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

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 126	0.13 22	0.05 2	0.08 85	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.08 187	0.05 14	0.08 26	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 172	0.04 75

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 126	0.12 7	0.05 2	0.06 14	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.08 26	0.09 105	0.07 345	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 172	0.04 75

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 126	0.13 22	0.04 1	0.06 14	0.12 100	0.06 1	0.05 4	0.06 25	0.05 7	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.04 49	0.04 75

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 192	0.15 124	0.05 2	0.07 43	0.11 64	0.09 22	0.04 2	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.08 26	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.05 172	0.05 210

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 43	0.08 58	0.17 310	0.05 2	0.06 14	0.11 64	0.08 12	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.09 60	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.04 49	0.04 75

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 58	0.12 7	0.05 2	0.09 139	0.13 179	0.06 1	0.09 53	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.05 172	0.04 75

testmc14	0.07 7	0.05 43	0.06 5	0.15 124	0.05 2	0.09 139	0.13 179	0.08 12	0.08 25	0.07 75	0.09 161	0.06 42	0.05 14	0.07 4	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 43	0.07 12	0.16 223	0.05 2	0.08 85	0.12 100	0.09 22	0.07 15	0.06 25	0.10 198	0.06 42	0.06 67	0.08 26	0.08 26	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.03 2

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 192	0.14 70	0.06 29	0.05 4	0.12 100	0.12 86	0.09 53	0.05 2	0.07 65	0.07 125	0.08 231	0.10 125	0.10 209	0.06 168	0.05 277	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.05 210

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 192	0.13 22	0.06 29	0.06 14	0.12 100	0.13 116	0.08 25	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.08 231	0.10 125	0.09 105	0.06 168	0.05 277	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.05 210

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 192	0.13 22	0.06 29	0.06 14	0.12 100	0.06 1	0.08 25	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.08 231	0.10 125	0.09 105	0.06 168	0.05 277	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.05 210

qqai	0.07 7	0.05 43	0.10 192	0.14 70	0.06 29	0.05 4	0.12 100	0.08 12	0.09 53	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.08 231	0.10 125	0.09 105	0.06 168	0.05 277	0.05 51	0.03 1	0.04 49	0.05 210

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 192	0.13 22	0.06 29	0.08 85	0.09 20	0.12 86	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.10 125	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.05 172	0.05 210

CAR	0.07 7	0.05 43	0.08 58	0.14 70	0.06 29	0.07 43	0.08 7	0.12 86	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 125	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.04 75

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 58	0.13 22	0.06 29	0.07 43	0.08 7	0.12 86	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 125	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.04 75

monster-pro	0.07 7	0.06 118	0.05 1	0.15 124	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 190	0.15 254	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 67	0.07 4	0.09 105	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 118	0.07 12	0.15 124	0.07 136	0.08 85	0.14 247	0.11 59	0.08 25	0.05 2	0.07 65	0.08 187	0.08 231	0.09 60	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.03 1	0.04 75

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 241	0.08 58	0.18 403	0.06 29	0.07 43	0.10 35	0.09 22	0.14 227	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 67	0.11 201	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 118	0.09 126	0.17 310	0.06 29	0.08 85	0.12 100	0.11 59	0.10 78	0.06 25	0.07 65	0.07 125	0.06 67	0.10 125	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 241	0.09 126	0.19 474	0.06 29	0.07 43	0.12 100	0.11 59	0.13 194	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.06 67	0.09 60	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 360	0.07 12	0.17 310	0.07 136	0.08 85	0.13 179	0.10 36	0.10 78	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.05 14	0.08 26	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.04 75

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 118	0.07 12	0.16 223	0.06 29	0.08 85	0.12 100	0.10 36	0.08 25	0.06 25	0.09 161	0.06 42	0.05 14	0.08 26	0.08 26	0.04 11	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 241	0.07 12	0.17 310	0.06 29	0.07 43	0.12 100	0.09 22	0.11 111	0.09 184	0.09 161	0.06 42	0.07 181	0.09 60	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 43	0.11 255	0.15 124	0.06 29	0.07 43	0.13 179	0.09 22	0.11 111	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.05 14	0.09 60	0.07 1	0.05 51	0.05 277	0.05 51	0.04 61	0.03 1	0.04 75

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 118	0.07 12	0.15 124	0.06 29	0.10 203	0.15 335	0.12 86	0.11 111	0.06 25	0.11 251	0.06 42	0.05 14	0.09 60	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 126	0.13 22	0.05 2	0.08 85	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.08 187	0.05 14	0.08 26	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 172	0.04 75

LACA3	0.07 7	0.08 360	0.08 58	0.13 22	0.05 2	0.09 139	0.11 64	0.08 12	0.08 25	0.08 132	0.05 7	0.07 125	0.07 181	0.07 4	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 118	0.08 58	0.17 310	0.06 29	0.08 85	0.12 100	0.13 116	0.07 15	0.08 132	0.07 65	0.06 42	0.04 1	0.10 125	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 43	0.06 5	0.15 124	0.06 29	0.09 139	0.11 64	0.11 59	0.10 78	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.08 231	0.09 60	0.07 1	0.07 345	0.04 25	0.04 1	0.04 61	0.04 49	0.04 75

LACA1	0.07 7	0.07 241	0.07 12	0.14 70	0.05 2	0.09 139	0.11 64	0.10 36	0.07 15	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.07 181	0.08 26	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.04 61	0.03 1	0.04 75

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 22	0.06 29	0.08 85	0.11 64	0.15 190	0.12 150	0.06 25	0.05 7	0.04 1	0.05 14	0.08 26	0.10 209	0.07 345	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.04 75

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 58	0.15 124	0.07 136	0.06 14	0.14 247	0.07 7	0.10 78	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 67	0.07 4	0.09 105	0.04 11	0.04 25	0.05 51	0.05 193	0.04 49	0.04 75

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 43	0.08 58	0.15 124	0.07 136	0.08 85	0.12 100	0.07 7	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 60	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.04 49	0.04 75

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 58	0.14 70	0.06 29	0.05 4	0.12 100	0.12 86	0.09 53	0.07 75	0.06 23	0.04 1	0.04 1	0.08 26	0.09 105	0.06 168	0.05 277	0.05 51	0.03 1	0.04 49	0.04 75
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 126	0.11 1	0.05 2	0.10 203	0.10 35	0.14 147	0.09 53	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.07 181	0.07 4	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.04 61	0.04 49	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 43	0.07 12	0.14 70	0.06 29	0.09 139	0.13 179	0.15 190	0.06 6	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.08 231	0.09 60	0.09 105	0.06 168	0.05 277	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.04 75

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 241	0.07 12	0.15 124	0.06 29	0.12 312	0.10 35	0.11 59	0.11 111	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.10 125	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth	0.07 7	0.07 241	0.08 58	0.18 403	0.06 29	0.07 43	0.11 64	0.09 22	0.06 6	0.04 1	0.07 65	0.10 262	0.09 273	0.08 26	0.08 26	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 61	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.07 7	0.05 43	0.09 126	0.13 22	0.06 29	0.12 312	0.12 100	0.11 59	0.10 78	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.06 67	0.09 60	0.08 26	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.04 75

MonStereo	0.07 7	0.06 118	0.05 1	0.15 124	0.05 2	0.08 85	0.10 35	0.15 190	0.15 254	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 67	0.07 4	0.09 105	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 43	0.07 12	0.16 223	0.06 29	0.07 43	0.11 64	0.10 36	0.08 25	0.06 25	0.06 23	0.07 125	0.07 181	0.09 60	0.09 105	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 118	0.05 1	0.15 124	0.05 2	0.08 85	0.10 35	0.15 190	0.15 254	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 67	0.07 4	0.09 105	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 126	0.13 22	0.06 29	0.05 4	0.09 20	0.11 59	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.06 67	0.09 60	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 172	0.05 210

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 43	0.09 126	0.14 70	0.06 29	0.08 85	0.09 20	0.13 116	0.13 194	0.05 2	0.07 65	0.06 42	0.06 67	0.08 26	0.10 209	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.04 49	0.04 75

AdaDepth	0.07 7	0.06 118	0.07 12	0.18 403	0.06 29	0.11 258	0.12 100	0.09 22	0.07 15	0.06 25	0.05 7	0.07 125	0.06 67	0.09 60	0.10 209	0.04 11	0.05 277	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.04 75

asda	0.07 7	0.08 360	0.08 58	0.16 223	0.06 29	0.06 14	0.10 35	0.16 231	0.10 78	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 125	0.10 209	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 360	0.07 12	0.16 223	0.07 136	0.08 85	0.08 7	0.11 59	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 67	0.10 125	0.09 105	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 61	0.04 49	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 360	0.07 12	0.15 124	0.06 29	0.07 43	0.10 35	0.18 305	0.11 111	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 67	0.10 125	0.09 105	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 61	0.04 49	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 118	0.07 12	0.14 70	0.06 29	0.08 85	0.08 7	0.10 36	0.15 254	0.08 132	0.10 198	0.07 125	0.06 67	0.08 26	0.10 209	0.05 51	0.03 1	0.04 1	0.04 61	0.03 1	0.04 75

4.25_new	0.07 7	0.08 360	0.09 126	0.15 124	0.06 29	0.09 139	0.08 7	0.14 147	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 67	0.12 297	0.10 209	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 360	0.09 126	0.15 124	0.06 29	0.09 139	0.08 7	0.14 147	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 67	0.12 297	0.10 209	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 443	0.08 58	0.15 124	0.07 136	0.06 14	0.10 35	0.14 147	0.11 111	0.06 25	0.08 125	0.06 42	0.06 67	0.08 26	0.10 209	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 61	0.04 49	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 443	0.08 58	0.15 124	0.07 136	0.06 14	0.10 35	0.14 147	0.11 111	0.06 25	0.08 125	0.06 42	0.06 67	0.08 26	0.10 209	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 61	0.04 49	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 360	0.09 126	0.15 124	0.06 29	0.09 139	0.08 7	0.14 147	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 67	0.12 297	0.10 209	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 360	0.08 58	0.16 223	0.06 29	0.07 43	0.08 7	0.12 86	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.05 5	0.06 67	0.09 60	0.10 209	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 61	0.04 49	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 241	0.07 12	0.16 223	0.06 29	0.08 85	0.12 100	0.10 36	0.10 78	0.07 75	0.06 23	0.09 225	0.06 67	0.08 26	0.09 105	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 61	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 241	0.07 12	0.13 22	0.06 29	0.08 85	0.08 7	0.18 305	0.12 150	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.06 67	0.09 60	0.11 292	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 75

3.25w_new	0.07 7	0.06 118	0.07 12	0.15 124	0.06 29	0.10 203	0.07 3	0.12 86	0.11 111	0.08 132	0.06 23	0.07 125	0.06 67	0.11 201	0.09 105	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 118	0.07 12	0.15 124	0.06 29	0.10 203	0.07 3	0.12 86	0.11 111	0.08 132	0.06 23	0.07 125	0.06 67	0.11 201	0.09 105	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 241	0.08 58	0.16 223	0.07 136	0.07 43	0.09 20	0.16 231	0.09 53	0.07 75	0.06 23	0.05 5	0.06 67	0.09 60	0.10 209	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 241	0.07 12	0.15 124	0.07 136	0.09 139	0.06 1	0.13 116	0.11 111	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.07 181	0.10 125	0.09 105	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 118	0.07 12	0.16 223	0.06 29	0.07 43	0.10 35	0.14 147	0.14 227	0.07 75	0.08 125	0.05 5	0.06 67	0.09 60	0.09 105	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 75

monsterstereo	0.07 7	0.06 118	0.06 5	0.16 223	0.06 29	0.08 85	0.10 35	0.16 231	0.11 111	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.07 181	0.08 26	0.09 105	0.04 11	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 118	0.06 5	0.15 124	0.06 29	0.08 85	0.09 20	0.12 86	0.08 25	0.09 184	0.07 65	0.06 42	0.06 67	0.08 26	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.04 61	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 58	0.13 22	0.06 29	0.09 139	0.12 100	0.14 147	0.10 78	0.06 25	0.09 161	0.07 125	0.05 14	0.09 60	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.04 75

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 126	0.17 310	0.06 29	0.05 4	0.10 35	0.11 59	0.09 53	0.06 25	0.06 23	0.07 125	0.05 14	0.09 60	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.07 384	0.06 313

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 43	0.10 192	0.14 70	0.06 29	0.07 43	0.12 100	0.09 22	0.09 53	0.06 25	0.04 1	0.05 5	0.05 14	0.08 26	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.04 49	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 43	0.11 255	0.14 70	0.06 29	0.07 43	0.13 179	0.09 22	0.07 15	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 26	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.04 49	0.04 75

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 43	0.10 192	0.14 70	0.06 29	0.07 43	0.11 64	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.04 1	0.06 42	0.06 67	0.07 4	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.06 313

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 43	0.08 58	0.17 310	0.05 2	0.07 43	0.11 64	0.08 12	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.10 125	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.04 49	0.04 75

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 255	0.15 124	0.06 29	0.09 139	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 125	0.07 181	0.11 201	0.08 26	0.07 345	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.05 210

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 255	0.15 124	0.06 29	0.09 139	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 125	0.07 181	0.11 201	0.08 26	0.07 345	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.05 210

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 192	0.15 124	0.06 29	0.07 43	0.09 20	0.08 12	0.06 6	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.06 67	0.10 125	0.09 105	0.07 345	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.06 296	0.06 313

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 118	0.10 192	0.16 223	0.07 136	0.04 1	0.13 179	0.10 36	0.10 78	0.05 2	0.11 251	0.07 125	0.05 14	0.07 4	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.04 75

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 118	0.08 58	0.13 22	0.07 136	0.07 43	0.14 247	0.09 22	0.09 53	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.10 125	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.04 75
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 601	0.17 511	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 64	0.08 12	0.08 25	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 60	0.08 26	0.08 428	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.05 172	0.04 75

AIO_rvc	0.07 7	0.06 118	0.08 58	0.15 124	0.06 29	0.08 85	0.14 247	0.09 22	0.08 25	0.07 75	0.08 125	0.07 125	0.04 1	0.10 125	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.03 2

AIO_test	0.07 7	0.05 43	0.07 12	0.15 124	0.07 136	0.06 14	0.14 247	0.10 36	0.10 78	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.08 26	0.10 209	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 118	0.05 1	0.15 124	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 190	0.15 254	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 67	0.07 4	0.09 105	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 43	0.07 12	0.14 70	0.06 29	0.10 203	0.13 179	0.07 7	0.13 194	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.10 125	0.09 105	0.04 11	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.04 49	0.04 75

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 58	0.15 124	0.05 2	0.05 4	0.13 179	0.12 86	0.08 25	0.07 75	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.04 49	0.04 75

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 118	0.08 58	0.18 403	0.06 29	0.04 1	0.10 35	0.11 59	0.11 111	0.06 25	0.07 65	0.07 125	0.06 67	0.09 60	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.04 75

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 58	0.15 124	0.06 29	0.04 1	0.09 20	0.10 36	0.09 53	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.06 67	0.06 1	0.08 26	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.06 296	0.06 313

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 43	0.11 255	0.15 124	0.06 29	0.07 43	0.13 179	0.09 22	0.11 111	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.05 14	0.09 60	0.07 1	0.05 51	0.05 277	0.05 51	0.04 61	0.03 1	0.04 75

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 118	0.08 58	0.17 310	0.06 29	0.08 85	0.12 100	0.13 116	0.07 15	0.08 132	0.07 65	0.06 42	0.04 1	0.10 125	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.03 2

depth_test_26	0.08 86	0.04 1	0.11 255	0.13 22	0.07 136	0.07 43	0.11 64	0.12 86	0.11 111	0.09 184	0.07 65	0.08 187	0.05 14	0.09 60	0.08 26	0.08 428	0.06 431	0.06 201	0.06 294	0.06 296	0.07 403

Anonymus	0.08 86	0.05 43	0.10 192	0.15 124	0.08 223	0.10 203	0.15 335	0.15 190	0.10 78	0.07 75	0.06 23	0.07 125	0.08 231	0.12 297	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.05 193	0.05 172	0.06 313

LGCAT	0.08 86	0.04 1	0.10 192	0.11 1	0.06 29	0.07 43	0.12 100	0.07 7	0.08 25	0.09 184	0.07 65	0.07 125	0.08 231	0.12 297	0.11 292	0.10 534	0.09 570	0.04 1	0.05 193	0.04 49	0.09 520

quiztm	0.08 86	0.07 241	0.08 58	0.18 403	0.07 136	0.09 139	0.14 247	0.14 147	0.12 150	0.07 75	0.07 65	0.05 5	0.06 67	0.11 201	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.04 61	0.04 49	0.03 2

TS12	0.08 86	0.06 118	0.09 126	0.21 575	0.07 136	0.11 258	0.13 179	0.11 59	0.09 53	0.10 231	0.10 198	0.08 187	0.10 317	0.09 60	0.12 358	0.04 11	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.03 1	0.04 75

DF	0.08 86	0.05 43	0.09 126	0.15 124	0.06 29	0.11 258	0.13 179	0.10 36	0.12 150	0.09 184	0.10 198	0.10 262	0.08 231	0.11 201	0.09 105	0.07 345	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.04 75

LiteMatch*	0.08 86	0.04 1	0.11 255	0.13 22	0.08 223	0.08 85	0.13 179	0.14 147	0.09 53	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 273	0.11 201	0.10 209	0.06 168	0.05 277	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.05 210

aanet-new-90k	0.08 86	0.07 241	0.08 58	0.19 474	0.06 29	0.07 43	0.12 100	0.12 86	0.13 194	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.06 67	0.10 125	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 86	0.06 118	0.09 126	0.17 310	0.06 29	0.09 139	0.13 179	0.11 59	0.13 194	0.08 132	0.08 125	0.06 42	0.05 14	0.09 60	0.08 26	0.04 11	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 86	0.06 118	0.09 126	0.17 310	0.05 2	0.07 43	0.13 179	0.12 86	0.12 150	0.09 184	0.08 125	0.07 125	0.05 14	0.10 125	0.09 105	0.04 11	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 86	0.07 241	0.08 58	0.18 403	0.06 29	0.08 85	0.12 100	0.11 59	0.12 150	0.07 75	0.08 125	0.05 5	0.07 181	0.10 125	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.06 296	0.04 75

aanet-new-32k	0.08 86	0.07 241	0.09 126	0.18 403	0.06 29	0.11 258	0.11 64	0.10 36	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.07 125	0.06 67	0.10 125	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 86	0.07 241	0.09 126	0.18 403	0.06 29	0.11 258	0.11 64	0.10 36	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.07 125	0.06 67	0.10 125	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 86	0.07 241	0.09 126	0.18 403	0.06 29	0.08 85	0.12 100	0.10 36	0.09 53	0.09 184	0.08 125	0.08 187	0.06 67	0.12 297	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.04 75

aanet-new-22k	0.08 86	0.06 118	0.09 126	0.17 310	0.06 29	0.08 85	0.11 64	0.14 147	0.12 150	0.09 184	0.09 161	0.08 187	0.06 67	0.10 125	0.08 26	0.04 11	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.03 1	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 86	0.08 360	0.08 58	0.18 403	0.06 29	0.07 43	0.09 20	0.13 116	0.12 150	0.08 132	0.07 65	0.07 125	0.06 67	0.09 60	0.08 26	0.04 11	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 86	0.08 360	0.08 58	0.19 474	0.07 136	0.08 85	0.12 100	0.14 147	0.11 111	0.07 75	0.08 125	0.07 125	0.07 181	0.09 60	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.04 75

aanet-new-12k	0.08 86	0.09 443	0.07 12	0.20 541	0.08 223	0.08 85	0.13 179	0.12 86	0.13 194	0.08 132	0.08 125	0.05 5	0.07 181	0.09 60	0.08 26	0.04 11	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.06 296	0.04 75

aanet-new-14k	0.08 86	0.09 443	0.08 58	0.19 474	0.06 29	0.07 43	0.10 35	0.14 147	0.15 254	0.06 25	0.08 125	0.05 5	0.06 67	0.09 60	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.04 75

aanet-new-8k	0.08 86	0.07 241	0.08 58	0.19 474	0.07 136	0.09 139	0.12 100	0.16 231	0.15 254	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 67	0.10 125	0.08 26	0.04 11	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.04 75

aanet-new	0.08 86	0.09 443	0.10 192	0.18 403	0.08 223	0.10 203	0.12 100	0.15 190	0.12 150	0.08 132	0.08 125	0.05 5	0.07 181	0.10 125	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.06 296	0.04 75

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 86	0.07 241	0.08 58	0.18 403	0.07 136	0.11 258	0.14 247	0.12 86	0.11 111	0.07 75	0.11 251	0.07 125	0.06 67	0.09 60	0.08 26	0.04 11	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.04 75

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 86	0.05 43	0.07 12	0.15 124	0.06 29	0.10 203	0.14 247	0.13 116	0.12 150	0.07 75	0.09 161	0.07 125	0.06 67	0.10 125	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 86	0.06 118	0.15 444	0.14 70	0.06 29	0.08 85	0.13 179	0.13 116	0.11 111	0.07 75	0.08 125	0.07 125	0.06 67	0.09 60	0.08 26	0.05 51	0.05 277	0.05 51	0.04 61	0.03 1	0.04 75

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 86	0.06 118	0.07 12	0.17 310	0.06 29	0.07 43	0.14 247	0.13 116	0.16 294	0.05 2	0.10 198	0.06 42	0.06 67	0.08 26	0.08 26	0.04 11	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.03 1	0.04 75

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 86	0.06 118	0.10 192	0.16 223	0.07 136	0.11 258	0.12 100	0.15 190	0.15 254	0.08 132	0.12 273	0.05 5	0.06 67	0.09 60	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.03 1	0.04 75

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 86	0.06 118	0.10 192	0.16 223	0.07 136	0.11 258	0.13 179	0.14 147	0.14 227	0.08 132	0.13 292	0.05 5	0.06 67	0.10 125	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.03 1	0.04 75

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 86	0.07 241	0.10 192	0.16 223	0.07 136	0.09 139	0.12 100	0.15 190	0.14 227	0.08 132	0.11 251	0.05 5	0.06 67	0.09 60	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.03 1	0.04 75

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 86	0.06 118	0.17 511	0.15 124	0.06 29	0.06 14	0.13 179	0.13 116	0.13 194	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.08 26	0.08 26	0.04 11	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 86	0.06 118	0.07 12	0.16 223	0.06 29	0.06 14	0.14 247	0.14 147	0.14 227	0.07 75	0.10 198	0.06 42	0.05 14	0.09 60	0.09 105	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 61	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 86	0.05 43	0.12 303	0.15 124	0.06 29	0.10 203	0.14 247	0.12 86	0.12 150	0.07 75	0.09 161	0.06 42	0.06 67	0.10 125	0.08 26	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.04 75

