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

BridgeDepth	0.07 7	0.07 217	0.08 56	0.18 378	0.06 27	0.07 39	0.11 61	0.09 18	0.06 6	0.04 1	0.07 60	0.10 245	0.09 256	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
monster-pro	0.07 7	0.06 99	0.05 1	0.15 106	0.05 2	0.07 39	0.10 32	0.15 177	0.15 232	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 62	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.15 106	0.07 125	0.08 77	0.14 228	0.11 54	0.08 24	0.05 2	0.07 60	0.08 175	0.08 222	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

LiteMatch*	0.08 77	0.04 1	0.11 236	0.13 16	0.08 204	0.08 77	0.13 163	0.14 136	0.09 45	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 256	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 77	0.06 99	0.07 11	0.17 288	0.06 27	0.07 39	0.14 228	0.13 106	0.16 269	0.05 2	0.10 185	0.06 39	0.06 62	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

LACA2	0.07 7	0.05 36	0.06 5	0.15 106	0.06 27	0.09 129	0.11 61	0.11 54	0.10 66	0.05 2	0.05 7	0.06 39	0.08 222	0.09 58	0.07 1	0.07 328	0.04 25	0.04 1	0.04 54	0.04 48	0.04 71

LACA1	0.07 7	0.07 217	0.07 11	0.14 55	0.05 2	0.09 129	0.11 61	0.10 31	0.07 15	0.05 2	0.05 7	0.06 39	0.07 174	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.04 71

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 106	0.07 125	0.06 12	0.14 228	0.07 6	0.10 66	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 62	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.05 182	0.04 48	0.04 71

MonStereo	0.07 7	0.06 99	0.05 1	0.15 106	0.05 2	0.08 77	0.10 32	0.15 177	0.15 232	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 62	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 99	0.05 1	0.15 106	0.05 2	0.08 77	0.10 32	0.15 177	0.15 232	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 62	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 36	0.09 118	0.14 55	0.06 27	0.08 77	0.09 18	0.13 106	0.13 175	0.05 2	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.08 25	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 36	0.11 236	0.14 55	0.06 27	0.07 39	0.13 163	0.09 18	0.07 15	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 25	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 36	0.08 56	0.17 288	0.05 2	0.06 12	0.11 61	0.08 10	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 39	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 36	0.08 56	0.17 288	0.05 2	0.07 39	0.11 61	0.08 10	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 39	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 182	0.15 106	0.06 27	0.07 39	0.09 18	0.08 10	0.06 6	0.05 2	0.04 1	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.07 328	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.06 295

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.04 1	0.13 163	0.10 31	0.10 66	0.05 2	0.11 235	0.07 116	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

LG-Stereo	0.08 77	0.07 217	0.10 182	0.18 378	0.07 125	0.10 191	0.17 421	0.11 54	0.08 24	0.05 2	0.07 60	0.05 5	0.07 174	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.04 48	0.04 71

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 56	0.12 5	0.05 2	0.09 129	0.13 163	0.06 1	0.09 45	0.05 2	0.05 7	0.06 39	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 161	0.04 71

MonSter	0.07 7	0.06 99	0.05 1	0.15 106	0.05 2	0.07 39	0.10 32	0.15 177	0.15 232	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 62	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

aanet-new-90k	0.08 77	0.07 217	0.08 56	0.19 446	0.06 27	0.07 39	0.12 93	0.12 81	0.13 175	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.11 54	0.10 66	0.06 20	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.10 120	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 217	0.09 118	0.19 446	0.06 27	0.07 39	0.12 93	0.11 54	0.13 175	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.09 58	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.16 201	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.10 31	0.08 24	0.06 20	0.09 149	0.06 39	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

aanet-new-14k	0.08 77	0.09 415	0.08 56	0.19 446	0.06 27	0.07 39	0.10 32	0.14 136	0.15 232	0.06 20	0.08 114	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.15 311	0.12 81	0.11 97	0.06 20	0.11 235	0.06 39	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 118	0.13 16	0.05 2	0.08 77	0.11 61	0.06 1	0.06 6	0.06 20	0.05 7	0.08 175	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 161	0.04 71

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 118	0.13 16	0.05 2	0.08 77	0.11 61	0.06 1	0.06 6	0.06 20	0.06 23	0.08 175	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 161	0.04 71

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 118	0.12 5	0.05 2	0.06 12	0.11 61	0.06 1	0.06 6	0.06 20	0.06 23	0.06 39	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.07 328	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 161	0.04 71

LiteMatch	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.15 311	0.13 106	0.08 24	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.15 441	0.10 120	0.14 419	0.07 328	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.06 282	0.06 295

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 118	0.13 16	0.04 1	0.06 12	0.12 93	0.06 1	0.05 4	0.06 20	0.05 7	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

GeoVLM	0.08 77	0.04 1	0.10 182	0.13 16	0.06 27	0.10 191	0.12 93	0.13 106	0.08 24	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.08 222	0.10 120	0.11 278	0.06 166	0.05 263	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 200

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 16	0.06 27	0.08 77	0.11 61	0.15 177	0.12 134	0.06 20	0.05 7	0.04 1	0.05 14	0.08 25	0.10 198	0.07 328	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 36	0.08 56	0.15 106	0.07 125	0.08 77	0.12 93	0.07 6	0.07 15	0.06 20	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

BStereo	0.08 77	0.06 99	0.16 451	0.15 106	0.08 204	0.07 39	0.09 18	0.15 177	0.16 269	0.06 20	0.07 60	0.07 116	0.05 14	0.09 58	0.11 278	0.04 11	0.05 263	0.05 45	0.07 370	0.04 48	0.04 71

Wave_Phase_stereo	0.09 164	0.06 99	0.16 451	0.15 106	0.08 204	0.11 242	0.09 18	0.18 287	0.16 269	0.06 20	0.07 60	0.07 116	0.05 14	0.09 58	0.11 278	0.04 11	0.05 263	0.05 45	0.07 370	0.04 48	0.04 71

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 118	0.11 1	0.05 2	0.10 191	0.10 32	0.14 136	0.09 45	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.07 174	0.07 4	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.04 54	0.04 48	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.09 164	0.06 99	0.08 56	0.19 446	0.08 204	0.11 242	0.16 380	0.18 287	0.16 269	0.06 20	0.08 114	0.07 116	0.08 222	0.09 58	0.11 278	0.04 11	0.04 25	0.06 180	0.07 370	0.03 1	0.03 2

MonSter++	0.08 77	0.04 1	0.10 182	0.13 16	0.06 27	0.09 129	0.12 93	0.13 106	0.08 24	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.08 222	0.10 120	0.11 278	0.06 166	0.05 263	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

HiDET	0.08 77	0.04 1	0.10 182	0.13 16	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.12 81	0.11 97	0.06 20	0.07 60	0.07 116	0.07 174	0.11 188	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

LCMNet	0.08 77	0.05 36	0.10 182	0.13 16	0.07 125	0.09 129	0.12 93	0.10 31	0.11 97	0.06 20	0.08 114	0.06 39	0.07 174	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 217	0.07 11	0.15 106	0.06 27	0.12 294	0.10 32	0.11 54	0.11 97	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.03 1	0.02 1

DDF-Stereo	0.08 77	0.04 1	0.09 118	0.15 106	0.10 442	0.06 12	0.13 163	0.09 18	0.14 207	0.06 20	0.06 23	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.08 425	0.05 200

252Zero-FE	0.08 77	0.04 1	0.09 118	0.13 16	0.07 125	0.12 294	0.11 61	0.13 106	0.14 207	0.06 20	0.05 7	0.06 39	0.05 14	0.09 58	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 161	0.06 295

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 36	0.07 11	0.16 201	0.06 27	0.07 39	0.11 61	0.10 31	0.08 24	0.06 20	0.06 23	0.07 116	0.07 174	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 118	0.13 16	0.06 27	0.05 4	0.09 18	0.11 54	0.07 15	0.06 20	0.06 23	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 161	0.05 200

AdaDepth	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.18 378	0.06 27	0.11 242	0.12 93	0.09 18	0.07 15	0.06 20	0.05 7	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.10 198	0.04 11	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

asda	0.07 7	0.08 335	0.08 56	0.16 201	0.06 27	0.06 12	0.10 32	0.16 215	0.10 66	0.06 20	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 120	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 415	0.08 56	0.15 106	0.07 125	0.06 12	0.10 32	0.14 136	0.11 97	0.06 20	0.08 114	0.06 39	0.06 62	0.08 25	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 48	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 415	0.08 56	0.15 106	0.07 125	0.06 12	0.10 32	0.14 136	0.11 97	0.06 20	0.08 114	0.06 39	0.06 62	0.08 25	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 48	0.03 2

3w_stereo	0.08 77	0.09 415	0.10 182	0.17 288	0.07 125	0.08 77	0.10 32	0.20 328	0.13 175	0.06 20	0.07 60	0.05 5	0.06 62	0.08 25	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.09 129	0.12 93	0.14 136	0.10 66	0.06 20	0.09 149	0.07 116	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 118	0.17 288	0.06 27	0.05 4	0.10 32	0.11 54	0.09 45	0.06 20	0.06 23	0.07 116	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.07 361	0.06 295

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 36	0.10 182	0.14 55	0.06 27	0.07 39	0.12 93	0.09 18	0.09 45	0.06 20	0.04 1	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 36	0.10 182	0.14 55	0.06 27	0.07 39	0.11 61	0.08 10	0.06 6	0.06 20	0.04 1	0.06 39	0.06 62	0.07 4	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.06 295

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 182	0.15 106	0.05 2	0.07 39	0.11 61	0.09 18	0.04 2	0.06 20	0.05 7	0.06 39	0.04 1	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 161	0.05 200

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 236	0.15 106	0.06 27	0.09 129	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 20	0.05 7	0.07 116	0.07 174	0.11 188	0.08 25	0.07 328	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 236	0.15 106	0.06 27	0.09 129	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 20	0.05 7	0.07 116	0.07 174	0.11 188	0.08 25	0.07 328	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

MM-Stereo_test3	0.10 232	0.07 217	0.07 11	0.18 378	0.07 125	0.12 294	0.19 510	0.24 420	0.19 348	0.06 20	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.11 188	0.08 25	0.06 166	0.06 407	0.07 290	0.05 182	0.05 161	0.04 71

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 99	0.08 56	0.13 16	0.07 125	0.07 39	0.14 228	0.09 18	0.09 45	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 571	0.17 481	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 61	0.08 10	0.08 24	0.06 20	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.08 404	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 161	0.04 71

IGEV-RUCA	0.08 77	0.06 99	0.11 236	0.14 55	0.09 330	0.10 191	0.12 93	0.10 31	0.12 134	0.06 20	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.06 295

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 36	0.07 11	0.14 55	0.06 27	0.10 191	0.13 163	0.07 6	0.13 175	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

WCG-NET	0.08 77	0.05 36	0.09 118	0.15 106	0.06 27	0.11 242	0.14 228	0.13 106	0.13 175	0.06 20	0.09 149	0.07 116	0.06 62	0.13 333	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 99	0.08 56	0.18 378	0.06 27	0.04 1	0.10 32	0.11 54	0.11 97	0.06 20	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 106	0.06 27	0.04 1	0.09 18	0.10 31	0.09 45	0.06 20	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.06 1	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.06 295

EGLCR-Stereo	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.14 55	0.06 27	0.10 191	0.12 93	0.11 54	0.16 269	0.06 20	0.05 7	0.07 116	0.05 14	0.10 120	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 217	0.08 56	0.18 378	0.06 27	0.07 39	0.10 32	0.09 18	0.14 207	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 335	0.07 11	0.17 288	0.07 125	0.08 77	0.13 163	0.10 31	0.10 66	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

aanet-32k-new	0.08 77	0.07 217	0.08 56	0.18 378	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.11 54	0.12 134	0.07 67	0.08 114	0.05 5	0.07 174	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.04 71

aanet-new-32k	0.08 77	0.07 217	0.09 118	0.18 378	0.06 27	0.11 242	0.11 61	0.10 31	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 77	0.07 217	0.09 118	0.18 378	0.06 27	0.11 242	0.11 61	0.10 31	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 77	0.08 335	0.08 56	0.19 446	0.07 125	0.08 77	0.12 93	0.14 136	0.11 97	0.07 67	0.08 114	0.07 116	0.07 174	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

aanet-new-8k	0.08 77	0.07 217	0.08 56	0.19 446	0.07 125	0.09 129	0.12 93	0.16 215	0.15 232	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 77	0.07 217	0.08 56	0.18 378	0.07 125	0.11 242	0.14 228	0.12 81	0.11 97	0.07 67	0.11 235	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.14 228	0.13 106	0.12 134	0.07 67	0.09 149	0.07 116	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 77	0.06 99	0.15 415	0.14 55	0.06 27	0.08 77	0.13 163	0.13 106	0.11 97	0.07 67	0.08 114	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 36	0.11 236	0.15 106	0.06 27	0.07 39	0.13 163	0.09 18	0.11 97	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.05 14	0.09 58	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 77	0.06 99	0.17 481	0.15 106	0.06 27	0.06 12	0.13 163	0.13 106	0.13 175	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 77	0.06 99	0.07 11	0.16 201	0.06 27	0.06 12	0.14 228	0.14 136	0.14 207	0.07 67	0.10 185	0.06 39	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 77	0.05 36	0.12 280	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.14 228	0.12 81	0.12 134	0.07 67	0.09 149	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

WQFJA1++	0.08 77	0.04 1	0.11 236	0.14 55	0.07 125	0.11 242	0.11 61	0.11 54	0.07 15	0.07 67	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.10 120	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.06 295

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.14 55	0.06 27	0.05 4	0.12 93	0.12 81	0.09 45	0.07 67	0.06 23	0.04 1	0.04 1	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 36	0.07 11	0.14 55	0.06 27	0.09 129	0.13 163	0.15 177	0.06 6	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.08 222	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

DLNR-FE	10.43 696	1.83 687	19.53 711	120.75 715	13.06 703	0.06 12	0.13 163	0.23 396	0.10 66	0.07 67	0.10 185	0.09 210	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.13 587	0.04 25	0.06 180	0.04 54	52.01 717	0.04 71

Zero-FE251	0.07 7	0.05 36	0.09 118	0.13 16	0.06 27	0.12 294	0.12 93	0.11 54	0.10 66	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

zero-FE	0.08 77	0.04 1	0.09 118	0.15 106	0.10 442	0.05 4	0.14 228	0.09 18	0.14 207	0.07 67	0.06 23	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.08 425	0.05 200

asd	0.07 7	0.08 335	0.07 11	0.16 201	0.07 125	0.08 77	0.08 7	0.11 54	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 48	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 335	0.07 11	0.15 106	0.06 27	0.07 39	0.10 32	0.18 287	0.11 97	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 48	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 335	0.09 118	0.15 106	0.06 27	0.09 129	0.08 7	0.14 136	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.12 281	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 335	0.09 118	0.15 106	0.06 27	0.09 129	0.08 7	0.14 136	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.12 281	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 335	0.09 118	0.15 106	0.06 27	0.09 129	0.08 7	0.14 136	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.12 281	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 335	0.08 56	0.16 201	0.06 27	0.07 39	0.08 7	0.12 81	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 48	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 217	0.07 11	0.16 201	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.10 31	0.10 66	0.07 67	0.06 23	0.09 210	0.06 62	0.08 25	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 217	0.07 11	0.13 16	0.06 27	0.08 77	0.08 7	0.18 287	0.12 134	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.06 62	0.09 58	0.11 278	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 71

3.75w	0.07 7	0.07 217	0.08 56	0.16 201	0.07 125	0.07 39	0.09 18	0.16 215	0.09 45	0.07 67	0.06 23	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.10 198	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 217	0.07 11	0.15 106	0.07 125	0.09 129	0.06 1	0.13 106	0.11 97	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.07 174	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.16 201	0.06 27	0.07 39	0.10 32	0.14 136	0.14 207	0.07 67	0.08 114	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 71

monsterstereo	0.07 7	0.06 99	0.06 5	0.16 201	0.06 27	0.08 77	0.10 32	0.16 215	0.11 97	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.07 174	0.08 25	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

SGD-Stereo	0.08 77	0.05 36	0.10 182	0.14 55	0.05 2	0.12 294	0.12 93	0.11 54	0.12 134	0.07 67	0.09 149	0.09 210	0.09 256	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.03 2

MM-Stereo_test2	0.09 164	0.06 99	0.09 118	0.19 446	0.08 204	0.12 294	0.18 470	0.15 177	0.14 207	0.07 67	0.10 185	0.07 116	0.06 62	0.12 281	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.03 2

SCV	0.08 77	0.09 415	0.08 56	0.15 106	0.08 204	0.10 191	0.13 163	0.10 31	0.12 134	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.04 1	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.06 282	0.04 71

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.22 561	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.10 31	0.10 66	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 282	0.04 71

AIO_rvc	0.07 7	0.06 99	0.08 56	0.15 106	0.06 27	0.08 77	0.14 228	0.09 18	0.08 24	0.07 67	0.08 114	0.07 116	0.04 1	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

HUF	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.14 55	0.06 27	0.09 129	0.13 163	0.13 106	0.13 175	0.07 67	0.07 60	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

AIO_test	0.07 7	0.05 36	0.07 11	0.15 106	0.07 125	0.06 12	0.14 228	0.10 31	0.10 66	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.08 25	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

castereo++	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.15 106	0.05 2	0.14 379	0.12 93	0.11 54	0.15 232	0.07 67	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

GIP-stereo	0.08 77	0.06 99	0.11 236	0.14 55	0.06 27	0.09 129	0.13 163	0.14 136	0.11 97	0.07 67	0.08 114	0.05 5	0.04 1	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 106	0.05 2	0.05 4	0.13 163	0.12 81	0.08 24	0.07 67	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

GCAP-BAT	0.09 164	0.05 36	0.11 236	0.13 16	0.07 125	0.11 242	0.14 228	0.14 136	0.16 269	0.07 67	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.13 333	0.08 25	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.04 48	0.04 71

Occ-G	0.08 77	0.05 36	0.06 5	0.14 55	0.07 125	0.08 77	0.14 228	0.13 106	0.15 232	0.07 67	0.11 235	0.07 116	0.05 14	0.09 58	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

U	0.08 77	0.07 217	0.09 118	0.19 446	0.10 442	0.10 191	0.13 163	0.12 81	0.17 298	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.07 4	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.06 282	0.05 200

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 164	0.10 477	0.31 590	0.15 106	0.06 27	0.08 77	0.14 228	0.10 31	0.10 66	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.04 1	0.11 188	0.07 1	0.12 561	0.04 25	0.07 290	0.05 182	0.05 161	0.05 200

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 36	0.11 236	0.15 106	0.06 27	0.07 39	0.13 163	0.09 18	0.11 97	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.05 14	0.09 58	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

MGS-Stereo	0.09 164	0.07 217	0.12 280	0.15 106	0.08 204	0.09 129	0.15 311	0.12 81	0.12 134	0.07 67	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.05 200

MoCha-V2	0.08 77	0.05 36	0.10 182	0.20 512	0.07 125	0.09 129	0.14 228	0.11 54	0.08 24	0.07 67	0.08 114	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

DLNR_Zeroshot_test	10.40 695	1.82 686	19.49 710	120.77 716	13.11 704	0.06 12	0.13 163	0.23 396	0.10 66	0.07 67	0.10 185	0.09 210	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.13 587	0.04 25	0.06 180	0.04 54	51.54 716	0.04 71

GCAPDPT-zeroshot	0.09 164	0.05 36	0.11 236	0.13 16	0.07 125	0.11 242	0.14 228	0.14 136	0.16 269	0.07 67	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.13 333	0.08 25	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.04 48	0.04 71

AEACV	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.14 55	0.13 549	0.14 379	0.13 163	0.14 136	0.09 45	0.07 67	0.09 149	0.07 116	0.08 222	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.04 71

CroCo-Stereo	0.09 164	0.08 335	0.08 56	0.22 561	0.09 330	0.09 129	0.19 510	0.15 177	0.12 134	0.07 67	0.07 60	0.08 175	0.06 62	0.08 25	0.07 1	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.04 54	0.05 161	0.04 71
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
DN	0.10 232	0.05 36	0.09 118	0.14 55	0.09 330	0.12 294	0.18 470	0.17 254	0.16 269	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.06 62	0.08 25	0.09 101	0.11 536	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.09 492

aanet-new-36k	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.06 27	0.09 129	0.13 163	0.11 54	0.13 175	0.08 120	0.08 114	0.06 39	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 77	0.08 335	0.08 56	0.18 378	0.06 27	0.07 39	0.09 18	0.13 106	0.12 134	0.08 120	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.03 2

aanet-new-12k	0.08 77	0.09 415	0.07 11	0.20 512	0.08 204	0.08 77	0.13 163	0.12 81	0.13 175	0.08 120	0.08 114	0.05 5	0.07 174	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.04 71

aanet-new	0.08 77	0.09 415	0.10 182	0.18 378	0.08 204	0.10 191	0.12 93	0.15 177	0.12 134	0.08 120	0.08 114	0.05 5	0.07 174	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 77	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.11 242	0.12 93	0.15 177	0.15 232	0.08 120	0.12 256	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 77	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.11 242	0.13 163	0.14 136	0.14 207	0.08 120	0.13 274	0.05 5	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 77	0.07 217	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.12 93	0.15 177	0.14 207	0.08 120	0.11 235	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

LACA3	0.07 7	0.08 335	0.08 56	0.13 16	0.05 2	0.09 129	0.11 61	0.08 10	0.08 24	0.08 120	0.05 7	0.07 116	0.07 174	0.07 4	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PSi22	0.08 77	0.06 99	0.11 236	0.16 201	0.07 125	0.08 77	0.10 32	0.14 136	0.08 24	0.08 120	0.06 23	0.10 245	0.06 62	0.12 281	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 99	0.08 56	0.17 288	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.13 106	0.07 15	0.08 120	0.07 60	0.06 39	0.04 1	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

gcap_with_dpt	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.12 93	0.13 106	0.13 175	0.08 120	0.12 256	0.04 1	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

GEAStereo	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.13 16	0.08 204	0.08 77	0.14 228	0.10 31	0.09 45	0.08 120	0.10 185	0.06 39	0.05 14	0.11 188	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

GSStereo	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.13 16	0.08 204	0.08 77	0.14 228	0.11 54	0.12 134	0.08 120	0.10 185	0.05 5	0.05 14	0.11 188	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

