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

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.13 23	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 138	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 10	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 138	0.09 33	0.12 5	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 45	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 139	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 54	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.09 15	0.07 3	0.09 27	0.10 77	0.13 12	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 46	0.09 54	0.09 1	0.14 103	0.10 1	0.14 41	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.08 23	0.12 19	0.13 69	0.11 2	0.12 16	0.09 15	0.07 3	0.10 57	0.09 33	0.11 1	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.09 1	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.18 93	0.09 54	0.11 14	0.12 32	0.16 15	0.14 41	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 68	0.11 42	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.10 121	0.15 54	0.10 8	0.18 33	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 68	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.09 54	0.14 36	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.10 34	0.10 33	0.08 4	0.07 3	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.09 54	0.14 36	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.09 15	0.10 33	0.08 4	0.07 3	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monster-pro	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.13 25	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.17 22	0.14 41	0.08 2	0.11 45	0.12 118	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 9	0.10 139	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 94	0.14 103	0.14 5	0.13 23	0.11 56	0.09 16	0.10 57	0.10 77	0.16 96	0.09 1	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 114	0.15 5	0.11 175	0.10 12	0.13 69	0.15 10	0.08 1	0.12 86	0.10 33	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.05 34

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.14 31	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 219	0.20 102	0.16 20	0.07 2	0.16 94	0.13 69	0.17 22	0.14 41	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.14 31	0.09 1	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.09 54	0.13 25	0.13 69	0.22 95	0.16 67	0.09 15	0.10 33	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.13 69	0.11 2	0.13 23	0.10 34	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 231	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.08 306	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 94	0.10 8	0.20 62	0.14 41	0.09 15	0.10 33	0.09 27	0.12 149	0.13 12	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.06 100	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.14 31	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.19 43	0.15 57	0.10 34	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 68	0.13 166	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.18 33	0.19 133	0.10 34	0.10 33	0.11 92	0.10 77	0.15 68	0.13 166	0.06 49	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 94	0.13 69	0.21 77	0.11 8	0.11 56	0.11 45	0.10 57	0.10 77	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 83	0.14 8	0.19 149	0.07 2	0.16 94	0.12 32	0.16 15	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 170	0.13 195	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.14 36	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.18 93	0.10 121	0.13 25	0.12 32	0.15 10	0.12 16	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.10 77	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.13 25	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.08 23	0.11 14	0.09 2	0.20 62	0.12 16	0.11 56	0.11 45	0.08 4	0.08 15	0.23 241	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 143

S2M2_XL	0.10 9	0.09 83	0.21 114	0.14 2	0.10 121	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 34	0.11 45	0.09 27	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.06 143
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 9	0.10 139	0.15 22	0.17 46	0.10 121	0.16 94	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.12 86	0.11 45	0.09 27	0.10 77	0.16 96	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 139	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.12 86	0.12 65	0.08 4	0.11 115	0.16 96	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 37	0.19 89	0.16 20	0.09 54	0.12 19	0.13 69	0.18 33	0.13 23	0.09 15	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 96	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 37	0.19 89	0.16 20	0.09 54	0.12 19	0.13 69	0.17 22	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 114	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 37	0.16 45	0.17 46	0.08 23	0.16 94	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.10 34	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.09 15	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 68	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.18 93	0.09 54	0.15 54	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 114	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.18 93	0.07 2	0.15 54	0.11 20	0.17 22	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 141	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LGtest1	0.10 9	0.08 37	0.17 66	0.17 46	0.08 23	0.13 25	0.09 2	0.16 15	0.12 16	0.09 15	0.07 3	0.09 27	0.09 33	0.15 68	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.06 143

MonSter	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.14 36	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.08 23	0.09 1	0.13 69	0.24 137	0.13 23	0.10 34	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch*	0.11 44	0.07 4	0.22 129	0.16 20	0.10 121	0.13 25	0.13 69	0.18 33	0.14 41	0.09 15	0.09 16	0.09 27	0.10 77	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.06 143

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 44	0.10 139	0.26 176	0.18 93	0.09 54	0.14 36	0.14 103	0.20 62	0.13 23	0.11 56	0.13 84	0.10 57	0.11 115	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 44	0.09 83	0.17 66	0.18 93	0.10 121	0.15 54	0.16 198	0.23 118	0.15 57	0.10 34	0.16 152	0.09 27	0.11 115	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.08 317

MatchStereo	0.11 44	0.08 37	0.23 142	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 62	0.17 94	0.10 34	0.15 133	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 44	0.09 83	0.20 102	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.13 69	0.16 15	0.13 23	0.10 34	0.10 33	0.09 27	0.09 33	0.19 166	0.12 111	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.05 34

asda	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.24 137	0.16 67	0.11 56	0.11 45	0.08 4	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 44	0.10 139	0.14 8	0.17 46	0.10 121	0.15 54	0.12 32	0.25 154	0.17 94	0.14 147	0.13 84	0.09 27	0.09 33	0.18 141	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.10 8	0.19 43	0.18 114	0.14 147	0.17 170	0.09 27	0.10 77	0.18 141	0.13 166	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.12 32	0.21 77	0.14 41	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.12 32	0.21 77	0.14 41	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 44	0.11 219	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.21 77	0.16 67	0.13 116	0.13 84	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.06 100	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 44	0.11 219	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.21 77	0.16 67	0.13 116	0.13 84	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.06 100	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.12 32	0.21 77	0.14 41	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 44	0.10 139	0.15 22	0.18 93	0.09 54	0.15 54	0.15 151	0.20 62	0.15 57	0.12 86	0.13 84	0.10 57	0.09 33	0.17 114	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 44	0.09 83	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.25 154	0.16 67	0.14 147	0.13 84	0.08 4	0.10 77	0.16 96	0.13 166	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.19 191	0.10 8	0.22 95	0.17 94	0.14 147	0.12 65	0.10 57	0.11 115	0.17 114	0.12 111	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.19 191	0.10 8	0.22 95	0.17 94	0.14 147	0.12 65	0.10 57	0.11 115	0.17 114	0.12 111	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.11 175	0.18 156	0.12 32	0.23 118	0.14 41	0.13 116	0.11 45	0.08 4	0.10 77	0.16 96	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 44	0.10 139	0.14 8	0.17 46	0.09 54	0.17 128	0.09 2	0.22 95	0.16 67	0.13 116	0.13 84	0.09 27	0.11 115	0.19 166	0.13 166	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 44	0.10 139	0.15 22	0.18 93	0.08 23	0.16 94	0.14 103	0.27 189	0.20 162	0.14 147	0.14 119	0.08 4	0.11 115	0.13 12	0.12 111	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 44	0.09 83	0.14 8	0.19 149	0.12 243	0.14 36	0.12 32	0.25 154	0.17 94	0.13 116	0.16 152	0.08 4	0.09 33	0.19 166	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 44	0.09 83	0.13 1	0.17 46	0.12 243	0.15 54	0.11 20	0.23 118	0.15 57	0.14 147	0.12 65	0.08 4	0.09 33	0.21 211	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 44	0.06 1	0.17 66	0.15 5	0.11 175	0.16 94	0.13 69	0.21 77	0.16 67	0.11 56	0.15 133	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

111111	0.11 44	0.07 4	0.17 66	0.19 149	0.11 175	0.13 25	0.11 20	0.22 95	0.15 57	0.11 56	0.12 65	0.12 118	0.08 15	0.18 141	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.08 263	0.06 143

LG-G_1	0.11 44	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.07 2	0.21 264	0.09 2	0.19 43	0.11 8	0.10 34	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.19 166	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

LG-G	0.11 44	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.07 2	0.21 264	0.09 2	0.19 43	0.11 8	0.10 34	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.19 166	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

SGD-Stereo	0.11 44	0.08 37	0.17 66	0.17 46	0.07 2	0.17 128	0.13 69	0.18 33	0.16 67	0.11 56	0.13 84	0.11 92	0.12 149	0.18 141	0.11 42	0.08 287	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 44	0.08 37	0.17 66	0.17 46	0.09 54	0.22 292	0.14 103	0.14 5	0.16 67	0.11 56	0.10 33	0.09 27	0.08 15	0.21 211	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 44	0.08 37	0.15 22	0.19 149	0.11 175	0.14 36	0.10 8	0.22 95	0.18 114	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.11 115	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

TS12	0.12 73	0.08 37	0.17 66	0.21 277	0.09 54	0.19 191	0.14 103	0.23 118	0.16 67	0.14 147	0.19 200	0.12 118	0.13 195	0.17 114	0.15 234	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 73	0.11 219	0.28 206	0.20 223	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.22 95	0.16 67	0.09 15	0.11 45	0.09 27	0.12 149	0.20 186	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 73	0.11 219	0.32 253	0.20 223	0.08 23	0.16 94	0.13 69	0.19 43	0.17 94	0.11 56	0.12 65	0.11 92	0.11 115	0.19 166	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 73	0.10 139	0.27 188	0.19 149	0.08 23	0.16 94	0.14 103	0.21 77	0.15 57	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.12 149	0.20 186	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 73	0.11 219	0.27 188	0.19 149	0.11 175	0.16 94	0.14 103	0.19 43	0.14 41	0.11 56	0.14 119	0.10 57	0.11 115	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 73	0.12 277	0.28 206	0.19 149	0.08 23	0.17 128	0.15 151	0.22 95	0.18 114	0.11 56	0.14 119	0.10 57	0.11 115	0.17 114	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 73	0.11 219	0.26 176	0.19 149	0.07 2	0.14 36	0.14 103	0.21 77	0.18 114	0.12 86	0.15 133	0.11 92	0.12 149	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 73	0.13 344	0.28 206	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.20 62	0.16 67	0.11 56	0.14 119	0.09 27	0.13 195	0.18 141	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.06 143

aanet-new-32k	0.12 73	0.11 219	0.27 188	0.20 223	0.09 54	0.18 156	0.13 69	0.18 33	0.13 23	0.12 86	0.12 65	0.13 138	0.13 195	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 73	0.11 219	0.27 188	0.20 223	0.09 54	0.18 156	0.13 69	0.18 33	0.13 23	0.12 86	0.12 65	0.13 138	0.13 195	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 73	0.11 219	0.35 291	0.20 223	0.08 23	0.16 94	0.14 103	0.19 43	0.14 41	0.12 86	0.14 119	0.12 118	0.12 149	0.15 68	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.07 182	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 73	0.11 219	0.22 129	0.19 149	0.11 175	0.16 94	0.14 103	0.19 43	0.15 57	0.13 116	0.16 152	0.11 92	0.12 149	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 73	0.11 219	0.28 206	0.20 223	0.08 23	0.15 54	0.13 69	0.22 95	0.19 133	0.12 86	0.14 119	0.12 118	0.12 149	0.15 68	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 73	0.11 219	0.26 176	0.20 223	0.08 23	0.14 36	0.12 32	0.21 77	0.19 133	0.12 86	0.12 65	0.12 118	0.11 115	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 73	0.12 277	0.27 188	0.21 277	0.09 54	0.19 191	0.14 103	0.24 137	0.17 94	0.12 86	0.13 84	0.11 92	0.12 149	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 73	0.11 219	0.23 142	0.22 346	0.09 54	0.16 94	0.14 103	0.24 137	0.19 133	0.12 86	0.11 45	0.09 27	0.13 195	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 73	0.11 219	0.25 166	0.21 277	0.08 23	0.13 25	0.14 103	0.25 154	0.21 182	0.12 86	0.15 133	0.09 27	0.14 231	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 73	0.11 219	0.24 152	0.20 223	0.09 54	0.19 191	0.15 151	0.26 174	0.20 162	0.11 56	0.12 65	0.10 57	0.13 195	0.17 114	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 73	0.10 139	0.21 114	0.21 277	0.11 175	0.20 233	0.16 198	0.21 77	0.17 94	0.12 86	0.17 170	0.11 92	0.12 149	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 73	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.13 323	0.20 233	0.16 198	0.23 118	0.18 114	0.12 86	0.15 133	0.14 170	0.13 195	0.13 12	0.12 111	0.06 49	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 73	0.09 83	0.17 66	0.19 149	0.11 175	0.14 36	0.16 198	0.21 77	0.20 162	0.10 34	0.17 170	0.11 92	0.12 149	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.06 143

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 73	0.08 37	0.29 220	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.19 43	0.17 94	0.11 56	0.14 119	0.11 92	0.12 149	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.19 593

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 73	0.09 83	0.18 79	0.18 93	0.09 54	0.13 25	0.16 198	0.25 154	0.21 182	0.11 56	0.16 152	0.09 27	0.11 115	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.04 1	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 73	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 54	0.15 151	0.24 137	0.17 94	0.13 116	0.15 133	0.16 212	0.13 195	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 73	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 94	0.15 151	0.25 154	0.16 67	0.14 147	0.15 133	0.17 223	0.12 149	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 73	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 156	0.16 198	0.25 154	0.16 67	0.16 196	0.16 152	0.18 236	0.13 195	0.17 114	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 73	0.13 344	0.15 22	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.17 245	0.17 22	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.21 358	0.14 31	0.22 414	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.07 239

Selective-IGEV-i32	0.12 73	0.09 83	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.14 103	0.27 189	0.15 57	0.13 116	0.14 119	0.13 138	0.08 15	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 73	0.09 83	0.21 114	0.18 93	0.13 323	0.18 156	0.16 198	0.24 137	0.20 162	0.16 196	0.21 232	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

DispViT+	0.12 73	0.07 4	0.19 89	0.15 5	0.16 464	0.10 12	0.12 32	0.26 174	0.23 225	0.13 116	0.11 45	0.10 57	0.08 15	0.21 211	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 73	0.12 277	0.21 114	0.18 93	0.11 175	0.24 335	0.12 32	0.19 43	0.18 114	0.10 34	0.13 84	0.11 92	0.09 33	0.19 166	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.18 93	0.12 243	0.19 191	0.16 198	0.20 62	0.14 41	0.12 86	0.15 133	0.10 57	0.09 33	0.16 96	0.10 6	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.08 263	0.08 317

GSStereo	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.17 46	0.12 243	0.19 191	0.16 198	0.26 174	0.18 114	0.13 116	0.15 133	0.10 57	0.09 33	0.16 96	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.08 263	0.08 317

gasm-f	0.12 73	0.09 83	0.19 89	0.18 93	0.12 243	0.18 156	0.18 292	0.20 62	0.14 41	0.12 86	0.19 200	0.10 57	0.11 115	0.16 96	0.11 42	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.09 345	0.08 317

Replicate-Monster	0.12 73	0.10 139	0.32 253	0.16 20	0.08 23	0.17 128	0.10 8	0.22 95	0.19 133	0.11 56	0.10 33	0.10 57	0.09 33	0.19 166	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.08 317

3w_stereo	0.12 73	0.11 219	0.18 79	0.18 93	0.08 23	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.19 133	0.12 86	0.12 65	0.07 1	0.12 149	0.15 68	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 73	0.08 37	0.14 8	0.18 93	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.25 154	0.21 182	0.13 116	0.16 152	0.08 4	0.12 149	0.16 96	0.13 166	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GREAT-IGEV	0.12 73	0.09 83	0.25 166	0.16 20	0.11 175	0.14 36	0.16 198	0.17 22	0.17 94	0.10 34	0.15 133	0.09 27	0.09 33	0.18 141	0.10 6	0.06 49	0.07 369	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.10 438
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.12 73	0.11 219	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.17 245	0.20 62	0.16 67	0.11 56	0.13 84	0.13 138	0.08 15	0.22 231	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

AIO_test	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.19 149	0.11 175	0.15 54	0.17 245	0.19 43	0.16 67	0.11 56	0.13 84	0.14 170	0.09 33	0.20 186	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

GIP-stereo	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.19 149	0.11 175	0.16 94	0.14 103	0.29 228	0.18 114	0.11 56	0.16 152	0.13 138	0.09 33	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 73	0.08 37	0.17 66	0.18 93	0.13 323	0.09 1	0.11 20	0.16 15	0.15 57	0.10 34	0.08 15	0.10 57	0.10 77	0.21 211	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.16 554	0.24 631

RSM++	0.12 73	0.09 83	0.19 89	0.20 223	0.09 54	0.17 128	0.15 151	0.21 77	0.19 133	0.12 86	0.12 65	0.14 170	0.09 33	0.20 186	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.05 34

RSM	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.23 118	0.18 114	0.13 116	0.13 84	0.15 191	0.09 33	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 73	0.08 37	0.29 220	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.19 43	0.17 94	0.11 56	0.14 119	0.11 92	0.12 149	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.19 593

Selective-IGEV	0.12 73	0.09 83	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.14 103	0.27 189	0.15 57	0.13 116	0.14 119	0.13 138	0.08 15	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

DF	0.13 119	0.09 83	0.21 114	0.18 93	0.10 121	0.17 128	0.15 151	0.25 154	0.17 94	0.13 116	0.22 246	0.19 252	0.11 115	0.20 186	0.14 203	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.06 143

aanet-new-78k	0.13 119	0.11 219	0.44 419	0.21 277	0.08 23	0.14 36	0.14 103	0.21 77	0.16 67	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.13 195	0.18 141	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new	0.13 119	0.11 219	0.30 230	0.20 223	0.13 323	0.20 233	0.14 103	0.23 118	0.16 67	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.15 250	0.19 166	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.06 143

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 119	0.09 83	0.19 89	0.18 93	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 119	0.09 83	0.22 129	0.18 93	0.14 371	0.18 156	0.15 151	0.23 118	0.21 182	0.16 196	0.22 246	0.10 57	0.09 33	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 119	0.09 83	0.20 102	0.18 93	0.14 371	0.18 156	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.16 196	0.21 232	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 119	0.11 219	0.38 339	0.17 46	0.11 175	0.17 128	0.14 103	0.23 118	0.17 94	0.11 56	0.14 119	0.13 138	0.11 115	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1	0.13 119	0.07 4	0.16 45	0.17 46	0.11 175	0.17 128	0.16 198	0.32 270	0.22 199	0.15 167	0.17 170	0.20 262	0.13 195	0.14 31	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

VMStereo-Base	0.13 119	0.08 37	0.22 129	0.15 5	0.09 54	0.18 156	0.13 69	0.24 137	0.25 255	0.14 147	0.22 246	0.17 223	0.12 149	0.19 166	0.13 166	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

BStereo	0.13 119	0.10 139	0.42 396	0.18 93	0.11 175	0.13 25	0.14 103	0.24 137	0.22 199	0.12 86	0.11 45	0.12 118	0.09 33	0.16 96	0.14 203	0.05 9	0.06 236	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.06 143

NLSM3	0.13 119	0.10 139	0.17 66	0.21 277	0.13 323	0.18 156	0.16 198	0.30 248	0.24 241	0.11 56	0.15 133	0.12 118	0.13 195	0.17 114	0.15 234	0.05 9	0.05 39	0.08 248	0.08 306	0.05 7	0.05 34

DDF-Stereo	0.13 119	0.08 37	0.19 89	0.19 149	0.16 464	0.12 19	0.15 151	0.18 33	0.18 114	0.11 56	0.10 33	0.13 138	0.12 149	0.23 241	0.19 346	0.08 287	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.21 605	0.06 143

GASTEREO	0.13 119	0.12 277	0.21 114	0.23 403	0.10 121	0.18 156	0.15 151	0.26 174	0.18 114	0.17 215	0.16 152	0.11 92	0.13 195	0.19 166	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.06 100	0.06 143

MSCF	0.13 119	0.12 277	0.21 114	0.22 346	0.10 121	0.16 94	0.15 151	0.26 174	0.18 114	0.17 215	0.16 152	0.11 92	0.13 195	0.18 141	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.06 100	0.06 143

water-stereo	0.13 119	0.08 37	0.20 102	0.19 149	0.10 121	0.17 128	0.14 103	0.25 154	0.19 133	0.17 215	0.23 255	0.15 191	0.15 250	0.12 5	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 119	0.09 83	0.24 152	0.20 223	0.10 121	0.15 54	0.14 103	0.22 95	0.16 67	0.12 86	0.19 200	0.15 191	0.11 115	0.13 12	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.07 182	0.06 143

LG-Stereo	0.13 119	0.10 139	0.24 152	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.18 292	0.21 77	0.18 114	0.11 56	0.17 170	0.09 27	0.09 33	0.15 68	0.14 203	0.05 9	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.05 34

S2M2_L	0.13 119	0.11 219	0.20 102	0.16 20	0.12 243	0.12 19	0.07 1	0.18 33	0.20 162	0.12 86	0.15 133	0.14 170	0.12 149	0.15 68	0.14 203	0.13 531	0.09 492	0.09 341	0.10 453	0.11 461	0.09 381
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 119	0.14 391	0.19 89	0.26 531	0.09 54	0.15 54	0.13 69	0.22 95	0.18 114	0.12 86	0.11 45	0.10 57	0.13 195	0.21 211	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 119	0.37 621	0.36 311	0.14 2	0.07 2	0.11 14	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 77	0.20 186	0.10 6	0.09 382	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.24 618	0.05 34

castereo++	0.13 119	0.10 139	0.18 79	0.18 93	0.10 121	0.27 386	0.13 69	0.23 118	0.23 225	0.11 56	0.13 84	0.16 212	0.10 77	0.18 141	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 119	0.09 83	0.24 152	0.19 149	0.10 121	0.17 128	0.19 339	0.22 95	0.16 67	0.14 147	0.11 45	0.13 138	0.10 77	0.24 257	0.18 313	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.06 143
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 119	0.10 139	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.19 191	0.17 245	0.19 43	0.19 133	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.11 115	0.24 257	0.16 261	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

mms	0.13 119	0.11 219	0.19 89	0.19 149	0.12 243	0.16 94	0.17 245	0.20 62	0.17 94	0.13 116	0.17 170	0.14 170	0.09 33	0.24 257	0.14 203	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.07 239

ours_stereo	0.13 119	0.11 219	0.23 142	0.20 223	0.11 175	0.17 128	0.18 292	0.20 62	0.19 133	0.13 116	0.18 190	0.14 170	0.10 77	0.23 241	0.14 203	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.06 100	0.05 34

RAStereo	0.13 119	0.12 277	0.27 188	0.22 346	0.11 175	0.15 54	0.18 292	0.23 118	0.23 225	0.13 116	0.17 170	0.11 92	0.09 33	0.15 68	0.13 166	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.05 34

Occ-G	0.13 119	0.08 37	0.21 114	0.17 46	0.10 121	0.15 54	0.19 339	0.22 95	0.19 133	0.13 116	0.19 200	0.21 274	0.11 115	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.06 143

