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

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 44	0.09 54	0.09 1	0.14 100	0.10 1	0.14 39	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 149	0.06 147	0.05 7	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.12 16	0.13 66	0.11 2	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.10 57	0.09 33	0.11 1	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 70	0.11 215	0.27 185	0.19 146	0.11 172	0.16 91	0.14 100	0.19 40	0.14 39	0.11 53	0.14 116	0.10 57	0.11 112	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 70	0.09 80	0.17 63	0.19 146	0.11 172	0.14 33	0.16 195	0.21 74	0.20 158	0.10 31	0.17 167	0.11 92	0.12 146	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 302	0.05 7	0.06 140

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 9	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 135	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 9	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 135	0.09 33	0.12 5	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

S2M2_XL	0.10 8	0.09 80	0.21 111	0.14 2	0.10 118	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 31	0.11 42	0.09 27	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.09 379	0.07 365	0.08 244	0.07 220	0.08 260	0.06 140
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.13 116	0.08 34	0.20 99	0.19 146	0.10 118	0.17 125	0.14 100	0.25 151	0.19 129	0.17 212	0.23 251	0.15 188	0.15 246	0.12 5	0.13 163	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.05 34

U	1.00 657	0.09 80	0.21 111	0.21 274	3.68 689	6.12 692	0.14 100	0.21 74	0.21 178	0.11 53	0.11 42	0.10 57	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 124	0.05 39	5.42 699	2.90 697	0.07 179	0.06 140

aanet-new-34k	0.12 70	0.11 215	0.26 173	0.19 146	0.07 2	0.14 33	0.14 100	0.21 74	0.18 110	0.12 83	0.15 130	0.11 92	0.12 146	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 70	0.08 34	0.18 76	0.18 91	0.13 319	0.20 230	0.16 195	0.23 115	0.18 110	0.12 83	0.15 130	0.14 167	0.13 191	0.13 12	0.12 108	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 70	0.08 34	0.29 216	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.14 100	0.19 40	0.17 90	0.11 53	0.14 116	0.11 92	0.12 146	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 147	0.05 7	0.19 589

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 41	0.09 80	0.17 63	0.18 91	0.10 118	0.15 51	0.16 195	0.23 115	0.15 54	0.10 31	0.16 149	0.09 27	0.11 112	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 302	0.05 7	0.08 314

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 116	0.09 80	0.20 99	0.18 91	0.14 367	0.18 153	0.15 148	0.25 151	0.22 195	0.16 193	0.21 228	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 155	0.19 498	0.70 560	0.17 44	0.12 239	0.13 22	0.14 100	0.24 134	0.17 90	0.10 31	0.12 62	0.10 57	0.10 74	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 220	0.05 7	0.07 236

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 70	0.09 80	0.18 76	0.18 91	0.09 54	0.13 22	0.16 195	0.25 151	0.21 178	0.11 53	0.16 149	0.09 27	0.11 112	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 220	0.04 1	0.05 34

DepthFocus	0.10 8	0.07 4	0.21 111	0.15 5	0.11 172	0.10 10	0.13 66	0.15 9	0.08 1	0.12 83	0.10 30	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.06 97	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 135	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 51	0.12 32	0.15 9	0.11 8	0.09 12	0.07 3	0.09 27	0.10 74	0.13 12	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 70	0.09 80	0.21 111	0.18 91	0.13 319	0.18 153	0.16 195	0.24 134	0.20 158	0.16 193	0.21 228	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth_RVC	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 91	0.10 8	0.20 59	0.14 39	0.09 12	0.10 30	0.09 27	0.12 146	0.13 12	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.05 65	0.06 97	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.14 155	0.07 4	0.17 63	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.11 20	0.21 74	0.19 129	0.77 639	0.11 42	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 140

4.5_new	0.11 41	0.11 215	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.14 33	0.12 32	0.21 74	0.16 64	0.13 113	0.13 81	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.06 97	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 41	0.11 215	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.14 33	0.12 32	0.21 74	0.16 64	0.13 113	0.13 81	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.06 97	0.04 1

2w_stereo	0.11 41	0.10 135	0.15 22	0.18 91	0.08 23	0.16 91	0.14 100	0.27 186	0.20 158	0.14 144	0.14 116	0.08 4	0.11 112	0.13 12	0.12 108	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 116	0.09 80	0.24 149	0.20 220	0.10 118	0.15 51	0.14 100	0.22 92	0.16 64	0.12 83	0.19 196	0.15 188	0.11 112	0.13 12	0.17 286	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.06 147	0.07 179	0.06 140

gcap-zeroshot	0.13 116	0.09 80	0.22 126	0.17 44	0.14 367	0.19 188	0.15 148	0.25 151	0.22 195	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.05 7	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 70	0.08 34	0.29 216	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.14 100	0.19 40	0.17 90	0.11 53	0.14 116	0.11 92	0.12 146	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 147	0.05 7	0.19 589

testlalala	0.13 116	0.09 80	0.22 126	0.17 44	0.14 367	0.19 188	0.15 148	0.25 151	0.22 195	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.05 7	0.05 34

monster-pro	0.10 8	0.08 34	0.13 1	0.17 44	0.08 23	0.13 22	0.12 32	0.24 134	0.19 129	0.09 12	0.11 42	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 8	0.08 34	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.14 100	0.17 20	0.14 39	0.08 2	0.11 42	0.12 115	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

LiteMatch*	0.11 41	0.07 4	0.22 126	0.16 20	0.10 118	0.13 22	0.13 66	0.18 30	0.14 39	0.09 12	0.09 16	0.09 27	0.10 74	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.06 140

aanet-new-32k	0.12 70	0.11 215	0.27 185	0.20 220	0.09 54	0.18 153	0.13 66	0.18 30	0.13 23	0.12 83	0.12 62	0.13 135	0.13 191	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 70	0.11 215	0.27 185	0.20 220	0.09 54	0.18 153	0.13 66	0.18 30	0.13 23	0.12 83	0.12 62	0.13 135	0.13 191	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 41	0.10 135	0.26 173	0.18 91	0.09 54	0.14 33	0.14 100	0.20 59	0.13 23	0.11 53	0.13 81	0.10 57	0.11 112	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 147	0.05 7	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 70	0.11 215	0.22 126	0.19 146	0.11 172	0.16 91	0.14 100	0.19 40	0.15 54	0.13 113	0.16 149	0.11 92	0.12 146	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 147	0.06 97	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 70	0.11 215	0.26 173	0.20 220	0.08 23	0.14 33	0.12 32	0.21 74	0.19 129	0.12 83	0.12 62	0.12 115	0.11 112	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 70	0.12 273	0.27 185	0.21 274	0.09 54	0.19 188	0.14 100	0.24 134	0.17 90	0.12 83	0.13 81	0.11 92	0.12 146	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 70	0.11 215	0.23 139	0.22 343	0.09 54	0.16 91	0.14 100	0.24 134	0.19 129	0.12 83	0.11 42	0.09 27	0.13 191	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 149	0.05 65	0.08 260	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 70	0.10 135	0.21 111	0.21 274	0.11 172	0.20 230	0.16 195	0.21 74	0.17 90	0.12 83	0.17 167	0.11 92	0.12 146	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 155	0.21 525	0.47 443	0.17 44	0.12 239	0.15 51	0.14 100	0.24 134	0.16 64	0.11 53	0.14 116	0.12 115	0.10 74	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 234	0.06 43	0.08 302	0.05 7	0.07 236

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 116	0.09 80	0.19 86	0.18 91	0.14 367	0.19 188	0.15 148	0.25 151	0.22 195	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 116	0.11 215	0.38 335	0.17 44	0.11 172	0.17 125	0.14 100	0.23 115	0.17 90	0.11 53	0.14 116	0.13 135	0.11 112	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 70	0.13 340	0.15 22	0.19 146	0.10 118	0.15 51	0.17 241	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 92	0.21 354	0.14 31	0.22 410	0.08 284	0.05 39	0.08 244	0.06 147	0.08 260	0.07 236

Foundation-i1	0.13 116	0.07 4	0.16 43	0.17 44	0.11 172	0.17 125	0.16 195	0.32 266	0.22 195	0.15 164	0.17 167	0.20 258	0.13 191	0.14 31	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

GeoVLM	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 51	0.12 32	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.14 31	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 8	0.11 215	0.20 99	0.16 20	0.07 2	0.16 91	0.13 66	0.17 20	0.14 39	0.09 12	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.14 31	0.09 1	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.09 54	0.13 22	0.13 66	0.22 92	0.16 64	0.09 12	0.10 30	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

MatchStereo	0.11 41	0.08 34	0.23 139	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 59	0.17 90	0.10 31	0.15 130	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	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
MonSter++	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 51	0.12 32	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.14 31	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 91	0.13 66	0.21 74	0.11 8	0.11 53	0.11 42	0.10 57	0.10 74	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.06 234	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 8	0.09 80	0.14 8	0.19 146	0.07 2	0.16 91	0.12 32	0.16 14	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 167	0.13 191	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	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
Zero-FE251	0.14 155	0.09 80	0.24 149	0.17 44	0.09 54	0.20 230	0.13 66	0.20 59	0.14 39	0.61 619	0.13 81	0.13 135	0.11 112	0.14 31	0.16 257	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

MonStereo	0.10 8	0.08 34	0.13 1	0.17 44	0.08 23	0.14 33	0.12 32	0.24 134	0.19 129	0.09 12	0.11 42	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 8	0.08 34	0.13 1	0.18 91	0.10 118	0.13 22	0.12 32	0.15 9	0.12 16	0.10 31	0.13 81	0.10 57	0.10 74	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 8	0.08 34	0.13 1	0.17 44	0.08 23	0.13 22	0.12 32	0.24 134	0.19 129	0.09 12	0.11 42	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

IGEV	0.11 41	0.06 1	0.17 63	0.15 5	0.11 172	0.16 91	0.13 66	0.21 74	0.16 64	0.11 53	0.15 130	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo_test3	0.10 8	0.08 34	0.16 43	0.17 44	0.08 23	0.16 91	0.12 32	0.17 20	0.12 16	0.10 31	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 140

MonSter	0.10 8	0.08 34	0.13 1	0.17 44	0.08 23	0.14 33	0.12 32	0.24 134	0.19 129	0.09 12	0.11 42	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

IGEV-Stereo++	0.11 41	0.08 34	0.15 22	0.19 146	0.11 172	0.14 33	0.10 8	0.22 92	0.18 110	0.10 31	0.13 81	0.10 57	0.11 112	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

test_for_model	0.13 116	0.09 80	0.20 99	0.18 91	0.14 367	0.19 188	0.15 148	0.25 151	0.22 195	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.05 7	0.05 34

CAS	0.15 191	0.07 4	0.21 111	0.41 634	0.16 460	0.20 230	0.18 288	0.22 92	0.19 129	0.15 164	0.19 196	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.13 163	0.29 641	0.04 2	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.14 535

CroCo-Stereo	0.14 155	0.13 340	0.24 149	0.25 493	0.11 172	0.11 12	0.18 288	0.32 266	0.23 221	0.12 83	0.12 62	0.18 232	0.12 146	0.14 31	0.13 163	0.08 284	0.06 234	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.06 140
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
MGA	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.10 118	0.15 51	0.10 8	0.18 30	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 65	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 140

CAR	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.09 54	0.14 33	0.10 8	0.19 40	0.13 23	0.10 31	0.10 30	0.08 4	0.07 3	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.09 54	0.14 33	0.10 8	0.19 40	0.13 23	0.09 12	0.10 30	0.08 4	0.07 3	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 70	0.11 215	0.35 287	0.20 220	0.08 23	0.16 91	0.14 100	0.19 40	0.14 39	0.12 83	0.14 116	0.12 115	0.12 146	0.15 65	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.07 220	0.07 179	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 70	0.11 215	0.28 202	0.20 220	0.08 23	0.15 51	0.13 66	0.22 92	0.19 129	0.12 83	0.14 116	0.12 115	0.12 146	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 70	0.11 215	0.25 163	0.21 274	0.08 23	0.13 22	0.14 100	0.25 151	0.21 178	0.12 83	0.15 130	0.09 27	0.14 227	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 116	0.09 80	0.22 126	0.18 91	0.14 367	0.18 153	0.15 148	0.23 115	0.21 178	0.16 193	0.22 242	0.10 57	0.09 33	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 70	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 51	0.15 148	0.24 134	0.17 90	0.13 113	0.15 130	0.16 209	0.13 191	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 70	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 91	0.15 148	0.25 151	0.16 64	0.14 144	0.15 130	0.17 220	0.12 146	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

HiDET	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 33	0.12 32	0.19 40	0.15 54	0.10 31	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 65	0.13 163	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 51	0.12 32	0.18 30	0.19 129	0.10 31	0.10 30	0.11 92	0.10 74	0.15 65	0.13 163	0.06 49	0.06 234	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

asda	0.11 41	0.11 215	0.16 43	0.17 44	0.09 54	0.14 33	0.12 32	0.24 134	0.16 64	0.11 53	0.11 42	0.08 4	0.10 74	0.15 65	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 41	0.11 215	0.16 43	0.17 44	0.10 118	0.17 125	0.12 32	0.21 74	0.14 39	0.12 83	0.13 81	0.09 27	0.10 74	0.15 65	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 41	0.11 215	0.16 43	0.17 44	0.10 118	0.17 125	0.12 32	0.21 74	0.14 39	0.12 83	0.13 81	0.09 27	0.10 74	0.15 65	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 41	0.11 215	0.16 43	0.17 44	0.10 118	0.17 125	0.12 32	0.21 74	0.14 39	0.12 83	0.13 81	0.09 27	0.10 74	0.15 65	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 70	0.11 215	0.18 76	0.18 91	0.08 23	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.19 129	0.12 83	0.12 62	0.07 1	0.12 146	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo_test2	0.10 8	0.08 34	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.11 20	0.16 14	0.10 4	0.09 12	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 65	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.05 34

LGtest1	0.10 8	0.08 34	0.17 63	0.17 44	0.08 23	0.13 22	0.09 2	0.16 14	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.09 27	0.09 33	0.15 65	0.11 42	0.08 284	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.06 140

LG-Stereo	0.13 116	0.10 135	0.24 149	0.20 220	0.09 54	0.16 91	0.18 288	0.21 74	0.18 110	0.11 53	0.17 167	0.09 27	0.09 33	0.15 65	0.14 200	0.05 9	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.07 179	0.05 34

S2M2_L	0.13 116	0.11 215	0.20 99	0.16 20	0.12 239	0.12 16	0.07 1	0.18 30	0.20 158	0.12 83	0.15 130	0.14 167	0.12 146	0.15 65	0.14 200	0.13 527	0.09 488	0.09 337	0.10 449	0.11 457	0.09 378
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo	0.14 155	0.10 135	0.19 86	0.18 91	0.10 118	0.20 230	0.19 335	0.30 244	0.27 274	0.13 113	0.18 187	0.16 209	0.16 266	0.15 65	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.06 147	0.06 97	0.05 34

GIP-stereo	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.19 146	0.11 172	0.16 91	0.14 100	0.29 224	0.18 110	0.11 53	0.16 149	0.13 135	0.09 33	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

RAStereo	0.13 116	0.12 273	0.27 185	0.22 343	0.11 172	0.15 51	0.18 288	0.23 115	0.23 221	0.13 113	0.17 167	0.11 92	0.09 33	0.15 65	0.13 163	0.08 284	0.06 234	0.08 244	0.06 147	0.07 179	0.05 34

GMOStereo	0.18 249	0.14 387	0.30 226	0.22 343	0.12 239	0.20 230	0.27 530	0.26 171	0.28 291	0.31 400	0.32 345	0.26 348	0.17 296	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.07 365	0.10 415	0.08 302	0.08 260	0.05 34

error version	0.18 249	0.14 387	0.30 226	0.22 343	0.12 239	0.20 230	0.27 530	0.26 171	0.28 291	0.31 400	0.32 345	0.26 348	0.17 296	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.07 365	0.10 415	0.08 302	0.08 260	0.05 34

test-v	0.18 249	0.14 387	0.30 226	0.22 343	0.12 239	0.20 230	0.27 530	0.26 171	0.28 291	0.31 400	0.32 345	0.26 348	0.17 296	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.07 365	0.10 415	0.08 302	0.08 260	0.05 34

test-2	0.18 249	0.14 387	0.30 226	0.22 343	0.12 239	0.20 230	0.27 530	0.26 171	0.28 291	0.31 400	0.32 345	0.26 348	0.17 296	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.07 365	0.10 415	0.08 302	0.08 260	0.05 34

LACA3	0.10 8	0.10 135	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 91	0.14 100	0.14 5	0.13 23	0.11 53	0.09 16	0.10 57	0.10 74	0.16 92	0.09 1	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

BStereo	0.13 116	0.10 135	0.42 392	0.18 91	0.11 172	0.13 22	0.14 100	0.24 134	0.22 195	0.12 83	0.11 42	0.12 115	0.09 33	0.16 92	0.14 200	0.05 9	0.06 234	0.06 43	0.08 302	0.05 7	0.06 140

Wave_Phase_stereo	0.14 155	0.10 135	0.42 392	0.18 91	0.11 172	0.36 516	0.14 100	0.28 208	0.22 195	0.12 83	0.11 42	0.12 115	0.09 33	0.16 92	0.14 200	0.05 9	0.06 234	0.06 43	0.08 302	0.05 7	0.06 140

GEAStereo	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.18 91	0.12 239	0.19 188	0.16 195	0.20 59	0.14 39	0.12 83	0.15 130	0.10 57	0.09 33	0.16 92	0.10 6	0.08 284	0.06 234	0.06 43	0.05 65	0.08 260	0.08 314

GSStereo	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.17 44	0.12 239	0.19 188	0.16 195	0.26 171	0.18 110	0.13 113	0.15 130	0.10 57	0.09 33	0.16 92	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.08 260	0.08 314

GS-Stereo							0.16 195	0.26 171	0.18 110	0.13 113	0.15 130	0.10 57	0.09 33	0.16 92	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.08 260	0.08 314

gasm-f	0.12 70	0.09 80	0.19 86	0.18 91	0.12 239	0.18 153	0.18 288	0.20 59	0.14 39	0.12 83	0.19 196	0.10 57	0.11 112	0.16 92	0.11 42	0.08 284	0.06 234	0.06 43	0.05 65	0.09 341	0.08 314

asd	0.10 8	0.10 135	0.15 22	0.17 44	0.10 118	0.16 91	0.10 8	0.19 40	0.13 23	0.12 83	0.11 42	0.09 27	0.10 74	0.16 92	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 8	0.10 135	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.10 8	0.19 40	0.13 23	0.12 83	0.12 62	0.08 4	0.11 112	0.16 92	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 41	0.09 80	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 51	0.12 32	0.25 151	0.16 64	0.14 144	0.13 81	0.08 4	0.10 74	0.16 92	0.13 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 41	0.09 80	0.15 22	0.17 44	0.11 172	0.18 153	0.12 32	0.23 115	0.14 39	0.13 113	0.11 42	0.08 4	0.10 74	0.16 92	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 70	0.08 34	0.14 8	0.18 91	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.25 151	0.21 178	0.13 113	0.16 149	0.08 4	0.12 146	0.16 92	0.13 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_L2	0.10 8	0.08 34	0.19 86	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 66	0.18 30	0.13 23	0.09 12	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 92	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 309	0.72 658	0.70 560	0.17 44	0.08 23	0.15 51	0.15 148	0.18 30	0.16 64	0.13 113	0.12 62	0.09 27	0.08 15	0.16 92	0.13 163	0.35 648	0.04 2	0.08 244	0.07 220	0.11 457	0.23 622

AEACV	0.13 116	0.09 80	0.23 139	0.18 91	0.19 533	0.19 188	0.16 195	0.23 115	0.14 39	0.13 113	0.17 167	0.13 135	0.16 266	0.16 92	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.08 302	0.07 179	0.06 140

test-1	0.17 225	0.11 215	0.40 359	0.23 400	0.13 319	0.22 289	0.23 472	0.34 290	0.26 263	0.20 241	0.24 265	0.22 281	0.14 227	0.16 92	0.20 363	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.06 97	0.08 314

CREStereo++_RVC	0.15 191	0.08 34	0.26 173	0.17 44	0.11 172	0.18 153	0.13 66	0.22 92	0.30 323	0.21 252	0.30 321	0.13 135	0.11 112	0.16 92	0.15 230	0.07 124	0.04 2	0.06 43	0.15 578	0.06 97	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
XX-TBD	0.15 191	0.18 482	0.28 202	0.22 343	0.10 118	0.22 289	0.15 148	0.22 92	0.27 274	0.22 259	0.26 284	0.14 167	0.12 146	0.16 92	0.13 163	0.08 284	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 179	0.06 140

quiztm	0.15 191	0.15 422	0.25 163	0.22 343	0.14 367	0.17 125	0.17 241	0.33 281	0.21 178	0.18 230	0.21 228	0.14 167	0.10 74	0.17 110	0.14 200	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.08 260	0.05 34

TS12	0.12 70	0.08 34	0.17 63	0.21 274	0.09 54	0.19 188	0.14 100	0.23 115	0.16 64	0.14 144	0.19 196	0.12 115	0.13 191	0.17 110	0.15 230	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 70	0.12 273	0.28 202	0.19 146	0.08 23	0.17 125	0.15 148	0.22 92	0.18 110	0.11 53	0.14 116	0.10 57	0.11 112	0.17 110	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 70	0.11 215	0.24 149	0.20 220	0.09 54	0.19 188	0.15 148	0.26 171	0.20 158	0.11 53	0.12 62	0.10 57	0.13 191	0.17 110	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1a	0.12 70	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 153	0.16 195	0.25 151	0.16 64	0.16 193	0.16 149	0.18 232	0.13 191	0.17 110	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

WQFJA1++	0.44 593	0.07 4	0.63 533	0.18 91	0.13 319	0.15 51	0.11 20	0.20 59	0.11 8	2.05 683	0.12 62	0.23 302	0.11 112	0.17 110	0.12 108	0.08 284	0.05 39	0.06 43	0.05 65	4.20 695	0.07 236

NLSM3	0.13 116	0.10 135	0.17 63	0.21 274	0.13 319	0.18 153	0.16 195	0.30 244	0.24 237	0.11 53	0.15 130	0.12 115	0.13 191	0.17 110	0.15 230	0.05 9	0.05 39	0.08 244	0.08 302	0.05 7	0.05 34

FE-Mocha	0.16 207	0.10 135	0.33 266	0.19 146	0.13 319	0.19 188	0.15 148	0.35 313	0.22 195	0.24 279	0.24 265	0.20 258	0.14 227	0.17 110	0.17 286	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.08 302	0.07 179	0.06 140

DA	0.14 155	0.10 135	0.18 76	0.21 274	0.10 118	0.29 425	0.16 195	0.28 208	0.20 158	0.14 144	0.17 167	0.16 209	0.14 227	0.17 110	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.07 236

GGEV	0.14 155	0.10 135	0.18 76	0.21 274	0.10 118	0.29 425	0.16 195	0.28 208	0.20 158	0.14 144	0.17 167	0.16 209	0.14 227	0.17 110	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.07 236

2.5w	0.11 41	0.10 135	0.15 22	0.18 91	0.09 54	0.15 51	0.15 148	0.20 59	0.15 54	0.12 83	0.13 81	0.10 57	0.09 33	0.17 110	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 41	0.09 80	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.19 188	0.10 8	0.22 92	0.17 90	0.14 144	0.12 62	0.10 57	0.11 112	0.17 110	0.12 108	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 41	0.09 80	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.19 188	0.10 8	0.22 92	0.17 90	0.14 144	0.12 62	0.10 57	0.11 112	0.17 110	0.12 108	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

LG-Stereo_L1	0.10 8	0.08 34	0.19 86	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 66	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 110	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 8	0.08 34	0.15 22	0.18 91	0.09 54	0.15 51	0.11 20	0.16 14	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 110	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Occ-G	0.13 116	0.08 34	0.21 111	0.17 44	0.10 118	0.15 51	0.19 335	0.22 92	0.19 129	0.13 113	0.19 196	0.21 270	0.11 112	0.17 110	0.14 200	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.06 147	0.07 179	0.06 140

Pointernet	0.13 116	0.07 4	0.27 185	0.19 146	0.11 172	0.20 230	0.12 32	0.31 254	0.24 237	0.15 164	0.15 130	0.13 135	0.11 112	0.17 110	0.13 163	0.08 284	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

IGEV++	0.13 116	0.10 135	0.23 139	0.21 274	0.10 118	0.15 51	0.15 148	0.29 224	0.16 64	0.12 83	0.15 130	0.12 115	0.12 146	0.17 110	0.14 200	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.07 236

MaDis-Stereo	0.14 155	0.13 340	0.26 173	0.19 146	0.14 367	0.16 91	0.13 66	0.25 151	0.21 178	0.13 113	0.14 116	0.14 167	0.11 112	0.17 110	0.17 286	0.08 284	0.07 365	0.08 244	0.06 147	0.07 179	0.06 140

CASnet	0.14 155	0.12 273	0.22 126	0.22 343	0.08 23	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.25 251	0.22 259	0.20 213	0.15 188	0.11 112	0.17 110	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.11 471	0.09 405	0.08 260	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 155	0.14 387	0.33 266	0.20 220	0.09 54	0.21 261	0.10 8	0.26 171	0.20 158	0.18 230	0.19 196	0.15 188	0.13 191	0.17 110	0.13 163	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.06 140

