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

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 36	0.18 230	0.22 3	0.25 1	0.20 177	0.23 69	0.23 151	0.19 2	0.19 27	0.19 25	0.28 149	0.12 1	0.22 133	0.24 5	0.26 248	0.12 74	0.14 463	0.18 409	0.27 655	0.17 415	0.19 510

NBS	0.18 8	0.15 83	0.22 3	0.37 271	0.18 94	0.14 3	0.24 175	0.16 1	0.14 4	0.15 2	0.19 26	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 183	0.14 219	0.12 344	0.19 457	0.16 398	0.16 372	0.10 79

small-0shot	0.18 8	0.13 6	0.28 99	0.29 15	0.18 94	0.17 18	0.29 280	0.27 23	0.17 14	0.18 16	0.29 163	0.14 2	0.16 21	0.24 5	0.21 84	0.12 74	0.09 29	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.10 79

DepthFocus	0.19 22	0.13 6	0.31 160	0.29 15	0.23 308	0.17 18	0.20 58	0.27 23	0.18 20	0.24 103	0.25 108	0.15 4	0.17 28	0.26 13	0.18 19	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.17 459	0.13 185	0.10 79

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 90	0.20 177	0.16 14	0.22 111	0.20 3	0.22 47	0.14 1	0.18 20	0.15 4	0.14 3	0.25 9	0.22 114	0.10 15	0.09 29	0.14 193	0.13 277	0.10 9	0.10 79

StereoAnything_RVC	0.21 75	0.68 721	0.39 321	0.28 9	0.15 24	0.23 69	0.18 17	0.20 3	0.19 27	0.16 9	0.16 11	0.15 4	0.22 133	0.30 62	0.18 19	0.16 365	0.09 29	0.12 65	0.08 1	0.16 372	0.09 6

DF_test	0.19 22	0.13 6	0.26 58	0.33 116	0.24 349	0.10 1	0.23 151	0.26 20	0.30 144	0.22 70	0.27 135	0.16 7	0.18 47	0.22 2	0.20 51	0.15 304	0.11 268	0.13 125	0.12 221	0.13 185	0.10 79

3w_stereo	0.24 147	0.20 331	0.37 285	0.33 116	0.16 47	0.32 245	0.42 548	0.41 155	0.38 238	0.31 198	0.27 135	0.16 7	0.26 200	0.34 120	0.22 114	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.12 122	0.11 169

monsters	0.22 97	0.14 31	0.26 58	0.31 60	0.19 128	0.23 69	0.19 36	0.44 192	0.33 177	0.36 241	0.30 168	0.16 7	0.18 47	0.43 222	0.19 30	0.11 39	0.09 29	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.10 79

FORCE_4.5	0.20 36	0.15 83	0.29 113	0.34 152	0.14 11	0.21 43	0.29 280	0.38 119	0.20 38	0.17 12	0.22 58	0.17 10	0.22 133	0.37 153	0.17 7	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.12 221	0.10 9	0.09 6

SCION-M(vits-remse)	0.24 147	0.14 31	0.74 620	0.51 635	0.15 24	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 29	0.25 108	0.17 10	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.19 495	0.15 496	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 256	0.32 590	0.74 620	0.51 635	0.42 662	1.15 682	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 29	0.25 108	0.17 10	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

CAR	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.19 128	0.25 105	0.18 17	0.42 165	0.27 101	0.23 87	0.25 108	0.17 10	0.14 3	0.29 39	0.22 114	0.12 74	0.09 29	0.12 65	0.10 98	0.11 46	0.11 169

MSE-Stereo	0.19 22	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.19 128	0.25 105	0.18 17	0.42 165	0.27 101	0.19 25	0.25 108	0.17 10	0.14 3	0.29 39	0.20 51	0.12 74	0.10 112	0.12 65	0.10 98	0.11 46	0.11 169

monster-pro	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 24	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 29	0.25 108	0.17 10	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

Test_v1	0.20 36	0.14 31	0.22 3	0.28 9	0.18 94	0.24 84	0.21 89	0.39 128	0.31 155	0.21 46	0.22 58	0.17 10	0.17 28	0.34 120	0.19 30	0.13 148	0.10 112	0.12 65	0.10 98	0.10 9	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 6	0.21 1	0.32 90	0.23 308	0.16 14	0.19 36	0.20 3	0.22 47	0.24 103	0.18 20	0.17 10	0.11 1	0.35 133	0.20 51	0.11 39	0.09 29	0.15 259	0.14 323	0.10 9	0.10 79

MonStereo	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 24	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 29	0.25 108	0.17 10	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 24	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 29	0.25 108	0.17 10	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 22	0.13 6	0.25 39	0.31 60	0.16 47	0.19 29	0.17 7	0.42 165	0.24 69	0.23 87	0.21 44	0.17 10	0.16 21	0.45 240	0.19 30	0.13 148	0.09 29	0.11 5	0.08 1	0.10 9	0.11 169

S2M2_XL	0.19 22	0.18 230	0.27 76	0.27 3	0.20 177	0.15 9	0.16 4	0.22 6	0.15 6	0.21 46	0.26 125	0.17 10	0.17 28	0.24 5	0.21 84	0.17 424	0.16 532	0.15 259	0.13 277	0.15 313	0.12 237
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.75w_new	0.21 75	0.18 230	0.28 99	0.29 15	0.17 61	0.23 69	0.34 396	0.36 95	0.28 119	0.34 224	0.26 125	0.17 10	0.22 133	0.36 140	0.23 161	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.09 6

3.75w	0.22 97	0.17 186	0.30 133	0.31 60	0.19 128	0.43 381	0.24 175	0.35 87	0.24 69	0.31 198	0.27 135	0.17 10	0.22 133	0.37 153	0.20 51	0.10 15	0.07 1	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

2w_stereo	0.22 97	0.18 230	0.30 133	0.32 90	0.16 47	0.28 164	0.38 486	0.38 119	0.35 200	0.32 213	0.33 189	0.17 10	0.18 47	0.29 39	0.22 114	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 98	0.12 122	0.10 79

1w_stereo	0.24 147	0.15 83	0.29 113	0.34 152	0.18 94	0.31 224	0.41 537	0.40 144	0.43 276	0.31 198	0.38 232	0.17 10	0.24 163	0.45 240	0.23 161	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

MonSter	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 24	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 29	0.25 108	0.17 10	0.15 9	0.38 162	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

rgla	0.20 36	0.15 83	0.27 76	0.33 116	0.19 128	0.29 179	0.20 58	0.32 52	0.24 69	0.24 103	0.18 20	0.18 27	0.18 47	0.30 62	0.20 51	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.10 79

416test	0.19 22	0.16 130	0.27 76	0.34 152	0.20 177	0.28 164	0.20 58	0.31 41	0.24 69	0.24 103	0.18 20	0.18 27	0.19 72	0.28 23	0.19 30	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.12 122	0.10 79

anonymous	0.20 36	0.16 130	0.29 113	0.32 90	0.21 216	0.14 3	0.21 89	0.24 10	0.28 119	0.25 119	0.36 221	0.18 27	0.16 21	0.27 18	0.20 51	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.10 79

MatchStereo	0.19 22	0.14 31	0.23 8	0.27 3	0.15 24	0.18 23	0.21 89	0.32 52	0.28 119	0.20 29	0.35 210	0.18 27	0.17 28	0.31 76	0.24 183	0.14 219	0.10 112	0.12 65	0.09 16	0.11 46	0.10 79
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
asda	0.21 75	0.19 278	0.29 113	0.31 60	0.17 61	0.25 105	0.23 151	0.36 95	0.28 119	0.27 154	0.24 95	0.18 27	0.21 116	0.40 182	0.21 84	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.10 79

2.5w	0.21 75	0.18 230	0.31 160	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.25 188	0.31 41	0.23 60	0.28 169	0.35 210	0.18 27	0.17 28	0.39 170	0.21 84	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 98	0.11 46	0.09 6

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 6	0.28 99	0.30 29	0.20 177	0.20 33	0.19 36	0.27 23	0.19 27	0.15 2	0.15 6	0.18 27	0.17 28	0.33 109	0.19 30	0.13 148	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.11 46	0.08 1

DEFOM-Stereo	0.22 97	0.15 83	0.26 58	0.33 116	0.20 177	0.61 506	0.21 89	0.30 32	0.31 155	0.23 87	0.19 26	0.18 27	0.18 47	0.41 194	0.22 114	0.12 74	0.10 112	0.12 65	0.09 16	0.11 46	0.11 169

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 581	3.08 792	2.43 753	0.31 60	0.18 94	0.29 179	0.20 58	0.37 105	0.32 169	0.28 169	0.24 95	0.18 27	0.18 47	0.31 76	0.22 114	1.09 768	0.08 2	0.17 353	0.16 398	0.14 242	0.97 762

CR-RVC	0.18 8	0.12 2	0.24 19	0.29 15	0.13 1	0.20 33	0.18 17	0.34 77	0.17 14	0.24 103	0.13 1	0.19 36	0.19 72	0.34 120	0.19 30	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.08 1	0.11 46	0.09 6

FORCE_6	0.20 36	0.15 83	0.25 39	0.34 152	0.13 1	0.30 202	0.23 151	0.31 41	0.20 38	0.21 46	0.24 95	0.19 36	0.18 47	0.35 133	0.18 19	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.13 277	0.12 122	0.09 6

416test1013	0.20 36	0.16 130	0.27 76	0.34 152	0.20 177	0.29 179	0.19 36	0.32 52	0.27 101	0.25 119	0.19 26	0.19 36	0.19 72	0.29 39	0.20 51	0.13 148	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.10 79

MGA	0.19 22	0.14 31	0.26 58	0.30 29	0.20 177	0.29 179	0.18 17	0.35 87	0.27 101	0.19 25	0.21 44	0.19 36	0.15 9	0.29 39	0.20 51	0.12 74	0.10 112	0.12 65	0.09 16	0.11 46	0.11 169

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 120	0.14 31	0.31 160	0.33 116	0.18 94	0.21 43	0.33 377	0.52 252	0.42 271	0.26 134	0.33 189	0.19 36	0.30 272	0.28 23	0.21 84	0.11 39	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.11 46	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 83	0.26 58	0.29 15	0.14 11	0.25 105	0.23 151	0.25 12	0.19 27	0.20 29	0.16 11	0.19 36	0.18 47	0.30 62	0.21 84	0.14 219	0.10 112	0.11 5	0.10 98	0.11 46	0.09 6

252Zero-FE	0.20 36	0.15 83	0.26 58	0.33 116	0.19 128	0.23 69	0.18 17	0.41 155	0.34 187	0.22 70	0.21 44	0.19 36	0.18 47	0.28 23	0.22 114	0.14 219	0.10 112	0.12 65	0.09 16	0.10 9	0.10 79

asd	0.21 75	0.18 230	0.29 113	0.32 90	0.18 94	0.27 140	0.22 111	0.35 87	0.22 47	0.31 198	0.22 58	0.19 36	0.21 116	0.44 235	0.21 84	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 98	0.11 46	0.09 6

4.5_new	0.21 75	0.20 331	0.29 113	0.30 29	0.17 61	0.24 84	0.26 215	0.32 52	0.28 119	0.32 213	0.28 149	0.19 36	0.17 28	0.29 39	0.21 84	0.10 15	0.08 2	0.12 65	0.10 98	0.13 185	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 75	0.20 331	0.29 113	0.30 29	0.17 61	0.24 84	0.26 215	0.32 52	0.28 119	0.32 213	0.28 149	0.19 36	0.17 28	0.29 39	0.21 84	0.10 15	0.08 2	0.12 65	0.10 98	0.13 185	0.09 6

monsterstereo	0.22 97	0.14 31	0.26 58	0.34 152	0.18 94	0.21 43	0.20 58	0.37 105	0.35 200	0.33 220	0.40 243	0.19 36	0.18 47	0.45 240	0.21 84	0.11 39	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.13 185	0.08 1

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 6	0.28 99	0.30 29	0.19 128	0.20 33	0.18 17	0.30 32	0.21 45	0.18 16	0.15 6	0.19 36	0.18 47	0.33 109	0.19 30	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.09 16	0.10 9	0.08 1

FORCE_4.7	0.20 36	0.16 130	0.26 58	0.38 315	0.15 24	0.26 119	0.32 363	0.30 32	0.22 47	0.18 16	0.22 58	0.20 48	0.20 93	0.32 89	0.15 1	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.10 79

LACA_dic	0.18 8	0.20 331	0.25 39	0.30 29	0.14 11	0.20 33	0.18 17	0.25 12	0.20 38	0.23 87	0.17 17	0.20 48	0.16 21	0.32 89	0.17 7	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.18 447	0.10 79

LGCAT	0.20 36	0.14 31	0.24 19	0.29 15	0.19 128	0.14 3	0.19 36	0.24 10	0.18 20	0.26 134	0.20 31	0.20 48	0.19 72	0.32 89	0.21 84	0.23 590	0.18 578	0.11 5	0.14 323	0.10 9	0.19 510

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 97	0.16 130	0.35 251	0.33 116	0.18 94	0.24 84	0.24 175	0.45 200	0.27 101	0.23 87	0.35 210	0.20 48	0.26 200	0.28 23	0.19 30	0.11 39	0.10 112	0.12 65	0.10 98	0.11 46	0.11 169

BridgeDepth_RVC	0.20 36	0.14 31	0.24 19	0.26 2	0.15 24	0.35 287	0.17 7	0.40 144	0.22 47	0.21 46	0.21 44	0.20 48	0.24 163	0.33 109	0.25 218	0.13 148	0.09 29	0.11 5	0.09 16	0.12 122	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.22 97	0.17 186	0.32 185	0.37 271	0.18 94	0.34 276	0.22 111	0.33 66	0.23 60	0.21 46	0.21 44	0.20 48	0.20 93	0.56 353	0.21 84	0.10 15	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.11 46	0.12 237

qwe	0.22 97	0.18 230	0.28 99	0.31 60	0.18 94	0.29 179	0.21 89	0.38 119	0.32 169	0.35 236	0.30 168	0.20 48	0.20 93	0.43 222	0.21 84	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.12 122	0.09 6

2.25w	0.22 97	0.18 230	0.31 160	0.31 60	0.18 94	0.31 224	0.18 17	0.32 52	0.31 155	0.31 198	0.37 228	0.20 48	0.22 133	0.45 240	0.24 183	0.10 15	0.09 29	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.10 79

4.25_new	0.22 97	0.21 378	0.32 185	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.27 240	0.32 52	0.24 69	0.29 185	0.27 135	0.20 48	0.23 150	0.34 120	0.23 161	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

4.5w_new	0.22 97	0.21 378	0.32 185	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.27 240	0.32 52	0.24 69	0.29 185	0.27 135	0.20 48	0.23 150	0.34 120	0.23 161	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 97	0.21 378	0.32 185	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.27 240	0.32 52	0.24 69	0.29 185	0.27 135	0.20 48	0.23 150	0.34 120	0.23 161	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

4w-stereo	0.21 75	0.19 278	0.31 160	0.31 60	0.17 61	0.29 179	0.19 36	0.31 41	0.21 45	0.31 198	0.24 95	0.20 48	0.24 163	0.41 194	0.22 114	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 98	0.11 46	0.09 6

IGEV	0.20 36	0.12 2	0.23 8	0.31 60	0.20 177	0.23 69	0.19 36	0.40 144	0.29 136	0.22 70	0.34 201	0.20 48	0.15 9	0.31 76	0.19 30	0.11 39	0.10 112	0.12 65	0.10 98	0.10 9	0.10 79

FoundationStereo	0.17 3	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.16 47	0.23 69	0.20 58	0.22 6	0.15 6	0.18 16	0.16 11	0.20 48	0.19 72	0.26 13	0.21 84	0.13 148	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.10 9	0.09 6

GFORCE	0.20 36	0.15 83	0.29 113	0.38 315	0.15 24	0.33 257	0.21 89	0.34 77	0.17 14	0.24 103	0.20 31	0.21 62	0.25 177	0.27 18	0.17 7	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

FORCE_4.6	0.20 36	0.16 130	0.28 99	0.33 116	0.14 11	0.29 179	0.31 331	0.37 105	0.19 27	0.19 25	0.23 74	0.21 62	0.19 72	0.27 18	0.17 7	0.13 148	0.09 29	0.12 65	0.11 175	0.12 122	0.09 6

over-6	0.22 97	0.18 230	0.28 99	0.34 152	0.13 1	0.32 245	0.22 111	0.49 226	0.25 88	0.24 103	0.24 95	0.21 62	0.25 177	0.38 162	0.20 51	0.14 219	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.12 122	0.10 79

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 29	0.14 11	0.29 179	0.25 188	0.30 32	0.15 6	0.21 46	0.28 149	0.21 62	0.18 47	0.24 5	0.21 84	0.11 39	0.09 29	0.10 1	0.08 1	0.11 46	0.09 6

canet-new	0.23 120	0.16 130	0.45 407	0.35 205	0.17 61	0.33 257	0.27 240	0.38 119	0.26 96	0.20 29	0.24 95	0.21 62	0.35 333	0.46 260	0.17 7	0.11 39	0.09 29	0.12 65	0.10 98	0.14 242	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 97	0.15 83	0.35 251	0.33 116	0.17 61	0.23 69	0.25 188	0.42 165	0.24 69	0.26 134	0.26 125	0.21 62	0.30 272	0.31 76	0.20 51	0.10 15	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.10 79

ACMStereo	0.25 171	0.19 278	0.38 299	0.38 315	0.17 61	0.18 23	0.25 188	0.52 252	0.49 318	0.28 169	0.30 168	0.21 62	0.33 314	0.33 109	0.23 161	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.17 415	0.11 169

PSi22a	0.16 1	0.13 6	0.23 8	0.27 3	0.15 24	0.17 18	0.18 17	0.26 20	0.15 6	0.15 2	0.13 1	0.21 62	0.17 28	0.22 2	0.19 30	0.13 148	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.09 6

LACA3	0.20 36	0.17 186	0.25 39	0.29 15	0.15 24	0.32 245	0.25 188	0.29 29	0.22 47	0.23 87	0.21 44	0.21 62	0.22 133	0.44 235	0.19 30	0.13 148	0.10 112	0.11 5	0.08 1	0.11 46	0.08 1

SGD-Stereo	0.22 97	0.15 83	0.27 76	0.31 60	0.15 24	0.29 179	0.20 58	0.37 105	0.29 136	0.24 103	0.29 163	0.21 62	0.27 217	0.36 140	0.25 218	0.16 365	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 79

F7	0.20 36	0.15 83	0.25 39	0.35 205	0.14 11	0.22 51	0.26 215	0.33 66	0.19 27	0.21 46	0.23 74	0.22 72	0.20 93	0.35 133	0.16 2	0.11 39	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 46	0.09 6

test410	0.20 36	0.15 83	0.33 208	0.32 90	0.20 177	0.36 303	0.16 4	0.34 77	0.22 47	0.22 70	0.23 74	0.22 72	0.18 47	0.30 62	0.17 7	0.10 15	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.10 79

depth_test_26	0.21 75	0.14 31	0.28 99	0.30 29	0.19 128	0.16 14	0.20 58	0.30 32	0.23 60	0.27 154	0.37 228	0.22 72	0.15 9	0.29 39	0.20 51	0.18 460	0.14 463	0.15 259	0.15 359	0.15 313	0.14 342

ATMStereo	0.24 147	0.19 278	0.39 321	0.41 433	0.17 61	0.33 257	0.22 111	0.41 155	0.37 227	0.27 154	0.23 74	0.22 72	0.35 333	0.29 39	0.24 183	0.12 74	0.08 2	0.14 193	0.11 175	0.16 372	0.11 169

KABStereo	0.25 171	0.19 278	0.32 185	0.37 271	0.20 177	0.40 349	0.29 280	0.49 226	0.39 251	0.24 103	0.25 108	0.22 72	0.34 327	0.49 289	0.21 84	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.10 79

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 273	0.38 632	2.34 750	0.33 116	0.19 128	0.20 33	0.22 111	0.43 184	0.29 136	0.22 70	0.25 108	0.22 72	0.26 200	0.29 39	0.20 51	0.11 39	0.10 112	0.12 65	0.09 16	0.11 46	0.10 79

Foundation-i32	0.16 1	0.13 6	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 9	0.20 58	0.25 12	0.13 2	0.15 2	0.14 3	0.22 72	0.20 93	0.23 4	0.20 51	0.13 148	0.09 29	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.08 1

gcap_with_dpt	0.26 190	0.16 130	0.32 185	0.34 152	0.21 216	0.35 287	0.36 446	0.44 192	0.41 260	0.38 260	0.54 315	0.22 72	0.21 116	0.28 23	0.22 114	0.12 74	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 46	0.10 79

Wavelet-MonSter	0.20 36	0.13 6	0.27 76	0.33 116	0.18 94	0.17 18	0.21 89	0.32 52	0.23 60	0.25 119	0.34 201	0.22 72	0.24 163	0.27 18	0.21 84	0.09 1	0.09 29	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.09 6

GASTEREO	0.25 171	0.16 130	0.32 185	0.40 395	0.20 177	0.22 51	0.30 302	0.43 184	0.31 155	0.37 248	0.33 189	0.22 72	0.35 333	0.41 194	0.23 161	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.12 122	0.11 169

3.25w_new	0.23 120	0.17 186	0.32 185	0.31 60	0.17 61	0.43 381	0.20 58	0.37 105	0.30 144	0.37 248	0.28 149	0.22 72	0.25 177	0.42 208	0.22 114	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.09 1	0.10 79

3.25w	0.23 120	0.17 186	0.32 185	0.31 60	0.17 61	0.43 381	0.20 58	0.37 105	0.30 144	0.37 248	0.28 149	0.22 72	0.25 177	0.42 208	0.22 114	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.09 1	0.10 79

3.5w_stereo	0.22 97	0.18 230	0.29 113	0.30 29	0.18 94	0.27 140	0.23 151	0.37 105	0.28 119	0.31 198	0.26 125	0.22 72	0.26 200	0.50 297	0.24 183	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 6	0.25 39	0.31 60	0.16 47	0.24 84	0.17 7	0.25 12	0.13 2	0.17 12	0.17 17	0.22 72	0.14 3	0.32 89	0.19 30	0.13 148	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.11 46	0.09 6

LG-Stereo	0.24 147	0.18 230	0.40 335	0.39 350	0.20 177	0.22 51	0.27 240	0.32 52	0.36 210	0.26 134	0.44 257	0.22 72	0.16 21	0.37 153	0.27 269	0.11 39	0.12 344	0.16 303	0.15 359	0.13 185	0.09 6

GREAT-IGEV	0.22 97	0.15 83	0.31 160	0.29 15	0.22 251	0.21 43	0.26 215	0.33 66	0.31 155	0.20 29	0.30 168	0.22 72	0.22 133	0.47 271	0.22 114	0.11 39	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.13 185	0.10 79
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
dual_stereo	0.19 22	0.14 31	0.24 19	0.31 60	0.16 47	0.16 14	0.20 58	0.29 29	0.20 38	0.23 87	0.20 31	0.22 72	0.14 3	0.52 312	0.24 183	0.13 148	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 120	0.14 31	0.26 58	0.32 90	0.19 128	0.12 2	0.17 7	0.29 29	0.29 136	0.21 46	0.15 6	0.22 72	0.22 133	0.40 182	0.22 114	0.14 219	0.10 112	0.12 65	0.09 16	0.15 313	0.86 753

test410_97500	0.20 36	0.15 83	0.33 208	0.33 116	0.19 128	0.35 287	0.16 4	0.33 66	0.22 47	0.22 70	0.22 58	0.23 90	0.18 47	0.32 89	0.17 7	0.10 15	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.09 6

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 120	0.20 331	0.31 160	0.37 271	0.19 128	0.28 164	0.22 111	0.33 66	0.26 96	0.23 87	0.29 163	0.23 90	0.18 47	0.39 170	0.28 292	0.13 148	0.12 344	0.17 353	0.16 398	0.17 415	0.12 237

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 147	0.16 130	0.30 133	0.35 205	0.18 94	0.36 303	0.17 7	0.37 105	0.37 227	0.29 185	0.23 74	0.23 90	0.24 163	0.29 39	0.22 114	0.16 365	0.15 496	0.21 535	0.17 459	0.19 486	0.15 377

MCSU-Stereo	0.20 36	0.12 2	0.24 19	0.30 29	0.13 1	0.25 105	0.31 331	0.33 66	0.32 169	0.28 169	0.25 108	0.23 90	0.17 28	0.31 76	0.20 51	0.12 74	0.09 29	0.10 1	0.08 1	0.10 9	0.09 6

LMStereo	0.24 147	0.17 186	0.51 501	0.36 241	0.16 47	0.26 119	0.29 280	0.36 95	0.29 136	0.22 70	0.29 163	0.23 90	0.37 372	0.42 208	0.17 7	0.10 15	0.09 29	0.12 65	0.10 98	0.14 242	0.09 6

ARStereo-new	0.23 120	0.16 130	0.37 285	0.34 152	0.16 47	0.24 84	0.24 175	0.43 184	0.36 210	0.26 134	0.27 135	0.23 90	0.35 333	0.28 23	0.20 51	0.10 15	0.09 29	0.13 125	0.09 16	0.12 122	0.09 6

BARStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.36 241	0.17 61	0.26 119	0.26 215	0.33 66	0.30 144	0.27 154	0.30 168	0.23 90	0.34 327	0.42 208	0.18 19	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.15 313	0.10 79

KMOStereo	0.26 190	0.19 278	0.34 233	0.38 315	0.25 384	0.51 429	0.24 175	0.40 144	0.30 144	0.27 154	0.27 135	0.23 90	0.36 362	0.43 222	0.22 114	0.14 219	0.09 29	0.14 193	0.10 98	0.15 313	0.12 237

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 120	0.14 31	0.27 76	0.35 205	0.18 94	0.26 119	0.26 215	0.42 165	0.38 238	0.25 119	0.43 255	0.23 90	0.28 234	0.25 9	0.22 114	0.11 39	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.11 46	0.10 79

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 171	0.14 31	0.74 620	0.33 116	0.19 128	0.29 179	0.22 111	0.38 119	0.29 136	0.25 119	0.22 58	0.23 90	0.32 295	0.28 23	0.19 30	0.11 39	0.10 112	0.12 65	0.10 98	0.12 122	0.30 645

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 190	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.22 251	0.34 276	0.31 331	0.48 220	0.50 325	0.39 273	0.54 315	0.23 90	0.19 72	0.29 39	0.23 161	0.12 74	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 46	0.10 79

GSStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.25 384	0.36 303	0.30 302	0.42 165	0.27 101	0.30 194	0.28 149	0.23 90	0.21 116	0.32 89	0.22 114	0.16 365	0.09 29	0.12 65	0.10 98	0.14 242	0.12 237

GS-Stereo							0.30 302	0.42 165	0.27 101	0.30 194	0.28 149	0.23 90	0.21 116	0.32 89	0.22 114	0.16 365	0.09 29	0.12 65	0.10 98	0.14 242	0.12 237

Replicate-Monster	0.26 190	0.15 83	1.07 681	0.30 29	0.17 61	0.38 330	0.19 36	0.43 184	0.39 251	0.23 87	0.21 44	0.23 90	0.21 116	0.45 240	0.19 30	0.11 39	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.09 1	0.14 342

MSCF	0.25 171	0.16 130	0.33 208	0.39 350	0.20 177	0.20 33	0.31 331	0.43 184	0.31 155	0.36 241	0.33 189	0.23 90	0.35 333	0.36 140	0.23 161	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.13 185	0.11 169

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 6	0.27 76	0.33 116	0.17 61	0.24 84	0.17 7	0.25 12	0.12 1	0.18 16	0.14 3	0.23 90	0.15 9	0.31 76	0.20 51	0.12 74	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.10 9	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 6	0.27 76	0.34 152	0.15 24	0.27 140	0.17 7	0.28 26	0.14 4	0.18 16	0.14 3	0.23 90	0.15 9	0.32 89	0.20 51	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.09 16	0.10 9	0.09 6

LGtest1	0.19 22	0.14 31	0.29 113	0.34 152	0.16 47	0.26 119	0.17 7	0.32 52	0.20 38	0.21 46	0.15 6	0.23 90	0.20 93	0.32 89	0.20 51	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.09 16	0.12 122	0.11 169

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 171	0.14 31	0.74 620	0.33 116	0.19 128	0.29 179	0.22 111	0.38 119	0.29 136	0.25 119	0.22 58	0.23 90	0.32 295	0.28 23	0.19 30	0.11 39	0.10 112	0.12 65	0.10 98	0.12 122	0.30 645

F5.5	0.20 36	0.14 31	0.24 19	0.35 205	0.14 11	0.31 224	0.22 111	0.34 77	0.20 38	0.18 16	0.23 74	0.24 109	0.19 72	0.28 23	0.16 2	0.11 39	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.13 185	0.09 6

F8.5	0.20 36	0.15 83	0.24 19	0.36 241	0.14 11	0.21 43	0.22 111	0.33 66	0.19 27	0.21 46	0.25 108	0.24 109	0.20 93	0.35 133	0.16 2	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

FORCE_9	0.20 36	0.15 83	0.24 19	0.36 241	0.14 11	0.22 51	0.22 111	0.32 52	0.19 27	0.21 46	0.24 95	0.24 109	0.20 93	0.36 140	0.16 2	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

LiteMatch*	0.20 36	0.14 31	0.31 160	0.31 60	0.23 308	0.24 84	0.21 89	0.31 41	0.30 144	0.21 46	0.19 26	0.24 109	0.19 72	0.31 76	0.20 51	0.13 148	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

LWStereo	0.23 120	0.16 130	0.41 346	0.35 205	0.17 61	0.38 330	0.25 188	0.36 95	0.25 88	0.23 87	0.31 182	0.24 109	0.35 333	0.43 222	0.17 7	0.10 15	0.09 29	0.12 65	0.10 98	0.13 185	0.09 6

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 171	0.16 130	0.33 208	0.38 315	0.20 177	0.46 408	0.27 240	0.41 155	0.34 187	0.28 169	0.38 232	0.24 109	0.35 333	0.29 39	0.24 183	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 79

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 190	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.32 363	0.47 212	0.48 314	0.38 260	0.51 293	0.24 109	0.18 47	0.29 39	0.24 183	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 46	0.11 169

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.34 152	0.21 216	0.33 257	0.31 331	0.45 200	0.45 293	0.40 282	0.54 315	0.24 109	0.18 47	0.36 140	0.22 114	0.12 74	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 46	0.10 79

