 542	0.35 431	0.27 400	0.27 486	0.36 443	0.26 472	0.09 386	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.10 216

scenet	0.25 438	0.16 380	0.70 548	0.23 361	0.14 305	0.34 538	0.22 488	0.46 464	0.41 484	0.37 542	0.35 431	0.27 400	0.27 486	0.36 443	0.26 472	0.09 386	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.10 216

ssnet	0.25 438	0.16 380	0.70 548	0.23 361	0.14 305	0.34 538	0.22 488	0.46 464	0.41 484	0.37 542	0.35 431	0.27 400	0.27 486	0.36 443	0.26 472	0.09 386	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.10 216

raft_robust	0.25 438	0.23 535	0.44 281	0.22 296	0.13 257	0.23 340	0.22 488	0.52 530	0.50 593	0.33 468	0.32 389	0.33 479	0.23 424	0.55 535	0.18 301	0.07 125	0.11 404	0.08 269	0.10 486	0.08 263	0.07 38

test_5	0.25 438	0.25 565	0.57 466	0.27 544	0.18 485	0.25 386	0.29 603	0.42 412	0.39 463	0.29 390	0.40 494	0.27 400	0.23 424	0.35 432	0.19 337	0.07 125	0.07 200	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.14 412

iRaft-Stereo_5w	0.25 438	0.24 548	0.50 366	0.23 361	0.18 485	0.19 208	0.19 382	0.39 376	0.35 404	0.28 365	0.36 446	0.34 488	0.23 424	0.66 602	0.28 493	0.07 125	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.09 365	0.14 412

STrans-v2	0.25 438	0.14 298	0.56 454	0.21 227	0.12 192	0.23 340	0.20 423	0.50 510	0.31 346	0.31 430	0.42 516	0.35 501	0.35 588	0.62 582	0.24 446	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.06 99	0.08 84

DRaft	0.25 438	0.11 151	0.47 313	0.18 74	0.12 192	0.28 433	0.23 518	0.34 303	0.40 474	0.38 551	0.60 640	0.20 298	0.41 622	0.48 500	0.41 582	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.08 311	0.07 184	0.08 84

XX-Stereo	0.25 438	0.11 151	1.09 656	0.35 653	0.38 685	0.23 340	0.13 88	0.43 425	0.19 124	0.20 263	0.40 494	0.31 457	0.10 87	0.33 410	0.13 110	0.08 281	0.11 404	0.08 269	0.09 420	0.07 184	0.10 216

HCRNet	0.25 438	0.27 583	0.42 262	0.34 647	0.17 455	0.27 414	0.18 335	0.45 455	0.37 436	0.31 430	0.35 431	0.32 468	0.23 424	0.44 486	0.21 396	0.13 575	0.08 268	0.13 582	0.11 524	0.11 490	0.09 140

BEATNet_4x	0.25 438	0.25 565	0.66 529	0.23 361	0.10 83	0.29 458	0.14 122	0.49 501	0.34 392	0.31 430	0.35 431	0.32 468	0.26 477	0.34 425	0.33 544	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.11 490	0.13 369

UCFNet_RVC	0.25 438	0.21 495	0.49 345	0.19 127	0.15 377	0.34 538	0.18 335	0.47 478	0.36 420	0.30 413	0.35 431	0.40 540	0.26 477	0.35 432	0.24 446	0.13 575	0.08 268	0.13 582	0.14 619	0.13 553	0.13 369

AdaStereo	0.25 438	0.17 417	0.47 313	0.25 463	0.13 257	0.33 523	0.17 274	0.57 597	0.43 507	0.34 490	0.38 466	0.35 501	0.21 399	0.32 400	0.24 446	0.14 600	0.06 101	0.13 582	0.09 420	0.11 490	0.09 140
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.
MLCV	0.25 438	0.23 535	0.59 491	0.22 296	0.09 23	0.30 473	0.18 335	0.40 387	0.38 447	0.38 551	0.44 541	0.31 457	0.22 409	0.44 486	0.32 534	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.08 84

iResNet	0.25 438	0.22 515	0.62 509	0.26 506	0.11 132	0.31 495	0.23 518	0.46 464	0.45 533	0.34 490	0.43 530	0.27 400	0.23 424	0.36 443	0.37 569	0.08 281	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.10 216

MWSP-net	0.26 461	0.14 298	0.45 287	0.22 296	0.14 305	0.32 512	0.43 677	0.52 530	0.45 533	0.33 468	0.33 411	0.36 507	0.32 569	0.29 356	0.32 534	0.10 461	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.11 271

IGEV_i1	0.26 461	0.12 204	0.57 466	0.25 463	0.24 616	0.32 512	0.20 423	0.45 455	0.37 436	0.35 510	0.30 364	0.35 501	0.20 386	0.39 461	0.23 434	0.08 281	0.26 656	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.37 659

DFGA-Net	0.26 461	0.33 619	0.70 548	0.22 296	0.15 377	0.25 386	0.17 274	0.41 405	0.40 474	0.30 413	0.32 389	0.21 314	0.18 357	0.61 571	0.33 544	0.08 281	0.06 101	0.10 460	0.09 420	0.11 490	0.09 140

G2L-Stereo_test	0.26 461	0.22 515	0.54 433	0.20 179	0.13 257	0.28 433	0.24 544	0.51 522	0.40 474	0.38 551	0.37 457	0.40 540	0.26 477	0.53 524	0.32 534	0.09 386	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.11 271

HUF	0.26 461	0.15 336	0.79 583	0.39 673	0.31 665	0.16 108	0.17 274	0.36 328	0.25 247	0.19 249	0.14 134	0.23 338	0.11 126	0.32 400	0.14 162	0.08 281	0.60 736	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.56 701

PAM_32	0.26 461	0.10 97	0.63 514	0.24 417	0.19 520	0.51 647	0.26 571	0.43 425	0.30 334	0.32 455	0.28 339	0.60 657	0.28 510	0.29 356	0.20 365	0.08 281	0.14 475	0.08 269	0.10 486	0.07 184	0.15 431

PAM	0.26 461	0.11 151	0.63 514	0.25 463	0.18 485	0.53 656	0.29 603	0.44 446	0.28 293	0.36 524	0.27 331	0.59 651	0.26 477	0.28 333	0.20 365	0.08 281	0.12 435	0.07 165	0.10 486	0.07 184	0.13 369

DDVS	0.26 461	0.16 380	0.45 287	0.25 463	0.17 455	0.34 538	0.21 451	0.43 425	0.31 346	0.34 490	0.41 506	0.47 600	0.21 399	0.52 521	0.29 507	0.11 510	0.09 317	0.11 519	0.09 420	0.13 553	0.16 448

UGAM-zero	0.26 461	0.11 151	0.56 454	0.20 179	0.16 421	0.28 433	0.18 335	0.48 490	0.25 247	0.31 430	0.28 339	0.56 642	0.32 569	0.66 602	0.17 269	0.07 125	0.10 366	0.07 165	0.09 420	0.07 184	0.31 625

ITSA-stereo	0.26 461	0.16 380	0.39 226	0.24 417	0.11 132	0.28 433	0.18 335	0.58 611	0.59 643	0.32 455	0.32 389	0.33 479	0.28 510	0.51 513	0.34 552	0.11 510	0.08 268	0.11 519	0.11 524	0.11 490	0.15 431

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 461	0.15 336	0.96 636	0.21 227	0.25 630	0.30 473	0.21 451	0.54 558	0.28 293	0.25 329	0.29 348	0.46 590	0.23 424	0.28 333	0.20 365	0.08 281	0.10 366	0.08 269	0.12 566	0.11 490	0.17 470

test_sample5	0.26 461	0.14 298	0.51 387	0.21 227	0.12 192	0.31 495	0.21 451	0.53 542	0.38 447	0.33 468	0.43 530	0.29 426	0.25 458	0.56 543	0.24 446	0.10 461	0.14 475	0.10 460	0.10 486	0.11 490	0.16 448

test_sample4	0.26 461	0.14 298	0.53 419	0.21 227	0.12 192	0.32 512	0.21 451	0.53 542	0.38 447	0.33 468	0.38 466	0.28 413	0.25 458	0.54 530	0.25 460	0.10 461	0.14 475	0.10 460	0.09 420	0.11 490	0.16 448

qqq1	0.26 461	0.13 248	0.47 313	0.20 179	0.10 83	0.28 433	0.19 382	0.54 558	0.48 568	0.35 510	0.42 516	0.31 457	0.27 486	0.60 563	0.21 396	0.10 461	0.16 521	0.07 165	0.07 215	0.08 263	0.13 369

fff1	0.26 461	0.13 248	0.47 313	0.20 179	0.10 83	0.28 433	0.19 382	0.54 558	0.48 568	0.35 510	0.42 516	0.31 457	0.27 486	0.60 563	0.21 396	0.10 461	0.16 521	0.07 165	0.07 215	0.08 263	0.13 369

DualNet	0.26 461	0.14 298	0.51 387	0.21 227	0.12 192	0.31 495	0.21 451	0.53 542	0.38 447	0.34 490	0.44 541	0.29 426	0.25 458	0.56 543	0.24 446	0.10 461	0.14 475	0.10 460	0.10 486	0.11 490	0.16 448

anonymousa	0.26 461	0.13 248	0.56 454	0.29 592	0.30 658	0.31 495	0.20 423	0.38 354	0.36 420	0.33 468	0.51 593	0.41 549	0.27 486	0.25 272	0.24 446	0.08 281	0.18 561	0.09 375	0.18 659	0.08 263	0.17 470

hknet	0.26 461	0.15 336	0.49 345	0.25 463	0.16 421	0.35 555	0.22 488	0.59 621	0.40 474	0.34 490	0.35 431	0.43 569	0.28 510	0.38 456	0.26 472	0.09 386	0.07 200	0.11 519	0.10 486	0.09 365	0.10 216

PSMNet-ADL	0.26 461	0.16 380	0.39 226	0.27 544	0.14 305	0.32 512	0.22 488	0.45 455	0.37 436	0.28 365	0.34 423	0.41 549	0.28 510	0.61 571	0.32 534	0.11 510	0.10 366	0.09 375	0.11 524	0.10 431	0.13 369

PSM-AAD	0.26 461	0.11 151	0.43 270	0.24 417	0.12 192	0.27 414	0.37 653	0.36 328	0.30 334	0.36 524	0.39 484	0.28 413	0.77 696	0.30 374	0.16 238	0.07 125	0.06 101	0.12 555	0.11 524	0.09 365	0.21 530

DEmStereo	0.26 461	0.10 97	0.52 408	0.19 127	0.13 257	0.31 495	0.25 559	0.29 224	0.38 447	0.36 524	0.57 628	0.24 359	0.48 650	0.53 524	0.44 598	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.08 311	0.07 184	0.08 84

GrayStereo	0.26 461	0.10 97	0.45 287	0.27 544	0.14 305	0.23 340	0.46 684	0.36 328	0.33 379	0.40 579	0.47 576	0.30 447	0.78 697	0.29 356	0.17 269	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.09 420	0.07 184	0.15 431

RAFT-RH_RVC	0.26 461	0.13 248	0.57 466	0.22 296	0.12 192	0.25 386	0.14 122	0.27 188	0.29 316	0.38 551	1.14 705	0.23 338	0.18 357	0.58 550	0.24 446	0.07 125	0.06 101	0.10 460	0.07 215	0.06 99	0.08 84

ARAFT	0.26 461	0.30 601	0.87 614	0.22 296	0.12 192	0.30 473	0.24 544	0.46 464	0.34 392	0.33 468	0.28 339	0.29 426	0.20 386	0.49 503	0.19 337	0.08 281	0.06 101	0.12 555	0.11 524	0.09 365	0.09 140

acv_ft	0.26 461	0.18 444	0.56 454	0.24 417	0.19 520	0.34 538	0.21 451	0.47 478	0.45 533	0.39 569	0.41 506	0.38 521	0.28 510	0.28 333	0.36 563	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.11 490	0.09 140

cf-r	0.26 461	0.22 515	0.66 529	0.22 296	0.14 305	0.28 433	0.22 488	0.44 446	0.42 496	0.32 455	0.42 516	0.43 569	0.27 486	0.44 486	0.27 484	0.11 510	0.07 200	0.08 269	0.10 486	0.08 263	0.09 140

GANet-RSSM	0.26 461	0.19 464	0.54 433	0.21 227	0.14 305	0.27 414	0.22 488	0.47 478	0.34 392	0.30 413	0.40 494	0.41 549	0.30 537	0.59 558	0.25 460	0.11 510	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.10 216

PSMNet-RSSM	0.26 461	0.21 495	0.50 366	0.21 227	0.14 305	0.25 386	0.21 451	0.50 510	0.38 447	0.31 430	0.45 556	0.40 540	0.27 486	0.53 524	0.24 446	0.12 551	0.08 268	0.11 519	0.13 599	0.10 431	0.10 216

CFNet-ft	0.26 461	0.21 495	0.51 387	0.19 127	0.16 421	0.31 495	0.21 451	0.40 387	0.37 436	0.29 390	0.40 494	0.46 590	0.27 486	0.49 503	0.28 493	0.12 551	0.07 200	0.12 555	0.11 524	0.12 538	0.11 271

CCAANet	0.26 461	0.18 444	0.56 454	0.22 296	0.15 377	0.29 458	0.17 274	0.52 530	0.39 463	0.27 351	0.49 586	0.32 468	0.25 458	0.63 585	0.33 544	0.08 281	0.06 101	0.10 460	0.10 486	0.08 263	0.11 271

CFNet_RVC	0.26 461	0.21 495	0.51 387	0.19 127	0.16 421	0.31 495	0.21 451	0.40 387	0.37 436	0.29 390	0.40 494	0.46 590	0.27 486	0.49 503	0.28 493	0.12 551	0.07 200	0.12 555	0.11 524	0.12 538	0.11 271