LoS_RVC	0.13 116	0.10 135	0.19 86	0.18 91	0.16 460	0.20 230	0.18 288	0.20 59	0.17 90	0.13 113	0.19 196	0.12 115	0.15 246	0.17 110	0.13 163	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.12 496

CroCo-Stereo Lap2	0.15 191	0.15 422	0.28 202	0.25 493	0.18 506	0.11 12	0.19 335	0.28 208	0.21 178	0.13 113	0.16 149	0.15 188	0.12 146	0.17 110	0.14 200	0.07 124	0.07 365	0.08 244	0.06 147	0.08 260	0.07 236

cross-raft	0.17 225	0.12 273	0.41 382	0.23 400	0.10 118	0.20 230	0.24 494	0.33 281	0.23 221	0.23 265	0.28 296	0.29 385	0.15 246	0.17 110	0.15 230	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.06 97	0.05 34

TANstereo	0.15 191	0.09 80	0.28 202	0.16 20	0.08 23	0.25 350	0.14 100	0.23 115	0.28 291	0.24 279	0.30 321	0.16 209	0.12 146	0.17 110	0.13 163	0.08 284	0.07 365	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.07 236

sAnonymous2	0.20 309	0.21 525	0.58 511	0.24 454	0.17 484	0.22 289	0.19 335	0.34 290	0.28 291	0.17 212	0.19 196	0.17 220	0.16 266	0.17 110	0.14 200	0.10 430	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.23 611	0.17 569

CroCo_RVC	0.20 309	0.21 525	0.58 511	0.24 454	0.17 484	0.22 289	0.19 335	0.34 290	0.28 291	0.17 212	0.19 196	0.17 220	0.16 266	0.17 110	0.14 200	0.10 430	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.23 611	0.17 569

aanet-new-78k	0.13 116	0.11 215	0.44 415	0.21 274	0.08 23	0.14 33	0.14 100	0.21 74	0.16 64	0.10 31	0.13 81	0.10 57	0.13 191	0.18 137	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 70	0.13 340	0.28 202	0.20 220	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.20 59	0.16 64	0.11 53	0.14 116	0.09 27	0.13 191	0.18 137	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.06 140

RT-Monster	0.15 191	0.08 34	0.21 111	0.17 44	0.14 367	0.20 230	0.11 20	0.29 224	0.32 345	0.24 279	0.22 242	0.17 220	0.13 191	0.18 137	0.14 200	0.07 124	0.06 234	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.07 236

FlowAnything_test	0.14 155	0.11 215	0.21 111	0.21 274	0.12 239	0.17 125	0.16 195	0.25 151	0.16 64	0.15 164	0.13 81	0.15 188	0.14 227	0.18 137	0.16 257	0.10 430	0.07 365	0.11 471	0.12 527	0.08 260	0.09 378

MSCF	0.13 116	0.12 273	0.21 111	0.22 343	0.10 118	0.16 91	0.15 148	0.26 171	0.18 110	0.17 212	0.16 149	0.11 92	0.13 191	0.18 137	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.07 220	0.06 97	0.06 140

qwe	0.11 41	0.10 135	0.14 8	0.17 44	0.10 118	0.15 51	0.12 32	0.25 151	0.17 90	0.14 144	0.13 81	0.09 27	0.09 33	0.18 137	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 41	0.09 80	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.10 8	0.19 40	0.18 110	0.14 144	0.17 167	0.09 27	0.10 74	0.18 137	0.13 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

111111	0.11 41	0.07 4	0.17 63	0.19 146	0.11 172	0.13 22	0.11 20	0.22 92	0.15 54	0.11 53	0.12 62	0.12 115	0.08 15	0.18 137	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 260	0.06 140

MLG-Stereo	0.10 8	0.08 34	0.15 22	0.18 91	0.07 2	0.15 51	0.11 20	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 137	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

SGD-Stereo	0.11 41	0.08 34	0.17 63	0.17 44	0.07 2	0.17 125	0.13 66	0.18 30	0.16 64	0.11 53	0.13 81	0.11 92	0.12 146	0.18 137	0.11 42	0.08 284	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 70	0.09 80	0.25 163	0.16 20	0.11 172	0.14 33	0.16 195	0.17 20	0.17 90	0.10 31	0.15 130	0.09 27	0.09 33	0.18 137	0.10 6	0.06 49	0.07 365	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.10 435
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HUF	0.15 191	0.11 215	0.38 335	0.17 44	0.11 172	0.16 91	0.17 241	0.22 92	0.20 158	0.11 53	0.13 81	0.14 167	0.11 112	0.18 137	0.12 108	0.07 124	0.20 627	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.14 535

castereo++	0.13 116	0.10 135	0.18 76	0.18 91	0.10 118	0.27 383	0.13 66	0.23 115	0.23 221	0.11 53	0.13 81	0.16 209	0.10 74	0.18 137	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 44	0.08 23	0.09 1	0.13 66	0.24 134	0.13 23	0.10 31	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 137	0.12 108	0.07 124	0.06 234	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

WCG-NET	0.14 155	0.09 80	0.23 139	0.18 91	0.08 23	0.18 153	0.17 241	0.21 74	0.28 291	0.18 230	0.21 228	0.15 188	0.12 146	0.18 137	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 116	0.10 135	0.22 126	0.20 220	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.16 64	0.13 113	0.15 130	0.13 135	0.08 15	0.18 137	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.06 97	0.06 140

RAFT-Stereo-weight	0.15 191	0.09 80	0.26 173	0.20 220	0.10 118	0.19 188	0.17 241	0.36 332	0.29 310	0.24 279	0.20 213	0.19 248	0.10 74	0.18 137	0.15 230	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.05 34

trnet	0.13 116	0.08 34	0.21 111	0.15 5	0.07 2	0.21 261	0.12 32	0.24 134	0.24 237	0.16 193	0.21 228	0.15 188	0.13 191	0.18 137	0.13 163	0.08 284	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 155	0.11 215	0.32 249	0.19 146	0.11 172	0.18 153	0.17 241	0.20 59	0.22 195	0.14 144	0.24 265	0.15 188	0.10 74	0.18 137	0.12 108	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.06 147	0.10 409	0.06 140

UniTT-Stereo	0.14 155	0.10 135	0.30 226	0.21 274	0.13 319	0.17 125	0.13 66	0.19 40	0.18 110	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.11 112	0.18 137	0.16 257	0.08 284	0.06 234	0.07 149	0.06 147	0.08 260	0.06 140

CES	0.14 155	0.08 34	0.19 86	0.17 44	0.22 576	0.18 153	0.16 195	0.23 115	0.19 129	0.14 144	0.17 167	0.14 167	0.10 74	0.18 137	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 260	0.18 582

RCA-Stereo	0.16 207	0.09 80	0.25 163	0.20 220	0.10 118	0.19 188	0.17 241	0.36 332	0.35 385	0.20 241	0.25 275	0.17 220	0.17 296	0.18 137	0.14 200	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.05 34

CREStereo	0.13 116	0.08 34	0.21 111	0.14 2	0.08 23	0.22 289	0.15 148	0.25 151	0.24 237	0.16 193	0.21 228	0.14 167	0.13 191	0.18 137	0.13 163	0.09 379	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 179	0.06 140
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
R-Stereo Train	0.18 249	0.09 80	0.32 249	0.22 343	0.12 239	0.22 289	0.19 335	0.42 398	0.19 129	0.31 400	0.45 508	0.20 258	0.14 227	0.18 137	0.15 230	0.08 284	0.06 234	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.06 140

RAFT-Stereo	0.18 249	0.09 80	0.32 249	0.22 343	0.12 239	0.22 289	0.19 335	0.42 398	0.19 129	0.31 400	0.45 508	0.20 258	0.14 227	0.18 137	0.15 230	0.08 284	0.06 234	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.06 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-60k	0.12 70	0.11 215	0.32 249	0.20 220	0.08 23	0.16 91	0.13 66	0.19 40	0.17 90	0.11 53	0.12 62	0.11 92	0.11 112	0.19 162	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

aanet-new	0.13 116	0.11 215	0.30 226	0.20 220	0.13 319	0.20 230	0.14 100	0.23 115	0.16 64	0.12 83	0.13 81	0.09 27	0.15 246	0.19 162	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.06 140

VMStereo-Base	0.13 116	0.08 34	0.22 126	0.15 5	0.09 54	0.18 153	0.13 66	0.24 134	0.25 251	0.14 144	0.22 242	0.17 220	0.12 146	0.19 162	0.13 163	0.08 284	0.06 234	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.07 236

VIP-Stereo	0.12 70	0.12 273	0.21 111	0.18 91	0.11 172	0.24 332	0.12 32	0.19 40	0.18 110	0.10 31	0.13 81	0.11 92	0.09 33	0.19 162	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Replicate-Monster	0.12 70	0.10 135	0.32 249	0.16 20	0.08 23	0.17 125	0.10 8	0.22 92	0.19 129	0.11 53	0.10 30	0.10 57	0.09 33	0.19 162	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.08 314

AdaDepth	0.11 41	0.09 80	0.20 99	0.20 220	0.10 118	0.19 188	0.13 66	0.16 14	0.13 23	0.10 31	0.10 30	0.09 27	0.09 33	0.19 162	0.12 108	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 147	0.05 7	0.05 34

GASTEREO	0.13 116	0.12 273	0.21 111	0.23 400	0.10 118	0.18 153	0.15 148	0.26 171	0.18 110	0.17 212	0.16 149	0.11 92	0.13 191	0.19 162	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.07 220	0.06 97	0.06 140

depthmonostereo	0.14 155	0.09 80	0.19 86	0.19 146	0.08 23	0.20 230	0.15 148	0.27 186	0.23 221	0.16 193	0.18 187	0.14 167	0.17 296	0.19 162	0.13 163	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.05 34

3.5w_stereo	0.11 41	0.10 135	0.14 8	0.17 44	0.09 54	0.17 125	0.09 2	0.22 92	0.16 64	0.13 113	0.13 81	0.09 27	0.11 112	0.19 162	0.13 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 41	0.09 80	0.14 8	0.19 146	0.12 239	0.14 33	0.12 32	0.25 151	0.17 90	0.13 113	0.16 149	0.08 4	0.09 33	0.19 162	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

LG-G_1	0.11 41	0.08 34	0.18 76	0.18 91	0.07 2	0.21 261	0.09 2	0.19 40	0.11 8	0.10 31	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.19 162	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 140

LG-G	0.11 41	0.08 34	0.18 76	0.18 91	0.07 2	0.21 261	0.09 2	0.19 40	0.11 8	0.10 31	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.19 162	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 140

MM-Stereo_test3	0.17 225	0.12 273	0.29 216	0.23 400	0.14 367	0.19 188	0.22 446	0.39 360	0.36 398	0.16 193	0.24 265	0.17 220	0.12 146	0.19 162	0.14 200	0.07 124	0.07 365	0.08 244	0.06 147	0.09 341	0.06 140

rvit_stereo_0081_aga	0.16 207	0.14 387	0.28 202	0.21 274	0.13 319	0.19 188	0.17 241	0.23 115	0.24 237	0.17 212	0.21 228	0.19 248	0.13 191	0.19 162	0.14 200	0.11 469	0.08 453	0.09 337	0.08 302	0.09 341	0.07 236

rvit_stereo_0080	0.15 191	0.13 340	0.25 163	0.19 146	0.13 319	0.15 51	0.20 388	0.28 208	0.24 237	0.15 164	0.17 167	0.19 248	0.13 191	0.19 162	0.15 230	0.11 469	0.08 453	0.08 244	0.08 302	0.10 409	0.07 236

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 225	0.13 340	0.24 149	0.19 146	0.13 319	0.24 332	0.17 241	0.30 244	0.37 409	0.43 561	0.17 167	0.13 135	0.12 146	0.19 162	0.15 230	0.08 284	0.07 365	0.09 337	0.07 220	0.09 341	0.08 314

whm_eth	0.15 191	0.13 340	0.25 163	0.19 146	0.13 319	0.15 51	0.20 388	0.28 208	0.24 237	0.15 164	0.17 167	0.19 248	0.13 191	0.19 162	0.15 230	0.11 469	0.08 453	0.08 244	0.08 302	0.10 409	0.07 236

4D-IteraStereo	0.17 225	0.16 449	0.50 470	0.21 274	0.14 367	0.19 188	0.17 241	0.28 208	0.28 291	0.23 265	0.20 213	0.20 258	0.11 112	0.19 162	0.14 200	0.06 49	0.04 2	0.10 415	0.08 302	0.08 260	0.06 140

AnonymousM	0.17 225	0.19 498	0.24 149	0.18 91	0.10 118	0.18 153	0.17 241	0.30 244	0.23 221	0.26 301	0.20 213	0.18 232	0.14 227	0.19 162	0.14 200	0.09 379	0.06 234	0.38 646	0.15 578	0.06 97	0.05 34

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 225	0.14 387	0.32 249	0.20 220	0.09 54	0.19 188	0.17 241	0.32 266	0.30 323	0.25 289	0.33 368	0.20 258	0.17 296	0.19 162	0.15 230	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.07 179	0.05 34

DF	0.13 116	0.09 80	0.21 111	0.18 91	0.10 118	0.17 125	0.15 148	0.25 151	0.17 90	0.13 113	0.22 242	0.19 248	0.11 112	0.20 182	0.14 200	0.08 284	0.05 39	0.06 43	0.06 147	0.06 97	0.06 140

aanet-new-90k	0.12 70	0.11 215	0.28 202	0.20 220	0.09 54	0.15 51	0.14 100	0.22 92	0.16 64	0.09 12	0.11 42	0.09 27	0.12 146	0.20 182	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 70	0.10 135	0.27 185	0.19 146	0.08 23	0.16 91	0.14 100	0.21 74	0.15 54	0.10 31	0.13 81	0.10 57	0.12 146	0.20 182	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

WQFJA1	0.18 249	0.10 135	0.16 43	0.22 343	0.18 506	0.25 350	0.19 335	0.51 500	0.51 559	0.15 164	0.17 167	0.15 188	0.16 266	0.20 182	0.20 363	0.07 124	0.09 488	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.06 140

NLMM	0.18 249	0.10 135	0.16 43	0.22 343	0.18 506	0.25 350	0.19 335	0.51 500	0.51 559	0.15 164	0.17 167	0.15 188	0.16 266	0.20 182	0.20 363	0.07 124	0.09 488	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.06 140

MM-Stereo_test2	0.15 191	0.10 135	0.44 415	0.23 400	0.11 172	0.21 261	0.21 419	0.27 186	0.22 195	0.15 164	0.16 149	0.13 135	0.11 112	0.20 182	0.13 163	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.09 341	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 116	0.37 617	0.36 307	0.14 2	0.07 2	0.11 12	0.12 32	0.17 20	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 74	0.20 182	0.10 6	0.09 379	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.24 614	0.05 34

AIO_test	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.19 146	0.11 172	0.15 51	0.17 241	0.19 40	0.16 64	0.11 53	0.13 81	0.14 167	0.09 33	0.20 182	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

rvit_stereo_0081	0.16 207	0.11 215	0.24 149	0.21 274	0.12 239	0.16 91	0.17 241	0.22 92	0.33 359	0.16 193	0.18 187	0.18 232	0.14 227	0.20 182	0.16 257	0.11 469	0.08 453	0.09 337	0.08 302	0.09 341	0.07 236

GCAP-BAT	0.21 330	0.08 34	1.22 642	0.29 579	0.43 642	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.25 251	0.14 144	0.17 167	0.15 188	0.11 112	0.20 182	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.06 140

rvit_stereo_0082	0.16 207	0.11 215	0.24 149	0.21 274	0.12 239	0.16 91	0.17 241	0.22 92	0.33 359	0.16 193	0.18 187	0.18 232	0.14 227	0.20 182	0.16 257	0.11 469	0.08 453	0.09 337	0.08 302	0.09 341	0.07 236

RSM++	0.12 70	0.09 80	0.19 86	0.20 220	0.09 54	0.17 125	0.15 148	0.21 74	0.19 129	0.12 83	0.12 62	0.14 167	0.09 33	0.20 182	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.07 179	0.05 34

MoCha-V2	0.13 116	0.08 34	0.26 173	0.23 400	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.26 171	0.16 64	0.15 164	0.15 130	0.13 135	0.14 227	0.20 182	0.11 42	0.06 49	0.07 365	0.06 43	0.06 147	0.06 97	0.05 34

AE-Stereo	0.17 225	0.11 215	0.31 241	0.24 454	0.14 367	0.23 311	0.18 288	0.34 290	0.29 310	0.15 164	0.25 275	0.21 270	0.13 191	0.20 182	0.14 200	0.07 124	0.08 453	0.09 337	0.10 449	0.07 179	0.06 140

GCAPDPT-zeroshot	0.20 309	0.08 34	1.14 637	0.29 579	0.43 642	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.25 251	0.14 144	0.17 167	0.15 188	0.11 112	0.20 182	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.06 140

RAFT-Test	0.17 225	0.10 135	0.38 335	0.19 146	0.12 239	0.25 350	0.17 241	0.33 281	0.23 221	0.23 265	0.29 308	0.27 358	0.14 227	0.20 182	0.14 200	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.07 220	0.06 97	0.06 140

EGLCR-Stereo	0.13 116	0.08 34	0.20 99	0.18 91	0.09 54	0.21 261	0.13 66	0.27 186	0.21 178	0.13 113	0.10 30	0.15 188	0.09 33	0.20 182	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.06 97	0.06 140

DCANet-4	0.19 292	0.10 135	0.52 486	0.19 146	0.09 54	0.19 188	0.18 288	0.36 332	0.39 433	0.29 350	0.30 321	0.17 220	0.22 370	0.20 182	0.18 309	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.07 236

fff	0.19 292	0.13 340	0.40 359	0.18 91	0.09 54	0.19 188	0.18 288	0.35 313	0.43 479	0.29 350	0.30 321	0.18 232	0.28 470	0.20 182	0.18 309	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.07 236

iRaftStereo_RVC	0.16 207	0.12 273	0.26 173	0.21 274	0.11 172	0.20 230	0.17 241	0.32 266	0.23 221	0.20 241	0.25 275	0.18 232	0.12 146	0.20 182	0.15 230	0.07 124	0.05 39	0.09 337	0.09 405	0.08 260	0.07 236

DCANet	0.18 249	0.13 340	0.40 359	0.19 146	0.09 54	0.19 188	0.18 288	0.34 290	0.39 433	0.29 350	0.31 336	0.18 232	0.23 384	0.20 182	0.19 342	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.07 236

csc	0.19 292	0.13 340	0.40 359	0.18 91	0.09 54	0.19 188	0.18 288	0.35 313	0.43 479	0.29 350	0.30 321	0.18 232	0.28 470	0.20 182	0.18 309	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.07 236

cscssc	0.19 292	0.13 340	0.40 359	0.18 91	0.09 54	0.19 188	0.18 288	0.35 313	0.43 479	0.29 350	0.30 321	0.18 232	0.28 470	0.20 182	0.18 309	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.07 236

CFNet-RSSM	0.17 225	0.10 135	0.40 359	0.20 220	0.11 172	0.20 230	0.15 148	0.36 332	0.30 323	0.23 265	0.21 228	0.26 348	0.15 246	0.20 182	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.06 97	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 225	0.10 135	0.37 316	0.20 220	0.12 239	0.19 188	0.15 148	0.32 266	0.28 291	0.23 265	0.23 251	0.27 358	0.15 246	0.20 182	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.06 97	0.06 140

DN	0.15 191	0.08 34	0.27 185	0.19 146	0.14 367	0.21 261	0.18 288	0.28 208	0.24 237	0.14 144	0.16 149	0.18 232	0.10 74	0.21 207	0.13 163	0.11 469	0.07 365	0.08 244	0.08 302	0.08 260	0.10 435

Selective-IGEV-i32	0.12 70	0.09 80	0.22 126	0.19 146	0.10 118	0.15 51	0.14 100	0.27 186	0.15 54	0.13 113	0.14 116	0.13 135	0.08 15	0.21 207	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.05 34

DispViT+	0.12 70	0.07 4	0.19 86	0.15 5	0.16 460	0.10 10	0.12 32	0.26 171	0.23 221	0.13 113	0.11 42	0.10 57	0.08 15	0.21 207	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

NLSM1	0.17 225	0.10 135	0.17 63	0.21 274	0.18 506	0.25 350	0.17 241	0.47 450	0.40 451	0.16 193	0.21 228	0.13 135	0.15 246	0.21 207	0.18 309	0.08 284	0.09 488	0.09 337	0.08 302	0.07 179	0.06 140

zero-FE	0.16 207	0.08 34	0.81 585	0.19 146	0.18 506	0.12 16	0.15 148	0.19 40	0.19 129	0.10 31	0.10 30	0.13 135	0.12 146	0.21 207	0.19 342	0.08 284	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.19 589	0.06 140

monsters	0.11 41	0.09 80	0.13 1	0.17 44	0.12 239	0.15 51	0.11 20	0.23 115	0.15 54	0.14 144	0.12 62	0.08 4	0.09 33	0.21 207	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

HART	0.15 191	0.11 215	0.30 226	0.21 274	0.09 54	0.17 125	0.16 195	0.30 244	0.19 129	0.15 164	0.25 275	0.17 220	0.09 33	0.21 207	0.12 108	0.06 49	0.07 365	0.07 149	0.05 65	0.08 260	0.06 140

Reg-Stereo(zero)	0.16 207	0.07 4	0.36 307	0.19 146	0.10 118	0.19 188	0.14 100	0.28 208	0.24 237	0.22 259	0.20 213	0.24 316	0.18 322	0.21 207	0.18 309	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.06 147	0.06 97	0.06 140

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 116	0.14 387	0.19 86	0.26 527	0.09 54	0.15 51	0.13 66	0.22 92	0.18 110	0.12 83	0.11 42	0.10 57	0.13 191	0.21 207	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

DEFOM-Stereo	0.11 41	0.08 34	0.17 63	0.17 44	0.09 54	0.22 289	0.14 100	0.14 5	0.16 64	0.11 53	0.10 30	0.09 27	0.08 15	0.21 207	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

rvit_stereo_0083	0.16 207	0.12 273	0.26 173	0.21 274	0.13 319	0.17 125	0.17 241	0.22 92	0.34 369	0.16 193	0.21 228	0.19 248	0.16 266	0.21 207	0.16 257	0.11 469	0.10 518	0.10 415	0.08 302	0.09 341	0.07 236

IGEV-Stereo+	0.12 70	0.08 34	0.17 63	0.18 91	0.13 319	0.09 1	0.11 20	0.16 14	0.15 54	0.10 31	0.08 15	0.10 57	0.10 74	0.21 207	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.16 550	0.24 627

WCG-NET（raft）	0.14 155	0.09 80	0.23 139	0.17 44	0.08 23	0.19 188	0.16 195	0.23 115	0.26 263	0.18 230	0.19 196	0.20 258	0.12 146	0.21 207	0.12 108	0.06 49	0.06 234	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

RSM	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.20 220	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.23 115	0.18 110	0.13 113	0.13 81	0.15 188	0.09 33	0.21 207	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.06 97	0.05 34

CAS++	0.16 207	0.12 273	0.27 185	0.18 91	0.12 239	0.17 125	0.15 148	0.42 398	0.24 237	0.19 237	0.18 187	0.13 135	0.10 74	0.21 207	0.12 108	0.12 508	0.10 518	0.11 471	0.08 302	0.10 409	0.09 378
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	0.17 225	0.08 34	0.31 241	0.19 146	0.10 118	0.29 425	0.16 195	0.42 398	0.30 323	0.24 279	0.27 290	0.27 358	0.16 266	0.21 207	0.12 108	0.08 284	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.06 140

Selective-IGEV	0.12 70	0.09 80	0.22 126	0.19 146	0.10 118	0.15 51	0.14 100	0.27 186	0.15 54	0.13 113	0.14 116	0.13 135	0.08 15	0.21 207	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.05 34

ADStereo(finetuned)	0.19 292	0.13 340	0.49 459	0.19 146	0.09 54	0.19 188	0.18 288	0.34 290	0.39 433	0.29 350	0.31 336	0.18 232	0.31 516	0.21 207	0.19 342	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.07 236

raftrobust	0.16 207	0.13 340	0.29 216	0.22 343	0.15 428	0.19 188	0.13 66	0.32 266	0.26 263	0.26 301	0.20 213	0.19 248	0.17 296	0.21 207	0.15 230	0.08 284	0.06 234	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.07 236

sCroCo_RVC	0.18 249	0.14 387	0.49 459	0.27 555	0.18 506	0.22 289	0.17 241	0.27 186	0.23 221	0.14 144	0.22 242	0.17 220	0.14 227	0.21 207	0.15 230	0.10 430	0.11 542	0.09 337	0.09 405	0.09 341	0.09 378

Pro-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 44	0.10 118	0.17 125	0.13 66	0.11 2	0.13 23	0.10 31	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 227	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.08 302	0.05 7	0.05 34

AIO_rvc	0.12 70	0.11 215	0.22 126	0.19 146	0.10 118	0.15 51	0.17 241	0.20 59	0.16 64	0.11 53	0.13 81	0.13 135	0.08 15	0.22 227	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.07 236

rvit_stereo_ft	0.17 225	0.14 387	0.30 226	0.25 493	0.14 367	0.17 125	0.21 419	0.28 208	0.26 263	0.16 193	0.19 196	0.20 258	0.16 266	0.22 227	0.17 286	0.11 469	0.07 365	0.09 337	0.09 405	0.09 341	0.07 236