Pointernet	0.13 119	0.07 4	0.27 188	0.19 149	0.11 175	0.20 233	0.12 32	0.31 258	0.24 241	0.15 167	0.15 133	0.13 138	0.11 115	0.17 114	0.13 166	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 119	0.10 139	0.22 129	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.16 67	0.13 116	0.15 133	0.13 138	0.08 15	0.18 141	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

gcap-zeroshot	0.13 119	0.09 83	0.22 129	0.17 46	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 119	0.09 83	0.20 102	0.18 93	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

trnet	0.13 119	0.08 37	0.21 114	0.15 5	0.07 2	0.21 264	0.12 32	0.24 137	0.24 241	0.16 196	0.21 232	0.15 191	0.13 195	0.18 141	0.13 166	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.05 34

MoCha-V2	0.13 119	0.08 37	0.26 176	0.23 403	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.26 174	0.16 67	0.15 167	0.15 133	0.13 138	0.14 231	0.20 186	0.11 42	0.06 49	0.07 369	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.05 34

IGEV++	0.13 119	0.10 139	0.23 142	0.21 277	0.10 121	0.15 54	0.15 151	0.29 228	0.16 67	0.12 86	0.15 133	0.12 118	0.12 149	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.07 239

testlalala	0.13 119	0.09 83	0.22 129	0.17 46	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

AEACV	0.13 119	0.09 83	0.23 142	0.18 93	0.19 537	0.19 191	0.16 198	0.23 118	0.14 41	0.13 116	0.17 170	0.13 138	0.16 270	0.16 96	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.06 143

LoS_RVC	0.13 119	0.10 139	0.19 89	0.18 93	0.16 464	0.20 233	0.18 292	0.20 62	0.17 94	0.13 116	0.19 200	0.12 118	0.15 250	0.17 114	0.13 166	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.12 499

EGLCR-Stereo	0.13 119	0.08 37	0.20 102	0.18 93	0.09 54	0.21 264	0.13 69	0.27 189	0.21 182	0.13 116	0.10 33	0.15 191	0.09 33	0.20 186	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

CREStereo	0.13 119	0.08 37	0.21 114	0.14 2	0.08 23	0.22 292	0.15 151	0.25 154	0.24 241	0.16 196	0.21 232	0.14 170	0.13 195	0.18 141	0.13 166	0.09 382	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.07 182	0.06 143
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
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 158	0.21 529	0.47 447	0.17 46	0.12 243	0.15 54	0.14 103	0.24 137	0.16 67	0.11 56	0.14 119	0.12 118	0.10 77	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 236	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.07 239

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 158	0.19 502	0.70 564	0.17 46	0.12 243	0.13 25	0.14 103	0.24 137	0.17 94	0.10 34	0.12 65	0.10 57	0.10 77	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.05 7	0.07 239

PSi22	0.14 158	0.13 344	0.29 220	0.19 149	0.09 54	0.17 128	0.12 32	0.28 212	0.23 225	0.13 116	0.14 119	0.22 285	0.13 195	0.29 358	0.14 203	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 182	0.06 143

Wave_Phase_stereo	0.14 158	0.10 139	0.42 396	0.18 93	0.11 175	0.36 520	0.14 103	0.28 212	0.22 199	0.12 86	0.11 45	0.12 118	0.09 33	0.16 96	0.14 203	0.05 9	0.06 236	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.06 143

252Zero-FE	0.14 158	0.07 4	0.17 66	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.11 20	0.21 77	0.19 133	0.77 642	0.11 45	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

Zero-FE251	0.14 158	0.09 83	0.24 152	0.17 46	0.09 54	0.20 233	0.13 69	0.20 62	0.14 41	0.61 622	0.13 84	0.13 138	0.11 115	0.14 31	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

DA	0.14 158	0.10 139	0.18 79	0.21 277	0.10 121	0.29 428	0.16 198	0.28 212	0.20 162	0.14 147	0.17 170	0.16 212	0.14 231	0.17 114	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.07 239

GGEV	0.14 158	0.10 139	0.18 79	0.21 277	0.10 121	0.29 428	0.16 198	0.28 212	0.20 162	0.14 147	0.17 170	0.16 212	0.14 231	0.17 114	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.07 239

FlowAnything_test	0.14 158	0.11 219	0.21 114	0.21 277	0.12 243	0.17 128	0.16 198	0.25 154	0.16 67	0.15 167	0.13 84	0.15 191	0.14 231	0.18 141	0.16 261	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.12 531	0.08 263	0.09 381

depthmonostereo	0.14 158	0.09 83	0.19 89	0.19 149	0.08 23	0.20 233	0.15 151	0.27 189	0.23 225	0.16 196	0.18 190	0.14 170	0.17 300	0.19 166	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 158	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.09 54	0.21 264	0.14 103	0.24 137	0.21 182	0.21 255	0.21 232	0.15 191	0.14 231	0.23 241	0.15 234	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.05 34

SCV_C0	0.14 158	0.11 219	0.25 166	0.19 149	0.12 243	0.15 54	0.16 198	0.30 248	0.22 199	0.13 116	0.15 133	0.13 138	0.09 33	0.24 257	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.09 345	0.06 143

SCV	0.14 158	0.14 391	0.24 152	0.21 277	0.11 175	0.15 54	0.16 198	0.31 258	0.18 114	0.11 56	0.15 133	0.13 138	0.10 77	0.23 241	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.06 143

castereo	0.14 158	0.10 139	0.19 89	0.18 93	0.10 121	0.20 233	0.19 339	0.30 248	0.27 278	0.13 116	0.18 190	0.16 212	0.16 270	0.15 68	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.05 34

tt45	0.14 158	0.09 83	0.22 129	0.19 149	0.11 175	0.23 314	0.18 292	0.22 95	0.17 94	0.15 167	0.13 84	0.14 170	0.10 77	0.30 374	0.14 203	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.07 239

999	0.14 158	0.08 37	0.24 152	0.19 149	0.11 175	0.20 233	0.17 245	0.24 137	0.18 114	0.13 116	0.16 152	0.14 170	0.11 115	0.36 416	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.07 239

fffy	0.14 158	0.11 219	0.24 152	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.18 292	0.22 95	0.19 133	0.13 116	0.16 152	0.15 191	0.13 195	0.25 287	0.14 203	0.06 49	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.06 143

WCG-NET	0.14 158	0.09 83	0.23 142	0.18 93	0.08 23	0.18 156	0.17 245	0.21 77	0.28 295	0.18 233	0.21 232	0.15 191	0.12 149	0.18 141	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

WCG-NET（raft）	0.14 158	0.09 83	0.23 142	0.17 46	0.08 23	0.19 191	0.16 198	0.23 118	0.26 267	0.18 233	0.19 200	0.20 262	0.12 149	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 158	0.11 219	0.32 253	0.19 149	0.11 175	0.18 156	0.17 245	0.20 62	0.22 199	0.14 147	0.24 269	0.15 191	0.10 77	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.10 413	0.06 143

ff7	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

IGEVStereo-DCA	0.14 158	0.11 219	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.12 65	0.14 170	0.12 149	0.28 339	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

ffff	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

11t	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

MaDis-Stereo	0.14 158	0.13 344	0.26 176	0.19 149	0.14 371	0.16 94	0.13 69	0.25 154	0.21 182	0.13 116	0.14 119	0.14 170	0.11 115	0.17 114	0.17 290	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.06 143

UniTT-Stereo	0.14 158	0.10 139	0.30 230	0.21 277	0.13 323	0.17 128	0.13 69	0.19 43	0.18 114	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.11 115	0.18 141	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.06 143

CASnet	0.14 158	0.12 277	0.22 129	0.22 346	0.08 23	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.25 255	0.22 262	0.20 217	0.15 191	0.11 115	0.17 114	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.11 475	0.09 409	0.08 263	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 158	0.14 391	0.33 270	0.20 223	0.09 54	0.21 264	0.10 8	0.26 174	0.20 162	0.18 233	0.19 200	0.15 191	0.13 195	0.17 114	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.06 143

anonymousdsp	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.28 212	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.07 239

LoS	0.14 158	0.08 37	0.27 188	0.16 20	0.09 54	0.22 292	0.14 103	0.26 174	0.26 267	0.15 167	0.18 190	0.18 236	0.13 195	0.22 231	0.14 203	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 158	0.08 37	0.19 89	0.17 46	0.22 580	0.18 156	0.16 198	0.23 118	0.19 133	0.14 147	0.17 170	0.14 170	0.10 77	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.08 263	0.18 586

ProNet	0.14 158	0.12 277	0.25 166	0.19 149	0.11 175	0.19 191	0.19 339	0.27 189	0.20 162	0.14 147	0.13 84	0.13 138	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.07 239

MC-Stereo	0.14 158	0.09 83	0.25 166	0.21 277	0.09 54	0.18 156	0.16 198	0.23 118	0.19 133	0.18 233	0.23 255	0.16 212	0.13 195	0.22 231	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

ccc-4	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

IGEV-Stereo	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.28 212	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.07 239
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 158	0.13 344	0.24 152	0.25 497	0.11 175	0.11 14	0.18 292	0.32 270	0.23 225	0.12 86	0.12 65	0.18 236	0.12 149	0.14 31	0.13 166	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.06 143
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
quiztm	0.15 194	0.15 426	0.25 166	0.22 346	0.14 371	0.17 128	0.17 245	0.33 285	0.21 182	0.18 233	0.21 232	0.14 170	0.10 77	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.05 34

DN	0.15 194	0.08 37	0.27 188	0.19 149	0.14 371	0.21 264	0.18 292	0.28 212	0.24 241	0.14 147	0.16 152	0.18 236	0.10 77	0.21 211	0.13 166	0.11 473	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.10 438

RT-Monster	0.15 194	0.08 37	0.21 114	0.17 46	0.14 371	0.20 233	0.11 20	0.29 228	0.32 349	0.24 282	0.22 246	0.17 223	0.13 195	0.18 141	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

MM-Stereo_test2	0.15 194	0.10 139	0.44 419	0.23 403	0.11 175	0.21 264	0.21 423	0.27 189	0.22 199	0.15 167	0.16 152	0.13 138	0.11 115	0.20 186	0.13 166	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.05 34

HART	0.15 194	0.11 219	0.30 230	0.21 277	0.09 54	0.17 128	0.16 198	0.30 248	0.19 133	0.15 167	0.25 279	0.17 223	0.09 33	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.07 369	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.06 143

HUF	0.15 194	0.11 219	0.38 339	0.17 46	0.11 175	0.16 94	0.17 245	0.22 95	0.20 162	0.11 56	0.13 84	0.14 170	0.11 115	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.20 631	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.14 539

rvit_stereo_0080	0.15 194	0.13 344	0.25 166	0.19 149	0.13 323	0.15 54	0.20 392	0.28 212	0.24 241	0.15 167	0.17 170	0.19 252	0.13 195	0.19 166	0.15 234	0.11 473	0.08 457	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.07 239

RAFT-Stereo-weight	0.15 194	0.09 83	0.26 176	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.17 245	0.36 336	0.29 314	0.24 282	0.20 217	0.19 252	0.10 77	0.18 141	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.05 34

whm_eth	0.15 194	0.13 344	0.25 166	0.19 149	0.13 323	0.15 54	0.20 392	0.28 212	0.24 241	0.15 167	0.17 170	0.19 252	0.13 195	0.19 166	0.15 234	0.11 473	0.08 457	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.07 239

CAS	0.15 194	0.07 4	0.21 114	0.41 638	0.16 464	0.20 233	0.18 292	0.22 95	0.19 133	0.15 167	0.19 200	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.13 166	0.29 645	0.04 2	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.14 539

CroCo-Stereo Lap2	0.15 194	0.15 426	0.28 206	0.25 497	0.18 510	0.11 14	0.19 339	0.28 212	0.21 182	0.13 116	0.16 152	0.15 191	0.12 149	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.07 369	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.07 239

GLC_STEREO	0.15 194	0.10 139	0.24 152	0.21 277	0.09 54	0.17 128	0.15 151	0.23 118	0.27 278	0.17 215	0.20 217	0.17 223	0.11 115	0.23 241	0.16 261	0.07 126	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.06 143

CREStereo++_RVC	0.15 194	0.08 37	0.26 176	0.17 46	0.11 175	0.18 156	0.13 69	0.22 95	0.30 327	0.21 255	0.30 325	0.13 138	0.11 115	0.16 96	0.15 234	0.07 126	0.04 2	0.06 45	0.15 582	0.06 100	0.05 34
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 194	0.09 83	0.28 206	0.16 20	0.08 23	0.25 353	0.14 103	0.23 118	0.28 295	0.24 282	0.30 325	0.16 212	0.12 149	0.17 114	0.13 166	0.08 287	0.07 369	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

XX-TBD	0.15 194	0.18 486	0.28 206	0.22 346	0.10 121	0.22 292	0.15 151	0.22 95	0.27 278	0.22 262	0.26 288	0.14 170	0.12 149	0.16 96	0.13 166	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.07 182	0.06 143

PMTNet	0.15 194	0.08 37	0.23 142	0.15 5	0.09 54	0.23 314	0.16 198	0.25 154	0.23 225	0.17 215	0.21 232	0.16 212	0.14 231	0.22 231	0.13 166	0.29 645	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.07 182	0.06 143

FE-Mocha	0.16 210	0.10 139	0.33 270	0.19 149	0.13 323	0.19 191	0.15 151	0.35 317	0.22 199	0.24 282	0.24 269	0.20 262	0.14 231	0.17 114	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.06 143

zero-FE	0.16 210	0.08 37	0.81 589	0.19 149	0.18 510	0.12 19	0.15 151	0.19 43	0.19 133	0.10 34	0.10 33	0.13 138	0.12 149	0.21 211	0.19 346	0.08 287	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.19 593	0.06 143

xyz-stereo-finetune	0.16 210	0.12 277	0.23 142	0.16 20	0.08 23	0.23 314	0.20 392	0.29 228	0.31 340	0.19 240	0.22 246	0.19 252	0.15 250	0.29 358	0.20 367	0.06 49	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.06 100	0.06 143

Reg-Stereo(zero)	0.16 210	0.07 4	0.36 311	0.19 149	0.10 121	0.19 191	0.14 103	0.28 212	0.24 241	0.22 262	0.20 217	0.24 320	0.18 326	0.21 211	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.06 143

tg	0.16 210	0.11 219	0.25 166	0.21 277	0.11 175	0.23 314	0.15 151	0.34 294	0.24 241	0.20 244	0.25 279	0.19 252	0.12 149	0.24 257	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.08 263	0.07 239

rvit_stereo_0083	0.16 210	0.12 277	0.26 176	0.21 277	0.13 323	0.17 128	0.17 245	0.22 95	0.34 373	0.16 196	0.21 232	0.19 252	0.16 270	0.21 211	0.16 261	0.11 473	0.10 522	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.07 239

rvit_stereo_0081_aga	0.16 210	0.14 391	0.28 206	0.21 277	0.13 323	0.19 191	0.17 245	0.23 118	0.24 241	0.17 215	0.21 232	0.19 252	0.13 195	0.19 166	0.14 203	0.11 473	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

rvit_stereo_0081	0.16 210	0.11 219	0.24 152	0.21 277	0.12 243	0.16 94	0.17 245	0.22 95	0.33 363	0.16 196	0.18 190	0.18 236	0.14 231	0.20 186	0.16 261	0.11 473	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

rvit_stereo_0082	0.16 210	0.11 219	0.24 152	0.21 277	0.12 243	0.16 94	0.17 245	0.22 95	0.33 363	0.16 196	0.18 190	0.18 236	0.14 231	0.20 186	0.16 261	0.11 473	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

CAS++	0.16 210	0.12 277	0.27 188	0.18 93	0.12 243	0.17 128	0.15 151	0.42 402	0.24 241	0.19 240	0.18 190	0.13 138	0.10 77	0.21 211	0.12 111	0.12 512	0.10 522	0.11 475	0.08 306	0.10 413	0.09 381
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 210	0.12 277	0.26 176	0.22 346	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.29 228	0.21 182	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.13 195	0.25 287	0.13 166	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

MIF-Stereo (partial)	0.16 210	0.10 139	0.34 281	0.21 277	0.15 432	0.15 54	0.13 69	0.28 212	0.25 255	0.17 215	0.26 288	0.15 191	0.16 270	0.25 287	0.17 290	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.08 317

RCA-Stereo	0.16 210	0.09 83	0.25 166	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.17 245	0.36 336	0.35 389	0.20 244	0.25 279	0.17 223	0.17 300	0.18 141	0.14 203	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

test-3	0.16 210	0.09 83	0.31 245	0.21 277	0.11 175	0.18 156	0.16 198	0.30 248	0.27 278	0.26 304	0.16 152	0.22 285	0.12 149	0.26 305	0.18 313	0.06 49	0.04 2	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.06 143

test_1	0.16 210	0.09 83	0.31 245	0.21 277	0.11 175	0.18 156	0.16 198	0.30 248	0.27 278	0.25 292	0.16 152	0.22 285	0.12 149	0.26 305	0.18 313	0.06 49	0.04 2	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.06 143

iRaftStereo_RVC	0.16 210	0.12 277	0.26 176	0.21 277	0.11 175	0.20 233	0.17 245	0.32 270	0.23 225	0.20 244	0.25 279	0.18 236	0.12 149	0.20 186	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.08 263	0.07 239

raftrobust	0.16 210	0.13 344	0.29 220	0.22 346	0.15 432	0.19 191	0.13 69	0.32 270	0.26 267	0.26 304	0.20 217	0.19 252	0.17 300	0.21 211	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.07 239

test_xeample3	0.16 210	0.11 219	0.56 507	0.19 149	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.35 317	0.20 162	0.16 196	0.12 65	0.13 138	0.12 149	0.24 257	0.15 234	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.07 239

NLSM1	0.17 228	0.10 139	0.17 66	0.21 277	0.18 510	0.25 353	0.17 245	0.47 454	0.40 455	0.16 196	0.21 232	0.13 138	0.15 250	0.21 211	0.18 313	0.08 287	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.06 143

xyz-stereo-finetune2	0.17 228	0.11 219	0.26 176	0.16 20	0.09 54	0.27 386	0.19 339	0.27 189	0.20 162	0.22 262	0.28 300	0.21 274	0.22 374	0.37 420	0.22 414	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.06 100	0.07 239

MM-Stereo_test3	0.17 228	0.12 277	0.29 220	0.23 403	0.14 371	0.19 191	0.22 450	0.39 364	0.36 402	0.16 196	0.24 269	0.17 223	0.12 149	0.19 166	0.14 203	0.07 126	0.07 369	0.08 248	0.06 150	0.09 345	0.06 143

MM-Stereo_test1	0.17 228	0.10 139	0.39 355	0.23 403	0.11 175	0.20 233	0.22 450	0.33 285	0.29 314	0.22 262	0.21 232	0.15 191	0.14 231	0.23 241	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.06 143

model_zeroshot	0.17 228	0.11 219	0.39 355	0.20 223	0.12 243	0.24 335	0.15 151	0.34 294	0.22 199	0.30 385	0.20 217	0.22 285	0.12 149	0.24 257	0.14 203	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.07 239

rvit_stereo_ft	0.17 228	0.14 391	0.30 230	0.25 497	0.14 371	0.17 128	0.21 423	0.28 212	0.26 267	0.16 196	0.19 200	0.20 262	0.16 270	0.22 231	0.17 290	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.07 239

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 228	0.13 344	0.24 152	0.19 149	0.13 323	0.24 335	0.17 245	0.30 248	0.37 413	0.43 564	0.17 170	0.13 138	0.12 149	0.19 166	0.15 234	0.08 287	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.08 317

AE-Stereo	0.17 228	0.11 219	0.31 245	0.24 457	0.14 371	0.23 314	0.18 292	0.34 294	0.29 314	0.15 167	0.25 279	0.21 274	0.13 195	0.20 186	0.14 203	0.07 126	0.08 457	0.09 341	0.10 453	0.07 182	0.06 143

rrr	0.17 228	0.11 219	0.57 510	0.19 149	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.35 317	0.22 199	0.15 167	0.12 65	0.14 170	0.12 149	0.28 339	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

plain	0.17 228	0.13 344	0.43 409	0.21 277	0.13 323	0.16 94	0.17 245	0.27 189	0.22 199	0.16 196	0.26 288	0.13 138	0.16 270	0.27 325	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.07 224	0.10 413	0.07 239

MSKI-zero shot	0.17 228	0.09 83	0.43 409	0.20 223	0.11 175	0.21 264	0.15 151	0.32 270	0.21 182	0.23 268	0.24 269	0.23 306	0.10 77	0.31 381	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

Any-RAFT	0.17 228	0.08 37	0.31 245	0.19 149	0.10 121	0.29 428	0.16 198	0.42 402	0.30 327	0.24 282	0.27 294	0.27 362	0.16 270	0.21 211	0.12 111	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.06 143

RAFT-Test	0.17 228	0.10 139	0.38 339	0.19 149	0.12 243	0.25 353	0.17 245	0.33 285	0.23 225	0.23 268	0.29 312	0.27 362	0.14 231	0.20 186	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

4D-IteraStereo	0.17 228	0.16 453	0.50 474	0.21 277	0.14 371	0.19 191	0.17 245	0.28 212	0.28 295	0.23 268	0.20 217	0.20 262	0.11 115	0.19 166	0.14 203	0.06 49	0.04 2	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.06 143

anonymousdsp2	0.17 228	0.10 139	0.28 206	0.20 223	0.11 175	0.25 353	0.17 245	0.41 388	0.31 340	0.23 268	0.23 255	0.22 285	0.15 250	0.25 287	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.07 239

knoymous	0.17 228	0.09 83	0.32 253	0.17 46	0.11 175	0.21 264	0.17 245	0.32 270	0.23 225	0.23 268	0.28 300	0.27 362	0.16 270	0.23 241	0.16 261	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.06 150	0.09 345	0.09 381

Selective-RAFT	0.17 228	0.12 277	0.30 230	0.24 457	0.10 121	0.29 428	0.15 151	0.32 270	0.31 340	0.17 215	0.17 170	0.21 274	0.18 326	0.28 339	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.06 143