DispViT+	0.23 120	0.14 31	0.27 76	0.29 15	0.17 61	0.19 29	0.20 58	0.59 300	0.45 293	0.28 169	0.26 125	0.24 109	0.17 28	0.46 260	0.24 183	0.13 148	0.10 112	0.10 1	0.08 1	0.10 9	0.10 79

GEAStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.25 384	0.36 303	0.30 302	0.42 165	0.28 119	0.26 134	0.28 149	0.24 109	0.21 116	0.32 89	0.22 114	0.18 460	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.12 237

gasm-f	0.24 147	0.16 130	0.27 76	0.33 116	0.25 384	0.25 105	0.36 446	0.42 165	0.28 119	0.26 134	0.35 210	0.24 109	0.30 272	0.36 140	0.23 161	0.18 460	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.15 313	0.12 237

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 171	0.31 585	0.24 19	0.51 635	0.19 128	0.29 179	0.22 111	0.40 144	0.37 227	0.26 134	0.24 95	0.24 109	0.31 289	0.44 235	0.22 114	0.14 219	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.14 242	0.10 79

IGEV-Stereo++	0.21 75	0.15 83	0.27 76	0.37 271	0.19 128	0.22 51	0.18 17	0.42 165	0.35 200	0.22 70	0.28 149	0.24 109	0.18 47	0.27 18	0.22 114	0.12 74	0.09 29	0.12 65	0.10 98	0.12 122	0.10 79

U	0.45 456	0.16 130	0.32 185	0.40 395	0.71 744	3.55 774	0.20 58	0.41 155	0.38 238	0.26 134	0.23 74	0.24 109	0.22 133	0.26 13	0.22 114	0.15 304	0.09 29	0.88 757	0.13 277	0.13 185	0.11 169

gcap-zeroshot	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.31 331	0.47 212	0.46 299	0.38 260	0.50 283	0.24 109	0.18 47	0.28 23	0.24 183	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 46	0.10 79

test_for_model	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.32 363	0.47 212	0.48 314	0.38 260	0.51 293	0.24 109	0.18 47	0.29 39	0.24 183	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 46	0.11 169

testlalala	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.31 331	0.47 212	0.46 299	0.38 260	0.50 283	0.24 109	0.18 47	0.28 23	0.24 183	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 46	0.10 79

CAS	0.34 305	0.13 6	0.25 39	1.28 763	0.30 543	0.46 408	0.38 486	0.48 220	0.47 306	0.34 224	0.52 306	0.24 109	0.19 72	0.29 39	0.27 269	0.69 754	0.08 2	0.12 65	0.08 1	0.12 122	0.15 377

GCAP-Stereo-w-DA	0.22 97	0.17 186	0.35 251	0.37 271	0.17 61	0.26 119	0.18 17	0.41 155	0.37 227	0.28 169	0.23 74	0.25 127	0.26 200	0.29 39	0.21 84	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.10 79

F4.4	0.20 36	0.15 83	0.26 58	0.34 152	0.13 1	0.25 105	0.25 188	0.34 77	0.16 11	0.22 70	0.18 20	0.25 127	0.23 150	0.30 62	0.19 30	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.11 175	0.12 122	0.10 79

FORCE_4	0.20 36	0.13 6	0.26 58	0.36 241	0.14 11	0.30 202	0.30 302	0.33 66	0.15 6	0.21 46	0.20 31	0.25 127	0.21 116	0.36 140	0.17 7	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.13 185	0.09 6

over v1	0.21 75	0.19 278	0.26 58	0.35 205	0.13 1	0.35 287	0.20 58	0.31 41	0.16 11	0.23 87	0.23 74	0.25 127	0.27 217	0.41 194	0.22 114	0.13 148	0.10 112	0.11 5	0.08 1	0.11 46	0.12 237

TS12	0.24 147	0.15 83	0.29 113	0.37 271	0.17 61	0.32 245	0.26 215	0.42 165	0.24 69	0.31 198	0.51 293	0.25 127	0.27 217	0.40 182	0.29 315	0.11 39	0.10 112	0.12 65	0.09 16	0.13 185	0.10 79

CR7Stereo	0.23 120	0.17 186	0.39 321	0.34 152	0.18 94	0.38 330	0.20 58	0.36 95	0.26 96	0.24 103	0.28 149	0.25 127	0.35 333	0.25 9	0.21 84	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.09 6

ARStereo	0.23 120	0.17 186	0.30 133	0.35 205	0.16 47	0.35 287	0.25 188	0.40 144	0.30 144	0.25 119	0.24 95	0.25 127	0.36 362	0.41 194	0.19 30	0.10 15	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.09 6

CHEStereo	0.23 120	0.16 130	0.29 113	0.35 205	0.17 61	0.39 343	0.23 151	0.35 87	0.30 144	0.30 194	0.27 135	0.25 127	0.32 295	0.30 62	0.20 51	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.10 79

TOTStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.35 205	0.18 94	0.31 224	0.19 36	0.46 208	0.42 271	0.25 119	0.23 74	0.25 127	0.30 272	0.32 89	0.22 114	0.11 39	0.10 112	0.12 65	0.10 98	0.12 122	0.10 79

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.22 97	0.17 186	0.35 251	0.37 271	0.17 61	0.26 119	0.18 17	0.41 155	0.37 227	0.28 169	0.23 74	0.25 127	0.26 200	0.29 39	0.21 84	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.10 79

RMAStereo	0.25 171	0.18 230	0.44 394	0.38 315	0.18 94	0.45 402	0.21 89	0.44 192	0.35 200	0.27 154	0.31 182	0.25 127	0.30 272	0.28 23	0.21 84	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.16 372	0.10 79

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 221	0.51 685	1.28 705	0.31 60	0.19 128	0.22 51	0.22 111	0.45 200	0.28 119	0.23 87	0.32 186	0.25 127	0.24 163	0.32 89	0.20 51	0.12 74	0.11 268	0.12 65	0.10 98	0.11 46	0.11 169

IGEV-RUCA	0.25 171	0.16 130	0.34 233	0.39 350	0.27 468	0.33 257	0.20 58	0.38 119	0.36 210	0.26 134	0.31 182	0.25 127	0.21 116	0.48 282	0.24 183	0.20 525	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.17 415	0.15 377

CR-Stereo	0.18 8	0.16 130	0.24 19	0.27 3	0.13 1	0.17 18	0.23 151	0.28 26	0.18 20	0.17 12	0.16 11	0.26 140	0.24 163	0.33 109	0.17 7	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.10 98	0.12 122	0.11 169

FORCE_8	0.20 36	0.15 83	0.23 8	0.37 271	0.14 11	0.23 69	0.23 151	0.33 66	0.20 38	0.22 70	0.25 108	0.26 140	0.20 93	0.36 140	0.16 2	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

GELT-Stereo	0.24 147	0.17 186	0.27 76	0.37 271	0.21 216	0.24 84	0.25 188	0.57 284	0.42 271	0.34 224	0.26 125	0.26 140	0.21 116	0.34 120	0.21 84	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.13 277	0.11 46	0.09 6

over-8	0.21 75	0.19 278	0.27 76	0.35 205	0.13 1	0.33 257	0.21 89	0.34 77	0.17 14	0.21 46	0.22 58	0.26 140	0.25 177	0.41 194	0.20 51	0.14 219	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.11 169

over-9	0.21 75	0.19 278	0.27 76	0.35 205	0.13 1	0.33 257	0.21 89	0.35 87	0.17 14	0.21 46	0.22 58	0.26 140	0.25 177	0.41 194	0.20 51	0.13 148	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.11 169

bcnet-new	0.24 147	0.16 130	0.48 459	0.36 241	0.17 61	0.39 343	0.24 175	0.36 95	0.30 144	0.24 103	0.25 108	0.26 140	0.32 295	0.45 240	0.18 19	0.10 15	0.10 112	0.12 65	0.10 98	0.13 185	0.10 79

BStereo	0.27 213	0.16 130	0.88 654	0.34 152	0.22 251	0.22 51	0.31 331	0.39 128	0.41 260	0.26 134	0.24 95	0.26 140	0.19 72	0.42 208	0.28 292	0.10 15	0.12 344	0.12 65	0.16 398	0.12 122	0.14 342

Anonymus123	0.30 256	0.16 130	0.88 654	0.34 152	0.22 251	0.64 534	0.31 331	0.54 267	0.41 260	0.26 134	0.24 95	0.26 140	0.19 72	0.42 208	0.28 292	0.10 15	0.12 344	0.12 65	0.16 398	0.12 122	0.14 342

CSFM-Stereo	0.20 36	0.14 31	0.23 8	0.30 29	0.17 61	0.29 179	0.20 58	0.39 128	0.22 47	0.22 70	0.21 44	0.26 140	0.20 93	0.30 62	0.20 51	0.13 148	0.12 344	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.09 6

MLG-Stereo_test3	0.20 36	0.13 6	0.27 76	0.33 116	0.17 61	0.38 330	0.18 17	0.30 32	0.19 27	0.24 103	0.15 6	0.26 140	0.17 28	0.32 89	0.21 84	0.13 148	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.11 46	0.10 79

LG-G_1	0.21 75	0.13 6	0.30 133	0.34 152	0.16 47	0.52 435	0.17 7	0.34 77	0.18 20	0.21 46	0.21 44	0.26 140	0.19 72	0.37 153	0.20 51	0.14 219	0.10 112	0.13 125	0.09 16	0.11 46	0.10 79

LG-G	0.21 75	0.13 6	0.30 133	0.34 152	0.16 47	0.52 435	0.17 7	0.34 77	0.18 20	0.21 46	0.21 44	0.26 140	0.19 72	0.37 153	0.20 51	0.14 219	0.10 112	0.13 125	0.09 16	0.11 46	0.10 79

CAS++	0.32 273	0.24 483	0.36 268	0.37 271	0.26 432	0.28 164	0.23 151	0.87 503	0.50 325	0.47 323	0.45 261	0.26 140	0.21 116	0.49 289	0.24 183	0.23 590	0.19 598	0.22 551	0.17 459	0.21 533	0.16 428
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FORCE_5	0.20 36	0.13 6	0.25 39	0.37 271	0.14 11	0.26 119	0.19 36	0.37 105	0.16 11	0.20 29	0.22 58	0.27 153	0.20 93	0.34 120	0.17 7	0.11 39	0.08 2	0.13 125	0.12 221	0.13 185	0.09 6

FAST (zero-shot)	0.28 221	0.18 230	0.46 424	0.51 635	0.57 722	0.18 23	0.25 188	0.54 267	0.22 47	0.22 70	0.31 182	0.27 153	0.25 177	0.42 208	0.24 183	0.21 544	0.18 578	0.15 259	0.17 459	0.14 242	0.17 454

HiDET	0.20 36	0.13 6	0.26 58	0.30 29	0.19 128	0.23 69	0.18 17	0.36 95	0.26 96	0.20 29	0.23 74	0.27 153	0.16 21	0.30 62	0.23 161	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 75	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.20 177	0.26 119	0.19 36	0.38 119	0.43 276	0.21 46	0.21 44	0.27 153	0.17 28	0.36 140	0.23 161	0.12 74	0.11 268	0.11 5	0.09 16	0.09 1	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 147	0.17 186	0.29 113	0.32 90	0.21 216	0.64 534	0.19 36	0.31 41	0.37 227	0.23 87	0.30 168	0.27 153	0.19 72	0.47 271	0.22 114	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.09 16	0.12 122	0.09 6

fffft	0.25 171	0.17 186	0.37 285	0.36 241	0.22 251	0.28 164	0.36 446	0.42 165	0.24 69	0.36 241	0.23 74	0.27 153	0.22 133	0.52 312	0.27 269	0.12 74	0.09 29	0.16 303	0.12 221	0.12 122	0.12 237
1: 1. 1
UniTT-Stereo	0.27 213	0.17 186	0.37 285	0.40 395	0.27 468	0.30 202	0.28 270	0.39 128	0.31 155	0.29 185	0.46 266	0.27 153	0.25 177	0.47 271	0.34 373	0.17 424	0.13 421	0.13 125	0.12 221	0.14 242	0.12 237

CES	0.28 221	0.14 31	0.23 8	0.30 29	0.70 743	0.37 317	0.27 240	0.48 220	0.46 299	0.34 224	0.48 275	0.27 153	0.22 133	0.39 170	0.23 161	0.13 148	0.11 268	0.12 65	0.08 1	0.13 185	0.17 454

VeloStereo	0.21 75	0.14 31	0.29 113	0.30 29	0.23 308	0.14 3	0.13 1	0.23 8	0.19 27	0.25 119	0.21 44	0.28 161	0.20 93	0.31 76	0.23 161	0.20 525	0.19 598	0.18 409	0.16 398	0.20 507	0.21 556

flow	0.21 75	0.14 31	0.29 113	0.30 29	0.23 308	0.14 3	0.13 1	0.23 8	0.19 27	0.25 119	0.21 44	0.28 161	0.20 93	0.30 62	0.23 161	0.20 525	0.19 598	0.18 409	0.16 398	0.20 507	0.21 556

derf	0.19 22	0.14 31	0.26 58	0.32 90	0.19 128	0.21 43	0.18 17	0.30 32	0.24 69	0.17 12	0.20 31	0.28 161	0.16 21	0.32 89	0.20 51	0.12 74	0.11 268	0.11 5	0.09 16	0.09 1	0.10 79

PointNet	0.20 36	0.15 83	0.25 39	0.32 90	0.18 94	0.29 179	0.23 151	0.25 12	0.27 101	0.15 2	0.24 95	0.28 161	0.17 28	0.34 120	0.20 51	0.13 148	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.11 46	0.09 6

PipStereo	0.17 3	0.13 6	0.24 19	0.28 9	0.15 24	0.14 3	0.19 36	0.26 20	0.18 20	0.16 9	0.16 11	0.28 161	0.19 72	0.26 13	0.21 84	0.12 74	0.09 29	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

LACA2	0.20 36	0.15 83	0.26 58	0.30 29	0.15 24	0.29 179	0.29 280	0.30 32	0.22 47	0.21 46	0.23 74	0.28 161	0.20 93	0.34 120	0.19 30	0.13 148	0.10 112	0.10 1	0.09 16	0.12 122	0.09 6

BridgeDepth	0.21 75	0.14 31	0.26 58	0.34 152	0.14 11	0.40 349	0.27 240	0.28 26	0.22 47	0.18 16	0.19 26	0.28 161	0.29 253	0.32 89	0.20 51	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 98	0.11 46	0.10 79
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_Zeroshot	0.23 120	0.16 130	0.32 185	0.39 350	0.21 216	0.18 23	0.21 89	0.34 77	0.26 96	0.28 169	0.51 293	0.28 161	0.29 253	0.26 13	0.24 183	0.14 219	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.12 237

DNSM	0.82 660	1.54 772	0.27 76	0.30 29	0.17 61	0.27 140	0.25 188	0.49 226	0.25 88	0.34 224	0.36 221	0.29 169	0.26 200	2.84 767	1.96 739	0.16 365	0.12 344	0.12 65	0.10 98	3.66 795	2.58 790

mm2	0.18 8	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.15 9	0.19 36	0.31 41	0.24 69	0.15 2	0.20 31	0.29 169	0.17 28	0.30 62	0.20 51	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.15 9	0.19 36	0.25 12	0.24 69	0.15 2	0.20 31	0.29 169	0.17 28	0.30 62	0.20 51	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.09 6

qqai	0.19 22	0.14 31	0.27 76	0.32 90	0.19 128	0.22 51	0.18 17	0.30 32	0.25 88	0.18 16	0.20 31	0.29 169	0.17 28	0.33 109	0.21 84	0.13 148	0.11 268	0.11 5	0.09 16	0.09 1	0.10 79

MUNStereo	0.23 120	0.17 186	0.40 335	0.36 241	0.17 61	0.33 257	0.22 111	0.35 87	0.27 101	0.27 154	0.23 74	0.29 169	0.34 327	0.31 76	0.22 114	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.16 372	0.12 237

LiteMatch	0.24 147	0.17 186	0.24 19	0.37 271	0.20 177	0.27 140	0.27 240	0.31 41	0.24 69	0.21 46	0.20 31	0.29 169	0.40 397	0.29 39	0.43 479	0.16 365	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.14 242	0.14 342

GeoVLM	0.19 22	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.27 140	0.19 36	0.31 41	0.24 69	0.21 46	0.20 31	0.29 169	0.20 93	0.29 39	0.22 114	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.09 6

WQFJA1++	0.23 120	0.15 83	0.27 76	0.30 29	0.21 216	0.31 224	0.18 17	0.36 95	0.17 14	0.25 119	0.30 168	0.29 169	0.28 234	0.40 182	0.22 114	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.42 697	0.11 169

NLSM3	0.26 190	0.16 130	0.30 133	0.38 315	0.21 216	0.34 276	0.27 240	0.57 284	0.47 306	0.28 169	0.35 210	0.29 169	0.24 163	0.42 208	0.27 269	0.12 74	0.10 112	0.16 303	0.15 359	0.12 122	0.10 79

NLSM1	0.32 273	0.18 230	0.34 233	0.39 350	0.25 384	0.66 546	0.27 240	0.57 284	0.50 325	0.37 248	0.53 312	0.29 169	0.28 234	0.54 331	0.32 342	0.16 365	0.17 553	0.18 409	0.15 359	0.14 242	0.12 237

MonSter++	0.19 22	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.27 140	0.19 36	0.31 41	0.24 69	0.21 46	0.20 31	0.29 169	0.19 72	0.29 39	0.21 84	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.09 6

DDF-Stereo	0.26 190	0.15 83	0.30 133	0.36 241	0.29 524	0.19 29	0.20 58	0.32 52	0.31 155	0.26 134	0.26 125	0.29 169	0.29 253	0.38 162	0.24 183	0.17 424	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.70 744	0.12 237

zero-FE	0.25 171	0.15 83	0.30 133	0.35 205	0.29 524	0.19 29	0.20 58	0.35 87	0.31 155	0.26 134	0.27 135	0.29 169	0.29 253	0.33 109	0.24 183	0.17 424	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.64 738	0.12 237

111111	0.21 75	0.14 31	0.27 76	0.37 271	0.22 251	0.21 43	0.19 36	0.43 184	0.27 101	0.20 29	0.20 31	0.29 169	0.14 3	0.41 194	0.22 114	0.14 219	0.10 112	0.12 65	0.09 16	0.12 122	0.12 237

LoS_RVC	0.27 213	0.16 130	0.27 76	0.32 90	0.30 543	0.44 390	0.34 396	0.41 155	0.33 177	0.31 198	0.51 293	0.29 169	0.32 295	0.36 140	0.28 292	0.11 39	0.10 112	0.11 5	0.08 1	0.11 46	0.19 510

GEAR-Net	0.24 147	0.20 331	0.31 160	0.38 315	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.50 238	0.23 60	0.28 169	0.35 210	0.30 184	0.22 133	0.31 76	0.28 292	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.13 185	0.13 290

DNS	0.75 645	1.52 771	0.28 99	0.28 9	0.17 61	0.18 23	0.23 151	0.48 220	0.27 101	0.26 134	0.34 201	0.30 184	0.23 150	2.70 764	1.46 715	0.16 365	0.13 421	0.16 303	0.09 16	3.27 792	2.57 789

PSi22b	0.17 3	0.13 6	0.24 19	0.29 15	0.15 24	0.15 9	0.18 17	0.25 12	0.18 20	0.16 9	0.16 11	0.30 184	0.21 116	0.25 9	0.21 84	0.12 74	0.09 29	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

NLMM1	0.33 293	0.21 378	0.36 268	0.41 433	0.25 384	0.55 457	0.33 377	0.55 271	0.63 381	0.42 295	0.44 257	0.30 184	0.25 177	0.63 446	0.38 439	0.16 365	0.18 578	0.17 353	0.14 323	0.15 313	0.13 290

S2M2_L	0.26 190	0.22 419	0.33 208	0.31 60	0.25 384	0.24 84	0.13 1	0.35 87	0.41 260	0.25 119	0.36 221	0.30 184	0.25 177	0.30 62	0.26 248	0.22 572	0.19 598	0.17 353	0.19 522	0.21 533	0.18 475
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.24 147	0.17 186	0.29 113	0.40 395	0.21 216	0.23 69	0.26 215	0.42 165	0.45 293	0.23 87	0.34 201	0.30 184	0.19 72	0.34 120	0.25 218	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.11 169

IGEV++	0.24 147	0.17 186	0.31 160	0.38 315	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.50 238	0.23 60	0.28 169	0.35 210	0.30 184	0.22 133	0.31 76	0.28 292	0.14 219	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.13 290

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 305	0.27 544	0.45 407	0.36 241	0.25 384	0.48 417	0.30 302	0.58 293	0.90 562	0.42 295	0.36 221	0.30 184	0.29 253	0.49 289	0.30 323	0.16 365	0.14 463	0.18 409	0.15 359	0.18 447	0.15 377

plain	0.31 265	0.20 331	0.50 486	0.39 350	0.29 524	0.27 140	0.30 302	0.44 192	0.35 200	0.31 198	0.66 364	0.30 184	0.31 289	0.65 468	0.31 332	0.17 424	0.13 421	0.20 492	0.15 359	0.17 415	0.12 237

CREStereo++_RVC	0.32 273	0.15 83	0.23 8	0.31 60	0.24 349	0.27 140	0.22 111	0.46 208	0.88 543	0.46 316	0.80 437	0.30 184	0.26 200	0.36 140	0.33 356	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.51 747	0.13 185	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
depthmonostereo	0.29 238	0.14 31	0.31 160	0.35 205	0.17 61	0.46 408	0.27 240	0.69 394	0.57 359	0.35 236	0.42 249	0.31 194	0.35 333	0.35 133	0.27 269	0.14 219	0.12 344	0.13 125	0.12 221	0.11 46	0.10 79

AEACV	0.27 213	0.17 186	0.31 160	0.34 152	0.45 681	0.26 119	0.28 270	0.37 105	0.32 169	0.30 194	0.46 266	0.31 194	0.37 372	0.36 140	0.24 183	0.14 219	0.10 112	0.15 259	0.12 221	0.13 185	0.11 169

XX-TBD	0.32 273	0.53 696	0.26 58	0.51 635	0.20 177	0.37 317	0.24 175	0.40 144	0.73 438	0.54 355	0.69 377	0.31 194	0.25 177	0.32 89	0.27 269	0.16 365	0.10 112	0.12 65	0.09 16	0.13 185	0.11 169

SE	0.32 273	0.26 526	0.34 233	0.34 152	0.21 216	0.50 424	0.33 377	0.58 293	0.52 334	0.51 337	0.54 315	0.32 197	0.35 333	0.31 76	0.25 218	0.17 424	0.13 421	0.19 457	0.16 398	0.21 533	0.18 475

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 221	0.23 441	1.22 700	0.34 152	0.21 216	0.29 179	0.21 89	0.41 155	0.33 177	0.24 103	0.30 168	0.32 197	0.28 234	0.33 109	0.20 51	0.12 74	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

MM-Stereo_test2	0.30 256	0.18 230	0.39 321	0.40 395	0.24 349	0.42 376	0.42 548	0.63 336	0.41 260	0.37 248	0.35 210	0.32 197	0.26 200	0.53 323	0.25 218	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.12 221	0.15 313	0.10 79

HUF	0.24 147	0.16 130	0.33 208	0.32 90	0.18 94	0.25 105	0.40 521	0.42 165	0.34 187	0.25 119	0.23 74	0.32 197	0.28 234	0.34 120	0.24 183	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.09 16	0.12 122	0.10 79

AIO_test	0.23 120	0.16 130	0.28 99	0.34 152	0.20 177	0.30 202	0.39 508	0.38 119	0.25 88	0.25 119	0.28 149	0.32 197	0.22 133	0.38 162	0.25 218	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.09 6

AIO-Stereo	0.25 171	0.18 230	0.34 233	0.37 271	0.18 94	0.28 164	0.30 302	0.48 220	0.27 101	0.29 185	0.30 168	0.32 197	0.17 28	0.52 312	0.23 161	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.10 79

MyStereo07	0.32 273	0.22 419	0.34 233	0.42 481	0.28 493	0.40 349	0.50 602	0.72 426	0.37 227	0.37 248	0.34 201	0.32 197	0.31 289	0.59 406	0.27 269	0.14 219	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.16 428

ff7	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 189	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 219	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

ffff	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 189	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 219	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

11t	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 189	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 219	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

ProNet	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.35 205	0.24 349	0.32 245	0.43 557	0.57 284	0.37 227	0.33 220	0.30 168	0.32 197	0.28 234	0.57 365	0.26 248	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.13 290

ccc-4	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 189	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 219	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

IPLG	0.39 394	0.20 331	0.59 541	0.40 395	0.24 349	0.54 450	0.27 240	0.75 450	0.63 381	0.84 552	0.81 444	0.32 197	0.32 295	0.60 412	0.45 506	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.12 237

CREStereo	0.28 221	0.15 83	0.24 19	0.27 3	0.17 61	0.37 317	0.25 188	0.51 242	0.72 431	0.42 295	0.51 293	0.32 197	0.26 200	0.38 162	0.25 218	0.16 365	0.11 268	0.12 65	0.08 1	0.12 122	0.11 169
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
E$^{3}$Stereo	0.22 97	0.15 83	0.32 185	0.33 116	0.23 308	0.22 51	0.20 58	0.37 105	0.28 119	0.20 29	0.22 58	0.33 211	0.20 93	0.52 312	0.22 114	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

LLLLL	0.22 97	0.15 83	0.32 185	0.33 116	0.23 308	0.22 51	0.20 58	0.37 105	0.28 119	0.20 29	0.22 58	0.33 211	0.20 93	0.52 312	0.22 114	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

LLL	0.23 120	0.15 83	0.31 160	0.32 90	0.22 251	0.27 140	0.28 270	0.39 128	0.27 101	0.20 29	0.22 58	0.33 211	0.20 93	0.53 323	0.22 114	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.11 46	0.11 169

SMoEStereo_RVC	0.26 190	0.19 278	0.35 251	0.35 205	0.22 251	0.36 303	0.32 363	0.39 128	0.34 187	0.37 248	0.30 168	0.33 211	0.24 163	0.53 323	0.24 183	0.12 74	0.10 112	0.16 303	0.12 221	0.12 122	0.11 169

MoCha-V2	0.25 171	0.15 83	0.29 113	0.40 395	0.18 94	0.27 140	0.26 215	0.49 226	0.27 101	0.36 241	0.27 135	0.33 211	0.35 333	0.49 289	0.22 114	0.12 74	0.10 112	0.12 65	0.10 98	0.13 185	0.11 169

anonymousdsp	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.37 271	0.25 384	0.30 202	0.35 423	0.63 336	0.35 200	0.39 273	0.33 189	0.33 211	0.28 234	0.59 406	0.25 218	0.14 219	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

IGEV-Stereo	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.37 271	0.25 384	0.30 202	0.35 423	0.63 336	0.35 200	0.39 273	0.33 189	0.33 211	0.28 234	0.59 406	0.25 218	0.14 219	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
300	0.21 75	0.14 31	0.30 133	0.32 90	0.20 177	0.22 51	0.21 89	0.36 95	0.28 119	0.22 70	0.22 58	0.34 218	0.18 47	0.28 23	0.21 84	0.12 74	0.11 268	0.14 193	0.10 98	0.10 9	0.10 79

FCBStereo	0.23 120	0.15 83	0.32 185	0.36 241	0.18 94	0.38 330	0.21 89	0.40 144	0.24 69	0.27 154	0.23 74	0.34 218	0.35 333	0.30 62	0.19 30	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 79

PSGStereo	0.23 120	0.15 83	0.32 185	0.36 241	0.18 94	0.38 330	0.21 89	0.40 144	0.24 69	0.27 154	0.23 74	0.34 218	0.35 333	0.30 62	0.19 30	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 79

Selective-IGEV-i32	0.24 147	0.18 230	0.35 251	0.35 205	0.19 128	0.27 140	0.25 188	0.55 271	0.23 60	0.27 154	0.25 108	0.34 218	0.19 72	0.58 388	0.22 114	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.10 79

WQFJX1	0.33 293	0.19 278	0.34 233	0.41 433	0.28 493	0.53 443	0.33 377	0.51 242	0.50 325	0.39 273	0.36 221	0.34 218	0.31 289	0.69 505	0.39 447	0.15 304	0.18 578	0.16 303	0.14 323	0.16 372	0.14 342

WQFJX	0.32 273	0.18 230	0.33 208	0.39 350	0.27 468	0.60 503	0.30 302	0.53 264	0.47 306	0.39 273	0.38 232	0.34 218	0.33 314	0.61 422	0.40 455	0.14 219	0.17 553	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.14 342

NLCSM	0.34 305	0.21 378	0.34 233	0.44 525	0.29 524	0.54 450	0.36 446	0.52 252	0.47 306	0.46 316	0.37 228	0.34 218	0.34 327	0.71 518	0.41 461	0.16 365	0.17 553	0.17 353	0.16 398	0.17 415	0.16 428

AIO_rvc	0.23 120	0.16 130	0.32 185	0.34 152	0.19 128	0.26 119	0.33 377	0.40 144	0.22 47	0.26 134	0.24 95	0.34 218	0.15 9	0.51 305	0.24 183	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.10 79

mms	0.26 190	0.21 378	0.33 208	0.37 271	0.25 384	0.30 202	0.33 377	0.40 144	0.32 169	0.28 169	0.34 201	0.34 218	0.20 93	0.45 240	0.26 248	0.12 74	0.11 268	0.16 303	0.12 221	0.14 242	0.11 169

Pointernet	0.27 213	0.14 31	0.33 208	0.35 205	0.23 308	0.35 287	0.21 89	0.72 426	0.38 238	0.39 273	0.36 221	0.34 218	0.25 177	0.36 140	0.25 218	0.15 304	0.10 112	0.12 65	0.08 1	0.11 46	0.10 79

trnet	0.27 213	0.14 31	0.23 8	0.28 9	0.15 24	0.37 317	0.23 151	0.52 252	0.72 431	0.42 295	0.51 293	0.34 218	0.26 200	0.39 170	0.25 218	0.15 304	0.11 268	0.12 65	0.08 1	0.11 46	0.10 79

ACVNet-DCA	0.35 324	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.85 492	0.54 342	0.41 289	0.50 283	0.34 218	0.49 454	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.18 447	0.17 454