MyStereo06	0.20 309	0.12 273	0.57 506	0.21 274	0.14 367	0.25 350	0.23 472	0.40 372	0.21 178	0.30 382	0.24 265	0.31 411	0.18 322	0.22 227	0.18 309	0.07 124	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.08 314

LoS	0.14 155	0.08 34	0.27 185	0.16 20	0.09 54	0.22 289	0.14 100	0.26 171	0.26 263	0.15 164	0.18 187	0.18 232	0.13 191	0.22 227	0.14 200	0.08 284	0.06 234	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 140
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.23 382	0.11 215	0.50 470	0.21 274	0.16 460	0.31 459	0.20 388	0.36 332	0.35 385	0.32 422	0.50 537	0.39 482	0.26 434	0.22 227	0.20 363	0.08 284	0.06 234	0.09 337	0.11 488	0.07 179	0.08 314

MC-Stereo	0.14 155	0.09 80	0.25 163	0.21 274	0.09 54	0.18 153	0.16 195	0.23 115	0.19 129	0.18 230	0.23 251	0.16 209	0.13 191	0.22 227	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.06 97	0.05 34

HUI-Stereo	0.18 249	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 153	0.14 100	0.29 224	0.22 195	0.28 321	0.28 296	0.25 326	0.17 296	0.22 227	0.16 257	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.10 409	0.08 314

rafts_anoy	0.18 249	0.15 422	0.35 287	0.22 343	0.14 367	0.19 188	0.17 241	0.32 266	0.30 323	0.23 265	0.25 275	0.20 258	0.16 266	0.22 227	0.19 342	0.08 284	0.07 365	0.10 415	0.12 527	0.09 341	0.08 314

PMTNet	0.15 191	0.08 34	0.23 139	0.15 5	0.09 54	0.23 311	0.16 195	0.25 151	0.23 221	0.17 212	0.21 228	0.16 209	0.14 227	0.22 227	0.13 163	0.29 641	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 179	0.06 140

Lsterematch	0.18 249	0.13 340	0.33 266	0.19 146	0.10 118	0.23 311	0.17 241	0.25 151	0.32 345	0.28 321	0.37 408	0.24 316	0.21 354	0.23 237	0.22 410	0.08 284	0.05 39	0.08 244	0.06 147	0.08 260	0.07 236

Hybrid-DGEV-03	0.20 309	0.14 387	0.31 241	0.22 343	0.12 239	0.26 373	0.16 195	0.31 254	0.27 274	0.32 422	0.58 577	0.23 302	0.15 246	0.23 237	0.17 286	0.07 124	0.05 39	0.09 337	0.07 220	0.08 260	0.06 140

WQFJX	0.18 249	0.10 135	0.17 63	0.22 343	0.18 506	0.25 350	0.18 288	0.53 531	0.45 506	0.17 212	0.16 149	0.14 167	0.16 266	0.23 237	0.18 309	0.07 124	0.08 453	0.07 149	0.06 147	0.08 260	0.07 236

IGEV-FE	0.18 249	0.10 135	0.65 542	0.20 220	0.12 239	0.19 188	0.15 148	0.34 290	0.19 129	0.28 321	0.22 242	0.27 358	0.13 191	0.23 237	0.18 309	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.07 179	0.06 140

DDF-Stereo	0.13 116	0.08 34	0.19 86	0.19 146	0.16 460	0.12 16	0.15 148	0.18 30	0.18 110	0.11 53	0.10 30	0.13 135	0.12 146	0.23 237	0.19 342	0.08 284	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.21 601	0.06 140

Monster-pub-mixall	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.11 12	0.09 2	0.20 59	0.12 16	0.11 53	0.11 42	0.08 4	0.08 15	0.23 237	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 140

DilatedVolume-Stereo	0.14 155	0.08 34	0.18 76	0.18 91	0.09 54	0.21 261	0.14 100	0.24 134	0.21 178	0.21 252	0.21 228	0.15 188	0.14 227	0.23 237	0.15 230	0.07 124	0.06 234	0.06 43	0.06 147	0.05 7	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 225	0.10 135	0.39 351	0.23 400	0.11 172	0.20 230	0.22 446	0.33 281	0.29 310	0.22 259	0.21 228	0.15 188	0.14 227	0.23 237	0.13 163	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.09 341	0.06 140

SCV	0.14 155	0.14 387	0.24 149	0.21 274	0.11 172	0.15 51	0.16 195	0.31 254	0.18 110	0.11 53	0.15 130	0.13 135	0.10 74	0.23 237	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.09 341	0.06 140

ours_stereo	0.13 116	0.11 215	0.23 139	0.20 220	0.11 172	0.17 125	0.18 288	0.20 59	0.19 129	0.13 113	0.18 187	0.14 167	0.10 74	0.23 237	0.14 200	0.06 49	0.05 39	0.08 244	0.06 147	0.06 97	0.05 34

IGEV_Zeroshot_test	0.18 249	0.10 135	0.65 542	0.20 220	0.12 239	0.19 188	0.15 148	0.34 290	0.19 129	0.28 321	0.22 242	0.27 358	0.13 191	0.23 237	0.18 309	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.07 179	0.06 140

DCRE	0.20 309	0.13 340	0.40 359	0.21 274	0.15 428	0.20 230	0.19 335	0.30 244	0.27 274	0.22 259	0.80 624	0.23 302	0.16 266	0.23 237	0.15 230	0.07 124	0.07 365	0.07 149	0.08 302	0.07 179	0.06 140

knoymous	0.17 225	0.09 80	0.32 249	0.17 44	0.11 172	0.21 261	0.17 241	0.32 266	0.23 221	0.23 265	0.28 296	0.27 358	0.16 266	0.23 237	0.16 257	0.09 379	0.06 234	0.09 337	0.06 147	0.09 341	0.09 378

riskmin	0.18 249	0.09 80	0.34 277	0.18 91	0.12 239	0.24 332	0.16 195	0.34 290	0.28 291	0.21 252	0.23 251	0.33 428	0.24 402	0.23 237	0.17 286	0.09 379	0.06 234	0.09 337	0.06 147	0.10 409	0.10 435

GLC_STEREO	0.15 191	0.10 135	0.24 149	0.21 274	0.09 54	0.17 125	0.15 148	0.23 115	0.27 274	0.17 212	0.20 213	0.17 220	0.11 112	0.23 237	0.16 257	0.07 124	0.09 488	0.09 337	0.08 302	0.07 179	0.06 140

CRE-IMP	0.18 249	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.11 172	0.24 332	0.17 241	0.29 224	0.21 178	0.27 309	0.26 284	0.24 316	0.17 296	0.23 237	0.18 309	0.08 284	0.05 39	0.10 415	0.07 220	0.10 409	0.10 435

SCV_C0	0.14 155	0.11 215	0.25 163	0.19 146	0.12 239	0.15 51	0.16 195	0.30 244	0.22 195	0.13 113	0.15 130	0.13 135	0.09 33	0.24 253	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 147	0.09 341	0.06 140

FACV-RUCA	0.21 330	0.15 422	0.32 249	0.23 400	0.23 589	0.26 373	0.19 335	0.39 360	0.34 369	0.25 289	0.32 345	0.21 270	0.24 402	0.24 253	0.19 342	0.10 430	0.07 365	0.15 572	0.08 302	0.16 550	0.13 513

fffft	0.13 116	0.09 80	0.24 149	0.19 146	0.10 118	0.17 125	0.19 335	0.22 92	0.16 64	0.14 144	0.11 42	0.13 135	0.10 74	0.24 253	0.18 309	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.07 179	0.06 140
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 116	0.10 135	0.22 126	0.19 146	0.10 118	0.19 188	0.17 241	0.19 40	0.19 129	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.11 112	0.24 253	0.16 257	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.06 140

mms	0.13 116	0.11 215	0.19 86	0.19 146	0.12 239	0.16 91	0.17 241	0.20 59	0.17 90	0.13 113	0.17 167	0.14 167	0.09 33	0.24 253	0.14 200	0.06 49	0.05 39	0.08 244	0.06 147	0.07 179	0.07 236

tg	0.16 207	0.11 215	0.25 163	0.21 274	0.11 172	0.23 311	0.15 148	0.34 290	0.24 237	0.20 241	0.25 275	0.19 248	0.12 146	0.24 253	0.15 230	0.07 124	0.05 39	0.09 337	0.09 405	0.08 260	0.07 236

model_zeroshot	0.17 225	0.11 215	0.39 351	0.20 220	0.12 239	0.24 332	0.15 148	0.34 290	0.22 195	0.30 382	0.20 213	0.22 281	0.12 146	0.24 253	0.14 200	0.08 284	0.07 365	0.07 149	0.07 220	0.07 179	0.07 236

H2IRNET	0.18 249	0.13 340	0.35 287	0.21 274	0.12 239	0.20 230	0.15 148	0.27 186	0.30 323	0.17 212	0.31 336	0.25 326	0.20 346	0.24 253	0.18 309	0.07 124	0.06 234	0.09 337	0.10 449	0.09 341	0.06 140

ff7	0.14 155	0.12 273	0.27 185	0.19 146	0.12 239	0.21 261	0.18 288	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 146	0.24 253	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.07 236

ffff	0.14 155	0.12 273	0.27 185	0.19 146	0.12 239	0.21 261	0.18 288	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 146	0.24 253	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.07 236

11t	0.14 155	0.12 273	0.27 185	0.19 146	0.12 239	0.21 261	0.18 288	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 146	0.24 253	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.07 236

anonymousdsp	0.14 155	0.12 273	0.27 185	0.19 146	0.12 239	0.21 261	0.18 288	0.28 208	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 146	0.24 253	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.08 260	0.07 236

ProNet	0.14 155	0.12 273	0.25 163	0.19 146	0.11 172	0.19 188	0.19 335	0.27 186	0.20 158	0.14 144	0.13 81	0.13 135	0.12 146	0.24 253	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.07 179	0.07 236

ccc-4	0.14 155	0.12 273	0.27 185	0.19 146	0.12 239	0.21 261	0.18 288	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 146	0.24 253	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.07 236

test_4	0.18 249	0.12 273	0.34 277	0.23 400	0.12 239	0.18 153	0.22 446	0.26 171	0.24 237	0.24 279	0.47 525	0.22 281	0.13 191	0.24 253	0.16 257	0.06 49	0.05 39	0.09 337	0.09 405	0.07 179	0.05 34

IGEV-Stereo	0.14 155	0.12 273	0.27 185	0.19 146	0.12 239	0.21 261	0.18 288	0.28 208	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 146	0.24 253	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.08 260	0.07 236
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GANet-ADL	0.21 330	0.12 273	0.45 427	0.23 400	0.14 367	0.29 425	0.19 335	0.46 441	0.35 385	0.25 289	0.32 345	0.32 421	0.19 337	0.24 253	0.20 363	0.10 430	0.07 365	0.07 149	0.06 147	0.09 341	0.10 435

TRStereo	0.19 292	0.17 468	0.47 443	0.23 400	0.19 533	0.19 188	0.16 195	0.52 519	0.28 291	0.20 241	0.19 196	0.21 270	0.13 191	0.24 253	0.13 163	0.09 379	0.06 234	0.09 337	0.11 488	0.06 97	0.06 140

HHNet	0.22 365	0.12 273	0.52 486	0.18 91	0.18 506	0.20 230	0.20 388	0.34 290	0.31 336	0.32 422	0.59 580	0.20 258	0.21 354	0.24 253	0.31 505	0.08 284	0.05 39	0.09 337	0.07 220	0.08 260	0.11 472

PSM-adaLoss	0.18 249	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 153	0.16 195	0.29 224	0.22 195	0.28 321	0.29 308	0.25 326	0.18 322	0.24 253	0.16 257	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.10 409	0.08 314

ROB_FTStereo_v2	0.18 249	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 153	0.16 195	0.29 224	0.22 195	0.28 321	0.29 308	0.25 326	0.17 296	0.24 253	0.16 257	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.10 409	0.08 314

ROB_FTStereo	0.18 249	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 153	0.14 100	0.29 224	0.22 195	0.28 321	0.28 296	0.25 326	0.17 296	0.24 253	0.16 257	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.10 409	0.08 314

Pruner-Stereo	0.19 292	0.11 215	0.34 277	0.29 579	0.12 239	0.19 188	0.17 241	0.31 254	0.29 310	0.33 435	0.32 345	0.25 326	0.15 246	0.24 253	0.21 390	0.09 379	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.09 378

DeepStereo_RVC	0.18 249	0.11 215	0.40 359	0.21 274	0.11 172	0.19 188	0.16 195	0.28 208	0.22 195	0.27 309	0.27 290	0.23 302	0.28 470	0.24 253	0.18 309	0.08 284	0.06 234	0.09 337	0.07 220	0.09 341	0.10 435

raft+_RVC	0.18 249	0.14 387	0.32 249	0.21 274	0.15 428	0.21 261	0.16 195	0.38 348	0.34 369	0.21 252	0.28 296	0.20 258	0.15 246	0.24 253	0.19 342	0.08 284	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.08 314

111	0.20 309	0.17 468	0.40 359	0.18 91	0.09 54	0.24 332	0.17 241	0.41 384	0.45 506	0.23 265	0.29 308	0.29 385	0.21 354	0.24 253	0.18 309	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.07 179	0.08 314

test_xeample3	0.16 207	0.11 215	0.56 503	0.19 146	0.12 239	0.20 230	0.18 288	0.35 313	0.20 158	0.16 193	0.12 62	0.13 135	0.12 146	0.24 253	0.15 230	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.08 302	0.07 179	0.07 236

AFF-stereo	0.18 249	0.15 422	0.32 249	0.21 274	0.10 118	0.18 153	0.18 288	0.33 281	0.27 274	0.25 289	0.37 408	0.25 326	0.17 296	0.24 253	0.15 230	0.06 49	0.05 39	0.08 244	0.08 302	0.07 179	0.05 34

EAI-Stereo	0.21 330	0.10 135	0.33 266	0.21 274	0.12 239	0.30 443	0.46 632	0.46 441	0.20 158	0.25 289	0.50 537	0.17 220	0.16 266	0.24 253	0.23 431	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.10 449	0.06 97	0.07 236

DMCA	0.22 365	0.14 387	0.36 307	0.22 343	0.14 367	0.27 383	0.20 388	0.43 412	0.38 423	0.31 400	0.32 345	0.33 428	0.24 402	0.24 253	0.28 477	0.11 469	0.08 453	0.10 415	0.08 302	0.10 409	0.11 472

Selective-IGEV-i1	0.21 330	0.10 135	0.31 241	0.23 400	0.13 319	0.31 459	0.22 446	0.46 441	0.42 471	0.27 309	0.32 345	0.33 428	0.17 296	0.25 283	0.19 342	0.08 284	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.08 260	0.09 378

NLMM1	0.19 292	0.12 273	0.16 43	0.23 400	0.18 506	0.24 332	0.20 388	0.59 591	0.65 609	0.18 230	0.17 167	0.13 135	0.14 227	0.25 283	0.18 309	0.08 284	0.09 488	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.06 140

fffy	0.14 155	0.11 215	0.24 149	0.20 220	0.10 118	0.19 188	0.18 288	0.22 92	0.19 129	0.13 113	0.16 149	0.15 188	0.13 191	0.25 283	0.14 200	0.06 49	0.06 234	0.08 244	0.06 147	0.07 179	0.06 140

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 441	0.14 387	0.95 615	0.21 274	0.27 611	0.20 230	0.19 335	0.48 463	0.25 251	0.26 301	0.55 565	0.34 437	0.18 322	0.25 283	0.17 286	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.12 527	0.12 494	0.12 496

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 382	0.13 340	0.83 592	0.20 220	0.21 560	0.23 311	0.17 241	0.48 463	0.27 274	0.23 265	0.29 308	0.39 482	0.23 384	0.25 283	0.15 230	0.08 284	0.06 234	0.08 244	0.11 488	0.11 457	0.10 435

MyStereo8	0.22 365	0.15 422	0.63 533	0.21 274	0.17 484	0.31 459	0.16 195	0.36 332	0.32 345	0.28 321	0.36 399	0.25 326	0.18 322	0.25 283	0.28 477	0.08 284	0.07 365	0.08 244	0.07 220	0.10 409	0.12 496

MyStereo07	0.16 207	0.12 273	0.26 173	0.22 343	0.14 367	0.25 350	0.23 472	0.29 224	0.21 178	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.13 191	0.25 283	0.13 163	0.07 124	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.08 314

11t1	0.18 249	0.10 135	0.30 226	0.20 220	0.11 172	0.27 383	0.17 241	0.35 313	0.23 221	0.25 289	0.23 251	0.23 302	0.23 384	0.25 283	0.18 309	0.09 379	0.07 365	0.07 149	0.06 147	0.09 341	0.09 378

MIF-Stereo (partial)	0.16 207	0.10 135	0.34 277	0.21 274	0.15 428	0.15 51	0.13 66	0.28 208	0.25 251	0.17 212	0.26 284	0.15 188	0.16 266	0.25 283	0.17 286	0.09 379	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.09 341	0.08 314

anonymousdsp2	0.17 225	0.10 135	0.28 202	0.20 220	0.11 172	0.25 350	0.17 241	0.41 384	0.31 336	0.23 265	0.23 251	0.22 281	0.15 246	0.25 283	0.15 230	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.08 260	0.07 236

CASS	0.21 330	0.15 422	0.32 249	0.26 527	0.11 172	0.28 403	0.19 335	0.39 360	0.30 323	0.32 422	0.34 378	0.25 326	0.24 402	0.25 283	0.20 363	0.13 527	0.08 453	0.11 471	0.09 405	0.11 457	0.11 472
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	0.21 330	0.22 539	0.60 519	0.23 400	0.15 428	0.24 332	0.20 388	0.35 313	0.29 310	0.31 400	0.32 345	0.22 281	0.15 246	0.25 283	0.20 363	0.08 284	0.07 365	0.07 149	0.07 220	0.08 260	0.08 314

ACRE	0.21 330	0.20 511	0.62 530	0.23 400	0.15 428	0.24 332	0.20 388	0.35 313	0.28 291	0.31 400	0.32 345	0.22 281	0.15 246	0.25 283	0.20 363	0.08 284	0.07 365	0.07 149	0.07 220	0.08 260	0.08 314

test_3	0.18 249	0.11 215	0.32 249	0.24 454	0.11 172	0.22 289	0.25 511	0.31 254	0.31 336	0.25 289	0.18 187	0.23 302	0.13 191	0.25 283	0.19 342	0.06 49	0.05 39	0.09 337	0.10 449	0.07 179	0.06 140

RAFT-IKP	0.18 249	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 153	0.15 148	0.29 224	0.22 195	0.28 321	0.29 308	0.25 326	0.18 322	0.25 283	0.16 257	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.10 409	0.08 314

s12784h	0.17 225	0.09 80	0.26 173	0.18 91	0.07 2	0.32 471	0.19 335	0.37 342	0.32 345	0.23 265	0.25 275	0.18 232	0.17 296	0.25 283	0.16 257	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.05 34

GMStereo	0.19 292	0.25 557	0.40 359	0.21 274	0.12 239	0.22 289	0.19 335	0.29 224	0.40 451	0.25 289	0.23 251	0.16 209	0.15 246	0.25 283	0.19 342	0.09 379	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.10 409	0.08 314
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.18 249	0.12 273	0.33 266	0.20 220	0.13 319	0.28 403	0.12 32	0.42 398	0.25 251	0.27 309	0.32 345	0.21 270	0.17 296	0.25 283	0.20 363	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.06 147	0.07 179	0.08 314
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WQFJX1	0.18 249	0.10 135	0.16 43	0.23 400	0.17 484	0.24 332	0.19 335	0.58 585	0.52 568	0.16 193	0.16 149	0.14 167	0.15 246	0.26 301	0.17 286	0.08 284	0.09 488	0.08 244	0.07 220	0.08 260	0.06 140

AIO-test2	0.20 309	0.20 511	0.36 307	0.26 527	0.15 428	0.22 289	0.16 195	0.42 398	0.42 471	0.16 193	0.29 308	0.15 188	0.11 112	0.26 301	0.13 163	0.18 605	0.06 234	0.10 415	0.11 488	0.07 179	0.07 236

IGEV-RUCA	0.21 330	0.08 34	0.23 139	0.19 146	0.19 533	0.28 403	0.24 494	0.23 115	0.21 178	0.20 241	0.23 251	0.28 374	0.49 604	0.26 301	0.18 309	0.09 379	0.08 453	0.18 597	0.13 555	0.17 567	0.17 569

PAM	0.23 382	0.10 135	0.63 533	0.22 343	0.15 428	0.34 496	0.21 419	0.37 342	0.22 195	0.31 400	0.27 290	0.55 584	0.26 434	0.26 301	0.17 286	0.08 284	0.06 234	0.07 149	0.09 405	0.07 179	0.09 378

rvit_0105_6	0.19 292	0.14 387	0.34 277	0.23 400	0.14 367	0.18 153	0.20 388	0.29 224	0.37 409	0.18 230	0.22 242	0.23 302	0.17 296	0.26 301	0.17 286	0.15 567	0.13 572	0.13 530	0.11 488	0.11 457	0.08 314

rvit_0105_5	0.21 330	0.15 422	0.38 335	0.23 400	0.13 319	0.22 289	0.24 494	0.36 332	0.39 433	0.21 252	0.23 251	0.26 348	0.19 337	0.26 301	0.19 342	0.15 567	0.13 572	0.12 509	0.12 527	0.10 409	0.09 378

LL-Strereo2	0.18 249	0.18 482	0.39 351	0.22 343	0.12 239	0.24 332	0.13 66	0.31 254	0.23 221	0.24 279	0.20 213	0.24 316	0.12 146	0.26 301	0.15 230	0.06 49	0.06 234	0.12 509	0.09 405	0.08 260	0.07 236

x	0.19 292	0.11 215	0.29 216	0.20 220	0.11 172	0.26 373	0.18 288	0.41 384	0.29 310	0.25 289	0.29 308	0.28 374	0.24 402	0.26 301	0.23 431	0.09 379	0.07 365	0.08 244	0.07 220	0.09 341	0.08 314

BUS	0.23 382	0.12 273	0.28 202	0.25 493	0.14 367	0.43 565	0.17 241	0.56 566	0.34 369	0.34 455	0.35 389	0.32 421	0.20 346	0.26 301	0.21 390	0.10 430	0.07 365	0.11 471	0.10 449	0.09 341	0.09 378

BSDual-CNN	0.23 382	0.12 273	0.28 202	0.25 493	0.14 367	0.35 511	0.21 419	0.56 566	0.34 369	0.34 455	0.35 389	0.38 470	0.24 402	0.26 301	0.21 390	0.10 430	0.07 365	0.11 471	0.10 449	0.09 341	0.09 378

psmg	0.23 382	0.12 273	0.28 202	0.21 274	0.14 367	0.35 511	0.23 472	0.51 500	0.34 369	0.35 472	0.38 423	0.38 470	0.24 402	0.26 301	0.21 390	0.10 430	0.08 453	0.10 415	0.10 449	0.09 341	0.08 314

CIPLG	0.21 330	0.21 525	0.55 499	0.23 400	0.15 428	0.25 350	0.20 388	0.35 313	0.29 310	0.31 400	0.33 368	0.22 281	0.15 246	0.26 301	0.20 363	0.08 284	0.07 365	0.07 149	0.07 220	0.08 260	0.08 314

test-3	0.16 207	0.09 80	0.31 241	0.21 274	0.11 172	0.18 153	0.16 195	0.30 244	0.27 274	0.26 301	0.16 149	0.22 281	0.12 146	0.26 301	0.18 309	0.06 49	0.04 2	0.08 244	0.08 302	0.06 97	0.06 140

test_1	0.16 207	0.09 80	0.31 241	0.21 274	0.11 172	0.18 153	0.16 195	0.30 244	0.27 274	0.25 289	0.16 149	0.22 281	0.12 146	0.26 301	0.18 309	0.06 49	0.04 2	0.08 244	0.08 302	0.06 97	0.06 140

GwcNet-ADL	0.22 365	0.14 387	0.58 511	0.24 454	0.13 319	0.22 289	0.23 472	0.49 473	0.40 451	0.27 309	0.29 308	0.30 401	0.20 346	0.26 301	0.23 431	0.09 379	0.07 365	0.07 149	0.07 220	0.09 341	0.09 378

Patchmatch Stereo++	0.18 249	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 153	0.14 100	0.29 224	0.22 195	0.28 321	0.29 308	0.25 326	0.17 296	0.26 301	0.16 257	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.10 409	0.08 314
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
iRAFT	0.18 249	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 153	0.14 100	0.29 224	0.22 195	0.28 321	0.29 308	0.25 326	0.17 296	0.26 301	0.16 257	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.10 409	0.08 314

ICVP	0.23 382	0.13 340	0.44 415	0.26 527	0.14 367	0.29 425	0.25 511	0.45 430	0.33 359	0.29 350	0.43 485	0.35 451	0.25 423	0.26 301	0.23 431	0.12 508	0.09 488	0.09 337	0.08 302	0.09 341	0.10 435
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.19 292	0.18 482	0.37 316	0.23 400	0.14 367	0.23 311	0.13 66	0.37 342	0.29 310	0.28 321	0.26 284	0.25 326	0.15 246	0.26 301	0.18 309	0.08 284	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.09 341	0.06 140

