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 39	0.09 22	0.09 2	0.14 115	0.11 1	0.16 57	0.07 1	0.09 15	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.12 44	0.05 1	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.06 14

small-0shot	0.10 2	0.09 56	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 12	0.15 163	0.14 9	0.13 18	0.09 9	0.15 147	0.08 3	0.08 15	0.11 1	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.05 1

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 2	0.09 56	0.17 7	0.14 2	0.09 22	0.12 25	0.15 163	0.12 3	0.12 9	0.09 9	0.13 90	0.06 1	0.09 38	0.11 1	0.14 154	0.06 44	0.06 97	0.08 260	0.08 302	0.07 179	0.08 82

LACA3	0.10 2	0.11 145	0.16 1	0.15 5	0.07 1	0.16 100	0.14 115	0.14 9	0.14 31	0.11 45	0.09 15	0.10 51	0.10 81	0.16 53	0.09 1	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 98	0.15 5	0.11 128	0.10 12	0.13 82	0.15 12	0.09 1	0.12 75	0.10 37	0.09 27	0.08 15	0.13 6	0.10 2	0.07 120	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.06 94	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 241	0.17 7	0.16 13	0.07 1	0.16 100	0.12 44	0.16 16	0.12 9	0.09 9	0.07 3	0.09 27	0.10 81	0.14 13	0.10 2	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.05 1

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 39	0.10 79	0.17 138	0.13 82	0.11 1	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.08 3	0.06 1	0.22 202	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.08 302	0.05 4	0.06 14

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 56	0.18 12	0.13 1	0.07 1	0.16 100	0.10 10	0.21 73	0.15 45	0.10 27	0.10 37	0.09 27	0.12 163	0.14 13	0.13 105	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.05 36	0.06 94	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 95	0.24 73	0.14 2	0.10 79	0.09 2	0.09 4	0.12 3	0.09 1	0.11 45	0.12 70	0.09 27	0.09 38	0.12 4	0.11 14	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.07 36
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 56	0.19 16	0.18 71	0.09 22	0.13 33	0.09 4	0.17 25	0.13 18	0.10 27	0.08 11	0.09 27	0.09 38	0.16 53	0.12 44	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.08 82

LSFM	0.11 11	0.07 2	0.21 42	0.16 13	0.12 186	0.09 2	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 75	0.09 15	0.11 92	0.11 119	0.16 53	0.12 44	0.10 448	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.11 477	0.13 359

flow	0.11 11	0.07 2	0.21 42	0.16 13	0.12 186	0.09 2	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 75	0.09 15	0.11 92	0.11 119	0.18 94	0.12 44	0.10 448	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.11 477	0.13 359

anonymous	0.11 11	0.10 95	0.22 57	0.18 71	0.10 79	0.08 1	0.13 82	0.16 16	0.17 67	0.12 75	0.14 127	0.09 27	0.07 3	0.14 13	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.06 14

depth_test_26	0.11 11	0.08 23	0.22 57	0.16 13	0.09 22	0.09 2	0.11 27	0.16 16	0.16 57	0.12 75	0.16 161	0.11 92	0.08 15	0.14 13	0.10 2	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.08 82

derf	0.11 11	0.07 2	0.21 42	0.18 71	0.11 128	0.11 18	0.11 27	0.17 25	0.15 45	0.09 9	0.09 15	0.11 92	0.09 38	0.16 53	0.12 44	0.06 44	0.07 194	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.13 359

mm2	0.11 11	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 12	0.12 44	0.18 31	0.14 31	0.08 2	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.17 74	0.13 105	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.13 359

mm1	0.11 11	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 12	0.12 44	0.15 12	0.14 31	0.08 2	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.17 74	0.13 105	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.13 359

PointNet	0.11 11	0.08 23	0.19 16	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.15 163	0.18 31	0.16 57	0.09 9	0.11 50	0.12 131	0.10 81	0.15 31	0.13 105	0.07 120	0.09 307	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.12 322

GeoVLM	0.11 11	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.18 31	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 92	0.11 119	0.17 74	0.14 154	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.13 359

Test_v1	0.11 11	0.08 23	0.17 7	0.15 5	0.09 22	0.13 33	0.12 44	0.23 103	0.17 67	0.10 27	0.10 37	0.08 3	0.08 15	0.15 31	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.07 36

MatchStereo	0.11 11	0.08 23	0.30 138	0.16 13	0.08 12	0.09 2	0.12 44	0.21 73	0.18 90	0.10 27	0.16 161	0.08 3	0.08 15	0.15 31	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.11 11	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.18 31	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.16 53	0.14 154	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.13 359

BridgeDepth	0.11 11	0.11 145	0.22 57	0.19 124	0.07 1	0.16 100	0.12 44	0.18 31	0.13 18	0.08 2	0.09 15	0.14 185	0.14 241	0.15 31	0.11 14	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.11 11	0.09 56	0.22 57	0.18 71	0.10 79	0.12 25	0.13 82	0.18 31	0.14 31	0.10 27	0.07 3	0.08 3	0.08 15	0.17 74	0.11 14	0.06 44	0.08 261	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 36

LG-Stereo_L1	0.11 11	0.09 56	0.22 57	0.18 71	0.10 79	0.12 25	0.13 82	0.18 31	0.12 9	0.09 9	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.18 94	0.11 14	0.06 44	0.10 354	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 36

MLG-Stereo_test3	0.11 11	0.08 23	0.22 57	0.19 124	0.10 79	0.16 100	0.11 27	0.18 31	0.13 18	0.11 45	0.07 3	0.10 51	0.08 15	0.14 13	0.12 44	0.07 120	0.09 307	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.08 82

MLG-Stereo_test1	0.11 11	0.09 56	0.26 98	0.18 71	0.11 128	0.15 59	0.11 27	0.17 25	0.11 6	0.09 9	0.06 1	0.10 51	0.07 3	0.17 74	0.12 44	0.06 44	0.15 493	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 36

MLG-Stereo	0.11 11	0.08 23	0.26 98	0.19 124	0.09 22	0.15 59	0.11 27	0.18 31	0.13 18	0.09 9	0.06 1	0.10 51	0.08 15	0.18 94	0.12 44	0.06 44	0.16 508	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 36

DEFOM-Stereo	0.11 11	0.10 95	0.21 42	0.18 71	0.09 22	0.21 271	0.14 115	0.14 9	0.17 67	0.11 45	0.10 37	0.09 27	0.08 15	0.21 172	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14

over v1	0.12 30	0.17 406	0.23 65	0.19 124	0.07 1	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.11 6	0.10 27	0.09 15	0.11 92	0.14 241	0.18 94	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.06 14

over-8	0.12 30	0.17 406	0.25 84	0.20 174	0.07 1	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.11 6	0.09 9	0.09 15	0.11 92	0.12 163	0.18 94	0.11 14	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.06 14

over-9	0.12 30	0.18 433	0.27 115	0.20 174	0.07 1	0.15 59	0.10 10	0.21 73	0.12 9	0.09 9	0.09 15	0.11 92	0.12 163	0.19 118	0.11 14	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.06 14

qqai	0.12 30	0.08 23	0.22 57	0.18 71	0.12 186	0.11 18	0.12 44	0.17 25	0.16 57	0.09 9	0.09 15	0.11 92	0.09 38	0.16 53	0.12 44	0.07 120	0.11 391	0.06 53	0.06 110	0.05 4	0.20 501

MGA	0.12 30	0.08 23	0.26 98	0.16 13	0.10 79	0.15 59	0.10 10	0.18 31	0.13 18	0.11 45	0.09 15	0.09 27	0.07 3	0.20 148	0.12 44	0.07 120	0.16 508	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.09 137

CAR	0.12 30	0.08 23	0.25 84	0.16 13	0.09 22	0.14 41	0.10 10	0.19 47	0.13 18	0.12 75	0.10 37	0.08 3	0.07 3	0.18 94	0.12 44	0.06 44	0.15 493	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.10 211

MSE-Stereo	0.12 30	0.08 23	0.25 84	0.16 13	0.09 22	0.14 41	0.10 10	0.19 47	0.13 18	0.11 45	0.10 37	0.08 3	0.07 3	0.20 148	0.12 44	0.06 44	0.16 508	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.10 211

LiteMatch*	0.12 30	0.07 2	0.26 98	0.16 13	0.11 128	0.13 33	0.13 82	0.19 47	0.15 45	0.10 27	0.09 15	0.09 27	0.11 119	0.16 53	0.13 105	0.07 120	0.11 391	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.14 400

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 30	0.10 95	0.23 65	0.19 124	0.10 79	0.15 59	0.16 218	0.24 125	0.17 67	0.11 45	0.16 161	0.09 27	0.11 119	0.13 6	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.17 457

LACA2	0.12 30	0.17 406	0.32 162	0.16 13	0.08 12	0.16 100	0.13 82	0.18 31	0.15 45	0.09 9	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.15 31	0.10 2	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.05 1

DispViT+	0.12 30	0.08 23	0.21 42	0.16 13	0.16 408	0.10 12	0.12 44	0.27 179	0.24 210	0.13 111	0.11 50	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.12 44	0.08 273	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

HiDET	0.12 30	0.07 2	0.20 26	0.15 5	0.09 22	0.14 41	0.12 44	0.20 56	0.16 57	0.10 27	0.10 37	0.11 92	0.09 38	0.19 118	0.17 260	0.07 120	0.09 307	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.11 264

LCMNet	0.12 30	0.08 23	0.20 26	0.16 13	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.19 47	0.20 131	0.10 27	0.11 50	0.11 92	0.10 81	0.20 148	0.16 229	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.14 400

CSFM-Stereo	0.12 30	0.08 23	0.17 7	0.16 13	0.08 12	0.16 100	0.13 82	0.22 88	0.13 18	0.11 45	0.11 50	0.10 51	0.11 119	0.17 74	0.14 154	0.07 120	0.12 422	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.12 322

Wavelet-MonSter	0.12 30	0.08 23	0.25 84	0.18 71	0.10 79	0.13 33	0.12 44	0.16 16	0.14 31	0.11 45	0.14 127	0.10 51	0.11 119	0.20 148	0.15 197	0.05 1	0.16 508	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.12 322

asd	0.12 30	0.10 95	0.23 65	0.18 71	0.10 79	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.14 31	0.13 111	0.12 70	0.09 27	0.11 119	0.21 172	0.12 44	0.05 1	0.14 462	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.09 137

3.75w	0.12 30	0.10 95	0.21 42	0.17 39	0.11 128	0.18 170	0.12 44	0.24 125	0.15 45	0.13 111	0.12 70	0.08 3	0.10 81	0.18 94	0.12 44	0.05 1	0.14 462	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.08 82

3.5w_stereo	0.12 30	0.11 145	0.21 42	0.17 39	0.09 22	0.17 138	0.09 4	0.23 103	0.17 67	0.14 139	0.13 90	0.10 51	0.11 119	0.22 202	0.13 105	0.05 1	0.11 391	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 82

IGEV	0.12 30	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.11 128	0.16 100	0.13 82	0.22 88	0.17 67	0.12 75	0.15 147	0.09 27	0.07 3	0.16 53	0.12 44	0.06 44	0.10 354	0.06 53	0.07 210	0.05 4	0.08 82

MLG-Stereo_test2	0.12 30	0.09 56	0.29 128	0.21 221	0.12 186	0.16 100	0.11 27	0.17 25	0.12 9	0.11 45	0.08 11	0.11 92	0.06 1	0.16 53	0.11 14	0.08 273	0.13 443	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.09 137

LG-G_1	0.12 30	0.08 23	0.28 122	0.20 174	0.09 22	0.21 271	0.09 4	0.20 56	0.12 9	0.11 45	0.10 37	0.11 92	0.10 81	0.22 202	0.11 14	0.07 120	0.09 307	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.12 322

LG-G	0.12 30	0.08 23	0.28 122	0.20 174	0.09 22	0.21 271	0.09 4	0.20 56	0.12 9	0.11 45	0.10 37	0.11 92	0.10 81	0.22 202	0.11 14	0.07 120	0.09 307	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.12 322

SGD-Stereo	0.12 30	0.08 23	0.18 12	0.17 39	0.07 1	0.17 138	0.13 82	0.19 47	0.17 67	0.12 75	0.13 90	0.11 92	0.12 163	0.19 118	0.12 44	0.08 273	0.04 1	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.05 1

over-6	0.13 53	0.18 433	0.30 138	0.19 124	0.07 1	0.16 100	0.11 27	0.28 195	0.17 67	0.10 27	0.10 37	0.10 51	0.13 210	0.20 148	0.11 14	0.08 273	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.06 14

Anonymus	0.13 53	0.08 23	0.20 26	0.19 124	0.10 79	0.16 100	0.14 115	0.21 73	0.17 67	0.11 45	0.09 15	0.14 185	0.12 163	0.18 94	0.15 197	0.08 273	0.09 307	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.11 264

PhaseNet	0.13 53	0.10 95	0.23 65	0.19 124	0.11 128	0.16 100	0.14 115	0.25 148	0.18 90	0.11 45	0.12 70	0.16 220	0.12 163	0.20 148	0.16 229	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.11 264

MCSU-Stereo	0.13 53	0.08 23	0.24 73	0.17 39	0.11 128	0.17 138	0.15 163	0.17 25	0.17 67	0.12 75	0.13 90	0.12 131	0.08 15	0.20 148	0.13 105	0.07 120	0.20 577	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.19 482

monster-pro	0.13 53	0.09 56	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.25 148	0.20 131	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.24 624	0.05 1	0.09 408	0.05 4	0.13 359

TS12	0.13 53	0.09 56	0.21 42	0.21 221	0.09 22	0.19 197	0.14 115	0.24 125	0.17 67	0.15 165	0.19 213	0.12 131	0.13 210	0.18 94	0.16 229	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.06 14

aanet-new-70k	0.13 53	0.13 241	0.40 230	0.20 174	0.11 128	0.16 100	0.14 115	0.22 88	0.16 57	0.11 45	0.13 90	0.11 92	0.12 163	0.21 172	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.13 359

aanet-new-32k	0.13 53	0.15 327	0.39 215	0.20 174	0.11 128	0.18 170	0.13 82	0.19 47	0.14 31	0.12 75	0.12 70	0.13 154	0.12 163	0.15 31	0.10 2	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.12 322

aanet-new-30k	0.13 53	0.15 327	0.39 215	0.20 174	0.11 128	0.18 170	0.13 82	0.19 47	0.14 31	0.12 75	0.12 70	0.13 154	0.12 163	0.15 31	0.10 2	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.12 322

aanet-new-24k	0.13 53	0.14 291	0.32 162	0.20 174	0.12 186	0.16 100	0.14 115	0.20 56	0.16 57	0.13 111	0.16 161	0.11 92	0.12 163	0.15 31	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.07 36

aanet-new-16k	0.13 53	0.14 291	0.39 215	0.20 174	0.10 79	0.14 41	0.12 44	0.22 88	0.20 131	0.12 75	0.12 70	0.12 131	0.11 119	0.15 31	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.14 400

aanet-new-12k	0.13 53	0.12 197	0.32 162	0.23 353	0.10 79	0.16 100	0.14 115	0.25 148	0.20 131	0.13 111	0.11 50	0.10 51	0.13 210	0.15 31	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.08 254	0.12 322

aanet-new-14k	0.13 53	0.13 241	0.33 172	0.21 221	0.09 22	0.13 33	0.13 82	0.26 164	0.23 190	0.12 75	0.15 147	0.09 27	0.14 241	0.15 31	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.11 264

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 53	0.11 145	0.28 122	0.21 221	0.13 250	0.20 240	0.16 218	0.23 103	0.18 90	0.12 75	0.17 181	0.11 92	0.12 163	0.15 31	0.12 44	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.08 82

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 53	0.09 56	0.23 65	0.19 124	0.14 295	0.20 240	0.16 218	0.25 148	0.19 117	0.12 75	0.15 147	0.14 185	0.13 210	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.04 1	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.13 359

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 53	0.10 95	0.24 73	0.20 174	0.12 186	0.14 41	0.15 163	0.22 88	0.21 158	0.11 45	0.17 181	0.11 92	0.12 163	0.13 6	0.11 14	0.05 1	0.06 97	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.22 529

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 53	0.10 95	0.26 98	0.18 71	0.14 295	0.18 170	0.15 163	0.27 179	0.23 190	0.16 184	0.21 245	0.10 51	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.08 82

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 53	0.10 95	0.26 98	0.19 124	0.10 79	0.13 33	0.16 218	0.26 164	0.22 172	0.12 75	0.16 161	0.09 27	0.11 119	0.14 13	0.11 14	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.07 210	0.05 4	0.26 579

PSi22a	0.13 53	0.07 2	0.16 1	0.21 221	0.18 471	0.09 2	0.11 27	0.15 12	0.12 9	0.08 2	0.07 3	0.12 131	0.08 15	0.15 31	0.12 44	0.07 120	0.22 595	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.52 681

LiteMatch	0.13 53	0.15 327	0.19 16	0.20 174	0.10 79	0.15 59	0.17 263	0.18 31	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 92	0.22 396	0.16 53	0.23 424	0.08 273	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.08 82

gcap_with_dpt	0.13 53	0.10 95	0.27 115	0.18 71	0.14 295	0.18 170	0.15 163	0.26 164	0.21 158	0.16 184	0.21 245	0.09 27	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.10 211

VIP-Stereo	0.13 53	0.15 327	0.31 148	0.18 71	0.12 186	0.24 351	0.12 44	0.20 56	0.20 131	0.10 27	0.13 90	0.11 92	0.09 38	0.20 148	0.13 105	0.06 44	0.11 391	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.08 82

MonStereo	0.13 53	0.09 56	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.25 148	0.20 131	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.24 624	0.05 1	0.09 408	0.05 4	0.13 359

Monster-pub-eth3d	0.13 53	0.09 56	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.25 148	0.20 131	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.19 118	0.13 105	0.05 1	0.24 624	0.05 1	0.09 408	0.05 4	0.13 359

Monster-pub-mixall	0.13 53	0.07 2	0.20 26	0.17 39	0.08 12	0.11 18	0.09 4	0.21 73	0.13 18	0.12 75	0.11 50	0.08 3	0.08 15	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.35 684	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.09 137

AdaDepth	0.13 53	0.10 95	0.32 162	0.20 174	0.11 128	0.19 197	0.13 82	0.16 16	0.16 57	0.10 27	0.10 37	0.10 51	0.09 38	0.19 118	0.12 44	0.05 1	0.11 391	0.06 53	0.06 110	0.05 4	0.11 264

asda	0.13 53	0.11 145	0.24 73	0.18 71	0.10 79	0.14 41	0.12 44	0.25 148	0.17 67	0.12 75	0.11 50	0.08 3	0.11 119	0.21 172	0.12 44	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.11 264

qwe	0.13 53	0.10 95	0.24 73	0.17 39	0.11 128	0.15 59	0.12 44	0.26 164	0.18 90	0.14 139	0.13 90	0.09 27	0.10 81	0.23 226	0.13 105	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.09 137

2.25w	0.13 53	0.10 95	0.24 73	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.19 117	0.14 139	0.18 201	0.09 27	0.10 81	0.23 226	0.15 197	0.05 1	0.17 536	0.05 1	0.08 302	0.05 4	0.12 322

4.25_new	0.13 53	0.12 197	0.26 98	0.18 71	0.10 79	0.17 138	0.12 44	0.22 88	0.15 45	0.13 111	0.13 90	0.09 27	0.10 81	0.22 202	0.14 154	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.11 264

4.5w_new	0.13 53	0.12 197	0.26 98	0.18 71	0.10 79	0.17 138	0.12 44	0.22 88	0.15 45	0.13 111	0.13 90	0.09 27	0.10 81	0.22 202	0.14 154	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.11 264

4.5_new	0.13 53	0.12 197	0.24 73	0.17 39	0.10 79	0.14 41	0.12 44	0.22 88	0.17 67	0.13 111	0.13 90	0.08 3	0.09 38	0.19 118	0.12 44	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.06 94	0.09 137

4.5w-stereo	0.13 53	0.12 197	0.24 73	0.17 39	0.10 79	0.14 41	0.12 44	0.22 88	0.17 67	0.13 111	0.13 90	0.08 3	0.09 38	0.19 118	0.12 44	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.06 94	0.09 137

4.25w-stereo	0.13 53	0.12 197	0.26 98	0.18 71	0.10 79	0.17 138	0.12 44	0.22 88	0.15 45	0.13 111	0.13 90	0.09 27	0.10 81	0.22 202	0.14 154	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.11 264

4w-stereo	0.13 53	0.11 145	0.31 148	0.17 39	0.10 79	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.14 31	0.13 111	0.12 70	0.08 3	0.12 163	0.23 226	0.13 105	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.08 302	0.05 4	0.15 419

2.5w	0.13 53	0.10 95	0.23 65	0.18 71	0.09 22	0.15 59	0.15 163	0.21 73	0.16 57	0.12 75	0.13 90	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.12 44	0.05 1	0.19 562	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.12 322

2.75w_new	0.13 53	0.10 95	0.25 84	0.16 13	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.26 164	0.18 90	0.14 139	0.13 90	0.08 3	0.11 119	0.22 202	0.15 197	0.05 1	0.19 562	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.10 211

3.25w_new	0.13 53	0.09 56	0.24 73	0.17 39	0.09 22	0.18 170	0.10 10	0.23 103	0.18 90	0.15 165	0.13 90	0.10 51	0.11 119	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.17 536	0.05 1	0.06 110	0.04 1	0.11 264

3.25w	0.13 53	0.09 56	0.24 73	0.17 39	0.09 22	0.18 170	0.10 10	0.23 103	0.18 90	0.15 165	0.13 90	0.10 51	0.11 119	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.17 536	0.05 1	0.06 110	0.04 1	0.11 264

2w_stereo	0.13 53	0.11 145	0.21 42	0.18 71	0.09 22	0.17 138	0.14 115	0.29 215	0.20 131	0.15 165	0.14 127	0.08 3	0.11 119	0.15 31	0.13 105	0.05 1	0.12 422	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.08 82

1w_stereo	0.13 53	0.09 56	0.17 7	0.19 124	0.10 79	0.16 100	0.15 163	0.27 179	0.22 172	0.14 139	0.16 161	0.08 3	0.12 163	0.19 118	0.14 154	0.05 1	0.10 354	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 137

monsterstereo	0.13 53	0.10 95	0.20 26	0.19 124	0.12 186	0.14 41	0.12 44	0.26 164	0.18 90	0.14 139	0.16 161	0.08 3	0.09 38	0.22 202	0.14 154	0.05 1	0.16 508	0.06 53	0.09 408	0.06 94	0.07 36

monsters	0.13 53	0.10 95	0.20 26	0.18 71	0.13 250	0.15 59	0.11 27	0.24 125	0.16 57	0.15 165	0.13 90	0.08 3	0.09 38	0.23 226	0.12 44	0.06 44	0.15 493	0.05 1	0.08 302	0.05 4	0.09 137

111111	0.13 53	0.08 23	0.20 26	0.20 174	0.13 250	0.13 33	0.10 10	0.23 103	0.17 67	0.11 45	0.13 90	0.12 131	0.08 15	0.19 118	0.12 44	0.07 120	0.16 508	0.06 53	0.04 1	0.08 254	0.16 436

S2M2_L	0.13 53	0.12 197	0.26 98	0.17 39	0.12 186	0.12 25	0.07 1	0.18 31	0.21 158	0.12 75	0.15 147	0.14 185	0.12 163	0.16 53	0.15 197	0.13 557	0.09 307	0.09 362	0.10 470	0.11 477	0.09 137
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 53	0.15 327	0.21 42	0.27 529	0.09 22	0.15 59	0.13 82	0.23 103	0.21 158	0.12 75	0.11 50	0.10 51	0.13 210	0.22 202	0.13 105	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.07 36

FoundationStereo	0.13 53	0.08 23	0.18 12	0.29 575	0.30 639	0.12 25	0.13 82	0.12 3	0.18 90	0.09 9	0.08 11	0.10 51	0.08 15	0.14 13	0.11 14	0.07 120	0.31 670	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14

MonSter	0.13 53	0.09 56	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.25 148	0.20 131	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.24 624	0.05 1	0.09 408	0.05 4	0.13 359

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 101	0.16 370	0.31 148	0.22 290	0.14 295	0.15 59	0.13 82	0.18 31	0.17 67	0.12 75	0.14 127	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.15 197	0.06 44	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.10 211

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 101	0.15 327	0.35 188	0.21 221	0.09 22	0.19 197	0.10 10	0.19 47	0.21 158	0.14 139	0.12 70	0.11 92	0.11 119	0.15 31	0.12 44	0.08 273	0.07 194	0.11 503	0.09 408	0.10 422	0.13 359

testmc14	0.14 101	0.08 23	0.29 128	0.21 221	0.16 408	0.19 197	0.14 115	0.16 16	0.13 18	0.11 45	0.14 127	0.11 92	0.08 15	0.20 148	0.12 44	0.06 44	0.24 624	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.32 615

aanet-new-60k	0.14 101	0.15 327	0.54 419	0.20 174	0.10 79	0.16 100	0.12 44	0.21 73	0.18 90	0.11 45	0.12 70	0.11 92	0.11 119	0.19 118	0.10 2	0.05 1	0.08 261	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.15 419

aanet-new-40k	0.14 101	0.15 327	0.43 259	0.20 174	0.13 250	0.16 100	0.14 115	0.21 73	0.15 45	0.11 45	0.14 127	0.10 51	0.11 119	0.13 6	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.33 622

aanet-new-36k	0.14 101	0.17 406	0.45 276	0.22 290	0.09 22	0.17 138	0.15 163	0.24 125	0.18 90	0.12 75	0.14 127	0.10 51	0.11 119	0.18 94	0.11 14	0.05 1	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.12 322

aanet-new-34k	0.14 101	0.16 370	0.39 215	0.19 124	0.09 22	0.14 41	0.15 163	0.22 88	0.19 117	0.12 75	0.15 147	0.11 92	0.13 210	0.14 13	0.12 44	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.18 464

aanet-new-10k	0.14 101	0.15 327	0.37 201	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.14 115	0.26 164	0.18 90	0.13 111	0.13 90	0.11 92	0.12 163	0.15 31	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.10 211

aanet-new-8k	0.14 101	0.14 291	0.34 177	0.21 221	0.10 79	0.18 170	0.15 163	0.29 215	0.22 172	0.11 45	0.12 70	0.10 51	0.13 210	0.18 94	0.12 44	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.11 264

aanet-new	0.14 101	0.13 241	0.39 215	0.21 221	0.14 295	0.20 240	0.15 163	0.25 148	0.18 90	0.12 75	0.14 127	0.10 51	0.16 285	0.19 118	0.11 14	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.13 359

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 101	0.09 56	0.38 206	0.18 71	0.10 79	0.15 59	0.14 115	0.20 56	0.18 90	0.12 75	0.14 127	0.11 92	0.12 163	0.13 6	0.10 2	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.31 609

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 101	0.10 95	0.25 84	0.18 71	0.15 364	0.19 197	0.15 163	0.27 179	0.23 190	0.16 184	0.20 225	0.10 51	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.08 82

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 101	0.10 95	0.27 115	0.18 71	0.14 295	0.19 197	0.15 163	0.25 148	0.22 172	0.16 184	0.22 259	0.10 51	0.09 38	0.15 31	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.10 211