Select-FE	0.27 492	0.18 444	0.87 614	0.23 361	0.22 583	0.29 458	0.18 335	0.53 542	0.28 293	0.30 413	0.33 411	0.45 581	0.29 530	0.30 374	0.21 396	0.08 281	0.10 366	0.08 269	0.13 599	0.08 263	0.20 517

G2L-Stereo	0.27 492	0.23 535	0.61 505	0.22 296	0.14 305	0.25 386	0.19 382	0.48 490	0.37 436	0.33 468	0.38 466	0.40 540	0.23 424	0.61 571	0.33 544	0.11 510	0.09 317	0.10 460	0.08 311	0.09 365	0.11 271

test_sample6	0.27 492	0.15 336	0.50 366	0.22 296	0.12 192	0.30 473	0.22 488	0.54 558	0.39 463	0.34 490	0.44 541	0.29 426	0.25 458	0.58 550	0.26 472	0.11 510	0.14 475	0.10 460	0.10 486	0.11 490	0.16 448

SMFormer	0.27 492	0.13 248	0.47 313	0.20 179	0.10 83	0.28 433	0.19 382	0.54 558	0.48 568	0.35 510	0.42 516	0.31 457	0.27 486	0.60 563	0.34 552	0.10 461	0.16 521	0.08 269	0.09 420	0.10 431	0.16 448

tta	0.27 492	0.13 248	0.47 313	0.20 179	0.10 83	0.28 433	0.19 382	0.54 558	0.48 568	0.35 510	0.42 516	0.31 457	0.27 486	0.60 563	0.34 552	0.10 461	0.16 521	0.08 269	0.09 420	0.08 263	0.13 369

ffm	0.27 492	0.17 417	0.84 604	0.21 227	0.13 257	0.29 458	0.21 451	0.38 354	0.46 546	0.31 430	0.44 541	0.34 488	0.24 445	0.28 333	0.12 46	0.08 281	0.28 666	0.12 555	0.11 524	0.08 263	0.37 659

NINENet	0.27 492	0.16 380	0.49 345	0.23 361	0.16 421	0.44 613	0.17 274	0.63 654	0.49 585	0.33 468	0.38 466	0.31 457	0.22 409	0.43 482	0.22 414	0.11 510	0.10 366	0.12 555	0.08 311	0.12 538	0.11 271

SepStereo	0.27 492	0.13 248	0.49 345	0.24 417	0.18 485	0.30 473	0.24 544	0.48 490	0.48 568	0.42 597	0.45 556	0.34 488	0.31 554	0.64 591	0.24 446	0.09 386	0.07 200	0.09 375	0.07 215	0.10 431	0.11 271

UPFNet	0.27 492	0.15 336	0.47 313	0.25 463	0.20 549	0.37 571	0.27 581	0.50 510	0.40 474	0.36 524	0.38 466	0.37 515	0.29 530	0.40 466	0.34 552	0.10 461	0.10 366	0.10 460	0.10 486	0.10 431	0.08 84

iResNet_ROB	0.27 492	0.27 583	0.48 328	0.21 227	0.12 192	0.32 512	0.17 274	0.57 597	0.55 624	0.39 569	0.44 541	0.37 515	0.28 510	0.43 482	0.28 493	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.09 365	0.11 271

MEA-ACV	0.28 502	0.14 298	0.54 433	0.22 296	0.14 305	0.34 538	0.23 518	0.54 558	0.49 585	0.36 524	0.43 530	0.36 507	0.35 588	0.48 500	0.30 512	0.09 386	0.09 317	0.10 460	0.12 566	0.10 431	0.11 271

PStereo	0.28 502	0.41 659	0.40 241	0.21 227	0.13 257	0.25 386	0.24 544	0.35 312	0.48 568	0.27 351	0.17 190	0.29 426	0.34 580	0.40 466	0.45 605	0.24 676	0.15 506	0.17 643	0.13 599	0.24 667	0.25 581

Selective-IGEV-i1	0.28 502	0.11 151	0.44 281	0.36 661	0.32 669	0.32 512	0.23 518	0.48 490	0.48 568	0.29 390	0.32 389	0.39 535	0.17 321	0.28 333	0.25 460	0.08 281	0.23 624	0.08 269	0.09 420	0.08 263	0.53 699

coex_refinement	0.28 502	0.22 515	0.50 366	0.23 361	0.15 377	0.31 495	0.20 423	0.51 522	0.43 507	0.35 510	0.42 516	0.45 581	0.27 486	0.56 543	0.41 582	0.10 461	0.07 200	0.07 165	0.07 215	0.11 490	0.12 332

ISRNet	0.28 502	0.15 336	0.54 433	0.27 544	0.19 520	0.24 365	0.15 172	0.47 478	0.45 533	0.40 579	0.49 586	0.42 562	0.27 486	0.33 410	0.30 512	0.20 666	0.12 435	0.17 643	0.16 641	0.16 597	0.21 530

rvit_105_1	0.28 502	0.24 548	0.65 524	0.27 544	0.19 520	0.31 495	0.35 644	0.46 464	0.53 610	0.31 430	0.32 389	0.32 468	0.27 486	0.36 443	0.26 472	0.16 627	0.14 475	0.15 625	0.17 653	0.11 490	0.11 271

UGAM	0.28 502	0.18 444	0.57 466	0.26 506	0.13 257	0.23 340	0.26 571	0.33 296	0.45 533	0.32 455	0.42 516	0.45 581	0.22 409	0.92 681	0.23 434	0.08 281	0.09 317	0.14 606	0.13 599	0.10 431	0.10 216

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 502	0.17 417	0.96 636	0.29 592	0.31 665	0.29 458	0.21 451	0.53 542	0.28 293	0.27 351	0.55 617	0.41 549	0.18 357	0.30 374	0.22 414	0.08 281	0.10 366	0.08 269	0.13 599	0.12 538	0.20 517

test_sample7	0.28 502	0.16 380	0.47 313	0.21 227	0.14 305	0.29 458	0.22 488	0.54 558	0.43 507	0.38 551	0.36 446	0.38 521	0.32 569	0.41 472	0.26 472	0.14 600	0.21 599	0.13 582	0.12 566	0.13 553	0.25 581

CBFPSM	0.28 502	0.23 535	0.76 571	0.21 227	0.14 305	0.38 578	0.26 571	0.42 412	0.37 436	0.34 490	0.36 446	0.55 637	0.38 604	0.33 410	0.40 577	0.08 281	0.08 268	0.07 165	0.08 311	0.09 365	0.12 332

ToySt	0.28 502	0.19 464	0.68 538	0.22 296	0.19 520	0.31 495	0.31 622	0.43 425	0.43 507	0.28 365	0.38 466	0.42 562	0.32 569	0.33 410	0.32 534	0.08 281	0.14 475	0.10 460	0.12 566	0.11 490	0.24 569

CSP-Net	0.28 502	0.17 417	0.41 252	0.22 296	0.14 305	0.44 613	0.24 544	0.52 530	0.42 496	0.42 597	0.44 541	0.42 562	0.27 486	0.66 602	0.30 512	0.12 551	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.10 216

DAS	0.28 502	0.13 248	0.49 345	0.24 417	0.18 485	0.30 473	0.24 544	0.48 490	0.48 568	0.42 597	0.45 556	0.34 488	0.31 554	0.76 640	0.24 446	0.09 386	0.07 200	0.09 375	0.07 215	0.10 431	0.11 271

AACVNet	0.28 502	0.22 515	0.55 444	0.23 361	0.14 305	0.30 473	0.19 382	0.43 425	0.33 379	0.39 569	0.42 516	0.44 575	0.29 530	0.73 624	0.28 493	0.11 510	0.09 317	0.11 519	0.09 420	0.13 553	0.12 332

FTStereo	0.28 502	0.11 151	0.56 454	0.24 417	0.13 257	0.21 282	0.52 696	0.36 328	0.28 293	0.38 551	0.94 694	0.30 447	0.56 669	0.33 410	0.18 301	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.19 497

LMCR-Stereo	0.28 502	0.22 515	0.56 454	0.29 592	0.14 305	0.37 571	0.23 518	0.57 597	0.36 420	0.40 579	0.40 494	0.29 426	0.30 537	0.41 472	0.38 571	0.11 510	0.07 200	0.09 375	0.07 215	0.13 553	0.10 216

MMNet	0.28 502	0.19 464	0.54 433	0.24 417	0.17 455	0.47 630	0.22 488	0.47 478	0.53 610	0.40 579	0.43 530	0.36 507	0.34 580	0.40 466	0.35 559	0.08 281	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.09 140

UNet	0.28 502	0.16 380	0.70 548	0.24 417	0.20 549	0.44 613	0.21 451	0.52 530	0.42 496	0.36 524	0.40 494	0.43 569	0.33 578	0.41 472	0.32 534	0.09 386	0.07 200	0.10 460	0.09 420	0.10 431	0.09 140

ac_64	0.28 502	0.16 380	0.62 509	0.25 463	0.17 455	0.36 563	0.22 488	0.48 490	0.35 404	0.36 524	0.37 457	0.51 619	0.30 537	0.62 582	0.34 552	0.11 510	0.09 317	0.10 460	0.10 486	0.09 365	0.09 140

GwcNet-RSSM	0.28 502	0.25 565	0.61 505	0.22 296	0.14 305	0.28 433	0.24 544	0.46 464	0.44 520	0.33 468	0.46 569	0.41 549	0.28 510	0.55 535	0.31 524	0.11 510	0.07 200	0.09 375	0.10 486	0.10 431	0.09 140

HSM-Net_RVC	0.28 502	0.12 204	0.48 328	0.19 127	0.11 132	0.35 555	0.21 451	0.64 660	0.44 520	0.40 579	0.43 530	0.50 616	0.27 486	0.75 633	0.25 460	0.08 281	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 502	0.25 565	0.64 519	0.22 296	0.16 421	0.30 473	0.21 451	0.54 558	0.33 379	0.36 524	0.38 466	0.38 521	0.26 477	0.45 492	0.28 493	0.15 616	0.11 404	0.11 519	0.11 524	0.14 576	0.14 412

StereoDRNet-Refined	0.28 502	0.19 464	0.47 313	0.25 463	0.14 305	0.36 563	0.21 451	0.49 501	0.43 507	0.46 627	0.52 600	0.42 562	0.30 537	0.46 494	0.38 571	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.11 524	0.10 431	0.11 271
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MWDA-net	0.29 525	0.22 515	0.56 454	0.26 506	0.21 566	0.35 555	0.32 629	0.46 464	0.48 568	0.39 569	0.41 506	0.33 479	0.39 611	0.55 535	0.40 577	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.11 271

RT-IGEV	0.29 525	0.10 97	0.60 498	0.24 417	0.16 421	0.38 578	0.31 622	0.60 632	0.46 546	0.41 591	0.41 506	0.49 610	0.31 554	0.30 374	0.29 507	0.09 386	0.10 366	0.09 375	0.10 486	0.09 365	0.25 581

DispNO	0.29 525	0.24 548	0.83 600	0.23 361	0.17 455	0.25 386	0.22 488	0.47 478	0.42 496	0.33 468	0.39 484	0.38 521	0.28 510	0.78 644	0.35 559	0.09 386	0.07 200	0.10 460	0.10 486	0.09 365	0.09 140

CRFU-Net	0.29 525	0.14 298	0.48 328	0.26 506	0.15 377	0.46 624	0.22 488	0.52 530	0.32 360	0.44 614	0.42 516	0.48 604	0.47 646	0.44 486	0.31 524	0.12 551	0.10 366	0.09 375	0.08 311	0.10 431	0.11 271

iRaft-Stereo_20w	0.29 525	0.11 151	0.86 611	0.33 642	0.24 616	0.32 512	0.26 571	0.60 632	0.26 264	0.41 591	0.21 255	0.28 413	0.19 380	0.32 400	0.24 446	0.07 125	0.31 688	0.07 165	0.09 420	0.08 263	0.47 686

AASNet	0.29 525	0.27 583	0.67 532	0.26 506	0.18 485	0.34 538	0.21 451	0.64 660	0.49 585	0.36 524	0.41 506	0.32 468	0.26 477	0.33 410	0.39 575	0.12 551	0.09 317	0.10 460	0.08 311	0.14 576	0.12 332

GEStereo_RVC	0.29 525	0.24 548	0.60 498	0.27 544	0.16 421	0.33 523	0.25 559	0.58 611	0.56 631	0.35 510	0.38 466	0.34 488	0.25 458	0.51 513	0.29 507	0.12 551	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.11 490	0.13 369

EAI-Stereo	0.29 525	0.11 151	0.38 216	0.22 296	0.18 485	0.33 523	1.66 742	0.53 542	0.27 282	0.27 351	0.50 590	0.17 247	0.16 295	0.25 272	0.25 460	0.07 125	0.07 200	0.07 165	0.11 524	0.07 184	0.10 216

delet	0.29 525	0.18 444	0.58 482	0.24 417	0.19 520	0.41 595	0.30 612	0.52 530	0.51 599	0.35 510	0.42 516	0.37 515	0.31 554	0.49 503	0.36 563	0.10 461	0.09 317	0.11 519	0.12 566	0.09 365	0.09 140

HGLStereo	0.29 525	0.19 464	0.60 498	0.24 417	0.21 566	0.33 523	0.23 518	0.52 530	0.44 520	0.36 524	0.49 586	0.41 549	0.35 588	0.46 494	0.34 552	0.11 510	0.11 404	0.09 375	0.09 420	0.11 490	0.12 332