PSi22	0.08 86	0.06 118	0.11 255	0.16 223	0.07 136	0.08 85	0.10 35	0.14 147	0.08 25	0.08 132	0.06 23	0.10 262	0.06 67	0.12 297	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.04 75

Foundation-i1c-attn	0.08 86	0.05 43	0.07 12	0.14 70	0.05 2	0.09 139	0.12 100	0.12 86	0.10 78	0.09 184	0.10 198	0.10 262	0.07 181	0.07 4	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 86	0.05 43	0.07 12	0.14 70	0.05 2	0.09 139	0.12 100	0.13 116	0.10 78	0.09 184	0.10 198	0.09 225	0.06 67	0.07 4	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 86	0.05 43	0.07 12	0.13 22	0.05 2	0.13 368	0.13 179	0.12 86	0.09 53	0.11 268	0.11 251	0.11 293	0.06 67	0.08 26	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.04 49	0.04 75

DepthFocus	0.08 86	0.04 1	0.15 444	0.12 7	0.09 358	0.07 43	0.12 100	0.10 36	0.05 4	0.09 184	0.05 7	0.07 125	0.04 1	0.08 26	0.08 26	0.06 168	0.05 277	0.07 313	0.07 394	0.05 172	0.04 75

GeoVLM	0.08 86	0.04 1	0.10 192	0.13 22	0.06 29	0.10 203	0.12 100	0.13 116	0.08 25	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.08 231	0.10 125	0.11 292	0.06 168	0.05 277	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.05 210

gcap_with_dpt	0.08 86	0.06 118	0.09 126	0.16 223	0.07 136	0.09 139	0.12 100	0.13 116	0.13 194	0.08 132	0.12 273	0.04 1	0.06 67	0.10 125	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.03 1	0.04 75

DispViT+	0.08 86	0.05 43	0.09 126	0.13 22	0.06 29	0.05 4	0.11 64	0.18 305	0.16 294	0.09 184	0.08 125	0.07 125	0.06 67	0.11 201	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJA1++	0.08 86	0.04 1	0.11 255	0.14 70	0.07 136	0.11 258	0.11 64	0.11 59	0.07 15	0.07 75	0.07 65	0.07 125	0.06 67	0.10 125	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.06 296	0.06 313

BStereo	0.08 86	0.06 118	0.16 480	0.15 124	0.08 223	0.07 43	0.09 20	0.15 190	0.16 294	0.06 25	0.07 65	0.07 125	0.05 14	0.09 60	0.11 292	0.04 11	0.05 277	0.05 51	0.07 394	0.04 49	0.04 75

MonSter++	0.08 86	0.04 1	0.10 192	0.13 22	0.06 29	0.09 139	0.12 100	0.13 116	0.08 25	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.08 231	0.10 125	0.11 292	0.06 168	0.05 277	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.04 75

HiDET	0.08 86	0.04 1	0.10 192	0.13 22	0.06 29	0.08 85	0.12 100	0.12 86	0.11 111	0.06 25	0.07 65	0.07 125	0.07 181	0.11 201	0.11 292	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.04 75

LCMNet	0.08 86	0.05 43	0.10 192	0.13 22	0.07 136	0.09 139	0.12 100	0.10 36	0.11 111	0.06 25	0.08 125	0.06 42	0.07 181	0.11 201	0.10 209	0.06 168	0.05 277	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.04 75

GEAStereo	0.08 86	0.05 43	0.08 58	0.13 22	0.08 223	0.08 85	0.14 247	0.10 36	0.09 53	0.08 132	0.10 198	0.06 42	0.05 14	0.11 201	0.08 26	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.05 210

GSStereo	0.08 86	0.05 43	0.08 58	0.13 22	0.08 223	0.08 85	0.14 247	0.11 59	0.12 150	0.08 132	0.10 198	0.05 5	0.05 14	0.11 201	0.08 26	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.05 210

gasm-f	0.08 86	0.05 43	0.07 12	0.13 22	0.08 223	0.08 85	0.14 247	0.10 36	0.09 53	0.08 132	0.10 198	0.06 42	0.05 14	0.10 125	0.08 26	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.06 296	0.05 210

DDF-Stereo	0.08 86	0.04 1	0.09 126	0.15 124	0.10 472	0.06 14	0.13 179	0.09 22	0.14 227	0.06 25	0.06 23	0.07 125	0.06 67	0.09 60	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.04 61	0.08 453	0.05 210

252Zero-FE	0.08 86	0.04 1	0.09 126	0.13 22	0.07 136	0.12 312	0.11 64	0.13 116	0.14 227	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.05 14	0.09 60	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 172	0.06 313

DA	0.08 86	0.07 241	0.07 12	0.19 474	0.08 223	0.09 139	0.12 100	0.13 116	0.12 150	0.08 132	0.10 198	0.10 262	0.08 231	0.09 60	0.10 209	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.04 61	0.05 172	0.03 2

zero-FE	0.08 86	0.04 1	0.09 126	0.15 124	0.10 472	0.05 4	0.14 247	0.09 22	0.14 227	0.07 75	0.06 23	0.07 125	0.06 67	0.09 60	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.04 61	0.08 453	0.05 210

GGEV	0.08 86	0.07 241	0.07 12	0.19 474	0.08 223	0.09 139	0.12 100	0.13 116	0.12 150	0.08 132	0.10 198	0.10 262	0.08 231	0.09 60	0.10 209	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.04 61	0.05 172	0.03 2

GASTEREO	0.08 86	0.05 43	0.09 126	0.19 474	0.07 136	0.07 43	0.12 100	0.14 147	0.11 111	0.10 231	0.09 161	0.07 125	0.04 1	0.12 297	0.08 26	0.06 168	0.05 277	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.05 210

MSCF	0.08 86	0.05 43	0.08 58	0.19 474	0.08 223	0.06 14	0.12 100	0.14 147	0.11 111	0.10 231	0.09 161	0.07 125	0.04 1	0.11 201	0.08 26	0.06 168	0.05 277	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.05 210

S2M2_XL	0.08 86	0.06 118	0.12 303	0.12 7	0.08 223	0.09 139	0.09 20	0.07 7	0.07 15	0.08 132	0.07 65	0.07 125	0.06 67	0.09 60	0.09 105	0.08 428	0.06 431	0.07 313	0.05 193	0.08 453	0.06 313
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3w_stereo	0.08 86	0.09 443	0.10 192	0.17 310	0.07 136	0.08 85	0.10 35	0.20 348	0.13 194	0.06 25	0.07 65	0.05 5	0.06 67	0.08 26	0.09 105	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.03 2

2w_stereo	0.08 86	0.08 360	0.09 126	0.16 223	0.06 29	0.08 85	0.10 35	0.20 348	0.15 254	0.08 132	0.07 65	0.06 42	0.06 67	0.06 1	0.09 105	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 61	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo	0.08 86	0.07 241	0.10 192	0.18 403	0.07 136	0.10 203	0.17 449	0.11 59	0.08 25	0.05 2	0.07 65	0.05 5	0.07 181	0.09 60	0.09 105	0.04 11	0.05 277	0.07 313	0.07 394	0.04 49	0.04 75

SGD-Stereo	0.08 86	0.05 43	0.10 192	0.14 70	0.05 2	0.12 312	0.12 100	0.11 59	0.12 150	0.07 75	0.09 161	0.09 225	0.09 273	0.08 26	0.08 26	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.03 2

HART	0.08 86	0.07 241	0.09 126	0.17 310	0.07 136	0.10 203	0.16 407	0.13 116	0.11 111	0.08 132	0.10 198	0.07 125	0.05 14	0.10 125	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.04 61	0.05 172	0.04 75

Reg-Stereo(zero)	0.08 86	0.05 43	0.08 58	0.16 223	0.06 29	0.12 312	0.11 64	0.15 190	0.10 78	0.12 312	0.09 161	0.10 262	0.08 231	0.11 201	0.08 26	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.05 210

SCV_C0	0.08 86	0.07 241	0.07 12	0.16 223	0.09 358	0.08 85	0.15 335	0.11 59	0.12 150	0.08 132	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.11 201	0.07 1	0.05 51	0.05 277	0.05 51	0.04 61	0.06 296	0.05 210

SCV	0.08 86	0.09 443	0.08 58	0.15 124	0.08 223	0.10 203	0.13 179	0.10 36	0.12 150	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.04 1	0.09 60	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.04 61	0.06 296	0.04 75

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 86	0.06 118	0.09 126	0.22 592	0.06 29	0.08 85	0.12 100	0.10 36	0.10 78	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.11 201	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.06 296	0.04 75

HUF	0.08 86	0.05 43	0.08 58	0.14 70	0.06 29	0.09 139	0.13 179	0.13 116	0.13 194	0.07 75	0.07 65	0.08 187	0.06 67	0.10 125	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.04 75

castereo++	0.08 86	0.05 43	0.08 58	0.15 124	0.05 2	0.14 405	0.12 100	0.11 59	0.15 254	0.07 75	0.07 65	0.07 125	0.06 67	0.08 26	0.08 26	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 86	0.06 118	0.11 255	0.14 70	0.09 358	0.10 203	0.12 100	0.10 36	0.12 150	0.06 25	0.07 65	0.07 125	0.06 67	0.09 60	0.08 26	0.06 168	0.05 277	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.06 313

GIP-stereo	0.08 86	0.06 118	0.11 255	0.14 70	0.06 29	0.09 139	0.13 179	0.14 147	0.11 111	0.07 75	0.08 125	0.05 5	0.04 1	0.10 125	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.04 75

SMoEStereo_RVC	0.08 86	0.06 118	0.12 303	0.16 223	0.07 136	0.09 139	0.14 247	0.11 59	0.13 194	0.09 184	0.07 65	0.07 125	0.07 181	0.12 297	0.10 209	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.04 49	0.04 75

WCG-NET	0.08 86	0.05 43	0.09 126	0.15 124	0.06 29	0.11 258	0.14 247	0.13 116	0.13 194	0.06 25	0.09 161	0.07 125	0.06 67	0.13 354	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.03 2

Occ-G	0.08 86	0.05 43	0.06 5	0.14 70	0.07 136	0.08 85	0.14 247	0.13 116	0.15 254	0.07 75	0.11 251	0.07 125	0.05 14	0.09 60	0.10 209	0.06 168	0.05 277	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.05 210

U	0.08 86	0.07 241	0.09 126	0.19 474	0.10 472	0.10 203	0.13 179	0.12 86	0.17 324	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.07 4	0.08 26	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.04 61	0.06 296	0.05 210

AIO-Stereo	0.08 86	0.06 118	0.09 126	0.18 403	0.06 29	0.08 85	0.12 100	0.15 190	0.09 53	0.08 132	0.08 125	0.07 125	0.05 14	0.11 201	0.08 26	0.05 51	0.05 277	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.04 75

WCG-NET（raft）	0.08 86	0.05 43	0.10 192	0.15 124	0.06 29	0.11 258	0.13 179	0.15 190	0.12 150	0.08 132	0.07 65	0.06 42	0.06 67	0.13 354	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.04 75

RSM++	0.08 86	0.06 118	0.09 126	0.17 310	0.07 136	0.09 139	0.12 100	0.11 59	0.11 111	0.08 132	0.06 23	0.07 125	0.05 14	0.10 125	0.09 105	0.04 11	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.03 2

RSM	0.08 86	0.06 118	0.09 126	0.17 310	0.06 29	0.08 85	0.12 100	0.12 86	0.10 78	0.08 132	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.11 201	0.09 105	0.04 11	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.03 2

gcap-zeroshot	0.08 86	0.06 118	0.10 192	0.15 124	0.07 136	0.11 258	0.12 100	0.15 190	0.15 254	0.08 132	0.12 273	0.05 5	0.06 67	0.09 60	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.03 1	0.04 75

test_for_model	0.08 86	0.06 118	0.10 192	0.16 223	0.07 136	0.11 258	0.12 100	0.15 190	0.15 254	0.08 132	0.12 273	0.05 5	0.06 67	0.09 60	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.03 1	0.04 75

trnet	0.08 86	0.05 43	0.07 12	0.12 7	0.05 2	0.12 312	0.11 64	0.13 116	0.10 78	0.08 132	0.13 292	0.09 225	0.08 231	0.11 201	0.10 209	0.08 428	0.05 277	0.05 51	0.03 1	0.06 296	0.05 210

MoCha-V2	0.08 86	0.05 43	0.10 192	0.20 541	0.07 136	0.09 139	0.14 247	0.11 59	0.08 25	0.07 75	0.08 125	0.07 125	0.06 67	0.09 60	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.04 75

IGEV++	0.08 86	0.06 118	0.08 58	0.18 403	0.07 136	0.09 139	0.13 179	0.10 36	0.09 53	0.08 132	0.08 125	0.06 42	0.06 67	0.13 354	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.04 75

testlalala	0.08 86	0.06 118	0.10 192	0.15 124	0.07 136	0.11 258	0.12 100	0.15 190	0.15 254	0.08 132	0.12 273	0.05 5	0.06 67	0.09 60	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.03 1	0.04 75

AEACV	0.08 86	0.05 43	0.08 58	0.14 70	0.13 580	0.14 405	0.13 179	0.14 147	0.09 53	0.07 75	0.09 161	0.07 125	0.08 231	0.10 125	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.04 75

LoS_RVC	0.08 86	0.05 43	0.07 12	0.15 124	0.07 136	0.08 85	0.15 335	0.11 59	0.10 78	0.08 132	0.09 161	0.06 42	0.09 273	0.10 125	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.04 49	0.03 2

CAS	0.08 86	0.04 1	0.07 12	0.17 310	0.08 223	0.10 203	0.13 179	0.12 86	0.09 53	0.09 184	0.10 198	0.08 187	0.06 67	0.09 60	0.08 26	0.08 428	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.05 172	0.04 75

CES	0.08 86	0.04 1	0.08 58	0.14 70	0.07 136	0.09 139	0.14 247	0.11 59	0.09 53	0.08 132	0.09 161	0.11 293	0.06 67	0.12 297	0.08 26	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.05 172	0.05 210

EGLCR-Stereo	0.08 86	0.05 43	0.08 58	0.14 70	0.06 29	0.10 203	0.12 100	0.11 59	0.16 294	0.06 25	0.05 7	0.07 125	0.05 14	0.10 125	0.11 292	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.04 49	0.04 75

MC-Stereo	0.08 86	0.06 118	0.09 126	0.17 310	0.06 29	0.10 203	0.14 247	0.12 86	0.10 78	0.09 184	0.12 273	0.09 225	0.06 67	0.11 201	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.04 49	0.04 75

test-3	0.08 86	0.06 118	0.09 126	0.17 310	0.07 136	0.07 43	0.14 247	0.12 86	0.15 254	0.09 184	0.08 125	0.07 125	0.08 231	0.11 201	0.10 209	0.05 51	0.04 25	0.07 313	0.05 193	0.04 49	0.04 75

test_1	0.08 86	0.06 118	0.09 126	0.17 310	0.07 136	0.07 43	0.14 247	0.12 86	0.15 254	0.09 184	0.08 125	0.07 125	0.08 231	0.11 201	0.10 209	0.05 51	0.04 25	0.07 313	0.05 193	0.04 49	0.04 75

CREStereo++_RVC	0.08 86	0.04 1	0.06 5	0.13 22	0.07 136	0.09 139	0.12 100	0.14 147	0.14 227	0.10 231	0.14 308	0.08 187	0.07 181	0.09 60	0.11 292	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.05 193	0.04 49	0.04 75
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
Weightmod	0.09 177	0.06 118	0.08 58	0.18 403	0.06 29	0.10 203	0.15 335	0.14 147	0.12 150	0.11 268	0.10 198	0.08 187	0.07 181	0.10 125	0.11 292	0.06 168	0.08 536	0.07 313	0.07 394	0.04 49	0.03 2

PhaseNet	0.09 177	0.06 118	0.10 192	0.15 124	0.08 223	0.10 203	0.14 247	0.20 348	0.12 150	0.07 75	0.08 125	0.09 225	0.10 317	0.13 354	0.12 358	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.06 294	0.05 172	0.05 210

DNS	0.09 177	0.05 43	0.11 255	0.15 124	0.08 223	0.10 203	0.16 407	0.17 270	0.09 53	0.08 132	0.12 273	0.08 187	0.07 181	0.09 60	0.08 26	0.07 345	0.04 25	0.05 51	0.05 193	0.06 296	0.05 210

RT-Monster	0.09 177	0.05 43	0.09 126	0.14 70	0.08 223	0.11 258	0.10 35	0.17 270	0.18 357	0.13 346	0.10 198	0.09 225	0.08 231	0.10 125	0.10 209	0.07 345	0.05 277	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.06 313

LiteMatch	0.09 177	0.06 118	0.10 192	0.16 223	0.07 136	0.09 139	0.15 335	0.13 116	0.08 25	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.15 471	0.10 125	0.14 448	0.07 345	0.04 25	0.06 201	0.06 294	0.06 296	0.06 313

Foundation-i1	0.09 177	0.04 1	0.10 192	0.14 70	0.06 29	0.10 203	0.13 179	0.16 231	0.14 227	0.10 231	0.10 198	0.11 293	0.07 181	0.07 4	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.05 193	0.05 172	0.05 210

VMStereo-Base	0.09 177	0.05 43	0.10 192	0.13 22	0.07 136	0.10 203	0.10 35	0.16 231	0.13 194	0.10 231	0.15 329	0.10 262	0.09 273	0.11 201	0.10 209	0.07 345	0.05 277	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.06 313

Anonymus123	0.09 177	0.06 118	0.16 480	0.15 124	0.08 223	0.11 258	0.09 20	0.18 305	0.16 294	0.06 25	0.07 65	0.07 125	0.05 14	0.09 60	0.11 292	0.04 11	0.05 277	0.05 51	0.07 394	0.04 49	0.04 75

NLSM3	0.09 177	0.06 118	0.08 58	0.19 474	0.08 223	0.11 258	0.16 407	0.18 305	0.16 294	0.06 25	0.08 125	0.07 125	0.08 231	0.09 60	0.11 292	0.04 11	0.04 25	0.06 201	0.07 394	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 177	0.06 118	0.14 395	0.16 223	0.09 358	0.10 203	0.15 335	0.18 305	0.16 294	0.10 231	0.09 161	0.07 125	0.07 181	0.09 60	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.06 294	0.05 172	0.05 210

IGEV-FE	0.09 177	0.05 43	0.12 303	0.13 22	0.08 223	0.12 312	0.13 179	0.17 270	0.11 111	0.10 231	0.06 23	0.09 225	0.06 67	0.11 201	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.06 294	0.05 172	0.05 210

water-stereo	0.09 177	0.06 118	0.08 58	0.16 223	0.07 136	0.09 139	0.13 179	0.15 190	0.13 194	0.11 268	0.12 273	0.08 187	0.09 273	0.07 4	0.08 26	0.06 168	0.05 277	0.05 51	0.05 193	0.04 49	0.04 75

depthmonostereo	0.09 177	0.06 118	0.09 126	0.15 124	0.06 29	0.10 203	0.13 179	0.14 147	0.14 227	0.10 231	0.10 198	0.09 225	0.11 354	0.08 26	0.09 105	0.06 168	0.05 277	0.06 201	0.04 61	0.04 49	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 177	0.05 43	0.08 58	0.15 124	0.06 29	0.11 258	0.12 100	0.14 147	0.16 294	0.11 268	0.11 251	0.09 225	0.09 273	0.11 201	0.10 209	0.06 168	0.05 277	0.05 51	0.04 61	0.03 1	0.03 2

S2M2_L	0.09 177	0.08 360	0.11 255	0.13 22	0.10 472	0.08 85	0.06 1	0.10 36	0.10 78	0.10 231	0.09 161	0.10 262	0.09 273	0.11 201	0.11 292	0.13 617	0.07 504	0.08 408	0.09 516	0.10 551	0.08 474
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.09 177	0.06 118	0.09 126	0.19 474	0.08 223	0.12 312	0.18 498	0.15 190	0.14 227	0.07 75	0.10 198	0.07 125	0.06 67	0.12 297	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.03 2

castereo	0.09 177	0.06 118	0.11 255	0.15 124	0.06 29	0.11 258	0.15 335	0.14 147	0.18 357	0.08 132	0.10 198	0.11 293	0.08 231	0.09 60	0.10 209	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.03 2

fffft	0.09 177	0.06 118	0.12 303	0.16 223	0.07 136	0.09 139	0.17 449	0.12 86	0.11 111	0.08 132	0.07 65	0.09 225	0.06 67	0.11 201	0.12 358	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.04 49	0.05 210
1: 1. 1
tt45	0.09 177	0.06 118	0.11 255	0.15 124	0.07 136	0.11 258	0.16 407	0.13 116	0.11 111	0.09 184	0.06 23	0.08 187	0.06 67	0.13 354	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.06 313

999	0.09 177	0.05 43	0.13 356	0.15 124	0.08 223	0.10 203	0.14 247	0.15 190	0.11 111	0.10 231	0.08 125	0.08 187	0.08 231	0.16 450	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.04 49	0.05 210

mms	0.09 177	0.07 241	0.08 58	0.16 223	0.08 223	0.10 203	0.16 407	0.12 86	0.11 111	0.08 132	0.09 161	0.08 187	0.06 67	0.11 201	0.12 358	0.05 51	0.04 25	0.07 313	0.05 193	0.04 49	0.03 2

ours_stereo	0.09 177	0.07 241	0.09 126	0.17 310	0.08 223	0.11 258	0.16 407	0.11 59	0.12 150	0.08 132	0.10 198	0.08 187	0.06 67	0.12 297	0.12 358	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.04 49	0.03 2

fffy	0.09 177	0.08 360	0.09 126	0.16 223	0.07 136	0.13 368	0.17 449	0.13 116	0.12 150	0.08 132	0.09 161	0.08 187	0.09 273	0.13 354	0.11 292	0.05 51	0.05 277	0.07 313	0.05 193	0.04 49	0.05 210

PAM_32	0.09 177	0.05 43	0.17 511	0.15 124	0.08 223	0.10 203	0.15 335	0.14 147	0.15 254	0.09 184	0.08 125	0.09 225	0.07 181	0.14 388	0.08 26	0.06 168	0.05 277	0.06 201	0.06 294	0.05 172	0.06 313

