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

Foundation-i32	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 6	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MCSU-Stereo	0.10 9	0.06 1	0.14 8	0.18 104	0.07 2	0.16 96	0.13 72	0.16 16	0.12 17	0.10 35	0.16 154	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 76	0.11 221	0.26 179	0.19 161	0.07 2	0.14 38	0.14 109	0.21 80	0.18 117	0.12 88	0.15 135	0.11 92	0.12 152	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 11	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.13 141	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 11	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 141	0.09 34	0.12 5	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 6	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 9	0.10 141	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.16 96	0.14 109	0.14 6	0.13 25	0.11 58	0.09 16	0.10 57	0.10 79	0.16 98	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 76	0.07 5	0.14 8	0.16 29	0.07 2	0.15 56	0.15 161	0.24 140	0.17 97	0.13 119	0.15 135	0.16 215	0.13 198	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 76	0.07 5	0.14 8	0.16 29	0.07 2	0.16 96	0.15 161	0.25 157	0.16 70	0.14 150	0.15 135	0.17 226	0.12 152	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 76	0.07 5	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.18 159	0.16 209	0.25 157	0.16 70	0.16 199	0.16 154	0.18 240	0.13 198	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 221	0.20 105	0.16 29	0.07 2	0.16 96	0.13 72	0.17 24	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 141	0.13 1	0.16 29	0.07 2	0.15 56	0.12 32	0.15 11	0.11 9	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.10 79	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

MatchStereo	0.11 46	0.08 40	0.23 145	0.16 29	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 65	0.17 97	0.10 35	0.15 135	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	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
BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.13 1	0.07 2	0.16 96	0.10 8	0.20 65	0.14 43	0.09 16	0.10 35	0.09 27	0.12 152	0.13 12	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.10 9	0.09 86	0.14 8	0.19 161	0.07 2	0.16 96	0.12 32	0.16 16	0.12 17	0.08 2	0.09 16	0.14 173	0.13 198	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	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
xyz-stereo	1.40 684	0.10 141	17.09 721	0.18 104	0.07 2	4.78 703	0.18 305	0.29 231	0.34 384	0.36 503	2.81 701	0.40 513	0.29 501	0.56 515	0.24 458	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.06 155	0.06 103	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.18 104	0.07 2	0.15 56	0.11 20	0.17 24	0.11 9	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 143	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-G_1	0.11 46	0.08 40	0.18 82	0.18 104	0.07 2	0.21 271	0.09 2	0.19 46	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 168	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

LG-G	0.11 46	0.08 40	0.18 82	0.18 104	0.07 2	0.21 271	0.09 2	0.19 46	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 168	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

SGD-Stereo	0.11 46	0.08 40	0.17 69	0.17 56	0.07 2	0.17 131	0.13 72	0.18 36	0.16 70	0.11 58	0.13 86	0.11 92	0.12 152	0.18 143	0.11 42	0.08 291	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.04 1

StereoAnything_RVC	0.13 122	0.37 633	0.36 313	0.14 2	0.07 2	0.11 14	0.12 32	0.17 24	0.12 17	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 79	0.20 189	0.10 6	0.09 393	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.24 630	0.05 34

trnet	0.13 122	0.08 40	0.21 117	0.15 6	0.07 2	0.21 271	0.12 32	0.24 140	0.24 244	0.16 199	0.21 235	0.15 194	0.13 198	0.18 143	0.13 169	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

s12784h	0.17 231	0.09 86	0.26 179	0.18 104	0.07 2	0.32 488	0.19 352	0.37 350	0.32 360	0.23 280	0.25 285	0.18 240	0.17 310	0.25 290	0.16 264	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.05 34

monster-pro	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	0.08 24	0.13 27	0.12 32	0.24 140	0.19 136	0.09 16	0.11 47	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

aanet-new-60k	0.12 76	0.11 221	0.32 256	0.20 234	0.08 24	0.16 96	0.13 72	0.19 46	0.17 97	0.11 58	0.12 67	0.11 92	0.11 118	0.19 168	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 76	0.10 141	0.27 191	0.19 161	0.08 24	0.16 96	0.14 109	0.21 80	0.15 60	0.10 35	0.13 86	0.10 57	0.12 152	0.20 189	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 122	0.11 221	0.44 421	0.21 288	0.08 24	0.14 38	0.14 109	0.21 80	0.16 70	0.10 35	0.13 86	0.10 57	0.13 198	0.18 143	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 76	0.12 279	0.28 209	0.19 161	0.08 24	0.17 131	0.15 161	0.22 98	0.18 117	0.11 58	0.14 121	0.10 57	0.11 118	0.17 116	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 76	0.11 221	0.35 293	0.20 234	0.08 24	0.16 96	0.14 109	0.19 46	0.14 43	0.12 88	0.14 121	0.12 121	0.12 152	0.15 70	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.07 236	0.07 185	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 76	0.11 221	0.28 209	0.20 234	0.08 24	0.15 56	0.13 72	0.22 98	0.19 136	0.12 88	0.14 121	0.12 121	0.12 152	0.15 70	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 76	0.11 221	0.26 179	0.20 234	0.08 24	0.14 38	0.12 32	0.21 80	0.19 136	0.12 88	0.12 67	0.12 121	0.11 118	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 76	0.11 221	0.25 169	0.21 288	0.08 24	0.13 27	0.14 109	0.25 157	0.21 185	0.12 88	0.15 135	0.09 27	0.14 234	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.16 29	0.08 24	0.16 96	0.13 72	0.21 80	0.11 9	0.11 58	0.11 47	0.10 57	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.06 243	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MonStereo	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	0.08 24	0.14 38	0.12 32	0.24 140	0.19 136	0.09 16	0.11 47	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-eth3d	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	0.08 24	0.13 27	0.12 32	0.24 140	0.19 136	0.09 16	0.11 47	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 5	0.16 48	0.16 29	0.08 24	0.11 14	0.09 2	0.20 65	0.12 17	0.11 58	0.11 47	0.08 4	0.08 15	0.23 244	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 145

Replicate-Monster	0.12 76	0.10 141	0.32 256	0.16 29	0.08 24	0.17 131	0.10 8	0.22 98	0.19 136	0.11 58	0.10 35	0.10 57	0.09 34	0.19 168	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.08 320

depthmonostereo	0.14 161	0.09 86	0.19 92	0.19 161	0.08 24	0.20 237	0.15 161	0.27 192	0.23 228	0.16 199	0.18 193	0.14 173	0.17 310	0.19 168	0.13 169	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.05 34

3w_stereo	0.12 76	0.11 221	0.18 82	0.18 104	0.08 24	0.16 96	0.15 161	0.27 192	0.19 136	0.12 88	0.12 67	0.07 1	0.12 152	0.15 70	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

2w_stereo	0.11 46	0.10 141	0.15 23	0.18 104	0.08 24	0.16 96	0.14 109	0.27 192	0.20 165	0.14 150	0.14 121	0.08 4	0.11 118	0.13 12	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

xyz-stereo-finetune	0.16 213	0.12 279	0.23 145	0.16 29	0.08 24	0.23 325	0.20 404	0.29 231	0.31 350	0.19 243	0.22 249	0.19 264	0.15 253	0.29 361	0.20 376	0.06 49	0.06 243	0.08 259	0.06 155	0.06 103	0.06 145

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 40	0.16 48	0.17 56	0.08 24	0.16 96	0.12 32	0.17 24	0.12 17	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

LGtest1	0.10 9	0.08 40	0.17 69	0.17 56	0.08 24	0.13 27	0.09 2	0.16 16	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

FoundationStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.08 24	0.12 20	0.13 72	0.11 2	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 34	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MonSter	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	0.08 24	0.14 38	0.12 32	0.24 140	0.19 136	0.09 16	0.11 47	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 5	0.14 8	0.17 56	0.08 24	0.09 1	0.13 72	0.24 140	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.06 243	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

WCG-NET	0.14 161	0.09 86	0.23 145	0.18 104	0.08 24	0.18 159	0.17 256	0.21 80	0.28 303	0.18 236	0.21 235	0.15 194	0.12 152	0.18 143	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 322	0.72 674	0.70 575	0.17 56	0.08 24	0.15 56	0.15 161	0.18 36	0.16 70	0.13 119	0.12 67	0.09 27	0.08 15	0.16 98	0.13 169	0.35 664	0.04 2	0.08 259	0.07 236	0.11 473	0.23 638

WCG-NET（raft）	0.14 161	0.09 86	0.23 145	0.17 56	0.08 24	0.19 194	0.16 209	0.23 121	0.26 272	0.18 236	0.19 203	0.20 274	0.12 152	0.21 214	0.12 113	0.06 49	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

CASnet	0.14 161	0.12 279	0.22 132	0.22 357	0.08 24	0.16 96	0.15 161	0.27 192	0.25 260	0.22 273	0.20 220	0.15 194	0.11 118	0.17 116	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.11 487	0.09 420	0.08 265	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.15 197	0.09 86	0.28 209	0.16 29	0.08 24	0.25 365	0.14 109	0.23 121	0.28 303	0.24 294	0.30 336	0.16 215	0.12 152	0.17 116	0.13 169	0.08 291	0.07 380	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

CREStereo	0.13 122	0.08 40	0.21 117	0.14 2	0.08 24	0.22 303	0.15 161	0.25 157	0.24 244	0.16 199	0.21 235	0.14 173	0.13 198	0.18 143	0.13 169	0.09 393	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 185	0.06 145
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
HITNet	0.20 322	0.17 483	0.43 411	0.19 161	0.08 24	0.27 398	0.14 109	0.42 413	0.30 336	0.29 365	0.32 361	0.27 374	0.21 370	0.28 342	0.25 468	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.06 145
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
MLCV	0.22 380	0.16 463	0.44 421	0.21 288	0.08 24	0.29 440	0.19 352	0.38 357	0.37 424	0.38 526	0.44 512	0.31 426	0.21 370	0.41 445	0.24 458	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.06 145

LGCAT	0.11 46	0.07 5	0.15 23	0.14 2	0.09 55	0.12 20	0.12 32	0.13 5	0.10 4	0.12 88	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 168	0.12 113	0.11 484	0.11 557	0.05 1	0.06 155	0.05 7	0.12 510

derf	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.11 14	0.12 32	0.17 24	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.06 243	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

mm2	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.09 1	0.12 32	0.17 24	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

mm1	0.09 1	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.09 1	0.12 32	0.14 6	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

qqai	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.18 104	0.09 55	0.11 14	0.12 32	0.16 16	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

CAR	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.09 55	0.14 38	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.10 35	0.10 35	0.08 4	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.09 55	0.14 38	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.09 16	0.10 35	0.08 4	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PointNet	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.17 24	0.14 43	0.08 2	0.11 47	0.12 121	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

TS12	0.12 76	0.08 40	0.17 69	0.21 288	0.09 55	0.19 194	0.14 109	0.23 121	0.16 70	0.14 150	0.19 203	0.12 121	0.13 198	0.17 116	0.15 237	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 76	0.11 221	0.28 209	0.20 234	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.22 98	0.16 70	0.09 16	0.11 47	0.09 27	0.12 152	0.20 189	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 76	0.13 346	0.28 209	0.20 234	0.09 55	0.16 96	0.15 161	0.20 65	0.16 70	0.11 58	0.14 121	0.09 27	0.13 198	0.18 143	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.06 145

aanet-new-32k	0.12 76	0.11 221	0.27 191	0.20 234	0.09 55	0.18 159	0.13 72	0.18 36	0.13 25	0.12 88	0.12 67	0.13 141	0.13 198	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 76	0.11 221	0.27 191	0.20 234	0.09 55	0.18 159	0.13 72	0.18 36	0.13 25	0.12 88	0.12 67	0.13 141	0.13 198	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 46	0.10 141	0.26 179	0.18 104	0.09 55	0.14 38	0.14 109	0.20 65	0.13 25	0.11 58	0.13 86	0.10 57	0.11 118	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 76	0.12 279	0.27 191	0.21 288	0.09 55	0.19 194	0.14 109	0.24 140	0.17 97	0.12 88	0.13 86	0.11 92	0.12 152	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 76	0.11 221	0.23 145	0.22 357	0.09 55	0.16 96	0.14 109	0.24 140	0.19 136	0.12 88	0.11 47	0.09 27	0.13 198	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 159	0.05 68	0.08 265	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 76	0.11 221	0.24 155	0.20 234	0.09 55	0.19 194	0.15 161	0.26 177	0.20 165	0.11 58	0.12 67	0.10 57	0.13 198	0.17 116	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 76	0.08 40	0.29 223	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.19 46	0.17 97	0.11 58	0.14 121	0.11 92	0.12 152	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.19 605

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 76	0.09 86	0.18 82	0.18 104	0.09 55	0.13 27	0.16 209	0.25 157	0.21 185	0.11 58	0.16 154	0.09 27	0.11 118	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 236	0.04 1	0.05 34

PSi22	0.14 161	0.13 346	0.29 223	0.19 161	0.09 55	0.17 131	0.12 32	0.28 215	0.23 228	0.13 119	0.14 121	0.22 297	0.13 198	0.29 361	0.14 206	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 185	0.06 145

GeoVLM	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.17 24	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.09 55	0.13 27	0.13 72	0.22 98	0.16 70	0.09 16	0.10 35	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 122	0.08 40	0.22 132	0.15 6	0.09 55	0.18 159	0.13 72	0.24 140	0.25 260	0.14 150	0.22 249	0.17 226	0.12 152	0.19 168	0.13 169	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 56	0.09 55	0.09 1	0.14 109	0.10 1	0.14 43	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

MonSter++	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.17 24	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.19 46	0.15 60	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.13 169	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.18 36	0.19 136	0.10 35	0.10 35	0.11 92	0.10 79	0.15 70	0.13 169	0.06 49	0.06 243	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

252Zero-FE	0.14 161	0.07 5	0.17 69	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.11 20	0.21 80	0.19 136	0.77 654	0.11 47	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

Zero-FE251	0.14 161	0.09 86	0.24 155	0.17 56	0.09 55	0.20 237	0.13 72	0.20 65	0.14 43	0.61 634	0.13 86	0.13 141	0.11 118	0.14 31	0.16 264	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

asda	0.11 46	0.11 221	0.16 48	0.17 56	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.24 140	0.16 70	0.11 58	0.11 47	0.08 4	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DilatedVolume-Stereo	0.14 161	0.08 40	0.18 82	0.18 104	0.09 55	0.21 271	0.14 109	0.24 140	0.21 185	0.21 265	0.21 235	0.15 194	0.14 234	0.23 244	0.15 237	0.07 128	0.06 243	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.05 34

2.25w	0.11 46	0.09 86	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.10 8	0.19 46	0.18 117	0.14 150	0.17 173	0.09 27	0.10 79	0.18 143	0.13 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.5_new	0.11 46	0.11 221	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.21 80	0.16 70	0.13 119	0.13 86	0.08 4	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 46	0.11 221	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.21 80	0.16 70	0.13 119	0.13 86	0.08 4	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 141	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.12 88	0.12 67	0.08 4	0.11 118	0.16 98	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 46	0.10 141	0.15 23	0.18 104	0.09 55	0.15 56	0.15 161	0.20 65	0.15 60	0.12 88	0.13 86	0.10 57	0.09 34	0.17 116	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 46	0.09 86	0.14 8	0.16 29	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.25 157	0.16 70	0.14 150	0.13 86	0.08 4	0.10 79	0.16 98	0.13 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 46	0.09 86	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.19 194	0.10 8	0.22 98	0.17 97	0.14 150	0.12 67	0.10 57	0.11 118	0.17 116	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 46	0.09 86	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.19 194	0.10 8	0.22 98	0.17 97	0.14 150	0.12 67	0.10 57	0.11 118	0.17 116	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.5w_stereo	0.11 46	0.10 141	0.14 8	0.17 56	0.09 55	0.17 131	0.09 2	0.22 98	0.16 70	0.13 119	0.13 86	0.09 27	0.11 118	0.19 168	0.13 169	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 76	0.08 40	0.14 8	0.18 104	0.09 55	0.16 96	0.15 161	0.25 157	0.21 185	0.13 119	0.16 154	0.08 4	0.12 152	0.16 98	0.13 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

xyz-stereo-finetune2	0.17 231	0.11 221	0.26 179	0.16 29	0.09 55	0.27 398	0.19 352	0.27 192	0.20 165	0.22 273	0.28 309	0.21 286	0.22 386	0.37 427	0.22 424	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.06 103	0.07 241

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 40	0.19 92	0.16 29	0.09 55	0.12 20	0.13 72	0.18 36	0.13 25	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 98	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 40	0.19 92	0.16 29	0.09 55	0.12 20	0.13 72	0.17 24	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 116	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.18 104	0.09 55	0.15 56	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 116	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo	0.13 122	0.10 141	0.24 155	0.20 234	0.09 55	0.16 96	0.18 305	0.21 80	0.18 117	0.11 58	0.17 173	0.09 27	0.09 34	0.15 70	0.14 206	0.05 9	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.05 34

HART	0.15 197	0.11 221	0.30 233	0.21 288	0.09 55	0.17 131	0.16 209	0.30 251	0.19 136	0.15 170	0.25 285	0.17 226	0.09 34	0.21 214	0.12 113	0.06 49	0.07 380	0.07 159	0.05 68	0.08 265	0.06 145

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 122	0.14 394	0.19 92	0.26 543	0.09 55	0.15 56	0.13 72	0.22 98	0.18 117	0.12 88	0.11 47	0.10 57	0.13 198	0.21 214	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

DEFOM-Stereo	0.11 46	0.08 40	0.17 69	0.17 56	0.09 55	0.22 303	0.14 109	0.14 6	0.16 70	0.11 58	0.10 35	0.09 27	0.08 15	0.21 214	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 122	0.10 141	0.22 132	0.20 234	0.09 55	0.16 96	0.15 161	0.27 192	0.16 70	0.13 119	0.15 135	0.13 141	0.08 15	0.18 143	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.06 145

RSM++	0.12 76	0.09 86	0.19 92	0.20 234	0.09 55	0.17 131	0.15 161	0.21 80	0.19 136	0.12 88	0.12 67	0.14 173	0.09 34	0.20 189	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.07 185	0.05 34

RSM	0.12 76	0.09 86	0.20 105	0.20 234	0.09 55	0.16 96	0.15 161	0.23 121	0.18 117	0.13 119	0.13 86	0.15 194	0.09 34	0.21 214	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 76	0.08 40	0.29 223	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.19 46	0.17 97	0.11 58	0.14 121	0.11 92	0.12 152	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.19 605

MoCha-V2	0.13 122	0.08 40	0.26 179	0.23 415	0.09 55	0.16 96	0.15 161	0.26 177	0.16 70	0.15 170	0.15 135	0.13 141	0.14 234	0.20 189	0.11 42	0.06 49	0.07 380	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.05 34

GCAP-Stereo	0.14 161	0.14 394	0.33 273	0.20 234	0.09 55	0.21 271	0.10 8	0.26 177	0.20 165	0.18 236	0.19 203	0.15 194	0.13 198	0.17 116	0.13 169	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.06 145

LoS	0.14 161	0.08 40	0.27 191	0.16 29	0.09 55	0.22 303	0.14 109	0.26 177	0.26 272	0.15 170	0.18 193	0.18 240	0.13 198	0.22 234	0.14 206	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.13 122	0.08 40	0.20 105	0.18 104	0.09 55	0.21 271	0.13 72	0.27 192	0.21 185	0.13 119	0.10 35	0.15 194	0.09 34	0.20 189	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.06 145

MC-Stereo	0.14 161	0.09 86	0.25 169	0.21 288	0.09 55	0.18 159	0.16 209	0.23 121	0.19 136	0.18 236	0.23 258	0.16 215	0.13 198	0.22 234	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.05 34

DCANet-4	0.19 301	0.10 141	0.52 493	0.19 161	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.36 340	0.39 449	0.29 365	0.30 336	0.17 226	0.22 386	0.20 189	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

fff	0.19 301	0.13 346	0.40 365	0.18 104	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.35 321	0.43 495	0.29 365	0.30 336	0.18 240	0.28 486	0.20 189	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

ADStereo(finetuned)	0.19 301	0.13 346	0.49 465	0.19 161	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.34 297	0.39 449	0.29 365	0.31 352	0.18 240	0.31 532	0.21 214	0.19 352	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.07 241

GLC_STEREO	0.15 197	0.10 141	0.24 155	0.21 288	0.09 55	0.17 131	0.15 161	0.23 121	0.27 284	0.17 218	0.20 220	0.17 226	0.11 118	0.23 244	0.16 264	0.07 128	0.09 503	0.09 352	0.08 318	0.07 185	0.06 145

DCANet	0.18 255	0.13 346	0.40 365	0.19 161	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.34 297	0.39 449	0.29 365	0.31 352	0.18 240	0.23 400	0.20 189	0.19 352	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.07 241

csc	0.19 301	0.13 346	0.40 365	0.18 104	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.35 321	0.43 495	0.29 365	0.30 336	0.18 240	0.28 486	0.20 189	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

cscssc	0.19 301	0.13 346	0.40 365	0.18 104	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.35 321	0.43 495	0.29 365	0.30 336	0.18 240	0.28 486	0.20 189	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

111	0.20 322	0.17 483	0.40 365	0.18 104	0.09 55	0.24 346	0.17 256	0.41 399	0.45 522	0.23 280	0.29 321	0.29 401	0.21 370	0.24 260	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.07 185	0.08 320

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 231	0.14 394	0.32 256	0.20 234	0.09 55	0.19 194	0.17 256	0.32 273	0.30 336	0.25 303	0.33 384	0.20 274	0.17 310	0.19 168	0.15 237	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.07 185	0.05 34

PMTNet	0.15 197	0.08 40	0.23 145	0.15 6	0.09 55	0.23 325	0.16 209	0.25 157	0.23 228	0.17 218	0.21 235	0.16 215	0.14 234	0.22 234	0.13 169	0.29 657	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 185	0.06 145

TestStereo_HL3	0.20 322	0.15 431	0.70 575	0.15 6	0.10 124	0.19 194	0.13 72	0.34 297	0.24 244	0.20 251	0.29 321	0.18 240	0.16 279	0.54 501	0.23 445	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.08 320

MGA	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.10 124	0.15 56	0.10 8	0.18 36	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

DF	0.13 122	0.09 86	0.21 117	0.18 104	0.10 124	0.17 131	0.15 161	0.25 157	0.17 97	0.13 119	0.22 249	0.19 264	0.11 118	0.20 189	0.14 206	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.06 145

LiteMatch*	0.11 46	0.07 5	0.22 132	0.16 29	0.10 124	0.13 27	0.13 72	0.18 36	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 46	0.09 86	0.17 69	0.18 104	0.10 124	0.15 56	0.16 209	0.23 121	0.15 60	0.10 35	0.16 154	0.09 27	0.11 118	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 318	0.05 7	0.08 320

LiteMatch	0.12 76	0.13 346	0.15 23	0.19 161	0.10 124	0.15 56	0.17 256	0.17 24	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.21 370	0.14 31	0.22 424	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.08 265	0.07 241

Lsterematch	0.18 255	0.13 346	0.33 273	0.19 161	0.10 124	0.23 325	0.17 256	0.25 157	0.32 360	0.28 336	0.37 424	0.24 332	0.21 370	0.23 244	0.22 424	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.08 265	0.07 241

Selective-IGEV-i32	0.12 76	0.09 86	0.22 132	0.19 161	0.10 124	0.15 56	0.14 109	0.27 192	0.15 60	0.13 119	0.14 121	0.13 141	0.08 15	0.21 214	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 56	0.10 124	0.17 131	0.13 72	0.11 2	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 234	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.08 318	0.05 7	0.05 34

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.18 104	0.10 124	0.13 27	0.12 32	0.15 11	0.12 17	0.10 35	0.13 86	0.10 57	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DA	0.14 161	0.10 141	0.18 82	0.21 288	0.10 124	0.29 440	0.16 209	0.28 215	0.20 165	0.14 150	0.17 173	0.16 215	0.14 234	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.07 185	0.07 241

GGEV	0.14 161	0.10 141	0.18 82	0.21 288	0.10 124	0.29 440	0.16 209	0.28 215	0.20 165	0.14 150	0.17 173	0.16 215	0.14 234	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.07 185	0.07 241