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 101	0.12 197	0.42 251	0.18 71	0.12 186	0.17 138	0.14 115	0.24 125	0.18 90	0.11 45	0.14 127	0.13 154	0.11 119	0.17 74	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.19 482

PipStereo	0.14 101	0.07 2	0.16 1	0.23 353	0.21 551	0.09 2	0.11 27	0.16 16	0.13 18	0.08 2	0.07 3	0.13 154	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.07 120	0.23 608	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 674

PSi22b	0.14 101	0.07 2	0.16 1	0.22 290	0.22 567	0.09 2	0.11 27	0.16 16	0.12 9	0.08 2	0.07 3	0.14 185	0.09 38	0.14 13	0.11 14	0.07 120	0.22 595	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 674

Foundation-i32	0.14 101	0.07 2	0.18 12	0.24 408	0.22 567	0.10 12	0.12 44	0.15 12	0.13 18	0.08 2	0.07 3	0.12 131	0.08 15	0.17 74	0.13 105	0.07 120	0.29 663	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 667

VMStereo-Base	0.14 101	0.09 56	0.29 128	0.16 13	0.09 22	0.18 170	0.12 44	0.24 125	0.25 237	0.15 165	0.22 259	0.17 236	0.13 210	0.19 118	0.14 154	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.08 82

BStereo	0.14 101	0.10 95	0.46 292	0.18 71	0.11 128	0.15 59	0.15 163	0.25 148	0.23 190	0.12 75	0.11 50	0.12 131	0.09 38	0.17 74	0.17 260	0.05 1	0.07 194	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.09 137

NLSM3	0.14 101	0.12 197	0.25 84	0.21 221	0.13 250	0.18 170	0.16 218	0.32 267	0.25 237	0.12 75	0.15 147	0.12 131	0.13 210	0.17 74	0.15 197	0.05 1	0.05 6	0.08 260	0.08 302	0.05 4	0.08 82

3w_stereo	0.14 101	0.11 145	0.31 148	0.19 124	0.09 22	0.16 100	0.16 218	0.28 195	0.20 131	0.13 111	0.12 70	0.08 3	0.12 163	0.19 118	0.12 44	0.05 1	0.19 562	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.10 211

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 101	0.10 95	0.27 115	0.21 221	0.11 128	0.16 100	0.14 115	0.24 125	0.17 67	0.17 207	0.20 225	0.18 251	0.11 119	0.16 53	0.17 260	0.07 120	0.08 261	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.09 137

LG-Stereo	0.14 101	0.13 241	0.30 138	0.21 221	0.11 128	0.16 100	0.18 324	0.23 103	0.19 117	0.12 75	0.18 201	0.11 92	0.09 38	0.15 31	0.14 154	0.06 44	0.07 194	0.08 260	0.08 302	0.07 179	0.07 36

castereo++	0.14 101	0.13 241	0.25 84	0.19 124	0.10 79	0.27 400	0.13 82	0.24 125	0.26 253	0.11 45	0.13 90	0.16 220	0.10 81	0.18 94	0.11 14	0.07 120	0.08 261	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.07 36

castereo	0.14 101	0.11 145	0.22 57	0.19 124	0.10 79	0.20 240	0.19 371	0.32 267	0.28 282	0.13 111	0.18 201	0.16 220	0.16 285	0.16 53	0.14 154	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.07 36

fffft	0.14 101	0.12 197	0.30 138	0.19 124	0.10 79	0.17 138	0.18 324	0.23 103	0.17 67	0.14 139	0.11 50	0.13 154	0.10 81	0.24 241	0.18 291	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.09 137
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 101	0.15 327	0.29 128	0.19 124	0.10 79	0.19 197	0.17 263	0.21 73	0.21 158	0.15 165	0.13 90	0.12 131	0.11 119	0.25 262	0.16 229	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.06 110	0.06 94	0.08 82

RAStereo	0.14 101	0.15 327	0.40 230	0.22 290	0.11 128	0.15 59	0.18 324	0.25 148	0.24 210	0.13 111	0.17 181	0.11 92	0.09 38	0.15 31	0.13 105	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 101	0.08 23	0.26 98	0.18 71	0.14 295	0.09 2	0.10 10	0.16 16	0.17 67	0.14 139	0.08 11	0.10 51	0.10 81	0.22 202	0.14 154	0.07 120	0.15 493	0.06 53	0.06 110	0.16 582	0.29 602

RSM++	0.14 101	0.11 145	0.25 84	0.32 611	0.17 441	0.17 138	0.15 163	0.23 103	0.21 158	0.12 75	0.12 70	0.14 185	0.09 38	0.21 172	0.13 105	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.11 264

RSM	0.14 101	0.11 145	0.25 84	0.29 575	0.16 408	0.16 100	0.15 163	0.24 125	0.20 131	0.13 111	0.13 90	0.15 206	0.09 38	0.22 202	0.13 105	0.06 44	0.06 97	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.11 264

gcap-zeroshot	0.14 101	0.10 95	0.28 122	0.18 71	0.15 364	0.19 197	0.15 163	0.27 179	0.23 190	0.16 184	0.20 225	0.10 51	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.09 137

test_for_model	0.14 101	0.10 95	0.25 84	0.18 71	0.15 364	0.19 197	0.15 163	0.27 179	0.23 190	0.16 184	0.20 225	0.10 51	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.08 82

trnet	0.14 101	0.09 56	0.26 98	0.15 5	0.07 1	0.21 271	0.12 44	0.25 148	0.26 253	0.16 184	0.21 245	0.15 206	0.13 210	0.19 118	0.14 154	0.09 376	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.06 14

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 101	0.09 56	0.37 201	0.18 71	0.10 79	0.15 59	0.14 115	0.20 56	0.18 90	0.12 75	0.14 127	0.11 92	0.12 163	0.13 6	0.10 2	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.31 609

testlalala	0.14 101	0.10 95	0.28 122	0.18 71	0.15 364	0.19 197	0.15 163	0.27 179	0.23 190	0.16 184	0.20 225	0.10 51	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.09 137

LoS_RVC	0.14 101	0.11 145	0.32 162	0.18 71	0.16 408	0.20 240	0.18 324	0.21 73	0.18 90	0.14 139	0.20 225	0.12 131	0.17 311	0.17 74	0.14 154	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.14 400

CES	0.14 101	0.08 23	0.24 73	0.17 39	0.23 583	0.18 170	0.15 163	0.24 125	0.20 131	0.14 139	0.18 201	0.14 185	0.10 81	0.19 118	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.08 254	0.20 501

CREStereo	0.14 101	0.09 56	0.27 115	0.14 2	0.08 12	0.22 304	0.15 163	0.26 164	0.26 253	0.16 184	0.21 245	0.14 185	0.13 210	0.19 118	0.14 154	0.09 376	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 179	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	0.15 140	0.07 2	0.19 16	0.15 5	0.09 22	0.13 33	0.12 44	0.13 8	0.10 3	0.13 111	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.31 378	0.14 154	0.23 654	0.24 624	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.41 652

aanet-new-90k	0.15 140	0.14 291	0.49 332	0.21 221	0.11 128	0.15 59	0.14 115	0.24 125	0.17 67	0.10 27	0.12 70	0.10 51	0.12 163	0.21 172	0.10 2	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.32 615

aanet-32k-new	0.15 140	0.18 433	0.43 259	0.21 221	0.10 79	0.16 100	0.15 163	0.22 88	0.18 90	0.11 45	0.14 127	0.09 27	0.13 210	0.18 94	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.23 539

aanet-new-28k	0.15 140	0.16 370	0.50 353	0.20 174	0.10 79	0.16 100	0.14 115	0.20 56	0.15 45	0.13 111	0.14 127	0.12 131	0.12 163	0.17 74	0.12 44	0.06 44	0.08 261	0.06 53	0.07 210	0.07 179	0.18 464

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 140	0.13 241	0.41 241	0.20 174	0.11 128	0.14 41	0.14 115	0.22 88	0.17 67	0.12 75	0.13 90	0.10 51	0.10 81	0.16 53	0.13 105	0.05 1	0.08 261	0.06 53	0.06 110	0.05 4	0.43 660

aanet-new-22k	0.15 140	0.15 327	0.44 270	0.22 290	0.11 128	0.15 59	0.13 82	0.24 125	0.19 117	0.12 75	0.14 127	0.12 131	0.12 163	0.17 74	0.11 14	0.05 1	0.08 261	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.27 587

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 140	0.23 522	0.58 466	0.17 39	0.12 186	0.15 59	0.14 115	0.25 148	0.18 90	0.11 45	0.14 127	0.12 131	0.10 81	0.15 31	0.11 14	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.22 529

Foundation-i1c-attn	0.15 140	0.07 2	0.20 26	0.18 71	0.11 128	0.15 59	0.15 163	0.26 164	0.29 305	0.15 165	0.16 161	0.17 236	0.14 241	0.19 118	0.15 197	0.07 120	0.22 595	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.26 579

Foundation-i1b	0.15 140	0.08 23	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.16 100	0.16 218	0.27 179	0.29 305	0.15 165	0.15 147	0.18 251	0.12 163	0.18 94	0.14 154	0.07 120	0.23 608	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.21 514

Selective-IGEV-i32	0.15 140	0.10 95	0.34 177	0.32 611	0.19 506	0.16 100	0.14 115	0.29 215	0.19 117	0.13 111	0.14 127	0.13 154	0.08 15	0.23 226	0.14 154	0.06 44	0.13 443	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.11 264

Replicate-Monster	0.15 140	0.12 197	0.40 230	0.17 39	0.10 79	0.17 138	0.10 10	0.24 125	0.20 131	0.12 75	0.10 37	0.10 51	0.10 81	0.28 323	0.12 44	0.06 44	0.31 670	0.06 53	0.06 110	0.05 4	0.21 514

FlowAnything_test	0.15 140	0.12 197	0.23 65	0.21 221	0.12 186	0.18 170	0.16 218	0.25 148	0.17 67	0.15 165	0.13 90	0.15 206	0.14 241	0.19 118	0.17 260	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.12 551	0.08 254	0.10 211

water-stereo	0.15 140	0.11 145	0.32 162	0.19 124	0.10 79	0.17 138	0.14 115	0.26 164	0.20 131	0.18 230	0.23 273	0.16 220	0.16 285	0.14 13	0.14 154	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.11 264

depthmonostereo	0.15 140	0.12 197	0.34 177	0.19 124	0.09 22	0.20 240	0.15 163	0.28 195	0.24 210	0.16 184	0.18 201	0.16 220	0.18 346	0.21 172	0.14 154	0.07 120	0.07 194	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.08 82

DilatedVolume-Stereo	0.15 140	0.09 56	0.26 98	0.18 71	0.10 79	0.21 271	0.14 115	0.24 125	0.22 172	0.22 280	0.21 245	0.16 220	0.15 263	0.24 241	0.17 260	0.07 120	0.07 194	0.06 53	0.06 110	0.05 4	0.08 82

tt45	0.15 140	0.14 291	0.29 128	0.19 124	0.11 128	0.23 328	0.18 324	0.23 103	0.18 90	0.16 184	0.13 90	0.14 185	0.10 81	0.31 378	0.15 197	0.07 120	0.05 6	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.08 82

999	0.15 140	0.13 241	0.30 138	0.19 124	0.12 186	0.20 240	0.17 263	0.25 148	0.20 131	0.14 139	0.16 161	0.14 185	0.11 119	0.36 430	0.16 229	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.08 82

mms	0.15 140	0.14 291	0.25 84	0.20 174	0.15 364	0.17 138	0.17 263	0.21 73	0.19 117	0.14 139	0.18 201	0.14 185	0.09 38	0.26 284	0.15 197	0.06 44	0.07 194	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.19 482

ours_stereo	0.15 140	0.14 291	0.29 128	0.21 221	0.14 295	0.17 138	0.18 324	0.21 73	0.20 131	0.13 111	0.18 201	0.14 185	0.10 81	0.24 241	0.15 197	0.06 44	0.06 97	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.13 359

fffy	0.15 140	0.14 291	0.31 148	0.21 221	0.14 295	0.19 197	0.18 324	0.24 125	0.19 117	0.13 111	0.17 181	0.15 206	0.13 210	0.25 262	0.15 197	0.06 44	0.08 261	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.15 419

WCG-NET	0.15 140	0.12 197	0.31 148	0.18 71	0.09 22	0.18 170	0.17 263	0.23 103	0.29 305	0.18 230	0.22 259	0.15 206	0.12 163	0.19 118	0.13 105	0.06 44	0.12 422	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.06 14

IGEV-Stereo++	0.15 140	0.09 56	0.27 115	0.21 221	0.13 250	0.14 41	0.11 27	0.23 103	0.19 117	0.15 165	0.14 127	0.11 92	0.11 119	0.19 118	0.12 44	0.06 44	0.21 583	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.28 596

Pointernet	0.15 140	0.08 23	0.35 188	0.19 124	0.12 186	0.20 240	0.12 44	0.34 293	0.25 237	0.15 165	0.16 161	0.13 154	0.11 119	0.18 94	0.13 105	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.08 82

MGS-Stereo	0.15 140	0.12 197	0.38 206	0.19 124	0.11 128	0.18 170	0.17 263	0.21 73	0.23 190	0.14 139	0.24 283	0.16 220	0.10 81	0.19 118	0.13 105	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.10 422	0.07 36

MaDis-Stereo	0.15 140	0.17 406	0.39 215	0.19 124	0.15 364	0.16 100	0.13 82	0.26 164	0.22 172	0.13 111	0.15 147	0.14 185	0.11 119	0.17 74	0.17 260	0.08 273	0.07 194	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.06 14

UniTT-Stereo	0.15 140	0.12 197	0.45 276	0.21 221	0.14 295	0.17 138	0.13 82	0.20 56	0.19 117	0.16 184	0.20 225	0.10 51	0.11 119	0.18 94	0.17 260	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.07 36

CASnet	0.15 140	0.13 241	0.30 138	0.22 290	0.08 12	0.15 59	0.14 115	0.28 195	0.26 253	0.23 291	0.20 225	0.15 206	0.11 119	0.18 94	0.13 105	0.07 120	0.05 6	0.11 503	0.09 408	0.08 254	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 140	0.09 56	0.34 177	0.17 39	0.09 22	0.22 304	0.14 115	0.27 179	0.27 271	0.15 165	0.18 201	0.19 265	0.14 241	0.23 226	0.14 154	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.06 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 140	0.10 95	0.34 177	0.32 611	0.19 506	0.16 100	0.14 115	0.29 215	0.20 131	0.13 111	0.14 127	0.13 154	0.08 15	0.23 226	0.14 154	0.06 44	0.13 443	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.11 264

GLC_STEREO	0.15 140	0.11 145	0.31 148	0.22 290	0.09 22	0.17 138	0.15 163	0.24 125	0.28 282	0.17 207	0.20 225	0.17 236	0.11 119	0.24 241	0.17 260	0.07 120	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.07 179	0.07 36

CroCo-Stereo	0.15 140	0.16 370	0.34 177	0.25 451	0.12 186	0.11 18	0.18 324	0.35 302	0.24 210	0.13 111	0.13 90	0.18 251	0.12 163	0.15 31	0.13 105	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.05 36	0.07 179	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	0.16 171	0.19 453	0.37 201	0.22 290	0.15 364	0.17 138	0.17 263	0.36 317	0.24 210	0.18 230	0.21 245	0.14 185	0.10 81	0.17 74	0.14 154	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.08 254	0.07 36

DF	0.16 171	0.09 56	0.31 148	0.31 602	0.16 408	0.17 138	0.15 163	0.26 164	0.18 90	0.14 139	0.23 273	0.19 265	0.11 119	0.24 241	0.16 229	0.08 273	0.23 608	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.09 137

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 171	0.20 469	0.79 567	0.19 124	0.12 186	0.12 25	0.14 115	0.26 164	0.18 90	0.11 45	0.12 70	0.10 51	0.10 81	0.13 6	0.11 14	0.06 44	0.07 194	0.06 53	0.07 210	0.05 4	0.18 464

RT-Monster	0.16 171	0.09 56	0.25 84	0.18 71	0.14 295	0.20 240	0.12 44	0.31 258	0.33 367	0.25 314	0.22 259	0.17 236	0.13 210	0.19 118	0.15 197	0.07 120	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.10 211

Foundation-i1a	0.16 171	0.08 23	0.20 26	0.18 71	0.11 128	0.18 170	0.16 218	0.26 164	0.30 323	0.17 207	0.16 161	0.19 265	0.13 210	0.21 172	0.14 154	0.07 120	0.21 583	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.26 579

Foundation-i1	0.16 171	0.08 23	0.21 42	0.21 221	0.13 250	0.17 138	0.15 163	0.33 286	0.32 348	0.16 184	0.17 181	0.22 312	0.13 210	0.19 118	0.16 229	0.07 120	0.23 608	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.16 436

Anonymus123	0.16 171	0.10 95	0.46 292	0.18 71	0.11 128	0.41 579	0.15 163	0.30 235	0.23 190	0.12 75	0.11 50	0.12 131	0.09 38	0.17 74	0.17 260	0.05 1	0.07 194	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.09 137

DDF-Stereo	0.16 171	0.08 23	0.30 138	0.21 221	0.20 534	0.12 25	0.14 115	0.20 56	0.19 117	0.11 45	0.10 37	0.13 154	0.12 163	0.24 241	0.20 355	0.09 376	0.18 548	0.07 159	0.06 110	0.20 631	0.19 482

GIP-stereo	0.16 171	0.12 197	0.25 84	0.24 408	0.22 567	0.15 59	0.14 115	0.32 267	0.21 158	0.11 45	0.16 161	0.13 154	0.09 38	0.20 148	0.13 105	0.07 120	0.13 443	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.32 615

rvit_stereo_0081	0.16 171	0.13 241	0.30 138	0.21 221	0.12 186	0.17 138	0.17 263	0.24 125	0.34 379	0.17 207	0.19 213	0.18 251	0.15 263	0.20 148	0.17 260	0.11 493	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.09 356	0.07 36

rvit_stereo_0082	0.16 171	0.13 241	0.30 138	0.21 221	0.12 186	0.17 138	0.17 263	0.24 125	0.34 379	0.17 207	0.19 213	0.18 251	0.15 263	0.20 148	0.17 260	0.11 493	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.09 356	0.07 36

rvit_stereo_0080	0.16 171	0.17 406	0.35 188	0.19 124	0.13 250	0.14 41	0.20 411	0.29 215	0.26 253	0.16 184	0.17 181	0.19 265	0.14 241	0.19 118	0.16 229	0.11 493	0.08 261	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.08 82

AIO-Stereo	0.16 171	0.12 197	0.29 128	0.30 586	0.20 534	0.16 100	0.14 115	0.28 195	0.22 172	0.14 139	0.15 147	0.13 154	0.08 15	0.20 148	0.15 197	0.06 44	0.16 508	0.07 159	0.08 302	0.06 94	0.24 553

WCG-NET（raft）	0.16 171	0.14 291	0.32 162	0.18 71	0.09 22	0.19 197	0.16 218	0.24 125	0.27 271	0.19 237	0.19 213	0.20 287	0.12 163	0.22 202	0.13 105	0.06 44	0.17 536	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.07 36

whm_eth	0.16 171	0.17 406	0.35 188	0.19 124	0.13 250	0.14 41	0.20 411	0.29 215	0.26 253	0.16 184	0.17 181	0.19 265	0.14 241	0.19 118	0.16 229	0.11 493	0.08 261	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.08 82

CAS	0.16 171	0.07 2	0.29 128	0.42 670	0.17 441	0.20 240	0.18 324	0.23 103	0.20 131	0.15 165	0.19 213	0.11 92	0.10 81	0.15 31	0.14 154	0.31 679	0.04 1	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.16 436

ProNet	0.16 171	0.13 241	0.36 195	0.21 221	0.15 364	0.20 240	0.19 371	0.29 215	0.23 190	0.14 139	0.13 90	0.13 154	0.12 163	0.25 262	0.13 105	0.06 44	0.09 307	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.22 529

CroCo-Stereo Lap2	0.16 171	0.18 433	0.39 215	0.26 492	0.18 471	0.11 18	0.19 371	0.30 235	0.22 172	0.13 111	0.16 161	0.15 206	0.11 119	0.17 74	0.15 197	0.07 120	0.07 194	0.08 260	0.06 110	0.08 254	0.07 36

CREStereo++_RVC	0.16 171	0.09 56	0.42 251	0.17 39	0.11 128	0.18 170	0.13 82	0.23 103	0.31 335	0.21 260	0.31 364	0.13 154	0.11 119	0.17 74	0.16 229	0.07 120	0.04 1	0.06 53	0.15 614	0.06 94	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	0.16 171	0.11 145	0.43 259	0.16 13	0.08 12	0.25 372	0.14 115	0.23 103	0.29 305	0.25 314	0.30 351	0.16 220	0.12 163	0.18 94	0.13 105	0.08 273	0.07 194	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.08 82

XX-TBD	0.16 171	0.21 483	0.43 259	0.22 290	0.10 79	0.23 328	0.15 163	0.23 103	0.28 282	0.22 280	0.26 302	0.14 185	0.12 163	0.16 53	0.14 154	0.08 273	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 179	0.06 14

PMTNet	0.16 171	0.09 56	0.31 148	0.15 5	0.09 22	0.23 328	0.15 163	0.26 164	0.24 210	0.17 207	0.21 245	0.16 220	0.14 241	0.23 226	0.14 154	0.29 675	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 179	0.07 36

SE	0.17 193	0.22 503	0.32 162	0.22 290	0.12 186	0.23 328	0.16 218	0.30 235	0.21 158	0.20 250	0.28 326	0.15 206	0.17 311	0.17 74	0.17 260	0.10 448	0.06 97	0.09 362	0.09 408	0.12 524	0.12 322

aanet-new-78k	0.17 193	0.14 291	0.80 572	0.21 221	0.10 79	0.14 41	0.14 115	0.23 103	0.17 67	0.10 27	0.13 90	0.10 51	0.13 210	0.19 118	0.11 14	0.05 1	0.16 508	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.26 579

PSi22	0.17 193	0.18 433	0.42 251	0.20 174	0.09 22	0.16 100	0.11 27	0.30 235	0.25 237	0.13 111	0.15 147	0.21 304	0.13 210	0.30 363	0.16 229	0.06 44	0.22 595	0.05 1	0.04 1	0.08 254	0.13 359

Zero-FE251	0.17 193	0.09 56	0.38 206	0.18 71	0.10 79	0.20 240	0.13 82	0.20 56	0.15 45	0.75 670	0.13 90	0.13 154	0.11 119	0.16 53	0.16 229	0.08 273	0.10 354	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.18 464

xyz-stereo-finetune	0.17 193	0.17 406	0.29 128	0.17 39	0.08 12	0.24 351	0.21 439	0.30 235	0.32 348	0.19 237	0.22 259	0.19 265	0.15 263	0.30 363	0.22 404	0.06 44	0.06 97	0.08 260	0.06 110	0.06 94	0.07 36

rvit_stereo_0083	0.17 193	0.13 241	0.29 128	0.21 221	0.13 250	0.17 138	0.17 263	0.23 103	0.36 408	0.16 184	0.22 259	0.19 265	0.17 311	0.21 172	0.17 260	0.11 493	0.10 354	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.08 82

rvit_stereo_0081_aga	0.17 193	0.17 406	0.40 230	0.21 221	0.14 295	0.20 240	0.17 263	0.24 125	0.26 253	0.18 230	0.21 245	0.20 287	0.14 241	0.20 148	0.15 197	0.12 533	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.10 422	0.08 82

RAFT-Stereo-weight	0.17 193	0.10 95	0.31 148	0.20 174	0.12 186	0.20 240	0.16 218	0.38 343	0.33 367	0.25 314	0.20 225	0.19 265	0.10 81	0.19 118	0.16 229	0.07 120	0.13 443	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.09 137

CAS++	0.17 193	0.13 241	0.35 188	0.18 71	0.13 250	0.17 138	0.16 218	0.42 402	0.25 237	0.19 237	0.18 201	0.13 154	0.10 81	0.22 202	0.12 44	0.12 533	0.10 354	0.11 503	0.08 302	0.10 422	0.09 137
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
RCA-Stereo	0.17 193	0.10 95	0.33 172	0.20 174	0.11 128	0.19 197	0.17 263	0.39 365	0.36 408	0.21 260	0.25 293	0.17 236	0.17 311	0.18 94	0.15 197	0.07 120	0.14 462	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.08 82

iRaftStereo_RVC	0.17 193	0.16 370	0.35 188	0.21 221	0.11 128	0.20 240	0.17 263	0.34 293	0.25 237	0.20 250	0.25 293	0.19 265	0.12 163	0.21 172	0.16 229	0.07 120	0.12 422	0.10 445	0.09 408	0.09 356	0.14 400

Gwc-CoAtRS	0.17 193	0.10 95	0.41 241	0.20 174	0.12 186	0.20 240	0.15 163	0.34 293	0.29 305	0.23 291	0.23 273	0.27 387	0.15 263	0.21 172	0.14 154	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.07 36

Weightmod_eth	0.18 205	0.20 469	0.34 177	0.22 290	0.17 441	0.21 271	0.18 324	0.27 179	0.20 131	0.17 207	0.26 302	0.19 265	0.17 311	0.28 323	0.17 260	0.19 644	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.09 356	0.10 211

NLSM1	0.18 205	0.12 197	0.21 42	0.21 221	0.18 471	0.25 372	0.17 263	0.51 506	0.43 494	0.17 207	0.21 245	0.13 154	0.15 263	0.22 202	0.18 291	0.08 273	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.07 179	0.07 36

FE-Mocha	0.18 205	0.11 145	0.40 230	0.26 492	0.14 295	0.19 197	0.14 115	0.36 317	0.24 210	0.24 301	0.24 283	0.23 328	0.14 241	0.27 299	0.19 327	0.08 273	0.08 261	0.08 260	0.08 302	0.07 179	0.08 82

252Zero-FE	0.18 205	0.08 23	0.28 122	0.18 71	0.10 79	0.15 59	0.11 27	0.22 88	0.22 172	0.76 673	0.11 50	0.09 27	0.08 15	0.17 74	0.15 197	0.07 120	0.51 700	0.06 53	0.08 302	0.06 94	0.10 211

xyz-stereo-finetune2	0.18 205	0.16 370	0.32 162	0.16 13	0.09 22	0.27 400	0.19 371	0.29 215	0.21 158	0.23 291	0.29 335	0.21 304	0.23 411	0.37 440	0.23 424	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.06 110	0.06 94	0.07 36

Reg-Stereo(zero)	0.18 205	0.08 23	0.39 215	0.19 124	0.19 506	0.24 351	0.18 324	0.29 215	0.29 305	0.24 301	0.21 245	0.24 349	0.18 346	0.22 202	0.21 386	0.07 120	0.11 391	0.06 53	0.07 210	0.06 94	0.11 264

SCV	0.18 205	0.15 327	0.37 201	0.26 492	0.20 534	0.16 100	0.16 218	0.35 302	0.23 190	0.14 139	0.16 161	0.13 154	0.09 38	0.31 378	0.12 44	0.08 273	0.19 562	0.07 159	0.07 210	0.09 356	0.26 579

tg	0.18 205	0.15 327	0.34 177	0.22 290	0.11 128	0.23 328	0.15 163	0.35 302	0.27 271	0.20 250	0.25 293	0.20 287	0.12 163	0.25 262	0.16 229	0.07 120	0.07 194	0.09 362	0.09 408	0.08 254	0.13 359

dual_stereo	0.18 205	0.08 23	0.26 98	0.21 221	0.32 651	0.11 18	0.13 82	0.27 179	0.20 131	0.11 45	0.09 15	0.10 51	0.08 15	0.20 148	0.14 154	0.07 120	0.45 695	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.65 702