UGAM-zero	0.09 177	0.05 43	0.15 444	0.15 124	0.08 223	0.09 139	0.13 179	0.19 336	0.15 254	0.11 268	0.15 329	0.07 125	0.07 181	0.09 60	0.09 105	0.06 168	0.05 277	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.06 313

GCAP-BAT	0.09 177	0.05 43	0.11 255	0.13 22	0.07 136	0.11 258	0.14 247	0.14 147	0.16 294	0.07 75	0.10 198	0.08 187	0.06 67	0.13 354	0.08 26	0.07 345	0.05 277	0.05 51	0.05 193	0.04 49	0.04 75

Pointernet	0.09 177	0.04 1	0.09 126	0.16 223	0.08 223	0.13 368	0.10 35	0.15 190	0.17 324	0.09 184	0.07 65	0.06 42	0.06 67	0.11 201	0.09 105	0.08 428	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.06 296	0.05 210

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 177	0.10 506	0.31 621	0.15 124	0.06 29	0.08 85	0.14 247	0.10 36	0.10 78	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.04 1	0.11 201	0.07 1	0.12 591	0.04 25	0.07 313	0.05 193	0.05 172	0.05 210

RAFT-Stereo-weight	0.09 177	0.06 118	0.10 192	0.16 223	0.07 136	0.09 139	0.14 247	0.19 336	0.16 294	0.11 268	0.10 198	0.08 187	0.06 67	0.10 125	0.11 292	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.04 61	0.04 49	0.04 75

MGS-Stereo	0.09 177	0.07 241	0.12 303	0.15 124	0.08 223	0.09 139	0.15 335	0.12 86	0.12 150	0.07 75	0.10 198	0.08 187	0.06 67	0.10 125	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.06 296	0.05 210

ff7	0.09 177	0.07 241	0.11 255	0.16 223	0.09 358	0.11 258	0.15 335	0.16 231	0.12 150	0.10 231	0.06 23	0.06 42	0.06 67	0.11 201	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.06 313

IGEVStereo-DCA	0.09 177	0.06 118	0.11 255	0.15 124	0.10 472	0.11 258	0.15 335	0.16 231	0.12 150	0.10 231	0.06 23	0.08 187	0.06 67	0.10 125	0.08 26	0.06 168	0.05 277	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.06 313

ffff	0.09 177	0.07 241	0.11 255	0.16 223	0.09 358	0.11 258	0.15 335	0.16 231	0.12 150	0.10 231	0.06 23	0.06 42	0.06 67	0.11 201	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.06 313

rrr	0.09 177	0.06 118	0.12 303	0.15 124	0.10 472	0.11 258	0.16 407	0.16 231	0.15 254	0.10 231	0.06 23	0.08 187	0.06 67	0.10 125	0.08 26	0.06 168	0.05 277	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.06 313

11t	0.09 177	0.07 241	0.11 255	0.16 223	0.09 358	0.11 258	0.15 335	0.16 231	0.12 150	0.10 231	0.06 23	0.06 42	0.06 67	0.11 201	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.06 313

MaDis-Stereo	0.09 177	0.09 443	0.08 58	0.17 310	0.09 358	0.13 368	0.10 35	0.16 231	0.16 294	0.09 184	0.11 251	0.06 42	0.06 67	0.09 60	0.13 405	0.07 345	0.06 431	0.07 313	0.05 193	0.05 172	0.04 75

IGEV_Zeroshot_test	0.09 177	0.05 43	0.12 303	0.13 22	0.08 223	0.12 312	0.13 179	0.17 270	0.11 111	0.10 231	0.06 23	0.09 225	0.06 67	0.11 201	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.06 294	0.05 172	0.05 210

MSKI-zero shot	0.09 177	0.05 43	0.09 126	0.15 124	0.07 136	0.10 203	0.13 179	0.14 147	0.13 194	0.09 184	0.09 161	0.09 225	0.06 67	0.12 297	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.04 75

UniTT-Stereo	0.09 177	0.07 241	0.08 58	0.18 403	0.08 223	0.13 368	0.11 64	0.12 86	0.11 111	0.10 231	0.12 273	0.05 5	0.07 181	0.09 60	0.09 105	0.07 345	0.05 277	0.05 51	0.05 193	0.05 172	0.05 210

MIM_Stereo	0.09 177	0.07 241	0.11 255	0.15 124	0.07 136	0.06 14	0.12 100	0.20 348	0.14 227	0.13 346	0.13 292	0.09 225	0.05 14	0.12 297	0.08 26	0.05 51	0.06 431	0.07 313	0.06 294	0.06 296	0.05 210

CASnet	0.09 177	0.09 443	0.09 126	0.19 474	0.06 29	0.07 43	0.11 64	0.18 305	0.14 227	0.11 268	0.10 198	0.09 225	0.07 181	0.10 125	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.10 543	0.08 469	0.05 172	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 177	0.05 43	0.11 255	0.13 22	0.07 136	0.11 258	0.14 247	0.14 147	0.16 294	0.07 75	0.10 198	0.08 187	0.06 67	0.13 354	0.08 26	0.07 345	0.05 277	0.05 51	0.05 193	0.04 49	0.04 75

GCAP-Stereo	0.09 177	0.07 241	0.13 356	0.18 403	0.06 29	0.11 258	0.07 3	0.13 116	0.12 150	0.09 184	0.10 198	0.07 125	0.09 273	0.13 354	0.10 209	0.06 168	0.05 277	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.05 210

RAFT-Test	0.09 177	0.06 118	0.10 192	0.15 124	0.07 136	0.11 258	0.15 335	0.16 231	0.13 194	0.09 184	0.10 198	0.10 262	0.09 273	0.12 297	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.05 210

HH	0.09 177	0.06 118	0.13 356	0.17 310	0.08 223	0.10 203	0.16 407	0.14 147	0.10 78	0.08 132	0.09 161	0.08 187	0.07 181	0.10 125	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.04 75

HanStereo	0.09 177	0.06 118	0.13 356	0.17 310	0.08 223	0.10 203	0.16 407	0.14 147	0.10 78	0.08 132	0.09 161	0.08 187	0.07 181	0.10 125	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.04 75

4D-IteraStereo	0.09 177	0.07 241	0.10 192	0.18 403	0.07 136	0.09 139	0.15 335	0.17 270	0.15 254	0.10 231	0.11 251	0.10 262	0.07 181	0.11 201	0.09 105	0.05 51	0.03 1	0.08 408	0.07 394	0.06 296	0.05 210

anonymousdsp	0.09 177	0.07 241	0.11 255	0.16 223	0.09 358	0.11 258	0.15 335	0.16 231	0.12 150	0.09 184	0.06 23	0.06 42	0.06 67	0.11 201	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.06 313

LoS	0.09 177	0.05 43	0.11 255	0.13 22	0.07 136	0.14 405	0.11 64	0.15 190	0.15 254	0.09 184	0.09 161	0.12 315	0.09 273	0.15 415	0.10 209	0.07 345	0.05 277	0.05 51	0.03 1	0.05 172	0.05 210
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 177	0.07 241	0.10 192	0.17 310	0.08 223	0.10 203	0.15 335	0.15 190	0.12 150	0.09 184	0.06 23	0.07 125	0.06 67	0.11 201	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.04 49	0.06 313

RCA-Stereo	0.09 177	0.06 118	0.09 126	0.16 223	0.06 29	0.09 139	0.13 179	0.18 305	0.14 227	0.09 184	0.10 198	0.08 187	0.07 181	0.12 297	0.11 292	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.04 75

CroCo-Stereo Lap2	0.09 177	0.09 443	0.08 58	0.22 592	0.09 358	0.09 139	0.19 538	0.16 231	0.12 150	0.09 184	0.10 198	0.05 5	0.05 14	0.08 26	0.08 26	0.06 168	0.06 431	0.07 313	0.05 193	0.05 172	0.05 210

ccc-4	0.09 177	0.07 241	0.11 255	0.16 223	0.09 358	0.11 258	0.15 335	0.16 231	0.12 150	0.10 231	0.06 23	0.06 42	0.06 67	0.11 201	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.06 313

IGEV-Stereo	0.09 177	0.07 241	0.11 255	0.16 223	0.09 358	0.11 258	0.15 335	0.16 231	0.12 150	0.09 184	0.06 23	0.06 42	0.06 67	0.11 201	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.06 313
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 177	0.05 43	0.13 356	0.14 70	0.08 223	0.12 312	0.15 335	0.18 305	0.10 78	0.11 268	0.08 125	0.08 187	0.05 14	0.10 125	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.06 296	0.05 210

TRStereo	0.09 177	0.05 43	0.12 303	0.15 124	0.12 557	0.10 203	0.13 179	0.18 305	0.18 357	0.09 184	0.09 161	0.09 225	0.06 67	0.10 125	0.08 26	0.07 345	0.05 277	0.07 313	0.07 394	0.04 49	0.04 75

AnonymousM	0.09 177	0.05 43	0.10 192	0.14 70	0.06 29	0.09 139	0.13 179	0.19 336	0.14 227	0.13 346	0.11 251	0.09 225	0.08 231	0.13 354	0.10 209	0.08 428	0.05 277	0.08 408	0.05 193	0.05 172	0.05 210

CroCo-Stereo	0.09 177	0.08 360	0.08 58	0.22 592	0.09 358	0.09 139	0.19 538	0.15 190	0.12 150	0.07 75	0.07 65	0.08 187	0.06 67	0.08 26	0.07 1	0.07 345	0.05 277	0.06 201	0.04 61	0.05 172	0.04 75
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
s12784h	0.09 177	0.06 118	0.07 12	0.15 124	0.05 2	0.16 464	0.18 498	0.15 190	0.15 254	0.10 231	0.11 251	0.11 293	0.11 354	0.10 125	0.12 358	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.04 75

TANstereo	0.09 177	0.04 1	0.08 58	0.13 22	0.06 29	0.11 258	0.14 247	0.15 190	0.19 376	0.11 268	0.15 329	0.10 262	0.06 67	0.12 297	0.09 105	0.07 345	0.05 277	0.05 51	0.04 61	0.06 296	0.05 210

XX-TBD	0.09 177	0.06 118	0.07 12	0.14 70	0.07 136	0.12 312	0.16 407	0.14 147	0.13 194	0.11 268	0.12 273	0.09 225	0.08 231	0.10 125	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.06 296	0.05 210

raftrobust	0.09 177	0.06 118	0.10 192	0.17 310	0.08 223	0.09 139	0.10 35	0.18 305	0.16 294	0.10 231	0.09 161	0.12 315	0.07 181	0.12 297	0.10 209	0.08 428	0.05 277	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.05 210

XX-Stereo	0.09 177	0.05 43	0.08 58	0.17 310	0.09 358	0.15 432	0.12 100	0.20 348	0.10 78	0.10 231	0.14 308	0.07 125	0.06 67	0.12 297	0.08 26	0.06 168	0.05 277	0.06 201	0.06 294	0.04 49	0.04 75

test_xeample3	0.09 177	0.06 118	0.12 303	0.16 223	0.09 358	0.11 258	0.15 335	0.16 231	0.13 194	0.10 231	0.06 23	0.08 187	0.06 67	0.10 125	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.06 313

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 177	0.06 118	0.10 192	0.17 310	0.06 29	0.10 203	0.16 407	0.17 270	0.14 227	0.09 184	0.10 198	0.08 187	0.09 273	0.11 201	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.06 294	0.04 49	0.03 2

AFF-stereo	0.09 177	0.06 118	0.10 192	0.17 310	0.07 136	0.10 203	0.16 407	0.17 270	0.09 53	0.10 231	0.12 273	0.09 225	0.09 273	0.12 297	0.09 105	0.05 51	0.04 25	0.07 313	0.07 394	0.04 49	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 177	0.07 241	0.11 255	0.15 124	0.06 29	0.10 203	0.15 335	0.16 231	0.09 53	0.08 132	0.09 161	0.08 187	0.07 181	0.09 60	0.11 292	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.05 193	0.05 172	0.04 75

CFNet-RSSM	0.09 177	0.07 241	0.09 126	0.16 223	0.07 136	0.09 139	0.15 335	0.16 231	0.17 324	0.08 132	0.12 273	0.10 262	0.09 273	0.11 201	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.04 61	0.04 49	0.04 75

Gwc-CoAtRS	0.09 177	0.06 118	0.10 192	0.16 223	0.07 136	0.10 203	0.14 247	0.17 270	0.17 324	0.08 132	0.10 198	0.12 315	0.09 273	0.12 297	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.04 61	0.04 49	0.04 75

CREStereo	0.09 177	0.04 1	0.08 58	0.11 1	0.06 29	0.13 368	0.14 247	0.14 147	0.10 78	0.08 132	0.13 292	0.09 225	0.08 231	0.11 201	0.10 209	0.08 428	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.06 296	0.06 313
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
PMTNet	0.09 177	0.05 43	0.09 126	0.12 7	0.06 29	0.12 312	0.14 247	0.15 190	0.11 111	0.09 184	0.13 292	0.10 262	0.07 181	0.13 354	0.10 209	0.15 635	0.04 25	0.05 51	0.03 1	0.07 384	0.06 313

SE	0.10 248	0.10 506	0.08 58	0.19 474	0.09 358	0.11 258	0.11 64	0.15 190	0.11 111	0.10 231	0.16 342	0.09 225	0.08 231	0.09 60	0.10 209	0.06 168	0.05 277	0.08 408	0.07 394	0.07 384	0.04 75

SMOE	0.10 248	0.08 360	0.09 126	0.18 403	0.07 136	0.13 368	0.14 247	0.18 305	0.13 194	0.11 268	0.13 292	0.12 315	0.09 273	0.11 201	0.11 292	0.05 51	0.05 277	0.08 408	0.06 294	0.06 296	0.04 75

ManiGeoR	0.10 248	0.05 43	0.12 303	0.12 7	0.08 223	0.12 312	0.12 100	0.24 448	0.14 227	0.12 312	0.14 308	0.12 315	0.09 273	0.13 354	0.13 405	0.07 345	0.04 25	0.05 51	0.05 193	0.07 384	0.07 403

HLf10	0.10 248	0.05 43	0.12 303	0.12 7	0.08 223	0.12 312	0.12 100	0.24 448	0.14 227	0.12 312	0.14 308	0.12 315	0.09 273	0.13 354	0.13 405	0.07 345	0.04 25	0.05 51	0.05 193	0.07 384	0.07 403

TestStereo_HLe17	0.10 248	0.05 43	0.12 303	0.13 22	0.07 136	0.11 258	0.15 335	0.21 375	0.15 254	0.11 268	0.14 308	0.11 293	0.09 273	0.13 354	0.12 358	0.07 345	0.04 25	0.05 51	0.05 193	0.07 384	0.06 313

DN	0.10 248	0.05 43	0.09 126	0.14 70	0.09 358	0.12 312	0.18 498	0.17 270	0.16 294	0.08 132	0.09 161	0.08 187	0.06 67	0.08 26	0.09 105	0.11 566	0.05 277	0.07 313	0.06 294	0.07 384	0.09 520

Hybrid-DGEV-03	0.10 248	0.06 118	0.09 126	0.18 403	0.08 223	0.16 464	0.14 247	0.15 190	0.14 227	0.13 346	0.16 342	0.12 315	0.09 273	0.13 354	0.11 292	0.06 168	0.04 25	0.08 408	0.06 294	0.05 172	0.04 75

WQFJA1	0.10 248	0.07 241	0.08 58	0.20 541	0.09 358	0.12 312	0.17 449	0.17 270	0.17 324	0.09 184	0.10 198	0.08 187	0.10 317	0.12 297	0.11 292	0.06 168	0.07 504	0.07 313	0.06 294	0.06 296	0.05 210

WQFJX1	0.10 248	0.07 241	0.08 58	0.22 592	0.09 358	0.12 312	0.17 449	0.18 305	0.17 324	0.10 231	0.09 161	0.07 125	0.10 317	0.11 201	0.09 105	0.07 345	0.08 536	0.07 313	0.06 294	0.05 172	0.04 75

WQFJX	0.10 248	0.07 241	0.09 126	0.21 575	0.09 358	0.12 312	0.16 407	0.18 305	0.17 324	0.12 312	0.10 198	0.07 125	0.09 273	0.12 297	0.10 209	0.06 168	0.07 504	0.06 201	0.05 193	0.06 296	0.05 210

NLMM	0.10 248	0.07 241	0.08 58	0.20 541	0.09 358	0.12 312	0.17 449	0.17 270	0.17 324	0.09 184	0.10 198	0.08 187	0.10 317	0.12 297	0.11 292	0.06 168	0.07 504	0.07 313	0.06 294	0.06 296	0.05 210

NLSM1	0.10 248	0.07 241	0.07 12	0.19 474	0.08 223	0.13 368	0.16 407	0.21 375	0.15 254	0.11 268	0.10 198	0.06 42	0.10 317	0.10 125	0.11 292	0.07 345	0.08 536	0.08 408	0.07 394	0.05 172	0.05 210

MM-Stereo_test3	0.10 248	0.07 241	0.07 12	0.18 403	0.07 136	0.12 312	0.19 538	0.24 448	0.19 376	0.06 25	0.10 198	0.08 187	0.06 67	0.11 201	0.08 26	0.06 168	0.06 431	0.07 313	0.05 193	0.05 172	0.04 75

MM-Stereo_test1	0.10 248	0.07 241	0.08 58	0.18 403	0.07 136	0.12 312	0.18 498	0.21 375	0.20 400	0.09 184	0.11 251	0.08 187	0.06 67	0.10 125	0.10 209	0.06 168	0.05 277	0.07 313	0.06 294	0.05 172	0.04 75

AIO-test2	0.10 248	0.08 360	0.10 192	0.23 616	0.08 223	0.11 258	0.10 35	0.23 424	0.23 442	0.08 132	0.09 161	0.08 187	0.05 14	0.10 125	0.08 26	0.06 168	0.05 277	0.08 408	0.09 516	0.05 172	0.05 210

AIO-test1	0.10 248	0.07 241	0.10 192	0.23 616	0.07 136	0.09 139	0.13 179	0.21 375	0.14 227	0.11 268	0.12 273	0.09 225	0.07 181	0.11 201	0.09 105	0.06 168	0.05 277	0.09 494	0.10 558	0.03 1	0.06 313

tg	0.10 248	0.06 118	0.10 192	0.18 403	0.08 223	0.11 258	0.16 407	0.20 348	0.12 150	0.08 132	0.11 251	0.11 293	0.07 181	0.11 201	0.10 209	0.05 51	0.04 25	0.08 408	0.08 469	0.04 49	0.04 75

PAM	0.10 248	0.05 43	0.16 480	0.15 124	0.08 223	0.09 139	0.16 407	0.15 190	0.16 294	0.12 312	0.09 161	0.09 225	0.07 181	0.13 354	0.08 26	0.06 168	0.05 277	0.06 201	0.06 294	0.05 172	0.06 313

model_zeroshot	0.10 248	0.04 1	0.11 255	0.15 124	0.09 358	0.12 312	0.14 247	0.20 348	0.13 194	0.11 268	0.10 198	0.12 315	0.07 181	0.12 297	0.10 209	0.07 345	0.06 431	0.06 201	0.05 193	0.06 296	0.06 313

RAStereo	0.10 248	0.09 443	0.08 58	0.20 541	0.08 223	0.13 368	0.18 498	0.15 190	0.17 324	0.10 231	0.12 273	0.05 5	0.06 67	0.09 60	0.08 26	0.07 345	0.05 277	0.07 313	0.05 193	0.05 172	0.04 75

rvit_stereo_0080	0.10 248	0.08 360	0.14 395	0.15 124	0.09 358	0.07 43	0.15 335	0.16 231	0.16 294	0.11 268	0.10 198	0.14 371	0.08 231	0.12 297	0.10 209	0.09 490	0.07 504	0.07 313	0.06 294	0.07 384	0.05 210

H2IRNET	0.10 248	0.09 443	0.09 126	0.18 403	0.09 358	0.12 312	0.15 335	0.14 147	0.21 416	0.10 231	0.10 198	0.10 262	0.10 317	0.10 125	0.10 209	0.05 51	0.04 25	0.08 408	0.08 469	0.06 296	0.05 210

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 248	0.08 360	0.12 303	0.16 223	0.08 223	0.15 432	0.16 407	0.18 305	0.18 357	0.10 231	0.09 161	0.09 225	0.08 231	0.11 201	0.12 358	0.07 345	0.05 277	0.08 408	0.06 294	0.07 384	0.06 313

MyStereo07	0.10 248	0.07 241	0.10 192	0.17 310	0.09 358	0.14 405	0.18 498	0.15 190	0.15 254	0.09 184	0.06 23	0.06 42	0.07 181	0.12 297	0.09 105	0.06 168	0.05 277	0.08 408	0.07 394	0.06 296	0.06 313

MyStereo06	0.10 248	0.07 241	0.12 303	0.17 310	0.09 358	0.13 368	0.18 498	0.19 336	0.12 150	0.12 312	0.08 125	0.07 125	0.07 181	0.11 201	0.09 105	0.06 168	0.05 277	0.07 313	0.07 394	0.06 296	0.06 313

AE-Stereo	0.10 248	0.08 360	0.10 192	0.18 403	0.09 358	0.10 203	0.15 335	0.14 147	0.19 376	0.09 184	0.14 308	0.12 315	0.08 231	0.11 201	0.10 209	0.05 51	0.06 431	0.07 313	0.06 294	0.05 172	0.04 75

ACVNet-DCA	0.10 248	0.08 360	0.12 303	0.17 310	0.09 358	0.13 368	0.15 335	0.23 424	0.16 294	0.09 184	0.09 161	0.06 42	0.06 67	0.10 125	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.07 384	0.07 403

cc1	0.10 248	0.08 360	0.12 303	0.17 310	0.09 358	0.13 368	0.15 335	0.16 231	0.18 357	0.09 184	0.09 161	0.06 42	0.06 67	0.10 125	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.06 296	0.06 313

tt1	0.10 248	0.08 360	0.12 303	0.17 310	0.09 358	0.12 312	0.16 407	0.15 190	0.19 376	0.09 184	0.08 125	0.06 42	0.06 67	0.10 125	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.06 296	0.06 313

whm_eth	0.10 248	0.08 360	0.14 395	0.15 124	0.09 358	0.07 43	0.15 335	0.16 231	0.16 294	0.11 268	0.10 198	0.14 371	0.08 231	0.12 297	0.10 209	0.09 490	0.07 504	0.07 313	0.06 294	0.07 384	0.05 210

plain	0.10 248	0.08 360	0.10 192	0.19 474	0.09 358	0.10 203	0.15 335	0.14 147	0.13 194	0.13 346	0.15 329	0.09 225	0.12 387	0.13 354	0.12 358	0.07 345	0.05 277	0.09 494	0.06 294	0.06 296	0.06 313