AdaDepth	0.11 46	0.09 86	0.20 105	0.20 234	0.10 124	0.19 194	0.13 72	0.16 16	0.13 25	0.10 35	0.10 35	0.09 27	0.09 34	0.19 168	0.12 113	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GASTEREO	0.13 122	0.12 279	0.21 117	0.23 415	0.10 124	0.18 159	0.15 161	0.26 177	0.18 117	0.17 218	0.16 154	0.11 92	0.13 198	0.19 168	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 236	0.06 103	0.06 145

MSCF	0.13 122	0.12 279	0.21 117	0.22 357	0.10 124	0.16 96	0.15 161	0.26 177	0.18 117	0.17 218	0.16 154	0.11 92	0.13 198	0.18 143	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 236	0.06 103	0.06 145

S2M2_XL	0.10 9	0.09 86	0.21 117	0.14 2	0.10 124	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 47	0.09 27	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.06 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.13 122	0.08 40	0.20 105	0.19 161	0.10 124	0.17 131	0.14 109	0.25 157	0.19 136	0.17 218	0.23 258	0.15 194	0.15 253	0.12 5	0.13 169	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

asd	0.10 9	0.10 141	0.15 23	0.17 56	0.10 124	0.16 96	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.12 88	0.11 47	0.09 27	0.10 79	0.16 98	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 46	0.10 141	0.14 8	0.17 56	0.10 124	0.15 56	0.12 32	0.25 157	0.17 97	0.14 150	0.13 86	0.09 27	0.09 34	0.18 143	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 46	0.11 221	0.16 48	0.17 56	0.10 124	0.17 131	0.12 32	0.21 80	0.14 43	0.12 88	0.13 86	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 46	0.11 221	0.16 48	0.17 56	0.10 124	0.17 131	0.12 32	0.21 80	0.14 43	0.12 88	0.13 86	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 46	0.11 221	0.16 48	0.17 56	0.10 124	0.17 131	0.12 32	0.21 80	0.14 43	0.12 88	0.13 86	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 122	0.09 86	0.24 155	0.20 234	0.10 124	0.15 56	0.14 109	0.22 98	0.16 70	0.12 88	0.19 203	0.15 194	0.11 118	0.13 12	0.17 293	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.07 185	0.06 145

Reg-Stereo(zero)	0.16 213	0.07 5	0.36 313	0.19 161	0.10 124	0.19 194	0.14 109	0.28 215	0.24 244	0.22 273	0.20 220	0.24 332	0.18 337	0.21 214	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.06 145

AIO_rvc	0.12 76	0.11 221	0.22 132	0.19 161	0.10 124	0.15 56	0.17 256	0.20 65	0.16 70	0.11 58	0.13 86	0.13 141	0.08 15	0.22 234	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

castereo++	0.13 122	0.10 141	0.18 82	0.18 104	0.10 124	0.27 398	0.13 72	0.23 121	0.23 228	0.11 58	0.13 86	0.16 215	0.10 79	0.18 143	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 161	0.10 141	0.19 92	0.18 104	0.10 124	0.20 237	0.19 352	0.30 251	0.27 284	0.13 119	0.18 193	0.16 215	0.16 279	0.15 70	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.05 34

fffft	0.13 122	0.09 86	0.24 155	0.19 161	0.10 124	0.17 131	0.19 352	0.22 98	0.16 70	0.14 150	0.11 47	0.13 141	0.10 79	0.24 260	0.18 318	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.07 185	0.06 145
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 122	0.10 141	0.22 132	0.19 161	0.10 124	0.19 194	0.17 256	0.19 46	0.19 136	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.11 118	0.24 260	0.16 264	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

fffy	0.14 161	0.11 221	0.24 155	0.20 234	0.10 124	0.19 194	0.18 305	0.22 98	0.19 136	0.13 119	0.16 154	0.15 194	0.13 198	0.25 290	0.14 206	0.06 49	0.06 243	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.06 145

Occ-G	0.13 122	0.08 40	0.21 117	0.17 56	0.10 124	0.15 56	0.19 352	0.22 98	0.19 136	0.13 119	0.19 203	0.21 286	0.11 118	0.17 116	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.07 185	0.06 145

RAFT-Stereo-weight	0.15 197	0.09 86	0.26 179	0.20 234	0.10 124	0.19 194	0.17 256	0.36 340	0.29 323	0.24 294	0.20 220	0.19 264	0.10 79	0.18 143	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.05 34

IGEV++	0.13 122	0.10 141	0.23 145	0.21 288	0.10 124	0.15 56	0.15 161	0.29 231	0.16 70	0.12 88	0.15 135	0.12 121	0.12 152	0.17 116	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.05 68	0.07 185	0.07 241

SMFormer	0.25 456	0.12 279	0.40 365	0.19 161	0.10 124	0.27 398	0.19 352	0.51 516	0.45 522	0.34 470	0.41 471	0.31 426	0.26 450	0.58 526	0.28 493	0.10 444	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.09 356	0.09 389

tta	0.24 428	0.12 279	0.40 365	0.19 161	0.10 124	0.27 398	0.19 352	0.51 516	0.45 522	0.34 470	0.41 471	0.31 426	0.26 450	0.58 526	0.28 493	0.10 444	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.08 265	0.07 241

qqq1	0.24 428	0.12 279	0.40 365	0.19 161	0.10 124	0.27 398	0.19 352	0.51 516	0.45 522	0.34 470	0.41 471	0.31 426	0.26 450	0.58 526	0.16 264	0.10 444	0.07 380	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.07 241

fff1	0.24 428	0.12 279	0.40 365	0.19 161	0.10 124	0.27 398	0.19 352	0.51 516	0.45 522	0.34 470	0.41 471	0.31 426	0.26 450	0.58 526	0.16 264	0.10 444	0.07 380	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.07 241

Any-RAFT	0.17 231	0.08 40	0.31 248	0.19 161	0.10 124	0.29 440	0.16 209	0.42 413	0.30 336	0.24 294	0.27 303	0.27 374	0.16 279	0.21 214	0.12 113	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.06 145

Selective-IGEV	0.12 76	0.09 86	0.22 132	0.19 161	0.10 124	0.15 56	0.14 109	0.27 192	0.15 60	0.13 119	0.14 121	0.13 141	0.08 15	0.21 214	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

Selective-RAFT	0.17 231	0.12 279	0.30 233	0.24 469	0.10 124	0.29 440	0.15 161	0.32 273	0.31 350	0.17 218	0.17 173	0.21 286	0.18 337	0.28 342	0.17 293	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.07 236	0.08 265	0.06 145

RCA-Stereo	0.16 213	0.09 86	0.25 169	0.20 234	0.10 124	0.19 194	0.17 256	0.36 340	0.35 400	0.20 251	0.25 285	0.17 226	0.17 310	0.18 143	0.14 206	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

Patchmatch Stereo++	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.14 109	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.17 310	0.26 308	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.16 209	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.18 337	0.24 260	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

ROB_FTStereo_v2	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.16 209	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.17 310	0.24 260	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

ROB_FTStereo	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.14 109	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.28 309	0.25 342	0.17 310	0.24 260	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

HUI-Stereo	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.14 109	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.28 309	0.25 342	0.17 310	0.22 234	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

iGMRVC	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.15 161	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.17 310	0.27 328	0.17 293	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

iRAFT	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.14 109	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.17 310	0.26 308	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

AnonymousM	0.17 231	0.19 514	0.24 155	0.18 104	0.10 124	0.18 159	0.17 256	0.30 251	0.23 228	0.26 315	0.20 220	0.18 240	0.14 234	0.19 168	0.14 206	0.09 393	0.06 243	0.38 662	0.15 594	0.06 103	0.05 34

cross-raft	0.17 231	0.12 279	0.41 388	0.23 415	0.10 124	0.20 237	0.24 510	0.33 288	0.23 228	0.23 280	0.28 309	0.29 401	0.15 253	0.17 116	0.15 237	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.15 161	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.18 337	0.25 290	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

TestStereo	0.21 345	0.19 514	0.40 365	0.25 509	0.10 124	0.22 303	0.21 435	0.31 261	0.31 350	0.23 280	0.34 394	0.22 297	0.18 337	0.62 551	0.18 318	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.07 236	0.11 473	0.06 145

XX-TBD	0.15 197	0.18 498	0.28 209	0.22 357	0.10 124	0.22 303	0.15 161	0.22 98	0.27 284	0.22 273	0.26 295	0.14 173	0.12 152	0.16 98	0.13 169	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 185	0.06 145

AFF-stereo	0.18 255	0.15 431	0.32 256	0.21 288	0.10 124	0.18 159	0.18 305	0.33 288	0.27 284	0.25 303	0.37 424	0.25 342	0.17 310	0.24 260	0.15 237	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.05 34

BEATNet_4x	0.22 380	0.18 498	0.47 449	0.22 357	0.10 124	0.28 418	0.14 109	0.46 456	0.32 360	0.31 415	0.34 394	0.31 426	0.25 440	0.31 384	0.29 505	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.06 155	0.10 425	0.08 320

ManiGeoR	0.18 255	0.15 431	0.55 507	0.15 6	0.11 179	0.21 271	0.14 109	0.39 371	0.27 284	0.19 243	0.24 272	0.18 240	0.15 253	0.35 416	0.19 352	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.08 320

HLf10	0.18 255	0.15 431	0.55 507	0.15 6	0.11 179	0.21 271	0.14 109	0.39 371	0.27 284	0.19 243	0.24 272	0.18 240	0.15 253	0.35 416	0.19 352	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.08 320

TestStereo_HLe17	0.19 301	0.17 483	0.64 555	0.16 29	0.11 179	0.21 271	0.17 256	0.40 385	0.30 336	0.19 243	0.25 285	0.17 226	0.15 253	0.38 433	0.17 293	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.07 241

TestStereo_HL2	0.20 322	0.14 394	0.56 514	0.15 6	0.11 179	0.20 237	0.13 72	0.38 357	0.26 272	0.19 243	0.30 336	0.18 240	0.17 310	0.50 476	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.08 320

TestStereo_HL1	0.18 255	0.15 431	0.57 518	0.15 6	0.11 179	0.20 237	0.14 109	0.38 357	0.27 284	0.21 265	0.24 272	0.18 240	0.15 253	0.31 384	0.19 352	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.08 320

TestStereo-Hl	0.19 301	0.15 431	0.63 546	0.15 6	0.11 179	0.20 237	0.15 161	0.39 371	0.28 303	0.22 273	0.26 295	0.18 240	0.15 253	0.31 384	0.18 318	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.08 320

DNS	0.21 345	0.09 86	0.27 191	0.24 469	0.11 179	0.29 440	0.16 209	0.27 192	0.16 70	1.35 682	0.18 193	0.17 226	0.12 152	0.14 31	0.14 206	0.09 393	0.06 243	0.06 48	0.06 155	0.08 265	0.12 510

aanet-new-40k	0.12 76	0.11 221	0.27 191	0.19 161	0.11 179	0.16 96	0.14 109	0.19 46	0.14 43	0.11 58	0.14 121	0.10 57	0.11 118	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 76	0.11 221	0.22 132	0.19 161	0.11 179	0.16 96	0.14 109	0.19 46	0.15 60	0.13 119	0.16 154	0.11 92	0.12 152	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 76	0.10 141	0.21 117	0.21 288	0.11 179	0.20 237	0.16 209	0.21 80	0.17 97	0.12 88	0.17 173	0.11 92	0.12 152	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 76	0.09 86	0.17 69	0.19 161	0.11 179	0.14 38	0.16 209	0.21 80	0.20 165	0.10 35	0.17 173	0.11 92	0.12 152	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 318	0.05 7	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 122	0.11 221	0.38 341	0.17 56	0.11 179	0.17 131	0.14 109	0.23 121	0.17 97	0.11 58	0.14 121	0.13 141	0.11 118	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

IGEV_i1	0.21 345	0.11 221	0.43 411	0.22 357	0.11 179	0.31 476	0.19 352	0.43 427	0.30 336	0.29 365	0.30 336	0.31 426	0.20 362	0.33 400	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.08 265	0.08 320

DepthFocus	0.10 9	0.07 5	0.21 117	0.15 6	0.11 179	0.10 12	0.13 72	0.15 11	0.08 1	0.12 88	0.10 35	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.06 103	0.05 34

Foundation-i1	0.13 122	0.07 5	0.16 48	0.17 56	0.11 179	0.17 131	0.16 209	0.32 273	0.22 202	0.15 170	0.17 173	0.20 274	0.13 198	0.14 31	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

BStereo	0.13 122	0.10 141	0.42 398	0.18 104	0.11 179	0.13 27	0.14 109	0.24 140	0.22 202	0.12 88	0.11 47	0.12 121	0.09 34	0.16 98	0.14 206	0.05 9	0.06 243	0.06 48	0.08 318	0.05 7	0.06 145

Wave_Phase_stereo	0.14 161	0.10 141	0.42 398	0.18 104	0.11 179	0.36 532	0.14 109	0.28 215	0.22 202	0.12 88	0.11 47	0.12 121	0.09 34	0.16 98	0.14 206	0.05 9	0.06 243	0.06 48	0.08 318	0.05 7	0.06 145

VIP-Stereo	0.12 76	0.12 279	0.21 117	0.18 104	0.11 179	0.24 346	0.12 32	0.19 46	0.18 117	0.10 35	0.13 86	0.11 92	0.09 34	0.19 168	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

3.75w	0.11 46	0.09 86	0.15 23	0.17 56	0.11 179	0.18 159	0.12 32	0.23 121	0.14 43	0.13 119	0.11 47	0.08 4	0.10 79	0.16 98	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 46	0.06 1	0.17 69	0.15 6	0.11 179	0.16 96	0.13 72	0.21 80	0.16 70	0.11 58	0.15 135	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

111111	0.11 46	0.07 5	0.17 69	0.19 161	0.11 179	0.13 27	0.11 20	0.22 98	0.15 60	0.11 58	0.12 67	0.12 121	0.08 15	0.18 143	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 265	0.06 145

MM-Stereo_test2	0.15 197	0.10 141	0.44 421	0.23 415	0.11 179	0.21 271	0.21 435	0.27 192	0.22 202	0.15 170	0.16 154	0.13 141	0.11 118	0.20 189	0.13 169	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 231	0.10 141	0.39 357	0.23 415	0.11 179	0.20 237	0.22 462	0.33 288	0.29 323	0.22 273	0.21 235	0.15 194	0.14 234	0.23 244	0.13 169	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.09 356	0.06 145

GREAT-IGEV	0.12 76	0.09 86	0.25 169	0.16 29	0.11 179	0.14 38	0.16 209	0.17 24	0.17 97	0.10 35	0.15 135	0.09 27	0.09 34	0.18 143	0.10 6	0.06 49	0.07 380	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.10 448
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV	0.14 161	0.14 394	0.24 155	0.21 288	0.11 179	0.15 56	0.16 209	0.31 261	0.18 117	0.11 58	0.15 135	0.13 141	0.10 79	0.23 244	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.06 145

HUF	0.15 197	0.11 221	0.38 341	0.17 56	0.11 179	0.16 96	0.17 256	0.22 98	0.20 165	0.11 58	0.13 86	0.14 173	0.11 118	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.20 643	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.14 551

AIO_test	0.12 76	0.09 86	0.20 105	0.19 161	0.11 179	0.15 56	0.17 256	0.19 46	0.16 70	0.11 58	0.13 86	0.14 173	0.09 34	0.20 189	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

GIP-stereo	0.12 76	0.09 86	0.20 105	0.19 161	0.11 179	0.16 96	0.14 109	0.29 231	0.18 117	0.11 58	0.16 154	0.13 141	0.09 34	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

tt45	0.14 161	0.09 86	0.22 132	0.19 161	0.11 179	0.23 325	0.18 305	0.22 98	0.17 97	0.15 170	0.13 86	0.14 173	0.10 79	0.30 377	0.14 206	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.07 241

999	0.14 161	0.08 40	0.24 155	0.19 161	0.11 179	0.20 237	0.17 256	0.24 140	0.18 117	0.13 119	0.16 154	0.14 173	0.11 118	0.36 424	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.07 241

ours_stereo	0.13 122	0.11 221	0.23 145	0.20 234	0.11 179	0.17 131	0.18 305	0.20 65	0.19 136	0.13 119	0.18 193	0.14 173	0.10 79	0.23 244	0.14 206	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.06 103	0.05 34

tg	0.16 213	0.11 221	0.25 169	0.21 288	0.11 179	0.23 325	0.15 161	0.34 297	0.24 244	0.20 251	0.25 285	0.19 264	0.12 152	0.24 260	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.09 420	0.08 265	0.07 241

ITSA-stereo	0.25 456	0.15 431	0.33 273	0.23 415	0.11 179	0.27 398	0.18 305	0.56 582	0.59 609	0.31 415	0.32 361	0.33 444	0.28 486	0.49 472	0.30 513	0.11 484	0.08 468	0.11 487	0.10 464	0.11 473	0.13 529

IGEV-Stereo++	0.11 46	0.08 40	0.15 23	0.19 161	0.11 179	0.14 38	0.10 8	0.22 98	0.18 117	0.10 35	0.13 86	0.10 57	0.11 118	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

RAStereo	0.13 122	0.12 279	0.27 191	0.22 357	0.11 179	0.15 56	0.18 305	0.23 121	0.23 228	0.13 119	0.17 173	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.13 169	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.05 34

Pointernet	0.13 122	0.07 5	0.27 191	0.19 161	0.11 179	0.20 237	0.12 32	0.31 261	0.24 244	0.15 170	0.15 135	0.13 141	0.11 118	0.17 116	0.13 169	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

test_sample6	0.25 456	0.13 346	0.41 388	0.21 288	0.11 179	0.30 460	0.22 462	0.51 516	0.35 400	0.33 450	0.43 501	0.30 417	0.24 418	0.57 519	0.22 424	0.10 444	0.07 380	0.10 430	0.10 464	0.11 473	0.10 448

test_sample2	0.21 345	0.10 141	0.28 209	0.19 161	0.11 179	0.27 398	0.21 435	0.43 427	0.29 323	0.26 315	0.31 352	0.30 417	0.24 418	0.45 457	0.18 318	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.09 356	0.09 389

MGS-Stereo	0.14 161	0.11 221	0.32 256	0.19 161	0.11 179	0.18 159	0.17 256	0.20 65	0.22 202	0.14 150	0.24 272	0.15 194	0.10 79	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.10 425	0.06 145

ACVNet-DCA	0.18 255	0.14 394	0.38 341	0.23 415	0.11 179	0.31 476	0.19 352	0.41 399	0.27 284	0.17 218	0.19 203	0.13 141	0.18 337	0.28 342	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.09 356	0.09 389

xx1	0.20 322	0.14 394	0.38 341	0.23 415	0.11 179	0.31 476	0.19 352	0.35 321	0.47 545	0.17 218	0.19 203	0.28 390	0.24 418	0.28 342	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.10 430	0.09 420	0.09 356	0.09 389

1test111	0.19 301	0.14 394	0.38 341	0.23 415	0.11 179	0.31 476	0.19 352	0.41 399	0.27 284	0.17 218	0.19 203	0.13 141	0.18 337	0.34 407	0.22 424	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.09 356	0.09 389

cc1	0.18 255	0.14 394	0.38 341	0.23 415	0.11 179	0.31 476	0.19 352	0.35 321	0.47 545	0.17 218	0.19 203	0.13 141	0.18 337	0.28 342	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.08 265	0.08 320

11t1	0.18 255	0.10 141	0.30 233	0.20 234	0.11 179	0.27 398	0.17 256	0.35 321	0.23 228	0.25 303	0.23 258	0.23 318	0.23 400	0.25 290	0.18 318	0.09 393	0.07 380	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.09 389

tt1	0.18 255	0.14 394	0.35 293	0.23 415	0.11 179	0.30 460	0.19 352	0.35 321	0.44 510	0.17 218	0.19 203	0.13 141	0.16 279	0.27 328	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.08 265	0.08 320

1111x	0.32 536	0.11 221	0.40 365	0.22 357	0.11 179	0.32 488	0.26 540	0.59 607	0.43 495	0.31 415	0.41 471	0.39 498	0.28 486	0.76 606	1.37 680	0.09 393	0.08 468	0.09 352	0.10 464	0.09 356	0.08 320

MSKI-zero shot	0.17 231	0.09 86	0.43 411	0.20 234	0.11 179	0.21 271	0.15 161	0.32 273	0.21 185	0.23 280	0.24 272	0.23 318	0.10 79	0.31 384	0.13 169	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

MIM_Stereo	0.18 255	0.12 279	0.38 341	0.20 234	0.11 179	0.17 131	0.14 109	0.35 321	0.25 260	0.27 324	0.35 405	0.23 318	0.13 198	0.27 328	0.16 264	0.06 49	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.08 265	0.06 145

anonymousdsp2	0.17 231	0.10 141	0.28 209	0.20 234	0.11 179	0.25 365	0.17 256	0.41 399	0.31 350	0.23 280	0.23 258	0.22 297	0.15 253	0.25 290	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.08 265	0.07 241

CASS	0.21 345	0.15 431	0.32 256	0.26 543	0.11 179	0.28 418	0.19 352	0.39 371	0.30 336	0.32 437	0.34 394	0.25 342	0.24 418	0.25 290	0.20 376	0.13 543	0.08 468	0.11 487	0.09 420	0.11 473	0.11 486
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 231	0.09 86	0.32 256	0.17 56	0.11 179	0.21 271	0.17 256	0.32 273	0.23 228	0.23 280	0.28 309	0.27 374	0.16 279	0.23 244	0.16 264	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.06 155	0.09 356	0.09 389

ProNet	0.14 161	0.12 279	0.25 169	0.19 161	0.11 179	0.19 194	0.19 352	0.27 192	0.20 165	0.14 150	0.13 86	0.13 141	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.07 185	0.07 241

qqq	0.20 322	0.12 279	0.31 248	0.20 234	0.11 179	0.23 325	0.19 352	0.41 399	0.27 284	0.24 294	0.28 309	0.28 390	0.24 418	0.34 407	0.22 424	0.08 291	0.07 380	0.10 430	0.09 420	0.09 356	0.09 389

x	0.19 301	0.11 221	0.29 223	0.20 234	0.11 179	0.26 388	0.18 305	0.41 399	0.29 323	0.25 303	0.29 321	0.28 390	0.24 418	0.26 308	0.23 445	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.09 356	0.08 320

IPLGR	0.21 345	0.13 346	0.61 535	0.21 288	0.11 179	0.25 365	0.18 305	0.41 399	0.37 424	0.28 336	0.27 303	0.21 286	0.19 353	0.37 427	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

test-3	0.16 213	0.09 86	0.31 248	0.21 288	0.11 179	0.18 159	0.16 209	0.30 251	0.27 284	0.26 315	0.16 154	0.22 297	0.12 152	0.26 308	0.18 318	0.06 49	0.04 2	0.08 259	0.08 318	0.06 103	0.06 145

test_1	0.16 213	0.09 86	0.31 248	0.21 288	0.11 179	0.18 159	0.16 209	0.30 251	0.27 284	0.25 303	0.16 154	0.22 297	0.12 152	0.26 308	0.18 318	0.06 49	0.04 2	0.08 259	0.08 318	0.06 103	0.06 145

test_3	0.18 255	0.11 221	0.32 256	0.24 469	0.11 179	0.22 303	0.25 527	0.31 261	0.31 350	0.25 303	0.18 193	0.23 318	0.13 198	0.25 290	0.19 352	0.06 49	0.05 40	0.09 352	0.10 464	0.07 185	0.06 145

TransformOpticalFlow	0.24 428	0.13 346	0.56 514	0.23 415	0.11 179	0.21 271	0.19 352	0.40 385	0.32 360	0.30 397	0.43 501	0.36 472	0.31 532	0.61 543	0.20 376	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.06 103	0.07 241

NRIStereo	0.18 255	0.11 221	0.35 293	0.23 415	0.11 179	0.24 346	0.20 404	0.29 231	0.26 272	0.26 315	0.25 285	0.25 342	0.18 337	0.34 407	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.08 320

THIR-Stereo	0.29 513	0.12 279	0.41 388	0.19 161	0.11 179	0.28 418	0.72 676	0.32 273	0.35 400	0.37 511	0.65 617	0.34 453	0.50 622	0.57 519	0.45 586	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.09 420	0.07 185	0.07 241

DeepStereo_RVC	0.18 255	0.11 221	0.40 365	0.21 288	0.11 179	0.19 194	0.16 209	0.28 215	0.22 202	0.27 324	0.27 303	0.23 318	0.28 486	0.24 260	0.18 318	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.10 448