FENet	0.21 330	0.11 215	0.45 427	0.21 274	0.12 239	0.26 373	0.17 241	0.41 384	0.35 385	0.30 382	0.31 336	0.29 385	0.23 384	0.26 301	0.23 431	0.09 379	0.06 234	0.09 337	0.09 405	0.09 341	0.09 378

Select-FE	0.23 382	0.14 387	0.78 572	0.22 343	0.18 506	0.22 289	0.13 66	0.43 412	0.26 263	0.28 321	0.33 368	0.39 482	0.29 485	0.27 321	0.19 342	0.08 284	0.07 365	0.08 244	0.13 555	0.08 260	0.12 496

PAM_32	0.23 382	0.10 135	0.63 533	0.21 274	0.14 367	0.33 483	0.19 335	0.36 332	0.23 221	0.29 350	0.28 296	0.56 588	0.28 470	0.27 321	0.18 309	0.08 284	0.06 234	0.08 244	0.09 405	0.07 179	0.09 378

rvit_0105_4	0.20 309	0.15 422	0.38 335	0.23 400	0.14 367	0.20 230	0.22 446	0.33 281	0.39 433	0.19 237	0.24 265	0.25 326	0.19 337	0.27 321	0.17 286	0.16 583	0.13 572	0.13 530	0.11 488	0.11 457	0.08 314

ffm	0.22 365	0.12 273	0.42 392	0.20 220	0.13 319	0.28 403	0.20 388	0.35 313	0.44 494	0.30 382	0.42 472	0.34 437	0.23 384	0.27 321	0.11 42	0.08 284	0.05 39	0.11 471	0.10 449	0.08 260	0.08 314

tt1	0.18 249	0.14 387	0.35 287	0.23 400	0.11 172	0.30 443	0.19 335	0.35 313	0.44 494	0.17 212	0.19 196	0.13 135	0.16 266	0.27 321	0.11 42	0.08 284	0.05 39	0.08 244	0.06 147	0.08 260	0.08 314

plain	0.17 225	0.13 340	0.43 405	0.21 274	0.13 319	0.16 91	0.17 241	0.27 186	0.22 195	0.16 193	0.26 284	0.13 135	0.16 266	0.27 321	0.16 257	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.07 220	0.10 409	0.07 236

MIM_Stereo	0.18 249	0.12 273	0.38 335	0.20 220	0.11 172	0.17 125	0.14 100	0.35 313	0.25 251	0.27 309	0.35 389	0.23 302	0.13 191	0.27 321	0.16 257	0.06 49	0.07 365	0.08 244	0.08 302	0.08 260	0.06 140

MIPNet	0.21 330	0.15 422	0.52 486	0.21 274	0.12 239	0.27 383	0.20 388	0.45 430	0.37 409	0.30 382	0.23 251	0.19 248	0.24 402	0.27 321	0.19 342	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.06 140

iGMRVC	0.18 249	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 153	0.15 148	0.29 224	0.22 195	0.28 321	0.29 308	0.25 326	0.17 296	0.27 321	0.17 286	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.10 409	0.08 314

Anonymous3	0.23 382	0.18 482	0.63 533	0.27 555	0.18 506	0.41 549	0.23 472	0.43 412	0.35 385	0.23 265	0.27 290	0.20 258	0.18 322	0.27 321	0.18 309	0.12 508	0.11 542	0.10 415	0.10 449	0.11 457	0.12 496

RALCasStereoNet	0.18 249	0.15 422	0.33 266	0.21 274	0.14 367	0.21 261	0.18 288	0.31 254	0.25 251	0.21 252	0.29 308	0.22 281	0.15 246	0.27 321	0.17 286	0.08 284	0.10 518	0.07 149	0.06 147	0.09 341	0.09 378

SFCPSM	0.22 365	0.10 135	0.51 480	0.21 274	0.14 367	0.34 496	0.22 446	0.55 550	0.39 433	0.29 350	0.32 345	0.23 302	0.21 354	0.27 321	0.19 342	0.09 379	0.07 365	0.09 337	0.09 405	0.09 341	0.08 314

ACVNet	0.23 382	0.13 340	0.35 287	0.18 91	0.15 428	0.27 383	0.23 472	0.39 360	0.44 494	0.28 321	0.41 455	0.38 470	0.26 434	0.27 321	0.32 510	0.08 284	0.07 365	0.08 244	0.07 220	0.10 409	0.07 236

acv_ft	0.25 441	0.13 340	0.40 359	0.23 400	0.19 533	0.34 496	0.21 419	0.45 430	0.44 494	0.38 511	0.41 455	0.38 470	0.27 453	0.27 321	0.35 526	0.08 284	0.07 365	0.08 244	0.07 220	0.11 457	0.07 236

RT-IGEV	0.25 441	0.10 135	0.48 453	0.22 343	0.14 367	0.31 459	0.28 546	0.53 531	0.39 433	0.36 488	0.41 455	0.44 528	0.30 499	0.28 335	0.27 472	0.09 379	0.07 365	0.08 244	0.09 405	0.09 341	0.10 435

Hybrid-DGEV-2	0.21 330	0.15 422	0.34 277	0.24 454	0.13 319	0.28 403	0.14 100	0.48 463	0.44 494	0.27 309	0.24 265	0.25 326	0.25 423	0.28 335	0.19 342	0.07 124	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.07 179	0.07 236

FSD					0.24 597	0.27 383	0.27 530	0.31 254	0.29 310	0.26 301	0.27 290	0.28 374	0.27 453	0.28 335	0.26 466	0.23 619	0.22 633	0.27 623	0.26 635	0.25 616

AIO-test1	0.19 292	0.14 387	0.41 382	0.27 555	0.15 428	0.21 261	0.16 195	0.39 360	0.36 398	0.17 212	0.26 284	0.18 232	0.13 191	0.28 335	0.14 200	0.07 124	0.06 234	0.10 415	0.11 488	0.06 97	0.09 378

rvit_0105_3	0.23 382	0.17 468	0.40 359	0.25 493	0.15 428	0.24 332	0.28 546	0.38 348	0.41 463	0.25 289	0.25 275	0.28 374	0.21 354	0.28 335	0.20 363	0.15 567	0.13 572	0.14 557	0.15 578	0.10 409	0.09 378

rvit_stereo_0075_2	0.24 413	0.17 468	0.50 470	0.26 527	0.22 576	0.22 289	0.15 148	0.40 372	0.35 385	0.27 309	0.37 408	0.29 385	0.20 346	0.28 335	0.19 342	0.17 594	0.12 560	0.19 605	0.12 527	0.13 510	0.13 513

ACVNet-DCA	0.18 249	0.14 387	0.38 335	0.23 400	0.11 172	0.31 459	0.19 335	0.41 384	0.27 274	0.17 212	0.19 196	0.13 135	0.18 322	0.28 335	0.11 42	0.08 284	0.05 39	0.08 244	0.06 147	0.09 341	0.09 378

xx1	0.20 309	0.14 387	0.38 335	0.23 400	0.11 172	0.31 459	0.19 335	0.35 313	0.47 529	0.17 212	0.19 196	0.28 374	0.24 402	0.28 335	0.11 42	0.08 284	0.05 39	0.10 415	0.09 405	0.09 341	0.09 378

cc1	0.18 249	0.14 387	0.38 335	0.23 400	0.11 172	0.31 459	0.19 335	0.35 313	0.47 529	0.17 212	0.19 196	0.13 135	0.18 322	0.28 335	0.11 42	0.08 284	0.05 39	0.08 244	0.06 147	0.08 260	0.08 314

IGEVStereo-DCA	0.14 155	0.11 215	0.27 185	0.19 146	0.12 239	0.20 230	0.18 288	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.12 62	0.14 167	0.12 146	0.28 335	0.14 200	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.07 236

rrr	0.17 225	0.11 215	0.57 506	0.19 146	0.12 239	0.20 230	0.18 288	0.35 313	0.22 195	0.15 164	0.12 62	0.14 167	0.12 146	0.28 335	0.14 200	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.07 236

StereoVision	0.22 365	0.18 482	0.37 316	0.27 555	0.17 484	0.23 311	0.22 446	0.38 348	0.31 336	0.20 241	0.51 543	0.22 281	0.16 266	0.28 335	0.18 309	0.11 469	0.12 560	0.13 530	0.13 555	0.10 409	0.07 236

EKT-Stereo	0.38 565	0.12 273	0.38 335	0.42 635	3.88 691	0.21 261	0.17 241	0.35 313	0.28 291	0.20 241	0.20 213	0.23 302	0.15 246	0.28 335	0.16 257	0.09 379	0.07 365	0.09 337	0.07 220	0.09 341	0.09 378

PCWNet_CMD	0.23 382	0.13 340	0.48 453	0.20 220	0.13 319	0.28 403	0.16 195	0.46 441	0.46 524	0.29 350	0.36 399	0.37 462	0.24 402	0.28 335	0.20 363	0.09 379	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.11 457	0.09 378

Selective-RAFT	0.17 225	0.12 273	0.30 226	0.24 454	0.10 118	0.29 425	0.15 148	0.32 266	0.31 336	0.17 212	0.17 167	0.21 270	0.18 322	0.28 335	0.17 286	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.07 220	0.08 260	0.06 140

iRaft-Stereo_20w	0.19 292	0.10 135	0.46 435	0.19 146	0.13 319	0.25 350	0.19 335	0.52 519	0.19 129	0.29 350	0.21 228	0.22 281	0.20 346	0.28 335	0.18 309	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.08 302	0.08 260	0.08 314

AASNet	0.27 466	0.19 498	0.49 459	0.26 527	0.17 484	0.34 496	0.20 388	0.62 612	0.48 538	0.35 472	0.40 447	0.32 421	0.25 423	0.28 335	0.34 522	0.11 469	0.09 488	0.10 415	0.08 302	0.13 510	0.11 472

MSMDNet	0.23 382	0.13 340	0.48 453	0.20 220	0.13 319	0.28 403	0.16 195	0.46 441	0.46 524	0.29 350	0.36 399	0.37 462	0.24 402	0.28 335	0.20 363	0.09 379	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.11 457	0.09 378

HITNet	0.20 309	0.17 468	0.43 405	0.19 146	0.08 23	0.27 383	0.14 100	0.42 398	0.30 323	0.29 350	0.32 345	0.27 358	0.21 354	0.28 335	0.25 452	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.09 341	0.06 140
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
PSi22	0.14 155	0.13 340	0.29 216	0.19 146	0.09 54	0.17 125	0.12 32	0.28 208	0.23 221	0.13 113	0.14 116	0.22 281	0.13 191	0.29 354	0.14 200	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 179	0.06 140

xyz-stereo-finetune	0.16 207	0.12 273	0.23 139	0.16 20	0.08 23	0.23 311	0.20 388	0.29 224	0.31 336	0.19 237	0.22 242	0.19 248	0.15 246	0.29 354	0.20 363	0.06 49	0.06 234	0.08 244	0.06 147	0.06 97	0.06 140

HI	0.20 309	0.13 340	0.33 266	0.18 91	0.15 428	0.17 125	0.16 195	0.34 290	0.21 178	0.37 496	0.39 436	0.36 456	0.24 402	0.29 354	0.21 390	0.06 49	0.05 39	0.08 244	0.09 405	0.09 341	0.07 236

CoSv	0.20 309	0.13 340	0.33 266	0.18 91	0.15 428	0.17 125	0.16 195	0.34 290	0.21 178	0.37 496	0.39 436	0.36 456	0.24 402	0.29 354	0.21 390	0.06 49	0.05 39	0.08 244	0.09 405	0.09 341	0.07 236

mmm	0.21 330	0.12 273	0.31 241	0.22 343	0.12 239	0.28 403	0.21 419	0.41 384	0.27 274	0.29 350	0.38 423	0.29 385	0.24 402	0.29 354	0.22 410	0.09 379	0.07 365	0.11 471	0.09 405	0.10 409	0.09 378

HH	0.18 249	0.12 273	0.55 499	0.22 343	0.12 239	0.18 153	0.18 288	0.34 290	0.19 129	0.20 241	0.24 265	0.34 437	0.18 322	0.29 354	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.07 179	0.06 140

HanStereo	0.18 249	0.12 273	0.55 499	0.22 343	0.12 239	0.18 153	0.18 288	0.34 290	0.19 129	0.20 241	0.24 265	0.34 437	0.18 322	0.29 354	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.07 179	0.06 140

IER	0.23 382	0.12 273	0.39 351	0.20 220	0.14 367	0.31 459	0.19 335	0.42 398	0.36 398	0.33 435	0.40 447	0.32 421	0.33 526	0.29 354	0.22 410	0.09 379	0.07 365	0.08 244	0.08 302	0.09 341	0.08 314

UDGNet	0.23 382	0.31 599	0.38 335	0.24 454	0.14 367	0.24 332	0.18 288	0.32 266	0.43 479	0.29 350	0.28 296	0.24 316	0.19 337	0.29 354	0.20 363	0.15 567	0.07 365	0.21 611	0.11 488	0.14 528	0.10 435

KYRaft	0.22 365	0.10 135	0.30 226	0.23 400	0.12 239	0.23 311	0.23 472	0.35 313	0.24 237	0.35 472	0.54 561	0.34 437	0.26 434	0.29 354	0.15 230	0.07 124	0.05 39	0.09 337	0.10 449	0.08 260	0.31 640

GrayStereo	0.25 441	0.09 80	0.32 249	0.26 527	0.13 319	0.23 311	0.47 636	0.34 290	0.30 323	0.39 526	0.47 525	0.30 401	0.79 645	0.29 354	0.16 257	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.09 405	0.07 179	0.13 513

RAFT	0.21 330	0.17 468	0.32 249	0.24 454	0.12 239	0.25 350	0.27 530	0.35 313	0.28 291	0.33 435	0.33 368	0.38 470	0.22 370	0.29 354	0.17 286	0.08 284	0.08 453	0.11 471	0.10 449	0.10 409	0.06 140

Prome-Stereo	0.21 330	0.10 135	0.30 226	0.24 454	0.12 239	0.23 311	0.23 472	0.36 332	0.25 251	0.33 435	0.59 580	0.24 316	0.28 470	0.29 354	0.16 257	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.08 260	0.20 601

CFNet_pseudo	0.23 382	0.13 340	0.47 443	0.19 146	0.13 319	0.26 373	0.16 195	0.44 420	0.44 494	0.29 350	0.37 408	0.38 470	0.23 384	0.29 354	0.21 390	0.09 379	0.06 234	0.11 471	0.08 302	0.11 457	0.09 378

GES	0.22 365	0.12 273	0.42 392	0.20 220	0.14 367	0.27 383	0.19 335	0.49 473	0.33 359	0.30 382	0.36 399	0.25 326	0.23 384	0.29 354	0.22 410	0.10 430	0.08 453	0.08 244	0.07 220	0.10 409	0.11 472

ccs_rob	0.23 382	0.13 340	0.47 443	0.20 220	0.13 319	0.26 373	0.17 241	0.44 420	0.44 494	0.29 350	0.37 408	0.38 470	0.23 384	0.29 354	0.21 390	0.09 379	0.06 234	0.11 471	0.08 302	0.11 457	0.09 378

tt45	0.14 155	0.09 80	0.22 126	0.19 146	0.11 172	0.23 311	0.18 288	0.22 92	0.17 90	0.15 164	0.13 81	0.14 167	0.10 74	0.30 370	0.14 200	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.06 147	0.07 179	0.07 236

DCVSM-stereo	0.24 413	0.13 340	0.52 486	0.20 220	0.14 367	0.26 373	0.13 66	0.34 290	0.34 369	0.41 545	0.33 368	0.47 543	0.29 485	0.30 370	0.22 410	0.10 430	0.10 518	0.11 471	0.10 449	0.12 494	0.15 547

MyStereo05	0.23 382	0.12 273	0.57 506	0.21 274	0.14 367	0.25 350	0.23 472	0.48 463	0.52 568	0.31 400	0.23 251	0.25 326	0.22 370	0.30 370	0.21 390	0.07 124	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.08 314

MyStereo04	0.23 382	0.12 273	0.55 499	0.22 343	0.14 367	0.25 350	0.23 472	0.49 473	0.52 568	0.28 321	0.23 251	0.27 358	0.23 384	0.30 370	0.22 410	0.07 124	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.08 314

dd	0.22 365	0.26 568	0.40 359	0.22 343	0.12 239	0.25 350	0.21 419	0.32 266	0.44 494	0.29 350	0.28 296	0.25 326	0.16 266	0.30 370	0.25 452	0.12 508	0.07 365	0.10 415	0.08 302	0.11 457	0.09 378

PSM-AAD	0.25 441	0.10 135	0.30 226	0.24 454	0.12 239	0.26 373	0.38 609	0.34 290	0.28 291	0.35 472	0.39 436	0.28 374	0.79 645	0.30 370	0.16 257	0.07 124	0.06 234	0.12 509	0.11 488	0.08 260	0.21 610

AdaStereo	0.24 413	0.16 449	0.37 316	0.24 454	0.12 239	0.32 471	0.17 241	0.54 540	0.42 471	0.33 435	0.38 423	0.35 451	0.21 354	0.30 370	0.22 410	0.14 552	0.06 234	0.13 530	0.08 302	0.11 457	0.08 314
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.
DLNR-FE	10.45 696	12.13 705	19.94 708	106.10 720	23.12 715	0.14 33	0.13 66	3.28 691	0.17 90	0.16 193	0.23 251	0.16 209	0.10 74	0.31 377	0.15 230	2.41 692	0.06 234	0.07 149	0.07 220	40.22 720	0.06 140

MSKI-zero shot	0.17 225	0.09 80	0.43 405	0.20 220	0.11 172	0.21 261	0.15 148	0.32 266	0.21 178	0.23 265	0.24 265	0.23 302	0.10 74	0.31 377	0.13 163	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.06 140

DLNR_Zeroshot_test	10.44 695	12.10 704	19.93 707	106.08 719	23.66 716	0.14 33	0.13 66	3.22 690	0.17 90	0.16 193	0.23 251	0.16 209	0.10 74	0.31 377	0.15 230	2.36 691	0.06 234	0.07 149	0.07 220	39.70 719	0.06 140

CFNet_ucs	0.24 413	0.13 340	0.50 470	0.20 220	0.15 428	0.28 403	0.17 241	0.49 473	0.45 506	0.32 422	0.42 472	0.39 482	0.22 370	0.31 377	0.21 390	0.11 469	0.08 453	0.12 509	0.09 405	0.12 494	0.11 472

ToySt	0.24 413	0.16 449	0.48 453	0.21 274	0.13 319	0.29 425	0.29 553	0.39 360	0.39 433	0.27 309	0.35 389	0.39 482	0.31 516	0.31 377	0.29 489	0.08 284	0.09 488	0.10 415	0.11 488	0.11 457	0.10 435

GMM-Stereo	0.21 330	0.10 135	0.43 405	0.23 400	0.13 319	0.24 332	0.25 511	0.37 342	0.27 274	0.30 382	0.45 508	0.27 358	0.21 354	0.31 377	0.17 286	0.07 124	0.05 39	0.10 415	0.09 405	0.08 260	0.19 589

BEATNet_4x	0.22 365	0.18 482	0.47 443	0.22 343	0.10 118	0.28 403	0.14 100	0.46 441	0.32 345	0.31 400	0.34 378	0.31 411	0.25 423	0.31 377	0.29 489	0.08 284	0.06 234	0.08 244	0.06 147	0.10 409	0.08 314

ISRNet	0.27 466	0.13 340	0.45 427	0.26 527	0.19 533	0.24 332	0.14 100	0.45 430	0.43 479	0.39 526	0.48 532	0.42 513	0.27 453	0.32 384	0.29 489	0.20 614	0.12 560	0.17 589	0.16 590	0.16 550	0.20 601

CBFPSM	0.27 466	0.16 449	0.67 548	0.20 220	0.14 367	0.38 530	0.25 511	0.40 372	0.36 398	0.33 435	0.36 399	0.56 588	0.38 556	0.32 384	0.38 535	0.08 284	0.08 453	0.07 149	0.08 302	0.09 341	0.11 472

RAFT_CTSACE	0.21 330	0.16 449	0.41 382	0.25 493	0.15 428	0.22 289	0.24 494	0.32 266	0.28 291	0.33 435	0.51 543	0.29 385	0.17 296	0.32 384	0.13 163	0.06 49	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.06 140

RAFT+CT+SA	0.21 330	0.18 482	0.33 266	0.25 493	0.18 506	0.23 311	0.29 553	0.40 372	0.36 398	0.24 279	0.38 423	0.18 232	0.16 266	0.32 384	0.16 257	0.07 124	0.05 39	0.09 337	0.12 527	0.09 341	0.09 378

PFNet+	0.20 309	0.10 135	0.37 316	0.21 274	0.12 239	0.17 125	0.19 335	0.29 224	0.34 369	0.33 435	0.32 345	0.24 316	0.16 266	0.32 384	0.17 286	0.10 430	0.07 365	0.11 471	0.10 449	0.08 260	0.12 496

FTStereo	0.28 486	0.10 135	0.43 405	0.23 400	0.13 319	0.21 261	0.53 646	0.34 290	0.26 263	0.38 511	0.95 638	0.30 401	0.56 616	0.32 384	0.18 309	0.08 284	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.07 179	0.19 589

XX-Stereo	0.21 330	0.10 135	0.83 592	0.26 527	0.17 484	0.23 311	0.13 66	0.40 372	0.18 110	0.20 241	0.41 455	0.31 411	0.10 74	0.32 384	0.12 108	0.08 284	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.07 179	0.05 34

IGEV_i1	0.21 330	0.11 215	0.43 405	0.22 343	0.11 172	0.31 459	0.19 335	0.43 412	0.30 323	0.29 350	0.30 321	0.31 411	0.20 346	0.33 391	0.20 363	0.08 284	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.08 260	0.08 314

TestStereo1	0.21 330	0.16 449	0.32 249	0.26 527	0.13 319	0.26 373	0.27 530	0.40 372	0.36 398	0.29 350	0.39 436	0.22 281	0.21 354	0.33 391	0.17 286	0.07 124	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.07 236

DisPM	0.19 292	0.10 135	0.35 287	0.23 400	0.13 319	0.18 153	0.20 388	0.29 224	0.29 310	0.33 435	0.34 378	0.23 302	0.16 266	0.33 391	0.16 257	0.09 379	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.07 179	0.11 472

SA-5K	0.21 330	0.16 449	0.32 249	0.26 527	0.13 319	0.26 373	0.27 530	0.40 372	0.36 398	0.29 350	0.39 436	0.22 281	0.21 354	0.33 391	0.17 286	0.07 124	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.07 236

Sa-1000	0.22 365	0.15 422	0.35 287	0.23 400	0.13 319	0.28 403	0.23 472	0.47 450	0.39 433	0.30 382	0.50 537	0.26 348	0.19 337	0.33 391	0.16 257	0.07 124	0.06 234	0.10 415	0.11 488	0.08 260	0.06 140

SA	0.22 365	0.16 449	0.36 307	0.23 400	0.13 319	0.24 332	0.23 472	0.45 430	0.40 451	0.27 309	0.44 496	0.23 302	0.23 384	0.33 391	0.17 286	0.07 124	0.06 234	0.10 415	0.11 488	0.08 260	0.06 140

DN-CSS_ROB	0.22 365	0.25 557	0.47 443	0.24 454	0.14 367	0.25 350	0.12 32	0.40 372	0.33 359	0.29 350	0.42 472	0.22 281	0.20 346	0.33 391	0.19 342	0.07 124	0.06 234	0.11 471	0.11 488	0.11 457	0.07 236

1test111	0.19 292	0.14 387	0.38 335	0.23 400	0.11 172	0.31 459	0.19 335	0.41 384	0.27 274	0.17 212	0.19 196	0.13 135	0.18 322	0.34 398	0.22 410	0.08 284	0.05 39	0.08 244	0.06 147	0.09 341	0.09 378

GMStereo_Zeroshot	0.24 413	0.21 525	0.45 427	0.26 527	0.13 319	0.28 403	0.15 148	0.39 360	0.35 385	0.37 496	0.43 485	0.40 497	0.17 296	0.34 398	0.20 363	0.12 508	0.07 365	0.13 530	0.07 220	0.16 550	0.09 378

iinet-f	0.30 504	0.18 482	1.03 626	0.20 220	0.15 428	0.44 567	0.22 446	0.45 430	0.37 409	0.35 472	0.44 496	0.41 504	0.34 535	0.34 398	0.40 550	0.10 430	0.09 488	0.08 244	0.08 302	0.13 510	0.11 472

qqq	0.20 309	0.12 273	0.31 241	0.20 220	0.11 172	0.23 311	0.19 335	0.41 384	0.27 274	0.24 279	0.28 296	0.28 374	0.24 402	0.34 398	0.22 410	0.08 284	0.07 365	0.10 415	0.09 405	0.09 341	0.09 378

test_5	0.23 382	0.19 498	0.38 335	0.26 527	0.18 506	0.25 350	0.29 553	0.40 372	0.37 409	0.29 350	0.40 447	0.25 326	0.22 370	0.34 398	0.18 309	0.07 124	0.05 39	0.09 337	0.09 405	0.10 409	0.10 435

NRIStereo	0.18 249	0.11 215	0.35 287	0.23 400	0.11 172	0.24 332	0.20 388	0.29 224	0.26 263	0.26 301	0.25 275	0.25 326	0.18 322	0.34 398	0.18 309	0.07 124	0.06 234	0.09 337	0.07 220	0.09 341	0.08 314