Any-RAFT	0.10 248	0.05 43	0.09 126	0.14 70	0.07 136	0.13 368	0.14 247	0.21 375	0.15 254	0.11 268	0.12 273	0.12 315	0.09 273	0.12 297	0.09 105	0.07 345	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.06 296	0.05 210

LL-Strereo2	0.10 248	0.10 506	0.15 444	0.18 403	0.08 223	0.15 432	0.09 20	0.17 270	0.14 227	0.14 373	0.10 198	0.09 225	0.07 181	0.16 450	0.10 209	0.05 51	0.05 277	0.10 543	0.07 394	0.06 296	0.05 210

DCANet-4	0.10 248	0.06 118	0.12 303	0.16 223	0.06 29	0.09 139	0.17 449	0.18 305	0.19 376	0.13 346	0.16 342	0.09 225	0.14 453	0.11 201	0.12 358	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.05 210

fff	0.10 248	0.06 118	0.12 303	0.15 124	0.07 136	0.09 139	0.17 449	0.16 231	0.20 400	0.13 346	0.16 342	0.10 262	0.11 354	0.11 201	0.12 358	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.05 210

ADStereo(finetuned)	0.10 248	0.06 118	0.12 303	0.16 223	0.06 29	0.09 139	0.17 449	0.15 190	0.19 376	0.13 346	0.17 366	0.10 262	0.12 387	0.11 201	0.12 358	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.04 75

test_4	0.10 248	0.10 506	0.08 58	0.19 474	0.09 358	0.08 85	0.22 593	0.15 190	0.17 324	0.12 312	0.18 394	0.12 315	0.09 273	0.08 26	0.11 292	0.04 11	0.04 25	0.08 408	0.08 469	0.04 49	0.03 2

IPLG	0.10 248	0.07 241	0.15 444	0.17 310	0.08 223	0.11 258	0.14 247	0.20 348	0.15 254	0.12 312	0.17 366	0.07 125	0.07 181	0.14 388	0.13 405	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.04 49	0.04 75

test_3	0.10 248	0.09 443	0.10 192	0.20 541	0.08 223	0.13 368	0.26 642	0.14 147	0.21 416	0.10 231	0.10 198	0.09 225	0.09 273	0.08 26	0.11 292	0.05 51	0.04 25	0.08 408	0.07 394	0.04 49	0.04 75

STrans-v2	0.10 248	0.07 241	0.12 303	0.18 403	0.07 136	0.10 203	0.14 247	0.21 375	0.11 111	0.11 268	0.15 329	0.12 315	0.10 317	0.11 201	0.12 358	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.06 294	0.04 49	0.04 75

TransformOpticalFlow	0.10 248	0.08 360	0.13 356	0.18 403	0.07 136	0.09 139	0.15 335	0.19 336	0.15 254	0.12 312	0.17 366	0.11 293	0.11 354	0.11 201	0.10 209	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.06 294	0.05 172	0.05 210

SST-Stereo	0.10 248	0.07 241	0.15 444	0.18 403	0.09 358	0.06 14	0.12 100	0.17 270	0.11 111	0.15 400	0.17 366	0.13 348	0.12 387	0.10 125	0.11 292	0.06 168	0.04 25	0.09 494	0.06 294	0.06 296	0.05 210

cross-raft	0.10 248	0.09 443	0.09 126	0.19 474	0.07 136	0.11 258	0.25 633	0.13 116	0.15 254	0.08 132	0.11 251	0.12 315	0.10 317	0.09 60	0.11 292	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.04 49	0.04 75

test-1	0.10 248	0.07 241	0.16 480	0.19 474	0.08 223	0.11 258	0.24 618	0.14 147	0.18 357	0.09 184	0.07 65	0.09 225	0.08 231	0.07 4	0.09 105	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.04 49	0.04 75

iRaftStereo_RVC	0.10 248	0.07 241	0.09 126	0.17 310	0.09 358	0.11 258	0.17 449	0.18 305	0.12 150	0.09 184	0.12 273	0.10 262	0.07 181	0.11 201	0.10 209	0.05 51	0.04 25	0.08 408	0.08 469	0.04 49	0.04 75

RALCasStereoNet	0.10 248	0.06 118	0.09 126	0.16 223	0.08 223	0.12 312	0.14 247	0.17 270	0.11 111	0.12 312	0.17 366	0.14 371	0.10 317	0.12 297	0.11 292	0.07 345	0.06 431	0.06 201	0.05 193	0.08 453	0.07 403

DCANet	0.10 248	0.06 118	0.12 303	0.16 223	0.06 29	0.09 139	0.17 449	0.15 190	0.19 376	0.13 346	0.17 366	0.10 262	0.11 354	0.11 201	0.12 358	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.04 75

csc	0.10 248	0.06 118	0.12 303	0.15 124	0.07 136	0.09 139	0.17 449	0.16 231	0.20 400	0.13 346	0.16 342	0.10 262	0.11 354	0.11 201	0.12 358	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.05 210

cscssc	0.10 248	0.06 118	0.12 303	0.15 124	0.07 136	0.09 139	0.17 449	0.16 231	0.20 400	0.13 346	0.16 342	0.10 262	0.11 354	0.11 201	0.12 358	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.04 49	0.05 210

111	0.10 248	0.06 118	0.12 303	0.15 124	0.07 136	0.10 203	0.14 247	0.21 375	0.23 442	0.11 268	0.12 273	0.14 371	0.11 354	0.13 354	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.04 61	0.05 172	0.05 210

R-Stereo Train	0.10 248	0.06 118	0.10 192	0.17 310	0.08 223	0.11 258	0.14 247	0.23 424	0.11 111	0.12 312	0.19 405	0.11 293	0.08 231	0.09 60	0.11 292	0.07 345	0.05 277	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.05 210

RAFT-Stereo	0.10 248	0.06 118	0.10 192	0.17 310	0.08 223	0.11 258	0.14 247	0.23 424	0.11 111	0.12 312	0.19 405	0.11 293	0.08 231	0.09 60	0.11 292	0.07 345	0.05 277	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.05 210
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 248	0.06 118	0.12 303	0.14 70	0.06 29	0.11 258	0.10 35	0.18 305	0.18 357	0.13 346	0.16 342	0.14 371	0.11 354	0.15 415	0.13 405	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.04 61	0.06 296	0.05 210
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
SME	0.11 301	0.09 443	0.10 192	0.17 310	0.07 136	0.20 547	0.13 179	0.21 375	0.17 324	0.12 312	0.13 292	0.10 262	0.12 387	0.13 354	0.13 405	0.07 345	0.07 504	0.08 408	0.09 516	0.06 296	0.05 210

HLF11	0.11 301	0.05 43	0.13 356	0.12 7	0.08 223	0.14 405	0.11 64	0.22 401	0.10 78	0.12 312	0.23 462	0.11 293	0.11 354	0.14 388	0.13 405	0.08 428	0.05 277	0.05 51	0.04 61	0.08 453	0.08 474

HLf8	0.11 301	0.05 43	0.13 356	0.11 1	0.08 223	0.15 432	0.12 100	0.22 401	0.15 254	0.13 346	0.17 366	0.12 315	0.10 317	0.14 388	0.12 358	0.09 490	0.05 277	0.05 51	0.05 193	0.08 453	0.08 474

TestStereo_HL3	0.11 301	0.05 43	0.16 480	0.13 22	0.07 136	0.12 312	0.11 64	0.20 348	0.09 53	0.15 400	0.30 562	0.13 348	0.12 387	0.16 450	0.11 292	0.07 345	0.05 277	0.05 51	0.05 193	0.06 296	0.07 403

TestStereo_HL2	0.11 301	0.06 118	0.11 255	0.12 7	0.08 223	0.12 312	0.14 247	0.20 348	0.18 357	0.13 346	0.21 441	0.12 315	0.10 317	0.12 297	0.12 358	0.07 345	0.05 277	0.05 51	0.05 193	0.07 384	0.07 403

GGDA	0.11 301	0.06 118	0.11 255	0.13 22	0.07 136	0.12 312	0.14 247	0.19 336	0.19 376	0.13 346	0.20 417	0.12 315	0.09 273	0.12 297	0.12 358	0.07 345	0.04 25	0.05 51	0.05 193	0.06 296	0.07 403

TestStereo-Hl	0.11 301	0.06 118	0.11 255	0.13 22	0.08 223	0.15 432	0.14 247	0.20 348	0.17 324	0.13 346	0.16 342	0.12 315	0.11 354	0.14 388	0.13 405	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.05 193	0.06 296	0.06 313

Lsterematch	0.11 301	0.06 118	0.11 255	0.16 223	0.07 136	0.13 368	0.15 335	0.14 147	0.17 324	0.16 429	0.18 394	0.15 400	0.15 471	0.12 297	0.14 448	0.07 345	0.04 25	0.06 201	0.06 294	0.06 296	0.06 313

Hybrid-DGEV-2	0.11 301	0.06 118	0.12 303	0.18 403	0.09 358	0.09 139	0.13 179	0.28 526	0.29 527	0.11 268	0.11 251	0.09 225	0.12 387	0.12 297	0.09 105	0.06 168	0.05 277	0.07 313	0.07 394	0.05 172	0.05 210

NLMM1	0.11 301	0.09 443	0.07 12	0.22 592	0.10 472	0.12 312	0.20 562	0.18 305	0.20 400	0.12 312	0.11 251	0.07 125	0.09 273	0.11 201	0.11 292	0.08 428	0.08 536	0.07 313	0.06 294	0.04 49	0.04 75

NLCSM	0.11 301	0.09 443	0.09 126	0.23 616	0.11 523	0.12 312	0.19 538	0.18 305	0.18 357	0.12 312	0.11 251	0.07 125	0.09 273	0.11 201	0.10 209	0.07 345	0.08 536	0.07 313	0.07 394	0.06 296	0.05 210

Select-FE	0.11 301	0.06 118	0.20 559	0.15 124	0.11 523	0.11 258	0.13 179	0.21 375	0.18 357	0.09 184	0.11 251	0.10 262	0.06 67	0.12 297	0.09 105	0.07 345	0.05 277	0.07 313	0.08 469	0.06 296	0.08 474

FlowAnything_test	0.11 301	0.08 360	0.14 395	0.15 124	0.09 358	0.07 43	0.14 247	0.20 348	0.11 111	0.09 184	0.09 161	0.12 315	0.12 387	0.13 354	0.11 292	0.09 490	0.06 431	0.09 494	0.09 516	0.06 296	0.09 520

xyz-stereo-finetune2	0.11 301	0.07 241	0.13 356	0.13 22	0.07 136	0.11 258	0.19 538	0.17 270	0.12 150	0.15 400	0.15 329	0.17 437	0.12 387	0.13 354	0.11 292	0.05 51	0.04 25	0.07 313	0.05 193	0.04 49	0.06 313

xyz-stereo-finetune	0.11 301	0.08 360	0.13 356	0.14 70	0.06 29	0.10 203	0.19 538	0.17 270	0.19 376	0.12 312	0.14 308	0.15 400	0.10 317	0.13 354	0.11 292	0.05 51	0.04 25	0.07 313	0.05 193	0.04 49	0.05 210

fast-iter	0.11 301	0.06 118	0.11 255	0.13 22	0.09 358	0.09 139	0.14 247	0.21 375	0.10 78	0.19 495	0.17 366	0.14 371	0.09 273	0.16 450	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.07 313	0.08 469	0.07 384	0.06 313

CoSv	0.11 301	0.06 118	0.11 255	0.13 22	0.09 358	0.09 139	0.14 247	0.21 375	0.10 78	0.19 495	0.17 366	0.14 371	0.09 273	0.16 450	0.08 26	0.05 51	0.04 25	0.07 313	0.08 469	0.07 384	0.06 313

rvit_stereo_0081_aga	0.11 301	0.09 443	0.14 395	0.18 403	0.09 358	0.13 368	0.14 247	0.14 147	0.19 376	0.10 231	0.18 394	0.16 415	0.09 273	0.12 297	0.09 105	0.10 534	0.06 431	0.08 408	0.07 394	0.07 384	0.06 313

rvit_stereo_0081	0.11 301	0.08 360	0.15 444	0.16 223	0.09 358	0.10 203	0.14 247	0.14 147	0.24 459	0.11 268	0.13 292	0.13 348	0.09 273	0.11 201	0.12 358	0.10 534	0.07 504	0.08 408	0.07 394	0.07 384	0.05 210

rvit_stereo_0082	0.11 301	0.08 360	0.15 444	0.16 223	0.09 358	0.10 203	0.14 247	0.14 147	0.24 459	0.11 268	0.13 292	0.13 348	0.09 273	0.11 201	0.12 358	0.10 534	0.07 504	0.08 408	0.07 394	0.07 384	0.05 210

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 301	0.05 43	0.14 395	0.15 124	0.20 661	0.09 139	0.17 449	0.21 375	0.15 254	0.11 268	0.14 308	0.10 262	0.07 181	0.10 125	0.08 26	0.06 168	0.05 277	0.07 313	0.07 394	0.07 384	0.09 520

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 301	0.05 43	0.11 255	0.15 124	0.13 580	0.13 368	0.16 407	0.23 424	0.17 324	0.10 231	0.12 273	0.10 262	0.07 181	0.11 201	0.09 105	0.06 168	0.05 277	0.06 201	0.06 294	0.07 384	0.08 474

CAS++	0.11 301	0.07 241	0.11 255	0.14 70	0.09 358	0.12 312	0.14 247	0.24 448	0.14 227	0.11 268	0.09 161	0.11 293	0.07 181	0.14 388	0.09 105	0.11 566	0.09 570	0.09 494	0.07 394	0.07 384	0.08 474
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
xx1	0.11 301	0.08 360	0.12 303	0.17 310	0.09 358	0.13 368	0.15 335	0.16 231	0.18 357	0.09 184	0.09 161	0.16 415	0.16 499	0.10 125	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.08 408	0.08 469	0.07 384	0.07 403

1test111	0.11 301	0.08 360	0.12 303	0.17 310	0.09 358	0.13 368	0.15 335	0.23 424	0.16 294	0.09 184	0.09 161	0.06 42	0.06 67	0.15 415	0.16 496	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.07 384	0.07 403

MIF-Stereo (partial)	0.11 301	0.06 118	0.10 192	0.19 474	0.10 472	0.10 203	0.11 64	0.17 270	0.18 357	0.14 373	0.16 342	0.09 225	0.11 354	0.12 297	0.12 358	0.08 428	0.05 277	0.08 408	0.07 394	0.06 296	0.07 403

EKT-Stereo	0.11 301	0.07 241	0.14 395	0.15 124	0.10 472	0.13 368	0.14 247	0.18 305	0.21 416	0.11 268	0.08 125	0.12 315	0.09 273	0.11 201	0.12 358	0.08 428	0.06 431	0.07 313	0.06 294	0.08 453	0.07 403

anonymousdsp2	0.11 301	0.07 241	0.10 192	0.16 223	0.09 358	0.13 368	0.14 247	0.18 305	0.22 430	0.13 346	0.14 308	0.12 315	0.09 273	0.14 388	0.11 292	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.06 296	0.05 210

DCRE	0.11 301	0.07 241	0.13 356	0.16 223	0.11 523	0.11 258	0.17 449	0.18 305	0.17 324	0.11 268	0.18 394	0.10 262	0.10 317	0.15 415	0.11 292	0.06 168	0.05 277	0.06 201	0.06 294	0.05 172	0.04 75

knoymous	0.11 301	0.05 43	0.12 303	0.13 22	0.07 136	0.15 432	0.14 247	0.19 336	0.13 194	0.11 268	0.17 366	0.13 348	0.09 273	0.13 354	0.11 292	0.08 428	0.05 277	0.06 201	0.05 193	0.08 453	0.07 403

riskmin	0.11 301	0.06 118	0.13 356	0.14 70	0.08 223	0.14 405	0.14 247	0.18 305	0.14 227	0.11 268	0.14 308	0.16 415	0.11 354	0.14 388	0.12 358	0.09 490	0.05 277	0.07 313	0.05 193	0.08 453	0.08 474

Selective-RAFT	0.11 301	0.10 506	0.11 255	0.21 575	0.08 223	0.16 464	0.13 179	0.20 348	0.22 430	0.10 231	0.10 198	0.11 293	0.10 317	0.15 415	0.11 292	0.05 51	0.05 277	0.06 201	0.05 193	0.06 296	0.05 210

DisPM	0.11 301	0.07 241	0.12 303	0.16 223	0.09 358	0.06 14	0.13 179	0.17 270	0.17 324	0.14 373	0.20 417	0.12 315	0.10 317	0.11 201	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.07 313	0.06 294	0.06 296	0.11 578

CIPLG	0.11 301	0.08 360	0.14 395	0.17 310	0.08 223	0.12 312	0.15 335	0.17 270	0.15 254	0.14 373	0.11 251	0.16 415	0.09 273	0.16 450	0.11 292	0.07 345	0.05 277	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.06 313

GLC_STEREO	0.11 301	0.07 241	0.11 255	0.17 310	0.07 136	0.09 139	0.13 179	0.15 190	0.24 459	0.12 312	0.13 292	0.12 315	0.08 231	0.18 507	0.11 292	0.06 168	0.08 536	0.08 408	0.06 294	0.05 172	0.05 210

IPLGR_C	0.11 301	0.08 360	0.14 395	0.17 310	0.08 223	0.12 312	0.15 335	0.17 270	0.15 254	0.14 373	0.10 198	0.16 415	0.09 273	0.16 450	0.11 292	0.07 345	0.05 277	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.06 313

MIPNet	0.11 301	0.08 360	0.14 395	0.17 310	0.09 358	0.12 312	0.14 247	0.20 348	0.24 459	0.11 268	0.10 198	0.09 225	0.07 181	0.13 354	0.12 358	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.04 49	0.04 75

IPLGR	0.11 301	0.09 443	0.16 480	0.18 403	0.08 223	0.12 312	0.17 449	0.21 375	0.24 459	0.11 268	0.12 273	0.11 293	0.08 231	0.12 297	0.12 358	0.06 168	0.05 277	0.06 201	0.06 294	0.04 49	0.04 75

GMOStereo	0.11 301	0.09 443	0.07 12	0.19 474	0.08 223	0.12 312	0.28 655	0.13 116	0.17 324	0.11 268	0.17 366	0.14 371	0.12 387	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 277	0.09 494	0.07 394	0.04 49	0.04 75

error version	0.11 301	0.09 443	0.07 12	0.19 474	0.08 223	0.12 312	0.28 655	0.13 116	0.17 324	0.11 268	0.17 366	0.14 371	0.12 387	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 277	0.09 494	0.07 394	0.04 49	0.04 75

test-v	0.11 301	0.09 443	0.07 12	0.19 474	0.08 223	0.12 312	0.28 655	0.13 116	0.17 324	0.11 268	0.17 366	0.14 371	0.12 387	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 277	0.09 494	0.07 394	0.04 49	0.04 75

ACRE	0.11 301	0.08 360	0.14 395	0.17 310	0.08 223	0.12 312	0.15 335	0.17 270	0.14 227	0.14 373	0.10 198	0.16 415	0.09 273	0.16 450	0.11 292	0.07 345	0.05 277	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.06 313

PFNet+	0.11 301	0.06 118	0.13 356	0.16 223	0.09 358	0.05 4	0.12 100	0.17 270	0.21 416	0.16 429	0.19 405	0.14 371	0.10 317	0.11 201	0.11 292	0.08 428	0.05 277	0.09 494	0.08 469	0.06 296	0.11 578

LCNet	0.11 301	0.07 241	0.09 126	0.19 474	0.09 358	0.08 85	0.15 335	0.21 375	0.15 254	0.11 268	0.15 329	0.16 415	0.11 354	0.12 297	0.11 292	0.05 51	0.04 25	0.08 408	0.07 394	0.06 296	0.15 638

HHNet	0.11 301	0.06 118	0.16 480	0.15 124	0.14 601	0.07 43	0.13 179	0.20 348	0.17 324	0.14 373	0.25 503	0.11 293	0.08 231	0.13 354	0.10 209	0.05 51	0.04 25	0.08 408	0.06 294	0.05 172	0.09 520

Patchmatch Stereo++	0.11 301	0.09 443	0.16 480	0.18 403	0.08 223	0.06 14	0.11 64	0.16 231	0.13 194	0.15 400	0.16 342	0.14 371	0.12 387	0.11 201	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.08 408	0.06 294	0.08 453	0.07 403
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
AAGNet	0.11 301	0.07 241	0.16 480	0.19 474	0.09 358	0.08 85	0.13 179	0.18 305	0.13 194	0.16 429	0.21 441	0.13 348	0.14 453	0.11 201	0.14 448	0.06 168	0.04 25	0.09 494	0.06 294	0.06 296	0.05 210

OMP-Stereo	0.11 301	0.06 118	0.14 395	0.18 403	0.08 223	0.09 139	0.12 100	0.21 375	0.21 416	0.13 346	0.14 308	0.11 293	0.12 387	0.11 201	0.13 405	0.06 168	0.04 25	0.07 313	0.06 294	0.05 172	0.04 75

IIG-Stereo	0.11 301	0.06 118	0.13 356	0.17 310	0.08 223	0.11 258	0.12 100	0.22 401	0.17 324	0.14 373	0.17 366	0.11 293	0.12 387	0.12 297	0.12 358	0.06 168	0.05 277	0.07 313	0.06 294	0.05 172	0.04 75

NF-Stereo	0.11 301	0.07 241	0.13 356	0.17 310	0.09 358	0.10 203	0.14 247	0.23 424	0.19 376	0.12 312	0.17 366	0.12 315	0.11 354	0.11 201	0.11 292	0.06 168	0.04 25	0.07 313	0.06 294	0.06 296	0.12 591

OCTAStereo	0.11 301	0.07 241	0.13 356	0.17 310	0.09 358	0.10 203	0.14 247	0.23 424	0.19 376	0.12 312	0.17 366	0.12 315	0.11 354	0.11 201	0.11 292	0.06 168	0.04 25	0.07 313	0.06 294	0.06 296	0.12 591

NRIStereo	0.11 301	0.08 360	0.14 395	0.18 403	0.08 223	0.10 203	0.14 247	0.16 231	0.15 254	0.12 312	0.14 308	0.13 348	0.12 387	0.13 354	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.07 313	0.06 294	0.06 296	0.07 403