IRAFT_RVC	0.22 380	0.12 279	0.39 357	0.26 543	0.11 179	0.18 159	0.24 510	0.40 385	0.37 424	0.31 415	0.30 336	0.29 401	0.24 418	0.55 504	0.22 424	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.07 241

RAFT-345	0.21 345	0.10 141	0.46 441	0.22 357	0.11 179	0.20 237	0.16 209	0.26 177	0.25 260	0.27 324	0.66 619	0.21 286	0.16 279	0.55 504	0.21 404	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.06 103	0.06 145

CRE-IMP	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.11 179	0.24 346	0.17 256	0.29 231	0.21 185	0.27 324	0.26 295	0.24 332	0.17 310	0.23 244	0.18 318	0.08 291	0.05 40	0.10 430	0.07 236	0.10 425	0.10 448

CroCo-Stereo	0.14 161	0.13 346	0.24 155	0.25 509	0.11 179	0.11 14	0.18 305	0.32 273	0.23 228	0.12 88	0.12 67	0.18 240	0.12 152	0.14 31	0.13 169	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.05 68	0.07 185	0.06 145
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
iRaftStereo_RVC	0.16 213	0.12 279	0.26 179	0.21 288	0.11 179	0.20 237	0.17 256	0.32 273	0.23 228	0.20 251	0.25 285	0.18 240	0.12 152	0.20 189	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.09 420	0.08 265	0.07 241

CREStereo++_RVC	0.15 197	0.08 40	0.26 179	0.17 56	0.11 179	0.18 159	0.13 72	0.22 98	0.30 336	0.21 265	0.30 336	0.13 141	0.11 118	0.16 98	0.15 237	0.07 128	0.04 2	0.06 48	0.15 594	0.06 103	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
222	0.41 595	0.10 141	0.29 223	0.19 161	0.11 179	0.36 532	0.20 404	0.57 592	0.39 449	0.35 487	0.44 512	0.30 417	0.27 469	0.55 504	3.56 704	0.11 484	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.09 356	0.09 389

xxxx	0.34 554	0.10 141	0.29 223	0.19 161	0.11 179	0.37 538	0.20 404	0.58 601	0.38 439	0.29 365	0.42 488	0.38 486	0.24 418	0.46 460	2.20 697	0.11 484	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.09 389

test_xeample	0.34 554	0.10 141	0.29 223	0.19 161	0.11 179	0.33 499	0.23 488	0.55 566	0.38 439	0.32 437	0.45 524	0.29 401	0.26 450	0.57 519	2.24 699	0.10 444	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.09 389

CFNet-RSSM	0.17 231	0.10 141	0.40 365	0.20 234	0.11 179	0.20 237	0.15 161	0.36 340	0.30 336	0.23 280	0.21 235	0.26 364	0.15 253	0.20 189	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.05 34

HSM-Net_RVC	0.27 482	0.11 221	0.42 398	0.19 161	0.11 179	0.34 512	0.20 404	0.62 628	0.43 495	0.40 551	0.43 501	0.50 579	0.26 450	0.76 606	0.22 424	0.08 291	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.08 265	0.08 320
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.24 428	0.18 498	0.61 535	0.25 509	0.11 179	0.29 440	0.21 435	0.42 413	0.43 495	0.33 450	0.43 501	0.27 374	0.22 386	0.34 407	0.26 482	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.07 241

HLF11	0.19 301	0.14 394	0.54 500	0.15 6	0.12 253	0.21 271	0.12 32	0.37 350	0.24 244	0.20 251	0.29 321	0.18 240	0.18 337	0.37 427	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.09 389

HLf8	0.19 301	0.16 463	0.55 507	0.15 6	0.12 253	0.24 346	0.14 109	0.40 385	0.31 350	0.20 251	0.26 295	0.18 240	0.15 253	0.35 416	0.17 293	0.10 444	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.09 389

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 161	0.21 541	0.47 449	0.17 56	0.12 253	0.15 56	0.14 109	0.24 140	0.16 70	0.11 58	0.14 121	0.12 121	0.10 79	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 243	0.06 48	0.08 318	0.05 7	0.07 241

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 161	0.19 514	0.70 575	0.17 56	0.12 253	0.13 27	0.14 109	0.24 140	0.17 97	0.10 35	0.12 67	0.10 57	0.10 79	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 236	0.05 7	0.07 241

Hybrid-DGEV-03	0.20 322	0.14 394	0.31 248	0.22 357	0.12 253	0.26 388	0.16 209	0.31 261	0.27 284	0.32 437	0.58 593	0.23 318	0.15 253	0.23 244	0.17 293	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.07 236	0.08 265	0.06 145

GEAStereo	0.12 76	0.09 86	0.20 105	0.18 104	0.12 253	0.19 194	0.16 209	0.20 65	0.14 43	0.12 88	0.15 135	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.08 320

GSStereo	0.12 76	0.09 86	0.20 105	0.17 56	0.12 253	0.19 194	0.16 209	0.26 177	0.18 117	0.13 119	0.15 135	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.08 320

gasm-f	0.12 76	0.09 86	0.19 92	0.18 104	0.12 253	0.18 159	0.18 305	0.20 65	0.14 43	0.12 88	0.19 203	0.10 57	0.11 118	0.16 98	0.11 42	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.09 356	0.08 320

IGEV-FE	0.18 255	0.10 141	0.65 557	0.20 234	0.12 253	0.19 194	0.15 161	0.34 297	0.19 136	0.28 336	0.22 249	0.27 374	0.13 198	0.23 244	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.06 145

FlowAnything_test	0.14 161	0.11 221	0.21 117	0.21 288	0.12 253	0.17 131	0.16 209	0.25 157	0.16 70	0.15 170	0.13 86	0.15 194	0.14 234	0.18 143	0.16 264	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.12 543	0.08 265	0.09 389

monsterstereo	0.11 46	0.09 86	0.14 8	0.19 161	0.12 253	0.14 38	0.12 32	0.25 157	0.17 97	0.13 119	0.16 154	0.08 4	0.09 34	0.19 168	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 46	0.09 86	0.13 1	0.17 56	0.12 253	0.15 56	0.11 20	0.23 121	0.15 60	0.14 150	0.12 67	0.08 4	0.09 34	0.21 214	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

G2L-ROB	0.23 397	0.15 431	0.41 388	0.19 161	0.12 253	0.27 398	0.21 435	0.47 465	0.33 374	0.34 470	0.31 352	0.41 520	0.22 386	0.49 472	0.26 482	0.09 393	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.10 448

S2M2_L	0.13 122	0.11 221	0.20 105	0.16 29	0.12 253	0.12 20	0.07 1	0.18 36	0.20 165	0.12 88	0.15 135	0.14 173	0.12 152	0.15 70	0.14 206	0.13 543	0.09 503	0.09 352	0.10 464	0.11 473	0.09 389
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.14 161	0.11 221	0.25 169	0.19 161	0.12 253	0.15 56	0.16 209	0.30 251	0.22 202	0.13 119	0.15 135	0.13 141	0.09 34	0.24 260	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.09 356	0.06 145

mms	0.13 122	0.11 221	0.19 92	0.19 161	0.12 253	0.16 96	0.17 256	0.20 65	0.17 97	0.13 119	0.17 173	0.14 173	0.09 34	0.24 260	0.14 206	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.07 241

UGAM	0.26 474	0.14 394	0.45 433	0.25 509	0.12 253	0.23 325	0.25 527	0.32 273	0.41 479	0.31 415	0.42 488	0.41 520	0.22 386	0.92 643	0.22 424	0.08 291	0.06 243	0.14 573	0.12 543	0.10 425	0.07 241

rvit_stereo_0081	0.16 213	0.11 221	0.24 155	0.21 288	0.12 253	0.16 96	0.17 256	0.22 98	0.33 374	0.16 199	0.18 193	0.18 240	0.14 234	0.20 189	0.16 264	0.11 484	0.08 468	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.07 241

model_zeroshot	0.17 231	0.11 221	0.39 357	0.20 234	0.12 253	0.24 346	0.15 161	0.34 297	0.22 202	0.30 397	0.20 220	0.22 297	0.12 152	0.24 260	0.14 206	0.08 291	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.07 185	0.07 241

rvit_stereo_0082	0.16 213	0.11 221	0.24 155	0.21 288	0.12 253	0.16 96	0.17 256	0.22 98	0.33 374	0.16 199	0.18 193	0.18 240	0.14 234	0.20 189	0.16 264	0.11 484	0.08 468	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.07 241

test_sample5	0.24 428	0.13 346	0.42 398	0.21 288	0.12 253	0.30 460	0.21 435	0.50 499	0.34 384	0.32 437	0.41 471	0.29 401	0.23 400	0.55 504	0.21 404	0.10 444	0.07 380	0.10 430	0.09 420	0.11 473	0.10 448

test_sample4	0.24 428	0.13 346	0.43 411	0.20 234	0.12 253	0.32 488	0.21 435	0.51 516	0.34 384	0.31 415	0.37 424	0.28 390	0.23 400	0.53 495	0.21 404	0.10 444	0.07 380	0.10 430	0.09 420	0.11 473	0.10 448

test_sample3	0.23 397	0.12 279	0.43 411	0.19 161	0.12 253	0.32 488	0.20 404	0.50 499	0.34 384	0.31 415	0.33 384	0.29 401	0.22 386	0.53 495	0.22 424	0.10 444	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.10 425	0.10 448

test_sample1	0.20 322	0.10 141	0.28 209	0.19 161	0.12 253	0.28 418	0.19 352	0.41 399	0.25 260	0.26 315	0.31 352	0.29 401	0.26 450	0.44 454	0.21 404	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.09 356	0.09 389

CAS++	0.16 213	0.12 279	0.27 191	0.18 104	0.12 253	0.17 131	0.15 161	0.42 413	0.24 244	0.19 243	0.18 193	0.13 141	0.10 79	0.21 214	0.12 113	0.12 524	0.10 533	0.11 487	0.08 318	0.10 425	0.09 389
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.18 255	0.13 346	0.35 293	0.21 288	0.12 253	0.20 237	0.15 161	0.27 192	0.30 336	0.17 218	0.31 352	0.25 342	0.20 362	0.24 260	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.10 464	0.09 356	0.06 145

mmm	0.21 345	0.12 279	0.31 248	0.22 357	0.12 253	0.28 418	0.21 435	0.41 399	0.27 284	0.29 365	0.38 439	0.29 401	0.24 418	0.29 361	0.22 424	0.09 393	0.07 380	0.11 487	0.09 420	0.10 425	0.09 389

ff7	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.27 192	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

IGEVStereo-DCA	0.14 161	0.11 221	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.20 237	0.18 305	0.27 192	0.20 165	0.15 170	0.12 67	0.14 173	0.12 152	0.28 342	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

ffff	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.27 192	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

rrr	0.17 231	0.11 221	0.57 518	0.19 161	0.12 253	0.20 237	0.18 305	0.35 321	0.22 202	0.15 170	0.12 67	0.14 173	0.12 152	0.28 342	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

DualNet	0.24 428	0.13 346	0.42 398	0.21 288	0.12 253	0.30 460	0.21 435	0.50 499	0.34 384	0.33 450	0.43 501	0.29 401	0.23 400	0.55 504	0.21 404	0.10 444	0.07 380	0.10 430	0.09 420	0.11 473	0.10 448

11t	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.27 192	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

IGEV_Zeroshot_test	0.18 255	0.10 141	0.65 557	0.20 234	0.12 253	0.19 194	0.15 161	0.34 297	0.19 136	0.28 336	0.22 249	0.27 374	0.13 198	0.23 244	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.06 145

RAFT-Test	0.17 231	0.10 141	0.38 341	0.19 161	0.12 253	0.25 365	0.17 256	0.33 288	0.23 228	0.23 280	0.29 321	0.27 374	0.14 234	0.20 189	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.06 145

HH	0.18 255	0.12 279	0.55 507	0.22 357	0.12 253	0.18 159	0.18 305	0.34 297	0.19 136	0.20 251	0.24 272	0.34 453	0.18 337	0.29 361	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.07 185	0.06 145

HanStereo	0.18 255	0.12 279	0.55 507	0.22 357	0.12 253	0.18 159	0.18 305	0.34 297	0.19 136	0.20 251	0.24 272	0.34 453	0.18 337	0.29 361	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.07 185	0.06 145

LL-Strereo2	0.18 255	0.18 498	0.39 357	0.22 357	0.12 253	0.24 346	0.13 72	0.31 261	0.23 228	0.24 294	0.20 220	0.24 332	0.12 152	0.26 308	0.15 237	0.06 49	0.06 243	0.12 525	0.09 420	0.08 265	0.07 241

anonymousdsp	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.28 215	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.07 241

riskmin	0.18 255	0.09 86	0.34 284	0.18 104	0.12 253	0.24 346	0.16 209	0.34 297	0.28 303	0.21 265	0.23 258	0.33 444	0.24 418	0.23 244	0.17 293	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.06 155	0.10 425	0.10 448

ccc-4	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.27 192	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

raft_robust	0.22 380	0.17 483	0.30 233	0.22 357	0.12 253	0.23 325	0.22 462	0.49 488	0.48 554	0.32 437	0.32 361	0.26 364	0.23 400	0.53 495	0.15 237	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.10 464	0.08 265	0.06 145

test_4	0.18 255	0.12 279	0.34 284	0.23 415	0.12 253	0.18 159	0.22 462	0.26 177	0.24 244	0.24 294	0.47 541	0.22 297	0.13 198	0.24 260	0.16 264	0.06 49	0.05 40	0.09 352	0.09 420	0.07 185	0.05 34

IGEV-Stereo	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.28 215	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.07 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.22 380	0.26 584	0.40 365	0.22 357	0.12 253	0.25 365	0.21 435	0.32 273	0.44 510	0.29 365	0.28 309	0.25 342	0.16 279	0.30 377	0.25 468	0.12 524	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.11 473	0.09 389

IPLG	0.21 345	0.15 431	0.53 497	0.21 288	0.12 253	0.28 418	0.17 256	0.42 413	0.30 336	0.33 450	0.32 361	0.15 194	0.17 310	0.50 476	0.21 404	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

MIPNet	0.21 345	0.15 431	0.52 493	0.21 288	0.12 253	0.27 398	0.20 404	0.45 445	0.37 424	0.30 397	0.23 258	0.19 264	0.24 418	0.27 328	0.19 352	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

GMOStereo	0.18 255	0.14 394	0.30 233	0.22 357	0.12 253	0.20 237	0.27 546	0.26 177	0.28 303	0.31 415	0.32 361	0.26 364	0.17 310	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.05 34

error version	0.18 255	0.14 394	0.30 233	0.22 357	0.12 253	0.20 237	0.27 546	0.26 177	0.28 303	0.31 415	0.32 361	0.26 364	0.17 310	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.05 34

test-v	0.18 255	0.14 394	0.30 233	0.22 357	0.12 253	0.20 237	0.27 546	0.26 177	0.28 303	0.31 415	0.32 361	0.26 364	0.17 310	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.05 34

CrosDoStereo	0.31 527	0.10 141	0.49 465	0.18 104	0.12 253	0.22 303	1.11 699	0.34 297	0.37 424	0.38 526	0.61 608	0.28 390	0.46 610	0.61 543	0.57 610	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.07 241

PFNet+	0.20 322	0.10 141	0.37 322	0.21 288	0.12 253	0.17 131	0.19 352	0.29 231	0.34 384	0.33 450	0.32 361	0.24 332	0.16 279	0.32 393	0.17 293	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.08 265	0.12 510

LCNet	0.21 345	0.11 221	0.29 223	0.25 509	0.12 253	0.23 325	0.19 352	0.34 297	0.26 272	0.28 336	0.35 405	0.26 364	0.30 515	0.35 416	0.17 293	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.10 464	0.13 526	0.22 631

STrans-v2	0.24 428	0.13 346	0.54 500	0.21 288	0.12 253	0.23 325	0.21 435	0.47 465	0.28 303	0.31 415	0.42 488	0.36 472	0.35 555	0.62 551	0.23 445	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.06 103	0.06 145

IIG-Stereo	0.23 397	0.13 346	0.35 293	0.29 595	0.12 253	0.23 325	0.14 109	0.38 357	0.31 350	0.34 470	0.37 424	0.33 444	0.21 370	0.70 581	0.26 482	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.07 236	0.07 185	0.06 145

NF-Stereo	0.20 322	0.10 141	0.35 293	0.24 469	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.38 357	0.32 360	0.28 336	0.30 336	0.22 297	0.16 279	0.51 482	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.13 529

OCTAStereo	0.20 322	0.10 141	0.35 293	0.24 469	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.38 357	0.32 360	0.28 336	0.30 336	0.22 297	0.16 279	0.51 482	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.13 529

PSM-softLoss	0.21 345	0.10 141	0.39 357	0.24 469	0.12 253	0.20 237	0.18 305	0.38 357	0.26 272	0.29 365	0.32 361	0.24 332	0.16 279	0.52 488	0.20 376	0.09 393	0.06 243	0.10 430	0.09 420	0.08 265	0.12 510

KMStereo	0.21 345	0.10 141	0.39 357	0.24 469	0.12 253	0.20 237	0.18 305	0.38 357	0.26 272	0.29 365	0.32 361	0.24 332	0.16 279	0.52 488	0.20 376	0.09 393	0.06 243	0.10 430	0.09 420	0.08 265	0.12 510

PSM-AAD	0.25 456	0.10 141	0.30 233	0.24 469	0.12 253	0.26 388	0.38 625	0.34 297	0.28 303	0.35 487	0.39 452	0.28 390	0.79 661	0.30 377	0.16 264	0.07 128	0.06 243	0.12 525	0.11 504	0.08 265	0.21 626

KYRaft	0.22 380	0.10 141	0.30 233	0.23 415	0.12 253	0.23 325	0.23 488	0.35 321	0.24 244	0.35 487	0.54 577	0.34 453	0.26 450	0.29 361	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.10 464	0.08 265	0.31 656

DeepStereo_LL	0.31 527	0.10 141	0.49 465	0.18 104	0.12 253	0.22 303	1.11 699	0.34 297	0.37 424	0.38 526	0.61 608	0.28 390	0.46 610	0.61 543	0.57 610	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.07 241

DEmStereo	0.26 474	0.09 86	0.47 449	0.19 161	0.12 253	0.30 460	0.25 527	0.28 215	0.36 413	0.36 503	0.58 593	0.25 342	0.48 619	0.53 495	0.44 583	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.06 103	0.07 241

DRaft	0.24 428	0.10 141	0.34 284	0.18 104	0.12 253	0.28 418	0.23 488	0.33 288	0.39 449	0.38 526	0.61 608	0.21 286	0.41 587	0.48 467	0.42 577	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.08 320

RE-Stereo	0.20 322	0.10 141	0.35 293	0.24 469	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.38 357	0.32 360	0.28 336	0.30 336	0.22 297	0.16 279	0.51 482	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.13 529

Pruner-Stereo	0.19 301	0.11 221	0.34 284	0.29 595	0.12 253	0.19 194	0.17 256	0.31 261	0.29 323	0.33 450	0.32 361	0.25 342	0.15 253	0.24 260	0.21 404	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.09 389

TVStereo	0.20 322	0.10 141	0.35 293	0.24 469	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.38 357	0.32 360	0.28 336	0.30 336	0.22 297	0.16 279	0.51 482	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.13 529

RAFT-RH_RVC	0.25 456	0.11 221	0.45 433	0.21 288	0.12 253	0.25 365	0.14 109	0.27 192	0.27 284	0.38 526	1.15 665	0.23 318	0.17 310	0.57 519	0.24 458	0.07 128	0.05 40	0.10 430	0.07 236	0.06 103	0.07 241

test-2	0.18 255	0.14 394	0.30 233	0.22 357	0.12 253	0.20 237	0.27 546	0.26 177	0.28 303	0.31 415	0.32 361	0.26 364	0.17 310	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.05 34

RAFT	0.21 345	0.17 483	0.32 256	0.24 469	0.12 253	0.25 365	0.27 546	0.35 321	0.28 303	0.33 450	0.33 384	0.38 486	0.22 386	0.29 361	0.17 293	0.08 291	0.08 468	0.11 487	0.10 464	0.10 425	0.06 145

Prome-Stereo	0.21 345	0.10 141	0.30 233	0.24 469	0.12 253	0.23 325	0.23 488	0.36 340	0.25 260	0.33 450	0.59 596	0.24 332	0.28 486	0.29 361	0.16 264	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.20 617

test_xeample3	0.16 213	0.11 221	0.56 514	0.19 161	0.12 253	0.20 237	0.18 305	0.35 321	0.20 165	0.16 199	0.12 67	0.13 141	0.12 152	0.24 260	0.15 237	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.08 318	0.07 185	0.07 241

ARAFT	0.24 428	0.21 541	0.78 588	0.22 357	0.12 253	0.29 440	0.24 510	0.43 427	0.32 360	0.33 450	0.28 309	0.28 390	0.19 353	0.49 472	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.12 525	0.11 504	0.09 356	0.06 145

GMStereo	0.19 301	0.25 573	0.40 365	0.21 288	0.12 253	0.22 303	0.19 352	0.29 231	0.40 467	0.25 303	0.23 258	0.16 215	0.15 253	0.25 290	0.19 352	0.09 393	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.10 425	0.08 320
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 345	0.10 141	0.33 273	0.21 288	0.12 253	0.30 460	0.46 648	0.46 456	0.20 165	0.25 303	0.50 553	0.17 226	0.16 279	0.24 260	0.23 445	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.10 464	0.06 103	0.07 241

Gwc-CoAtRS	0.17 231	0.10 141	0.37 322	0.20 234	0.12 253	0.19 194	0.15 161	0.32 273	0.28 303	0.23 280	0.23 258	0.27 374	0.15 253	0.20 189	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.06 145

FENet	0.21 345	0.11 221	0.45 433	0.21 288	0.12 253	0.26 388	0.17 256	0.41 399	0.35 400	0.30 397	0.31 352	0.29 401	0.23 400	0.26 308	0.23 445	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.09 389

R-Stereo Train	0.18 255	0.09 86	0.32 256	0.22 357	0.12 253	0.22 303	0.19 352	0.42 413	0.19 136	0.31 415	0.45 524	0.20 274	0.14 234	0.18 143	0.15 237	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

RAFT-Stereo	0.18 255	0.09 86	0.32 256	0.22 357	0.12 253	0.22 303	0.19 352	0.42 413	0.19 136	0.31 415	0.45 524	0.20 274	0.14 234	0.18 143	0.15 237	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.24 428	0.16 463	0.37 322	0.24 469	0.12 253	0.32 488	0.17 256	0.54 556	0.42 487	0.33 450	0.38 439	0.35 467	0.21 370	0.30 377	0.22 424	0.14 568	0.06 243	0.13 546	0.08 318	0.11 473	0.08 320
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_ROB	0.25 456	0.19 514	0.40 365	0.20 234	0.12 253	0.30 460	0.16 209	0.55 566	0.53 589	0.38 526	0.43 501	0.37 478	0.26 450	0.38 433	0.22 424	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.04 1	0.09 356	0.09 389

aanet-new	0.13 122	0.11 221	0.30 233	0.20 234	0.13 334	0.20 237	0.14 109	0.23 121	0.16 70	0.12 88	0.13 86	0.09 27	0.15 253	0.19 168	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.07 185	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 76	0.08 40	0.18 82	0.18 104	0.13 334	0.20 237	0.16 209	0.23 121	0.18 117	0.12 88	0.15 135	0.14 173	0.13 198	0.13 12	0.12 113	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i1	0.21 345	0.10 141	0.31 248	0.23 415	0.13 334	0.31 476	0.22 462	0.46 456	0.42 487	0.27 324	0.32 361	0.33 444	0.17 310	0.25 290	0.19 352	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.08 265	0.09 389

gcap_with_dpt	0.12 76	0.09 86	0.21 117	0.18 104	0.13 334	0.18 159	0.16 209	0.24 140	0.20 165	0.16 199	0.21 235	0.09 27	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

Hybrid-DGEV-2	0.21 345	0.15 431	0.34 284	0.24 469	0.13 334	0.28 418	0.14 109	0.48 478	0.44 510	0.27 324	0.24 272	0.25 342	0.25 440	0.28 342	0.19 352	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.07 185	0.07 241

WQFJA1++	0.44 609	0.07 5	0.63 546	0.18 104	0.13 334	0.15 56	0.11 20	0.20 65	0.11 9	2.05 699	0.12 67	0.23 318	0.11 118	0.17 116	0.12 113	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.05 68	4.20 711	0.07 241