1test111	0.36 343	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.85 492	0.54 342	0.41 289	0.50 283	0.34 218	0.49 454	0.55 340	0.45 506	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.18 447	0.17 454

cc1	0.37 360	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.67 375	1.06 642	0.41 289	0.50 283	0.34 218	0.49 454	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.16 372	0.15 377

Selective-IGEV	0.24 147	0.18 230	0.35 251	0.35 205	0.19 128	0.27 140	0.25 188	0.55 271	0.23 60	0.27 154	0.25 108	0.34 218	0.19 72	0.58 388	0.22 114	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.10 79

test_xeample3	0.29 238	0.21 378	0.41 346	0.35 205	0.26 432	0.35 287	0.32 363	0.56 275	0.36 210	0.43 299	0.32 186	0.34 218	0.28 234	0.54 331	0.23 161	0.14 219	0.11 268	0.16 303	0.12 221	0.14 242	0.13 290

low	0.24 147	0.15 83	0.34 233	0.34 152	0.20 177	0.20 33	0.32 363	0.44 192	0.28 119	0.22 70	0.26 125	0.35 234	0.25 177	0.46 260	0.24 183	0.14 219	0.09 29	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.11 169

TT111	0.20 36	0.14 31	0.28 99	0.31 60	0.19 128	0.24 84	0.19 36	0.36 95	0.23 60	0.22 70	0.17 17	0.35 234	0.19 72	0.29 39	0.22 114	0.12 74	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.09 1	0.10 79

FlowAnything_test	0.29 238	0.19 278	0.39 321	0.47 580	0.26 432	0.46 408	0.25 188	0.43 184	0.31 155	0.29 185	0.26 125	0.35 234	0.26 200	0.40 182	0.37 429	0.21 544	0.15 496	0.22 551	0.26 648	0.16 372	0.16 428

DVStereo	0.30 256	0.15 83	0.34 233	0.33 116	0.20 177	0.53 443	0.25 188	0.56 275	0.43 276	0.56 362	0.50 283	0.35 234	0.29 253	0.49 289	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.12 65	0.11 175	0.11 46	0.10 79

castereo++	0.26 190	0.16 130	0.26 58	0.33 116	0.19 128	0.75 584	0.20 58	0.37 105	0.47 306	0.23 87	0.23 74	0.35 234	0.28 234	0.39 170	0.19 30	0.14 219	0.09 29	0.14 193	0.09 16	0.11 46	0.10 79

GIP-stereo	0.24 147	0.18 230	0.30 133	0.37 271	0.24 349	0.26 119	0.20 58	0.46 208	0.36 210	0.24 103	0.39 237	0.35 234	0.20 93	0.31 76	0.21 84	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.11 169

ours_stereo	0.26 190	0.21 378	0.33 208	0.38 315	0.23 308	0.30 202	0.33 377	0.42 165	0.38 238	0.26 134	0.34 201	0.35 234	0.23 150	0.47 271	0.27 269	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.12 221	0.14 242	0.10 79

IGEVStereo-DCA	0.29 238	0.22 419	0.38 299	0.35 205	0.27 468	0.37 317	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.30 168	0.35 234	0.27 217	0.51 305	0.22 114	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.12 221	0.13 185	0.15 377

rrr	0.29 238	0.22 419	0.41 346	0.35 205	0.27 468	0.37 317	0.32 363	0.52 252	0.42 271	0.38 260	0.30 168	0.35 234	0.27 217	0.51 305	0.22 114	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.14 342

tt1	0.36 343	0.24 483	0.32 185	0.41 433	0.22 251	0.54 450	0.38 486	0.68 385	1.04 632	0.41 289	0.46 266	0.35 234	0.45 431	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.16 372	0.16 428

sAnonymous2	0.40 406	0.39 640	0.85 646	0.48 588	0.37 628	0.40 349	0.46 574	0.57 284	0.52 334	0.38 260	0.46 266	0.35 234	0.42 409	0.43 222	0.30 323	0.19 495	0.14 463	0.18 409	0.17 459	0.57 732	0.44 711

CroCo_RVC	0.40 406	0.39 640	0.85 646	0.48 588	0.37 628	0.40 349	0.46 574	0.57 284	0.52 334	0.38 260	0.46 266	0.35 234	0.42 409	0.43 222	0.30 323	0.19 495	0.14 463	0.18 409	0.17 459	0.57 732	0.44 711

100	0.22 97	0.14 31	0.30 133	0.32 90	0.22 251	0.21 43	0.22 111	0.33 66	0.27 101	0.22 70	0.22 58	0.36 246	0.18 47	0.48 282	0.21 84	0.11 39	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.10 79

HLf8	0.33 293	0.17 186	0.39 321	0.30 29	0.22 251	0.43 381	0.27 240	0.71 419	0.67 403	0.44 303	0.60 338	0.36 246	0.30 272	0.58 388	0.35 392	0.18 460	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.17 415	0.18 475

TestStereo_HLe17	0.34 305	0.17 186	0.46 424	0.32 90	0.21 216	0.42 376	0.31 331	0.70 410	0.66 398	0.46 316	0.68 373	0.36 246	0.30 272	0.61 422	0.36 410	0.16 365	0.10 112	0.14 193	0.13 277	0.15 313	0.15 377

MIF-Stereo (partial)	0.31 265	0.18 230	0.37 285	0.41 433	0.31 567	0.28 164	0.23 151	0.47 212	0.42 271	0.31 198	0.63 348	0.36 246	0.35 333	0.57 365	0.31 332	0.17 424	0.13 421	0.19 457	0.17 459	0.18 447	0.14 342

EAI-Stereo	0.34 305	0.19 278	0.44 394	0.39 350	0.21 216	0.31 224	0.30 302	1.15 629	0.30 144	0.49 328	0.75 401	0.36 246	0.28 234	0.62 432	0.27 269	0.14 219	0.11 268	0.14 193	0.13 277	0.13 185	0.12 237

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 171	0.14 31	0.30 133	0.34 152	0.21 216	0.44 390	0.25 188	0.44 192	0.35 200	0.27 154	0.35 210	0.37 251	0.35 333	0.28 23	0.26 248	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.11 175	0.11 46	0.09 6

SCV_C0	0.26 190	0.18 230	0.34 233	0.35 205	0.24 349	0.23 69	0.28 270	0.51 242	0.36 210	0.31 198	0.36 221	0.37 251	0.20 93	0.57 365	0.22 114	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.16 372	0.12 237

SCV	0.26 190	0.19 278	0.33 208	0.35 205	0.21 216	0.27 140	0.34 396	0.56 275	0.28 119	0.24 103	0.28 149	0.37 251	0.23 150	0.49 289	0.22 114	0.18 460	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.15 313	0.11 169

AIO-test2	0.39 394	0.21 378	0.41 346	0.47 580	0.25 384	0.45 402	0.35 423	0.77 460	1.27 694	0.36 241	0.87 484	0.37 251	0.30 272	0.47 271	0.27 269	0.15 304	0.13 421	0.21 535	0.23 607	0.15 313	0.13 290

castereo	0.28 221	0.16 130	0.32 185	0.35 205	0.21 216	0.40 349	0.42 548	0.50 238	0.66 398	0.26 134	0.41 246	0.37 251	0.36 362	0.33 109	0.24 183	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.11 46	0.10 79

RSM++	0.25 171	0.18 230	0.34 233	0.36 241	0.20 177	0.28 164	0.30 302	0.51 242	0.32 169	0.25 119	0.22 58	0.37 251	0.21 116	0.50 297	0.24 183	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.14 242	0.10 79

iRaftStereo_RVC	0.32 273	0.19 278	0.37 285	0.39 350	0.22 251	0.31 224	0.29 280	0.68 385	0.51 331	0.49 328	0.66 364	0.37 251	0.23 150	0.45 240	0.33 356	0.14 219	0.10 112	0.18 409	0.17 459	0.15 313	0.12 237

TANstereo	0.30 256	0.15 83	0.31 160	0.30 29	0.17 61	0.55 457	0.23 151	0.44 192	0.55 349	0.59 370	0.68 373	0.37 251	0.26 200	0.35 133	0.27 269	0.15 304	0.16 532	0.12 65	0.10 98	0.13 185	0.14 342

GMStereo	0.39 394	0.37 622	0.54 519	0.40 395	0.26 432	0.42 376	0.36 446	0.59 300	1.04 632	0.55 359	0.51 293	0.37 251	0.35 333	0.54 331	0.41 461	0.19 495	0.13 421	0.16 303	0.17 459	0.24 588	0.18 475
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Anonymus	0.24 147	0.14 31	0.29 113	0.37 271	0.23 308	0.30 202	0.22 111	0.39 128	0.32 169	0.23 87	0.20 31	0.38 260	0.26 200	0.45 240	0.24 183	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.13 277	0.12 122	0.13 290

PhaseNet	0.25 171	0.16 130	0.31 160	0.35 205	0.22 251	0.33 257	0.22 111	0.45 200	0.33 177	0.21 46	0.28 149	0.38 260	0.23 150	0.42 208	0.28 292	0.13 148	0.10 112	0.15 259	0.15 359	0.13 185	0.12 237

WQFJA1	0.32 273	0.19 278	0.34 233	0.39 350	0.26 432	0.62 514	0.30 302	0.56 275	0.47 306	0.37 248	0.39 237	0.38 260	0.33 314	0.50 297	0.42 469	0.14 219	0.18 578	0.16 303	0.14 323	0.14 242	0.13 290

NLMM	0.32 273	0.19 278	0.34 233	0.39 350	0.26 432	0.62 514	0.30 302	0.56 275	0.47 306	0.37 248	0.39 237	0.38 260	0.33 314	0.49 289	0.42 469	0.14 219	0.18 578	0.16 303	0.14 323	0.14 242	0.13 290

Zero-FE251	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.20 177	0.44 390	0.19 36	0.37 105	0.25 88	0.27 154	0.29 163	0.38 260	0.24 163	0.32 89	0.22 114	0.14 219	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.11 46	0.10 79

xyz-stereo-finetune	0.33 293	0.18 230	0.36 268	0.33 116	0.18 94	0.57 478	0.31 331	0.58 293	0.69 417	0.45 308	0.54 315	0.38 260	0.33 314	0.56 353	0.36 410	0.12 74	0.12 344	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.12 237

MM-Stereo_test1	0.33 293	0.19 278	0.36 268	0.41 433	0.23 308	0.36 303	0.45 570	0.58 293	0.54 342	0.60 374	0.50 283	0.38 260	0.37 372	0.60 412	0.26 248	0.15 304	0.13 421	0.17 353	0.14 323	0.15 313	0.12 237

tt45	0.27 213	0.17 186	0.34 233	0.35 205	0.23 308	0.38 330	0.28 270	0.46 208	0.28 119	0.40 282	0.27 135	0.38 260	0.25 177	0.57 365	0.26 248	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.12 122	0.14 342

sCroCo_RVC	0.35 324	0.28 558	0.69 597	0.51 635	0.39 644	0.41 369	0.31 331	0.49 226	0.45 293	0.31 198	0.48 275	0.38 260	0.32 295	0.46 260	0.32 342	0.21 544	0.22 631	0.19 457	0.19 522	0.21 533	0.20 536

S	0.40 406	0.20 331	0.35 251	0.39 350	0.24 349	0.71 567	0.42 548	0.62 326	0.61 366	0.60 374	0.97 538	0.39 269	0.46 438	0.42 208	0.32 342	0.30 658	0.17 553	0.31 663	0.31 679	0.18 447	0.13 290

quiztm	0.29 238	0.19 278	0.35 251	0.40 395	0.23 308	0.27 140	0.33 377	0.63 336	0.39 251	0.45 308	0.60 338	0.39 269	0.18 47	0.40 182	0.26 248	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.14 242	0.10 79

DA	0.29 238	0.17 186	0.31 160	0.40 395	0.20 177	0.74 578	0.33 377	0.47 212	0.44 284	0.34 224	0.39 237	0.39 269	0.32 295	0.32 89	0.24 183	0.15 304	0.11 268	0.16 303	0.11 175	0.15 313	0.10 79

GGEV	0.29 238	0.17 186	0.31 160	0.40 395	0.20 177	0.74 578	0.33 377	0.47 212	0.44 284	0.34 224	0.39 237	0.39 269	0.32 295	0.32 89	0.24 183	0.15 304	0.11 268	0.16 303	0.11 175	0.15 313	0.10 79

999	0.27 213	0.16 130	0.35 251	0.36 241	0.24 349	0.31 224	0.27 240	0.49 226	0.38 238	0.26 134	0.30 168	0.39 269	0.23 150	0.63 446	0.25 218	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.14 342

fffy	0.28 221	0.21 378	0.34 233	0.37 271	0.23 308	0.33 257	0.29 280	0.51 242	0.41 260	0.32 213	0.37 228	0.39 269	0.27 217	0.50 297	0.27 269	0.12 74	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.11 169

WCG-NET	0.28 221	0.15 83	0.33 208	0.33 116	0.19 128	0.33 257	0.27 240	0.39 128	0.80 493	0.46 316	0.49 279	0.39 269	0.25 177	0.40 182	0.25 218	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.11 175	0.12 122	0.10 79

rvit_stereo_0081	0.32 273	0.24 483	0.47 438	0.43 504	0.26 432	0.30 202	0.37 464	0.42 165	0.55 349	0.36 241	0.40 243	0.39 269	0.35 333	0.43 222	0.33 356	0.22 572	0.16 532	0.19 457	0.16 398	0.19 486	0.13 290

rvit_stereo_0082	0.32 273	0.24 483	0.47 438	0.43 504	0.26 432	0.30 202	0.37 464	0.42 165	0.55 349	0.36 241	0.40 243	0.39 269	0.35 333	0.43 222	0.33 356	0.22 572	0.16 532	0.19 457	0.16 398	0.19 486	0.13 290

RSM	0.25 171	0.18 230	0.33 208	0.36 241	0.20 177	0.27 140	0.34 396	0.51 242	0.27 101	0.26 134	0.23 74	0.39 269	0.21 116	0.56 353	0.22 114	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.14 242	0.10 79

CASnet	0.30 256	0.20 331	0.33 208	0.41 433	0.16 47	0.26 119	0.24 175	0.52 252	0.53 338	0.52 346	0.54 315	0.39 269	0.24 163	0.40 182	0.26 248	0.14 219	0.10 112	0.22 551	0.18 489	0.18 447	0.11 169
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.28 221	0.19 278	0.40 335	0.38 315	0.19 128	0.38 330	0.23 151	0.57 284	0.41 260	0.45 308	0.49 279	0.39 269	0.27 217	0.33 109	0.23 161	0.14 219	0.12 344	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.11 169

raft_robust	0.41 419	0.23 441	0.36 268	0.42 481	0.21 216	0.40 349	0.33 377	0.79 470	0.98 602	0.79 508	0.87 484	0.39 269	0.33 314	0.84 593	0.29 315	0.13 148	0.12 344	0.16 303	0.17 459	0.15 313	0.12 237

PMTNet	0.32 273	0.16 130	0.24 19	0.29 15	0.18 94	0.45 402	0.22 111	0.56 275	0.63 381	0.46 316	0.54 315	0.39 269	0.34 327	0.48 282	0.24 183	0.75 756	0.10 112	0.12 65	0.08 1	0.12 122	0.11 169

ManiGeoR	0.33 293	0.17 186	0.43 382	0.31 60	0.22 251	0.40 349	0.27 240	0.73 437	0.49 318	0.40 282	0.63 348	0.40 283	0.32 295	0.62 432	0.41 461	0.16 365	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.16 428

HLf10	0.33 293	0.17 186	0.43 382	0.31 60	0.22 251	0.40 349	0.27 240	0.73 437	0.49 318	0.40 282	0.63 348	0.40 283	0.32 295	0.62 432	0.41 461	0.16 365	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.16 428

GGDA	0.32 273	0.18 230	0.32 185	0.31 60	0.21 216	0.31 224	0.26 215	0.59 300	0.66 398	0.50 332	0.68 373	0.40 283	0.36 362	0.55 340	0.35 392	0.15 304	0.11 268	0.13 125	0.12 221	0.15 313	0.15 377

Foundation-i1c-attn	0.23 120	0.13 6	0.23 8	0.29 15	0.15 24	0.35 287	0.27 240	0.45 200	0.28 119	0.28 169	0.34 201	0.40 283	0.30 272	0.33 109	0.24 183	0.13 148	0.10 112	0.12 65	0.09 16	0.10 9	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 147	0.13 6	0.23 8	0.29 15	0.15 24	0.40 349	0.26 215	0.48 220	0.25 88	0.31 198	0.33 189	0.40 283	0.30 272	0.35 133	0.24 183	0.13 148	0.10 112	0.12 65	0.11 175	0.11 46	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 147	0.13 6	0.23 8	0.28 9	0.15 24	0.40 349	0.29 280	0.49 226	0.25 88	0.33 220	0.35 210	0.40 283	0.30 272	0.34 120	0.23 161	0.12 74	0.09 29	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.10 79

rvit_stereo_0081_aga	0.31 265	0.28 558	0.44 394	0.42 481	0.29 524	0.34 276	0.31 331	0.44 192	0.40 256	0.39 273	0.44 257	0.40 283	0.32 295	0.42 208	0.29 315	0.23 590	0.17 553	0.19 457	0.16 398	0.20 507	0.15 377

rvit_stereo_0080	0.31 265	0.25 509	0.40 335	0.39 350	0.28 493	0.27 140	0.46 574	0.49 226	0.44 284	0.35 236	0.42 249	0.40 283	0.28 234	0.41 194	0.33 356	0.22 572	0.17 553	0.17 353	0.16 398	0.22 558	0.15 377

MGS-Stereo	0.28 221	0.19 278	0.40 335	0.36 241	0.23 308	0.37 317	0.30 302	0.39 128	0.44 284	0.31 198	0.51 293	0.40 283	0.24 163	0.43 222	0.26 248	0.15 304	0.12 344	0.15 259	0.13 277	0.14 242	0.13 290

whm_eth	0.31 265	0.25 509	0.40 335	0.39 350	0.28 493	0.27 140	0.46 574	0.49 226	0.44 284	0.35 236	0.42 249	0.40 283	0.28 234	0.41 194	0.33 356	0.22 572	0.17 553	0.17 353	0.16 398	0.22 558	0.15 377

DCANet-4	0.36 343	0.20 331	0.48 459	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.66 365	0.92 574	0.69 448	0.78 423	0.40 283	0.47 444	0.45 240	0.34 373	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 46	0.13 290

MIPNet	0.37 360	0.21 378	0.59 541	0.39 350	0.25 384	0.50 424	0.28 270	0.77 460	0.70 418	0.65 416	0.60 338	0.40 283	0.49 454	0.44 235	0.37 429	0.14 219	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.13 290

Last	0.22 97	0.14 31	0.30 133	0.32 90	0.20 177	0.25 105	0.22 111	0.34 77	0.27 101	0.21 46	0.21 44	0.41 295	0.17 28	0.45 240	0.22 114	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.10 79

TestStereo_HL2	0.33 293	0.18 230	0.33 208	0.31 60	0.22 251	0.32 245	0.25 188	0.58 293	0.61 366	0.54 355	0.68 373	0.41 295	0.36 362	0.57 365	0.36 410	0.16 365	0.11 268	0.13 125	0.11 175	0.15 313	0.16 428

water-stereo	0.28 221	0.14 31	0.29 113	0.35 205	0.19 128	0.36 303	0.23 151	0.62 326	0.38 238	0.39 273	0.62 347	0.41 295	0.35 333	0.28 23	0.27 269	0.14 219	0.13 421	0.13 125	0.12 221	0.12 122	0.10 79

MM-Stereo_test3	0.34 305	0.19 278	0.31 160	0.41 433	0.25 384	0.35 287	0.44 567	0.72 426	0.92 574	0.46 316	0.52 306	0.41 295	0.29 253	0.44 235	0.28 292	0.16 365	0.15 496	0.17 353	0.13 277	0.14 242	0.13 290

HART	0.29 238	0.16 130	0.32 185	0.40 395	0.21 216	0.32 245	0.26 215	0.62 326	0.31 155	0.33 220	0.65 357	0.41 295	0.22 133	0.55 340	0.25 218	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.11 175	0.15 313	0.11 169

rvit_stereo_ft	0.33 293	0.25 509	0.47 438	0.52 652	0.32 584	0.33 257	0.47 582	0.49 226	0.50 325	0.34 224	0.41 246	0.41 295	0.32 295	0.48 282	0.34 373	0.22 572	0.14 463	0.19 457	0.18 489	0.19 486	0.14 342

MaDis-Stereo	0.26 190	0.18 230	0.36 268	0.36 241	0.26 432	0.27 140	0.27 240	0.43 184	0.35 200	0.27 154	0.26 125	0.41 295	0.28 234	0.40 182	0.28 292	0.16 365	0.14 463	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.12 237

LoS	0.29 238	0.15 83	0.30 133	0.29 15	0.18 94	0.33 257	0.29 280	0.51 242	0.72 431	0.34 224	0.52 306	0.41 295	0.28 234	0.47 271	0.28 292	0.15 304	0.11 268	0.13 125	0.09 16	0.11 46	0.11 169
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.25 171	0.16 130	0.33 208	0.34 152	0.20 177	0.35 287	0.20 58	0.52 252	0.36 210	0.28 169	0.27 135	0.41 295	0.18 47	0.45 240	0.26 248	0.14 219	0.10 112	0.16 303	0.14 323	0.13 185	0.11 169

MC-Stereo	0.28 221	0.17 186	0.32 185	0.38 315	0.20 177	0.26 119	0.26 215	0.49 226	0.37 227	0.37 248	0.61 343	0.41 295	0.31 289	0.55 340	0.25 218	0.13 148	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.11 169

RAFT+CT+SA	0.39 394	0.23 441	0.36 268	0.51 635	0.27 468	0.29 179	0.46 574	0.75 450	0.80 493	0.51 337	0.89 496	0.41 295	0.40 397	0.78 565	0.32 342	0.14 219	0.11 268	0.18 409	0.18 489	0.15 313	0.14 342

GLC_STEREO	0.29 238	0.19 278	0.27 76	0.44 525	0.19 128	0.31 224	0.26 215	0.47 212	0.43 276	0.37 248	0.47 272	0.41 295	0.23 150	0.50 297	0.34 373	0.14 219	0.18 578	0.19 457	0.16 398	0.16 372	0.13 290

VMStereo-Base	0.28 221	0.16 130	0.27 76	0.30 29	0.17 61	0.30 202	0.27 240	0.50 238	0.65 394	0.32 213	0.47 272	0.42 307	0.24 163	0.41 194	0.27 269	0.15 304	0.11 268	0.12 65	0.10 98	0.13 185	0.14 342

tg	0.33 293	0.18 230	0.37 285	0.39 350	0.22 251	0.38 330	0.26 215	0.70 410	0.56 357	0.47 323	0.65 357	0.42 307	0.24 163	0.55 340	0.33 356	0.14 219	0.10 112	0.18 409	0.17 459	0.14 242	0.11 169

rvit_stereo_0083	0.34 305	0.24 483	0.50 486	0.44 525	0.27 468	0.34 276	0.35 423	0.45 200	0.62 370	0.37 248	0.47 272	0.42 307	0.35 333	0.40 182	0.36 410	0.22 572	0.20 613	0.20 492	0.17 459	0.20 507	0.14 342

4D-IteraStereo	0.33 293	0.18 230	0.40 335	0.40 395	0.24 349	0.32 245	0.27 240	0.58 293	0.72 431	0.65 416	0.54 315	0.42 307	0.23 150	0.45 240	0.28 292	0.14 219	0.09 29	0.19 457	0.16 398	0.16 372	0.11 169

fff	0.37 360	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.69 394	1.06 642	0.69 448	0.78 423	0.42 307	0.63 547	0.46 260	0.34 373	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 46	0.13 290

dd	0.43 437	0.38 632	0.55 525	0.44 525	0.25 384	0.47 414	0.38 486	0.70 410	1.05 636	0.59 370	0.65 357	0.42 307	0.39 391	0.66 477	0.50 533	0.24 603	0.15 496	0.21 535	0.15 359	0.22 558	0.18 475

CroCo-Stereo	0.26 190	0.22 419	0.36 268	0.48 588	0.22 251	0.20 33	0.29 280	0.51 242	0.44 284	0.28 169	0.23 74	0.42 307	0.26 200	0.29 39	0.26 248	0.15 304	0.13 421	0.13 125	0.11 175	0.16 372	0.12 237
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
csc	0.37 360	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.69 394	1.06 642	0.69 448	0.78 423	0.42 307	0.63 547	0.46 260	0.34 373	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 46	0.13 290

cscssc	0.37 360	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.69 394	1.06 642	0.69 448	0.78 423	0.42 307	0.63 547	0.46 260	0.34 373	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 46	0.13 290

SME	0.40 406	0.20 331	0.35 251	0.36 241	0.19 128	0.79 599	0.31 331	0.79 470	0.73 438	0.56 362	0.77 411	0.43 316	0.51 469	0.57 365	0.36 410	0.16 365	0.17 553	0.19 457	0.19 522	0.18 447	0.16 428

HLF11	0.34 305	0.17 186	0.42 367	0.30 29	0.23 308	0.36 303	0.22 111	0.69 394	0.48 314	0.49 328	0.66 364	0.43 316	0.37 372	0.70 512	0.45 506	0.15 304	0.12 344	0.13 125	0.11 175	0.15 313	0.17 454

DLNR-FE	20.05 807	36.38 816	38.08 812	170.06 833	60.08 824	0.23 69	0.20 58	14.13 804	0.36 210	0.44 303	0.66 364	0.43 316	0.21 116	0.63 446	0.28 292	5.38 799	0.10 112	0.15 259	0.11 175	73.09 832	0.11 169

xyz-stereo-finetune2	0.36 343	0.19 278	0.38 299	0.32 90	0.19 128	0.82 618	0.29 280	0.52 252	0.32 169	0.51 337	0.78 423	0.43 316	0.45 431	0.69 505	0.44 497	0.13 148	0.12 344	0.17 353	0.13 277	0.12 122	0.13 290

GCAP-BAT	0.28 221	0.15 83	0.42 367	0.33 116	0.21 216	0.25 105	0.25 188	0.45 200	0.54 342	0.34 224	0.42 249	0.43 316	0.27 217	0.48 282	0.24 183	0.14 219	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.11 46	0.12 237

DLNR_Zeroshot_test	20.09 808	36.28 815	38.04 811	169.85 832	61.80 825	0.23 69	0.20 58	13.88 803	0.37 227	0.44 303	0.66 364	0.43 316	0.21 116	0.62 432	0.28 292	5.46 800	0.10 112	0.15 259	0.11 175	72.60 831	0.11 169

GCAPDPT-zeroshot	0.28 221	0.15 83	0.42 367	0.33 116	0.21 216	0.25 105	0.25 188	0.45 200	0.54 342	0.34 224	0.42 249	0.43 316	0.27 217	0.48 282	0.24 183	0.14 219	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.11 46	0.12 237

ADStereo(finetuned)	0.37 360	0.16 130	0.49 472	0.34 152	0.19 128	0.30 202	0.30 302	0.68 385	0.91 569	0.70 454	0.77 411	0.43 316	0.69 586	0.45 240	0.33 356	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.12 237

test_4	0.36 343	0.18 230	0.31 160	0.44 525	0.25 384	0.20 33	0.34 396	0.56 275	0.41 260	0.59 370	1.45 683	0.43 316	0.25 177	0.63 446	0.28 292	0.12 74	0.10 112	0.17 353	0.19 522	0.15 313	0.11 169

s12784h	0.36 343	0.15 83	0.24 19	0.34 152	0.15 24	0.77 591	0.29 280	0.80 474	0.83 511	0.56 362	0.57 330	0.43 316	0.40 397	0.57 365	0.33 356	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.09 16	0.14 242	0.09 6

DCANet	0.36 343	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.30 202	0.30 302	0.68 385	0.91 569	0.70 454	0.77 411	0.43 316	0.57 507	0.45 240	0.34 373	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.12 237

DDDD	0.21 75	0.15 83	0.28 99	0.31 60	0.20 177	0.25 105	0.22 111	0.39 128	0.24 69	0.22 70	0.18 20	0.44 327	0.21 116	0.28 23	0.23 161	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.10 79

S0	0.37 360	0.18 230	0.33 208	0.40 395	0.21 216	0.79 599	0.56 641	0.63 336	0.45 293	0.53 349	0.61 343	0.44 327	0.36 362	0.45 240	0.31 332	0.22 572	0.21 623	0.26 621	0.22 590	0.16 372	0.12 237

Foundation-i1	0.26 190	0.14 31	0.25 39	0.33 116	0.21 216	0.39 343	0.26 215	0.60 313	0.38 238	0.35 236	0.38 232	0.44 327	0.29 253	0.32 89	0.26 248	0.13 148	0.10 112	0.12 65	0.11 175	0.11 46	0.10 79

IPLGR	0.39 394	0.21 378	0.63 565	0.39 350	0.22 251	0.49 422	0.29 280	0.76 457	0.74 448	0.78 503	0.77 411	0.44 327	0.42 409	0.47 271	0.38 439	0.13 148	0.12 344	0.16 303	0.14 323	0.15 313	0.13 290

AIO-test1	0.38 377	0.18 230	0.38 299	0.50 617	0.24 349	0.46 408	0.30 302	0.70 410	1.19 673	0.40 282	0.71 384	0.45 331	0.29 253	0.53 323	0.27 269	0.15 304	0.13 421	0.19 457	0.21 572	0.13 185	0.17 454

IPLGR_C	0.40 406	0.21 378	0.64 570	0.45 550	0.33 596	0.52 435	0.34 396	0.66 365	0.62 370	0.82 533	0.92 507	0.45 331	0.32 295	0.52 312	0.46 517	0.17 424	0.12 344	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.14 342

ACRE	0.40 406	0.21 378	0.65 576	0.45 550	0.33 596	0.51 429	0.33 377	0.66 365	0.63 381	0.80 511	0.92 507	0.45 331	0.32 295	0.52 312	0.45 506	0.16 365	0.12 344	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.14 342

RAFT-345	0.40 406	0.18 230	0.40 335	0.38 315	0.22 251	0.33 257	0.26 215	0.61 321	0.51 331	0.74 483	1.79 707	0.45 331	0.33 314	0.66 477	0.36 410	0.14 219	0.11 268	0.18 409	0.14 323	0.13 185	0.13 290

rafts_anoy	0.37 360	0.21 378	0.36 268	0.41 433	0.26 432	0.30 202	0.33 377	0.67 375	0.90 562	0.58 368	0.66 364	0.45 331	0.33 314	0.47 271	0.39 447	0.16 365	0.11 268	0.21 535	0.23 607	0.17 415	0.14 342