DSFCA	0.29 525	0.18 444	0.48 328	0.21 227	0.17 455	0.39 584	0.32 629	0.49 501	0.44 520	0.44 614	0.38 466	0.40 540	0.30 537	0.53 524	0.38 571	0.12 551	0.10 366	0.10 460	0.11 524	0.11 490	0.11 271

CFNet	0.29 525	0.29 595	0.57 466	0.23 361	0.14 305	0.34 538	0.15 172	0.53 542	0.46 546	0.31 430	0.40 494	0.38 521	0.27 486	0.76 640	0.28 493	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.11 524	0.11 490	0.09 140

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 525	0.24 548	0.81 590	0.26 506	0.18 485	0.30 473	0.22 488	0.52 530	0.41 484	0.38 551	0.42 516	0.42 562	0.28 510	0.46 494	0.31 524	0.11 510	0.08 268	0.10 460	0.11 524	0.10 431	0.12 332
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 525	0.37 642	0.92 627	0.24 417	0.13 257	0.30 473	0.19 382	0.55 577	0.51 599	0.39 569	0.46 569	0.39 535	0.27 486	0.36 443	0.30 512	0.09 386	0.06 101	0.07 165	0.05 37	0.13 553	0.11 271

HSM	0.29 525	0.18 444	0.48 328	0.21 227	0.15 377	0.33 523	0.20 423	0.55 577	0.39 463	0.36 524	0.39 484	0.67 682	0.32 569	0.88 669	0.24 446	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.09 365	0.10 216

noway7	0.30 540	0.63 700	1.95 718	0.24 417	0.12 192	0.23 340	0.19 382	0.47 478	0.33 379	0.21 273	0.23 284	0.24 359	0.20 386	0.23 235	0.29 507	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.10 431	0.10 216

ACV-stereo	0.30 540	0.20 480	0.82 594	0.23 361	0.16 421	0.48 638	0.20 423	0.38 354	0.34 392	0.29 390	0.33 411	0.66 678	0.43 632	0.55 535	0.31 524	0.10 461	0.09 317	0.09 375	0.09 420	0.11 490	0.12 332

ssnet_v2	0.30 540	0.21 495	0.63 514	0.23 361	0.15 377	0.40 590	0.30 612	0.59 621	0.48 568	0.40 579	0.37 457	0.46 590	0.30 537	0.41 472	0.44 598	0.13 575	0.11 404	0.11 519	0.11 524	0.12 538	0.11 271

dad	0.30 540	0.38 649	0.60 498	0.22 296	0.14 305	0.32 512	0.21 451	0.35 312	0.51 599	0.45 621	0.45 556	0.46 590	0.23 424	0.41 472	0.27 484	0.21 668	0.11 404	0.20 665	0.11 524	0.15 588	0.11 271

THIR-Stereo	0.30 540	0.15 336	0.46 305	0.19 127	0.11 132	0.28 433	0.70 710	0.33 296	0.36 420	0.37 542	0.64 655	0.33 479	0.49 655	0.58 550	0.44 598	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.09 420	0.07 184	0.08 84

ADLNet	0.30 540	0.19 464	0.59 491	0.23 361	0.19 520	0.34 538	0.23 518	0.56 588	0.44 520	0.43 608	0.41 506	0.43 569	0.28 510	0.56 543	0.36 563	0.11 510	0.08 268	0.11 519	0.11 524	0.11 490	0.15 431

RAFT + AFF	0.30 540	0.33 619	0.76 571	0.25 463	0.17 455	0.30 473	0.33 636	0.55 577	0.42 496	0.28 365	0.30 364	0.31 457	0.31 554	0.64 591	0.32 534	0.09 386	0.11 404	0.11 519	0.10 486	0.12 538	0.16 448

psm_up	0.30 540	0.21 495	0.58 482	0.26 506	0.18 485	0.32 512	0.27 581	0.57 597	0.45 533	0.38 551	0.41 506	0.45 581	0.40 617	0.59 558	0.32 534	0.11 510	0.12 435	0.13 582	0.12 566	0.11 490	0.11 271

DMCA-RVC	0.30 540	0.27 583	0.93 631	0.28 572	0.17 455	0.30 473	0.21 451	0.43 425	0.36 420	0.40 579	0.38 466	0.39 535	0.36 594	0.44 486	0.34 552	0.13 575	0.10 366	0.16 634	0.12 566	0.13 553	0.11 271

STTStereo	0.30 540	0.24 548	0.83 600	0.25 463	0.17 455	0.30 473	0.24 544	0.49 501	0.39 463	0.39 569	0.41 506	0.44 575	0.28 510	0.41 472	0.30 512	0.13 575	0.13 456	0.13 582	0.16 641	0.12 538	0.12 332

RASNet	0.30 540	0.19 464	0.59 491	0.23 361	0.19 520	0.33 523	0.20 423	0.50 510	0.41 484	0.31 430	0.44 541	0.47 600	0.38 604	0.79 648	0.40 577	0.09 386	0.07 200	0.07 165	0.09 420	0.08 263	0.10 216

DLCB_ROB	0.30 540	0.20 480	0.45 287	0.28 572	0.17 455	0.37 571	0.25 559	0.50 510	0.45 533	0.46 627	0.47 576	0.51 619	0.34 580	0.56 543	0.38 571	0.10 461	0.10 366	0.11 519	0.11 524	0.10 431	0.11 271

zzzzzzz1	0.31 552	0.63 700	1.85 716	0.24 417	0.16 421	0.23 340	0.22 488	0.42 412	0.36 420	0.22 294	0.25 305	0.26 394	0.21 399	0.35 432	0.30 512	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.08 311	0.11 490	0.10 216

DNS	0.31 552	0.31 607	0.25 90	0.25 463	0.11 132	0.14 42	0.14 122	0.26 171	0.18 95	0.14 148	0.18 210	0.13 163	0.10 87	0.75 633	0.41 582	0.09 386	0.27 661	0.08 269	0.05 37	1.11 735	1.23 743

DualNet (step1)	0.31 552	0.21 495	0.69 541	0.18 74	0.17 455	0.36 563	0.21 451	0.54 558	0.43 507	0.38 551	0.36 446	0.38 521	0.32 569	0.41 472	0.26 472	0.24 676	0.21 599	0.28 687	0.24 683	0.18 628	0.21 530

iinet-f	0.31 552	0.23 535	1.16 667	0.20 179	0.16 421	0.44 613	0.23 518	0.47 478	0.38 447	0.36 524	0.44 541	0.41 549	0.35 588	0.36 443	0.43 591	0.10 461	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.13 553	0.12 332

ADLNet2	0.31 552	0.23 535	0.77 577	0.23 361	0.18 485	0.36 563	0.24 544	0.55 577	0.54 615	0.33 468	0.38 466	0.45 581	0.31 554	0.70 614	0.36 563	0.10 461	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.12 538	0.11 271

hitnet-ft	0.31 552	0.21 495	0.56 454	0.19 127	0.14 305	0.40 590	0.23 518	0.46 464	0.42 496	0.37 542	0.46 569	0.53 632	0.35 588	0.76 640	0.35 559	0.14 600	0.10 366	0.14 606	0.10 486	0.15 588	0.14 412

FADNet-RVC-Resample	0.31 552	0.32 615	1.16 667	0.27 544	0.17 455	0.33 523	0.21 451	0.49 501	0.40 474	0.36 524	0.38 466	0.34 488	0.27 486	0.54 530	0.27 484	0.10 461	0.10 366	0.14 606	0.13 599	0.13 553	0.18 477

FADNet_RVC	0.31 552	0.35 632	0.98 640	0.24 417	0.16 421	0.30 473	0.17 274	0.52 530	0.39 463	0.30 413	0.38 466	0.30 447	0.29 530	0.54 530	0.33 544	0.14 600	0.14 475	0.14 606	0.16 641	0.21 654	0.24 569

LL-Strereo	0.32 560	0.33 619	0.77 577	0.26 506	0.24 616	0.22 315	0.23 518	0.58 611	0.44 520	0.35 510	0.32 389	0.41 549	0.40 617	0.93 683	0.25 460	0.08 281	0.13 456	0.11 519	0.09 420	0.09 365	0.22 545

SACVNet	0.32 560	0.25 565	0.59 491	0.26 506	0.19 520	0.35 555	0.25 559	0.54 558	0.41 484	0.43 608	0.45 556	0.46 590	0.34 580	0.71 620	0.30 512	0.14 600	0.10 366	0.12 555	0.12 566	0.16 597	0.20 517

CrosDoStereo	0.32 560	0.11 151	0.53 419	0.19 127	0.12 192	0.22 315	1.07 730	0.36 328	0.38 447	0.38 551	0.60 640	0.28 413	0.45 637	0.61 571	0.56 636	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.09 420	0.08 263	0.09 140

DeepStereo_LL	0.32 560	0.11 151	0.53 419	0.19 127	0.12 192	0.22 315	1.07 730	0.36 328	0.38 447	0.38 551	0.60 640	0.28 413	0.45 637	0.61 571	0.56 636	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.09 420	0.08 263	0.09 140

pcwnet_v2	0.32 560	0.16 380	1.22 678	0.23 361	0.19 520	0.32 512	0.19 382	0.61 642	0.61 650	0.37 542	0.45 556	0.35 501	0.29 530	0.37 453	0.26 472	0.14 600	0.11 404	0.12 555	0.11 524	0.14 576	0.18 477

TDLM	0.32 560	0.27 583	0.52 408	0.30 604	0.15 377	0.33 523	0.32 629	0.54 558	0.50 593	0.44 614	0.43 530	0.39 535	0.30 537	0.92 681	0.30 512	0.14 600	0.09 317	0.13 582	0.12 566	0.13 553	0.14 412

NVstereo2D	0.32 560	0.18 444	0.63 514	0.24 417	0.23 599	0.43 608	0.28 597	0.60 632	0.58 636	0.28 365	0.39 484	0.42 562	0.30 537	0.71 620	0.30 512	0.13 575	0.09 317	0.13 582	0.10 486	0.20 647	0.18 477

SCION-MonSter	0.33 567	0.24 548	0.51 387	0.29 592	0.28 642	0.56 661	0.21 451	0.49 501	0.59 643	0.34 490	0.55 617	0.32 468	0.31 554	0.40 466	0.56 636	0.11 510	0.10 366	0.25 679	0.22 676	0.18 628	0.19 497

DNSM	0.33 567	0.30 601	0.21 45	0.25 463	0.09 23	0.17 146	0.14 122	0.26 171	0.19 124	0.16 195	0.18 210	0.13 163	0.11 126	0.80 652	0.66 655	0.09 386	0.24 640	0.06 56	0.05 37	1.25 737	1.17 741

Selective-IGEV-i16pc	0.33 567	0.12 204	1.65 707	0.21 227	0.14 305	0.74 688	0.30 612	0.46 464	0.44 520	0.21 273	0.32 389	0.26 394	0.14 251	0.71 620	0.19 337	0.15 616	0.10 366	0.08 269	0.09 420	0.11 490	0.12 332

YMNet	0.33 567	0.26 575	0.64 519	0.28 572	0.23 599	0.48 638	0.27 581	0.54 558	0.47 560	0.49 640	0.56 623	0.51 619	0.30 537	0.41 472	0.44 598	0.13 575	0.16 521	0.13 582	0.12 566	0.14 576	0.14 412

YMNet_1	0.33 567	0.26 575	0.64 519	0.28 572	0.23 599	0.48 638	0.27 581	0.54 558	0.47 560	0.49 640	0.56 623	0.51 619	0.30 537	0.41 472	0.44 598	0.13 575	0.16 521	0.13 582	0.12 566	0.14 576	0.14 412

fast-acv-ft	0.33 567	0.26 575	0.88 621	0.25 463	0.18 485	0.49 644	0.27 581	0.44 446	0.50 593	0.40 579	0.55 617	0.49 610	0.36 594	0.39 461	0.41 582	0.11 510	0.11 404	0.11 519	0.12 566	0.13 553	0.11 271

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 567	0.25 565	0.82 594	0.22 296	0.17 455	0.46 624	0.28 597	0.53 542	0.53 610	0.43 608	0.57 628	0.44 575	0.31 554	0.50 507	0.48 613	0.10 461	0.06 101	0.08 269	0.06 114	0.11 490	0.12 332

AANet_RVC	0.33 567	0.31 607	0.69 541	0.23 361	0.14 305	0.30 473	0.23 518	0.49 501	0.55 624	0.39 569	0.60 640	0.43 569	0.30 537	0.88 669	0.54 632	0.11 510	0.08 268	0.07 165	0.07 215	0.10 431	0.12 332

PS-NSSS	0.33 567	0.36 639	0.61 505	0.24 417	0.18 485	0.33 523	0.24 544	0.59 621	0.42 496	0.38 551	0.52 600	0.36 507	0.31 554	0.80 652	0.32 534	0.18 652	0.14 475	0.21 667	0.15 630	0.17 612	0.14 412

DISCO	0.33 567	0.16 380	0.55 444	0.26 506	0.16 421	0.48 638	0.25 559	0.52 530	0.58 636	0.38 551	0.45 556	0.63 667	0.37 599	0.65 596	0.50 620	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.08 311	0.13 553	0.13 369

NOSS_ROB	0.33 567	0.24 548	0.49 345	0.27 544	0.16 421	0.34 538	0.19 382	0.55 577	0.50 593	0.34 490	0.37 457	0.42 562	0.30 537	0.93 683	0.25 460	0.19 662	0.20 593	0.24 676	0.22 676	0.17 612	0.25 581

TCMNet	0.34 578	0.28 591	0.81 590	0.29 592	0.30 658	0.40 590	0.28 597	0.53 542	0.49 585	0.38 551	0.46 569	0.40 540	0.30 537	0.61 571	0.42 587	0.14 600	0.13 456	0.15 625	0.14 619	0.18 628	0.19 497