GS-Stereo							0.14 228	0.11 54	0.12 134	0.08 120	0.10 185	0.05 5	0.05 14	0.11 188	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

gasm-f	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.13 16	0.08 204	0.08 77	0.14 228	0.10 31	0.09 45	0.08 120	0.10 185	0.06 39	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.05 200

DA	0.08 77	0.07 217	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.09 129	0.12 93	0.13 106	0.12 134	0.08 120	0.10 185	0.10 245	0.08 222	0.09 58	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.05 161	0.03 2

GGEV	0.08 77	0.07 217	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.09 129	0.12 93	0.13 106	0.12 134	0.08 120	0.10 185	0.10 245	0.08 222	0.09 58	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.05 161	0.03 2

S2M2_XL	0.08 77	0.06 99	0.12 280	0.12 5	0.08 204	0.09 129	0.09 18	0.07 6	0.07 15	0.08 120	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.09 101	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.05 182	0.08 425	0.06 295
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.25w	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.14 55	0.06 27	0.08 77	0.08 7	0.10 31	0.15 232	0.08 120	0.10 185	0.07 116	0.06 62	0.08 25	0.10 198	0.05 51	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.04 71

3.25w_new	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.07 3	0.12 81	0.11 97	0.08 120	0.06 23	0.07 116	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.07 3	0.12 81	0.11 97	0.08 120	0.06 23	0.07 116	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2w_stereo	0.08 77	0.08 335	0.09 118	0.16 201	0.06 27	0.08 77	0.10 32	0.20 328	0.15 232	0.08 120	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.06 1	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 2

HART	0.08 77	0.07 217	0.09 118	0.17 288	0.07 125	0.10 191	0.16 380	0.13 106	0.11 97	0.08 120	0.10 185	0.07 116	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.05 161	0.04 71

SCV_C0	0.08 77	0.07 217	0.07 11	0.16 201	0.09 330	0.08 77	0.15 311	0.11 54	0.12 134	0.08 120	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.11 188	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.05 200

AIO-test2	0.10 232	0.08 335	0.10 182	0.23 585	0.08 204	0.11 242	0.10 32	0.23 396	0.23 413	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.08 384	0.09 490	0.05 161	0.05 200

castereo	0.09 164	0.06 99	0.11 236	0.15 106	0.06 27	0.11 242	0.15 311	0.14 136	0.18 329	0.08 120	0.10 185	0.11 275	0.08 222	0.09 58	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

fffft	0.09 164	0.06 99	0.12 280	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.17 421	0.12 81	0.11 97	0.08 120	0.07 60	0.09 210	0.06 62	0.11 188	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.05 200
1: 1. 1
mms	0.09 164	0.07 217	0.08 56	0.16 201	0.08 204	0.10 191	0.16 380	0.12 81	0.11 97	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.06 62	0.11 188	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.05 182	0.04 48	0.03 2

ours_stereo	0.09 164	0.07 217	0.09 118	0.17 288	0.08 204	0.11 242	0.16 380	0.11 54	0.12 134	0.08 120	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.12 281	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.03 2

fffy	0.09 164	0.08 335	0.09 118	0.16 201	0.07 125	0.13 345	0.17 421	0.13 106	0.12 134	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.09 256	0.13 333	0.11 278	0.05 51	0.05 263	0.07 290	0.05 182	0.04 48	0.05 200

tg	0.10 232	0.06 99	0.10 182	0.18 378	0.08 204	0.11 242	0.16 380	0.20 328	0.12 134	0.08 120	0.11 235	0.11 275	0.07 174	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.08 443	0.04 48	0.04 71

AIO-Stereo	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.18 378	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.15 177	0.09 45	0.08 120	0.08 114	0.07 116	0.05 14	0.11 188	0.08 25	0.05 51	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

WCG-NET（raft）	0.08 77	0.05 36	0.10 182	0.15 106	0.06 27	0.11 242	0.13 163	0.15 177	0.12 134	0.08 120	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.13 333	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

RSM++	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.07 125	0.09 129	0.12 93	0.11 54	0.11 97	0.08 120	0.06 23	0.07 116	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.03 2

RSM	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.12 81	0.10 66	0.08 120	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.11 188	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

gcap-zeroshot	0.08 77	0.06 99	0.10 182	0.15 106	0.07 125	0.11 242	0.12 93	0.15 177	0.15 232	0.08 120	0.12 256	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.03 1	0.04 71

test_for_model	0.08 77	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.11 242	0.12 93	0.15 177	0.15 232	0.08 120	0.12 256	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.03 1	0.04 71

trnet	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.12 5	0.05 2	0.12 294	0.11 61	0.13 106	0.10 66	0.08 120	0.13 274	0.09 210	0.08 222	0.11 188	0.10 198	0.08 404	0.05 263	0.05 45	0.03 1	0.06 282	0.05 200

IGEV++	0.08 77	0.06 99	0.08 56	0.18 378	0.07 125	0.09 129	0.13 163	0.10 31	0.09 45	0.08 120	0.08 114	0.06 39	0.06 62	0.13 333	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

testlalala	0.08 77	0.06 99	0.10 182	0.15 106	0.07 125	0.11 242	0.12 93	0.15 177	0.15 232	0.08 120	0.12 256	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.03 1	0.04 71

HH	0.09 164	0.06 99	0.13 330	0.17 288	0.08 204	0.10 191	0.16 380	0.14 136	0.10 66	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.07 174	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.04 71

HanStereo	0.09 164	0.06 99	0.13 330	0.17 288	0.08 204	0.10 191	0.16 380	0.14 136	0.10 66	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.07 174	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.04 71

LoS_RVC	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.15 106	0.07 125	0.08 77	0.15 311	0.11 54	0.10 66	0.08 120	0.09 149	0.06 39	0.09 256	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.03 2

CES	0.08 77	0.04 1	0.08 56	0.14 55	0.07 125	0.09 129	0.14 228	0.11 54	0.09 45	0.08 120	0.09 149	0.11 275	0.06 62	0.12 281	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 161	0.05 200

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 99	0.08 56	0.17 288	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.13 106	0.07 15	0.08 120	0.07 60	0.06 39	0.04 1	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

cross-raft	0.10 232	0.09 415	0.09 118	0.19 446	0.07 125	0.11 242	0.25 602	0.13 106	0.15 232	0.08 120	0.11 235	0.12 295	0.10 295	0.09 58	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

EAI-Stereo	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.15 311	0.16 215	0.09 45	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.07 174	0.09 58	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.05 182	0.05 161	0.04 71

CFNet-RSSM	0.09 164	0.07 217	0.09 118	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.15 311	0.16 215	0.17 298	0.08 120	0.12 256	0.10 245	0.09 256	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.04 48	0.04 71

Gwc-CoAtRS	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.10 191	0.14 228	0.17 254	0.17 298	0.08 120	0.10 185	0.12 295	0.09 256	0.12 281	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.04 48	0.04 71

CREStereo	0.09 164	0.04 1	0.08 56	0.11 1	0.06 27	0.13 345	0.14 228	0.14 136	0.10 66	0.08 120	0.13 274	0.09 210	0.08 222	0.11 188	0.10 198	0.08 404	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 282	0.06 295
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
DF	0.08 77	0.05 36	0.09 118	0.15 106	0.06 27	0.11 242	0.13 163	0.10 31	0.12 134	0.09 171	0.10 185	0.10 245	0.08 222	0.11 188	0.09 101	0.07 328	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

aanet-new-34k	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.05 2	0.07 39	0.13 163	0.12 81	0.12 134	0.09 171	0.08 114	0.07 116	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 77	0.07 217	0.09 118	0.18 378	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.10 31	0.09 45	0.09 171	0.08 114	0.08 175	0.06 62	0.12 281	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 217	0.07 11	0.17 288	0.06 27	0.07 39	0.12 93	0.09 18	0.11 97	0.09 171	0.09 149	0.06 39	0.07 174	0.09 58	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.06 27	0.08 77	0.11 61	0.14 136	0.12 134	0.09 171	0.09 149	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.14 55	0.05 2	0.09 129	0.12 93	0.12 81	0.10 66	0.09 171	0.10 185	0.10 245	0.07 174	0.07 4	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.14 55	0.05 2	0.09 129	0.12 93	0.13 106	0.10 66	0.09 171	0.10 185	0.09 210	0.06 62	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

DepthFocus	0.08 77	0.04 1	0.15 415	0.12 5	0.09 330	0.07 39	0.12 93	0.10 31	0.05 4	0.09 171	0.05 7	0.07 116	0.04 1	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.05 161	0.04 71

DispViT+	0.08 77	0.05 36	0.09 118	0.13 16	0.06 27	0.05 4	0.11 61	0.18 287	0.16 269	0.09 171	0.08 114	0.07 116	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJA1	0.10 232	0.07 217	0.08 56	0.20 512	0.09 330	0.12 294	0.17 421	0.17 254	0.17 298	0.09 171	0.10 185	0.08 175	0.10 295	0.12 281	0.11 278	0.06 166	0.07 479	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.05 200

NLMM	0.10 232	0.07 217	0.08 56	0.20 512	0.09 330	0.12 294	0.17 421	0.17 254	0.17 298	0.09 171	0.10 185	0.08 175	0.10 295	0.12 281	0.11 278	0.06 166	0.07 479	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.05 200

Select-FE	0.11 280	0.06 99	0.20 529	0.15 106	0.11 492	0.11 242	0.13 163	0.21 351	0.18 329	0.09 171	0.11 235	0.10 245	0.06 62	0.12 281	0.09 101	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.08 443	0.06 282	0.08 448

FlowAnything_test	0.11 280	0.08 335	0.14 367	0.15 106	0.09 330	0.07 39	0.14 228	0.20 328	0.11 97	0.09 171	0.09 149	0.12 295	0.12 359	0.13 333	0.11 278	0.09 464	0.06 407	0.09 467	0.09 490	0.06 282	0.09 492

monsters	0.07 7	0.06 99	0.06 5	0.15 106	0.06 27	0.08 77	0.09 18	0.12 81	0.08 24	0.09 171	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 2

MM-Stereo_test1	0.10 232	0.07 217	0.08 56	0.18 378	0.07 125	0.12 294	0.18 470	0.21 351	0.20 371	0.09 171	0.11 235	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.04 71

SMoEStereo_RVC	0.08 77	0.06 99	0.12 280	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.14 228	0.11 54	0.13 175	0.09 171	0.07 60	0.07 116	0.07 174	0.12 281	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

tt45	0.09 164	0.06 99	0.11 236	0.15 106	0.07 125	0.11 242	0.16 380	0.13 106	0.11 97	0.09 171	0.06 23	0.08 175	0.06 62	0.13 333	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

PAM_32	0.09 164	0.05 36	0.17 481	0.15 106	0.08 204	0.10 191	0.15 311	0.14 136	0.15 232	0.09 171	0.08 114	0.09 210	0.07 174	0.14 362	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.06 295

Pointernet	0.09 164	0.04 1	0.09 118	0.16 201	0.08 204	0.13 345	0.10 32	0.15 177	0.17 298	0.09 171	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.08 404	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 282	0.05 200

MyStereo07	0.10 232	0.07 217	0.10 182	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.18 470	0.15 177	0.15 232	0.09 171	0.06 23	0.06 39	0.07 174	0.12 281	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.06 295

AE-Stereo	0.10 232	0.08 335	0.10 182	0.18 378	0.09 330	0.10 191	0.15 311	0.14 136	0.19 348	0.09 171	0.14 288	0.12 295	0.08 222	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.06 407	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.04 71

ACVNet-DCA	0.10 232	0.08 335	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.15 311	0.23 396	0.16 269	0.09 171	0.09 149	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.07 361	0.07 382

xx1	0.11 280	0.08 335	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.15 311	0.16 215	0.18 329	0.09 171	0.09 149	0.16 386	0.16 469	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.08 443	0.07 361	0.07 382

1test111	0.11 280	0.08 335	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.15 311	0.23 396	0.16 269	0.09 171	0.09 149	0.06 39	0.06 62	0.15 386	0.16 466	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.07 361	0.07 382

cc1	0.10 232	0.08 335	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.15 311	0.16 215	0.18 329	0.09 171	0.09 149	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.06 295

tt1	0.10 232	0.08 335	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.12 294	0.16 380	0.15 177	0.19 348	0.09 171	0.08 114	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.06 295

MaDis-Stereo	0.09 164	0.09 415	0.08 56	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.10 32	0.16 215	0.16 269	0.09 171	0.11 235	0.06 39	0.06 62	0.09 58	0.13 381	0.07 328	0.06 407	0.07 290	0.05 182	0.05 161	0.04 71

MSKI-zero shot	0.09 164	0.05 36	0.09 118	0.15 106	0.07 125	0.10 191	0.13 163	0.14 136	0.13 175	0.09 171	0.09 149	0.09 210	0.06 62	0.12 281	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

GCAP-Stereo	0.09 164	0.07 217	0.13 330	0.18 378	0.06 27	0.11 242	0.07 3	0.13 106	0.12 134	0.09 171	0.10 185	0.07 116	0.09 256	0.13 333	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

RAFT-Test	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.15 106	0.07 125	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.13 175	0.09 171	0.10 185	0.10 245	0.09 256	0.12 281	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

CAS	0.08 77	0.04 1	0.07 11	0.17 288	0.08 204	0.10 191	0.13 163	0.12 81	0.09 45	0.09 171	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.08 404	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 161	0.04 71

anonymousdsp	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.09 171	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

LoS	0.09 164	0.05 36	0.11 236	0.13 16	0.07 125	0.14 379	0.11 61	0.15 177	0.15 232	0.09 171	0.09 149	0.12 295	0.09 256	0.15 386	0.10 198	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.03 1	0.05 161	0.05 200
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 164	0.07 217	0.10 182	0.17 288	0.08 204	0.10 191	0.15 311	0.15 177	0.12 134	0.09 171	0.06 23	0.07 116	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.06 295

MC-Stereo	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.06 27	0.10 191	0.14 228	0.12 81	0.10 66	0.09 171	0.12 256	0.09 210	0.06 62	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

RCA-Stereo	0.09 164	0.06 99	0.09 118	0.16 201	0.06 27	0.09 129	0.13 163	0.18 287	0.14 207	0.09 171	0.10 185	0.08 175	0.07 174	0.12 281	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.04 71

CroCo-Stereo Lap2	0.09 164	0.09 415	0.08 56	0.22 561	0.09 330	0.09 129	0.19 510	0.16 215	0.12 134	0.09 171	0.10 185	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.06 407	0.07 290	0.05 182	0.05 161	0.05 200

IGEV-Stereo	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.09 171	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.07 125	0.07 39	0.14 228	0.12 81	0.15 232	0.09 171	0.08 114	0.07 116	0.08 222	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.05 182	0.04 48	0.04 71

test_1	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.07 125	0.07 39	0.14 228	0.12 81	0.15 232	0.09 171	0.08 114	0.07 116	0.08 222	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.05 182	0.04 48	0.04 71

TRStereo	0.09 164	0.05 36	0.12 280	0.15 106	0.12 526	0.10 191	0.13 163	0.18 287	0.18 329	0.09 171	0.09 149	0.09 210	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.04 48	0.04 71

test-1	0.10 232	0.07 217	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.11 242	0.24 587	0.14 136	0.18 329	0.09 171	0.07 60	0.09 210	0.08 222	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

iRaftStereo_RVC	0.10 232	0.07 217	0.09 118	0.17 288	0.09 330	0.11 242	0.17 421	0.18 287	0.12 134	0.09 171	0.12 256	0.10 245	0.07 174	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.08 443	0.04 48	0.04 71

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.17 288	0.06 27	0.10 191	0.16 380	0.17 254	0.14 207	0.09 171	0.10 185	0.08 175	0.09 256	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.04 48	0.03 2

PMTNet	0.09 164	0.05 36	0.09 118	0.12 5	0.06 27	0.12 294	0.14 228	0.15 177	0.11 97	0.09 171	0.13 274	0.10 245	0.07 174	0.13 333	0.10 198	0.15 605	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.07 361	0.06 295

TS12	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.21 544	0.07 125	0.11 242	0.13 163	0.11 54	0.09 45	0.10 216	0.10 185	0.08 175	0.10 295	0.09 58	0.12 339	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

Selective-IGEV-i16pc	0.13 377	0.06 99	0.13 330	0.15 106	0.11 492	0.38 634	0.16 380	0.23 396	0.16 269	0.10 216	0.15 305	0.09 210	0.06 62	0.13 333	0.10 198	0.10 505	0.08 509	0.06 180	0.07 370	0.09 488	0.09 492

Foundation-i1	0.09 164	0.04 1	0.10 182	0.14 55	0.06 27	0.10 191	0.13 163	0.16 215	0.14 207	0.10 216	0.10 185	0.11 275	0.07 174	0.07 4	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.05 182	0.05 161	0.05 200

VMStereo-Base	0.09 164	0.05 36	0.10 182	0.13 16	0.07 125	0.10 191	0.10 32	0.16 215	0.13 175	0.10 216	0.15 305	0.10 245	0.09 256	0.11 188	0.10 198	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.06 295

WQFJX1	0.10 232	0.07 217	0.08 56	0.22 561	0.09 330	0.12 294	0.17 421	0.18 287	0.17 298	0.10 216	0.09 149	0.07 116	0.10 295	0.11 188	0.09 101	0.07 328	0.08 509	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.04 71

FE-Mocha	0.09 164	0.06 99	0.14 367	0.16 201	0.09 330	0.10 191	0.15 311	0.18 287	0.16 269	0.10 216	0.09 149	0.07 116	0.07 174	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.05 200

IGEV-FE	0.09 164	0.05 36	0.12 280	0.13 16	0.08 204	0.12 294	0.13 163	0.17 254	0.11 97	0.10 216	0.06 23	0.09 210	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.05 200

GASTEREO	0.08 77	0.05 36	0.09 118	0.19 446	0.07 125	0.07 39	0.12 93	0.14 136	0.11 97	0.10 216	0.09 149	0.07 116	0.04 1	0.12 281	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

MSCF	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.19 446	0.08 204	0.06 12	0.12 93	0.14 136	0.11 97	0.10 216	0.09 149	0.07 116	0.04 1	0.11 188	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

depthmonostereo	0.09 164	0.06 99	0.09 118	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.13 163	0.14 136	0.14 207	0.10 216	0.10 185	0.09 210	0.11 328	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.04 54	0.04 48	0.03 2

S2M2_L	0.09 164	0.08 335	0.11 236	0.13 16	0.10 442	0.08 77	0.06 1	0.10 31	0.10 66	0.10 216	0.09 149	0.10 245	0.09 256	0.11 188	0.11 278	0.13 587	0.07 479	0.08 384	0.09 490	0.10 521	0.08 448
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
999	0.09 164	0.05 36	0.13 330	0.15 106	0.08 204	0.10 191	0.14 228	0.15 177	0.11 97	0.10 216	0.08 114	0.08 175	0.08 222	0.16 421	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.05 200

rvit_stereo_0081_aga	0.11 280	0.09 415	0.14 367	0.18 378	0.09 330	0.13 345	0.14 228	0.14 136	0.19 348	0.10 216	0.18 367	0.16 386	0.09 256	0.12 281	0.09 101	0.10 505	0.06 407	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.06 295

RAStereo	0.10 232	0.09 415	0.08 56	0.20 512	0.08 204	0.13 345	0.18 470	0.15 177	0.17 298	0.10 216	0.12 256	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.05 182	0.05 161	0.04 71

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 280	0.05 36	0.11 236	0.15 106	0.13 549	0.13 345	0.16 380	0.23 396	0.17 298	0.10 216	0.12 256	0.10 245	0.07 174	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.08 448

H2IRNET	0.10 232	0.09 415	0.09 118	0.18 378	0.09 330	0.12 294	0.15 311	0.14 136	0.21 387	0.10 216	0.10 185	0.10 245	0.10 295	0.10 120	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.08 443	0.06 282	0.05 200

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 232	0.08 335	0.12 280	0.16 201	0.08 204	0.15 405	0.16 380	0.18 287	0.18 329	0.10 216	0.09 149	0.09 210	0.08 222	0.11 188	0.12 339	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.06 272	0.07 361	0.06 295

ff7	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.10 216	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

IGEVStereo-DCA	0.09 164	0.06 99	0.11 236	0.15 106	0.10 442	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.10 216	0.06 23	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

ffff	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.10 216	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

rrr	0.09 164	0.06 99	0.12 280	0.15 106	0.10 442	0.11 242	0.16 380	0.16 215	0.15 232	0.10 216	0.06 23	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

11t	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.10 216	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

IGEV_Zeroshot_test	0.09 164	0.05 36	0.12 280	0.13 16	0.08 204	0.12 294	0.13 163	0.17 254	0.11 97	0.10 216	0.06 23	0.09 210	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.05 200

UniTT-Stereo	0.09 164	0.07 217	0.08 56	0.18 378	0.08 204	0.13 345	0.11 61	0.12 81	0.11 97	0.10 216	0.12 256	0.05 5	0.07 174	0.09 58	0.09 101	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.05 161	0.05 200

4D-IteraStereo	0.09 164	0.07 217	0.10 182	0.18 378	0.07 125	0.09 129	0.15 311	0.17 254	0.15 232	0.10 216	0.11 235	0.10 245	0.07 174	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.03 1	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.05 200

Selective-RAFT	0.11 280	0.10 477	0.11 236	0.21 544	0.08 204	0.16 435	0.13 163	0.20 328	0.22 401	0.10 216	0.10 185	0.11 275	0.10 295	0.15 386	0.11 278	0.05 51	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.05 200

ccc-4	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.10 216	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

test_3	0.10 232	0.09 415	0.10 182	0.20 512	0.08 204	0.13 345	0.26 611	0.14 136	0.21 387	0.10 216	0.10 185	0.09 210	0.09 256	0.08 25	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.07 370	0.04 48	0.04 71

CREStereo++_RVC	0.08 77	0.04 1	0.06 5	0.13 16	0.07 125	0.09 129	0.12 93	0.14 136	0.14 207	0.10 216	0.14 288	0.08 175	0.07 174	0.09 58	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.05 182	0.04 48	0.04 71
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.09 164	0.06 99	0.07 11	0.15 106	0.05 2	0.16 435	0.18 470	0.15 177	0.15 232	0.10 216	0.11 235	0.11 275	0.11 328	0.10 120	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

raftrobust	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.17 288	0.08 204	0.09 129	0.10 32	0.18 287	0.16 269	0.10 216	0.09 149	0.12 295	0.07 174	0.12 281	0.10 198	0.08 404	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.05 200

sCroCo_RVC	0.12 351	0.09 415	0.23 553	0.24 594	0.11 492	0.19 500	0.14 228	0.17 254	0.14 207	0.10 216	0.13 274	0.12 295	0.07 174	0.14 362	0.11 278	0.08 404	0.08 509	0.08 384	0.08 443	0.05 161	0.07 382