NLSM3	0.13 122	0.10 141	0.17 69	0.21 288	0.13 334	0.18 159	0.16 209	0.30 251	0.24 244	0.11 58	0.15 135	0.12 121	0.13 198	0.17 116	0.15 237	0.05 9	0.05 40	0.08 259	0.08 318	0.05 7	0.05 34

FE-Mocha	0.16 213	0.10 141	0.33 273	0.19 161	0.13 334	0.19 194	0.15 161	0.35 321	0.22 202	0.24 294	0.24 272	0.20 274	0.14 234	0.17 116	0.17 293	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.06 145

G2L-Stereo_test	0.24 428	0.16 463	0.38 341	0.19 161	0.13 334	0.27 398	0.24 510	0.49 488	0.38 439	0.37 511	0.37 424	0.40 513	0.24 418	0.52 488	0.28 493	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.06 155	0.09 356	0.08 320

rvit_0105_5	0.21 345	0.15 431	0.38 341	0.23 415	0.13 334	0.22 303	0.24 510	0.36 340	0.39 449	0.21 265	0.23 258	0.26 364	0.19 353	0.26 308	0.19 352	0.15 583	0.13 588	0.12 525	0.12 543	0.10 425	0.09 389

UGAM-zero	0.23 397	0.10 141	0.54 500	0.19 161	0.13 334	0.21 271	0.14 109	0.44 435	0.22 202	0.28 336	0.28 309	0.51 583	0.33 542	0.65 567	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.08 318	0.06 103	0.07 241

rvit_stereo_0083	0.16 213	0.12 279	0.26 179	0.21 288	0.13 334	0.17 131	0.17 256	0.22 98	0.34 384	0.16 199	0.21 235	0.19 264	0.16 279	0.21 214	0.16 264	0.11 484	0.10 533	0.10 430	0.08 318	0.09 356	0.07 241

rvit_stereo_0081_aga	0.16 213	0.14 394	0.28 209	0.21 288	0.13 334	0.19 194	0.17 256	0.23 121	0.24 244	0.17 218	0.21 235	0.19 264	0.13 198	0.19 168	0.14 206	0.11 484	0.08 468	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.07 241

rvit_stereo_0080	0.15 197	0.13 346	0.25 169	0.19 161	0.13 334	0.15 56	0.20 404	0.28 215	0.24 244	0.15 170	0.17 173	0.19 264	0.13 198	0.19 168	0.15 237	0.11 484	0.08 468	0.08 259	0.08 318	0.10 425	0.07 241

IGEV-Stereo+	0.12 76	0.08 40	0.17 69	0.18 104	0.13 334	0.09 1	0.11 20	0.16 16	0.15 60	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 79	0.21 214	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.16 566	0.24 643

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 231	0.13 346	0.24 155	0.19 161	0.13 334	0.24 346	0.17 256	0.30 251	0.37 424	0.43 576	0.17 173	0.13 141	0.12 152	0.19 168	0.15 237	0.08 291	0.07 380	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.08 320

ffm	0.22 380	0.12 279	0.42 398	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.20 404	0.35 321	0.44 510	0.30 397	0.42 488	0.34 453	0.23 400	0.27 328	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.11 487	0.10 464	0.08 265	0.08 320

ff1	0.29 513	0.12 279	0.42 398	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.20 404	0.35 321	0.44 510	0.30 397	0.42 488	0.34 453	0.23 400	0.81 624	1.08 662	0.08 291	0.05 40	0.11 487	0.10 464	0.08 265	0.08 320

mmx	0.31 527	0.12 279	0.42 398	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.20 404	0.55 566	0.45 522	0.30 397	0.42 488	0.34 453	0.23 400	0.81 624	1.08 662	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.11 473	0.10 448

whm_eth	0.15 197	0.13 346	0.25 169	0.19 161	0.13 334	0.15 56	0.20 404	0.28 215	0.24 244	0.15 170	0.17 173	0.19 264	0.13 198	0.19 168	0.15 237	0.11 484	0.08 468	0.08 259	0.08 318	0.10 425	0.07 241

xxx	0.31 527	0.12 279	0.42 398	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.20 404	0.55 566	0.45 522	0.30 397	0.42 488	0.34 453	0.23 400	0.81 624	1.08 662	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.11 473	0.10 448

GMStereo_Zeroshot	0.24 428	0.21 541	0.45 433	0.26 543	0.13 334	0.28 418	0.15 161	0.39 371	0.35 400	0.37 511	0.43 501	0.40 513	0.17 310	0.34 407	0.20 376	0.12 524	0.07 380	0.13 546	0.07 236	0.16 566	0.09 389

plain	0.17 231	0.13 346	0.43 411	0.21 288	0.13 334	0.16 96	0.17 256	0.27 192	0.22 202	0.16 199	0.26 295	0.13 141	0.16 279	0.27 328	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.07 236	0.10 425	0.07 241

UniTT-Stereo	0.14 161	0.10 141	0.30 233	0.21 288	0.13 334	0.17 131	0.13 72	0.19 46	0.18 117	0.15 170	0.20 220	0.10 57	0.11 118	0.18 143	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.06 145

PCWNet_CMD	0.23 397	0.13 346	0.48 459	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.16 209	0.46 456	0.46 540	0.29 365	0.36 415	0.37 478	0.24 418	0.28 342	0.20 376	0.09 393	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.11 473	0.09 389

ToySt	0.24 428	0.16 463	0.48 459	0.21 288	0.13 334	0.29 440	0.29 569	0.39 371	0.39 449	0.27 324	0.35 405	0.39 498	0.31 532	0.31 384	0.29 505	0.08 291	0.09 503	0.10 430	0.11 504	0.11 473	0.10 448

TestStereo1	0.21 345	0.16 463	0.32 256	0.26 543	0.13 334	0.26 388	0.27 546	0.40 385	0.36 413	0.29 365	0.39 452	0.22 297	0.21 370	0.33 400	0.17 293	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.07 241

DisPM	0.19 301	0.10 141	0.35 293	0.23 415	0.13 334	0.18 159	0.20 404	0.29 231	0.29 323	0.33 450	0.34 394	0.23 318	0.16 279	0.33 400	0.16 264	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.07 185	0.11 486

SA-5K	0.21 345	0.16 463	0.32 256	0.26 543	0.13 334	0.26 388	0.27 546	0.40 385	0.36 413	0.29 365	0.39 452	0.22 297	0.21 370	0.33 400	0.17 293	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.07 241

Sa-1000	0.22 380	0.15 431	0.35 293	0.23 415	0.13 334	0.28 418	0.23 488	0.47 465	0.39 449	0.30 397	0.50 553	0.26 364	0.19 353	0.33 400	0.16 264	0.07 128	0.06 243	0.10 430	0.11 504	0.08 265	0.06 145

SA	0.22 380	0.16 463	0.36 313	0.23 415	0.13 334	0.24 346	0.23 488	0.45 445	0.40 467	0.27 324	0.44 512	0.23 318	0.23 400	0.33 400	0.17 293	0.07 128	0.06 243	0.10 430	0.11 504	0.08 265	0.06 145

iRaft-Stereo_5w	0.23 397	0.18 498	0.44 421	0.22 357	0.13 334	0.19 194	0.19 352	0.37 350	0.32 360	0.28 336	0.37 424	0.34 453	0.23 400	0.65 567	0.27 488	0.06 49	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.09 356	0.08 320

iRaft-Stereo_20w	0.19 301	0.10 141	0.46 441	0.19 161	0.13 334	0.25 365	0.19 352	0.52 535	0.19 136	0.29 365	0.21 235	0.22 297	0.20 362	0.28 342	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.08 318	0.08 265	0.08 320

GwcNet-ADL	0.22 380	0.14 394	0.58 524	0.24 469	0.13 334	0.22 303	0.23 488	0.49 488	0.40 467	0.27 324	0.29 321	0.30 417	0.20 362	0.26 308	0.23 445	0.09 393	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.09 356	0.09 389

OMP-Stereo	0.23 397	0.14 394	0.35 293	0.29 595	0.13 334	0.21 271	0.16 209	0.37 350	0.33 374	0.34 470	0.30 336	0.34 453	0.19 353	0.70 581	0.24 458	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.07 236	0.07 185	0.06 145

FTStereo	0.28 502	0.10 141	0.43 411	0.23 415	0.13 334	0.21 271	0.53 662	0.34 297	0.26 272	0.38 526	0.95 654	0.30 417	0.56 632	0.32 393	0.18 318	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.07 185	0.19 605

SST-Stereo	0.21 345	0.10 141	0.37 322	0.24 469	0.13 334	0.19 194	0.17 256	0.31 261	0.24 244	0.34 470	0.33 384	0.29 401	0.25 440	0.56 515	0.17 293	0.08 291	0.05 40	0.10 430	0.08 318	0.09 356	0.07 241

RAFT_R40	0.21 345	0.10 141	0.37 322	0.24 469	0.13 334	0.18 159	0.18 305	0.31 261	0.29 323	0.33 450	0.33 384	0.30 417	0.24 418	0.55 504	0.18 318	0.08 291	0.05 40	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.07 241

GrayStereo	0.25 456	0.09 86	0.32 256	0.26 543	0.13 334	0.23 325	0.47 652	0.34 297	0.30 336	0.39 541	0.47 541	0.30 417	0.79 661	0.29 361	0.16 264	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.09 420	0.07 185	0.13 529

test-1	0.17 231	0.11 221	0.40 365	0.23 415	0.13 334	0.22 303	0.23 488	0.34 297	0.26 272	0.20 251	0.24 272	0.22 297	0.14 234	0.16 98	0.20 376	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.06 103	0.08 320

GMM-Stereo	0.21 345	0.10 141	0.43 411	0.23 415	0.13 334	0.24 346	0.25 527	0.37 350	0.27 284	0.30 397	0.45 524	0.27 374	0.21 370	0.31 384	0.17 293	0.07 128	0.05 40	0.10 430	0.09 420	0.08 265	0.19 605

CFNet_pseudo	0.23 397	0.13 346	0.47 449	0.19 161	0.13 334	0.26 388	0.16 209	0.44 435	0.44 510	0.29 365	0.37 424	0.38 486	0.23 400	0.29 361	0.21 404	0.09 393	0.06 243	0.11 487	0.08 318	0.11 473	0.09 389

GwcNet-RSSM	0.26 474	0.17 483	0.46 441	0.21 288	0.13 334	0.28 418	0.23 488	0.44 435	0.42 487	0.31 415	0.45 524	0.40 513	0.26 450	0.55 504	0.28 493	0.11 484	0.07 380	0.09 352	0.10 464	0.09 356	0.08 320

DIP-Stereo	0.18 255	0.12 279	0.33 273	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.12 32	0.42 413	0.25 260	0.27 324	0.32 361	0.21 286	0.17 310	0.25 290	0.20 376	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.08 320
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 397	0.13 346	0.48 459	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.16 209	0.46 456	0.46 540	0.29 365	0.36 415	0.37 478	0.24 418	0.28 342	0.20 376	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.11 473	0.09 389

ccs_rob	0.23 397	0.13 346	0.47 449	0.20 234	0.13 334	0.26 388	0.17 256	0.44 435	0.44 510	0.29 365	0.37 424	0.38 486	0.23 400	0.29 361	0.21 404	0.09 393	0.06 243	0.11 487	0.08 318	0.11 473	0.09 389

iResNetv2_ROB	0.27 482	0.26 584	0.72 581	0.23 415	0.13 334	0.29 440	0.18 305	0.52 535	0.49 563	0.37 511	0.45 524	0.39 498	0.25 440	0.34 407	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.05 68	0.12 510	0.09 389

CBMV	0.33 545	0.21 541	0.54 500	0.23 415	0.13 334	0.42 572	0.33 604	0.53 547	0.48 554	0.52 616	0.49 549	0.50 579	0.41 587	0.56 515	0.31 521	0.15 583	0.16 620	0.18 613	0.16 606	0.13 526	0.13 529
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
quiztm	0.15 197	0.15 431	0.25 169	0.22 357	0.14 382	0.17 131	0.17 256	0.33 288	0.21 185	0.18 236	0.21 235	0.14 173	0.10 79	0.17 116	0.14 206	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.08 265	0.05 34

DN	0.15 197	0.08 40	0.27 191	0.19 161	0.14 382	0.21 271	0.18 305	0.28 215	0.24 244	0.14 150	0.16 154	0.18 240	0.10 79	0.21 214	0.13 169	0.11 484	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.08 265	0.10 448

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 122	0.09 86	0.19 92	0.18 104	0.14 382	0.19 194	0.15 161	0.25 157	0.22 202	0.15 170	0.20 220	0.10 57	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 122	0.09 86	0.22 132	0.18 104	0.14 382	0.18 159	0.15 161	0.23 121	0.21 185	0.16 199	0.22 249	0.10 57	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 122	0.09 86	0.20 105	0.18 104	0.14 382	0.18 159	0.15 161	0.25 157	0.22 202	0.16 199	0.21 235	0.09 27	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

RT-IGEV	0.25 456	0.10 141	0.48 459	0.22 357	0.14 382	0.31 476	0.28 562	0.53 547	0.39 449	0.36 503	0.41 471	0.44 544	0.30 515	0.28 342	0.27 488	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.09 420	0.09 356	0.10 448

RT-Monster	0.15 197	0.08 40	0.21 117	0.17 56	0.14 382	0.20 237	0.11 20	0.29 231	0.32 360	0.24 294	0.22 249	0.17 226	0.13 198	0.18 143	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

Selective-IGEV-i16pc	0.33 545	0.10 141	1.71 680	0.21 288	0.14 382	0.74 650	0.31 585	0.42 413	0.41 479	0.21 265	0.32 361	0.26 364	0.14 234	0.71 584	0.19 352	0.14 568	0.10 533	0.08 259	0.09 420	0.11 473	0.11 486

z-ln-s-r	0.32 536	0.21 541	0.82 605	0.23 415	0.14 382	0.30 460	0.26 540	0.43 427	0.50 571	0.32 437	0.60 601	0.39 498	0.29 501	0.73 592	0.66 631	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.10 425	0.08 320

G2L-Stereo	0.25 456	0.16 463	0.47 449	0.22 357	0.14 382	0.25 365	0.18 305	0.46 456	0.35 400	0.33 450	0.37 424	0.40 513	0.22 386	0.60 536	0.30 513	0.10 444	0.09 503	0.10 430	0.08 318	0.09 356	0.09 389

MM-Stereo_test3	0.17 231	0.12 279	0.29 223	0.23 415	0.14 382	0.19 194	0.22 462	0.39 371	0.36 413	0.16 199	0.24 272	0.17 226	0.12 152	0.19 168	0.14 206	0.07 128	0.07 380	0.08 259	0.06 155	0.09 356	0.06 145

PAM_32	0.23 397	0.10 141	0.63 546	0.21 288	0.14 382	0.33 499	0.19 352	0.36 340	0.23 228	0.29 365	0.28 309	0.56 604	0.28 486	0.27 328	0.18 318	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.09 420	0.07 185	0.09 389

rvit_0105_6	0.19 301	0.14 394	0.34 284	0.23 415	0.14 382	0.18 159	0.20 404	0.29 231	0.37 424	0.18 236	0.22 249	0.23 318	0.17 310	0.26 308	0.17 293	0.15 583	0.13 588	0.13 546	0.11 504	0.11 473	0.08 320

rvit_0105_4	0.20 322	0.15 431	0.38 341	0.23 415	0.14 382	0.20 237	0.22 462	0.33 288	0.39 449	0.19 243	0.24 272	0.25 342	0.19 353	0.27 328	0.17 293	0.16 599	0.13 588	0.13 546	0.11 504	0.11 473	0.08 320

DCVSM-stereo	0.24 428	0.13 346	0.52 493	0.20 234	0.14 382	0.26 388	0.13 72	0.34 297	0.34 384	0.41 560	0.33 384	0.47 559	0.29 501	0.30 377	0.22 424	0.10 444	0.10 533	0.11 487	0.10 464	0.12 510	0.15 563

rvit_stereo_ft	0.17 231	0.14 394	0.30 233	0.25 509	0.14 382	0.17 131	0.21 435	0.28 215	0.26 272	0.16 199	0.19 203	0.20 274	0.16 279	0.22 234	0.17 293	0.11 484	0.07 380	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.07 241

test_sample7	0.25 456	0.15 431	0.35 293	0.20 234	0.14 382	0.28 418	0.21 435	0.51 516	0.38 439	0.37 511	0.34 394	0.37 478	0.30 515	0.39 436	0.23 445	0.14 568	0.09 503	0.13 546	0.12 543	0.13 526	0.12 510

gcap-zeroshot	0.13 122	0.09 86	0.22 132	0.17 56	0.14 382	0.19 194	0.15 161	0.25 157	0.22 202	0.15 170	0.20 220	0.10 57	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 122	0.09 86	0.20 105	0.18 104	0.14 382	0.19 194	0.15 161	0.25 157	0.22 202	0.15 170	0.20 220	0.10 57	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

MyStereo07	0.16 213	0.12 279	0.26 179	0.22 357	0.14 382	0.25 365	0.23 488	0.29 231	0.21 185	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.13 198	0.25 290	0.13 169	0.07 128	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.08 320

MyStereo06	0.20 322	0.12 279	0.57 518	0.21 288	0.14 382	0.25 365	0.23 488	0.40 385	0.21 185	0.30 397	0.24 272	0.31 426	0.18 337	0.22 234	0.18 318	0.07 128	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.08 320

MyStereo05	0.23 397	0.12 279	0.57 518	0.21 288	0.14 382	0.25 365	0.23 488	0.48 478	0.52 584	0.31 415	0.23 258	0.25 342	0.22 386	0.30 377	0.21 404	0.07 128	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.08 320

MyStereo04	0.23 397	0.12 279	0.55 507	0.22 357	0.14 382	0.25 365	0.23 488	0.49 488	0.52 584	0.28 336	0.23 258	0.27 374	0.23 400	0.30 377	0.22 424	0.07 128	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.08 320

AE-Stereo	0.17 231	0.11 221	0.31 248	0.24 469	0.14 382	0.23 325	0.18 305	0.34 297	0.29 323	0.15 170	0.25 285	0.21 286	0.13 198	0.20 189	0.14 206	0.07 128	0.08 468	0.09 352	0.10 464	0.07 185	0.06 145

CoDeX	0.23 397	0.12 279	0.46 441	0.21 288	0.14 382	0.29 440	0.21 435	0.53 547	0.41 479	0.29 365	0.35 405	0.29 401	0.22 386	0.48 467	0.19 352	0.09 393	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.07 241

MaDis-Stereo	0.14 161	0.13 346	0.26 179	0.19 161	0.14 382	0.16 96	0.13 72	0.25 157	0.21 185	0.13 119	0.14 121	0.14 173	0.11 118	0.17 116	0.17 293	0.08 291	0.07 380	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.06 145

testlalala	0.13 122	0.09 86	0.22 132	0.17 56	0.14 382	0.19 194	0.15 161	0.25 157	0.22 202	0.15 170	0.20 220	0.10 57	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

4D-IteraStereo	0.17 231	0.16 463	0.50 476	0.21 288	0.14 382	0.19 194	0.17 256	0.28 215	0.28 303	0.23 280	0.20 220	0.20 274	0.11 118	0.19 168	0.14 206	0.06 49	0.04 2	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.06 145

CBFPSM	0.27 482	0.16 463	0.67 563	0.20 234	0.14 382	0.38 546	0.25 527	0.40 385	0.36 413	0.33 450	0.36 415	0.56 604	0.38 572	0.32 393	0.38 551	0.08 291	0.08 468	0.07 159	0.08 318	0.09 356	0.11 486

gwcnet-sp	0.24 428	0.13 346	0.63 546	0.22 357	0.14 382	0.34 512	0.22 462	0.44 435	0.39 449	0.35 487	0.34 394	0.27 374	0.27 469	0.35 416	0.25 468	0.09 393	0.08 468	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.09 389

scenet	0.24 428	0.13 346	0.63 546	0.22 357	0.14 382	0.34 512	0.22 462	0.44 435	0.39 449	0.35 487	0.34 394	0.27 374	0.27 469	0.35 416	0.25 468	0.09 393	0.08 468	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.09 389

ssnet	0.24 428	0.13 346	0.63 546	0.22 357	0.14 382	0.34 512	0.22 462	0.44 435	0.39 449	0.35 487	0.34 394	0.27 374	0.27 469	0.35 416	0.25 468	0.09 393	0.08 468	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.09 389

BUS	0.23 397	0.12 279	0.28 209	0.25 509	0.14 382	0.43 581	0.17 256	0.56 582	0.34 384	0.34 470	0.35 405	0.32 436	0.20 362	0.26 308	0.21 404	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.09 356	0.09 389

IER	0.23 397	0.12 279	0.39 357	0.20 234	0.14 382	0.31 476	0.19 352	0.42 413	0.36 413	0.33 450	0.40 463	0.32 436	0.33 542	0.29 361	0.22 424	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.09 356	0.08 320

BSDual-CNN	0.23 397	0.12 279	0.28 209	0.25 509	0.14 382	0.35 527	0.21 435	0.56 582	0.34 384	0.34 470	0.35 405	0.38 486	0.24 418	0.26 308	0.21 404	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.09 356	0.09 389

psmg	0.23 397	0.12 279	0.28 209	0.21 288	0.14 382	0.35 527	0.23 488	0.51 516	0.34 384	0.35 487	0.38 439	0.38 486	0.24 418	0.26 308	0.21 404	0.10 444	0.08 468	0.10 430	0.10 464	0.09 356	0.08 320

CSP-Net	0.27 482	0.15 431	0.30 233	0.21 288	0.14 382	0.44 583	0.24 510	0.50 499	0.40 467	0.41 560	0.43 501	0.42 529	0.26 450	0.66 571	0.28 493	0.12 524	0.08 468	0.08 259	0.08 318	0.10 425	0.09 389

UDGNet	0.23 397	0.31 615	0.38 341	0.24 469	0.14 382	0.24 346	0.18 305	0.32 273	0.43 495	0.29 365	0.28 309	0.24 332	0.19 353	0.29 361	0.20 376	0.15 583	0.07 380	0.21 627	0.11 504	0.14 544	0.10 448

dad	0.28 502	0.31 615	0.44 421	0.21 288	0.14 382	0.30 460	0.20 404	0.33 288	0.49 563	0.44 583	0.44 512	0.45 549	0.21 370	0.41 445	0.26 482	0.20 630	0.11 557	0.20 625	0.11 504	0.14 544	0.10 448

AACVNet	0.26 474	0.16 463	0.37 322	0.22 357	0.14 382	0.29 440	0.19 352	0.41 399	0.31 350	0.38 526	0.42 488	0.43 533	0.28 486	0.73 592	0.25 468	0.11 484	0.08 468	0.11 487	0.09 420	0.13 526	0.11 486

PSMNet-ADL	0.25 456	0.15 431	0.32 256	0.26 543	0.14 382	0.31 476	0.22 462	0.44 435	0.36 413	0.27 324	0.33 384	0.41 520	0.28 486	0.61 543	0.29 505	0.11 484	0.09 503	0.09 352	0.11 504	0.10 425	0.10 448

GANet-ADL	0.21 345	0.12 279	0.45 433	0.23 415	0.14 382	0.29 440	0.19 352	0.46 456	0.35 400	0.25 303	0.32 361	0.32 436	0.19 353	0.24 260	0.20 376	0.10 444	0.07 380	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.10 448

ASMatch	0.23 397	0.11 221	0.51 486	0.24 469	0.14 382	0.19 194	0.17 256	0.31 261	0.28 303	0.28 336	0.68 623	0.27 374	0.26 450	0.50 476	0.22 424	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.06 103	0.11 486

PFNet	0.23 397	0.10 141	0.57 518	0.24 469	0.14 382	0.22 303	0.19 352	0.39 371	0.33 374	0.35 487	0.32 361	0.27 374	0.19 353	0.64 560	0.22 424	0.09 393	0.05 40	0.09 352	0.07 236	0.08 265	0.07 241

LMCR-Stereo	0.26 474	0.18 498	0.49 465	0.28 592	0.14 382	0.36 532	0.23 488	0.54 556	0.34 384	0.39 541	0.40 463	0.29 401	0.29 501	0.37 427	0.27 488	0.11 484	0.07 380	0.09 352	0.07 236	0.13 526	0.09 389