AnonymousM	0.17 228	0.19 502	0.24 152	0.18 93	0.10 121	0.18 156	0.17 245	0.30 248	0.23 225	0.26 304	0.20 217	0.18 236	0.14 231	0.19 166	0.14 203	0.09 382	0.06 236	0.38 650	0.15 582	0.06 100	0.05 34

cross-raft	0.17 228	0.12 277	0.41 386	0.23 403	0.10 121	0.20 233	0.24 498	0.33 285	0.23 225	0.23 268	0.28 300	0.29 389	0.15 250	0.17 114	0.15 234	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

test-1	0.17 228	0.11 219	0.40 363	0.23 403	0.13 323	0.22 292	0.23 476	0.34 294	0.26 267	0.20 244	0.24 269	0.22 285	0.14 231	0.16 96	0.20 367	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.08 317

s12784h	0.17 228	0.09 83	0.26 176	0.18 93	0.07 2	0.32 475	0.19 339	0.37 346	0.32 349	0.23 268	0.25 279	0.18 236	0.17 300	0.25 287	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.05 34

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 228	0.14 391	0.32 253	0.20 223	0.09 54	0.19 191	0.17 245	0.32 270	0.30 327	0.25 292	0.33 372	0.20 262	0.17 300	0.19 166	0.15 234	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 228	0.10 139	0.40 363	0.20 223	0.11 175	0.20 233	0.15 151	0.36 336	0.30 327	0.23 268	0.21 232	0.26 352	0.15 250	0.20 186	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 228	0.10 139	0.37 320	0.20 223	0.12 243	0.19 191	0.15 151	0.32 270	0.28 295	0.23 268	0.23 255	0.27 362	0.15 250	0.20 186	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

Lsterematch	0.18 252	0.13 344	0.33 270	0.19 149	0.10 121	0.23 314	0.17 245	0.25 154	0.32 349	0.28 324	0.37 412	0.24 320	0.21 358	0.23 241	0.22 414	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.07 239

WQFJA1	0.18 252	0.10 139	0.16 45	0.22 346	0.18 510	0.25 353	0.19 339	0.51 504	0.51 563	0.15 167	0.17 170	0.15 191	0.16 270	0.20 186	0.20 367	0.07 126	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

WQFJX1	0.18 252	0.10 139	0.16 45	0.23 403	0.17 488	0.24 335	0.19 339	0.58 589	0.52 572	0.16 196	0.16 152	0.14 170	0.15 250	0.26 305	0.17 290	0.08 287	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.06 143

WQFJX	0.18 252	0.10 139	0.17 66	0.22 346	0.18 510	0.25 353	0.18 292	0.53 535	0.45 510	0.17 215	0.16 152	0.14 170	0.16 270	0.23 241	0.18 313	0.07 126	0.08 457	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

NLMM	0.18 252	0.10 139	0.16 45	0.22 346	0.18 510	0.25 353	0.19 339	0.51 504	0.51 563	0.15 167	0.17 170	0.15 191	0.16 270	0.20 186	0.20 367	0.07 126	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

IGEV-FE	0.18 252	0.10 139	0.65 546	0.20 223	0.12 243	0.19 191	0.15 151	0.34 294	0.19 133	0.28 324	0.22 246	0.27 362	0.13 195	0.23 241	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.06 143

H2IRNET	0.18 252	0.13 344	0.35 291	0.21 277	0.12 243	0.20 233	0.15 151	0.27 189	0.30 327	0.17 215	0.31 340	0.25 330	0.20 350	0.24 257	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.10 453	0.09 345	0.06 143

ACVNet-DCA	0.18 252	0.14 391	0.38 339	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.41 388	0.27 278	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.18 326	0.28 339	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.09 345	0.09 381

cc1	0.18 252	0.14 391	0.38 339	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.35 317	0.47 533	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.18 326	0.28 339	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.08 317

11t1	0.18 252	0.10 139	0.30 230	0.20 223	0.11 175	0.27 386	0.17 245	0.35 317	0.23 225	0.25 292	0.23 255	0.23 306	0.23 388	0.25 287	0.18 313	0.09 382	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.09 381

tt1	0.18 252	0.14 391	0.35 291	0.23 403	0.11 175	0.30 447	0.19 339	0.35 317	0.44 498	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.16 270	0.27 325	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.08 317

IGEV_Zeroshot_test	0.18 252	0.10 139	0.65 546	0.20 223	0.12 243	0.19 191	0.15 151	0.34 294	0.19 133	0.28 324	0.22 246	0.27 362	0.13 195	0.23 241	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.06 143

MIM_Stereo	0.18 252	0.12 277	0.38 339	0.20 223	0.11 175	0.17 128	0.14 103	0.35 317	0.25 255	0.27 312	0.35 393	0.23 306	0.13 195	0.27 325	0.16 261	0.06 49	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.06 143

HH	0.18 252	0.12 277	0.55 503	0.22 346	0.12 243	0.18 156	0.18 292	0.34 294	0.19 133	0.20 244	0.24 269	0.34 441	0.18 326	0.29 358	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.06 143

HanStereo	0.18 252	0.12 277	0.55 503	0.22 346	0.12 243	0.18 156	0.18 292	0.34 294	0.19 133	0.20 244	0.24 269	0.34 441	0.18 326	0.29 358	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.06 143

LL-Strereo2	0.18 252	0.18 486	0.39 355	0.22 346	0.12 243	0.24 335	0.13 69	0.31 258	0.23 225	0.24 282	0.20 217	0.24 320	0.12 149	0.26 305	0.15 234	0.06 49	0.06 236	0.12 513	0.09 409	0.08 263	0.07 239

riskmin	0.18 252	0.09 83	0.34 281	0.18 93	0.12 243	0.24 335	0.16 198	0.34 294	0.28 295	0.21 255	0.23 255	0.33 432	0.24 406	0.23 241	0.17 290	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.06 150	0.10 413	0.10 438

test_4	0.18 252	0.12 277	0.34 281	0.23 403	0.12 243	0.18 156	0.22 450	0.26 174	0.24 241	0.24 282	0.47 529	0.22 285	0.13 195	0.24 257	0.16 261	0.06 49	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.07 182	0.05 34

GMOStereo	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

error version	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

test-v	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

test_3	0.18 252	0.11 219	0.32 253	0.24 457	0.11 175	0.22 292	0.25 515	0.31 258	0.31 340	0.25 292	0.18 190	0.23 306	0.13 195	0.25 287	0.19 346	0.06 49	0.05 39	0.09 341	0.10 453	0.07 182	0.06 143

Patchmatch Stereo++	0.18 252	0.12 277	0.37 320	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.26 305	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 252	0.11 219	0.35 291	0.23 403	0.11 175	0.24 335	0.20 392	0.29 228	0.26 267	0.26 304	0.25 279	0.25 330	0.18 326	0.34 402	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.08 317

PSM-adaLoss	0.18 252	0.12 277	0.37 320	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.16 198	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.18 326	0.24 257	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

ROB_FTStereo_v2	0.18 252	0.12 277	0.37 320	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.16 198	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.24 257	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

ROB_FTStereo	0.18 252	0.12 277	0.37 320	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.28 300	0.25 330	0.17 300	0.24 257	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

HUI-Stereo	0.18 252	0.12 277	0.37 320	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.28 300	0.25 330	0.17 300	0.22 231	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

DeepStereo_RVC	0.18 252	0.11 219	0.40 363	0.21 277	0.11 175	0.19 191	0.16 198	0.28 212	0.22 199	0.27 312	0.27 294	0.23 306	0.28 474	0.24 257	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.10 438

iGMRVC	0.18 252	0.12 277	0.37 320	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.15 151	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.27 325	0.17 290	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

iRAFT	0.18 252	0.12 277	0.37 320	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.26 305	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

CRE-IMP	0.18 252	0.12 277	0.37 320	0.22 346	0.11 175	0.24 335	0.17 245	0.29 228	0.21 182	0.27 312	0.26 288	0.24 320	0.17 300	0.23 241	0.18 313	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.07 224	0.10 413	0.10 438

test-2	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 252	0.12 277	0.37 320	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.15 151	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.18 326	0.25 287	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

rafts_anoy	0.18 252	0.15 426	0.35 291	0.22 346	0.14 371	0.19 191	0.17 245	0.32 270	0.30 327	0.23 268	0.25 279	0.20 262	0.16 270	0.22 231	0.19 346	0.08 287	0.07 369	0.10 419	0.12 531	0.09 345	0.08 317

raft+_RVC	0.18 252	0.14 391	0.32 253	0.21 277	0.15 432	0.21 264	0.16 198	0.38 352	0.34 373	0.21 255	0.28 300	0.20 262	0.15 250	0.24 257	0.19 346	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.08 317

RALCasStereoNet	0.18 252	0.15 426	0.33 270	0.21 277	0.14 371	0.21 264	0.18 292	0.31 258	0.25 255	0.21 255	0.29 312	0.22 285	0.15 250	0.27 325	0.17 290	0.08 287	0.10 522	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.09 381

sCroCo_RVC	0.18 252	0.14 391	0.49 463	0.27 559	0.18 510	0.22 292	0.17 245	0.27 189	0.23 225	0.14 147	0.22 246	0.17 223	0.14 231	0.21 211	0.15 234	0.10 434	0.11 546	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

DCANet	0.18 252	0.13 344	0.40 363	0.19 149	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.34 294	0.39 437	0.29 353	0.31 340	0.18 236	0.23 388	0.20 186	0.19 346	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.07 239

AFF-stereo	0.18 252	0.15 426	0.32 253	0.21 277	0.10 121	0.18 156	0.18 292	0.33 285	0.27 278	0.25 292	0.37 412	0.25 330	0.17 300	0.24 257	0.15 234	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.05 34

DIP-Stereo	0.18 252	0.12 277	0.33 270	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.12 32	0.42 402	0.25 255	0.27 312	0.32 349	0.21 274	0.17 300	0.25 287	0.20 367	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.08 317
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 252	0.09 83	0.32 253	0.22 346	0.12 243	0.22 292	0.19 339	0.42 402	0.19 133	0.31 403	0.45 512	0.20 262	0.14 231	0.18 141	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

RAFT-Stereo	0.18 252	0.09 83	0.32 253	0.22 346	0.12 243	0.22 292	0.19 339	0.42 402	0.19 133	0.31 403	0.45 512	0.20 262	0.14 231	0.18 141	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	0.19 295	0.12 277	0.16 45	0.23 403	0.18 510	0.24 335	0.20 392	0.59 595	0.65 613	0.18 233	0.17 170	0.13 138	0.14 231	0.25 287	0.18 313	0.08 287	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

NLCSM	0.19 295	0.12 277	0.18 79	0.24 457	0.19 537	0.24 335	0.21 423	0.42 402	0.40 455	0.19 240	0.18 190	0.14 170	0.16 270	0.47 455	0.19 346	0.08 287	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

AIO-test1	0.19 295	0.14 391	0.41 386	0.27 559	0.15 432	0.21 264	0.16 198	0.39 364	0.36 402	0.17 215	0.26 288	0.18 236	0.13 195	0.28 339	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.06 100	0.09 381

rvit_0105_6	0.19 295	0.14 391	0.34 281	0.23 403	0.14 371	0.18 156	0.20 392	0.29 228	0.37 413	0.18 233	0.22 246	0.23 306	0.17 300	0.26 305	0.17 290	0.15 571	0.13 576	0.13 534	0.11 492	0.11 461	0.08 317

1test111	0.19 295	0.14 391	0.38 339	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.41 388	0.27 278	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.18 326	0.34 402	0.22 414	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.09 345	0.09 381

DCANet-4	0.19 295	0.10 139	0.52 490	0.19 149	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.36 336	0.39 437	0.29 353	0.30 325	0.17 223	0.22 374	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

fff	0.19 295	0.13 344	0.40 363	0.18 93	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.35 317	0.43 483	0.29 353	0.30 325	0.18 236	0.28 474	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

ADStereo(finetuned)	0.19 295	0.13 344	0.49 463	0.19 149	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.34 294	0.39 437	0.29 353	0.31 340	0.18 236	0.31 520	0.21 211	0.19 346	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.07 239

x	0.19 295	0.11 219	0.29 220	0.20 223	0.11 175	0.26 376	0.18 292	0.41 388	0.29 314	0.25 292	0.29 312	0.28 378	0.24 406	0.26 305	0.23 435	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.08 317

DisPM	0.19 295	0.10 139	0.35 291	0.23 403	0.13 323	0.18 156	0.20 392	0.29 228	0.29 314	0.33 438	0.34 382	0.23 306	0.16 270	0.33 395	0.16 261	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.11 475

iRaft-Stereo_20w	0.19 295	0.10 139	0.46 439	0.19 149	0.13 323	0.25 353	0.19 339	0.52 523	0.19 133	0.29 353	0.21 232	0.22 285	0.20 350	0.28 339	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.08 263	0.08 317

TRStereo	0.19 295	0.17 472	0.47 447	0.23 403	0.19 537	0.19 191	0.16 198	0.52 523	0.28 295	0.20 244	0.19 200	0.21 274	0.13 195	0.24 257	0.13 166	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.11 492	0.06 100	0.06 143

Pruner-Stereo	0.19 295	0.11 219	0.34 281	0.29 583	0.12 243	0.19 191	0.17 245	0.31 258	0.29 314	0.33 438	0.32 349	0.25 330	0.15 250	0.24 257	0.21 394	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.09 381

RALAANet	0.19 295	0.18 486	0.37 320	0.23 403	0.14 371	0.23 314	0.13 69	0.37 346	0.29 314	0.28 324	0.26 288	0.25 330	0.15 250	0.26 305	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.06 143

csc	0.19 295	0.13 344	0.40 363	0.18 93	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.35 317	0.43 483	0.29 353	0.30 325	0.18 236	0.28 474	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

cscssc	0.19 295	0.13 344	0.40 363	0.18 93	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.35 317	0.43 483	0.29 353	0.30 325	0.18 236	0.28 474	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

GMStereo	0.19 295	0.25 561	0.40 363	0.21 277	0.12 243	0.22 292	0.19 339	0.29 228	0.40 455	0.25 292	0.23 255	0.16 212	0.15 250	0.25 287	0.19 346	0.09 382	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.08 317
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-03	0.20 312	0.14 391	0.31 245	0.22 346	0.12 243	0.26 376	0.16 198	0.31 258	0.27 278	0.32 425	0.58 581	0.23 306	0.15 250	0.23 241	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.07 224	0.08 263	0.06 143

HI	0.20 312	0.13 344	0.33 270	0.18 93	0.15 432	0.17 128	0.16 198	0.34 294	0.21 182	0.37 499	0.39 440	0.36 460	0.24 406	0.29 358	0.21 394	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.09 409	0.09 345	0.07 239

CoSv	0.20 312	0.13 344	0.33 270	0.18 93	0.15 432	0.17 128	0.16 198	0.34 294	0.21 182	0.37 499	0.39 440	0.36 460	0.24 406	0.29 358	0.21 394	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.09 409	0.09 345	0.07 239

AIO-test2	0.20 312	0.20 515	0.36 311	0.26 531	0.15 432	0.22 292	0.16 198	0.42 402	0.42 475	0.16 196	0.29 312	0.15 191	0.11 115	0.26 305	0.13 166	0.18 609	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.07 182	0.07 239

rvit_0105_4	0.20 312	0.15 426	0.38 339	0.23 403	0.14 371	0.20 233	0.22 450	0.33 285	0.39 437	0.19 240	0.24 269	0.25 330	0.19 341	0.27 325	0.17 290	0.16 587	0.13 576	0.13 534	0.11 492	0.11 461	0.08 317

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 312	0.72 662	0.70 564	0.17 46	0.08 23	0.15 54	0.15 151	0.18 33	0.16 67	0.13 116	0.12 65	0.09 27	0.08 15	0.16 96	0.13 166	0.35 652	0.04 2	0.08 248	0.07 224	0.11 461	0.23 626

test_sample1	0.20 312	0.10 139	0.28 206	0.19 149	0.12 243	0.28 406	0.19 339	0.41 388	0.25 255	0.26 304	0.31 340	0.29 389	0.26 438	0.44 445	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.09 381

MyStereo06	0.20 312	0.12 277	0.57 510	0.21 277	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.40 376	0.21 182	0.30 385	0.24 269	0.31 415	0.18 326	0.22 231	0.18 313	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

xx1	0.20 312	0.14 391	0.38 339	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.35 317	0.47 533	0.17 215	0.19 200	0.28 378	0.24 406	0.28 339	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.09 409	0.09 345	0.09 381

GCAPDPT-zeroshot	0.20 312	0.08 37	1.14 641	0.29 583	0.43 646	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.25 255	0.14 147	0.17 170	0.15 191	0.11 115	0.20 186	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

DCRE	0.20 312	0.13 344	0.40 363	0.21 277	0.15 432	0.20 233	0.19 339	0.30 248	0.27 278	0.22 262	0.80 628	0.23 306	0.16 270	0.23 241	0.15 234	0.07 126	0.07 369	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.06 143

qqq	0.20 312	0.12 277	0.31 245	0.20 223	0.11 175	0.23 314	0.19 339	0.41 388	0.27 278	0.24 282	0.28 300	0.28 378	0.24 406	0.34 402	0.22 414	0.08 287	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.09 345	0.09 381

PFNet+	0.20 312	0.10 139	0.37 320	0.21 277	0.12 243	0.17 128	0.19 339	0.29 228	0.34 373	0.33 438	0.32 349	0.24 320	0.16 270	0.32 388	0.17 290	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.08 263	0.12 499

NF-Stereo	0.20 312	0.10 139	0.35 291	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

OCTAStereo	0.20 312	0.10 139	0.35 291	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

RE-Stereo	0.20 312	0.10 139	0.35 291	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

TVStereo	0.20 312	0.10 139	0.35 291	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

sAnonymous2	0.20 312	0.21 529	0.58 515	0.24 457	0.17 488	0.22 292	0.19 339	0.34 294	0.28 295	0.17 215	0.19 200	0.17 223	0.16 270	0.17 114	0.14 203	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.23 615	0.17 573

CroCo_RVC	0.20 312	0.21 529	0.58 515	0.24 457	0.17 488	0.22 292	0.19 339	0.34 294	0.28 295	0.17 215	0.19 200	0.17 223	0.16 270	0.17 114	0.14 203	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.23 615	0.17 573

111	0.20 312	0.17 472	0.40 363	0.18 93	0.09 54	0.24 335	0.17 245	0.41 388	0.45 510	0.23 268	0.29 312	0.29 389	0.21 358	0.24 257	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.08 317

HITNet	0.20 312	0.17 472	0.43 409	0.19 149	0.08 23	0.27 386	0.14 103	0.42 402	0.30 327	0.29 353	0.32 349	0.27 362	0.21 358	0.28 339	0.25 456	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.06 143
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
DNS	0.21 333	0.09 83	0.27 188	0.24 457	0.11 175	0.29 428	0.16 198	0.27 189	0.16 67	1.35 670	0.18 190	0.17 223	0.12 149	0.14 31	0.14 203	0.09 382	0.06 236	0.06 45	0.06 150	0.08 263	0.12 499

IGEV_i1	0.21 333	0.11 219	0.43 409	0.22 346	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.43 416	0.30 327	0.29 353	0.30 325	0.31 415	0.20 350	0.33 395	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.08 317

Selective-IGEV-i1	0.21 333	0.10 139	0.31 245	0.23 403	0.13 323	0.31 463	0.22 450	0.46 445	0.42 475	0.27 312	0.32 349	0.33 432	0.17 300	0.25 287	0.19 346	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.09 381

Hybrid-DGEV-2	0.21 333	0.15 426	0.34 281	0.24 457	0.13 323	0.28 406	0.14 103	0.48 467	0.44 498	0.27 312	0.24 269	0.25 330	0.25 427	0.28 339	0.19 346	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.07 239

FACV-RUCA	0.21 333	0.15 426	0.32 253	0.23 403	0.23 593	0.26 376	0.19 339	0.39 364	0.34 373	0.25 292	0.32 349	0.21 274	0.24 406	0.24 257	0.19 346	0.10 434	0.07 369	0.15 576	0.08 306	0.16 554	0.13 517

IGEV-RUCA	0.21 333	0.08 37	0.23 142	0.19 149	0.19 537	0.28 406	0.24 498	0.23 118	0.21 182	0.20 244	0.23 255	0.28 378	0.49 608	0.26 305	0.18 313	0.09 382	0.08 457	0.18 601	0.13 559	0.17 571	0.17 573

rvit_0105_5	0.21 333	0.15 426	0.38 339	0.23 403	0.13 323	0.22 292	0.24 498	0.36 336	0.39 437	0.21 255	0.23 255	0.26 352	0.19 341	0.26 305	0.19 346	0.15 571	0.13 576	0.12 513	0.12 531	0.10 413	0.09 381

GCAP-BAT	0.21 333	0.08 37	1.22 646	0.29 583	0.43 646	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.25 255	0.14 147	0.17 170	0.15 191	0.11 115	0.20 186	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

test_sample2	0.21 333	0.10 139	0.28 206	0.19 149	0.11 175	0.27 386	0.21 423	0.43 416	0.29 314	0.26 304	0.31 340	0.30 405	0.24 406	0.45 448	0.18 313	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.09 381

mmm	0.21 333	0.12 277	0.31 245	0.22 346	0.12 243	0.28 406	0.21 423	0.41 388	0.27 278	0.29 353	0.38 427	0.29 389	0.24 406	0.29 358	0.22 414	0.09 382	0.07 369	0.11 475	0.09 409	0.10 413	0.09 381

CASS	0.21 333	0.15 426	0.32 253	0.26 531	0.11 175	0.28 406	0.19 339	0.39 364	0.30 327	0.32 425	0.34 382	0.25 330	0.24 406	0.25 287	0.20 367	0.13 531	0.08 457	0.11 475	0.09 409	0.11 461	0.11 475
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 333	0.16 453	0.32 253	0.26 531	0.13 323	0.26 376	0.27 534	0.40 376	0.36 402	0.29 353	0.39 440	0.22 285	0.21 358	0.33 395	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.07 239

RAFT_CTSACE	0.21 333	0.16 453	0.41 386	0.25 497	0.15 432	0.22 292	0.24 498	0.32 270	0.28 295	0.33 438	0.51 547	0.29 389	0.17 300	0.32 388	0.13 166	0.06 49	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.06 143

RAFT+CT+SA	0.21 333	0.18 486	0.33 270	0.25 497	0.18 510	0.23 314	0.29 557	0.40 376	0.36 402	0.24 282	0.38 427	0.18 236	0.16 270	0.32 388	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.12 531	0.09 345	0.09 381

SA-5K	0.21 333	0.16 453	0.32 253	0.26 531	0.13 323	0.26 376	0.27 534	0.40 376	0.36 402	0.29 353	0.39 440	0.22 285	0.21 358	0.33 395	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.07 239