XX-Stereo	0.09 164	0.05 36	0.08 56	0.17 288	0.09 330	0.15 405	0.12 93	0.20 328	0.10 66	0.10 216	0.14 288	0.07 116	0.06 62	0.12 281	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.04 48	0.04 71

test_xeample3	0.09 164	0.06 99	0.12 280	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.13 175	0.10 216	0.06 23	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

AFF-stereo	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.17 288	0.07 125	0.10 191	0.16 380	0.17 254	0.09 45	0.10 216	0.12 256	0.09 210	0.09 256	0.12 281	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.07 370	0.04 48	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.13 16	0.05 2	0.13 345	0.13 163	0.12 81	0.09 45	0.11 251	0.11 235	0.11 275	0.06 62	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

Selective-IGEV-i16pb	0.14 414	0.08 335	0.17 481	0.15 106	0.11 492	0.41 639	0.16 380	0.28 496	0.23 413	0.11 251	0.20 390	0.10 245	0.07 174	0.17 455	0.12 339	0.10 505	0.07 479	0.06 180	0.08 443	0.09 488	0.10 521

Hybrid-DGEV-2	0.11 280	0.06 99	0.12 280	0.18 378	0.09 330	0.09 129	0.13 163	0.28 496	0.29 497	0.11 251	0.11 235	0.09 210	0.12 359	0.12 281	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.05 161	0.05 200

NLSM1	0.10 232	0.07 217	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.13 345	0.16 380	0.21 351	0.15 232	0.11 251	0.10 185	0.06 39	0.10 295	0.10 120	0.11 278	0.07 328	0.08 509	0.08 384	0.07 370	0.05 161	0.05 200

water-stereo	0.09 164	0.06 99	0.08 56	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.13 163	0.15 177	0.13 175	0.11 251	0.12 256	0.08 175	0.09 256	0.07 4	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.04 48	0.04 71

DilatedVolume-Stereo	0.09 164	0.05 36	0.08 56	0.15 106	0.06 27	0.11 242	0.12 93	0.14 136	0.16 269	0.11 251	0.11 235	0.09 210	0.09 256	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

AIO-test1	0.10 232	0.07 217	0.10 182	0.23 585	0.07 125	0.09 129	0.13 163	0.21 351	0.14 207	0.11 251	0.12 256	0.09 210	0.07 174	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.09 467	0.10 530	0.03 1	0.06 295

UGAM-zero	0.09 164	0.05 36	0.15 415	0.15 106	0.08 204	0.09 129	0.13 163	0.19 317	0.15 232	0.11 251	0.15 305	0.07 116	0.07 174	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

rvit_stereo_0083	0.12 351	0.08 335	0.17 481	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.14 136	0.26 465	0.11 251	0.14 288	0.13 321	0.10 295	0.12 281	0.12 339	0.10 505	0.08 509	0.09 467	0.07 370	0.07 361	0.05 200

rvit_stereo_0081	0.11 280	0.08 335	0.15 415	0.16 201	0.09 330	0.10 191	0.14 228	0.14 136	0.24 430	0.11 251	0.13 274	0.13 321	0.09 256	0.11 188	0.12 339	0.10 505	0.07 479	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.05 200

model_zeroshot	0.10 232	0.04 1	0.11 236	0.15 106	0.09 330	0.12 294	0.14 228	0.20 328	0.13 175	0.11 251	0.10 185	0.12 295	0.07 174	0.12 281	0.10 198	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.06 295

rvit_stereo_0082	0.11 280	0.08 335	0.15 415	0.16 201	0.09 330	0.10 191	0.14 228	0.14 136	0.24 430	0.11 251	0.13 274	0.13 321	0.09 256	0.11 188	0.12 339	0.10 505	0.07 479	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.05 200

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 280	0.05 36	0.14 367	0.15 106	0.20 630	0.09 129	0.17 421	0.21 351	0.15 232	0.11 251	0.14 288	0.10 245	0.07 174	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.09 492

rvit_stereo_0080	0.10 232	0.08 335	0.14 367	0.15 106	0.09 330	0.07 39	0.15 311	0.16 215	0.16 269	0.11 251	0.10 185	0.14 341	0.08 222	0.12 281	0.10 198	0.09 464	0.07 479	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.05 200

RAFT-Stereo-weight	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.14 228	0.19 317	0.16 269	0.11 251	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.04 48	0.04 71

CAS++	0.11 280	0.07 217	0.11 236	0.14 55	0.09 330	0.12 294	0.14 228	0.24 420	0.14 207	0.11 251	0.09 149	0.11 275	0.07 174	0.14 362	0.09 101	0.11 536	0.09 542	0.09 467	0.07 370	0.07 361	0.08 448
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.10 232	0.08 335	0.14 367	0.15 106	0.09 330	0.07 39	0.15 311	0.16 215	0.16 269	0.11 251	0.10 185	0.14 341	0.08 222	0.12 281	0.10 198	0.09 464	0.07 479	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.05 200

EKT-Stereo	0.11 280	0.07 217	0.14 367	0.15 106	0.10 442	0.13 345	0.14 228	0.18 287	0.21 387	0.11 251	0.08 114	0.12 295	0.09 256	0.11 188	0.12 339	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.06 272	0.08 425	0.07 382

CASnet	0.09 164	0.09 415	0.09 118	0.19 446	0.06 27	0.07 39	0.11 61	0.18 287	0.14 207	0.11 251	0.10 185	0.09 210	0.07 174	0.10 120	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.10 515	0.08 443	0.05 161	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.10 232	0.05 36	0.09 118	0.14 55	0.07 125	0.13 345	0.14 228	0.21 351	0.15 232	0.11 251	0.12 256	0.12 295	0.09 256	0.12 281	0.09 101	0.07 328	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.05 200

DCRE	0.11 280	0.07 217	0.13 330	0.16 201	0.11 492	0.11 242	0.17 421	0.18 287	0.17 298	0.11 251	0.18 367	0.10 245	0.10 295	0.15 386	0.11 278	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.04 71

knoymous	0.11 280	0.05 36	0.12 280	0.13 16	0.07 125	0.15 405	0.14 228	0.19 317	0.13 175	0.11 251	0.17 340	0.13 321	0.09 256	0.13 333	0.11 278	0.08 404	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.08 425	0.07 382

riskmin	0.11 280	0.06 99	0.13 330	0.14 55	0.08 204	0.14 379	0.14 228	0.18 287	0.14 207	0.11 251	0.14 288	0.16 386	0.11 328	0.14 362	0.12 339	0.09 464	0.05 263	0.07 290	0.05 182	0.08 425	0.08 448

iRaft-Stereo_20w	0.09 164	0.05 36	0.13 330	0.14 55	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.18 287	0.10 66	0.11 251	0.08 114	0.08 175	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.05 200

MIPNet	0.11 280	0.08 335	0.14 367	0.17 288	0.09 330	0.12 294	0.14 228	0.20 328	0.24 430	0.11 251	0.10 185	0.09 210	0.07 174	0.13 333	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

IPLGR	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.18 378	0.08 204	0.12 294	0.17 421	0.21 351	0.24 430	0.11 251	0.12 256	0.11 275	0.08 222	0.12 281	0.12 339	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.04 48	0.04 71

GMOStereo	0.11 280	0.09 415	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.12 294	0.28 624	0.13 106	0.17 298	0.11 251	0.17 340	0.14 341	0.12 359	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.09 467	0.07 370	0.04 48	0.04 71

error version	0.11 280	0.09 415	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.12 294	0.28 624	0.13 106	0.17 298	0.11 251	0.17 340	0.14 341	0.12 359	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.09 467	0.07 370	0.04 48	0.04 71

test-v	0.11 280	0.09 415	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.12 294	0.28 624	0.13 106	0.17 298	0.11 251	0.17 340	0.14 341	0.12 359	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.09 467	0.07 370	0.04 48	0.04 71

LCNet	0.11 280	0.07 217	0.09 118	0.19 446	0.09 330	0.08 77	0.15 311	0.21 351	0.15 232	0.11 251	0.15 305	0.16 386	0.11 328	0.12 281	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.15 607

STrans-v2	0.10 232	0.07 217	0.12 280	0.18 378	0.07 125	0.10 191	0.14 228	0.21 351	0.11 97	0.11 251	0.15 305	0.12 295	0.10 295	0.11 188	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.04 48	0.04 71

RAFT-345	0.11 280	0.07 217	0.15 415	0.16 201	0.08 204	0.08 77	0.12 93	0.15 177	0.10 66	0.11 251	0.36 567	0.09 210	0.09 256	0.11 188	0.12 339	0.05 51	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.04 48	0.05 200

test-2	0.11 280	0.09 415	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.12 294	0.28 624	0.13 106	0.17 298	0.11 251	0.17 340	0.14 341	0.12 359	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.09 467	0.07 370	0.04 48	0.04 71

GMM-Stereo	0.11 280	0.07 217	0.10 182	0.18 378	0.09 330	0.08 77	0.15 311	0.23 396	0.16 269	0.11 251	0.15 305	0.13 321	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.09 492

TANstereo	0.09 164	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.11 242	0.14 228	0.15 177	0.19 348	0.11 251	0.15 305	0.10 245	0.06 62	0.12 281	0.09 101	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.05 200

XX-TBD	0.09 164	0.06 99	0.07 11	0.14 55	0.07 125	0.12 294	0.16 380	0.14 136	0.13 175	0.11 251	0.12 256	0.09 210	0.08 222	0.10 120	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 282	0.05 200

sAnonymous2	0.13 377	0.12 521	0.24 557	0.20 512	0.12 526	0.17 457	0.13 163	0.26 455	0.21 387	0.11 251	0.11 235	0.13 321	0.08 222	0.10 120	0.10 198	0.09 464	0.05 263	0.08 384	0.06 272	0.15 608	0.10 521

CroCo_RVC	0.13 377	0.12 521	0.24 557	0.20 512	0.12 526	0.17 457	0.13 163	0.26 455	0.21 387	0.11 251	0.11 235	0.13 321	0.08 222	0.10 120	0.10 198	0.09 464	0.05 263	0.08 384	0.06 272	0.15 608	0.10 521

111	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.15 106	0.07 125	0.10 191	0.14 228	0.21 351	0.23 413	0.11 251	0.12 256	0.14 341	0.11 328	0.13 333	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.05 161	0.05 200

RAFT + AFF	0.13 377	0.07 217	0.20 529	0.20 512	0.10 442	0.14 379	0.24 587	0.26 455	0.20 371	0.11 251	0.10 185	0.12 295	0.10 295	0.15 386	0.12 339	0.07 328	0.06 407	0.09 467	0.08 443	0.06 282	0.08 448

DIP-Stereo	0.11 280	0.07 217	0.14 367	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.09 18	0.16 215	0.16 269	0.11 251	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.15 386	0.13 381	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DStereoRT	0.16 482	0.06 99	0.11 236	0.19 446	0.09 330	0.12 294	0.12 93	0.28 496	0.22 401	0.12 292	0.20 390	0.11 275	0.10 295	0.15 386	0.14 419	0.06 166	0.05 263	0.96 682	0.09 490	0.05 161	0.04 71

WQFJX	0.10 232	0.07 217	0.09 118	0.21 544	0.09 330	0.12 294	0.16 380	0.18 287	0.17 298	0.12 292	0.10 185	0.07 116	0.09 256	0.12 281	0.10 198	0.06 166	0.07 479	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.05 200

NLMM1	0.11 280	0.09 415	0.07 11	0.22 561	0.10 442	0.12 294	0.20 533	0.18 287	0.20 371	0.12 292	0.11 235	0.07 116	0.09 256	0.11 188	0.11 278	0.08 404	0.08 509	0.07 290	0.06 272	0.04 48	0.04 71

NLCSM	0.11 280	0.09 415	0.09 118	0.23 585	0.11 492	0.12 294	0.19 510	0.18 287	0.18 329	0.12 292	0.11 235	0.07 116	0.09 256	0.11 188	0.10 198	0.07 328	0.08 509	0.07 290	0.07 370	0.06 282	0.05 200

xyz-stereo-finetune	0.11 280	0.08 335	0.13 330	0.14 55	0.06 27	0.10 191	0.19 510	0.17 254	0.19 348	0.12 292	0.14 288	0.15 370	0.10 295	0.13 333	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.05 182	0.04 48	0.05 200

Reg-Stereo(zero)	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.16 201	0.06 27	0.12 294	0.11 61	0.15 177	0.10 66	0.12 292	0.09 149	0.10 245	0.08 222	0.11 188	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

PAM	0.10 232	0.05 36	0.16 451	0.15 106	0.08 204	0.09 129	0.16 380	0.15 177	0.16 269	0.12 292	0.09 149	0.09 210	0.07 174	0.13 333	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.06 295

rvit_0105_6	0.14 414	0.09 415	0.18 505	0.17 288	0.10 442	0.10 191	0.16 380	0.19 317	0.26 465	0.12 292	0.18 367	0.17 408	0.12 359	0.18 477	0.12 339	0.15 605	0.11 575	0.12 566	0.10 530	0.09 488	0.06 295

rvit_stereo_ft	0.12 351	0.07 217	0.13 330	0.19 446	0.10 442	0.12 294	0.17 421	0.16 215	0.16 269	0.12 292	0.13 274	0.15 370	0.10 295	0.14 362	0.13 381	0.09 464	0.06 407	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.05 200

MyStereo8	0.12 351	0.07 217	0.15 415	0.15 106	0.09 330	0.18 476	0.14 228	0.19 317	0.22 401	0.12 292	0.18 367	0.11 275	0.10 295	0.16 421	0.18 499	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.05 182	0.08 425	0.09 492

MyStereo06	0.10 232	0.07 217	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.18 470	0.19 317	0.12 134	0.12 292	0.08 114	0.07 116	0.07 174	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.06 282	0.06 295

StereoVision	0.13 377	0.12 521	0.09 118	0.24 594	0.10 442	0.15 405	0.21 553	0.21 351	0.20 371	0.12 292	0.24 445	0.10 245	0.10 295	0.16 421	0.10 198	0.09 464	0.11 575	0.12 566	0.12 584	0.06 282	0.05 200

test_4	0.10 232	0.10 477	0.08 56	0.19 446	0.09 330	0.08 77	0.22 563	0.15 177	0.17 298	0.12 292	0.18 367	0.12 295	0.09 256	0.08 25	0.11 278	0.04 11	0.04 25	0.08 384	0.08 443	0.04 48	0.03 2

GLC_STEREO	0.11 280	0.07 217	0.11 236	0.17 288	0.07 125	0.09 129	0.13 163	0.15 177	0.24 430	0.12 292	0.13 274	0.12 295	0.08 222	0.18 477	0.11 278	0.06 166	0.08 509	0.08 384	0.06 272	0.05 161	0.05 200

IPLG	0.10 232	0.07 217	0.15 415	0.17 288	0.08 204	0.11 242	0.14 228	0.20 328	0.15 232	0.12 292	0.17 340	0.07 116	0.07 174	0.14 362	0.13 381	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

TransformOpticalFlow	0.10 232	0.08 335	0.13 330	0.18 378	0.07 125	0.09 129	0.15 311	0.19 317	0.15 232	0.12 292	0.17 340	0.11 275	0.11 328	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.05 200

NF-Stereo	0.11 280	0.07 217	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.10 191	0.14 228	0.23 396	0.19 348	0.12 292	0.17 340	0.12 295	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.12 561

OCTAStereo	0.11 280	0.07 217	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.10 191	0.14 228	0.23 396	0.19 348	0.12 292	0.17 340	0.12 295	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.12 561

NRIStereo	0.11 280	0.08 335	0.14 367	0.18 378	0.08 204	0.10 191	0.14 228	0.16 215	0.15 232	0.12 292	0.14 288	0.13 321	0.12 359	0.13 333	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.07 382

PSM-AAD	0.11 280	0.07 217	0.10 182	0.19 446	0.09 330	0.10 191	0.15 311	0.20 328	0.13 175	0.12 292	0.14 288	0.18 422	0.11 328	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.05 263	0.09 467	0.08 443	0.06 282	0.14 600

FTStereo	0.12 351	0.06 99	0.14 367	0.18 378	0.09 330	0.07 39	0.15 311	0.21 351	0.18 329	0.12 292	0.24 445	0.12 295	0.12 359	0.13 333	0.13 381	0.05 51	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.10 521

ASMatch	0.11 280	0.06 99	0.13 330	0.16 201	0.10 442	0.07 39	0.14 228	0.17 254	0.17 298	0.12 292	0.16 318	0.16 386	0.10 295	0.13 333	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.08 448

RE-Stereo	0.11 280	0.07 217	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.10 191	0.14 228	0.23 396	0.19 348	0.12 292	0.17 340	0.12 295	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.12 561

TVStereo	0.11 280	0.07 217	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.10 191	0.14 228	0.23 396	0.19 348	0.12 292	0.17 340	0.12 295	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.12 561

Prome-Stereo	0.11 280	0.06 99	0.10 182	0.18 378	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.22 375	0.13 175	0.12 292	0.17 340	0.13 321	0.08 222	0.12 281	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.09 492

raft+_RVC	0.11 280	0.07 217	0.09 118	0.16 201	0.07 125	0.10 191	0.11 61	0.24 420	0.20 371	0.12 292	0.15 305	0.12 295	0.08 222	0.12 281	0.13 381	0.07 328	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.05 200

RALCasStereoNet	0.10 232	0.06 99	0.09 118	0.16 201	0.08 204	0.12 294	0.14 228	0.17 254	0.11 97	0.12 292	0.17 340	0.14 341	0.10 295	0.12 281	0.11 278	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.05 182	0.08 425	0.07 382

ARAFT	0.12 351	0.08 335	0.17 481	0.19 446	0.09 330	0.14 379	0.18 470	0.20 328	0.12 134	0.12 292	0.13 274	0.14 341	0.11 328	0.15 386	0.12 339	0.06 166	0.05 263	0.10 515	0.09 490	0.05 161	0.04 71

R-Stereo Train	0.10 232	0.06 99	0.10 182	0.17 288	0.08 204	0.11 242	0.14 228	0.23 396	0.11 97	0.12 292	0.19 378	0.11 275	0.08 222	0.09 58	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.05 200

RAFT-Stereo	0.10 232	0.06 99	0.10 182	0.17 288	0.08 204	0.11 242	0.14 228	0.23 396	0.11 97	0.12 292	0.19 378	0.11 275	0.08 222	0.09 58	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.05 200
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RT-Monster	0.09 164	0.05 36	0.09 118	0.14 55	0.08 204	0.11 242	0.10 32	0.17 254	0.18 329	0.13 322	0.10 185	0.09 210	0.08 222	0.10 120	0.10 198	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.06 295

Hybrid-DGEV-03	0.10 232	0.06 99	0.09 118	0.18 378	0.08 204	0.16 435	0.14 228	0.15 177	0.14 207	0.13 322	0.16 318	0.12 295	0.09 256	0.13 333	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.05 161	0.04 71

CoDeX	0.12 351	0.07 217	0.12 280	0.17 288	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.23 396	0.27 475	0.13 322	0.17 340	0.16 386	0.11 328	0.14 362	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.05 200

plain	0.10 232	0.08 335	0.10 182	0.19 446	0.09 330	0.10 191	0.15 311	0.14 136	0.13 175	0.13 322	0.15 305	0.09 210	0.12 359	0.13 333	0.12 339	0.07 328	0.05 263	0.09 467	0.06 272	0.06 282	0.06 295

MIM_Stereo	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.15 106	0.07 125	0.06 12	0.12 93	0.20 328	0.14 207	0.13 322	0.13 274	0.09 210	0.05 14	0.12 281	0.08 25	0.05 51	0.06 407	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.05 200

anonymousdsp2	0.11 280	0.07 217	0.10 182	0.16 201	0.09 330	0.13 345	0.14 228	0.18 287	0.22 401	0.13 322	0.14 288	0.12 295	0.09 256	0.14 362	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.05 200

DCANet-4	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.16 201	0.06 27	0.09 129	0.17 421	0.18 287	0.19 348	0.13 322	0.16 318	0.09 210	0.14 423	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

fff	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.15 106	0.07 125	0.09 129	0.17 421	0.16 215	0.20 371	0.13 322	0.16 318	0.10 245	0.11 328	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

ADStereo(finetuned)	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.16 201	0.06 27	0.09 129	0.17 421	0.15 177	0.19 348	0.13 322	0.17 340	0.10 245	0.12 359	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

GwcNet-ADL	0.13 377	0.08 335	0.14 367	0.20 512	0.09 330	0.11 242	0.20 533	0.30 524	0.24 430	0.13 322	0.14 288	0.18 422	0.14 423	0.13 333	0.14 419	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.07 361	0.06 295

GANet-ADL	0.13 377	0.07 217	0.15 415	0.17 288	0.10 442	0.18 476	0.15 311	0.30 524	0.20 371	0.13 322	0.18 367	0.19 436	0.12 359	0.16 421	0.13 381	0.08 404	0.06 407	0.06 180	0.05 182	0.07 361	0.08 448

OMP-Stereo	0.11 280	0.06 99	0.14 367	0.18 378	0.08 204	0.09 129	0.12 93	0.21 351	0.21 387	0.13 322	0.14 288	0.11 275	0.12 359	0.11 188	0.13 381	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.04 71

KYRaft	0.11 280	0.07 217	0.10 182	0.19 446	0.09 330	0.08 77	0.15 311	0.22 375	0.12 134	0.13 322	0.16 318	0.20 448	0.10 295	0.12 281	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.08 443	0.06 282	0.16 618

Pruner-Stereo	0.11 280	0.07 217	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.06 12	0.12 93	0.17 254	0.17 298	0.13 322	0.19 378	0.13 321	0.09 256	0.11 188	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.08 448

DeepStereo_RVC	0.11 280	0.08 335	0.16 451	0.18 378	0.08 204	0.08 77	0.12 93	0.17 254	0.12 134	0.13 322	0.14 288	0.12 295	0.12 359	0.12 281	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.08 448

RAFT-RH_RVC	0.11 280	0.06 99	0.14 367	0.16 201	0.09 330	0.12 294	0.12 93	0.17 254	0.12 134	0.13 322	0.41 605	0.11 275	0.10 295	0.13 333	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.05 182	0.04 48	0.06 295