Occ-G	0.18 205	0.10 95	0.38 206	0.23 353	0.15 364	0.16 100	0.18 324	0.23 103	0.26 253	0.15 165	0.20 225	0.21 304	0.11 119	0.22 202	0.19 327	0.07 120	0.17 536	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.30 605

rvit_stereo_ft	0.18 205	0.19 453	0.43 259	0.25 451	0.14 295	0.17 138	0.21 439	0.30 235	0.28 282	0.17 207	0.19 213	0.20 287	0.17 311	0.22 202	0.18 291	0.11 493	0.07 194	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.08 82

MoCha-V2	0.18 205	0.12 197	0.40 230	0.30 586	0.24 600	0.16 100	0.15 163	0.28 195	0.19 117	0.16 184	0.16 161	0.13 154	0.13 210	0.30 363	0.13 105	0.06 44	0.28 647	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.25 565

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 205	0.15 327	0.27 115	0.20 174	0.13 250	0.24 351	0.17 263	0.31 258	0.37 423	0.43 589	0.17 181	0.13 154	0.12 163	0.20 148	0.16 229	0.08 273	0.07 194	0.09 362	0.07 210	0.09 356	0.08 82

MyStereo07	0.18 205	0.15 327	0.44 270	0.22 290	0.16 408	0.25 372	0.22 474	0.31 258	0.26 253	0.22 280	0.13 90	0.12 131	0.13 210	0.33 399	0.14 154	0.07 120	0.13 443	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264

ff7	0.18 205	0.13 241	0.41 241	0.21 221	0.15 364	0.21 271	0.17 263	0.28 195	0.23 190	0.21 260	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.25 632	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.36 635

ffff	0.18 205	0.13 241	0.41 241	0.21 221	0.15 364	0.21 271	0.17 263	0.28 195	0.23 190	0.21 260	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.25 632	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.36 635

11t	0.18 205	0.13 241	0.41 241	0.21 221	0.15 364	0.21 271	0.17 263	0.28 195	0.23 190	0.21 260	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.25 632	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.36 635

plain	0.18 205	0.16 370	0.59 475	0.21 221	0.13 250	0.16 100	0.17 263	0.29 215	0.23 190	0.16 184	0.26 302	0.13 154	0.17 311	0.27 299	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.07 210	0.10 422	0.07 36

MIF-Stereo (partial)	0.18 205	0.13 241	0.50 353	0.22 290	0.15 364	0.16 100	0.13 82	0.29 215	0.26 253	0.17 207	0.26 302	0.16 220	0.17 311	0.25 262	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.08 82

GCAP-Stereo	0.18 205	0.21 483	0.47 300	0.23 353	0.18 471	0.21 271	0.10 10	0.28 195	0.24 210	0.20 250	0.22 259	0.15 206	0.13 210	0.21 172	0.16 229	0.07 120	0.19 562	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.09 137

Any-RAFT	0.18 205	0.09 56	0.33 172	0.19 124	0.10 79	0.29 444	0.16 218	0.44 434	0.32 348	0.25 314	0.27 318	0.29 413	0.16 285	0.23 226	0.13 105	0.08 273	0.07 194	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.07 36

knoymous	0.18 205	0.10 95	0.35 188	0.17 39	0.11 128	0.21 271	0.17 263	0.33 286	0.24 210	0.24 301	0.28 326	0.27 387	0.16 285	0.24 241	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.06 110	0.09 356	0.10 211

MC-Stereo	0.18 205	0.10 95	0.36 195	0.28 557	0.14 295	0.18 170	0.15 163	0.24 125	0.20 131	0.21 260	0.24 283	0.16 220	0.13 210	0.25 262	0.14 154	0.07 120	0.17 536	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.30 605

ccc-4	0.18 205	0.13 241	0.41 241	0.21 221	0.15 364	0.21 271	0.17 263	0.28 195	0.23 190	0.21 260	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.25 632	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.36 635

test-3	0.18 205	0.10 95	0.48 315	0.23 353	0.14 295	0.18 170	0.16 218	0.32 267	0.29 305	0.26 324	0.17 181	0.22 312	0.13 210	0.26 284	0.19 327	0.06 44	0.14 462	0.08 260	0.08 302	0.06 94	0.10 211

test_1	0.18 205	0.10 95	0.48 315	0.23 353	0.14 295	0.18 170	0.16 218	0.32 267	0.29 305	0.26 324	0.17 181	0.22 312	0.13 210	0.26 284	0.19 327	0.06 44	0.14 462	0.08 260	0.08 302	0.06 94	0.10 211

cross-raft	0.18 205	0.12 197	0.40 230	0.27 529	0.16 408	0.20 240	0.24 528	0.34 293	0.24 210	0.23 291	0.28 326	0.29 413	0.15 263	0.19 118	0.16 229	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.07 36

s12784h	0.18 205	0.09 56	0.38 206	0.18 71	0.07 1	0.33 508	0.19 371	0.39 365	0.34 379	0.24 301	0.25 293	0.18 251	0.18 346	0.25 262	0.17 260	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 205	0.10 95	0.45 276	0.20 174	0.12 186	0.20 240	0.16 218	0.40 376	0.31 335	0.23 291	0.21 245	0.26 382	0.15 263	0.21 172	0.14 154	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.06 14

Weightmod	0.19 234	0.19 453	0.34 177	0.21 221	0.18 471	0.24 351	0.17 263	0.27 179	0.22 172	0.19 237	0.30 351	0.19 265	0.15 263	0.29 346	0.20 355	0.12 533	0.11 391	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.17 457

SMOE	0.19 234	0.17 406	0.39 215	0.22 290	0.13 250	0.27 400	0.21 439	0.31 258	0.24 210	0.22 280	0.27 318	0.21 304	0.17 311	0.19 118	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.12 539	0.07 210	0.11 477	0.12 322

GGDA	0.19 234	0.20 469	0.53 405	0.18 71	0.10 79	0.21 271	0.16 218	0.35 302	0.32 348	0.22 280	0.29 335	0.19 265	0.16 285	0.38 443	0.18 291	0.08 273	0.05 6	0.06 53	0.06 110	0.08 254	0.09 137

WQFJA1	0.19 234	0.12 197	0.20 26	0.22 290	0.18 471	0.25 372	0.19 371	0.55 559	0.55 607	0.16 184	0.17 181	0.15 206	0.17 311	0.20 148	0.20 355	0.07 120	0.09 307	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

WQFJX	0.19 234	0.12 197	0.21 42	0.22 290	0.18 471	0.25 372	0.18 324	0.57 579	0.49 570	0.17 207	0.17 181	0.14 185	0.16 285	0.24 241	0.19 327	0.08 273	0.08 261	0.08 260	0.06 110	0.08 254	0.11 264

NLMM	0.19 234	0.12 197	0.20 26	0.22 290	0.18 471	0.25 372	0.19 371	0.55 559	0.55 607	0.16 184	0.17 181	0.15 206	0.17 311	0.20 148	0.20 355	0.07 120	0.09 307	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

MM-Stereo_test3	0.19 234	0.15 327	0.39 215	0.25 451	0.15 364	0.19 197	0.22 474	0.42 402	0.40 461	0.17 207	0.24 283	0.17 236	0.12 163	0.22 202	0.16 229	0.08 273	0.21 583	0.08 260	0.06 110	0.09 356	0.11 264

MM-Stereo_test2	0.19 234	0.11 145	0.47 300	0.25 451	0.11 128	0.21 271	0.20 411	0.28 195	0.24 210	0.16 184	0.17 181	0.13 154	0.11 119	0.21 172	0.14 154	0.06 44	0.26 638	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.41 652

GREAT-IGEV	0.19 234	0.11 145	0.39 215	0.22 290	0.33 653	0.14 41	0.15 163	0.18 31	0.22 172	0.14 139	0.16 161	0.09 27	0.09 38	0.23 226	0.14 154	0.06 44	0.50 699	0.06 53	0.06 110	0.07 179	0.53 682
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	0.19 234	0.14 291	0.40 230	0.30 586	0.20 534	0.15 59	0.16 218	0.35 302	0.26 253	0.17 207	0.16 161	0.13 154	0.09 38	0.31 378	0.14 154	0.07 120	0.22 595	0.06 53	0.06 110	0.09 356	0.25 565

H2IRNET	0.19 234	0.18 433	0.50 353	0.22 290	0.12 186	0.20 240	0.16 218	0.28 195	0.31 335	0.17 207	0.32 376	0.25 362	0.20 375	0.24 241	0.19 327	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.10 470	0.10 422	0.08 82

IGEV++	0.19 234	0.13 241	0.38 206	0.30 586	0.19 506	0.15 59	0.15 163	0.32 267	0.18 90	0.13 111	0.16 161	0.12 131	0.11 119	0.24 241	0.15 197	0.07 120	0.32 675	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.42 657

MSKI-zero shot	0.19 234	0.10 95	0.47 300	0.30 586	0.14 295	0.21 271	0.14 115	0.33 286	0.22 172	0.24 301	0.25 293	0.22 312	0.10 81	0.32 389	0.14 154	0.07 120	0.30 665	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.09 137

RAFT-Test	0.19 234	0.11 145	0.41 241	0.26 492	0.21 551	0.26 393	0.17 263	0.37 334	0.26 253	0.24 301	0.29 335	0.32 454	0.14 241	0.22 202	0.15 197	0.07 120	0.08 261	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.07 36

EGLCR-Stereo	0.19 234	0.09 56	0.34 177	0.29 575	0.17 441	0.28 419	0.16 218	0.30 235	0.23 190	0.22 280	0.11 50	0.16 220	0.09 38	0.28 323	0.15 197	0.07 120	0.25 632	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.37 643

Selective-RAFT	0.19 234	0.14 291	0.37 201	0.24 408	0.11 128	0.30 459	0.15 163	0.35 302	0.34 379	0.17 207	0.17 181	0.22 312	0.18 346	0.29 346	0.18 291	0.07 120	0.16 508	0.07 159	0.07 210	0.08 254	0.08 82

test_4	0.19 234	0.16 370	0.39 215	0.24 408	0.13 250	0.19 197	0.21 439	0.27 179	0.24 210	0.24 301	0.47 559	0.22 312	0.13 210	0.27 299	0.18 291	0.06 44	0.06 97	0.09 362	0.09 408	0.07 179	0.06 14

Patchmatch Stereo++	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.14 115	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.27 299	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137
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	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.15 163	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.25 262	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

ROB_FTStereo_v2	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.15 163	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.25 262	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

ROB_FTStereo	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.13 82	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.25 262	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

HUI-Stereo	0.19 234	0.13 241	0.52 394	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.14 115	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.23 226	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

DeepStereo_RVC	0.19 234	0.12 197	0.47 300	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.16 218	0.29 215	0.24 210	0.28 350	0.27 318	0.23 328	0.28 496	0.24 241	0.19 327	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.09 356	0.10 211

iGMRVC	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.15 163	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.27 299	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

iRAFT	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.14 115	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.27 299	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

AnonymousM	0.19 234	0.20 469	0.30 138	0.18 71	0.10 79	0.19 197	0.17 263	0.32 267	0.27 271	0.27 336	0.21 245	0.18 251	0.14 241	0.21 172	0.16 229	0.09 376	0.08 261	0.38 685	0.15 614	0.06 94	0.08 82

CRE-IMP	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.23 353	0.11 128	0.24 351	0.17 263	0.31 258	0.24 210	0.27 336	0.26 302	0.24 349	0.17 311	0.24 241	0.19 327	0.09 376	0.05 6	0.10 445	0.07 210	0.10 422	0.10 211

RAFT-IKP	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.18 170	0.15 163	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.26 284	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

raftrobust	0.19 234	0.19 453	0.42 251	0.23 353	0.24 600	0.19 197	0.13 82	0.33 286	0.28 282	0.26 324	0.20 225	0.19 265	0.17 311	0.23 226	0.17 260	0.08 273	0.10 354	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.09 137

sCroCo_RVC	0.19 234	0.15 327	0.60 482	0.27 529	0.18 471	0.23 328	0.16 218	0.28 195	0.24 210	0.14 139	0.22 259	0.17 236	0.14 241	0.22 202	0.16 229	0.11 493	0.11 391	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.10 211

R-Stereo Train	0.19 234	0.10 95	0.49 332	0.22 290	0.12 186	0.23 328	0.18 324	0.43 413	0.20 131	0.31 415	0.45 540	0.20 287	0.14 241	0.18 94	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.07 36

RAFT-Stereo	0.19 234	0.10 95	0.49 332	0.22 290	0.12 186	0.23 328	0.18 324	0.43 413	0.20 131	0.31 415	0.45 540	0.20 287	0.14 241	0.18 94	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.07 36
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ManiGeoR	0.20 266	0.22 503	0.70 532	0.16 13	0.12 186	0.22 304	0.14 115	0.41 395	0.28 282	0.19 237	0.24 283	0.19 265	0.16 285	0.35 421	0.20 355	0.08 273	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.09 137

HLF11	0.20 266	0.20 469	0.68 522	0.16 13	0.12 186	0.21 271	0.12 44	0.39 365	0.25 237	0.21 260	0.30 351	0.19 265	0.18 346	0.38 443	0.22 404	0.09 376	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.08 254	0.09 137

HLf10	0.20 266	0.22 503	0.70 532	0.16 13	0.12 186	0.22 304	0.14 115	0.41 395	0.28 282	0.19 237	0.24 283	0.19 265	0.16 285	0.35 421	0.20 355	0.08 273	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.09 137

TestStereo_HL2	0.20 266	0.19 453	0.54 419	0.17 39	0.11 128	0.21 271	0.15 163	0.35 302	0.31 335	0.23 291	0.31 364	0.19 265	0.17 311	0.40 453	0.19 327	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.09 137

TestStereo-Hl	0.20 266	0.16 370	0.50 353	0.18 71	0.11 128	0.23 328	0.17 263	0.38 343	0.30 323	0.23 291	0.27 318	0.22 312	0.19 369	0.39 448	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.08 82

Lsterematch	0.20 266	0.15 327	0.44 270	0.20 174	0.10 79	0.22 304	0.17 263	0.27 179	0.34 379	0.28 350	0.37 443	0.24 349	0.22 396	0.25 262	0.23 424	0.08 273	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.08 82

WQFJX1	0.20 266	0.12 197	0.21 42	0.23 353	0.17 441	0.24 351	0.19 371	0.63 636	0.56 614	0.17 207	0.16 161	0.14 185	0.16 285	0.27 299	0.18 291	0.08 273	0.09 307	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

NLCSM	0.20 266	0.15 327	0.23 65	0.24 408	0.19 506	0.24 351	0.22 474	0.45 443	0.44 507	0.20 250	0.18 201	0.14 185	0.16 285	0.47 484	0.20 355	0.09 376	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.09 356	0.10 211

GEAStereo	0.20 266	0.10 95	0.31 148	0.35 634	0.42 675	0.19 197	0.16 218	0.23 103	0.18 90	0.14 139	0.15 147	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.18 291	0.08 273	0.28 647	0.06 53	0.05 36	0.08 254	0.57 687

gasm-f	0.20 266	0.12 197	0.36 195	0.35 634	0.36 663	0.18 170	0.17 263	0.23 103	0.18 90	0.14 139	0.19 213	0.10 51	0.11 119	0.20 148	0.19 327	0.08 273	0.28 647	0.06 53	0.05 36	0.09 356	0.57 687

GASTEREO	0.20 266	0.15 327	0.31 148	0.40 660	0.29 634	0.18 170	0.15 163	0.29 215	0.22 172	0.18 230	0.17 181	0.11 92	0.13 210	0.25 262	0.15 197	0.07 120	0.23 608	0.06 53	0.08 302	0.06 94	0.57 687

MSCF	0.20 266	0.14 291	0.31 148	0.40 660	0.29 634	0.17 138	0.15 163	0.29 215	0.22 172	0.17 207	0.16 161	0.11 92	0.13 210	0.24 241	0.15 197	0.07 120	0.23 608	0.06 53	0.08 302	0.07 179	0.57 687

MM-Stereo_test1	0.20 266	0.13 241	0.45 276	0.24 408	0.12 186	0.20 240	0.21 439	0.36 317	0.32 348	0.23 291	0.22 259	0.15 206	0.14 241	0.28 323	0.16 229	0.07 120	0.24 624	0.08 260	0.07 210	0.09 356	0.21 514

HART	0.20 266	0.14 291	0.42 251	0.26 492	0.24 600	0.17 138	0.16 218	0.32 267	0.25 237	0.15 165	0.26 302	0.17 236	0.09 38	0.24 241	0.14 154	0.06 44	0.36 685	0.07 159	0.05 36	0.08 254	0.27 587

AIO_rvc	0.20 266	0.16 370	0.49 332	0.41 667	0.29 634	0.15 59	0.17 263	0.21 73	0.19 117	0.17 207	0.14 127	0.13 154	0.08 15	0.35 421	0.13 105	0.07 120	0.19 562	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.41 652

AIO_test	0.20 266	0.12 197	0.46 292	0.45 675	0.38 667	0.15 59	0.17 263	0.28 195	0.20 131	0.19 237	0.13 90	0.14 185	0.09 38	0.39 448	0.13 105	0.07 120	0.21 583	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.34 627

rvit_0105_6	0.20 266	0.16 370	0.41 241	0.23 353	0.14 295	0.18 170	0.20 411	0.31 258	0.39 450	0.18 230	0.22 259	0.23 328	0.18 346	0.26 284	0.18 291	0.16 609	0.13 443	0.13 566	0.11 508	0.11 477	0.09 137

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 266	0.74 693	0.71 541	0.17 39	0.08 12	0.15 59	0.15 163	0.19 47	0.18 90	0.13 111	0.12 70	0.10 51	0.08 15	0.16 53	0.14 154	0.34 681	0.12 422	0.08 260	0.07 210	0.11 477	0.24 553

IGEVStereo-DCA	0.20 266	0.17 406	0.41 241	0.22 290	0.15 364	0.20 240	0.17 263	0.28 195	0.23 190	0.19 237	0.12 70	0.14 185	0.12 163	0.38 443	0.31 512	0.07 120	0.16 508	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.36 635

MIM_Stereo	0.20 266	0.17 406	0.55 429	0.20 174	0.21 551	0.17 138	0.14 115	0.37 334	0.27 271	0.28 350	0.35 417	0.23 328	0.13 210	0.28 323	0.16 229	0.06 44	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.15 419

AEACV	0.20 266	0.09 56	0.32 162	0.39 655	0.34 655	0.21 271	0.16 218	0.30 235	0.18 90	0.17 207	0.17 181	0.13 154	0.16 285	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.29 663	0.07 159	0.09 408	0.07 179	0.37 643

4D-IteraStereo	0.20 266	0.21 483	0.62 493	0.21 221	0.14 295	0.19 197	0.17 263	0.29 215	0.28 282	0.24 301	0.20 225	0.20 287	0.10 81	0.22 202	0.18 291	0.07 120	0.07 194	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.33 622

anonymousdsp	0.20 266	0.13 241	0.49 332	0.28 557	0.20 534	0.21 271	0.17 263	0.29 215	0.24 210	0.22 280	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.32 389	0.13 105	0.07 120	0.26 638	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.48 672

DCANet-4	0.20 266	0.11 145	0.58 466	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.39 365	0.42 483	0.29 375	0.31 364	0.17 236	0.22 396	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.09 137

fff	0.20 266	0.15 327	0.57 450	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.38 343	0.46 532	0.29 375	0.31 364	0.18 251	0.28 496	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.09 137

DisPM	0.20 266	0.11 145	0.52 394	0.24 408	0.13 250	0.18 170	0.19 371	0.30 235	0.31 335	0.33 453	0.34 409	0.23 328	0.16 285	0.34 414	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.12 322

IGEV-Stereo	0.20 266	0.13 241	0.49 332	0.28 557	0.20 534	0.21 271	0.17 263	0.29 215	0.24 210	0.22 280	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.32 389	0.13 105	0.07 120	0.26 638	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.48 672
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 266	0.17 406	0.45 276	0.23 353	0.18 471	0.21 271	0.27 565	0.28 195	0.28 282	0.31 415	0.32 376	0.28 400	0.17 311	0.16 53	0.13 105	0.07 120	0.23 608	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.07 36

error version	0.20 266	0.17 406	0.45 276	0.23 353	0.18 471	0.21 271	0.27 565	0.28 195	0.28 282	0.31 415	0.32 376	0.28 400	0.17 311	0.16 53	0.13 105	0.07 120	0.23 608	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.07 36

test-v	0.20 266	0.17 406	0.45 276	0.23 353	0.18 471	0.21 271	0.27 565	0.28 195	0.28 282	0.31 415	0.32 376	0.28 400	0.17 311	0.16 53	0.13 105	0.07 120	0.23 608	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.07 36

test_3	0.20 266	0.12 197	0.49 332	0.26 492	0.14 295	0.22 304	0.25 543	0.34 293	0.33 367	0.25 314	0.18 201	0.23 328	0.13 210	0.25 262	0.20 355	0.06 44	0.14 462	0.09 362	0.10 470	0.07 179	0.10 211

NRIStereo	0.20 266	0.12 197	0.50 353	0.23 353	0.11 128	0.24 351	0.19 371	0.30 235	0.28 282	0.26 324	0.26 302	0.25 362	0.18 346	0.34 414	0.19 327	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.09 356	0.09 137

Pruner-Stereo	0.20 266	0.12 197	0.49 332	0.29 575	0.12 186	0.19 197	0.17 263	0.32 267	0.31 335	0.33 453	0.32 376	0.25 362	0.15 263	0.25 262	0.22 404	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.10 211

test-2	0.20 266	0.17 406	0.45 276	0.23 353	0.18 471	0.21 271	0.27 565	0.28 195	0.28 282	0.31 415	0.32 376	0.28 400	0.17 311	0.16 53	0.13 105	0.07 120	0.23 608	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.07 36

test-1	0.20 266	0.12 197	0.49 332	0.23 353	0.23 583	0.22 304	0.23 503	0.36 317	0.29 305	0.21 260	0.25 293	0.24 349	0.14 241	0.18 94	0.22 404	0.07 120	0.14 462	0.08 260	0.07 210	0.06 94	0.14 400

DCANet	0.20 266	0.15 327	0.57 450	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.37 334	0.41 471	0.30 398	0.31 364	0.19 265	0.23 411	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.10 211

csc	0.20 266	0.15 327	0.57 450	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.38 343	0.46 532	0.29 375	0.31 364	0.18 251	0.28 496	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.09 137

cscssc	0.20 266	0.15 327	0.57 450	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.38 343	0.46 532	0.29 375	0.31 364	0.18 251	0.28 496	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.09 137

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 266	0.23 522	0.49 332	0.21 221	0.16 408	0.19 197	0.17 263	0.35 302	0.32 348	0.26 324	0.33 398	0.20 287	0.17 311	0.21 172	0.17 260	0.06 44	0.10 354	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.11 264

AFF-stereo	0.20 266	0.24 535	0.49 332	0.22 290	0.11 128	0.18 170	0.18 324	0.35 302	0.29 305	0.25 314	0.36 432	0.25 362	0.17 311	0.25 262	0.17 260	0.06 44	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.11 264

DIP-Stereo	0.20 266	0.13 241	0.48 315	0.20 174	0.13 250	0.28 419	0.12 44	0.43 413	0.26 253	0.27 336	0.32 376	0.21 304	0.17 311	0.26 284	0.20 355	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.10 211
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	0.21 307	0.21 483	0.34 177	0.24 408	0.19 506	0.34 524	0.26 555	0.30 235	0.22 172	0.22 280	0.26 302	0.20 287	0.16 285	0.21 172	0.18 291	0.12 533	0.11 391	0.14 590	0.15 614	0.10 422	0.33 622

HLf8	0.21 307	0.23 522	0.69 525	0.15 5	0.12 186	0.24 351	0.14 115	0.42 402	0.32 348	0.20 250	0.26 302	0.18 251	0.15 263	0.35 421	0.18 291	0.10 448	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.10 211

TestStereo_HLe17	0.21 307	0.24 535	0.77 561	0.17 39	0.11 128	0.22 304	0.17 263	0.42 402	0.31 335	0.20 250	0.25 293	0.18 251	0.15 263	0.39 448	0.18 291	0.08 273	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.08 82

DN	0.21 307	0.09 56	0.58 466	0.40 660	0.18 471	0.22 304	0.18 324	0.30 235	0.25 237	0.15 165	0.19 213	0.18 251	0.10 81	0.26 284	0.19 327	0.14 582	0.18 548	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.42 657

Hybrid-DGEV-03	0.21 307	0.20 469	0.43 259	0.23 353	0.12 186	0.27 400	0.16 218	0.33 286	0.28 282	0.33 453	0.58 613	0.23 328	0.16 285	0.24 241	0.19 327	0.07 120	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.08 254	0.10 211

NLMM1	0.21 307	0.13 241	0.21 42	0.23 353	0.18 471	0.24 351	0.20 411	0.65 648	0.69 652	0.18 230	0.18 201	0.13 154	0.14 241	0.25 262	0.19 327	0.08 273	0.09 307	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.10 211

GSStereo	0.21 307	0.10 95	0.31 148	0.36 643	0.42 675	0.19 197	0.16 218	0.38 343	0.21 158	0.14 139	0.15 147	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.18 291	0.08 273	0.31 670	0.06 53	0.06 110	0.08 254	0.63 696

DA	0.21 307	0.11 145	0.33 172	0.28 557	0.23 583	0.30 459	0.16 218	0.29 215	0.27 271	0.15 165	0.22 259	0.17 236	0.15 263	0.26 284	0.15 197	0.07 120	0.28 647	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.56 684

zero-FE	0.21 307	0.08 23	1.10 641	0.24 408	0.27 622	0.12 25	0.14 115	0.20 56	0.20 131	0.12 75	0.11 50	0.13 154	0.11 119	0.22 202	0.19 327	0.09 376	0.23 608	0.07 159	0.08 302	0.19 623	0.27 587

GGEV	0.21 307	0.11 145	0.33 172	0.28 557	0.23 583	0.30 459	0.16 218	0.29 215	0.27 271	0.15 165	0.22 259	0.17 236	0.15 263	0.26 284	0.15 197	0.07 120	0.28 647	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.56 684

fast-iter	0.21 307	0.16 370	0.50 353	0.18 71	0.15 364	0.17 138	0.16 218	0.35 302	0.22 172	0.38 533	0.38 452	0.36 491	0.24 432	0.29 346	0.22 404	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.09 408	0.09 356	0.08 82

CoSv	0.21 307	0.16 370	0.50 353	0.18 71	0.15 364	0.17 138	0.16 218	0.35 302	0.22 172	0.38 533	0.38 452	0.36 491	0.24 432	0.29 346	0.22 404	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.09 408	0.09 356	0.08 82

AIO-test1	0.21 307	0.22 503	0.56 439	0.31 602	0.24 600	0.21 271	0.16 218	0.42 402	0.37 423	0.17 207	0.26 302	0.18 251	0.12 163	0.29 346	0.15 197	0.08 273	0.07 194	0.10 445	0.11 508	0.07 179	0.10 211