Anonymous3	0.46 467	0.34 604	0.86 651	0.50 617	0.37 628	0.81 610	0.50 602	0.72 426	0.65 394	0.51 337	0.65 357	0.45 331	0.45 431	0.64 461	0.38 439	0.24 603	0.24 651	0.22 551	0.21 572	0.23 575	0.23 586

raftrobust	0.34 305	0.19 278	0.36 268	0.41 433	0.27 468	0.30 202	0.25 188	0.71 419	0.63 381	0.58 368	0.55 325	0.45 331	0.46 438	0.51 305	0.29 315	0.16 365	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.13 290

TestStereo-Hl	0.34 305	0.20 331	0.32 185	0.32 90	0.22 251	0.32 245	0.27 240	0.64 351	0.59 362	0.50 332	0.67 370	0.46 338	0.45 431	0.60 412	0.34 373	0.14 219	0.11 268	0.13 125	0.13 277	0.15 313	0.15 377

CroCo-Stereo Lap2	0.28 221	0.24 483	0.39 321	0.50 617	0.29 524	0.20 33	0.31 331	0.49 226	0.38 238	0.24 103	0.27 135	0.46 338	0.31 289	0.39 170	0.30 323	0.14 219	0.15 496	0.16 303	0.13 277	0.16 372	0.15 377

CIPLG	0.41 419	0.21 378	0.63 565	0.45 550	0.33 596	0.52 435	0.33 377	0.65 354	0.60 365	0.82 533	0.96 525	0.46 338	0.32 295	0.55 340	0.44 497	0.16 365	0.12 344	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.14 342

EE1	0.28 221	0.15 83	0.35 251	0.36 241	0.24 349	0.18 23	0.26 215	0.59 300	0.38 238	0.34 224	0.35 210	0.47 341	0.35 333	0.54 331	0.22 114	0.16 365	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.14 242	0.12 237

FACV-RUCA	0.43 437	0.28 558	0.47 438	0.45 550	0.33 596	0.58 484	0.34 396	0.82 480	0.73 438	0.57 366	0.84 462	0.47 341	0.50 464	0.54 331	0.39 447	0.22 572	0.15 496	0.35 680	0.16 398	0.28 620	0.21 556

RCA-Stereo	0.35 324	0.17 186	0.34 233	0.38 315	0.22 251	0.31 224	0.34 396	0.68 385	1.24 682	0.45 308	0.65 357	0.47 341	0.43 415	0.38 162	0.27 269	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 46	0.11 169

AnonymousM	0.41 419	0.81 737	0.29 113	0.34 152	0.22 251	0.28 164	0.38 486	0.53 264	0.41 260	0.70 454	0.49 279	0.47 341	0.27 217	0.41 194	0.31 332	0.15 304	0.12 344	1.51 766	0.26 648	0.12 122	0.10 79

TestStereo	0.38 377	0.31 585	0.40 335	0.45 550	0.20 177	0.40 349	0.37 464	0.66 365	0.65 394	0.53 349	0.78 423	0.47 341	0.40 397	0.55 340	0.37 429	0.18 460	0.13 421	0.20 492	0.15 359	0.22 558	0.13 290

GES	0.44 445	0.23 441	0.57 535	0.40 395	0.30 543	0.59 496	0.36 446	0.96 542	0.68 410	0.74 483	0.83 456	0.47 341	0.48 449	0.67 488	0.43 479	0.22 572	0.16 532	0.17 353	0.16 398	0.18 447	0.23 586

Weightmod_eth	0.31 265	0.19 278	0.31 160	0.35 205	0.18 94	0.45 402	0.35 423	0.62 326	0.39 251	0.44 303	0.39 237	0.48 347	0.41 406	0.45 240	0.23 161	0.17 424	0.16 532	0.15 259	0.14 323	0.15 313	0.09 6

Weightmod	0.32 273	0.18 230	0.30 133	0.34 152	0.19 128	0.54 450	0.34 396	0.56 275	0.50 325	0.41 289	0.52 306	0.48 347	0.33 314	0.46 260	0.29 315	0.15 304	0.23 641	0.16 303	0.15 359	0.14 242	0.11 169

DFGA-Net	0.45 456	0.29 570	0.80 642	0.42 481	0.32 584	0.53 443	0.35 423	0.78 466	0.89 559	0.66 429	0.75 401	0.48 347	0.39 391	0.74 539	0.60 577	0.15 304	0.13 421	0.19 457	0.18 489	0.20 507	0.17 454

WCG-NET（raft）	0.31 265	0.15 83	0.36 268	0.32 90	0.19 128	0.35 287	0.27 240	0.51 242	0.78 482	0.45 308	0.55 325	0.48 347	0.27 217	0.54 331	0.26 248	0.13 148	0.10 112	0.12 65	0.11 175	0.12 122	0.11 169

TestStereo1	0.43 437	0.23 441	0.41 346	0.51 635	0.24 349	0.34 276	0.40 521	0.77 460	0.90 562	0.68 440	0.96 525	0.48 347	0.46 438	0.91 624	0.32 342	0.16 365	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.14 242	0.13 290

SA-5K	0.43 437	0.23 441	0.41 346	0.51 635	0.24 349	0.34 276	0.40 521	0.77 460	0.90 562	0.68 440	0.96 525	0.48 347	0.46 438	0.91 624	0.32 342	0.16 365	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.14 242	0.13 290

SA	0.44 445	0.25 509	0.46 424	0.46 572	0.24 349	0.43 381	0.36 446	0.75 450	0.96 595	0.59 370	1.03 565	0.48 347	0.52 473	0.94 640	0.32 342	0.16 365	0.12 344	0.21 535	0.19 522	0.15 313	0.13 290

DN-CSS_ROB	0.43 437	0.26 526	0.62 555	0.40 395	0.29 524	0.44 390	0.27 240	0.77 460	0.75 453	0.72 472	1.09 592	0.48 347	0.43 415	0.69 505	0.37 429	0.15 304	0.12 344	0.21 535	0.19 522	0.18 447	0.16 428

SMOE	0.36 343	0.20 331	0.35 251	0.36 241	0.17 61	0.63 526	0.41 537	0.65 354	0.55 349	0.54 355	0.72 385	0.49 355	0.38 378	0.40 182	0.30 323	0.19 495	0.12 344	0.28 643	0.15 359	0.19 486	0.14 342

RT-Monster	0.32 273	0.17 186	0.30 133	0.34 152	0.26 432	0.38 330	0.20 58	0.56 275	0.76 462	0.61 382	0.64 354	0.49 355	0.28 234	0.41 194	0.30 323	0.14 219	0.11 268	0.12 65	0.10 98	0.11 46	0.13 290

Lsterematch	0.38 377	0.17 186	0.38 299	0.37 271	0.20 177	0.42 376	0.27 240	0.57 284	0.71 429	0.66 429	1.02 560	0.49 355	0.40 397	0.57 365	0.43 479	0.16 365	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.14 242	0.14 342

FSD					0.46 689	0.48 417	0.52 621	0.53 264	0.48 314	0.48 326	0.48 275	0.49 355	0.48 449	0.51 305	0.49 531	0.45 726	0.42 741	0.47 719	0.46 730	0.46 706

Occ-G	0.26 190	0.14 31	0.28 99	0.34 152	0.20 177	0.27 140	0.34 396	0.41 155	0.31 155	0.29 185	0.43 255	0.49 355	0.25 177	0.47 271	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.12 237

EKT-Stereo	0.35 324	0.23 441	0.39 321	0.43 504	0.29 524	0.38 330	0.31 331	0.69 394	0.64 389	0.45 308	0.63 348	0.49 355	0.27 217	0.56 353	0.33 356	0.18 460	0.14 463	0.18 409	0.15 359	0.16 372	0.16 428

DF	0.26 190	0.15 83	0.38 299	0.35 205	0.19 128	0.26 119	0.26 215	0.42 165	0.27 101	0.29 185	0.49 279	0.50 361	0.22 133	0.48 282	0.20 51	0.14 219	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.11 169

DN	0.30 256	0.17 186	0.33 208	0.37 271	0.26 432	0.35 287	0.27 240	0.54 267	0.55 349	0.32 213	0.42 249	0.50 361	0.23 150	0.39 170	0.22 114	0.21 544	0.14 463	0.16 303	0.13 277	0.17 415	0.18 475

rvit_0105_6	0.38 377	0.28 558	0.64 570	0.50 617	0.30 543	0.39 343	0.38 486	0.51 242	0.67 403	0.40 282	0.45 261	0.50 361	0.41 406	0.54 331	0.36 410	0.27 633	0.26 666	0.24 589	0.21 572	0.22 558	0.16 428

anonymousdsp2	0.35 324	0.20 331	0.43 382	0.37 271	0.24 349	0.48 417	0.31 331	0.86 496	0.65 394	0.55 359	0.50 283	0.50 361	0.34 327	0.56 353	0.31 332	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.16 372	0.14 342

DRaft	0.49 514	0.17 186	0.47 438	0.37 271	0.25 384	0.58 484	0.40 521	0.65 354	0.85 524	1.02 649	1.75 706	0.50 361	0.82 645	0.63 446	0.40 455	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.16 398	0.14 242	0.15 377

raft+_RVC	0.38 377	0.19 278	0.35 251	0.37 271	0.25 384	0.45 402	0.37 464	0.78 466	0.89 559	0.51 337	0.78 423	0.50 361	0.29 253	0.53 323	0.40 455	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.12 237

PStereo	0.50 530	0.75 730	0.42 367	0.37 271	0.28 493	0.55 457	0.46 574	0.54 267	0.88 543	0.53 349	0.33 189	0.51 367	0.51 469	0.78 565	0.67 599	0.51 741	0.25 659	0.30 662	0.27 655	0.59 735	0.49 729

DStereoRT	0.74 642	0.19 278	0.50 486	0.51 635	0.33 596	1.10 674	0.34 396	0.82 480	0.76 462	0.78 503	1.05 575	0.51 367	0.73 610	0.76 550	0.48 528	0.16 365	0.13 421	3.96 803	1.37 787	0.19 486	0.14 342

Reg-Stereo(zero)	0.30 256	0.16 130	0.28 99	0.34 152	0.18 94	0.32 245	0.20 58	0.63 336	0.68 410	0.50 332	0.52 306	0.51 367	0.30 272	0.45 240	0.25 218	0.13 148	0.10 112	0.12 65	0.10 98	0.12 122	0.11 169

model_zeroshot	0.33 293	0.18 230	0.48 459	0.39 350	0.28 493	0.45 402	0.25 188	0.63 336	0.45 293	0.61 382	0.50 283	0.51 367	0.25 177	0.45 240	0.26 248	0.16 365	0.13 421	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.13 290

MyStereo05	0.44 445	0.21 378	0.45 407	0.41 433	0.28 493	0.41 369	0.50 602	0.93 526	1.09 655	0.76 493	0.61 343	0.51 367	0.57 507	0.73 531	0.42 469	0.14 219	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.15 377

RALCasStereoNet	0.36 343	0.21 378	0.37 285	0.42 481	0.26 432	0.35 287	0.38 486	0.63 336	0.64 389	0.50 332	0.72 385	0.51 367	0.29 253	0.59 406	0.36 410	0.16 365	0.14 463	0.15 259	0.13 277	0.17 415	0.16 428

AE-Stereo	0.34 305	0.21 378	0.42 367	0.48 588	0.31 567	0.48 417	0.35 423	0.61 321	0.62 370	0.32 213	0.55 325	0.52 373	0.27 217	0.47 271	0.29 315	0.13 148	0.13 421	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.12 237

TRStereo	0.37 360	0.27 544	0.59 541	0.47 580	0.41 656	0.29 179	0.30 302	0.84 489	0.59 362	0.52 346	0.41 246	0.52 373	0.26 200	0.73 531	0.27 269	0.17 424	0.12 344	0.19 457	0.19 522	0.13 185	0.11 169

HHNet	0.41 419	0.17 186	0.41 346	0.34 152	0.37 628	0.33 257	0.34 396	0.69 394	0.75 453	0.86 564	1.30 655	0.52 373	0.32 295	0.52 312	0.35 392	0.15 304	0.11 268	0.19 457	0.15 359	0.15 313	0.24 595

DIP-Stereo	0.39 394	0.21 378	0.50 486	0.41 433	0.28 493	0.62 514	0.27 240	0.77 460	0.40 256	0.64 407	0.86 476	0.52 373	0.33 314	0.66 477	0.42 469	0.15 304	0.13 421	0.17 353	0.14 323	0.15 313	0.15 377
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	0.36 343	0.21 378	0.42 367	0.35 205	0.22 251	0.62 514	0.29 280	0.69 394	0.43 276	0.60 374	0.53 312	0.53 377	0.48 449	0.56 353	0.40 455	0.18 460	0.14 463	0.16 303	0.13 277	0.17 415	0.17 454

Sa-1000	0.48 496	0.24 483	0.41 346	0.45 550	0.25 384	0.59 496	0.34 396	0.81 478	0.93 581	0.82 533	1.50 687	0.53 377	0.45 431	0.92 627	0.30 323	0.15 304	0.12 344	0.21 535	0.19 522	0.15 313	0.13 290

CRE-IMP	0.36 343	0.23 441	0.49 472	0.42 481	0.24 349	0.41 369	0.21 89	0.57 284	0.41 260	0.65 416	0.72 385	0.53 377	0.37 372	0.61 422	0.38 439	0.17 424	0.11 268	0.19 457	0.15 359	0.21 533	0.18 475

test-1	0.36 343	0.19 278	0.71 606	0.46 572	0.26 432	0.44 390	0.36 446	0.60 313	0.59 362	0.48 326	0.67 370	0.53 377	0.36 362	0.40 182	0.29 315	0.14 219	0.11 268	0.16 303	0.14 323	0.15 313	0.16 428

FE-Mocha	0.32 273	0.19 278	0.50 486	0.38 315	0.27 468	0.30 202	0.20 58	0.71 419	0.36 210	0.65 416	0.56 328	0.54 381	0.25 177	0.38 162	0.22 114	0.15 304	0.10 112	0.17 353	0.16 398	0.13 185	0.12 237

IGEV-FE	0.34 305	0.18 230	0.67 586	0.39 350	0.28 493	0.30 202	0.25 188	0.74 443	0.31 155	0.62 386	0.57 330	0.54 381	0.25 177	0.53 323	0.27 269	0.14 219	0.10 112	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

IGEV_Zeroshot_test	0.34 305	0.18 230	0.67 586	0.39 350	0.28 493	0.30 202	0.25 188	0.74 443	0.31 155	0.62 386	0.57 330	0.54 381	0.25 177	0.53 323	0.27 269	0.14 219	0.10 112	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

StereoVision	0.42 427	0.28 558	0.45 407	0.49 603	0.28 493	0.38 330	0.38 486	0.72 426	0.62 370	0.44 303	1.14 612	0.54 381	0.39 391	0.56 353	0.34 373	0.21 544	0.24 651	0.25 602	0.24 623	0.26 605	0.16 428

SFCPSM	0.47 483	0.21 378	0.55 525	0.40 395	0.27 468	0.87 629	0.37 464	1.33 693	0.77 471	0.80 511	0.84 462	0.54 381	0.49 454	0.57 365	0.37 429	0.18 460	0.13 421	0.18 409	0.20 549	0.16 372	0.15 377

AnonStereo	0.31 265	0.19 278	0.37 285	0.39 350	0.23 308	0.28 164	0.34 396	0.64 351	0.49 318	0.43 299	0.34 201	0.55 386	0.32 295	0.54 331	0.23 161	0.16 365	0.10 112	0.15 259	0.12 221	0.17 415	0.13 290

rvit_0105_4	0.41 419	0.29 570	0.71 606	0.50 617	0.29 524	0.41 369	0.41 537	0.55 271	0.73 438	0.45 308	0.48 275	0.55 386	0.44 426	0.57 365	0.36 410	0.28 644	0.26 666	0.25 602	0.22 590	0.23 575	0.18 475

MyStereo04	0.44 445	0.22 419	0.44 394	0.42 481	0.28 493	0.40 349	0.50 602	1.00 556	1.08 653	0.62 386	0.58 335	0.55 386	0.57 507	0.71 518	0.44 497	0.14 219	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.16 428

Selective-RAFT	0.35 324	0.23 441	0.51 501	0.44 525	0.21 216	0.64 534	0.27 240	0.59 300	0.63 381	0.40 282	0.38 232	0.55 386	0.40 397	0.57 365	0.35 392	0.13 148	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.16 372	0.13 290

TestStereo_HL3	0.37 360	0.19 278	0.49 472	0.34 152	0.24 349	0.51 429	0.39 508	0.60 313	0.43 276	0.61 382	0.83 456	0.56 390	0.46 438	0.55 340	0.28 292	0.15 304	0.11 268	0.14 193	0.13 277	0.14 242	0.17 454

DCRE	0.37 360	0.18 230	0.46 424	0.45 550	0.32 584	0.42 376	0.37 464	0.63 336	0.51 331	0.47 323	0.94 511	0.56 390	0.36 362	0.52 312	0.32 342	0.14 219	0.13 421	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.13 290

NRIStereo	0.36 343	0.20 331	0.45 407	0.41 433	0.23 308	0.34 276	0.26 215	0.65 354	0.55 349	0.64 407	0.63 348	0.56 390	0.37 372	0.65 468	0.37 429	0.15 304	0.11 268	0.18 409	0.15 359	0.17 415	0.14 342

RAFT-RH_RVC	0.56 581	0.17 186	0.41 346	0.37 271	0.23 308	0.57 478	0.24 175	0.60 313	0.70 418	1.19 687	3.94 766	0.56 390	0.38 378	0.65 468	0.36 410	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.14 323	0.12 122	0.13 290

LMCR-Stereo	0.53 555	0.30 580	0.53 514	0.58 690	0.30 543	0.83 621	0.36 446	1.19 647	0.76 462	0.88 582	1.04 571	0.56 390	0.62 541	0.82 580	0.67 599	0.19 495	0.15 496	0.19 457	0.14 323	0.23 575	0.17 454

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 343	0.17 186	0.41 346	0.35 205	0.19 128	0.33 257	0.29 280	0.65 354	0.73 438	0.68 440	1.01 551	0.56 390	0.40 397	0.42 208	0.30 323	0.11 39	0.09 29	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.10 79

PSi22	0.30 256	0.18 230	0.30 133	0.36 241	0.19 128	0.30 202	0.19 36	0.42 165	0.73 438	0.27 154	0.32 186	0.57 396	0.43 415	0.77 560	0.25 218	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.14 242	0.11 169

NF-Stereo	0.38 377	0.20 331	0.45 407	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.57 396	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

ROB_FTStereo_v2	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.31 331	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.57 396	0.38 378	0.57 365	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

DeepStereo_RVC	0.36 343	0.21 378	0.47 438	0.40 395	0.24 349	0.26 119	0.22 111	0.60 313	0.38 238	0.69 448	0.67 370	0.57 396	0.51 469	0.56 353	0.39 447	0.16 365	0.12 344	0.18 409	0.15 359	0.19 486	0.18 475

cross-raft	0.34 305	0.20 331	0.37 285	0.44 525	0.23 308	0.32 245	0.35 423	0.74 443	0.40 256	0.60 374	0.77 411	0.57 396	0.27 217	0.43 222	0.28 292	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.15 313	0.11 169

RAFT-IKP	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.28 270	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.57 396	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

CFNet-RSSM	0.34 305	0.17 186	0.45 407	0.39 350	0.22 251	0.35 287	0.23 151	0.73 437	0.84 516	0.65 416	0.54 315	0.57 396	0.28 234	0.46 260	0.26 248	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.13 185	0.11 169

R-Stereo Train	0.39 394	0.18 230	0.42 367	0.42 481	0.26 432	0.40 349	0.32 363	0.72 426	0.34 187	0.89 586	1.28 648	0.57 396	0.35 333	0.42 208	0.32 342	0.15 304	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.14 242	0.13 290

RAFT-Stereo	0.39 394	0.18 230	0.42 367	0.42 481	0.26 432	0.40 349	0.32 363	0.72 426	0.34 187	0.89 586	1.28 648	0.57 396	0.35 333	0.42 208	0.32 342	0.15 304	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.14 242	0.13 290
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Stereo-weight	0.32 273	0.18 230	0.33 208	0.39 350	0.22 251	0.26 119	0.29 280	0.67 375	0.80 493	0.53 349	0.51 293	0.58 405	0.20 93	0.47 271	0.27 269	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.11 169

MyStereo8	0.40 406	0.20 331	0.54 519	0.41 433	0.29 524	0.53 443	0.29 280	0.65 354	0.49 318	0.71 461	0.98 540	0.58 405	0.43 415	0.50 297	0.51 543	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.14 323	0.19 486	0.19 510

UDGNet	0.48 496	0.77 734	0.50 486	0.48 588	0.31 567	0.41 369	0.34 396	0.70 410	0.92 574	0.65 416	0.60 338	0.58 405	0.43 415	0.63 446	0.41 461	0.32 674	0.15 496	0.66 745	0.19 522	0.36 671	0.21 556

Patchmatch Stereo++	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377
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
OCTAStereo	0.38 377	0.20 331	0.46 424	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.58 405	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

PSM-adaLoss	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.31 331	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.56 353	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

PSM-AAD	0.48 496	0.20 331	0.37 285	0.43 504	0.23 308	0.56 472	0.50 602	0.65 354	0.70 418	1.07 667	1.12 599	0.58 405	0.92 671	0.61 422	0.32 342	0.15 304	0.11 268	0.25 602	0.26 648	0.18 447	0.43 710

ROB_FTStereo	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.25 105	0.21 89	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.57 365	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

HUI-Stereo	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.60 313	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.50 297	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

DEmStereo	0.48 496	0.17 186	0.50 486	0.38 315	0.25 384	0.59 496	0.34 396	0.63 336	0.74 448	0.89 586	1.66 699	0.58 405	1.06 693	0.60 412	0.42 469	0.14 219	0.11 268	0.16 303	0.16 398	0.14 242	0.15 377

RE-Stereo	0.38 377	0.20 331	0.46 424	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.58 405	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

TVStereo	0.38 377	0.20 331	0.46 424	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.58 405	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

iGMRVC	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.30 302	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

iRAFT	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

Gwc-CoAtRS	0.34 305	0.17 186	0.44 394	0.39 350	0.23 308	0.34 276	0.22 111	0.70 410	0.75 453	0.60 374	0.59 336	0.58 405	0.29 253	0.45 240	0.26 248	0.14 219	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.12 237

rvit_stereo_0075_2	0.47 483	0.37 622	0.70 601	0.53 664	0.46 689	0.43 381	0.36 446	0.81 478	0.67 403	0.55 359	0.74 399	0.59 420	0.43 415	0.63 446	0.43 479	0.32 674	0.23 641	0.35 680	0.25 633	0.30 633	0.25 603

SDNR	0.86 669	0.37 622	1.47 725	0.40 395	0.38 638	3.38 773	0.33 377	0.90 516	0.98 602	0.99 636	2.09 723	0.59 420	0.71 603	1.29 693	0.70 607	0.51 741	0.56 759	0.36 685	0.26 648	0.43 698	0.46 718

x	0.39 394	0.24 483	0.41 346	0.34 152	0.23 308	0.52 435	0.32 363	0.86 496	0.52 334	0.57 366	0.70 381	0.59 420	0.50 464	0.49 289	0.46 517	0.17 424	0.15 496	0.17 353	0.15 359	0.17 415	0.16 428

PSM-softLoss	0.38 377	0.20 331	0.48 459	0.41 433	0.26 432	0.30 202	0.35 423	0.69 394	0.46 299	0.62 386	0.82 450	0.59 420	0.33 314	0.70 512	0.39 447	0.19 495	0.12 344	0.20 492	0.18 489	0.16 372	0.22 578

KMStereo	0.38 377	0.20 331	0.48 459	0.41 433	0.26 432	0.30 202	0.35 423	0.69 394	0.46 299	0.62 386	0.82 450	0.59 420	0.33 314	0.70 512	0.39 447	0.19 495	0.12 344	0.20 492	0.18 489	0.16 372	0.22 578

Prome-Stereo	0.46 467	0.19 278	0.35 251	0.44 525	0.26 432	0.40 349	0.45 570	0.68 385	0.44 284	0.96 623	1.84 710	0.59 420	0.67 575	0.61 422	0.32 342	0.14 219	0.11 268	0.16 303	0.14 323	0.16 372	0.29 634

Hybrid-DGEV-2	0.41 419	0.21 378	0.42 367	0.47 580	0.29 524	0.59 496	0.23 151	0.82 480	0.99 607	0.64 407	0.63 348	0.60 426	0.65 564	0.58 388	0.33 356	0.14 219	0.12 344	0.18 409	0.16 398	0.14 242	0.12 237

rvit_0105_5	0.42 427	0.31 585	0.73 615	0.50 617	0.29 524	0.44 390	0.42 548	0.61 321	0.74 448	0.51 337	0.51 293	0.60 426	0.47 444	0.57 365	0.38 439	0.27 633	0.25 659	0.25 602	0.23 607	0.22 558	0.18 475

knoymous	0.36 343	0.20 331	0.31 160	0.31 60	0.22 251	0.36 303	0.29 280	0.61 321	0.64 389	0.67 434	0.70 381	0.60 426	0.40 397	0.58 388	0.34 373	0.17 424	0.11 268	0.20 492	0.11 175	0.17 415	0.18 475

DisPM	0.39 394	0.19 278	0.44 394	0.41 433	0.27 468	0.24 84	0.31 331	0.65 354	0.57 359	0.87 572	0.87 484	0.60 426	0.32 295	0.76 550	0.32 342	0.18 460	0.12 344	0.19 457	0.17 459	0.15 313	0.20 536

iRaft-Stereo_20w	0.39 394	0.19 278	0.57 535	0.37 271	0.27 468	0.31 224	0.24 175	1.44 714	0.29 136	0.69 448	0.53 312	0.60 426	0.42 409	0.83 588	0.27 269	0.14 219	0.11 268	0.14 193	0.13 277	0.15 313	0.13 290

RALAANet	0.38 377	0.23 441	0.48 459	0.42 481	0.29 524	0.35 287	0.25 188	0.86 496	0.64 389	0.67 434	0.65 357	0.60 426	0.29 253	0.60 412	0.34 373	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.21 533	0.13 290

Hybrid-DGEV-03	0.45 456	0.19 278	0.33 208	0.43 504	0.27 468	0.56 472	0.26 215	0.65 354	0.74 448	0.94 614	1.92 714	0.61 432	0.30 272	0.55 340	0.34 373	0.14 219	0.10 112	0.18 409	0.16 398	0.14 242	0.11 169

MSKI-zero shot	0.32 273	0.17 186	0.34 233	0.39 350	0.21 216	0.32 245	0.22 111	0.61 321	0.43 276	0.52 346	0.64 354	0.61 432	0.20 93	0.74 539	0.25 218	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.12 122	0.12 237

RAFT-Test	0.34 305	0.18 230	0.37 285	0.38 315	0.23 308	0.50 424	0.23 151	0.69 394	0.40 256	0.60 374	0.85 472	0.61 432	0.28 234	0.46 260	0.27 269	0.14 219	0.11 268	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.12 237

CASS	0.45 456	0.27 544	0.42 367	0.48 588	0.22 251	0.61 506	0.34 396	0.97 546	0.62 370	0.71 461	0.85 472	0.61 432	0.55 497	0.57 365	0.41 461	0.29 651	0.16 532	0.22 551	0.18 489	0.22 558	0.28 627
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GwcNet-ADL	0.44 445	0.22 419	0.48 459	0.45 550	0.30 543	0.40 349	0.37 464	0.92 524	0.97 598	0.71 461	0.78 423	0.61 432	0.42 409	0.62 432	0.50 533	0.19 495	0.14 463	0.15 259	0.14 323	0.18 447	0.18 475

ASMatch	0.48 496	0.19 278	0.45 407	0.39 350	0.28 493	0.37 317	0.26 215	0.74 443	0.68 410	0.76 493	2.34 729	0.61 432	0.52 473	0.62 432	0.37 429	0.14 219	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.21 556

FADNet_RVC	0.55 570	0.37 622	1.17 694	0.44 525	0.31 567	0.56 472	0.34 396	1.06 587	0.88 543	0.67 434	0.90 500	0.61 432	0.65 564	0.93 633	0.70 607	0.21 544	0.18 578	0.26 621	0.23 607	0.31 640	0.28 627

monster_256*512	0.35 324	0.23 441	0.30 133	0.42 481	0.23 308	0.44 390	0.36 446	0.71 419	0.67 403	0.45 308	0.52 306	0.62 439	0.40 397	0.38 162	0.33 356	0.13 148	0.10 112	0.17 353	0.15 359	0.16 372	0.13 290

test_sample4	0.47 483	0.26 526	0.50 486	0.35 205	0.22 251	0.69 556	0.38 486	1.15 629	0.81 501	0.78 503	0.82 450	0.62 439	0.53 479	0.63 446	0.44 497	0.21 544	0.15 496	0.21 535	0.19 522	0.21 533	0.19 510

CoDeX	0.47 483	0.20 331	0.49 472	0.42 481	0.25 384	0.75 584	0.36 446	1.27 682	0.80 493	0.82 533	0.96 525	0.62 439	0.57 507	0.60 412	0.36 410	0.17 424	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.16 372	0.14 342

mmm	0.44 445	0.27 544	0.46 424	0.38 315	0.24 349	0.61 506	0.35 423	0.94 531	0.53 338	0.72 472	1.05 575	0.63 442	0.50 464	0.57 365	0.45 506	0.18 460	0.15 496	0.23 572	0.20 549	0.20 507	0.18 475

MIM_Stereo	0.38 377	0.17 186	0.53 514	0.37 271	0.24 349	0.27 140	0.24 175	0.70 410	0.54 342	0.72 472	1.00 548	0.63 442	0.29 253	0.64 461	0.38 439	0.13 148	0.14 463	0.17 353	0.16 398	0.14 242	0.11 169

CrosDoStereo	0.50 530	0.18 230	0.45 407	0.38 315	0.24 349	0.40 349	1.18 744	0.67 375	0.86 529	0.94 614	1.37 664	0.63 442	0.77 628	0.65 468	0.45 506	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.18 489	0.14 242	0.14 342