AnonymousM	0.09 164	0.05 36	0.10 182	0.14 55	0.06 27	0.09 129	0.13 163	0.19 317	0.14 207	0.13 322	0.11 235	0.09 210	0.08 222	0.13 333	0.10 198	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.05 182	0.05 161	0.05 200

rafts_anoy	0.11 280	0.06 99	0.10 182	0.17 288	0.08 204	0.10 191	0.14 228	0.17 254	0.14 207	0.13 322	0.13 274	0.12 295	0.10 295	0.11 188	0.12 339	0.07 328	0.04 25	0.09 467	0.11 564	0.07 361	0.06 295

DCANet	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.16 201	0.06 27	0.09 129	0.17 421	0.15 177	0.19 348	0.13 322	0.17 340	0.10 245	0.11 328	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

csc	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.15 106	0.07 125	0.09 129	0.17 421	0.16 215	0.20 371	0.13 322	0.16 318	0.10 245	0.11 328	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

cscssc	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.15 106	0.07 125	0.09 129	0.17 421	0.16 215	0.20 371	0.13 322	0.16 318	0.10 245	0.11 328	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

HITNet	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.14 55	0.06 27	0.11 242	0.10 32	0.18 287	0.18 329	0.13 322	0.16 318	0.14 341	0.11 328	0.15 386	0.13 381	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.04 54	0.06 282	0.05 200
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
rvit_0105_5	0.14 414	0.09 415	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.23 574	0.24 420	0.27 475	0.14 344	0.15 305	0.18 422	0.12 359	0.17 455	0.14 419	0.14 601	0.11 575	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.06 295

rvit_0105_4	0.14 414	0.09 415	0.17 481	0.17 288	0.10 442	0.12 294	0.19 510	0.23 396	0.27 475	0.14 344	0.20 390	0.17 408	0.13 399	0.17 455	0.13 381	0.15 605	0.11 575	0.11 546	0.10 530	0.09 488	0.06 295

test_sample2	0.12 351	0.07 217	0.12 280	0.14 55	0.08 204	0.16 435	0.18 470	0.21 351	0.16 269	0.14 344	0.20 390	0.19 436	0.15 441	0.15 386	0.12 339	0.08 404	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.08 425	0.07 382

test_sample1	0.13 377	0.07 217	0.14 367	0.13 16	0.08 204	0.19 500	0.16 380	0.20 328	0.15 232	0.14 344	0.22 424	0.18 422	0.16 469	0.17 455	0.14 419	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.08 425	0.07 382

MIF-Stereo (partial)	0.11 280	0.06 99	0.10 182	0.19 446	0.10 442	0.10 191	0.11 61	0.17 254	0.18 329	0.14 344	0.16 318	0.09 210	0.11 328	0.12 281	0.12 339	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.07 382

PCWNet_CMD	0.14 414	0.08 335	0.15 415	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.14 228	0.29 510	0.36 554	0.14 344	0.20 390	0.21 457	0.12 359	0.17 455	0.13 381	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.07 382

LL-Strereo2	0.10 232	0.10 477	0.15 415	0.18 378	0.08 204	0.15 405	0.09 18	0.17 254	0.14 207	0.14 344	0.10 185	0.09 210	0.07 174	0.16 421	0.10 198	0.05 51	0.05 263	0.10 515	0.07 370	0.06 282	0.05 200

DisPM	0.11 280	0.07 217	0.12 280	0.16 201	0.09 330	0.06 12	0.13 163	0.17 254	0.17 298	0.14 344	0.20 390	0.12 295	0.10 295	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.11 548

CIPLG	0.11 280	0.08 335	0.14 367	0.17 288	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.17 254	0.15 232	0.14 344	0.11 235	0.16 386	0.09 256	0.16 421	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

IPLGR_C	0.11 280	0.08 335	0.14 367	0.17 288	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.17 254	0.15 232	0.14 344	0.10 185	0.16 386	0.09 256	0.16 421	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

ACRE	0.11 280	0.08 335	0.14 367	0.17 288	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.17 254	0.14 207	0.14 344	0.10 185	0.16 386	0.09 256	0.16 421	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

HHNet	0.11 280	0.06 99	0.16 451	0.15 106	0.14 570	0.07 39	0.13 163	0.20 328	0.17 298	0.14 344	0.25 473	0.11 275	0.08 222	0.13 333	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.05 161	0.09 492

IIG-Stereo	0.11 280	0.06 99	0.13 330	0.17 288	0.08 204	0.11 242	0.12 93	0.22 375	0.17 298	0.14 344	0.17 340	0.11 275	0.12 359	0.12 281	0.12 339	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.04 71

PSM-softLoss	0.12 351	0.07 217	0.15 415	0.17 288	0.09 330	0.08 77	0.13 163	0.24 420	0.17 298	0.14 344	0.19 378	0.13 321	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.12 561

KMStereo	0.12 351	0.07 217	0.15 415	0.17 288	0.09 330	0.08 77	0.13 163	0.24 420	0.17 298	0.14 344	0.19 378	0.13 321	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.12 561

RAFT_R40	0.11 280	0.07 217	0.14 367	0.18 378	0.09 330	0.06 12	0.13 163	0.17 254	0.16 269	0.14 344	0.18 367	0.15 370	0.12 359	0.10 120	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.06 272	0.06 282	0.05 200

GrayStereo	0.11 280	0.06 99	0.11 236	0.19 446	0.09 330	0.09 129	0.16 380	0.18 287	0.17 298	0.14 344	0.17 340	0.17 408	0.11 328	0.12 281	0.11 278	0.05 51	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.10 521

IRAFT_RVC	0.12 351	0.08 335	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.07 39	0.15 311	0.24 420	0.23 413	0.14 344	0.14 288	0.15 370	0.12 359	0.12 281	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.06 272	0.06 282	0.06 295

CRE-IMP	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.10 191	0.12 93	0.18 287	0.10 66	0.14 344	0.13 274	0.13 321	0.12 359	0.12 281	0.11 278	0.07 328	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.08 448

TestStereo	0.13 377	0.14 561	0.11 236	0.23 585	0.08 204	0.15 405	0.21 553	0.20 328	0.23 413	0.14 344	0.24 445	0.16 386	0.12 359	0.16 421	0.14 419	0.05 51	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.09 488	0.05 200

CFNet_pseudo	0.14 414	0.08 335	0.15 415	0.16 201	0.09 330	0.13 345	0.14 228	0.27 477	0.34 541	0.14 344	0.21 413	0.22 475	0.13 399	0.18 477	0.14 419	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.06 272	0.07 361	0.07 382

RALAANet	0.11 280	0.08 335	0.10 182	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.10 32	0.20 328	0.15 232	0.14 344	0.13 274	0.16 386	0.09 256	0.12 281	0.11 278	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.04 71

xxxx	0.15 459	0.07 217	0.14 367	0.14 55	0.08 204	0.23 559	0.18 470	0.31 535	0.19 348	0.14 344	0.28 513	0.22 475	0.14 423	0.15 386	0.26 593	0.09 464	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.08 425	0.07 382

SFCPSM	0.13 377	0.07 217	0.14 367	0.17 288	0.09 330	0.15 405	0.16 380	0.28 496	0.27 475	0.14 344	0.17 340	0.12 295	0.13 399	0.14 362	0.11 278	0.08 404	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.06 295

DMCA	0.14 414	0.09 415	0.16 451	0.19 446	0.09 330	0.15 405	0.17 421	0.23 396	0.27 475	0.14 344	0.19 378	0.17 408	0.18 507	0.15 386	0.17 481	0.10 505	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.09 488	0.10 521

MSMDNet	0.14 414	0.08 335	0.15 415	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.14 228	0.29 510	0.36 554	0.14 344	0.21 413	0.21 457	0.12 359	0.17 455	0.14 419	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.07 382

ccs_rob	0.14 414	0.08 335	0.15 415	0.16 201	0.09 330	0.12 294	0.14 228	0.27 477	0.34 541	0.14 344	0.21 413	0.22 475	0.13 399	0.18 477	0.14 419	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.07 382

xyz-stereo-finetune2	0.11 280	0.07 217	0.13 330	0.13 16	0.07 125	0.11 242	0.19 510	0.17 254	0.12 134	0.15 371	0.15 305	0.17 408	0.12 359	0.13 333	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.05 182	0.04 48	0.06 295

xyz-stereo	0.13 377	0.07 217	0.20 529	0.15 106	0.05 2	0.20 516	0.15 311	0.17 254	0.31 515	0.15 371	0.29 525	0.26 523	0.16 469	0.13 333	0.12 339	0.05 51	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

FACV-RUCA	0.13 377	0.11 503	0.12 280	0.19 446	0.12 526	0.15 405	0.15 311	0.22 375	0.20 371	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.16 469	0.14 362	0.13 381	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.06 272	0.10 521	0.08 448

rvit_0105_3	0.15 459	0.09 415	0.14 367	0.19 446	0.12 526	0.15 405	0.25 602	0.25 437	0.29 497	0.15 371	0.17 340	0.20 448	0.13 399	0.17 455	0.14 419	0.13 587	0.11 575	0.12 566	0.14 599	0.07 361	0.06 295

mmm	0.14 414	0.08 335	0.17 481	0.17 288	0.09 330	0.17 457	0.18 470	0.21 351	0.15 232	0.15 371	0.23 433	0.21 457	0.16 469	0.16 421	0.17 481	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.07 382

11t1	0.12 351	0.06 99	0.13 330	0.14 55	0.08 204	0.17 457	0.15 311	0.18 287	0.15 232	0.15 371	0.15 305	0.16 386	0.16 469	0.15 386	0.13 381	0.08 404	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.08 425	0.07 382

ffm	0.12 351	0.09 415	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.17 457	0.17 421	0.15 177	0.19 348	0.15 371	0.25 473	0.19 436	0.13 399	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.08 443	0.06 282	0.06 295

ff1	0.13 377	0.09 415	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.17 457	0.17 421	0.15 177	0.19 348	0.15 371	0.25 473	0.19 436	0.13 399	0.14 362	0.20 518	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.08 443	0.06 282	0.06 295

mmx	0.14 414	0.09 415	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.17 457	0.17 421	0.27 477	0.25 451	0.15 371	0.25 473	0.19 436	0.13 399	0.14 362	0.20 518	0.08 404	0.06 407	0.09 467	0.08 443	0.08 425	0.08 448

xxx	0.14 414	0.09 415	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.17 457	0.17 421	0.27 477	0.25 451	0.15 371	0.25 473	0.19 436	0.13 399	0.14 362	0.20 518	0.08 404	0.06 407	0.09 467	0.08 443	0.08 425	0.08 448

LL-Strereo	0.13 377	0.09 415	0.11 236	0.20 512	0.10 442	0.11 242	0.18 470	0.32 546	0.24 430	0.15 371	0.15 305	0.14 341	0.13 399	0.19 492	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.08 443	0.04 48	0.05 200

anonymousa	0.13 377	0.07 217	0.13 330	0.18 378	0.09 330	0.13 345	0.17 421	0.19 317	0.29 497	0.15 371	0.24 445	0.15 370	0.14 423	0.14 362	0.14 419	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.09 490	0.05 161	0.06 295

qqq	0.13 377	0.09 415	0.15 415	0.16 201	0.08 204	0.13 345	0.15 311	0.23 396	0.16 269	0.15 371	0.19 378	0.16 386	0.16 469	0.15 386	0.16 466	0.07 328	0.06 407	0.08 384	0.08 443	0.07 361	0.07 382

x	0.13 377	0.07 217	0.14 367	0.14 55	0.08 204	0.18 476	0.14 228	0.22 375	0.20 371	0.15 371	0.19 378	0.19 436	0.17 492	0.18 477	0.18 499	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.07 382

RAFT+CT+SA	0.13 377	0.11 503	0.09 118	0.19 446	0.09 330	0.15 405	0.28 624	0.22 375	0.22 401	0.15 371	0.26 490	0.10 245	0.10 295	0.11 188	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.08 443	0.07 361	0.06 295

Sa-1000	0.12 351	0.08 335	0.08 56	0.18 378	0.08 204	0.14 379	0.22 563	0.22 375	0.18 329	0.15 371	0.20 390	0.17 408	0.11 328	0.10 120	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.09 467	0.09 490	0.05 161	0.05 200

Patchmatch Stereo++	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.18 378	0.08 204	0.06 12	0.11 61	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382
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	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.18 378	0.08 204	0.06 12	0.12 93	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

ROB_FTStereo_v2	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.06 12	0.12 93	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

ROB_FTStereo	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.06 12	0.11 61	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

HUI-Stereo	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.18 378	0.08 204	0.06 12	0.12 93	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

SST-Stereo	0.10 232	0.07 217	0.15 415	0.18 378	0.09 330	0.06 12	0.12 93	0.17 254	0.11 97	0.15 371	0.17 340	0.13 321	0.12 359	0.10 120	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.06 272	0.06 282	0.05 200

iGMRVC	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.06 12	0.12 93	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

iRAFT	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.18 378	0.08 204	0.06 12	0.11 61	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

RAFT-IKP	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.06 12	0.12 93	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

Anonymous3	0.16 482	0.13 549	0.33 597	0.26 610	0.14 570	0.27 595	0.17 421	0.28 496	0.28 490	0.15 371	0.17 340	0.14 341	0.10 295	0.15 386	0.12 339	0.08 404	0.08 509	0.08 384	0.08 443	0.08 425	0.11 548

NVstereo2D	0.19 529	0.10 477	0.15 415	0.17 288	0.15 590	0.28 602	0.23 574	0.44 636	0.42 588	0.15 371	0.27 499	0.25 513	0.19 523	0.22 547	0.17 481	0.09 464	0.06 407	0.10 515	0.08 443	0.15 608	0.09 492

iResNet	0.13 377	0.10 477	0.18 505	0.19 446	0.08 204	0.13 345	0.18 470	0.20 328	0.26 465	0.15 371	0.23 433	0.15 370	0.13 399	0.14 362	0.14 419	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.05 200

RT-IGEV	0.13 377	0.06 99	0.13 330	0.15 106	0.09 330	0.15 405	0.17 421	0.24 420	0.27 475	0.16 399	0.17 340	0.17 408	0.10 295	0.14 362	0.11 278	0.08 404	0.05 263	0.07 290	0.05 182	0.07 361	0.07 382

Lsterematch	0.11 280	0.06 99	0.11 236	0.16 201	0.07 125	0.13 345	0.15 311	0.14 136	0.17 298	0.16 399	0.18 367	0.15 370	0.15 441	0.12 281	0.14 419	0.07 328	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.06 282	0.06 295

Selective-IGEV-i1	0.13 377	0.07 217	0.12 280	0.19 446	0.08 204	0.18 476	0.16 380	0.22 375	0.30 507	0.16 399	0.17 340	0.16 386	0.10 295	0.14 362	0.13 381	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.05 200

DFGA-Net	0.13 377	0.11 503	0.18 505	0.17 288	0.10 442	0.12 294	0.13 163	0.22 375	0.25 451	0.16 399	0.16 318	0.13 321	0.12 359	0.16 421	0.14 419	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.05 161	0.05 200

G2L-Stereo	0.14 414	0.07 217	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.12 93	0.27 477	0.22 401	0.16 399	0.27 499	0.21 457	0.13 399	0.17 455	0.18 499	0.09 464	0.08 509	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.07 382

test_sample4	0.14 414	0.08 335	0.14 367	0.15 106	0.08 204	0.19 500	0.18 470	0.26 455	0.17 298	0.16 399	0.25 473	0.18 422	0.14 423	0.16 421	0.13 381	0.08 404	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.08 448

test_sample3	0.14 414	0.08 335	0.15 415	0.14 55	0.09 330	0.19 500	0.17 421	0.26 455	0.18 329	0.16 399	0.22 424	0.19 436	0.15 441	0.17 455	0.13 381	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.06 272	0.09 488	0.08 448

CFNet_ucs	0.15 459	0.08 335	0.16 451	0.16 201	0.11 492	0.14 379	0.14 228	0.30 524	0.34 541	0.16 399	0.24 445	0.23 493	0.14 423	0.18 477	0.15 450	0.09 464	0.06 407	0.08 384	0.07 370	0.09 488	0.09 492

ADLNet2	0.16 482	0.09 415	0.13 330	0.16 201	0.09 330	0.20 516	0.16 380	0.31 535	0.39 571	0.16 399	0.20 390	0.20 448	0.18 507	0.21 534	0.22 547	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.07 370	0.09 488	0.07 382

PFNet+	0.11 280	0.06 99	0.13 330	0.16 201	0.09 330	0.05 4	0.12 93	0.17 254	0.21 387	0.16 399	0.19 378	0.14 341	0.10 295	0.11 188	0.11 278	0.08 404	0.05 263	0.09 467	0.08 443	0.06 282	0.11 548

AAGNet	0.11 280	0.07 217	0.16 451	0.19 446	0.09 330	0.08 77	0.13 163	0.18 287	0.13 175	0.16 399	0.21 413	0.13 321	0.14 423	0.11 188	0.14 419	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.06 272	0.06 282	0.05 200

THIR-Stereo	0.12 351	0.07 217	0.11 236	0.15 106	0.08 204	0.14 379	0.16 380	0.17 254	0.25 451	0.16 399	0.24 445	0.14 341	0.12 359	0.12 281	0.14 419	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.07 370	0.05 161	0.05 200

PFNet	0.12 351	0.06 99	0.17 481	0.17 288	0.08 204	0.09 129	0.15 311	0.26 455	0.20 371	0.16 399	0.16 318	0.14 341	0.11 328	0.12 281	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.05 200

GES	0.14 414	0.08 335	0.16 451	0.15 106	0.10 442	0.13 345	0.13 163	0.28 496	0.25 451	0.16 399	0.23 433	0.18 422	0.13 399	0.16 421	0.13 381	0.08 404	0.07 479	0.07 290	0.06 272	0.08 425	0.09 492

test_xeample	0.15 459	0.06 99	0.13 330	0.14 55	0.08 204	0.21 533	0.20 533	0.28 496	0.20 371	0.16 399	0.29 525	0.19 436	0.16 469	0.15 386	0.26 593	0.09 464	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.07 382

GMStereo	0.13 377	0.14 561	0.14 367	0.18 378	0.09 330	0.15 405	0.16 380	0.20 328	0.24 430	0.16 399	0.17 340	0.10 245	0.10 295	0.16 421	0.13 381	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.06 295
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 414	0.07 217	0.13 330	0.15 106	0.08 204	0.13 345	0.16 380	0.24 420	0.24 430	0.16 399	0.28 513	0.22 475	0.14 423	0.15 386	0.13 381	0.11 536	0.06 407	0.09 467	0.12 584	0.08 425	0.07 382

CCAANet	0.14 414	0.06 99	0.11 236	0.16 201	0.08 204	0.22 542	0.14 228	0.26 455	0.18 329	0.16 399	0.36 567	0.15 370	0.17 492	0.16 421	0.13 381	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.07 382

BEATNet_4x	0.12 351	0.08 335	0.14 367	0.18 378	0.07 125	0.15 405	0.07 3	0.22 375	0.18 329	0.16 399	0.19 378	0.18 422	0.14 423	0.16 421	0.15 450	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.06 282	0.06 295

ITSA-stereo	0.15 459	0.10 477	0.14 367	0.19 446	0.08 204	0.12 294	0.14 228	0.30 524	0.49 614	0.17 418	0.19 378	0.22 475	0.15 441	0.17 455	0.16 466	0.10 505	0.06 407	0.08 384	0.08 443	0.08 425	0.08 448

test_sample6	0.14 414	0.08 335	0.13 330	0.16 201	0.08 204	0.17 457	0.19 510	0.25 437	0.17 298	0.17 418	0.27 499	0.19 436	0.14 423	0.15 386	0.13 381	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.08 425	0.08 448

test_sample5	0.14 414	0.08 335	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.18 476	0.18 470	0.25 437	0.17 298	0.17 418	0.27 499	0.18 422	0.14 423	0.16 421	0.13 381	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.08 425	0.08 448

DispNO	0.14 414	0.08 335	0.17 481	0.19 446	0.12 526	0.11 242	0.21 553	0.23 396	0.29 497	0.17 418	0.23 433	0.18 422	0.17 492	0.15 386	0.15 450	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.08 443	0.07 361	0.06 295

MyStereo05	0.13 377	0.07 217	0.10 182	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.18 470	0.27 477	0.35 550	0.17 418	0.14 288	0.15 370	0.11 328	0.15 386	0.13 381	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.06 282	0.06 295

MyStereo04	0.13 377	0.07 217	0.10 182	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.18 470	0.29 510	0.38 568	0.17 418	0.14 288	0.16 386	0.10 295	0.15 386	0.13 381	0.06 166	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.06 295

DualNet	0.14 414	0.08 335	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.18 476	0.18 470	0.25 437	0.17 298	0.17 418	0.27 499	0.18 422	0.14 423	0.16 421	0.13 381	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.08 425	0.08 448

1111x	0.15 459	0.08 335	0.12 280	0.18 378	0.07 125	0.18 476	0.25 602	0.31 535	0.24 430	0.17 418	0.24 445	0.26 523	0.15 441	0.13 333	0.23 559	0.07 328	0.07 479	0.08 384	0.09 490	0.07 361	0.06 295

CASS	0.13 377	0.12 521	0.11 236	0.23 585	0.09 330	0.15 405	0.17 421	0.18 287	0.19 348	0.17 418	0.18 367	0.15 370	0.15 441	0.14 362	0.14 419	0.09 464	0.06 407	0.10 515	0.08 443	0.09 488	0.07 382
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.13 377	0.08 335	0.08 56	0.19 446	0.08 204	0.18 476	0.29 634	0.23 396	0.16 269	0.17 418	0.20 390	0.16 386	0.10 295	0.12 281	0.13 381	0.06 166	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.05 161	0.05 200

BUS	0.14 414	0.09 415	0.14 367	0.22 561	0.10 442	0.19 500	0.14 228	0.34 575	0.19 348	0.17 418	0.22 424	0.16 386	0.13 399	0.15 386	0.13 381	0.08 404	0.06 407	0.10 515	0.09 490	0.07 361	0.07 382

BSDual-CNN	0.15 459	0.09 415	0.14 367	0.22 561	0.10 442	0.14 379	0.15 311	0.34 575	0.19 348	0.17 418	0.22 424	0.25 513	0.16 469	0.15 386	0.14 419	0.08 404	0.06 407	0.10 515	0.09 490	0.07 361	0.07 382

hknet	0.15 459	0.11 503	0.13 330	0.22 561	0.11 492	0.14 379	0.15 311	0.34 575	0.25 451	0.17 418	0.22 424	0.22 475	0.18 507	0.17 455	0.12 339	0.07 328	0.06 407	0.10 515	0.09 490	0.07 361	0.07 382