IGEV-RUCA	0.21 307	0.09 56	0.26 98	0.20 174	0.19 506	0.28 419	0.23 503	0.24 125	0.22 172	0.21 260	0.23 273	0.29 413	0.48 632	0.26 284	0.19 327	0.09 376	0.08 261	0.18 636	0.14 603	0.18 613	0.19 482

rvit_0105_4	0.21 307	0.17 406	0.49 332	0.23 353	0.14 295	0.20 240	0.23 503	0.35 302	0.40 461	0.19 237	0.24 283	0.25 362	0.20 375	0.28 323	0.18 291	0.16 609	0.13 443	0.12 539	0.11 508	0.11 477	0.10 211

model_zeroshot	0.21 307	0.14 291	0.51 374	0.34 628	0.18 471	0.26 393	0.16 218	0.41 395	0.24 210	0.33 453	0.20 225	0.25 362	0.12 163	0.26 284	0.16 229	0.09 376	0.21 583	0.07 159	0.08 302	0.07 179	0.13 359

AE-Stereo	0.21 307	0.12 197	0.50 353	0.25 451	0.15 364	0.24 351	0.18 324	0.40 376	0.34 379	0.19 237	0.26 302	0.21 304	0.13 210	0.22 202	0.16 229	0.07 120	0.26 638	0.09 362	0.10 470	0.07 179	0.31 609

ACVNet-DCA	0.21 307	0.16 370	0.50 353	0.27 529	0.13 250	0.31 481	0.19 371	0.43 413	0.32 348	0.21 260	0.20 225	0.13 154	0.17 311	0.28 323	0.12 44	0.08 273	0.28 647	0.08 260	0.06 110	0.09 356	0.23 539

11t1	0.21 307	0.12 197	0.45 276	0.20 174	0.15 364	0.27 400	0.17 263	0.37 334	0.28 282	0.27 336	0.25 293	0.24 349	0.23 411	0.28 323	0.25 451	0.09 376	0.19 562	0.07 159	0.07 210	0.09 356	0.23 539

LL-Strereo2	0.21 307	0.25 551	0.53 405	0.32 611	0.20 534	0.25 372	0.14 115	0.32 267	0.25 237	0.25 314	0.20 225	0.24 349	0.12 163	0.28 323	0.18 291	0.07 120	0.07 194	0.12 539	0.09 408	0.09 356	0.16 436

ADStereo(finetuned)	0.21 307	0.15 327	0.59 475	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.37 334	0.41 471	0.30 398	0.31 364	0.19 265	0.31 540	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.10 211

PFNet+	0.21 307	0.11 145	0.54 419	0.22 290	0.12 186	0.17 138	0.18 324	0.31 258	0.36 408	0.33 453	0.32 376	0.24 349	0.16 285	0.33 399	0.18 291	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.10 470	0.08 254	0.12 322

rafts_anoy	0.21 307	0.22 503	0.49 332	0.25 451	0.24 600	0.19 197	0.17 263	0.34 293	0.32 348	0.24 301	0.25 293	0.20 287	0.16 285	0.25 262	0.21 386	0.08 273	0.19 562	0.11 503	0.12 551	0.09 356	0.09 137

raft+_RVC	0.21 307	0.21 483	0.46 292	0.22 290	0.35 658	0.21 271	0.16 218	0.39 365	0.35 392	0.22 280	0.28 326	0.20 287	0.15 263	0.25 262	0.20 355	0.08 273	0.16 508	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.12 322

sAnonymous2	0.21 307	0.24 535	0.79 567	0.24 408	0.17 441	0.22 304	0.20 411	0.36 317	0.29 305	0.17 207	0.19 213	0.17 236	0.16 285	0.18 94	0.15 197	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.08 302	0.23 647	0.18 464

CroCo_RVC	0.21 307	0.24 535	0.79 567	0.24 408	0.17 441	0.22 304	0.20 411	0.36 317	0.29 305	0.17 207	0.19 213	0.17 236	0.16 285	0.18 94	0.15 197	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.08 302	0.23 647	0.18 464

RALAANet	0.21 307	0.24 535	0.53 405	0.23 353	0.14 295	0.22 304	0.13 82	0.38 343	0.30 323	0.29 375	0.26 302	0.25 362	0.15 263	0.28 323	0.20 355	0.08 273	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.10 422	0.07 36

GMStereo	0.21 307	0.30 587	0.57 450	0.21 221	0.12 186	0.24 351	0.18 324	0.30 235	0.41 471	0.26 324	0.24 283	0.17 236	0.16 285	0.25 262	0.19 327	0.10 448	0.07 194	0.08 260	0.08 302	0.11 477	0.09 137
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 335	0.47 655	0.67 516	0.30 586	0.31 647	0.11 18	0.11 27	0.18 31	0.15 45	0.09 9	0.11 50	0.09 27	0.09 38	0.27 299	0.12 44	0.09 376	0.39 687	0.06 53	0.04 1	0.24 651	0.49 674

AIO-test2	0.22 335	0.27 569	0.54 419	0.29 575	0.16 408	0.22 304	0.16 218	0.44 434	0.43 494	0.17 207	0.29 335	0.16 220	0.11 119	0.27 299	0.14 154	0.19 644	0.07 194	0.10 445	0.11 508	0.08 254	0.09 137

FACV-RUCA	0.22 335	0.15 327	0.38 206	0.24 408	0.23 583	0.26 393	0.19 371	0.41 395	0.35 392	0.26 324	0.32 376	0.22 312	0.25 445	0.24 241	0.19 327	0.10 448	0.07 194	0.15 609	0.08 302	0.16 582	0.14 400

rvit_0105_5	0.22 335	0.18 433	0.51 374	0.23 353	0.13 250	0.22 304	0.25 543	0.38 343	0.40 461	0.21 260	0.23 273	0.27 387	0.20 375	0.27 299	0.20 355	0.15 598	0.13 443	0.12 539	0.12 551	0.10 422	0.10 211

1test111	0.22 335	0.16 370	0.50 353	0.27 529	0.13 250	0.31 481	0.19 371	0.43 413	0.32 348	0.21 260	0.20 225	0.13 154	0.17 311	0.36 430	0.28 484	0.08 273	0.28 647	0.08 260	0.06 110	0.09 356	0.23 539

cc1	0.22 335	0.16 370	0.50 353	0.27 529	0.13 250	0.31 481	0.19 371	0.39 365	0.48 554	0.21 260	0.20 225	0.13 154	0.17 311	0.28 323	0.12 44	0.08 273	0.28 647	0.08 260	0.06 110	0.08 254	0.37 643

rrr	0.22 335	0.17 406	0.79 567	0.22 290	0.15 364	0.20 240	0.18 324	0.40 376	0.27 271	0.19 237	0.12 70	0.14 185	0.12 163	0.38 443	0.31 512	0.07 120	0.16 508	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.28 596

tt1	0.22 335	0.16 370	0.49 332	0.26 492	0.15 364	0.31 481	0.19 371	0.38 343	0.46 532	0.21 260	0.19 213	0.13 154	0.16 285	0.28 323	0.12 44	0.08 273	0.28 647	0.08 260	0.06 110	0.08 254	0.37 643

GCAPDPT-zeroshot	0.22 335	0.09 56	1.28 665	0.31 602	0.43 678	0.16 100	0.15 163	0.30 235	0.26 253	0.14 139	0.17 181	0.15 206	0.11 119	0.23 226	0.12 44	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.24 553

HH	0.22 335	0.12 197	0.55 429	0.32 611	0.16 408	0.27 400	0.18 324	0.36 317	0.25 237	0.20 250	0.26 302	0.34 472	0.18 346	0.33 399	0.15 197	0.07 120	0.16 508	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.31 609

HanStereo	0.22 335	0.12 197	0.55 429	0.32 611	0.16 408	0.27 400	0.18 324	0.36 317	0.25 237	0.20 250	0.26 302	0.34 472	0.18 346	0.33 399	0.15 197	0.07 120	0.16 508	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.31 609

CASS	0.22 335	0.16 370	0.40 230	0.26 492	0.12 186	0.29 444	0.19 371	0.40 376	0.32 348	0.34 474	0.35 417	0.25 362	0.25 445	0.26 284	0.21 386	0.13 557	0.08 261	0.11 503	0.09 408	0.11 477	0.12 322
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 335	0.19 453	0.64 503	0.22 290	0.12 186	0.28 419	0.20 411	0.48 475	0.39 450	0.31 415	0.24 283	0.19 265	0.24 432	0.28 323	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.08 82

IPLGR	0.22 335	0.14 291	0.75 551	0.21 221	0.11 128	0.25 372	0.18 324	0.44 434	0.38 434	0.29 375	0.28 326	0.21 304	0.19 369	0.37 440	0.19 327	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.07 36

GANet-ADL	0.22 335	0.14 291	0.51 374	0.23 353	0.14 295	0.29 444	0.19 371	0.48 475	0.36 408	0.26 324	0.33 398	0.32 454	0.20 375	0.26 284	0.22 404	0.11 493	0.07 194	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.11 264

TRStereo	0.22 335	0.21 483	0.62 493	0.40 660	0.19 506	0.22 304	0.16 218	0.58 593	0.30 323	0.21 260	0.21 245	0.22 312	0.13 210	0.27 299	0.14 154	0.09 376	0.09 307	0.09 362	0.11 508	0.06 94	0.19 482

LCNet	0.22 335	0.12 197	0.42 251	0.26 492	0.12 186	0.23 328	0.19 371	0.36 317	0.28 282	0.28 350	0.35 417	0.26 382	0.30 523	0.35 421	0.17 260	0.07 120	0.05 6	0.09 362	0.10 470	0.13 539	0.22 529

NF-Stereo	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.12 186	0.21 271	0.18 324	0.40 376	0.35 392	0.28 350	0.30 351	0.22 312	0.17 311	0.52 506	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.13 359

OCTAStereo	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.12 186	0.21 271	0.18 324	0.40 376	0.35 392	0.28 350	0.30 351	0.22 312	0.17 311	0.51 498	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.13 359

PSM-softLoss	0.22 335	0.11 145	0.53 405	0.25 451	0.12 186	0.20 240	0.17 263	0.39 365	0.29 305	0.29 375	0.32 376	0.24 349	0.16 285	0.53 509	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.09 408	0.08 254	0.12 322

KMStereo	0.22 335	0.11 145	0.53 405	0.25 451	0.12 186	0.20 240	0.17 263	0.39 365	0.29 305	0.29 375	0.32 376	0.24 349	0.16 285	0.53 509	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.09 408	0.08 254	0.12 322

SST-Stereo	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.14 295	0.19 197	0.17 263	0.32 267	0.26 253	0.34 474	0.33 398	0.29 413	0.25 445	0.56 527	0.18 291	0.08 273	0.05 6	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.07 36

RAFT_R40	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.13 250	0.18 170	0.18 324	0.32 267	0.31 335	0.33 453	0.33 398	0.30 434	0.23 411	0.55 520	0.19 327	0.08 273	0.05 6	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.07 36

RE-Stereo	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.12 186	0.21 271	0.18 324	0.40 376	0.35 392	0.28 350	0.30 351	0.22 312	0.17 311	0.51 498	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.13 359

TVStereo	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.12 186	0.21 271	0.18 324	0.40 376	0.35 392	0.28 350	0.30 351	0.22 312	0.17 311	0.51 498	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.13 359

RAFT-345	0.22 335	0.11 145	0.55 429	0.22 290	0.12 186	0.20 240	0.16 218	0.27 179	0.28 282	0.27 336	0.65 639	0.20 287	0.17 311	0.55 520	0.22 404	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.06 94	0.07 36

GMM-Stereo	0.22 335	0.10 95	0.56 439	0.23 353	0.13 250	0.24 351	0.24 528	0.38 343	0.29 305	0.31 415	0.44 525	0.27 387	0.21 387	0.31 378	0.17 260	0.07 120	0.05 6	0.10 445	0.09 408	0.08 254	0.19 482

Prome-Stereo	0.22 335	0.10 95	0.43 259	0.24 408	0.13 250	0.23 328	0.23 503	0.37 334	0.27 271	0.33 453	0.58 613	0.24 349	0.28 496	0.30 363	0.16 229	0.07 120	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.20 501

TestStereo	0.22 335	0.24 535	0.48 315	0.25 451	0.11 128	0.22 304	0.22 474	0.32 267	0.31 335	0.24 301	0.34 409	0.23 328	0.19 369	0.62 566	0.19 327	0.08 273	0.07 194	0.10 445	0.07 210	0.11 477	0.07 36

RALCasStereoNet	0.22 335	0.22 503	0.48 315	0.23 353	0.23 583	0.22 304	0.18 324	0.32 267	0.27 271	0.22 280	0.30 351	0.22 312	0.15 263	0.29 346	0.20 355	0.08 273	0.22 595	0.07 159	0.06 110	0.10 422	0.25 565

111	0.22 335	0.22 503	0.57 450	0.19 124	0.09 22	0.24 351	0.17 263	0.44 434	0.46 532	0.24 301	0.30 351	0.29 413	0.22 396	0.25 262	0.19 327	0.08 273	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.15 419

test_xeample3	0.22 335	0.17 406	0.81 574	0.21 221	0.15 364	0.20 240	0.18 324	0.40 376	0.25 237	0.19 237	0.12 70	0.13 154	0.12 163	0.34 414	0.33 531	0.07 120	0.20 577	0.07 159	0.08 302	0.08 254	0.34 627

FENet	0.22 335	0.13 241	0.48 315	0.22 290	0.12 186	0.27 400	0.18 324	0.43 413	0.37 423	0.31 415	0.32 376	0.29 413	0.23 411	0.27 299	0.24 436	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264

HITNet	0.22 335	0.23 522	0.60 482	0.20 174	0.09 22	0.27 400	0.15 163	0.45 443	0.33 367	0.29 375	0.33 398	0.27 387	0.22 396	0.29 346	0.27 475	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.11 264
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
S	0.23 369	0.18 433	0.38 206	0.24 408	0.22 567	0.32 498	0.22 474	0.32 267	0.28 282	0.26 324	0.31 364	0.20 287	0.21 387	0.19 118	0.19 327	0.13 557	0.09 307	0.15 609	0.16 625	0.11 477	0.35 631

TestStereo_HL3	0.23 369	0.18 433	1.11 644	0.17 39	0.11 128	0.24 351	0.16 218	0.36 317	0.21 158	0.27 336	0.39 470	0.23 328	0.20 375	0.41 458	0.15 197	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.09 137

Hybrid-DGEV-2	0.23 369	0.20 469	0.53 405	0.24 408	0.13 250	0.28 419	0.15 163	0.50 494	0.45 520	0.28 350	0.26 302	0.25 362	0.26 464	0.29 346	0.20 355	0.07 120	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.07 179	0.10 211

IGEV-FE	0.23 369	0.11 145	0.82 578	0.21 221	0.23 583	0.20 240	0.19 371	0.38 343	0.23 190	0.34 474	0.22 259	0.29 413	0.14 241	0.24 241	0.20 355	0.07 120	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.35 631

GCAP-BAT	0.23 369	0.09 56	1.36 674	0.31 602	0.44 681	0.16 100	0.15 163	0.30 235	0.26 253	0.14 139	0.17 181	0.15 206	0.11 119	0.23 226	0.12 44	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.24 553

test_sample2	0.23 369	0.12 197	0.39 215	0.20 174	0.11 128	0.28 419	0.22 474	0.45 443	0.33 367	0.27 336	0.34 409	0.30 434	0.25 445	0.46 480	0.23 424	0.09 376	0.15 493	0.09 362	0.08 302	0.10 422	0.19 482

MyStereo06	0.23 369	0.15 327	0.74 547	0.22 290	0.14 295	0.25 372	0.22 474	0.43 413	0.25 237	0.36 507	0.24 283	0.34 472	0.18 346	0.24 241	0.20 355	0.07 120	0.12 422	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264

xx1	0.23 369	0.16 370	0.50 353	0.27 529	0.13 250	0.31 481	0.19 371	0.39 365	0.48 554	0.21 260	0.20 225	0.28 400	0.25 445	0.28 323	0.12 44	0.08 273	0.28 647	0.10 445	0.11 508	0.09 356	0.23 539

IGEV_Zeroshot_test	0.23 369	0.11 145	0.82 578	0.21 221	0.23 583	0.20 240	0.19 371	0.38 343	0.23 190	0.34 474	0.22 259	0.29 413	0.14 241	0.24 241	0.20 355	0.07 120	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.35 631

StereoVision	0.23 369	0.23 522	0.55 429	0.27 529	0.17 441	0.23 328	0.22 474	0.40 376	0.32 348	0.21 260	0.51 576	0.22 312	0.16 285	0.29 346	0.19 327	0.11 493	0.12 422	0.13 566	0.13 583	0.10 422	0.08 82

PCWNet_CMD	0.23 369	0.14 291	0.48 315	0.21 221	0.13 250	0.28 419	0.17 263	0.47 464	0.47 546	0.30 398	0.36 432	0.37 497	0.24 432	0.29 346	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.11 477	0.11 264

anonymousdsp2	0.23 369	0.11 145	0.42 251	0.26 492	0.24 600	0.25 372	0.17 263	0.43 413	0.37 423	0.30 398	0.23 273	0.24 349	0.15 263	0.32 389	0.17 260	0.07 120	0.28 647	0.07 159	0.05 36	0.08 254	0.44 663

TestStereo1	0.23 369	0.22 503	0.50 353	0.27 529	0.14 295	0.26 393	0.27 565	0.43 413	0.38 434	0.29 375	0.39 470	0.23 328	0.21 387	0.33 399	0.18 291	0.08 273	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.10 211

x	0.23 369	0.15 327	0.45 276	0.20 174	0.15 364	0.27 400	0.17 263	0.43 413	0.35 392	0.26 324	0.31 364	0.29 413	0.25 445	0.29 346	0.30 502	0.09 376	0.22 595	0.08 260	0.09 408	0.09 356	0.24 553

RAFT_CTSACE	0.23 369	0.21 483	0.57 450	0.26 492	0.15 364	0.22 304	0.23 503	0.34 293	0.30 323	0.34 474	0.51 576	0.31 443	0.17 311	0.33 399	0.15 197	0.06 44	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.07 36

RAFT+CT+SA	0.23 369	0.24 535	0.48 315	0.25 451	0.18 471	0.23 328	0.29 587	0.42 402	0.38 434	0.24 301	0.39 470	0.20 287	0.17 311	0.34 414	0.17 260	0.07 120	0.07 194	0.09 362	0.12 551	0.09 356	0.13 359

SA-5K	0.23 369	0.22 503	0.50 353	0.27 529	0.14 295	0.26 393	0.27 565	0.43 413	0.38 434	0.29 375	0.39 470	0.23 328	0.21 387	0.33 399	0.18 291	0.08 273	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.10 211

CIPLG	0.23 369	0.28 577	0.75 551	0.24 408	0.16 408	0.25 372	0.20 411	0.38 343	0.33 367	0.32 440	0.34 409	0.23 328	0.15 263	0.27 299	0.22 404	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

dd	0.23 369	0.32 599	0.55 429	0.23 353	0.12 186	0.27 400	0.21 439	0.32 267	0.45 520	0.30 398	0.29 335	0.25 362	0.17 311	0.31 378	0.26 463	0.13 557	0.07 194	0.10 445	0.08 302	0.12 524	0.09 137

IPLG	0.23 369	0.19 453	0.65 508	0.21 221	0.12 186	0.28 419	0.17 263	0.45 443	0.32 348	0.33 453	0.32 376	0.16 220	0.17 311	0.50 492	0.23 424	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.08 82

IPLGR_C	0.23 369	0.29 581	0.81 574	0.24 408	0.16 408	0.24 351	0.20 411	0.38 343	0.33 367	0.32 440	0.33 398	0.23 328	0.15 263	0.26 284	0.22 404	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

ACRE	0.23 369	0.27 569	0.83 584	0.24 408	0.15 364	0.24 351	0.20 411	0.38 343	0.32 348	0.32 440	0.33 398	0.23 328	0.15 263	0.26 284	0.22 404	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

GwcNet-ADL	0.23 369	0.15 327	0.58 466	0.24 408	0.13 250	0.23 328	0.24 528	0.51 506	0.41 471	0.28 350	0.29 335	0.30 434	0.20 375	0.27 299	0.28 484	0.09 376	0.07 194	0.07 159	0.07 210	0.09 356	0.11 264

HHNet	0.23 369	0.12 197	0.66 513	0.19 124	0.18 471	0.20 240	0.20 411	0.36 317	0.32 348	0.33 453	0.59 618	0.19 265	0.21 387	0.24 241	0.31 512	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.08 254	0.12 322

KYRaft	0.23 369	0.11 145	0.43 259	0.23 353	0.12 186	0.23 328	0.23 503	0.37 334	0.26 253	0.35 493	0.53 591	0.34 472	0.26 464	0.29 346	0.16 229	0.07 120	0.05 6	0.09 362	0.10 470	0.08 254	0.30 605

ASMatch	0.23 369	0.11 145	0.55 429	0.25 451	0.14 295	0.19 197	0.16 218	0.32 267	0.30 323	0.28 350	0.68 645	0.28 400	0.26 464	0.50 492	0.22 404	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.06 94	0.11 264

IRAFT_RVC	0.23 369	0.15 327	0.54 419	0.26 492	0.12 186	0.19 197	0.23 503	0.41 395	0.39 450	0.31 415	0.30 351	0.29 413	0.24 432	0.55 520	0.23 424	0.08 273	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.08 82

CFNet_pseudo	0.23 369	0.14 291	0.48 315	0.20 174	0.13 250	0.27 400	0.17 263	0.46 452	0.45 520	0.30 398	0.37 443	0.38 503	0.23 411	0.30 363	0.22 404	0.09 376	0.06 97	0.11 503	0.08 302	0.11 477	0.11 264

GES	0.23 369	0.14 291	0.54 419	0.21 221	0.14 295	0.28 419	0.19 371	0.51 506	0.35 392	0.31 415	0.36 432	0.25 362	0.24 432	0.30 363	0.23 424	0.11 493	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.12 322

SFCPSM	0.23 369	0.12 197	0.51 374	0.21 221	0.14 295	0.34 524	0.22 474	0.57 579	0.41 471	0.29 375	0.32 376	0.23 328	0.22 396	0.28 323	0.20 355	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.10 470	0.09 356	0.09 137

MSMDNet	0.23 369	0.14 291	0.49 332	0.20 174	0.13 250	0.28 419	0.17 263	0.47 464	0.47 546	0.30 398	0.36 432	0.37 497	0.24 432	0.29 346	0.21 386	0.09 376	0.07 194	0.09 362	0.08 302	0.11 477	0.11 264

ccs_rob	0.23 369	0.14 291	0.48 315	0.20 174	0.13 250	0.27 400	0.17 263	0.46 452	0.45 520	0.30 398	0.37 443	0.38 503	0.23 411	0.30 363	0.22 404	0.09 376	0.06 97	0.11 503	0.08 302	0.12 524	0.11 264

SME	0.24 401	0.30 587	0.50 353	0.23 353	0.11 128	0.37 555	0.17 263	0.39 365	0.31 335	0.26 324	0.29 335	0.19 265	0.22 396	0.55 520	0.27 475	0.10 448	0.08 261	0.10 445	0.10 470	0.11 477	0.10 211

rvit_0105_3	0.24 401	0.21 483	0.57 450	0.25 451	0.15 364	0.24 351	0.28 581	0.40 376	0.43 494	0.25 314	0.26 302	0.29 413	0.22 396	0.29 346	0.21 386	0.15 598	0.13 443	0.14 590	0.15 614	0.10 422	0.10 211

test_sample1	0.24 401	0.13 241	0.40 230	0.20 174	0.13 250	0.29 444	0.19 371	0.43 413	0.30 323	0.27 336	0.34 409	0.31 443	0.28 496	0.45 478	0.27 475	0.09 376	0.16 508	0.08 260	0.08 302	0.09 356	0.22 529

MyStereo05	0.24 401	0.15 327	0.58 466	0.22 290	0.14 295	0.25 372	0.22 474	0.50 494	0.54 599	0.32 440	0.23 273	0.26 382	0.23 411	0.32 389	0.25 451	0.07 120	0.12 422	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264

MyStereo04	0.24 401	0.15 327	0.58 466	0.22 290	0.16 408	0.25 372	0.22 474	0.51 506	0.54 599	0.29 375	0.23 273	0.27 387	0.23 411	0.32 389	0.25 451	0.07 120	0.13 443	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264

CoDeX	0.24 401	0.13 241	0.48 315	0.22 290	0.14 295	0.29 444	0.21 439	0.55 559	0.42 483	0.29 375	0.36 432	0.28 400	0.23 411	0.48 486	0.20 355	0.09 376	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.08 82

DCRE	0.24 401	0.15 327	0.45 276	0.26 492	0.26 618	0.23 328	0.21 439	0.37 334	0.29 305	0.23 291	0.81 663	0.23 328	0.16 285	0.24 241	0.18 291	0.07 120	0.14 462	0.07 159	0.08 302	0.07 179	0.25 565

riskmin	0.24 401	0.10 95	0.43 259	0.32 611	0.26 618	0.33 508	0.19 371	0.44 434	0.30 323	0.24 301	0.27 318	0.37 497	0.25 445	0.30 363	0.22 404	0.09 376	0.18 548	0.09 362	0.13 583	0.10 422	0.27 587

qqq	0.24 401	0.16 370	0.46 292	0.20 174	0.15 364	0.23 328	0.20 411	0.43 413	0.32 348	0.26 324	0.31 364	0.28 400	0.25 445	0.36 430	0.28 484	0.08 273	0.22 595	0.10 445	0.11 508	0.09 356	0.23 539

BUS	0.24 401	0.13 241	0.36 195	0.25 451	0.14 295	0.44 597	0.17 263	0.59 603	0.36 408	0.34 474	0.35 417	0.31 443	0.22 396	0.27 299	0.22 404	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.10 470	0.09 356	0.10 211

IER	0.24 401	0.15 327	0.50 353	0.21 221	0.15 364	0.31 481	0.20 411	0.44 434	0.38 434	0.34 474	0.41 492	0.32 454	0.34 564	0.31 378	0.23 424	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.08 302	0.09 356	0.09 137

BSDual-CNN	0.24 401	0.13 241	0.36 195	0.25 451	0.14 295	0.35 540	0.22 474	0.59 603	0.36 408	0.34 474	0.35 417	0.38 503	0.25 445	0.27 299	0.28 484	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.10 470	0.09 356	0.10 211

Sa-1000	0.24 401	0.20 469	0.53 405	0.23 353	0.14 295	0.30 459	0.23 503	0.50 494	0.41 471	0.30 398	0.50 573	0.26 382	0.19 369	0.33 399	0.16 229	0.08 273	0.10 354	0.10 445	0.11 508	0.08 254	0.08 82

SA	0.24 401	0.22 503	0.55 429	0.23 353	0.14 295	0.25 372	0.23 503	0.48 475	0.42 483	0.28 350	0.44 525	0.23 328	0.23 411	0.34 414	0.17 260	0.07 120	0.09 307	0.11 503	0.11 508	0.08 254	0.09 137

psmg	0.24 401	0.13 241	0.36 195	0.21 221	0.14 295	0.35 540	0.23 503	0.54 541	0.36 408	0.36 507	0.38 452	0.38 503	0.25 445	0.27 299	0.28 484	0.10 448	0.08 261	0.10 445	0.10 470	0.09 356	0.09 137