ICVP	0.23 397	0.13 346	0.44 421	0.26 543	0.14 382	0.29 440	0.25 527	0.45 445	0.33 374	0.29 365	0.43 501	0.35 467	0.25 440	0.26 308	0.23 445	0.12 524	0.09 503	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.10 448
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 255	0.15 431	0.35 293	0.22 357	0.14 382	0.19 194	0.17 256	0.32 273	0.30 336	0.23 280	0.25 285	0.20 274	0.16 279	0.22 234	0.19 352	0.08 291	0.07 380	0.10 430	0.12 543	0.09 356	0.08 320

RALCasStereoNet	0.18 255	0.15 431	0.33 273	0.21 288	0.14 382	0.21 271	0.18 305	0.31 261	0.25 260	0.21 265	0.29 321	0.22 297	0.15 253	0.27 328	0.17 293	0.08 291	0.10 533	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.09 389

RALAANet	0.19 301	0.18 498	0.37 322	0.23 415	0.14 382	0.23 325	0.13 72	0.37 350	0.29 323	0.28 336	0.26 295	0.25 342	0.15 253	0.26 308	0.18 318	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.06 145

GES	0.22 380	0.12 279	0.42 398	0.20 234	0.14 382	0.27 398	0.19 352	0.49 488	0.33 374	0.30 397	0.36 415	0.25 342	0.23 400	0.29 361	0.22 424	0.10 444	0.08 468	0.08 259	0.07 236	0.10 425	0.11 486

SFCPSM	0.22 380	0.10 141	0.51 486	0.21 288	0.14 382	0.34 512	0.22 462	0.55 566	0.39 449	0.29 365	0.32 361	0.23 318	0.21 370	0.27 328	0.19 352	0.09 393	0.07 380	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.08 320

cf-r	0.24 428	0.15 431	0.44 421	0.21 288	0.14 382	0.27 398	0.22 462	0.42 413	0.40 467	0.30 397	0.42 488	0.42 529	0.26 450	0.43 450	0.25 468	0.11 484	0.06 243	0.08 259	0.10 464	0.08 265	0.08 320

hitnet-ft	0.29 513	0.17 483	0.40 365	0.19 161	0.14 382	0.39 555	0.23 488	0.44 435	0.41 479	0.36 503	0.46 534	0.53 594	0.34 551	0.76 606	0.32 526	0.14 568	0.10 533	0.13 546	0.10 464	0.15 558	0.13 529

GANet-RSSM	0.24 428	0.14 394	0.36 313	0.21 288	0.14 382	0.27 398	0.21 435	0.45 445	0.33 374	0.29 365	0.39 452	0.39 498	0.28 486	0.58 526	0.23 445	0.11 484	0.07 380	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.09 389

PSMNet-RSSM	0.24 428	0.15 431	0.36 313	0.21 288	0.14 382	0.25 365	0.20 404	0.48 478	0.37 424	0.30 397	0.44 512	0.38 486	0.26 450	0.52 488	0.22 424	0.12 524	0.07 380	0.11 487	0.13 571	0.10 425	0.09 389

DMCA	0.22 380	0.14 394	0.36 313	0.22 357	0.14 382	0.27 398	0.20 404	0.43 427	0.38 439	0.31 415	0.32 361	0.33 444	0.24 418	0.24 260	0.28 493	0.11 484	0.08 468	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.11 486

CFNet	0.27 482	0.20 527	0.44 421	0.22 357	0.14 382	0.33 499	0.14 109	0.51 516	0.45 522	0.30 397	0.40 463	0.38 486	0.27 469	0.76 606	0.25 468	0.09 393	0.07 380	0.11 487	0.11 504	0.11 473	0.08 320

AANet_RVC	0.31 527	0.22 555	0.50 476	0.23 415	0.14 382	0.30 460	0.24 510	0.47 465	0.54 593	0.38 526	0.60 601	0.43 533	0.29 501	0.87 633	0.40 566	0.11 484	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.09 356	0.09 389

StereoDRNet-Refined	0.27 482	0.17 483	0.35 293	0.25 509	0.14 382	0.37 538	0.21 435	0.47 465	0.41 479	0.44 583	0.51 559	0.41 520	0.28 486	0.45 457	0.37 549	0.09 393	0.06 243	0.11 487	0.11 504	0.10 425	0.10 448
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.33 545	0.18 498	0.53 497	0.21 288	0.14 382	0.33 499	0.20 404	0.51 516	0.45 522	0.51 610	0.55 581	0.45 549	0.42 596	0.71 584	0.32 526	0.18 621	0.19 638	0.23 634	0.21 630	0.14 544	0.15 563

DN-CSS_ROB	0.22 380	0.25 573	0.47 449	0.24 469	0.14 382	0.25 365	0.12 32	0.40 385	0.33 374	0.29 365	0.42 488	0.22 297	0.20 362	0.33 400	0.19 352	0.07 128	0.06 243	0.11 487	0.11 504	0.11 473	0.07 241

Selective-IGEV-i16pb	0.39 586	0.12 279	2.18 684	0.21 288	0.15 443	0.68 644	0.32 593	0.56 582	0.57 605	0.25 303	0.44 512	0.33 444	0.21 370	0.80 620	0.25 468	0.14 568	0.10 533	0.09 352	0.10 464	0.12 510	0.13 529

DFGA-Net	0.23 397	0.24 568	0.49 465	0.22 357	0.15 443	0.25 365	0.17 256	0.39 371	0.39 449	0.29 365	0.31 352	0.21 286	0.17 310	0.59 532	0.28 493	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.08 320

coex_refinement	0.26 474	0.16 463	0.36 313	0.23 415	0.15 443	0.31 476	0.20 404	0.49 488	0.42 487	0.35 487	0.42 488	0.45 549	0.27 469	0.55 504	0.33 533	0.10 444	0.06 243	0.07 159	0.07 236	0.10 425	0.10 448

fast-iter	0.20 322	0.13 346	0.33 273	0.18 104	0.15 443	0.17 131	0.16 209	0.34 297	0.21 185	0.37 511	0.39 452	0.36 472	0.24 418	0.29 361	0.21 404	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.09 420	0.09 356	0.07 241

CoSv	0.20 322	0.13 346	0.33 273	0.18 104	0.15 443	0.17 131	0.16 209	0.34 297	0.21 185	0.37 511	0.39 452	0.36 472	0.24 418	0.29 361	0.21 404	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.09 420	0.09 356	0.07 241

AIO-test2	0.20 322	0.20 527	0.36 313	0.26 543	0.15 443	0.22 303	0.16 209	0.42 413	0.42 487	0.16 199	0.29 321	0.15 194	0.11 118	0.26 308	0.13 169	0.18 621	0.06 243	0.10 430	0.11 504	0.07 185	0.07 241

AIO-test1	0.19 301	0.14 394	0.41 388	0.27 571	0.15 443	0.21 271	0.16 209	0.39 371	0.36 413	0.17 218	0.26 295	0.18 240	0.13 198	0.28 342	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.10 430	0.11 504	0.06 103	0.09 389

PAM	0.23 397	0.10 141	0.63 546	0.22 357	0.15 443	0.34 512	0.21 435	0.37 350	0.22 202	0.31 415	0.27 303	0.55 600	0.26 450	0.26 308	0.17 293	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.09 420	0.07 185	0.09 389

rvit_0105_3	0.23 397	0.17 483	0.40 365	0.25 509	0.15 443	0.24 346	0.28 562	0.38 357	0.41 479	0.25 303	0.25 285	0.28 390	0.21 370	0.28 342	0.20 376	0.15 583	0.13 588	0.14 573	0.15 594	0.10 425	0.09 389

MIF-Stereo (partial)	0.16 213	0.10 141	0.34 284	0.21 288	0.15 443	0.15 56	0.13 72	0.28 215	0.25 260	0.17 218	0.26 295	0.15 194	0.16 279	0.25 290	0.17 293	0.09 393	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.09 356	0.08 320

CFNet_ucs	0.24 428	0.13 346	0.50 476	0.20 234	0.15 443	0.28 418	0.17 256	0.49 488	0.45 522	0.32 437	0.42 488	0.39 498	0.22 386	0.31 384	0.21 404	0.11 484	0.08 468	0.12 525	0.09 420	0.12 510	0.11 486

iinet-f	0.30 520	0.18 498	1.03 642	0.20 234	0.15 443	0.44 583	0.22 462	0.45 445	0.37 424	0.35 487	0.44 512	0.41 520	0.34 551	0.34 407	0.40 566	0.10 444	0.09 503	0.08 259	0.08 318	0.13 526	0.11 486

DCRE	0.20 322	0.13 346	0.40 365	0.21 288	0.15 443	0.20 237	0.19 352	0.30 251	0.27 284	0.22 273	0.80 640	0.23 318	0.16 279	0.23 244	0.15 237	0.07 128	0.07 380	0.07 159	0.08 318	0.07 185	0.06 145

ssnet_v2	0.28 502	0.16 463	0.44 421	0.22 357	0.15 443	0.40 561	0.30 580	0.57 592	0.46 540	0.38 526	0.36 415	0.47 559	0.29 501	0.38 433	0.39 559	0.13 543	0.11 557	0.11 487	0.11 504	0.11 473	0.11 486

RAFT_CTSACE	0.21 345	0.16 463	0.41 388	0.25 509	0.15 443	0.22 303	0.24 510	0.32 273	0.28 303	0.33 450	0.51 559	0.29 401	0.17 310	0.32 393	0.13 169	0.06 49	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.06 145

CRFU-Net	0.28 502	0.14 394	0.45 433	0.25 509	0.15 443	0.45 589	0.23 488	0.50 499	0.30 336	0.43 576	0.41 471	0.48 565	0.46 610	0.43 450	0.29 505	0.11 484	0.10 533	0.09 352	0.08 318	0.10 425	0.10 448

hknet	0.25 456	0.14 394	0.40 365	0.25 509	0.15 443	0.35 527	0.21 435	0.56 582	0.37 424	0.34 470	0.35 405	0.43 533	0.27 469	0.37 427	0.21 404	0.09 393	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.09 356	0.09 389

CIPLG	0.21 345	0.21 541	0.55 507	0.23 415	0.15 443	0.25 365	0.20 404	0.35 321	0.29 323	0.31 415	0.33 384	0.22 297	0.15 253	0.26 308	0.20 376	0.08 291	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.08 265	0.08 320

IPLGR_C	0.21 345	0.22 555	0.60 532	0.23 415	0.15 443	0.24 346	0.20 404	0.35 321	0.29 323	0.31 415	0.32 361	0.22 297	0.15 253	0.25 290	0.20 376	0.08 291	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.08 265	0.08 320

ACRE	0.21 345	0.20 527	0.62 543	0.23 415	0.15 443	0.24 346	0.20 404	0.35 321	0.28 303	0.31 415	0.32 361	0.22 297	0.15 253	0.25 290	0.20 376	0.08 291	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.08 265	0.08 320

raft+_RVC	0.18 255	0.14 394	0.32 256	0.21 288	0.15 443	0.21 271	0.16 209	0.38 357	0.34 384	0.21 265	0.28 309	0.20 274	0.15 253	0.24 260	0.19 352	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.08 320

raftrobust	0.16 213	0.13 346	0.29 223	0.22 357	0.15 443	0.19 194	0.13 72	0.32 273	0.26 272	0.26 315	0.20 220	0.19 264	0.17 310	0.21 214	0.15 237	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.07 241

ACVNet	0.23 397	0.13 346	0.35 293	0.18 104	0.15 443	0.27 398	0.23 488	0.39 371	0.44 510	0.28 336	0.41 471	0.38 486	0.26 450	0.27 328	0.32 526	0.08 291	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.10 425	0.07 241

CFNet-ft	0.24 428	0.15 431	0.35 293	0.18 104	0.15 443	0.30 460	0.21 435	0.39 371	0.36 413	0.28 336	0.40 463	0.43 533	0.25 440	0.47 464	0.24 458	0.12 524	0.07 380	0.12 525	0.11 504	0.12 510	0.09 389

CCAANet	0.25 456	0.13 346	0.51 486	0.22 357	0.15 443	0.29 440	0.17 256	0.49 488	0.37 424	0.26 315	0.49 549	0.32 436	0.24 418	0.62 551	0.23 445	0.07 128	0.06 243	0.10 430	0.10 464	0.08 265	0.10 448

FADNet_RVC	0.30 520	0.28 594	0.83 608	0.23 415	0.15 443	0.30 460	0.17 256	0.49 488	0.37 424	0.30 397	0.38 439	0.30 417	0.27 469	0.52 488	0.31 521	0.14 568	0.14 598	0.14 573	0.16 606	0.21 617	0.23 638

SuperB	0.49 623	0.28 594	2.23 685	0.23 415	0.15 443	0.41 565	0.32 593	0.47 465	0.82 652	0.43 576	0.50 553	0.33 444	0.45 604	0.68 576	1.08 662	0.10 444	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.98 695	0.14 551

TDLM	0.30 520	0.21 541	0.38 341	0.28 592	0.15 443	0.33 499	0.32 593	0.52 535	0.47 545	0.38 526	0.43 501	0.39 498	0.29 501	0.91 642	0.28 493	0.14 568	0.08 468	0.13 546	0.11 504	0.12 510	0.10 448

CFNet_RVC	0.24 428	0.15 431	0.35 293	0.18 104	0.15 443	0.30 460	0.21 435	0.39 371	0.36 413	0.28 336	0.40 463	0.43 533	0.25 440	0.47 464	0.24 458	0.12 524	0.07 380	0.12 525	0.11 504	0.12 510	0.09 389

UCFNet_RVC	0.24 428	0.16 463	0.34 284	0.18 104	0.15 443	0.33 499	0.16 209	0.46 456	0.35 400	0.29 365	0.35 405	0.39 498	0.25 440	0.34 407	0.22 424	0.13 543	0.08 468	0.13 546	0.14 585	0.13 526	0.12 510

HSM	0.28 502	0.16 463	0.35 293	0.20 234	0.15 443	0.33 499	0.19 352	0.53 547	0.37 424	0.36 503	0.38 439	0.67 639	0.31 532	0.89 638	0.23 445	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.08 320

SANet	0.53 636	0.28 594	0.96 633	0.26 543	0.15 443	0.69 645	0.44 644	0.67 648	1.34 685	0.67 643	0.98 658	0.94 660	0.71 656	0.89 638	0.76 637	0.14 568	0.12 576	0.12 525	0.11 504	0.17 583	0.16 572

SGM_RVC	0.50 627	0.19 514	0.50 476	0.25 509	0.15 443	0.69 645	0.39 630	0.68 651	0.82 652	0.95 667	0.84 645	1.13 667	0.76 659	1.16 667	0.60 620	0.16 599	0.16 620	0.16 599	0.16 606	0.16 566	0.17 585
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DispViT+	0.12 76	0.07 5	0.19 92	0.15 6	0.16 476	0.10 12	0.12 32	0.26 177	0.23 228	0.13 119	0.11 47	0.10 57	0.08 15	0.21 214	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DStereoRT	0.35 559	0.13 346	0.51 486	0.25 509	0.16 476	0.42 572	0.19 352	0.48 478	0.39 449	0.30 397	0.39 452	0.24 332	0.39 578	0.64 560	0.30 513	0.08 291	0.07 380	1.54 704	0.41 671	0.08 265	0.11 486

DDF-Stereo	0.13 122	0.08 40	0.19 92	0.19 161	0.16 476	0.12 20	0.15 161	0.18 36	0.18 117	0.11 58	0.10 35	0.13 141	0.12 152	0.23 244	0.19 352	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.21 617	0.06 145

MSAF-DinoV2	0.76 663	0.44 646	1.98 682	0.49 662	0.16 476	0.58 628	0.31 585	0.81 669	0.83 656	0.41 560	0.52 567	0.98 664	0.58 636	4.97 708	1.03 659	0.11 484	0.07 380	0.10 430	0.24 642	0.27 644	0.26 647

ACV-stereo	0.29 513	0.18 498	0.79 595	0.23 415	0.16 476	0.47 597	0.19 352	0.36 340	0.34 384	0.29 365	0.33 384	0.67 639	0.42 596	0.54 501	0.30 513	0.10 444	0.09 503	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.11 486

DualNet (step1)	0.28 502	0.19 514	0.50 476	0.18 104	0.16 476	0.34 512	0.20 404	0.51 516	0.38 439	0.37 511	0.34 394	0.37 478	0.30 515	0.39 436	0.23 445	0.23 635	0.09 503	0.28 647	0.24 642	0.18 597	0.16 572

test_sample9	0.42 598	0.19 514	0.50 476	0.18 104	0.16 476	0.34 512	0.20 404	0.51 516	0.38 439	0.37 511	0.34 394	0.37 478	0.30 515	0.66 571	0.91 652	0.23 635	1.82 706	0.28 647	0.24 642	0.18 597	0.16 572

test_sample8	0.49 623	0.19 514	0.50 476	0.18 104	0.16 476	0.34 512	0.20 404	0.55 566	0.34 384	0.62 635	0.38 439	1.15 670	0.67 651	0.66 571	0.91 652	0.23 635	1.82 706	0.28 647	0.24 642	0.18 597	0.16 572

LoS_RVC	0.13 122	0.10 141	0.19 92	0.18 104	0.16 476	0.20 237	0.18 305	0.20 65	0.17 97	0.13 119	0.19 203	0.12 121	0.15 253	0.17 116	0.13 169	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.12 510

CAS	0.15 197	0.07 5	0.21 117	0.41 650	0.16 476	0.20 237	0.18 305	0.22 98	0.19 136	0.15 170	0.19 203	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.13 169	0.29 657	0.04 2	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.14 551

anonymousa	0.23 397	0.11 221	0.50 476	0.21 288	0.16 476	0.31 476	0.20 404	0.36 340	0.35 400	0.32 437	0.50 553	0.39 498	0.26 450	0.22 234	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.11 504	0.07 185	0.08 320

HBP-ISP	0.33 545	0.30 608	0.72 581	0.22 357	0.16 476	0.32 488	0.22 462	0.54 556	0.44 510	0.41 560	0.49 549	0.33 444	0.38 572	0.73 592	0.25 468	0.18 621	0.19 638	0.24 636	0.20 627	0.16 566	0.13 529

NINENet	0.25 456	0.15 431	0.37 322	0.23 415	0.16 476	0.43 581	0.17 256	0.60 616	0.46 540	0.32 437	0.37 424	0.32 436	0.20 362	0.42 448	0.21 404	0.10 444	0.10 533	0.12 525	0.08 318	0.11 473	0.10 448

AAGNet	0.33 545	0.11 221	0.37 322	0.25 509	0.16 476	0.20 237	0.19 352	0.30 251	0.27 284	0.35 487	0.35 405	0.27 374	0.30 515	0.44 454	2.66 701	0.08 291	0.05 40	0.10 430	0.07 236	0.08 265	0.06 145

GEStereo_RVC	0.27 482	0.20 527	0.44 421	0.27 571	0.16 476	0.33 499	0.25 527	0.56 582	0.54 593	0.34 470	0.38 439	0.34 453	0.25 440	0.51 482	0.28 493	0.12 524	0.08 468	0.09 352	0.08 318	0.11 473	0.11 486

HCRNet	0.24 428	0.25 573	0.33 273	0.34 626	0.16 476	0.27 398	0.18 305	0.43 427	0.35 400	0.30 397	0.35 405	0.32 436	0.22 386	0.44 454	0.20 376	0.13 543	0.08 468	0.13 546	0.11 504	0.10 425	0.09 389

FADNet-RVC-Resample	0.29 513	0.25 573	0.93 628	0.26 543	0.16 476	0.32 488	0.21 435	0.47 465	0.39 449	0.35 487	0.38 439	0.33 444	0.27 469	0.53 495	0.24 458	0.10 444	0.10 533	0.14 573	0.13 571	0.13 526	0.16 572

CVANet_RVC	0.30 520	0.19 514	0.41 388	0.26 543	0.16 476	0.33 499	0.26 540	0.52 535	0.47 545	0.40 551	0.46 534	0.43 533	0.31 532	0.89 638	0.26 482	0.14 568	0.09 503	0.14 573	0.13 571	0.14 544	0.10 448

SGM-ForestM	1.36 683	0.28 594	0.79 595	0.26 543	0.16 476	2.26 697	1.00 694	1.42 688	1.46 690	2.38 701	2.05 694	5.95 709	2.66 703	2.95 699	2.46 700	0.17 610	0.18 633	0.18 613	0.18 621	0.15 558	0.18 598

DeepPruner_ROB	0.26 474	0.19 514	0.44 421	0.21 288	0.16 476	0.30 460	0.21 435	0.52 535	0.32 360	0.35 487	0.38 439	0.39 498	0.26 450	0.42 448	0.24 458	0.15 583	0.11 557	0.11 487	0.11 504	0.14 544	0.13 529

DISCO	0.32 536	0.13 346	0.51 486	0.25 509	0.16 476	0.48 603	0.25 527	0.50 499	0.57 605	0.37 511	0.45 524	0.62 623	0.36 559	0.64 560	0.49 597	0.09 393	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.12 510	0.11 486

DLCB_ROB	0.28 502	0.16 463	0.34 284	0.27 571	0.16 476	0.38 546	0.25 527	0.48 478	0.43 495	0.46 591	0.46 534	0.51 583	0.33 542	0.53 495	0.33 533	0.10 444	0.10 533	0.11 487	0.11 504	0.10 425	0.09 389

NOSS_ROB	0.31 527	0.20 527	0.35 293	0.24 469	0.16 476	0.32 488	0.19 352	0.52 535	0.48 554	0.33 450	0.36 415	0.42 529	0.28 486	0.93 645	0.24 458	0.19 627	0.20 643	0.24 636	0.22 638	0.17 583	0.17 585

SGM-Forest	0.36 564	0.17 483	0.47 449	0.23 415	0.16 476	0.45 589	0.41 636	0.55 566	0.48 554	0.52 616	0.60 601	0.52 589	0.41 587	0.85 630	0.50 603	0.17 610	0.17 627	0.17 605	0.15 594	0.15 558	0.15 563
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJX1	0.18 255	0.10 141	0.16 48	0.23 415	0.17 500	0.24 346	0.19 352	0.58 601	0.52 584	0.16 199	0.16 154	0.14 173	0.15 253	0.26 308	0.17 293	0.08 291	0.09 503	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.06 145

DDVS	0.25 456	0.15 431	0.39 357	0.24 469	0.17 500	0.34 512	0.21 435	0.41 399	0.30 336	0.33 450	0.41 471	0.48 565	0.21 370	0.52 488	0.27 488	0.11 484	0.09 503	0.11 487	0.09 420	0.13 526	0.14 551

DispNO	0.27 482	0.18 498	0.62 543	0.23 415	0.17 500	0.25 365	0.22 462	0.45 445	0.41 479	0.32 437	0.39 452	0.38 486	0.27 469	0.77 612	0.27 488	0.09 393	0.07 380	0.10 430	0.10 464	0.08 265	0.08 320

MyStereo8	0.22 380	0.15 431	0.63 546	0.21 288	0.17 500	0.31 476	0.16 209	0.36 340	0.32 360	0.28 336	0.36 415	0.25 342	0.18 337	0.25 290	0.28 493	0.08 291	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.10 425	0.12 510

StereoVision	0.22 380	0.18 498	0.37 322	0.27 571	0.17 500	0.23 325	0.22 462	0.38 357	0.31 350	0.20 251	0.51 559	0.22 297	0.16 279	0.28 342	0.18 318	0.11 484	0.12 576	0.13 546	0.13 571	0.10 425	0.07 241

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 520	0.20 527	0.70 575	0.21 288	0.17 500	0.46 591	0.27 546	0.50 499	0.49 563	0.42 570	0.55 581	0.43 533	0.30 515	0.46 460	0.38 551	0.09 393	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.11 473	0.10 448

AASNet	0.27 482	0.19 514	0.49 465	0.26 543	0.17 500	0.34 512	0.20 404	0.62 628	0.48 554	0.35 487	0.40 463	0.32 436	0.25 440	0.28 342	0.34 538	0.11 484	0.09 503	0.10 430	0.08 318	0.13 526	0.11 486

ADLNet2	0.30 520	0.17 483	0.72 581	0.23 415	0.17 500	0.36 532	0.24 510	0.52 535	0.51 575	0.32 437	0.38 439	0.45 549	0.30 515	0.69 578	0.35 542	0.10 444	0.08 468	0.09 352	0.09 420	0.12 510	0.10 448

sAnonymous2	0.20 322	0.21 541	0.58 524	0.24 469	0.17 500	0.22 303	0.19 352	0.34 297	0.28 303	0.17 218	0.19 203	0.17 226	0.16 279	0.17 116	0.14 206	0.10 444	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.23 627	0.17 585