SA-5K	0.13 377	0.08 335	0.08 56	0.19 446	0.08 204	0.18 476	0.29 634	0.23 396	0.16 269	0.17 418	0.20 390	0.16 386	0.10 295	0.12 281	0.13 381	0.06 166	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.05 161	0.05 200

SA	0.12 351	0.09 415	0.08 56	0.18 378	0.08 204	0.12 294	0.24 587	0.23 396	0.18 329	0.17 418	0.27 499	0.14 341	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.05 51	0.05 263	0.09 467	0.08 443	0.05 161	0.04 71

psmg	0.14 414	0.09 415	0.14 367	0.17 288	0.10 442	0.15 405	0.17 421	0.29 510	0.19 348	0.17 418	0.21 413	0.25 513	0.16 469	0.15 386	0.14 419	0.08 404	0.06 407	0.08 384	0.08 443	0.07 361	0.06 295

DEmStereo	0.12 351	0.06 99	0.14 367	0.14 55	0.10 442	0.16 435	0.15 311	0.16 215	0.24 430	0.17 418	0.24 445	0.13 321	0.14 423	0.12 281	0.13 381	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.05 200

DRaft	0.12 351	0.06 99	0.11 236	0.14 55	0.09 330	0.14 379	0.17 421	0.21 351	0.30 507	0.17 418	0.28 513	0.10 245	0.15 441	0.10 120	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.05 200

222	0.16 482	0.07 217	0.14 367	0.14 55	0.08 204	0.24 564	0.18 470	0.30 524	0.20 371	0.17 418	0.28 513	0.17 408	0.16 469	0.15 386	0.40 648	0.10 505	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.08 448

delet	0.17 503	0.08 335	0.17 481	0.19 446	0.11 492	0.20 516	0.21 553	0.30 524	0.37 561	0.17 418	0.26 490	0.19 436	0.19 523	0.19 492	0.21 538	0.08 404	0.08 509	0.09 467	0.11 564	0.06 282	0.06 295

UPFNet	0.16 482	0.08 335	0.12 280	0.20 512	0.12 526	0.20 516	0.23 574	0.28 496	0.26 465	0.17 418	0.24 445	0.22 475	0.19 523	0.19 492	0.21 538	0.09 464	0.07 479	0.08 384	0.09 490	0.08 425	0.06 295

FENet	0.13 377	0.08 335	0.12 280	0.16 201	0.08 204	0.14 379	0.15 311	0.22 375	0.23 413	0.17 418	0.23 433	0.16 386	0.12 359	0.14 362	0.15 450	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.08 443	0.07 361	0.07 382

ACVNet	0.15 459	0.09 415	0.15 415	0.13 16	0.12 526	0.14 379	0.20 533	0.22 375	0.33 529	0.17 418	0.26 490	0.21 457	0.16 469	0.17 455	0.21 538	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.08 425	0.06 295

cf-r	0.13 377	0.07 217	0.12 280	0.16 201	0.08 204	0.14 379	0.19 510	0.20 328	0.25 451	0.17 418	0.25 473	0.21 457	0.16 469	0.14 362	0.14 419	0.10 505	0.05 263	0.06 180	0.08 443	0.06 282	0.06 295

GANet-RSSM	0.14 414	0.07 217	0.13 330	0.13 16	0.08 204	0.14 379	0.17 421	0.22 375	0.21 387	0.17 418	0.24 445	0.23 493	0.15 441	0.16 421	0.15 450	0.10 505	0.06 407	0.07 290	0.08 443	0.08 425	0.07 382

CFNet-ft	0.14 414	0.07 217	0.15 415	0.12 5	0.09 330	0.16 435	0.18 470	0.22 375	0.24 430	0.17 418	0.26 490	0.24 499	0.14 423	0.16 421	0.14 419	0.11 536	0.06 407	0.08 384	0.09 490	0.09 488	0.08 448

RASNet	0.14 414	0.07 217	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.18 476	0.14 228	0.29 510	0.20 371	0.17 418	0.25 473	0.21 457	0.18 507	0.20 517	0.19 512	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.08 443	0.06 282	0.06 295

CFNet_RVC	0.14 414	0.07 217	0.15 415	0.12 5	0.09 330	0.16 435	0.18 470	0.22 375	0.24 430	0.17 418	0.26 490	0.24 499	0.14 423	0.16 421	0.14 419	0.11 536	0.06 407	0.08 384	0.09 490	0.09 488	0.08 448

UCFNet_RVC	0.14 414	0.08 335	0.13 330	0.11 1	0.10 442	0.20 516	0.10 32	0.24 420	0.22 401	0.17 418	0.20 390	0.23 493	0.15 441	0.17 455	0.15 450	0.12 561	0.07 479	0.10 515	0.13 595	0.11 544	0.10 521

DN-CSS_ROB	0.13 377	0.13 549	0.16 451	0.18 378	0.10 442	0.16 435	0.08 7	0.22 375	0.18 329	0.17 418	0.22 424	0.13 321	0.13 399	0.12 281	0.13 381	0.05 51	0.05 263	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.06 295

IGEV_i1	0.12 351	0.07 217	0.12 280	0.16 201	0.08 204	0.19 500	0.14 228	0.18 287	0.22 401	0.18 448	0.18 367	0.16 386	0.12 359	0.16 421	0.14 419	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.06 295

z-ln-s-r	0.17 503	0.10 477	0.40 615	0.19 446	0.08 204	0.17 457	0.18 470	0.22 375	0.33 529	0.18 448	0.40 594	0.22 475	0.17 492	0.20 517	0.23 559	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.05 200

coex_refinement	0.14 414	0.07 217	0.12 280	0.17 288	0.10 442	0.15 405	0.15 311	0.26 455	0.29 497	0.18 448	0.20 390	0.22 475	0.17 492	0.16 421	0.18 499	0.08 404	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.09 488	0.08 448

DDVS	0.15 459	0.10 477	0.21 538	0.16 201	0.12 526	0.15 405	0.14 228	0.25 437	0.19 348	0.18 448	0.29 525	0.27 531	0.12 359	0.19 492	0.15 450	0.09 464	0.06 407	0.09 467	0.07 370	0.11 544	0.11 548

gwcnet-sp	0.14 414	0.07 217	0.12 280	0.18 378	0.09 330	0.16 435	0.17 421	0.24 420	0.24 430	0.18 448	0.24 445	0.15 370	0.16 469	0.15 386	0.15 450	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.08 443	0.08 425	0.07 382

scenet	0.14 414	0.07 217	0.12 280	0.18 378	0.09 330	0.16 435	0.17 421	0.24 420	0.24 430	0.18 448	0.24 445	0.15 370	0.16 469	0.15 386	0.15 450	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.08 443	0.08 425	0.07 382

ssnet	0.14 414	0.07 217	0.12 280	0.18 378	0.09 330	0.16 435	0.17 421	0.24 420	0.24 430	0.18 448	0.24 445	0.15 370	0.16 469	0.15 386	0.15 450	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.08 443	0.08 425	0.07 382

IER	0.14 414	0.07 217	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.16 380	0.25 437	0.26 465	0.18 448	0.25 473	0.17 408	0.20 535	0.16 421	0.14 419	0.08 404	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.08 425	0.07 382

test_5	0.14 414	0.12 521	0.08 56	0.20 512	0.10 442	0.14 379	0.29 634	0.21 351	0.24 430	0.18 448	0.28 513	0.11 275	0.15 441	0.12 281	0.13 381	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.08 443	0.08 425	0.07 382

NINENet	0.16 482	0.10 477	0.15 415	0.17 288	0.11 492	0.19 500	0.14 228	0.40 619	0.36 554	0.18 448	0.21 413	0.16 386	0.13 399	0.15 386	0.13 381	0.08 404	0.08 509	0.10 515	0.07 370	0.10 521	0.09 492

DAS	0.15 459	0.08 335	0.18 505	0.19 446	0.10 442	0.19 500	0.17 421	0.27 477	0.29 497	0.18 448	0.25 473	0.21 457	0.15 441	0.16 421	0.12 339	0.08 404	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.07 382

SepStereo	0.15 459	0.08 335	0.18 505	0.19 446	0.10 442	0.19 500	0.17 421	0.27 477	0.29 497	0.18 448	0.25 473	0.21 457	0.15 441	0.25 573	0.12 339	0.08 404	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.07 382

PSMNet-ADL	0.15 459	0.12 521	0.13 330	0.22 561	0.09 330	0.13 345	0.20 533	0.26 455	0.23 413	0.18 448	0.20 390	0.24 499	0.16 469	0.18 477	0.17 481	0.08 404	0.08 509	0.08 384	0.11 564	0.08 425	0.07 382

ICVP	0.15 459	0.09 415	0.12 280	0.22 561	0.09 330	0.17 457	0.21 553	0.25 437	0.23 413	0.18 448	0.30 532	0.26 523	0.18 507	0.17 455	0.14 419	0.09 464	0.07 479	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.07 382
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ac_64	0.16 482	0.08 335	0.15 415	0.18 378	0.10 442	0.22 542	0.18 470	0.24 420	0.21 387	0.18 448	0.24 445	0.29 549	0.18 507	0.19 492	0.22 547	0.09 464	0.07 479	0.08 384	0.09 490	0.07 361	0.06 295

GwcNet-RSSM	0.14 414	0.07 217	0.12 280	0.15 106	0.08 204	0.15 405	0.20 533	0.21 351	0.27 475	0.18 448	0.27 499	0.22 475	0.16 469	0.14 362	0.15 450	0.10 505	0.05 263	0.07 290	0.09 490	0.07 361	0.07 382

MLCV	0.12 351	0.07 217	0.16 451	0.18 378	0.06 27	0.15 405	0.17 421	0.19 317	0.21 387	0.18 448	0.25 473	0.17 408	0.13 399	0.14 362	0.13 381	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

MultiAttention	0.29 617	0.08 335	0.14 367	0.19 446	0.12 526	1.45 685	1.33 689	0.36 597	0.37 561	0.19 465	0.21 413	0.24 499	0.11 328	0.38 632	0.18 499	0.06 166	0.05 263	0.08 384	0.08 443	0.10 521	0.09 492

G2L-ROB	0.13 377	0.06 99	0.13 330	0.13 16	0.08 204	0.14 379	0.16 380	0.25 437	0.18 329	0.19 465	0.18 367	0.20 448	0.14 423	0.17 455	0.16 466	0.08 404	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.08 425	0.09 492

HI	0.11 280	0.06 99	0.11 236	0.13 16	0.09 330	0.09 129	0.14 228	0.21 351	0.10 66	0.19 465	0.17 340	0.14 341	0.09 256	0.16 421	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.08 443	0.07 361	0.06 295

CoSv	0.11 280	0.06 99	0.11 236	0.13 16	0.09 330	0.09 129	0.14 228	0.21 351	0.10 66	0.19 465	0.17 340	0.14 341	0.09 256	0.16 421	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.08 443	0.07 361	0.06 295

rvit_105_1	0.19 529	0.11 503	0.25 562	0.21 544	0.16 601	0.21 533	0.27 618	0.31 535	0.41 580	0.19 465	0.20 390	0.22 475	0.17 492	0.19 492	0.17 481	0.12 561	0.12 591	0.13 581	0.15 615	0.08 425	0.07 382

ACV-stereo	0.15 459	0.10 477	0.28 577	0.18 378	0.12 526	0.14 379	0.12 93	0.23 396	0.21 387	0.19 465	0.23 433	0.22 475	0.15 441	0.23 558	0.17 481	0.07 328	0.06 407	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.07 382

SMFormer	0.14 414	0.07 217	0.17 481	0.14 55	0.08 204	0.16 435	0.17 421	0.26 455	0.27 475	0.19 465	0.20 390	0.18 422	0.15 441	0.15 386	0.17 481	0.08 404	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.06 295

tta	0.14 414	0.07 217	0.17 481	0.14 55	0.08 204	0.16 435	0.17 421	0.26 455	0.27 475	0.19 465	0.20 390	0.18 422	0.15 441	0.15 386	0.17 481	0.08 404	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.06 295

qqq1	0.13 377	0.07 217	0.17 481	0.14 55	0.08 204	0.16 435	0.17 421	0.26 455	0.27 475	0.19 465	0.20 390	0.18 422	0.15 441	0.15 386	0.11 278	0.08 404	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.06 282	0.06 295

fff1	0.13 377	0.07 217	0.17 481	0.14 55	0.08 204	0.16 435	0.17 421	0.26 455	0.27 475	0.19 465	0.20 390	0.18 422	0.15 441	0.15 386	0.11 278	0.08 404	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.06 282	0.06 295

SDNR	0.19 529	0.08 335	0.19 517	0.16 201	0.12 526	0.77 670	0.14 228	0.25 437	0.32 522	0.19 465	0.24 445	0.19 436	0.13 399	0.19 492	0.15 450	0.16 621	0.18 632	0.14 594	0.11 564	0.08 425	0.11 548

ToySt	0.17 503	0.11 503	0.18 505	0.17 288	0.11 492	0.16 435	0.25 602	0.24 420	0.33 529	0.19 465	0.24 445	0.26 523	0.24 562	0.19 492	0.20 518	0.07 328	0.08 509	0.09 467	0.10 530	0.09 488	0.08 448

iRaft-Stereo_5w	0.12 351	0.09 415	0.12 280	0.19 446	0.08 204	0.09 129	0.12 93	0.21 351	0.21 387	0.19 465	0.14 288	0.11 275	0.09 256	0.20 517	0.16 466	0.05 51	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.06 295

AASNet	0.16 482	0.08 335	0.12 280	0.19 446	0.09 330	0.18 476	0.15 311	0.37 603	0.37 561	0.19 465	0.23 433	0.20 448	0.16 469	0.17 455	0.20 518	0.10 505	0.08 509	0.08 384	0.07 370	0.09 488	0.09 492

CrosDoStereo	0.12 351	0.06 99	0.12 280	0.14 55	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.17 254	0.22 401	0.19 465	0.24 445	0.15 370	0.11 328	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.07 370	0.05 161	0.05 200

DeepStereo_LL	0.12 351	0.06 99	0.12 280	0.14 55	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.17 254	0.22 401	0.19 465	0.24 445	0.15 370	0.11 328	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.07 370	0.05 161	0.05 200

pcwnet_v2	0.19 529	0.10 477	0.26 565	0.17 288	0.14 570	0.18 476	0.15 311	0.37 603	0.46 605	0.19 465	0.24 445	0.21 457	0.19 523	0.20 517	0.19 512	0.13 587	0.10 563	0.10 515	0.10 530	0.11 544	0.13 583

HCRNet	0.16 482	0.24 626	0.12 280	0.35 644	0.11 492	0.15 405	0.17 421	0.26 455	0.22 401	0.19 465	0.24 445	0.21 457	0.14 423	0.15 386	0.13 381	0.11 536	0.07 479	0.11 546	0.10 530	0.09 488	0.07 382

acv_ft	0.15 459	0.09 415	0.15 415	0.19 446	0.10 442	0.16 435	0.17 421	0.25 437	0.33 529	0.19 465	0.26 490	0.21 457	0.17 492	0.17 455	0.18 499	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.08 425	0.06 295

HSM-Net_RVC	0.14 414	0.08 335	0.11 236	0.15 106	0.08 204	0.15 405	0.15 311	0.27 477	0.29 497	0.19 465	0.21 413	0.29 549	0.14 423	0.17 455	0.13 381	0.06 166	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.06 295
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 459	0.10 477	0.17 481	0.17 288	0.08 204	0.18 476	0.09 18	0.28 496	0.25 451	0.19 465	0.24 445	0.24 499	0.17 492	0.17 455	0.14 419	0.08 404	0.06 407	0.09 467	0.10 530	0.07 361	0.06 295

DeepPruner_ROB	0.16 482	0.11 503	0.15 415	0.17 288	0.10 442	0.17 457	0.15 311	0.32 546	0.21 387	0.19 465	0.21 413	0.22 475	0.18 507	0.20 517	0.15 450	0.13 587	0.09 542	0.09 467	0.09 490	0.11 544	0.10 521

HSM	0.15 459	0.08 335	0.14 367	0.16 201	0.09 330	0.16 435	0.14 228	0.28 496	0.25 451	0.19 465	0.23 433	0.37 603	0.16 469	0.20 517	0.15 450	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.06 295

G2L-Stereo_test	0.14 414	0.07 217	0.11 236	0.13 16	0.08 204	0.12 294	0.16 380	0.30 524	0.28 490	0.20 488	0.23 433	0.20 448	0.16 469	0.17 455	0.18 499	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.07 361	0.06 295

DCVSM-stereo	0.14 414	0.09 415	0.16 451	0.16 201	0.10 442	0.15 405	0.09 18	0.19 317	0.23 413	0.20 488	0.23 433	0.26 523	0.15 441	0.18 477	0.14 419	0.09 464	0.07 479	0.09 467	0.08 443	0.10 521	0.12 561

rvit_stereo_0075_2	0.17 503	0.12 521	0.25 562	0.23 585	0.16 601	0.13 345	0.10 32	0.30 524	0.27 475	0.20 488	0.28 513	0.22 475	0.15 441	0.18 477	0.13 381	0.16 621	0.10 563	0.17 616	0.10 530	0.10 521	0.09 492

DualNet (step1)	0.16 482	0.12 521	0.20 529	0.12 5	0.14 570	0.17 457	0.13 163	0.27 477	0.23 413	0.20 488	0.20 390	0.24 499	0.19 523	0.16 421	0.16 466	0.15 605	0.06 407	0.14 594	0.14 599	0.14 592	0.12 561

test_sample9	0.18 517	0.12 521	0.20 529	0.12 5	0.14 570	0.17 457	0.13 163	0.27 477	0.23 413	0.20 488	0.20 390	0.24 499	0.19 523	0.19 492	0.17 481	0.15 605	0.30 657	0.14 594	0.14 599	0.14 592	0.12 561

test_sample7	0.15 459	0.10 477	0.16 451	0.14 55	0.11 492	0.16 435	0.16 380	0.27 477	0.23 413	0.20 488	0.20 390	0.24 499	0.19 523	0.16 421	0.16 466	0.12 561	0.06 407	0.10 515	0.09 490	0.10 521	0.10 521

CBFPSM	0.14 414	0.06 99	0.26 565	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.15 311	0.22 375	0.23 413	0.20 488	0.27 499	0.24 499	0.16 469	0.16 421	0.18 499	0.06 166	0.06 407	0.06 180	0.07 370	0.07 361	0.07 382

raft_robust	0.13 377	0.10 477	0.07 11	0.18 378	0.08 204	0.13 345	0.24 587	0.28 496	0.33 529	0.20 488	0.19 378	0.14 341	0.10 295	0.11 188	0.12 339	0.05 51	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.05 161	0.04 71

RAFT_CTSACE	0.12 351	0.09 415	0.10 182	0.22 561	0.08 204	0.12 294	0.24 587	0.18 287	0.16 269	0.20 488	0.27 499	0.13 321	0.07 174	0.13 333	0.09 101	0.05 51	0.06 407	0.08 384	0.07 370	0.04 48	0.04 71

UDGNet	0.14 414	0.13 549	0.16 451	0.17 288	0.10 442	0.12 294	0.16 380	0.21 351	0.27 475	0.20 488	0.20 390	0.16 386	0.13 399	0.16 421	0.13 381	0.10 505	0.06 407	0.09 467	0.07 370	0.06 282	0.07 382

GEStereo_RVC	0.17 503	0.12 521	0.15 415	0.22 561	0.11 492	0.19 500	0.17 421	0.32 546	0.48 607	0.20 488	0.25 473	0.17 408	0.13 399	0.21 534	0.16 466	0.10 505	0.06 407	0.08 384	0.07 370	0.09 488	0.08 448

GwcNet	0.20 541	0.13 549	0.19 517	0.18 378	0.12 526	0.24 564	0.19 510	0.35 590	0.43 593	0.20 488	0.32 544	0.33 585	0.20 535	0.22 547	0.24 572	0.11 536	0.09 542	0.09 467	0.09 490	0.09 488	0.10 521

AdaStereo	0.15 459	0.11 503	0.15 415	0.18 378	0.09 330	0.20 516	0.11 61	0.32 546	0.28 490	0.20 488	0.23 433	0.20 448	0.13 399	0.19 492	0.14 419	0.12 561	0.05 263	0.10 515	0.07 370	0.09 488	0.07 382
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.
NOSS_ROB	0.19 529	0.12 521	0.18 505	0.16 201	0.12 526	0.15 405	0.12 93	0.30 524	0.32 522	0.20 488	0.22 424	0.27 531	0.23 556	0.21 534	0.16 466	0.16 621	0.18 632	0.23 635	0.21 634	0.12 559	0.13 583

MSAF-DinoV2	0.22 562	0.11 503	0.23 553	0.17 288	0.10 442	0.27 595	0.16 380	0.37 603	0.55 628	0.21 502	0.27 499	0.47 637	0.27 585	0.35 619	0.39 645	0.09 464	0.06 407	0.07 290	0.09 490	0.12 559	0.10 521

ISRNet	0.18 517	0.08 335	0.19 517	0.19 446	0.13 549	0.15 405	0.12 93	0.30 524	0.32 522	0.21 502	0.25 473	0.27 531	0.17 492	0.17 455	0.20 518	0.20 635	0.08 509	0.14 594	0.14 599	0.14 592	0.17 627

UGAM	0.13 377	0.10 477	0.09 118	0.22 561	0.08 204	0.12 294	0.20 533	0.17 254	0.23 413	0.21 502	0.16 318	0.13 321	0.13 399	0.19 492	0.12 339	0.07 328	0.05 263	0.13 581	0.11 564	0.07 361	0.05 200

iinet-f	0.16 482	0.06 99	0.45 622	0.14 55	0.10 442	0.21 533	0.14 228	0.27 477	0.23 413	0.21 502	0.24 445	0.21 457	0.15 441	0.18 477	0.21 538	0.09 464	0.07 479	0.07 290	0.06 272	0.09 488	0.10 521

RAFT	0.13 377	0.09 415	0.11 236	0.18 378	0.08 204	0.15 405	0.24 587	0.20 328	0.19 348	0.21 502	0.21 413	0.17 408	0.12 359	0.16 421	0.09 101	0.06 166	0.07 479	0.10 515	0.09 490	0.05 161	0.05 200

psm_up	0.18 517	0.10 477	0.18 505	0.20 512	0.11 492	0.17 457	0.19 510	0.37 603	0.34 541	0.21 502	0.28 513	0.29 549	0.24 562	0.20 517	0.22 547	0.09 464	0.10 563	0.11 546	0.11 564	0.08 425	0.08 448