CIPLG	0.21 333	0.21 529	0.55 503	0.23 403	0.15 432	0.25 353	0.20 392	0.35 317	0.29 314	0.31 403	0.33 372	0.22 285	0.15 250	0.26 305	0.20 367	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317

IPLG	0.21 333	0.15 426	0.53 494	0.21 277	0.12 243	0.28 406	0.17 245	0.42 402	0.30 327	0.33 438	0.32 349	0.15 191	0.17 300	0.50 467	0.21 394	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

IPLGR_C	0.21 333	0.22 543	0.60 523	0.23 403	0.15 432	0.24 335	0.20 392	0.35 317	0.29 314	0.31 403	0.32 349	0.22 285	0.15 250	0.25 287	0.20 367	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317

MIPNet	0.21 333	0.15 426	0.52 490	0.21 277	0.12 243	0.27 386	0.20 392	0.45 434	0.37 413	0.30 385	0.23 255	0.19 252	0.24 406	0.27 325	0.19 346	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

IPLGR	0.21 333	0.13 344	0.61 526	0.21 277	0.11 175	0.25 353	0.18 292	0.41 388	0.37 413	0.28 324	0.27 294	0.21 274	0.19 341	0.37 420	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

ACRE	0.21 333	0.20 515	0.62 534	0.23 403	0.15 432	0.24 335	0.20 392	0.35 317	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.22 285	0.15 250	0.25 287	0.20 367	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317

GANet-ADL	0.21 333	0.12 277	0.45 431	0.23 403	0.14 371	0.29 428	0.19 339	0.46 445	0.35 389	0.25 292	0.32 349	0.32 425	0.19 341	0.24 257	0.20 367	0.10 434	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.10 438

LCNet	0.21 333	0.11 219	0.29 220	0.25 497	0.12 243	0.23 314	0.19 339	0.34 294	0.26 267	0.28 324	0.35 393	0.26 352	0.30 503	0.35 411	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.10 453	0.13 514	0.22 619

PSM-softLoss	0.21 333	0.10 139	0.39 355	0.24 457	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.38 352	0.26 267	0.29 353	0.32 349	0.24 320	0.16 270	0.52 478	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.09 409	0.08 263	0.12 499

KMStereo	0.21 333	0.10 139	0.39 355	0.24 457	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.38 352	0.26 267	0.29 353	0.32 349	0.24 320	0.16 270	0.52 478	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.09 409	0.08 263	0.12 499

SST-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.37 320	0.24 457	0.13 323	0.19 191	0.17 245	0.31 258	0.24 241	0.34 458	0.33 372	0.29 389	0.25 427	0.56 504	0.17 290	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.07 239

RAFT_R40	0.21 333	0.10 139	0.37 320	0.24 457	0.13 323	0.18 156	0.18 292	0.31 258	0.29 314	0.33 438	0.33 372	0.30 405	0.24 406	0.55 493	0.18 313	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.07 239

RAFT-345	0.21 333	0.10 139	0.46 439	0.22 346	0.11 175	0.20 233	0.16 198	0.26 174	0.25 255	0.27 312	0.66 607	0.21 274	0.16 270	0.55 493	0.21 394	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.06 143

RAFT	0.21 333	0.17 472	0.32 253	0.24 457	0.12 243	0.25 353	0.27 534	0.35 317	0.28 295	0.33 438	0.33 372	0.38 474	0.22 374	0.29 358	0.17 290	0.08 287	0.08 457	0.11 475	0.10 453	0.10 413	0.06 143

GMM-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.43 409	0.23 403	0.13 323	0.24 335	0.25 515	0.37 346	0.27 278	0.30 385	0.45 512	0.27 362	0.21 358	0.31 381	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.10 419	0.09 409	0.08 263	0.19 593

Prome-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.30 230	0.24 457	0.12 243	0.23 314	0.23 476	0.36 336	0.25 255	0.33 438	0.59 584	0.24 320	0.28 474	0.29 358	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.20 605

TestStereo	0.21 333	0.19 502	0.40 363	0.25 497	0.10 121	0.22 292	0.21 423	0.31 258	0.31 340	0.23 268	0.34 382	0.22 285	0.18 326	0.62 540	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.07 224	0.11 461	0.06 143

XX-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.83 596	0.26 531	0.17 488	0.23 314	0.13 69	0.40 376	0.18 114	0.20 244	0.41 459	0.31 415	0.10 77	0.32 388	0.12 111	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.05 34

EAI-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.33 270	0.21 277	0.12 243	0.30 447	0.46 636	0.46 445	0.20 162	0.25 292	0.50 541	0.17 223	0.16 270	0.24 257	0.23 435	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.10 453	0.06 100	0.07 239

FENet	0.21 333	0.11 219	0.45 431	0.21 277	0.12 243	0.26 376	0.17 245	0.41 388	0.35 389	0.30 385	0.31 340	0.29 389	0.23 388	0.26 305	0.23 435	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

CCAANet	0.21 333	0.09 83	0.34 281	0.19 149	0.12 243	0.32 475	0.19 339	0.39 364	0.27 278	0.24 282	0.47 529	0.30 405	0.25 427	0.36 416	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.08 317

MyStereo8	0.22 369	0.15 426	0.63 537	0.21 277	0.17 488	0.31 463	0.16 198	0.36 336	0.32 349	0.28 324	0.36 403	0.25 330	0.18 326	0.25 287	0.28 481	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.12 499

ffm	0.22 369	0.12 277	0.42 396	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.35 317	0.44 498	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.27 325	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.11 475	0.10 453	0.08 263	0.08 317

StereoVision	0.22 369	0.18 486	0.37 320	0.27 559	0.17 488	0.23 314	0.22 450	0.38 352	0.31 340	0.20 244	0.51 547	0.22 285	0.16 270	0.28 339	0.18 313	0.11 473	0.12 564	0.13 534	0.13 559	0.10 413	0.07 239

raft_robust	0.22 369	0.17 472	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.23 314	0.22 450	0.49 477	0.48 542	0.32 425	0.32 349	0.26 352	0.23 388	0.53 485	0.15 234	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.10 453	0.08 263	0.06 143

Sa-1000	0.22 369	0.15 426	0.35 291	0.23 403	0.13 323	0.28 406	0.23 476	0.47 454	0.39 437	0.30 385	0.50 541	0.26 352	0.19 341	0.33 395	0.16 261	0.07 126	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.08 263	0.06 143

SA	0.22 369	0.16 453	0.36 311	0.23 403	0.13 323	0.24 335	0.23 476	0.45 434	0.40 455	0.27 312	0.44 500	0.23 306	0.23 388	0.33 395	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.08 263	0.06 143

dd	0.22 369	0.26 572	0.40 363	0.22 346	0.12 243	0.25 353	0.21 423	0.32 270	0.44 498	0.29 353	0.28 300	0.25 330	0.16 270	0.30 374	0.25 456	0.12 512	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.11 461	0.09 381

GwcNet-ADL	0.22 369	0.14 391	0.58 515	0.24 457	0.13 323	0.22 292	0.23 476	0.49 477	0.40 455	0.27 312	0.29 312	0.30 405	0.20 350	0.26 305	0.23 435	0.09 382	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.09 345	0.09 381

HHNet	0.22 369	0.12 277	0.52 490	0.18 93	0.18 510	0.20 233	0.20 392	0.34 294	0.31 340	0.32 425	0.59 584	0.20 262	0.21 358	0.24 257	0.31 509	0.08 287	0.05 39	0.09 341	0.07 224	0.08 263	0.11 475

KYRaft	0.22 369	0.10 139	0.30 230	0.23 403	0.12 243	0.23 314	0.23 476	0.35 317	0.24 241	0.35 475	0.54 565	0.34 441	0.26 438	0.29 358	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.10 453	0.08 263	0.31 644

IRAFT_RVC	0.22 369	0.12 277	0.39 355	0.26 531	0.11 175	0.18 156	0.24 498	0.40 376	0.37 413	0.31 403	0.30 325	0.29 389	0.24 406	0.55 493	0.22 414	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.07 239

GES	0.22 369	0.12 277	0.42 396	0.20 223	0.14 371	0.27 386	0.19 339	0.49 477	0.33 363	0.30 385	0.36 403	0.25 330	0.23 388	0.29 358	0.22 414	0.10 434	0.08 457	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.11 475

SFCPSM	0.22 369	0.10 139	0.51 484	0.21 277	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.55 554	0.39 437	0.29 353	0.32 349	0.23 306	0.21 358	0.27 325	0.19 346	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.08 317

DMCA	0.22 369	0.14 391	0.36 311	0.22 346	0.14 371	0.27 386	0.20 392	0.43 416	0.38 427	0.31 403	0.32 349	0.33 432	0.24 406	0.24 257	0.28 481	0.11 473	0.08 457	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.11 475

BEATNet_4x	0.22 369	0.18 486	0.47 447	0.22 346	0.10 121	0.28 406	0.14 103	0.46 445	0.32 349	0.31 403	0.34 382	0.31 415	0.25 427	0.31 381	0.29 493	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.10 413	0.08 317

MLCV	0.22 369	0.16 453	0.44 419	0.21 277	0.08 23	0.29 428	0.19 339	0.38 352	0.37 413	0.38 514	0.44 500	0.31 415	0.21 358	0.41 436	0.24 446	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.06 143

DN-CSS_ROB	0.22 369	0.25 561	0.47 447	0.24 457	0.14 371	0.25 353	0.12 32	0.40 376	0.33 363	0.29 353	0.42 476	0.22 285	0.20 350	0.33 395	0.19 346	0.07 126	0.06 236	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.07 239

Select-FE	0.23 386	0.14 391	0.78 576	0.22 346	0.18 510	0.22 292	0.13 69	0.43 416	0.26 267	0.28 324	0.33 372	0.39 486	0.29 489	0.27 325	0.19 346	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.13 559	0.08 263	0.12 499

G2L-ROB	0.23 386	0.15 426	0.41 386	0.19 149	0.12 243	0.27 386	0.21 423	0.47 454	0.33 363	0.34 458	0.31 340	0.41 508	0.22 374	0.49 463	0.26 470	0.09 382	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.10 438

DFGA-Net	0.23 386	0.24 556	0.49 463	0.22 346	0.15 432	0.25 353	0.17 245	0.39 364	0.39 437	0.29 353	0.31 340	0.21 274	0.17 300	0.59 521	0.28 481	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.08 317

PAM_32	0.23 386	0.10 139	0.63 537	0.21 277	0.14 371	0.33 487	0.19 339	0.36 336	0.23 225	0.29 353	0.28 300	0.56 592	0.28 474	0.27 325	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.09 409	0.07 182	0.09 381

PAM	0.23 386	0.10 139	0.63 537	0.22 346	0.15 432	0.34 500	0.21 423	0.37 346	0.22 199	0.31 403	0.27 294	0.55 588	0.26 438	0.26 305	0.17 290	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.09 409	0.07 182	0.09 381

rvit_0105_3	0.23 386	0.17 472	0.40 363	0.25 497	0.15 432	0.24 335	0.28 550	0.38 352	0.41 467	0.25 292	0.25 279	0.28 378	0.21 358	0.28 339	0.20 367	0.15 571	0.13 576	0.14 561	0.15 582	0.10 413	0.09 381

UGAM-zero	0.23 386	0.10 139	0.54 497	0.19 149	0.13 323	0.21 264	0.14 103	0.44 424	0.22 199	0.28 324	0.28 300	0.51 571	0.33 530	0.65 555	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.06 100	0.07 239

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 386	0.13 344	0.83 596	0.20 223	0.21 564	0.23 314	0.17 245	0.48 467	0.27 278	0.23 268	0.29 312	0.39 486	0.23 388	0.25 287	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.11 492	0.11 461	0.10 438

test_sample3	0.23 386	0.12 277	0.43 409	0.19 149	0.12 243	0.32 475	0.20 392	0.50 487	0.34 373	0.31 403	0.33 372	0.29 389	0.22 374	0.53 485	0.22 414	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.10 413	0.10 438

MyStereo05	0.23 386	0.12 277	0.57 510	0.21 277	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.48 467	0.52 572	0.31 403	0.23 255	0.25 330	0.22 374	0.30 374	0.21 394	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

MyStereo04	0.23 386	0.12 277	0.55 503	0.22 346	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.49 477	0.52 572	0.28 324	0.23 255	0.27 362	0.23 388	0.30 374	0.22 414	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

CoDeX	0.23 386	0.12 277	0.46 439	0.21 277	0.14 371	0.29 428	0.21 423	0.53 535	0.41 467	0.29 353	0.35 393	0.29 389	0.22 374	0.48 458	0.19 346	0.09 382	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.07 239

PCWNet_CMD	0.23 386	0.13 344	0.48 457	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.16 198	0.46 445	0.46 528	0.29 353	0.36 403	0.37 466	0.24 406	0.28 339	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.11 461	0.09 381

anonymousa	0.23 386	0.11 219	0.50 474	0.21 277	0.16 464	0.31 463	0.20 392	0.36 336	0.35 389	0.32 425	0.50 541	0.39 486	0.26 438	0.22 231	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.11 492	0.07 182	0.08 317

BUS	0.23 386	0.12 277	0.28 206	0.25 497	0.14 371	0.43 569	0.17 245	0.56 570	0.34 373	0.34 458	0.35 393	0.32 425	0.20 350	0.26 305	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.09 345	0.09 381

IER	0.23 386	0.12 277	0.39 355	0.20 223	0.14 371	0.31 463	0.19 339	0.42 402	0.36 402	0.33 438	0.40 451	0.32 425	0.33 530	0.29 358	0.22 414	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.09 345	0.08 317

test_5	0.23 386	0.19 502	0.38 339	0.26 531	0.18 510	0.25 353	0.29 557	0.40 376	0.37 413	0.29 353	0.40 451	0.25 330	0.22 374	0.34 402	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.10 438

BSDual-CNN	0.23 386	0.12 277	0.28 206	0.25 497	0.14 371	0.35 515	0.21 423	0.56 570	0.34 373	0.34 458	0.35 393	0.38 474	0.24 406	0.26 305	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.09 345	0.09 381

iRaft-Stereo_5w	0.23 386	0.18 486	0.44 419	0.22 346	0.13 323	0.19 191	0.19 339	0.37 346	0.32 349	0.28 324	0.37 412	0.34 441	0.23 388	0.65 555	0.27 476	0.06 49	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.08 317

psmg	0.23 386	0.12 277	0.28 206	0.21 277	0.14 371	0.35 515	0.23 476	0.51 504	0.34 373	0.35 475	0.38 427	0.38 474	0.24 406	0.26 305	0.21 394	0.10 434	0.08 457	0.10 419	0.10 453	0.09 345	0.08 317

UDGNet	0.23 386	0.31 603	0.38 339	0.24 457	0.14 371	0.24 335	0.18 292	0.32 270	0.43 483	0.29 353	0.28 300	0.24 320	0.19 341	0.29 358	0.20 367	0.15 571	0.07 369	0.21 615	0.11 492	0.14 532	0.10 438

OMP-Stereo	0.23 386	0.14 391	0.35 291	0.29 583	0.13 323	0.21 264	0.16 198	0.37 346	0.33 363	0.34 458	0.30 325	0.34 441	0.19 341	0.70 569	0.24 446	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.07 182	0.06 143

IIG-Stereo	0.23 386	0.13 344	0.35 291	0.29 583	0.12 243	0.23 314	0.14 103	0.38 352	0.31 340	0.34 458	0.37 412	0.33 432	0.21 358	0.70 569	0.26 470	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.07 182	0.06 143

ASMatch	0.23 386	0.11 219	0.51 484	0.24 457	0.14 371	0.19 191	0.17 245	0.31 258	0.28 295	0.28 324	0.68 611	0.27 362	0.26 438	0.50 467	0.22 414	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.11 475

PFNet	0.23 386	0.10 139	0.57 510	0.24 457	0.14 371	0.22 292	0.19 339	0.39 364	0.33 363	0.35 475	0.32 349	0.27 362	0.19 341	0.64 548	0.22 414	0.09 382	0.05 39	0.09 341	0.07 224	0.08 263	0.07 239

ICVP	0.23 386	0.13 344	0.44 419	0.26 531	0.14 371	0.29 428	0.25 515	0.45 434	0.33 363	0.29 353	0.43 489	0.35 455	0.25 427	0.26 305	0.23 435	0.12 512	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.10 438
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 386	0.18 486	0.63 537	0.27 559	0.18 510	0.41 553	0.23 476	0.43 416	0.35 389	0.23 268	0.27 294	0.20 262	0.18 326	0.27 325	0.18 313	0.12 512	0.11 546	0.10 419	0.10 453	0.11 461	0.12 499

CFNet_pseudo	0.23 386	0.13 344	0.47 447	0.19 149	0.13 323	0.26 376	0.16 198	0.44 424	0.44 498	0.29 353	0.37 412	0.38 474	0.23 388	0.29 358	0.21 394	0.09 382	0.06 236	0.11 475	0.08 306	0.11 461	0.09 381

ACVNet	0.23 386	0.13 344	0.35 291	0.18 93	0.15 432	0.27 386	0.23 476	0.39 364	0.44 498	0.28 324	0.41 459	0.38 474	0.26 438	0.27 325	0.32 514	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.07 239

MSMDNet	0.23 386	0.13 344	0.48 457	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.16 198	0.46 445	0.46 528	0.29 353	0.36 403	0.37 466	0.24 406	0.28 339	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.11 461	0.09 381

ccs_rob	0.23 386	0.13 344	0.47 447	0.20 223	0.13 323	0.26 376	0.17 245	0.44 424	0.44 498	0.29 353	0.37 412	0.38 474	0.23 388	0.29 358	0.21 394	0.09 382	0.06 236	0.11 475	0.08 306	0.11 461	0.09 381

G2L-Stereo_test	0.24 417	0.16 453	0.38 339	0.19 149	0.13 323	0.27 386	0.24 498	0.49 477	0.38 427	0.37 499	0.37 412	0.40 501	0.24 406	0.52 478	0.28 481	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.06 150	0.09 345	0.08 317

DCVSM-stereo	0.24 417	0.13 344	0.52 490	0.20 223	0.14 371	0.26 376	0.13 69	0.34 294	0.34 373	0.41 548	0.33 372	0.47 547	0.29 489	0.30 374	0.22 414	0.10 434	0.10 522	0.11 475	0.10 453	0.12 498	0.15 551

rvit_stereo_0075_2	0.24 417	0.17 472	0.50 474	0.26 531	0.22 580	0.22 292	0.15 151	0.40 376	0.35 389	0.27 312	0.37 412	0.29 389	0.20 350	0.28 339	0.19 346	0.17 598	0.12 564	0.19 609	0.12 531	0.13 514	0.13 517

test_sample5	0.24 417	0.13 344	0.42 396	0.21 277	0.12 243	0.30 447	0.21 423	0.50 487	0.34 373	0.32 425	0.41 459	0.29 389	0.23 388	0.55 493	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.11 461	0.10 438

test_sample4	0.24 417	0.13 344	0.43 409	0.20 223	0.12 243	0.32 475	0.21 423	0.51 504	0.34 373	0.31 403	0.37 412	0.28 378	0.23 388	0.53 485	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.11 461	0.10 438

tta	0.24 417	0.12 277	0.40 363	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.28 481	0.10 434	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.07 239

qqq1	0.24 417	0.12 277	0.40 363	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.16 261	0.10 434	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

fff1	0.24 417	0.12 277	0.40 363	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.16 261	0.10 434	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

DualNet	0.24 417	0.13 344	0.42 396	0.21 277	0.12 243	0.30 447	0.21 423	0.50 487	0.34 373	0.33 438	0.43 489	0.29 389	0.23 388	0.55 493	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.11 461	0.10 438

GMStereo_Zeroshot	0.24 417	0.21 529	0.45 431	0.26 531	0.13 323	0.28 406	0.15 151	0.39 364	0.35 389	0.37 499	0.43 489	0.40 501	0.17 300	0.34 402	0.20 367	0.12 512	0.07 369	0.13 534	0.07 224	0.16 554	0.09 381

CFNet_ucs	0.24 417	0.13 344	0.50 474	0.20 223	0.15 432	0.28 406	0.17 245	0.49 477	0.45 510	0.32 425	0.42 476	0.39 486	0.22 374	0.31 381	0.21 394	0.11 473	0.08 457	0.12 513	0.09 409	0.12 498	0.11 475

gwcnet-sp	0.24 417	0.13 344	0.63 537	0.22 346	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.44 424	0.39 437	0.35 475	0.34 382	0.27 362	0.27 457	0.35 411	0.25 456	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

scenet	0.24 417	0.13 344	0.63 537	0.22 346	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.44 424	0.39 437	0.35 475	0.34 382	0.27 362	0.27 457	0.35 411	0.25 456	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

ToySt	0.24 417	0.16 453	0.48 457	0.21 277	0.13 323	0.29 428	0.29 557	0.39 364	0.39 437	0.27 312	0.35 393	0.39 486	0.31 520	0.31 381	0.29 493	0.08 287	0.09 492	0.10 419	0.11 492	0.11 461	0.10 438

ssnet	0.24 417	0.13 344	0.63 537	0.22 346	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.44 424	0.39 437	0.35 475	0.34 382	0.27 362	0.27 457	0.35 411	0.25 456	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

STrans-v2	0.24 417	0.13 344	0.54 497	0.21 277	0.12 243	0.23 314	0.21 423	0.47 454	0.28 295	0.31 403	0.42 476	0.36 460	0.35 543	0.62 540	0.23 435	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.06 143

TransformOpticalFlow	0.24 417	0.13 344	0.56 507	0.23 403	0.11 175	0.21 264	0.19 339	0.40 376	0.32 349	0.30 385	0.43 489	0.36 460	0.31 520	0.61 532	0.20 367	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.07 239

DRaft	0.24 417	0.10 139	0.34 281	0.18 93	0.12 243	0.28 406	0.23 476	0.33 285	0.39 437	0.38 514	0.61 596	0.21 274	0.41 575	0.48 458	0.42 565	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.08 317

HCRNet	0.24 417	0.25 561	0.33 270	0.34 614	0.16 464	0.27 386	0.18 292	0.43 416	0.35 389	0.30 385	0.35 393	0.32 425	0.22 374	0.44 445	0.20 367	0.13 531	0.08 457	0.13 534	0.11 492	0.10 413	0.09 381