PSM-adaLoss	0.11 301	0.09 443	0.16 480	0.18 403	0.08 223	0.06 14	0.12 100	0.16 231	0.13 194	0.15 400	0.16 342	0.14 371	0.12 387	0.11 201	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.08 408	0.06 294	0.08 453	0.07 403

PSM-AAD	0.11 301	0.07 241	0.10 192	0.19 474	0.09 358	0.10 203	0.15 335	0.20 348	0.13 194	0.12 312	0.14 308	0.18 451	0.11 354	0.11 201	0.10 209	0.05 51	0.05 277	0.09 494	0.08 469	0.06 296	0.14 631

ROB_FTStereo_v2	0.11 301	0.09 443	0.16 480	0.19 474	0.08 223	0.06 14	0.12 100	0.16 231	0.13 194	0.15 400	0.16 342	0.14 371	0.12 387	0.11 201	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.08 408	0.06 294	0.08 453	0.07 403

ROB_FTStereo	0.11 301	0.09 443	0.16 480	0.19 474	0.08 223	0.06 14	0.11 64	0.16 231	0.13 194	0.15 400	0.16 342	0.14 371	0.12 387	0.11 201	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.08 408	0.06 294	0.08 453	0.07 403

KYRaft	0.11 301	0.07 241	0.10 192	0.19 474	0.09 358	0.08 85	0.15 335	0.22 401	0.12 150	0.13 346	0.16 342	0.20 478	0.10 317	0.12 297	0.10 209	0.05 51	0.04 25	0.08 408	0.08 469	0.06 296	0.16 649

HUI-Stereo	0.11 301	0.09 443	0.16 480	0.18 403	0.08 223	0.06 14	0.12 100	0.16 231	0.13 194	0.15 400	0.16 342	0.14 371	0.12 387	0.11 201	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.08 408	0.06 294	0.08 453	0.07 403

ASMatch	0.11 301	0.06 118	0.13 356	0.16 223	0.10 472	0.07 43	0.14 247	0.17 270	0.17 324	0.12 312	0.16 342	0.16 415	0.10 317	0.13 354	0.10 209	0.05 51	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.04 49	0.08 474

RAFT_R40	0.11 301	0.07 241	0.14 395	0.18 403	0.09 358	0.06 14	0.13 179	0.17 270	0.16 294	0.14 373	0.18 394	0.15 400	0.12 387	0.10 125	0.11 292	0.06 168	0.04 25	0.09 494	0.06 294	0.06 296	0.05 210

GrayStereo	0.11 301	0.06 118	0.11 255	0.19 474	0.09 358	0.09 139	0.16 407	0.18 305	0.17 324	0.14 373	0.17 366	0.17 437	0.11 354	0.12 297	0.11 292	0.05 51	0.05 277	0.07 313	0.06 294	0.05 172	0.10 551

RE-Stereo	0.11 301	0.07 241	0.13 356	0.17 310	0.09 358	0.10 203	0.14 247	0.23 424	0.19 376	0.12 312	0.17 366	0.12 315	0.11 354	0.11 201	0.11 292	0.06 168	0.04 25	0.07 313	0.06 294	0.06 296	0.12 591

Pruner-Stereo	0.11 301	0.07 241	0.12 303	0.17 310	0.09 358	0.06 14	0.12 100	0.17 270	0.17 324	0.13 346	0.19 405	0.13 348	0.09 273	0.11 201	0.11 292	0.06 168	0.04 25	0.07 313	0.06 294	0.06 296	0.08 474

TVStereo	0.11 301	0.07 241	0.13 356	0.17 310	0.09 358	0.10 203	0.14 247	0.23 424	0.19 376	0.12 312	0.17 366	0.12 315	0.11 354	0.11 201	0.11 292	0.06 168	0.04 25	0.07 313	0.06 294	0.06 296	0.12 591

DeepStereo_RVC	0.11 301	0.08 360	0.16 480	0.18 403	0.08 223	0.08 85	0.12 100	0.17 270	0.12 150	0.13 346	0.14 308	0.12 315	0.12 387	0.12 297	0.11 292	0.06 168	0.04 25	0.07 313	0.06 294	0.07 384	0.08 474

iGMRVC	0.11 301	0.09 443	0.16 480	0.19 474	0.08 223	0.06 14	0.12 100	0.16 231	0.13 194	0.15 400	0.16 342	0.14 371	0.12 387	0.11 201	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.08 408	0.06 294	0.08 453	0.07 403

RAFT-RH_RVC	0.11 301	0.06 118	0.14 395	0.16 223	0.09 358	0.12 312	0.12 100	0.17 270	0.12 150	0.13 346	0.41 636	0.11 293	0.10 317	0.13 354	0.12 358	0.05 51	0.04 25	0.08 408	0.05 193	0.04 49	0.06 313

RAFT-345	0.11 301	0.07 241	0.15 444	0.16 223	0.08 223	0.08 85	0.12 100	0.15 190	0.10 78	0.11 268	0.36 599	0.09 225	0.09 273	0.11 201	0.12 358	0.05 51	0.05 277	0.07 313	0.06 294	0.04 49	0.05 210

iRAFT	0.11 301	0.09 443	0.16 480	0.18 403	0.08 223	0.06 14	0.11 64	0.16 231	0.13 194	0.15 400	0.16 342	0.14 371	0.12 387	0.11 201	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.08 408	0.06 294	0.08 453	0.07 403

CRE-IMP	0.11 301	0.09 443	0.16 480	0.19 474	0.08 223	0.10 203	0.12 100	0.18 305	0.10 78	0.14 373	0.13 292	0.13 348	0.12 387	0.12 297	0.11 292	0.07 345	0.04 25	0.08 408	0.06 294	0.08 453	0.08 474

test-2	0.11 301	0.09 443	0.07 12	0.19 474	0.08 223	0.12 312	0.28 655	0.13 116	0.17 324	0.11 268	0.17 366	0.14 371	0.12 387	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 277	0.09 494	0.07 394	0.04 49	0.04 75

GMM-Stereo	0.11 301	0.07 241	0.10 192	0.18 403	0.09 358	0.08 85	0.15 335	0.23 424	0.16 294	0.11 268	0.15 329	0.13 348	0.11 354	0.11 201	0.11 292	0.05 51	0.04 25	0.08 408	0.07 394	0.06 296	0.09 520

RAFT-IKP	0.11 301	0.09 443	0.16 480	0.19 474	0.08 223	0.06 14	0.12 100	0.16 231	0.13 194	0.15 400	0.16 342	0.14 371	0.12 387	0.11 201	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.08 408	0.06 294	0.08 453	0.07 403

Prome-Stereo	0.11 301	0.06 118	0.10 192	0.18 403	0.08 223	0.12 312	0.15 335	0.22 401	0.13 194	0.12 312	0.17 366	0.13 348	0.08 231	0.12 297	0.10 209	0.05 51	0.04 25	0.07 313	0.06 294	0.06 296	0.09 520

rafts_anoy	0.11 301	0.06 118	0.10 192	0.17 310	0.08 223	0.10 203	0.14 247	0.17 270	0.14 227	0.13 346	0.13 292	0.12 315	0.10 317	0.11 201	0.12 358	0.07 345	0.04 25	0.09 494	0.11 592	0.07 384	0.06 313

raft+_RVC	0.11 301	0.07 241	0.09 126	0.16 223	0.07 136	0.10 203	0.11 64	0.24 448	0.20 400	0.12 312	0.15 329	0.12 315	0.08 231	0.12 297	0.13 405	0.07 345	0.04 25	0.07 313	0.06 294	0.05 172	0.05 210

RALAANet	0.11 301	0.08 360	0.10 192	0.17 310	0.09 358	0.14 405	0.10 35	0.20 348	0.15 254	0.14 373	0.13 292	0.16 415	0.09 273	0.12 297	0.11 292	0.06 168	0.05 277	0.07 313	0.06 294	0.05 172	0.04 75

DIP-Stereo	0.11 301	0.07 241	0.14 395	0.17 310	0.09 358	0.13 368	0.09 20	0.16 231	0.16 294	0.11 268	0.16 342	0.14 371	0.12 387	0.15 415	0.13 405	0.06 168	0.05 277	0.06 201	0.05 193	0.05 172	0.06 313
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
S0	0.12 379	0.08 360	0.08 58	0.20 541	0.07 136	0.18 506	0.23 604	0.15 190	0.15 254	0.10 231	0.10 198	0.13 348	0.08 231	0.12 297	0.11 292	0.09 490	0.10 592	0.14 623	0.14 628	0.05 172	0.04 75

S	0.12 379	0.08 360	0.09 126	0.20 541	0.08 223	0.13 368	0.19 538	0.17 270	0.16 294	0.13 346	0.11 251	0.13 348	0.10 317	0.11 201	0.13 405	0.09 490	0.07 504	0.13 609	0.15 645	0.06 296	0.04 75

IGEV_i1	0.12 379	0.07 241	0.12 303	0.16 223	0.08 223	0.19 531	0.14 247	0.18 305	0.22 430	0.18 478	0.18 394	0.16 415	0.12 387	0.16 450	0.14 448	0.06 168	0.05 277	0.06 201	0.05 193	0.06 296	0.06 313

rvit_stereo_0083	0.12 379	0.08 360	0.17 511	0.16 223	0.09 358	0.11 258	0.15 335	0.14 147	0.26 495	0.11 268	0.14 308	0.13 348	0.10 317	0.12 297	0.12 358	0.10 534	0.08 536	0.09 494	0.07 394	0.07 384	0.05 210

rvit_stereo_ft	0.12 379	0.07 241	0.13 356	0.19 474	0.10 472	0.12 312	0.17 449	0.16 231	0.16 294	0.12 312	0.13 292	0.15 400	0.10 317	0.14 388	0.13 405	0.09 490	0.06 431	0.08 408	0.07 394	0.07 384	0.05 210

test_sample2	0.12 379	0.07 241	0.12 303	0.14 70	0.08 223	0.16 464	0.18 498	0.21 375	0.16 294	0.14 373	0.20 417	0.19 466	0.15 471	0.15 415	0.12 358	0.08 428	0.05 277	0.07 313	0.06 294	0.08 453	0.07 403

MyStereo8	0.12 379	0.07 241	0.15 444	0.15 124	0.09 358	0.18 506	0.14 247	0.19 336	0.22 430	0.12 312	0.18 394	0.11 293	0.10 317	0.16 450	0.18 529	0.07 345	0.05 277	0.07 313	0.05 193	0.08 453	0.09 520

CoDeX	0.12 379	0.07 241	0.12 303	0.17 310	0.08 223	0.12 312	0.15 335	0.23 424	0.27 505	0.13 346	0.17 366	0.16 415	0.11 354	0.14 388	0.11 292	0.07 345	0.05 277	0.07 313	0.06 294	0.06 296	0.05 210

11t1	0.12 379	0.06 118	0.13 356	0.14 70	0.08 223	0.17 487	0.15 335	0.18 305	0.15 254	0.15 400	0.15 329	0.16 415	0.16 499	0.15 415	0.13 405	0.08 428	0.05 277	0.06 201	0.05 193	0.08 453	0.07 403

ffm	0.12 379	0.09 443	0.14 395	0.16 223	0.08 223	0.17 487	0.17 449	0.15 190	0.19 376	0.15 400	0.25 503	0.19 466	0.13 429	0.10 125	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.09 494	0.08 469	0.06 296	0.06 313

RAFT_CTSACE	0.12 379	0.09 443	0.10 192	0.22 592	0.08 223	0.12 312	0.24 618	0.18 305	0.16 294	0.20 518	0.27 529	0.13 348	0.07 181	0.13 354	0.09 105	0.05 51	0.06 431	0.08 408	0.07 394	0.04 49	0.04 75

Sa-1000	0.12 379	0.08 360	0.08 58	0.18 403	0.08 223	0.14 405	0.22 593	0.22 401	0.18 357	0.15 400	0.20 417	0.17 437	0.11 354	0.10 125	0.10 209	0.06 168	0.05 277	0.09 494	0.09 516	0.05 172	0.05 210

SA	0.12 379	0.09 443	0.08 58	0.18 403	0.08 223	0.12 312	0.24 618	0.23 424	0.18 357	0.17 448	0.27 529	0.14 371	0.11 354	0.11 201	0.11 292	0.05 51	0.05 277	0.09 494	0.08 469	0.05 172	0.04 75

iRaft-Stereo_5w	0.12 379	0.09 443	0.12 303	0.19 474	0.08 223	0.09 139	0.12 100	0.21 375	0.21 416	0.19 495	0.14 308	0.11 293	0.09 273	0.20 547	0.16 496	0.05 51	0.05 277	0.07 313	0.06 294	0.05 172	0.06 313

CrosDoStereo	0.12 379	0.06 118	0.12 303	0.14 70	0.08 223	0.12 312	0.15 335	0.17 270	0.22 430	0.19 495	0.24 475	0.15 400	0.11 354	0.11 201	0.12 358	0.06 168	0.04 25	0.07 313	0.07 394	0.05 172	0.05 210

PSM-softLoss	0.12 379	0.07 241	0.15 444	0.17 310	0.09 358	0.08 85	0.13 179	0.24 448	0.17 324	0.14 373	0.19 405	0.13 348	0.11 354	0.11 201	0.11 292	0.07 345	0.05 277	0.08 408	0.07 394	0.06 296	0.12 591

KMStereo	0.12 379	0.07 241	0.15 444	0.17 310	0.09 358	0.08 85	0.13 179	0.24 448	0.17 324	0.14 373	0.19 405	0.13 348	0.11 354	0.11 201	0.11 292	0.07 345	0.05 277	0.08 408	0.07 394	0.06 296	0.12 591

FTStereo	0.12 379	0.06 118	0.14 395	0.18 403	0.09 358	0.07 43	0.15 335	0.21 375	0.18 357	0.12 312	0.24 475	0.12 315	0.12 387	0.13 354	0.13 405	0.05 51	0.05 277	0.07 313	0.06 294	0.06 296	0.10 551

DeepStereo_LL	0.12 379	0.06 118	0.12 303	0.14 70	0.08 223	0.12 312	0.15 335	0.17 270	0.22 430	0.19 495	0.24 475	0.15 400	0.11 354	0.11 201	0.12 358	0.06 168	0.04 25	0.07 313	0.07 394	0.05 172	0.05 210

DEmStereo	0.12 379	0.06 118	0.14 395	0.14 70	0.10 472	0.16 464	0.15 335	0.16 231	0.24 459	0.17 448	0.24 475	0.13 348	0.14 453	0.12 297	0.13 405	0.05 51	0.04 25	0.07 313	0.06 294	0.05 172	0.05 210

THIR-Stereo	0.12 379	0.07 241	0.11 255	0.15 124	0.08 223	0.14 405	0.16 407	0.17 270	0.25 481	0.16 429	0.24 475	0.14 371	0.12 387	0.12 297	0.14 448	0.06 168	0.04 25	0.07 313	0.07 394	0.05 172	0.05 210

DRaft	0.12 379	0.06 118	0.11 255	0.14 70	0.09 358	0.14 405	0.17 449	0.21 375	0.30 537	0.17 448	0.28 543	0.10 262	0.15 471	0.10 125	0.12 358	0.05 51	0.04 25	0.07 313	0.06 294	0.05 172	0.05 210

PFNet	0.12 379	0.06 118	0.17 511	0.17 310	0.08 223	0.09 139	0.15 335	0.26 485	0.20 400	0.16 429	0.16 342	0.14 371	0.11 354	0.12 297	0.11 292	0.06 168	0.04 25	0.07 313	0.06 294	0.05 172	0.05 210

IRAFT_RVC	0.12 379	0.08 360	0.16 480	0.19 474	0.08 223	0.07 43	0.15 335	0.24 448	0.23 442	0.14 373	0.14 308	0.15 400	0.12 387	0.12 297	0.10 209	0.06 168	0.04 25	0.09 494	0.06 294	0.06 296	0.06 313

sCroCo_RVC	0.12 379	0.09 443	0.23 584	0.24 625	0.11 523	0.19 531	0.14 247	0.17 270	0.14 227	0.10 231	0.13 292	0.12 315	0.07 181	0.14 388	0.11 292	0.08 428	0.08 536	0.08 408	0.08 469	0.05 172	0.07 403

ARAFT	0.12 379	0.08 360	0.17 511	0.19 474	0.09 358	0.14 405	0.18 498	0.20 348	0.12 150	0.12 312	0.13 292	0.14 371	0.11 354	0.15 415	0.12 358	0.06 168	0.05 277	0.10 543	0.09 516	0.05 172	0.04 75

BEATNet_4x	0.12 379	0.08 360	0.14 395	0.18 403	0.07 136	0.15 432	0.07 3	0.22 401	0.18 357	0.16 429	0.19 405	0.18 451	0.14 453	0.16 450	0.15 480	0.07 345	0.05 277	0.05 51	0.05 193	0.06 296	0.06 313

MLCV	0.12 379	0.07 241	0.16 480	0.18 403	0.06 29	0.15 432	0.17 449	0.19 336	0.21 416	0.18 478	0.25 503	0.17 437	0.13 429	0.14 388	0.13 405	0.05 51	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.04 75

RT-IGEV	0.13 407	0.06 118	0.13 356	0.15 124	0.09 358	0.15 432	0.17 449	0.24 448	0.27 505	0.16 429	0.17 366	0.17 437	0.10 317	0.14 388	0.11 292	0.08 428	0.05 277	0.07 313	0.05 193	0.07 384	0.07 403

Selective-IGEV-i16pc	0.13 407	0.06 118	0.13 356	0.15 124	0.11 523	0.38 665	0.16 407	0.23 424	0.16 294	0.10 231	0.15 329	0.09 225	0.06 67	0.13 354	0.10 209	0.10 534	0.08 536	0.06 201	0.07 394	0.09 518	0.09 520

Selective-IGEV-i1	0.13 407	0.07 241	0.12 303	0.19 474	0.08 223	0.18 506	0.16 407	0.22 401	0.30 537	0.16 429	0.17 366	0.16 415	0.10 317	0.14 388	0.13 405	0.06 168	0.05 277	0.06 201	0.05 193	0.06 296	0.05 210

G2L-ROB	0.13 407	0.06 118	0.13 356	0.13 22	0.08 223	0.14 405	0.16 407	0.25 467	0.18 357	0.19 495	0.18 394	0.20 478	0.14 453	0.17 484	0.16 496	0.08 428	0.05 277	0.06 201	0.05 193	0.08 453	0.09 520

xyz-stereo	0.13 407	0.07 241	0.20 559	0.15 124	0.05 2	0.20 547	0.15 335	0.17 270	0.31 545	0.15 400	0.29 555	0.26 553	0.16 499	0.13 354	0.12 358	0.05 51	0.05 277	0.06 201	0.05 193	0.04 49	0.04 75

DFGA-Net	0.13 407	0.11 533	0.18 535	0.17 310	0.10 472	0.12 312	0.13 179	0.22 401	0.25 481	0.16 429	0.16 342	0.13 348	0.12 387	0.16 450	0.14 448	0.07 345	0.05 277	0.08 408	0.07 394	0.05 172	0.05 210

FACV-RUCA	0.13 407	0.11 533	0.12 303	0.19 474	0.12 557	0.15 432	0.15 335	0.22 401	0.20 400	0.15 400	0.16 342	0.14 371	0.16 499	0.14 388	0.13 405	0.07 345	0.05 277	0.08 408	0.06 294	0.10 551	0.08 474

UGAM	0.13 407	0.10 506	0.09 126	0.22 592	0.08 223	0.12 312	0.20 562	0.17 270	0.23 442	0.21 533	0.16 342	0.13 348	0.13 429	0.19 522	0.12 358	0.07 345	0.05 277	0.13 609	0.11 592	0.07 384	0.05 210

test_sample1	0.13 407	0.07 241	0.14 395	0.13 22	0.08 223	0.19 531	0.16 407	0.20 348	0.15 254	0.14 373	0.22 453	0.18 451	0.16 499	0.17 484	0.14 448	0.07 345	0.06 431	0.06 201	0.06 294	0.08 453	0.07 403

qqq1	0.13 407	0.07 241	0.17 511	0.14 70	0.08 223	0.16 464	0.17 449	0.26 485	0.27 505	0.19 495	0.20 417	0.18 451	0.15 471	0.15 415	0.11 292	0.08 428	0.05 277	0.05 51	0.05 193	0.06 296	0.06 313

fff1	0.13 407	0.07 241	0.17 511	0.14 70	0.08 223	0.16 464	0.17 449	0.26 485	0.27 505	0.19 495	0.20 417	0.18 451	0.15 471	0.15 415	0.11 292	0.08 428	0.05 277	0.05 51	0.05 193	0.06 296	0.06 313

MyStereo05	0.13 407	0.07 241	0.10 192	0.17 310	0.09 358	0.13 368	0.18 498	0.27 506	0.35 580	0.17 448	0.14 308	0.15 400	0.11 354	0.15 415	0.13 405	0.06 168	0.05 277	0.07 313	0.07 394	0.06 296	0.06 313

MyStereo04	0.13 407	0.07 241	0.10 192	0.17 310	0.09 358	0.14 405	0.18 498	0.29 540	0.38 598	0.17 448	0.14 308	0.16 415	0.10 317	0.15 415	0.13 405	0.06 168	0.05 277	0.08 408	0.07 394	0.06 296	0.06 313

ff1	0.13 407	0.09 443	0.14 395	0.16 223	0.08 223	0.17 487	0.17 449	0.15 190	0.19 376	0.15 400	0.25 503	0.19 466	0.13 429	0.14 388	0.20 548	0.06 168	0.04 25	0.09 494	0.08 469	0.06 296	0.06 313

StereoVision	0.13 407	0.12 551	0.09 126	0.24 625	0.10 472	0.15 432	0.21 583	0.21 375	0.20 400	0.12 312	0.24 475	0.10 262	0.10 317	0.16 450	0.10 209	0.09 490	0.11 605	0.12 594	0.12 613	0.06 296	0.05 210

LL-Strereo	0.13 407	0.09 443	0.11 255	0.20 541	0.10 472	0.11 258	0.18 498	0.32 577	0.24 459	0.15 400	0.15 329	0.14 371	0.13 429	0.19 522	0.11 292	0.06 168	0.04 25	0.09 494	0.08 469	0.04 49	0.05 210

CASS	0.13 407	0.12 551	0.11 255	0.23 616	0.09 358	0.15 432	0.17 449	0.18 305	0.19 376	0.17 448	0.18 394	0.15 400	0.15 471	0.14 388	0.14 448	0.09 490	0.06 431	0.10 543	0.08 469	0.09 518	0.07 403
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 407	0.07 241	0.13 356	0.18 403	0.09 358	0.13 368	0.17 449	0.19 336	0.29 527	0.15 400	0.24 475	0.15 400	0.14 453	0.14 388	0.14 448	0.07 345	0.05 277	0.07 313	0.09 516	0.05 172	0.06 313