UCFNet_RVC	0.24 413	0.16 449	0.34 277	0.18 91	0.15 428	0.33 483	0.16 195	0.46 441	0.35 385	0.29 350	0.35 389	0.39 482	0.25 423	0.34 398	0.22 410	0.13 527	0.08 453	0.13 530	0.14 569	0.13 510	0.12 496

iResNetv2_ROB	0.27 466	0.26 568	0.72 565	0.23 400	0.13 319	0.29 425	0.18 288	0.52 519	0.49 547	0.37 496	0.45 508	0.39 482	0.25 423	0.34 398	0.20 363	0.08 284	0.06 234	0.07 149	0.05 65	0.12 494	0.09 378

iResNet	0.24 413	0.18 482	0.61 522	0.25 493	0.11 172	0.29 425	0.21 419	0.42 398	0.43 479	0.33 435	0.43 485	0.27 358	0.22 370	0.34 398	0.26 466	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.08 260	0.07 236

rvit_105_1	0.27 466	0.19 498	0.46 435	0.27 555	0.19 533	0.30 443	0.35 594	0.44 420	0.51 559	0.31 400	0.31 336	0.31 411	0.26 434	0.35 407	0.25 452	0.15 567	0.14 582	0.15 572	0.17 599	0.11 457	0.10 435

gwcnet-sp	0.24 413	0.13 340	0.63 533	0.22 343	0.14 367	0.34 496	0.22 446	0.44 420	0.39 433	0.35 472	0.34 378	0.27 358	0.27 453	0.35 407	0.25 452	0.09 379	0.08 453	0.09 337	0.09 405	0.09 341	0.09 378

scenet	0.24 413	0.13 340	0.63 533	0.22 343	0.14 367	0.34 496	0.22 446	0.44 420	0.39 433	0.35 472	0.34 378	0.27 358	0.27 453	0.35 407	0.25 452	0.09 379	0.08 453	0.09 337	0.09 405	0.09 341	0.09 378

ssnet	0.24 413	0.13 340	0.63 533	0.22 343	0.14 367	0.34 496	0.22 446	0.44 420	0.39 433	0.35 472	0.34 378	0.27 358	0.27 453	0.35 407	0.25 452	0.09 379	0.08 453	0.09 337	0.09 405	0.09 341	0.09 378

LCNet	0.21 330	0.11 215	0.29 216	0.25 493	0.12 239	0.23 311	0.19 335	0.34 290	0.26 263	0.28 321	0.35 389	0.26 348	0.30 499	0.35 407	0.17 286	0.07 124	0.05 39	0.09 337	0.10 449	0.13 510	0.22 615

999	0.14 155	0.08 34	0.24 149	0.19 146	0.11 172	0.20 230	0.17 241	0.24 134	0.18 110	0.13 113	0.16 149	0.14 167	0.11 112	0.36 412	0.15 230	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.07 236

Anonymous_2	0.37 558	0.21 525	0.47 443	0.20 220	0.21 560	0.42 556	0.26 524	0.38 348	0.29 310	0.33 435	0.30 321	0.44 528	0.38 556	0.36 412	0.29 489	0.26 630	0.29 648	0.44 651	1.41 689	0.34 640	0.21 610

pcwnet_v2	0.32 520	0.15 422	1.26 646	0.23 400	0.18 506	0.32 471	0.18 288	0.59 591	0.60 597	0.36 488	0.45 508	0.35 451	0.29 485	0.36 412	0.25 452	0.14 552	0.11 542	0.12 509	0.11 488	0.14 528	0.15 547

CCAANet	0.21 330	0.09 80	0.34 277	0.19 146	0.12 239	0.32 471	0.19 335	0.39 360	0.27 274	0.24 279	0.47 525	0.30 401	0.25 423	0.36 412	0.20 363	0.09 379	0.06 234	0.07 149	0.08 302	0.07 179	0.08 314

xyz-stereo-finetune2	0.17 225	0.11 215	0.26 173	0.16 20	0.09 54	0.27 383	0.19 335	0.27 186	0.20 158	0.22 259	0.28 296	0.21 270	0.22 370	0.37 416	0.22 410	0.06 49	0.05 39	0.08 244	0.06 147	0.06 97	0.07 236

fast-acv-ft	0.31 511	0.20 511	0.81 585	0.24 454	0.18 506	0.46 575	0.27 530	0.41 384	0.49 547	0.39 526	0.55 565	0.49 555	0.35 539	0.37 416	0.38 535	0.11 469	0.11 542	0.11 471	0.12 527	0.12 494	0.09 378

hknet	0.25 441	0.14 387	0.40 359	0.25 493	0.15 428	0.35 511	0.21 419	0.56 566	0.37 409	0.34 455	0.35 389	0.43 517	0.27 453	0.37 416	0.21 390	0.09 379	0.07 365	0.11 471	0.10 449	0.09 341	0.09 378

IPLGR	0.21 330	0.13 340	0.61 522	0.21 274	0.11 172	0.25 350	0.18 288	0.41 384	0.37 409	0.28 321	0.27 290	0.21 270	0.19 337	0.37 416	0.18 309	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.06 140

LMCR-Stereo	0.26 458	0.18 482	0.49 459	0.28 576	0.14 367	0.36 516	0.23 472	0.54 540	0.34 369	0.39 526	0.40 447	0.29 385	0.29 485	0.37 416	0.27 472	0.11 469	0.07 365	0.09 337	0.07 220	0.13 510	0.09 378

ssnet_v2	0.28 486	0.16 449	0.44 415	0.22 343	0.15 428	0.40 545	0.30 564	0.57 576	0.46 524	0.38 511	0.36 399	0.47 543	0.29 485	0.38 421	0.39 543	0.13 527	0.11 542	0.11 471	0.11 488	0.11 457	0.11 472

iResNet_ROB	0.25 441	0.19 498	0.40 359	0.20 220	0.12 239	0.30 443	0.16 195	0.55 550	0.53 573	0.38 511	0.43 485	0.37 462	0.26 434	0.38 421	0.22 410	0.08 284	0.06 234	0.06 43	0.04 1	0.09 341	0.09 378

YMNet	0.32 520	0.22 539	0.58 511	0.27 555	0.23 589	0.48 587	0.27 530	0.51 500	0.45 506	0.48 587	0.56 572	0.51 567	0.30 499	0.39 423	0.40 550	0.13 527	0.16 604	0.13 530	0.12 527	0.13 510	0.12 496

YMNet_1	0.32 520	0.22 539	0.58 511	0.27 555	0.23 589	0.48 587	0.27 530	0.51 500	0.45 506	0.48 587	0.56 572	0.51 567	0.30 499	0.39 423	0.40 550	0.13 527	0.16 604	0.13 530	0.12 527	0.13 510	0.12 496

DualNet (step1)	0.28 486	0.19 498	0.50 470	0.18 91	0.16 460	0.34 496	0.20 388	0.51 500	0.38 423	0.37 496	0.34 378	0.37 462	0.30 499	0.39 423	0.23 431	0.23 619	0.09 488	0.28 631	0.24 626	0.18 581	0.16 556

test_sample7	0.25 441	0.15 422	0.35 287	0.20 220	0.14 367	0.28 403	0.21 419	0.51 500	0.38 423	0.37 496	0.34 378	0.37 462	0.30 499	0.39 423	0.23 431	0.14 552	0.09 488	0.13 530	0.12 527	0.13 510	0.12 496

Wz-Net-LNSev	0.34 538	0.29 585	0.91 608	0.26 527	0.21 560	0.47 581	0.31 569	0.54 540	0.54 577	0.44 568	0.52 551	0.50 563	0.35 539	0.39 423	0.39 543	0.11 469	0.11 542	0.10 415	0.09 405	0.14 528	0.13 513

MMNet	0.27 466	0.14 387	0.49 459	0.24 454	0.17 484	0.47 581	0.22 446	0.45 430	0.51 559	0.39 526	0.41 455	0.36 456	0.33 526	0.39 423	0.34 522	0.08 284	0.07 365	0.09 337	0.09 405	0.10 409	0.08 314

UPFNet	0.25 441	0.12 273	0.38 335	0.24 454	0.19 533	0.37 522	0.28 546	0.48 463	0.38 423	0.34 455	0.37 408	0.37 462	0.28 470	0.39 423	0.33 517	0.10 430	0.09 488	0.10 415	0.10 449	0.10 409	0.08 314

UNet	0.28 486	0.14 387	0.69 554	0.23 400	0.20 552	0.44 567	0.22 446	0.50 483	0.40 451	0.34 455	0.39 436	0.43 517	0.33 526	0.40 430	0.31 505	0.09 379	0.07 365	0.10 415	0.08 302	0.10 409	0.08 314

STTStereo	0.28 486	0.20 511	0.61 522	0.25 493	0.17 484	0.29 425	0.24 494	0.47 450	0.39 433	0.39 526	0.41 455	0.44 528	0.28 470	0.40 430	0.28 477	0.13 527	0.12 560	0.13 530	0.16 590	0.12 494	0.11 472

PSMNet-RUCA	0.37 558	0.41 627	0.66 547	0.46 641	0.41 639	0.34 496	0.25 511	0.57 576	0.45 506	0.39 526	0.52 551	0.43 517	0.33 526	0.41 432	0.29 489	0.25 629	0.14 582	0.33 643	0.21 614	0.31 636	0.22 615

dad	0.28 486	0.31 599	0.44 415	0.21 274	0.14 367	0.30 443	0.20 388	0.33 281	0.49 547	0.44 568	0.44 496	0.45 533	0.21 354	0.41 432	0.26 466	0.20 614	0.11 542	0.20 609	0.11 488	0.14 528	0.10 435

MLCV	0.22 365	0.16 449	0.44 415	0.21 274	0.08 23	0.29 425	0.19 335	0.38 348	0.37 409	0.38 511	0.44 496	0.31 411	0.21 354	0.41 432	0.24 442	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.06 140

NINENet	0.25 441	0.15 422	0.37 316	0.23 400	0.16 460	0.43 565	0.17 241	0.60 600	0.46 524	0.32 422	0.37 408	0.32 421	0.20 346	0.42 435	0.21 390	0.10 430	0.10 518	0.12 509	0.08 302	0.11 457	0.10 435

DeepPruner_ROB	0.26 458	0.19 498	0.44 415	0.21 274	0.16 460	0.30 443	0.21 419	0.52 519	0.32 345	0.35 472	0.38 423	0.39 482	0.26 434	0.42 435	0.24 442	0.15 567	0.11 542	0.11 471	0.11 488	0.14 528	0.13 513

CRFU-Net	0.28 486	0.14 387	0.45 427	0.25 493	0.15 428	0.45 573	0.23 472	0.50 483	0.30 323	0.43 561	0.41 455	0.48 549	0.46 594	0.43 437	0.29 489	0.11 469	0.10 518	0.09 337	0.08 302	0.10 409	0.10 435

cf-r	0.24 413	0.15 422	0.44 415	0.21 274	0.14 367	0.27 383	0.22 446	0.42 398	0.40 451	0.30 382	0.42 472	0.42 513	0.26 434	0.43 437	0.25 452	0.11 469	0.06 234	0.08 244	0.10 449	0.08 260	0.08 314

DMCA-RVC	0.27 466	0.21 525	0.61 522	0.28 576	0.17 484	0.29 425	0.21 419	0.42 398	0.35 385	0.40 536	0.37 408	0.39 482	0.36 543	0.43 437	0.30 497	0.13 527	0.10 518	0.15 572	0.11 488	0.13 510	0.10 435

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 466	0.21 525	0.59 517	0.25 493	0.18 506	0.29 425	0.22 446	0.50 483	0.40 451	0.38 511	0.41 455	0.43 517	0.27 453	0.43 437	0.29 489	0.11 469	0.08 453	0.10 415	0.10 449	0.10 409	0.11 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample1	0.20 309	0.10 135	0.28 202	0.19 146	0.12 239	0.28 403	0.19 335	0.41 384	0.25 251	0.26 301	0.31 336	0.29 385	0.26 434	0.44 441	0.21 390	0.09 379	0.07 365	0.08 244	0.07 220	0.09 341	0.09 378

AAGNet	0.33 529	0.11 215	0.37 316	0.25 493	0.16 460	0.20 230	0.19 335	0.30 244	0.27 274	0.35 472	0.35 389	0.27 358	0.30 499	0.44 441	2.66 685	0.08 284	0.05 39	0.10 415	0.07 220	0.08 260	0.06 140

HCRNet	0.24 413	0.25 557	0.33 266	0.34 610	0.16 460	0.27 383	0.18 288	0.43 412	0.35 385	0.30 382	0.35 389	0.32 421	0.22 370	0.44 441	0.20 363	0.13 527	0.08 453	0.13 530	0.11 488	0.10 409	0.09 378

test_sample2	0.21 330	0.10 135	0.28 202	0.19 146	0.11 172	0.27 383	0.21 419	0.43 412	0.29 310	0.26 301	0.31 336	0.30 401	0.24 402	0.45 444	0.18 309	0.09 379	0.07 365	0.08 244	0.07 220	0.09 341	0.09 378

HGLStereo	0.27 466	0.14 387	0.46 435	0.24 454	0.21 560	0.33 483	0.23 472	0.50 483	0.42 471	0.35 472	0.48 532	0.41 504	0.33 526	0.45 444	0.33 517	0.11 469	0.10 518	0.09 337	0.09 405	0.10 409	0.12 496

StereoDRNet-Refined	0.27 466	0.17 468	0.35 287	0.25 493	0.14 367	0.37 522	0.21 419	0.47 450	0.41 463	0.44 568	0.51 543	0.41 504	0.28 470	0.45 444	0.37 533	0.09 379	0.06 234	0.11 471	0.11 488	0.10 409	0.10 435
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GCST	0.47 601	0.60 650	0.57 506	1.04 675	0.48 649	0.38 530	0.11 20	0.40 372	0.32 345	0.41 545	0.34 378	0.29 385	0.17 296	0.46 447	0.19 342	0.69 665	0.42 660	0.79 670	0.62 673	0.62 658	0.46 655

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 504	0.20 511	0.70 560	0.21 274	0.17 484	0.46 575	0.27 530	0.50 483	0.49 547	0.42 555	0.55 565	0.43 517	0.30 499	0.46 447	0.38 535	0.09 379	0.06 234	0.07 149	0.06 147	0.11 457	0.10 435

UDG	0.40 577	0.46 632	0.49 459	0.40 633	0.35 633	0.47 581	0.27 530	0.54 540	0.47 529	0.39 526	0.45 508	0.59 598	0.44 585	0.46 447	0.39 543	0.26 630	0.19 622	0.48 653	0.22 622	0.34 640	0.26 631

xxxx	0.34 538	0.10 135	0.29 216	0.19 146	0.11 172	0.37 522	0.20 388	0.58 585	0.38 423	0.29 350	0.42 472	0.38 470	0.24 402	0.46 447	2.20 681	0.11 469	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.09 341	0.09 378

NLCSM	0.19 292	0.12 273	0.18 76	0.24 454	0.19 533	0.24 332	0.21 419	0.42 398	0.40 451	0.19 237	0.18 187	0.14 167	0.16 266	0.47 451	0.19 342	0.08 284	0.09 488	0.09 337	0.08 302	0.09 341	0.07 236

CFNet-ft	0.24 413	0.15 422	0.35 287	0.18 91	0.15 428	0.30 443	0.21 419	0.39 360	0.36 398	0.28 321	0.40 447	0.43 517	0.25 423	0.47 451	0.24 442	0.12 508	0.07 365	0.12 509	0.11 488	0.12 494	0.09 378

CFNet_RVC	0.24 413	0.15 422	0.35 287	0.18 91	0.15 428	0.30 443	0.21 419	0.39 360	0.36 398	0.28 321	0.40 447	0.43 517	0.25 423	0.47 451	0.24 442	0.12 508	0.07 365	0.12 509	0.11 488	0.12 494	0.09 378

CoDeX	0.23 382	0.12 273	0.46 435	0.21 274	0.14 367	0.29 425	0.21 419	0.53 531	0.41 463	0.29 350	0.35 389	0.29 385	0.22 370	0.48 454	0.19 342	0.09 379	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.08 260	0.07 236

DDUNet	0.41 579	0.50 641	0.48 453	0.44 638	0.39 636	0.46 575	0.32 577	0.50 483	0.43 479	0.45 572	0.52 551	0.57 593	0.36 543	0.48 454	0.33 517	0.33 646	0.21 629	0.55 657	0.25 631	0.37 644	0.32 643

DRaft	0.24 413	0.10 135	0.34 277	0.18 91	0.12 239	0.28 403	0.23 472	0.33 281	0.39 433	0.38 511	0.61 592	0.21 270	0.41 571	0.48 454	0.42 561	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.07 179	0.08 314

delet	0.27 466	0.14 387	0.40 359	0.23 400	0.19 533	0.41 549	0.29 553	0.49 473	0.48 538	0.33 435	0.41 455	0.37 462	0.30 499	0.48 454	0.34 522	0.09 379	0.09 488	0.11 471	0.12 527	0.08 260	0.08 314

ADCRef	0.38 565	0.24 552	0.88 604	0.26 527	0.21 560	0.49 592	0.27 530	0.52 519	0.48 538	0.50 590	0.58 577	0.35 451	0.47 597	0.48 454	1.29 663	0.09 379	0.08 453	0.12 509	0.12 527	0.11 457	0.11 472

G2L-ROB	0.23 382	0.15 422	0.41 382	0.19 146	0.12 239	0.27 383	0.21 419	0.47 450	0.33 359	0.34 455	0.31 336	0.41 504	0.22 370	0.49 459	0.26 466	0.09 379	0.06 234	0.07 149	0.06 147	0.09 341	0.10 435

ITSA-stereo	0.25 441	0.15 422	0.33 266	0.23 400	0.11 172	0.27 383	0.18 288	0.56 566	0.59 593	0.31 400	0.32 345	0.33 428	0.28 470	0.49 459	0.30 497	0.11 469	0.08 453	0.11 471	0.10 449	0.11 457	0.13 513

ARAFT	0.24 413	0.21 525	0.78 572	0.22 343	0.12 239	0.29 425	0.24 494	0.43 412	0.32 345	0.33 435	0.28 296	0.28 374	0.19 337	0.49 459	0.18 309	0.07 124	0.06 234	0.12 509	0.11 488	0.09 341	0.06 140

aanetorigin	0.39 570	0.29 585	1.09 631	0.24 454	0.19 533	0.28 403	0.37 603	0.33 281	0.47 529	0.94 650	0.82 627	0.52 573	0.54 612	0.49 459	0.50 587	0.11 469	0.09 488	0.10 415	0.10 449	0.16 550	0.15 547

IPLG	0.21 330	0.15 422	0.53 490	0.21 274	0.12 239	0.28 403	0.17 241	0.42 398	0.30 323	0.33 435	0.32 345	0.15 188	0.17 296	0.50 463	0.21 390	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.06 140

Consistency-Raft	0.55 621	0.48 636	1.02 624	0.45 639	0.49 650	0.49 592	0.47 636	0.72 641	0.72 624	0.45 572	0.82 627	0.47 543	0.60 623	0.50 463	0.63 610	0.39 653	0.39 658	0.44 651	0.51 663	0.52 652	0.37 646

ASMatch	0.23 382	0.11 215	0.51 480	0.24 454	0.14 367	0.19 188	0.17 241	0.31 254	0.28 291	0.28 321	0.68 607	0.27 358	0.26 434	0.50 463	0.22 410	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.06 97	0.11 472

LALA_ROB	0.36 548	0.25 557	0.46 435	0.30 590	0.21 560	0.47 581	0.39 614	0.61 604	0.51 559	0.52 601	0.51 543	0.69 629	0.36 543	0.50 463	0.43 562	0.17 594	0.11 542	0.16 583	0.14 569	0.17 567	0.15 547

PWCDC_ROB	0.38 565	0.30 592	0.60 519	0.33 608	0.20 552	0.42 556	0.19 335	0.58 585	0.89 645	0.42 555	1.26 653	0.36 456	0.34 535	0.50 463	0.38 535	0.18 605	0.11 542	0.11 471	0.09 405	0.19 589	0.13 513

NF-Stereo	0.20 309	0.10 135	0.35 287	0.24 454	0.12 239	0.21 261	0.18 288	0.38 348	0.32 345	0.28 321	0.30 321	0.22 281	0.16 266	0.51 468	0.20 363	0.08 284	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.13 513

OCTAStereo	0.20 309	0.10 135	0.35 287	0.24 454	0.12 239	0.21 261	0.18 288	0.38 348	0.32 345	0.28 321	0.30 321	0.22 281	0.16 266	0.51 468	0.20 363	0.08 284	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.13 513

RE-Stereo	0.20 309	0.10 135	0.35 287	0.24 454	0.12 239	0.21 261	0.18 288	0.38 348	0.32 345	0.28 321	0.30 321	0.22 281	0.16 266	0.51 468	0.20 363	0.08 284	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.13 513

TVStereo	0.20 309	0.10 135	0.35 287	0.24 454	0.12 239	0.21 261	0.18 288	0.38 348	0.32 345	0.28 321	0.30 321	0.22 281	0.16 266	0.51 468	0.20 363	0.08 284	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.13 513

GEStereo_RVC	0.27 466	0.20 511	0.44 415	0.27 555	0.16 460	0.33 483	0.25 511	0.56 566	0.54 577	0.34 455	0.38 423	0.34 437	0.25 423	0.51 468	0.28 477	0.12 508	0.08 453	0.09 337	0.08 302	0.11 457	0.11 472

FINET	0.34 538	0.27 575	0.80 582	0.24 454	0.24 597	0.36 516	0.34 590	0.54 540	0.72 624	0.39 526	0.47 525	0.32 421	0.30 499	0.51 468	0.32 510	0.19 611	0.17 611	0.13 530	0.12 527	0.18 581	0.16 556

G2L-Stereo_test	0.24 413	0.16 449	0.38 335	0.19 146	0.13 319	0.27 383	0.24 494	0.49 473	0.38 423	0.37 496	0.37 408	0.40 497	0.24 402	0.52 474	0.28 477	0.08 284	0.06 234	0.06 43	0.06 147	0.09 341	0.08 314

DDVS	0.25 441	0.15 422	0.39 351	0.24 454	0.17 484	0.34 496	0.21 419	0.41 384	0.30 323	0.33 435	0.41 455	0.48 549	0.21 354	0.52 474	0.27 472	0.11 469	0.09 488	0.11 471	0.09 405	0.13 510	0.14 535

PSM-softLoss	0.21 330	0.10 135	0.39 351	0.24 454	0.12 239	0.20 230	0.18 288	0.38 348	0.26 263	0.29 350	0.32 345	0.24 316	0.16 266	0.52 474	0.20 363	0.09 379	0.06 234	0.10 415	0.09 405	0.08 260	0.12 496

KMStereo	0.21 330	0.10 135	0.39 351	0.24 454	0.12 239	0.20 230	0.18 288	0.38 348	0.26 263	0.29 350	0.32 345	0.24 316	0.16 266	0.52 474	0.20 363	0.09 379	0.06 234	0.10 415	0.09 405	0.08 260	0.12 496

PSMNet-RSSM	0.24 413	0.15 422	0.36 307	0.21 274	0.14 367	0.25 350	0.20 388	0.48 463	0.37 409	0.30 382	0.44 496	0.38 470	0.26 434	0.52 474	0.22 410	0.12 508	0.07 365	0.11 471	0.13 555	0.10 409	0.09 378

DSFCA	0.27 466	0.13 340	0.36 307	0.20 220	0.17 484	0.38 530	0.31 569	0.47 450	0.43 479	0.43 561	0.37 408	0.39 482	0.29 485	0.52 474	0.32 510	0.12 508	0.10 518	0.10 415	0.11 488	0.11 457	0.10 435

FADNet_RVC	0.30 504	0.28 578	0.83 592	0.23 400	0.15 428	0.30 443	0.17 241	0.49 473	0.37 409	0.30 382	0.38 423	0.30 401	0.27 453	0.52 474	0.31 505	0.14 552	0.14 582	0.14 557	0.16 590	0.21 601	0.23 622

test_sample4	0.24 413	0.13 340	0.43 405	0.20 220	0.12 239	0.32 471	0.21 419	0.51 500	0.34 369	0.31 400	0.37 408	0.28 374	0.23 384	0.53 481	0.21 390	0.10 430	0.07 365	0.10 415	0.09 405	0.11 457	0.10 435

test_sample3	0.23 382	0.12 273	0.43 405	0.19 146	0.12 239	0.32 471	0.20 388	0.50 483	0.34 369	0.31 400	0.33 368	0.29 385	0.22 370	0.53 481	0.22 410	0.10 430	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.10 409	0.10 435

raft_robust	0.22 365	0.17 468	0.30 226	0.22 343	0.12 239	0.23 311	0.22 446	0.49 473	0.48 538	0.32 422	0.32 345	0.26 348	0.23 384	0.53 481	0.15 230	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.10 449	0.08 260	0.06 140

DEmStereo	0.26 458	0.09 80	0.47 443	0.19 146	0.12 239	0.30 443	0.25 511	0.28 208	0.36 398	0.36 488	0.58 577	0.25 326	0.48 603	0.53 481	0.44 567	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.06 97	0.07 236