UDGNet	0.24 401	0.37 626	0.53 405	0.25 451	0.14 295	0.24 351	0.18 324	0.32 267	0.44 507	0.29 375	0.28 326	0.24 349	0.20 375	0.30 363	0.21 386	0.16 609	0.07 194	0.21 650	0.11 508	0.16 582	0.11 264

TransformOpticalFlow	0.24 401	0.14 291	0.57 450	0.24 408	0.11 128	0.21 271	0.19 371	0.43 413	0.34 379	0.30 398	0.43 515	0.36 491	0.31 540	0.61 555	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.06 94	0.08 82

OMP-Stereo	0.24 401	0.16 370	0.48 315	0.30 586	0.13 250	0.21 271	0.16 218	0.38 343	0.35 392	0.34 474	0.30 351	0.33 464	0.20 375	0.70 598	0.24 436	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.08 254	0.07 36

IIG-Stereo	0.24 401	0.16 370	0.47 300	0.29 575	0.12 186	0.23 328	0.14 115	0.40 376	0.33 367	0.35 493	0.37 443	0.33 464	0.22 396	0.70 598	0.26 463	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.08 254	0.07 36

PFNet	0.24 401	0.11 145	0.63 498	0.25 451	0.14 295	0.22 304	0.19 371	0.40 376	0.35 392	0.36 507	0.32 376	0.27 387	0.20 375	0.63 569	0.23 424	0.09 376	0.05 6	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.08 82

RAFT	0.24 401	0.24 535	0.46 292	0.27 529	0.15 364	0.26 393	0.26 555	0.37 334	0.31 335	0.34 474	0.34 409	0.41 531	0.22 396	0.30 363	0.18 291	0.08 273	0.15 493	0.11 503	0.10 470	0.11 477	0.13 359

ICVP	0.24 401	0.13 241	0.45 276	0.26 492	0.14 295	0.30 459	0.25 543	0.47 464	0.35 392	0.29 375	0.43 515	0.35 485	0.25 445	0.28 323	0.25 451	0.12 533	0.09 307	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 401	0.19 453	0.76 555	0.27 529	0.18 471	0.41 579	0.24 528	0.45 443	0.36 408	0.23 291	0.27 318	0.20 287	0.18 346	0.28 323	0.19 327	0.12 533	0.11 391	0.10 445	0.10 470	0.11 477	0.13 359

ACVNet	0.24 401	0.18 433	0.51 374	0.18 71	0.15 364	0.27 400	0.23 503	0.40 376	0.45 520	0.29 375	0.41 492	0.38 503	0.28 496	0.28 323	0.35 546	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.10 422	0.09 137

DMCA	0.24 401	0.18 433	0.51 374	0.23 353	0.14 295	0.27 400	0.20 411	0.45 443	0.40 461	0.32 440	0.33 398	0.33 464	0.25 445	0.27 299	0.30 502	0.11 493	0.08 261	0.10 445	0.08 302	0.11 477	0.12 322

DN-CSS_ROB	0.24 401	0.33 603	0.69 525	0.25 451	0.14 295	0.26 393	0.13 82	0.42 402	0.35 392	0.30 398	0.42 501	0.22 312	0.20 375	0.34 414	0.22 404	0.07 120	0.06 97	0.11 503	0.11 508	0.11 477	0.09 137

G2L-ROB	0.25 427	0.21 483	0.56 439	0.19 124	0.12 186	0.28 419	0.21 439	0.48 475	0.34 379	0.35 493	0.31 364	0.41 531	0.23 411	0.51 498	0.31 512	0.09 376	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.12 322

DCVSM-stereo	0.25 427	0.14 291	0.53 405	0.21 221	0.14 295	0.27 400	0.14 115	0.35 302	0.35 392	0.42 578	0.33 398	0.46 572	0.30 523	0.31 378	0.27 475	0.11 493	0.10 354	0.12 539	0.10 470	0.12 524	0.15 419

rvit_stereo_0075_2	0.25 427	0.18 433	0.65 508	0.27 529	0.22 567	0.22 304	0.15 163	0.41 395	0.36 408	0.27 336	0.37 443	0.29 413	0.21 387	0.29 346	0.20 355	0.17 623	0.12 422	0.19 643	0.12 551	0.14 562	0.14 400

test_sample3	0.25 427	0.14 291	0.52 394	0.20 174	0.12 186	0.33 508	0.20 411	0.53 525	0.38 434	0.32 440	0.35 417	0.29 413	0.24 432	0.54 515	0.25 451	0.10 448	0.14 462	0.09 362	0.09 408	0.11 477	0.15 419

MyStereo8	0.25 427	0.20 469	0.69 525	0.24 408	0.17 441	0.31 481	0.16 218	0.50 494	0.32 348	0.29 375	0.38 452	0.25 362	0.19 369	0.33 399	0.29 498	0.08 273	0.20 577	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.16 436

mmm	0.25 427	0.15 327	0.44 270	0.23 353	0.20 534	0.28 419	0.21 439	0.43 413	0.32 348	0.31 415	0.40 480	0.30 434	0.24 432	0.31 378	0.28 484	0.09 376	0.21 583	0.11 503	0.12 551	0.10 422	0.26 579

GMStereo_Zeroshot	0.25 427	0.22 503	0.51 374	0.27 529	0.14 295	0.28 419	0.15 163	0.40 376	0.36 408	0.37 524	0.43 515	0.40 522	0.17 311	0.35 421	0.21 386	0.12 533	0.07 194	0.13 566	0.07 210	0.17 597	0.10 211

CFNet_ucs	0.25 427	0.14 291	0.51 374	0.20 174	0.15 364	0.29 444	0.18 324	0.51 506	0.46 532	0.32 440	0.42 501	0.38 503	0.23 411	0.31 378	0.22 404	0.11 493	0.08 261	0.12 539	0.09 408	0.13 539	0.13 359

gwcnet-sp	0.25 427	0.16 370	0.70 532	0.23 353	0.14 295	0.34 524	0.22 474	0.46 452	0.41 471	0.37 524	0.35 417	0.27 387	0.27 473	0.36 430	0.26 463	0.09 376	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.10 211

scenet	0.25 427	0.16 370	0.70 532	0.23 353	0.14 295	0.34 524	0.22 474	0.46 452	0.41 471	0.37 524	0.35 417	0.27 387	0.27 473	0.36 430	0.26 463	0.09 376	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.10 211

ssnet	0.25 427	0.16 370	0.70 532	0.23 353	0.14 295	0.34 524	0.22 474	0.46 452	0.41 471	0.37 524	0.35 417	0.27 387	0.27 473	0.36 430	0.26 463	0.09 376	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.10 211

raft_robust	0.25 427	0.23 522	0.44 270	0.22 290	0.13 250	0.23 328	0.22 474	0.52 514	0.50 577	0.33 453	0.32 376	0.33 464	0.23 411	0.55 520	0.18 291	0.07 120	0.11 391	0.08 260	0.10 470	0.08 254	0.07 36

test_5	0.25 427	0.25 551	0.57 450	0.27 529	0.18 471	0.25 372	0.29 587	0.42 402	0.39 450	0.29 375	0.40 480	0.27 387	0.23 411	0.35 421	0.19 327	0.07 120	0.07 194	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.14 400

iRaft-Stereo_5w	0.25 427	0.24 535	0.50 353	0.23 353	0.18 471	0.19 197	0.19 371	0.39 365	0.35 392	0.28 350	0.36 432	0.34 472	0.23 411	0.66 586	0.28 484	0.07 120	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.09 356	0.14 400

STrans-v2	0.25 427	0.14 291	0.56 439	0.21 221	0.12 186	0.23 328	0.20 411	0.50 494	0.31 335	0.31 415	0.42 501	0.35 485	0.35 572	0.62 566	0.24 436	0.07 120	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.06 94	0.08 82

DRaft	0.25 427	0.11 145	0.47 300	0.18 71	0.12 186	0.28 419	0.23 503	0.34 293	0.40 461	0.38 533	0.60 622	0.20 287	0.41 604	0.48 486	0.41 568	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.08 302	0.07 179	0.08 82

XX-Stereo	0.25 427	0.11 145	1.09 640	0.35 634	0.38 667	0.23 328	0.13 82	0.43 413	0.19 117	0.20 250	0.40 480	0.31 443	0.10 81	0.33 399	0.13 105	0.08 273	0.11 391	0.08 260	0.09 408	0.07 179	0.10 211

HCRNet	0.25 427	0.27 569	0.42 251	0.34 628	0.17 441	0.27 400	0.18 324	0.45 443	0.37 423	0.31 415	0.35 417	0.32 454	0.23 411	0.44 472	0.21 386	0.13 557	0.08 261	0.13 566	0.11 508	0.11 477	0.09 137

BEATNet_4x	0.25 427	0.25 551	0.66 513	0.23 353	0.10 79	0.29 444	0.14 115	0.49 486	0.34 379	0.31 415	0.35 417	0.32 454	0.26 464	0.34 414	0.33 531	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.11 477	0.13 359

UCFNet_RVC	0.25 427	0.21 483	0.49 332	0.19 124	0.15 364	0.34 524	0.18 324	0.47 464	0.36 408	0.30 398	0.35 417	0.40 522	0.26 464	0.35 421	0.24 436	0.13 557	0.08 261	0.13 566	0.14 603	0.13 539	0.13 359

AdaStereo	0.25 427	0.17 406	0.47 300	0.25 451	0.13 250	0.33 508	0.17 263	0.57 579	0.43 494	0.34 474	0.38 452	0.35 485	0.21 387	0.32 389	0.24 436	0.14 582	0.06 97	0.13 566	0.09 408	0.11 477	0.09 137
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	0.25 427	0.23 522	0.59 475	0.22 290	0.09 22	0.30 459	0.18 324	0.40 376	0.38 434	0.38 533	0.44 525	0.31 443	0.22 396	0.44 472	0.32 522	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.08 82

iResNet	0.25 427	0.22 503	0.62 493	0.26 492	0.11 128	0.31 481	0.23 503	0.46 452	0.45 520	0.34 474	0.43 515	0.27 387	0.23 411	0.36 430	0.37 556	0.08 273	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.10 211

IGEV_i1	0.26 450	0.12 197	0.57 450	0.25 451	0.24 600	0.32 498	0.20 411	0.45 443	0.37 423	0.35 493	0.30 351	0.35 485	0.20 375	0.39 448	0.23 424	0.08 273	0.26 638	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.37 643

DFGA-Net	0.26 450	0.33 603	0.70 532	0.22 290	0.15 364	0.25 372	0.17 263	0.41 395	0.40 461	0.30 398	0.32 376	0.21 304	0.18 346	0.61 555	0.33 531	0.08 273	0.06 97	0.10 445	0.09 408	0.11 477	0.09 137

G2L-Stereo_test	0.26 450	0.22 503	0.54 419	0.20 174	0.13 250	0.28 419	0.24 528	0.51 506	0.40 461	0.38 533	0.37 443	0.40 522	0.26 464	0.53 509	0.32 522	0.09 376	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.11 264

HUF	0.26 450	0.15 327	0.79 567	0.39 655	0.31 647	0.16 100	0.17 263	0.36 317	0.25 237	0.19 237	0.14 127	0.23 328	0.11 119	0.32 389	0.14 154	0.08 273	0.60 713	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.56 684

PAM_32	0.26 450	0.10 95	0.63 498	0.24 408	0.19 506	0.51 630	0.26 555	0.43 413	0.30 323	0.32 440	0.28 326	0.60 639	0.28 496	0.29 346	0.20 355	0.08 273	0.14 462	0.08 260	0.10 470	0.07 179	0.15 419

PAM	0.26 450	0.11 145	0.63 498	0.25 451	0.18 471	0.53 639	0.29 587	0.44 434	0.28 282	0.36 507	0.27 318	0.59 633	0.26 464	0.28 323	0.20 355	0.08 273	0.12 422	0.07 159	0.10 470	0.07 179	0.13 359

DDVS	0.26 450	0.16 370	0.45 276	0.25 451	0.17 441	0.34 524	0.21 439	0.43 413	0.31 335	0.34 474	0.41 492	0.47 582	0.21 387	0.52 506	0.29 498	0.11 493	0.09 307	0.11 503	0.09 408	0.13 539	0.16 436

UGAM-zero	0.26 450	0.11 145	0.56 439	0.20 174	0.16 408	0.28 419	0.18 324	0.48 475	0.25 237	0.31 415	0.28 326	0.56 624	0.32 554	0.66 586	0.17 260	0.07 120	0.10 354	0.07 159	0.09 408	0.07 179	0.31 609

ITSA-stereo	0.26 450	0.16 370	0.39 215	0.24 408	0.11 128	0.28 419	0.18 324	0.58 593	0.59 626	0.32 440	0.32 376	0.33 464	0.28 496	0.51 498	0.34 539	0.11 493	0.08 261	0.11 503	0.11 508	0.11 477	0.15 419

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 450	0.15 327	0.96 620	0.21 221	0.25 614	0.30 459	0.21 439	0.54 541	0.28 282	0.25 314	0.29 335	0.46 572	0.23 411	0.28 323	0.20 355	0.08 273	0.10 354	0.08 260	0.12 551	0.11 477	0.17 457

test_sample5	0.26 450	0.14 291	0.51 374	0.21 221	0.12 186	0.31 481	0.21 439	0.53 525	0.38 434	0.33 453	0.43 515	0.29 413	0.25 445	0.56 527	0.24 436	0.10 448	0.14 462	0.10 445	0.10 470	0.11 477	0.16 436

test_sample4	0.26 450	0.14 291	0.53 405	0.21 221	0.12 186	0.32 498	0.21 439	0.53 525	0.38 434	0.33 453	0.38 452	0.28 400	0.25 445	0.54 515	0.25 451	0.10 448	0.14 462	0.10 445	0.09 408	0.11 477	0.16 436

qqq1	0.26 450	0.13 241	0.47 300	0.20 174	0.10 79	0.28 419	0.19 371	0.54 541	0.48 554	0.35 493	0.42 501	0.31 443	0.27 473	0.60 547	0.21 386	0.10 448	0.16 508	0.07 159	0.07 210	0.08 254	0.13 359

fff1	0.26 450	0.13 241	0.47 300	0.20 174	0.10 79	0.28 419	0.19 371	0.54 541	0.48 554	0.35 493	0.42 501	0.31 443	0.27 473	0.60 547	0.21 386	0.10 448	0.16 508	0.07 159	0.07 210	0.08 254	0.13 359

DualNet	0.26 450	0.14 291	0.51 374	0.21 221	0.12 186	0.31 481	0.21 439	0.53 525	0.38 434	0.34 474	0.44 525	0.29 413	0.25 445	0.56 527	0.24 436	0.10 448	0.14 462	0.10 445	0.10 470	0.11 477	0.16 436

anonymousa	0.26 450	0.13 241	0.56 439	0.29 575	0.30 639	0.31 481	0.20 411	0.38 343	0.36 408	0.33 453	0.51 576	0.41 531	0.27 473	0.25 262	0.24 436	0.08 273	0.18 548	0.09 362	0.18 642	0.08 254	0.17 457

hknet	0.26 450	0.15 327	0.49 332	0.25 451	0.16 408	0.35 540	0.22 474	0.59 603	0.40 461	0.34 474	0.35 417	0.43 551	0.28 496	0.38 443	0.26 463	0.09 376	0.07 194	0.11 503	0.10 470	0.09 356	0.10 211

PSMNet-ADL	0.26 450	0.16 370	0.39 215	0.27 529	0.14 295	0.32 498	0.22 474	0.45 443	0.37 423	0.28 350	0.34 409	0.41 531	0.28 496	0.61 555	0.32 522	0.11 493	0.10 354	0.09 362	0.11 508	0.10 422	0.13 359

PSM-AAD	0.26 450	0.11 145	0.43 259	0.24 408	0.12 186	0.27 400	0.37 636	0.36 317	0.30 323	0.36 507	0.39 470	0.28 400	0.77 678	0.30 363	0.16 229	0.07 120	0.06 97	0.12 539	0.11 508	0.09 356	0.21 514

DEmStereo	0.26 450	0.10 95	0.52 394	0.19 124	0.13 250	0.31 481	0.25 543	0.29 215	0.38 434	0.36 507	0.57 610	0.24 349	0.48 632	0.53 509	0.44 583	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.08 302	0.07 179	0.08 82

GrayStereo	0.26 450	0.10 95	0.45 276	0.27 529	0.14 295	0.23 328	0.46 666	0.36 317	0.33 367	0.40 560	0.47 559	0.30 434	0.78 679	0.29 346	0.17 260	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.09 408	0.07 179	0.15 419

RAFT-RH_RVC	0.26 450	0.13 241	0.57 450	0.22 290	0.12 186	0.25 372	0.14 115	0.27 179	0.29 305	0.38 533	1.14 687	0.23 328	0.18 346	0.58 534	0.24 436	0.07 120	0.06 97	0.10 445	0.07 210	0.06 94	0.08 82

ARAFT	0.26 450	0.30 587	0.87 598	0.22 290	0.12 186	0.30 459	0.24 528	0.46 452	0.34 379	0.33 453	0.28 326	0.29 413	0.20 375	0.49 488	0.19 327	0.08 273	0.06 97	0.12 539	0.11 508	0.09 356	0.09 137

acv_ft	0.26 450	0.18 433	0.56 439	0.24 408	0.19 506	0.34 524	0.21 439	0.47 464	0.45 520	0.39 551	0.41 492	0.38 503	0.28 496	0.28 323	0.36 550	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.11 477	0.09 137

cf-r	0.26 450	0.22 503	0.66 513	0.22 290	0.14 295	0.28 419	0.22 474	0.44 434	0.42 483	0.32 440	0.42 501	0.43 551	0.27 473	0.44 472	0.27 475	0.11 493	0.07 194	0.08 260	0.10 470	0.08 254	0.09 137

GANet-RSSM	0.26 450	0.19 453	0.54 419	0.21 221	0.14 295	0.27 400	0.22 474	0.47 464	0.34 379	0.30 398	0.40 480	0.41 531	0.30 523	0.59 542	0.25 451	0.11 493	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.10 211

PSMNet-RSSM	0.26 450	0.21 483	0.50 353	0.21 221	0.14 295	0.25 372	0.21 439	0.50 494	0.38 434	0.31 415	0.45 540	0.40 522	0.27 473	0.53 509	0.24 436	0.12 533	0.08 261	0.11 503	0.13 583	0.10 422	0.10 211

CFNet-ft	0.26 450	0.21 483	0.51 374	0.19 124	0.16 408	0.31 481	0.21 439	0.40 376	0.37 423	0.29 375	0.40 480	0.46 572	0.27 473	0.49 488	0.28 484	0.12 533	0.07 194	0.12 539	0.11 508	0.12 524	0.11 264

CCAANet	0.26 450	0.18 433	0.56 439	0.22 290	0.15 364	0.29 444	0.17 263	0.52 514	0.39 450	0.27 336	0.49 569	0.32 454	0.25 445	0.63 569	0.33 531	0.08 273	0.06 97	0.10 445	0.10 470	0.08 254	0.11 264

CFNet_RVC	0.26 450	0.21 483	0.51 374	0.19 124	0.16 408	0.31 481	0.21 439	0.40 376	0.37 423	0.29 375	0.40 480	0.46 572	0.27 473	0.49 488	0.28 484	0.12 533	0.07 194	0.12 539	0.11 508	0.12 524	0.11 264

Select-FE	0.27 480	0.18 433	0.87 598	0.23 353	0.22 567	0.29 444	0.18 324	0.53 525	0.28 282	0.30 398	0.33 398	0.45 563	0.29 516	0.30 363	0.21 386	0.08 273	0.10 354	0.08 260	0.13 583	0.08 254	0.20 501

G2L-Stereo	0.27 480	0.23 522	0.61 489	0.22 290	0.14 295	0.25 372	0.19 371	0.48 475	0.37 423	0.33 453	0.38 452	0.40 522	0.23 411	0.61 555	0.33 531	0.11 493	0.09 307	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.11 264

test_sample6	0.27 480	0.15 327	0.50 353	0.22 290	0.12 186	0.30 459	0.22 474	0.54 541	0.39 450	0.34 474	0.44 525	0.29 413	0.25 445	0.58 534	0.26 463	0.11 493	0.14 462	0.10 445	0.10 470	0.11 477	0.16 436

SMFormer	0.27 480	0.13 241	0.47 300	0.20 174	0.10 79	0.28 419	0.19 371	0.54 541	0.48 554	0.35 493	0.42 501	0.31 443	0.27 473	0.60 547	0.34 539	0.10 448	0.16 508	0.08 260	0.09 408	0.10 422	0.16 436

tta	0.27 480	0.13 241	0.47 300	0.20 174	0.10 79	0.28 419	0.19 371	0.54 541	0.48 554	0.35 493	0.42 501	0.31 443	0.27 473	0.60 547	0.34 539	0.10 448	0.16 508	0.08 260	0.09 408	0.08 254	0.13 359

ffm	0.27 480	0.17 406	0.84 588	0.21 221	0.13 250	0.29 444	0.21 439	0.38 343	0.46 532	0.31 415	0.44 525	0.34 472	0.24 432	0.28 323	0.12 44	0.08 273	0.28 647	0.12 539	0.11 508	0.08 254	0.37 643

NINENet	0.27 480	0.16 370	0.49 332	0.23 353	0.16 408	0.44 597	0.17 263	0.63 636	0.49 570	0.33 453	0.38 452	0.31 443	0.22 396	0.43 468	0.22 404	0.11 493	0.10 354	0.12 539	0.08 302	0.12 524	0.11 264

SepStereo	0.27 480	0.13 241	0.49 332	0.24 408	0.18 471	0.30 459	0.24 528	0.48 475	0.48 554	0.42 578	0.45 540	0.34 472	0.31 540	0.64 575	0.24 436	0.09 376	0.07 194	0.09 362	0.07 210	0.10 422	0.11 264

UPFNet	0.27 480	0.15 327	0.47 300	0.25 451	0.20 534	0.37 555	0.27 565	0.50 494	0.40 461	0.36 507	0.38 452	0.37 497	0.29 516	0.40 453	0.34 539	0.10 448	0.10 354	0.10 445	0.10 470	0.10 422	0.08 82

iResNet_ROB	0.27 480	0.27 569	0.48 315	0.21 221	0.12 186	0.32 498	0.17 263	0.57 579	0.55 607	0.39 551	0.44 525	0.37 497	0.28 496	0.43 468	0.28 484	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.09 356	0.11 264

PStereo	0.28 490	0.41 643	0.40 230	0.21 221	0.13 250	0.25 372	0.24 528	0.35 302	0.48 554	0.27 336	0.17 181	0.29 413	0.34 564	0.40 453	0.45 590	0.24 658	0.15 493	0.17 627	0.13 583	0.24 651	0.25 565

Selective-IGEV-i1	0.28 490	0.11 145	0.44 270	0.36 643	0.32 651	0.32 498	0.23 503	0.48 475	0.48 554	0.29 375	0.32 376	0.39 517	0.17 311	0.28 323	0.25 451	0.08 273	0.23 608	0.08 260	0.09 408	0.08 254	0.53 682

coex_refinement	0.28 490	0.22 503	0.50 353	0.23 353	0.15 364	0.31 481	0.20 411	0.51 506	0.43 494	0.35 493	0.42 501	0.45 563	0.27 473	0.56 527	0.41 568	0.10 448	0.07 194	0.07 159	0.07 210	0.11 477	0.12 322

ISRNet	0.28 490	0.15 327	0.54 419	0.27 529	0.19 506	0.24 351	0.15 163	0.47 464	0.45 520	0.40 560	0.49 569	0.42 544	0.27 473	0.33 399	0.30 502	0.20 648	0.12 422	0.17 627	0.16 625	0.16 582	0.21 514

rvit_105_1	0.28 490	0.24 535	0.65 508	0.27 529	0.19 506	0.31 481	0.35 627	0.46 452	0.53 594	0.31 415	0.32 376	0.32 454	0.27 473	0.36 430	0.26 463	0.16 609	0.14 462	0.15 609	0.17 637	0.11 477	0.11 264

UGAM	0.28 490	0.18 433	0.57 450	0.26 492	0.13 250	0.23 328	0.26 555	0.33 286	0.45 520	0.32 440	0.42 501	0.45 563	0.22 396	0.92 663	0.23 424	0.08 273	0.09 307	0.14 590	0.13 583	0.10 422	0.10 211

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 490	0.17 406	0.96 620	0.29 575	0.31 647	0.29 444	0.21 439	0.53 525	0.28 282	0.27 336	0.55 600	0.41 531	0.18 346	0.30 363	0.22 404	0.08 273	0.10 354	0.08 260	0.13 583	0.12 524	0.20 501

test_sample7	0.28 490	0.16 370	0.47 300	0.21 221	0.14 295	0.29 444	0.22 474	0.54 541	0.43 494	0.38 533	0.36 432	0.38 503	0.32 554	0.41 458	0.26 463	0.14 582	0.21 583	0.13 566	0.12 551	0.13 539	0.25 565

CBFPSM	0.28 490	0.23 522	0.76 555	0.21 221	0.14 295	0.38 562	0.26 555	0.42 402	0.37 423	0.34 474	0.36 432	0.55 619	0.38 587	0.33 399	0.40 564	0.08 273	0.08 261	0.07 159	0.08 302	0.09 356	0.12 322

ToySt	0.28 490	0.19 453	0.68 522	0.22 290	0.19 506	0.31 481	0.31 606	0.43 413	0.43 494	0.28 350	0.38 452	0.42 544	0.32 554	0.33 399	0.32 522	0.08 273	0.14 462	0.10 445	0.12 551	0.11 477	0.24 553

CSP-Net	0.28 490	0.17 406	0.41 241	0.22 290	0.14 295	0.44 597	0.24 528	0.52 514	0.42 483	0.42 578	0.44 525	0.42 544	0.27 473	0.66 586	0.30 502	0.12 533	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.10 211

DAS	0.28 490	0.13 241	0.49 332	0.24 408	0.18 471	0.30 459	0.24 528	0.48 475	0.48 554	0.42 578	0.45 540	0.34 472	0.31 540	0.76 623	0.24 436	0.09 376	0.07 194	0.09 362	0.07 210	0.10 422	0.11 264

AACVNet	0.28 490	0.22 503	0.55 429	0.23 353	0.14 295	0.30 459	0.19 371	0.43 413	0.33 367	0.39 551	0.42 501	0.44 557	0.29 516	0.73 608	0.28 484	0.11 493	0.09 307	0.11 503	0.09 408	0.13 539	0.12 322

FTStereo	0.28 490	0.11 145	0.56 439	0.24 408	0.13 250	0.21 271	0.52 678	0.36 317	0.28 282	0.38 533	0.94 676	0.30 434	0.56 651	0.33 399	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.19 482

LMCR-Stereo	0.28 490	0.22 503	0.56 439	0.29 575	0.14 295	0.37 555	0.23 503	0.57 579	0.36 408	0.40 560	0.40 480	0.29 413	0.30 523	0.41 458	0.38 558	0.11 493	0.07 194	0.09 362	0.07 210	0.13 539	0.10 211

MMNet	0.28 490	0.19 453	0.54 419	0.24 408	0.17 441	0.47 614	0.22 474	0.47 464	0.53 594	0.40 560	0.43 515	0.36 491	0.34 564	0.40 453	0.35 546	0.08 273	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.09 137