ARAFT	0.24 417	0.21 529	0.78 576	0.22 346	0.12 243	0.29 428	0.24 498	0.43 416	0.32 349	0.33 438	0.28 300	0.28 378	0.19 341	0.49 463	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.12 513	0.11 492	0.09 345	0.06 143

cf-r	0.24 417	0.15 426	0.44 419	0.21 277	0.14 371	0.27 386	0.22 450	0.42 402	0.40 455	0.30 385	0.42 476	0.42 517	0.26 438	0.43 441	0.25 456	0.11 473	0.06 236	0.08 248	0.10 453	0.08 263	0.08 317

GANet-RSSM	0.24 417	0.14 391	0.36 311	0.21 277	0.14 371	0.27 386	0.21 423	0.45 434	0.33 363	0.29 353	0.39 440	0.39 486	0.28 474	0.58 515	0.23 435	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.09 381

PSMNet-RSSM	0.24 417	0.15 426	0.36 311	0.21 277	0.14 371	0.25 353	0.20 392	0.48 467	0.37 413	0.30 385	0.44 500	0.38 474	0.26 438	0.52 478	0.22 414	0.12 512	0.07 369	0.11 475	0.13 559	0.10 413	0.09 381

CFNet-ft	0.24 417	0.15 426	0.35 291	0.18 93	0.15 432	0.30 447	0.21 423	0.39 364	0.36 402	0.28 324	0.40 451	0.43 521	0.25 427	0.47 455	0.24 446	0.12 512	0.07 369	0.12 513	0.11 492	0.12 498	0.09 381

CFNet_RVC	0.24 417	0.15 426	0.35 291	0.18 93	0.15 432	0.30 447	0.21 423	0.39 364	0.36 402	0.28 324	0.40 451	0.43 521	0.25 427	0.47 455	0.24 446	0.12 512	0.07 369	0.12 513	0.11 492	0.12 498	0.09 381

UCFNet_RVC	0.24 417	0.16 453	0.34 281	0.18 93	0.15 432	0.33 487	0.16 198	0.46 445	0.35 389	0.29 353	0.35 393	0.39 486	0.25 427	0.34 402	0.22 414	0.13 531	0.08 457	0.13 534	0.14 573	0.13 514	0.12 499

AdaStereo	0.24 417	0.16 453	0.37 320	0.24 457	0.12 243	0.32 475	0.17 245	0.54 544	0.42 475	0.33 438	0.38 427	0.35 455	0.21 358	0.30 374	0.22 414	0.14 556	0.06 236	0.13 534	0.08 306	0.11 461	0.08 317
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.
iResNet	0.24 417	0.18 486	0.61 526	0.25 497	0.11 175	0.29 428	0.21 423	0.42 402	0.43 483	0.33 438	0.43 489	0.27 362	0.22 374	0.34 402	0.26 470	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

RT-IGEV	0.25 445	0.10 139	0.48 457	0.22 346	0.14 371	0.31 463	0.28 550	0.53 535	0.39 437	0.36 491	0.41 459	0.44 532	0.30 503	0.28 339	0.27 476	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.09 409	0.09 345	0.10 438

G2L-Stereo	0.25 445	0.16 453	0.47 447	0.22 346	0.14 371	0.25 353	0.18 292	0.46 445	0.35 389	0.33 438	0.37 412	0.40 501	0.22 374	0.60 525	0.30 501	0.10 434	0.09 492	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.09 381

DDVS	0.25 445	0.15 426	0.39 355	0.24 457	0.17 488	0.34 500	0.21 423	0.41 388	0.30 327	0.33 438	0.41 459	0.48 553	0.21 358	0.52 478	0.27 476	0.11 473	0.09 492	0.11 475	0.09 409	0.13 514	0.14 539

ITSA-stereo	0.25 445	0.15 426	0.33 270	0.23 403	0.11 175	0.27 386	0.18 292	0.56 570	0.59 597	0.31 403	0.32 349	0.33 432	0.28 474	0.49 463	0.30 501	0.11 473	0.08 457	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.13 517

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 445	0.14 391	0.95 619	0.21 277	0.27 615	0.20 233	0.19 339	0.48 467	0.25 255	0.26 304	0.55 569	0.34 441	0.18 326	0.25 287	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.12 531	0.12 498	0.12 499

test_sample7	0.25 445	0.15 426	0.35 291	0.20 223	0.14 371	0.28 406	0.21 423	0.51 504	0.38 427	0.37 499	0.34 382	0.37 466	0.30 503	0.39 427	0.23 435	0.14 556	0.09 492	0.13 534	0.12 531	0.13 514	0.12 499

test_sample6	0.25 445	0.13 344	0.41 386	0.21 277	0.11 175	0.30 447	0.22 450	0.51 504	0.35 389	0.33 438	0.43 489	0.30 405	0.24 406	0.57 508	0.22 414	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.10 453	0.11 461	0.10 438

SMFormer	0.25 445	0.12 277	0.40 363	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.28 481	0.10 434	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.09 345	0.09 381

NINENet	0.25 445	0.15 426	0.37 320	0.23 403	0.16 464	0.43 569	0.17 245	0.60 604	0.46 528	0.32 425	0.37 412	0.32 425	0.20 350	0.42 439	0.21 394	0.10 434	0.10 522	0.12 513	0.08 306	0.11 461	0.10 438

hknet	0.25 445	0.14 391	0.40 363	0.25 497	0.15 432	0.35 515	0.21 423	0.56 570	0.37 413	0.34 458	0.35 393	0.43 521	0.27 457	0.37 420	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.09 345	0.09 381

PSMNet-ADL	0.25 445	0.15 426	0.32 253	0.26 531	0.14 371	0.31 463	0.22 450	0.44 424	0.36 402	0.27 312	0.33 372	0.41 508	0.28 474	0.61 532	0.29 493	0.11 473	0.09 492	0.09 341	0.11 492	0.10 413	0.10 438

PSM-AAD	0.25 445	0.10 139	0.30 230	0.24 457	0.12 243	0.26 376	0.38 613	0.34 294	0.28 295	0.35 475	0.39 440	0.28 378	0.79 649	0.30 374	0.16 261	0.07 126	0.06 236	0.12 513	0.11 492	0.08 263	0.21 614

GrayStereo	0.25 445	0.09 83	0.32 253	0.26 531	0.13 323	0.23 314	0.47 640	0.34 294	0.30 327	0.39 529	0.47 529	0.30 405	0.79 649	0.29 358	0.16 261	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.09 409	0.07 182	0.13 517

RAFT-RH_RVC	0.25 445	0.11 219	0.45 431	0.21 277	0.12 243	0.25 353	0.14 103	0.27 189	0.27 278	0.38 514	1.15 653	0.23 306	0.17 300	0.57 508	0.24 446	0.07 126	0.05 39	0.10 419	0.07 224	0.06 100	0.07 239

UPFNet	0.25 445	0.12 277	0.38 339	0.24 457	0.19 537	0.37 526	0.28 550	0.48 467	0.38 427	0.34 458	0.37 412	0.37 466	0.28 474	0.39 427	0.33 521	0.10 434	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.10 413	0.08 317

acv_ft	0.25 445	0.13 344	0.40 363	0.23 403	0.19 537	0.34 500	0.21 423	0.45 434	0.44 498	0.38 514	0.41 459	0.38 474	0.27 457	0.27 325	0.35 530	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.11 461	0.07 239

iResNet_ROB	0.25 445	0.19 502	0.40 363	0.20 223	0.12 243	0.30 447	0.16 198	0.55 554	0.53 577	0.38 514	0.43 489	0.37 466	0.26 438	0.38 425	0.22 414	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.04 1	0.09 345	0.09 381

coex_refinement	0.26 462	0.16 453	0.36 311	0.23 403	0.15 432	0.31 463	0.20 392	0.49 477	0.42 475	0.35 475	0.42 476	0.45 537	0.27 457	0.55 493	0.33 521	0.10 434	0.06 236	0.07 153	0.07 224	0.10 413	0.10 438

UGAM	0.26 462	0.14 391	0.45 431	0.25 497	0.12 243	0.23 314	0.25 515	0.32 270	0.41 467	0.31 403	0.42 476	0.41 508	0.22 374	0.92 631	0.22 414	0.08 287	0.06 236	0.14 561	0.12 531	0.10 413	0.07 239

SepStereo	0.26 462	0.12 277	0.42 396	0.24 457	0.18 510	0.29 428	0.24 498	0.45 434	0.45 510	0.41 548	0.44 500	0.34 441	0.29 489	0.64 548	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.09 381

AACVNet	0.26 462	0.16 453	0.37 320	0.22 346	0.14 371	0.29 428	0.19 339	0.41 388	0.31 340	0.38 514	0.42 476	0.43 521	0.28 474	0.73 580	0.25 456	0.11 473	0.08 457	0.11 475	0.09 409	0.13 514	0.11 475

DEmStereo	0.26 462	0.09 83	0.47 447	0.19 149	0.12 243	0.30 447	0.25 515	0.28 212	0.36 402	0.36 491	0.58 581	0.25 330	0.48 607	0.53 485	0.44 571	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.07 239

LMCR-Stereo	0.26 462	0.18 486	0.49 463	0.28 580	0.14 371	0.36 520	0.23 476	0.54 544	0.34 373	0.39 529	0.40 451	0.29 389	0.29 489	0.37 420	0.27 476	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.13 514	0.09 381

GwcNet-RSSM	0.26 462	0.17 472	0.46 439	0.21 277	0.13 323	0.28 406	0.23 476	0.44 424	0.42 475	0.31 403	0.45 512	0.40 501	0.26 438	0.55 493	0.28 481	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.10 453	0.09 345	0.08 317

DeepPruner_ROB	0.26 462	0.19 502	0.44 419	0.21 277	0.16 464	0.30 447	0.21 423	0.52 523	0.32 349	0.35 475	0.38 427	0.39 486	0.26 438	0.42 439	0.24 446	0.15 571	0.11 546	0.11 475	0.11 492	0.14 532	0.13 517

ISRNet	0.27 470	0.13 344	0.45 431	0.26 531	0.19 537	0.24 335	0.14 103	0.45 434	0.43 483	0.39 529	0.48 536	0.42 517	0.27 457	0.32 388	0.29 493	0.20 618	0.12 564	0.17 593	0.16 594	0.16 554	0.20 605

rvit_105_1	0.27 470	0.19 502	0.46 439	0.27 559	0.19 537	0.30 447	0.35 598	0.44 424	0.51 563	0.31 403	0.31 340	0.31 415	0.26 438	0.35 411	0.25 456	0.15 571	0.14 586	0.15 576	0.17 603	0.11 461	0.10 438

DispNO	0.27 470	0.18 486	0.62 534	0.23 403	0.17 488	0.25 353	0.22 450	0.45 434	0.41 467	0.32 425	0.39 440	0.38 474	0.27 457	0.77 600	0.27 476	0.09 382	0.07 369	0.10 419	0.10 453	0.08 263	0.08 317

CBFPSM	0.27 470	0.16 453	0.67 552	0.20 223	0.14 371	0.38 534	0.25 515	0.40 376	0.36 402	0.33 438	0.36 403	0.56 592	0.38 560	0.32 388	0.38 539	0.08 287	0.08 457	0.07 153	0.08 306	0.09 345	0.11 475

CSP-Net	0.27 470	0.15 426	0.30 230	0.21 277	0.14 371	0.44 571	0.24 498	0.50 487	0.40 455	0.41 548	0.43 489	0.42 517	0.26 438	0.66 559	0.28 481	0.12 512	0.08 457	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.09 381

DAS	0.27 470	0.12 277	0.42 396	0.24 457	0.18 510	0.29 428	0.24 498	0.45 434	0.45 510	0.41 548	0.44 500	0.34 441	0.29 489	0.75 589	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.09 381

AASNet	0.27 470	0.19 502	0.49 463	0.26 531	0.17 488	0.34 500	0.20 392	0.62 616	0.48 542	0.35 475	0.40 451	0.32 425	0.25 427	0.28 339	0.34 526	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.08 306	0.13 514	0.11 475

GEStereo_RVC	0.27 470	0.20 515	0.44 419	0.27 559	0.16 464	0.33 487	0.25 515	0.56 570	0.54 581	0.34 458	0.38 427	0.34 441	0.25 427	0.51 472	0.28 481	0.12 512	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.11 461	0.11 475

RAFT + AFF	0.27 470	0.23 552	0.50 474	0.25 497	0.17 488	0.30 447	0.33 592	0.52 523	0.40 455	0.28 324	0.30 325	0.30 405	0.31 520	0.62 540	0.24 446	0.09 382	0.10 522	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.11 475

MMNet	0.27 470	0.14 391	0.49 463	0.24 457	0.17 488	0.47 585	0.22 450	0.45 434	0.51 563	0.39 529	0.41 459	0.36 460	0.33 530	0.39 427	0.34 526	0.08 287	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.08 317

delet	0.27 470	0.14 391	0.40 363	0.23 403	0.19 537	0.41 553	0.29 557	0.49 477	0.48 542	0.33 438	0.41 459	0.37 466	0.30 503	0.48 458	0.34 526	0.09 382	0.09 492	0.11 475	0.12 531	0.08 263	0.08 317

ac_64	0.27 470	0.13 344	0.41 386	0.24 457	0.17 488	0.36 520	0.22 450	0.46 445	0.33 363	0.35 475	0.36 403	0.52 577	0.30 503	0.62 540	0.32 514	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.09 345	0.08 317

HGLStereo	0.27 470	0.14 391	0.46 439	0.24 457	0.21 564	0.33 487	0.23 476	0.50 487	0.42 475	0.35 475	0.48 536	0.41 508	0.33 530	0.45 448	0.33 521	0.11 473	0.10 522	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.12 499

DSFCA	0.27 470	0.13 344	0.36 311	0.20 223	0.17 488	0.38 534	0.31 573	0.47 454	0.43 483	0.43 564	0.37 412	0.39 486	0.29 489	0.52 478	0.32 514	0.12 512	0.10 522	0.10 419	0.11 492	0.11 461	0.10 438

DMCA-RVC	0.27 470	0.21 529	0.61 526	0.28 580	0.17 488	0.29 428	0.21 423	0.42 402	0.35 389	0.40 539	0.37 412	0.39 486	0.36 547	0.43 441	0.30 501	0.13 531	0.10 522	0.15 576	0.11 492	0.13 514	0.10 438

HSM-Net_RVC	0.27 470	0.11 219	0.42 396	0.19 149	0.11 175	0.34 500	0.20 392	0.62 616	0.43 483	0.40 539	0.43 489	0.50 567	0.26 438	0.76 594	0.22 414	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 470	0.20 515	0.44 419	0.22 346	0.14 371	0.33 487	0.14 103	0.51 504	0.45 510	0.30 385	0.40 451	0.38 474	0.27 457	0.76 594	0.25 456	0.09 382	0.07 369	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.08 317

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 470	0.21 529	0.59 521	0.25 497	0.18 510	0.29 428	0.22 450	0.50 487	0.40 455	0.38 514	0.41 459	0.43 521	0.27 457	0.43 441	0.29 493	0.11 473	0.08 457	0.10 419	0.10 453	0.10 413	0.11 475
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 470	0.26 572	0.72 569	0.23 403	0.13 323	0.29 428	0.18 292	0.52 523	0.49 551	0.37 499	0.45 512	0.39 486	0.25 427	0.34 402	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.12 498	0.09 381

StereoDRNet-Refined	0.27 470	0.17 472	0.35 291	0.25 497	0.14 371	0.37 526	0.21 423	0.47 454	0.41 467	0.44 571	0.51 547	0.41 508	0.28 474	0.45 448	0.37 537	0.09 382	0.06 236	0.11 475	0.11 492	0.10 413	0.10 438
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 490	0.19 502	0.50 474	0.18 93	0.16 464	0.34 500	0.20 392	0.51 504	0.38 427	0.37 499	0.34 382	0.37 466	0.30 503	0.39 427	0.23 435	0.23 623	0.09 492	0.28 635	0.24 630	0.18 585	0.16 560

ssnet_v2	0.28 490	0.16 453	0.44 419	0.22 346	0.15 432	0.40 549	0.30 568	0.57 580	0.46 528	0.38 514	0.36 403	0.47 547	0.29 489	0.38 425	0.39 547	0.13 531	0.11 546	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.11 475

CRFU-Net	0.28 490	0.14 391	0.45 431	0.25 497	0.15 432	0.45 577	0.23 476	0.50 487	0.30 327	0.43 564	0.41 459	0.48 553	0.46 598	0.43 441	0.29 493	0.11 473	0.10 522	0.09 341	0.08 306	0.10 413	0.10 438

dad	0.28 490	0.31 603	0.44 419	0.21 277	0.14 371	0.30 447	0.20 392	0.33 285	0.49 551	0.44 571	0.44 500	0.45 537	0.21 358	0.41 436	0.26 470	0.20 618	0.11 546	0.20 613	0.11 492	0.14 532	0.10 438

FTStereo	0.28 490	0.10 139	0.43 409	0.23 403	0.13 323	0.21 264	0.53 650	0.34 294	0.26 267	0.38 514	0.95 642	0.30 405	0.56 620	0.32 388	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.19 593

ADLNet	0.28 490	0.15 426	0.42 396	0.23 403	0.19 537	0.34 500	0.23 476	0.53 535	0.43 483	0.42 558	0.41 459	0.44 532	0.27 457	0.55 493	0.35 530	0.11 473	0.08 457	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.12 499

UNet	0.28 490	0.14 391	0.69 558	0.23 403	0.20 556	0.44 571	0.22 450	0.50 487	0.40 455	0.34 458	0.39 440	0.43 521	0.33 530	0.40 434	0.31 509	0.09 382	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

STTStereo	0.28 490	0.20 515	0.61 526	0.25 497	0.17 488	0.29 428	0.24 498	0.47 454	0.39 437	0.39 529	0.41 459	0.44 532	0.28 474	0.40 434	0.28 481	0.13 531	0.12 564	0.13 534	0.16 594	0.12 498	0.11 475

RASNet	0.28 490	0.14 391	0.44 419	0.22 346	0.18 510	0.32 475	0.19 339	0.48 467	0.38 427	0.29 353	0.43 489	0.47 547	0.37 556	0.79 604	0.36 536	0.09 382	0.07 369	0.07 153	0.09 409	0.07 182	0.07 239

HSM	0.28 490	0.16 453	0.35 291	0.20 223	0.15 432	0.33 487	0.19 339	0.53 535	0.37 413	0.36 491	0.38 427	0.67 627	0.31 520	0.89 626	0.23 435	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.08 317

DLCB_ROB	0.28 490	0.16 453	0.34 281	0.27 559	0.16 464	0.38 534	0.25 515	0.48 467	0.43 483	0.46 579	0.46 522	0.51 571	0.33 530	0.53 485	0.33 521	0.10 434	0.10 522	0.11 475	0.11 492	0.10 413	0.09 381

ACV-stereo	0.29 501	0.18 486	0.79 583	0.23 403	0.16 464	0.47 585	0.19 339	0.36 336	0.34 373	0.29 353	0.33 372	0.67 627	0.42 584	0.54 491	0.30 501	0.10 434	0.09 492	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.11 475

ff1	0.29 501	0.12 277	0.42 396	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.35 317	0.44 498	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.81 612	1.08 650	0.08 287	0.05 39	0.11 475	0.10 453	0.08 263	0.08 317

LL-Strereo	0.29 501	0.25 561	0.58 515	0.25 497	0.21 564	0.23 314	0.24 498	0.55 554	0.42 475	0.34 458	0.32 349	0.41 508	0.40 571	0.94 635	0.23 435	0.08 287	0.07 369	0.11 475	0.09 409	0.09 345	0.09 381

THIR-Stereo	0.29 501	0.12 277	0.41 386	0.19 149	0.11 175	0.28 406	0.72 664	0.32 270	0.35 389	0.37 499	0.65 605	0.34 441	0.50 610	0.57 508	0.45 574	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.09 409	0.07 182	0.07 239

psm_up	0.29 501	0.16 453	0.41 386	0.26 531	0.17 488	0.32 475	0.26 528	0.55 554	0.43 483	0.36 491	0.40 451	0.45 537	0.37 556	0.58 515	0.30 501	0.11 473	0.12 564	0.13 534	0.12 531	0.10 413	0.10 438

hitnet-ft	0.29 501	0.17 472	0.40 363	0.19 149	0.14 371	0.39 543	0.23 476	0.44 424	0.41 467	0.36 491	0.46 522	0.53 582	0.34 539	0.76 594	0.32 514	0.14 556	0.10 522	0.13 534	0.10 453	0.15 546	0.13 517

FADNet-RVC-Resample	0.29 501	0.25 561	0.93 616	0.26 531	0.16 464	0.32 475	0.21 423	0.47 454	0.39 437	0.35 475	0.38 427	0.33 432	0.27 457	0.53 485	0.24 446	0.10 434	0.10 522	0.14 561	0.13 559	0.13 514	0.16 560

iinet-f	0.30 508	0.18 486	1.03 630	0.20 223	0.15 432	0.44 571	0.22 450	0.45 434	0.37 413	0.35 475	0.44 500	0.41 508	0.34 539	0.34 402	0.40 554	0.10 434	0.09 492	0.08 248	0.08 306	0.13 514	0.11 475

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 508	0.20 515	0.70 564	0.21 277	0.17 488	0.46 579	0.27 534	0.50 487	0.49 551	0.42 558	0.55 569	0.43 521	0.30 503	0.46 451	0.38 539	0.09 382	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.11 461	0.10 438

SACVNet	0.30 508	0.20 515	0.41 386	0.25 497	0.18 510	0.34 500	0.25 515	0.52 523	0.40 455	0.41 548	0.44 500	0.46 545	0.32 527	0.71 572	0.25 456	0.13 531	0.10 522	0.12 513	0.12 531	0.16 554	0.17 573

ADLNet2	0.30 508	0.17 472	0.72 569	0.23 403	0.17 488	0.36 520	0.24 498	0.52 523	0.51 563	0.32 425	0.38 427	0.45 537	0.30 503	0.69 566	0.35 530	0.10 434	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.12 498	0.10 438

FADNet_RVC	0.30 508	0.28 582	0.83 596	0.23 403	0.15 432	0.30 447	0.17 245	0.49 477	0.37 413	0.30 385	0.38 427	0.30 405	0.27 457	0.52 478	0.31 509	0.14 556	0.14 586	0.14 561	0.16 594	0.21 605	0.23 626