HBP-ISP	0.34 578	0.35 632	0.76 571	0.23 361	0.17 455	0.33 523	0.22 488	0.56 588	0.47 560	0.42 597	0.49 586	0.33 479	0.41 622	0.73 624	0.27 484	0.18 652	0.19 575	0.24 676	0.20 666	0.16 597	0.16 448

AAGNet	0.34 578	0.12 204	0.53 419	0.26 506	0.16 421	0.20 251	0.19 382	0.31 267	0.29 316	0.35 510	0.35 431	0.27 400	0.30 537	0.44 486	2.56 741	0.08 281	0.05 6	0.10 460	0.07 215	0.09 365	0.07 38

FADNet-RVC	0.34 578	0.43 664	0.97 638	0.25 463	0.20 549	0.33 523	0.20 423	0.51 522	0.42 496	0.34 490	0.40 494	0.41 549	0.29 530	0.65 596	0.36 563	0.14 600	0.14 475	0.14 606	0.15 630	0.19 639	0.20 517

FADNet	0.34 578	0.43 664	0.88 621	0.24 417	0.22 583	0.37 571	0.19 382	0.56 588	0.49 585	0.32 455	0.36 446	0.43 569	0.32 569	0.65 596	0.30 512	0.17 641	0.16 521	0.14 606	0.16 641	0.25 670	0.21 530

CVANet_RVC	0.34 578	0.25 565	0.77 577	0.27 544	0.17 455	0.34 538	0.28 597	0.55 577	0.50 593	0.43 608	0.46 569	0.44 575	0.31 554	0.90 674	0.27 484	0.15 616	0.10 366	0.14 606	0.14 619	0.15 588	0.15 431

StereoDRNet	0.34 578	0.28 591	0.70 548	0.28 572	0.21 566	0.43 608	0.30 612	0.63 654	0.51 599	0.47 633	0.40 494	0.48 604	0.31 554	0.58 550	0.44 598	0.12 551	0.10 366	0.12 555	0.11 524	0.13 553	0.13 369

z-ln-s-r	0.35 585	0.30 601	1.02 645	0.23 361	0.14 305	0.30 473	0.26 571	0.46 464	0.55 624	0.33 468	0.61 648	0.39 535	0.31 554	0.80 652	0.77 669	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.08 311	0.11 490	0.10 216

DRN-Test	0.35 585	0.20 480	0.75 567	0.28 572	0.19 520	0.46 624	0.29 603	0.68 679	0.54 615	0.49 640	0.47 576	0.44 575	0.35 588	0.63 585	0.44 598	0.13 575	0.09 317	0.13 582	0.12 566	0.13 553	0.13 369

XPNet_ROB	0.35 585	0.26 575	0.58 482	0.28 572	0.19 520	0.37 571	0.31 622	0.57 597	0.51 599	0.52 652	0.54 612	0.57 644	0.38 604	0.65 596	0.48 613	0.17 641	0.12 435	0.13 582	0.12 566	0.16 597	0.17 470

ff1	0.36 588	0.17 417	0.84 604	0.21 227	0.13 257	0.29 458	0.21 451	0.38 354	0.46 546	0.31 430	0.44 541	0.34 488	0.24 445	0.91 676	1.30 708	0.08 281	0.28 666	0.12 555	0.11 524	0.08 263	0.37 659

Wz-Net-LNSev	0.36 588	0.35 632	1.06 650	0.26 506	0.21 566	0.47 630	0.33 636	0.56 588	0.58 636	0.45 621	0.54 612	0.50 616	0.37 599	0.40 466	0.42 587	0.12 551	0.11 404	0.10 460	0.09 420	0.14 576	0.15 431

FAT-Stereo	0.36 588	0.19 464	0.75 567	0.26 506	0.18 485	0.34 538	0.30 612	0.62 650	0.61 650	0.47 633	0.61 648	0.59 651	0.50 656	0.61 571	0.36 563	0.13 575	0.14 475	0.13 582	0.12 566	0.14 576	0.20 517

CBMV_ROB	0.36 588	0.21 495	0.57 466	0.22 296	0.14 305	0.35 555	0.20 423	0.55 577	0.47 560	0.52 652	0.58 631	0.45 581	0.53 665	0.75 633	0.50 620	0.18 652	0.19 575	0.23 674	0.21 668	0.15 588	0.20 517

ETE_ROB	0.36 588	0.32 615	0.64 519	0.30 604	0.18 485	0.40 590	0.38 661	0.59 621	0.49 585	0.50 646	0.52 600	0.62 663	0.37 599	0.58 550	0.43 591	0.13 575	0.10 366	0.14 606	0.12 566	0.17 612	0.18 477

PSMNet_ROB	0.36 588	0.31 607	0.71 557	0.31 621	0.21 566	0.44 613	0.44 680	0.61 642	0.49 585	0.39 569	0.45 556	0.49 610	0.32 569	0.66 602	0.53 628	0.14 600	0.10 366	0.15 625	0.14 619	0.13 553	0.13 369

CBMV	0.36 588	0.25 565	0.61 505	0.24 417	0.14 305	0.42 603	0.33 636	0.56 588	0.52 609	0.54 662	0.52 600	0.51 619	0.58 672	0.63 585	0.43 591	0.15 616	0.16 521	0.18 652	0.16 641	0.13 553	0.19 497
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 595	0.17 417	0.84 604	0.21 227	0.13 257	0.29 458	0.21 451	0.57 597	0.48 568	0.31 430	0.44 541	0.34 488	0.24 445	0.91 676	1.30 708	0.10 461	0.20 593	0.12 555	0.11 524	0.11 490	0.23 555

xxx	0.37 595	0.17 417	0.84 604	0.21 227	0.13 257	0.29 458	0.21 451	0.57 597	0.48 568	0.31 430	0.44 541	0.34 488	0.24 445	0.91 676	1.30 708	0.10 461	0.20 593	0.12 555	0.11 524	0.11 490	0.23 555

GwcNet	0.37 595	0.29 595	1.12 661	0.25 463	0.24 616	0.48 638	0.27 581	0.58 611	0.60 647	0.39 569	0.54 612	0.51 619	0.34 580	0.60 563	0.46 608	0.13 575	0.12 435	0.12 555	0.11 524	0.13 553	0.15 431

DANet	0.37 595	0.25 565	0.67 532	0.37 663	0.22 583	0.42 603	0.25 559	0.50 510	0.44 520	0.52 652	0.50 590	0.59 651	0.42 628	0.78 644	0.53 628	0.13 575	0.12 435	0.14 606	0.12 566	0.17 612	0.21 530
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 595	0.33 619	0.59 491	0.37 663	0.23 599	0.42 603	0.41 674	0.56 588	0.44 520	0.47 633	0.47 576	0.61 660	0.39 611	0.58 550	0.41 582	0.16 627	0.13 456	0.21 667	0.22 676	0.16 597	0.18 477

APVNet	0.38 600	0.26 575	0.87 614	0.26 506	0.22 583	0.52 653	0.35 644	0.64 660	0.46 546	0.40 579	0.52 600	0.48 604	0.39 611	0.84 663	0.48 613	0.13 575	0.14 475	0.15 625	0.16 641	0.16 597	0.16 448

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 600	0.43 664	0.72 562	0.35 653	0.19 520	0.51 647	0.25 559	0.56 588	0.39 463	0.42 597	0.47 576	0.47 600	0.27 486	0.74 628	0.32 534	0.38 706	0.19 575	0.27 680	0.17 653	0.29 687	0.27 603

RP	0.38 600	0.26 575	0.67 532	0.31 621	0.24 616	0.37 571	0.29 603	0.53 542	0.61 650	0.42 597	0.65 657	0.62 663	0.51 658	0.63 585	0.43 591	0.17 641	0.15 506	0.17 643	0.15 630	0.17 612	0.19 497

RYNet	0.38 600	0.23 535	0.65 524	0.26 506	0.28 642	0.62 673	0.33 636	0.61 642	0.62 654	0.42 597	0.39 484	0.58 650	0.40 617	0.89 671	0.57 640	0.11 510	0.09 317	0.12 555	0.11 524	0.19 639	0.22 545

LALA_ROB	0.38 600	0.31 607	0.65 524	0.30 604	0.21 566	0.46 624	0.39 665	0.63 654	0.54 615	0.53 658	0.52 600	0.69 686	0.36 594	0.52 521	0.48 613	0.18 652	0.11 404	0.16 634	0.14 619	0.17 612	0.16 448

Selective-IGEV-i16pb	0.39 605	0.14 298	2.10 721	0.21 227	0.15 377	0.68 682	0.31 622	0.60 632	0.60 647	0.25 329	0.44 541	0.32 468	0.21 399	0.79 648	0.26 472	0.14 600	0.10 366	0.09 375	0.10 486	0.12 538	0.14 412

PSMNet-RUCA	0.39 605	0.47 671	0.84 604	0.46 696	0.41 691	0.34 538	0.26 571	0.59 621	0.46 546	0.40 579	0.51 593	0.44 575	0.33 578	0.43 482	0.31 524	0.25 684	0.14 475	0.33 699	0.21 668	0.32 692	0.23 555

1111x	0.39 605	0.17 417	0.80 588	0.23 361	0.15 377	0.33 523	0.27 581	0.62 650	0.48 568	0.32 455	0.43 530	0.40 540	0.29 530	0.86 666	1.60 725	0.09 386	0.23 624	0.09 375	0.12 566	0.10 431	0.23 555

EKT-Stereo	0.39 605	0.13 248	0.53 419	0.42 688	3.94 747	0.22 315	0.17 274	0.38 354	0.30 334	0.21 273	0.20 235	0.23 338	0.15 273	0.30 374	0.18 301	0.10 461	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.09 365	0.12 332

GASNet	0.39 605	0.58 694	1.27 680	0.35 653	0.23 599	0.35 555	0.23 518	0.63 654	0.56 631	0.41 591	0.38 466	0.45 581	0.30 537	0.81 657	0.42 587	0.16 627	0.11 404	0.14 606	0.14 619	0.23 663	0.12 332

Wz-Net-MNSev	0.39 605	0.35 632	0.99 642	0.26 506	0.21 566	0.59 670	0.39 665	0.58 611	0.61 650	0.49 640	0.56 623	0.53 632	0.37 599	0.61 571	0.47 611	0.11 510	0.09 317	0.11 519	0.11 524	0.15 588	0.15 431

xxxx	0.39 605	0.14 298	0.47 313	0.20 179	0.16 421	0.38 578	0.20 423	0.61 642	0.43 507	0.30 413	0.44 541	0.38 521	0.25 458	0.50 507	2.41 739	0.11 510	0.21 599	0.09 375	0.10 486	0.10 431	0.26 595

test_xeample	0.39 605	0.14 298	0.46 305	0.19 127	0.16 421	0.34 538	0.22 488	0.59 621	0.43 507	0.33 468	0.47 576	0.30 447	0.27 486	0.60 563	2.44 740	0.10 461	0.21 599	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.25 581

Syn2CoEx	0.39 605	0.39 653	1.08 655	0.35 653	0.21 566	0.41 595	0.29 603	0.63 654	0.51 599	0.43 608	0.56 623	0.45 581	0.45 637	0.69 611	0.39 575	0.17 641	0.14 475	0.16 634	0.12 566	0.13 553	0.16 448

S-Stereo	0.39 605	0.20 480	1.04 647	0.28 572	0.22 583	0.39 584	0.31 622	0.58 611	0.69 670	0.40 579	0.59 636	0.48 604	0.41 622	0.75 633	0.42 587	0.12 551	0.15 506	0.13 582	0.13 599	0.16 597	0.25 581

stereogan	0.39 605	0.20 480	0.78 582	0.28 572	0.22 583	0.65 679	0.26 571	0.62 650	0.65 659	0.45 621	0.60 640	0.67 682	0.45 637	0.69 611	0.37 569	0.14 600	0.14 475	0.14 606	0.12 566	0.20 647	0.19 497

Nwc_Net	0.39 605	0.29 595	0.84 604	0.32 630	0.24 616	0.45 621	0.30 612	0.67 674	0.51 599	0.39 569	0.70 667	0.59 651	0.48 650	0.61 571	0.45 605	0.16 627	0.12 435	0.19 660	0.21 668	0.14 576	0.15 431

DStereoRT	0.40 617	0.16 380	0.74 563	0.25 463	0.17 455	0.42 603	0.19 382	0.50 510	0.48 568	0.31 430	0.40 494	0.32 468	0.39 611	0.64 591	0.31 524	0.09 386	0.11 404	1.56 745	0.43 711	0.08 263	0.41 668

w-ln-seven-2	0.40 617	0.37 642	1.34 687	0.28 572	0.18 485	0.38 578	0.29 603	0.53 542	0.59 643	0.47 633	0.56 623	0.46 590	0.42 628	0.70 614	0.64 652	0.10 461	0.10 366	0.12 555	0.11 524	0.14 576	0.16 448

aanetorigin	0.40 617	0.33 619	1.14 664	0.25 463	0.19 520	0.30 473	0.37 653	0.34 303	0.47 560	0.95 705	0.82 682	0.52 627	0.56 669	0.50 507	0.52 624	0.11 510	0.09 317	0.10 460	0.10 486	0.16 597	0.19 497

AF-Net	0.40 617	0.31 607	0.74 563	0.33 642	0.24 616	0.43 608	0.30 612	0.64 660	0.67 664	0.44 614	0.69 666	0.65 674	0.52 660	0.59 558	0.48 613	0.16 627	0.12 435	0.19 660	0.14 619	0.16 597	0.14 412

edge stereo	0.40 617	0.22 515	0.87 614	0.27 544	0.22 583	0.38 578	0.26 571	0.59 621	0.56 631	0.53 658	0.60 640	0.71 690	0.50 656	0.78 644	0.43 591	0.16 627	0.15 506	0.19 660	0.14 619	0.17 612	0.19 497