UNet	0.17 503	0.09 415	0.18 505	0.19 446	0.12 526	0.27 595	0.19 510	0.33 566	0.29 497	0.21 502	0.24 445	0.23 493	0.19 523	0.19 492	0.18 499	0.07 328	0.06 407	0.08 384	0.07 370	0.08 425	0.06 295

HGLStereo	0.17 503	0.08 335	0.19 517	0.17 288	0.12 526	0.18 476	0.18 470	0.31 535	0.32 522	0.21 502	0.32 544	0.25 513	0.18 507	0.19 492	0.20 518	0.09 464	0.09 542	0.07 290	0.07 370	0.09 488	0.10 521

DMCA-RVC	0.17 503	0.10 477	0.15 415	0.24 594	0.11 492	0.18 476	0.18 470	0.25 437	0.24 430	0.21 502	0.26 490	0.25 513	0.27 585	0.18 477	0.20 518	0.12 561	0.08 509	0.13 581	0.10 530	0.10 521	0.08 448

FADNet_RVC	0.16 482	0.14 561	0.40 615	0.20 512	0.11 492	0.13 345	0.13 163	0.26 455	0.22 401	0.21 502	0.23 433	0.20 448	0.17 492	0.14 362	0.16 466	0.08 404	0.08 509	0.12 566	0.09 490	0.11 544	0.10 521

STTStereo	0.18 517	0.12 521	0.27 572	0.20 512	0.11 492	0.16 435	0.21 553	0.29 510	0.23 413	0.21 502	0.30 532	0.29 549	0.18 507	0.20 517	0.19 512	0.12 561	0.11 575	0.11 546	0.14 599	0.09 488	0.08 448

RP	0.21 553	0.13 549	0.21 538	0.23 585	0.11 492	0.21 533	0.20 533	0.25 437	0.44 598	0.21 502	0.38 580	0.36 598	0.24 562	0.27 578	0.25 582	0.11 536	0.12 591	0.13 581	0.12 584	0.12 559	0.14 600

TDLM	0.17 503	0.12 521	0.13 330	0.24 594	0.10 442	0.18 476	0.18 470	0.36 597	0.30 507	0.21 502	0.28 513	0.28 541	0.18 507	0.23 558	0.18 499	0.11 536	0.07 479	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.08 448

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 503	0.10 477	0.22 544	0.20 512	0.10 442	0.15 405	0.18 470	0.31 535	0.25 451	0.21 502	0.30 532	0.25 513	0.17 492	0.21 534	0.20 518	0.09 464	0.06 407	0.08 384	0.08 443	0.07 361	0.08 448
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	0.14 414	0.08 335	0.15 415	0.16 201	0.08 204	0.16 435	0.12 93	0.25 437	0.35 550	0.21 502	0.29 525	0.24 499	0.13 399	0.14 362	0.14 419	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.04 54	0.09 488	0.08 448

pmcnn	0.15 459	0.07 217	0.19 517	0.15 106	0.07 125	0.20 516	0.15 311	0.24 420	0.26 465	0.21 502	0.34 560	0.28 541	0.18 507	0.18 477	0.17 481	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.07 361	0.06 295

DStereoSA	0.25 597	0.19 605	0.37 610	0.26 610	0.17 616	0.22 542	0.20 533	0.49 646	0.59 637	0.22 518	0.29 525	0.29 549	0.33 618	0.39 636	0.28 609	0.12 561	0.11 575	0.16 613	0.14 599	0.14 592	0.12 561

fast-acv-ft	0.18 517	0.11 503	0.19 517	0.19 446	0.12 526	0.24 564	0.21 553	0.25 437	0.34 541	0.22 518	0.34 560	0.27 531	0.20 535	0.21 534	0.23 559	0.09 464	0.09 542	0.08 384	0.10 530	0.08 425	0.07 382

ssnet_v2	0.17 503	0.10 477	0.17 481	0.17 288	0.11 492	0.21 533	0.21 553	0.33 566	0.25 451	0.22 518	0.22 424	0.27 531	0.18 507	0.22 547	0.20 518	0.11 536	0.09 542	0.09 467	0.09 490	0.08 425	0.08 448

HBP-ISP	0.18 517	0.13 549	0.16 451	0.15 106	0.11 492	0.08 77	0.13 163	0.28 496	0.29 497	0.22 518	0.33 556	0.21 457	0.25 571	0.23 558	0.17 481	0.14 601	0.16 625	0.21 630	0.17 626	0.10 521	0.08 448

ADLNet	0.16 482	0.08 335	0.15 415	0.16 201	0.10 442	0.16 435	0.17 421	0.32 546	0.27 475	0.22 518	0.27 499	0.24 499	0.16 469	0.18 477	0.21 538	0.10 505	0.06 407	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.09 492

MMNet	0.17 503	0.09 415	0.16 451	0.20 512	0.11 492	0.27 595	0.20 533	0.25 437	0.41 580	0.22 518	0.30 532	0.21 457	0.20 535	0.17 455	0.20 518	0.06 166	0.06 407	0.07 290	0.07 370	0.08 425	0.07 382

stereogan	0.22 562	0.11 503	0.21 538	0.20 512	0.12 526	0.31 610	0.19 510	0.35 590	0.44 598	0.22 518	0.39 588	0.35 596	0.27 585	0.33 610	0.22 547	0.10 505	0.12 591	0.10 515	0.10 530	0.14 592	0.13 583

Nwc_Net	0.23 578	0.16 579	0.21 538	0.25 605	0.14 570	0.24 564	0.26 611	0.37 603	0.38 568	0.22 518	0.41 605	0.30 559	0.28 596	0.28 590	0.25 582	0.11 536	0.10 563	0.17 616	0.20 632	0.10 521	0.10 521

PA-Net	0.23 578	0.18 601	0.33 597	0.28 626	0.22 636	0.21 533	0.38 656	0.29 510	0.39 571	0.22 518	0.32 544	0.25 513	0.26 577	0.20 517	0.25 582	0.09 464	0.23 650	0.15 606	0.22 637	0.09 488	0.13 583
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CVANet_RVC	0.18 517	0.10 477	0.14 367	0.21 544	0.10 442	0.18 476	0.17 421	0.34 575	0.33 529	0.22 518	0.31 540	0.28 541	0.18 507	0.23 558	0.17 481	0.12 561	0.08 509	0.12 566	0.11 564	0.09 488	0.07 382

AANet_RVC	0.16 482	0.10 477	0.10 182	0.18 378	0.09 330	0.18 476	0.19 510	0.26 455	0.31 515	0.22 518	0.35 564	0.21 457	0.21 539	0.22 547	0.16 466	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.06 295

DISCO	0.19 529	0.09 415	0.22 544	0.17 288	0.10 442	0.25 575	0.18 470	0.27 477	0.44 598	0.22 518	0.31 540	0.33 585	0.26 577	0.28 590	0.28 609	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.07 370	0.09 488	0.09 492

iResNet_ROB	0.14 414	0.07 217	0.13 330	0.14 55	0.07 125	0.18 476	0.14 228	0.26 455	0.31 515	0.22 518	0.25 473	0.23 493	0.15 441	0.15 386	0.13 381	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.08 425	0.08 448

TCMNet	0.19 529	0.12 521	0.19 517	0.20 512	0.18 623	0.20 516	0.24 587	0.27 477	0.36 554	0.23 531	0.26 490	0.25 513	0.19 523	0.19 492	0.23 559	0.13 587	0.11 575	0.11 546	0.12 584	0.13 578	0.12 561

GMStereo_Zeroshot	0.16 482	0.13 549	0.24 557	0.20 512	0.10 442	0.17 457	0.13 163	0.29 510	0.25 451	0.23 531	0.32 544	0.25 513	0.11 328	0.19 492	0.14 419	0.09 464	0.06 407	0.11 546	0.06 272	0.12 559	0.08 448

Anonymous_2	0.22 562	0.17 590	0.28 577	0.15 106	0.16 601	0.32 611	0.22 563	0.22 375	0.17 298	0.23 531	0.24 445	0.26 523	0.27 585	0.27 578	0.23 559	0.22 644	0.25 653	0.17 616	0.17 626	0.17 625	0.17 627

dd	0.15 459	0.16 579	0.16 451	0.19 446	0.09 330	0.15 405	0.18 470	0.21 351	0.25 451	0.23 531	0.20 390	0.21 457	0.09 256	0.21 534	0.16 466	0.10 505	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.06 295

UDG	0.21 553	0.17 590	0.19 517	0.23 585	0.15 590	0.30 609	0.20 533	0.33 566	0.35 550	0.23 531	0.28 513	0.31 572	0.27 585	0.20 517	0.22 547	0.15 605	0.12 591	0.13 581	0.09 490	0.14 592	0.14 600

SACVNet	0.18 517	0.12 521	0.14 367	0.17 288	0.13 549	0.22 542	0.18 470	0.31 535	0.30 507	0.23 531	0.31 540	0.30 559	0.22 548	0.22 547	0.17 481	0.11 536	0.08 509	0.10 515	0.10 530	0.12 559	0.14 600

DSFCA	0.16 482	0.09 415	0.14 367	0.16 201	0.10 442	0.20 516	0.19 510	0.28 496	0.31 515	0.23 531	0.24 445	0.22 475	0.15 441	0.19 492	0.20 518	0.10 505	0.07 479	0.09 467	0.09 490	0.08 425	0.08 448

FADNet	0.21 553	0.22 621	0.36 606	0.18 378	0.17 616	0.24 564	0.13 163	0.31 535	0.31 515	0.23 531	0.25 473	0.27 531	0.21 539	0.19 492	0.15 450	0.13 587	0.15 621	0.12 566	0.15 615	0.16 617	0.18 630

S-Stereo	0.20 541	0.12 521	0.25 562	0.21 544	0.13 549	0.20 516	0.18 470	0.32 546	0.43 593	0.23 531	0.36 567	0.28 541	0.30 608	0.19 492	0.22 547	0.09 464	0.12 591	0.10 515	0.10 530	0.13 578	0.13 583

SQANet	0.23 578	0.23 623	0.30 588	0.30 637	0.19 627	0.27 595	0.13 163	0.29 510	0.33 529	0.24 540	0.37 574	0.31 572	0.22 548	0.27 578	0.23 559	0.15 605	0.10 563	0.21 630	0.16 619	0.21 633	0.15 607

WZ-Net	0.28 613	0.17 590	0.78 665	0.22 561	0.16 601	0.34 621	0.29 634	0.39 615	0.57 633	0.24 540	0.55 634	0.37 603	0.24 562	0.33 610	0.35 636	0.09 464	0.08 509	0.09 467	0.10 530	0.14 592	0.16 618

LMCR-Stereo	0.15 459	0.08 335	0.13 330	0.21 544	0.09 330	0.17 457	0.20 533	0.27 477	0.19 348	0.24 540	0.24 445	0.23 493	0.17 492	0.20 517	0.17 481	0.07 328	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.10 521	0.08 448

DGSMNet	0.24 585	0.19 605	0.33 597	0.21 544	0.24 641	0.24 564	0.20 533	0.35 590	0.41 580	0.24 540	0.32 544	0.38 607	0.21 539	0.29 596	0.23 559	0.12 561	0.11 575	0.14 594	0.16 619	0.23 637	0.23 641

hitnet-ft	0.18 517	0.09 415	0.17 481	0.14 55	0.09 330	0.26 585	0.20 533	0.25 437	0.26 465	0.24 540	0.32 544	0.31 572	0.22 548	0.24 568	0.21 538	0.12 561	0.07 479	0.10 515	0.08 443	0.12 559	0.11 548

FADNet-RVC-Resample	0.16 482	0.11 503	0.31 590	0.22 561	0.11 492	0.19 500	0.14 228	0.25 437	0.24 430	0.24 540	0.27 499	0.20 448	0.15 441	0.16 421	0.15 450	0.07 328	0.08 509	0.12 566	0.10 530	0.09 488	0.10 521

NCC-stereo	0.24 585	0.15 571	0.31 590	0.26 610	0.16 601	0.20 516	0.30 641	0.40 619	0.40 577	0.24 540	0.38 580	0.33 585	0.28 596	0.36 625	0.27 601	0.12 561	0.11 575	0.15 606	0.22 637	0.13 578	0.13 583

Abc-Net	0.24 585	0.15 571	0.31 590	0.26 610	0.16 601	0.20 516	0.30 641	0.40 619	0.40 577	0.24 540	0.38 580	0.33 585	0.28 596	0.36 625	0.27 601	0.12 561	0.11 575	0.15 606	0.22 637	0.13 578	0.13 583
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.24 585	0.11 503	0.47 627	0.22 561	0.12 526	0.34 621	0.29 634	0.29 510	0.56 631	0.24 540	0.46 619	0.30 559	0.30 608	0.29 596	0.29 613	0.08 404	0.07 479	0.09 467	0.09 490	0.10 521	0.10 521

RYNet	0.22 562	0.12 521	0.22 544	0.19 446	0.17 616	0.46 641	0.26 611	0.38 611	0.48 607	0.24 540	0.28 513	0.34 592	0.23 556	0.20 517	0.30 620	0.10 505	0.06 407	0.09 467	0.09 490	0.13 578	0.15 607

DRN-Test	0.19 529	0.11 503	0.20 529	0.22 561	0.10 442	0.22 542	0.22 563	0.39 615	0.37 561	0.24 540	0.32 544	0.26 523	0.21 539	0.22 547	0.24 572	0.11 536	0.07 479	0.11 546	0.10 530	0.09 488	0.07 382

StereoDRNet	0.18 517	0.11 503	0.17 481	0.22 561	0.11 492	0.21 533	0.22 563	0.37 603	0.33 529	0.24 540	0.28 513	0.30 559	0.19 523	0.20 517	0.20 518	0.09 464	0.08 509	0.11 546	0.09 490	0.09 488	0.07 382

SGM-Forest	0.20 541	0.14 561	0.18 505	0.19 446	0.13 549	0.20 516	0.22 563	0.33 566	0.30 507	0.24 540	0.29 525	0.28 541	0.19 523	0.23 558	0.17 481	0.15 605	0.16 625	0.15 606	0.14 599	0.12 559	0.12 561
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FSD					0.22 636	0.25 575	0.25 602	0.27 477	0.26 465	0.25 553	0.26 490	0.25 513	0.27 585	0.27 578	0.24 572	0.21 639	0.20 638	0.27 641	0.26 644	0.25 644

w-ln-seven-2	0.20 541	0.14 561	0.37 610	0.22 561	0.12 526	0.20 516	0.21 553	0.28 496	0.37 561	0.25 553	0.37 574	0.27 531	0.22 548	0.21 534	0.23 559	0.08 404	0.08 509	0.09 467	0.09 490	0.10 521	0.09 492

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 517	0.09 415	0.29 585	0.15 106	0.10 442	0.22 542	0.20 533	0.26 455	0.39 571	0.25 553	0.42 611	0.24 499	0.15 441	0.20 517	0.19 512	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.10 521	0.09 492

CSP-Net	0.16 482	0.09 415	0.14 367	0.16 201	0.09 330	0.19 500	0.17 421	0.25 437	0.32 522	0.25 553	0.30 532	0.24 499	0.15 441	0.21 534	0.18 499	0.09 464	0.06 407	0.07 290	0.07 370	0.08 425	0.07 382

FINET	0.21 553	0.18 601	0.26 565	0.18 378	0.16 601	0.23 559	0.23 574	0.32 546	0.48 607	0.25 553	0.32 544	0.22 475	0.22 548	0.22 547	0.17 481	0.18 627	0.16 625	0.11 546	0.10 530	0.15 608	0.13 583

AF-Net	0.22 562	0.17 590	0.17 481	0.26 610	0.13 549	0.25 575	0.24 587	0.32 546	0.50 617	0.25 553	0.33 556	0.38 607	0.26 577	0.28 590	0.25 582	0.11 536	0.10 563	0.16 613	0.11 564	0.11 544	0.10 521

FADNet-RVC	0.20 541	0.20 611	0.38 612	0.21 544	0.16 601	0.20 516	0.15 311	0.26 455	0.26 465	0.26 559	0.32 544	0.26 523	0.21 539	0.22 547	0.19 512	0.12 561	0.13 606	0.12 566	0.14 599	0.13 578	0.18 630

SuperB	0.20 541	0.10 477	0.56 638	0.16 201	0.09 330	0.18 476	0.18 470	0.24 420	0.50 617	0.26 559	0.39 588	0.17 408	0.21 539	0.22 547	0.21 538	0.08 404	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.12 559	0.10 521

ADCRef	0.19 529	0.12 521	0.41 618	0.20 512	0.12 526	0.22 542	0.18 470	0.32 546	0.36 554	0.26 559	0.32 544	0.17 408	0.23 556	0.24 568	0.24 572	0.07 328	0.06 407	0.09 467	0.09 490	0.08 425	0.08 448

DeepPrunerF	0.24 585	0.17 590	0.42 620	0.26 610	0.16 601	0.22 542	0.28 624	0.37 603	0.50 617	0.26 559	0.29 525	0.24 499	0.28 596	0.21 534	0.22 547	0.15 605	0.11 575	0.20 629	0.18 630	0.12 559	0.13 583

ADCP+	0.20 541	0.10 477	0.33 597	0.20 512	0.12 526	0.22 542	0.26 611	0.31 535	0.34 541	0.26 559	0.37 574	0.22 475	0.22 548	0.27 578	0.27 601	0.09 464	0.06 407	0.08 384	0.08 443	0.09 488	0.10 521

StereoDRNet-Refined	0.17 503	0.12 521	0.15 415	0.20 512	0.09 330	0.18 476	0.18 470	0.26 455	0.23 413	0.26 559	0.40 594	0.22 475	0.17 492	0.21 534	0.20 518	0.08 404	0.05 263	0.09 467	0.10 530	0.07 361	0.07 382
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
z-mn7	0.24 585	0.14 561	0.45 622	0.19 446	0.13 549	0.28 602	0.25 602	0.34 575	0.62 644	0.27 565	0.56 639	0.29 549	0.24 562	0.32 607	0.25 582	0.08 404	0.08 509	0.08 384	0.08 443	0.10 521	0.10 521

YMNet	0.20 541	0.12 521	0.19 517	0.20 512	0.14 570	0.26 585	0.23 574	0.32 546	0.34 541	0.27 565	0.34 560	0.30 559	0.18 507	0.18 477	0.22 547	0.10 505	0.13 606	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.09 492

YMNet_1	0.20 541	0.12 521	0.19 517	0.20 512	0.14 570	0.26 585	0.23 574	0.32 546	0.34 541	0.27 565	0.34 560	0.30 559	0.18 507	0.18 477	0.22 547	0.10 505	0.13 606	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.09 492

test_sample8	0.19 529	0.12 521	0.20 529	0.12 5	0.14 570	0.17 457	0.13 163	0.31 535	0.21 387	0.27 565	0.22 424	0.36 598	0.25 571	0.19 492	0.17 481	0.15 605	0.30 657	0.14 594	0.14 599	0.14 592	0.12 561

GASNet	0.22 562	0.23 623	0.33 597	0.26 610	0.17 616	0.26 585	0.16 380	0.44 636	0.42 588	0.27 565	0.24 445	0.30 559	0.15 441	0.27 578	0.18 499	0.12 561	0.08 509	0.12 566	0.11 564	0.16 617	0.07 382

AACVNet	0.16 482	0.08 335	0.14 367	0.15 106	0.10 442	0.18 476	0.15 311	0.23 396	0.24 430	0.27 565	0.27 499	0.28 541	0.17 492	0.19 492	0.16 466	0.09 464	0.07 479	0.09 467	0.07 370	0.10 521	0.09 492

APVNet	0.22 562	0.12 521	0.19 517	0.18 378	0.14 570	0.32 611	0.31 647	0.39 615	0.32 522	0.27 565	0.40 594	0.30 559	0.29 604	0.26 575	0.25 582	0.11 536	0.12 591	0.11 546	0.14 599	0.12 559	0.12 561

FAT-Stereo	0.20 541	0.12 521	0.22 544	0.21 544	0.12 526	0.17 457	0.18 470	0.34 575	0.39 571	0.27 565	0.37 574	0.34 592	0.32 616	0.21 534	0.20 518	0.09 464	0.11 575	0.10 515	0.09 490	0.11 544	0.14 600

RGC	0.25 597	0.20 611	0.29 585	0.28 626	0.16 601	0.22 542	0.23 574	0.32 546	0.44 598	0.27 565	0.40 594	0.38 607	0.27 585	0.36 625	0.22 547	0.11 536	0.13 606	0.17 616	0.17 626	0.14 592	0.16 618

RTSC	0.23 578	0.12 521	0.28 577	0.21 544	0.13 549	0.28 602	0.16 380	0.35 590	0.66 653	0.27 565	0.33 556	0.30 559	0.21 539	0.31 600	0.29 613	0.10 505	0.08 509	0.09 467	0.10 530	0.13 578	0.13 583

PS-NSSS	0.20 541	0.21 617	0.23 553	0.20 512	0.10 442	0.19 500	0.17 421	0.36 597	0.25 451	0.27 565	0.33 556	0.27 531	0.24 562	0.20 517	0.20 518	0.15 605	0.12 591	0.17 616	0.14 599	0.10 521	0.08 448

CBMV_ROB	0.19 529	0.13 549	0.17 481	0.16 201	0.11 492	0.15 405	0.13 163	0.26 455	0.28 490	0.27 565	0.30 532	0.27 531	0.24 562	0.23 558	0.16 466	0.15 605	0.17 630	0.22 634	0.20 632	0.10 521	0.11 548

DLCB_ROB	0.18 517	0.10 477	0.15 415	0.23 585	0.11 492	0.24 564	0.18 470	0.29 510	0.28 490	0.27 565	0.28 513	0.28 541	0.24 562	0.19 492	0.20 518	0.08 404	0.08 509	0.09 467	0.09 490	0.07 361	0.07 382

DispFullNet	0.27 608	0.21 617	0.65 648	0.28 626	0.16 601	0.26 585	0.17 421	0.33 566	0.58 636	0.27 565	0.38 580	0.43 625	0.23 556	0.38 632	0.23 559	0.12 561	0.06 407	0.19 627	0.11 564	0.21 633	0.15 607

PSMNet_ROB	0.21 553	0.11 503	0.15 415	0.27 623	0.15 590	0.24 564	0.35 651	0.43 634	0.37 561	0.27 565	0.32 544	0.32 581	0.22 548	0.21 534	0.26 593	0.12 561	0.08 509	0.13 581	0.11 564	0.09 488	0.09 492