TDLM	0.30 508	0.21 529	0.38 339	0.28 580	0.15 432	0.33 487	0.32 581	0.52 523	0.47 533	0.38 514	0.43 489	0.39 486	0.29 489	0.91 630	0.28 481	0.14 556	0.08 457	0.13 534	0.11 492	0.12 498	0.10 438

CVANet_RVC	0.30 508	0.19 502	0.41 386	0.26 531	0.16 464	0.33 487	0.26 528	0.52 523	0.47 533	0.40 539	0.46 522	0.43 521	0.31 520	0.89 626	0.26 470	0.14 556	0.09 492	0.14 561	0.13 559	0.14 532	0.10 438

mmx	0.31 515	0.12 277	0.42 396	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.55 554	0.45 510	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.81 612	1.08 650	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.10 438

xxx	0.31 515	0.12 277	0.42 396	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.55 554	0.45 510	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.81 612	1.08 650	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.10 438

fast-acv-ft	0.31 515	0.20 515	0.81 589	0.24 457	0.18 510	0.46 579	0.27 534	0.41 388	0.49 551	0.39 529	0.55 569	0.49 559	0.35 543	0.37 420	0.38 539	0.11 473	0.11 546	0.11 475	0.12 531	0.12 498	0.09 381

CrosDoStereo	0.31 515	0.10 139	0.49 463	0.18 93	0.12 243	0.22 292	1.11 687	0.34 294	0.37 413	0.38 514	0.61 596	0.28 378	0.46 598	0.61 532	0.57 598	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.07 239

DeepStereo_LL	0.31 515	0.10 139	0.49 463	0.18 93	0.12 243	0.22 292	1.11 687	0.34 294	0.37 413	0.38 514	0.61 596	0.28 378	0.46 598	0.61 532	0.57 598	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.07 239

FADNet-RVC	0.31 515	0.35 613	0.78 576	0.25 497	0.20 556	0.33 487	0.20 392	0.49 477	0.40 455	0.34 458	0.39 440	0.41 508	0.29 489	0.63 546	0.31 509	0.13 531	0.14 586	0.14 561	0.15 582	0.19 593	0.19 593

AANet_RVC	0.31 515	0.22 543	0.50 474	0.23 403	0.14 371	0.30 447	0.24 498	0.47 454	0.54 581	0.38 514	0.60 589	0.43 521	0.29 489	0.87 621	0.40 554	0.11 473	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.09 345	0.09 381

NVstereo2D	0.31 515	0.16 453	0.54 497	0.24 457	0.22 580	0.42 560	0.28 550	0.58 589	0.56 590	0.28 324	0.38 427	0.40 501	0.30 503	0.71 572	0.28 481	0.13 531	0.08 457	0.13 534	0.10 453	0.19 593	0.16 560

NOSS_ROB	0.31 515	0.20 515	0.35 291	0.24 457	0.16 464	0.32 475	0.19 339	0.52 523	0.48 542	0.33 438	0.36 403	0.42 517	0.28 474	0.93 633	0.24 446	0.19 615	0.20 631	0.24 624	0.22 626	0.17 571	0.17 573

z-ln-s-r	0.32 524	0.21 529	0.82 593	0.23 403	0.14 371	0.30 447	0.26 528	0.43 416	0.50 559	0.32 425	0.60 589	0.39 486	0.29 489	0.73 580	0.66 619	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.08 317

YMNet	0.32 524	0.22 543	0.58 515	0.27 559	0.23 593	0.48 591	0.27 534	0.51 504	0.45 510	0.48 590	0.56 576	0.51 571	0.30 503	0.39 427	0.40 554	0.13 531	0.16 608	0.13 534	0.12 531	0.13 514	0.12 499

YMNet_1	0.32 524	0.22 543	0.58 515	0.27 559	0.23 593	0.48 591	0.27 534	0.51 504	0.45 510	0.48 590	0.56 576	0.51 571	0.30 503	0.39 427	0.40 554	0.13 531	0.16 608	0.13 534	0.12 531	0.13 514	0.12 499

1111x	0.32 524	0.11 219	0.40 363	0.22 346	0.11 175	0.32 475	0.26 528	0.59 595	0.43 483	0.31 403	0.41 459	0.39 486	0.28 474	0.76 594	1.37 668	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.10 453	0.09 345	0.08 317

pcwnet_v2	0.32 524	0.15 426	1.26 650	0.23 403	0.18 510	0.32 475	0.18 292	0.59 595	0.60 601	0.36 491	0.45 512	0.35 455	0.29 489	0.36 416	0.25 456	0.14 556	0.11 546	0.12 513	0.11 492	0.14 532	0.15 551

FADNet	0.32 524	0.36 616	0.74 574	0.23 403	0.22 580	0.37 526	0.19 339	0.53 535	0.48 542	0.32 425	0.36 403	0.43 521	0.32 527	0.64 548	0.25 456	0.16 587	0.16 608	0.14 561	0.16 594	0.24 618	0.19 593

PS-NSSS	0.32 524	0.30 596	0.46 439	0.23 403	0.17 488	0.33 487	0.24 498	0.57 580	0.41 467	0.37 499	0.52 555	0.35 455	0.30 503	0.80 608	0.30 501	0.17 598	0.14 586	0.21 615	0.15 582	0.15 546	0.13 517

StereoDRNet	0.32 524	0.22 543	0.61 526	0.27 559	0.21 564	0.42 560	0.30 568	0.61 608	0.48 542	0.46 579	0.39 440	0.48 553	0.30 503	0.57 508	0.40 554	0.11 473	0.09 492	0.12 513	0.11 492	0.12 498	0.10 438

DISCO	0.32 524	0.13 344	0.51 484	0.25 497	0.16 464	0.48 591	0.25 515	0.50 487	0.57 593	0.37 499	0.45 512	0.62 611	0.36 547	0.64 548	0.49 585	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.12 498	0.11 475

Selective-IGEV-i16pc	0.33 533	0.10 139	1.71 668	0.21 277	0.14 371	0.74 638	0.31 573	0.42 402	0.41 467	0.21 255	0.32 349	0.26 352	0.14 231	0.71 572	0.19 346	0.14 556	0.10 522	0.08 248	0.09 409	0.11 461	0.11 475

TCMNet	0.33 533	0.23 552	0.72 569	0.29 583	0.30 629	0.40 549	0.28 550	0.50 487	0.47 533	0.37 499	0.45 512	0.40 501	0.29 489	0.60 525	0.39 547	0.14 556	0.13 576	0.15 576	0.14 573	0.17 571	0.15 551

HBP-ISP	0.33 533	0.30 596	0.72 569	0.22 346	0.16 464	0.32 475	0.22 450	0.54 544	0.44 498	0.41 548	0.49 538	0.33 432	0.38 560	0.73 580	0.25 456	0.18 609	0.19 626	0.24 624	0.20 615	0.16 554	0.13 517

AAGNet	0.33 533	0.11 219	0.37 320	0.25 497	0.16 464	0.20 233	0.19 339	0.30 248	0.27 278	0.35 475	0.35 393	0.27 362	0.30 503	0.44 445	2.66 689	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.07 224	0.08 263	0.06 143

DRN-Test	0.33 533	0.17 472	0.61 526	0.27 559	0.19 537	0.46 579	0.29 557	0.65 625	0.51 563	0.47 586	0.46 522	0.44 532	0.34 539	0.62 540	0.41 562	0.12 512	0.08 457	0.13 534	0.12 531	0.12 498	0.10 438

CBMV_ROB	0.33 533	0.18 486	0.53 494	0.21 277	0.14 371	0.33 487	0.20 392	0.51 504	0.45 510	0.51 598	0.55 569	0.45 537	0.42 584	0.71 572	0.32 514	0.18 609	0.19 626	0.23 622	0.21 618	0.14 532	0.15 551

XPNet_ROB	0.33 533	0.20 515	0.43 409	0.27 559	0.18 510	0.37 526	0.31 573	0.55 554	0.50 559	0.51 598	0.53 562	0.58 600	0.37 556	0.63 546	0.45 574	0.17 598	0.12 564	0.13 534	0.12 531	0.15 546	0.14 539

PSMNet_ROB	0.33 533	0.24 556	0.54 497	0.31 600	0.21 564	0.42 560	0.43 629	0.59 595	0.47 533	0.37 499	0.44 500	0.49 559	0.31 520	0.64 548	0.43 566	0.14 556	0.10 522	0.15 576	0.14 573	0.13 514	0.11 475

CBMV	0.33 533	0.21 529	0.54 497	0.23 403	0.13 323	0.42 560	0.33 592	0.53 535	0.48 542	0.52 604	0.49 538	0.50 567	0.41 575	0.56 504	0.31 509	0.15 571	0.16 608	0.18 601	0.16 594	0.13 514	0.13 517
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 542	0.29 589	0.91 612	0.26 531	0.21 564	0.47 585	0.31 573	0.54 544	0.54 581	0.44 571	0.52 555	0.50 567	0.35 543	0.39 427	0.39 547	0.11 473	0.11 546	0.10 419	0.09 409	0.14 532	0.13 517

xxxx	0.34 542	0.10 139	0.29 220	0.19 149	0.11 175	0.37 526	0.20 392	0.58 589	0.38 427	0.29 353	0.42 476	0.38 474	0.24 406	0.46 451	2.20 685	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.09 381

test_xeample	0.34 542	0.10 139	0.29 220	0.19 149	0.11 175	0.33 487	0.23 476	0.55 554	0.38 427	0.32 425	0.45 512	0.29 389	0.26 438	0.57 508	2.24 687	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.09 381

FINET	0.34 542	0.27 579	0.80 586	0.24 457	0.24 601	0.36 520	0.34 594	0.54 544	0.72 628	0.39 529	0.47 529	0.32 425	0.30 503	0.51 472	0.32 514	0.19 615	0.17 615	0.13 534	0.12 531	0.18 585	0.16 560

ETE_ROB	0.34 542	0.26 572	0.45 431	0.29 583	0.18 510	0.40 549	0.37 607	0.57 580	0.47 533	0.50 593	0.50 541	0.62 611	0.36 547	0.55 493	0.38 539	0.13 531	0.10 522	0.14 561	0.12 531	0.16 554	0.16 560

DStereoRT	0.35 547	0.13 344	0.51 484	0.25 497	0.16 464	0.42 560	0.19 339	0.48 467	0.39 437	0.30 385	0.39 440	0.24 320	0.39 566	0.64 548	0.30 501	0.08 287	0.07 369	1.54 692	0.41 659	0.08 263	0.11 475

GwcNet	0.35 547	0.23 552	0.88 608	0.25 497	0.24 601	0.48 591	0.27 534	0.55 554	0.57 593	0.38 514	0.52 555	0.51 571	0.32 527	0.60 525	0.41 562	0.13 531	0.11 546	0.12 513	0.11 492	0.13 514	0.14 539

RP	0.35 547	0.22 543	0.51 484	0.31 600	0.24 601	0.37 526	0.28 550	0.50 487	0.58 596	0.40 539	0.63 602	0.61 609	0.47 601	0.61 532	0.39 547	0.16 587	0.15 601	0.17 593	0.15 582	0.17 571	0.17 573

DANet	0.35 547	0.23 552	0.60 523	0.36 625	0.22 580	0.39 543	0.25 515	0.48 467	0.43 483	0.52 604	0.50 541	0.59 602	0.41 575	0.76 594	0.49 585	0.13 531	0.11 546	0.14 561	0.12 531	0.17 571	0.15 551
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 547	0.26 572	0.49 463	0.36 625	0.22 580	0.41 553	0.41 624	0.53 535	0.42 475	0.47 586	0.46 522	0.61 609	0.39 566	0.55 493	0.37 537	0.16 587	0.13 576	0.21 615	0.21 618	0.16 554	0.16 560

w-ln-seven-2	0.36 552	0.29 589	1.06 632	0.27 559	0.18 510	0.37 526	0.30 568	0.50 487	0.54 581	0.45 575	0.55 569	0.45 537	0.41 575	0.62 540	0.49 585	0.10 434	0.10 522	0.12 513	0.11 492	0.14 532	0.11 475

GASNet	0.36 552	0.46 636	0.88 608	0.34 614	0.23 593	0.35 515	0.22 450	0.60 604	0.53 577	0.40 539	0.37 412	0.45 537	0.30 503	0.79 604	0.35 530	0.15 571	0.10 522	0.14 561	0.14 573	0.22 612	0.12 499

Wz-Net-MNSev	0.36 552	0.26 572	0.79 583	0.26 531	0.21 564	0.59 619	0.38 613	0.55 554	0.56 590	0.48 590	0.54 565	0.53 582	0.36 547	0.60 525	0.44 571	0.11 473	0.09 492	0.11 475	0.11 492	0.15 546	0.13 517

APVNet	0.36 552	0.20 515	0.70 564	0.26 531	0.22 580	0.52 609	0.35 598	0.61 608	0.44 498	0.38 514	0.52 555	0.48 553	0.38 560	0.84 617	0.46 580	0.13 531	0.14 586	0.15 576	0.16 594	0.16 554	0.15 551

Syn2CoEx	0.36 552	0.31 603	0.78 576	0.34 614	0.21 564	0.41 553	0.28 550	0.61 608	0.49 551	0.42 558	0.56 576	0.45 537	0.44 589	0.69 566	0.38 539	0.17 598	0.14 586	0.15 576	0.12 531	0.13 514	0.12 499

FAT-Stereo	0.36 552	0.18 486	0.73 573	0.26 531	0.18 510	0.33 487	0.29 557	0.60 604	0.59 597	0.46 579	0.60 589	0.60 605	0.50 610	0.61 532	0.34 526	0.13 531	0.14 586	0.13 534	0.12 531	0.14 532	0.18 586

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 552	0.36 616	0.53 494	0.34 614	0.19 537	0.51 600	0.24 498	0.55 554	0.38 427	0.41 548	0.47 529	0.47 547	0.27 457	0.73 580	0.30 501	0.36 653	0.19 626	0.27 627	0.17 603	0.26 627	0.23 626

GANet	0.36 552	0.22 543	0.49 463	0.29 583	0.17 488	0.41 553	0.38 613	0.57 580	0.45 510	0.46 579	0.75 622	0.55 588	0.40 571	0.94 635	0.41 562	0.13 531	0.13 576	0.13 534	0.11 492	0.14 532	0.11 475

LALA_ROB	0.36 552	0.25 561	0.46 439	0.30 594	0.21 564	0.47 585	0.39 618	0.61 608	0.51 563	0.52 604	0.51 547	0.69 633	0.36 547	0.50 467	0.43 566	0.17 598	0.11 546	0.16 587	0.14 573	0.17 571	0.15 551

SGM-Forest	0.36 552	0.17 472	0.47 447	0.23 403	0.16 464	0.45 577	0.41 624	0.55 554	0.48 542	0.52 604	0.60 589	0.52 577	0.41 575	0.85 618	0.50 591	0.17 598	0.17 615	0.17 593	0.15 582	0.15 546	0.15 551
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 562	0.41 631	0.66 551	0.46 645	0.41 643	0.34 500	0.25 515	0.57 580	0.45 510	0.39 529	0.52 555	0.43 521	0.33 530	0.41 436	0.29 493	0.25 633	0.14 586	0.33 647	0.21 618	0.31 640	0.22 619

Anonymous_2	0.37 562	0.21 529	0.47 447	0.20 223	0.21 564	0.42 560	0.26 528	0.38 352	0.29 314	0.33 438	0.30 325	0.44 532	0.38 560	0.36 416	0.29 493	0.26 634	0.29 652	0.44 655	1.41 693	0.34 644	0.21 614

AF-Net	0.37 562	0.26 572	0.56 507	0.32 606	0.23 593	0.41 553	0.29 557	0.61 608	0.64 612	0.42 558	0.68 611	0.65 622	0.49 608	0.57 508	0.44 571	0.15 571	0.11 546	0.19 609	0.14 573	0.15 546	0.13 517

stereogan	0.37 562	0.17 472	0.65 546	0.27 559	0.22 580	0.62 625	0.26 528	0.59 595	0.63 611	0.43 564	0.60 589	0.67 627	0.42 584	0.68 564	0.35 530	0.13 531	0.14 586	0.14 561	0.12 531	0.19 593	0.17 573

Nwc_Net	0.37 562	0.25 561	0.68 557	0.31 600	0.24 601	0.44 571	0.30 568	0.65 625	0.50 559	0.37 499	0.69 615	0.58 600	0.45 592	0.60 525	0.40 554	0.15 571	0.12 564	0.19 609	0.21 618	0.14 532	0.13 517

RYNet	0.37 562	0.18 486	0.59 521	0.25 497	0.28 620	0.61 623	0.32 581	0.59 595	0.59 597	0.41 548	0.38 427	0.57 597	0.39 566	0.87 621	0.53 596	0.11 473	0.08 457	0.12 513	0.11 492	0.18 585	0.18 586

PA-Net	0.37 562	0.28 582	0.83 596	0.31 600	0.28 620	0.39 543	0.42 627	0.51 504	0.55 587	0.34 458	0.42 476	0.41 508	0.36 547	0.79 604	0.49 585	0.12 512	0.23 642	0.16 587	0.23 628	0.12 498	0.18 586
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 569	0.12 277	0.38 339	0.42 639	3.88 695	0.21 264	0.17 245	0.35 317	0.28 295	0.20 244	0.20 217	0.23 306	0.15 250	0.28 339	0.16 261	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.09 381

S-Stereo	0.38 569	0.20 515	1.05 631	0.27 559	0.22 580	0.38 534	0.32 581	0.55 554	0.66 615	0.39 529	0.59 584	0.49 559	0.41 575	0.75 589	0.40 554	0.12 512	0.15 601	0.13 534	0.13 559	0.16 554	0.21 614

ADCRef	0.38 569	0.24 556	0.88 608	0.26 531	0.21 564	0.49 596	0.27 534	0.52 523	0.48 542	0.50 593	0.58 581	0.35 455	0.47 601	0.48 458	1.29 667	0.09 382	0.08 457	0.12 513	0.12 531	0.11 461	0.11 475

PWC_ROB	0.38 569	0.29 589	0.69 558	0.25 497	0.20 556	0.38 534	0.19 339	0.58 589	0.67 618	0.57 617	0.85 634	0.51 571	0.40 571	0.71 572	0.52 594	0.13 531	0.09 492	0.14 561	0.10 453	0.17 571	0.14 539

PWCDC_ROB	0.38 569	0.30 596	0.60 523	0.33 612	0.20 556	0.42 560	0.19 339	0.58 589	0.89 649	0.42 558	1.26 657	0.36 460	0.34 539	0.50 467	0.38 539	0.18 609	0.11 546	0.11 475	0.09 409	0.19 593	0.13 517

Selective-IGEV-i16pb	0.39 574	0.12 277	2.18 672	0.21 277	0.15 432	0.68 632	0.32 581	0.56 570	0.57 593	0.25 292	0.44 500	0.33 432	0.21 358	0.80 608	0.25 456	0.14 556	0.10 522	0.09 341	0.10 453	0.12 498	0.13 517

aanetorigin	0.39 574	0.29 589	1.09 635	0.24 457	0.19 537	0.28 406	0.37 607	0.33 285	0.47 533	0.94 653	0.82 631	0.52 577	0.54 616	0.49 463	0.50 591	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.16 554	0.15 551

RGC	0.39 574	0.32 608	0.64 545	0.34 614	0.27 615	0.40 549	0.29 557	0.57 580	0.53 577	0.45 575	0.64 604	0.62 611	0.45 592	0.72 578	0.39 547	0.15 571	0.15 601	0.21 615	0.20 615	0.18 585	0.19 593

NCC-stereo	0.39 574	0.25 561	0.69 558	0.32 606	0.28 620	0.46 579	0.36 603	0.65 625	0.52 572	0.40 539	0.57 579	0.56 592	0.47 601	0.73 580	0.45 574	0.17 598	0.14 586	0.18 601	0.25 635	0.16 554	0.16 560

edge stereo	0.39 574	0.22 543	0.81 589	0.27 559	0.22 580	0.37 526	0.24 498	0.56 570	0.54 581	0.53 610	0.60 589	0.71 636	0.50 610	0.78 602	0.40 554	0.16 587	0.14 586	0.19 609	0.14 573	0.16 554	0.17 573

Abc-Net	0.39 574	0.25 561	0.69 558	0.32 606	0.28 620	0.46 579	0.36 603	0.65 625	0.52 572	0.40 539	0.57 579	0.56 592	0.47 601	0.73 580	0.45 574	0.17 598	0.14 586	0.18 601	0.25 635	0.16 554	0.16 560
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 574	0.28 582	0.78 576	0.27 559	0.18 510	0.49 596	0.22 450	0.59 595	0.84 647	0.55 614	0.53 562	0.49 559	0.36 547	0.67 563	0.82 633	0.13 531	0.10 522	0.11 475	0.12 531	0.17 571	0.17 573

SQANet	0.40 581	0.48 640	0.67 552	0.48 647	0.39 640	0.48 591	0.22 450	0.51 504	0.43 483	0.40 539	0.47 529	0.47 547	0.33 530	0.54 491	0.32 514	0.36 653	0.15 601	0.40 653	0.21 618	0.45 653	0.31 644

UDG	0.40 581	0.46 636	0.49 463	0.40 637	0.35 637	0.47 585	0.27 534	0.54 544	0.47 533	0.39 529	0.45 512	0.59 602	0.44 589	0.46 451	0.39 547	0.26 634	0.19 626	0.48 657	0.22 626	0.34 644	0.26 635

DDUNet	0.41 583	0.50 645	0.48 457	0.44 642	0.39 640	0.46 579	0.32 581	0.50 487	0.43 483	0.45 575	0.52 555	0.57 597	0.36 547	0.48 458	0.33 521	0.33 650	0.21 633	0.55 661	0.25 635	0.37 648	0.32 647

222	0.41 583	0.10 139	0.29 220	0.19 149	0.11 175	0.36 520	0.20 392	0.57 580	0.39 437	0.35 475	0.44 500	0.30 405	0.27 457	0.55 493	3.56 692	0.11 473	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.09 345	0.09 381

NaN_ROB	0.41 583	0.28 582	0.62 534	0.30 594	0.19 537	0.51 600	0.47 640	0.58 589	0.59 597	0.56 615	0.47 529	0.49 559	0.41 575	1.21 659	0.64 616	0.12 512	0.18 621	0.12 513	0.13 559	0.11 461	0.14 539

w-ln-seven	0.42 586	0.30 596	1.18 643	0.26 531	0.22 580	0.58 616	0.31 573	0.62 616	0.81 639	0.58 618	0.61 596	0.53 582	0.36 547	0.57 508	0.65 618	0.11 473	0.10 522	0.13 534	0.12 531	0.15 546	0.13 517

test_sample9	0.42 586	0.19 502	0.50 474	0.18 93	0.16 464	0.34 500	0.20 392	0.51 504	0.38 427	0.37 499	0.34 382	0.37 466	0.30 503	0.66 559	0.91 640	0.23 623	1.82 694	0.28 635	0.24 630	0.18 585	0.16 560