PA-Net	0.40 617	0.35 632	1.05 648	0.32 630	0.28 642	0.39 584	0.43 677	0.53 542	0.56 631	0.35 510	0.43 530	0.41 549	0.36 594	0.83 662	0.61 647	0.12 551	0.23 624	0.16 634	0.23 681	0.13 553	0.20 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 617	0.28 591	0.67 532	0.31 621	0.18 485	0.43 608	0.39 665	0.60 632	0.46 546	0.48 639	0.78 677	0.55 637	0.45 637	0.96 687	0.55 635	0.13 575	0.14 475	0.13 582	0.12 566	0.15 588	0.16 448

RGC	0.41 624	0.35 632	0.76 571	0.35 653	0.28 642	0.41 595	0.29 603	0.60 632	0.55 624	0.47 633	0.64 655	0.63 667	0.47 646	0.74 628	0.46 608	0.16 627	0.15 506	0.21 667	0.21 668	0.19 639	0.21 530

ADCRef	0.41 624	0.33 619	1.05 648	0.26 506	0.21 566	0.49 644	0.27 581	0.54 558	0.51 599	0.51 649	0.59 636	0.35 501	0.47 646	0.54 530	1.35 715	0.09 386	0.08 268	0.12 555	0.12 566	0.12 538	0.13 369

PWC_ROB	0.41 624	0.38 649	0.92 627	0.26 506	0.20 549	0.39 584	0.19 382	0.61 642	0.69 670	0.58 671	0.84 685	0.52 627	0.44 635	0.74 628	0.62 648	0.13 575	0.09 317	0.14 606	0.10 486	0.17 612	0.18 477

PWCDC_ROB	0.41 624	0.41 659	0.77 577	0.34 647	0.21 566	0.43 608	0.20 423	0.60 632	0.90 699	0.44 614	1.24 710	0.36 507	0.38 604	0.56 543	0.48 613	0.18 652	0.11 404	0.11 519	0.10 486	0.20 647	0.16 448

UDG	0.42 628	0.54 684	0.67 532	0.41 685	0.35 676	0.47 630	0.27 581	0.57 597	0.48 568	0.40 579	0.46 569	0.59 651	0.45 637	0.47 498	0.46 608	0.26 686	0.19 575	0.49 710	0.22 676	0.37 696	0.30 621

NCC-stereo	0.42 628	0.31 607	0.87 614	0.32 630	0.29 653	0.47 630	0.37 653	0.68 679	0.53 610	0.42 597	0.58 631	0.57 644	0.52 660	0.75 633	0.54 632	0.18 652	0.14 475	0.18 652	0.25 688	0.17 612	0.18 477

Abc-Net	0.42 628	0.31 607	0.87 614	0.32 630	0.29 653	0.47 630	0.37 653	0.68 679	0.53 610	0.42 597	0.58 631	0.57 644	0.52 660	0.75 633	0.54 632	0.18 652	0.14 475	0.18 652	0.25 688	0.17 612	0.18 477
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	0.42 628	0.44 667	0.92 627	0.24 417	0.16 421	0.45 621	0.40 669	0.58 611	0.50 593	0.54 662	0.63 652	0.52 627	0.51 658	0.91 676	0.66 655	0.17 641	0.17 549	0.17 643	0.15 630	0.15 588	0.21 530
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 632	0.34 628	0.62 509	0.28 572	0.33 671	0.60 671	0.34 641	0.68 679	0.47 560	0.54 662	0.66 659	0.56 642	0.46 644	0.73 624	0.66 655	0.26 686	0.19 575	0.24 676	0.22 676	0.27 680	0.25 581

RTSC	0.43 632	0.37 642	0.95 635	0.30 604	0.20 549	0.50 646	0.23 518	0.65 666	0.86 695	0.56 666	0.54 612	0.51 619	0.36 594	0.71 620	0.92 681	0.13 575	0.14 475	0.11 519	0.13 599	0.18 628	0.19 497

SQANet	0.44 634	0.57 691	0.89 623	0.49 699	0.39 688	0.47 630	0.23 518	0.53 542	0.44 520	0.41 591	0.48 585	0.47 600	0.34 580	0.58 550	0.43 591	0.38 706	0.15 506	0.40 706	0.21 668	0.50 704	0.34 643

Anonymous_2	0.44 634	0.23 535	0.57 466	0.34 647	0.34 673	0.53 656	0.28 597	0.49 501	0.39 463	0.36 524	0.34 423	0.48 604	0.38 604	0.43 482	0.33 544	0.26 686	0.41 708	0.44 708	1.45 746	0.33 694	0.37 659

NaN_ROB	0.44 634	0.38 649	0.94 634	0.30 604	0.20 549	0.52 653	0.49 691	0.61 642	0.60 647	0.56 666	0.47 576	0.49 610	0.42 628	1.24 709	0.76 668	0.12 551	0.18 561	0.12 555	0.13 599	0.12 538	0.18 477

w-ln-seven	0.45 637	0.40 656	1.40 694	0.27 544	0.22 583	0.58 666	0.33 636	0.65 666	0.83 689	0.59 672	0.63 652	0.53 632	0.39 611	0.66 602	0.81 675	0.12 551	0.11 404	0.13 582	0.12 566	0.16 597	0.17 470

test_sample9	0.45 637	0.21 495	0.69 541	0.18 74	0.17 455	0.36 563	0.21 451	0.54 558	0.43 507	0.38 551	0.36 446	0.38 521	0.32 569	0.70 614	1.01 690	0.24 676	1.93 752	0.28 687	0.24 683	0.18 628	0.21 530

Wz-Net-SNSev	0.45 637	0.53 683	1.42 695	0.31 621	0.21 566	0.44 613	0.45 681	0.64 660	0.68 668	0.46 627	0.66 659	0.62 663	0.40 617	0.78 644	0.65 653	0.12 551	0.11 404	0.12 555	0.13 599	0.17 612	0.19 497

DDUNet	0.45 637	0.60 697	0.71 557	0.45 693	0.39 688	0.46 624	0.32 629	0.53 542	0.44 520	0.46 627	0.53 608	0.57 644	0.38 604	0.51 513	0.43 591	0.34 699	0.21 599	0.56 714	0.25 688	0.41 699	0.36 651

222	0.45 637	0.14 298	0.43 270	0.19 127	0.15 377	0.36 563	0.20 423	0.60 632	0.43 507	0.37 542	0.45 556	0.30 447	0.28 510	0.59 558	3.72 745	0.11 510	0.19 575	0.08 269	0.09 420	0.09 365	0.27 603

SHD	0.45 637	0.34 628	0.89 623	0.37 663	0.28 642	0.46 624	0.23 518	0.72 691	0.96 706	0.65 679	0.61 648	0.61 660	0.48 650	0.64 591	0.69 660	0.16 627	0.16 521	0.16 634	0.16 641	0.21 654	0.25 581

GANetREF_RVC	0.45 637	0.52 680	0.87 614	0.39 673	0.20 549	0.51 647	0.50 693	0.68 679	0.67 664	0.47 633	0.46 569	0.50 616	0.43 632	0.91 676	0.40 577	0.28 692	0.21 599	0.32 696	0.19 661	0.28 685	0.23 555
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
PDISCO_ROB	0.45 637	0.37 642	0.89 623	0.44 690	0.37 682	0.70 683	0.35 644	0.75 695	0.78 684	0.45 621	0.53 608	0.65 674	0.40 617	0.68 610	0.52 624	0.22 671	0.12 435	0.21 667	0.19 661	0.26 674	0.22 545

DeepPrunerF	0.46 645	0.37 642	1.50 699	0.34 647	0.30 658	0.36 563	0.37 653	0.64 660	1.15 726	0.41 591	0.45 556	0.40 540	0.41 622	0.82 658	0.53 628	0.18 652	0.14 475	0.23 674	0.21 668	0.17 612	0.18 477

CC-Net-ROB	0.46 645	0.55 685	0.86 611	0.38 671	0.23 599	0.51 647	0.30 612	0.69 685	0.51 599	0.46 627	0.51 593	0.48 604	0.38 604	0.96 687	0.40 577	0.36 702	0.23 624	0.56 714	0.25 688	0.34 695	0.22 545

FBW_ROB	0.46 645	0.34 628	0.71 557	0.32 630	0.20 549	0.51 647	0.32 629	0.73 692	0.63 656	0.60 673	0.57 628	0.65 674	0.44 635	1.42 722	0.62 648	0.14 600	0.17 549	0.22 672	0.16 641	0.17 612	0.23 555

SDNR	0.47 648	0.29 595	0.92 627	0.24 417	0.37 682	1.27 720	0.17 274	0.54 558	0.58 636	0.44 614	0.85 686	0.55 637	0.28 510	1.19 707	0.52 624	0.23 672	0.24 640	0.17 643	0.13 599	0.19 639	0.26 595

G-Net	0.47 648	0.26 575	1.02 645	0.34 647	0.28 642	0.89 702	0.35 644	0.47 478	0.46 546	0.68 684	1.20 707	0.64 672	0.59 674	0.61 571	0.60 644	0.16 627	0.14 475	0.17 643	0.13 599	0.22 658	0.21 530

XQC	0.47 648	0.45 668	1.07 652	0.40 678	0.28 642	0.58 666	0.38 661	0.67 674	0.76 683	0.53 658	0.47 576	0.59 651	0.47 646	0.74 628	0.80 673	0.18 652	0.14 475	0.18 652	0.16 641	0.26 674	0.24 569

WQFJA1++	0.48 651	0.07 2	0.86 611	0.23 361	0.19 520	0.18 181	0.11 29	0.21 77	0.14 32	2.23 745	0.12 75	0.23 338	0.11 126	0.21 181	0.14 162	0.08 281	0.19 575	0.06 56	0.09 420	4.02 750	0.20 517

z-mn7	0.48 651	0.52 680	1.28 681	0.26 506	0.19 520	0.62 673	0.34 641	0.59 621	0.96 706	0.45 621	0.97 695	0.53 632	0.41 622	0.99 691	0.70 661	0.11 510	0.10 366	0.10 460	0.10 486	0.14 576	0.16 448

ADCP+	0.48 651	0.36 639	1.47 697	0.26 506	0.22 583	0.57 664	0.40 669	0.56 588	0.54 615	0.46 627	0.52 600	0.46 590	0.53 665	0.59 558	1.93 732	0.10 461	0.08 268	0.11 519	0.11 524	0.14 576	0.15 431

PASM	0.49 654	0.41 659	1.15 665	0.37 663	0.35 676	0.42 603	0.42 675	0.54 558	0.65 659	0.54 662	0.54 612	0.63 667	0.48 650	0.94 686	0.51 623	0.27 690	0.30 684	0.30 691	0.33 701	0.29 687	0.29 618

zh-mn7	0.50 655	0.57 691	1.82 714	0.25 463	0.19 520	0.45 621	0.29 603	0.59 621	0.84 692	0.67 682	0.97 695	0.49 610	0.41 622	0.93 683	0.73 664	0.12 551	0.10 366	0.11 519	0.11 524	0.13 553	0.17 470

GCST	0.50 655	0.67 705	0.82 594	1.04 729	0.55 709	0.38 578	0.11 29	0.42 412	0.33 379	0.42 597	0.35 431	0.29 426	0.18 357	0.50 507	0.23 434	0.70 722	0.42 709	0.79 726	0.62 730	0.63 711	0.47 686

SuperB	0.50 655	0.37 642	2.16 724	0.23 361	0.15 377	0.41 595	0.32 629	0.50 510	0.83 689	0.44 614	0.51 593	0.33 479	0.45 637	0.69 611	1.07 697	0.10 461	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.95 732	0.18 477

ADCL	0.50 655	0.30 601	1.15 665	0.28 572	0.19 520	0.77 692	0.64 706	0.57 597	0.73 680	0.57 669	0.73 672	0.55 637	0.60 676	0.66 602	1.53 722	0.11 510	0.10 366	0.13 582	0.13 599	0.15 588	0.16 448

ADCPNet	0.51 659	0.36 639	1.82 714	0.27 544	0.23 599	0.71 684	0.39 665	0.56 588	0.54 615	0.52 652	0.60 640	0.66 678	0.57 671	0.64 591	1.23 704	0.15 616	0.18 561	0.14 606	0.23 681	0.19 639	0.22 545

DPSNet	0.51 659	0.26 575	1.16 667	0.28 572	0.21 566	0.76 689	0.56 701	0.89 714	0.82 688	0.49 640	0.51 593	0.64 672	0.81 701	0.89 671	0.85 678	0.17 641	0.16 521	0.13 582	0.13 599	0.26 674	0.27 603

MDST_ROB	0.51 659	0.16 380	0.97 638	0.31 621	0.21 566	1.35 724	0.34 641	0.80 700	0.59 643	1.09 716	0.74 673	0.49 610	0.37 599	1.31 716	0.60 644	0.14 600	0.12 435	0.16 634	0.13 599	0.13 553	0.18 477

zh-sn7	0.52 662	0.64 702	1.77 711	0.30 604	0.20 549	0.47 630	0.40 669	0.60 632	0.65 659	0.53 658	0.82 682	0.52 627	0.59 674	1.10 700	0.96 686	0.13 575	0.13 456	0.13 582	0.13 599	0.17 612	0.20 517

test_sample8	0.52 662	0.21 495	0.69 541	0.18 74	0.17 455	0.36 563	0.21 451	0.57 597	0.38 447	0.63 676	0.39 484	1.16 709	0.68 691	0.70 614	1.01 690	0.24 676	1.93 752	0.28 687	0.24 683	0.18 628	0.21 530

psmorigin	0.52 662	0.29 595	3.10 734	0.24 417	0.19 520	0.39 584	0.24 544	0.52 530	0.45 533	0.66 681	0.68 663	0.70 689	0.52 660	0.86 666	0.49 619	0.15 616	0.17 549	0.13 582	0.14 619	0.16 597	0.23 555