DeepStereo_LL	0.50 530	0.18 230	0.45 407	0.38 315	0.24 349	0.40 349	1.18 744	0.67 375	0.86 529	0.94 614	1.37 664	0.63 442	0.77 628	0.65 468	0.45 506	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.18 489	0.14 242	0.14 342

111	0.40 406	0.17 186	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.52 435	0.28 270	0.74 443	1.16 667	0.50 332	0.91 503	0.63 442	0.48 449	0.61 422	0.35 392	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.13 185	0.13 290

FENet	0.42 427	0.22 419	0.38 299	0.39 350	0.24 349	0.55 457	0.32 363	0.79 470	0.70 418	0.71 461	0.72 385	0.63 442	0.57 507	0.62 432	0.44 497	0.19 495	0.13 421	0.19 457	0.17 459	0.18 447	0.19 510

rvit_0105_3	0.47 483	0.34 604	0.77 638	0.54 671	0.31 567	0.49 422	0.47 582	0.63 336	0.79 491	0.65 416	0.59 336	0.64 448	0.50 464	0.65 468	0.39 447	0.29 651	0.27 675	0.29 653	0.28 663	0.21 533	0.20 536

test_sample5	0.47 483	0.26 526	0.49 472	0.36 241	0.22 251	0.64 534	0.39 508	1.13 616	0.81 501	0.77 499	0.94 511	0.64 448	0.54 491	0.65 468	0.43 479	0.21 544	0.16 532	0.22 551	0.20 549	0.22 558	0.20 536

DualNet	0.48 496	0.26 526	0.49 472	0.36 241	0.22 251	0.64 534	0.39 508	1.13 616	0.81 501	0.80 511	1.03 565	0.64 448	0.54 491	0.65 468	0.43 479	0.21 544	0.16 532	0.22 551	0.20 549	0.22 558	0.20 536

Any-RAFT	0.35 324	0.16 130	0.30 133	0.34 152	0.21 216	0.52 435	0.22 111	0.88 508	0.73 438	0.53 349	0.73 390	0.64 448	0.28 234	0.46 260	0.24 183	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.12 237

AASNet	0.53 555	0.25 509	0.52 507	0.49 603	0.32 584	0.74 578	0.40 521	1.50 722	0.86 529	0.86 564	0.92 507	0.64 448	0.59 524	0.59 406	0.79 625	0.23 590	0.19 598	0.20 492	0.16 398	0.21 533	0.19 510

GMOStereo	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

error version	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

test-v	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

test-3	0.34 305	0.16 130	0.43 382	0.39 350	0.21 216	0.43 381	0.22 111	0.63 336	0.78 482	0.71 461	0.45 261	0.64 448	0.27 217	0.43 222	0.31 332	0.12 74	0.09 29	0.17 353	0.13 277	0.12 122	0.10 79

test_1	0.34 305	0.16 130	0.43 382	0.39 350	0.21 216	0.43 381	0.23 151	0.63 336	0.78 482	0.68 440	0.45 261	0.64 448	0.27 217	0.43 222	0.31 332	0.12 74	0.09 29	0.17 353	0.13 277	0.12 122	0.10 79

PFNet+	0.40 406	0.19 278	0.49 472	0.39 350	0.25 384	0.28 164	0.23 151	0.64 351	0.70 418	0.85 556	0.79 434	0.64 448	0.35 333	0.72 524	0.34 373	0.19 495	0.14 463	0.23 572	0.20 549	0.16 372	0.20 536

test-2	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

HITNet	0.41 419	0.26 526	0.45 407	0.33 116	0.17 61	0.63 526	0.30 302	0.93 526	0.64 389	0.71 461	0.82 450	0.64 448	0.52 473	0.59 406	0.43 479	0.14 219	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.19 486	0.12 237
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
xx1	0.39 394	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.67 375	1.06 642	0.41 289	0.50 283	0.65 461	0.53 479	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.20 492	0.19 522	0.18 447	0.17 454

HBP-ISP	0.59 603	0.45 668	0.43 382	0.45 550	0.33 596	0.70 561	0.28 270	1.11 608	1.00 614	0.83 545	1.18 627	0.65 461	0.68 582	0.88 609	0.52 550	0.35 693	0.38 729	0.47 719	0.41 721	0.38 684	0.31 655

qqq	0.40 406	0.26 526	0.44 394	0.36 241	0.22 251	0.46 408	0.36 446	0.85 492	0.54 342	0.56 362	0.69 377	0.65 461	0.53 479	0.55 340	0.45 506	0.17 424	0.16 532	0.20 492	0.19 522	0.18 447	0.17 454

BUS	0.45 456	0.25 509	0.43 382	0.45 550	0.28 493	0.70 561	0.34 396	0.94 531	0.76 462	0.75 485	0.80 437	0.65 461	0.49 454	0.64 461	0.51 543	0.20 525	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.18 447	0.18 475

NINENet	0.50 530	0.29 570	0.51 501	0.45 550	0.32 584	0.70 561	0.34 396	1.10 602	0.88 543	0.80 511	0.94 511	0.65 461	0.49 454	0.73 531	0.51 543	0.22 572	0.20 613	0.25 602	0.18 489	0.22 558	0.21 556

test_sample6	0.49 514	0.26 526	0.50 486	0.37 271	0.22 251	0.63 526	0.40 521	1.12 614	0.83 511	0.80 511	1.03 565	0.66 466	0.55 497	0.67 488	0.46 517	0.22 572	0.16 532	0.22 551	0.22 590	0.23 575	0.21 556

test_sample3	0.46 467	0.25 509	0.50 486	0.35 205	0.23 308	0.69 556	0.37 464	1.15 629	0.81 501	0.75 485	0.79 434	0.66 466	0.49 454	0.63 446	0.46 517	0.21 544	0.15 496	0.20 492	0.19 522	0.21 533	0.19 510

LL-Strereo2	0.35 324	0.24 483	0.48 459	0.41 433	0.26 432	0.35 287	0.24 175	0.67 375	0.44 284	0.54 355	0.51 293	0.66 466	0.25 177	0.66 477	0.30 323	0.14 219	0.12 344	0.23 572	0.20 549	0.18 447	0.13 290

gwcnet-sp	0.48 496	0.23 441	0.70 601	0.40 395	0.26 432	0.81 610	0.41 537	0.89 511	0.84 516	0.91 599	0.76 407	0.66 466	0.61 534	0.66 477	0.50 533	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.18 475

scenet	0.48 496	0.23 441	0.70 601	0.40 395	0.26 432	0.81 610	0.41 537	0.89 511	0.84 516	0.91 599	0.76 407	0.66 466	0.61 534	0.66 477	0.50 533	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.18 475

ssnet	0.48 496	0.23 441	0.70 601	0.40 395	0.26 432	0.81 610	0.41 537	0.89 511	0.84 516	0.91 599	0.76 407	0.66 466	0.61 534	0.66 477	0.50 533	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.18 475

LCNet	0.41 419	0.20 331	0.32 185	0.44 525	0.24 349	0.47 414	0.29 280	0.67 375	0.53 338	0.72 472	1.03 565	0.66 466	0.60 528	0.58 388	0.34 373	0.14 219	0.10 112	0.19 457	0.19 522	0.21 533	0.36 683

AAGNet	1.43 730	0.20 331	0.48 459	0.44 525	0.25 384	0.29 179	0.31 331	0.65 354	0.68 410	0.97 628	0.86 476	0.67 473	0.62 541	0.64 461	20.63 805	0.16 365	0.11 268	0.19 457	0.15 359	0.19 486	0.12 237

Selective-IGEV-i16pc	0.56 581	0.20 331	1.13 687	0.40 395	0.31 567	2.00 744	0.66 669	0.68 385	1.11 657	0.51 337	0.81 444	0.68 474	0.36 362	0.67 488	0.40 455	0.31 662	0.17 553	0.17 353	0.18 489	0.19 486	0.20 536

test_3	0.36 343	0.19 278	0.44 394	0.44 525	0.23 308	0.48 417	0.36 446	0.66 365	0.82 506	0.64 407	0.45 261	0.68 474	0.25 177	0.41 194	0.31 332	0.12 74	0.10 112	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.11 169

GANet-ADL	0.42 427	0.25 509	0.45 407	0.43 504	0.29 524	0.54 450	0.35 423	0.89 511	0.86 529	0.63 395	0.72 385	0.68 474	0.42 409	0.52 312	0.41 461	0.21 544	0.14 463	0.15 259	0.13 277	0.18 447	0.19 510

PFNet	0.42 427	0.18 230	0.58 539	0.43 504	0.24 349	0.43 381	0.32 363	0.74 443	0.78 482	1.00 641	0.74 399	0.68 474	0.39 391	0.72 524	0.37 429	0.16 365	0.10 112	0.20 492	0.15 359	0.16 372	0.13 290

Pruner-Stereo	0.38 377	0.20 331	0.45 407	0.40 395	0.25 384	0.22 51	0.24 175	0.67 375	0.55 349	0.89 586	0.76 407	0.68 474	0.29 253	0.62 432	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.17 459	0.17 415	0.18 475

test_sample2	0.42 427	0.22 419	0.43 382	0.33 116	0.21 216	0.58 484	0.39 508	0.95 538	0.67 403	0.63 395	0.77 411	0.69 479	0.57 507	0.61 422	0.38 439	0.19 495	0.14 463	0.18 409	0.16 398	0.19 486	0.18 475

test_sample1	0.42 427	0.22 419	0.46 424	0.34 152	0.23 308	0.58 484	0.35 423	0.99 551	0.49 318	0.62 386	0.75 401	0.69 479	0.61 534	0.58 388	0.44 497	0.18 460	0.14 463	0.17 353	0.15 359	0.17 415	0.17 454

test_xeample	1.01 689	0.21 378	0.42 367	0.35 205	0.21 216	0.71 567	0.39 508	1.23 667	0.86 529	0.81 524	1.04 571	0.69 479	0.61 534	0.69 505	10.93 795	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.17 459	0.18 447	0.17 454

CCAANet	0.47 483	0.20 331	0.47 438	0.41 433	0.28 493	0.67 551	0.31 331	0.99 551	0.75 453	0.63 395	1.22 634	0.69 479	0.52 473	0.79 572	0.42 469	0.14 219	0.13 421	0.19 457	0.19 522	0.15 313	0.19 510

iResNet	0.49 514	0.29 570	0.79 640	0.42 481	0.21 216	0.61 506	0.40 521	0.82 480	0.99 607	0.87 572	1.12 599	0.69 479	0.53 479	0.78 565	0.51 543	0.15 304	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.17 415	0.15 377

DAS	0.51 539	0.25 509	0.60 548	0.48 588	0.31 567	0.58 484	0.41 537	0.83 485	0.97 598	0.89 586	1.12 599	0.70 484	0.75 618	0.82 580	0.43 479	0.17 424	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.20 507	0.18 475

SepStereo	0.51 539	0.25 509	0.60 548	0.48 588	0.31 567	0.58 484	0.41 537	0.83 485	0.97 598	0.89 586	1.12 599	0.70 484	0.75 618	0.93 633	0.43 479	0.17 424	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.20 507	0.18 475

FTStereo	0.56 581	0.20 331	0.37 285	0.41 433	0.25 384	0.40 349	0.79 705	0.66 365	0.43 276	1.09 673	3.27 754	0.70 484	0.73 610	0.55 340	0.33 356	0.14 219	0.13 421	0.19 457	0.17 459	0.15 313	0.30 645

BEATNet_4x	0.46 467	0.32 590	0.56 531	0.37 271	0.19 128	0.63 526	0.35 423	1.01 566	0.72 431	0.77 499	0.83 456	0.70 484	0.59 524	0.68 499	0.53 554	0.16 365	0.12 344	0.16 303	0.14 323	0.24 588	0.16 428

SMFormer	0.51 539	0.23 441	0.62 555	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.55 564	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.16 398	0.18 447	0.18 475

tta	0.51 539	0.23 441	0.62 555	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.55 564	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.14 342

qqq1	0.49 514	0.23 441	0.62 555	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.34 373	0.19 495	0.15 496	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.14 342

fff1	0.49 514	0.23 441	0.62 555	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.34 373	0.19 495	0.15 496	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.14 342

ffm	0.44 445	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	0.68 385	1.04 632	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.25 602	0.21 572	0.16 372	0.16 428

ff1	0.49 514	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	0.68 385	1.04 632	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	1.01 647	0.88 649	0.16 365	0.10 112	0.25 602	0.21 572	0.16 372	0.16 428

mmx	0.53 555	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	1.16 637	1.03 626	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	1.01 647	0.88 649	0.20 525	0.15 496	0.25 602	0.21 572	0.22 558	0.20 536

xxx	0.53 555	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	1.16 637	1.03 626	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	1.01 647	0.88 649	0.20 525	0.15 496	0.25 602	0.21 572	0.22 558	0.20 536

FINET	0.67 623	0.42 652	1.00 672	0.46 572	0.43 669	0.83 621	0.89 718	1.08 595	1.50 717	0.87 572	1.14 612	0.71 488	0.68 582	0.92 627	0.70 607	0.36 697	0.30 691	0.26 621	0.24 623	0.35 664	0.33 664

MWDA-net	0.50 530	0.23 441	0.58 539	0.41 433	0.30 543	0.78 595	0.48 590	0.83 485	0.86 529	0.98 633	0.85 472	0.72 497	0.81 640	0.75 545	0.42 469	0.19 495	0.13 421	0.18 409	0.18 489	0.19 486	0.21 556

zzzzzzz1	0.60 606	0.31 585	4.33 770	0.42 481	0.26 432	0.44 390	0.39 508	0.73 437	0.77 471	0.51 337	0.70 381	0.72 497	0.48 449	0.60 412	0.42 469	0.14 219	0.12 344	0.17 353	0.16 398	0.18 447	0.14 342

ITSA-stereo	0.53 555	0.28 558	0.52 507	0.40 395	0.23 308	0.56 472	0.34 396	1.24 674	1.24 682	0.80 511	0.81 444	0.72 497	0.58 517	0.82 580	0.65 593	0.21 544	0.17 553	0.23 572	0.21 572	0.22 558	0.26 609

DispNO	0.47 483	0.23 441	0.71 606	0.39 350	0.31 567	0.60 503	0.38 486	0.89 511	0.77 471	0.75 485	0.84 462	0.72 497	0.54 491	0.73 531	0.46 517	0.19 495	0.14 463	0.20 492	0.18 489	0.16 372	0.17 454

test_5	0.43 437	0.24 483	0.43 382	0.52 652	0.28 493	0.28 164	0.42 548	0.72 426	0.82 506	0.62 386	0.91 503	0.72 497	0.55 497	0.79 572	0.35 392	0.14 219	0.11 268	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.16 428

STrans-v2	0.46 467	0.20 331	0.48 459	0.40 395	0.24 349	0.55 457	0.50 602	1.07 591	0.73 438	0.65 416	1.05 575	0.72 497	0.69 586	0.72 524	0.33 356	0.14 219	0.10 112	0.17 353	0.14 323	0.13 185	0.12 237

SST-Stereo	0.40 406	0.19 278	0.45 407	0.42 481	0.25 384	0.25 105	0.21 89	0.66 365	0.47 306	1.08 671	0.79 434	0.72 497	0.43 415	0.77 560	0.35 392	0.16 365	0.11 268	0.20 492	0.16 398	0.19 486	0.15 377

THIR-Stereo	0.50 530	0.18 230	0.45 407	0.38 315	0.23 308	0.75 584	0.67 672	0.66 365	0.87 539	1.02 649	1.40 670	0.72 497	0.76 621	0.62 432	0.42 469	0.15 304	0.11 268	0.17 353	0.18 489	0.14 242	0.15 377

RAFT_R40	0.40 406	0.19 278	0.44 394	0.43 504	0.25 384	0.23 69	0.26 215	0.67 375	0.67 403	0.98 633	0.78 423	0.72 497	0.43 415	0.76 550	0.35 392	0.16 365	0.11 268	0.20 492	0.16 398	0.18 447	0.14 342

pcwnet_v2	0.58 596	0.28 558	0.84 645	0.45 550	0.35 612	0.61 506	0.35 423	1.27 682	1.21 677	0.99 636	1.27 646	0.72 497	0.58 517	0.67 488	0.48 528	0.27 633	0.21 623	0.24 589	0.23 607	0.29 624	0.29 634

222	1.18 716	0.22 419	0.44 394	0.37 271	0.22 251	0.79 599	0.37 464	1.31 690	0.89 559	0.92 607	1.08 589	0.72 497	0.71 603	0.66 477	13.89 798	0.20 525	0.15 496	0.17 353	0.16 398	0.18 447	0.19 510

PS-NSSS	0.58 596	0.44 661	0.62 555	0.42 481	0.33 596	0.66 546	0.58 646	1.02 570	0.86 529	0.77 499	1.28 648	0.72 497	0.64 558	0.82 580	0.59 575	0.31 662	0.26 666	0.40 703	0.27 655	0.33 653	0.26 609

MLCV	0.47 483	0.24 483	0.61 550	0.37 271	0.17 61	0.61 506	0.33 377	0.80 474	0.87 539	0.94 614	1.13 606	0.72 497	0.43 415	0.89 615	0.51 543	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.14 242	0.12 237

SCION-MonSter(vits)	0.46 467	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 24	0.22 51	0.22 111	0.88 508	1.07 649	0.20 29	1.06 582	0.73 510	0.56 504	0.76 550	1.14 695	0.19 495	0.15 496	0.33 675	0.34 692	0.25 597	0.24 595

rvit_105_1	0.54 567	0.40 645	0.76 633	0.58 690	0.37 628	0.59 496	0.68 677	0.70 410	0.94 588	0.82 533	0.69 377	0.73 510	0.58 517	0.78 565	0.54 559	0.32 674	0.29 686	0.31 663	0.34 692	0.23 575	0.20 536

riskmin	0.38 377	0.20 331	0.39 321	0.32 90	0.23 308	0.53 443	0.30 302	0.63 336	0.80 493	0.49 328	0.56 328	0.73 510	0.58 517	0.55 340	0.36 410	0.17 424	0.11 268	0.19 457	0.13 277	0.19 486	0.20 536

TransformOpticalFlow	0.44 445	0.20 331	0.47 438	0.41 433	0.23 308	0.37 317	0.47 582	0.94 531	0.76 462	0.65 416	1.14 612	0.73 510	0.56 504	0.76 550	0.32 342	0.15 304	0.10 112	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.13 290

IRAFT_RVC	0.42 427	0.20 331	0.48 459	0.44 525	0.24 349	0.27 140	0.54 630	0.74 443	0.77 471	0.76 493	0.80 437	0.73 510	0.51 469	0.70 512	0.36 410	0.17 424	0.10 112	0.21 535	0.16 398	0.16 372	0.14 342

XX-Stereo	0.37 360	0.17 186	0.45 407	0.55 679	0.36 620	0.38 330	0.20 58	0.60 313	0.30 144	0.46 316	1.30 655	0.73 510	0.26 200	0.56 353	0.26 248	0.16 365	0.11 268	0.17 353	0.16 398	0.14 242	0.10 79

ARAFT	0.47 483	0.24 483	0.79 640	0.42 481	0.25 384	0.55 457	0.55 635	0.75 450	0.81 501	0.89 586	0.75 401	0.73 510	0.47 444	0.88 609	0.37 429	0.15 304	0.12 344	0.23 572	0.22 590	0.14 242	0.13 290

SCION-MonSter	0.67 623	0.40 645	0.95 664	0.54 671	0.44 676	1.30 701	0.42 548	0.91 521	1.06 642	0.79 508	1.13 606	0.74 517	0.67 575	0.76 550	1.43 713	0.19 495	0.19 598	0.45 714	0.42 727	0.30 633	0.26 609

H2IRNET	0.37 360	0.20 331	0.33 208	0.38 315	0.25 384	0.27 140	0.23 151	0.59 300	0.72 431	0.39 273	0.90 500	0.74 517	0.55 497	0.52 312	0.43 479	0.15 304	0.13 421	0.18 409	0.20 549	0.16 372	0.13 290

FADNet-RVC-Resample	0.56 581	0.33 599	1.16 690	0.49 603	0.34 605	0.71 567	0.43 557	1.01 566	0.93 581	0.82 533	0.87 484	0.74 517	0.67 575	0.73 531	0.45 506	0.18 460	0.18 578	0.26 621	0.27 655	0.26 605	0.27 620

noway7	0.60 606	0.29 570	4.94 772	0.43 504	0.23 308	0.44 390	0.33 377	0.73 437	0.73 438	0.51 337	0.51 293	0.75 520	0.52 473	0.43 222	0.37 429	0.14 219	0.11 268	0.16 303	0.14 323	0.16 372	0.13 290

IGEV_i1	0.43 437	0.22 419	0.50 486	0.39 350	0.22 251	0.64 534	0.40 521	0.96 542	0.61 366	0.68 440	0.69 377	0.75 520	0.45 431	0.72 524	0.41 461	0.15 304	0.13 421	0.16 303	0.13 277	0.17 415	0.16 428

IER	0.46 467	0.23 441	0.50 486	0.38 315	0.28 493	0.69 556	0.35 423	0.80 474	0.66 398	0.83 545	0.94 511	0.75 520	0.77 628	0.60 412	0.42 469	0.17 424	0.14 463	0.17 353	0.17 459	0.17 415	0.15 377

ICVP	0.46 467	0.25 509	0.38 299	0.48 588	0.28 493	0.58 484	0.43 557	1.00 556	0.70 418	0.67 434	0.95 521	0.75 520	0.55 497	0.53 323	0.54 559	0.23 590	0.17 553	0.19 457	0.17 459	0.19 486	0.20 536
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.46 467	0.24 483	0.52 507	0.37 271	0.27 468	0.58 484	0.30 302	0.86 496	0.88 543	0.82 533	1.03 565	0.75 520	0.47 444	0.58 388	0.44 497	0.17 424	0.12 344	0.24 589	0.16 398	0.24 588	0.19 510

SuperB	1.04 694	0.37 622	4.81 771	0.43 504	0.31 567	0.99 652	0.46 574	1.02 570	2.09 743	1.09 673	1.09 592	0.75 520	0.81 640	1.06 657	1.76 728	0.19 495	0.15 496	0.17 353	0.15 359	2.82 789	0.26 609

ccs_rob	0.46 467	0.24 483	0.52 507	0.37 271	0.27 468	0.58 484	0.31 331	0.86 496	0.88 543	0.82 533	1.02 560	0.75 520	0.47 444	0.58 388	0.44 497	0.17 424	0.12 344	0.24 589	0.16 398	0.24 588	0.19 510

AdaStereo	0.50 530	0.32 590	0.47 438	0.48 588	0.25 384	0.67 551	0.32 363	1.17 642	0.88 543	0.75 485	0.99 545	0.75 520	0.49 454	0.67 488	0.46 517	0.27 633	0.12 344	0.28 643	0.18 489	0.23 575	0.18 475
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.
MyStereo06	0.38 377	0.21 378	0.61 550	0.41 433	0.28 493	0.41 369	0.50 602	0.95 538	0.35 200	0.62 386	0.54 315	0.76 528	0.27 217	0.50 297	0.29 315	0.14 219	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.15 377

BSDual-CNN	0.46 467	0.25 509	0.43 382	0.45 550	0.28 493	0.77 591	0.40 521	0.94 531	0.76 462	0.75 485	0.80 437	0.76 528	0.54 491	0.64 461	0.43 479	0.20 525	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.18 447	0.18 475

psmg	0.49 514	0.25 509	0.43 382	0.41 433	0.28 493	0.85 625	0.43 557	0.99 551	0.76 462	0.91 599	0.94 511	0.76 528	0.54 491	0.64 461	0.43 479	0.20 525	0.15 496	0.20 492	0.20 549	0.18 447	0.18 475

GMM-Stereo	0.44 445	0.19 278	0.36 268	0.42 481	0.25 384	0.51 429	0.47 582	0.71 419	0.53 338	0.76 493	1.37 664	0.76 528	0.38 378	0.60 412	0.33 356	0.15 304	0.10 112	0.20 492	0.19 522	0.16 372	0.27 620

AFF-stereo	0.38 377	0.19 278	0.39 321	0.37 271	0.21 216	0.27 140	0.31 331	0.65 354	0.66 398	0.64 407	1.13 606	0.76 528	0.39 391	0.55 340	0.33 356	0.11 39	0.09 29	0.16 303	0.16 398	0.13 185	0.11 169

NOSS_ROB	0.57 589	0.39 640	0.39 321	0.44 525	0.30 543	0.73 577	0.54 630	1.03 575	1.08 653	0.67 434	0.87 484	0.76 528	0.57 507	0.77 560	0.47 524	0.38 703	0.38 729	0.44 713	0.42 727	0.37 680	0.34 672

xyz-stereo	4.23 779	0.17 186	61.76 826	0.34 152	0.16 47	12.16 793	0.37 464	0.58 293	0.68 410	1.01 646	3.36 759	0.77 534	0.82 645	1.21 684	0.40 455	0.12 74	0.10 112	0.16 303	0.11 175	0.13 185	0.10 79

HCRNet	0.44 445	0.34 604	0.41 346	0.53 664	0.26 432	0.53 443	0.29 280	0.83 485	0.63 381	0.71 461	0.81 444	0.77 534	0.50 464	0.66 477	0.36 410	0.24 603	0.16 532	0.24 589	0.20 549	0.21 533	0.18 475

GCST	0.83 666	1.22 760	0.74 620	1.58 766	1.01 760	1.06 665	0.23 151	0.78 466	0.78 482	0.97 628	0.65 357	0.78 536	0.35 333	0.92 627	0.34 373	0.96 762	0.65 763	1.20 763	0.81 766	0.91 751	0.70 743

GrayStereo	0.49 514	0.19 278	0.42 367	0.46 572	0.28 493	0.53 443	0.67 672	0.69 394	0.63 381	1.02 649	1.47 686	0.78 536	0.76 621	0.56 353	0.33 356	0.14 219	0.12 344	0.17 353	0.17 459	0.15 313	0.29 634

Selective-IGEV-i1	0.44 445	0.20 331	0.53 514	0.41 433	0.22 251	0.62 514	0.50 602	1.01 566	0.88 543	0.63 395	0.81 444	0.79 538	0.38 378	0.54 331	0.38 439	0.16 365	0.13 421	0.15 259	0.13 277	0.15 313	0.15 377

PCWNet_CMD	0.48 496	0.24 483	0.52 507	0.39 350	0.27 468	0.63 526	0.30 302	0.95 538	0.96 595	0.86 564	1.07 586	0.79 538	0.44 426	0.57 365	0.43 479	0.17 424	0.12 344	0.21 535	0.16 398	0.24 588	0.19 510

HH	0.35 324	0.20 331	0.47 438	0.40 395	0.25 384	0.33 257	0.31 331	0.76 457	0.38 238	0.43 299	0.57 330	0.79 538	0.44 426	0.71 518	0.25 218	0.15 304	0.11 268	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

HanStereo	0.35 324	0.20 331	0.47 438	0.40 395	0.25 384	0.33 257	0.31 331	0.76 457	0.38 238	0.43 299	0.57 330	0.79 538	0.44 426	0.71 518	0.25 218	0.15 304	0.11 268	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

KYRaft	0.48 496	0.20 331	0.38 299	0.44 525	0.23 308	0.44 390	0.37 464	0.66 365	0.41 260	0.94 614	1.73 703	0.79 538	0.41 406	0.63 446	0.31 332	0.16 365	0.11 268	0.18 409	0.22 590	0.16 372	0.78 748

ACVNet	0.46 467	0.23 441	0.36 268	0.39 350	0.28 493	0.58 484	0.40 521	0.87 503	0.80 493	0.64 407	0.96 525	0.79 538	0.60 528	0.63 446	0.67 599	0.17 424	0.15 496	0.16 303	0.15 359	0.18 447	0.15 377

acv_ft	0.51 539	0.23 441	0.56 531	0.44 525	0.28 493	0.86 628	0.39 508	0.91 521	0.80 493	0.97 628	0.96 525	0.79 538	0.59 524	0.63 446	0.87 646	0.17 424	0.15 496	0.16 303	0.15 359	0.17 415	0.15 377

DMCA	0.45 456	0.26 526	0.50 486	0.38 315	0.28 493	0.51 429	0.34 396	0.93 526	0.68 410	0.75 485	0.83 456	0.79 538	0.53 479	0.51 305	0.54 559	0.21 544	0.16 532	0.21 535	0.16 398	0.19 486	0.21 556

MSMDNet	0.48 496	0.24 483	0.52 507	0.39 350	0.27 468	0.63 526	0.30 302	0.96 542	0.96 595	0.86 564	1.07 586	0.79 538	0.44 426	0.57 365	0.43 479	0.17 424	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.23 575	0.19 510

PSMNet-RUCA	0.76 646	0.75 730	1.08 682	1.01 754	0.90 750	0.69 556	0.50 602	1.11 608	1.03 626	0.78 503	1.11 595	0.80 547	0.72 607	0.88 609	0.63 588	0.53 747	0.27 675	0.76 751	0.46 730	0.66 741	0.47 723

CFNet_ucs	0.50 530	0.24 483	0.55 525	0.38 315	0.31 567	0.58 484	0.33 377	0.98 549	0.93 581	0.88 582	1.19 631	0.80 547	0.49 454	0.63 446	0.43 479	0.21 544	0.15 496	0.26 621	0.18 489	0.26 605	0.22 578

iResNet_ROB	0.52 547	0.21 378	0.53 514	0.37 271	0.21 216	0.61 506	0.29 280	1.51 725	1.32 701	0.90 594	1.02 560	0.80 547	0.62 541	0.76 550	0.43 479	0.16 365	0.12 344	0.13 125	0.09 16	0.15 313	0.18 475

CBMV_ROB	0.59 603	0.37 622	0.38 299	0.39 350	0.28 493	0.74 578	0.28 270	1.00 556	0.98 602	0.94 614	1.25 643	0.81 550	0.78 633	0.87 606	0.50 533	0.36 697	0.37 725	0.43 709	0.40 716	0.33 653	0.30 645

PWCDC_ROB	0.89 674	0.49 677	0.80 642	0.74 733	0.40 649	1.03 659	0.39 508	1.33 693	2.35 758	1.02 649	3.77 761	0.81 550	0.92 671	1.20 680	0.90 661	0.34 689	0.22 631	0.24 589	0.20 549	0.34 659	0.29 634