FADNet-RVC-Resample	0.29 497	0.25 557	0.93 612	0.26 527	0.16 460	0.32 471	0.21 419	0.47 450	0.39 433	0.35 472	0.38 423	0.33 428	0.27 453	0.53 481	0.24 442	0.10 430	0.10 518	0.14 557	0.13 555	0.13 510	0.16 556

DLCB_ROB	0.28 486	0.16 449	0.34 277	0.27 555	0.16 460	0.38 530	0.25 511	0.48 463	0.43 479	0.46 576	0.46 518	0.51 567	0.33 526	0.53 481	0.33 517	0.10 430	0.10 518	0.11 471	0.11 488	0.10 409	0.09 378

ACV-stereo	0.29 497	0.18 482	0.79 579	0.23 400	0.16 460	0.47 581	0.19 335	0.36 332	0.34 369	0.29 350	0.33 368	0.67 623	0.42 580	0.54 487	0.30 497	0.10 430	0.09 488	0.09 337	0.09 405	0.10 409	0.11 472

SQANet	0.40 577	0.48 636	0.67 548	0.48 643	0.39 636	0.48 587	0.22 446	0.51 500	0.43 479	0.40 536	0.47 525	0.47 543	0.33 526	0.54 487	0.32 510	0.36 649	0.15 597	0.40 649	0.21 614	0.45 649	0.31 640

coex_refinement	0.26 458	0.16 449	0.36 307	0.23 400	0.15 428	0.31 459	0.20 388	0.49 473	0.42 471	0.35 472	0.42 472	0.45 533	0.27 453	0.55 489	0.33 517	0.10 430	0.06 234	0.07 149	0.07 220	0.10 409	0.10 435

test_sample5	0.24 413	0.13 340	0.42 392	0.21 274	0.12 239	0.30 443	0.21 419	0.50 483	0.34 369	0.32 422	0.41 455	0.29 385	0.23 384	0.55 489	0.21 390	0.10 430	0.07 365	0.10 415	0.09 405	0.11 457	0.10 435

DualNet	0.24 413	0.13 340	0.42 392	0.21 274	0.12 239	0.30 443	0.21 419	0.50 483	0.34 369	0.33 435	0.43 485	0.29 385	0.23 384	0.55 489	0.21 390	0.10 430	0.07 365	0.10 415	0.09 405	0.11 457	0.10 435

RAFT_R40	0.21 330	0.10 135	0.37 316	0.24 454	0.13 319	0.18 153	0.18 288	0.31 254	0.29 310	0.33 435	0.33 368	0.30 401	0.24 402	0.55 489	0.18 309	0.08 284	0.05 39	0.10 415	0.08 302	0.08 260	0.07 236

IRAFT_RVC	0.22 365	0.12 273	0.39 351	0.26 527	0.11 172	0.18 153	0.24 494	0.40 372	0.37 409	0.31 400	0.30 321	0.29 385	0.24 402	0.55 489	0.22 410	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.08 260	0.07 236

RAFT-345	0.21 330	0.10 135	0.46 435	0.22 343	0.11 172	0.20 230	0.16 195	0.26 171	0.25 251	0.27 309	0.66 603	0.21 270	0.16 266	0.55 489	0.21 390	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.06 97	0.06 140

ADLNet	0.28 486	0.15 422	0.42 392	0.23 400	0.19 533	0.34 496	0.23 472	0.53 531	0.43 479	0.42 555	0.41 455	0.44 528	0.27 453	0.55 489	0.35 526	0.11 469	0.08 453	0.11 471	0.11 488	0.11 457	0.12 496

222	0.41 579	0.10 135	0.29 216	0.19 146	0.11 172	0.36 516	0.20 388	0.57 576	0.39 433	0.35 472	0.44 496	0.30 401	0.27 453	0.55 489	3.56 688	0.11 469	0.07 365	0.08 244	0.08 302	0.09 341	0.09 378

GwcNet-RSSM	0.26 458	0.17 468	0.46 435	0.21 274	0.13 319	0.28 403	0.23 472	0.44 420	0.42 471	0.31 400	0.45 508	0.40 497	0.26 434	0.55 489	0.28 477	0.11 469	0.07 365	0.09 337	0.10 449	0.09 341	0.08 314

NCCL2	0.35 543	0.26 568	0.49 459	0.36 621	0.22 576	0.41 549	0.41 620	0.53 531	0.42 471	0.47 583	0.46 518	0.61 605	0.39 562	0.55 489	0.37 533	0.16 583	0.13 572	0.21 611	0.21 614	0.16 550	0.16 556

ETE_ROB	0.34 538	0.26 568	0.45 427	0.29 579	0.18 506	0.40 545	0.37 603	0.57 576	0.47 529	0.50 590	0.50 537	0.62 607	0.36 543	0.55 489	0.38 535	0.13 527	0.10 518	0.14 557	0.12 527	0.16 550	0.16 556

xyz-stereo	1.40 668	0.10 135	17.09 705	0.18 91	0.07 2	4.78 687	0.18 288	0.29 224	0.34 369	0.36 488	2.81 685	0.40 497	0.29 485	0.56 500	0.24 442	0.07 124	0.05 39	0.09 337	0.06 147	0.06 97	0.05 34

SST-Stereo	0.21 330	0.10 135	0.37 316	0.24 454	0.13 319	0.19 188	0.17 241	0.31 254	0.24 237	0.34 455	0.33 368	0.29 385	0.25 423	0.56 500	0.17 286	0.08 284	0.05 39	0.10 415	0.08 302	0.09 341	0.07 236

ADCP+	0.45 596	0.24 552	1.15 638	0.25 493	0.22 576	0.56 608	0.39 614	0.54 540	0.51 559	0.44 568	0.51 543	0.46 541	0.52 611	0.56 500	1.89 677	0.10 430	0.08 453	0.11 471	0.10 449	0.14 528	0.13 513

CBMV	0.33 529	0.21 525	0.54 493	0.23 400	0.13 319	0.42 556	0.33 588	0.53 531	0.48 538	0.52 601	0.49 534	0.50 563	0.41 571	0.56 500	0.31 505	0.15 567	0.16 604	0.18 597	0.16 590	0.13 510	0.13 513
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	0.42 582	0.30 592	1.18 639	0.26 527	0.22 576	0.58 612	0.31 569	0.62 612	0.81 635	0.58 615	0.61 592	0.53 578	0.36 543	0.57 504	0.65 614	0.11 469	0.10 518	0.13 530	0.12 527	0.15 542	0.13 513

test_sample6	0.25 441	0.13 340	0.41 382	0.21 274	0.11 172	0.30 443	0.22 446	0.51 500	0.35 385	0.33 435	0.43 485	0.30 401	0.24 402	0.57 504	0.22 410	0.10 430	0.07 365	0.10 415	0.10 449	0.11 457	0.10 435

THIR-Stereo	0.29 497	0.12 273	0.41 382	0.19 146	0.11 172	0.28 403	0.72 660	0.32 266	0.35 385	0.37 496	0.65 601	0.34 437	0.50 606	0.57 504	0.45 570	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.09 405	0.07 179	0.07 236

RAFT-RH_RVC	0.25 441	0.11 215	0.45 427	0.21 274	0.12 239	0.25 350	0.14 100	0.27 186	0.27 274	0.38 511	1.15 649	0.23 302	0.17 296	0.57 504	0.24 442	0.07 124	0.05 39	0.10 415	0.07 220	0.06 97	0.07 236

test_xeample	0.34 538	0.10 135	0.29 216	0.19 146	0.11 172	0.33 483	0.23 472	0.55 550	0.38 423	0.32 422	0.45 508	0.29 385	0.26 434	0.57 504	2.24 683	0.10 430	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.09 341	0.09 378

AF-Net	0.37 558	0.26 568	0.56 503	0.32 602	0.23 589	0.41 549	0.29 553	0.61 604	0.64 608	0.42 555	0.68 607	0.65 618	0.49 604	0.57 504	0.44 567	0.15 567	0.11 542	0.19 605	0.14 569	0.15 542	0.13 513

StereoDRNet	0.32 520	0.22 539	0.61 522	0.27 555	0.21 560	0.42 556	0.30 564	0.61 604	0.48 538	0.46 576	0.39 436	0.48 549	0.30 499	0.57 504	0.40 550	0.11 469	0.09 488	0.12 509	0.11 488	0.12 494	0.10 435

SMFormer	0.25 441	0.12 273	0.40 359	0.19 146	0.10 118	0.27 383	0.19 335	0.51 500	0.45 506	0.34 455	0.41 455	0.31 411	0.26 434	0.58 511	0.28 477	0.10 430	0.07 365	0.08 244	0.08 302	0.09 341	0.09 378

tta	0.24 413	0.12 273	0.40 359	0.19 146	0.10 118	0.27 383	0.19 335	0.51 500	0.45 506	0.34 455	0.41 455	0.31 411	0.26 434	0.58 511	0.28 477	0.10 430	0.07 365	0.08 244	0.08 302	0.08 260	0.07 236

qqq1	0.24 413	0.12 273	0.40 359	0.19 146	0.10 118	0.27 383	0.19 335	0.51 500	0.45 506	0.34 455	0.41 455	0.31 411	0.26 434	0.58 511	0.16 257	0.10 430	0.07 365	0.07 149	0.06 147	0.08 260	0.07 236

fff1	0.24 413	0.12 273	0.40 359	0.19 146	0.10 118	0.27 383	0.19 335	0.51 500	0.45 506	0.34 455	0.41 455	0.31 411	0.26 434	0.58 511	0.16 257	0.10 430	0.07 365	0.07 149	0.06 147	0.08 260	0.07 236

psm_up	0.29 497	0.16 449	0.41 382	0.26 527	0.17 484	0.32 471	0.26 524	0.55 550	0.43 479	0.36 488	0.40 447	0.45 533	0.37 552	0.58 511	0.30 497	0.11 469	0.12 560	0.13 530	0.12 527	0.10 409	0.10 435

GANet-RSSM	0.24 413	0.14 387	0.36 307	0.21 274	0.14 367	0.27 383	0.21 419	0.45 430	0.33 359	0.29 350	0.39 436	0.39 482	0.28 470	0.58 511	0.23 431	0.11 469	0.07 365	0.09 337	0.09 405	0.10 409	0.09 378

AANet	0.49 607	0.42 629	1.56 658	0.22 343	0.19 533	0.39 539	0.25 511	0.52 519	0.92 649	0.92 647	0.93 637	0.84 639	0.67 635	0.59 517	0.59 600	0.15 567	0.11 542	0.13 530	0.12 527	0.18 581	0.16 556

DStereoO	0.46 598	0.32 604	0.51 480	0.36 621	0.29 624	0.38 530	0.45 629	0.55 550	0.60 597	0.47 583	0.49 534	0.48 549	0.73 642	0.59 517	0.69 618	0.81 673	0.18 617	0.38 646	0.19 609	0.46 650	0.20 601

DFGA-Net	0.23 382	0.24 552	0.49 459	0.22 343	0.15 428	0.25 350	0.17 241	0.39 360	0.39 433	0.29 350	0.31 336	0.21 270	0.17 296	0.59 517	0.28 477	0.08 284	0.06 234	0.09 337	0.09 405	0.10 409	0.08 314

SHD	0.42 582	0.27 575	0.81 585	0.31 596	0.25 605	0.42 556	0.22 446	0.66 627	0.94 654	0.63 622	0.60 585	0.59 598	0.47 597	0.59 517	0.58 599	0.15 567	0.13 572	0.16 583	0.16 590	0.20 598	0.22 615

G2L-Stereo	0.25 441	0.16 449	0.47 443	0.22 343	0.14 367	0.25 350	0.18 288	0.46 441	0.35 385	0.33 435	0.37 408	0.40 497	0.22 370	0.60 521	0.30 497	0.10 430	0.09 488	0.10 415	0.08 302	0.09 341	0.09 378

TCMNet	0.33 529	0.23 548	0.72 565	0.29 579	0.30 625	0.40 545	0.28 546	0.50 483	0.47 529	0.37 496	0.45 508	0.40 497	0.29 485	0.60 521	0.39 543	0.14 552	0.13 572	0.15 572	0.14 569	0.17 567	0.15 547

Wz-Net-MNSev	0.36 548	0.26 568	0.79 579	0.26 527	0.21 560	0.59 615	0.38 609	0.55 550	0.56 586	0.48 587	0.54 561	0.53 578	0.36 543	0.60 521	0.44 567	0.11 469	0.09 488	0.11 471	0.11 488	0.15 542	0.13 513

GwcNet	0.35 543	0.23 548	0.88 604	0.25 493	0.24 597	0.48 587	0.27 530	0.55 550	0.57 589	0.38 511	0.52 551	0.51 567	0.32 523	0.60 521	0.41 558	0.13 527	0.11 542	0.12 509	0.11 488	0.13 510	0.14 535

Nwc_Net	0.37 558	0.25 557	0.68 553	0.31 596	0.24 597	0.44 567	0.30 564	0.65 621	0.50 555	0.37 496	0.69 611	0.58 596	0.45 588	0.60 521	0.40 550	0.15 567	0.12 560	0.19 605	0.21 614	0.14 528	0.13 513

ADCL	0.47 601	0.22 539	1.00 621	0.27 555	0.19 533	0.74 634	0.64 655	0.54 540	0.69 619	0.56 612	0.71 612	0.55 584	0.60 623	0.60 521	1.43 665	0.11 469	0.09 488	0.13 530	0.13 555	0.14 528	0.14 535

ADCPNet	0.48 604	0.29 585	1.60 660	0.27 555	0.23 589	0.70 632	0.38 609	0.53 531	0.51 559	0.51 595	0.59 580	0.67 623	0.56 616	0.60 521	1.14 651	0.15 567	0.18 617	0.14 557	0.23 624	0.19 589	0.19 589

anonymity	0.56 622	0.54 646	0.70 560	0.47 642	0.61 660	0.56 608	0.43 625	0.69 636	0.49 547	0.63 622	0.55 565	0.54 582	0.60 623	0.61 528	0.57 594	0.55 658	0.53 669	0.50 654	0.54 667	0.51 651	0.56 660

PSMNet-ADL	0.25 441	0.15 422	0.32 249	0.26 527	0.14 367	0.31 459	0.22 446	0.44 420	0.36 398	0.27 309	0.33 368	0.41 504	0.28 470	0.61 528	0.29 489	0.11 469	0.09 488	0.09 337	0.11 488	0.10 409	0.10 435

CrosDoStereo	0.31 511	0.10 135	0.49 459	0.18 91	0.12 239	0.22 289	1.11 683	0.34 290	0.37 409	0.38 511	0.61 592	0.28 374	0.46 594	0.61 528	0.57 594	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.07 179	0.07 236

TransformOpticalFlow	0.24 413	0.13 340	0.56 503	0.23 400	0.11 172	0.21 261	0.19 335	0.40 372	0.32 345	0.30 382	0.43 485	0.36 456	0.31 516	0.61 528	0.20 363	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.06 97	0.07 236

DeepStereo_LL	0.31 511	0.10 135	0.49 459	0.18 91	0.12 239	0.22 289	1.11 683	0.34 290	0.37 409	0.38 511	0.61 592	0.28 374	0.46 594	0.61 528	0.57 594	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.07 179	0.07 236

FAT-Stereo	0.36 548	0.18 482	0.73 569	0.26 527	0.18 506	0.33 483	0.29 553	0.60 600	0.59 593	0.46 576	0.60 585	0.60 601	0.50 606	0.61 528	0.34 522	0.13 527	0.14 582	0.13 530	0.12 527	0.14 528	0.18 582

RP	0.35 543	0.22 539	0.51 480	0.31 596	0.24 597	0.37 522	0.28 546	0.50 483	0.58 592	0.40 536	0.63 598	0.61 605	0.47 597	0.61 528	0.39 543	0.16 583	0.15 597	0.17 589	0.15 578	0.17 567	0.17 569

G-Net	0.46 598	0.25 557	0.86 601	0.34 610	0.28 616	0.90 650	0.35 594	0.47 450	0.45 506	0.68 629	1.22 651	0.64 617	0.60 623	0.61 528	0.57 594	0.16 583	0.14 582	0.17 589	0.13 555	0.22 608	0.19 589

w-ln-seven-2	0.36 548	0.29 585	1.06 628	0.27 555	0.18 506	0.37 522	0.30 564	0.50 483	0.54 577	0.45 572	0.55 565	0.45 533	0.41 571	0.62 536	0.49 581	0.10 430	0.10 518	0.12 509	0.11 488	0.14 528	0.11 472

STrans-v2	0.24 413	0.13 340	0.54 493	0.21 274	0.12 239	0.23 311	0.21 419	0.47 450	0.28 291	0.31 400	0.42 472	0.36 456	0.35 539	0.62 536	0.23 431	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.06 97	0.06 140

TestStereo	0.21 330	0.19 498	0.40 359	0.25 493	0.10 118	0.22 289	0.21 419	0.31 254	0.31 336	0.23 265	0.34 378	0.22 281	0.18 322	0.62 536	0.18 309	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.07 220	0.11 457	0.06 140

RAFT + AFF	0.27 466	0.23 548	0.50 470	0.25 493	0.17 484	0.30 443	0.33 588	0.52 519	0.40 451	0.28 321	0.30 321	0.30 401	0.31 516	0.62 536	0.24 442	0.09 379	0.10 518	0.11 471	0.10 449	0.11 457	0.11 472

ac_64	0.27 466	0.13 340	0.41 382	0.24 454	0.17 484	0.36 516	0.22 446	0.46 441	0.33 359	0.35 472	0.36 399	0.52 573	0.30 499	0.62 536	0.32 510	0.11 469	0.09 488	0.10 415	0.10 449	0.09 341	0.08 314

DRN-Test	0.33 529	0.17 468	0.61 522	0.27 555	0.19 533	0.46 575	0.29 553	0.65 621	0.51 559	0.47 583	0.46 518	0.44 528	0.34 535	0.62 536	0.41 558	0.12 508	0.08 453	0.13 530	0.12 527	0.12 494	0.10 435

FADNet-RVC	0.31 511	0.35 609	0.78 572	0.25 493	0.20 552	0.33 483	0.20 388	0.49 473	0.40 451	0.34 455	0.39 436	0.41 504	0.29 485	0.63 542	0.31 505	0.13 527	0.14 582	0.14 557	0.15 578	0.19 589	0.19 589

XPNet_ROB	0.33 529	0.20 511	0.43 405	0.27 555	0.18 506	0.37 522	0.31 569	0.55 550	0.50 555	0.51 595	0.53 558	0.58 596	0.37 552	0.63 542	0.45 570	0.17 594	0.12 560	0.13 530	0.12 527	0.15 542	0.14 535

DStereoRT	0.35 543	0.13 340	0.51 480	0.25 493	0.16 460	0.42 556	0.19 335	0.48 463	0.39 433	0.30 382	0.39 436	0.24 316	0.39 562	0.64 544	0.30 497	0.08 284	0.07 365	1.54 688	0.41 655	0.08 260	0.11 472

SepStereo	0.26 458	0.12 273	0.42 392	0.24 454	0.18 506	0.29 425	0.24 494	0.45 430	0.45 506	0.41 545	0.44 496	0.34 437	0.29 485	0.64 544	0.21 390	0.09 379	0.07 365	0.09 337	0.07 220	0.09 341	0.09 378

PFNet	0.23 382	0.10 135	0.57 506	0.24 454	0.14 367	0.22 289	0.19 335	0.39 360	0.33 359	0.35 472	0.32 345	0.27 358	0.19 337	0.64 544	0.22 410	0.09 379	0.05 39	0.09 337	0.07 220	0.08 260	0.07 236

FADNet	0.32 520	0.36 612	0.74 570	0.23 400	0.22 576	0.37 522	0.19 335	0.53 531	0.48 538	0.32 422	0.36 399	0.43 517	0.32 523	0.64 544	0.25 452	0.16 583	0.16 604	0.14 557	0.16 590	0.24 614	0.19 589

ADCMid	0.49 607	0.34 607	1.13 636	0.26 527	0.21 560	0.51 596	0.37 603	0.57 576	0.54 577	0.75 637	0.66 603	0.62 607	0.64 634	0.64 544	1.68 670	0.13 527	0.12 560	0.17 589	0.17 599	0.20 598	0.17 569

DISCO	0.32 520	0.13 340	0.51 480	0.25 493	0.16 460	0.48 587	0.25 511	0.50 483	0.57 589	0.37 496	0.45 508	0.62 607	0.36 543	0.64 544	0.49 581	0.09 379	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.12 494	0.11 472

PSMNet_ROB	0.33 529	0.24 552	0.54 493	0.31 596	0.21 560	0.42 556	0.43 625	0.59 591	0.47 529	0.37 496	0.44 496	0.49 555	0.31 516	0.64 544	0.43 562	0.14 552	0.10 518	0.15 572	0.14 569	0.13 510	0.11 472

UGAM-zero	0.23 382	0.10 135	0.54 493	0.19 146	0.13 319	0.21 261	0.14 100	0.44 420	0.22 195	0.28 321	0.28 296	0.51 567	0.33 526	0.65 551	0.14 200	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.08 302	0.06 97	0.07 236

iRaft-Stereo_5w	0.23 382	0.18 482	0.44 415	0.22 343	0.13 319	0.19 188	0.19 335	0.37 342	0.32 345	0.28 321	0.37 408	0.34 437	0.23 384	0.65 551	0.27 472	0.06 49	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.09 341	0.08 314

DGSMNet	0.61 631	0.29 585	0.91 608	0.51 648	0.70 665	0.62 621	1.38 687	0.59 591	0.55 583	0.37 496	0.61 592	0.52 573	0.33 526	0.65 551	0.43 562	0.53 655	0.60 676	0.67 662	0.61 672	0.63 659	0.61 670

EDNetEfficient	0.63 632	0.37 617	2.40 673	0.26 527	0.25 605	0.38 530	0.49 642	0.41 384	1.06 659	1.38 668	0.87 634	0.62 607	0.95 656	0.65 551	1.65 669	0.11 469	0.09 488	0.10 415	0.11 488	0.19 589	0.17 569

test_sample9	0.42 582	0.19 498	0.50 470	0.18 91	0.16 460	0.34 496	0.20 388	0.51 500	0.38 423	0.37 496	0.34 378	0.37 462	0.30 499	0.66 555	0.91 636	0.23 619	1.82 690	0.28 631	0.24 626	0.18 581	0.16 556

test_sample8	0.49 607	0.19 498	0.50 470	0.18 91	0.16 460	0.34 496	0.20 388	0.55 550	0.34 369	0.62 620	0.38 423	1.15 654	0.67 635	0.66 555	0.91 636	0.23 619	1.82 690	0.28 631	0.24 626	0.18 581	0.16 556

CSP-Net	0.27 466	0.15 422	0.30 226	0.21 274	0.14 367	0.44 567	0.24 494	0.50 483	0.40 451	0.41 545	0.43 485	0.42 513	0.26 434	0.66 555	0.28 477	0.12 508	0.08 453	0.08 244	0.08 302	0.10 409	0.09 378

PDISCO_ROB	0.43 587	0.30 592	0.67 548	0.43 636	0.36 634	0.67 626	0.32 577	0.72 641	0.76 629	0.43 561	0.53 558	0.63 615	0.40 567	0.66 555	0.47 578	0.21 616	0.12 560	0.21 611	0.19 609	0.25 616	0.20 601

RTSC	0.39 570	0.28 578	0.78 572	0.27 555	0.18 506	0.49 592	0.22 446	0.59 591	0.84 643	0.55 611	0.53 558	0.49 555	0.36 543	0.67 559	0.82 629	0.13 527	0.10 518	0.11 471	0.12 527	0.17 567	0.17 569

SuperB	0.49 607	0.28 578	2.23 669	0.23 400	0.15 428	0.41 549	0.32 577	0.47 450	0.82 636	0.43 561	0.50 537	0.33 428	0.45 588	0.68 560	1.08 646	0.10 430	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.98 679	0.14 535

stereogan	0.37 558	0.17 468	0.65 542	0.27 555	0.22 576	0.62 621	0.26 524	0.59 591	0.63 607	0.43 561	0.60 585	0.67 623	0.42 580	0.68 560	0.35 526	0.13 527	0.14 582	0.14 557	0.12 527	0.19 589	0.17 569

otaku	0.57 625	0.62 652	0.87 603	0.63 657	0.44 645	0.73 633	0.37 603	0.65 621	0.66 611	0.51 595	0.75 618	0.66 622	0.45 588	0.69 562	0.46 576	0.53 655	0.34 654	0.55 657	0.35 646	0.60 657	0.45 652

ADLNet2	0.30 504	0.17 468	0.72 565	0.23 400	0.17 484	0.36 516	0.24 494	0.52 519	0.51 559	0.32 422	0.38 423	0.45 533	0.30 499	0.69 562	0.35 526	0.10 430	0.08 453	0.09 337	0.09 405	0.12 494	0.10 435

Syn2CoEx	0.36 548	0.31 599	0.78 572	0.34 610	0.21 560	0.41 549	0.28 546	0.61 604	0.49 547	0.42 555	0.56 572	0.45 533	0.44 585	0.69 562	0.38 535	0.17 594	0.14 582	0.15 572	0.12 527	0.13 510	0.12 496

OMP-Stereo	0.23 382	0.14 387	0.35 287	0.29 579	0.13 319	0.21 261	0.16 195	0.37 342	0.33 359	0.34 455	0.30 321	0.34 437	0.19 337	0.70 565	0.24 442	0.07 124	0.06 234	0.09 337	0.07 220	0.07 179	0.06 140