DStereoFS	0.27 608	0.22 621	0.31 590	0.22 561	0.15 590	0.22 542	0.20 533	0.50 650	0.48 607	0.28 580	0.44 616	0.33 585	0.34 623	0.52 654	0.29 613	0.12 561	0.11 575	0.15 606	0.13 595	0.16 617	0.16 618

zh-sn7	0.25 597	0.17 590	0.50 629	0.24 594	0.13 549	0.25 575	0.24 587	0.34 575	0.48 607	0.28 580	0.54 632	0.28 541	0.31 612	0.36 625	0.32 628	0.10 505	0.10 563	0.11 546	0.10 530	0.12 559	0.12 561

GCST	0.37 635	0.42 654	0.26 565	1.02 680	0.39 655	0.18 476	0.08 7	0.20 328	0.17 298	0.28 580	0.25 473	0.15 370	0.12 359	0.16 421	0.14 419	0.64 676	0.43 665	0.75 672	0.65 676	0.63 669	0.46 667

Wz-Net-MNSev	0.22 562	0.13 549	0.31 590	0.20 512	0.14 570	0.36 630	0.24 587	0.33 566	0.44 598	0.28 580	0.40 594	0.38 607	0.19 523	0.24 568	0.25 582	0.09 464	0.07 479	0.09 467	0.09 490	0.12 559	0.10 521

CRFU-Net	0.16 482	0.08 335	0.14 367	0.17 288	0.09 330	0.19 500	0.14 228	0.26 455	0.20 371	0.28 580	0.27 499	0.29 549	0.17 492	0.19 492	0.17 481	0.09 464	0.09 542	0.07 290	0.07 370	0.08 425	0.08 448

Syn2CoEx	0.21 553	0.16 579	0.27 572	0.29 635	0.14 570	0.26 585	0.20 533	0.33 566	0.31 515	0.28 580	0.36 567	0.27 531	0.25 571	0.19 492	0.24 572	0.16 621	0.12 591	0.14 594	0.11 564	0.09 488	0.08 448

DANet	0.21 553	0.15 571	0.28 577	0.25 605	0.13 549	0.22 542	0.19 510	0.27 477	0.27 475	0.28 580	0.32 544	0.35 596	0.31 612	0.31 600	0.23 559	0.11 536	0.09 542	0.11 546	0.10 530	0.13 578	0.11 548
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.23 578	0.17 590	0.22 544	0.25 605	0.13 549	0.26 585	0.29 634	0.31 535	0.36 554	0.28 580	0.36 567	0.45 629	0.26 577	0.27 578	0.26 593	0.11 536	0.08 509	0.12 566	0.09 490	0.14 592	0.13 583

PDISCO_ROB	0.27 608	0.16 579	0.26 565	0.28 626	0.20 630	0.32 611	0.26 611	0.44 636	0.57 633	0.28 580	0.40 594	0.45 629	0.29 604	0.33 610	0.34 635	0.12 561	0.09 542	0.17 616	0.16 619	0.17 625	0.13 583

DStereoO	0.24 585	0.18 601	0.18 505	0.20 512	0.14 570	0.21 533	0.19 510	0.32 546	0.41 580	0.29 589	0.21 413	0.32 581	0.27 585	0.41 644	0.27 601	0.46 665	0.12 591	0.31 653	0.11 564	0.15 608	0.12 561

w-ln-seven	0.24 585	0.14 561	0.55 635	0.19 446	0.14 570	0.26 585	0.22 563	0.35 590	0.60 641	0.29 589	0.39 588	0.30 559	0.22 548	0.21 534	0.26 593	0.09 464	0.09 542	0.11 546	0.10 530	0.11 544	0.10 521

DPSNet	0.28 613	0.16 579	0.31 590	0.18 378	0.13 549	0.54 649	0.42 660	0.51 652	0.67 654	0.29 589	0.38 580	0.38 607	0.29 604	0.31 600	0.23 559	0.11 536	0.10 563	0.11 546	0.08 443	0.20 632	0.16 618

PWCDC_ROB	0.20 541	0.13 549	0.22 544	0.24 594	0.11 492	0.19 500	0.15 311	0.33 566	0.54 627	0.29 589	0.50 627	0.21 457	0.15 441	0.27 578	0.20 518	0.11 536	0.09 542	0.10 515	0.08 443	0.11 544	0.09 492

CBMV	0.19 529	0.14 561	0.17 481	0.18 378	0.10 442	0.20 516	0.11 61	0.29 510	0.30 507	0.29 589	0.30 532	0.30 559	0.23 556	0.27 578	0.19 512	0.13 587	0.15 621	0.17 616	0.16 619	0.10 521	0.10 521
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-SNSev	0.25 597	0.17 590	0.44 621	0.25 605	0.14 570	0.26 585	0.23 574	0.38 611	0.56 631	0.30 594	0.55 634	0.39 615	0.26 577	0.23 558	0.30 620	0.10 505	0.09 542	0.09 467	0.10 530	0.11 544	0.11 548

Wz-Net-LNSev	0.22 562	0.16 579	0.38 612	0.21 544	0.13 549	0.25 575	0.23 574	0.32 546	0.43 593	0.30 594	0.41 605	0.31 572	0.18 507	0.22 547	0.25 582	0.10 505	0.09 542	0.08 384	0.08 443	0.12 559	0.11 548

dad	0.17 503	0.20 611	0.20 529	0.16 201	0.11 492	0.20 516	0.18 470	0.21 351	0.28 490	0.30 594	0.24 445	0.29 549	0.13 399	0.19 492	0.16 466	0.18 627	0.09 542	0.11 546	0.09 490	0.11 544	0.07 382

ADCPNet	0.25 597	0.16 579	0.61 645	0.21 544	0.15 590	0.35 629	0.25 602	0.32 546	0.35 550	0.30 594	0.40 594	0.36 598	0.28 596	0.28 590	0.32 628	0.12 561	0.10 563	0.11 546	0.12 584	0.14 592	0.13 583

XPNet_ROB	0.22 562	0.11 503	0.19 517	0.22 561	0.13 549	0.22 542	0.19 510	0.34 575	0.40 577	0.30 594	0.39 588	0.39 615	0.26 577	0.26 575	0.28 609	0.15 605	0.10 563	0.10 515	0.10 530	0.13 578	0.12 561

PWC_ROB	0.21 553	0.16 579	0.26 565	0.18 378	0.11 492	0.22 542	0.13 163	0.32 546	0.49 614	0.30 594	0.40 594	0.32 581	0.24 562	0.31 600	0.22 547	0.10 505	0.07 479	0.11 546	0.08 443	0.11 544	0.10 521

DDUNet	0.22 562	0.17 590	0.21 538	0.22 561	0.15 590	0.25 575	0.24 587	0.29 510	0.30 507	0.31 600	0.36 567	0.33 585	0.25 571	0.24 568	0.20 518	0.18 627	0.13 606	0.17 616	0.11 564	0.16 617	0.16 618

XQC	0.28 613	0.23 623	0.51 630	0.28 626	0.19 627	0.34 621	0.27 618	0.36 597	0.57 633	0.31 600	0.30 532	0.37 603	0.30 608	0.38 632	0.38 643	0.13 587	0.09 542	0.15 606	0.12 584	0.17 625	0.18 630

AnyNet_C32	0.26 606	0.16 579	0.36 606	0.20 512	0.16 601	0.25 575	0.30 641	0.32 546	0.44 598	0.31 600	0.49 623	0.30 559	0.33 618	0.40 641	0.33 633	0.12 561	0.12 591	0.12 566	0.14 599	0.14 592	0.15 607

GANet	0.21 553	0.12 521	0.21 538	0.24 594	0.13 549	0.22 542	0.22 563	0.41 625	0.26 465	0.31 600	0.42 611	0.37 603	0.28 596	0.23 558	0.22 547	0.10 505	0.12 591	0.10 515	0.09 490	0.10 521	0.08 448

NCCL2	0.23 578	0.15 571	0.17 481	0.34 642	0.18 623	0.24 564	0.23 574	0.34 575	0.28 490	0.31 600	0.38 580	0.38 607	0.28 596	0.23 558	0.24 572	0.15 605	0.12 591	0.18 625	0.21 634	0.13 578	0.13 583

NaN_ROB	0.22 562	0.19 605	0.24 557	0.25 605	0.13 549	0.29 606	0.26 611	0.33 566	0.41 580	0.31 600	0.31 540	0.32 581	0.23 556	0.30 599	0.21 538	0.11 536	0.17 630	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.09 492

Consistency-Raft	0.44 645	0.40 652	0.45 622	0.37 648	0.43 659	0.46 641	0.41 657	0.57 660	0.55 628	0.32 606	0.73 656	0.33 585	0.48 650	0.42 645	0.49 659	0.39 659	0.35 662	0.45 659	0.51 669	0.42 659	0.29 651

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 562	0.21 617	0.24 557	0.26 610	0.11 492	0.23 559	0.14 228	0.39 615	0.24 430	0.32 606	0.36 567	0.30 559	0.21 539	0.19 492	0.21 538	0.17 626	0.14 615	0.21 630	0.16 619	0.12 559	0.12 561

edge stereo	0.22 562	0.13 549	0.20 529	0.21 544	0.13 549	0.23 559	0.16 380	0.32 546	0.42 588	0.32 606	0.40 594	0.38 607	0.35 626	0.25 573	0.24 572	0.13 587	0.11 575	0.14 594	0.11 564	0.12 559	0.13 583

SHD	0.26 606	0.15 571	0.30 588	0.24 594	0.18 623	0.22 542	0.15 311	0.38 611	0.71 657	0.32 606	0.41 605	0.36 598	0.28 596	0.32 607	0.29 613	0.12 561	0.11 575	0.14 594	0.13 595	0.16 617	0.20 636

PSMNet-RUCA	0.27 608	0.33 646	0.41 618	0.36 646	0.32 654	0.18 476	0.19 510	0.42 630	0.30 507	0.33 610	0.41 605	0.39 615	0.25 571	0.31 600	0.20 518	0.18 627	0.10 563	0.25 637	0.15 615	0.21 633	0.16 618

LALA_ROB	0.25 597	0.16 579	0.22 544	0.26 610	0.17 616	0.27 595	0.27 618	0.42 630	0.37 561	0.33 610	0.38 580	0.51 641	0.26 577	0.28 590	0.27 601	0.16 621	0.09 542	0.12 566	0.11 564	0.13 578	0.12 561

Wz-Net-TNSev	0.29 617	0.20 611	0.65 648	0.19 446	0.15 590	0.38 634	0.27 618	0.35 590	0.55 628	0.34 612	0.42 611	0.45 629	0.38 631	0.32 607	0.30 620	0.12 561	0.13 606	0.10 515	0.12 584	0.15 608	0.14 600

zh-mn7	0.25 597	0.14 561	0.56 638	0.19 446	0.14 570	0.24 564	0.22 563	0.34 575	0.62 644	0.35 613	0.65 648	0.31 572	0.25 571	0.31 600	0.25 582	0.09 464	0.08 509	0.09 467	0.09 490	0.09 488	0.11 548

GANetREF_RVC	0.31 625	0.34 647	0.27 572	0.35 644	0.16 601	0.32 611	0.41 657	0.48 644	0.51 624	0.35 613	0.35 564	0.34 592	0.33 618	0.39 636	0.32 628	0.27 652	0.20 638	0.29 650	0.15 615	0.18 628	0.17 627
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
PASM	0.32 627	0.24 626	0.48 628	0.28 626	0.27 647	0.29 606	0.30 641	0.34 575	0.49 614	0.35 613	0.39 588	0.46 633	0.34 623	0.34 613	0.35 636	0.23 648	0.25 653	0.26 638	0.28 650	0.23 637	0.21 638

ccnet	0.29 617	0.28 639	0.23 553	0.20 512	0.28 648	0.41 639	0.21 553	0.45 639	0.33 529	0.36 616	0.46 619	0.36 598	0.30 608	0.39 636	0.42 652	0.23 648	0.14 615	0.21 630	0.17 626	0.23 637	0.18 630

G-Net	0.24 585	0.16 579	0.36 606	0.22 561	0.16 601	0.51 647	0.23 574	0.29 510	0.34 541	0.36 616	0.38 580	0.31 572	0.29 604	0.27 578	0.26 593	0.11 536	0.09 542	0.12 566	0.09 490	0.16 617	0.13 583

SAMSARA	0.40 639	0.28 639	0.33 597	0.55 660	0.39 655	0.82 671	1.23 688	0.47 643	0.51 624	0.36 616	0.35 564	0.55 647	0.39 634	0.38 632	0.39 645	0.15 605	0.20 638	0.15 606	0.14 599	0.23 637	0.20 636

ADCMid	0.25 597	0.15 571	0.40 615	0.20 512	0.14 570	0.25 575	0.26 611	0.34 575	0.38 568	0.36 616	0.44 616	0.34 592	0.40 637	0.35 619	0.33 633	0.10 505	0.09 542	0.11 546	0.11 564	0.13 578	0.12 561

SANet	0.24 585	0.14 561	0.28 577	0.21 544	0.11 492	0.27 595	0.24 587	0.38 611	0.64 649	0.36 616	0.40 594	0.43 625	0.26 577	0.27 578	0.24 572	0.12 561	0.09 542	0.10 515	0.09 490	0.13 578	0.11 548

CSAN	0.29 617	0.24 626	0.27 572	0.34 642	0.19 627	0.33 618	0.42 660	0.37 603	0.50 617	0.38 621	0.40 594	0.44 627	0.33 618	0.28 590	0.30 620	0.20 635	0.16 625	0.19 627	0.19 631	0.14 592	0.15 607

WCMA_ROB	0.24 585	0.11 503	0.22 544	0.17 288	0.14 570	0.32 611	0.15 311	0.32 546	0.32 522	0.38 621	0.53 630	0.40 619	0.34 623	0.34 613	0.25 582	0.11 536	0.12 591	0.12 566	0.10 530	0.14 592	0.14 600

AnyNet_C01	0.36 634	0.25 631	1.37 679	0.22 561	0.17 616	0.48 645	0.27 618	0.35 590	0.39 571	0.39 623	0.74 658	0.46 633	0.38 631	0.45 646	0.47 657	0.13 587	0.13 606	0.13 581	0.14 599	0.14 592	0.15 607

CC-Net-ROB	0.28 613	0.31 644	0.36 606	0.29 635	0.15 590	0.25 575	0.19 510	0.45 639	0.33 529	0.39 623	0.37 574	0.39 615	0.31 612	0.27 578	0.26 593	0.24 650	0.19 635	0.30 652	0.23 641	0.18 628	0.15 607

MDST_ROB	0.22 562	0.10 477	0.17 481	0.18 378	0.11 492	0.37 631	0.19 510	0.43 634	0.41 580	0.39 623	0.39 588	0.29 549	0.21 539	0.26 575	0.18 499	0.11 536	0.10 563	0.14 594	0.11 564	0.10 521	0.08 448

otaku	0.39 636	0.37 650	0.52 631	0.44 653	0.28 648	0.58 651	0.24 587	0.41 625	0.62 644	0.40 626	0.49 623	0.46 633	0.33 618	0.40 641	0.32 628	0.30 653	0.30 657	0.39 657	0.33 656	0.29 651	0.28 650

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 623	0.24 626	0.29 585	0.36 646	0.16 601	0.34 621	0.30 641	0.32 546	0.42 588	0.40 626	0.46 619	0.38 607	0.31 612	0.34 613	0.28 609	0.19 633	0.20 638	0.26 638	0.29 651	0.18 628	0.19 635

ADCS	0.29 617	0.18 601	0.45 622	0.21 544	0.17 616	0.28 602	0.23 574	0.41 625	0.63 648	0.40 626	0.49 623	0.40 619	0.36 628	0.39 636	0.40 648	0.13 587	0.12 591	0.13 581	0.14 599	0.16 617	0.16 618

MSMD_ROB	0.31 625	0.26 632	0.26 565	0.24 594	0.21 634	0.34 621	0.25 602	0.34 575	0.39 571	0.40 626	0.69 652	0.45 629	0.40 637	0.34 613	0.27 601	0.20 635	0.19 635	0.26 638	0.25 643	0.23 637	0.22 640

Ntro	0.40 639	0.40 652	0.53 632	0.46 657	0.30 652	0.65 657	0.24 587	0.46 641	0.68 655	0.41 630	0.49 623	0.48 639	0.42 645	0.39 636	0.31 627	0.32 654	0.28 655	0.37 656	0.30 653	0.32 656	0.29 651

psmorigin	0.25 597	0.15 571	0.34 605	0.17 288	0.13 549	0.23 559	0.14 228	0.34 575	0.33 529	0.41 630	0.55 634	0.41 621	0.37 630	0.34 613	0.27 601	0.11 536	0.15 621	0.11 546	0.11 564	0.12 559	0.16 618

FBW_ROB	0.24 585	0.17 590	0.22 544	0.26 610	0.14 570	0.25 575	0.22 563	0.41 625	0.41 580	0.41 630	0.41 605	0.42 622	0.27 585	0.31 600	0.23 559	0.09 464	0.14 615	0.14 594	0.12 584	0.11 544	0.09 492

ACVNet-4b	0.39 636	0.53 657	0.55 635	0.45 654	0.24 641	0.47 643	0.18 470	0.49 646	0.64 649	0.42 633	0.45 618	0.60 649	0.27 585	0.34 613	0.24 572	0.33 656	0.14 615	0.48 660	0.42 662	0.30 652	0.26 649

RTS	0.45 647	0.19 605	3.26 685	0.24 594	0.15 590	0.74 664	0.20 533	0.36 597	0.76 664	0.42 633	0.43 614	0.31 572	0.41 642	0.53 657	0.35 636	0.10 505	0.08 509	0.13 581	0.12 584	0.15 608	0.15 607

RTSA	0.45 647	0.19 605	3.26 685	0.24 594	0.15 590	0.74 664	0.20 533	0.36 597	0.76 664	0.42 633	0.43 614	0.31 572	0.41 642	0.53 657	0.35 636	0.10 505	0.08 509	0.13 581	0.12 584	0.15 608	0.15 607

FCDSN-DC	0.33 630	0.28 639	0.28 577	0.30 637	0.24 641	0.39 636	0.28 624	0.42 630	0.42 588	0.43 636	0.53 630	0.51 641	0.41 642	0.36 625	0.30 620	0.21 639	0.20 638	0.27 641	0.26 644	0.25 644	0.24 642
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	0.23 578	0.12 521	0.15 415	0.15 106	0.09 330	0.33 618	0.18 470	0.34 575	0.31 515	0.44 637	0.37 574	0.53 645	0.35 626	0.35 619	0.24 572	0.13 587	0.13 606	0.13 581	0.13 595	0.10 521	0.11 548
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN v2	0.33 630	0.27 635	0.28 577	0.26 610	0.23 639	0.37 631	0.28 624	0.40 619	0.43 593	0.45 638	0.56 639	0.51 641	0.40 637	0.37 630	0.29 613	0.21 639	0.20 638	0.27 641	0.26 644	0.25 644	0.24 642

FC-DCNN	0.33 630	0.27 635	0.28 577	0.26 610	0.23 639	0.37 631	0.28 624	0.40 619	0.43 593	0.45 638	0.55 634	0.51 641	0.40 637	0.37 630	0.30 620	0.21 639	0.20 638	0.27 641	0.26 644	0.25 644	0.24 642

LSM	0.33 630	0.20 611	0.58 641	0.26 610	0.60 672	0.34 621	0.25 602	0.42 630	0.48 607	0.45 638	0.58 644	0.42 622	0.36 628	0.35 619	0.25 582	0.12 561	0.20 638	0.14 594	0.16 619	0.19 631	0.33 656

MFN_U_SF_RVC	0.32 627	0.21 617	0.55 635	0.30 637	0.15 590	0.34 621	0.17 421	0.52 653	0.46 605	0.46 641	0.55 634	0.59 648	0.39 634	0.35 619	0.37 641	0.15 605	0.14 615	0.18 625	0.21 634	0.16 617	0.15 607

aanetorigin	0.22 562	0.17 590	0.56 638	0.17 288	0.10 442	0.15 405	0.19 510	0.20 328	0.33 529	0.49 642	0.48 622	0.29 549	0.27 585	0.20 517	0.23 559	0.08 404	0.07 479	0.08 384	0.07 370	0.10 521	0.09 492

RainbowNet	0.54 655	0.61 661	0.70 663	0.57 661	0.43 659	0.65 657	0.37 655	0.60 662	0.87 668	0.50 643	0.66 649	0.64 652	0.47 649	0.49 649	0.43 655	0.47 666	0.48 671	0.52 664	0.41 661	0.52 663	0.40 664

MonStereo1	0.47 651	0.26 632	0.58 641	0.28 626	0.20 630	0.39 636	0.18 470	0.49 646	0.64 649	0.52 644	0.87 665	1.01 666	0.57 659	0.50 650	0.56 664	0.53 669	0.31 660	0.54 666	0.40 660	0.33 657	0.34 657

MADNet+	0.75 665	0.71 667	3.70 688	0.66 664	0.41 657	0.98 676	0.97 686	0.69 665	0.73 662	0.52 644	0.57 642	0.64 652	0.68 667	0.86 675	1.01 683	0.34 657	0.36 663	0.28 649	0.23 641	0.36 658	0.31 654

SGM-ForestM	0.32 627	0.12 521	0.16 451	0.16 201	0.11 492	0.39 636	0.19 510	0.41 625	0.50 617	0.52 644	0.54 632	1.32 677	0.42 645	0.40 641	0.27 601	0.14 601	0.16 625	0.16 613	0.16 619	0.12 559	0.12 561

MeshStereo	0.27 608	0.13 549	0.18 505	0.15 106	0.11 492	0.32 611	0.24 587	0.40 619	0.36 554	0.52 644	0.57 642	0.67 656	0.40 637	0.35 619	0.26 593	0.14 601	0.13 606	0.13 581	0.11 564	0.11 544	0.10 521
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
anonymity	0.53 654	0.58 659	0.65 648	0.41 651	0.61 673	0.53 648	0.41 657	0.56 658	0.41 580	0.55 648	0.50 627	0.49 640	0.55 657	0.58 662	0.50 662	0.58 672	0.50 675	0.51 662	0.51 669	0.51 662	0.57 670