TestStereo1	0.13 407	0.08 360	0.08 58	0.19 474	0.08 223	0.18 506	0.29 665	0.23 424	0.16 294	0.17 448	0.20 417	0.16 415	0.10 317	0.12 297	0.13 405	0.06 168	0.06 431	0.08 408	0.06 294	0.05 172	0.05 210

qqq	0.13 407	0.09 443	0.15 444	0.16 223	0.08 223	0.13 368	0.15 335	0.23 424	0.16 294	0.15 400	0.19 405	0.16 415	0.16 499	0.15 415	0.16 496	0.07 345	0.06 431	0.08 408	0.08 469	0.07 384	0.07 403

x	0.13 407	0.07 241	0.14 395	0.14 70	0.08 223	0.18 506	0.14 247	0.22 401	0.20 400	0.15 400	0.19 405	0.19 466	0.17 522	0.18 507	0.18 529	0.07 345	0.05 277	0.06 201	0.06 294	0.07 384	0.07 403

raft_robust	0.13 407	0.10 506	0.07 12	0.18 403	0.08 223	0.13 368	0.24 618	0.28 526	0.33 559	0.20 518	0.19 405	0.14 371	0.10 317	0.11 201	0.12 358	0.05 51	0.05 277	0.07 313	0.07 394	0.05 172	0.04 75

RAFT+CT+SA	0.13 407	0.11 533	0.09 126	0.19 474	0.09 358	0.15 432	0.28 655	0.22 401	0.22 430	0.15 400	0.26 520	0.10 262	0.10 317	0.11 201	0.12 358	0.05 51	0.04 25	0.07 313	0.08 469	0.07 384	0.06 313

SA-5K	0.13 407	0.08 360	0.08 58	0.19 474	0.08 223	0.18 506	0.29 665	0.23 424	0.16 294	0.17 448	0.20 417	0.16 415	0.10 317	0.12 297	0.13 405	0.06 168	0.06 431	0.08 408	0.06 294	0.05 172	0.05 210

GwcNet-ADL	0.13 407	0.08 360	0.14 395	0.20 541	0.09 358	0.11 258	0.20 562	0.30 554	0.24 459	0.13 346	0.14 308	0.18 451	0.14 453	0.13 354	0.14 448	0.07 345	0.05 277	0.06 201	0.05 193	0.07 384	0.06 313

GANet-ADL	0.13 407	0.07 241	0.15 444	0.17 310	0.10 472	0.18 506	0.15 335	0.30 554	0.20 400	0.13 346	0.18 394	0.19 466	0.12 387	0.16 450	0.13 405	0.08 428	0.06 431	0.06 201	0.05 193	0.07 384	0.08 474

RAFT	0.13 407	0.09 443	0.11 255	0.18 403	0.08 223	0.15 432	0.24 618	0.20 348	0.19 376	0.21 533	0.21 441	0.17 437	0.12 387	0.16 450	0.09 105	0.06 168	0.07 504	0.10 543	0.09 516	0.05 172	0.05 210

TestStereo	0.13 407	0.14 591	0.11 255	0.23 616	0.08 223	0.15 432	0.21 583	0.20 348	0.23 442	0.14 373	0.24 475	0.16 415	0.12 387	0.16 450	0.14 448	0.05 51	0.06 431	0.08 408	0.06 294	0.09 518	0.05 210

sAnonymous2	0.13 407	0.12 551	0.24 588	0.20 541	0.12 557	0.17 487	0.13 179	0.26 485	0.21 416	0.11 268	0.11 251	0.13 348	0.08 231	0.10 125	0.10 209	0.09 490	0.05 277	0.08 408	0.06 294	0.15 639	0.10 551

CroCo_RVC	0.13 407	0.12 551	0.24 588	0.20 541	0.12 557	0.17 487	0.13 179	0.26 485	0.21 416	0.11 268	0.11 251	0.13 348	0.08 231	0.10 125	0.10 209	0.09 490	0.05 277	0.08 408	0.06 294	0.15 639	0.10 551

RAFT + AFF	0.13 407	0.07 241	0.20 559	0.20 541	0.10 472	0.14 405	0.24 618	0.26 485	0.20 400	0.11 268	0.10 198	0.12 315	0.10 317	0.15 415	0.12 358	0.07 345	0.06 431	0.09 494	0.08 469	0.06 296	0.08 474

GMStereo	0.13 407	0.14 591	0.14 395	0.18 403	0.09 358	0.15 432	0.16 407	0.20 348	0.24 459	0.16 429	0.17 366	0.10 262	0.10 317	0.16 450	0.13 405	0.07 345	0.06 431	0.06 201	0.06 294	0.07 384	0.06 313
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 407	0.07 241	0.14 395	0.17 310	0.09 358	0.15 432	0.16 407	0.28 526	0.27 505	0.14 373	0.17 366	0.12 315	0.13 429	0.14 388	0.11 292	0.08 428	0.05 277	0.07 313	0.07 394	0.07 384	0.06 313

FENet	0.13 407	0.08 360	0.12 303	0.16 223	0.08 223	0.14 405	0.15 335	0.22 401	0.23 442	0.17 448	0.23 462	0.16 415	0.12 387	0.14 388	0.15 480	0.08 428	0.05 277	0.08 408	0.08 469	0.07 384	0.07 403

cf-r	0.13 407	0.07 241	0.12 303	0.16 223	0.08 223	0.14 405	0.19 538	0.20 348	0.25 481	0.17 448	0.25 503	0.21 487	0.16 499	0.14 388	0.14 448	0.10 534	0.05 277	0.06 201	0.08 469	0.06 296	0.06 313

iResNet	0.13 407	0.10 506	0.18 535	0.19 474	0.08 223	0.13 368	0.18 498	0.20 348	0.26 495	0.15 400	0.23 462	0.15 400	0.13 429	0.14 388	0.14 448	0.06 168	0.04 25	0.06 201	0.05 193	0.06 296	0.05 210

DN-CSS_ROB	0.13 407	0.13 579	0.16 480	0.18 403	0.10 472	0.16 464	0.08 7	0.22 401	0.18 357	0.17 448	0.22 453	0.13 348	0.13 429	0.12 297	0.13 405	0.05 51	0.05 277	0.10 543	0.10 558	0.08 453	0.06 313

Selective-IGEV-i16pb	0.14 444	0.08 360	0.17 511	0.15 124	0.11 523	0.41 670	0.16 407	0.28 526	0.23 442	0.11 268	0.20 417	0.10 262	0.07 181	0.17 484	0.12 358	0.10 534	0.07 504	0.06 201	0.08 469	0.09 518	0.10 551

G2L-Stereo_test	0.14 444	0.07 241	0.11 255	0.13 22	0.08 223	0.12 312	0.16 407	0.30 554	0.28 520	0.20 518	0.23 462	0.20 478	0.16 499	0.17 484	0.18 529	0.07 345	0.05 277	0.05 51	0.05 193	0.07 384	0.06 313

coex_refinement	0.14 444	0.07 241	0.12 303	0.17 310	0.10 472	0.15 432	0.15 335	0.26 485	0.29 527	0.18 478	0.20 417	0.22 505	0.17 522	0.16 450	0.18 529	0.08 428	0.05 277	0.06 201	0.06 294	0.09 518	0.08 474

G2L-Stereo	0.14 444	0.07 241	0.13 356	0.17 310	0.09 358	0.13 368	0.12 100	0.27 506	0.22 430	0.16 429	0.27 529	0.21 487	0.13 429	0.17 484	0.18 529	0.09 490	0.08 536	0.08 408	0.07 394	0.07 384	0.07 403

rvit_0105_6	0.14 444	0.09 443	0.18 535	0.17 310	0.10 472	0.10 203	0.16 407	0.19 336	0.26 495	0.12 312	0.18 394	0.17 437	0.12 387	0.18 507	0.12 358	0.15 635	0.11 605	0.12 594	0.10 558	0.09 518	0.06 313

rvit_0105_5	0.14 444	0.09 443	0.13 356	0.17 310	0.09 358	0.14 405	0.23 604	0.24 448	0.27 505	0.14 373	0.15 329	0.18 451	0.12 387	0.17 484	0.14 448	0.14 631	0.11 605	0.10 543	0.10 558	0.08 453	0.06 313

rvit_0105_4	0.14 444	0.09 443	0.17 511	0.17 310	0.10 472	0.12 312	0.19 538	0.23 424	0.27 505	0.14 373	0.20 417	0.17 437	0.13 429	0.17 484	0.13 405	0.15 635	0.11 605	0.11 574	0.10 558	0.09 518	0.06 313

DCVSM-stereo	0.14 444	0.09 443	0.16 480	0.16 223	0.10 472	0.15 432	0.09 20	0.19 336	0.23 442	0.20 518	0.23 462	0.26 553	0.15 471	0.18 507	0.14 448	0.09 490	0.07 504	0.09 494	0.08 469	0.10 551	0.12 591

test_sample6	0.14 444	0.08 360	0.13 356	0.16 223	0.08 223	0.17 487	0.19 538	0.25 467	0.17 324	0.17 448	0.27 529	0.19 466	0.14 453	0.15 415	0.13 405	0.08 428	0.05 277	0.08 408	0.07 394	0.08 453	0.08 474

test_sample5	0.14 444	0.08 360	0.14 395	0.16 223	0.08 223	0.18 506	0.18 498	0.25 467	0.17 324	0.17 448	0.27 529	0.18 451	0.14 453	0.16 450	0.13 405	0.08 428	0.05 277	0.08 408	0.07 394	0.08 453	0.08 474

test_sample4	0.14 444	0.08 360	0.14 395	0.15 124	0.08 223	0.19 531	0.18 498	0.26 485	0.17 324	0.16 429	0.25 503	0.18 451	0.14 453	0.16 450	0.13 405	0.08 428	0.06 431	0.08 408	0.06 294	0.08 453	0.08 474

test_sample3	0.14 444	0.08 360	0.15 444	0.14 70	0.09 358	0.19 531	0.17 449	0.26 485	0.18 357	0.16 429	0.22 453	0.19 466	0.15 471	0.17 484	0.13 405	0.08 428	0.06 431	0.07 313	0.06 294	0.09 518	0.08 474

DispNO	0.14 444	0.08 360	0.17 511	0.19 474	0.12 557	0.11 258	0.21 583	0.23 424	0.29 527	0.17 448	0.23 462	0.18 451	0.17 522	0.15 415	0.15 480	0.07 345	0.05 277	0.08 408	0.08 469	0.07 384	0.06 313

SMFormer	0.14 444	0.07 241	0.17 511	0.14 70	0.08 223	0.16 464	0.17 449	0.26 485	0.27 505	0.19 495	0.20 417	0.18 451	0.15 471	0.15 415	0.17 511	0.08 428	0.05 277	0.07 313	0.06 294	0.07 384	0.06 313

tta	0.14 444	0.07 241	0.17 511	0.14 70	0.08 223	0.16 464	0.17 449	0.26 485	0.27 505	0.19 495	0.20 417	0.18 451	0.15 471	0.15 415	0.17 511	0.08 428	0.05 277	0.07 313	0.06 294	0.06 296	0.06 313

mmm	0.14 444	0.08 360	0.17 511	0.17 310	0.09 358	0.17 487	0.18 498	0.21 375	0.15 254	0.15 400	0.23 462	0.21 487	0.16 499	0.16 450	0.17 511	0.08 428	0.05 277	0.08 408	0.07 394	0.07 384	0.07 403

DualNet	0.14 444	0.08 360	0.14 395	0.16 223	0.08 223	0.18 506	0.18 498	0.25 467	0.17 324	0.17 448	0.27 529	0.18 451	0.14 453	0.16 450	0.13 405	0.08 428	0.05 277	0.08 408	0.07 394	0.08 453	0.08 474

mmx	0.14 444	0.09 443	0.14 395	0.16 223	0.08 223	0.17 487	0.17 449	0.27 506	0.25 481	0.15 400	0.25 503	0.19 466	0.13 429	0.14 388	0.20 548	0.08 428	0.06 431	0.09 494	0.08 469	0.08 453	0.08 474

xxx	0.14 444	0.09 443	0.14 395	0.16 223	0.08 223	0.17 487	0.17 449	0.27 506	0.25 481	0.15 400	0.25 503	0.19 466	0.13 429	0.14 388	0.20 548	0.08 428	0.06 431	0.09 494	0.08 469	0.08 453	0.08 474

PCWNet_CMD	0.14 444	0.08 360	0.15 444	0.17 310	0.09 358	0.14 405	0.14 247	0.29 540	0.36 584	0.14 373	0.20 417	0.21 487	0.12 387	0.17 484	0.13 405	0.07 345	0.05 277	0.07 313	0.07 394	0.07 384	0.07 403

CBFPSM	0.14 444	0.06 118	0.26 596	0.17 310	0.09 358	0.13 368	0.15 335	0.22 401	0.23 442	0.20 518	0.27 529	0.24 529	0.16 499	0.16 450	0.18 529	0.06 168	0.06 431	0.06 201	0.07 394	0.07 384	0.07 403

gwcnet-sp	0.14 444	0.07 241	0.12 303	0.18 403	0.09 358	0.16 464	0.17 449	0.24 448	0.24 459	0.18 478	0.24 475	0.15 400	0.16 499	0.15 415	0.15 480	0.08 428	0.06 431	0.07 313	0.08 469	0.08 453	0.07 403

scenet	0.14 444	0.07 241	0.12 303	0.18 403	0.09 358	0.16 464	0.17 449	0.24 448	0.24 459	0.18 478	0.24 475	0.15 400	0.16 499	0.15 415	0.15 480	0.08 428	0.06 431	0.07 313	0.08 469	0.08 453	0.07 403

ssnet	0.14 444	0.07 241	0.12 303	0.18 403	0.09 358	0.16 464	0.17 449	0.24 448	0.24 459	0.18 478	0.24 475	0.15 400	0.16 499	0.15 415	0.15 480	0.08 428	0.06 431	0.07 313	0.08 469	0.08 453	0.07 403

BUS	0.14 444	0.09 443	0.14 395	0.22 592	0.10 472	0.19 531	0.14 247	0.34 606	0.19 376	0.17 448	0.22 453	0.16 415	0.13 429	0.15 415	0.13 405	0.08 428	0.06 431	0.10 543	0.09 516	0.07 384	0.07 403

IER	0.14 444	0.07 241	0.13 356	0.17 310	0.09 358	0.14 405	0.16 407	0.25 467	0.26 495	0.18 478	0.25 503	0.17 437	0.20 565	0.16 450	0.14 448	0.08 428	0.05 277	0.07 313	0.06 294	0.08 453	0.07 403

test_5	0.14 444	0.12 551	0.08 58	0.20 541	0.10 472	0.14 405	0.29 665	0.21 375	0.24 459	0.18 478	0.28 543	0.11 293	0.15 471	0.12 297	0.13 405	0.06 168	0.05 277	0.07 313	0.08 469	0.08 453	0.07 403

psmg	0.14 444	0.09 443	0.14 395	0.17 310	0.10 472	0.15 432	0.17 449	0.29 540	0.19 376	0.17 448	0.21 441	0.25 543	0.16 499	0.15 415	0.14 448	0.08 428	0.06 431	0.08 408	0.08 469	0.07 384	0.06 313

UDGNet	0.14 444	0.13 579	0.16 480	0.17 310	0.10 472	0.12 312	0.16 407	0.21 375	0.27 505	0.20 518	0.20 417	0.16 415	0.13 429	0.16 450	0.13 405	0.10 534	0.06 431	0.09 494	0.07 394	0.06 296	0.07 403

CFNet_pseudo	0.14 444	0.08 360	0.15 444	0.16 223	0.09 358	0.13 368	0.14 247	0.27 506	0.34 571	0.14 373	0.21 441	0.22 505	0.13 429	0.18 507	0.14 448	0.07 345	0.05 277	0.08 408	0.06 294	0.07 384	0.07 403

GES	0.14 444	0.08 360	0.16 480	0.15 124	0.10 472	0.13 368	0.13 179	0.28 526	0.25 481	0.16 429	0.23 462	0.18 451	0.13 429	0.16 450	0.13 405	0.08 428	0.07 504	0.07 313	0.06 294	0.08 453	0.09 520

GANet-RSSM	0.14 444	0.07 241	0.13 356	0.13 22	0.08 223	0.14 405	0.17 449	0.22 401	0.21 416	0.17 448	0.24 475	0.23 523	0.15 471	0.16 450	0.15 480	0.10 534	0.06 431	0.07 313	0.08 469	0.08 453	0.07 403

PSMNet-RSSM	0.14 444	0.07 241	0.13 356	0.15 124	0.08 223	0.13 368	0.16 407	0.24 448	0.24 459	0.16 429	0.28 543	0.22 505	0.14 453	0.15 415	0.13 405	0.11 566	0.06 431	0.09 494	0.12 613	0.08 453	0.07 403

GwcNet-RSSM	0.14 444	0.07 241	0.12 303	0.15 124	0.08 223	0.15 432	0.20 562	0.21 375	0.27 505	0.18 478	0.27 529	0.22 505	0.16 499	0.14 388	0.15 480	0.10 534	0.05 277	0.07 313	0.09 516	0.07 384	0.07 403

CFNet-ft	0.14 444	0.07 241	0.15 444	0.12 7	0.09 358	0.16 464	0.18 498	0.22 401	0.24 459	0.17 448	0.26 520	0.24 529	0.14 453	0.16 450	0.14 448	0.11 566	0.06 431	0.08 408	0.09 516	0.09 518	0.08 474

CCAANet	0.14 444	0.06 118	0.14 395	0.17 310	0.09 358	0.16 464	0.13 179	0.30 554	0.24 459	0.16 429	0.32 575	0.18 451	0.17 522	0.17 484	0.14 448	0.06 168	0.05 277	0.09 494	0.09 516	0.06 296	0.09 520

DMCA	0.14 444	0.09 443	0.16 480	0.19 474	0.09 358	0.15 432	0.17 449	0.23 424	0.27 505	0.14 373	0.19 405	0.17 437	0.18 537	0.15 415	0.17 511	0.10 534	0.06 431	0.08 408	0.06 294	0.09 518	0.10 551

RASNet	0.14 444	0.07 241	0.14 395	0.16 223	0.08 223	0.18 506	0.14 247	0.29 540	0.20 400	0.17 448	0.25 503	0.21 487	0.18 537	0.20 547	0.19 542	0.07 345	0.06 431	0.06 201	0.08 469	0.06 296	0.06 313

MSMDNet	0.14 444	0.08 360	0.15 444	0.17 310	0.09 358	0.14 405	0.14 247	0.29 540	0.36 584	0.14 373	0.21 441	0.21 487	0.12 387	0.17 484	0.14 448	0.07 345	0.05 277	0.07 313	0.07 394	0.07 384	0.07 403

HSM-Net_RVC	0.14 444	0.08 360	0.11 255	0.15 124	0.08 223	0.15 432	0.15 335	0.27 506	0.29 527	0.19 495	0.21 441	0.29 580	0.14 453	0.17 484	0.13 405	0.06 168	0.06 431	0.06 201	0.06 294	0.07 384	0.06 313
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 444	0.07 241	0.15 444	0.12 7	0.09 358	0.16 464	0.18 498	0.22 401	0.24 459	0.17 448	0.26 520	0.24 529	0.14 453	0.16 450	0.14 448	0.11 566	0.06 431	0.08 408	0.09 516	0.09 518	0.08 474

ccs_rob	0.14 444	0.08 360	0.15 444	0.16 223	0.09 358	0.12 312	0.14 247	0.27 506	0.34 571	0.14 373	0.21 441	0.22 505	0.13 429	0.18 507	0.14 448	0.07 345	0.05 277	0.08 408	0.07 394	0.07 384	0.07 403

UCFNet_RVC	0.14 444	0.08 360	0.13 356	0.11 1	0.10 472	0.20 547	0.10 35	0.24 448	0.22 430	0.17 448	0.20 417	0.23 523	0.15 471	0.17 484	0.15 480	0.12 591	0.07 504	0.10 543	0.13 624	0.11 574	0.10 551

iResNetv2_ROB	0.14 444	0.08 360	0.15 444	0.16 223	0.08 223	0.16 464	0.12 100	0.25 467	0.35 580	0.21 533	0.29 555	0.24 529	0.13 429	0.14 388	0.14 448	0.06 168	0.05 277	0.06 201	0.04 61	0.09 518	0.08 474

iResNet_ROB	0.14 444	0.07 241	0.13 356	0.14 70	0.07 136	0.18 506	0.14 247	0.26 485	0.31 545	0.22 549	0.25 503	0.23 523	0.15 471	0.15 415	0.13 405	0.07 345	0.05 277	0.05 51	0.04 61	0.08 453	0.08 474

DDVS	0.15 489	0.10 506	0.21 569	0.16 223	0.12 557	0.15 432	0.14 247	0.25 467	0.19 376	0.18 478	0.29 555	0.27 561	0.12 387	0.19 522	0.15 480	0.09 490	0.06 431	0.09 494	0.07 394	0.11 574	0.11 578

rvit_0105_3	0.15 489	0.09 443	0.14 395	0.19 474	0.12 557	0.15 432	0.25 633	0.25 467	0.29 527	0.15 400	0.17 366	0.20 478	0.13 429	0.17 484	0.14 448	0.13 617	0.11 605	0.12 594	0.14 628	0.07 384	0.06 313

ACV-stereo	0.15 489	0.10 506	0.28 608	0.18 403	0.12 557	0.14 405	0.12 100	0.23 424	0.21 416	0.19 495	0.23 462	0.22 505	0.15 471	0.23 588	0.17 511	0.07 345	0.06 431	0.07 313	0.07 394	0.07 384	0.07 403

ITSA-stereo	0.15 489	0.10 506	0.14 395	0.19 474	0.08 223	0.12 312	0.14 247	0.30 554	0.49 645	0.17 448	0.19 405	0.22 505	0.15 471	0.17 484	0.16 496	0.10 534	0.06 431	0.08 408	0.08 469	0.08 453	0.08 474

test_sample7	0.15 489	0.10 506	0.16 480	0.14 70	0.11 523	0.16 464	0.16 407	0.27 506	0.23 442	0.20 518	0.20 417	0.24 529	0.19 553	0.16 450	0.16 496	0.12 591	0.06 431	0.10 543	0.09 516	0.10 551	0.10 551