SDNR	0.42 586	0.21 529	0.82 593	0.21 277	0.18 510	1.27 670	0.17 245	0.50 487	0.49 551	0.42 558	0.81 629	0.38 474	0.27 457	1.19 656	0.38 539	0.23 623	0.24 644	0.17 593	0.13 559	0.17 571	0.20 605

ccnet	0.42 586	0.31 603	0.48 457	0.27 559	0.32 633	0.60 622	0.32 581	0.65 625	0.46 528	0.53 610	0.66 607	0.56 592	0.45 592	0.72 578	0.61 609	0.26 634	0.19 626	0.24 624	0.21 618	0.26 627	0.22 619

SHD	0.42 586	0.27 579	0.81 589	0.31 600	0.25 609	0.42 560	0.22 450	0.66 631	0.94 658	0.63 625	0.60 589	0.59 602	0.47 601	0.59 521	0.58 603	0.15 571	0.13 576	0.16 587	0.16 594	0.20 602	0.22 619

Wz-Net-SNSev	0.43 591	0.41 631	1.27 651	0.30 594	0.21 564	0.44 571	0.41 624	0.61 608	0.65 613	0.46 579	0.65 605	0.62 611	0.39 566	0.74 588	0.59 604	0.12 512	0.11 546	0.12 513	0.13 559	0.16 554	0.14 539

XQC	0.43 591	0.37 621	0.96 621	0.34 614	0.25 609	0.53 610	0.34 594	0.60 604	0.73 631	0.51 598	0.46 522	0.57 597	0.47 601	0.70 569	0.72 624	0.17 598	0.12 564	0.18 601	0.15 582	0.25 620	0.23 626

CC-Net-ROB	0.43 591	0.47 638	0.65 546	0.37 631	0.23 593	0.51 600	0.29 557	0.66 631	0.49 551	0.46 579	0.51 547	0.48 553	0.38 560	0.96 639	0.35 530	0.34 651	0.23 642	0.55 661	0.25 635	0.31 640	0.20 605

GANetREF_RVC	0.43 591	0.47 638	0.69 558	0.38 633	0.20 556	0.51 600	0.48 644	0.66 631	0.66 615	0.46 579	0.46 522	0.50 567	0.44 589	0.90 629	0.39 547	0.27 639	0.21 633	0.32 644	0.18 609	0.27 632	0.22 619
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	0.43 591	0.26 572	0.54 497	0.31 600	0.20 556	0.51 600	0.32 581	0.70 642	0.60 601	0.59 619	0.55 569	0.65 622	0.41 575	1.40 669	0.51 593	0.13 531	0.17 615	0.21 615	0.16 594	0.17 571	0.18 586

PDISCO_ROB	0.43 591	0.30 596	0.67 552	0.43 640	0.36 638	0.67 630	0.32 581	0.72 645	0.76 633	0.43 564	0.53 562	0.63 619	0.40 571	0.66 559	0.47 582	0.21 620	0.12 564	0.21 615	0.19 613	0.25 620	0.20 605

WQFJA1++	0.44 597	0.07 4	0.63 537	0.18 93	0.13 323	0.15 54	0.11 20	0.20 62	0.11 8	2.05 687	0.12 65	0.23 306	0.11 115	0.17 114	0.12 111	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	4.20 699	0.07 239

z-mn7	0.44 597	0.40 627	1.09 635	0.25 497	0.18 510	0.61 623	0.34 594	0.56 570	0.93 656	0.43 564	0.96 643	0.53 582	0.39 566	0.94 635	0.59 604	0.10 434	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.14 532	0.13 517

DeepPrunerF	0.44 597	0.29 589	1.29 653	0.33 612	0.30 629	0.35 515	0.36 603	0.62 616	1.15 669	0.40 539	0.44 500	0.39 486	0.41 575	0.80 608	0.52 594	0.18 609	0.14 586	0.23 622	0.21 618	0.17 571	0.17 573

ADCP+	0.45 600	0.24 556	1.15 642	0.25 497	0.22 580	0.56 612	0.39 618	0.54 544	0.51 563	0.44 571	0.51 547	0.46 545	0.52 615	0.56 504	1.89 681	0.10 434	0.08 457	0.11 475	0.10 453	0.14 532	0.13 517

PASM	0.45 600	0.35 613	0.90 611	0.35 623	0.33 634	0.39 543	0.38 613	0.50 487	0.61 605	0.52 604	0.51 547	0.62 611	0.45 592	0.93 633	0.48 583	0.26 634	0.29 652	0.29 639	0.33 648	0.29 638	0.26 635

DStereoO	0.46 602	0.32 608	0.51 484	0.36 625	0.29 628	0.38 534	0.45 633	0.55 554	0.60 601	0.47 586	0.49 538	0.48 553	0.73 646	0.59 521	0.69 622	0.81 677	0.18 621	0.38 650	0.19 613	0.46 654	0.20 605

zh-mn7	0.46 602	0.45 635	1.48 659	0.25 497	0.19 537	0.44 571	0.29 557	0.56 570	0.82 640	0.65 629	0.96 643	0.49 559	0.38 560	0.88 624	0.63 614	0.12 512	0.10 522	0.11 475	0.11 492	0.13 514	0.14 539

G-Net	0.46 602	0.25 561	0.86 605	0.34 614	0.28 620	0.90 654	0.35 598	0.47 454	0.45 510	0.68 632	1.22 655	0.64 621	0.60 627	0.61 532	0.57 598	0.16 587	0.14 586	0.17 593	0.13 559	0.22 612	0.19 593

GCST	0.47 605	0.60 654	0.57 510	1.04 679	0.48 653	0.38 534	0.11 20	0.40 376	0.32 349	0.41 548	0.34 382	0.29 389	0.17 300	0.46 451	0.19 346	0.69 669	0.42 664	0.79 674	0.62 677	0.62 662	0.46 659

ADCL	0.47 605	0.22 543	1.00 625	0.27 559	0.19 537	0.74 638	0.64 659	0.54 544	0.69 623	0.56 615	0.71 616	0.55 588	0.60 627	0.60 525	1.43 669	0.11 473	0.09 492	0.13 534	0.13 559	0.14 532	0.14 539

DPSNet	0.47 605	0.24 556	0.93 616	0.27 559	0.20 556	0.75 641	0.57 653	0.84 660	0.79 637	0.47 586	0.51 547	0.60 605	0.69 642	0.87 621	0.71 623	0.16 587	0.13 576	0.12 513	0.10 453	0.25 620	0.21 614

zh-sn7	0.48 608	0.51 647	1.43 658	0.29 583	0.20 556	0.47 585	0.39 618	0.57 580	0.62 607	0.52 604	0.81 629	0.52 577	0.56 620	1.05 648	0.87 637	0.12 512	0.13 576	0.13 534	0.13 559	0.17 571	0.16 560

ADCPNet	0.48 608	0.29 589	1.60 664	0.27 559	0.23 593	0.70 636	0.38 613	0.53 535	0.51 563	0.51 598	0.59 584	0.67 627	0.56 620	0.60 525	1.14 655	0.15 571	0.18 621	0.14 561	0.23 628	0.19 593	0.19 593

MDST_ROB	0.48 608	0.14 391	0.95 619	0.30 594	0.21 564	1.33 673	0.32 581	0.77 650	0.56 590	1.06 661	0.71 616	0.49 559	0.35 543	1.26 662	0.38 539	0.13 531	0.11 546	0.16 587	0.13 559	0.12 498	0.12 499

AANet	0.49 611	0.42 633	1.56 662	0.22 346	0.19 537	0.39 543	0.25 515	0.52 523	0.92 653	0.92 650	0.93 641	0.84 643	0.67 639	0.59 521	0.59 604	0.15 571	0.11 546	0.13 534	0.12 531	0.18 585	0.16 560

test_sample8	0.49 611	0.19 502	0.50 474	0.18 93	0.16 464	0.34 500	0.20 392	0.55 554	0.34 373	0.62 623	0.38 427	1.15 658	0.67 639	0.66 559	0.91 640	0.23 623	1.82 694	0.28 635	0.24 630	0.18 585	0.16 560

SuperB	0.49 611	0.28 582	2.23 673	0.23 403	0.15 432	0.41 553	0.32 581	0.47 454	0.82 640	0.43 564	0.50 541	0.33 432	0.45 592	0.68 564	1.08 650	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.98 683	0.14 539

ADCMid	0.49 611	0.34 611	1.13 640	0.26 531	0.21 564	0.51 600	0.37 607	0.57 580	0.54 581	0.75 640	0.66 607	0.62 611	0.64 638	0.64 548	1.68 674	0.13 531	0.12 564	0.17 593	0.17 603	0.20 602	0.17 573

psmorigin	0.50 615	0.25 561	3.03 682	0.24 457	0.19 537	0.38 534	0.22 450	0.50 487	0.44 498	0.64 627	0.68 611	0.71 636	0.51 613	0.85 618	0.45 574	0.14 556	0.17 615	0.13 534	0.14 573	0.16 554	0.21 614

CSAN	0.50 615	0.35 613	0.78 576	0.36 625	0.23 593	0.56 612	0.59 656	0.61 608	0.70 625	0.64 627	0.78 626	0.65 622	0.60 627	1.38 668	0.62 611	0.21 620	0.17 615	0.20 613	0.20 615	0.18 585	0.18 586

SGM_RVC	0.50 615	0.19 502	0.50 474	0.25 497	0.15 432	0.69 633	0.39 618	0.68 639	0.82 640	0.95 655	0.84 633	1.13 655	0.76 647	1.16 655	0.60 608	0.16 587	0.16 608	0.16 587	0.16 594	0.16 554	0.17 573
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 615	0.20 515	0.78 576	0.24 457	0.26 613	0.39 543	0.30 568	0.51 504	0.50 559	0.54 612	1.23 656	2.52 684	0.37 556	0.77 600	0.95 643	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.10 413	0.08 317

Wz-Net-TNSev	0.51 619	0.58 652	1.61 666	0.25 497	0.21 564	0.65 627	0.45 633	0.63 623	0.69 623	0.51 598	0.54 565	0.71 636	0.60 627	1.00 644	0.77 628	0.15 571	0.15 601	0.13 534	0.15 582	0.21 605	0.20 605

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 619	0.50 645	0.86 605	0.39 635	0.24 601	0.84 649	0.55 651	0.56 570	0.62 607	0.60 620	0.68 611	0.62 611	0.42 584	1.13 654	0.43 566	0.23 623	0.27 648	0.27 627	0.35 650	0.25 620	0.29 640

AnyNet_C32	0.51 619	0.40 627	1.10 639	0.29 583	0.28 620	0.59 619	0.58 654	0.54 544	0.60 601	0.62 623	0.66 607	0.54 586	0.54 616	0.78 602	1.74 678	0.15 571	0.14 586	0.15 576	0.17 603	0.20 602	0.20 605

WCMA_ROB	0.51 619	0.21 529	0.65 546	0.25 497	0.21 564	0.58 616	0.32 581	0.54 544	0.55 587	0.95 655	1.40 662	1.28 662	0.81 652	0.73 580	0.62 611	0.18 609	0.15 601	0.15 576	0.15 582	0.19 593	0.19 593

WZ-Net	0.52 623	0.38 625	1.90 669	0.30 594	0.24 601	0.57 615	0.48 644	0.62 616	0.78 636	0.50 593	0.71 616	0.68 631	0.54 616	0.98 643	0.84 634	0.13 531	0.10 522	0.11 475	0.12 531	0.19 593	0.20 605

SANet	0.53 624	0.28 582	0.96 621	0.26 531	0.15 432	0.69 633	0.44 632	0.67 636	1.34 673	0.67 631	0.98 646	0.94 648	0.71 644	0.89 626	0.76 625	0.14 556	0.12 564	0.12 513	0.11 492	0.17 571	0.16 560

Consistency-Raft	0.55 625	0.48 640	1.02 628	0.45 643	0.49 654	0.49 596	0.47 640	0.72 645	0.72 628	0.45 575	0.82 631	0.47 547	0.60 627	0.50 467	0.63 614	0.39 657	0.39 662	0.44 655	0.51 667	0.52 656	0.37 650

anonymity	0.56 626	0.54 650	0.70 564	0.47 646	0.61 664	0.56 612	0.43 629	0.69 640	0.49 551	0.63 625	0.55 569	0.54 586	0.60 627	0.61 532	0.57 598	0.55 662	0.53 673	0.50 658	0.54 671	0.51 655	0.56 664

MFN_U_SF_RVC	0.56 626	0.51 647	1.19 644	0.38 633	0.22 580	0.69 633	0.27 534	0.80 655	0.67 618	0.73 636	0.74 621	0.87 644	0.61 636	0.81 612	0.76 625	0.29 645	0.27 648	0.32 644	0.37 654	0.32 643	0.31 644

SAMSARA	0.56 626	0.39 626	0.80 586	0.60 659	0.46 651	1.00 658	1.23 690	0.67 636	0.68 621	0.71 635	0.54 565	0.89 647	0.57 623	0.81 612	0.62 611	0.19 615	0.22 637	0.18 601	0.18 609	0.27 632	0.25 633

otaku	0.57 629	0.62 656	0.87 607	0.63 661	0.44 649	0.73 637	0.37 607	0.65 625	0.66 615	0.51 598	0.75 622	0.66 626	0.45 592	0.69 566	0.46 580	0.53 659	0.34 658	0.55 661	0.35 650	0.60 661	0.45 656

Ntro	0.58 630	0.64 657	0.92 614	0.66 662	0.50 655	0.77 642	0.36 603	0.66 631	0.70 625	0.50 593	0.59 584	0.65 622	0.51 613	0.75 589	0.45 574	0.56 663	0.32 656	0.56 664	0.34 649	0.63 663	0.46 659

PVD	0.58 630	0.34 611	0.84 601	0.39 635	0.31 632	0.59 619	0.47 640	0.80 655	1.25 670	0.92 650	1.09 649	0.79 640	0.82 653	0.85 618	0.76 625	0.21 620	0.18 621	0.22 621	0.18 609	0.27 632	0.35 649

ADCS	0.58 630	0.40 627	1.35 656	0.29 583	0.24 601	0.55 611	0.45 633	0.67 636	0.83 644	0.76 641	0.71 616	0.68 631	0.60 627	0.76 594	2.23 686	0.16 587	0.16 608	0.16 587	0.17 603	0.22 612	0.22 619

MeshStereo	0.58 630	0.27 579	0.67 552	0.22 346	0.17 488	0.66 629	0.37 607	0.78 651	0.61 605	1.47 683	1.30 658	1.65 670	0.79 649	1.12 653	0.59 604	0.17 598	0.17 615	0.17 593	0.14 573	0.17 571	0.14 539
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
MSMD_ROB	0.60 634	0.33 610	0.61 526	0.30 594	0.25 609	0.86 651	0.35 598	0.55 554	0.67 618	1.10 663	1.49 667	1.76 673	0.97 663	0.88 624	0.49 585	0.23 623	0.21 633	0.27 627	0.27 643	0.25 620	0.24 631

DGSMNet	0.61 635	0.29 589	0.91 612	0.51 652	0.70 669	0.62 625	1.38 691	0.59 595	0.55 587	0.37 499	0.61 596	0.52 577	0.33 530	0.65 555	0.43 566	0.53 659	0.60 680	0.67 666	0.61 676	0.63 663	0.61 674

FCDSN-DC	0.63 636	0.31 603	0.61 526	0.36 625	0.30 629	0.65 627	0.37 607	0.66 631	0.68 621	1.14 665	1.54 670	1.71 672	1.26 672	0.92 631	0.64 616	0.24 630	0.22 637	0.27 627	0.26 639	0.27 632	0.27 639
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 636	0.37 621	2.40 677	0.26 531	0.25 609	0.38 534	0.49 646	0.41 388	1.06 663	1.38 672	0.87 638	0.62 611	0.95 660	0.65 555	1.65 673	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.11 492	0.19 593	0.17 573

AnyNet_C01	0.65 638	0.58 652	2.60 680	0.32 606	0.26 613	0.88 652	0.61 657	0.63 623	0.62 607	0.68 632	0.96 643	0.76 639	0.60 627	0.96 639	1.43 669	0.16 587	0.16 608	0.17 593	0.17 603	0.23 615	0.23 626

DispFullNet	0.66 639	0.89 671	1.59 663	0.77 667	1.21 686	0.51 600	0.23 476	0.59 595	0.72 628	0.69 634	0.61 596	0.69 633	0.91 659	0.79 604	0.48 583	0.27 639	0.12 564	0.73 669	0.30 647	0.65 666	0.40 653

NVStereoNet_ROB	0.67 640	0.49 644	0.83 596	0.48 647	0.40 642	0.51 600	0.46 636	0.70 642	0.77 635	0.84 645	1.72 675	1.02 653	0.83 654	1.23 660	0.79 631	0.32 649	0.38 661	0.40 653	0.46 661	0.36 647	0.41 654
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 641	0.64 657	1.06 632	0.45 643	0.27 615	1.40 677	0.58 654	0.78 651	0.92 653	0.84 645	0.86 635	0.88 646	0.68 641	1.33 667	0.68 621	0.37 655	0.29 652	0.34 648	0.36 653	0.43 651	0.37 650

SPS-STEREO	0.69 642	0.61 655	0.98 623	0.52 655	0.57 661	0.74 638	0.50 647	0.78 651	0.62 607	0.95 655	0.86 635	0.94 648	0.70 643	1.01 645	0.87 637	0.58 665	0.51 670	0.50 658	0.50 666	0.55 658	0.58 667
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 643	0.30 596	0.69 558	0.32 606	0.27 615	0.81 648	0.39 618	0.79 654	0.82 640	1.41 675	1.58 672	1.98 675	1.26 672	1.02 646	0.77 628	0.24 630	0.22 637	0.27 627	0.26 639	0.26 627	0.26 635

FC-DCNN v2	0.71 644	0.30 596	0.67 552	0.32 606	0.27 615	0.84 649	0.39 618	0.84 660	0.85 648	1.44 679	1.64 673	2.09 677	1.28 674	1.06 649	0.80 632	0.24 630	0.22 637	0.27 627	0.26 639	0.26 627	0.25 633

RainbowNet	0.72 645	0.89 671	1.02 628	0.82 669	0.63 666	0.78 645	0.52 648	0.81 657	0.93 656	0.60 620	0.79 627	0.80 641	0.60 627	0.80 608	0.57 598	0.78 675	0.55 676	0.78 672	0.49 664	0.76 673	0.58 667

ACVNet_1	0.72 645	0.81 666	1.37 657	0.72 665	0.53 659	0.77 642	0.42 627	0.85 663	0.90 651	0.74 639	0.75 622	1.32 664	0.72 645	1.02 646	0.55 597	0.54 661	0.31 655	0.71 668	0.35 650	0.64 665	0.45 656

ACVNet-4b	0.72 645	0.81 666	1.33 655	0.72 665	0.50 655	0.80 647	0.31 573	0.71 644	0.80 638	0.50 593	0.72 620	0.95 650	0.43 588	0.96 639	1.20 663	1.13 689	0.21 633	0.76 671	0.45 660	0.65 666	0.46 659

MFMNet_re	0.72 645	0.76 664	0.99 624	0.62 660	0.70 669	0.77 642	0.67 660	0.75 648	0.83 644	0.78 643	0.86 635	0.69 633	0.78 648	0.71 572	0.61 609	0.66 668	0.59 679	0.61 665	0.58 675	0.68 669	0.71 678

ELAS_RVC	0.74 649	0.36 616	1.00 625	0.37 631	0.33 634	0.88 652	0.93 679	0.83 659	1.08 665	1.35 670	1.33 661	1.24 660	1.33 676	1.06 649	0.95 643	0.27 639	0.25 646	0.29 639	0.27 643	0.30 639	0.30 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 649	0.36 616	0.85 604	0.36 625	0.33 634	1.36 674	0.77 670	0.93 664	0.92 653	1.41 675	1.53 669	1.16 659	1.17 668	0.95 638	1.03 647	0.26 634	0.25 646	0.28 635	0.28 646	0.31 640	0.30 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 651	0.44 634	1.98 670	0.49 650	0.16 464	0.58 616	0.31 573	0.81 657	0.83 644	0.41 548	0.52 555	0.98 652	0.58 624	4.97 696	1.03 647	0.11 473	0.07 369	0.10 419	0.24 630	0.27 632	0.26 635

RTS	0.78 652	0.48 640	4.68 687	0.34 614	0.28 620	1.12 662	0.46 636	0.62 616	1.03 660	0.73 636	0.89 639	0.60 605	0.59 625	1.61 672	1.16 659	0.14 556	0.11 546	0.15 576	0.15 582	0.21 605	0.19 593

RTSA	0.78 652	0.48 640	4.68 687	0.34 614	0.28 620	1.12 662	0.46 636	0.62 616	1.03 660	0.73 636	0.89 639	0.60 605	0.59 625	1.61 672	1.16 659	0.14 556	0.11 546	0.15 576	0.15 582	0.21 605	0.19 593

DStereoSA	0.81 654	0.37 621	1.08 634	0.51 652	0.65 667	0.67 630	1.44 692	0.74 647	1.06 663	0.54 612	1.67 674	0.49 559	1.78 682	0.96 639	1.69 676	0.28 642	0.43 665	0.27 627	0.51 667	0.40 650	0.58 667

DStereoFS	0.84 655	0.66 659	0.80 586	0.53 656	0.50 655	1.23 668	0.55 651	0.94 665	1.32 672	0.89 647	1.32 659	1.04 654	2.32 689	1.29 665	1.14 655	0.31 648	0.35 659	0.30 641	0.39 657	0.34 644	0.60 670

SGM+DAISY	0.87 656	0.66 659	1.30 654	0.51 652	0.60 663	1.03 659	0.84 676	0.76 649	0.73 631	1.39 673	1.51 668	1.31 663	1.22 670	1.11 651	1.08 650	0.57 664	0.53 673	0.51 660	0.51 667	0.54 657	0.61 674