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 665	0.60 697	0.98 640	0.40 678	0.25 630	0.87 700	0.57 702	0.60 632	0.64 658	0.60 673	0.67 661	0.63 667	0.42 628	1.13 702	0.50 620	0.23 672	0.28 666	0.27 680	0.35 703	0.25 670	0.33 638

ADCMid	0.53 665	0.45 668	1.46 696	0.27 544	0.22 583	0.51 647	0.38 661	0.61 642	0.58 636	0.75 689	0.67 661	0.62 663	0.66 690	0.66 602	1.75 727	0.13 575	0.12 435	0.17 643	0.17 653	0.20 647	0.21 530

pmcnn	0.54 667	0.24 548	1.06 650	0.25 463	0.26 634	0.40 590	0.31 622	0.55 577	0.55 624	0.56 666	1.22 709	2.53 737	0.39 611	0.84 663	1.08 698	0.09 386	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.10 431	0.14 412

AANet	0.55 668	0.47 671	1.61 704	0.23 361	0.31 665	0.41 595	0.25 559	0.53 542	1.14 724	0.93 703	0.98 699	0.84 696	0.71 693	0.60 563	0.66 655	0.18 652	0.32 693	0.14 606	0.13 599	0.18 628	0.44 680

DStereoO	0.55 668	0.35 632	0.68 538	0.44 690	0.49 701	0.41 595	1.08 733	0.58 611	0.73 680	0.49 640	0.53 608	0.51 619	0.85 703	0.60 563	0.75 666	0.83 730	0.28 666	0.38 703	0.19 661	0.52 706	0.35 647

Wz-Net-TNSev	0.55 668	0.72 707	1.90 717	0.26 506	0.21 566	0.64 678	0.45 681	0.66 672	0.71 675	0.52 652	0.55 617	0.71 690	0.63 687	1.04 696	0.94 684	0.16 627	0.15 506	0.13 582	0.15 630	0.21 654	0.24 569

AnyNet_C32	0.55 668	0.51 679	1.34 687	0.29 592	0.28 642	0.61 672	0.62 705	0.57 597	0.62 654	0.63 676	0.68 663	0.54 636	0.55 667	0.82 658	1.81 728	0.15 616	0.15 506	0.15 625	0.18 659	0.21 654	0.25 581

CSAN	0.55 668	0.47 671	1.19 675	0.37 663	0.23 599	0.57 664	0.61 704	0.65 666	0.72 677	0.65 679	0.78 677	0.66 678	0.65 689	1.41 721	0.77 669	0.21 668	0.17 549	0.20 665	0.21 668	0.18 628	0.21 530

WCMA_ROB	0.55 668	0.27 583	0.76 571	0.26 506	0.22 583	0.62 673	0.36 651	0.57 597	0.58 636	0.97 707	1.40 715	1.28 715	0.94 711	0.80 652	0.80 673	0.20 666	0.17 549	0.16 634	0.16 641	0.19 639	0.29 618

WZ-Net	0.56 674	0.49 678	2.14 723	0.30 604	0.24 616	0.58 666	0.48 688	0.65 666	0.80 686	0.51 649	0.72 669	0.68 684	0.60 676	1.06 698	1.01 690	0.13 575	0.10 366	0.11 519	0.12 566	0.19 639	0.23 555

Consistency-Raft	0.56 674	0.52 680	1.12 661	0.45 693	0.49 701	0.48 638	0.45 681	0.73 692	0.74 682	0.45 621	0.82 682	0.46 590	0.60 676	0.51 513	0.63 651	0.39 708	0.40 706	0.44 708	0.51 720	0.53 707	0.38 667

anonymity	0.57 676	0.55 685	0.74 563	0.48 698	0.63 714	0.56 661	0.43 677	0.71 687	0.51 599	0.64 678	0.55 617	0.57 644	0.61 680	0.65 596	0.57 640	0.55 713	0.55 730	0.50 711	0.54 722	0.51 705	0.61 710

SGM_RVC	0.57 676	0.22 515	0.60 498	0.26 506	0.16 421	0.97 708	0.46 684	0.76 697	0.90 699	1.03 713	0.92 693	1.16 709	0.93 710	1.21 708	0.72 663	0.17 641	0.16 521	0.16 634	0.16 641	0.16 597	0.24 569
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 678	0.48 676	1.35 689	0.38 671	0.37 682	0.96 707	1.13 735	0.84 709	1.05 715	0.50 646	0.70 667	0.45 581	0.61 680	0.63 585	0.62 648	0.26 686	0.28 666	0.14 606	0.13 599	0.20 647	0.44 680

MFN_U_SF_RVC	0.58 678	0.58 694	1.31 685	0.39 673	0.23 599	0.72 685	0.30 612	0.83 705	0.68 668	0.74 688	0.74 673	0.86 697	0.60 676	0.84 663	0.83 676	0.29 693	0.27 661	0.32 696	0.37 707	0.31 689	0.33 638

SANet	0.58 678	0.41 659	1.38 691	0.27 544	0.16 421	0.72 685	0.48 688	0.71 687	1.34 729	0.69 685	0.97 695	0.94 701	0.78 697	0.97 690	0.93 682	0.14 600	0.12 435	0.12 555	0.12 566	0.18 628	0.20 517

otaku	0.60 681	0.73 709	1.13 663	0.64 708	0.45 700	0.73 687	0.37 653	0.67 674	0.67 664	0.52 652	0.75 675	0.66 678	0.46 644	0.74 628	0.59 643	0.55 713	0.34 699	0.56 714	0.36 705	0.65 713	0.49 691

MeshStereo	0.60 681	0.31 607	0.71 557	0.22 296	0.17 455	0.66 680	0.36 651	0.81 702	0.63 656	1.48 735	1.32 712	1.65 723	0.83 702	1.18 706	0.74 665	0.17 641	0.17 549	0.17 643	0.14 619	0.17 612	0.19 497
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
Ntro	0.61 683	0.75 712	1.16 667	0.67 710	0.50 703	0.76 689	0.37 653	0.68 679	0.71 675	0.50 646	0.59 636	0.65 674	0.52 660	0.79 648	0.58 642	0.58 716	0.32 693	0.57 717	0.34 702	0.69 718	0.50 695

PVD	0.62 684	0.41 659	0.93 631	0.44 690	0.39 688	0.63 677	0.51 695	0.86 710	1.27 727	0.93 703	1.09 702	0.81 694	0.85 703	0.89 671	0.89 680	0.21 668	0.23 624	0.22 672	0.19 661	0.28 685	0.41 668

SAMSARA	0.62 684	0.47 671	0.93 631	0.70 714	0.50 703	1.15 714	1.29 738	0.79 699	0.70 673	0.77 695	0.55 617	0.92 700	0.58 672	0.87 668	0.77 669	0.19 662	0.27 661	0.18 652	0.19 661	0.27 680	0.28 612

ADCS	0.62 684	0.56 687	1.54 702	0.30 604	0.25 630	0.56 661	0.46 684	0.71 687	0.86 695	0.77 695	0.72 669	0.68 684	0.62 685	0.82 658	2.33 738	0.17 641	0.16 521	0.16 634	0.17 653	0.23 663	0.27 603

DGSMNet	0.63 687	0.32 615	1.01 644	0.54 704	0.73 721	0.62 673	1.36 739	0.62 650	0.58 636	0.38 551	0.62 651	0.52 627	0.34 580	0.65 596	0.47 611	0.54 712	0.61 737	0.67 719	0.61 729	0.65 713	0.69 723

MSMD_ROB	0.63 687	0.34 628	0.70 548	0.30 604	0.25 630	0.88 701	0.35 644	0.58 611	0.67 664	1.13 717	1.52 719	1.75 726	1.05 716	0.90 674	0.60 644	0.24 676	0.22 611	0.27 680	0.27 696	0.25 670	0.27 603

EDNetEfficient	0.64 689	0.39 653	2.52 727	0.26 506	0.26 634	0.39 584	0.49 691	0.42 412	1.06 716	1.38 724	0.86 687	0.61 660	0.97 712	0.66 602	1.62 726	0.11 510	0.10 366	0.10 460	0.12 566	0.20 647	0.19 497

FCDSN-DC	0.67 690	0.38 649	0.83 600	0.37 663	0.30 658	0.66 680	0.37 653	0.69 685	0.70 673	1.15 719	1.53 720	1.70 725	1.38 725	1.00 692	0.83 676	0.24 676	0.22 611	0.27 680	0.26 692	0.27 680	0.32 631
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 690	0.94 721	1.63 705	0.77 720	1.19 739	0.53 656	0.25 559	0.61 642	0.72 677	0.70 686	0.60 640	0.69 686	0.90 708	0.80 652	0.52 624	0.27 690	0.13 456	0.74 722	0.31 700	0.68 716	0.44 680

AnyNet_C01	0.68 692	0.69 706	2.64 729	0.33 642	0.27 640	0.93 703	0.64 706	0.66 672	0.65 659	0.70 686	0.97 695	0.75 692	0.63 687	1.01 693	1.52 721	0.17 641	0.16 521	0.17 643	0.17 653	0.24 667	0.28 612

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 693	0.73 709	1.26 679	0.47 697	0.28 642	1.42 727	0.60 703	0.82 703	0.94 705	0.85 699	0.86 687	0.88 699	0.70 692	1.32 717	0.75 666	0.37 704	0.30 684	0.34 701	0.36 705	0.44 701	0.42 673

FC-DCNN	0.73 694	0.33 619	0.84 604	0.33 642	0.28 642	0.82 698	0.40 669	0.82 703	0.83 689	1.43 727	1.60 724	1.97 728	1.38 725	1.10 700	0.93 682	0.24 676	0.22 611	0.27 680	0.26 692	0.26 674	0.32 631

MFMNet_re	0.74 695	0.84 716	1.16 667	0.64 708	0.70 719	0.79 694	0.71 711	0.77 698	0.85 693	0.79 697	0.86 687	0.69 686	0.80 699	0.73 624	0.65 653	0.66 720	0.59 735	0.61 718	0.58 727	0.68 716	0.71 724

NVStereoNet_ROB	0.74 695	0.64 702	1.20 677	0.55 705	0.43 696	0.54 660	0.48 688	0.75 695	0.87 698	0.88 700	1.72 727	1.06 706	1.03 715	1.29 713	0.98 689	0.35 701	0.42 709	0.41 707	0.48 715	0.38 697	0.43 677
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 695	0.72 707	1.18 674	0.52 703	0.57 711	0.76 689	0.50 693	0.80 700	0.66 663	0.97 707	0.88 690	0.94 701	0.74 694	1.08 699	1.04 695	0.58 716	0.51 723	0.50 711	0.50 719	0.56 708	0.72 725
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 698	0.33 619	0.82 594	0.33 642	0.28 642	0.85 699	0.40 669	0.88 712	0.86 695	1.46 729	1.65 725	2.08 730	1.40 727	1.14 704	0.95 685	0.24 676	0.22 611	0.27 680	0.26 692	0.26 674	0.32 631

RainbowNet	0.76 699	1.00 725	1.29 683	0.82 721	0.63 714	0.79 694	0.52 696	0.83 705	0.93 702	0.61 675	0.79 680	0.79 693	0.62 685	0.82 658	0.67 659	0.80 729	0.55 730	0.79 726	0.49 716	0.81 724	0.62 711

ACVNet-4b	0.76 699	0.90 719	1.67 708	0.73 717	0.51 706	0.80 697	0.31 622	0.74 694	0.81 687	0.51 649	0.72 669	0.94 701	0.43 632	1.01 693	1.32 712	1.18 742	0.22 611	0.77 724	0.45 712	0.70 719	0.50 695

ACVNet_1	0.77 701	0.92 720	1.79 713	0.73 717	0.53 707	0.78 693	0.42 675	0.88 712	0.90 699	0.75 689	0.76 676	1.32 716	0.80 699	1.04 696	0.70 661	0.57 715	0.32 693	0.72 721	0.35 703	0.70 719	0.50 695

ELAS_RVC	0.80 702	0.40 656	1.10 657	0.40 678	0.35 676	0.93 703	1.10 734	0.87 711	1.12 723	1.40 725	1.39 713	1.27 714	1.55 733	1.13 702	1.13 699	0.29 693	0.27 661	0.30 691	0.28 697	0.31 689	0.36 651
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 702	0.40 656	0.91 626	0.39 673	0.35 676	1.52 729	0.81 720	0.97 716	0.98 709	1.47 734	1.58 722	1.19 711	1.33 724	1.01 693	1.21 702	0.29 693	0.27 661	0.30 691	0.29 699	0.32 692	0.36 651
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 704	0.64 702	2.42 726	0.49 699	0.17 455	0.58 666	0.32 629	0.83 705	0.85 693	0.41 591	0.52 600	0.98 705	0.61 680	4.97 753	1.22 703	0.12 551	0.07 200	0.10 460	0.24 683	0.27 680	0.32 631

RTS	0.81 704	0.56 687	4.76 739	0.37 663	0.30 658	1.11 711	0.52 696	0.67 674	1.07 717	0.76 692	0.91 691	0.60 657	0.61 680	1.64 725	1.24 705	0.15 616	0.13 456	0.15 625	0.15 630	0.22 658	0.24 569