RAFT_CTSACE	0.45 456	0.20 331	0.44 394	0.45 550	0.27 468	0.34 276	0.39 508	0.60 313	0.73 438	0.76 493	1.44 680	0.83 552	0.38 378	1.08 663	0.26 248	0.12 74	0.13 421	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.11 169

IIG-Stereo	0.43 437	0.21 378	0.44 394	0.50 617	0.25 384	0.44 390	0.21 89	0.71 419	0.76 462	0.83 545	0.95 521	0.83 552	0.43 415	0.90 617	0.35 392	0.15 304	0.12 344	0.19 457	0.14 323	0.15 313	0.11 169

RAFT + AFF	0.53 555	0.29 570	0.75 628	0.51 635	0.32 584	0.63 526	0.60 652	1.00 556	0.91 569	0.78 503	0.87 484	0.83 552	0.58 517	0.80 574	0.47 524	0.17 424	0.20 613	0.23 572	0.22 590	0.18 447	0.18 475

PSMNet-RSSM	0.48 496	0.22 419	0.38 299	0.42 481	0.25 384	0.50 424	0.37 464	1.10 602	0.77 471	0.70 454	1.06 582	0.84 555	0.64 558	0.62 432	0.47 524	0.23 590	0.15 496	0.23 572	0.25 633	0.20 507	0.19 510

TDLM	0.57 589	0.33 599	0.49 472	0.51 635	0.30 543	0.66 546	0.73 697	1.03 575	1.01 618	0.82 533	1.10 594	0.84 555	0.70 599	0.86 604	0.58 570	0.28 644	0.17 553	0.25 602	0.22 590	0.26 605	0.19 510

DualNet (step1)	0.57 589	0.36 615	0.72 611	0.38 315	0.30 543	0.71 567	0.43 557	1.06 587	0.88 543	0.92 607	0.86 476	0.85 557	0.69 586	0.68 499	0.50 533	0.41 715	0.20 613	0.40 703	0.41 721	0.36 671	0.33 664

test_sample9	1.05 698	0.36 615	0.72 611	0.38 315	0.30 543	0.71 567	0.43 557	1.06 587	0.88 543	0.92 607	0.86 476	0.85 557	0.69 586	1.20 680	1.36 708	0.41 715	8.41 804	0.40 703	0.41 721	0.36 671	0.33 664

test_sample7	0.52 547	0.29 570	0.50 486	0.36 241	0.27 468	0.62 514	0.41 537	1.06 587	0.88 543	0.92 607	0.86 476	0.85 557	0.69 586	0.68 499	0.50 533	0.26 623	0.20 613	0.27 635	0.26 648	0.27 616	0.24 595

GEStereo_RVC	0.55 570	0.29 570	0.63 565	0.49 603	0.31 567	0.70 561	0.54 630	1.22 662	0.92 574	0.82 533	0.85 472	0.85 557	0.63 547	0.90 617	0.65 593	0.24 603	0.16 532	0.19 457	0.16 398	0.21 533	0.22 578

CFNet	0.51 539	0.29 570	0.46 424	0.41 433	0.27 468	0.70 561	0.32 363	1.13 616	1.00 614	0.72 472	1.07 586	0.85 557	0.60 528	0.76 550	0.52 550	0.19 495	0.14 463	0.23 572	0.23 607	0.21 533	0.16 428

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 496	0.21 378	1.26 704	0.39 350	0.51 704	0.28 164	0.30 302	1.25 678	0.44 284	0.68 440	1.11 595	0.86 562	0.33 314	0.67 488	0.27 269	0.15 304	0.11 268	0.17 353	0.20 549	0.22 558	0.24 595

MMNet	0.55 570	0.25 509	0.61 550	0.43 504	0.34 605	1.07 666	0.39 508	0.87 503	0.91 569	0.91 599	0.93 510	0.86 562	0.76 621	0.81 577	0.76 620	0.15 304	0.14 463	0.18 409	0.19 522	0.20 507	0.16 428

UPFNet	0.53 555	0.24 483	0.51 501	0.45 550	0.38 638	0.84 624	0.49 597	0.99 551	0.75 453	0.87 572	0.88 492	0.86 562	0.64 558	0.80 574	0.71 612	0.20 525	0.20 613	0.20 492	0.20 549	0.19 486	0.15 377

GANet-RSSM	0.47 483	0.21 378	0.37 285	0.38 315	0.25 384	0.58 484	0.36 446	1.07 591	0.78 482	0.68 440	1.01 551	0.86 562	0.67 575	0.62 432	0.44 497	0.21 544	0.15 496	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.17 454

GwcNet-RSSM	0.49 514	0.24 483	0.42 367	0.40 395	0.23 308	0.55 457	0.38 486	0.93 526	0.93 581	0.71 461	1.16 623	0.86 562	0.60 528	0.62 432	0.66 596	0.21 544	0.14 463	0.19 457	0.20 549	0.16 372	0.15 377

DeepPruner_ROB	0.53 555	0.34 604	0.59 541	0.41 433	0.30 543	0.50 424	0.43 557	1.19 647	0.70 418	0.85 556	1.05 575	0.86 562	0.55 497	0.84 593	0.51 543	0.29 651	0.23 641	0.22 551	0.22 590	0.26 605	0.25 603

Anonymous_2	0.82 660	0.44 661	0.63 565	0.40 395	0.43 669	0.80 605	0.52 621	0.72 426	0.77 471	0.71 461	0.60 338	0.87 568	0.76 621	0.75 545	0.58 570	0.52 743	0.54 757	0.54 737	4.82 804	0.56 728	0.40 700

ADCRef	0.80 656	0.43 656	1.32 712	0.50 617	0.45 681	1.07 666	0.51 618	1.07 591	0.98 602	1.17 683	1.42 674	0.87 568	0.91 666	0.85 599	3.19 762	0.18 460	0.16 532	0.23 572	0.23 607	0.22 558	0.21 556

DeepPrunerF	0.89 674	0.52 693	3.43 762	0.68 725	0.81 747	0.72 576	0.72 695	1.22 662	1.99 742	0.93 611	1.01 551	0.87 568	0.86 656	1.08 663	0.95 668	0.34 689	0.28 679	0.43 709	0.39 714	0.30 633	0.32 659

PA-Net	0.67 623	0.43 656	0.83 644	0.50 617	0.53 709	0.94 639	0.68 677	1.10 602	1.14 665	0.80 511	0.88 492	0.87 568	0.77 628	1.02 652	0.88 649	0.24 603	0.41 739	0.29 653	0.44 729	0.26 605	0.34 672
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.57 589	0.32 590	0.54 519	0.45 550	0.27 468	0.57 478	0.48 590	1.00 556	1.28 696	0.86 564	1.33 659	0.87 568	0.58 517	1.07 660	0.75 619	0.18 460	0.12 344	0.15 259	0.13 277	0.18 447	0.18 475

ToySt	0.49 514	0.27 544	0.75 628	0.40 395	0.27 468	0.64 534	0.49 597	0.84 489	0.77 471	0.60 374	0.83 456	0.88 573	0.66 572	0.70 512	0.56 566	0.16 365	0.17 553	0.21 535	0.20 549	0.21 533	0.19 510

UCFNet_RVC	0.49 514	0.26 526	0.35 251	0.39 350	0.26 432	0.64 534	0.36 446	1.15 629	0.84 516	0.67 434	0.88 492	0.88 573	0.59 524	0.58 388	0.45 506	0.24 603	0.17 553	0.27 635	0.27 655	0.25 597	0.23 586

NVstereo2D	0.60 606	0.30 580	0.75 628	0.48 588	0.43 669	0.89 630	0.48 590	1.05 583	1.15 666	0.66 429	0.86 476	0.88 573	0.70 599	0.99 643	0.65 593	0.32 674	0.15 496	0.28 643	0.20 549	0.40 687	0.36 683

iResNetv2_ROB	0.52 547	0.27 544	0.69 597	0.38 315	0.25 384	0.62 514	0.35 423	1.17 642	1.01 618	0.99 636	1.06 582	0.88 573	0.67 575	0.66 477	0.39 447	0.19 495	0.13 421	0.15 259	0.11 175	0.18 447	0.16 428

TCMNet	0.66 618	0.39 640	0.98 670	0.59 694	0.61 731	0.96 645	0.55 635	1.05 583	0.90 562	0.84 552	1.14 612	0.89 577	0.65 564	0.85 599	1.01 680	0.26 623	0.26 666	0.31 663	0.28 663	0.32 646	0.29 634

CSP-Net	0.56 581	0.27 544	0.49 472	0.41 433	0.28 493	1.22 693	0.50 602	1.23 667	0.72 431	0.95 622	0.95 521	0.89 577	0.62 541	0.83 588	0.62 584	0.26 623	0.17 553	0.17 353	0.17 459	0.18 447	0.17 454

OMP-Stereo	0.42 427	0.22 419	0.46 424	0.52 652	0.24 349	0.36 303	0.25 188	0.71 419	0.78 482	0.77 499	0.64 354	0.89 577	0.39 391	0.91 624	0.35 392	0.15 304	0.12 344	0.20 492	0.15 359	0.15 313	0.12 237

HGLStereo	0.56 581	0.28 558	0.57 535	0.50 617	0.37 628	0.80 605	0.45 570	1.02 570	0.78 482	0.86 564	1.14 612	0.89 577	0.82 645	0.76 550	0.73 615	0.21 544	0.20 613	0.19 457	0.18 489	0.19 486	0.21 556

DSFCA	0.55 570	0.25 509	0.62 555	0.40 395	0.36 620	0.74 578	0.52 621	1.04 578	0.82 506	1.06 664	0.84 462	0.89 577	0.63 547	0.99 643	0.58 570	0.25 613	0.21 623	0.21 535	0.21 572	0.21 533	0.19 510

delet	0.55 570	0.24 483	0.55 525	0.44 525	0.33 596	1.07 666	0.50 602	1.00 556	0.86 529	0.85 556	0.96 525	0.90 582	0.63 547	0.83 588	0.74 618	0.18 460	0.18 578	0.20 492	0.21 572	0.16 372	0.15 377

CC-Net-ROB	0.82 660	0.96 749	0.85 646	0.58 690	0.45 681	1.27 699	0.70 687	1.17 642	1.02 621	0.83 545	1.23 639	0.90 582	0.77 628	1.06 657	0.69 604	0.46 730	0.34 716	1.71 769	0.38 709	0.59 735	0.36 683

MWSP-net	0.52 547	0.23 441	0.54 519	0.45 550	0.30 543	0.70 561	0.81 707	1.02 570	0.92 574	0.75 485	0.78 423	0.91 584	0.73 610	0.62 432	0.52 550	0.19 495	0.15 496	0.19 457	0.18 489	0.21 533	0.22 578

z-ln-s-r	0.66 618	0.36 615	1.30 709	0.39 350	0.26 432	0.57 478	0.63 661	0.80 474	1.03 626	0.80 511	1.43 677	0.91 584	0.76 621	1.08 663	1.87 735	0.16 365	0.12 344	0.17 353	0.14 323	0.20 507	0.16 428

G2L-Stereo	0.49 514	0.23 441	0.48 459	0.43 504	0.26 432	0.47 414	0.42 548	0.93 526	0.78 482	0.84 552	0.86 476	0.91 584	0.52 473	0.78 565	0.70 607	0.20 525	0.17 553	0.22 551	0.18 489	0.17 415	0.21 556

ISRNet	0.56 581	0.24 483	0.66 582	0.56 682	0.36 620	0.44 390	0.25 188	0.82 480	0.84 516	1.07 667	1.25 643	0.91 584	0.60 528	0.66 477	0.58 570	0.35 693	0.26 666	0.36 685	0.33 690	0.30 633	0.42 704

GMStereo_Zeroshot	0.49 514	0.44 661	0.74 620	0.49 603	0.27 468	0.56 472	0.29 280	0.73 437	0.76 462	0.86 564	0.94 511	0.91 584	0.36 362	0.74 539	0.43 479	0.26 623	0.14 463	0.26 621	0.15 359	0.36 671	0.18 475

DMCA-RVC	0.51 539	0.30 580	0.59 541	0.50 617	0.32 584	0.54 450	0.38 486	0.86 496	0.68 410	0.94 614	0.86 476	0.91 584	0.68 582	0.70 512	0.59 575	0.23 590	0.18 578	0.31 663	0.23 607	0.26 605	0.19 510

DStereoSA	1.73 744	0.63 714	1.57 731	0.80 742	0.79 746	1.26 698	1.30 753	1.34 695	1.43 710	1.24 697	7.52 789	0.92 590	7.68 786	1.65 726	2.29 753	0.41 715	0.29 686	0.63 743	0.60 752	1.04 758	1.18 772

PSMNet-ADL	0.48 496	0.27 544	0.40 335	0.48 588	0.30 543	0.68 554	0.37 464	0.90 516	0.80 493	0.61 382	0.80 437	0.92 590	0.62 541	0.72 524	0.63 588	0.23 590	0.18 578	0.18 409	0.20 549	0.22 558	0.20 536

ADLNet	0.55 570	0.27 544	0.51 501	0.44 525	0.35 612	0.78 595	0.46 574	1.08 595	0.86 529	0.99 636	0.98 540	0.92 590	0.63 547	0.69 505	0.81 630	0.22 572	0.16 532	0.22 551	0.22 590	0.21 533	0.21 556

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 427	0.20 331	0.74 620	0.38 315	0.43 669	0.39 343	0.26 215	0.94 531	0.49 318	0.53 349	0.77 411	0.93 593	0.45 431	0.63 446	0.24 183	0.16 365	0.10 112	0.17 353	0.18 489	0.20 507	0.20 536

GASNet	0.67 623	0.72 727	0.96 667	0.70 728	0.48 696	0.62 514	0.47 582	1.08 595	1.03 626	0.94 614	0.82 450	0.93 593	0.83 650	1.33 698	0.80 627	0.31 662	0.22 631	0.29 653	0.28 663	0.44 699	0.24 595

RAFT	0.45 456	0.22 419	0.45 407	0.47 580	0.26 432	0.54 450	0.47 582	0.66 365	0.58 361	0.80 511	0.82 450	0.94 595	0.57 507	0.75 545	0.34 373	0.17 424	0.15 496	0.22 551	0.20 549	0.16 372	0.12 237

cf-r	0.47 483	0.23 441	0.41 346	0.39 350	0.23 308	0.59 496	0.37 464	0.88 508	0.85 524	0.72 472	1.05 575	0.94 595	0.62 541	0.56 353	0.54 559	0.21 544	0.14 463	0.17 353	0.19 522	0.15 313	0.15 377

G2L-Stereo_test	0.48 496	0.20 331	0.40 335	0.34 152	0.23 308	0.57 478	0.58 646	1.10 602	0.77 471	0.86 564	0.94 511	0.95 597	0.54 491	0.68 499	0.60 577	0.16 365	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.15 377

1111x	0.55 570	0.22 419	0.46 424	0.38 315	0.20 177	0.66 546	0.43 557	1.23 667	0.99 607	0.71 461	0.99 545	0.95 597	0.69 586	0.90 617	1.08 687	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.19 522	0.20 507	0.18 475

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 623	0.81 737	0.73 615	0.53 664	0.37 628	1.40 706	0.53 626	1.04 578	0.79 491	0.88 582	0.94 511	0.95 597	0.53 479	0.93 633	0.58 570	0.39 709	0.30 691	0.57 739	0.31 679	0.53 723	0.30 645

STTStereo	0.55 570	0.37 622	0.76 633	0.44 525	0.31 567	0.60 503	0.44 567	0.96 542	0.86 529	0.99 636	0.90 500	0.96 600	0.58 517	0.71 518	0.61 581	0.25 613	0.23 641	0.26 621	0.32 687	0.24 588	0.23 586

StereoDRNet-Refined	0.58 596	0.32 590	0.54 519	0.46 572	0.30 543	0.96 645	0.40 521	1.00 556	0.94 588	1.12 678	1.08 589	0.96 600	0.67 575	0.90 617	0.89 659	0.17 424	0.13 421	0.22 551	0.21 572	0.20 507	0.19 510
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Select-FE	0.46 467	0.24 483	0.88 654	0.42 481	0.35 612	0.33 257	0.19 36	0.90 516	0.37 227	0.60 374	1.01 551	0.97 602	0.80 639	0.72 524	0.28 292	0.16 365	0.12 344	0.17 353	0.20 549	0.15 313	0.24 595

hknet	0.49 514	0.25 509	0.51 501	0.45 550	0.29 524	0.77 591	0.40 521	0.94 531	0.83 511	0.75 485	0.80 437	0.97 602	0.61 534	0.73 531	0.45 506	0.18 460	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.18 447	0.18 475

xxxx	1.01 689	0.22 419	0.43 382	0.36 241	0.21 216	0.82 618	0.36 446	1.32 691	0.88 543	0.71 461	0.94 511	0.97 602	0.63 547	0.64 461	10.58 794	0.20 525	0.16 532	0.18 409	0.17 459	0.19 486	0.19 510

MDST_ROB	0.91 678	0.27 544	0.85 646	0.63 708	0.41 656	2.53 752	0.71 693	1.60 733	1.13 662	2.83 763	1.73 703	0.97 602	0.69 586	1.61 718	0.73 615	0.25 613	0.22 631	0.32 670	0.28 663	0.25 597	0.24 595

Selective-IGEV-i16pb	1.07 701	0.24 483	9.45 782	0.41 433	0.32 584	1.76 735	0.59 649	1.00 556	1.54 721	0.66 429	1.20 632	0.98 606	0.57 507	0.78 565	0.62 584	0.27 633	0.17 553	0.18 409	0.20 549	0.21 533	0.23 586

FADNet	0.61 610	0.51 685	1.10 683	0.45 550	0.44 676	0.65 544	0.41 537	1.19 647	1.05 636	0.70 454	0.84 462	0.98 606	0.66 572	0.82 580	0.50 533	0.29 651	0.30 691	0.27 635	0.30 671	0.46 706	0.35 677

DStereoO	0.96 683	0.70 726	0.72 611	0.62 706	0.45 681	0.74 578	0.92 723	1.09 599	1.29 698	1.19 687	1.23 639	0.99 608	1.71 740	1.29 693	0.99 675	2.01 785	0.35 718	0.77 752	0.30 671	1.42 764	0.38 694

ssnet_v2	0.58 596	0.28 558	0.56 531	0.43 504	0.29 524	0.95 642	0.59 649	1.13 616	0.99 607	0.93 611	0.80 437	0.99 608	0.64 558	0.82 580	0.94 665	0.25 613	0.22 631	0.23 572	0.24 623	0.20 507	0.19 510

ADLNet2	0.55 570	0.25 509	0.65 576	0.47 580	0.30 543	0.83 621	0.50 602	1.05 583	0.95 594	0.80 511	0.98 540	0.99 608	0.69 586	0.77 560	0.73 615	0.20 525	0.16 532	0.17 353	0.18 489	0.21 533	0.21 556

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 555	0.32 590	0.64 570	0.44 525	0.30 543	0.66 546	0.44 567	1.04 578	0.88 543	0.91 599	0.91 503	0.99 608	0.60 528	0.68 499	0.60 577	0.21 544	0.17 553	0.22 551	0.22 590	0.21 533	0.21 556
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.53 555	0.21 378	0.39 321	0.44 525	0.30 543	0.76 590	0.39 508	1.09 599	0.90 562	0.85 556	1.12 599	1.00 612	0.56 504	0.63 446	0.81 630	0.21 544	0.13 421	0.16 303	0.16 398	0.20 507	0.21 556

anonymity	0.97 685	0.89 744	1.05 677	0.92 749	1.03 761	0.97 647	0.81 707	1.29 686	0.91 569	1.07 667	0.98 540	1.00 612	0.95 680	1.02 652	0.92 664	0.96 762	0.95 788	0.90 758	0.91 773	0.92 752	0.94 756

AACVNet	0.50 530	0.23 441	0.49 472	0.46 572	0.29 524	0.52 435	0.38 486	0.90 516	0.55 349	0.81 524	1.03 565	1.00 612	0.70 599	0.83 588	0.54 559	0.21 544	0.18 578	0.24 589	0.18 489	0.23 575	0.20 536

DGSMNet	0.76 646	0.55 700	1.29 708	0.58 690	0.62 732	0.94 639	0.70 687	1.26 680	1.11 657	0.83 545	1.24 641	1.00 612	0.71 603	1.03 654	0.81 630	0.34 689	0.29 686	0.41 707	0.40 716	0.57 732	0.55 737

iRaft-Stereo_5w	0.45 456	0.21 378	0.48 459	0.42 481	0.28 493	0.31 224	0.54 630	0.63 336	0.62 370	0.62 386	0.89 496	1.01 616	0.69 586	0.75 545	0.66 596	0.13 148	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.15 377

psm_up	0.55 570	0.26 526	0.47 438	0.49 603	0.32 584	0.65 544	0.56 641	1.04 578	0.82 506	0.82 533	0.88 492	1.01 616	0.94 677	0.74 539	0.61 581	0.21 544	0.25 659	0.26 621	0.23 607	0.21 533	0.20 536

CFNet-ft	0.48 496	0.23 441	0.36 268	0.40 395	0.26 432	0.64 534	0.37 464	0.87 503	0.85 524	0.64 407	1.00 548	1.01 616	0.64 558	0.61 422	0.53 554	0.23 590	0.15 496	0.24 589	0.21 572	0.23 575	0.18 475

CFNet_RVC	0.48 496	0.23 441	0.36 268	0.40 395	0.26 432	0.64 534	0.37 464	0.87 503	0.85 524	0.64 407	1.00 548	1.01 616	0.64 558	0.61 422	0.53 554	0.23 590	0.15 496	0.24 589	0.21 572	0.23 575	0.18 475

CVANet_RVC	0.57 589	0.33 599	0.44 394	0.47 580	0.32 584	0.67 551	0.61 657	1.05 583	0.93 581	0.85 556	1.04 571	1.01 616	0.73 610	0.83 588	0.52 550	0.29 651	0.19 598	0.27 635	0.25 633	0.31 640	0.21 556

SACVNet	0.58 596	0.34 604	0.55 525	0.55 679	0.36 620	0.63 526	0.48 590	1.13 616	0.77 471	1.02 649	1.06 582	1.02 621	0.74 614	0.90 617	0.51 543	0.27 633	0.21 623	0.25 602	0.24 623	0.29 624	0.36 683

Syn2CoEx	0.71 635	0.51 685	0.95 664	0.64 709	0.45 681	0.91 633	0.53 626	1.48 717	1.13 662	0.93 611	1.35 660	1.02 621	0.99 685	0.92 627	0.80 627	0.30 658	0.27 675	0.28 643	0.24 623	0.23 575	0.24 595

SQANet	0.82 660	0.74 729	0.67 586	1.13 758	0.98 758	1.11 675	0.47 582	1.07 591	0.83 511	0.91 599	1.05 575	1.03 623	0.74 614	1.01 647	0.64 591	0.61 751	0.24 651	1.03 761	0.35 698	1.18 762	0.58 738

RASNet	0.53 555	0.22 419	0.52 507	0.38 315	0.22 251	0.68 554	0.38 486	0.97 546	0.88 543	0.73 478	1.04 571	1.03 623	0.92 671	0.90 617	0.86 640	0.16 365	0.14 463	0.14 193	0.17 459	0.15 313	0.13 290

MEA-ACV	0.54 567	0.23 441	0.61 550	0.41 433	0.28 493	0.71 567	0.43 557	1.18 645	0.88 543	0.85 556	0.94 511	1.04 625	0.85 653	0.73 531	0.57 569	0.18 460	0.17 553	0.20 492	0.24 623	0.18 447	0.21 556

APVNet	0.71 635	0.37 622	0.89 658	0.56 682	0.45 681	1.18 689	0.68 677	1.41 710	0.85 524	0.81 524	1.15 618	1.04 625	0.81 640	1.10 667	1.17 696	0.26 623	0.28 679	0.32 670	0.31 679	0.29 624	0.30 645

UNet	0.54 567	0.26 526	0.66 582	0.44 525	0.40 649	0.99 652	0.41 537	0.98 549	0.75 453	0.83 545	0.89 496	1.04 625	0.72 607	0.73 531	0.62 584	0.19 495	0.14 463	0.20 492	0.17 459	0.20 507	0.17 454

FADNet-RVC	0.60 606	0.53 696	1.14 689	0.46 572	0.39 644	0.61 506	0.39 508	1.12 614	0.87 539	0.70 454	0.84 462	1.04 625	0.55 497	0.94 640	0.69 604	0.26 623	0.25 659	0.28 643	0.28 663	0.31 640	0.31 655

CBMV	0.64 614	0.35 610	0.41 346	0.42 481	0.25 384	1.01 654	0.77 701	1.13 616	1.09 655	1.17 683	1.22 634	1.04 625	0.75 618	0.88 609	0.63 588	0.28 644	0.30 691	0.34 678	0.30 671	0.26 605	0.26 609
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DCVSM-stereo	0.49 514	0.27 544	0.53 514	0.39 350	0.29 524	0.51 429	0.26 215	0.75 450	0.75 453	1.11 677	0.75 401	1.05 630	0.72 607	0.60 412	0.47 524	0.20 525	0.19 598	0.24 589	0.20 549	0.25 597	0.30 645

iinet-f	0.67 623	0.26 526	2.15 746	0.39 350	0.31 567	1.19 690	0.56 641	0.84 489	0.84 516	0.80 511	1.17 625	1.05 630	0.84 652	0.71 518	1.21 699	0.20 525	0.18 578	0.17 353	0.15 359	0.20 507	0.20 536

anonymousa	0.49 514	0.20 331	0.42 367	0.38 315	0.23 308	0.91 633	0.35 423	0.75 450	0.62 370	0.85 556	1.54 692	1.06 632	0.66 572	0.51 305	0.43 479	0.16 365	0.13 421	0.19 457	0.21 572	0.16 372	0.14 342

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 613	0.28 558	0.99 671	0.40 395	0.30 543	1.03 659	0.56 641	1.10 602	0.99 607	0.97 628	1.22 634	1.06 632	0.69 586	1.07 660	0.95 668	0.19 495	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.22 558	0.21 556

CRFU-Net	0.57 589	0.27 544	0.57 535	0.46 572	0.30 543	1.20 691	0.52 621	1.10 602	0.56 357	1.00 641	0.98 540	1.06 632	0.79 635	0.81 577	0.71 612	0.21 544	0.19 598	0.18 409	0.16 398	0.18 447	0.19 510

GwcNet	0.69 629	0.36 615	1.10 683	0.51 635	0.42 662	1.08 670	0.50 602	1.21 654	1.16 667	1.00 641	1.37 664	1.06 632	0.79 635	0.92 627	0.94 665	0.25 613	0.24 651	0.24 589	0.22 590	0.23 575	0.26 609

DRN-Test	0.66 618	0.32 590	0.66 582	0.50 617	0.39 644	1.15 682	0.61 657	1.49 719	1.01 618	1.12 678	1.08 589	1.06 632	0.69 586	0.77 560	0.94 665	0.23 590	0.17 553	0.26 621	0.25 633	0.25 597	0.21 556

ac_64	0.52 547	0.22 419	0.50 486	0.45 550	0.28 493	0.80 605	0.45 570	1.02 570	0.61 366	0.91 599	0.83 456	1.07 637	0.68 582	0.74 539	0.70 607	0.21 544	0.18 578	0.20 492	0.19 522	0.18 447	0.15 377

StereoDRNet	0.64 614	0.33 599	0.68 591	0.51 635	0.43 669	1.03 659	0.53 626	1.47 716	0.99 607	1.10 675	0.87 484	1.07 637	0.71 603	0.82 580	0.88 649	0.23 590	0.19 598	0.25 602	0.23 607	0.27 616	0.19 510

Wz-Net-LNSev	0.71 635	0.51 685	1.36 719	0.50 617	0.41 656	1.15 682	0.69 682	1.21 654	1.07 649	1.02 649	1.12 599	1.08 639	0.87 659	0.89 615	0.89 659	0.24 603	0.22 631	0.21 535	0.19 522	0.26 605	0.26 609

NaN_ROB	0.69 629	0.44 661	0.69 597	0.51 635	0.33 596	0.97 647	1.06 736	1.22 662	1.19 673	1.24 697	0.96 525	1.08 639	0.78 633	1.20 680	0.67 599	0.24 603	0.30 691	0.23 572	0.24 623	0.23 575	0.25 603

PSMNet_ROB	0.64 614	0.37 622	0.65 576	0.56 682	0.42 662	0.97 647	0.83 709	1.21 654	0.92 574	0.79 508	1.02 560	1.08 639	0.63 547	0.82 580	0.91 663	0.29 651	0.20 613	0.31 663	0.31 679	0.26 605	0.23 586

w-ln-seven-2	0.76 646	0.43 656	2.32 749	0.52 652	0.38 638	0.90 632	0.65 666	1.11 608	1.12 661	1.19 687	1.28 648	1.09 642	0.99 685	1.07 660	0.87 646	0.20 525	0.19 598	0.23 572	0.22 590	0.26 605	0.22 578

G2L-ROB	0.47 483	0.19 278	0.42 367	0.35 205	0.22 251	0.57 478	0.42 548	1.14 625	0.71 429	0.84 552	0.75 401	1.09 642	0.53 479	0.74 539	0.53 554	0.17 424	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.17 415	0.19 510

FLISNet	0.45 456	0.21 378	0.36 268	0.34 152	0.35 612	0.28 164	0.31 331	0.72 426	0.46 299	0.87 572	1.13 606	1.09 642	0.76 621	0.69 505	0.56 566	0.12 74	0.10 112	0.17 353	0.17 459	0.17 415	0.15 377

CoSv	0.45 456	0.21 378	0.36 268	0.34 152	0.35 612	0.28 164	0.31 331	0.72 426	0.46 299	0.87 572	1.13 606	1.09 642	0.76 621	0.69 505	0.56 566	0.12 74	0.10 112	0.17 353	0.17 459	0.17 415	0.15 377

LL-Strereo	0.57 589	0.27 544	0.68 591	0.48 588	0.34 605	0.39 343	0.48 590	0.94 531	0.97 598	0.83 545	0.78 423	1.10 646	1.18 705	1.33 698	0.49 531	0.17 424	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.16 372	0.17 454

ADCP+	1.06 699	0.35 610	1.51 727	0.49 603	0.51 704	1.45 713	0.55 635	1.25 678	1.03 626	1.16 682	1.15 618	1.10 646	1.07 695	1.56 715	6.75 785	0.19 495	0.16 532	0.23 572	0.21 572	0.28 620	0.21 556