ACVNet_2	0.89 657	0.87 670	1.25 649	0.82 669	0.62 665	0.97 657	0.62 658	1.14 670	1.42 675	1.00 658	1.40 662	1.47 667	0.84 655	1.11 651	0.66 619	0.61 666	0.43 665	0.78 672	0.49 664	0.75 672	0.52 662

IMH-64-1	0.91 658	0.86 668	0.84 601	0.97 674	0.75 671	0.92 655	0.71 662	1.27 671	1.10 666	0.89 647	1.45 664	1.14 656	0.96 661	1.19 656	0.84 634	0.74 672	0.51 670	0.97 677	0.55 672	0.84 675	0.60 670

IMH-64	0.91 658	0.86 668	0.84 601	0.97 674	0.75 671	0.92 655	0.71 662	1.27 671	1.10 666	0.89 647	1.45 664	1.14 656	0.96 661	1.19 656	0.84 634	0.74 672	0.51 670	0.97 677	0.55 672	0.84 675	0.60 670

MonStereo1	0.93 660	0.56 651	0.82 593	0.69 663	0.58 662	1.37 675	0.35 598	0.94 665	1.25 670	0.93 652	1.90 678	1.52 668	2.10 686	1.27 663	0.77 628	0.69 669	0.33 657	0.75 670	0.47 663	0.70 670	0.57 666

U	1.00 661	0.09 83	0.21 114	0.21 277	3.68 693	6.12 696	0.14 103	0.21 77	0.21 182	0.11 56	0.11 45	0.10 57	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 126	0.05 39	5.42 703	2.90 701	0.07 182	0.06 143

PWCK	1.00 661	1.17 683	1.70 667	0.91 672	0.41 643	1.19 666	0.92 678	1.10 668	1.14 668	1.16 666	1.14 652	1.25 661	0.88 658	1.75 678	1.04 649	0.87 680	0.50 668	0.87 675	0.53 670	0.96 682	0.52 662

WAO-7	1.01 663	0.89 671	0.93 616	0.83 671	0.66 668	1.18 664	0.81 674	1.40 675	1.57 679	1.11 664	1.76 677	1.45 666	1.19 669	1.50 671	1.14 655	0.61 666	0.62 683	0.70 667	0.68 679	0.66 668	0.60 670

MADNet+	1.01 663	1.16 682	4.72 689	0.70 664	0.47 652	1.24 669	0.96 680	0.97 667	0.89 649	0.65 629	0.77 625	0.87 644	0.85 657	2.09 682	1.68 674	0.38 656	0.39 662	0.31 643	0.27 643	0.43 651	0.39 652

MultiAttention	1.02 665	0.13 344	0.43 409	0.35 623	0.43 646	5.36 692	1.71 693	0.69 640	0.53 577	0.36 491	0.63 602	0.55 588	0.22 374	7.60 700	0.43 566	0.09 382	0.06 236	0.14 561	0.24 630	0.26 627	0.30 641

IMH	1.05 666	0.95 675	1.00 625	1.01 676	0.78 674	1.11 661	0.68 661	1.38 674	1.43 676	1.00 658	1.72 675	1.43 665	1.14 665	1.73 677	0.89 639	1.09 686	0.55 676	0.99 679	0.57 674	0.87 677	0.62 676

WAO-6	1.07 667	0.93 674	0.92 614	0.96 673	0.78 674	1.28 671	0.75 667	1.34 673	2.00 683	1.02 660	1.54 670	1.59 669	1.22 670	1.31 666	1.14 655	0.78 675	0.55 676	1.02 681	0.75 684	0.83 674	0.69 677

LVE	1.13 668	1.02 676	1.28 652	1.01 676	0.80 677	1.29 672	0.81 674	1.47 678	1.96 681	1.07 662	1.90 678	1.90 674	1.01 664	1.48 670	0.91 640	0.93 683	0.61 682	0.94 676	0.69 680	0.87 677	0.75 682

JetBlue	1.14 669	0.76 664	2.36 675	0.59 658	0.75 671	3.04 688	1.78 694	1.11 669	0.90 651	0.94 653	1.10 650	1.66 671	1.28 674	2.09 682	1.72 677	0.43 658	0.36 660	0.38 650	0.38 656	0.58 660	0.56 664

Dean	1.17 670	1.04 678	1.49 661	1.03 678	0.78 674	1.20 667	0.77 670	1.48 679	1.96 681	1.28 668	1.99 681	2.15 678	1.14 665	1.25 661	1.00 646	0.81 677	0.60 680	1.01 680	0.69 680	0.92 681	0.74 681

SGM-ForestM	1.36 671	0.28 582	0.79 583	0.26 531	0.16 464	2.26 685	1.00 682	1.42 676	1.46 678	2.38 689	2.05 682	5.95 697	2.66 691	2.95 687	2.46 688	0.17 598	0.18 621	0.18 601	0.18 609	0.15 546	0.18 586

xyz-stereo	1.40 672	0.10 139	17.09 709	0.18 93	0.07 2	4.78 691	0.18 292	0.29 228	0.34 373	0.36 491	2.81 689	0.40 501	0.29 489	0.56 504	0.24 446	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.06 150	0.06 100	0.05 34

MANE	1.41 673	0.36 616	0.74 574	0.43 640	0.41 643	2.16 684	0.80 672	2.39 692	3.38 688	2.22 688	3.06 690	3.54 690	2.73 692	2.15 684	1.94 683	0.28 642	0.27 648	0.30 641	0.46 661	0.28 637	0.34 648

TorneroNet-64	1.43 674	1.03 677	1.20 645	1.10 680	0.86 680	2.26 685	0.73 665	1.84 684	3.84 693	1.25 667	2.25 686	2.69 686	1.42 677	1.76 679	1.43 669	0.76 674	0.50 668	1.09 682	0.66 678	1.23 687	0.76 683

notaker	1.45 675	1.34 686	1.48 659	1.40 687	1.07 684	1.18 664	0.85 677	1.48 679	1.40 674	1.51 684	3.46 691	2.40 683	1.81 683	1.76 679	1.45 672	1.11 687	0.69 688	1.38 689	0.87 687	1.31 689	0.97 687

WAO-8	1.46 676	1.10 680	1.09 635	1.10 680	0.84 678	2.06 681	0.75 667	1.84 684	3.83 691	1.44 679	2.21 684	2.15 678	1.43 678	3.17 688	1.19 661	0.91 681	0.65 685	1.09 682	0.79 685	0.90 679	0.71 678

Venus	1.46 676	1.10 680	1.09 635	1.10 680	0.84 678	2.06 681	0.75 667	1.84 684	3.83 691	1.44 679	2.21 684	2.15 678	1.43 678	3.17 688	1.19 661	0.91 681	0.65 685	1.09 682	0.79 685	0.90 679	0.71 678

UNDER WATER-64	1.55 678	1.19 684	2.52 678	1.31 685	0.95 682	2.12 683	1.21 689	1.45 677	3.19 687	1.43 678	1.32 659	2.64 685	2.04 685	1.63 674	1.83 679	1.11 687	0.67 687	1.28 687	0.92 688	1.19 684	1.02 688

UNDER WATER	1.59 679	1.22 685	2.36 675	1.38 686	1.03 683	1.67 680	1.10 686	1.54 682	3.63 689	1.44 679	1.47 666	2.85 687	2.25 688	1.67 675	1.94 683	1.06 685	0.62 683	1.31 688	0.93 689	1.21 686	1.02 688

LSM	1.64 680	0.40 627	2.56 679	2.02 691	17.61 708	0.51 600	0.52 648	0.61 608	0.76 633	0.82 644	1.11 651	0.63 619	0.54 616	0.75 589	0.49 585	0.16 587	0.24 644	0.18 601	0.21 618	0.25 620	2.42 695

LE_ROB	1.76 681	0.20 515	2.68 681	0.48 647	0.52 658	0.78 645	0.96 680	0.84 660	6.61 698	7.40 701	2.08 683	2.08 676	4.83 694	1.27 663	3.79 693	0.10 434	0.08 457	0.12 513	0.11 492	0.11 461	0.10 438

ktn	1.77 682	1.36 687	1.22 646	1.43 688	1.14 685	1.52 678	1.08 685	1.51 681	3.96 694	2.77 692	4.69 693	3.35 689	1.46 680	1.69 676	1.25 665	1.43 691	0.77 690	1.45 690	0.99 690	1.32 690	0.96 685

KSHMR	1.89 683	1.36 687	1.60 664	1.47 689	1.22 687	1.38 676	1.06 684	1.79 683	5.97 697	1.42 677	5.65 696	2.98 688	1.14 665	2.23 685	1.20 663	1.27 690	1.12 692	1.46 691	1.10 692	1.32 690	1.15 690

TorneroNet	2.22 684	1.08 679	1.24 648	1.14 684	0.90 681	5.58 693	0.80 672	2.12 689	8.69 700	2.58 690	5.42 695	3.88 691	1.97 684	1.78 681	1.87 680	0.86 679	0.54 675	1.15 686	0.74 683	1.23 687	0.85 684

MADNet++	2.26 685	1.80 690	2.06 671	2.13 693	1.97 691	2.61 687	1.79 695	2.38 691	2.16 684	2.75 691	2.65 688	2.38 682	2.43 690	3.17 688	3.21 690	2.17 694	1.95 696	1.94 695	1.63 694	2.06 693	2.01 694

JetRed	2.30 686	2.64 692	6.12 692	1.12 683	1.38 689	5.85 695	3.29 696	1.99 687	1.67 680	1.98 686	1.95 680	2.16 681	1.60 681	2.48 686	4.10 694	1.05 684	1.60 693	1.09 682	1.01 691	1.67 692	1.28 691

light-stereo	2.37 687	0.69 661	3.61 683	3.84 695	3.41 692	4.04 689	0.31 573	2.13 690	1.45 677	3.61 693	6.33 697	6.90 700	0.63 637	4.83 695	1.28 666	0.71 671	0.74 689	0.32 644	0.39 657	1.20 685	0.96 685

HanzoNet	2.97 688	1.69 689	2.29 674	1.74 690	1.33 688	1.53 679	1.03 683	1.99 687	2.64 686	5.51 697	5.16 694	5.90 696	6.82 699	4.32 694	3.29 691	3.16 697	2.02 698	1.92 693	2.87 700	2.24 694	1.89 693

coex-ft	3.44 689	0.73 663	48.55 722	0.24 457	0.19 537	0.50 599	0.43 629	0.47 454	2.40 685	7.03 700	1.20 654	0.97 651	2.23 687	0.73 580	1.92 682	0.12 512	0.15 601	0.14 561	0.12 531	0.21 605	0.43 655

TCMNet-wrong-test	4.29 690	5.57 697	4.65 686	11.33 705	10.39 701	5.73 694	4.48 699	4.13 696	1.02 659	1.91 685	2.39 687	6.16 698	3.62 693	3.84 693	4.50 696	1.99 693	0.47 667	1.97 696	1.69 695	5.69 701	4.31 700

DPSimNet_ROB	4.34 691	4.23 693	6.89 694	3.67 694	3.68 693	4.75 690	5.21 700	2.67 693	3.68 690	5.82 698	3.95 692	5.57 693	6.72 698	3.46 692	4.48 695	4.05 701	2.88 699	4.68 702	3.12 702	3.69 696	3.62 699

tt	4.71 692	0.10 139	3.94 684	2.06 692	1.53 690	10.14 701	16.88 704	9.27 704	4.98 695	1.39 673	1.02 647	4.68 692	4.90 695	3.35 691	5.86 699	5.76 702	9.15 710	2.24 698	2.53 698	3.10 695	1.32 692

BEATNet-Init1	4.73 693	2.61 691	13.29 708	0.58 657	0.53 659	10.12 700	3.33 697	4.83 697	5.01 696	8.75 702	8.51 699	14.08 711	7.60 701	7.70 701	5.34 697	0.28 642	0.28 651	0.34 648	0.37 654	0.57 659	0.45 656

Selective-IGEV-i1pa	5.57 694	7.99 699	4.76 690	0.80 668	0.45 650	12.99 702	3.60 698	9.25 703	7.43 699	6.97 699	9.87 703	8.94 701	7.26 700	14.66 712	5.65 698	3.55 698	1.08 691	1.93 694	0.72 682	0.73 671	2.79 697

USTest	6.88 695	5.23 696	5.63 691	7.22 699	7.29 696	14.34 704	22.76 705	8.48 701	9.32 701	5.42 696	6.39 698	6.29 699	6.64 697	6.92 699	8.62 702	1.94 692	3.29 700	2.16 697	2.55 699	3.85 697	3.29 698

EDNetEfficientorigin	7.51 696	0.52 649	140.47 724	0.25 497	0.17 488	0.42 560	0.29 557	0.47 454	1.03 660	1.28 668	1.02 647	0.83 642	0.84 655	0.75 589	0.99 645	0.10 434	0.09 492	0.12 513	0.10 453	0.21 605	0.22 619

DGTPSM_ROB	8.34 697	5.10 694	10.37 706	5.31 697	10.18 699	8.33 697	23.60 709	6.06 699	13.41 709	4.90 694	10.87 707	5.65 694	10.44 702	6.17 697	12.59 703	3.74 699	7.55 703	3.69 699	7.26 707	4.14 698	7.46 703

DPSMNet_ROB	8.40 698	5.11 695	10.49 707	5.58 698	10.25 700	8.34 698	23.62 710	6.07 700	13.45 710	4.93 695	10.88 708	5.66 695	10.44 702	6.24 698	12.64 704	3.98 700	7.61 704	3.76 700	7.30 708	4.20 699	7.51 704

DLNR_Zeroshot_test	10.44 699	12.10 708	19.93 711	106.08 723	23.66 720	0.14 36	0.13 69	3.22 694	0.17 94	0.16 196	0.23 255	0.16 212	0.10 77	0.31 381	0.15 234	2.36 695	0.06 236	0.07 153	0.07 224	39.70 723	0.06 143

DLNR-FE	10.45 700	12.13 709	19.94 712	106.10 724	23.12 719	0.14 36	0.13 69	3.28 695	0.17 94	0.16 196	0.23 255	0.16 212	0.10 77	0.31 381	0.15 234	2.41 696	0.06 236	0.07 153	0.07 224	40.22 724	0.06 143

iinet-test	10.78 701	9.29 700	9.70 696	10.48 700	10.68 702	17.98 709	25.98 711	12.57 708	13.39 707	9.64 706	10.10 704	10.06 703	10.61 705	11.22 708	12.70 705	6.40 704	7.74 705	5.68 704	6.69 703	7.47 702	7.30 701

IINet	10.78 701	9.29 700	9.70 696	10.48 700	10.68 702	17.98 709	25.98 711	12.57 708	13.39 707	9.64 706	10.10 704	10.06 703	10.61 705	11.22 708	12.70 705	6.40 704	7.74 705	5.68 704	6.69 703	7.47 702	7.30 701

LRCNet_RVC	10.90 703	14.34 711	9.35 695	15.35 706	8.04 698	1.08 660	0.34 594	8.78 702	0.70 625	12.63 711	16.05 711	9.85 702	6.54 696	8.57 702	6.34 700	20.27 720	5.40 702	23.70 718	21.88 719	14.87 710	13.83 711

DPSM_ROB	11.49 704	9.87 706	10.35 704	11.13 703	11.31 704	19.11 712	27.51 714	13.37 711	14.21 712	10.31 708	11.06 709	10.96 709	11.27 710	11.96 710	13.59 708	6.78 706	8.19 708	6.03 706	7.09 705	7.93 704	7.73 706

DPSM	11.49 704	9.87 706	10.35 704	11.13 703	11.31 704	19.11 712	27.51 714	13.37 711	14.21 712	10.31 708	11.06 709	10.96 709	11.27 710	11.96 710	13.59 708	6.78 706	8.19 708	6.03 706	7.09 705	7.93 704	7.73 706

xxxxx1	15.27 706	9.54 703	10.31 701	20.13 709	18.88 709	17.08 705	23.03 706	10.36 705	10.99 703	9.21 703	9.62 700	10.74 706	10.61 705	10.72 704	13.89 710	7.97 708	9.20 711	31.85 721	44.72 723	12.84 707	13.69 708

tt_ll	15.27 706	9.54 703	10.31 701	20.13 709	18.88 709	17.08 705	23.03 706	10.36 705	10.99 703	9.21 703	9.62 700	10.74 706	10.61 705	10.72 704	13.89 710	7.97 708	9.20 711	31.85 721	44.72 723	12.84 707	13.69 708

ff	15.27 706	9.54 703	10.31 701	20.13 709	18.88 709	17.08 705	23.03 706	10.36 705	10.99 703	9.21 703	9.62 700	10.74 706	10.61 705	10.72 704	13.89 710	7.97 708	9.20 711	31.85 721	44.72 723	12.84 707	13.69 708

PML	16.10 709	12.82 710	6.78 693	5.23 696	7.76 697	33.92 716	66.56 725	5.30 698	10.28 702	26.12 724	68.59 725	20.51 713	13.49 712	10.06 703	6.78 701	5.96 703	2.00 697	6.04 708	2.18 697	8.96 706	2.60 696

Anonymous_1	16.62 710	9.35 702	9.84 698	10.66 702	14.64 706	18.66 711	27.12 713	12.64 710	13.51 711	10.76 710	10.30 706	10.13 705	10.60 704	11.06 707	12.74 707	15.87 718	7.74 705	16.92 716	43.48 722	58.66 725	7.68 705

HaxPig	17.72 711	20.22 721	19.73 710	16.53 707	16.51 707	9.27 699	9.33 701	14.34 713	13.27 706	18.65 713	18.70 712	17.35 712	16.77 713	17.04 713	16.45 713	22.05 721	20.89 721	22.27 717	21.53 718	21.29 718	22.13 722

MEDIAN_ROB	21.21 712	24.62 722	23.47 720	19.58 708	19.65 712	13.22 703	10.96 702	17.88 714	17.00 714	22.14 723	22.02 714	20.86 714	20.36 714	21.06 714	19.71 714	25.63 722	24.13 722	26.21 719	25.20 720	25.17 719	25.38 723

RAFT-FEzeroshot	23.10 713	19.88 716	20.56 713	22.49 713	22.75 715	38.38 717	55.50 721	26.84 718	28.66 719	20.60 718	22.10 715	22.05 716	22.74 716	24.00 717	27.37 721	13.59 711	16.48 716	12.14 709	14.28 711	15.96 713	15.54 715

RAFT-FE	23.10 713	19.88 716	20.56 713	22.49 713	22.75 715	38.38 717	55.50 721	26.84 718	28.66 719	20.60 718	22.10 715	22.05 716	22.74 716	24.00 717	27.37 721	13.59 711	16.48 716	12.14 709	14.28 711	15.96 713	15.54 715

CasAABBNet	23.10 713	19.86 714	20.64 715	22.47 712	22.73 713	38.41 720	55.50 721	26.89 720	28.70 721	20.61 720	22.15 717	22.08 719	22.75 718	23.99 715	27.36 719	13.59 711	16.48 716	12.14 709	14.27 710	15.95 711	15.53 714

FlowAnything	23.14 716	19.87 715	20.79 716	22.50 716	22.74 714	38.39 719	55.46 719	26.89 720	28.72 722	20.77 722	22.29 720	22.07 718	22.72 715	23.99 715	27.41 723	13.60 714	16.55 720	12.15 713	14.36 715	15.97 715	15.52 713

Hybrid-DGEV	23.16 717	19.94 719	20.96 718	22.49 713	22.75 715	38.51 722	55.52 724	27.09 724	28.90 724	20.58 717	22.25 718	22.00 715	22.80 720	24.11 720	27.33 718	13.60 714	16.47 715	12.14 709	14.30 714	15.95 711	15.54 715

Selective-RAFT-Error	23.16 717	19.93 718	20.87 717	22.54 717	22.81 718	38.52 723	55.47 720	27.01 723	28.83 723	20.66 721	22.25 718	22.09 720	22.80 720	24.09 719	27.36 719	13.61 716	16.48 716	12.15 713	14.28 711	15.99 716	15.57 718

LSM0	24.24 719	19.98 720	22.32 719	24.22 718	40.14 724	38.48 721	55.20 718	26.95 722	28.57 718	20.49 716	21.83 713	22.26 721	22.75 718	24.22 721	27.30 717	13.66 717	16.32 714	12.19 715	14.15 709	16.10 717	17.66 719

AVERAGE_ROB	25.43 720	29.06 723	27.24 721	24.63 719	24.20 721	17.73 708	12.61 703	22.29 717	21.39 717	26.79 725	26.16 723	25.20 722	24.64 724	25.07 722	23.53 715	29.96 723	28.40 723	30.60 720	29.58 721	29.72 720	29.84 724

RSGM-EC	29.65 721	17.75 712	10.04 699	35.31 720	33.15 722	26.42 714	46.65 716	19.89 715	17.74 715	18.92 714	23.36 721	30.14 723	23.59 722	41.87 723	45.99 724	59.56 724	34.38 724	33.25 724	20.37 716	34.97 721	19.60 720

acva	29.65 721	17.75 712	10.04 699	35.31 720	33.15 722	26.42 714	46.65 716	19.89 715	17.74 715	18.92 714	23.36 721	30.14 723	23.59 722	41.87 723	45.99 724	59.56 724	34.38 724	33.25 724	20.37 716	34.97 721	19.60 720

Selective-IGEV-i16pa	30.47 723	41.93 724	4.02 685	0.49 650	0.37 639	96.94 725	0.74 666	60.26 726	58.76 725	17.24 712	64.39 724	38.26 725	49.53 725	106.11 726	26.15 716	19.96 719	3.42 701	4.39 701	1.81 696	0.39 649	14.22 712

test_example2	101.33 724	108.28 725	68.15 723	98.43 722	106.93 725	89.75 724	102.43 726	36.80 725	97.65 726	129.04 726	130.15 726	65.26 726	66.62 726	92.11 725	80.24 726	144.10 726	199.48 726	81.81 726	103.01 726	125.01 726	101.27 725

GS-Stereo							0.16 198	0.26 174	0.18 114	0.13 116	0.15 133	0.10 57	0.09 33	0.16 96	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.08 263	0.08 317

FSD					0.24 601	0.27 386	0.27 534	0.31 258	0.29 314	0.26 304	0.27 294	0.28 378	0.27 457	0.28 339	0.26 470	0.23 623	0.22 637	0.27 627	0.26 639	0.25 620

ccccc		256.29 726		354.40 725	364.36 726	149.10 726		152.89 727		153.93 727		164.00 727		268.02 727		390.55 727	349.22 727	244.59 727	219.82 727	412.30 727

ASD4		6.65 698

Low-res two-view benchmark