1111x	0.15 489	0.08 360	0.12 303	0.18 403	0.07 136	0.18 506	0.25 633	0.31 566	0.24 459	0.17 448	0.24 475	0.26 553	0.15 471	0.13 354	0.23 589	0.07 345	0.07 504	0.08 408	0.09 516	0.07 384	0.06 313

CFNet_ucs	0.15 489	0.08 360	0.16 480	0.16 223	0.11 523	0.14 405	0.14 247	0.30 554	0.34 571	0.16 429	0.24 475	0.23 523	0.14 453	0.18 507	0.15 480	0.09 490	0.06 431	0.08 408	0.07 394	0.09 518	0.09 520

BSDual-CNN	0.15 489	0.09 443	0.14 395	0.22 592	0.10 472	0.14 405	0.15 335	0.34 606	0.19 376	0.17 448	0.22 453	0.25 543	0.16 499	0.15 415	0.14 448	0.08 428	0.06 431	0.10 543	0.09 516	0.07 384	0.07 403

hknet	0.15 489	0.11 533	0.13 356	0.22 592	0.11 523	0.14 405	0.15 335	0.34 606	0.25 481	0.17 448	0.22 453	0.22 505	0.18 537	0.17 484	0.12 358	0.07 345	0.06 431	0.10 543	0.09 516	0.07 384	0.07 403

dd	0.15 489	0.16 609	0.16 480	0.19 474	0.09 358	0.15 432	0.18 498	0.21 375	0.25 481	0.23 562	0.20 417	0.21 487	0.09 273	0.21 564	0.16 496	0.10 534	0.06 431	0.08 408	0.06 294	0.08 453	0.06 313

DAS	0.15 489	0.08 360	0.18 535	0.19 474	0.10 472	0.19 531	0.17 449	0.27 506	0.29 527	0.18 478	0.25 503	0.21 487	0.15 471	0.16 450	0.12 358	0.08 428	0.06 431	0.06 201	0.06 294	0.07 384	0.07 403

SepStereo	0.15 489	0.08 360	0.18 535	0.19 474	0.10 472	0.19 531	0.17 449	0.27 506	0.29 527	0.18 478	0.25 503	0.21 487	0.15 471	0.25 604	0.12 358	0.08 428	0.06 431	0.06 201	0.06 294	0.07 384	0.07 403

PSMNet-ADL	0.15 489	0.12 551	0.13 356	0.22 592	0.09 358	0.13 368	0.20 562	0.26 485	0.23 442	0.18 478	0.20 417	0.24 529	0.16 499	0.18 507	0.17 511	0.08 428	0.08 536	0.08 408	0.11 592	0.08 453	0.07 403

LMCR-Stereo	0.15 489	0.08 360	0.13 356	0.21 575	0.09 358	0.17 487	0.20 562	0.27 506	0.19 376	0.24 571	0.24 475	0.23 523	0.17 522	0.20 547	0.17 511	0.07 345	0.06 431	0.08 408	0.06 294	0.10 551	0.08 474

ICVP	0.15 489	0.09 443	0.12 303	0.22 592	0.09 358	0.17 487	0.21 583	0.25 467	0.23 442	0.18 478	0.30 562	0.26 553	0.18 537	0.17 484	0.14 448	0.09 490	0.07 504	0.08 408	0.07 394	0.07 384	0.07 403
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	0.15 489	0.07 241	0.14 395	0.14 70	0.08 223	0.23 590	0.18 498	0.31 566	0.19 376	0.14 373	0.28 543	0.22 505	0.14 453	0.15 415	0.26 623	0.09 490	0.05 277	0.07 313	0.07 394	0.08 453	0.07 403

test_xeample	0.15 489	0.06 118	0.13 356	0.14 70	0.08 223	0.21 565	0.20 562	0.28 526	0.20 400	0.16 429	0.29 555	0.19 466	0.16 499	0.15 415	0.26 623	0.09 490	0.05 277	0.07 313	0.07 394	0.07 384	0.07 403

ACVNet	0.15 489	0.09 443	0.15 444	0.13 22	0.12 557	0.14 405	0.20 562	0.22 401	0.33 559	0.17 448	0.26 520	0.21 487	0.16 499	0.17 484	0.21 568	0.07 345	0.06 431	0.06 201	0.06 294	0.08 453	0.06 313

acv_ft	0.15 489	0.09 443	0.15 444	0.19 474	0.10 472	0.16 464	0.17 449	0.25 467	0.33 559	0.19 495	0.26 520	0.21 487	0.17 522	0.17 484	0.18 529	0.07 345	0.06 431	0.06 201	0.06 294	0.08 453	0.06 313

CFNet	0.15 489	0.10 506	0.17 511	0.17 310	0.08 223	0.18 506	0.09 20	0.28 526	0.25 481	0.19 495	0.24 475	0.24 529	0.17 522	0.17 484	0.14 448	0.08 428	0.06 431	0.09 494	0.10 558	0.07 384	0.06 313

AdaStereo	0.15 489	0.11 533	0.15 444	0.18 403	0.09 358	0.20 547	0.11 64	0.32 577	0.28 520	0.20 518	0.23 462	0.20 478	0.13 429	0.19 522	0.14 448	0.12 591	0.05 277	0.10 543	0.07 394	0.09 518	0.07 403
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.
HSM	0.15 489	0.08 360	0.14 395	0.16 223	0.09 358	0.16 464	0.14 247	0.28 526	0.25 481	0.19 495	0.23 462	0.37 634	0.16 499	0.20 547	0.15 480	0.07 345	0.05 277	0.07 313	0.06 294	0.07 384	0.06 313

pmcnn	0.15 489	0.07 241	0.19 547	0.15 124	0.07 136	0.20 547	0.15 335	0.24 448	0.26 495	0.21 533	0.34 592	0.28 571	0.18 537	0.18 507	0.17 511	0.07 345	0.05 277	0.05 51	0.04 61	0.07 384	0.06 313

DStereoRT	0.16 512	0.06 118	0.11 255	0.19 474	0.09 358	0.12 312	0.12 100	0.28 526	0.22 430	0.12 312	0.20 417	0.11 293	0.10 317	0.15 415	0.14 448	0.06 168	0.05 277	0.96 713	0.09 516	0.05 172	0.04 75

DualNet (step1)	0.16 512	0.12 551	0.20 559	0.12 7	0.14 601	0.17 487	0.13 179	0.27 506	0.23 442	0.20 518	0.20 417	0.24 529	0.19 553	0.16 450	0.16 496	0.15 635	0.06 431	0.14 623	0.14 628	0.14 623	0.12 591

GMStereo_Zeroshot	0.16 512	0.13 579	0.24 588	0.20 541	0.10 472	0.17 487	0.13 179	0.29 540	0.25 481	0.23 562	0.32 575	0.25 543	0.11 354	0.19 522	0.14 448	0.09 490	0.06 431	0.11 574	0.06 294	0.12 589	0.08 474

iinet-f	0.16 512	0.06 118	0.45 653	0.14 70	0.10 472	0.21 565	0.14 247	0.27 506	0.23 442	0.21 533	0.24 475	0.21 487	0.15 471	0.18 507	0.21 568	0.09 490	0.07 504	0.07 313	0.06 294	0.09 518	0.10 551

CRFU-Net	0.16 512	0.08 360	0.14 395	0.17 310	0.09 358	0.19 531	0.14 247	0.26 485	0.20 400	0.28 611	0.27 529	0.29 580	0.17 522	0.19 522	0.17 511	0.09 490	0.09 570	0.07 313	0.07 394	0.08 453	0.08 474

NINENet	0.16 512	0.10 506	0.15 444	0.17 310	0.11 523	0.19 531	0.14 247	0.40 650	0.36 584	0.18 478	0.21 441	0.16 415	0.13 429	0.15 415	0.13 405	0.08 428	0.08 536	0.10 543	0.07 394	0.10 551	0.09 520

CSP-Net	0.16 512	0.09 443	0.14 395	0.16 223	0.09 358	0.19 531	0.17 449	0.25 467	0.32 552	0.25 584	0.30 562	0.24 529	0.15 471	0.21 564	0.18 529	0.09 490	0.06 431	0.07 313	0.07 394	0.08 453	0.07 403

AASNet	0.16 512	0.08 360	0.12 303	0.19 474	0.09 358	0.18 506	0.15 335	0.37 634	0.37 591	0.19 495	0.23 462	0.20 478	0.16 499	0.17 484	0.20 548	0.10 534	0.08 536	0.08 408	0.07 394	0.09 518	0.09 520

AACVNet	0.16 512	0.08 360	0.14 395	0.15 124	0.10 472	0.18 506	0.15 335	0.23 424	0.24 459	0.27 596	0.27 529	0.28 571	0.17 522	0.19 522	0.16 496	0.09 490	0.07 504	0.09 494	0.07 394	0.10 551	0.09 520

ADLNet2	0.16 512	0.09 443	0.13 356	0.16 223	0.09 358	0.20 547	0.16 407	0.31 566	0.39 602	0.16 429	0.20 417	0.20 478	0.18 537	0.21 564	0.22 577	0.08 428	0.06 431	0.07 313	0.07 394	0.09 518	0.07 403

Anonymous3	0.16 512	0.13 579	0.33 628	0.26 641	0.14 601	0.27 626	0.17 449	0.28 526	0.28 520	0.15 400	0.17 366	0.14 371	0.10 317	0.15 415	0.12 358	0.08 428	0.08 536	0.08 408	0.08 469	0.08 453	0.11 578

ADLNet	0.16 512	0.08 360	0.15 444	0.16 223	0.10 472	0.16 464	0.17 449	0.32 577	0.27 505	0.22 549	0.27 529	0.24 529	0.16 499	0.18 507	0.21 568	0.10 534	0.06 431	0.10 543	0.10 558	0.08 453	0.09 520

HCRNet	0.16 512	0.24 657	0.12 303	0.35 675	0.11 523	0.15 432	0.17 449	0.26 485	0.22 430	0.19 495	0.24 475	0.21 487	0.14 453	0.15 415	0.13 405	0.11 566	0.07 504	0.11 574	0.10 558	0.09 518	0.07 403

222	0.16 512	0.07 241	0.14 395	0.14 70	0.08 223	0.24 595	0.18 498	0.30 554	0.20 400	0.17 448	0.28 543	0.17 437	0.16 499	0.15 415	0.40 679	0.10 534	0.05 277	0.07 313	0.06 294	0.07 384	0.08 474

UPFNet	0.16 512	0.08 360	0.12 303	0.20 541	0.12 557	0.20 547	0.23 604	0.28 526	0.26 495	0.17 448	0.24 475	0.22 505	0.19 553	0.19 522	0.21 568	0.09 490	0.07 504	0.08 408	0.09 516	0.08 453	0.06 313

ac_64	0.16 512	0.08 360	0.15 444	0.18 403	0.10 472	0.22 574	0.18 498	0.24 448	0.21 416	0.18 478	0.24 475	0.29 580	0.18 537	0.19 522	0.22 577	0.09 490	0.07 504	0.08 408	0.09 516	0.07 384	0.06 313

DSFCA	0.16 512	0.09 443	0.14 395	0.16 223	0.10 472	0.20 547	0.19 538	0.28 526	0.31 545	0.23 562	0.24 475	0.22 505	0.15 471	0.19 522	0.20 548	0.10 534	0.07 504	0.09 494	0.09 516	0.08 453	0.08 474

FADNet-RVC-Resample	0.16 512	0.11 533	0.31 621	0.22 592	0.11 523	0.19 531	0.14 247	0.25 467	0.24 459	0.24 571	0.27 529	0.20 478	0.15 471	0.16 450	0.15 480	0.07 345	0.08 536	0.12 594	0.10 558	0.09 518	0.10 551

FADNet_RVC	0.16 512	0.14 591	0.40 646	0.20 541	0.11 523	0.13 368	0.13 179	0.26 485	0.22 430	0.21 533	0.23 462	0.20 478	0.17 522	0.14 388	0.16 496	0.08 428	0.08 536	0.12 594	0.09 516	0.11 574	0.10 551

AANet_RVC	0.16 512	0.10 506	0.10 192	0.18 403	0.09 358	0.18 506	0.19 538	0.26 485	0.31 545	0.22 549	0.35 596	0.21 487	0.21 569	0.22 577	0.16 496	0.06 168	0.05 277	0.06 201	0.06 294	0.07 384	0.06 313

DeepPruner_ROB	0.16 512	0.11 533	0.15 444	0.17 310	0.10 472	0.17 487	0.15 335	0.32 577	0.21 416	0.19 495	0.21 441	0.22 505	0.18 537	0.20 547	0.15 480	0.13 617	0.09 570	0.09 494	0.09 516	0.11 574	0.10 551

z-ln-s-r	0.17 533	0.10 506	0.40 646	0.19 474	0.08 223	0.17 487	0.18 498	0.22 401	0.33 559	0.18 478	0.40 625	0.22 505	0.17 522	0.20 547	0.23 589	0.07 345	0.05 277	0.07 313	0.07 394	0.07 384	0.05 210

rvit_stereo_0075_2	0.17 533	0.12 551	0.25 593	0.23 616	0.16 632	0.13 368	0.10 35	0.30 554	0.27 505	0.20 518	0.28 543	0.22 505	0.15 471	0.18 507	0.13 405	0.16 651	0.10 592	0.17 647	0.10 558	0.10 551	0.09 520

ToySt	0.17 533	0.11 533	0.18 535	0.17 310	0.11 523	0.16 464	0.25 633	0.24 448	0.33 559	0.19 495	0.24 475	0.26 553	0.24 592	0.19 522	0.20 548	0.07 345	0.08 536	0.09 494	0.10 558	0.09 518	0.08 474

ssnet_v2	0.17 533	0.10 506	0.17 511	0.17 310	0.11 523	0.21 565	0.21 583	0.33 597	0.25 481	0.22 549	0.22 453	0.27 561	0.18 537	0.22 577	0.20 548	0.11 566	0.09 570	0.09 494	0.09 516	0.08 453	0.08 474

dad	0.17 533	0.20 641	0.20 559	0.16 223	0.11 523	0.20 547	0.18 498	0.21 375	0.28 520	0.30 625	0.24 475	0.29 580	0.13 429	0.19 522	0.16 496	0.18 657	0.09 570	0.11 574	0.09 516	0.11 574	0.07 403

GEStereo_RVC	0.17 533	0.12 551	0.15 444	0.22 592	0.11 523	0.19 531	0.17 449	0.32 577	0.48 638	0.20 518	0.25 503	0.17 437	0.13 429	0.21 564	0.16 496	0.10 534	0.06 431	0.08 408	0.07 394	0.09 518	0.08 474

MMNet	0.17 533	0.09 443	0.16 480	0.20 541	0.11 523	0.27 626	0.20 562	0.25 467	0.41 611	0.22 549	0.30 562	0.21 487	0.20 565	0.17 484	0.20 548	0.06 168	0.06 431	0.07 313	0.07 394	0.08 453	0.07 403

delet	0.17 533	0.08 360	0.17 511	0.19 474	0.11 523	0.20 547	0.21 583	0.30 554	0.37 591	0.17 448	0.26 520	0.19 466	0.19 553	0.19 522	0.21 568	0.08 428	0.08 536	0.09 494	0.11 592	0.06 296	0.06 313

UNet	0.17 533	0.09 443	0.18 535	0.19 474	0.12 557	0.27 626	0.19 538	0.33 597	0.29 527	0.21 533	0.24 475	0.23 523	0.19 553	0.19 522	0.18 529	0.07 345	0.06 431	0.08 408	0.07 394	0.08 453	0.06 313

HGLStereo	0.17 533	0.08 360	0.19 547	0.17 310	0.12 557	0.18 506	0.18 498	0.31 566	0.32 552	0.21 533	0.32 575	0.25 543	0.18 537	0.19 522	0.20 548	0.09 490	0.09 570	0.07 313	0.07 394	0.09 518	0.10 551

DMCA-RVC	0.17 533	0.10 506	0.15 444	0.24 625	0.11 523	0.18 506	0.18 498	0.25 467	0.24 459	0.21 533	0.26 520	0.25 543	0.27 615	0.18 507	0.20 548	0.12 591	0.08 536	0.13 609	0.10 558	0.10 551	0.08 474

TDLM	0.17 533	0.12 551	0.13 356	0.24 625	0.10 472	0.18 506	0.18 498	0.36 628	0.30 537	0.21 533	0.28 543	0.28 571	0.18 537	0.23 588	0.18 529	0.11 566	0.07 504	0.10 543	0.10 558	0.08 453	0.08 474

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 533	0.10 506	0.22 575	0.20 541	0.10 472	0.15 432	0.18 498	0.31 566	0.25 481	0.21 533	0.30 562	0.25 543	0.17 522	0.21 564	0.20 548	0.09 490	0.06 431	0.08 408	0.08 469	0.07 384	0.08 474
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 533	0.12 551	0.15 444	0.20 541	0.09 358	0.18 506	0.18 498	0.26 485	0.23 442	0.26 590	0.40 625	0.22 505	0.17 522	0.21 564	0.20 548	0.08 428	0.05 277	0.09 494	0.10 558	0.07 384	0.07 403
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.18 547	0.08 360	0.19 547	0.19 474	0.13 580	0.15 432	0.12 100	0.30 554	0.32 552	0.21 533	0.25 503	0.27 561	0.17 522	0.17 484	0.20 548	0.20 666	0.08 536	0.14 623	0.14 628	0.14 623	0.17 658

test_sample9	0.18 547	0.12 551	0.20 559	0.12 7	0.14 601	0.17 487	0.13 179	0.27 506	0.23 442	0.20 518	0.20 417	0.24 529	0.19 553	0.19 522	0.17 511	0.15 635	0.30 688	0.14 623	0.14 628	0.14 623	0.12 591

fast-acv-ft	0.18 547	0.11 533	0.19 547	0.19 474	0.12 557	0.24 595	0.21 583	0.25 467	0.34 571	0.22 549	0.34 592	0.27 561	0.20 565	0.21 564	0.23 589	0.09 490	0.09 570	0.08 408	0.10 558	0.08 453	0.07 403

HBP-ISP	0.18 547	0.13 579	0.16 480	0.15 124	0.11 523	0.08 85	0.13 179	0.28 526	0.29 527	0.22 549	0.33 588	0.21 487	0.25 601	0.23 588	0.17 511	0.14 631	0.16 656	0.21 661	0.17 657	0.10 551	0.08 474

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 547	0.09 443	0.29 616	0.15 124	0.10 472	0.22 574	0.20 562	0.26 485	0.39 602	0.25 584	0.42 642	0.24 529	0.15 471	0.20 547	0.19 542	0.07 345	0.05 277	0.06 201	0.05 193	0.10 551	0.09 520

SACVNet	0.18 547	0.12 551	0.14 395	0.17 310	0.13 580	0.22 574	0.18 498	0.31 566	0.30 537	0.23 562	0.31 571	0.30 590	0.22 578	0.22 577	0.17 511	0.11 566	0.08 536	0.10 543	0.10 558	0.12 589	0.14 631

psm_up	0.18 547	0.10 506	0.18 535	0.20 541	0.11 523	0.17 487	0.19 538	0.37 634	0.34 571	0.21 533	0.28 543	0.29 580	0.24 592	0.20 547	0.22 577	0.09 490	0.10 592	0.11 574	0.11 592	0.08 453	0.08 474

hitnet-ft	0.18 547	0.09 443	0.17 511	0.14 70	0.09 358	0.26 616	0.20 562	0.25 467	0.26 495	0.24 571	0.32 575	0.31 603	0.22 578	0.24 598	0.21 568	0.12 591	0.07 504	0.10 543	0.08 469	0.12 589	0.11 578

STTStereo	0.18 547	0.12 551	0.27 603	0.20 541	0.11 523	0.16 464	0.21 583	0.29 540	0.23 442	0.21 533	0.30 562	0.29 580	0.18 537	0.20 547	0.19 542	0.12 591	0.11 605	0.11 574	0.14 628	0.09 518	0.08 474

CVANet_RVC	0.18 547	0.10 506	0.14 395	0.21 575	0.10 472	0.18 506	0.17 449	0.34 606	0.33 559	0.22 549	0.31 571	0.28 571	0.18 537	0.23 588	0.17 511	0.12 591	0.08 536	0.12 594	0.11 592	0.09 518	0.07 403

StereoDRNet	0.18 547	0.11 533	0.17 511	0.22 592	0.11 523	0.21 565	0.22 593	0.37 634	0.33 559	0.24 571	0.28 543	0.30 590	0.19 553	0.20 547	0.20 548	0.09 490	0.08 536	0.11 574	0.09 516	0.09 518	0.07 403

DLCB_ROB	0.18 547	0.10 506	0.15 444	0.23 616	0.11 523	0.24 595	0.18 498	0.29 540	0.28 520	0.27 596	0.28 543	0.28 571	0.24 592	0.19 522	0.20 548	0.08 428	0.08 536	0.09 494	0.09 516	0.07 384	0.07 403

TCMNet	0.19 559	0.12 551	0.19 547	0.20 541	0.18 654	0.20 547	0.24 618	0.27 506	0.36 584	0.23 562	0.26 520	0.25 543	0.19 553	0.19 522	0.23 589	0.13 617	0.11 605	0.11 574	0.12 613	0.13 609	0.12 591

rvit_105_1	0.19 559	0.11 533	0.25 593	0.21 575	0.16 632	0.21 565	0.27 649	0.31 566	0.41 611	0.19 495	0.20 417	0.22 505	0.17 522	0.19 522	0.17 511	0.12 591	0.12 621	0.13 609	0.15 645	0.08 453	0.07 403

test_sample8	0.19 559	0.12 551	0.20 559	0.12 7	0.14 601	0.17 487	0.13 179	0.31 566	0.21 416	0.27 596	0.22 453	0.36 629	0.25 601	0.19 522	0.17 511	0.15 635	0.30 688	0.14 623	0.14 628	0.14 623	0.12 591

SDNR	0.19 559	0.08 360	0.19 547	0.16 223	0.12 557	0.77 701	0.14 247	0.25 467	0.32 552	0.19 495	0.24 475	0.19 466	0.13 429	0.19 522	0.15 480	0.16 651	0.18 663	0.14 623	0.11 592	0.08 453	0.11 578

pcwnet_v2	0.19 559	0.10 506	0.26 596	0.17 310	0.14 601	0.18 506	0.15 335	0.37 634	0.46 636	0.19 495	0.24 475	0.21 487	0.19 553	0.20 547	0.19 542	0.13 617	0.10 592	0.10 543	0.10 558	0.11 574	0.13 614