IIG-Stereo	0.23 382	0.13 340	0.35 287	0.29 579	0.12 239	0.23 311	0.14 100	0.38 348	0.31 336	0.34 455	0.37 408	0.33 428	0.21 354	0.70 565	0.26 466	0.08 284	0.06 234	0.09 337	0.07 220	0.07 179	0.06 140

XQC	0.43 587	0.37 617	0.96 617	0.34 610	0.25 605	0.53 606	0.34 590	0.60 600	0.73 627	0.51 595	0.46 518	0.57 593	0.47 597	0.70 565	0.72 620	0.17 594	0.12 560	0.18 597	0.15 578	0.25 616	0.23 622

Selective-IGEV-i16pc	0.33 529	0.10 135	1.71 664	0.21 274	0.14 367	0.74 634	0.31 569	0.42 398	0.41 463	0.21 252	0.32 345	0.26 348	0.14 227	0.71 568	0.19 342	0.14 552	0.10 518	0.08 244	0.09 405	0.11 457	0.11 472

SACVNet	0.30 504	0.20 511	0.41 382	0.25 493	0.18 506	0.34 496	0.25 511	0.52 519	0.40 451	0.41 545	0.44 496	0.46 541	0.32 523	0.71 568	0.25 452	0.13 527	0.10 518	0.12 509	0.12 527	0.16 550	0.17 569

NVstereo2D	0.31 511	0.16 449	0.54 493	0.24 454	0.22 576	0.42 556	0.28 546	0.58 585	0.56 586	0.28 321	0.38 423	0.40 497	0.30 499	0.71 568	0.28 477	0.13 527	0.08 453	0.13 530	0.10 449	0.19 589	0.16 556

MFMNet_re	0.72 641	0.76 660	0.99 620	0.62 656	0.70 665	0.77 638	0.67 656	0.75 644	0.83 640	0.78 640	0.86 631	0.69 629	0.78 644	0.71 568	0.61 605	0.66 664	0.59 675	0.61 661	0.58 671	0.68 665	0.71 674

CBMV_ROB	0.33 529	0.18 482	0.53 490	0.21 274	0.14 367	0.33 483	0.20 388	0.51 500	0.45 506	0.51 595	0.55 565	0.45 533	0.42 580	0.71 568	0.32 510	0.18 605	0.19 622	0.23 618	0.21 614	0.14 528	0.15 547

PWC_ROB	0.38 565	0.29 585	0.69 554	0.25 493	0.20 552	0.38 530	0.19 335	0.58 585	0.67 614	0.57 614	0.85 630	0.51 567	0.40 567	0.71 568	0.52 590	0.13 527	0.09 488	0.14 557	0.10 449	0.17 567	0.14 535

ccnet	0.42 582	0.31 599	0.48 453	0.27 555	0.32 629	0.60 618	0.32 577	0.65 621	0.46 524	0.53 607	0.66 603	0.56 588	0.45 588	0.72 574	0.61 605	0.26 630	0.19 622	0.24 620	0.21 614	0.26 623	0.22 615

RGC	0.39 570	0.32 604	0.64 541	0.34 610	0.27 611	0.40 545	0.29 553	0.57 576	0.53 573	0.45 572	0.64 600	0.62 607	0.45 588	0.72 574	0.39 543	0.15 567	0.15 597	0.21 611	0.20 611	0.18 581	0.19 589

z-ln-s-r	0.32 520	0.21 525	0.82 589	0.23 400	0.14 367	0.30 443	0.26 524	0.43 412	0.50 555	0.32 422	0.60 585	0.39 482	0.29 485	0.73 576	0.66 615	0.08 284	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.10 409	0.08 314

coex-ft	3.44 685	0.73 659	48.55 718	0.24 454	0.19 533	0.50 595	0.43 625	0.47 450	2.40 681	7.03 696	1.20 650	0.97 647	2.23 683	0.73 576	1.92 678	0.12 508	0.15 597	0.14 557	0.12 527	0.21 601	0.43 651

HBP-ISP	0.33 529	0.30 592	0.72 565	0.22 343	0.16 460	0.32 471	0.22 446	0.54 540	0.44 494	0.41 545	0.49 534	0.33 428	0.38 556	0.73 576	0.25 452	0.18 605	0.19 622	0.24 620	0.20 611	0.16 550	0.13 513

AACVNet	0.26 458	0.16 449	0.37 316	0.22 343	0.14 367	0.29 425	0.19 335	0.41 384	0.31 336	0.38 511	0.42 472	0.43 517	0.28 470	0.73 576	0.25 452	0.11 469	0.08 453	0.11 471	0.09 405	0.13 510	0.11 472

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 548	0.36 612	0.53 490	0.34 610	0.19 533	0.51 596	0.24 494	0.55 550	0.38 423	0.41 545	0.47 525	0.47 543	0.27 453	0.73 576	0.30 497	0.36 649	0.19 622	0.27 623	0.17 599	0.26 623	0.23 622

NCC-stereo	0.39 570	0.25 557	0.69 554	0.32 602	0.28 616	0.46 575	0.36 599	0.65 621	0.52 568	0.40 536	0.57 575	0.56 588	0.47 597	0.73 576	0.45 570	0.17 594	0.14 582	0.18 597	0.25 631	0.16 550	0.16 556

Abc-Net	0.39 570	0.25 557	0.69 554	0.32 602	0.28 616	0.46 575	0.36 599	0.65 621	0.52 568	0.40 536	0.57 575	0.56 588	0.47 597	0.73 576	0.45 570	0.17 594	0.14 582	0.18 597	0.25 631	0.16 550	0.16 556
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	0.51 615	0.21 525	0.65 542	0.25 493	0.21 560	0.58 612	0.32 577	0.54 540	0.55 583	0.95 652	1.40 658	1.28 658	0.81 648	0.73 576	0.62 607	0.18 605	0.15 597	0.15 572	0.15 578	0.19 589	0.19 589

Wz-Net-SNSev	0.43 587	0.41 627	1.27 647	0.30 590	0.21 560	0.44 567	0.41 620	0.61 604	0.65 609	0.46 576	0.65 601	0.62 607	0.39 562	0.74 584	0.59 600	0.12 508	0.11 542	0.12 509	0.13 555	0.16 550	0.14 535

Ntro	0.58 626	0.64 653	0.92 610	0.66 658	0.50 651	0.77 638	0.36 599	0.66 627	0.70 621	0.50 590	0.59 580	0.65 618	0.51 609	0.75 585	0.45 570	0.56 659	0.32 652	0.56 660	0.34 645	0.63 659	0.46 655

DAS	0.27 466	0.12 273	0.42 392	0.24 454	0.18 506	0.29 425	0.24 494	0.45 430	0.45 506	0.41 545	0.44 496	0.34 437	0.29 485	0.75 585	0.21 390	0.09 379	0.07 365	0.09 337	0.07 220	0.09 341	0.09 378

EDNetEfficientorigin	7.51 692	0.52 645	140.47 720	0.25 493	0.17 484	0.42 556	0.29 553	0.47 450	1.03 656	1.28 665	1.02 643	0.83 638	0.84 651	0.75 585	0.99 641	0.10 430	0.09 488	0.12 509	0.10 449	0.21 601	0.22 615

S-Stereo	0.38 565	0.20 511	1.05 627	0.27 555	0.22 576	0.38 530	0.32 577	0.55 550	0.66 611	0.39 526	0.59 580	0.49 555	0.41 571	0.75 585	0.40 550	0.12 508	0.15 597	0.13 530	0.13 555	0.16 550	0.21 610

LSM	1.64 676	0.40 623	2.56 675	2.02 687	17.61 704	0.51 596	0.52 644	0.61 604	0.76 629	0.82 641	1.11 647	0.63 615	0.54 612	0.75 585	0.49 581	0.16 583	0.24 640	0.18 597	0.21 614	0.25 616	2.42 691

1111x	0.32 520	0.11 215	0.40 359	0.22 343	0.11 172	0.32 471	0.26 524	0.59 591	0.43 479	0.31 400	0.41 455	0.39 482	0.28 470	0.76 590	1.37 664	0.09 379	0.08 453	0.09 337	0.10 449	0.09 341	0.08 314

hitnet-ft	0.29 497	0.17 468	0.40 359	0.19 146	0.14 367	0.39 539	0.23 472	0.44 420	0.41 463	0.36 488	0.46 518	0.53 578	0.34 535	0.76 590	0.32 510	0.14 552	0.10 518	0.13 530	0.10 449	0.15 542	0.13 513

ADCS	0.58 626	0.40 623	1.35 652	0.29 579	0.24 597	0.55 607	0.45 629	0.67 632	0.83 640	0.76 638	0.71 612	0.68 627	0.60 623	0.76 590	2.23 682	0.16 583	0.16 604	0.16 583	0.17 599	0.22 608	0.22 615

HSM-Net_RVC	0.27 466	0.11 215	0.42 392	0.19 146	0.11 172	0.34 496	0.20 388	0.62 612	0.43 479	0.40 536	0.43 485	0.50 563	0.26 434	0.76 590	0.22 410	0.08 284	0.07 365	0.07 149	0.07 220	0.08 260	0.08 314
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.35 543	0.23 548	0.60 519	0.36 621	0.22 576	0.39 539	0.25 511	0.48 463	0.43 479	0.52 601	0.50 537	0.59 598	0.41 571	0.76 590	0.49 581	0.13 527	0.11 542	0.14 557	0.12 527	0.17 567	0.15 547
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.27 466	0.20 511	0.44 415	0.22 343	0.14 367	0.33 483	0.14 100	0.51 500	0.45 506	0.30 382	0.40 447	0.38 470	0.27 453	0.76 590	0.25 452	0.09 379	0.07 365	0.11 471	0.11 488	0.11 457	0.08 314

DispNO	0.27 466	0.18 482	0.62 530	0.23 400	0.17 484	0.25 350	0.22 446	0.45 430	0.41 463	0.32 422	0.39 436	0.38 470	0.27 453	0.77 596	0.27 472	0.09 379	0.07 365	0.10 415	0.10 449	0.08 260	0.08 314

pmcnn	0.50 611	0.20 511	0.78 572	0.24 454	0.26 609	0.39 539	0.30 564	0.51 500	0.50 555	0.54 609	1.23 652	2.52 680	0.37 552	0.77 596	0.95 639	0.08 284	0.06 234	0.06 43	0.05 65	0.10 409	0.08 314

edge stereo	0.39 570	0.22 539	0.81 585	0.27 555	0.22 576	0.37 522	0.24 494	0.56 566	0.54 577	0.53 607	0.60 585	0.71 632	0.50 606	0.78 598	0.40 550	0.16 583	0.14 582	0.19 605	0.14 569	0.16 550	0.17 569

AnyNet_C32	0.51 615	0.40 623	1.10 635	0.29 579	0.28 616	0.59 615	0.58 650	0.54 540	0.60 597	0.62 620	0.66 603	0.54 582	0.54 612	0.78 598	1.74 674	0.15 567	0.14 582	0.15 572	0.17 599	0.20 598	0.20 601

GASNet	0.36 548	0.46 632	0.88 604	0.34 610	0.23 589	0.35 511	0.22 446	0.60 600	0.53 573	0.40 536	0.37 408	0.45 533	0.30 499	0.79 600	0.35 526	0.15 567	0.10 518	0.14 557	0.14 569	0.22 608	0.12 496

RASNet	0.28 486	0.14 387	0.44 415	0.22 343	0.18 506	0.32 471	0.19 335	0.48 463	0.38 423	0.29 350	0.43 485	0.47 543	0.37 552	0.79 600	0.36 532	0.09 379	0.07 365	0.07 149	0.09 405	0.07 179	0.07 236

PA-Net	0.37 558	0.28 578	0.83 592	0.31 596	0.28 616	0.39 539	0.42 623	0.51 500	0.55 583	0.34 455	0.42 472	0.41 504	0.36 543	0.79 600	0.49 581	0.12 508	0.23 638	0.16 583	0.23 624	0.12 494	0.18 582
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DispFullNet	0.66 635	0.89 667	1.59 659	0.77 663	1.21 682	0.51 596	0.23 472	0.59 591	0.72 624	0.69 631	0.61 592	0.69 629	0.91 655	0.79 600	0.48 579	0.27 635	0.12 560	0.73 665	0.30 643	0.65 662	0.40 649

Selective-IGEV-i16pb	0.39 570	0.12 273	2.18 668	0.21 274	0.15 428	0.68 628	0.32 577	0.56 566	0.57 589	0.25 289	0.44 496	0.33 428	0.21 354	0.80 604	0.25 452	0.14 552	0.10 518	0.09 337	0.10 449	0.12 494	0.13 513

RainbowNet	0.72 641	0.89 667	1.02 624	0.82 665	0.63 662	0.78 641	0.52 644	0.81 653	0.93 652	0.60 617	0.79 623	0.80 637	0.60 623	0.80 604	0.57 594	0.78 671	0.55 672	0.78 668	0.49 660	0.76 669	0.58 663

DeepPrunerF	0.44 593	0.29 585	1.29 649	0.33 608	0.30 625	0.35 511	0.36 599	0.62 612	1.15 665	0.40 536	0.44 496	0.39 482	0.41 571	0.80 604	0.52 590	0.18 605	0.14 582	0.23 618	0.21 614	0.17 567	0.17 569

PS-NSSS	0.32 520	0.30 592	0.46 435	0.23 400	0.17 484	0.33 483	0.24 494	0.57 576	0.41 463	0.37 496	0.52 551	0.35 451	0.30 499	0.80 604	0.30 497	0.17 594	0.14 582	0.21 611	0.15 578	0.15 542	0.13 513

ff1	0.29 497	0.12 273	0.42 392	0.20 220	0.13 319	0.28 403	0.20 388	0.35 313	0.44 494	0.30 382	0.42 472	0.34 437	0.23 384	0.81 608	1.08 646	0.08 284	0.05 39	0.11 471	0.10 449	0.08 260	0.08 314

mmx	0.31 511	0.12 273	0.42 392	0.20 220	0.13 319	0.28 403	0.20 388	0.55 550	0.45 506	0.30 382	0.42 472	0.34 437	0.23 384	0.81 608	1.08 646	0.10 430	0.07 365	0.11 471	0.10 449	0.11 457	0.10 435

xxx	0.31 511	0.12 273	0.42 392	0.20 220	0.13 319	0.28 403	0.20 388	0.55 550	0.45 506	0.30 382	0.42 472	0.34 437	0.23 384	0.81 608	1.08 646	0.10 430	0.07 365	0.11 471	0.10 449	0.11 457	0.10 435

MFN_U_SF_RVC	0.56 622	0.51 643	1.19 640	0.38 629	0.22 576	0.69 629	0.27 530	0.80 651	0.67 614	0.73 633	0.74 617	0.87 640	0.61 632	0.81 608	0.76 621	0.29 641	0.27 644	0.32 640	0.37 650	0.32 639	0.31 640

SAMSARA	0.56 622	0.39 622	0.80 582	0.60 655	0.46 647	1.00 654	1.23 686	0.67 632	0.68 617	0.71 632	0.54 561	0.89 643	0.57 619	0.81 608	0.62 607	0.19 611	0.22 633	0.18 597	0.18 605	0.27 628	0.25 629

APVNet	0.36 548	0.20 511	0.70 560	0.26 527	0.22 576	0.52 605	0.35 594	0.61 604	0.44 494	0.38 511	0.52 551	0.48 549	0.38 556	0.84 613	0.46 576	0.13 527	0.14 582	0.15 572	0.16 590	0.16 550	0.15 547

psmorigin	0.50 611	0.25 557	3.03 678	0.24 454	0.19 533	0.38 530	0.22 446	0.50 483	0.44 494	0.64 624	0.68 607	0.71 632	0.51 609	0.85 614	0.45 570	0.14 552	0.17 611	0.13 530	0.14 569	0.16 550	0.21 610

PVD	0.58 626	0.34 607	0.84 597	0.39 631	0.31 628	0.59 615	0.47 636	0.80 651	1.25 666	0.92 647	1.09 645	0.79 636	0.82 649	0.85 614	0.76 621	0.21 616	0.18 617	0.22 617	0.18 605	0.27 628	0.35 645

SGM-Forest	0.36 548	0.17 468	0.47 443	0.23 400	0.16 460	0.45 573	0.41 620	0.55 550	0.48 538	0.52 601	0.60 585	0.52 573	0.41 571	0.85 614	0.50 587	0.17 594	0.17 611	0.17 589	0.15 578	0.15 542	0.15 547
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RYNet	0.37 558	0.18 482	0.59 517	0.25 493	0.28 616	0.61 619	0.32 577	0.59 591	0.59 593	0.41 545	0.38 423	0.57 593	0.39 562	0.87 617	0.53 592	0.11 469	0.08 453	0.12 509	0.11 488	0.18 581	0.18 582

AANet_RVC	0.31 511	0.22 539	0.50 470	0.23 400	0.14 367	0.30 443	0.24 494	0.47 450	0.54 577	0.38 511	0.60 585	0.43 517	0.29 485	0.87 617	0.40 550	0.11 469	0.07 365	0.07 149	0.07 220	0.09 341	0.09 378

DPSNet	0.47 601	0.24 552	0.93 612	0.27 555	0.20 552	0.75 637	0.57 649	0.84 656	0.79 633	0.47 583	0.51 543	0.60 601	0.69 638	0.87 617	0.71 619	0.16 583	0.13 572	0.12 509	0.10 449	0.25 616	0.21 610

zh-mn7	0.46 598	0.45 631	1.48 655	0.25 493	0.19 533	0.44 567	0.29 553	0.56 566	0.82 636	0.65 626	0.96 639	0.49 555	0.38 556	0.88 620	0.63 610	0.12 508	0.10 518	0.11 471	0.11 488	0.13 510	0.14 535

MSMD_ROB	0.60 630	0.33 606	0.61 522	0.30 590	0.25 605	0.86 647	0.35 594	0.55 550	0.67 614	1.10 660	1.49 663	1.76 669	0.97 659	0.88 620	0.49 581	0.23 619	0.21 629	0.27 623	0.27 639	0.25 616	0.24 627

CVANet_RVC	0.30 504	0.19 498	0.41 382	0.26 527	0.16 460	0.33 483	0.26 524	0.52 519	0.47 529	0.40 536	0.46 518	0.43 517	0.31 516	0.89 622	0.26 466	0.14 552	0.09 488	0.14 557	0.13 555	0.14 528	0.10 435

HSM	0.28 486	0.16 449	0.35 287	0.20 220	0.15 428	0.33 483	0.19 335	0.53 531	0.37 409	0.36 488	0.38 423	0.67 623	0.31 516	0.89 622	0.23 431	0.08 284	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.08 260	0.08 314

SANet	0.53 620	0.28 578	0.96 617	0.26 527	0.15 428	0.69 629	0.44 628	0.67 632	1.34 669	0.67 628	0.98 642	0.94 644	0.71 640	0.89 622	0.76 621	0.14 552	0.12 560	0.12 509	0.11 488	0.17 567	0.16 556

GANetREF_RVC	0.43 587	0.47 634	0.69 554	0.38 629	0.20 552	0.51 596	0.48 640	0.66 627	0.66 611	0.46 576	0.46 518	0.50 563	0.44 585	0.90 625	0.39 543	0.27 635	0.21 629	0.32 640	0.18 605	0.27 628	0.22 615
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
TDLM	0.30 504	0.21 525	0.38 335	0.28 576	0.15 428	0.33 483	0.32 577	0.52 519	0.47 529	0.38 511	0.43 485	0.39 482	0.29 485	0.91 626	0.28 477	0.14 552	0.08 453	0.13 530	0.11 488	0.12 494	0.10 435

UGAM	0.26 458	0.14 387	0.45 427	0.25 493	0.12 239	0.23 311	0.25 511	0.32 266	0.41 463	0.31 400	0.42 472	0.41 504	0.22 370	0.92 627	0.22 410	0.08 284	0.06 234	0.14 557	0.12 527	0.10 409	0.07 236

FCDSN-DC	0.63 632	0.31 599	0.61 522	0.36 621	0.30 625	0.65 623	0.37 603	0.66 627	0.68 617	1.14 662	1.54 666	1.71 668	1.26 668	0.92 627	0.64 612	0.24 626	0.22 633	0.27 623	0.26 635	0.27 628	0.27 635
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.45 596	0.35 609	0.90 607	0.35 619	0.33 630	0.39 539	0.38 609	0.50 483	0.61 601	0.52 601	0.51 543	0.62 607	0.45 588	0.93 629	0.48 579	0.26 630	0.29 648	0.29 635	0.33 644	0.29 634	0.26 631

NOSS_ROB	0.31 511	0.20 511	0.35 287	0.24 454	0.16 460	0.32 471	0.19 335	0.52 519	0.48 538	0.33 435	0.36 399	0.42 513	0.28 470	0.93 629	0.24 442	0.19 611	0.20 627	0.24 620	0.22 622	0.17 567	0.17 569

z-mn7	0.44 593	0.40 623	1.09 631	0.25 493	0.18 506	0.61 619	0.34 590	0.56 566	0.93 652	0.43 561	0.96 639	0.53 578	0.39 562	0.94 631	0.59 600	0.10 430	0.09 488	0.10 415	0.10 449	0.14 528	0.13 513

LL-Strereo	0.29 497	0.25 557	0.58 511	0.25 493	0.21 560	0.23 311	0.24 494	0.55 550	0.42 471	0.34 455	0.32 345	0.41 504	0.40 567	0.94 631	0.23 431	0.08 284	0.07 365	0.11 471	0.09 405	0.09 341	0.09 378

GANet	0.36 548	0.22 539	0.49 459	0.29 579	0.17 484	0.41 549	0.38 609	0.57 576	0.45 506	0.46 576	0.75 618	0.55 584	0.40 567	0.94 631	0.41 558	0.13 527	0.13 572	0.13 530	0.11 488	0.14 528	0.11 472

ELAS	0.74 645	0.36 612	0.85 600	0.36 621	0.33 630	1.36 670	0.77 666	0.93 660	0.92 649	1.41 671	1.53 665	1.16 655	1.17 664	0.95 634	1.03 643	0.26 630	0.25 642	0.28 631	0.28 642	0.31 636	0.30 637
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 650	0.37 617	1.08 630	0.51 648	0.65 663	0.67 626	1.44 688	0.74 643	1.06 659	0.54 609	1.67 670	0.49 555	1.78 678	0.96 635	1.69 672	0.28 638	0.43 661	0.27 623	0.51 663	0.40 646	0.58 663

ACVNet-4b	0.72 641	0.81 662	1.33 651	0.72 661	0.50 651	0.80 643	0.31 569	0.71 640	0.80 634	0.50 590	0.72 616	0.95 646	0.43 584	0.96 635	1.20 659	1.13 685	0.21 629	0.76 667	0.45 656	0.65 662	0.46 655

AnyNet_C01	0.65 634	0.58 648	2.60 676	0.32 602	0.26 609	0.88 648	0.61 653	0.63 619	0.62 603	0.68 629	0.96 639	0.76 635	0.60 623	0.96 635	1.43 665	0.16 583	0.16 604	0.17 589	0.17 599	0.23 611	0.23 622

CC-Net-ROB	0.43 587	0.47 634	0.65 542	0.37 627	0.23 589	0.51 596	0.29 553	0.66 627	0.49 547	0.46 576	0.51 543	0.48 549	0.38 556	0.96 635	0.35 526	0.34 647	0.23 638	0.55 657	0.25 631	0.31 636	0.20 601

WZ-Net	0.52 619	0.38 621	1.90 665	0.30 590	0.24 597	0.57 611	0.48 640	0.62 612	0.78 632	0.50 590	0.71 612	0.68 627	0.54 612	0.98 639	0.84 630	0.13 527	0.10 518	0.11 471	0.12 527	0.19 589	0.20 601

Wz-Net-TNSev	0.51 615	0.58 648	1.61 662	0.25 493	0.21 560	0.65 623	0.45 629	0.63 619	0.69 619	0.51 595	0.54 561	0.71 632	0.60 623	1.00 640	0.77 624	0.15 567	0.15 597	0.13 530	0.15 578	0.21 601	0.20 601

SPS-STEREO	0.69 638	0.61 651	0.98 619	0.52 651	0.57 657	0.74 634	0.50 643	0.78 647	0.62 603	0.95 652	0.86 631	0.94 644	0.70 639	1.01 641	0.87 633	0.58 661	0.51 666	0.50 654	0.50 662	0.55 654	0.58 663
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_1	0.72 641	0.81 662	1.37 653	0.72 661	0.53 655	0.77 638	0.42 623	0.85 659	0.90 647	0.74 636	0.75 618	1.32 660	0.72 641	1.02 642	0.55 593	0.54 657	0.31 651	0.71 664	0.35 646	0.64 661	0.45 652

FC-DCNN	0.70 639	0.30 592	0.69 554	0.32 602	0.27 611	0.81 644	0.39 614	0.79 650	0.82 636	1.41 671	1.58 668	1.98 671	1.26 668	1.02 642	0.77 624	0.24 626	0.22 633	0.27 623	0.26 635	0.26 623	0.26 631

zh-sn7	0.48 604	0.51 643	1.43 654	0.29 579	0.20 552	0.47 581	0.39 614	0.57 576	0.62 603	0.52 601	0.81 625	0.52 573	0.56 616	1.05 644	0.87 633	0.12 508	0.13 572	0.13 530	0.13 555	0.17 567	0.16 556