RTSA	0.81 704	0.56 687	4.76 739	0.37 663	0.30 658	1.11 711	0.52 696	0.67 674	1.07 717	0.76 692	0.91 691	0.60 657	0.61 680	1.64 725	1.24 705	0.15 616	0.13 456	0.15 625	0.15 630	0.22 658	0.24 569

IMH-64-1	0.94 707	0.95 722	1.07 652	0.98 726	0.76 722	0.93 703	0.72 712	1.30 724	1.11 721	0.91 701	1.45 716	1.14 707	1.00 713	1.25 711	0.97 687	0.77 725	0.51 723	0.97 730	0.55 725	0.90 726	0.66 719

IMH-64	0.94 707	0.95 722	1.07 652	0.98 726	0.76 722	0.93 703	0.72 712	1.30 724	1.11 721	0.91 701	1.45 716	1.14 707	1.00 713	1.25 711	0.97 687	0.77 725	0.51 723	0.97 730	0.55 725	0.90 726	0.66 719

ACVNet_2	0.94 707	0.98 724	1.71 710	0.83 722	0.63 714	1.02 709	0.64 706	1.16 721	1.43 733	1.02 711	1.39 713	1.47 719	0.86 706	1.16 705	0.79 672	0.63 719	0.43 712	0.78 725	0.49 716	0.80 723	0.57 704

MonStereo1	0.96 710	0.61 699	0.99 642	0.70 714	0.59 712	1.37 725	0.35 644	0.97 716	1.27 727	0.97 707	1.92 731	1.53 721	2.13 737	1.29 713	0.87 679	0.71 723	0.34 699	0.75 723	0.47 714	0.75 721	0.68 721

DStereoSA	1.00 711	0.46 670	1.33 686	0.68 711	0.86 732	1.26 719	2.25 748	0.83 705	1.41 731	0.57 669	1.92 731	0.57 644	2.07 736	0.96 687	1.84 730	0.36 702	0.55 730	0.28 687	0.53 721	0.45 702	0.90 732

U	1.02 712	0.10 97	0.26 106	0.22 296	3.66 745	6.41 753	0.13 88	0.22 92	0.21 168	0.11 50	0.11 53	0.10 57	0.09 43	0.12 4	0.11 16	0.07 125	0.05 6	5.35 761	2.86 758	0.07 184	0.06 14

MultiAttention	1.05 713	0.14 298	0.50 366	0.35 653	0.43 696	5.62 744	1.71 745	0.71 687	0.54 615	0.36 524	0.63 652	0.55 637	0.22 409	7.50 758	0.56 636	0.09 386	0.06 101	0.14 606	0.24 683	0.27 680	0.34 643

WAO-7	1.05 713	1.00 725	1.19 675	0.83 722	0.67 718	1.22 717	0.84 722	1.43 728	1.56 735	1.13 717	1.75 728	1.46 718	1.25 721	1.56 724	1.28 707	0.61 718	0.62 740	0.70 720	0.68 732	0.66 715	0.62 711

MADNet+	1.05 713	1.26 735	4.77 742	0.73 717	0.50 703	1.25 718	0.97 725	1.05 718	0.93 702	0.67 682	0.78 677	0.87 698	0.85 703	2.14 735	1.83 729	0.40 709	0.42 709	0.32 696	0.28 697	0.45 702	0.43 677

PWCK	1.05 713	1.29 736	2.12 722	0.92 724	0.42 693	1.27 720	1.01 727	1.14 720	1.14 724	1.16 720	1.14 705	1.25 713	0.90 708	1.77 730	1.15 700	0.89 733	0.51 723	0.87 728	0.54 722	1.02 734	0.57 704

DStereoFS	1.07 717	0.76 713	1.10 657	0.70 714	0.70 719	1.87 733	1.39 740	1.20 723	1.66 736	1.01 710	1.58 722	1.20 712	2.60 742	1.40 720	1.32 712	0.40 709	0.47 716	0.31 694	0.41 710	0.38 697	0.91 733

IMH	1.09 718	1.04 728	1.29 683	1.03 728	0.79 725	1.11 711	0.69 709	1.40 727	1.42 732	1.02 711	1.71 726	1.42 717	1.19 720	1.78 731	1.03 694	1.14 740	0.56 734	1.00 732	0.58 727	0.93 729	0.68 721

WAO-6	1.11 719	1.01 727	1.17 673	0.96 725	0.79 725	1.30 722	0.78 717	1.36 726	1.99 741	1.04 714	1.54 721	1.59 722	1.27 722	1.37 719	1.30 708	0.78 727	0.55 730	1.03 734	0.75 736	0.87 725	0.72 725

SGM+DAISY	1.12 720	0.86 717	1.64 706	0.68 711	0.80 728	1.68 731	1.68 744	1.08 719	1.10 719	1.53 736	1.76 729	1.47 719	1.53 732	1.24 709	1.42 719	0.66 720	0.65 742	0.52 713	0.54 722	0.57 709	0.91 733

LVE	1.18 721	1.16 730	1.67 708	1.04 729	0.81 729	1.32 723	0.82 721	1.49 730	1.94 739	1.08 715	1.90 730	1.89 727	1.07 717	1.51 723	1.04 695	0.96 736	0.61 737	0.94 729	0.69 733	0.92 728	0.79 730

JetBlue	1.20 722	0.89 718	2.53 728	0.59 706	0.76 722	3.16 741	2.09 746	1.16 721	0.93 702	0.95 705	1.12 704	1.65 723	1.27 722	2.15 736	1.87 731	0.43 711	0.37 704	0.38 703	0.39 709	0.62 710	0.63 713

Dean	1.22 723	1.17 731	1.97 719	1.04 729	0.79 725	1.21 716	0.76 715	1.51 731	1.96 740	1.30 723	1.98 734	2.14 731	1.18 719	1.30 715	1.15 700	0.83 730	0.61 737	1.01 733	0.69 733	0.97 733	0.77 729

xyz-stereo	1.43 724	0.11 151	17.43 767	0.18 74	0.08 13	4.86 742	0.18 335	0.31 267	0.35 404	0.37 542	2.75 747	0.41 549	0.31 554	0.58 550	0.33 544	0.07 125	0.05 6	0.09 375	0.06 114	0.06 99	0.06 14

TorneroNet-64	1.47 725	1.15 729	1.51 700	1.11 735	0.86 732	2.27 737	0.76 715	1.84 737	3.76 748	1.29 721	2.22 738	2.68 739	1.46 728	1.81 732	1.55 723	0.79 728	0.51 723	1.10 735	0.67 731	1.31 740	0.81 731

notaker	1.49 726	1.44 739	1.77 711	1.42 740	1.08 737	1.19 715	0.87 724	1.51 731	1.40 730	1.53 736	3.41 749	2.40 735	1.94 735	1.83 733	1.57 724	1.14 740	0.69 746	1.38 742	0.88 740	1.39 743	1.03 737

WAO-8	1.50 727	1.22 733	1.39 692	1.10 732	0.85 730	2.15 734	0.78 717	1.84 737	3.76 748	1.46 729	2.18 736	2.15 732	1.50 730	3.20 742	1.35 715	0.92 734	0.66 743	1.10 735	0.79 738	0.94 730	0.74 727

Venus	1.50 727	1.22 733	1.39 692	1.10 732	0.85 730	2.15 734	0.78 717	1.84 737	3.76 748	1.46 729	2.18 736	2.15 732	1.50 730	3.20 742	1.35 715	0.92 734	0.66 743	1.10 735	0.79 738	0.94 730	0.74 727

SGM-ForestM	1.59 729	0.56 687	1.52 701	0.41 685	0.34 673	2.77 739	1.67 743	1.69 735	1.73 738	2.48 747	2.27 739	6.02 749	2.90 744	3.08 740	2.83 742	0.25 684	0.30 684	0.19 660	0.20 666	0.18 628	0.45 684

UNDER WATER-64	1.61 730	1.30 737	2.93 733	1.33 738	0.96 735	2.20 736	1.25 737	1.47 729	3.15 745	1.46 729	1.31 711	2.61 738	2.22 739	1.69 727	1.93 732	1.13 739	0.67 745	1.29 740	0.94 741	1.26 738	1.09 739

MANE	1.63 731	0.58 694	1.16 667	0.59 706	0.60 713	2.71 738	1.53 741	2.63 745	3.62 747	2.33 746	3.26 748	3.66 743	2.98 745	2.26 738	2.26 737	0.37 704	0.40 706	0.31 694	0.49 716	0.31 689	0.63 713

UNDER WATER	1.64 732	1.34 738	2.72 731	1.40 739	1.04 736	1.70 732	1.14 736	1.57 734	3.58 746	1.46 729	1.46 718	2.82 740	2.43 740	1.74 728	2.04 735	1.08 738	0.63 741	1.31 741	0.94 741	1.29 739	1.10 740

LSM	1.68 733	0.48 676	2.91 732	2.28 746	17.60 766	0.52 653	0.55 700	0.65 666	0.78 684	0.84 698	1.11 703	0.63 667	0.55 667	0.79 648	0.53 628	0.16 627	0.25 650	0.18 652	0.21 668	0.25 670	2.37 748

ktn	1.80 734	1.46 740	1.49 698	1.44 741	1.14 738	1.50 728	1.07 730	1.53 733	3.90 751	2.77 749	4.62 750	3.42 742	1.49 729	1.74 728	1.40 718	1.45 744	0.77 747	1.46 743	0.99 743	1.41 744	1.00 736

LE_ROB	1.82 735	0.39 653	3.15 735	0.50 701	0.55 709	0.79 694	1.00 726	0.89 714	6.48 755	7.40 759	2.07 735	2.07 729	5.08 753	1.33 718	3.96 746	0.11 510	0.09 317	0.12 555	0.11 524	0.11 490	0.13 369

KSHMR	1.92 736	1.47 741	1.97 719	1.48 742	1.22 740	1.39 726	1.06 729	1.81 736	5.83 754	1.43 727	5.56 753	2.95 741	1.17 718	2.24 737	1.33 714	1.29 743	1.13 748	1.47 744	1.11 745	1.37 742	1.21 742

TorneroNet	2.26 737	1.20 732	1.55 703	1.15 737	0.91 734	5.84 750	0.84 722	2.12 741	8.45 758	2.59 748	5.32 752	3.84 744	2.15 738	1.84 734	1.98 734	0.88 732	0.54 729	1.16 739	0.74 735	1.31 740	0.91 733

MADNet++	2.34 738	1.81 742	2.24 725	2.15 745	1.97 744	2.79 740	2.19 747	2.42 744	2.26 742	2.79 750	2.70 746	2.43 736	2.60 742	3.18 741	3.32 743	2.19 752	1.97 754	1.93 746	1.62 747	2.02 746	2.10 746

JetRed	2.35 739	2.70 744	6.11 750	1.14 736	1.38 742	6.03 752	3.61 750	2.12 741	1.72 737	1.99 744	1.97 733	2.15 732	1.59 734	2.49 739	4.19 747	1.05 737	1.60 751	1.10 735	1.02 744	1.72 745	1.41 745

light-stereo	2.66 740	0.78 714	4.46 738	4.42 747	3.66 745	5.04 743	0.38 661	2.12 741	1.51 734	4.25 751	6.51 756	7.70 758	0.75 695	5.12 754	1.42 719	0.72 724	1.35 750	0.33 699	0.45 712	1.22 736	1.04 738

HanzoNet	3.08 741	1.87 743	2.70 730	1.81 743	1.34 741	1.60 730	1.05 728	2.06 740	2.62 744	5.63 755	5.12 751	5.96 748	7.09 756	4.39 752	3.43 744	3.29 755	2.06 756	1.98 749	2.94 759	2.47 747	2.15 747

coex-ft	3.48 742	0.81 715	48.53 785	0.24 417	0.19 520	0.53 656	0.47 687	0.49 501	2.36 743	7.18 758	1.20 707	0.96 704	2.53 741	0.75 633	2.14 736	0.13 575	0.15 506	0.14 606	0.12 566	0.22 658	0.47 686

noway3	4.31 743	5.41 751	4.87 744	11.29 758	10.45 756	5.75 745	4.48 753	4.23 750	0.99 713	1.88 739	2.54 745	6.09 754	3.58 750	3.77 749	4.56 750	1.98 746	0.46 714	2.02 753	1.74 752	5.77 754	4.35 752

noway2	4.31 743	5.35 750	4.91 745	11.32 759	10.44 755	5.75 745	4.48 753	4.21 749	0.98 709	1.89 740	2.51 742	6.10 755	3.59 751	3.66 745	4.55 749	1.98 746	0.46 714	2.01 750	1.74 752	5.80 756	4.46 753

TCMNet-wrong-test	4.33 745	5.65 752	4.76 739	11.36 760	10.39 754	5.87 751	4.45 752	4.24 751	1.10 719	1.93 743	2.43 740	6.07 752	3.54 748	3.87 750	4.51 748	2.00 748	0.47 716	1.96 748	1.68 748	5.78 755	4.48 754

zzzz4	4.35 746	5.87 754	5.01 748	11.40 761	10.45 756	5.76 747	4.48 753	4.31 753	0.98 709	1.89 740	2.52 743	6.02 749	3.52 746	3.69 746	4.60 751	2.00 748	0.47 716	2.01 750	1.73 750	5.85 757	4.49 755

noway1	4.35 746	5.86 753	4.96 747	11.40 761	10.45 756	5.77 748	4.48 753	4.31 753	0.97 708	1.89 740	2.52 743	6.02 749	3.52 746	3.69 746	4.60 751	2.00 748	0.47 716	2.01 750	1.73 750	5.85 757	4.49 755

noway4	4.36 748	5.91 755	4.91 745	11.41 763	10.47 759	5.83 749	4.53 757	4.26 752	0.98 709	1.85 738	2.49 741	6.07 752	3.55 749	3.70 748	4.61 753	2.01 751	0.48 720	2.02 753	1.72 749	5.88 759	4.51 757

tt	4.71 749	0.11 151	3.94 736	2.06 744	1.54 743	10.14 758	16.85 762	9.28 761	4.99 752	1.41 726	1.05 701	4.68 745	4.89 752	3.36 744	5.86 756	5.73 760	9.15 768	2.23 756	2.51 756	3.02 748	1.34 744