PVD	0.39 636	0.20 611	0.39 614	0.31 641	0.22 636	0.29 606	0.43 662	0.52 653	0.96 671	0.55 648	0.79 662	0.53 645	0.59 661	0.52 654	0.38 643	0.19 633	0.14 615	0.17 616	0.14 599	0.24 643	0.31 654

light-stereo	0.42 643	0.26 632	0.59 643	0.60 662	0.49 662	0.32 611	0.23 574	0.46 641	0.52 626	0.56 650	0.58 644	0.76 661	0.32 616	0.48 648	0.29 613	0.32 654	0.24 651	0.27 641	0.33 656	0.46 660	0.39 661

AANet	0.30 623	0.19 605	1.03 674	0.16 201	0.13 549	0.22 542	0.16 380	0.30 524	0.62 644	0.60 651	0.52 629	0.46 633	0.38 631	0.23 558	0.32 628	0.12 561	0.09 542	0.11 546	0.10 530	0.13 578	0.12 561

MFMNet_re	0.64 658	0.66 665	0.65 648	0.51 658	0.69 677	0.69 660	0.57 671	0.64 664	0.73 662	0.60 651	0.73 656	0.62 651	0.67 666	0.65 665	0.60 667	0.66 677	0.58 684	0.63 667	0.59 672	0.68 674	0.69 680

ACVNet_1	0.44 645	0.49 656	0.60 644	0.45 654	0.28 648	0.49 646	0.27 618	0.57 660	0.72 658	0.62 653	0.58 644	0.74 660	0.49 651	0.50 650	0.35 636	0.26 651	0.24 651	0.39 657	0.29 651	0.31 655	0.24 642

TorneroNet-64	0.76 666	0.72 668	0.74 664	0.78 669	0.58 671	0.91 675	0.56 670	0.84 669	1.29 677	0.66 654	0.90 666	1.40 679	0.75 669	0.85 674	0.67 673	0.49 667	0.46 666	0.72 671	0.59 672	0.67 673	0.53 669

SGM+DAISY	0.56 656	0.57 658	0.65 648	0.40 649	0.54 665	0.66 659	0.49 665	0.56 658	0.45 604	0.66 654	0.69 652	0.67 656	0.56 658	0.63 664	0.56 664	0.59 673	0.48 671	0.50 661	0.50 668	0.52 663	0.58 671

SPS-STEREO	0.57 657	0.58 659	0.65 648	0.45 654	0.55 667	0.62 655	0.44 664	0.62 663	0.50 617	0.68 656	0.64 647	0.66 655	0.57 659	0.61 663	0.60 667	0.62 675	0.47 670	0.51 662	0.49 666	0.55 667	0.58 671
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	0.71 662	0.45 655	1.14 677	0.51 658	0.47 661	2.02 686	0.64 675	0.75 666	0.70 656	0.69 657	0.77 661	1.22 673	0.83 672	1.03 683	1.01 683	0.40 660	0.28 655	0.33 654	0.33 656	0.30 652	0.34 657

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 644	0.39 651	0.54 633	0.40 649	0.20 630	0.64 656	0.32 649	0.53 655	0.72 658	0.71 658	0.72 655	0.61 650	0.54 654	0.51 652	0.46 656	0.20 635	0.19 635	0.29 650	0.30 653	0.23 637	0.18 630

ELAS	0.41 641	0.29 642	0.33 597	0.27 623	0.24 641	0.60 654	0.36 652	0.50 650	0.50 617	0.71 658	0.79 662	0.67 656	0.54 654	0.51 652	0.42 652	0.22 644	0.20 638	0.27 641	0.26 644	0.26 649	0.25 647
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	7.91 691	0.31 644	153.02 716	0.19 446	0.09 330	0.21 533	0.16 380	0.22 375	0.59 637	0.72 660	0.67 650	0.42 622	0.50 652	0.24 568	0.39 645	0.08 404	0.07 479	0.08 384	0.07 370	0.12 559	0.10 521

MANE	0.45 647	0.27 635	0.27 572	0.27 623	0.24 641	0.47 643	0.31 647	0.55 657	0.59 637	0.72 660	1.13 679	1.15 671	0.61 662	0.52 654	0.37 641	0.21 639	0.20 638	0.27 641	0.31 655	0.25 644	0.24 642

NVStereoNet_ROB	0.46 650	0.36 649	0.46 626	0.41 651	0.28 648	0.34 621	0.34 650	0.48 644	0.60 641	0.72 660	0.93 668	0.70 659	0.66 665	0.47 647	0.60 667	0.22 644	0.33 661	0.34 655	0.34 659	0.30 652	0.30 653
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	0.41 641	0.29 642	0.33 597	0.28 626	0.24 641	0.54 649	0.36 652	0.49 646	0.59 637	0.72 660	0.74 658	0.65 654	0.54 654	0.54 659	0.40 648	0.22 644	0.20 638	0.27 641	0.26 644	0.26 649	0.25 647
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	0.65 659	0.61 661	0.68 657	0.71 665	0.51 663	0.59 652	0.49 665	0.91 671	0.85 666	0.74 664	1.02 672	0.81 662	0.78 670	0.79 668	0.49 659	0.42 661	0.46 666	0.71 669	0.47 664	0.52 663	0.39 661

IMH-64	0.65 659	0.61 661	0.68 657	0.71 665	0.51 663	0.59 652	0.49 665	0.91 671	0.85 666	0.74 664	1.02 672	0.81 662	0.78 670	0.79 668	0.49 659	0.42 661	0.46 666	0.71 669	0.47 664	0.52 663	0.39 661

EDNetEfficient	0.29 617	0.24 626	1.13 676	0.18 378	0.10 442	0.19 500	0.20 533	0.20 328	0.60 641	0.74 664	0.56 639	0.31 572	0.39 634	0.22 547	0.30 620	0.09 464	0.07 479	0.08 384	0.07 370	0.11 544	0.09 492

TorneroNet	0.82 669	0.74 669	0.81 669	0.84 672	0.63 674	0.99 677	0.63 673	0.96 675	1.16 674	0.80 667	1.11 677	1.36 678	0.86 674	0.93 679	0.80 678	0.56 670	0.49 673	0.78 677	0.66 677	0.73 679	0.63 679

IMH	0.71 662	0.64 664	0.68 657	0.76 667	0.54 665	0.69 660	0.54 669	0.98 677	1.10 673	0.82 668	1.09 675	0.89 664	0.88 675	0.87 676	0.52 663	0.44 664	0.50 675	0.75 672	0.51 669	0.56 668	0.41 665

BEATNet-Init1	0.52 653	0.27 635	0.62 646	0.30 637	0.21 634	0.76 668	0.29 634	0.54 656	0.65 652	0.86 669	0.95 670	2.07 686	0.62 664	0.56 661	0.42 652	0.18 627	0.18 632	0.23 635	0.22 637	0.22 636	0.21 638

ACVNet_2	0.66 661	0.66 665	0.68 657	0.63 663	0.41 657	0.71 662	0.49 665	0.96 675	1.39 680	0.89 670	1.09 675	1.04 667	0.73 668	0.54 659	0.47 657	0.43 663	0.40 664	0.53 665	0.44 663	0.47 661	0.35 659

WAO-7	0.79 667	0.78 670	0.54 633	0.85 673	0.67 676	0.74 664	0.68 679	1.05 680	1.32 678	0.90 671	1.20 682	1.04 667	0.92 676	0.69 666	0.66 670	0.60 674	0.62 685	0.67 668	0.68 678	0.64 670	0.58 671

WAO-6	0.81 668	0.80 671	0.62 646	0.86 674	0.63 674	0.76 668	0.58 672	0.98 677	1.54 685	0.90 671	0.96 671	1.07 669	1.03 680	0.70 667	0.66 670	0.72 678	0.49 673	0.90 680	0.71 679	0.68 674	0.58 671

LVE	0.83 670	0.85 674	0.85 670	0.80 670	0.56 668	1.04 681	0.65 676	1.05 680	1.47 683	0.96 673	1.22 683	1.10 670	0.85 673	0.83 671	0.71 675	0.49 667	0.55 681	0.76 675	0.60 674	0.65 671	0.59 676

PWCK	0.71 662	0.94 676	0.95 672	0.76 667	0.31 653	0.74 664	0.36 652	0.90 670	0.90 669	0.96 673	0.75 660	0.95 665	0.61 662	0.87 676	0.66 670	0.72 678	0.46 666	0.75 672	0.49 666	0.69 676	0.44 666

UNDER WATER	0.97 675	0.97 678	1.42 680	0.99 679	0.70 680	1.12 683	0.84 682	0.80 668	1.08 672	1.01 675	0.90 666	1.55 683	1.22 687	1.03 683	1.00 682	0.78 682	0.53 678	1.02 683	0.87 684	0.80 681	0.74 682

UNDER WATER-64	0.95 674	0.94 676	1.43 681	0.87 675	0.56 668	1.18 684	0.87 683	0.77 667	0.94 670	1.04 676	0.85 664	1.58 684	1.21 686	0.94 680	0.96 681	0.87 684	0.57 683	1.03 684	0.88 685	0.78 680	0.73 681

ktn	1.01 677	1.21 681	0.80 668	1.23 684	0.86 683	1.01 679	0.87 683	0.94 674	1.39 680	1.04 676	1.12 678	1.15 671	1.07 681	0.94 680	0.59 666	1.28 689	0.71 687	1.38 689	0.83 683	1.02 685	0.75 683

WAO-8	0.91 672	0.81 672	0.65 648	0.94 677	0.69 677	0.90 672	0.67 677	1.07 683	1.83 688	1.06 678	1.45 685	1.30 674	1.07 681	0.84 672	0.78 676	0.74 680	0.53 678	0.86 678	0.75 680	0.69 676	0.62 677

Venus	0.91 672	0.81 672	0.65 648	0.94 677	0.69 677	0.90 672	0.67 677	1.07 683	1.83 688	1.06 678	1.45 685	1.30 674	1.07 681	0.84 672	0.78 676	0.74 680	0.53 678	0.86 678	0.75 680	0.69 676	0.62 677

TCMNet-wrong-test	3.67 685	5.48 699	3.89 689	12.18 700	11.75 702	4.65 688	3.88 692	1.06 682	0.72 658	1.09 680	2.15 689	6.30 694	0.53 653	3.43 690	2.36 690	0.89 685	0.20 638	1.87 692	1.69 691	5.57 696	3.62 696

Dean	0.87 671	0.86 675	0.79 667	0.81 671	0.56 668	0.90 672	0.63 673	1.15 686	1.73 686	1.15 681	1.15 680	1.31 676	0.99 679	0.81 670	0.81 679	0.57 671	0.56 682	0.77 676	0.64 675	0.66 672	0.58 671

KSHMR	1.09 678	1.17 680	0.88 671	1.25 685	1.00 685	0.99 677	0.96 685	1.13 685	1.37 679	1.16 682	1.29 684	1.41 680	0.96 678	1.01 682	0.92 680	1.03 687	1.08 689	1.20 686	1.03 688	1.01 684	0.97 686

notaker	0.97 675	1.11 679	0.98 673	1.13 682	0.81 681	0.73 663	0.68 679	0.93 673	1.16 674	1.18 683	1.18 681	1.41 680	1.16 685	1.08 685	0.69 674	0.81 683	0.64 686	1.17 685	0.79 682	0.98 683	0.80 684

tt	4.67 686	0.06 99	3.55 687	2.02 687	1.55 687	10.25 694	16.71 696	8.91 699	5.03 692	1.31 684	0.94 669	4.71 690	4.76 692	3.33 689	5.87 693	6.06 699	10.30 705	1.88 693	2.11 693	2.75 690	1.21 689

DPSimNet_ROB	1.11 679	1.23 682	0.78 665	1.13 682	0.88 684	1.10 682	1.13 687	1.16 687	1.23 676	1.43 685	1.02 672	1.41 680	1.10 684	0.90 678	1.60 685	1.46 690	0.51 677	1.21 687	1.03 688	0.90 682	1.01 688

HanzoNet	1.29 680	1.26 683	1.19 678	1.12 681	0.85 682	1.02 680	0.83 681	1.03 679	1.48 684	1.64 686	1.61 687	2.50 688	1.72 688	1.61 687	1.61 686	1.26 688	0.80 688	1.31 688	1.01 687	1.02 685	0.86 685

JetRed	1.62 681	1.46 684	2.98 683	0.92 676	1.21 686	4.99 689	1.53 691	1.27 688	1.39 680	1.83 687	1.74 688	1.60 685	0.95 677	1.41 686	2.45 691	0.90 686	1.60 690	0.93 681	0.90 686	1.35 687	0.99 687

coex-ft	3.30 684	0.34 647	59.09 715	0.18 378	0.13 549	0.26 585	0.22 563	0.27 477	0.72 658	1.90 688	0.70 654	0.44 627	0.45 648	0.29 596	0.41 651	0.09 464	0.09 542	0.12 566	0.09 490	0.14 592	0.13 583

MADNet++	1.95 682	1.75 685	1.59 682	1.82 686	1.69 688	2.33 687	1.40 690	2.35 689	2.09 690	2.57 689	2.36 690	2.24 687	2.17 690	2.28 688	2.34 689	1.87 691	1.66 691	1.54 690	1.34 690	1.92 688	1.77 690

Selective-IGEV-i1pa	2.80 683	3.51 691	0.67 656	0.28 626	0.14 570	10.22 693	0.43 662	4.36 690	3.63 691	3.53 690	6.92 692	3.47 689	1.97 689	13.41 704	2.26 688	0.36 658	0.15 621	0.13 581	0.10 530	0.15 608	0.35 659

Selective-IGEV-i16pa	18.58 704	3.30 689	1.09 675	0.21 544	0.18 623	103.68 717	0.28 624	19.87 709	40.73 717	4.16 691	56.45 717	8.07 696	2.59 691	123.95 718	5.89 694	0.18 627	0.12 591	0.09 467	0.12 584	0.12 559	0.51 668

LE_ROB	0.50 652	0.07 217	0.14 367	0.15 106	0.08 204	0.24 564	0.16 380	0.22 375	1.81 687	4.63 692	0.67 650	0.47 637	0.44 647	0.20 517	0.29 613	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.08 425	0.06 295

DPSMNet_ROB	8.06 692	4.48 692	8.63 700	5.37 693	10.74 697	8.32 691	22.98 702	5.46 692	13.36 702	5.12 693	9.92 698	5.08 691	10.40 699	5.53 693	12.58 699	3.80 697	8.00 698	3.50 694	7.02 699	3.83 694	7.14 700

DGTPSM_ROB	8.06 692	4.48 692	8.63 700	5.35 691	10.72 696	8.32 691	22.97 701	5.46 692	13.35 701	5.12 693	9.92 698	5.08 691	10.40 699	5.52 692	12.58 699	3.79 696	8.00 698	3.50 694	7.02 699	3.83 694	7.14 700

USTest	6.22 687	2.73 688	3.00 684	6.57 694	7.29 694	14.37 696	21.57 697	7.00 698	9.56 697	5.34 695	6.10 691	5.72 693	7.64 695	6.41 694	6.96 695	1.97 692	3.42 697	1.64 691	2.15 694	2.66 689	2.36 691

xxxxx1	7.79 688	5.02 696	7.31 692	3.12 688	3.85 690	16.35 698	22.88 698	5.86 695	8.69 694	7.97 696	8.54 693	9.12 698	8.27 696	10.18 696	10.92 696	2.42 693	2.45 693	3.56 696	12.37 702	3.77 691	3.06 693

tt_ll	7.79 688	5.02 696	7.31 692	3.12 688	3.85 690	16.35 698	22.88 698	5.86 695	8.69 694	7.97 696	8.54 693	9.12 698	8.27 696	10.18 696	10.92 696	2.42 693	2.45 693	3.56 696	12.37 702	3.77 691	3.06 693

ff	7.79 688	5.02 696	7.31 692	3.12 688	3.85 690	16.35 698	22.88 698	5.86 695	8.69 694	7.97 696	8.54 693	9.12 698	8.27 696	10.18 696	10.92 696	2.42 693	2.45 693	3.56 696	12.37 702	3.77 691	3.06 693

Anonymous_1	10.96 700	7.92 700	7.46 695	10.33 697	10.06 695	18.65 704	26.34 706	11.06 702	13.44 703	9.40 699	10.05 700	9.67 703	11.23 703	10.73 699	12.72 701	6.42 700	8.38 702	5.77 701	10.61 701	12.12 702	6.77 697

iinet-test	10.48 697	8.09 701	7.54 696	10.26 695	10.94 698	18.00 702	25.26 704	11.33 703	13.28 699	9.69 700	9.85 696	9.42 701	11.17 701	11.02 700	12.78 702	6.59 701	8.30 700	5.56 699	6.56 695	6.89 697	7.02 698

IINet	10.48 697	8.09 701	7.54 696	10.26 695	10.94 698	18.00 702	25.26 704	11.33 703	13.28 699	9.69 700	9.85 696	9.42 701	11.17 701	11.02 700	12.78 702	6.59 701	8.30 700	5.56 699	6.56 695	6.89 697	7.02 698

DPSM_ROB	11.15 701	8.58 703	8.00 698	10.88 698	11.58 700	19.10 705	26.71 707	12.05 705	14.07 706	10.36 702	10.84 701	10.33 704	11.86 704	11.70 702	13.54 704	6.99 703	8.79 703	5.89 702	6.95 697	7.29 699	7.42 702

DPSM	11.15 701	8.58 703	8.00 698	10.88 698	11.58 700	19.10 705	26.71 707	12.05 705	14.07 706	10.36 702	10.84 701	10.33 704	11.86 704	11.70 702	13.54 704	6.99 703	8.79 703	5.89 702	6.95 697	7.29 699	7.42 702

LRCNet_RVC	10.62 699	13.42 706	7.30 691	18.92 704	2.07 689	0.33 618	0.30 641	5.59 694	0.48 607	13.03 704	17.94 704	8.87 697	5.65 693	4.79 691	1.89 687	23.51 713	2.73 696	27.55 716	25.71 716	16.07 710	16.33 711

HaxPig	15.71 703	18.52 714	19.18 709	16.89 703	15.89 705	7.73 690	7.60 693	13.31 707	10.82 698	15.42 705	14.91 703	15.98 706	14.92 706	15.58 705	15.98 706	18.95 712	16.73 706	19.46 712	18.08 712	19.26 711	19.05 714

RSGM-EC	20.36 705	4.73 694	0.68 657	16.76 701	16.92 706	21.28 707	27.18 709	10.46 700	14.04 704	18.00 706	21.31 707	22.24 715	21.82 708	22.57 707	17.63 707	62.81 716	33.79 716	20.14 713	18.10 713	20.18 712	16.45 712

acva	20.36 705	4.73 694	0.68 657	16.76 701	16.92 706	21.28 707	27.18 709	10.46 700	14.04 704	18.00 706	21.31 707	22.24 715	21.82 708	22.57 707	17.63 707	62.81 716	33.79 716	20.14 713	18.10 713	20.18 712	16.45 712

PML	8.91 694	9.34 705	6.13 690	5.35 691	6.41 693	14.99 697	23.38 703	5.27 691	6.83 693	18.04 708	28.19 716	7.67 695	6.83 694	7.85 695	5.75 692	5.35 698	1.83 692	5.95 704	1.93 692	8.64 701	2.52 692

MEDIAN_ROB	20.38 707	24.04 715	23.31 712	21.23 705	21.71 708	10.40 695	7.92 694	17.64 708	15.50 708	20.12 709	19.70 705	20.34 707	20.32 707	21.19 706	21.13 709	23.81 714	21.81 714	24.98 715	23.76 715	24.71 714	23.93 715

Hybrid-DGEV	22.47 712	17.40 713	16.14 706	22.00 706	23.29 711	38.36 712	53.80 713	24.43 717	28.63 716	20.59 710	21.81 712	20.88 710	23.91 712	23.45 712	27.42 714	14.08 709	17.69 708	11.83 707	14.06 710	14.65 703	14.93 706

CasAABBNet	22.42 708	17.33 708	16.01 704	22.01 707	23.28 710	38.32 709	53.80 713	24.14 713	28.41 713	20.60 711	21.77 711	20.89 713	23.91 712	23.43 711	27.36 712	14.07 706	17.69 708	11.83 707	14.01 706	14.67 705	14.95 707

RAFT-FEzeroshot	22.43 709	17.33 708	15.98 702	22.02 708	23.31 712	38.34 710	53.82 715	24.05 711	28.39 711	20.61 712	21.76 709	20.88 710	23.92 714	23.41 709	27.42 714	14.07 706	17.69 708	11.83 707	14.02 707	14.69 706	14.97 708

RAFT-FE	22.43 709	17.33 708	15.98 702	22.02 708	23.31 712	38.34 710	53.82 715	24.05 711	28.39 711	20.61 712	21.76 709	20.88 710	23.92 714	23.41 709	27.42 714	14.07 706	17.69 708	11.83 707	14.02 707	14.69 706	14.97 708

Selective-RAFT-Error	22.47 712	17.37 712	16.09 705	22.06 710	23.34 714	38.39 713	53.83 717	24.29 716	28.47 715	20.74 714	21.83 714	20.81 709	23.90 711	23.54 715	27.53 717	14.08 709	17.69 708	11.82 706	14.00 705	14.69 706	15.00 710

LSM0	22.87 714	17.28 707	18.96 708	22.19 712	29.04 716	38.42 715	53.71 711	24.28 715	28.31 710	20.78 715	21.00 706	21.43 714	24.16 716	23.50 714	27.39 713	14.09 711	17.38 707	11.84 711	14.04 709	14.73 709	14.89 704

FlowAnything	22.44 711	17.35 711	16.14 706	22.07 711	23.23 709	38.39 713	53.77 712	24.25 714	28.44 714	20.96 716	21.82 713	20.70 708	23.84 710	23.49 713	27.14 711	14.04 705	17.79 713	11.75 705	14.15 711	14.65 703	14.89 704

AVERAGE_ROB	24.90 715	29.20 716	28.14 713	24.89 713	24.64 715	17.75 701	11.12 695	21.45 710	19.93 709	25.12 717	24.46 715	25.12 717	25.46 717	24.69 716	22.83 710	29.76 715	27.13 715	28.97 717	27.95 717	29.91 715	29.47 716

ccccc		285.66 718		368.85 717	370.60 718	123.16 718		115.05 719		126.68 718		122.83 719		252.94 719		384.56 719	353.86 719	254.69 719	223.00 719	425.87 719

test_example2	98.32 716	94.13 717	45.89 714	96.35 714	109.85 717	88.61 716	95.45 718	25.75 718	94.37 718	130.00 719	126.06 718	58.17 718	74.63 718	88.51 717	79.96 718	150.23 718	221.02 718	77.62 718	99.10 718	113.75 718	96.94 717

ASD4		3.38 690

Low-res two-view benchmark