CroCo_RVC	0.20 322	0.21 541	0.58 524	0.24 469	0.17 500	0.22 303	0.19 352	0.34 297	0.28 303	0.17 218	0.19 203	0.17 226	0.16 279	0.17 116	0.14 206	0.10 444	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.23 627	0.17 585

XX-Stereo	0.21 345	0.10 141	0.83 608	0.26 543	0.17 500	0.23 325	0.13 72	0.40 385	0.18 117	0.20 251	0.41 471	0.31 426	0.10 79	0.32 393	0.12 113	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.05 34

RAFT + AFF	0.27 482	0.23 564	0.50 476	0.25 509	0.17 500	0.30 460	0.33 604	0.52 535	0.40 467	0.28 336	0.30 336	0.30 417	0.31 532	0.62 551	0.24 458	0.09 393	0.10 533	0.11 487	0.10 464	0.11 473	0.11 486

MMNet	0.27 482	0.14 394	0.49 465	0.24 469	0.17 500	0.47 597	0.22 462	0.45 445	0.51 575	0.39 541	0.41 471	0.36 472	0.33 542	0.39 436	0.34 538	0.08 291	0.07 380	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.08 320

psm_up	0.29 513	0.16 463	0.41 388	0.26 543	0.17 500	0.32 488	0.26 540	0.55 566	0.43 495	0.36 503	0.40 463	0.45 549	0.37 568	0.58 526	0.30 513	0.11 484	0.12 576	0.13 546	0.12 543	0.10 425	0.10 448

EDNetEfficientorigin	7.51 708	0.52 661	140.47 737	0.25 509	0.17 500	0.42 572	0.29 569	0.47 465	1.03 672	1.28 680	1.02 659	0.83 654	0.84 667	0.75 601	0.99 657	0.10 444	0.09 503	0.12 525	0.10 464	0.21 617	0.22 631

ac_64	0.27 482	0.13 346	0.41 388	0.24 469	0.17 500	0.36 532	0.22 462	0.46 456	0.33 374	0.35 487	0.36 415	0.52 589	0.30 515	0.62 551	0.32 526	0.11 484	0.09 503	0.10 430	0.10 464	0.09 356	0.08 320

DSFCA	0.27 482	0.13 346	0.36 313	0.20 234	0.17 500	0.38 546	0.31 585	0.47 465	0.43 495	0.43 576	0.37 424	0.39 498	0.29 501	0.52 488	0.32 526	0.12 524	0.10 533	0.10 430	0.11 504	0.11 473	0.10 448

DMCA-RVC	0.27 482	0.21 541	0.61 535	0.28 592	0.17 500	0.29 440	0.21 435	0.42 413	0.35 400	0.40 551	0.37 424	0.39 498	0.36 559	0.43 450	0.30 513	0.13 543	0.10 533	0.15 588	0.11 504	0.13 526	0.10 448

STTStereo	0.28 502	0.20 527	0.61 535	0.25 509	0.17 500	0.29 440	0.24 510	0.47 465	0.39 449	0.39 541	0.41 471	0.44 544	0.28 486	0.40 443	0.28 493	0.13 543	0.12 576	0.13 546	0.16 606	0.12 510	0.11 486

GANet	0.36 564	0.22 555	0.49 465	0.29 595	0.17 500	0.41 565	0.38 625	0.57 592	0.45 522	0.46 591	0.75 634	0.55 600	0.40 583	0.94 647	0.41 574	0.13 543	0.13 588	0.13 546	0.11 504	0.14 544	0.11 486

PS-NSSS	0.32 536	0.30 608	0.46 441	0.23 415	0.17 500	0.33 499	0.24 510	0.57 592	0.41 479	0.37 511	0.52 567	0.35 467	0.30 515	0.80 620	0.30 513	0.17 610	0.14 598	0.21 627	0.15 594	0.15 558	0.13 529

MeshStereo	0.58 642	0.27 591	0.67 563	0.22 357	0.17 500	0.66 641	0.37 619	0.78 663	0.61 617	1.47 695	1.30 670	1.65 682	0.79 661	1.12 665	0.59 616	0.17 610	0.17 627	0.17 605	0.14 585	0.17 583	0.14 551
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
WQFJA1	0.18 255	0.10 141	0.16 48	0.22 357	0.18 522	0.25 365	0.19 352	0.51 516	0.51 575	0.15 170	0.17 173	0.15 194	0.16 279	0.20 189	0.20 376	0.07 128	0.09 503	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

WQFJX	0.18 255	0.10 141	0.17 69	0.22 357	0.18 522	0.25 365	0.18 305	0.53 547	0.45 522	0.17 218	0.16 154	0.14 173	0.16 279	0.23 244	0.18 318	0.07 128	0.08 468	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.07 241

NLMM1	0.19 301	0.12 279	0.16 48	0.23 415	0.18 522	0.24 346	0.20 404	0.59 607	0.65 625	0.18 236	0.17 173	0.13 141	0.14 234	0.25 290	0.18 318	0.08 291	0.09 503	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

NLMM	0.18 255	0.10 141	0.16 48	0.22 357	0.18 522	0.25 365	0.19 352	0.51 516	0.51 575	0.15 170	0.17 173	0.15 194	0.16 279	0.20 189	0.20 376	0.07 128	0.09 503	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

NLSM1	0.17 231	0.10 141	0.17 69	0.21 288	0.18 522	0.25 365	0.17 256	0.47 465	0.40 467	0.16 199	0.21 235	0.13 141	0.15 253	0.21 214	0.18 318	0.08 291	0.09 503	0.09 352	0.08 318	0.07 185	0.06 145

Select-FE	0.23 397	0.14 394	0.78 588	0.22 357	0.18 522	0.22 303	0.13 72	0.43 427	0.26 272	0.28 336	0.33 384	0.39 498	0.29 501	0.27 328	0.19 352	0.08 291	0.07 380	0.08 259	0.13 571	0.08 265	0.12 510

zero-FE	0.16 213	0.08 40	0.81 601	0.19 161	0.18 522	0.12 20	0.15 161	0.19 46	0.19 136	0.10 35	0.10 35	0.13 141	0.12 152	0.21 214	0.19 352	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.19 605	0.06 145

z-mn7	0.44 609	0.40 639	1.09 647	0.25 509	0.18 522	0.61 635	0.34 606	0.56 582	0.93 668	0.43 576	0.96 655	0.53 594	0.39 578	0.94 647	0.59 616	0.10 444	0.09 503	0.10 430	0.10 464	0.14 544	0.13 529

w-ln-seven-2	0.36 564	0.29 601	1.06 644	0.27 571	0.18 522	0.37 538	0.30 580	0.50 499	0.54 593	0.45 587	0.55 581	0.45 549	0.41 587	0.62 551	0.49 597	0.10 444	0.10 533	0.12 525	0.11 504	0.14 544	0.11 486

SDNR	0.42 598	0.21 541	0.82 605	0.21 288	0.18 522	1.27 682	0.17 256	0.50 499	0.49 563	0.42 570	0.81 641	0.38 486	0.27 469	1.19 668	0.38 551	0.23 635	0.24 656	0.17 605	0.13 571	0.17 583	0.20 617

fast-acv-ft	0.31 527	0.20 527	0.81 601	0.24 469	0.18 522	0.46 591	0.27 546	0.41 399	0.49 563	0.39 541	0.55 581	0.49 571	0.35 555	0.37 427	0.38 551	0.11 484	0.11 557	0.11 487	0.12 543	0.12 510	0.09 389

CroCo-Stereo Lap2	0.15 197	0.15 431	0.28 209	0.25 509	0.18 522	0.11 14	0.19 352	0.28 215	0.21 185	0.13 119	0.16 154	0.15 194	0.12 152	0.17 116	0.14 206	0.07 128	0.07 380	0.08 259	0.06 155	0.08 265	0.07 241

RAFT+CT+SA	0.21 345	0.18 498	0.33 273	0.25 509	0.18 522	0.23 325	0.29 569	0.40 385	0.36 413	0.24 294	0.38 439	0.18 240	0.16 279	0.32 393	0.16 264	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.12 543	0.09 356	0.09 389

test_5	0.23 397	0.19 514	0.38 341	0.26 543	0.18 522	0.25 365	0.29 569	0.40 385	0.37 424	0.29 365	0.40 463	0.25 342	0.22 386	0.34 407	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.10 448

DAS	0.27 482	0.12 279	0.42 398	0.24 469	0.18 522	0.29 440	0.24 510	0.45 445	0.45 522	0.41 560	0.44 512	0.34 453	0.29 501	0.75 601	0.21 404	0.09 393	0.07 380	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.09 389

SepStereo	0.26 474	0.12 279	0.42 398	0.24 469	0.18 522	0.29 440	0.24 510	0.45 445	0.45 522	0.41 560	0.44 512	0.34 453	0.29 501	0.64 560	0.21 404	0.09 393	0.07 380	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.09 389

SACVNet	0.30 520	0.20 527	0.41 388	0.25 509	0.18 522	0.34 512	0.25 527	0.52 535	0.40 467	0.41 560	0.44 512	0.46 557	0.32 539	0.71 584	0.25 468	0.13 543	0.10 533	0.12 525	0.12 543	0.16 566	0.17 585

HHNet	0.22 380	0.12 279	0.52 493	0.18 104	0.18 522	0.20 237	0.20 404	0.34 297	0.31 350	0.32 437	0.59 596	0.20 274	0.21 370	0.24 260	0.31 521	0.08 291	0.05 40	0.09 352	0.07 236	0.08 265	0.11 486

Anonymous3	0.23 397	0.18 498	0.63 546	0.27 571	0.18 522	0.41 565	0.23 488	0.43 427	0.35 400	0.23 280	0.27 303	0.20 274	0.18 337	0.27 328	0.18 318	0.12 524	0.11 557	0.10 430	0.10 464	0.11 473	0.12 510

pcwnet_v2	0.32 536	0.15 431	1.26 662	0.23 415	0.18 522	0.32 488	0.18 305	0.59 607	0.60 613	0.36 503	0.45 524	0.35 467	0.29 501	0.36 424	0.25 468	0.14 568	0.11 557	0.12 525	0.11 504	0.14 544	0.15 563

sCroCo_RVC	0.18 255	0.14 394	0.49 465	0.27 571	0.18 522	0.22 303	0.17 256	0.27 192	0.23 228	0.14 150	0.22 249	0.17 226	0.14 234	0.21 214	0.15 237	0.10 444	0.11 557	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.09 389

FAT-Stereo	0.36 564	0.18 498	0.73 585	0.26 543	0.18 522	0.33 499	0.29 569	0.60 616	0.59 609	0.46 591	0.60 601	0.60 617	0.50 622	0.61 543	0.34 538	0.13 543	0.14 598	0.13 546	0.12 543	0.14 544	0.18 598

RTSC	0.39 586	0.28 594	0.78 588	0.27 571	0.18 522	0.49 608	0.22 462	0.59 607	0.84 659	0.55 626	0.53 574	0.49 571	0.36 559	0.67 575	0.82 645	0.13 543	0.10 533	0.11 487	0.12 543	0.17 583	0.17 585

RASNet	0.28 502	0.14 394	0.44 421	0.22 357	0.18 522	0.32 488	0.19 352	0.48 478	0.38 439	0.29 365	0.43 501	0.47 559	0.37 568	0.79 616	0.36 548	0.09 393	0.07 380	0.07 159	0.09 420	0.07 185	0.07 241

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 482	0.21 541	0.59 530	0.25 509	0.18 522	0.29 440	0.22 462	0.50 499	0.40 467	0.38 526	0.41 471	0.43 533	0.27 469	0.43 450	0.29 505	0.11 484	0.08 468	0.10 430	0.10 464	0.10 425	0.11 486
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
XPNet_ROB	0.33 545	0.20 527	0.43 411	0.27 571	0.18 522	0.37 538	0.31 585	0.55 566	0.50 571	0.51 610	0.53 574	0.58 612	0.37 568	0.63 558	0.45 586	0.17 610	0.12 576	0.13 546	0.12 543	0.15 558	0.14 551

ETE_ROB	0.34 554	0.26 584	0.45 433	0.29 595	0.18 522	0.40 561	0.37 619	0.57 592	0.47 545	0.50 605	0.50 553	0.62 623	0.36 559	0.55 504	0.38 551	0.13 543	0.10 533	0.14 573	0.12 543	0.16 566	0.16 572

AANet	0.49 623	0.42 645	1.56 674	0.22 357	0.19 549	0.39 555	0.25 527	0.52 535	0.92 665	0.92 662	0.93 653	0.84 655	0.67 651	0.59 532	0.59 616	0.15 583	0.11 557	0.13 546	0.12 543	0.18 597	0.16 572

NLCSM	0.19 301	0.12 279	0.18 82	0.24 469	0.19 549	0.24 346	0.21 435	0.42 413	0.40 467	0.19 243	0.18 193	0.14 173	0.16 279	0.47 464	0.19 352	0.08 291	0.09 503	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.07 241

zh-mn7	0.46 614	0.45 647	1.48 671	0.25 509	0.19 549	0.44 583	0.29 569	0.56 582	0.82 652	0.65 641	0.96 655	0.49 571	0.38 572	0.88 636	0.63 626	0.12 524	0.10 533	0.11 487	0.11 504	0.13 526	0.14 551

ISRNet	0.27 482	0.13 346	0.45 433	0.26 543	0.19 549	0.24 346	0.14 109	0.45 445	0.43 495	0.39 541	0.48 547	0.42 529	0.27 469	0.32 393	0.29 505	0.20 630	0.12 576	0.17 605	0.16 606	0.16 566	0.20 617

IGEV-RUCA	0.21 345	0.08 40	0.23 145	0.19 161	0.19 549	0.28 418	0.24 510	0.23 121	0.21 185	0.20 251	0.23 258	0.28 390	0.49 620	0.26 308	0.18 318	0.09 393	0.08 468	0.18 613	0.13 571	0.17 583	0.17 585

rvit_105_1	0.27 482	0.19 514	0.46 441	0.27 571	0.19 549	0.30 460	0.35 610	0.44 435	0.51 575	0.31 415	0.31 352	0.31 426	0.26 450	0.35 416	0.25 468	0.15 583	0.14 598	0.15 588	0.17 615	0.11 473	0.10 448

AEACV	0.13 122	0.09 86	0.23 145	0.18 104	0.19 549	0.19 194	0.16 209	0.23 121	0.14 43	0.13 119	0.17 173	0.13 141	0.16 279	0.16 98	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.08 318	0.07 185	0.06 145

coex-ft	3.44 701	0.73 675	48.55 735	0.24 469	0.19 549	0.50 611	0.43 641	0.47 465	2.40 697	7.03 712	1.20 666	0.97 663	2.23 699	0.73 592	1.92 694	0.12 524	0.15 613	0.14 573	0.12 543	0.21 617	0.43 667

TRStereo	0.19 301	0.17 483	0.47 449	0.23 415	0.19 549	0.19 194	0.16 209	0.52 535	0.28 303	0.20 251	0.19 203	0.21 286	0.13 198	0.24 260	0.13 169	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.11 504	0.06 103	0.06 145

ADLNet	0.28 502	0.15 431	0.42 398	0.23 415	0.19 549	0.34 512	0.23 488	0.53 547	0.43 495	0.42 570	0.41 471	0.44 544	0.27 469	0.55 504	0.35 542	0.11 484	0.08 468	0.11 487	0.11 504	0.11 473	0.12 510

delet	0.27 482	0.14 394	0.40 365	0.23 415	0.19 549	0.41 565	0.29 569	0.49 488	0.48 554	0.33 450	0.41 471	0.37 478	0.30 515	0.48 467	0.34 538	0.09 393	0.09 503	0.11 487	0.12 543	0.08 265	0.08 320

UPFNet	0.25 456	0.12 279	0.38 341	0.24 469	0.19 549	0.37 538	0.28 562	0.48 478	0.38 439	0.34 470	0.37 424	0.37 478	0.28 486	0.39 436	0.33 533	0.10 444	0.09 503	0.10 430	0.10 464	0.10 425	0.08 320

psmorigin	0.50 627	0.25 573	3.03 694	0.24 469	0.19 549	0.38 546	0.22 462	0.50 499	0.44 510	0.64 639	0.68 623	0.71 648	0.51 625	0.85 630	0.45 586	0.14 568	0.17 627	0.13 546	0.14 585	0.16 566	0.21 626

aanetorigin	0.39 586	0.29 601	1.09 647	0.24 469	0.19 549	0.28 418	0.37 619	0.33 288	0.47 545	0.94 665	0.82 643	0.52 589	0.54 628	0.49 472	0.50 603	0.11 484	0.09 503	0.10 430	0.10 464	0.16 566	0.15 563

acv_ft	0.25 456	0.13 346	0.40 365	0.23 415	0.19 549	0.34 512	0.21 435	0.45 445	0.44 510	0.38 526	0.41 471	0.38 486	0.27 469	0.27 328	0.35 542	0.08 291	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.11 473	0.07 241

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 564	0.36 628	0.53 497	0.34 626	0.19 549	0.51 612	0.24 510	0.55 566	0.38 439	0.41 560	0.47 541	0.47 559	0.27 469	0.73 592	0.30 513	0.36 665	0.19 638	0.27 639	0.17 615	0.26 639	0.23 638

ADCL	0.47 617	0.22 555	1.00 637	0.27 571	0.19 549	0.74 650	0.64 671	0.54 556	0.69 635	0.56 627	0.71 628	0.55 600	0.60 639	0.60 536	1.43 681	0.11 484	0.09 503	0.13 546	0.13 571	0.14 544	0.14 551

DRN-Test	0.33 545	0.17 483	0.61 535	0.27 571	0.19 549	0.46 591	0.29 569	0.65 637	0.51 575	0.47 598	0.46 534	0.44 544	0.34 551	0.62 551	0.41 574	0.12 524	0.08 468	0.13 546	0.12 543	0.12 510	0.10 448

NaN_ROB	0.41 595	0.28 594	0.62 543	0.30 606	0.19 549	0.51 612	0.47 652	0.58 601	0.59 609	0.56 627	0.47 541	0.49 571	0.41 587	1.21 671	0.64 628	0.12 524	0.18 633	0.12 525	0.13 571	0.11 473	0.14 551

zh-sn7	0.48 620	0.51 659	1.43 670	0.29 595	0.20 568	0.47 597	0.39 630	0.57 592	0.62 619	0.52 616	0.81 641	0.52 589	0.56 632	1.05 660	0.87 649	0.12 524	0.13 588	0.13 546	0.13 571	0.17 583	0.16 572

UNet	0.28 502	0.14 394	0.69 569	0.23 415	0.20 568	0.44 583	0.22 462	0.50 499	0.40 467	0.34 470	0.39 452	0.43 533	0.33 542	0.40 443	0.31 521	0.09 393	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

FADNet-RVC	0.31 527	0.35 625	0.78 588	0.25 509	0.20 568	0.33 499	0.20 404	0.49 488	0.40 467	0.34 470	0.39 452	0.41 520	0.29 501	0.63 558	0.31 521	0.13 543	0.14 598	0.14 573	0.15 594	0.19 605	0.19 605

GANetREF_RVC	0.43 603	0.47 650	0.69 569	0.38 645	0.20 568	0.51 612	0.48 656	0.66 643	0.66 627	0.46 591	0.46 534	0.50 579	0.44 601	0.90 641	0.39 559	0.27 651	0.21 645	0.32 656	0.18 621	0.27 644	0.22 631
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
DPSNet	0.47 617	0.24 568	0.93 628	0.27 571	0.20 568	0.75 653	0.57 665	0.84 672	0.79 649	0.47 598	0.51 559	0.60 617	0.69 654	0.87 633	0.71 635	0.16 599	0.13 588	0.12 525	0.10 464	0.25 632	0.21 626

FBW_ROB	0.43 603	0.26 584	0.54 500	0.31 612	0.20 568	0.51 612	0.32 593	0.70 654	0.60 613	0.59 631	0.55 581	0.65 634	0.41 587	1.40 681	0.51 605	0.13 543	0.17 627	0.21 627	0.16 606	0.17 583	0.18 598

PWC_ROB	0.38 581	0.29 601	0.69 569	0.25 509	0.20 568	0.38 546	0.19 352	0.58 601	0.67 630	0.57 629	0.85 646	0.51 583	0.40 583	0.71 584	0.52 606	0.13 543	0.09 503	0.14 573	0.10 464	0.17 583	0.14 551

PWCDC_ROB	0.38 581	0.30 608	0.60 532	0.33 624	0.20 568	0.42 572	0.19 352	0.58 601	0.89 661	0.42 570	1.26 669	0.36 472	0.34 551	0.50 476	0.38 551	0.18 621	0.11 557	0.11 487	0.09 420	0.19 605	0.13 529

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 397	0.13 346	0.83 608	0.20 234	0.21 576	0.23 325	0.17 256	0.48 478	0.27 284	0.23 280	0.29 321	0.39 498	0.23 400	0.25 290	0.15 237	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.11 504	0.11 473	0.10 448

LL-Strereo	0.29 513	0.25 573	0.58 524	0.25 509	0.21 576	0.23 325	0.24 510	0.55 566	0.42 487	0.34 470	0.32 361	0.41 520	0.40 583	0.94 647	0.23 445	0.08 291	0.07 380	0.11 487	0.09 420	0.09 356	0.09 389

Anonymous_2	0.37 574	0.21 541	0.47 449	0.20 234	0.21 576	0.42 572	0.26 540	0.38 357	0.29 323	0.33 450	0.30 336	0.44 544	0.38 572	0.36 424	0.29 505	0.26 646	0.29 664	0.44 667	1.41 705	0.34 656	0.21 626

Wz-Net-TNSev	0.51 631	0.58 664	1.61 678	0.25 509	0.21 576	0.65 639	0.45 645	0.63 635	0.69 635	0.51 610	0.54 577	0.71 648	0.60 639	1.00 656	0.77 640	0.15 583	0.15 613	0.13 546	0.15 594	0.21 617	0.20 617

Wz-Net-SNSev	0.43 603	0.41 643	1.27 663	0.30 606	0.21 576	0.44 583	0.41 636	0.61 620	0.65 625	0.46 591	0.65 617	0.62 623	0.39 578	0.74 600	0.59 616	0.12 524	0.11 557	0.12 525	0.13 571	0.16 566	0.14 551

Wz-Net-LNSev	0.34 554	0.29 601	0.91 624	0.26 543	0.21 576	0.47 597	0.31 585	0.54 556	0.54 593	0.44 583	0.52 567	0.50 579	0.35 555	0.39 436	0.39 559	0.11 484	0.11 557	0.10 430	0.09 420	0.14 544	0.13 529

Wz-Net-MNSev	0.36 564	0.26 584	0.79 595	0.26 543	0.21 576	0.59 631	0.38 625	0.55 566	0.56 602	0.48 602	0.54 577	0.53 594	0.36 559	0.60 536	0.44 583	0.11 484	0.09 503	0.11 487	0.11 504	0.15 558	0.13 529

Syn2CoEx	0.36 564	0.31 615	0.78 588	0.34 626	0.21 576	0.41 565	0.28 562	0.61 620	0.49 563	0.42 570	0.56 588	0.45 549	0.44 601	0.69 578	0.38 551	0.17 610	0.14 598	0.15 588	0.12 543	0.13 526	0.12 510

HGLStereo	0.27 482	0.14 394	0.46 441	0.24 469	0.21 576	0.33 499	0.23 488	0.50 499	0.42 487	0.35 487	0.48 547	0.41 520	0.33 542	0.45 457	0.33 533	0.11 484	0.10 533	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.12 510

ADCMid	0.49 623	0.34 623	1.13 652	0.26 543	0.21 576	0.51 612	0.37 619	0.57 592	0.54 593	0.75 652	0.66 619	0.62 623	0.64 650	0.64 560	1.68 686	0.13 543	0.12 576	0.17 605	0.17 615	0.20 614	0.17 585

ADCRef	0.38 581	0.24 568	0.88 620	0.26 543	0.21 576	0.49 608	0.27 546	0.52 535	0.48 554	0.50 605	0.58 593	0.35 467	0.47 613	0.48 467	1.29 679	0.09 393	0.08 468	0.12 525	0.12 543	0.11 473	0.11 486