UNet	0.28 490	0.16 370	0.70 532	0.24 408	0.20 534	0.44 597	0.21 439	0.52 514	0.42 483	0.36 507	0.40 480	0.43 551	0.33 562	0.41 458	0.32 522	0.09 376	0.07 194	0.10 445	0.09 408	0.10 422	0.09 137

ac_64	0.28 490	0.16 370	0.62 493	0.25 451	0.17 441	0.36 547	0.22 474	0.48 475	0.35 392	0.36 507	0.37 443	0.51 601	0.30 523	0.62 566	0.34 539	0.11 493	0.09 307	0.10 445	0.10 470	0.09 356	0.09 137

GwcNet-RSSM	0.28 490	0.25 551	0.61 489	0.22 290	0.14 295	0.28 419	0.24 528	0.46 452	0.44 507	0.33 453	0.46 552	0.41 531	0.28 496	0.55 520	0.31 512	0.11 493	0.07 194	0.09 362	0.10 470	0.10 422	0.09 137

HSM-Net_RVC	0.28 490	0.12 197	0.48 315	0.19 124	0.11 128	0.35 540	0.21 439	0.64 642	0.44 507	0.40 560	0.43 515	0.50 598	0.27 473	0.75 617	0.25 451	0.08 273	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 490	0.25 551	0.64 503	0.22 290	0.16 408	0.30 459	0.21 439	0.54 541	0.33 367	0.36 507	0.38 452	0.38 503	0.26 464	0.45 478	0.28 484	0.15 598	0.11 391	0.11 503	0.11 508	0.14 562	0.14 400

StereoDRNet-Refined	0.28 490	0.19 453	0.47 300	0.25 451	0.14 295	0.36 547	0.21 439	0.49 486	0.43 494	0.46 608	0.52 583	0.42 544	0.30 523	0.46 480	0.38 558	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.11 508	0.10 422	0.11 264
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RT-IGEV	0.29 512	0.10 95	0.60 482	0.24 408	0.16 408	0.38 562	0.31 606	0.60 614	0.46 532	0.41 572	0.41 492	0.49 592	0.31 540	0.30 363	0.29 498	0.09 376	0.10 354	0.09 362	0.10 470	0.09 356	0.25 565

DispNO	0.29 512	0.24 535	0.83 584	0.23 353	0.17 441	0.25 372	0.22 474	0.47 464	0.42 483	0.33 453	0.39 470	0.38 503	0.28 496	0.78 627	0.35 546	0.09 376	0.07 194	0.10 445	0.10 470	0.09 356	0.09 137

CRFU-Net	0.29 512	0.14 291	0.48 315	0.26 492	0.15 364	0.46 608	0.22 474	0.52 514	0.32 348	0.44 595	0.42 501	0.48 586	0.47 628	0.44 472	0.31 512	0.12 533	0.10 354	0.09 362	0.08 302	0.10 422	0.11 264

iRaft-Stereo_20w	0.29 512	0.11 145	0.86 595	0.33 623	0.24 600	0.32 498	0.26 555	0.60 614	0.26 253	0.41 572	0.21 245	0.28 400	0.19 369	0.32 389	0.24 436	0.07 120	0.31 670	0.07 159	0.09 408	0.08 254	0.47 669

AASNet	0.29 512	0.27 569	0.67 516	0.26 492	0.18 471	0.34 524	0.21 439	0.64 642	0.49 570	0.36 507	0.41 492	0.32 454	0.26 464	0.33 399	0.39 562	0.12 533	0.09 307	0.10 445	0.08 302	0.14 562	0.12 322

GEStereo_RVC	0.29 512	0.24 535	0.60 482	0.27 529	0.16 408	0.33 508	0.25 543	0.58 593	0.56 614	0.35 493	0.38 452	0.34 472	0.25 445	0.51 498	0.29 498	0.12 533	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.11 477	0.13 359

EAI-Stereo	0.29 512	0.11 145	0.38 206	0.22 290	0.18 471	0.33 508	1.66 724	0.53 525	0.27 271	0.27 336	0.50 573	0.17 236	0.16 285	0.25 262	0.25 451	0.07 120	0.07 194	0.07 159	0.11 508	0.07 179	0.10 211

delet	0.29 512	0.18 433	0.58 466	0.24 408	0.19 506	0.41 579	0.30 596	0.52 514	0.51 583	0.35 493	0.42 501	0.37 497	0.31 540	0.49 488	0.36 550	0.10 448	0.09 307	0.11 503	0.12 551	0.09 356	0.09 137

HGLStereo	0.29 512	0.19 453	0.60 482	0.24 408	0.21 551	0.33 508	0.23 503	0.52 514	0.44 507	0.36 507	0.49 569	0.41 531	0.35 572	0.46 480	0.34 539	0.11 493	0.11 391	0.09 362	0.09 408	0.11 477	0.12 322

DSFCA	0.29 512	0.18 433	0.48 315	0.21 221	0.17 441	0.39 568	0.32 613	0.49 486	0.44 507	0.44 595	0.38 452	0.40 522	0.30 523	0.53 509	0.38 558	0.12 533	0.10 354	0.10 445	0.11 508	0.11 477	0.11 264

CFNet	0.29 512	0.29 581	0.57 450	0.23 353	0.14 295	0.34 524	0.15 163	0.53 525	0.46 532	0.31 415	0.40 480	0.38 503	0.27 473	0.76 623	0.28 484	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.11 508	0.11 477	0.09 137

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 512	0.24 535	0.81 574	0.26 492	0.18 471	0.30 459	0.22 474	0.52 514	0.41 471	0.38 533	0.42 501	0.42 544	0.28 496	0.46 480	0.31 512	0.11 493	0.08 261	0.10 445	0.11 508	0.10 422	0.12 322
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	0.29 512	0.37 626	0.92 611	0.24 408	0.13 250	0.30 459	0.19 371	0.55 559	0.51 583	0.39 551	0.46 552	0.39 517	0.27 473	0.36 430	0.30 502	0.09 376	0.06 97	0.07 159	0.05 36	0.13 539	0.11 264

HSM	0.29 512	0.18 433	0.48 315	0.21 221	0.15 364	0.33 508	0.20 411	0.55 559	0.39 450	0.36 507	0.39 470	0.67 664	0.32 554	0.88 651	0.24 436	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.09 356	0.10 211

ACV-stereo	0.30 526	0.20 469	0.82 578	0.23 353	0.16 408	0.48 621	0.20 411	0.38 343	0.34 379	0.29 375	0.33 398	0.66 660	0.43 614	0.55 520	0.31 512	0.10 448	0.09 307	0.09 362	0.09 408	0.11 477	0.12 322

ssnet_v2	0.30 526	0.21 483	0.63 498	0.23 353	0.15 364	0.40 574	0.30 596	0.59 603	0.48 554	0.40 560	0.37 443	0.46 572	0.30 523	0.41 458	0.44 583	0.13 557	0.11 391	0.11 503	0.11 508	0.12 524	0.11 264

dad	0.30 526	0.38 633	0.60 482	0.22 290	0.14 295	0.32 498	0.21 439	0.35 302	0.51 583	0.45 602	0.45 540	0.46 572	0.23 411	0.41 458	0.27 475	0.21 650	0.11 391	0.20 648	0.11 508	0.15 574	0.11 264

THIR-Stereo	0.30 526	0.15 327	0.46 292	0.19 124	0.11 128	0.28 419	0.70 692	0.33 286	0.36 408	0.37 524	0.64 637	0.33 464	0.49 637	0.58 534	0.44 583	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.09 408	0.07 179	0.08 82

ADLNet	0.30 526	0.19 453	0.59 475	0.23 353	0.19 506	0.34 524	0.23 503	0.56 570	0.44 507	0.43 589	0.41 492	0.43 551	0.28 496	0.56 527	0.36 550	0.11 493	0.08 261	0.11 503	0.11 508	0.11 477	0.15 419

RAFT + AFF	0.30 526	0.33 603	0.76 555	0.25 451	0.17 441	0.30 459	0.33 619	0.55 559	0.42 483	0.28 350	0.30 351	0.31 443	0.31 540	0.64 575	0.32 522	0.09 376	0.11 391	0.11 503	0.10 470	0.12 524	0.16 436

psm_up	0.30 526	0.21 483	0.58 466	0.26 492	0.18 471	0.32 498	0.27 565	0.57 579	0.45 520	0.38 533	0.41 492	0.45 563	0.40 599	0.59 542	0.32 522	0.11 493	0.12 422	0.13 566	0.12 551	0.11 477	0.11 264

DMCA-RVC	0.30 526	0.27 569	0.93 615	0.28 557	0.17 441	0.30 459	0.21 439	0.43 413	0.36 408	0.40 560	0.38 452	0.39 517	0.36 577	0.44 472	0.34 539	0.13 557	0.10 354	0.16 618	0.12 551	0.13 539	0.11 264

STTStereo	0.30 526	0.24 535	0.83 584	0.25 451	0.17 441	0.30 459	0.24 528	0.49 486	0.39 450	0.39 551	0.41 492	0.44 557	0.28 496	0.41 458	0.30 502	0.13 557	0.13 443	0.13 566	0.16 625	0.12 524	0.12 322

RASNet	0.30 526	0.19 453	0.59 475	0.23 353	0.19 506	0.33 508	0.20 411	0.50 494	0.41 471	0.31 415	0.44 525	0.47 582	0.38 587	0.79 631	0.40 564	0.09 376	0.07 194	0.07 159	0.09 408	0.08 254	0.10 211

DLCB_ROB	0.30 526	0.20 469	0.45 276	0.28 557	0.17 441	0.37 555	0.25 543	0.50 494	0.45 520	0.46 608	0.47 559	0.51 601	0.34 564	0.56 527	0.38 558	0.10 448	0.10 354	0.11 503	0.11 508	0.10 422	0.11 264

DNS	0.31 537	0.09 56	0.45 276	0.35 634	0.30 639	0.33 508	0.16 218	0.40 376	0.34 379	1.50 717	0.19 213	0.20 287	0.12 163	0.23 226	0.24 436	0.10 448	0.30 665	0.06 53	0.11 508	0.08 254	0.64 700

DualNet (step1)	0.31 537	0.21 483	0.69 525	0.18 71	0.17 441	0.36 547	0.21 439	0.54 541	0.43 494	0.38 533	0.36 432	0.38 503	0.32 554	0.41 458	0.26 463	0.24 658	0.21 583	0.28 669	0.24 665	0.18 613	0.21 514

iinet-f	0.31 537	0.23 522	1.16 651	0.20 174	0.16 408	0.44 597	0.23 503	0.47 464	0.38 434	0.36 507	0.44 525	0.41 531	0.35 572	0.36 430	0.43 576	0.10 448	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.13 539	0.12 322

ADLNet2	0.31 537	0.23 522	0.77 561	0.23 353	0.18 471	0.36 547	0.24 528	0.55 559	0.54 599	0.33 453	0.38 452	0.45 563	0.31 540	0.70 598	0.36 550	0.10 448	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.12 524	0.11 264

hitnet-ft	0.31 537	0.21 483	0.56 439	0.19 124	0.14 295	0.40 574	0.23 503	0.46 452	0.42 483	0.37 524	0.46 552	0.53 614	0.35 572	0.76 623	0.35 546	0.14 582	0.10 354	0.14 590	0.10 470	0.15 574	0.14 400

FADNet-RVC-Resample	0.31 537	0.32 599	1.16 651	0.27 529	0.17 441	0.33 508	0.21 439	0.49 486	0.40 461	0.36 507	0.38 452	0.34 472	0.27 473	0.54 515	0.27 475	0.10 448	0.10 354	0.14 590	0.13 583	0.13 539	0.18 464

FADNet_RVC	0.31 537	0.35 616	0.98 624	0.24 408	0.16 408	0.30 459	0.17 263	0.52 514	0.39 450	0.30 398	0.38 452	0.30 434	0.29 516	0.54 515	0.33 531	0.14 582	0.14 462	0.14 590	0.16 625	0.21 638	0.24 553

LL-Strereo	0.32 544	0.33 603	0.77 561	0.26 492	0.24 600	0.22 304	0.23 503	0.58 593	0.44 507	0.35 493	0.32 376	0.41 531	0.40 599	0.93 665	0.25 451	0.08 273	0.13 443	0.11 503	0.09 408	0.09 356	0.22 529

SACVNet	0.32 544	0.25 551	0.59 475	0.26 492	0.19 506	0.35 540	0.25 543	0.54 541	0.41 471	0.43 589	0.45 540	0.46 572	0.34 564	0.71 604	0.30 502	0.14 582	0.10 354	0.12 539	0.12 551	0.16 582	0.20 501

CrosDoStereo	0.32 544	0.11 145	0.53 405	0.19 124	0.12 186	0.22 304	1.07 712	0.36 317	0.38 434	0.38 533	0.60 622	0.28 400	0.45 619	0.61 555	0.56 620	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.09 408	0.08 254	0.09 137

DeepStereo_LL	0.32 544	0.11 145	0.53 405	0.19 124	0.12 186	0.22 304	1.07 712	0.36 317	0.38 434	0.38 533	0.60 622	0.28 400	0.45 619	0.61 555	0.56 620	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.09 408	0.08 254	0.09 137

pcwnet_v2	0.32 544	0.16 370	1.22 662	0.23 353	0.19 506	0.32 498	0.19 371	0.61 624	0.61 632	0.37 524	0.45 540	0.35 485	0.29 516	0.37 440	0.26 463	0.14 582	0.11 391	0.12 539	0.11 508	0.14 562	0.18 464

TDLM	0.32 544	0.27 569	0.52 394	0.30 586	0.15 364	0.33 508	0.32 613	0.54 541	0.50 577	0.44 595	0.43 515	0.39 517	0.30 523	0.92 663	0.30 502	0.14 582	0.09 307	0.13 566	0.12 551	0.13 539	0.14 400

NVstereo2D	0.32 544	0.18 433	0.63 498	0.24 408	0.23 583	0.43 592	0.28 581	0.60 614	0.58 619	0.28 350	0.39 470	0.42 544	0.30 523	0.71 604	0.30 502	0.13 557	0.09 307	0.13 566	0.10 470	0.20 631	0.18 464

Selective-IGEV-i16pc	0.33 551	0.12 197	1.65 691	0.21 221	0.14 295	0.74 670	0.30 596	0.46 452	0.44 507	0.21 260	0.32 376	0.26 382	0.14 241	0.71 604	0.19 327	0.15 598	0.10 354	0.08 260	0.09 408	0.11 477	0.12 322

YMNet	0.33 551	0.26 561	0.64 503	0.28 557	0.23 583	0.48 621	0.27 565	0.54 541	0.47 546	0.49 621	0.56 605	0.51 601	0.30 523	0.41 458	0.44 583	0.13 557	0.16 508	0.13 566	0.12 551	0.14 562	0.14 400

YMNet_1	0.33 551	0.26 561	0.64 503	0.28 557	0.23 583	0.48 621	0.27 565	0.54 541	0.47 546	0.49 621	0.56 605	0.51 601	0.30 523	0.41 458	0.44 583	0.13 557	0.16 508	0.13 566	0.12 551	0.14 562	0.14 400

fast-acv-ft	0.33 551	0.26 561	0.88 605	0.25 451	0.18 471	0.49 627	0.27 565	0.44 434	0.50 577	0.40 560	0.55 600	0.49 592	0.36 577	0.39 448	0.41 568	0.11 493	0.11 391	0.11 503	0.12 551	0.13 539	0.11 264

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 551	0.25 551	0.82 578	0.22 290	0.17 441	0.46 608	0.28 581	0.53 525	0.53 594	0.43 589	0.57 610	0.44 557	0.31 540	0.50 492	0.48 597	0.10 448	0.06 97	0.08 260	0.06 110	0.11 477	0.12 322

AANet_RVC	0.33 551	0.31 592	0.69 525	0.23 353	0.14 295	0.30 459	0.23 503	0.49 486	0.55 607	0.39 551	0.60 622	0.43 551	0.30 523	0.88 651	0.54 616	0.11 493	0.08 261	0.07 159	0.07 210	0.10 422	0.12 322

PS-NSSS	0.33 551	0.36 623	0.61 489	0.24 408	0.18 471	0.33 508	0.24 528	0.59 603	0.42 483	0.38 533	0.52 583	0.36 491	0.31 540	0.80 635	0.32 522	0.18 634	0.14 462	0.21 650	0.15 614	0.17 597	0.14 400

DISCO	0.33 551	0.16 370	0.55 429	0.26 492	0.16 408	0.48 621	0.25 543	0.52 514	0.58 619	0.38 533	0.45 540	0.63 649	0.37 582	0.65 580	0.50 604	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.08 302	0.13 539	0.13 359

NOSS_ROB	0.33 551	0.24 535	0.49 332	0.27 529	0.16 408	0.34 524	0.19 371	0.55 559	0.50 577	0.34 474	0.37 443	0.42 544	0.30 523	0.93 665	0.25 451	0.19 644	0.20 577	0.24 659	0.22 659	0.17 597	0.25 565

TCMNet	0.34 560	0.28 577	0.81 574	0.29 575	0.30 639	0.40 574	0.28 581	0.53 525	0.49 570	0.38 533	0.46 552	0.40 522	0.30 523	0.61 555	0.42 572	0.14 582	0.13 443	0.15 609	0.14 603	0.18 613	0.19 482

HBP-ISP	0.34 560	0.35 616	0.76 555	0.23 353	0.17 441	0.33 508	0.22 474	0.56 570	0.47 546	0.42 578	0.49 569	0.33 464	0.41 604	0.73 608	0.27 475	0.18 634	0.19 562	0.24 659	0.20 649	0.16 582	0.16 436

AAGNet	0.34 560	0.12 197	0.53 405	0.26 492	0.16 408	0.20 240	0.19 371	0.31 258	0.29 305	0.35 493	0.35 417	0.27 387	0.30 523	0.44 472	2.56 723	0.08 273	0.05 6	0.10 445	0.07 210	0.09 356	0.07 36

FADNet-RVC	0.34 560	0.43 648	0.97 622	0.25 451	0.20 534	0.33 508	0.20 411	0.51 506	0.42 483	0.34 474	0.40 480	0.41 531	0.29 516	0.65 580	0.36 550	0.14 582	0.14 462	0.14 590	0.15 614	0.19 623	0.20 501

FADNet	0.34 560	0.43 648	0.88 605	0.24 408	0.22 567	0.37 555	0.19 371	0.56 570	0.49 570	0.32 440	0.36 432	0.43 551	0.32 554	0.65 580	0.30 502	0.17 623	0.16 508	0.14 590	0.16 625	0.25 654	0.21 514

CVANet_RVC	0.34 560	0.25 551	0.77 561	0.27 529	0.17 441	0.34 524	0.28 581	0.55 559	0.50 577	0.43 589	0.46 552	0.44 557	0.31 540	0.90 656	0.27 475	0.15 598	0.10 354	0.14 590	0.14 603	0.15 574	0.15 419

StereoDRNet	0.34 560	0.28 577	0.70 532	0.28 557	0.21 551	0.43 592	0.30 596	0.63 636	0.51 583	0.47 614	0.40 480	0.48 586	0.31 540	0.58 534	0.44 583	0.12 533	0.10 354	0.12 539	0.11 508	0.13 539	0.13 359

z-ln-s-r	0.35 567	0.30 587	1.02 629	0.23 353	0.14 295	0.30 459	0.26 555	0.46 452	0.55 607	0.33 453	0.61 630	0.39 517	0.31 540	0.80 635	0.77 651	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.08 302	0.11 477	0.10 211

DRN-Test	0.35 567	0.20 469	0.75 551	0.28 557	0.19 506	0.46 608	0.29 587	0.68 661	0.54 599	0.49 621	0.47 559	0.44 557	0.35 572	0.63 569	0.44 583	0.13 557	0.09 307	0.13 566	0.12 551	0.13 539	0.13 359

XPNet_ROB	0.35 567	0.26 561	0.58 466	0.28 557	0.19 506	0.37 555	0.31 606	0.57 579	0.51 583	0.52 633	0.54 595	0.57 626	0.38 587	0.65 580	0.48 597	0.17 623	0.12 422	0.13 566	0.12 551	0.16 582	0.17 457

ff1	0.36 570	0.17 406	0.84 588	0.21 221	0.13 250	0.29 444	0.21 439	0.38 343	0.46 532	0.31 415	0.44 525	0.34 472	0.24 432	0.91 658	1.30 690	0.08 273	0.28 647	0.12 539	0.11 508	0.08 254	0.37 643

Wz-Net-LNSev	0.36 570	0.35 616	1.06 634	0.26 492	0.21 551	0.47 614	0.33 619	0.56 570	0.58 619	0.45 602	0.54 595	0.50 598	0.37 582	0.40 453	0.42 572	0.12 533	0.11 391	0.10 445	0.09 408	0.14 562	0.15 419

FAT-Stereo	0.36 570	0.19 453	0.75 551	0.26 492	0.18 471	0.34 524	0.30 596	0.62 632	0.61 632	0.47 614	0.61 630	0.59 633	0.50 638	0.61 555	0.36 550	0.13 557	0.14 462	0.13 566	0.12 551	0.14 562	0.20 501

CBMV_ROB	0.36 570	0.21 483	0.57 450	0.22 290	0.14 295	0.35 540	0.20 411	0.55 559	0.47 546	0.52 633	0.58 613	0.45 563	0.53 647	0.75 617	0.50 604	0.18 634	0.19 562	0.23 657	0.21 651	0.15 574	0.20 501

ETE_ROB	0.36 570	0.32 599	0.64 503	0.30 586	0.18 471	0.40 574	0.38 644	0.59 603	0.49 570	0.50 627	0.52 583	0.62 645	0.37 582	0.58 534	0.43 576	0.13 557	0.10 354	0.14 590	0.12 551	0.17 597	0.18 464

PSMNet_ROB	0.36 570	0.31 592	0.71 541	0.31 602	0.21 551	0.44 597	0.44 662	0.61 624	0.49 570	0.39 551	0.45 540	0.49 592	0.32 554	0.66 586	0.53 612	0.14 582	0.10 354	0.15 609	0.14 603	0.13 539	0.13 359

CBMV	0.36 570	0.25 551	0.61 489	0.24 408	0.14 295	0.42 587	0.33 619	0.56 570	0.52 593	0.54 643	0.52 583	0.51 601	0.58 654	0.63 569	0.43 576	0.15 598	0.16 508	0.18 636	0.16 625	0.13 539	0.19 482
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 577	0.17 406	0.84 588	0.21 221	0.13 250	0.29 444	0.21 439	0.57 579	0.48 554	0.31 415	0.44 525	0.34 472	0.24 432	0.91 658	1.30 690	0.10 448	0.20 577	0.12 539	0.11 508	0.11 477	0.23 539

xxx	0.37 577	0.17 406	0.84 588	0.21 221	0.13 250	0.29 444	0.21 439	0.57 579	0.48 554	0.31 415	0.44 525	0.34 472	0.24 432	0.91 658	1.30 690	0.10 448	0.20 577	0.12 539	0.11 508	0.11 477	0.23 539

GwcNet	0.37 577	0.29 581	1.12 645	0.25 451	0.24 600	0.48 621	0.27 565	0.58 593	0.60 629	0.39 551	0.54 595	0.51 601	0.34 564	0.60 547	0.46 592	0.13 557	0.12 422	0.12 539	0.11 508	0.13 539	0.15 419

DANet	0.37 577	0.25 551	0.67 516	0.37 645	0.22 567	0.42 587	0.25 543	0.50 494	0.44 507	0.52 633	0.50 573	0.59 633	0.42 610	0.78 627	0.53 612	0.13 557	0.12 422	0.14 590	0.12 551	0.17 597	0.21 514
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 577	0.33 603	0.59 475	0.37 645	0.23 583	0.42 587	0.41 657	0.56 570	0.44 507	0.47 614	0.47 559	0.61 642	0.39 594	0.58 534	0.41 568	0.16 609	0.13 443	0.21 650	0.22 659	0.16 582	0.18 464

APVNet	0.38 582	0.26 561	0.87 598	0.26 492	0.22 567	0.52 636	0.35 627	0.64 642	0.46 532	0.40 560	0.52 583	0.48 586	0.39 594	0.84 645	0.48 597	0.13 557	0.14 462	0.15 609	0.16 625	0.16 582	0.16 436

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 582	0.43 648	0.72 546	0.35 634	0.19 506	0.51 630	0.25 543	0.56 570	0.39 450	0.42 578	0.47 559	0.47 582	0.27 473	0.74 612	0.32 522	0.38 688	0.19 562	0.27 662	0.17 637	0.29 671	0.27 587

RP	0.38 582	0.26 561	0.67 516	0.31 602	0.24 600	0.37 555	0.29 587	0.53 525	0.61 632	0.42 578	0.65 639	0.62 645	0.51 640	0.63 569	0.43 576	0.17 623	0.15 493	0.17 627	0.15 614	0.17 597	0.19 482

RYNet	0.38 582	0.23 522	0.65 508	0.26 492	0.28 624	0.62 655	0.33 619	0.61 624	0.62 636	0.42 578	0.39 470	0.58 632	0.40 599	0.89 653	0.57 623	0.11 493	0.09 307	0.12 539	0.11 508	0.19 623	0.22 529

LALA_ROB	0.38 582	0.31 592	0.65 508	0.30 586	0.21 551	0.46 608	0.39 648	0.63 636	0.54 599	0.53 639	0.52 583	0.69 668	0.36 577	0.52 506	0.48 597	0.18 634	0.11 391	0.16 618	0.14 603	0.17 597	0.16 436

Selective-IGEV-i16pb	0.39 587	0.14 291	2.10 703	0.21 221	0.15 364	0.68 664	0.31 606	0.60 614	0.60 629	0.25 314	0.44 525	0.32 454	0.21 387	0.79 631	0.26 463	0.14 582	0.10 354	0.09 362	0.10 470	0.12 524	0.14 400

PSMNet-RUCA	0.39 587	0.47 655	0.84 588	0.46 678	0.41 673	0.34 524	0.26 555	0.59 603	0.46 532	0.40 560	0.51 576	0.44 557	0.33 562	0.43 468	0.31 512	0.25 666	0.14 462	0.33 681	0.21 651	0.32 676	0.23 539

1111x	0.39 587	0.17 406	0.80 572	0.23 353	0.15 364	0.33 508	0.27 565	0.62 632	0.48 554	0.32 440	0.43 515	0.40 522	0.29 516	0.86 648	1.60 707	0.09 376	0.23 608	0.09 362	0.12 551	0.10 422	0.23 539

EKT-Stereo	0.39 587	0.13 241	0.53 405	0.42 670	3.94 729	0.22 304	0.17 263	0.38 343	0.30 323	0.21 260	0.20 225	0.23 328	0.15 263	0.30 363	0.18 291	0.10 448	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.09 356	0.12 322

GASNet	0.39 587	0.58 678	1.27 664	0.35 634	0.23 583	0.35 540	0.23 503	0.63 636	0.56 614	0.41 572	0.38 452	0.45 563	0.30 523	0.81 639	0.42 572	0.16 609	0.11 391	0.14 590	0.14 603	0.23 647	0.12 322