BEATNet-Init1	4.91 750	3.27 745	14.39 766	0.69 713	0.65 717	10.19 759	3.83 751	5.04 755	5.11 753	8.73 760	8.52 757	13.95 769	7.66 758	7.79 759	5.79 755	0.32 698	0.34 699	0.34 701	0.38 708	0.64 712	0.64 717

Selective-IGEV-i1pa	5.75 751	8.12 756	4.85 743	1.10 732	0.54 708	13.48 761	3.52 749	9.46 762	7.56 757	7.13 757	10.00 761	9.12 759	7.56 757	14.91 770	6.08 757	3.55 756	1.33 749	1.94 747	0.77 737	0.79 722	3.23 750

DPSimNet_ROB	6.21 752	5.16 746	9.50 752	5.59 750	5.56 748	7.64 754	10.02 759	4.07 748	7.33 756	6.84 756	6.26 754	7.17 757	10.55 759	4.07 751	5.68 754	5.50 759	4.29 759	5.24 760	3.66 760	4.05 751	5.96 758

USTest	6.84 753	5.16 746	5.45 749	7.18 752	7.26 749	14.27 762	22.53 763	8.48 759	9.29 759	5.44 754	6.42 755	6.27 756	6.69 755	6.83 757	8.49 760	1.95 745	3.27 757	2.16 755	2.54 757	3.76 749	3.31 751

EDNetEfficientorigin	7.48 754	0.57 691	139.59 787	0.25 463	0.17 455	0.44 613	0.30 612	0.48 490	1.04 714	1.29 721	1.02 700	0.82 695	0.87 707	0.76 640	1.02 693	0.10 461	0.09 317	0.12 555	0.11 524	0.22 658	0.25 581

DGTPSM_ROB	8.38 755	5.24 748	10.71 764	5.32 749	10.19 752	8.34 755	23.49 767	6.11 757	13.43 767	4.93 752	10.93 765	5.64 746	10.55 759	6.17 755	12.73 764	3.74 757	7.56 761	3.68 757	7.24 765	4.09 752	7.49 761

DPSMNet_ROB	8.44 756	5.25 749	10.87 765	5.59 750	10.27 753	8.34 755	23.51 768	6.12 758	13.47 768	4.96 753	10.94 766	5.65 747	10.55 759	6.25 756	12.77 765	4.01 758	7.62 762	3.75 758	7.27 766	4.16 753	7.54 762

DLNR-FE	10.53 757	12.31 766	20.33 773	105.85 787	23.36 777	0.14 42	0.13 88	3.25 747	0.20 139	0.16 195	0.23 284	0.16 231	0.10 87	0.31 389	0.16 238	2.59 754	0.32 693	0.07 165	0.07 215	40.66 787	0.28 612

DLNR_Zeroshot_test	10.53 757	12.28 765	20.32 771	105.84 786	23.88 778	0.14 42	0.13 88	3.20 746	0.20 139	0.16 195	0.23 284	0.16 231	0.10 87	0.32 400	0.16 238	2.54 753	0.32 693	0.07 165	0.07 215	40.17 786	0.28 612

iinet-test	10.74 759	9.21 757	9.52 753	10.46 753	10.67 760	17.92 767	25.86 769	12.61 766	13.38 765	9.65 764	10.06 762	9.98 761	10.66 762	11.13 766	12.60 761	6.36 762	7.73 763	5.65 762	6.66 761	7.29 760	7.31 759

IINet	10.74 759	9.21 757	9.52 753	10.46 753	10.67 760	17.92 767	25.86 769	12.61 766	13.38 765	9.65 764	10.06 762	9.98 761	10.66 762	11.13 766	12.60 761	6.36 762	7.73 763	5.65 762	6.66 761	7.29 760	7.31 759

LRCNet_RVC	10.94 761	14.45 768	9.66 755	15.38 764	8.02 751	1.08 710	0.35 644	8.72 760	0.72 677	12.63 769	15.84 769	9.73 760	6.52 754	8.58 760	6.38 758	20.33 780	5.39 760	23.79 781	21.95 782	15.35 768	13.96 769

DPSM_ROB	11.46 762	9.79 763	10.18 759	11.11 756	11.31 762	19.08 770	27.38 772	13.42 769	14.23 770	10.34 766	11.13 767	10.97 767	11.33 768	11.89 768	13.49 766	6.74 764	8.19 766	6.00 764	7.05 763	7.74 762	7.76 763

DPSM	11.46 762	9.79 763	10.18 759	11.11 756	11.31 762	19.08 770	27.38 772	13.42 769	14.23 770	10.34 766	11.13 767	10.97 767	11.33 768	11.89 768	13.49 766	6.74 764	8.19 766	6.00 764	7.05 763	7.74 762	7.76 763

xxxxx1	15.30 764	9.78 760	10.23 761	20.34 767	19.47 767	17.10 763	23.00 764	10.36 763	11.04 761	9.25 761	9.66 758	10.74 764	10.66 762	10.60 762	13.72 768	8.14 766	9.35 769	31.88 784	44.61 786	12.63 765	13.46 766

tt_ll	15.30 764	9.78 760	10.23 761	20.34 767	19.47 767	17.10 763	23.00 764	10.36 763	11.04 761	9.25 761	9.66 758	10.74 764	10.66 762	10.60 762	13.72 768	8.14 766	9.35 769	31.88 784	44.61 786	12.63 765	13.46 766

ff	15.30 764	9.78 760	10.23 761	20.34 767	19.47 767	17.10 763	23.00 764	10.36 763	11.04 761	9.25 761	9.66 758	10.74 764	10.66 762	10.60 762	13.72 768	8.14 766	9.35 769	31.88 784	44.61 786	12.63 765	13.46 766

PML	15.86 767	13.12 767	7.07 751	5.22 748	7.66 750	32.93 774	64.30 784	5.37 756	10.12 760	25.87 783	67.29 788	20.25 771	13.20 770	10.09 761	6.81 759	5.94 761	2.00 755	6.03 766	2.18 755	9.13 764	2.62 749

Anonymous_1	16.44 768	9.26 759	9.67 756	10.63 755	14.54 764	18.62 769	26.98 771	12.68 768	13.53 769	10.78 768	10.37 764	10.15 763	10.66 762	10.99 765	12.64 763	15.61 777	7.73 763	16.87 775	43.01 785	56.14 788	7.86 765

HaxPig	17.72 769	20.23 778	19.76 768	16.55 765	16.52 765	9.46 757	9.42 758	14.48 771	13.31 764	18.59 771	18.67 770	17.39 770	16.68 771	17.07 771	16.43 771	21.99 784	20.86 780	22.28 780	21.55 779	21.30 779	21.88 783

MEDIAN_ROB	21.20 770	24.56 782	23.42 779	19.57 766	19.62 770	13.29 760	11.21 760	18.04 772	17.02 772	22.07 782	21.92 772	20.84 772	20.24 772	21.02 772	19.68 772	25.59 785	24.08 781	26.20 782	25.19 783	25.31 782	25.19 786

RAFT-FEzeroshot	23.04 771	19.71 773	20.25 769	22.47 773	22.80 774	38.32 775	55.23 780	26.95 776	28.70 777	20.66 777	22.23 774	22.07 775	22.86 775	23.85 774	27.17 776	13.53 770	16.47 774	12.08 767	14.22 770	15.58 771	15.60 772

RAFT-FE	23.04 771	19.71 773	20.25 769	22.47 773	22.80 774	38.32 775	55.23 780	26.95 776	28.70 777	20.66 777	22.23 774	22.07 775	22.86 775	23.85 774	27.17 776	13.53 770	16.47 774	12.08 767	14.22 770	15.58 771	15.60 772

CasAABBNet	23.04 771	19.69 771	20.32 771	22.42 770	22.73 771	38.35 778	55.23 780	26.99 779	28.74 779	20.67 779	22.28 776	22.11 778	22.86 775	23.84 773	27.17 776	13.52 769	16.47 774	12.08 767	14.21 768	15.57 769	15.60 772

FlowAnything	23.08 774	19.70 772	20.48 774	22.45 772	22.73 771	38.34 777	55.18 777	27.00 780	28.79 780	20.83 781	22.42 779	22.10 777	22.83 774	23.85 774	27.23 780	13.53 770	16.54 777	12.10 772	14.29 773	15.59 773	15.58 771

Hybrid-DGEV	23.11 775	19.81 776	20.81 776	22.43 771	22.74 773	38.45 780	55.25 783	27.21 783	28.95 783	20.63 776	22.37 777	22.03 774	22.89 779	23.96 778	27.14 774	13.54 773	16.46 773	12.09 770	14.23 772	15.57 769	15.57 770

Selective-RAFT-Error	23.11 775	19.77 775	20.60 775	22.49 775	22.80 774	38.46 781	55.19 778	27.13 782	28.90 781	20.73 780	22.38 778	22.11 778	22.91 780	23.94 777	27.18 779	13.54 773	16.57 778	12.09 770	14.21 768	15.61 774	15.65 775

fast-reg	23.61 777	20.43 779	23.27 778	23.15 776	24.75 780	38.65 782	55.20 779	26.97 778	28.94 782	20.18 774	21.86 771	21.68 773	22.34 773	24.15 780	27.35 781	13.84 776	16.57 778	14.84 774	15.61 774	16.59 776	15.88 776

LSM0	24.21 778	19.88 777	22.33 777	24.42 777	40.13 785	38.41 779	54.99 776	27.05 781	28.61 776	20.59 775	22.00 773	22.29 780	22.86 775	24.12 779	27.16 775	13.59 775	16.33 772	12.13 773	14.08 767	15.72 775	17.53 778

AVERAGE_ROB	25.43 779	29.01 783	27.22 780	24.60 778	24.16 779	17.78 766	12.87 761	22.39 775	21.40 775	26.72 784	26.08 782	25.18 781	24.52 783	25.07 781	23.57 773	29.94 786	28.36 786	30.60 783	29.57 784	29.83 783	29.66 787

RSGM-EC	29.37 780	17.55 769	9.85 757	35.22 781	33.16 781	26.01 772	45.63 774	20.07 773	17.60 773	18.98 772	23.47 780	30.02 782	23.62 781	41.06 786	44.49 787	58.94 787	34.33 787	32.95 787	20.18 775	33.70 784	20.62 781

acva	29.37 780	17.55 769	9.85 757	35.22 781	33.16 781	26.01 772	45.63 774	20.07 773	17.60 773	18.98 772	23.47 780	30.02 782	23.62 781	41.06 786	44.49 787	58.94 787	34.33 787	32.95 787	20.18 775	33.70 784	20.62 781

Selective-IGEV-i16pa	31.25 782	41.63 786	4.08 737	0.51 702	0.38 685	97.61 788	0.73 714	61.16 789	60.81 788	17.49 770	65.92 787	39.64 788	53.28 788	107.35 789	27.39 782	20.46 783	3.81 758	4.39 759	1.97 754	0.41 699	16.06 777

zzzzzz3	33.87 783	22.29 780	30.19 781	40.83 783	40.72 786	53.80 783	74.95 786	37.94 785	43.72 786	30.30 785	32.80 783	33.62 786	36.50 786	35.21 782	41.72 786	19.37 778	24.62 782	18.28 776	21.49 777	19.97 777	19.16 779

zzz1	33.89 784	22.31 781	30.41 782	40.83 783	40.73 787	53.80 783	74.90 785	37.96 786	43.78 787	30.32 786	32.84 784	33.63 787	36.50 786	35.24 783	41.71 785	19.38 779	24.63 783	18.29 777	21.50 778	19.98 778	19.16 779

zzzz2	34.79 785	29.98 784	31.25 783	34.15 779	34.21 783	57.99 785	83.40 787	41.08 787	43.61 784	31.19 787	33.64 785	32.74 784	34.05 784	35.64 784	40.72 783	20.38 781	24.84 784	18.37 778	21.57 780	23.52 780	23.57 784

noway5	34.79 785	29.98 784	31.25 783	34.15 779	34.21 783	57.99 785	83.40 787	41.08 787	43.61 784	31.19 787	33.64 785	32.74 784	34.05 784	35.64 784	40.72 783	20.38 781	24.84 784	18.37 778	21.57 780	23.52 780	23.57 784

test_example2	100.95 787	107.33 787	67.16 786	98.17 785	106.88 788	89.44 787	101.34 789	37.23 784	97.88 789	129.56 789	131.26 789	65.41 789	67.34 789	91.22 788	79.29 789	143.32 789	199.32 789	81.12 789	102.17 789	121.89 789	101.70 788

GS-Stereo							0.16 229	0.38 354	0.21 168	0.14 148	0.15 155	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.18 301	0.08 281	0.31 688	0.06 56	0.06 114	0.08 263	0.63 713

FSD					0.41 691	0.28 433	0.27 581	0.32 276	0.30 334	0.27 351	0.27 331	0.29 426	0.27 486	0.35 432	0.28 493	0.23 672	0.49 721	0.27 680	0.26 692	0.26 674

ccccc		256.25 788		351.50 788	361.31 789	144.22 789		153.19 790		152.98 790		161.94 790		268.06 790		387.64 790	346.97 790	244.11 790	219.32 790	413.57 790

Low-res two-view benchmark