StereoDRNet	0.32 536	0.22 555	0.61 535	0.27 571	0.21 576	0.42 572	0.30 580	0.61 620	0.48 554	0.46 591	0.39 452	0.48 565	0.30 515	0.57 519	0.40 566	0.11 484	0.09 503	0.12 525	0.11 504	0.12 510	0.10 448

MDST_ROB	0.48 620	0.14 394	0.95 631	0.30 606	0.21 576	1.33 685	0.32 593	0.77 662	0.56 602	1.06 673	0.71 628	0.49 571	0.35 555	1.26 674	0.38 551	0.13 543	0.11 557	0.16 599	0.13 571	0.12 510	0.12 510

LALA_ROB	0.36 564	0.25 573	0.46 441	0.30 606	0.21 576	0.47 597	0.39 630	0.61 620	0.51 575	0.52 616	0.51 559	0.69 645	0.36 559	0.50 476	0.43 578	0.17 610	0.11 557	0.16 599	0.14 585	0.17 583	0.15 563

WCMA_ROB	0.51 631	0.21 541	0.65 557	0.25 509	0.21 576	0.58 628	0.32 593	0.54 556	0.55 599	0.95 667	1.40 674	1.28 674	0.81 664	0.73 592	0.62 623	0.18 621	0.15 613	0.15 588	0.15 594	0.19 605	0.19 605

PSMNet_ROB	0.33 545	0.24 568	0.54 500	0.31 612	0.21 576	0.42 572	0.43 641	0.59 607	0.47 545	0.37 511	0.44 512	0.49 571	0.31 532	0.64 560	0.43 578	0.14 568	0.10 533	0.15 588	0.14 585	0.13 526	0.11 486

w-ln-seven	0.42 598	0.30 608	1.18 655	0.26 543	0.22 592	0.58 628	0.31 585	0.62 628	0.81 651	0.58 630	0.61 608	0.53 594	0.36 559	0.57 519	0.65 630	0.11 484	0.10 533	0.13 546	0.12 543	0.15 558	0.13 529

rvit_stereo_0075_2	0.24 428	0.17 483	0.50 476	0.26 543	0.22 592	0.22 303	0.15 161	0.40 385	0.35 400	0.27 324	0.37 424	0.29 401	0.20 362	0.28 342	0.19 352	0.17 610	0.12 576	0.19 621	0.12 543	0.13 526	0.13 529

CES	0.14 161	0.08 40	0.19 92	0.17 56	0.22 592	0.18 159	0.16 209	0.23 121	0.19 136	0.14 150	0.17 173	0.14 173	0.10 79	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 265	0.18 598

APVNet	0.36 564	0.20 527	0.70 575	0.26 543	0.22 592	0.52 621	0.35 610	0.61 620	0.44 510	0.38 526	0.52 567	0.48 565	0.38 572	0.84 629	0.46 592	0.13 543	0.14 598	0.15 588	0.16 606	0.16 566	0.15 563

MFN_U_SF_RVC	0.56 638	0.51 659	1.19 656	0.38 645	0.22 592	0.69 645	0.27 546	0.80 667	0.67 630	0.73 648	0.74 633	0.87 656	0.61 648	0.81 624	0.76 637	0.29 657	0.27 660	0.32 656	0.37 666	0.32 655	0.31 656

FADNet	0.32 536	0.36 628	0.74 586	0.23 415	0.22 592	0.37 538	0.19 352	0.53 547	0.48 554	0.32 437	0.36 415	0.43 533	0.32 539	0.64 560	0.25 468	0.16 599	0.16 620	0.14 573	0.16 606	0.24 630	0.19 605

S-Stereo	0.38 581	0.20 527	1.05 643	0.27 571	0.22 592	0.38 546	0.32 593	0.55 566	0.66 627	0.39 541	0.59 596	0.49 571	0.41 587	0.75 601	0.40 566	0.12 524	0.15 613	0.13 546	0.13 571	0.16 566	0.21 626

stereogan	0.37 574	0.17 483	0.65 557	0.27 571	0.22 592	0.62 637	0.26 540	0.59 607	0.63 623	0.43 576	0.60 601	0.67 639	0.42 596	0.68 576	0.35 542	0.13 543	0.14 598	0.14 573	0.12 543	0.19 605	0.17 585

edge stereo	0.39 586	0.22 555	0.81 601	0.27 571	0.22 592	0.37 538	0.24 510	0.56 582	0.54 593	0.53 622	0.60 601	0.71 648	0.50 622	0.78 614	0.40 566	0.16 599	0.14 598	0.19 621	0.14 585	0.16 566	0.17 585

ADCP+	0.45 612	0.24 568	1.15 654	0.25 509	0.22 592	0.56 624	0.39 630	0.54 556	0.51 575	0.44 583	0.51 559	0.46 557	0.52 627	0.56 515	1.89 693	0.10 444	0.08 468	0.11 487	0.10 464	0.14 544	0.13 529

DANet	0.35 559	0.23 564	0.60 532	0.36 637	0.22 592	0.39 555	0.25 527	0.48 478	0.43 495	0.52 616	0.50 553	0.59 614	0.41 587	0.76 606	0.49 597	0.13 543	0.11 557	0.14 573	0.12 543	0.17 583	0.15 563
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.31 527	0.16 463	0.54 500	0.24 469	0.22 592	0.42 572	0.28 562	0.58 601	0.56 602	0.28 336	0.38 439	0.40 513	0.30 515	0.71 584	0.28 493	0.13 543	0.08 468	0.13 546	0.10 464	0.19 605	0.16 572

NCCL2	0.35 559	0.26 584	0.49 465	0.36 637	0.22 592	0.41 565	0.41 636	0.53 547	0.42 487	0.47 598	0.46 534	0.61 621	0.39 578	0.55 504	0.37 549	0.16 599	0.13 588	0.21 627	0.21 630	0.16 566	0.16 572

YMNet	0.32 536	0.22 555	0.58 524	0.27 571	0.23 605	0.48 603	0.27 546	0.51 516	0.45 522	0.48 602	0.56 588	0.51 583	0.30 515	0.39 436	0.40 566	0.13 543	0.16 620	0.13 546	0.12 543	0.13 526	0.12 510

YMNet_1	0.32 536	0.22 555	0.58 524	0.27 571	0.23 605	0.48 603	0.27 546	0.51 516	0.45 522	0.48 602	0.56 588	0.51 583	0.30 515	0.39 436	0.40 566	0.13 543	0.16 620	0.13 546	0.12 543	0.13 526	0.12 510

FACV-RUCA	0.21 345	0.15 431	0.32 256	0.23 415	0.23 605	0.26 388	0.19 352	0.39 371	0.34 384	0.25 303	0.32 361	0.21 286	0.24 418	0.24 260	0.19 352	0.10 444	0.07 380	0.15 588	0.08 318	0.16 566	0.13 529

GASNet	0.36 564	0.46 648	0.88 620	0.34 626	0.23 605	0.35 527	0.22 462	0.60 616	0.53 589	0.40 551	0.37 424	0.45 549	0.30 515	0.79 616	0.35 542	0.15 583	0.10 533	0.14 573	0.14 585	0.22 624	0.12 510

AF-Net	0.37 574	0.26 584	0.56 514	0.32 618	0.23 605	0.41 565	0.29 569	0.61 620	0.64 624	0.42 570	0.68 623	0.65 634	0.49 620	0.57 519	0.44 583	0.15 583	0.11 557	0.19 621	0.14 585	0.15 558	0.13 529

ADCPNet	0.48 620	0.29 601	1.60 676	0.27 571	0.23 605	0.70 648	0.38 625	0.53 547	0.51 575	0.51 610	0.59 596	0.67 639	0.56 632	0.60 536	1.14 667	0.15 583	0.18 633	0.14 573	0.23 640	0.19 605	0.19 605

CC-Net-ROB	0.43 603	0.47 650	0.65 557	0.37 643	0.23 605	0.51 612	0.29 569	0.66 643	0.49 563	0.46 591	0.51 559	0.48 565	0.38 572	0.96 651	0.35 542	0.34 663	0.23 654	0.55 673	0.25 647	0.31 652	0.20 617

CSAN	0.50 627	0.35 625	0.78 588	0.36 637	0.23 605	0.56 624	0.59 668	0.61 620	0.70 637	0.64 639	0.78 638	0.65 634	0.60 639	1.38 680	0.62 623	0.21 632	0.17 627	0.20 625	0.20 627	0.18 597	0.18 598

FSD					0.24 613	0.27 398	0.27 546	0.31 261	0.29 323	0.26 315	0.27 303	0.28 390	0.27 469	0.28 342	0.26 482	0.23 635	0.22 649	0.27 639	0.26 651	0.25 632

WZ-Net	0.52 635	0.38 637	1.90 681	0.30 606	0.24 613	0.57 627	0.48 656	0.62 628	0.78 648	0.50 605	0.71 628	0.68 643	0.54 628	0.98 655	0.84 646	0.13 543	0.10 533	0.11 487	0.12 543	0.19 605	0.20 617

FINET	0.34 554	0.27 591	0.80 598	0.24 469	0.24 613	0.36 532	0.34 606	0.54 556	0.72 640	0.39 541	0.47 541	0.32 436	0.30 515	0.51 482	0.32 526	0.19 627	0.17 627	0.13 546	0.12 543	0.18 597	0.16 572

GwcNet	0.35 559	0.23 564	0.88 620	0.25 509	0.24 613	0.48 603	0.27 546	0.55 566	0.57 605	0.38 526	0.52 567	0.51 583	0.32 539	0.60 536	0.41 574	0.13 543	0.11 557	0.12 525	0.11 504	0.13 526	0.14 551

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 631	0.50 657	0.86 617	0.39 647	0.24 613	0.84 661	0.55 663	0.56 582	0.62 619	0.60 632	0.68 623	0.62 623	0.42 596	1.13 666	0.43 578	0.23 635	0.27 660	0.27 639	0.35 662	0.25 632	0.29 652

RP	0.35 559	0.22 555	0.51 486	0.31 612	0.24 613	0.37 538	0.28 562	0.50 499	0.58 608	0.40 551	0.63 614	0.61 621	0.47 613	0.61 543	0.39 559	0.16 599	0.15 613	0.17 605	0.15 594	0.17 583	0.17 585

Nwc_Net	0.37 574	0.25 573	0.68 568	0.31 612	0.24 613	0.44 583	0.30 580	0.65 637	0.50 571	0.37 511	0.69 627	0.58 612	0.45 604	0.60 536	0.40 566	0.15 583	0.12 576	0.19 621	0.21 630	0.14 544	0.13 529

ADCS	0.58 642	0.40 639	1.35 668	0.29 595	0.24 613	0.55 623	0.45 645	0.67 648	0.83 656	0.76 653	0.71 628	0.68 643	0.60 639	0.76 606	2.23 698	0.16 599	0.16 620	0.16 599	0.17 615	0.22 624	0.22 631

EDNetEfficient	0.63 648	0.37 633	2.40 689	0.26 543	0.25 621	0.38 546	0.49 658	0.41 399	1.06 675	1.38 684	0.87 650	0.62 623	0.95 672	0.65 567	1.65 685	0.11 484	0.09 503	0.10 430	0.11 504	0.19 605	0.17 585

SHD	0.42 598	0.27 591	0.81 601	0.31 612	0.25 621	0.42 572	0.22 462	0.66 643	0.94 670	0.63 637	0.60 601	0.59 614	0.47 613	0.59 532	0.58 615	0.15 583	0.13 588	0.16 599	0.16 606	0.20 614	0.22 631

XQC	0.43 603	0.37 633	0.96 633	0.34 626	0.25 621	0.53 622	0.34 606	0.60 616	0.73 643	0.51 610	0.46 534	0.57 609	0.47 613	0.70 581	0.72 636	0.17 610	0.12 576	0.18 613	0.15 594	0.25 632	0.23 638

MSMD_ROB	0.60 646	0.33 622	0.61 535	0.30 606	0.25 621	0.86 663	0.35 610	0.55 566	0.67 630	1.10 675	1.49 679	1.76 685	0.97 675	0.88 636	0.49 597	0.23 635	0.21 645	0.27 639	0.27 655	0.25 632	0.24 643

AnyNet_C01	0.65 650	0.58 664	2.60 692	0.32 618	0.26 625	0.88 664	0.61 669	0.63 635	0.62 619	0.68 644	0.96 655	0.76 651	0.60 639	0.96 651	1.43 681	0.16 599	0.16 620	0.17 605	0.17 615	0.23 627	0.23 638

pmcnn	0.50 627	0.20 527	0.78 588	0.24 469	0.26 625	0.39 555	0.30 580	0.51 516	0.50 571	0.54 624	1.23 668	2.52 696	0.37 568	0.77 612	0.95 655	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.10 425	0.08 320

FC-DCNN v2	0.71 656	0.30 608	0.67 563	0.32 618	0.27 627	0.84 661	0.39 630	0.84 672	0.85 660	1.44 691	1.64 685	2.09 689	1.28 686	1.06 661	0.80 644	0.24 642	0.22 649	0.27 639	0.26 651	0.26 639	0.25 645

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 456	0.14 394	0.95 631	0.21 288	0.27 627	0.20 237	0.19 352	0.48 478	0.25 260	0.26 315	0.55 581	0.34 453	0.18 337	0.25 290	0.17 293	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.12 543	0.12 510	0.12 510

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 653	0.64 669	1.06 644	0.45 655	0.27 627	1.40 689	0.58 666	0.78 663	0.92 665	0.84 657	0.86 647	0.88 658	0.68 653	1.33 679	0.68 633	0.37 667	0.29 664	0.34 660	0.36 665	0.43 663	0.37 662

RGC	0.39 586	0.32 620	0.64 555	0.34 626	0.27 627	0.40 561	0.29 569	0.57 592	0.53 589	0.45 587	0.64 616	0.62 623	0.45 604	0.72 590	0.39 559	0.15 583	0.15 613	0.21 627	0.20 627	0.18 597	0.19 605

FC-DCNN	0.70 655	0.30 608	0.69 569	0.32 618	0.27 627	0.81 660	0.39 630	0.79 666	0.82 652	1.41 687	1.58 684	1.98 687	1.26 684	1.02 658	0.77 640	0.24 642	0.22 649	0.27 639	0.26 651	0.26 639	0.26 647

G-Net	0.46 614	0.25 573	0.86 617	0.34 626	0.28 632	0.90 666	0.35 610	0.47 465	0.45 522	0.68 644	1.22 667	0.64 633	0.60 639	0.61 543	0.57 610	0.16 599	0.14 598	0.17 605	0.13 571	0.22 624	0.19 605

NCC-stereo	0.39 586	0.25 573	0.69 569	0.32 618	0.28 632	0.46 591	0.36 615	0.65 637	0.52 584	0.40 551	0.57 591	0.56 604	0.47 613	0.73 592	0.45 586	0.17 610	0.14 598	0.18 613	0.25 647	0.16 566	0.16 572

Abc-Net	0.39 586	0.25 573	0.69 569	0.32 618	0.28 632	0.46 591	0.36 615	0.65 637	0.52 584	0.40 551	0.57 591	0.56 604	0.47 613	0.73 592	0.45 586	0.17 610	0.14 598	0.18 613	0.25 647	0.16 566	0.16 572
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.78 664	0.48 652	4.68 699	0.34 626	0.28 632	1.12 674	0.46 648	0.62 628	1.03 672	0.73 648	0.89 651	0.60 617	0.59 637	1.61 684	1.16 671	0.14 568	0.11 557	0.15 588	0.15 594	0.21 617	0.19 605

RTSA	0.78 664	0.48 652	4.68 699	0.34 626	0.28 632	1.12 674	0.46 648	0.62 628	1.03 672	0.73 648	0.89 651	0.60 617	0.59 637	1.61 684	1.16 671	0.14 568	0.11 557	0.15 588	0.15 594	0.21 617	0.19 605

AnyNet_C32	0.51 631	0.40 639	1.10 651	0.29 595	0.28 632	0.59 631	0.58 666	0.54 556	0.60 613	0.62 635	0.66 619	0.54 598	0.54 628	0.78 614	1.74 690	0.15 583	0.14 598	0.15 588	0.17 615	0.20 614	0.20 617

RYNet	0.37 574	0.18 498	0.59 530	0.25 509	0.28 632	0.61 635	0.32 593	0.59 607	0.59 609	0.41 560	0.38 439	0.57 609	0.39 578	0.87 633	0.53 608	0.11 484	0.08 468	0.12 525	0.11 504	0.18 597	0.18 598

PA-Net	0.37 574	0.28 594	0.83 608	0.31 612	0.28 632	0.39 555	0.42 639	0.51 516	0.55 599	0.34 470	0.42 488	0.41 520	0.36 559	0.79 616	0.49 597	0.12 524	0.23 654	0.16 599	0.23 640	0.12 510	0.18 598
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoO	0.46 614	0.32 620	0.51 486	0.36 637	0.29 640	0.38 546	0.45 645	0.55 566	0.60 613	0.47 598	0.49 549	0.48 565	0.73 658	0.59 532	0.69 634	0.81 689	0.18 633	0.38 662	0.19 625	0.46 666	0.20 617

TCMNet	0.33 545	0.23 564	0.72 581	0.29 595	0.30 641	0.40 561	0.28 562	0.50 499	0.47 545	0.37 511	0.45 524	0.40 513	0.29 501	0.60 536	0.39 559	0.14 568	0.13 588	0.15 588	0.14 585	0.17 583	0.15 563

FCDSN-DC	0.63 648	0.31 615	0.61 535	0.36 637	0.30 641	0.65 639	0.37 619	0.66 643	0.68 633	1.14 677	1.54 682	1.71 684	1.26 684	0.92 643	0.64 628	0.24 642	0.22 649	0.27 639	0.26 651	0.27 644	0.27 651
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPrunerF	0.44 609	0.29 601	1.29 665	0.33 624	0.30 641	0.35 527	0.36 615	0.62 628	1.15 681	0.40 551	0.44 512	0.39 498	0.41 587	0.80 620	0.52 606	0.18 621	0.14 598	0.23 634	0.21 630	0.17 583	0.17 585

PVD	0.58 642	0.34 623	0.84 613	0.39 647	0.31 644	0.59 631	0.47 652	0.80 667	1.25 682	0.92 662	1.09 661	0.79 652	0.82 665	0.85 630	0.76 637	0.21 632	0.18 633	0.22 633	0.18 621	0.27 644	0.35 661

ccnet	0.42 598	0.31 615	0.48 459	0.27 571	0.32 645	0.60 634	0.32 593	0.65 637	0.46 540	0.53 622	0.66 619	0.56 604	0.45 604	0.72 590	0.61 621	0.26 646	0.19 638	0.24 636	0.21 630	0.26 639	0.22 631

PASM	0.45 612	0.35 625	0.90 623	0.35 635	0.33 646	0.39 555	0.38 625	0.50 499	0.61 617	0.52 616	0.51 559	0.62 623	0.45 604	0.93 645	0.48 595	0.26 646	0.29 664	0.29 651	0.33 660	0.29 650	0.26 647

ELAS_RVC	0.74 661	0.36 628	1.00 637	0.37 643	0.33 646	0.88 664	0.93 691	0.83 671	1.08 677	1.35 682	1.33 673	1.24 672	1.33 688	1.06 661	0.95 655	0.27 651	0.25 658	0.29 651	0.27 655	0.30 651	0.30 653
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 661	0.36 628	0.85 616	0.36 637	0.33 646	1.36 686	0.77 682	0.93 676	0.92 665	1.41 687	1.53 681	1.16 671	1.17 680	0.95 650	1.03 659	0.26 646	0.25 658	0.28 647	0.28 658	0.31 652	0.30 653
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	0.40 593	0.46 648	0.49 465	0.40 649	0.35 649	0.47 597	0.27 546	0.54 556	0.47 545	0.39 541	0.45 524	0.59 614	0.44 601	0.46 460	0.39 559	0.26 646	0.19 638	0.48 669	0.22 638	0.34 656	0.26 647

PDISCO_ROB	0.43 603	0.30 608	0.67 563	0.43 652	0.36 650	0.67 642	0.32 593	0.72 657	0.76 645	0.43 576	0.53 574	0.63 631	0.40 583	0.66 571	0.47 594	0.21 632	0.12 576	0.21 627	0.19 625	0.25 632	0.20 617

Selective-IGEV-i16pa	30.47 736	41.93 737	4.02 697	0.49 662	0.37 651	96.94 738	0.74 678	60.26 739	58.76 738	17.24 724	64.39 737	38.26 738	49.53 738	106.11 739	26.15 728	19.96 732	3.42 713	4.39 713	1.81 708	0.39 661	14.22 724

SQANet	0.40 593	0.48 652	0.67 563	0.48 659	0.39 652	0.48 603	0.22 462	0.51 516	0.43 495	0.40 551	0.47 541	0.47 559	0.33 542	0.54 501	0.32 526	0.36 665	0.15 613	0.40 665	0.21 630	0.45 665	0.31 656

DDUNet	0.41 595	0.50 657	0.48 459	0.44 654	0.39 652	0.46 591	0.32 593	0.50 499	0.43 495	0.45 587	0.52 567	0.57 609	0.36 559	0.48 467	0.33 533	0.33 662	0.21 645	0.55 673	0.25 647	0.37 660	0.32 659

NVStereoNet_ROB	0.67 652	0.49 656	0.83 608	0.48 659	0.40 654	0.51 612	0.46 648	0.70 654	0.77 647	0.84 657	1.72 687	1.02 665	0.83 666	1.23 672	0.79 643	0.32 661	0.38 673	0.40 665	0.46 673	0.36 659	0.41 666
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.37 574	0.41 643	0.66 562	0.46 657	0.41 655	0.34 512	0.25 527	0.57 592	0.45 522	0.39 541	0.52 567	0.43 533	0.33 542	0.41 445	0.29 505	0.25 645	0.14 598	0.33 659	0.21 630	0.31 652	0.22 631

MANE	1.41 685	0.36 628	0.74 586	0.43 652	0.41 655	2.16 696	0.80 684	2.39 704	3.38 700	2.22 700	3.06 702	3.54 702	2.73 704	2.15 696	1.94 695	0.28 654	0.27 660	0.30 653	0.46 673	0.28 649	0.34 660

PWCK	1.00 673	1.17 695	1.70 679	0.91 684	0.41 655	1.19 678	0.92 690	1.10 680	1.14 680	1.16 678	1.14 664	1.25 673	0.88 670	1.75 690	1.04 661	0.87 692	0.50 680	0.87 687	0.53 682	0.96 694	0.52 674

MultiAttention	1.02 677	0.13 346	0.43 411	0.35 635	0.43 658	5.36 704	1.71 705	0.69 652	0.53 589	0.36 503	0.63 614	0.55 600	0.22 386	7.60 712	0.43 578	0.09 393	0.06 243	0.14 573	0.24 642	0.26 639	0.30 653

GCAP-BAT	0.21 345	0.08 40	1.22 658	0.29 595	0.43 658	0.16 96	0.15 161	0.27 192	0.25 260	0.14 150	0.17 173	0.15 194	0.11 118	0.20 189	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

GCAPDPT-zeroshot	0.20 322	0.08 40	1.14 653	0.29 595	0.43 658	0.16 96	0.15 161	0.27 192	0.25 260	0.14 150	0.17 173	0.15 194	0.11 118	0.20 189	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

otaku	0.57 641	0.62 668	0.87 619	0.63 673	0.44 661	0.73 649	0.37 619	0.65 637	0.66 627	0.51 610	0.75 634	0.66 638	0.45 604	0.69 578	0.46 592	0.53 671	0.34 670	0.55 673	0.35 662	0.60 673	0.45 668

Selective-IGEV-i1pa	5.57 706	7.99 711	4.76 702	0.80 680	0.45 662	12.99 714	3.60 710	9.25 715	7.43 711	6.97 711	9.87 715	8.94 713	7.26 712	14.66 724	5.65 710	3.55 710	1.08 703	1.93 706	0.72 694	0.73 683	2.79 709

SAMSARA	0.56 638	0.39 638	0.80 598	0.60 671	0.46 663	1.00 670	1.23 702	0.67 648	0.68 633	0.71 647	0.54 577	0.89 659	0.57 635	0.81 624	0.62 623	0.19 627	0.22 649	0.18 613	0.18 621	0.27 644	0.25 645