FC-DCNN v2	0.71 640	0.30 592	0.67 548	0.32 602	0.27 611	0.84 645	0.39 614	0.84 656	0.85 644	1.44 675	1.64 669	2.09 673	1.28 670	1.06 645	0.80 628	0.24 626	0.22 633	0.27 623	0.26 635	0.26 623	0.25 629

ELAS_RVC	0.74 645	0.36 612	1.00 621	0.37 627	0.33 630	0.88 648	0.93 675	0.83 655	1.08 661	1.35 667	1.33 657	1.24 656	1.33 672	1.06 645	0.95 639	0.27 635	0.25 642	0.29 635	0.27 639	0.30 635	0.30 637
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 653	0.87 666	1.25 645	0.82 665	0.62 661	0.97 653	0.62 654	1.14 666	1.42 671	1.00 655	1.40 658	1.47 663	0.84 651	1.11 647	0.66 615	0.61 662	0.43 661	0.78 668	0.49 660	0.75 668	0.52 658

SGM+DAISY	0.87 652	0.66 655	1.30 650	0.51 648	0.60 659	1.03 655	0.84 672	0.76 645	0.73 627	1.39 669	1.51 664	1.31 659	1.22 666	1.11 647	1.08 646	0.57 660	0.53 669	0.51 656	0.51 663	0.54 653	0.61 670

MeshStereo	0.58 626	0.27 575	0.67 548	0.22 343	0.17 484	0.66 625	0.37 603	0.78 647	0.61 601	1.47 679	1.30 654	1.65 666	0.79 645	1.12 649	0.59 600	0.17 594	0.17 611	0.17 589	0.14 569	0.17 567	0.14 535
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 615	0.50 641	0.86 601	0.39 631	0.24 597	0.84 645	0.55 647	0.56 566	0.62 603	0.60 617	0.68 607	0.62 607	0.42 580	1.13 650	0.43 562	0.23 619	0.27 644	0.27 623	0.35 646	0.25 616	0.29 636

SGM_RVC	0.50 611	0.19 498	0.50 470	0.25 493	0.15 428	0.69 629	0.39 614	0.68 635	0.82 636	0.95 652	0.84 629	1.13 651	0.76 643	1.16 651	0.60 604	0.16 583	0.16 604	0.16 583	0.16 590	0.16 550	0.17 569
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 654	0.86 664	0.84 597	0.97 670	0.75 667	0.92 651	0.71 658	1.27 667	1.10 662	0.89 644	1.45 660	1.14 652	0.96 657	1.19 652	0.84 630	0.74 668	0.51 666	0.97 673	0.55 668	0.84 671	0.60 666

IMH-64	0.91 654	0.86 664	0.84 597	0.97 670	0.75 667	0.92 651	0.71 658	1.27 667	1.10 662	0.89 644	1.45 660	1.14 652	0.96 657	1.19 652	0.84 630	0.74 668	0.51 666	0.97 673	0.55 668	0.84 671	0.60 666

SDNR	0.42 582	0.21 525	0.82 589	0.21 274	0.18 506	1.27 666	0.17 241	0.50 483	0.49 547	0.42 555	0.81 625	0.38 470	0.27 453	1.19 652	0.38 535	0.23 619	0.24 640	0.17 589	0.13 555	0.17 567	0.20 601

NaN_ROB	0.41 579	0.28 578	0.62 530	0.30 590	0.19 533	0.51 596	0.47 636	0.58 585	0.59 593	0.56 612	0.47 525	0.49 555	0.41 571	1.21 655	0.64 612	0.12 508	0.18 617	0.12 509	0.13 555	0.11 457	0.14 535

NVStereoNet_ROB	0.67 636	0.49 640	0.83 592	0.48 643	0.40 638	0.51 596	0.46 632	0.70 638	0.77 631	0.84 642	1.72 671	1.02 649	0.83 650	1.23 656	0.79 627	0.32 645	0.38 657	0.40 649	0.46 657	0.36 643	0.41 650
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.17 666	1.04 674	1.49 657	1.03 674	0.78 670	1.20 663	0.77 666	1.48 675	1.96 677	1.28 665	1.99 677	2.15 674	1.14 661	1.25 657	1.00 642	0.81 673	0.60 676	1.01 676	0.69 676	0.92 677	0.74 677

MDST_ROB	0.48 604	0.14 387	0.95 615	0.30 590	0.21 560	1.33 669	0.32 577	0.77 646	0.56 586	1.06 658	0.71 612	0.49 555	0.35 539	1.26 658	0.38 535	0.13 527	0.11 542	0.16 583	0.13 555	0.12 494	0.12 496

MonStereo1	0.93 656	0.56 647	0.82 589	0.69 659	0.58 658	1.37 671	0.35 594	0.94 661	1.25 666	0.93 649	1.90 674	1.52 664	2.10 682	1.27 659	0.77 624	0.69 665	0.33 653	0.75 666	0.47 659	0.70 666	0.57 662

LE_ROB	1.76 677	0.20 511	2.68 677	0.48 643	0.52 654	0.78 641	0.96 676	0.84 656	6.61 694	7.40 697	2.08 679	2.08 672	4.83 690	1.27 659	3.79 689	0.10 430	0.08 453	0.12 509	0.11 488	0.11 457	0.10 435

DStereoFS	0.84 651	0.66 655	0.80 582	0.53 652	0.50 651	1.23 664	0.55 647	0.94 661	1.32 668	0.89 644	1.32 655	1.04 650	2.32 685	1.29 661	1.14 651	0.31 644	0.35 655	0.30 637	0.39 653	0.34 640	0.60 666

WAO-6	1.07 663	0.93 670	0.92 610	0.96 669	0.78 670	1.28 667	0.75 663	1.34 669	2.00 679	1.02 657	1.54 666	1.59 665	1.22 666	1.31 662	1.14 651	0.78 671	0.55 672	1.02 677	0.75 680	0.83 670	0.69 673

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 637	0.64 653	1.06 628	0.45 639	0.27 611	1.40 673	0.58 650	0.78 647	0.92 649	0.84 642	0.86 631	0.88 642	0.68 637	1.33 663	0.68 617	0.37 651	0.29 648	0.34 644	0.36 649	0.43 647	0.37 646

CSAN	0.50 611	0.35 609	0.78 572	0.36 621	0.23 589	0.56 608	0.59 652	0.61 604	0.70 621	0.64 624	0.78 622	0.65 618	0.60 623	1.38 664	0.62 607	0.21 616	0.17 611	0.20 609	0.20 611	0.18 581	0.18 582

FBW_ROB	0.43 587	0.26 568	0.54 493	0.31 596	0.20 552	0.51 596	0.32 577	0.70 638	0.60 597	0.59 616	0.55 565	0.65 618	0.41 571	1.40 665	0.51 589	0.13 527	0.17 611	0.21 611	0.16 590	0.17 567	0.18 582

LVE	1.13 664	1.02 672	1.28 648	1.01 672	0.80 673	1.29 668	0.81 670	1.47 674	1.96 677	1.07 659	1.90 674	1.90 670	1.01 660	1.48 666	0.91 636	0.93 679	0.61 678	0.94 672	0.69 676	0.87 673	0.75 678

WAO-7	1.01 659	0.89 667	0.93 612	0.83 667	0.66 664	1.18 660	0.81 670	1.40 671	1.57 675	1.11 661	1.76 673	1.45 662	1.19 665	1.50 667	1.14 651	0.61 662	0.62 679	0.70 663	0.68 675	0.66 664	0.60 666

RTS	0.78 648	0.48 636	4.68 683	0.34 610	0.28 616	1.12 658	0.46 632	0.62 612	1.03 656	0.73 633	0.89 635	0.60 601	0.59 621	1.61 668	1.16 655	0.14 552	0.11 542	0.15 572	0.15 578	0.21 601	0.19 589

RTSA	0.78 648	0.48 636	4.68 683	0.34 610	0.28 616	1.12 658	0.46 632	0.62 612	1.03 656	0.73 633	0.89 635	0.60 601	0.59 621	1.61 668	1.16 655	0.14 552	0.11 542	0.15 572	0.15 578	0.21 601	0.19 589

UNDER WATER-64	1.55 674	1.19 680	2.52 674	1.31 681	0.95 678	2.12 679	1.21 685	1.45 673	3.19 683	1.43 674	1.32 655	2.64 681	2.04 681	1.63 670	1.83 675	1.11 683	0.67 683	1.28 683	0.92 684	1.19 680	1.02 684

UNDER WATER	1.59 675	1.22 681	2.36 671	1.38 682	1.03 679	1.67 676	1.10 682	1.54 678	3.63 685	1.44 675	1.47 662	2.85 683	2.25 684	1.67 671	1.94 679	1.06 681	0.62 679	1.31 684	0.93 685	1.21 682	1.02 684

ktn	1.77 678	1.36 683	1.22 642	1.43 684	1.14 681	1.52 674	1.08 681	1.51 677	3.96 690	2.77 688	4.69 689	3.35 685	1.46 676	1.69 672	1.25 661	1.43 687	0.77 686	1.45 686	0.99 686	1.32 686	0.96 681

IMH	1.05 662	0.95 671	1.00 621	1.01 672	0.78 670	1.11 657	0.68 657	1.38 670	1.43 672	1.00 655	1.72 671	1.43 661	1.14 661	1.73 673	0.89 635	1.09 682	0.55 672	0.99 675	0.57 670	0.87 673	0.62 672

PWCK	1.00 657	1.17 679	1.70 663	0.91 668	0.41 639	1.19 662	0.92 674	1.10 664	1.14 664	1.16 663	1.14 648	1.25 657	0.88 654	1.75 674	1.04 645	0.87 676	0.50 664	0.87 671	0.53 666	0.96 678	0.52 658

TorneroNet-64	1.43 670	1.03 673	1.20 641	1.10 676	0.86 676	2.26 681	0.73 661	1.84 680	3.84 689	1.25 664	2.25 682	2.69 682	1.42 673	1.76 675	1.43 665	0.76 670	0.50 664	1.09 678	0.66 674	1.23 683	0.76 679

notaker	1.45 671	1.34 682	1.48 655	1.40 683	1.07 680	1.18 660	0.85 673	1.48 675	1.40 670	1.51 680	3.46 687	2.40 679	1.81 679	1.76 675	1.45 668	1.11 683	0.69 684	1.38 685	0.87 683	1.31 685	0.97 683

TorneroNet	2.22 680	1.08 675	1.24 644	1.14 680	0.90 677	5.58 689	0.80 668	2.12 685	8.69 696	2.58 686	5.42 691	3.88 687	1.97 680	1.78 677	1.87 676	0.86 675	0.54 671	1.15 682	0.74 679	1.23 683	0.85 680

JetBlue	1.14 665	0.76 660	2.36 671	0.59 654	0.75 667	3.04 684	1.78 690	1.11 665	0.90 647	0.94 650	1.10 646	1.66 667	1.28 670	2.09 678	1.72 673	0.43 654	0.36 656	0.38 646	0.38 652	0.58 656	0.56 660

MADNet+	1.01 659	1.16 678	4.72 685	0.70 660	0.47 648	1.24 665	0.96 676	0.97 663	0.89 645	0.65 626	0.77 621	0.87 640	0.85 653	2.09 678	1.68 670	0.38 652	0.39 658	0.31 639	0.27 639	0.43 647	0.39 648

MANE	1.41 669	0.36 612	0.74 570	0.43 636	0.41 639	2.16 680	0.80 668	2.39 688	3.38 684	2.22 684	3.06 686	3.54 686	2.73 688	2.15 680	1.94 679	0.28 638	0.27 644	0.30 637	0.46 657	0.28 633	0.34 644

KSHMR	1.89 679	1.36 683	1.60 660	1.47 685	1.22 683	1.38 672	1.06 680	1.79 679	5.97 693	1.42 673	5.65 692	2.98 684	1.14 661	2.23 681	1.20 659	1.27 686	1.12 688	1.46 687	1.10 688	1.32 686	1.15 686

JetRed	2.30 682	2.64 688	6.12 688	1.12 679	1.38 685	5.85 691	3.29 692	1.99 683	1.67 676	1.98 682	1.95 676	2.16 677	1.60 677	2.48 682	4.10 690	1.05 680	1.60 689	1.09 678	1.01 687	1.67 688	1.28 687

SGM-ForestM	1.36 667	0.28 578	0.79 579	0.26 527	0.16 460	2.26 681	1.00 678	1.42 672	1.46 674	2.38 685	2.05 678	5.95 693	2.66 687	2.95 683	2.46 684	0.17 594	0.18 617	0.18 597	0.18 605	0.15 542	0.18 582

WAO-8	1.46 672	1.10 676	1.09 631	1.10 676	0.84 674	2.06 677	0.75 663	1.84 680	3.83 687	1.44 675	2.21 680	2.15 674	1.43 674	3.17 684	1.19 657	0.91 677	0.65 681	1.09 678	0.79 681	0.90 675	0.71 674

Venus	1.46 672	1.10 676	1.09 631	1.10 676	0.84 674	2.06 677	0.75 663	1.84 680	3.83 687	1.44 675	2.21 680	2.15 674	1.43 674	3.17 684	1.19 657	0.91 677	0.65 681	1.09 678	0.79 681	0.90 675	0.71 674

MADNet++	2.26 681	1.80 686	2.06 667	2.13 689	1.97 687	2.61 683	1.79 691	2.38 687	2.16 680	2.75 687	2.65 684	2.38 678	2.43 686	3.17 684	3.21 686	2.17 690	1.95 692	1.94 691	1.63 690	2.06 689	2.01 690

tt	4.71 688	0.10 135	3.94 680	2.06 688	1.53 686	10.14 697	16.88 700	9.27 700	4.98 691	1.39 669	1.02 643	4.68 688	4.90 691	3.35 687	5.86 695	5.76 698	9.15 706	2.24 694	2.53 694	3.10 691	1.32 688

DPSimNet_ROB	4.34 687	4.23 689	6.89 690	3.67 690	3.68 689	4.75 686	5.21 696	2.67 689	3.68 686	5.82 694	3.95 688	5.57 689	6.72 694	3.46 688	4.48 691	4.05 697	2.88 695	4.68 698	3.12 698	3.69 692	3.62 695

TCMNet-wrong-test	4.29 686	5.57 693	4.65 682	11.33 701	10.39 697	5.73 690	4.48 695	4.13 692	1.02 655	1.91 681	2.39 683	6.16 694	3.62 689	3.84 689	4.50 692	1.99 689	0.47 663	1.97 692	1.69 691	5.69 697	4.31 696

HanzoNet	2.97 684	1.69 685	2.29 670	1.74 686	1.33 684	1.53 675	1.03 679	1.99 683	2.64 682	5.51 693	5.16 690	5.90 692	6.82 695	4.32 690	3.29 687	3.16 693	2.02 694	1.92 689	2.87 696	2.24 690	1.89 689

light-stereo	2.37 683	0.69 657	3.61 679	3.84 691	3.41 688	4.04 685	0.31 569	2.13 686	1.45 673	3.61 689	6.33 693	6.90 696	0.63 633	4.83 691	1.28 662	0.71 667	0.74 685	0.32 640	0.39 653	1.20 681	0.96 681

MSAF-DinoV2	0.76 647	0.44 630	1.98 666	0.49 646	0.16 460	0.58 612	0.31 569	0.81 653	0.83 640	0.41 545	0.52 551	0.98 648	0.58 620	4.97 692	1.03 643	0.11 469	0.07 365	0.10 415	0.24 626	0.27 628	0.26 631

DGTPSM_ROB	8.34 693	5.10 690	10.37 702	5.31 693	10.18 695	8.33 693	23.60 705	6.06 695	13.41 705	4.90 690	10.87 703	5.65 690	10.44 698	6.17 693	12.59 699	3.74 695	7.55 699	3.69 695	7.26 703	4.14 694	7.46 699

DPSMNet_ROB	8.40 694	5.11 691	10.49 703	5.58 694	10.25 696	8.34 694	23.62 706	6.07 696	13.45 706	4.93 691	10.88 704	5.66 691	10.44 698	6.24 694	12.64 700	3.98 696	7.61 700	3.76 696	7.30 704	4.20 695	7.51 700

USTest	6.88 691	5.23 692	5.63 687	7.22 695	7.29 692	14.34 700	22.76 701	8.48 697	9.32 697	5.42 692	6.39 694	6.29 695	6.64 693	6.92 695	8.62 698	1.94 688	3.29 696	2.16 693	2.55 695	3.85 693	3.29 694

MultiAttention	1.02 661	0.13 340	0.43 405	0.35 619	0.43 642	5.36 688	1.71 689	0.69 636	0.53 573	0.36 488	0.63 598	0.55 584	0.22 370	7.60 696	0.43 562	0.09 379	0.06 234	0.14 557	0.24 626	0.26 623	0.30 637

BEATNet-Init1	4.73 689	2.61 687	13.29 704	0.58 653	0.53 655	10.12 696	3.33 693	4.83 693	5.01 692	8.75 698	8.51 695	14.08 707	7.60 697	7.70 697	5.34 693	0.28 638	0.28 647	0.34 644	0.37 650	0.57 655	0.45 652

LRCNet_RVC	10.90 699	14.34 707	9.35 691	15.35 702	8.04 694	1.08 656	0.34 590	8.78 698	0.70 621	12.63 707	16.05 707	9.85 698	6.54 692	8.57 698	6.34 696	20.27 716	5.40 698	23.70 714	21.88 715	14.87 706	13.83 707

PML	16.10 705	12.82 706	6.78 689	5.23 692	7.76 693	33.92 712	66.56 721	5.30 694	10.28 698	26.12 720	68.59 721	20.51 709	13.49 708	10.06 699	6.78 697	5.96 699	2.00 693	6.04 704	2.18 693	8.96 702	2.60 692

xxxxx1	15.27 702	9.54 699	10.31 697	20.13 705	18.88 705	17.08 701	23.03 702	10.36 701	10.99 699	9.21 699	9.62 696	10.74 702	10.61 701	10.72 700	13.89 706	7.97 704	9.20 707	31.85 717	44.72 719	12.84 703	13.69 704

tt_ll	15.27 702	9.54 699	10.31 697	20.13 705	18.88 705	17.08 701	23.03 702	10.36 701	10.99 699	9.21 699	9.62 696	10.74 702	10.61 701	10.72 700	13.89 706	7.97 704	9.20 707	31.85 717	44.72 719	12.84 703	13.69 704

ff	15.27 702	9.54 699	10.31 697	20.13 705	18.88 705	17.08 701	23.03 702	10.36 701	10.99 699	9.21 699	9.62 696	10.74 702	10.61 701	10.72 700	13.89 706	7.97 704	9.20 707	31.85 717	44.72 719	12.84 703	13.69 704

Anonymous_1	16.62 706	9.35 698	9.84 694	10.66 698	14.64 702	18.66 707	27.12 709	12.64 706	13.51 707	10.76 706	10.30 702	10.13 701	10.60 700	11.06 703	12.74 703	15.87 714	7.74 701	16.92 712	43.48 718	58.66 721	7.68 701

iinet-test	10.78 697	9.29 696	9.70 692	10.48 696	10.68 698	17.98 705	25.98 707	12.57 704	13.39 703	9.64 702	10.10 700	10.06 699	10.61 701	11.22 704	12.70 701	6.40 700	7.74 701	5.68 700	6.69 699	7.47 698	7.30 697

IINet	10.78 697	9.29 696	9.70 692	10.48 696	10.68 698	17.98 705	25.98 707	12.57 704	13.39 703	9.64 702	10.10 700	10.06 699	10.61 701	11.22 704	12.70 701	6.40 700	7.74 701	5.68 700	6.69 699	7.47 698	7.30 697

DPSM_ROB	11.49 700	9.87 702	10.35 700	11.13 699	11.31 700	19.11 708	27.51 710	13.37 707	14.21 708	10.31 704	11.06 705	10.96 705	11.27 706	11.96 706	13.59 704	6.78 702	8.19 704	6.03 702	7.09 701	7.93 700	7.73 702

DPSM	11.49 700	9.87 702	10.35 700	11.13 699	11.31 700	19.11 708	27.51 710	13.37 707	14.21 708	10.31 704	11.06 705	10.96 705	11.27 706	11.96 706	13.59 704	6.78 702	8.19 704	6.03 702	7.09 701	7.93 700	7.73 702

Selective-IGEV-i1pa	5.57 690	7.99 695	4.76 686	0.80 664	0.45 646	12.99 698	3.60 694	9.25 699	7.43 695	6.97 695	9.87 699	8.94 697	7.26 696	14.66 708	5.65 694	3.55 694	1.08 687	1.93 690	0.72 678	0.73 667	2.79 693

HaxPig	17.72 707	20.22 717	19.73 706	16.53 703	16.51 703	9.27 695	9.33 697	14.34 709	13.27 702	18.65 709	18.70 708	17.35 708	16.77 709	17.04 709	16.45 709	22.05 717	20.89 717	22.27 713	21.53 714	21.29 714	22.13 718

MEDIAN_ROB	21.21 708	24.62 718	23.47 716	19.58 704	19.65 708	13.22 699	10.96 698	17.88 710	17.00 710	22.14 719	22.02 710	20.86 710	20.36 710	21.06 710	19.71 710	25.63 718	24.13 718	26.21 715	25.20 716	25.17 715	25.38 719

FlowAnything	23.14 712	19.87 711	20.79 712	22.50 712	22.74 710	38.39 715	55.46 715	26.89 716	28.72 718	20.77 718	22.29 716	22.07 714	22.72 711	23.99 711	27.41 719	13.60 710	16.55 716	12.15 709	14.36 711	15.97 711	15.52 709

CasAABBNet	23.10 709	19.86 710	20.64 711	22.47 708	22.73 709	38.41 716	55.50 717	26.89 716	28.70 717	20.61 716	22.15 713	22.08 715	22.75 714	23.99 711	27.36 715	13.59 707	16.48 712	12.14 705	14.27 706	15.95 707	15.53 710

RAFT-FEzeroshot	23.10 709	19.88 712	20.56 709	22.49 709	22.75 711	38.38 713	55.50 717	26.84 714	28.66 715	20.60 714	22.10 711	22.05 712	22.74 712	24.00 713	27.37 717	13.59 707	16.48 712	12.14 705	14.28 707	15.96 709	15.54 711

RAFT-FE	23.10 709	19.88 712	20.56 709	22.49 709	22.75 711	38.38 713	55.50 717	26.84 714	28.66 715	20.60 714	22.10 711	22.05 712	22.74 712	24.00 713	27.37 717	13.59 707	16.48 712	12.14 705	14.28 707	15.96 709	15.54 711

Selective-RAFT-Error	23.16 713	19.93 714	20.87 713	22.54 713	22.81 714	38.52 719	55.47 716	27.01 719	28.83 719	20.66 717	22.25 714	22.09 716	22.80 716	24.09 715	27.36 715	13.61 712	16.48 712	12.15 709	14.28 707	15.99 712	15.57 714

Hybrid-DGEV	23.16 713	19.94 715	20.96 714	22.49 709	22.75 711	38.51 718	55.52 720	27.09 720	28.90 720	20.58 713	22.25 714	22.00 711	22.80 716	24.11 716	27.33 714	13.60 710	16.47 711	12.14 705	14.30 710	15.95 707	15.54 711

LSM0	24.24 715	19.98 716	22.32 715	24.22 714	40.14 720	38.48 717	55.20 714	26.95 718	28.57 714	20.49 712	21.83 709	22.26 717	22.75 714	24.22 717	27.30 713	13.66 713	16.32 710	12.19 711	14.15 705	16.10 713	17.66 715

AVERAGE_ROB	25.43 716	29.06 719	27.24 717	24.63 715	24.20 717	17.73 704	12.61 699	22.29 713	21.39 713	26.79 721	26.16 719	25.20 718	24.64 720	25.07 718	23.53 711	29.96 719	28.40 719	30.60 716	29.58 717	29.72 716	29.84 720

RSGM-EC	29.65 717	17.75 708	10.04 695	35.31 716	33.15 718	26.42 710	46.65 712	19.89 711	17.74 711	18.92 710	23.36 717	30.14 719	23.59 718	41.87 719	45.99 720	59.56 720	34.38 720	33.25 720	20.37 712	34.97 717	19.60 716

acva	29.65 717	17.75 708	10.04 695	35.31 716	33.15 718	26.42 710	46.65 712	19.89 711	17.74 711	18.92 710	23.36 717	30.14 719	23.59 718	41.87 719	45.99 720	59.56 720	34.38 720	33.25 720	20.37 712	34.97 717	19.60 716

test_example2	101.33 720	108.28 721	68.15 719	98.43 718	106.93 721	89.75 720	102.43 722	36.80 721	97.65 722	129.04 722	130.15 722	65.26 722	66.62 722	92.11 721	80.24 722	144.10 722	199.48 722	81.81 722	103.01 722	125.01 722	101.27 721

Selective-IGEV-i16pa	30.47 719	41.93 720	4.02 681	0.49 646	0.37 635	96.94 721	0.74 662	60.26 722	58.76 721	17.24 708	64.39 720	38.26 721	49.53 721	106.11 722	26.15 712	19.96 715	3.42 697	4.39 697	1.81 692	0.39 645	14.22 708

ccccc		256.29 722		354.40 721	364.36 722	149.10 722		152.89 723		153.93 723		164.00 723		268.02 723		390.55 723	349.22 723	244.59 723	219.82 723	412.30 723

ASD4		6.65 694

Low-res two-view benchmark