GANetREF_RVC	0.80 656	0.75 730	0.86 651	0.66 719	0.42 662	1.15 682	0.98 727	1.14 625	1.19 673	1.01 646	1.02 560	1.10 646	0.90 665	1.15 672	0.76 620	0.48 736	0.39 734	0.57 739	0.38 709	0.63 737	0.46 718
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
SGM-Forest	0.62 611	0.32 590	0.39 321	0.43 504	0.30 543	1.02 656	0.55 635	1.09 599	1.05 636	1.06 664	1.18 627	1.10 646	0.67 575	0.88 609	0.62 584	0.31 662	0.33 714	0.33 675	0.30 671	0.30 633	0.28 627
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
YMNet	0.66 618	0.38 632	0.90 659	0.52 652	0.46 689	1.08 670	0.49 597	1.00 556	0.77 471	1.18 685	1.29 652	1.12 650	0.74 614	0.85 599	0.86 640	0.27 633	0.31 702	0.25 602	0.25 633	0.24 588	0.23 586

YMNet_1	0.66 618	0.38 632	0.90 659	0.52 652	0.46 689	1.08 670	0.49 597	1.00 556	0.77 471	1.18 685	1.29 652	1.12 650	0.74 614	0.85 599	0.86 640	0.27 633	0.31 702	0.25 602	0.25 633	0.24 588	0.23 586

DDVS	0.52 547	0.30 580	0.56 531	0.41 433	0.31 567	0.71 567	0.34 396	0.91 521	0.67 403	0.85 556	0.89 496	1.12 650	0.46 438	0.86 604	0.60 577	0.22 572	0.16 532	0.22 551	0.18 489	0.25 597	0.26 609

Consistency-Raft	1.01 689	0.81 737	1.24 702	0.84 746	0.97 756	0.81 610	0.84 712	1.30 689	1.59 726	1.05 660	1.68 702	1.12 650	0.91 666	0.92 627	1.11 689	0.65 752	0.74 767	0.79 754	0.90 770	1.06 760	0.79 750

S-Stereo	0.74 642	0.35 610	0.96 667	0.56 682	0.45 681	0.82 618	0.60 652	1.24 674	1.60 729	0.96 623	1.41 672	1.12 650	0.94 677	0.80 574	1.04 684	0.26 623	0.31 702	0.28 643	0.25 633	0.32 646	0.47 723

RTSC	0.87 670	0.48 673	1.23 701	0.52 652	0.37 628	1.13 679	0.50 602	1.34 695	1.79 735	1.51 715	1.24 641	1.12 650	0.81 640	1.62 719	2.16 745	0.25 613	0.19 598	0.23 572	0.24 623	0.30 633	0.31 655

Wz-Net-MNSev	0.76 646	0.40 645	1.34 714	0.50 617	0.40 649	1.44 712	0.83 709	1.15 629	1.16 667	1.25 701	1.20 632	1.13 656	0.81 640	1.16 674	1.00 679	0.22 572	0.19 598	0.24 589	0.23 607	0.28 620	0.26 609

hitnet-ft	0.55 570	0.27 544	0.39 321	0.41 433	0.28 493	0.78 595	0.40 521	0.92 524	0.90 562	0.82 533	1.01 551	1.13 656	0.70 599	0.78 565	0.67 599	0.28 644	0.20 613	0.28 643	0.22 590	0.29 624	0.26 609

GANet	0.70 631	0.37 622	0.55 525	0.51 635	0.34 605	0.94 639	0.96 726	1.08 595	0.94 588	1.04 658	1.98 718	1.13 656	0.88 663	1.12 670	0.66 596	0.25 613	0.26 666	0.27 635	0.22 590	0.31 640	0.22 578

MultiAttention	3.58 774	0.24 483	0.62 555	0.54 671	0.34 605	22.90 804	2.72 787	1.60 733	1.13 662	0.80 511	1.81 708	1.14 659	0.43 415	35.29 818	0.61 581	0.17 424	0.12 344	0.23 572	0.23 607	0.34 659	0.29 634

dad	0.58 596	0.50 681	0.64 570	0.43 504	0.30 543	0.59 496	0.36 446	0.78 466	1.25 690	1.01 646	1.17 625	1.15 660	0.53 479	0.68 499	0.50 533	0.35 693	0.23 641	0.37 690	0.21 572	0.29 624	0.20 536

PWC_ROB	0.87 670	0.52 693	1.28 705	0.50 617	0.32 584	0.91 633	0.37 464	1.36 702	1.46 715	1.61 722	2.59 740	1.16 661	1.01 689	1.34 700	1.40 712	0.25 613	0.18 578	0.28 643	0.20 549	0.29 624	0.28 627

zh-mn7	1.08 704	0.65 717	4.00 766	0.52 652	0.38 638	1.16 686	0.62 659	1.15 629	1.77 734	1.74 730	2.31 726	1.17 662	0.91 666	2.10 742	1.77 729	0.24 603	0.21 623	0.22 551	0.22 590	0.25 597	0.28 627

RT-IGEV	0.52 547	0.19 278	0.59 541	0.40 395	0.25 384	0.79 599	0.62 659	1.15 629	0.74 448	0.89 586	0.99 545	1.18 663	0.61 534	0.65 468	0.31 332	0.19 495	0.13 421	0.17 353	0.13 277	0.15 313	0.20 536

HSM	0.51 539	0.24 483	0.41 346	0.39 350	0.24 349	0.75 584	0.40 521	1.22 662	0.75 453	0.81 524	0.91 503	1.21 664	0.69 586	0.87 606	0.46 517	0.17 424	0.13 421	0.17 353	0.14 323	0.17 415	0.17 454

MFMNet_re	1.14 709	0.97 752	1.19 696	0.99 751	0.95 754	1.25 697	1.22 749	1.39 706	1.55 722	1.69 729	1.67 701	1.21 664	1.53 728	1.12 670	0.99 675	0.87 761	0.75 771	0.79 754	0.75 762	0.90 750	0.94 756

DLCB_ROB	0.58 596	0.28 558	0.47 438	0.49 603	0.32 584	0.77 591	0.50 602	0.99 551	0.92 574	1.04 658	1.14 612	1.21 664	0.69 586	0.88 609	0.69 604	0.20 525	0.20 613	0.22 551	0.22 590	0.21 533	0.18 475

ADCL	1.04 694	0.38 632	1.35 715	0.50 617	0.39 644	1.61 724	0.89 718	1.29 686	1.39 707	1.29 703	1.50 687	1.24 667	1.24 710	1.37 706	4.87 777	0.21 544	0.19 598	0.25 602	0.25 633	0.29 624	0.27 620

zh-sn7	1.09 705	0.75 730	3.23 760	0.57 688	0.42 662	1.11 675	0.89 718	1.19 647	1.27 694	1.41 710	1.98 718	1.25 668	1.47 726	1.99 739	2.62 757	0.26 623	0.26 666	0.26 621	0.27 655	0.35 664	0.30 645

w-ln-seven	0.96 683	0.48 673	2.41 752	0.54 671	0.50 700	1.41 708	0.70 687	1.67 739	1.81 736	1.49 712	1.50 687	1.26 669	0.87 659	1.15 672	1.80 733	0.23 590	0.21 623	0.25 602	0.25 633	0.31 640	0.26 609

HSM-Net_RVC	0.53 555	0.22 419	0.35 251	0.37 271	0.21 216	0.85 625	0.37 464	1.23 667	0.93 581	0.90 594	1.15 618	1.26 669	0.63 547	0.72 524	0.48 528	0.17 424	0.13 421	0.16 303	0.15 359	0.17 415	0.15 377
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDUNet	1.06 699	2.56 789	0.68 591	1.21 760	1.26 766	1.03 659	0.69 682	1.11 608	0.94 588	0.96 623	1.22 634	1.27 671	0.82 645	0.93 633	0.72 614	0.84 759	0.38 729	1.99 773	0.60 752	1.10 761	0.85 752

RYNet	0.72 639	0.35 610	0.64 570	0.53 664	0.67 739	1.31 702	0.67 672	1.20 652	1.18 671	1.05 660	0.87 484	1.27 671	0.93 676	0.93 633	1.27 704	0.22 572	0.16 532	0.26 621	0.23 607	0.40 687	0.39 697

XQC	0.89 674	0.65 717	1.31 710	0.67 722	0.52 708	1.22 693	0.68 677	1.26 680	1.52 718	1.14 681	1.11 595	1.28 673	1.04 692	1.40 708	1.77 729	0.38 703	0.24 651	0.37 690	0.31 679	0.53 723	0.47 723

fast-acv-ft	0.64 614	0.30 580	0.73 615	0.45 550	0.34 605	1.17 687	0.49 597	0.86 496	0.98 602	1.02 649	1.36 661	1.29 674	0.85 653	0.76 550	0.81 630	0.21 544	0.23 641	0.23 572	0.23 607	0.21 533	0.20 536

ccnet	0.82 660	0.57 703	0.75 628	0.54 671	0.59 729	1.09 673	0.66 669	1.38 705	0.94 588	1.12 678	1.44 680	1.29 674	0.92 671	0.95 642	1.24 700	0.49 738	0.42 741	0.50 732	0.47 737	0.51 718	0.46 718

G-Net	0.95 682	0.46 672	1.04 676	0.64 709	0.48 696	2.12 748	0.64 664	1.01 566	0.87 539	1.75 731	2.82 750	1.30 676	1.64 738	1.06 657	0.96 670	0.36 697	0.29 686	0.35 680	0.25 633	0.45 703	0.42 704

Ntro	1.09 705	0.97 752	0.91 661	1.44 765	1.19 765	1.69 730	0.80 706	1.35 699	1.25 690	1.00 641	1.29 652	1.31 677	0.97 683	1.26 690	0.84 635	0.84 759	0.43 746	1.36 765	0.50 745	1.56 765	0.78 748

UDG	0.88 672	0.82 740	0.67 586	1.00 753	0.96 755	1.02 656	0.57 645	1.13 616	0.99 607	0.90 594	0.97 538	1.31 677	0.99 685	0.85 599	0.84 635	0.54 749	0.32 708	1.77 770	0.40 716	0.94 753	0.66 742

aanetorigin	0.83 666	0.56 701	1.87 740	0.49 603	0.38 638	0.56 472	0.66 669	0.70 410	1.00 614	2.42 755	2.02 720	1.31 677	1.18 705	0.93 633	1.13 694	0.20 525	0.18 578	0.20 492	0.19 522	0.27 616	0.30 645

PASM	0.90 677	0.64 715	1.69 732	0.69 727	0.69 742	0.78 595	0.84 712	1.03 575	1.26 693	1.19 687	1.15 618	1.31 677	0.98 684	1.24 688	1.03 681	0.52 743	0.56 759	0.59 742	0.66 758	0.56 728	0.54 736

PDISCO_ROB	0.91 678	0.48 673	1.06 678	0.99 751	0.97 756	1.67 729	0.63 661	1.64 737	1.59 726	1.06 664	1.18 627	1.31 677	0.79 635	1.55 713	0.97 671	0.49 738	0.22 631	0.45 714	0.40 716	0.45 703	0.37 688

UGAM	0.52 547	0.22 419	0.46 424	0.45 550	0.25 384	0.41 369	0.52 621	0.62 326	1.16 667	0.76 493	1.13 606	1.32 682	0.57 507	1.00 646	0.53 554	0.17 424	0.14 463	0.25 602	0.21 572	0.15 313	0.13 290

RTS	1.98 751	0.96 749	11.36 790	0.65 716	0.57 722	2.77 762	1.40 761	1.39 706	2.26 747	1.89 735	2.56 737	1.32 682	1.25 711	5.20 784	4.05 772	0.31 662	0.22 631	0.29 653	0.29 669	0.40 687	0.37 688

RTSA	1.98 751	0.96 749	11.36 790	0.65 716	0.57 722	2.77 762	1.40 761	1.39 706	2.26 747	1.89 735	2.56 737	1.32 682	1.25 711	5.20 784	4.05 772	0.31 662	0.22 631	0.29 653	0.29 669	0.40 687	0.37 688

otaku	1.04 694	0.93 746	0.88 654	1.33 764	1.05 763	1.66 727	0.70 687	1.40 709	1.18 671	1.08 671	1.32 658	1.33 685	0.91 666	1.23 687	0.76 620	0.72 755	0.46 753	1.24 764	0.50 745	1.40 763	0.75 746

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 692	0.57 703	1.51 727	0.67 722	0.50 700	2.57 754	1.66 770	1.20 652	1.43 710	1.38 708	1.57 694	1.33 685	0.92 671	1.64 722	0.88 649	0.37 700	0.39 734	0.46 718	0.60 752	0.41 693	0.40 700

NCC-stereo	0.78 652	0.40 645	0.76 633	0.61 702	0.67 739	0.81 610	0.69 682	1.54 730	1.11 657	0.90 594	1.36 661	1.33 685	1.16 702	1.19 678	0.88 649	0.31 662	0.30 691	0.37 690	0.48 739	0.33 653	0.33 664

Abc-Net	0.78 652	0.40 645	0.76 633	0.61 702	0.67 739	0.81 610	0.69 682	1.54 730	1.11 657	0.90 594	1.36 661	1.33 685	1.16 702	1.19 678	0.88 649	0.31 662	0.30 691	0.37 690	0.48 739	0.33 653	0.33 664
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DANet	0.71 635	0.45 668	0.91 661	0.59 694	0.40 649	0.81 610	0.40 521	0.97 546	0.84 516	1.20 692	1.22 634	1.33 685	0.88 663	1.16 674	1.24 700	0.27 633	0.23 641	0.31 663	0.25 633	0.35 664	0.32 659
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	4.74 782	0.77 734	10.16 783	0.70 728	56.56 821	1.02 656	1.00 731	1.24 674	1.62 730	2.04 740	2.34 729	1.33 685	1.17 704	1.38 707	1.09 688	0.33 683	0.49 754	0.39 700	0.46 730	0.51 718	10.09 803

CBFPSM	0.59 603	0.22 419	1.31 710	0.38 315	0.27 468	1.12 678	0.65 666	0.79 470	0.82 506	0.80 511	0.81 444	1.35 691	0.87 659	0.67 488	0.76 620	0.16 365	0.15 496	0.15 259	0.16 398	0.17 415	0.22 578

CSAN	0.83 666	0.49 677	0.77 638	0.60 700	0.41 656	1.14 680	1.06 736	1.19 647	1.46 715	1.32 704	1.43 677	1.37 692	1.19 707	1.27 692	0.86 640	0.39 709	0.31 702	0.36 685	0.37 704	0.35 664	0.34 672

XPNet_ROB	0.70 631	0.35 610	0.68 591	0.52 652	0.40 649	0.79 599	0.85 715	1.16 637	0.94 588	1.33 706	1.15 618	1.38 693	0.83 650	1.03 654	0.90 661	0.32 674	0.25 659	0.26 621	0.24 623	0.31 640	0.28 627

AnyNet_C32	1.16 715	0.62 712	2.40 751	0.57 688	0.55 716	1.41 708	1.34 758	1.18 645	1.24 682	1.49 712	1.42 674	1.39 694	1.20 709	1.55 713	4.82 776	0.29 651	0.28 679	0.29 653	0.34 692	0.38 684	0.42 704

ETE_ROB	0.70 631	0.49 677	0.73 615	0.56 682	0.36 620	0.79 599	0.87 716	1.14 625	0.93 581	1.19 687	1.18 627	1.39 694	0.82 645	0.99 643	0.80 627	0.26 623	0.21 623	0.31 663	0.26 648	0.33 653	0.34 672

Nwc_Net	0.78 652	0.38 632	0.73 615	0.60 700	0.55 716	1.05 664	0.55 635	1.67 739	1.05 636	0.88 582	1.86 712	1.40 696	1.09 696	1.10 667	0.87 646	0.30 658	0.25 659	0.36 685	0.38 709	0.29 624	0.29 634

z-mn7	1.00 688	0.50 681	1.70 734	0.53 664	0.36 620	1.75 733	0.71 693	1.22 662	2.28 751	0.96 623	2.54 736	1.42 697	0.95 680	2.19 747	1.54 717	0.22 572	0.19 598	0.21 535	0.20 549	0.27 616	0.25 603

SHD	0.93 681	0.50 681	1.18 695	0.59 694	0.46 689	0.97 647	0.48 590	1.70 741	2.15 744	1.58 719	1.37 664	1.42 697	1.19 707	1.31 696	1.60 719	0.31 662	0.26 666	0.32 670	0.33 690	0.40 687	0.42 704

RP	0.76 646	0.36 615	0.63 565	0.66 719	0.58 728	0.80 605	0.55 635	1.14 625	1.22 679	0.97 628	1.65 697	1.43 699	1.32 717	1.01 647	0.84 635	0.33 683	0.30 691	0.36 685	0.30 671	0.34 659	0.34 672

Wz-Net-SNSev	0.91 678	0.73 728	2.13 744	0.56 682	0.45 681	0.95 642	1.13 741	1.34 695	1.24 682	1.02 649	1.30 655	1.46 700	0.86 656	1.81 730	1.50 716	0.25 613	0.23 641	0.25 602	0.26 648	0.32 646	0.29 634

AF-Net	0.81 659	0.39 640	0.68 591	0.64 709	0.54 711	0.91 633	0.51 618	1.61 735	1.31 700	0.96 623	2.02 720	1.46 700	1.26 715	1.11 669	0.99 675	0.32 674	0.24 651	0.39 700	0.27 655	0.30 633	0.25 603

DPSNet	0.99 687	0.42 652	1.88 741	0.53 664	0.41 656	1.59 723	1.26 752	2.21 759	1.43 710	1.10 675	1.11 595	1.46 700	1.95 751	1.34 700	1.26 702	0.34 689	0.25 659	0.25 602	0.21 572	0.46 706	0.37 688

RGC	0.79 655	0.59 705	0.71 606	0.65 716	0.65 737	0.92 638	0.58 646	1.29 686	1.05 636	1.07 667	1.45 683	1.47 703	1.03 690	1.21 684	0.88 649	0.32 674	0.30 691	0.48 725	0.40 716	0.37 680	0.37 688

FBW_ROB	0.88 672	0.50 681	0.85 646	0.55 679	0.40 649	1.17 687	0.78 703	1.50 722	1.37 704	1.33 706	1.27 646	1.48 704	1.00 688	2.57 760	0.98 674	0.25 613	0.32 708	0.45 714	0.30 671	0.34 659	0.28 627

NCCL2	0.72 639	0.41 650	0.65 576	0.64 709	0.44 676	0.98 651	1.20 746	1.11 608	1.00 614	0.98 633	0.96 525	1.49 705	0.87 659	0.90 617	0.79 625	0.31 662	0.26 666	0.39 700	0.39 714	0.32 646	0.32 659

psmorigin	0.82 660	0.51 685	2.09 743	0.49 603	0.41 656	0.85 625	0.50 602	1.04 578	0.88 543	1.45 711	1.43 677	1.50 706	1.06 693	1.22 686	0.97 671	0.31 662	0.32 708	0.27 635	0.27 655	0.33 653	0.42 704

ADCMid	1.14 709	0.52 693	2.23 748	0.53 664	0.43 669	1.07 666	0.75 699	1.23 667	1.05 636	2.15 744	1.44 680	1.50 706	1.43 724	1.56 715	5.01 778	0.26 623	0.24 651	0.29 653	0.31 679	0.37 680	0.33 664

DISCO	0.70 631	0.26 526	0.68 591	0.44 525	0.31 567	1.14 680	0.51 618	1.23 667	1.23 680	0.81 524	1.05 575	1.50 706	0.85 653	1.82 731	1.03 681	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.16 398	0.24 588	0.23 586

ADCS	1.51 735	0.61 709	3.42 761	0.59 694	0.51 704	1.27 699	1.08 739	1.59 732	1.81 736	1.91 738	1.66 699	1.51 709	1.42 723	1.94 737	8.60 787	0.33 683	0.32 708	0.33 675	0.36 701	0.44 699	0.42 704

RainbowNet	1.35 726	1.49 768	1.19 696	1.88 774	1.45 767	1.48 714	1.07 738	1.61 735	1.55 722	1.20 692	1.59 695	1.54 710	1.13 699	1.34 700	0.97 671	1.36 777	0.70 764	1.82 771	0.79 765	1.71 768	1.07 765

DispFullNet	1.60 738	2.63 790	2.75 756	2.56 785	1.79 777	1.24 696	0.47 582	1.37 704	1.45 714	1.87 734	1.50 687	1.55 711	2.46 758	2.04 741	1.04 684	0.59 750	0.18 578	2.32 782	0.68 760	2.29 782	1.14 767

stereogan	0.80 656	0.31 585	0.71 606	0.59 694	0.50 700	1.72 731	0.48 590	1.35 699	1.37 704	1.00 641	1.46 685	1.56 712	0.95 680	1.29 693	0.84 635	0.28 644	0.29 686	0.29 653	0.25 633	0.38 684	0.38 694

LALA_ROB	0.74 642	0.43 656	0.69 597	0.54 671	0.40 649	1.01 654	0.95 725	1.21 654	1.07 649	1.22 694	1.12 599	1.56 712	0.79 635	1.04 656	0.86 640	0.33 683	0.22 631	0.35 680	0.30 671	0.35 664	0.31 655

Wz-Net-TNSev	1.14 709	1.06 757	4.32 769	0.49 603	0.42 662	1.51 716	1.11 740	1.48 717	1.40 709	1.22 694	1.26 645	1.58 714	1.43 724	1.76 728	1.70 723	0.32 674	0.31 702	0.26 621	0.30 671	0.41 693	0.41 703

FAT-Stereo	0.73 641	0.33 599	0.75 628	0.49 603	0.37 628	0.71 567	0.59 649	1.36 702	1.30 699	1.03 657	1.40 670	1.59 715	1.15 701	0.87 606	0.86 640	0.28 644	0.28 679	0.28 643	0.23 607	0.28 620	0.38 694

EDNetEfficient	1.46 731	0.80 736	6.12 774	0.47 580	0.39 644	0.69 556	0.83 709	0.90 516	2.77 767	3.50 773	1.96 717	1.66 716	2.03 753	1.26 690	4.18 774	0.21 544	0.18 578	0.21 535	0.20 549	0.41 693	0.39 697

ADCPNet	1.03 693	0.48 673	2.70 755	0.54 671	0.42 662	1.40 706	0.75 699	1.13 616	1.07 649	1.22 694	1.42 674	1.68 717	1.09 696	1.36 705	3.45 769	0.30 658	0.28 679	0.29 653	0.32 687	0.37 680	0.35 677

UGAM-zero	0.46 467	0.19 278	0.62 555	0.37 271	0.23 308	0.34 276	0.21 89	1.15 629	0.39 251	0.66 429	0.61 343	1.70 718	0.91 666	0.75 545	0.25 218	0.14 219	0.11 268	0.15 259	0.12 221	0.13 185	0.13 290

WZ-Net	1.19 717	0.59 705	4.07 767	0.62 706	0.51 704	1.34 703	1.31 757	1.32 691	1.74 733	1.53 718	1.65 697	1.74 719	1.28 716	2.25 749	2.01 741	0.27 633	0.21 623	0.23 572	0.25 633	0.40 687	0.39 697

edge stereo	0.76 646	0.38 632	0.74 620	0.52 652	0.43 669	0.80 605	0.53 626	1.28 685	1.06 642	1.28 702	1.38 669	1.81 720	1.11 698	1.08 663	0.85 639	0.33 683	0.32 708	0.41 707	0.28 663	0.32 646	0.36 683

PAM	0.46 467	0.19 278	0.70 601	0.40 395	0.26 432	0.75 584	0.33 377	0.85 492	0.34 187	0.70 454	0.46 266	1.83 721	0.63 547	0.61 422	0.26 248	0.15 304	0.10 112	0.16 303	0.14 323	0.14 242	0.13 290

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 724	0.87 743	1.76 736	0.86 747	0.56 719	4.29 778	1.79 777	1.50 722	1.98 741	1.61 722	1.85 711	1.84 722	1.41 722	1.89 733	1.36 708	0.48 736	0.40 736	0.56 738	0.57 750	0.69 742	0.48 726

AnyNet_C01	1.56 736	1.05 755	7.45 776	0.64 709	0.54 711	1.99 743	1.38 760	1.43 713	1.36 702	1.63 725	1.92 714	1.84 722	1.33 719	2.40 754	4.03 771	0.33 683	0.32 708	0.32 670	0.34 692	0.44 699	0.45 715

PVD	1.28 723	0.67 720	1.28 705	0.74 733	0.62 732	1.50 715	0.84 712	1.99 750	2.96 768	2.18 745	2.36 731	1.85 724	1.95 751	1.92 735	1.94 736	0.39 709	0.36 724	0.49 730	0.37 704	0.51 718	0.64 741

MADNet+	2.23 760	2.43 786	10.85 787	1.22 761	0.91 752	2.76 761	1.40 761	2.12 757	1.67 732	1.32 704	1.74 705	1.86 725	1.74 741	6.25 786	4.41 775	0.65 752	0.64 762	0.58 741	0.54 749	0.80 746	0.76 747

PAM_32	0.46 467	0.19 278	0.67 586	0.39 350	0.24 349	0.75 584	0.27 240	0.95 538	0.34 187	0.68 440	0.44 257	1.91 726	0.65 564	0.62 432	0.26 248	0.15 304	0.10 112	0.16 303	0.15 359	0.14 242	0.13 290

SPS-STEREO	1.25 721	0.93 746	1.06 678	1.04 755	1.03 761	1.41 708	0.91 722	1.51 725	1.19 673	2.09 742	1.83 709	1.94 727	1.39 721	1.62 719	1.39 711	0.97 764	0.94 787	0.90 758	0.89 769	0.96 755	0.96 759
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_RVC	1.09 705	0.59 705	1.97 742	0.67 722	0.44 676	1.93 742	0.60 652	1.85 747	1.36 702	1.61 722	1.54 692	1.95 728	1.37 720	1.64 722	1.73 725	0.40 714	0.37 725	0.45 714	0.48 739	0.44 699	0.44 711

SAMSARA	1.07 701	0.65 717	1.19 696	1.06 757	0.90 750	1.76 735	1.76 776	1.46 715	1.44 713	1.51 715	1.16 623	2.00 729	1.14 700	1.48 709	1.31 706	0.39 709	0.44 748	0.35 680	0.38 709	0.49 715	0.49 729

ACV-stereo	0.62 611	0.34 604	1.00 672	0.43 504	0.31 567	1.20 691	0.40 521	0.75 450	0.83 511	0.64 407	0.77 411	2.10 730	1.03 690	0.81 577	0.64 591	0.21 544	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.21 533	0.21 556

ACVNet-4b	1.35 726	1.31 763	1.10 683	1.90 775	1.59 769	1.92 741	0.77 701	1.52 728	1.62 730	1.05 660	1.60 696	2.11 731	0.94 677	1.64 722	0.77 624	1.30 774	0.35 718	2.03 777	0.67 759	1.88 776	0.84 751

AANet	1.13 708	1.01 754	2.99 758	0.44 525	0.37 628	0.91 633	0.54 630	1.27 682	2.31 755	2.35 753	2.37 732	2.22 732	1.53 728	1.18 677	1.43 713	0.32 674	0.23 641	0.28 643	0.25 633	0.35 664	0.33 664

PWCK	1.92 749	1.66 778	3.12 759	1.65 767	0.91 752	2.84 764	2.26 783	2.10 755	2.41 760	2.36 754	2.31 726	2.22 732	1.82 745	3.43 771	2.03 742	1.61 780	0.71 766	1.51 766	0.82 767	1.69 767	0.91 755

NVStereoNet_ROB	1.24 720	0.90 745	1.13 687	0.86 747	0.88 749	1.11 675	0.99 729	1.42 711	1.53 719	1.59 721	2.48 734	2.24 734	1.53 728	1.96 738	1.30 705	0.76 757	0.70 764	0.78 753	1.00 776	0.71 745	0.88 754
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	9.93 795	1.15 758	175.16 832	0.48 588	0.36 620	1.04 663	0.68 677	1.24 674	2.69 765	3.17 770	2.50 735	2.30 735	2.07 754	1.76 728	2.21 746	0.20 525	0.18 578	0.24 589	0.19 522	0.51 718	0.50 731

ACVNet_1	1.46 731	1.33 764	1.12 686	1.91 776	1.62 770	1.83 738	0.98 727	2.00 751	1.85 738	1.39 709	1.53 691	2.32 736	1.53 728	1.34 700	1.11 689	1.30 774	0.50 755	2.06 779	0.58 751	1.93 778	0.95 758

SANet	1.07 701	0.41 650	1.06 678	0.48 588	0.30 543	1.41 708	0.94 724	1.42 711	3.36 773	1.58 719	2.43 733	2.33 737	1.70 739	1.34 700	1.07 686	0.28 644	0.24 651	0.26 621	0.23 607	0.34 659	0.30 645

DStereoFS	1.87 747	0.85 742	1.03 675	0.75 736	0.62 732	2.04 746	0.65 666	1.74 743	1.55 722	1.52 717	1.90 713	2.36 738	12.92 798	3.85 779	1.74 726	0.44 724	0.31 702	0.82 756	0.46 730	0.84 749	1.10 766

SGM+DAISY	1.35 726	0.94 748	1.25 703	0.96 750	1.00 759	1.52 717	1.02 734	1.34 695	1.21 677	2.64 758	2.65 744	2.44 739	1.56 732	1.64 722	1.26 702	0.97 764	0.95 788	0.90 758	0.90 770	0.94 753	0.96 759

IMH-64-1	1.86 745	1.62 775	1.16 690	2.20 779	1.89 779	2.33 750	1.30 753	2.89 767	2.29 752	1.66 726	2.80 748	2.49 740	1.61 735	2.10 742	1.78 731	1.60 778	0.74 767	2.43 783	1.02 777	2.12 779	1.17 770

IMH-64	1.86 745	1.62 775	1.16 690	2.20 779	1.89 779	2.33 750	1.30 753	2.89 767	2.29 752	1.66 726	2.80 748	2.49 740	1.61 735	2.10 742	1.78 731	1.60 778	0.74 767	2.43 783	1.02 777	2.12 779	1.17 770