MADNet+	1.01 675	1.16 694	4.72 701	0.70 676	0.47 664	1.24 681	0.96 692	0.97 679	0.89 661	0.65 641	0.77 637	0.87 656	0.85 669	2.09 694	1.68 686	0.38 668	0.39 674	0.31 655	0.27 655	0.43 663	0.39 664

GCST	0.47 617	0.60 666	0.57 518	1.04 691	0.48 665	0.38 546	0.11 20	0.40 385	0.32 360	0.41 560	0.34 394	0.29 401	0.17 310	0.46 460	0.19 352	0.69 681	0.42 676	0.79 686	0.62 689	0.62 674	0.46 671

Consistency-Raft	0.55 637	0.48 652	1.02 640	0.45 655	0.49 666	0.49 608	0.47 652	0.72 657	0.72 640	0.45 587	0.82 643	0.47 559	0.60 639	0.50 476	0.63 626	0.39 669	0.39 674	0.44 667	0.51 679	0.52 668	0.37 662

DStereoFS	0.84 667	0.66 671	0.80 598	0.53 668	0.50 667	1.23 680	0.55 663	0.94 677	1.32 684	0.89 659	1.32 671	1.04 666	2.32 701	1.29 677	1.14 667	0.31 660	0.35 671	0.30 653	0.39 669	0.34 656	0.60 682

Ntro	0.58 642	0.64 669	0.92 626	0.66 674	0.50 667	0.77 654	0.36 615	0.66 643	0.70 637	0.50 605	0.59 596	0.65 634	0.51 625	0.75 601	0.45 586	0.56 675	0.32 668	0.56 676	0.34 661	0.63 675	0.46 671

ACVNet-4b	0.72 657	0.81 678	1.33 667	0.72 677	0.50 667	0.80 659	0.31 585	0.71 656	0.80 650	0.50 605	0.72 632	0.95 662	0.43 600	0.96 651	1.20 675	1.13 701	0.21 645	0.76 683	0.45 672	0.65 678	0.46 671

LE_ROB	1.76 693	0.20 527	2.68 693	0.48 659	0.52 670	0.78 657	0.96 692	0.84 672	6.61 710	7.40 713	2.08 695	2.08 688	4.83 706	1.27 675	3.79 705	0.10 444	0.08 468	0.12 525	0.11 504	0.11 473	0.10 448

ACVNet_1	0.72 657	0.81 678	1.37 669	0.72 677	0.53 671	0.77 654	0.42 639	0.85 675	0.90 663	0.74 651	0.75 634	1.32 676	0.72 657	1.02 658	0.55 609	0.54 673	0.31 667	0.71 680	0.35 662	0.64 677	0.45 668

BEATNet-Init1	4.73 705	2.61 703	13.29 720	0.58 669	0.53 671	10.12 712	3.33 709	4.83 709	5.01 708	8.75 714	8.51 711	14.08 723	7.60 713	7.70 713	5.34 709	0.28 654	0.28 663	0.34 660	0.37 666	0.57 671	0.45 668

SPS-STEREO	0.69 654	0.61 667	0.98 635	0.52 667	0.57 673	0.74 650	0.50 659	0.78 663	0.62 619	0.95 667	0.86 647	0.94 660	0.70 655	1.01 657	0.87 649	0.58 677	0.51 682	0.50 670	0.50 678	0.55 670	0.58 679
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	0.93 672	0.56 663	0.82 605	0.69 675	0.58 674	1.37 687	0.35 610	0.94 677	1.25 682	0.93 664	1.90 690	1.52 680	2.10 698	1.27 675	0.77 640	0.69 681	0.33 669	0.75 682	0.47 675	0.70 682	0.57 678

SGM+DAISY	0.87 668	0.66 671	1.30 666	0.51 664	0.60 675	1.03 671	0.84 688	0.76 661	0.73 643	1.39 685	1.51 680	1.31 675	1.22 682	1.11 663	1.08 662	0.57 676	0.53 685	0.51 672	0.51 679	0.54 669	0.61 686

anonymity	0.56 638	0.54 662	0.70 575	0.47 658	0.61 676	0.56 624	0.43 641	0.69 652	0.49 563	0.63 637	0.55 581	0.54 598	0.60 639	0.61 543	0.57 610	0.55 674	0.53 685	0.50 670	0.54 683	0.51 667	0.56 676

ACVNet_2	0.89 669	0.87 682	1.25 661	0.82 681	0.62 677	0.97 669	0.62 670	1.14 682	1.42 687	1.00 670	1.40 674	1.47 679	0.84 667	1.11 663	0.66 631	0.61 678	0.43 677	0.78 684	0.49 676	0.75 684	0.52 674

RainbowNet	0.72 657	0.89 683	1.02 640	0.82 681	0.63 678	0.78 657	0.52 660	0.81 669	0.93 668	0.60 632	0.79 639	0.80 653	0.60 639	0.80 620	0.57 610	0.78 687	0.55 688	0.78 684	0.49 676	0.76 685	0.58 679

DStereoSA	0.81 666	0.37 633	1.08 646	0.51 664	0.65 679	0.67 642	1.44 704	0.74 659	1.06 675	0.54 624	1.67 686	0.49 571	1.78 694	0.96 651	1.69 688	0.28 654	0.43 677	0.27 639	0.51 679	0.40 662	0.58 679

WAO-7	1.01 675	0.89 683	0.93 628	0.83 683	0.66 680	1.18 676	0.81 686	1.40 687	1.57 691	1.11 676	1.76 689	1.45 678	1.19 681	1.50 683	1.14 667	0.61 678	0.62 695	0.70 679	0.68 691	0.66 680	0.60 682

DGSMNet	0.61 647	0.29 601	0.91 624	0.51 664	0.70 681	0.62 637	1.38 703	0.59 607	0.55 599	0.37 511	0.61 608	0.52 589	0.33 542	0.65 567	0.43 578	0.53 671	0.60 692	0.67 678	0.61 688	0.63 675	0.61 686

MFMNet_re	0.72 657	0.76 676	0.99 636	0.62 672	0.70 681	0.77 654	0.67 672	0.75 660	0.83 656	0.78 655	0.86 647	0.69 645	0.78 660	0.71 584	0.61 621	0.66 680	0.59 691	0.61 677	0.58 687	0.68 681	0.71 690

JetBlue	1.14 681	0.76 676	2.36 687	0.59 670	0.75 683	3.04 700	1.78 706	1.11 681	0.90 663	0.94 665	1.10 662	1.66 683	1.28 686	2.09 694	1.72 689	0.43 670	0.36 672	0.38 662	0.38 668	0.58 672	0.56 676

IMH-64-1	0.91 670	0.86 680	0.84 613	0.97 686	0.75 683	0.92 667	0.71 674	1.27 683	1.10 678	0.89 659	1.45 676	1.14 668	0.96 673	1.19 668	0.84 646	0.74 684	0.51 682	0.97 689	0.55 684	0.84 687	0.60 682

IMH-64	0.91 670	0.86 680	0.84 613	0.97 686	0.75 683	0.92 667	0.71 674	1.27 683	1.10 678	0.89 659	1.45 676	1.14 668	0.96 673	1.19 668	0.84 646	0.74 684	0.51 682	0.97 689	0.55 684	0.84 687	0.60 682

WAO-6	1.07 679	0.93 686	0.92 626	0.96 685	0.78 686	1.28 683	0.75 679	1.34 685	2.00 695	1.02 672	1.54 682	1.59 681	1.22 682	1.31 678	1.14 667	0.78 687	0.55 688	1.02 693	0.75 696	0.83 686	0.69 689

IMH	1.05 678	0.95 687	1.00 637	1.01 688	0.78 686	1.11 673	0.68 673	1.38 686	1.43 688	1.00 670	1.72 687	1.43 677	1.14 677	1.73 689	0.89 651	1.09 698	0.55 688	0.99 691	0.57 686	0.87 689	0.62 688

Dean	1.17 682	1.04 690	1.49 673	1.03 690	0.78 686	1.20 679	0.77 682	1.48 691	1.96 693	1.28 680	1.99 693	2.15 690	1.14 677	1.25 673	1.00 658	0.81 689	0.60 692	1.01 692	0.69 692	0.92 693	0.74 693

LVE	1.13 680	1.02 688	1.28 664	1.01 688	0.80 689	1.29 684	0.81 686	1.47 690	1.96 693	1.07 674	1.90 690	1.90 686	1.01 676	1.48 682	0.91 652	0.93 695	0.61 694	0.94 688	0.69 692	0.87 689	0.75 694

WAO-8	1.46 688	1.10 692	1.09 647	1.10 692	0.84 690	2.06 693	0.75 679	1.84 696	3.83 703	1.44 691	2.21 696	2.15 690	1.43 690	3.17 700	1.19 673	0.91 693	0.65 697	1.09 694	0.79 697	0.90 691	0.71 690

Venus	1.46 688	1.10 692	1.09 647	1.10 692	0.84 690	2.06 693	0.75 679	1.84 696	3.83 703	1.44 691	2.21 696	2.15 690	1.43 690	3.17 700	1.19 673	0.91 693	0.65 697	1.09 694	0.79 697	0.90 691	0.71 690

TorneroNet-64	1.43 686	1.03 689	1.20 657	1.10 692	0.86 692	2.26 697	0.73 677	1.84 696	3.84 705	1.25 679	2.25 698	2.69 698	1.42 689	1.76 691	1.43 681	0.76 686	0.50 680	1.09 694	0.66 690	1.23 699	0.76 695

TorneroNet	2.22 696	1.08 691	1.24 660	1.14 696	0.90 693	5.58 705	0.80 684	2.12 701	8.69 712	2.58 702	5.42 707	3.88 703	1.97 696	1.78 693	1.87 692	0.86 691	0.54 687	1.15 698	0.74 695	1.23 699	0.85 696

UNDER WATER-64	1.55 690	1.19 696	2.52 690	1.31 697	0.95 694	2.12 695	1.21 701	1.45 689	3.19 699	1.43 690	1.32 671	2.64 697	2.04 697	1.63 686	1.83 691	1.11 699	0.67 699	1.28 699	0.92 700	1.19 696	1.02 700

UNDER WATER	1.59 691	1.22 697	2.36 687	1.38 698	1.03 695	1.67 692	1.10 698	1.54 694	3.63 701	1.44 691	1.47 678	2.85 699	2.25 700	1.67 687	1.94 695	1.06 697	0.62 695	1.31 700	0.93 701	1.21 698	1.02 700

notaker	1.45 687	1.34 698	1.48 671	1.40 699	1.07 696	1.18 676	0.85 689	1.48 691	1.40 686	1.51 696	3.46 703	2.40 695	1.81 695	1.76 691	1.45 684	1.11 699	0.69 700	1.38 701	0.87 699	1.31 701	0.97 699

ktn	1.77 694	1.36 699	1.22 658	1.43 700	1.14 697	1.52 690	1.08 697	1.51 693	3.96 706	2.77 704	4.69 705	3.35 701	1.46 692	1.69 688	1.25 677	1.43 703	0.77 702	1.45 702	0.99 702	1.32 702	0.96 697

DispFullNet	0.66 651	0.89 683	1.59 675	0.77 679	1.21 698	0.51 612	0.23 488	0.59 607	0.72 640	0.69 646	0.61 608	0.69 645	0.91 671	0.79 616	0.48 595	0.27 651	0.12 576	0.73 681	0.30 659	0.65 678	0.40 665

KSHMR	1.89 695	1.36 699	1.60 676	1.47 701	1.22 699	1.38 688	1.06 696	1.79 695	5.97 709	1.42 689	5.65 708	2.98 700	1.14 677	2.23 697	1.20 675	1.27 702	1.12 704	1.46 703	1.10 704	1.32 702	1.15 702

HanzoNet	2.97 700	1.69 701	2.29 686	1.74 702	1.33 700	1.53 691	1.03 695	1.99 699	2.64 698	5.51 709	5.16 706	5.90 708	6.82 711	4.32 706	3.29 703	3.16 709	2.02 710	1.92 705	2.87 712	2.24 706	1.89 705

JetRed	2.30 698	2.64 704	6.12 704	1.12 695	1.38 701	5.85 707	3.29 708	1.99 699	1.67 692	1.98 698	1.95 692	2.16 693	1.60 693	2.48 698	4.10 706	1.05 696	1.60 705	1.09 694	1.01 703	1.67 704	1.28 703

tt	4.71 704	0.10 141	3.94 696	2.06 704	1.53 702	10.14 713	16.88 716	9.27 716	4.98 707	1.39 685	1.02 659	4.68 704	4.90 707	3.35 703	5.86 711	5.76 714	9.15 722	2.24 710	2.53 710	3.10 707	1.32 704

MADNet++	2.26 697	1.80 702	2.06 683	2.13 705	1.97 703	2.61 699	1.79 707	2.38 703	2.16 696	2.75 703	2.65 700	2.38 694	2.43 702	3.17 700	3.21 702	2.17 706	1.95 708	1.94 707	1.63 706	2.06 705	2.01 706

light-stereo	2.37 699	0.69 673	3.61 695	3.84 707	3.41 704	4.04 701	0.31 585	2.13 702	1.45 689	3.61 705	6.33 709	6.90 712	0.63 649	4.83 707	1.28 678	0.71 683	0.74 701	0.32 656	0.39 669	1.20 697	0.96 697

U	1.00 673	0.09 86	0.21 117	0.21 288	3.68 705	6.12 708	0.14 109	0.21 80	0.21 185	0.11 58	0.11 47	0.10 57	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.07 128	0.05 40	5.42 715	2.90 713	0.07 185	0.06 145

DPSimNet_ROB	4.34 703	4.23 705	6.89 706	3.67 706	3.68 705	4.75 702	5.21 712	2.67 705	3.68 702	5.82 710	3.95 704	5.57 705	6.72 710	3.46 704	4.48 707	4.05 713	2.88 711	4.68 714	3.12 714	3.69 708	3.62 711

EKT-Stereo	0.38 581	0.12 279	0.38 341	0.42 651	3.88 707	0.21 271	0.17 256	0.35 321	0.28 303	0.20 251	0.20 220	0.23 318	0.15 253	0.28 342	0.16 264	0.09 393	0.07 380	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.09 389

USTest	6.88 707	5.23 708	5.63 703	7.22 711	7.29 708	14.34 716	22.76 717	8.48 713	9.32 713	5.42 708	6.39 710	6.29 711	6.64 709	6.92 711	8.62 714	1.94 704	3.29 712	2.16 709	2.55 711	3.85 709	3.29 710

PML	16.10 721	12.82 722	6.78 705	5.23 708	7.76 709	33.92 728	66.56 738	5.30 710	10.28 714	26.12 737	68.59 738	20.51 725	13.49 724	10.06 715	6.78 713	5.96 715	2.00 709	6.04 720	2.18 709	8.96 718	2.60 708

LRCNet_RVC	10.90 715	14.34 723	9.35 707	15.35 718	8.04 710	1.08 672	0.34 606	8.78 714	0.70 637	12.63 723	16.05 723	9.85 714	6.54 708	8.57 714	6.34 712	20.27 733	5.40 714	23.70 731	21.88 732	14.87 722	13.83 723

DGTPSM_ROB	8.34 709	5.10 706	10.37 718	5.31 709	10.18 711	8.33 709	23.60 721	6.06 711	13.41 721	4.90 706	10.87 719	5.65 706	10.44 714	6.17 709	12.59 715	3.74 711	7.55 715	3.69 711	7.26 719	4.14 710	7.46 715

DPSMNet_ROB	8.40 710	5.11 707	10.49 719	5.58 710	10.25 712	8.34 710	23.62 722	6.07 712	13.45 722	4.93 707	10.88 720	5.66 707	10.44 714	6.24 710	12.64 716	3.98 712	7.61 716	3.76 712	7.30 720	4.20 711	7.51 716

TCMNet-wrong-test	4.29 702	5.57 709	4.65 698	11.33 717	10.39 713	5.73 706	4.48 711	4.13 708	1.02 671	1.91 697	2.39 699	6.16 710	3.62 705	3.84 705	4.50 708	1.99 705	0.47 679	1.97 708	1.69 707	5.69 713	4.31 712

iinet-test	10.78 713	9.29 712	9.70 708	10.48 712	10.68 714	17.98 721	25.98 723	12.57 720	13.39 719	9.64 718	10.10 716	10.06 715	10.61 717	11.22 720	12.70 717	6.40 716	7.74 717	5.68 716	6.69 715	7.47 714	7.30 713

IINet	10.78 713	9.29 712	9.70 708	10.48 712	10.68 714	17.98 721	25.98 723	12.57 720	13.39 719	9.64 718	10.10 716	10.06 715	10.61 717	11.22 720	12.70 717	6.40 716	7.74 717	5.68 716	6.69 715	7.47 714	7.30 713

DPSM_ROB	11.49 716	9.87 718	10.35 716	11.13 715	11.31 716	19.11 724	27.51 726	13.37 723	14.21 724	10.31 720	11.06 721	10.96 721	11.27 722	11.96 722	13.59 720	6.78 718	8.19 720	6.03 718	7.09 717	7.93 716	7.73 718

DPSM	11.49 716	9.87 718	10.35 716	11.13 715	11.31 716	19.11 724	27.51 726	13.37 723	14.21 724	10.31 720	11.06 721	10.96 721	11.27 722	11.96 722	13.59 720	6.78 718	8.19 720	6.03 718	7.09 717	7.93 716	7.73 718

Anonymous_1	16.62 722	9.35 714	9.84 710	10.66 714	14.64 718	18.66 723	27.12 725	12.64 722	13.51 723	10.76 722	10.30 718	10.13 717	10.60 716	11.06 719	12.74 719	15.87 731	7.74 717	16.92 729	43.48 735	58.66 738	7.68 717

HaxPig	17.72 723	20.22 733	19.73 722	16.53 719	16.51 719	9.27 711	9.33 713	14.34 725	13.27 718	18.65 725	18.70 724	17.35 724	16.77 725	17.04 725	16.45 725	22.05 734	20.89 734	22.27 730	21.53 731	21.29 731	22.13 735

LSM	1.64 692	0.40 639	2.56 691	2.02 703	17.61 720	0.51 612	0.52 660	0.61 620	0.76 645	0.82 656	1.11 663	0.63 631	0.54 628	0.75 601	0.49 597	0.16 599	0.24 656	0.18 613	0.21 630	0.25 632	2.42 707

xxxxx1	15.27 718	9.54 715	10.31 713	20.13 721	18.88 721	17.08 717	23.03 718	10.36 717	10.99 715	9.21 715	9.62 712	10.74 718	10.61 717	10.72 716	13.89 722	7.97 720	9.20 723	31.85 734	44.72 736	12.84 719	13.69 720

tt_ll	15.27 718	9.54 715	10.31 713	20.13 721	18.88 721	17.08 717	23.03 718	10.36 717	10.99 715	9.21 715	9.62 712	10.74 718	10.61 717	10.72 716	13.89 722	7.97 720	9.20 723	31.85 734	44.72 736	12.84 719	13.69 720

ff	15.27 718	9.54 715	10.31 713	20.13 721	18.88 721	17.08 717	23.03 718	10.36 717	10.99 715	9.21 715	9.62 712	10.74 718	10.61 717	10.72 716	13.89 722	7.97 720	9.20 723	31.85 734	44.72 736	12.84 719	13.69 720

MEDIAN_ROB	21.21 724	24.62 735	23.47 733	19.58 720	19.65 724	13.22 715	10.96 714	17.88 726	17.00 726	22.14 736	22.02 727	20.86 726	20.36 726	21.06 726	19.71 726	25.63 735	24.13 735	26.21 732	25.20 733	25.17 732	25.38 736

CasAABBNet	23.10 725	19.86 726	20.64 727	22.47 724	22.73 725	38.41 732	55.50 734	26.89 733	28.70 733	20.61 733	22.15 730	22.08 732	22.75 731	23.99 727	27.36 731	13.59 723	16.48 728	12.14 721	14.27 722	15.95 723	15.53 726

FlowAnything	23.14 728	19.87 727	20.79 728	22.50 728	22.74 726	38.39 731	55.46 731	26.89 733	28.72 734	20.77 735	22.29 733	22.07 731	22.72 728	23.99 727	27.41 735	13.60 726	16.55 733	12.15 725	14.36 727	15.97 727	15.52 725

Hybrid-DGEV	23.16 729	19.94 731	20.96 730	22.49 725	22.75 727	38.51 734	55.52 737	27.09 737	28.90 737	20.58 730	22.25 731	22.00 728	22.80 733	24.11 732	27.33 730	13.60 726	16.47 727	12.14 721	14.30 726	15.95 723	15.54 727

RAFT-FEzeroshot	23.10 725	19.88 728	20.56 725	22.49 725	22.75 727	38.38 729	55.50 734	26.84 730	28.66 731	20.60 731	22.10 728	22.05 729	22.74 729	24.00 729	27.37 733	13.59 723	16.48 728	12.14 721	14.28 723	15.96 725	15.54 727

RAFT-FE	23.10 725	19.88 728	20.56 725	22.49 725	22.75 727	38.38 729	55.50 734	26.84 730	28.66 731	20.60 731	22.10 728	22.05 729	22.74 729	24.00 729	27.37 733	13.59 723	16.48 728	12.14 721	14.28 723	15.96 725	15.54 727

Selective-RAFT-Error	23.16 729	19.93 730	20.87 729	22.54 729	22.81 730	38.52 735	55.47 732	27.01 736	28.83 735	20.66 734	22.25 731	22.09 733	22.80 733	24.09 731	27.36 731	13.61 728	16.48 728	12.15 725	14.28 723	15.99 728	15.57 730

DLNR-FE	10.45 712	12.13 721	19.94 724	106.10 737	23.12 731	0.14 38	0.13 72	3.28 707	0.17 97	0.16 199	0.23 258	0.16 215	0.10 79	0.31 384	0.15 237	2.41 708	0.06 243	0.07 159	0.07 236	40.22 737	0.06 145

DLNR_Zeroshot_test	10.44 711	12.10 720	19.93 723	106.08 736	23.66 732	0.14 38	0.13 72	3.22 706	0.17 97	0.16 199	0.23 258	0.16 215	0.10 79	0.31 384	0.15 237	2.36 707	0.06 243	0.07 159	0.07 236	39.70 736	0.06 145

AVERAGE_ROB	25.43 733	29.06 736	27.24 734	24.63 732	24.20 733	17.73 720	12.61 715	22.29 729	21.39 729	26.79 738	26.16 736	25.20 735	24.64 737	25.07 735	23.53 727	29.96 736	28.40 736	30.60 733	29.58 734	29.72 733	29.84 737

fast-reg	23.64 731	20.51 734	23.42 732	23.22 730	24.75 734	38.73 736	55.47 732	26.85 732	28.86 736	20.12 728	21.73 725	21.64 727	22.22 727	24.30 734	27.54 736	13.91 730	16.52 732	14.85 728	15.62 728	16.91 730	15.71 731

RSGM-EC	29.65 734	17.75 724	10.04 711	35.31 733	33.15 735	26.42 726	46.65 728	19.89 727	17.74 727	18.92 726	23.36 734	30.14 736	23.59 735	41.87 736	45.99 737	59.56 737	34.38 737	33.25 737	20.37 729	34.97 734	19.60 733

acva	29.65 734	17.75 724	10.04 711	35.31 733	33.15 735	26.42 726	46.65 728	19.89 727	17.74 727	18.92 726	23.36 734	30.14 736	23.59 735	41.87 736	45.99 737	59.56 737	34.38 737	33.25 737	20.37 729	34.97 734	19.60 733

LSM0	24.24 732	19.98 732	22.32 731	24.22 731	40.14 737	38.48 733	55.20 730	26.95 735	28.57 730	20.49 729	21.83 726	22.26 734	22.75 731	24.22 733	27.30 729	13.66 729	16.32 726	12.19 727	14.15 721	16.10 729	17.66 732

test_example2	101.33 737	108.28 738	68.15 736	98.43 735	106.93 738	89.75 737	102.43 739	36.80 738	97.65 739	129.04 739	130.15 739	65.26 739	66.62 739	92.11 738	80.24 739	144.10 739	199.48 739	81.81 739	103.01 739	125.01 739	101.27 738

ccccc		256.29 739		354.40 738	364.36 739	149.10 739		152.89 740		153.93 740		164.00 740		268.02 740		390.55 740	349.22 740	244.59 740	219.82 740	412.30 740

GS-Stereo							0.16 209	0.26 177	0.18 117	0.13 119	0.15 135	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.08 320

ASD4		6.65 710

Low-res two-view benchmark