Wz-Net-MNSev	0.39 587	0.35 616	0.99 626	0.26 492	0.21 551	0.59 652	0.39 648	0.58 593	0.61 632	0.49 621	0.56 605	0.53 614	0.37 582	0.61 555	0.47 595	0.11 493	0.09 307	0.11 503	0.11 508	0.15 574	0.15 419

xxxx	0.39 587	0.14 291	0.47 300	0.20 174	0.16 408	0.38 562	0.20 411	0.61 624	0.43 494	0.30 398	0.44 525	0.38 503	0.25 445	0.50 492	2.41 721	0.11 493	0.21 583	0.09 362	0.10 470	0.10 422	0.26 579

test_xeample	0.39 587	0.14 291	0.46 292	0.19 124	0.16 408	0.34 524	0.22 474	0.59 603	0.43 494	0.33 453	0.47 559	0.30 434	0.27 473	0.60 547	2.44 722	0.10 448	0.21 583	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.25 565

Syn2CoEx	0.39 587	0.39 637	1.08 639	0.35 634	0.21 551	0.41 579	0.29 587	0.63 636	0.51 583	0.43 589	0.56 605	0.45 563	0.45 619	0.69 595	0.39 562	0.17 623	0.14 462	0.16 618	0.12 551	0.13 539	0.16 436

S-Stereo	0.39 587	0.20 469	1.04 631	0.28 557	0.22 567	0.39 568	0.31 606	0.58 593	0.69 652	0.40 560	0.59 618	0.48 586	0.41 604	0.75 617	0.42 572	0.12 533	0.15 493	0.13 566	0.13 583	0.16 582	0.25 565

stereogan	0.39 587	0.20 469	0.78 566	0.28 557	0.22 567	0.65 661	0.26 555	0.62 632	0.65 641	0.45 602	0.60 622	0.67 664	0.45 619	0.69 595	0.37 556	0.14 582	0.14 462	0.14 590	0.12 551	0.20 631	0.19 482

Nwc_Net	0.39 587	0.29 581	0.84 588	0.32 611	0.24 600	0.45 605	0.30 596	0.67 656	0.51 583	0.39 551	0.70 649	0.59 633	0.48 632	0.61 555	0.45 590	0.16 609	0.12 422	0.19 643	0.21 651	0.14 562	0.15 419

DStereoRT	0.40 599	0.16 370	0.74 547	0.25 451	0.17 441	0.42 587	0.19 371	0.50 494	0.48 554	0.31 415	0.40 480	0.32 454	0.39 594	0.64 575	0.31 512	0.09 376	0.11 391	1.56 727	0.43 693	0.08 254	0.41 652

w-ln-seven-2	0.40 599	0.37 626	1.34 671	0.28 557	0.18 471	0.38 562	0.29 587	0.53 525	0.59 626	0.47 614	0.56 605	0.46 572	0.42 610	0.70 598	0.64 635	0.10 448	0.10 354	0.12 539	0.11 508	0.14 562	0.16 436

aanetorigin	0.40 599	0.33 603	1.14 648	0.25 451	0.19 506	0.30 459	0.37 636	0.34 293	0.47 546	0.95 686	0.82 664	0.52 609	0.56 651	0.50 492	0.52 608	0.11 493	0.09 307	0.10 445	0.10 470	0.16 582	0.19 482

AF-Net	0.40 599	0.31 592	0.74 547	0.33 623	0.24 600	0.43 592	0.30 596	0.64 642	0.67 646	0.44 595	0.69 648	0.65 656	0.52 642	0.59 542	0.48 597	0.16 609	0.12 422	0.19 643	0.14 603	0.16 582	0.14 400

edge stereo	0.40 599	0.22 503	0.87 598	0.27 529	0.22 567	0.38 562	0.26 555	0.59 603	0.56 614	0.53 639	0.60 622	0.71 672	0.50 638	0.78 627	0.43 576	0.16 609	0.15 493	0.19 643	0.14 603	0.17 597	0.19 482

PA-Net	0.40 599	0.35 616	1.05 632	0.32 611	0.28 624	0.39 568	0.43 660	0.53 525	0.56 614	0.35 493	0.43 515	0.41 531	0.36 577	0.83 644	0.61 630	0.12 533	0.23 608	0.16 618	0.23 663	0.13 539	0.20 501
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 599	0.28 577	0.67 516	0.31 602	0.18 471	0.43 592	0.39 648	0.60 614	0.46 532	0.48 620	0.78 659	0.55 619	0.45 619	0.96 669	0.55 619	0.13 557	0.14 462	0.13 566	0.12 551	0.15 574	0.16 436

RGC	0.41 606	0.35 616	0.76 555	0.35 634	0.28 624	0.41 579	0.29 587	0.60 614	0.55 607	0.47 614	0.64 637	0.63 649	0.47 628	0.74 612	0.46 592	0.16 609	0.15 493	0.21 650	0.21 651	0.19 623	0.21 514

ADCRef	0.41 606	0.33 603	1.05 632	0.26 492	0.21 551	0.49 627	0.27 565	0.54 541	0.51 583	0.51 630	0.59 618	0.35 485	0.47 628	0.54 515	1.35 697	0.09 376	0.08 261	0.12 539	0.12 551	0.12 524	0.13 359

PWC_ROB	0.41 606	0.38 633	0.92 611	0.26 492	0.20 534	0.39 568	0.19 371	0.61 624	0.69 652	0.58 652	0.84 667	0.52 609	0.44 617	0.74 612	0.62 631	0.13 557	0.09 307	0.14 590	0.10 470	0.17 597	0.18 464

PWCDC_ROB	0.41 606	0.41 643	0.77 561	0.34 628	0.21 551	0.43 592	0.20 411	0.60 614	0.90 681	0.44 595	1.24 692	0.36 491	0.38 587	0.56 527	0.48 597	0.18 634	0.11 391	0.11 503	0.10 470	0.20 631	0.16 436

UDG	0.42 610	0.54 668	0.67 516	0.41 667	0.35 658	0.47 614	0.27 565	0.57 579	0.48 554	0.40 560	0.46 552	0.59 633	0.45 619	0.47 484	0.46 592	0.26 668	0.19 562	0.49 692	0.22 659	0.37 680	0.30 605

NCC-stereo	0.42 610	0.31 592	0.87 598	0.32 611	0.29 634	0.47 614	0.37 636	0.68 661	0.53 594	0.42 578	0.58 613	0.57 626	0.52 642	0.75 617	0.54 616	0.18 634	0.14 462	0.18 636	0.25 670	0.17 597	0.18 464

Abc-Net	0.42 610	0.31 592	0.87 598	0.32 611	0.29 634	0.47 614	0.37 636	0.68 661	0.53 594	0.42 578	0.58 613	0.57 626	0.52 642	0.75 617	0.54 616	0.18 634	0.14 462	0.18 636	0.25 670	0.17 597	0.18 464
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	0.42 610	0.44 651	0.92 611	0.24 408	0.16 408	0.45 605	0.40 652	0.58 593	0.50 577	0.54 643	0.63 634	0.52 609	0.51 640	0.91 658	0.66 638	0.17 623	0.17 536	0.17 627	0.15 614	0.15 574	0.21 514
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 614	0.34 612	0.62 493	0.28 557	0.33 653	0.60 653	0.34 624	0.68 661	0.47 546	0.54 643	0.66 641	0.56 624	0.46 626	0.73 608	0.66 638	0.26 668	0.19 562	0.24 659	0.22 659	0.27 664	0.25 565

RTSC	0.43 614	0.37 626	0.95 619	0.30 586	0.20 534	0.50 629	0.23 503	0.65 648	0.86 677	0.56 647	0.54 595	0.51 601	0.36 577	0.71 604	0.92 663	0.13 557	0.14 462	0.11 503	0.13 583	0.18 613	0.19 482

SQANet	0.44 616	0.57 675	0.89 607	0.49 681	0.39 670	0.47 614	0.23 503	0.53 525	0.44 507	0.41 572	0.48 568	0.47 582	0.34 564	0.58 534	0.43 576	0.38 688	0.15 493	0.40 688	0.21 651	0.50 688	0.34 627

Anonymous_2	0.44 616	0.23 522	0.57 450	0.34 628	0.34 655	0.53 639	0.28 581	0.49 486	0.39 450	0.36 507	0.34 409	0.48 586	0.38 587	0.43 468	0.33 531	0.26 668	0.41 690	0.44 690	1.45 728	0.33 678	0.37 643

NaN_ROB	0.44 616	0.38 633	0.94 618	0.30 586	0.20 534	0.52 636	0.49 673	0.61 624	0.60 629	0.56 647	0.47 559	0.49 592	0.42 610	1.24 691	0.76 650	0.12 533	0.18 548	0.12 539	0.13 583	0.12 524	0.18 464

w-ln-seven	0.45 619	0.40 640	1.40 678	0.27 529	0.22 567	0.58 648	0.33 619	0.65 648	0.83 671	0.59 653	0.63 634	0.53 614	0.39 594	0.66 586	0.81 657	0.12 533	0.11 391	0.13 566	0.12 551	0.16 582	0.17 457

test_sample9	0.45 619	0.21 483	0.69 525	0.18 71	0.17 441	0.36 547	0.21 439	0.54 541	0.43 494	0.38 533	0.36 432	0.38 503	0.32 554	0.70 598	1.01 672	0.24 658	1.93 729	0.28 669	0.24 665	0.18 613	0.21 514

Wz-Net-SNSev	0.45 619	0.53 667	1.42 679	0.31 602	0.21 551	0.44 597	0.45 663	0.64 642	0.68 650	0.46 608	0.66 641	0.62 645	0.40 599	0.78 627	0.65 636	0.12 533	0.11 391	0.12 539	0.13 583	0.17 597	0.19 482

DDUNet	0.45 619	0.60 681	0.71 541	0.45 675	0.39 670	0.46 608	0.32 613	0.53 525	0.44 507	0.46 608	0.53 591	0.57 626	0.38 587	0.51 498	0.43 576	0.34 681	0.21 583	0.56 696	0.25 670	0.41 683	0.36 635

222	0.45 619	0.14 291	0.43 259	0.19 124	0.15 364	0.36 547	0.20 411	0.60 614	0.43 494	0.37 524	0.45 540	0.30 434	0.28 496	0.59 542	3.72 727	0.11 493	0.19 562	0.08 260	0.09 408	0.09 356	0.27 587

SHD	0.45 619	0.34 612	0.89 607	0.37 645	0.28 624	0.46 608	0.23 503	0.72 673	0.96 688	0.65 660	0.61 630	0.61 642	0.48 632	0.64 575	0.69 642	0.16 609	0.16 508	0.16 618	0.16 625	0.21 638	0.25 565

GANetREF_RVC	0.45 619	0.52 664	0.87 598	0.39 655	0.20 534	0.51 630	0.50 675	0.68 661	0.67 646	0.47 614	0.46 552	0.50 598	0.43 614	0.91 658	0.40 564	0.28 674	0.21 583	0.32 678	0.19 644	0.28 669	0.23 539
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	0.45 619	0.37 626	0.89 607	0.44 672	0.37 664	0.70 665	0.35 627	0.75 677	0.78 666	0.45 602	0.53 591	0.65 656	0.40 599	0.68 594	0.52 608	0.22 653	0.12 422	0.21 650	0.19 644	0.26 658	0.22 529

DeepPrunerF	0.46 627	0.37 626	1.50 683	0.34 628	0.30 639	0.36 547	0.37 636	0.64 642	1.15 703	0.41 572	0.45 540	0.40 522	0.41 604	0.82 640	0.53 612	0.18 634	0.14 462	0.23 657	0.21 651	0.17 597	0.18 464

CC-Net-ROB	0.46 627	0.55 669	0.86 595	0.38 653	0.23 583	0.51 630	0.30 596	0.69 667	0.51 583	0.46 608	0.51 576	0.48 586	0.38 587	0.96 669	0.40 564	0.36 684	0.23 608	0.56 696	0.25 670	0.34 679	0.22 529

FBW_ROB	0.46 627	0.34 612	0.71 541	0.32 611	0.20 534	0.51 630	0.32 613	0.73 674	0.63 638	0.60 654	0.57 610	0.65 656	0.44 617	1.42 704	0.62 631	0.14 582	0.17 536	0.22 655	0.16 625	0.17 597	0.23 539

SDNR	0.47 630	0.29 581	0.92 611	0.24 408	0.37 664	1.27 702	0.17 263	0.54 541	0.58 619	0.44 595	0.85 668	0.55 619	0.28 496	1.19 689	0.52 608	0.23 654	0.24 624	0.17 627	0.13 583	0.19 623	0.26 579

G-Net	0.47 630	0.26 561	1.02 629	0.34 628	0.28 624	0.89 684	0.35 627	0.47 464	0.46 532	0.68 665	1.20 689	0.64 654	0.59 656	0.61 555	0.60 627	0.16 609	0.14 462	0.17 627	0.13 583	0.22 642	0.21 514

XQC	0.47 630	0.45 652	1.07 636	0.40 660	0.28 624	0.58 648	0.38 644	0.67 656	0.76 665	0.53 639	0.47 559	0.59 633	0.47 628	0.74 612	0.80 655	0.18 634	0.14 462	0.18 636	0.16 625	0.26 658	0.24 553

WQFJA1++	0.48 633	0.07 2	0.86 595	0.23 353	0.19 506	0.18 170	0.11 27	0.21 73	0.14 31	2.23 722	0.12 70	0.23 328	0.11 119	0.21 172	0.14 154	0.08 273	0.19 562	0.06 53	0.09 408	4.02 732	0.20 501

z-mn7	0.48 633	0.52 664	1.28 665	0.26 492	0.19 506	0.62 655	0.34 624	0.59 603	0.96 688	0.45 602	0.97 677	0.53 614	0.41 604	0.99 673	0.70 643	0.11 493	0.10 354	0.10 445	0.10 470	0.14 562	0.16 436

ADCP+	0.48 633	0.36 623	1.47 681	0.26 492	0.22 567	0.57 646	0.40 652	0.56 570	0.54 599	0.46 608	0.52 583	0.46 572	0.53 647	0.59 542	1.93 714	0.10 448	0.08 261	0.11 503	0.11 508	0.14 562	0.15 419

PASM	0.49 636	0.41 643	1.15 649	0.37 645	0.35 658	0.42 587	0.42 658	0.54 541	0.65 641	0.54 643	0.54 595	0.63 649	0.48 632	0.94 668	0.51 607	0.27 672	0.30 665	0.30 673	0.33 683	0.29 671	0.29 602

zh-mn7	0.50 637	0.57 675	1.82 698	0.25 451	0.19 506	0.45 605	0.29 587	0.59 603	0.84 674	0.67 663	0.97 677	0.49 592	0.41 604	0.93 665	0.73 646	0.12 533	0.10 354	0.11 503	0.11 508	0.13 539	0.17 457

GCST	0.50 637	0.67 687	0.82 578	1.04 711	0.55 691	0.38 562	0.11 27	0.42 402	0.33 367	0.42 578	0.35 417	0.29 413	0.18 346	0.50 492	0.23 424	0.70 704	0.42 691	0.79 708	0.62 712	0.63 695	0.47 669

SuperB	0.50 637	0.37 626	2.16 706	0.23 353	0.15 364	0.41 579	0.32 613	0.50 494	0.83 671	0.44 595	0.51 576	0.33 464	0.45 619	0.69 595	1.07 679	0.10 448	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.95 716	0.18 464

ADCL	0.50 637	0.30 587	1.15 649	0.28 557	0.19 506	0.77 674	0.64 688	0.57 579	0.73 662	0.57 650	0.73 654	0.55 619	0.60 658	0.66 586	1.53 704	0.11 493	0.10 354	0.13 566	0.13 583	0.15 574	0.16 436

ADCPNet	0.51 641	0.36 623	1.82 698	0.27 529	0.23 583	0.71 666	0.39 648	0.56 570	0.54 599	0.52 633	0.60 622	0.66 660	0.57 653	0.64 575	1.23 686	0.15 598	0.18 548	0.14 590	0.23 663	0.19 623	0.22 529

DPSNet	0.51 641	0.26 561	1.16 651	0.28 557	0.21 551	0.76 671	0.56 683	0.89 696	0.82 670	0.49 621	0.51 576	0.64 654	0.81 683	0.89 653	0.85 660	0.17 623	0.16 508	0.13 566	0.13 583	0.26 658	0.27 587

MDST_ROB	0.51 641	0.16 370	0.97 622	0.31 602	0.21 551	1.35 706	0.34 624	0.80 682	0.59 626	1.09 697	0.74 655	0.49 592	0.37 582	1.31 698	0.60 627	0.14 582	0.12 422	0.16 618	0.13 583	0.13 539	0.18 464

zh-sn7	0.52 644	0.64 684	1.77 695	0.30 586	0.20 534	0.47 614	0.40 652	0.60 614	0.65 641	0.53 639	0.82 664	0.52 609	0.59 656	1.10 682	0.96 668	0.13 557	0.13 443	0.13 566	0.13 583	0.17 597	0.20 501

test_sample8	0.52 644	0.21 483	0.69 525	0.18 71	0.17 441	0.36 547	0.21 439	0.57 579	0.38 434	0.63 657	0.39 470	1.16 691	0.68 673	0.70 598	1.01 672	0.24 658	1.93 729	0.28 669	0.24 665	0.18 613	0.21 514

psmorigin	0.52 644	0.29 581	3.10 716	0.24 408	0.19 506	0.39 568	0.24 528	0.52 514	0.45 520	0.66 662	0.68 645	0.70 671	0.52 642	0.86 648	0.49 603	0.15 598	0.17 536	0.13 566	0.14 603	0.16 582	0.23 539

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 647	0.60 681	0.98 624	0.40 660	0.25 614	0.87 682	0.57 684	0.60 614	0.64 640	0.60 654	0.67 643	0.63 649	0.42 610	1.13 684	0.50 604	0.23 654	0.28 647	0.27 662	0.35 685	0.25 654	0.33 622

ADCMid	0.53 647	0.45 652	1.46 680	0.27 529	0.22 567	0.51 630	0.38 644	0.61 624	0.58 619	0.75 670	0.67 643	0.62 645	0.66 672	0.66 586	1.75 709	0.13 557	0.12 422	0.17 627	0.17 637	0.20 631	0.21 514

pmcnn	0.54 649	0.24 535	1.06 634	0.25 451	0.26 618	0.40 574	0.31 606	0.55 559	0.55 607	0.56 647	1.22 691	2.53 719	0.39 594	0.84 645	1.08 680	0.09 376	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.10 422	0.14 400

AANet	0.55 650	0.47 655	1.61 688	0.23 353	0.31 647	0.41 579	0.25 543	0.53 525	1.14 701	0.93 684	0.98 681	0.84 678	0.71 675	0.60 547	0.66 638	0.18 634	0.32 675	0.14 590	0.13 583	0.18 613	0.44 663

DStereoO	0.55 650	0.35 616	0.68 522	0.44 672	0.49 683	0.41 579	1.08 715	0.58 593	0.73 662	0.49 621	0.53 591	0.51 601	0.85 685	0.60 547	0.75 648	0.83 712	0.28 647	0.38 685	0.19 644	0.52 690	0.35 631

Wz-Net-TNSev	0.55 650	0.72 689	1.90 700	0.26 492	0.21 551	0.64 660	0.45 663	0.66 654	0.71 657	0.52 633	0.55 600	0.71 672	0.63 669	1.04 678	0.94 666	0.16 609	0.15 493	0.13 566	0.15 614	0.21 638	0.24 553

AnyNet_C32	0.55 650	0.51 663	1.34 671	0.29 575	0.28 624	0.61 654	0.62 687	0.57 579	0.62 636	0.63 657	0.68 645	0.54 618	0.55 649	0.82 640	1.81 710	0.15 598	0.15 493	0.15 609	0.18 642	0.21 638	0.25 565

CSAN	0.55 650	0.47 655	1.19 659	0.37 645	0.23 583	0.57 646	0.61 686	0.65 648	0.72 659	0.65 660	0.78 659	0.66 660	0.65 671	1.41 703	0.77 651	0.21 650	0.17 536	0.20 648	0.21 651	0.18 613	0.21 514

WCMA_ROB	0.55 650	0.27 569	0.76 555	0.26 492	0.22 567	0.62 655	0.36 634	0.57 579	0.58 619	0.97 688	1.40 697	1.28 697	0.94 693	0.80 635	0.80 655	0.20 648	0.17 536	0.16 618	0.16 625	0.19 623	0.29 602

WZ-Net	0.56 656	0.49 662	2.14 705	0.30 586	0.24 600	0.58 648	0.48 670	0.65 648	0.80 668	0.51 630	0.72 651	0.68 666	0.60 658	1.06 680	1.01 672	0.13 557	0.10 354	0.11 503	0.12 551	0.19 623	0.23 539

Consistency-Raft	0.56 656	0.52 664	1.12 645	0.45 675	0.49 683	0.48 621	0.45 663	0.73 674	0.74 664	0.45 602	0.82 664	0.46 572	0.60 658	0.51 498	0.63 634	0.39 690	0.40 688	0.44 690	0.51 702	0.53 691	0.38 651

anonymity	0.57 658	0.55 669	0.74 547	0.48 680	0.63 696	0.56 644	0.43 660	0.71 669	0.51 583	0.64 659	0.55 600	0.57 626	0.61 662	0.65 580	0.57 623	0.55 695	0.55 707	0.50 693	0.54 704	0.51 689	0.61 693

SGM_RVC	0.57 658	0.22 503	0.60 482	0.26 492	0.16 408	0.97 690	0.46 666	0.76 679	0.90 681	1.03 694	0.92 675	1.16 691	0.93 692	1.21 690	0.72 645	0.17 623	0.16 508	0.16 618	0.16 625	0.16 582	0.24 553
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 660	0.48 660	1.35 673	0.38 653	0.37 664	0.96 689	1.13 717	0.84 691	1.05 692	0.50 627	0.70 649	0.45 563	0.61 662	0.63 569	0.62 631	0.26 668	0.28 647	0.14 590	0.13 583	0.20 631	0.44 663

MFN_U_SF_RVC	0.58 660	0.58 678	1.31 669	0.39 655	0.23 583	0.72 667	0.30 596	0.83 687	0.68 650	0.74 669	0.74 655	0.86 679	0.60 658	0.84 645	0.83 658	0.29 675	0.27 643	0.32 678	0.37 689	0.31 673	0.33 622

SANet	0.58 660	0.41 643	1.38 675	0.27 529	0.16 408	0.72 667	0.48 670	0.71 669	1.34 706	0.69 666	0.97 677	0.94 683	0.78 679	0.97 672	0.93 664	0.14 582	0.12 422	0.12 539	0.12 551	0.18 613	0.20 501

otaku	0.60 663	0.73 691	1.13 647	0.64 690	0.45 682	0.73 669	0.37 636	0.67 656	0.67 646	0.52 633	0.75 657	0.66 660	0.46 626	0.74 612	0.59 626	0.55 695	0.34 681	0.56 696	0.36 687	0.65 697	0.49 674

MeshStereo	0.60 663	0.31 592	0.71 541	0.22 290	0.17 441	0.66 662	0.36 634	0.81 684	0.63 638	1.48 716	1.32 694	1.65 705	0.83 684	1.18 688	0.74 647	0.17 623	0.17 536	0.17 627	0.14 603	0.17 597	0.19 482
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	0.61 665	0.75 694	1.16 651	0.67 692	0.50 685	0.76 671	0.37 636	0.68 661	0.71 657	0.50 627	0.59 618	0.65 656	0.52 642	0.79 631	0.58 625	0.58 698	0.32 675	0.57 699	0.34 684	0.69 702	0.50 678

PVD	0.62 666	0.41 643	0.93 615	0.44 672	0.39 670	0.63 659	0.51 677	0.86 692	1.27 704	0.93 684	1.09 684	0.81 676	0.85 685	0.89 653	0.89 662	0.21 650	0.23 608	0.22 655	0.19 644	0.28 669	0.41 652

SAMSARA	0.62 666	0.47 655	0.93 615	0.70 696	0.50 685	1.15 696	1.29 720	0.79 681	0.70 655	0.77 676	0.55 600	0.92 682	0.58 654	0.87 650	0.77 651	0.19 644	0.27 643	0.18 636	0.19 644	0.27 664	0.28 596

ADCS	0.62 666	0.56 671	1.54 686	0.30 586	0.25 614	0.56 644	0.46 666	0.71 669	0.86 677	0.77 676	0.72 651	0.68 666	0.62 667	0.82 640	2.33 720	0.17 623	0.16 508	0.16 618	0.17 637	0.23 647	0.27 587

DGSMNet	0.63 669	0.32 599	1.01 628	0.54 686	0.73 703	0.62 655	1.36 721	0.62 632	0.58 619	0.38 533	0.62 633	0.52 609	0.34 564	0.65 580	0.47 595	0.54 694	0.61 714	0.67 701	0.61 711	0.65 697	0.69 707

MSMD_ROB	0.63 669	0.34 612	0.70 532	0.30 586	0.25 614	0.88 683	0.35 627	0.58 593	0.67 646	1.13 698	1.52 701	1.75 708	1.05 698	0.90 656	0.60 627	0.24 658	0.22 595	0.27 662	0.27 678	0.25 654	0.27 587

EDNetEfficient	0.64 671	0.39 637	2.52 709	0.26 492	0.26 618	0.39 568	0.49 673	0.42 402	1.06 693	1.38 705	0.86 669	0.61 642	0.97 694	0.66 586	1.62 708	0.11 493	0.10 354	0.10 445	0.12 551	0.20 631	0.19 482

FCDSN-DC	0.67 672	0.38 633	0.83 584	0.37 645	0.30 639	0.66 662	0.37 636	0.69 667	0.70 655	1.15 700	1.53 702	1.70 707	1.38 707	1.00 674	0.83 658	0.24 658	0.22 595	0.27 662	0.26 674	0.27 664	0.32 615
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 672	0.94 703	1.63 689	0.77 702	1.19 721	0.53 639	0.25 543	0.61 624	0.72 659	0.70 667	0.60 622	0.69 668	0.90 690	0.80 635	0.52 608	0.27 672	0.13 443	0.74 704	0.31 682	0.68 700	0.44 663

AnyNet_C01	0.68 674	0.69 688	2.64 711	0.33 623	0.27 622	0.93 685	0.64 688	0.66 654	0.65 641	0.70 667	0.97 677	0.75 674	0.63 669	1.01 675	1.52 703	0.17 623	0.16 508	0.17 627	0.17 637	0.24 651	0.28 596

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 675	0.73 691	1.26 663	0.47 679	0.28 624	1.42 709	0.60 685	0.82 685	0.94 687	0.85 680	0.86 669	0.88 681	0.70 674	1.32 699	0.75 648	0.37 686	0.30 665	0.34 683	0.36 687	0.44 685	0.42 657

FC-DCNN	0.73 676	0.33 603	0.84 588	0.33 623	0.28 624	0.82 680	0.40 652	0.82 685	0.83 671	1.43 708	1.60 706	1.97 710	1.38 707	1.10 682	0.93 664	0.24 658	0.22 595	0.27 662	0.26 674	0.26 658	0.32 615

MFMNet_re	0.74 677	0.84 698	1.16 651	0.64 690	0.70 701	0.79 676	0.71 693	0.77 680	0.85 675	0.79 678	0.86 669	0.69 668	0.80 681	0.73 608	0.65 636	0.66 702	0.59 712	0.61 700	0.58 709	0.68 700	0.71 708