SGM_RVC	0.97 685	0.28 558	0.41 346	0.39 350	0.22 251	1.55 718	0.73 697	1.51 725	1.25 690	2.25 750	1.92 714	2.58 742	1.56 732	2.02 740	1.19 698	0.27 633	0.27 675	0.27 635	0.25 633	0.25 597	0.25 603
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UHP(FT)	1.48 733	0.69 724	1.79 737	0.78 738	0.54 711	2.60 755	1.44 764	1.77 745	2.54 761	2.20 746	2.61 741	2.61 743	1.78 742	2.35 750	2.56 755	0.45 726	0.45 749	0.75 748	0.64 756	0.64 738	0.45 715

mmmmmm	1.48 733	0.69 724	1.79 737	0.78 738	0.54 711	2.60 755	1.44 764	1.77 745	2.54 761	2.20 746	2.61 741	2.61 743	1.78 742	2.35 750	2.56 755	0.45 726	0.45 749	0.75 748	0.64 756	0.64 738	0.45 715

ELAS	1.63 740	0.61 709	0.95 664	0.68 725	0.55 716	3.01 771	1.55 768	2.39 761	2.33 756	3.64 774	3.89 765	2.75 745	2.90 767	2.15 745	2.27 751	0.52 743	0.45 749	0.50 732	0.48 739	0.54 725	0.52 733
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	6.43 787	1.51 770	87.33 831	0.49 603	0.38 638	1.34 703	1.21 748	1.16 637	8.09 790	12.12 801	2.79 747	2.77 746	3.31 773	1.16 674	3.15 761	0.24 603	0.23 641	0.27 635	0.24 623	0.45 703	0.37 688

MSAF-DinoV2	1.04 694	0.38 632	1.32 712	0.54 671	0.29 524	0.89 630	0.72 695	1.52 728	1.24 682	1.05 660	1.41 672	2.98 747	1.49 727	2.74 766	2.83 760	0.22 572	0.14 463	0.20 492	0.22 590	0.32 646	0.32 659

IMH	2.04 756	1.62 775	1.20 699	2.20 779	1.89 779	2.91 770	1.30 753	3.11 770	3.03 769	1.81 733	3.35 758	3.03 748	1.90 748	2.48 756	1.80 733	1.66 781	0.77 773	2.45 785	1.04 780	2.15 781	1.19 774

ACVNet_2	1.65 741	1.27 762	1.41 722	1.75 770	1.62 770	2.22 749	1.20 746	2.30 760	2.62 763	1.78 732	2.56 737	3.03 748	1.61 735	1.54 712	1.12 693	1.06 767	0.58 761	1.82 771	0.70 761	1.82 772	0.96 759

ELAS_RVC	1.60 738	0.61 709	1.01 674	0.70 728	0.56 719	2.00 744	1.89 779	1.96 749	2.65 764	3.33 772	3.26 753	3.03 748	3.41 776	2.49 757	2.09 743	0.52 743	0.45 749	0.50 732	0.48 739	0.54 725	0.52 733
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSMD_ROB	1.21 718	0.49 677	0.62 555	0.59 694	0.50 700	1.62 726	0.67 672	1.23 667	1.24 682	2.45 756	3.77 761	3.09 751	2.98 769	1.32 697	0.81 630	0.45 726	0.41 739	0.49 730	0.51 747	0.47 709	0.44 711

WAO-7	1.90 748	1.20 759	1.35 715	1.27 762	1.06 764	2.84 764	1.56 769	3.23 772	3.06 771	2.23 749	3.33 757	3.17 752	2.28 756	3.12 768	2.21 746	1.02 766	0.91 783	1.06 762	1.03 779	1.04 758	0.97 762

TARStereo(FT)	1.14 709	0.53 696	1.55 729	0.79 740	0.47 694	1.56 719	1.67 771	1.49 719	1.24 682	1.24 697	2.23 724	3.21 753	1.25 711	1.53 710	1.63 720	0.47 734	0.28 679	0.50 732	0.36 701	0.48 711	0.29 634

2222	1.14 709	0.53 696	1.55 729	0.79 740	0.47 694	1.56 719	1.67 771	1.49 719	1.24 682	1.24 697	2.23 724	3.21 753	1.25 711	1.53 710	1.63 720	0.47 734	0.28 679	0.50 732	0.36 701	0.48 711	0.29 634

1111	1.92 749	0.60 708	2.43 753	0.71 731	0.57 722	2.60 755	3.13 788	2.12 757	1.97 740	2.27 751	2.74 746	3.21 753	3.13 772	5.16 783	5.06 779	0.38 703	0.35 718	0.47 719	0.38 709	0.54 725	0.53 735

Dean	1.98 751	1.36 765	1.36 719	2.12 778	1.81 778	2.74 759	1.36 759	3.37 776	3.80 778	2.08 741	3.32 756	3.21 753	1.82 745	1.71 727	1.67 722	1.27 771	0.77 773	1.99 773	0.90 770	1.86 773	1.03 764

WCMA_ROB	1.14 709	0.36 615	0.76 633	0.49 603	0.44 676	1.23 695	0.67 672	1.11 608	1.23 680	2.84 764	3.95 767	3.28 757	1.83 747	1.25 689	0.99 675	0.44 724	0.34 716	0.34 678	0.37 704	0.41 693	0.40 700

test_sample8	1.25 721	0.36 615	0.72 611	0.38 315	0.30 543	0.71 567	0.43 557	1.13 616	0.75 453	1.50 714	0.95 521	3.29 758	1.59 734	1.20 680	1.36 708	0.41 715	8.41 804	0.40 703	0.41 721	0.36 671	0.33 664

JetBlue	2.78 765	1.26 761	7.04 775	1.16 759	1.48 768	8.00 787	6.02 795	2.60 765	1.92 739	2.12 743	2.64 743	3.34 759	3.05 771	6.49 787	3.39 766	0.78 758	0.76 772	0.75 748	0.76 763	0.97 757	1.18 772

MonStereo1	1.98 751	1.48 767	1.43 724	1.81 773	1.69 775	2.88 767	0.78 703	2.47 762	3.47 774	2.20 746	4.36 773	3.39 760	2.50 760	2.18 746	1.58 718	1.19 769	0.54 757	1.65 768	0.87 768	1.78 770	1.29 776

KSHMR	2.57 762	1.93 781	1.69 732	2.63 787	2.42 786	2.86 766	2.07 780	3.27 774	6.50 787	2.49 757	3.36 759	3.41 761	1.92 749	2.49 757	1.94 736	2.13 788	1.40 795	2.79 793	1.50 790	2.73 787	1.77 780

LVE	2.12 758	1.44 766	1.36 719	1.99 777	1.78 776	2.75 760	1.79 777	2.82 766	3.95 780	1.90 737	4.33 772	3.52 762	1.81 744	2.24 748	1.74 726	1.74 782	0.87 779	2.06 779	1.13 782	1.91 777	1.35 777

WAO-6	2.04 756	1.50 769	1.16 690	1.70 768	1.67 774	2.69 758	1.44 764	3.06 769	3.63 777	1.98 739	3.27 754	3.54 763	2.07 754	2.36 752	2.22 748	1.31 776	0.91 783	2.04 778	1.22 786	1.73 769	1.27 775

MADNet++	4.03 776	2.70 791	3.44 763	3.72 794	3.44 793	4.44 779	3.52 789	3.95 782	3.61 776	4.46 776	4.98 778	4.10 764	4.58 782	7.00 790	5.89 781	3.74 794	3.67 802	3.27 796	2.71 796	3.70 796	3.66 794

FCDSN-DC	1.39 729	0.56 701	0.65 576	0.74 733	0.59 729	1.38 705	0.63 661	1.35 699	1.39 707	3.26 771	4.50 774	4.61 765	2.63 763	1.58 717	1.03 681	0.46 730	0.42 741	0.48 725	0.47 737	0.50 717	0.50 731
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DPSimNet_ROB	3.58 774	2.45 787	8.57 777	2.53 783	2.37 785	2.88 767	3.77 790	3.14 771	3.23 772	4.71 784	3.86 764	4.68 766	4.87 783	4.07 781	5.62 780	2.33 791	2.33 798	2.47 786	2.52 794	2.51 786	2.64 791

nnnnnnn	1.69 743	0.64 715	2.14 745	0.80 742	0.73 745	1.79 737	1.01 733	2.00 751	2.36 759	2.69 759	4.20 770	4.71 767	2.34 757	2.45 755	2.27 751	0.53 747	0.53 756	0.66 745	0.62 755	0.69 742	0.62 740

MeshStereo	1.34 724	0.43 656	0.54 519	0.44 525	0.34 605	1.66 727	0.60 652	1.94 748	1.37 704	4.47 778	3.25 752	4.71 767	1.94 750	1.92 735	1.17 696	0.35 693	0.35 718	0.37 690	0.31 679	0.32 646	0.32 659
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
WAO-8	2.92 766	1.55 773	1.35 715	1.79 771	1.63 772	5.23 780	1.22 749	4.58 784	12.56 795	2.84 764	4.07 769	4.83 769	2.72 765	3.49 772	2.25 749	1.27 771	0.91 783	1.99 773	1.15 784	1.86 773	1.15 768

Venus	2.92 766	1.55 773	1.35 715	1.79 771	1.63 772	5.23 780	1.22 749	4.58 784	12.56 795	2.84 764	4.06 768	4.83 769	2.72 765	3.49 772	2.25 749	1.27 771	0.91 783	1.99 773	1.15 784	1.86 773	1.15 768

JetRed	5.27 783	5.84 793	12.81 793	2.36 782	2.83 791	12.23 794	10.50 803	4.46 783	3.60 775	3.86 775	3.83 763	4.85 771	4.18 781	6.78 789	11.96 796	2.17 789	2.96 801	2.18 781	1.97 792	3.38 794	2.68 792

tt	6.20 786	0.20 331	5.89 773	3.55 793	2.07 782	11.26 792	19.21 805	11.74 795	5.46 785	2.69 759	2.04 722	4.87 772	6.25 785	3.70 775	7.09 786	8.32 806	11.17 813	4.93 804	5.41 806	5.74 797	2.37 788

PM Graph cmp D40	2.03 755	0.44 661	0.92 663	0.52 652	0.36 620	1.83 738	1.05 735	2.02 753	3.88 779	4.46 776	10.69 796	5.00 773	2.94 768	2.59 761	1.71 724	0.38 703	0.35 718	0.37 690	0.34 692	0.36 671	0.35 677

LE_ROB	4.42 780	0.24 483	2.75 756	0.42 481	0.23 308	1.57 722	0.90 721	1.71 742	17.88 808	16.56 811	4.88 776	5.17 774	18.85 810	1.63 721	14.62 801	0.17 424	0.14 463	0.16 303	0.16 398	0.19 486	0.17 454

UNDER WATER	3.46 771	2.07 783	3.64 764	3.09 790	2.48 787	3.75 776	2.42 785	3.31 775	13.77 799	2.90 768	2.95 751	5.84 775	3.69 777	3.69 774	3.48 770	2.07 787	1.11 790	2.70 791	1.40 788	2.84 790	1.98 783

FC-DCNN	1.59 737	0.51 685	0.66 582	0.61 702	0.49 698	1.56 719	0.70 687	1.66 738	1.53 719	4.64 782	4.62 775	5.85 776	3.34 775	1.84 732	1.11 689	0.46 730	0.42 741	0.47 719	0.46 730	0.48 711	0.46 718

ktn	2.98 768	2.25 784	1.73 735	2.84 788	2.53 789	3.76 777	2.15 781	3.70 778	5.47 786	2.75 761	5.17 781	5.94 777	2.48 759	3.23 769	2.46 754	2.34 792	1.44 796	2.78 792	2.03 793	2.45 785	2.01 784

PatchMatch		0.44 661		0.52 652		1.73 732		2.10 755		4.63 781		6.05 778		2.64 763		0.37 700		0.37 690		0.36 671

UNDER WATER-64	3.53 772	2.01 782	3.94 765	3.22 792	2.49 788	5.41 782	2.60 786	3.43 777	12.41 794	3.03 769	2.68 745	6.07 779	4.04 780	3.79 776	3.33 763	2.02 786	1.24 793	2.63 788	1.46 789	2.78 788	2.08 785

notaker	2.76 764	2.29 785	1.80 739	2.96 789	2.58 790	2.90 769	1.75 775	3.24 773	3.05 770	2.78 762	4.24 771	6.15 780	2.51 761	3.34 770	2.75 759	2.31 790	1.18 791	3.00 794	1.65 791	2.84 790	1.97 782

PatchMatch Graph Cmp	2.13 759	0.44 661	0.87 653	0.51 635	0.35 612	1.75 733	1.00 731	2.02 753	4.28 782	4.74 785	10.89 797	6.21 781	2.98 769	2.37 753	1.94 736	0.38 703	0.35 718	0.37 690	0.34 692	0.36 671	0.35 677

FC-DCNN v2	1.65 741	0.51 685	0.65 576	0.61 702	0.49 698	1.61 724	0.70 687	1.75 744	1.56 725	4.74 785	4.91 777	6.46 782	3.31 773	1.91 734	1.11 689	0.46 730	0.42 741	0.47 719	0.46 730	0.48 711	0.46 718

light-stereo	3.53 772	1.05 755	10.69 786	9.45 798	6.82 794	2.10 747	0.64 664	3.71 779	2.70 766	4.77 787	4.98 778	6.83 783	1.32 717	6.71 788	1.35 707	1.20 770	1.29 794	0.66 745	0.77 764	1.79 771	1.85 781

TorneroNet	4.53 781	1.89 780	1.48 726	2.55 784	2.27 783	13.78 801	1.69 774	4.84 788	23.73 814	2.89 767	7.70 790	7.06 784	2.69 764	4.26 782	3.42 767	1.84 784	0.77 773	2.68 789	1.13 782	2.42 784	1.47 779

TorneroNet-64	3.44 770	1.86 779	1.42 723	2.58 786	2.28 784	6.87 783	1.68 773	4.70 786	12.03 792	2.31 752	5.59 786	8.25 785	2.55 762	3.97 780	2.73 758	1.81 783	0.74 767	2.57 787	1.07 781	2.35 783	1.44 778

PM Cens cmp D40	2.27 761	0.42 652	0.61 550	0.50 617	0.35 612	1.90 740	0.87 716	2.50 763	4.48 783	4.57 779	9.82 793	8.65 786	3.79 779	2.70 764	2.09 743	0.37 700	0.37 725	0.37 690	0.35 698	0.36 671	0.35 677

DPSMNet_ROB	12.08 797	8.00 794	21.00 800	8.97 797	16.79 798	10.67 790	30.89 810	9.02 794	15.17 802	6.51 795	15.41 809	9.04 787	14.85 800	9.27 799	21.67 807	4.58 797	8.57 806	5.09 807	9.29 810	5.90 798	10.95 804

DGTPSM_ROB	12.07 796	8.00 794	20.99 799	8.93 796	16.78 797	10.67 790	30.87 809	9.01 793	15.16 801	6.50 794	15.41 809	9.04 787	14.85 800	9.25 798	21.67 807	4.57 796	8.57 806	5.08 805	9.28 807	5.90 798	10.95 804

MANE	4.13 778	0.51 685	0.64 570	0.66 719	0.56 719	6.89 784	0.99 729	7.55 789	12.04 793	6.68 796	8.57 791	10.69 789	9.45 788	7.59 797	6.39 783	0.49 738	0.43 746	0.48 725	0.98 774	0.49 715	0.48 726

pmcnn	1.23 719	0.29 570	0.96 667	0.40 395	0.23 308	0.95 642	0.69 682	1.16 637	1.28 696	1.67 728	2.33 728	11.15 790	0.86 656	0.93 633	0.88 649	0.15 304	0.12 344	0.12 65	0.10 98	0.15 313	0.15 377

fsdfsdds	3.34 769	0.62 712	2.19 747	0.75 736	0.54 711	7.70 786	1.13 741	3.94 781	6.50 787	6.05 793	10.49 795	11.93 791	6.06 784	2.52 759	3.44 768	0.39 709	0.38 729	0.65 744	0.49 744	0.47 709	0.61 739

USTest	12.99 800	14.18 803	20.00 798	16.24 799	14.97 796	20.80 803	31.95 811	16.20 805	10.91 791	8.79 798	9.48 792	13.94 792	10.50 789	16.11 804	21.44 806	3.17 793	4.82 803	5.08 805	5.36 805	8.81 800	7.13 796

noway3	9.04 790	9.99 798	10.50 785	19.30 800	17.88 800	12.49 795	8.93 799	13.62 799	2.27 750	4.85 789	5.57 783	14.37 793	10.99 790	7.30 792	9.94 789	5.36 798	0.86 776	3.94 801	3.20 799	10.28 801	9.17 797

noway1	9.20 793	11.07 801	10.41 784	19.80 805	17.91 803	12.67 798	8.90 798	13.79 801	2.26 747	4.85 789	5.58 784	14.44 794	11.03 791	7.33 795	10.03 792	5.51 802	0.86 776	3.93 798	3.20 799	10.42 804	9.93 800

zzzz4	9.23 794	11.07 801	11.03 788	19.80 805	17.91 803	12.68 799	8.89 797	13.79 801	2.29 752	4.85 789	5.58 784	14.47 795	11.04 792	7.33 795	10.03 792	5.51 802	0.87 779	3.94 801	3.20 799	10.42 804	9.93 800

noway2	9.12 791	9.84 797	11.24 789	19.40 801	17.88 800	12.54 797	8.94 800	13.58 797	2.22 746	4.85 789	5.59 786	14.48 796	11.09 795	7.31 793	9.96 790	5.48 801	0.86 776	3.93 798	3.20 799	10.34 802	9.76 798

noway4	9.14 792	10.89 800	8.97 779	19.91 807	17.90 802	12.71 800	9.04 802	13.72 800	2.34 757	4.80 788	5.47 782	14.56 797	11.25 797	7.32 794	9.98 791	5.54 804	0.89 781	3.93 798	3.19 798	10.47 806	10.04 802

TCMNet-wrong-test	8.97 789	10.42 799	8.74 778	19.56 802	17.61 799	12.53 796	9.01 801	13.59 798	2.18 745	4.64 782	5.11 780	14.63 798	11.09 795	7.19 791	9.73 788	5.56 805	0.89 781	3.77 797	3.11 797	10.34 802	9.80 799

PatchMatch Cens Cmp	2.71 763	0.42 652	0.59 541	0.50 617	0.35 612	2.54 753	1.13 741	2.56 764	4.99 784	4.58 780	9.98 794	16.08 799	3.75 778	2.63 762	2.00 740	0.38 703	0.37 725	0.37 690	0.35 698	0.35 664	0.35 677

TARSTereo(ZeroShot)	5.47 784	0.45 668	9.36 780	0.64 709	0.57 722	8.94 788	4.10 791	8.88 791	13.09 797	10.59 799	15.01 807	16.60 800	11.04 792	3.84 777	3.37 764	0.42 719	0.40 736	0.43 709	0.41 721	0.56 728	0.72 744

TestStereooo	5.47 784	0.45 668	9.36 780	0.64 709	0.57 722	8.94 788	4.10 791	8.88 791	13.09 797	10.59 799	15.01 807	16.60 800	11.04 792	3.84 777	3.37 764	0.42 719	0.40 736	0.43 709	0.41 721	0.56 728	0.72 744

xxxxx1	36.64 819	19.51 809	24.21 805	61.66 823	64.63 826	27.28 813	40.10 817	20.25 808	18.63 809	14.07 808	12.97 800	17.26 802	17.36 807	21.70 811	27.93 814	13.18 813	18.50 816	111.26 833	133.37 832	29.24 820	39.73 825

tt_ll	36.64 819	19.51 809	24.21 805	61.66 823	64.63 826	27.28 813	40.10 817	20.25 808	18.63 809	14.07 808	12.97 800	17.26 802	17.36 807	21.70 811	27.93 814	13.18 813	18.50 816	111.26 833	133.37 832	29.24 820	39.73 825

ff	36.64 819	19.51 809	24.21 805	61.66 823	64.63 826	27.28 813	40.10 817	20.25 808	18.63 809	14.07 808	12.97 800	17.26 802	17.36 807	21.70 811	27.93 814	13.18 813	18.50 816	111.26 833	133.37 832	29.24 820	39.73 825

HanzoNet	6.76 788	2.45 787	4.22 768	3.19 791	2.94 792	3.62 775	2.28 784	4.79 787	7.20 789	14.00 807	13.19 803	17.49 805	22.30 811	13.25 801	6.19 782	4.20 795	1.93 797	3.10 795	2.56 795	3.35 793	2.88 793

Anonymous_1	33.25 811	18.26 806	23.92 804	20.54 808	21.28 809	25.59 809	35.94 814	22.01 817	15.57 805	13.33 804	13.49 804	18.08 806	15.29 802	20.36 807	24.60 811	16.28 816	8.84 810	66.59 830	118.00 831	155.73 835	11.23 806

iinet-test	16.76 803	17.57 804	22.97 802	19.69 803	18.39 805	24.48 805	34.18 812	20.02 806	15.35 803	12.55 802	12.85 798	18.13 807	15.39 803	19.59 805	24.25 809	8.86 808	8.72 808	8.95 810	9.28 807	12.74 807	11.26 807

IINet	16.76 803	17.57 804	22.97 802	19.69 803	18.39 805	24.48 805	34.18 812	20.02 806	15.35 803	12.55 802	12.85 798	18.13 807	15.39 803	19.59 805	24.25 809	8.86 808	8.72 808	8.95 810	9.28 807	12.74 807	11.26 807

SGM-ForestM	4.04 777	0.32 590	0.46 424	0.43 504	0.27 468	7.50 785	1.45 767	3.84 780	4.24 781	8.19 797	6.76 788	19.00 809	9.08 787	10.74 800	6.62 784	0.31 662	0.33 714	0.32 670	0.32 687	0.29 624	0.29 634

DPSM_ROB	17.78 805	18.63 807	24.31 808	20.90 809	19.47 807	25.97 810	36.21 815	21.23 813	16.24 806	13.38 805	14.06 805	19.18 810	16.30 805	20.78 808	25.67 812	9.38 810	9.23 811	9.49 812	9.82 811	13.51 810	11.91 809

DPSM	17.78 805	18.63 807	24.31 808	20.90 809	19.47 807	25.97 810	36.21 815	21.23 813	16.24 806	13.38 805	14.06 805	19.18 810	16.30 805	20.78 808	25.67 812	9.38 810	9.23 811	9.49 812	9.82 811	13.51 810	11.91 809

LRCNet_RVC	21.24 809	31.15 814	21.41 801	28.98 812	23.82 810	3.13 772	0.60 652	20.96 812	1.59 726	25.58 815	28.15 817	21.99 812	14.79 799	21.94 814	16.41 802	28.89 827	14.87 814	33.53 826	31.28 823	29.51 823	26.16 819

UHP(ZeroShot)	12.84 798	0.68 721	18.22 795	0.82 744	0.62 732	25.49 807	5.53 793	21.64 815	40.95 828	23.57 813	34.53 822	25.52 813	26.31 815	14.39 802	14.00 799	0.43 722	0.30 691	0.48 725	0.37 704	0.81 747	2.09 786

UHP	12.84 798	0.68 721	18.22 795	0.82 744	0.62 732	25.49 807	5.53 793	21.64 815	40.95 828	23.57 813	34.53 822	25.52 813	26.31 815	14.39 802	14.00 799	0.43 722	0.30 691	0.48 725	0.37 704	0.81 747	2.09 786

HaxPig	31.96 810	37.24 817	34.27 810	24.37 811	24.88 811	18.26 802	19.86 806	20.64 811	28.52 815	35.97 825	38.75 824	25.57 815	28.72 817	33.88 817	34.39 817	35.94 830	38.87 830	37.80 827	40.48 828	39.68 824	41.15 828

Selective-IGEV-i1pa	15.35 802	22.27 812	18.31 797	1.71 769	0.87 748	28.61 817	12.26 804	25.48 818	20.48 812	19.78 812	22.75 811	28.20 816	22.64 812	29.07 816	17.31 803	12.88 812	2.88 799	6.84 808	0.99 775	1.67 766	12.03 811

MEDIAN_ROB	37.38 822	40.85 827	40.60 814	32.31 813	31.85 812	27.20 812	24.55 807	29.10 819	33.19 824	42.09 833	41.76 826	33.35 817	34.39 826	39.78 820	37.07 818	43.64 832	44.10 832	44.12 829	43.40 830	41.51 828	42.76 830

AVERAGE_ROB	37.58 823	40.13 826	40.15 813	34.81 814	33.82 813	28.55 816	25.10 808	32.02 820	34.06 825	41.28 832	40.66 825	34.46 818	34.81 827	39.18 819	37.57 819	42.78 831	43.44 831	43.82 828	43.03 829	40.47 825	41.51 829

fast-reg	35.48 812	37.51 823	48.70 820	42.44 821	40.46 820	52.73 826	73.11 823	42.56 821	32.38 816	26.19 816	27.27 812	36.81 819	30.62 818	41.02 821	51.32 820	18.30 817	18.53 819	19.10 814	19.67 814	27.14 812	23.66 812

Hybrid-DGEV	35.78 816	37.50 822	48.96 824	42.25 819	39.20 814	52.33 824	73.10 822	42.63 826	32.52 817	26.62 817	28.31 820	38.50 820	32.87 822	41.67 823	51.55 821	18.77 822	18.56 820	19.18 820	19.83 819	27.20 814	23.97 814

RAFT-FEzeroshot	35.73 813	37.45 819	48.67 818	42.23 817	39.22 816	52.25 820	73.13 825	42.62 824	32.59 818	26.71 818	27.70 813	38.57 821	32.57 819	41.68 825	51.67 825	18.75 819	18.58 822	19.15 816	19.78 816	27.21 816	23.98 815

RAFT-FE	35.73 813	37.45 819	48.67 818	42.23 817	39.22 816	52.25 820	73.13 825	42.62 824	32.59 818	26.71 818	27.70 813	38.57 821	32.57 819	41.68 825	51.67 825	18.75 819	18.58 822	19.15 816	19.78 816	27.21 816	23.98 815

CasAABBNet	35.74 815	37.43 818	48.72 821	42.22 816	39.20 814	52.24 819	73.12 824	42.61 823	32.62 821	26.78 821	27.95 815	38.58 823	32.60 821	41.67 823	51.65 824	18.74 818	18.57 821	19.15 816	19.77 815	27.20 814	23.98 815

LSM0	38.95 824	37.60 825	48.58 817	43.57 822	91.06 831	52.57 825	72.57 820	43.17 828	32.63 822	26.97 823	27.97 816	38.65 824	32.94 823	41.86 828	51.78 827	18.89 824	18.41 815	19.13 815	19.63 813	27.29 819	33.77 820

FlowAnything	35.81 817	37.53 824	48.80 822	42.20 815	39.22 816	52.25 820	73.16 827	42.56 821	32.89 823	26.76 820	28.30 818	38.69 825	33.09 824	41.63 822	51.62 823	18.76 821	18.59 825	19.21 821	19.92 820	27.16 813	23.91 813

Selective-RAFT-Error	35.84 818	37.49 821	48.83 823	42.26 820	39.24 819	52.30 823	73.09 821	42.66 827	32.61 820	26.80 822	28.30 818	38.84 826	33.51 825	41.68 825	51.59 822	18.82 823	18.58 822	19.17 819	19.80 818	27.28 818	24.05 818

BEATNet-Init1	15.13 801	0.82 740	50.86 825	0.72 732	0.53 709	38.10 818	7.03 796	11.83 796	14.25 800	29.78 824	30.17 821	48.21 827	22.64 812	26.78 815	18.11 804	0.42 719	0.38 729	0.47 719	0.46 730	0.51 718	0.48 726

PML	40.80 825	29.24 813	11.87 792	7.20 795	14.47 795	92.13 833	213.69 835	7.63 790	23.35 813	74.72 835	190.14 835	50.17 828	26.15 814	21.39 810	12.70 797	8.76 807	2.92 800	8.45 809	3.25 803	13.26 809	4.42 795

zzzz2	53.63 826	56.68 828	73.37 827	63.97 826	58.93 822	78.37 831	110.06 830	64.29 833	48.31 830	40.26 828	42.53 827	57.21 829	47.86 828	62.08 831	77.14 830	28.03 825	27.91 826	28.80 822	29.89 821	40.95 826	35.94 821

noway5	53.63 826	56.68 828	73.37 827	63.97 826	58.93 822	78.37 831	110.06 830	64.29 833	48.31 830	40.26 828	42.53 827	57.21 829	47.86 828	62.08 831	77.14 830	28.03 825	27.91 826	28.80 822	29.89 821	40.95 826	35.94 821

zzzzzz3	56.43 828	57.01 830	74.40 829	78.00 828	76.38 829	77.61 830	92.21 829	62.81 831	50.42 832	40.52 830	45.11 829	70.20 831	62.22 830	61.64 829	77.00 829	29.64 828	27.99 828	31.12 824	32.03 824	45.83 830	36.59 823

zzz1	56.46 829	57.02 831	74.61 830	78.01 829	76.39 830	77.52 829	92.13 828	62.93 832	50.48 833	40.59 831	45.21 830	70.20 831	62.34 831	61.65 830	76.98 828	29.64 828	27.99 828	31.12 824	32.03 824	45.82 829	36.60 824

RSGM-EC	74.81 830	63.03 832	41.60 815	97.74 830	92.11 832	74.93 827	114.81 832	53.77 829	38.96 826	39.88 826	48.98 831	90.73 833	64.81 832	139.63 833	128.53 833	93.27 833	53.96 833	95.12 831	38.31 826	81.45 833	44.63 831

acva	74.81 830	63.03 832	41.60 815	97.74 830	92.11 832	74.93 827	114.81 832	53.77 829	38.96 826	39.88 826	48.98 831	90.73 833	64.81 832	139.63 833	128.53 833	93.27 833	53.96 833	95.12 831	38.31 826	81.45 833	44.63 831

Selective-IGEV-i16pa	78.59 832	120.99 834	16.46 794	1.04 755	0.66 738	181.07 835	2.17 782	153.90 836	139.75 835	56.45 834	153.05 833	107.32 835	157.92 835	200.46 836	96.57 832	94.09 835	1.23 792	2.69 790	0.31 679	0.96 755	84.68 833

test_example2	176.61 833	205.14 835	198.86 833	188.60 834	190.98 834	152.67 834	170.61 834	94.86 835	123.55 834	178.88 836	179.48 834	158.94 836	141.34 834	192.61 835	198.96 835	203.76 836	236.37 835	164.13 836	173.55 835	218.58 836	160.41 834

ccccc		429.19 836		507.10 835	501.20 835	356.95 836		380.82 837		334.51 837		372.86 837		499.17 837		561.44 837	431.22 836	334.28 837	290.86 836	540.88 837

ASD4		8.86 796

Low-res two-view benchmark