NVStereoNet_ROB	0.74 677	0.64 684	1.20 661	0.55 687	0.43 678	0.54 643	0.48 670	0.75 677	0.87 680	0.88 681	1.72 709	1.06 688	1.03 697	1.29 695	0.98 671	0.35 683	0.42 691	0.41 689	0.48 697	0.38 681	0.43 660
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	0.74 677	0.72 689	1.18 658	0.52 685	0.57 693	0.76 671	0.50 675	0.80 682	0.66 645	0.97 688	0.88 672	0.94 683	0.74 676	1.08 681	1.04 677	0.58 698	0.51 700	0.50 693	0.50 701	0.56 692	0.72 709
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 680	0.33 603	0.82 578	0.33 623	0.28 624	0.85 681	0.40 652	0.88 694	0.86 677	1.46 710	1.65 707	2.08 712	1.40 709	1.14 686	0.95 667	0.24 658	0.22 595	0.27 662	0.26 674	0.26 658	0.32 615

RainbowNet	0.76 681	1.00 707	1.29 667	0.82 703	0.63 696	0.79 676	0.52 678	0.83 687	0.93 684	0.61 656	0.79 662	0.79 675	0.62 667	0.82 640	0.67 641	0.80 711	0.55 707	0.79 708	0.49 698	0.81 708	0.62 694

ACVNet-4b	0.76 681	0.90 701	1.67 692	0.73 699	0.51 688	0.80 679	0.31 606	0.74 676	0.81 669	0.51 630	0.72 651	0.94 683	0.43 614	1.01 675	1.32 694	1.18 724	0.22 595	0.77 706	0.45 694	0.70 703	0.50 678

ACVNet_1	0.77 683	0.92 702	1.79 697	0.73 699	0.53 689	0.78 675	0.42 658	0.88 694	0.90 681	0.75 670	0.76 658	1.32 698	0.80 681	1.04 678	0.70 643	0.57 697	0.32 675	0.72 703	0.35 685	0.70 703	0.50 678

ELAS_RVC	0.80 684	0.40 640	1.10 641	0.40 660	0.35 658	0.93 685	1.10 716	0.87 693	1.12 700	1.40 706	1.39 695	1.27 696	1.55 715	1.13 684	1.13 681	0.29 675	0.27 643	0.30 673	0.28 679	0.31 673	0.36 635
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 684	0.40 640	0.91 610	0.39 655	0.35 658	1.52 711	0.81 702	0.97 698	0.98 690	1.47 715	1.58 704	1.19 693	1.33 706	1.01 675	1.21 684	0.29 675	0.27 643	0.30 673	0.29 681	0.32 676	0.36 635
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 686	0.64 684	2.42 708	0.49 681	0.17 441	0.58 648	0.32 613	0.83 687	0.85 675	0.41 572	0.52 583	0.98 687	0.61 662	4.97 730	1.22 685	0.12 533	0.07 194	0.10 445	0.24 665	0.27 664	0.32 615

RTS	0.81 686	0.56 671	4.76 721	0.37 645	0.30 639	1.11 693	0.52 678	0.67 656	1.07 694	0.76 673	0.91 673	0.60 639	0.61 662	1.64 707	1.24 687	0.15 598	0.13 443	0.15 609	0.15 614	0.22 642	0.24 553

RTSA	0.81 686	0.56 671	4.76 721	0.37 645	0.30 639	1.11 693	0.52 678	0.67 656	1.07 694	0.76 673	0.91 673	0.60 639	0.61 662	1.64 707	1.24 687	0.15 598	0.13 443	0.15 609	0.15 614	0.22 642	0.24 553

IMH-64-1	0.94 689	0.95 704	1.07 636	0.98 708	0.76 704	0.93 685	0.72 694	1.30 706	1.11 698	0.91 682	1.45 698	1.14 689	1.00 695	1.25 693	0.97 669	0.77 707	0.51 700	0.97 712	0.55 707	0.90 710	0.66 703

IMH-64	0.94 689	0.95 704	1.07 636	0.98 708	0.76 704	0.93 685	0.72 694	1.30 706	1.11 698	0.91 682	1.45 698	1.14 689	1.00 695	1.25 693	0.97 669	0.77 707	0.51 700	0.97 712	0.55 707	0.90 710	0.66 703

ACVNet_2	0.94 689	0.98 706	1.71 694	0.83 704	0.63 696	1.02 691	0.64 688	1.16 703	1.43 710	1.02 692	1.39 695	1.47 701	0.86 688	1.16 687	0.79 654	0.63 701	0.43 694	0.78 707	0.49 698	0.80 707	0.57 687

MonStereo1	0.96 692	0.61 683	0.99 626	0.70 696	0.59 694	1.37 707	0.35 627	0.97 698	1.27 704	0.97 688	1.92 713	1.53 703	2.13 719	1.29 695	0.87 661	0.71 705	0.34 681	0.75 705	0.47 696	0.75 705	0.68 705

DStereoSA	1.00 693	0.46 654	1.33 670	0.68 693	0.86 714	1.26 701	2.25 730	0.83 687	1.41 708	0.57 650	1.92 713	0.57 626	2.07 718	0.96 669	1.84 712	0.36 684	0.55 707	0.28 669	0.53 703	0.45 686	0.90 716

U	1.02 694	0.10 95	0.26 98	0.22 290	3.66 727	6.41 730	0.13 82	0.22 88	0.21 158	0.11 45	0.11 50	0.10 51	0.09 38	0.12 4	0.11 14	0.07 120	0.05 6	5.35 738	2.86 735	0.07 179	0.06 14

MultiAttention	1.05 695	0.14 291	0.50 353	0.35 634	0.43 678	5.62 726	1.71 727	0.71 669	0.54 599	0.36 507	0.63 634	0.55 619	0.22 396	7.50 735	0.56 620	0.09 376	0.06 97	0.14 590	0.24 665	0.27 664	0.34 627

WAO-7	1.05 695	1.00 707	1.19 659	0.83 704	0.67 700	1.22 699	0.84 704	1.43 710	1.56 712	1.13 698	1.75 710	1.46 700	1.25 703	1.56 706	1.28 689	0.61 700	0.62 717	0.70 702	0.68 714	0.66 699	0.62 694

MADNet+	1.05 695	1.26 717	4.77 724	0.73 699	0.50 685	1.25 700	0.97 707	1.05 700	0.93 684	0.67 663	0.78 659	0.87 680	0.85 685	2.14 717	1.83 711	0.40 691	0.42 691	0.32 678	0.28 679	0.45 686	0.43 660

PWCK	1.05 695	1.29 718	2.12 704	0.92 706	0.42 675	1.27 702	1.01 709	1.14 702	1.14 701	1.16 701	1.14 687	1.25 695	0.90 690	1.77 712	1.15 682	0.89 715	0.51 700	0.87 710	0.54 704	1.02 718	0.57 687

DStereoFS	1.07 699	0.76 695	1.10 641	0.70 696	0.70 701	1.87 715	1.39 722	1.20 705	1.66 713	1.01 691	1.58 704	1.20 694	2.60 724	1.40 702	1.32 694	0.40 691	0.47 696	0.31 676	0.41 692	0.38 681	0.91 717

IMH	1.09 700	1.04 710	1.29 667	1.03 710	0.79 707	1.11 693	0.69 691	1.40 709	1.42 709	1.02 692	1.71 708	1.42 699	1.19 702	1.78 713	1.03 676	1.14 722	0.56 711	1.00 714	0.58 709	0.93 713	0.68 705

WAO-6	1.11 701	1.01 709	1.17 657	0.96 707	0.79 707	1.30 704	0.78 699	1.36 708	1.99 718	1.04 695	1.54 703	1.59 704	1.27 704	1.37 701	1.30 690	0.78 709	0.55 707	1.03 716	0.75 718	0.87 709	0.72 709

SGM+DAISY	1.12 702	0.86 699	1.64 690	0.68 693	0.80 710	1.68 713	1.68 726	1.08 701	1.10 696	1.53 718	1.76 711	1.47 701	1.53 714	1.24 691	1.42 701	0.66 702	0.65 719	0.52 695	0.54 704	0.57 693	0.91 717

LVE	1.18 703	1.16 712	1.67 692	1.04 711	0.81 711	1.32 705	0.82 703	1.49 712	1.94 716	1.08 696	1.90 712	1.89 709	1.07 699	1.51 705	1.04 677	0.96 718	0.61 714	0.94 711	0.69 715	0.92 712	0.79 714

JetBlue	1.20 704	0.89 700	2.53 710	0.59 688	0.76 704	3.16 723	2.09 728	1.16 703	0.93 684	0.95 686	1.12 686	1.65 705	1.27 704	2.15 718	1.87 713	0.43 693	0.37 686	0.38 685	0.39 691	0.62 694	0.63 696

Dean	1.22 705	1.17 713	1.97 701	1.04 711	0.79 707	1.21 698	0.76 697	1.51 713	1.96 717	1.30 704	1.98 716	2.14 713	1.18 701	1.30 697	1.15 682	0.83 712	0.61 714	1.01 715	0.69 715	0.97 717	0.77 713

xyz-stereo	1.43 706	0.11 145	17.43 744	0.18 71	0.08 12	4.86 724	0.18 324	0.31 258	0.35 392	0.37 524	2.75 724	0.41 531	0.31 540	0.58 534	0.33 531	0.07 120	0.05 6	0.09 362	0.06 110	0.06 94	0.06 14

TorneroNet-64	1.47 707	1.15 711	1.51 684	1.11 717	0.86 714	2.27 719	0.76 697	1.84 719	3.76 725	1.29 702	2.22 720	2.68 721	1.46 710	1.81 714	1.55 705	0.79 710	0.51 700	1.10 717	0.67 713	1.31 722	0.81 715

notaker	1.49 708	1.44 721	1.77 695	1.42 722	1.08 719	1.19 697	0.87 706	1.51 713	1.40 707	1.53 718	3.41 726	2.40 717	1.94 717	1.83 715	1.57 706	1.14 722	0.69 723	1.38 724	0.88 722	1.39 725	1.03 721

WAO-8	1.50 709	1.22 715	1.39 676	1.10 714	0.85 712	2.15 716	0.78 699	1.84 719	3.76 725	1.46 710	2.18 718	2.15 714	1.50 712	3.20 724	1.35 697	0.92 716	0.66 720	1.10 717	0.79 720	0.94 714	0.74 711

Venus	1.50 709	1.22 715	1.39 676	1.10 714	0.85 712	2.15 716	0.78 699	1.84 719	3.76 725	1.46 710	2.18 718	2.15 714	1.50 712	3.20 724	1.35 697	0.92 716	0.66 720	1.10 717	0.79 720	0.94 714	0.74 711

SGM-ForestM	1.59 711	0.56 671	1.52 685	0.41 667	0.34 655	2.77 721	1.67 725	1.69 717	1.73 715	2.48 724	2.27 721	6.02 731	2.90 726	3.08 722	2.83 724	0.25 666	0.30 665	0.19 643	0.20 649	0.18 613	0.45 667

UNDER WATER-64	1.61 712	1.30 719	2.93 715	1.33 720	0.96 717	2.20 718	1.25 719	1.47 711	3.15 722	1.46 710	1.31 693	2.61 720	2.22 721	1.69 709	1.93 714	1.13 721	0.67 722	1.29 722	0.94 723	1.26 720	1.09 723

MANE	1.63 713	0.58 678	1.16 651	0.59 688	0.60 695	2.71 720	1.53 723	2.63 727	3.62 724	2.33 723	3.26 725	3.66 725	2.98 727	2.26 720	2.26 719	0.37 686	0.40 688	0.31 676	0.49 698	0.31 673	0.63 696

UNDER WATER	1.64 714	1.34 720	2.72 713	1.40 721	1.04 718	1.70 714	1.14 718	1.57 716	3.58 723	1.46 710	1.46 700	2.82 722	2.43 722	1.74 710	2.04 717	1.08 720	0.63 718	1.31 723	0.94 723	1.29 721	1.10 724

LSM	1.68 715	0.48 660	2.91 714	2.28 728	17.60 743	0.52 636	0.55 682	0.65 648	0.78 666	0.84 679	1.11 685	0.63 649	0.55 649	0.79 631	0.53 612	0.16 609	0.25 632	0.18 636	0.21 651	0.25 654	2.37 730

ktn	1.80 716	1.46 722	1.49 682	1.44 723	1.14 720	1.50 710	1.07 712	1.53 715	3.90 728	2.77 726	4.62 727	3.42 724	1.49 711	1.74 710	1.40 700	1.45 726	0.77 724	1.46 725	0.99 725	1.41 726	1.00 720

LE_ROB	1.82 717	0.39 637	3.15 717	0.50 683	0.55 691	0.79 676	1.00 708	0.89 696	6.48 732	7.40 736	2.07 717	2.07 711	5.08 730	1.33 700	3.96 728	0.11 493	0.09 307	0.12 539	0.11 508	0.11 477	0.13 359

KSHMR	1.92 718	1.47 723	1.97 701	1.48 724	1.22 722	1.39 708	1.06 711	1.81 718	5.83 731	1.43 708	5.56 730	2.95 723	1.17 700	2.24 719	1.33 696	1.29 725	1.13 725	1.47 726	1.11 727	1.37 724	1.21 725

TorneroNet	2.26 719	1.20 714	1.55 687	1.15 719	0.91 716	5.84 727	0.84 704	2.12 723	8.45 735	2.59 725	5.32 729	3.84 726	2.15 720	1.84 716	1.98 716	0.88 714	0.54 706	1.16 721	0.74 717	1.31 722	0.91 717

MADNet++	2.34 720	1.81 724	2.24 707	2.15 727	1.97 726	2.79 722	2.19 729	2.42 726	2.26 719	2.79 727	2.70 723	2.43 718	2.60 724	3.18 723	3.32 725	2.19 729	1.97 731	1.93 728	1.62 729	2.02 728	2.10 728

JetRed	2.35 721	2.70 726	6.11 727	1.14 718	1.38 724	6.03 729	3.61 732	2.12 723	1.72 714	1.99 721	1.97 715	2.15 714	1.59 716	2.49 721	4.19 729	1.05 719	1.60 728	1.10 717	1.02 726	1.72 727	1.41 727

light-stereo	2.66 722	0.78 696	4.46 720	4.42 729	3.66 727	5.04 725	0.38 644	2.12 723	1.51 711	4.25 728	6.51 733	7.70 735	0.75 677	5.12 731	1.42 701	0.72 706	1.35 727	0.33 681	0.45 694	1.22 719	1.04 722

HanzoNet	3.08 723	1.87 725	2.70 712	1.81 725	1.34 723	1.60 712	1.05 710	2.06 722	2.62 721	5.63 732	5.12 728	5.96 730	7.09 733	4.39 729	3.43 726	3.29 732	2.06 733	1.98 731	2.94 736	2.47 729	2.15 729

coex-ft	3.48 724	0.81 697	48.53 758	0.24 408	0.19 506	0.53 639	0.47 669	0.49 486	2.36 720	7.18 735	1.20 689	0.96 686	2.53 723	0.75 617	2.14 718	0.13 557	0.15 493	0.14 590	0.12 551	0.22 642	0.47 669

TCMNet-wrong-test	4.33 725	5.65 732	4.76 721	11.36 740	10.39 736	5.87 728	4.45 734	4.24 731	1.10 696	1.93 720	2.43 722	6.07 732	3.54 728	3.87 727	4.51 730	2.00 728	0.47 696	1.96 730	1.68 730	5.78 736	4.48 734

tt	4.71 726	0.11 145	3.94 718	2.06 726	1.54 725	10.14 735	16.85 739	9.28 738	4.99 729	1.41 707	1.05 683	4.68 727	4.89 729	3.36 726	5.86 733	5.73 737	9.15 745	2.23 733	2.51 733	3.02 730	1.34 726

BEATNet-Init1	4.91 727	3.27 727	14.39 743	0.69 695	0.65 699	10.19 736	3.83 733	5.04 732	5.11 730	8.73 737	8.52 734	13.95 746	7.66 735	7.79 736	5.79 732	0.32 680	0.34 681	0.34 683	0.38 690	0.64 696	0.64 700

Selective-IGEV-i1pa	5.75 728	8.12 733	4.85 725	1.10 714	0.54 690	13.48 738	3.52 731	9.46 739	7.56 734	7.13 734	10.00 738	9.12 736	7.56 734	14.91 747	6.08 734	3.55 733	1.33 726	1.94 729	0.77 719	0.79 706	3.23 732

DPSimNet_ROB	6.21 729	5.16 728	9.50 729	5.59 732	5.56 730	7.64 731	10.02 736	4.07 730	7.33 733	6.84 733	6.26 731	7.17 734	10.55 736	4.07 728	5.68 731	5.50 736	4.29 736	5.24 737	3.66 737	4.05 733	5.96 735

USTest	6.84 730	5.16 728	5.45 726	7.18 734	7.26 731	14.27 739	22.53 740	8.48 736	9.29 736	5.44 731	6.42 732	6.27 733	6.69 732	6.83 734	8.49 737	1.95 727	3.27 734	2.16 732	2.54 734	3.76 731	3.31 733

EDNetEfficientorigin	7.48 731	0.57 675	139.59 760	0.25 451	0.17 441	0.44 597	0.30 596	0.48 475	1.04 691	1.29 702	1.02 682	0.82 677	0.87 689	0.76 623	1.02 675	0.10 448	0.09 307	0.12 539	0.11 508	0.22 642	0.25 565

DGTPSM_ROB	8.38 732	5.24 730	10.71 741	5.32 731	10.19 734	8.34 732	23.49 744	6.11 734	13.43 744	4.93 729	10.93 742	5.64 728	10.55 736	6.17 732	12.73 741	3.74 734	7.56 738	3.68 734	7.24 742	4.09 734	7.49 738

DPSMNet_ROB	8.44 733	5.25 731	10.87 742	5.59 732	10.27 735	8.34 732	23.51 745	6.12 735	13.47 745	4.96 730	10.94 743	5.65 729	10.55 736	6.25 733	12.77 742	4.01 735	7.62 739	3.75 735	7.27 743	4.16 735	7.54 739

DLNR-FE	10.53 734	12.31 743	20.33 750	105.85 760	23.36 754	0.14 41	0.13 82	3.25 729	0.20 131	0.16 184	0.23 273	0.16 220	0.10 81	0.31 378	0.16 229	2.59 731	0.32 675	0.07 159	0.07 210	40.66 760	0.28 596

DLNR_Zeroshot_test	10.53 734	12.28 742	20.32 748	105.84 759	23.88 755	0.14 41	0.13 82	3.20 728	0.20 131	0.16 184	0.23 273	0.16 220	0.10 81	0.32 389	0.16 229	2.54 730	0.32 675	0.07 159	0.07 210	40.17 759	0.28 596

iinet-test	10.74 736	9.21 734	9.52 730	10.46 735	10.67 737	17.92 744	25.86 746	12.61 743	13.38 742	9.65 741	10.06 739	9.98 738	10.66 739	11.13 743	12.60 738	6.36 739	7.73 740	5.65 739	6.66 738	7.29 737	7.31 736

IINet	10.74 736	9.21 734	9.52 730	10.46 735	10.67 737	17.92 744	25.86 746	12.61 743	13.38 742	9.65 741	10.06 739	9.98 738	10.66 739	11.13 743	12.60 738	6.36 739	7.73 740	5.65 739	6.66 738	7.29 737	7.31 736

LRCNet_RVC	10.94 738	14.45 745	9.66 732	15.38 741	8.02 733	1.08 692	0.35 627	8.72 737	0.72 659	12.63 746	15.84 746	9.73 737	6.52 731	8.58 737	6.38 735	20.33 755	5.39 737	23.79 754	21.95 755	15.35 745	13.96 746

DPSM_ROB	11.46 739	9.79 740	10.18 736	11.11 738	11.31 739	19.08 747	27.38 749	13.42 746	14.23 747	10.34 743	11.13 744	10.97 744	11.33 745	11.89 745	13.49 743	6.74 741	8.19 743	6.00 741	7.05 740	7.74 739	7.76 740

DPSM	11.46 739	9.79 740	10.18 736	11.11 738	11.31 739	19.08 747	27.38 749	13.42 746	14.23 747	10.34 743	11.13 744	10.97 744	11.33 745	11.89 745	13.49 743	6.74 741	8.19 743	6.00 741	7.05 740	7.74 739	7.76 740

xxxxx1	15.30 741	9.78 737	10.23 738	20.34 744	19.47 744	17.10 740	23.00 741	10.36 740	11.04 738	9.25 738	9.66 735	10.74 741	10.66 739	10.60 739	13.72 745	8.14 743	9.35 746	31.88 757	44.61 759	12.63 742	13.46 743

tt_ll	15.30 741	9.78 737	10.23 738	20.34 744	19.47 744	17.10 740	23.00 741	10.36 740	11.04 738	9.25 738	9.66 735	10.74 741	10.66 739	10.60 739	13.72 745	8.14 743	9.35 746	31.88 757	44.61 759	12.63 742	13.46 743

ff	15.30 741	9.78 737	10.23 738	20.34 744	19.47 744	17.10 740	23.00 741	10.36 740	11.04 738	9.25 738	9.66 735	10.74 741	10.66 739	10.60 739	13.72 745	8.14 743	9.35 746	31.88 757	44.61 759	12.63 742	13.46 743

PML	15.86 744	13.12 744	7.07 728	5.22 730	7.66 732	32.93 751	64.30 761	5.37 733	10.12 737	25.87 760	67.29 761	20.25 748	13.20 747	10.09 738	6.81 736	5.94 738	2.00 732	6.03 743	2.18 732	9.13 741	2.62 731

Anonymous_1	16.44 745	9.26 736	9.67 733	10.63 737	14.54 741	18.62 746	26.98 748	12.68 745	13.53 746	10.78 745	10.37 741	10.15 740	10.66 739	10.99 742	12.64 740	15.61 754	7.73 740	16.87 752	43.01 758	56.14 761	7.86 742

HaxPig	17.72 746	20.23 755	19.76 745	16.55 742	16.52 742	9.46 734	9.42 735	14.48 748	13.31 741	18.59 748	18.67 747	17.39 747	16.68 748	17.07 748	16.43 748	21.99 757	20.86 757	22.28 753	21.55 754	21.30 754	21.88 758

MEDIAN_ROB	21.20 747	24.56 757	23.42 756	19.57 743	19.62 747	13.29 737	11.21 737	18.04 749	17.02 749	22.07 759	21.92 749	20.84 749	20.24 749	21.02 749	19.68 749	25.59 758	24.08 758	26.20 755	25.19 756	25.31 755	25.19 759

RAFT-FEzeroshot	23.04 748	19.71 750	20.25 746	22.47 750	22.80 751	38.32 752	55.23 757	26.95 753	28.70 754	20.66 754	22.23 751	22.07 752	22.86 752	23.85 751	27.17 753	13.53 747	16.47 751	12.08 744	14.22 747	15.58 748	15.60 749

RAFT-FE	23.04 748	19.71 750	20.25 746	22.47 750	22.80 751	38.32 752	55.23 757	26.95 753	28.70 754	20.66 754	22.23 751	22.07 752	22.86 752	23.85 751	27.17 753	13.53 747	16.47 751	12.08 744	14.22 747	15.58 748	15.60 749

CasAABBNet	23.04 748	19.69 748	20.32 748	22.42 747	22.73 748	38.35 755	55.23 757	26.99 756	28.74 756	20.67 756	22.28 753	22.11 755	22.86 752	23.84 750	27.17 753	13.52 746	16.47 751	12.08 744	14.21 745	15.57 746	15.60 749

FlowAnything	23.08 751	19.70 749	20.48 751	22.45 749	22.73 748	38.34 754	55.18 754	27.00 757	28.79 757	20.83 758	22.42 756	22.10 754	22.83 751	23.85 751	27.23 757	13.53 747	16.54 754	12.10 749	14.29 750	15.59 750	15.58 748

Hybrid-DGEV	23.11 752	19.81 753	20.81 753	22.43 748	22.74 750	38.45 757	55.25 760	27.21 760	28.95 760	20.63 753	22.37 754	22.03 751	22.89 756	23.96 755	27.14 751	13.54 750	16.46 750	12.09 747	14.23 749	15.57 746	15.57 747

Selective-RAFT-Error	23.11 752	19.77 752	20.60 752	22.49 752	22.80 751	38.46 758	55.19 755	27.13 759	28.90 758	20.73 757	22.38 755	22.11 755	22.91 757	23.94 754	27.18 756	13.54 750	16.57 755	12.09 747	14.21 745	15.61 751	15.65 752

fast-reg	23.61 754	20.43 756	23.27 755	23.15 753	24.75 757	38.65 759	55.20 756	26.97 755	28.94 759	20.18 751	21.86 748	21.68 750	22.34 750	24.15 757	27.35 758	13.84 753	16.57 755	14.84 751	15.61 751	16.59 753	15.88 753

LSM0	24.21 755	19.88 754	22.33 754	24.42 754	40.13 760	38.41 756	54.99 753	27.05 758	28.61 753	20.59 752	22.00 750	22.29 757	22.86 752	24.12 756	27.16 752	13.59 752	16.33 749	12.13 750	14.08 744	15.72 752	17.53 755

AVERAGE_ROB	25.43 756	29.01 758	27.22 757	24.60 755	24.16 756	17.78 743	12.87 738	22.39 752	21.40 752	26.72 761	26.08 759	25.18 758	24.52 760	25.07 758	23.57 750	29.94 759	28.36 759	30.60 756	29.57 757	29.83 756	29.66 760

RSGM-EC	29.37 757	17.55 746	9.85 734	35.22 756	33.16 758	26.01 749	45.63 751	20.07 750	17.60 750	18.98 749	23.47 757	30.02 759	23.62 758	41.06 759	44.49 760	58.94 760	34.33 760	32.95 760	20.18 752	33.70 757	20.62 756

acva	29.37 757	17.55 746	9.85 734	35.22 756	33.16 758	26.01 749	45.63 751	20.07 750	17.60 750	18.98 749	23.47 757	30.02 759	23.62 758	41.06 759	44.49 760	58.94 760	34.33 760	32.95 760	20.18 752	33.70 757	20.62 756

Selective-IGEV-i16pa	31.25 759	41.63 759	4.08 719	0.51 684	0.38 667	97.61 761	0.73 696	61.16 762	60.81 761	17.49 747	65.92 760	39.64 761	53.28 761	107.35 762	27.39 759	20.46 756	3.81 735	4.39 736	1.97 731	0.41 683	16.06 754

test_example2	100.95 760	107.33 760	67.16 759	98.17 758	106.88 761	89.44 760	101.34 762	37.23 761	97.88 762	129.56 762	131.26 762	65.41 762	67.34 762	91.22 761	79.29 762	143.32 762	199.32 762	81.12 762	102.17 762	121.89 762	101.70 761

GS-Stereo							0.16 218	0.38 343	0.21 158	0.14 139	0.15 147	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.18 291	0.08 273	0.31 670	0.06 53	0.06 110	0.08 254	0.63 696

FSD					0.41 673	0.28 419	0.27 565	0.32 267	0.30 323	0.27 336	0.27 318	0.29 413	0.27 473	0.35 421	0.28 484	0.23 654	0.49 698	0.27 662	0.26 674	0.26 658

ccccc		256.25 761		351.50 761	361.31 762	144.22 762		153.19 763		152.98 763		161.94 763		268.06 763		387.64 763	346.97 763	244.11 763	219.32 763	413.57 763

Low-res two-view benchmark