ADCRef	0.19 559	0.12 551	0.41 649	0.20 541	0.12 557	0.22 574	0.18 498	0.32 577	0.36 584	0.26 590	0.32 575	0.17 437	0.23 586	0.24 598	0.24 602	0.07 345	0.06 431	0.09 494	0.09 516	0.08 453	0.08 474

NVstereo2D	0.19 559	0.10 506	0.15 444	0.17 310	0.15 621	0.28 633	0.23 604	0.44 667	0.42 619	0.15 400	0.27 529	0.25 543	0.19 553	0.22 577	0.17 511	0.09 490	0.06 431	0.10 543	0.08 469	0.15 639	0.09 520

DRN-Test	0.19 559	0.11 533	0.20 559	0.22 592	0.10 472	0.22 574	0.22 593	0.39 646	0.37 591	0.24 571	0.32 575	0.26 553	0.21 569	0.22 577	0.24 602	0.11 566	0.07 504	0.11 574	0.10 558	0.09 518	0.07 403

DISCO	0.19 559	0.09 443	0.22 575	0.17 310	0.10 472	0.25 606	0.18 498	0.27 506	0.44 629	0.22 549	0.31 571	0.33 616	0.26 607	0.28 621	0.28 639	0.08 428	0.06 431	0.07 313	0.07 394	0.09 518	0.09 520

CBMV_ROB	0.19 559	0.13 579	0.17 511	0.16 223	0.11 523	0.15 432	0.13 179	0.26 485	0.28 520	0.27 596	0.30 562	0.27 561	0.24 592	0.23 588	0.16 496	0.15 635	0.17 661	0.22 665	0.20 663	0.10 551	0.11 578

NOSS_ROB	0.19 559	0.12 551	0.18 535	0.16 223	0.12 557	0.15 432	0.12 100	0.30 554	0.32 552	0.20 518	0.22 453	0.27 561	0.23 586	0.21 564	0.16 496	0.16 651	0.18 663	0.23 666	0.21 665	0.12 589	0.13 614

CBMV	0.19 559	0.14 591	0.17 511	0.18 403	0.10 472	0.20 547	0.11 64	0.29 540	0.30 537	0.29 620	0.30 562	0.30 590	0.23 586	0.27 609	0.19 542	0.13 617	0.15 652	0.17 647	0.16 650	0.10 551	0.10 551
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PStereo	0.20 571	0.22 651	0.20 559	0.17 310	0.10 472	0.13 368	0.20 562	0.27 506	0.38 598	0.20 518	0.14 308	0.28 571	0.31 642	0.24 598	0.31 657	0.18 657	0.13 636	0.15 636	0.11 592	0.12 589	0.12 591

w-ln-seven-2	0.20 571	0.14 591	0.37 641	0.22 592	0.12 557	0.20 547	0.21 583	0.28 526	0.37 591	0.25 584	0.37 605	0.27 561	0.22 578	0.21 564	0.23 589	0.08 428	0.08 536	0.09 494	0.09 516	0.10 551	0.09 520

YMNet	0.20 571	0.12 551	0.19 547	0.20 541	0.14 601	0.26 616	0.23 604	0.32 577	0.34 571	0.27 596	0.34 592	0.30 590	0.18 537	0.18 507	0.22 577	0.10 534	0.13 636	0.10 543	0.10 558	0.08 453	0.09 520

YMNet_1	0.20 571	0.12 551	0.19 547	0.20 541	0.14 601	0.26 616	0.23 604	0.32 577	0.34 571	0.27 596	0.34 592	0.30 590	0.18 537	0.18 507	0.22 577	0.10 534	0.13 636	0.10 543	0.10 558	0.08 453	0.09 520

GwcNet	0.20 571	0.13 579	0.19 547	0.18 403	0.12 557	0.24 595	0.19 538	0.35 621	0.43 624	0.20 518	0.32 575	0.33 616	0.20 565	0.22 577	0.24 602	0.11 566	0.09 570	0.09 494	0.09 516	0.09 518	0.10 551

FAT-Stereo	0.20 571	0.12 551	0.22 575	0.21 575	0.12 557	0.17 487	0.18 498	0.34 606	0.39 602	0.27 596	0.37 605	0.34 623	0.32 647	0.21 564	0.20 548	0.09 490	0.11 605	0.10 543	0.09 516	0.11 574	0.14 631

FADNet-RVC	0.20 571	0.20 641	0.38 643	0.21 575	0.16 632	0.20 547	0.15 335	0.26 485	0.26 495	0.26 590	0.32 575	0.26 553	0.21 569	0.22 577	0.19 542	0.12 591	0.13 636	0.12 594	0.14 628	0.13 609	0.18 661

S-Stereo	0.20 571	0.12 551	0.25 593	0.21 575	0.13 580	0.20 547	0.18 498	0.32 577	0.43 624	0.23 562	0.36 599	0.28 571	0.30 638	0.19 522	0.22 577	0.09 490	0.12 621	0.10 543	0.10 558	0.13 609	0.13 614

SuperB	0.20 571	0.10 506	0.56 669	0.16 223	0.09 358	0.18 506	0.18 498	0.24 448	0.50 648	0.26 590	0.39 619	0.17 437	0.21 569	0.22 577	0.21 568	0.08 428	0.06 431	0.06 201	0.06 294	0.12 589	0.10 551

ADCP+	0.20 571	0.10 506	0.33 628	0.20 541	0.12 557	0.22 574	0.26 642	0.31 566	0.34 571	0.26 590	0.37 605	0.22 505	0.22 578	0.27 609	0.27 631	0.09 490	0.06 431	0.08 408	0.08 469	0.09 518	0.10 551

PS-NSSS	0.20 571	0.21 647	0.23 584	0.20 541	0.10 472	0.19 531	0.17 449	0.36 628	0.25 481	0.27 596	0.33 588	0.27 561	0.24 592	0.20 547	0.20 548	0.15 635	0.12 621	0.17 647	0.14 628	0.10 551	0.08 474

PWCDC_ROB	0.20 571	0.13 579	0.22 575	0.24 625	0.11 523	0.19 531	0.15 335	0.33 597	0.54 658	0.29 620	0.50 658	0.21 487	0.15 471	0.27 609	0.20 548	0.11 566	0.09 570	0.10 543	0.08 469	0.11 574	0.09 520

SGM-Forest	0.20 571	0.14 591	0.18 535	0.19 474	0.13 580	0.20 547	0.22 593	0.33 597	0.30 537	0.24 571	0.29 555	0.28 571	0.19 553	0.23 588	0.17 511	0.15 635	0.16 656	0.15 636	0.14 628	0.12 589	0.12 591
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
UDG	0.21 584	0.17 620	0.19 547	0.23 616	0.15 621	0.30 640	0.20 562	0.33 597	0.35 580	0.23 562	0.28 543	0.31 603	0.27 615	0.20 547	0.22 577	0.15 635	0.12 621	0.13 609	0.09 516	0.14 623	0.14 631

FINET	0.21 584	0.18 631	0.26 596	0.18 403	0.16 632	0.23 590	0.23 604	0.32 577	0.48 638	0.25 584	0.32 575	0.22 505	0.22 578	0.22 577	0.17 511	0.18 657	0.16 656	0.11 574	0.10 558	0.15 639	0.13 614

Syn2CoEx	0.21 584	0.16 609	0.27 603	0.29 666	0.14 601	0.26 616	0.20 562	0.33 597	0.31 545	0.28 611	0.36 599	0.27 561	0.25 601	0.19 522	0.24 602	0.16 651	0.12 621	0.14 623	0.11 592	0.09 518	0.08 474

FADNet	0.21 584	0.22 651	0.36 637	0.18 403	0.17 647	0.24 595	0.13 179	0.31 566	0.31 545	0.23 562	0.25 503	0.27 561	0.21 569	0.19 522	0.15 480	0.13 617	0.15 652	0.12 594	0.15 645	0.16 648	0.18 661

RP	0.21 584	0.13 579	0.21 569	0.23 616	0.11 523	0.21 565	0.20 562	0.25 467	0.44 629	0.21 533	0.38 611	0.36 629	0.24 592	0.27 609	0.25 612	0.11 566	0.12 621	0.13 609	0.12 613	0.12 589	0.14 631

DANet	0.21 584	0.15 601	0.28 608	0.25 636	0.13 580	0.22 574	0.19 538	0.27 506	0.27 505	0.28 611	0.32 575	0.35 627	0.31 642	0.31 631	0.23 589	0.11 566	0.09 570	0.11 574	0.10 558	0.13 609	0.11 578
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.21 584	0.12 551	0.21 569	0.24 625	0.13 580	0.22 574	0.22 593	0.41 656	0.26 495	0.31 631	0.42 642	0.37 634	0.28 626	0.23 588	0.22 577	0.10 534	0.12 621	0.10 543	0.09 516	0.10 551	0.08 474

PWC_ROB	0.21 584	0.16 609	0.26 596	0.18 403	0.11 523	0.22 574	0.13 179	0.32 577	0.49 645	0.30 625	0.40 625	0.32 612	0.24 592	0.31 631	0.22 577	0.10 534	0.07 504	0.11 574	0.08 469	0.11 574	0.10 551

PSMNet_ROB	0.21 584	0.11 533	0.15 444	0.27 654	0.15 621	0.24 595	0.35 682	0.43 665	0.37 591	0.27 596	0.32 575	0.32 612	0.22 578	0.21 564	0.26 623	0.12 591	0.08 536	0.13 609	0.11 592	0.09 518	0.09 520

MSAF-DinoV2	0.22 593	0.11 533	0.23 584	0.17 310	0.10 472	0.27 626	0.16 407	0.37 634	0.55 659	0.21 533	0.27 529	0.47 668	0.27 615	0.35 650	0.39 676	0.09 490	0.06 431	0.07 313	0.09 516	0.12 589	0.10 551

GASNet	0.22 593	0.23 654	0.33 628	0.26 641	0.17 647	0.26 616	0.16 407	0.44 667	0.42 619	0.27 596	0.24 475	0.30 590	0.15 471	0.27 609	0.18 529	0.12 591	0.08 536	0.12 594	0.11 592	0.16 648	0.07 403

Anonymous_2	0.22 593	0.17 620	0.28 608	0.15 124	0.16 632	0.32 642	0.22 593	0.22 401	0.17 324	0.23 562	0.24 475	0.26 553	0.27 615	0.27 609	0.23 589	0.22 675	0.25 684	0.17 647	0.17 657	0.17 656	0.17 658

Wz-Net-LNSev	0.22 593	0.16 609	0.38 643	0.21 575	0.13 580	0.25 606	0.23 604	0.32 577	0.43 624	0.30 625	0.41 636	0.31 603	0.18 537	0.22 577	0.25 612	0.10 534	0.09 570	0.08 408	0.08 469	0.12 589	0.11 578

Wz-Net-MNSev	0.22 593	0.13 579	0.31 621	0.20 541	0.14 601	0.36 661	0.24 618	0.33 597	0.44 629	0.28 611	0.40 625	0.38 638	0.19 553	0.24 598	0.25 612	0.09 490	0.07 504	0.09 494	0.09 516	0.12 589	0.10 551

DDUNet	0.22 593	0.17 620	0.21 569	0.22 592	0.15 621	0.25 606	0.24 618	0.29 540	0.30 537	0.31 631	0.36 599	0.33 616	0.25 601	0.24 598	0.20 548	0.18 657	0.13 636	0.17 647	0.11 592	0.16 648	0.16 649

APVNet	0.22 593	0.12 551	0.19 547	0.18 403	0.14 601	0.32 642	0.31 678	0.39 646	0.32 552	0.27 596	0.40 625	0.30 590	0.29 634	0.26 606	0.25 612	0.11 566	0.12 621	0.11 574	0.14 628	0.12 589	0.12 591

aanetorigin	0.22 593	0.17 620	0.56 669	0.17 310	0.10 472	0.15 432	0.19 538	0.20 348	0.33 559	0.49 673	0.48 653	0.29 580	0.27 615	0.20 547	0.23 589	0.08 428	0.07 504	0.08 408	0.07 394	0.10 551	0.09 520

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 593	0.21 647	0.24 588	0.26 641	0.11 523	0.23 590	0.14 247	0.39 646	0.24 459	0.32 637	0.36 599	0.30 590	0.21 569	0.19 522	0.21 568	0.17 656	0.14 646	0.21 661	0.16 650	0.12 589	0.12 591

AF-Net	0.22 593	0.17 620	0.17 511	0.26 641	0.13 580	0.25 606	0.24 618	0.32 577	0.50 648	0.25 584	0.33 588	0.38 638	0.26 607	0.28 621	0.25 612	0.11 566	0.10 592	0.16 644	0.11 592	0.11 574	0.10 551

stereogan	0.22 593	0.11 533	0.21 569	0.20 541	0.12 557	0.31 641	0.19 538	0.35 621	0.44 629	0.22 549	0.39 619	0.35 627	0.27 615	0.33 641	0.22 577	0.10 534	0.12 621	0.10 543	0.10 558	0.14 623	0.13 614

edge stereo	0.22 593	0.13 579	0.20 559	0.21 575	0.13 580	0.23 590	0.16 407	0.32 577	0.42 619	0.32 637	0.40 625	0.38 638	0.35 657	0.25 604	0.24 602	0.13 617	0.11 605	0.14 623	0.11 592	0.12 589	0.13 614

RYNet	0.22 593	0.12 551	0.22 575	0.19 474	0.17 647	0.46 672	0.26 642	0.38 642	0.48 638	0.24 571	0.28 543	0.34 623	0.23 586	0.20 547	0.30 650	0.10 534	0.06 431	0.09 494	0.09 516	0.13 609	0.15 638

NaN_ROB	0.22 593	0.19 635	0.24 588	0.25 636	0.13 580	0.29 637	0.26 642	0.33 597	0.41 611	0.31 631	0.31 571	0.32 612	0.23 586	0.30 630	0.21 568	0.11 566	0.17 661	0.10 543	0.10 558	0.08 453	0.09 520

MDST_ROB	0.22 593	0.10 506	0.17 511	0.18 403	0.11 523	0.37 662	0.19 538	0.43 665	0.41 611	0.39 654	0.39 619	0.29 580	0.21 569	0.26 606	0.18 529	0.11 566	0.10 592	0.14 623	0.11 592	0.10 551	0.08 474

XPNet_ROB	0.22 593	0.11 533	0.19 547	0.22 592	0.13 580	0.22 574	0.19 538	0.34 606	0.40 608	0.30 625	0.39 619	0.39 646	0.26 607	0.26 606	0.28 639	0.15 635	0.10 592	0.10 543	0.10 558	0.13 609	0.12 591

SQANet	0.23 609	0.23 654	0.30 619	0.30 668	0.19 658	0.27 626	0.13 179	0.29 540	0.33 559	0.24 571	0.37 605	0.31 603	0.22 578	0.27 609	0.23 589	0.15 635	0.10 592	0.21 661	0.16 650	0.21 664	0.15 638

Nwc_Net	0.23 609	0.16 609	0.21 569	0.25 636	0.14 601	0.24 595	0.26 642	0.37 634	0.38 598	0.22 549	0.41 636	0.30 590	0.28 626	0.28 621	0.25 612	0.11 566	0.10 592	0.17 647	0.20 663	0.10 551	0.10 551

RTSC	0.23 609	0.12 551	0.28 608	0.21 575	0.13 580	0.28 633	0.16 407	0.35 621	0.66 684	0.27 596	0.33 588	0.30 590	0.21 569	0.31 631	0.29 643	0.10 534	0.08 536	0.09 494	0.10 558	0.13 609	0.13 614

PA-Net	0.23 609	0.18 631	0.33 628	0.28 657	0.22 667	0.21 565	0.38 687	0.29 540	0.39 602	0.22 549	0.32 575	0.25 543	0.26 607	0.20 547	0.25 612	0.09 490	0.23 681	0.15 636	0.22 668	0.09 518	0.13 614
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.23 609	0.15 601	0.17 511	0.34 673	0.18 654	0.24 595	0.23 604	0.34 606	0.28 520	0.31 631	0.38 611	0.38 638	0.28 626	0.23 588	0.24 602	0.15 635	0.12 621	0.18 656	0.21 665	0.13 609	0.13 614

ETE_ROB	0.23 609	0.17 620	0.22 575	0.25 636	0.13 580	0.26 616	0.29 665	0.31 566	0.36 584	0.28 611	0.36 599	0.45 660	0.26 607	0.27 609	0.26 623	0.11 566	0.08 536	0.12 594	0.09 516	0.14 623	0.13 614

SGM_RVC	0.23 609	0.12 551	0.15 444	0.15 124	0.09 358	0.33 649	0.18 498	0.34 606	0.31 545	0.44 668	0.37 605	0.53 676	0.35 657	0.35 650	0.24 602	0.13 617	0.13 636	0.13 609	0.13 624	0.10 551	0.11 578
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.24 616	0.18 631	0.18 535	0.20 541	0.14 601	0.21 565	0.19 538	0.32 577	0.41 611	0.29 620	0.21 441	0.32 612	0.27 615	0.41 675	0.27 631	0.46 696	0.12 621	0.31 684	0.11 592	0.15 639	0.12 591

z-mn7	0.24 616	0.14 591	0.45 653	0.19 474	0.13 580	0.28 633	0.25 633	0.34 606	0.62 675	0.27 596	0.56 670	0.29 580	0.24 592	0.32 638	0.25 612	0.08 428	0.08 536	0.08 408	0.08 469	0.10 551	0.10 551

w-ln-seven	0.24 616	0.14 591	0.55 666	0.19 474	0.14 601	0.26 616	0.22 593	0.35 621	0.60 672	0.29 620	0.39 619	0.30 590	0.22 578	0.21 564	0.26 623	0.09 490	0.09 570	0.11 574	0.10 558	0.11 574	0.10 551

DGSMNet	0.24 616	0.19 635	0.33 628	0.21 575	0.24 672	0.24 595	0.20 562	0.35 621	0.41 611	0.24 571	0.32 575	0.38 638	0.21 569	0.29 627	0.23 589	0.12 591	0.11 605	0.14 623	0.16 650	0.23 668	0.23 672

G-Net	0.24 616	0.16 609	0.36 637	0.22 592	0.16 632	0.51 678	0.23 604	0.29 540	0.34 571	0.36 647	0.38 611	0.31 603	0.29 634	0.27 609	0.26 623	0.11 566	0.09 570	0.12 594	0.09 516	0.16 648	0.13 614

NCC-stereo	0.24 616	0.15 601	0.31 621	0.26 641	0.16 632	0.20 547	0.30 672	0.40 650	0.40 608	0.24 571	0.38 611	0.33 616	0.28 626	0.36 656	0.27 631	0.12 591	0.11 605	0.15 636	0.22 668	0.13 609	0.13 614

Abc-Net	0.24 616	0.15 601	0.31 621	0.26 641	0.16 632	0.20 547	0.30 672	0.40 650	0.40 608	0.24 571	0.38 611	0.33 616	0.28 626	0.36 656	0.27 631	0.12 591	0.11 605	0.15 636	0.22 668	0.13 609	0.13 614
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.24 616	0.11 533	0.47 658	0.22 592	0.12 557	0.34 652	0.29 665	0.29 540	0.56 662	0.24 571	0.46 650	0.30 590	0.30 638	0.29 627	0.29 643	0.08 428	0.07 504	0.09 494	0.09 516	0.10 551	0.10 551

DeepPrunerF	0.24 616	0.17 620	0.42 651	0.26 641	0.16 632	0.22 574	0.28 655	0.37 634	0.50 648	0.26 590	0.29 555	0.24 529	0.28 626	0.21 564	0.22 577	0.15 635	0.11 605	0.20 660	0.18 661	0.12 589	0.13 614

FBW_ROB	0.24 616	0.17 620	0.22 575	0.26 641	0.14 601	0.25 606	0.22 593	0.41 656	0.41 611	0.41 661	0.41 636	0.42 653	0.27 615	0.31 631	0.23 589	0.09 490	0.14 646	0.14 623	0.12 613	0.11 574	0.09 520

SANet	0.24 616	0.14 591	0.28 608	0.21 575	0.11 523	0.27 626	0.24 618	0.38 642	0.64 680	0.36 647	0.40 625	0.43 656	0.26 607	0.27 609	0.24 602	0.12 591	0.09 570	0.10 543	0.09 516	0.13 609	0.11 578

WCMA_ROB	0.24 616	0.11 533	0.22 575	0.17 310	0.14 601	0.32 642	0.15 335	0.32 577	0.32 552	0.38 652	0.53 661	0.40 650	0.34 654	0.34 644	0.25 612	0.11 566	0.12 621	0.12 594	0.10 558	0.14 623	0.14 631

DStereoSA	0.25 628	0.19 635	0.37 641	0.26 641	0.17 647	0.22 574	0.20 562	0.49 677	0.59 668	0.22 549	0.29 555	0.29 580	0.33 649	0.39 667	0.28 639	0.12 591	0.11 605	0.16 644	0.14 628	0.14 623	0.12 591

zh-sn7	0.25 628	0.17 620	0.50 660	0.24 625	0.13 580	0.25 606	0.24 618	0.34 606	0.48 638	0.28 611	0.54 663	0.28 571	0.31 642	0.36 656	0.32 659	0.10 534	0.10 592	0.11 574	0.10 558	0.12 589	0.12 591

zh-mn7	0.25 628	0.14 591	0.56 669	0.19 474	0.14 601	0.24 595	0.22 593	0.34 606	0.62 675	0.35 644	0.65 679	0.31 603	0.25 601	0.31 631	0.25 612	0.09 490	0.08 536	0.09 494	0.09 516	0.09 518	0.11 578

Wz-Net-SNSev	0.25 628	0.17 620	0.44 652	0.25 636	0.14 601	0.26 616	0.23 604	0.38 642	0.56 662	0.30 625	0.55 665	0.39 646	0.26 607	0.23 588	0.30 650	0.10 534	0.09 570	0.09 494	0.10 558	0.11 574	0.11 578

psmorigin	0.25 628	0.15 601	0.34 636	0.17 310	0.13 580	0.23 590	0.14 247	0.34 606	0.33 559	0.41 661	0.55 665	0.41 652	0.37 661	0.34 644	0.27 631	0.11 566	0.15 652	0.11 574	0.11 592	0.12 589	0.16 649

RGC	0.25 628	0.20 641	0.29 616	0.28 657	0.16 632	0.22 574	0.23 604	0.32 577	0.44 629	0.27 596	0.40 625	0.38 638	0.27 615	0.36 656	0.22 577	0.11 566	0.13 636	0.17 647	0.17 657	0.14 623	0.16 649

ADCMid	0.25 628	0.15 601	0.40 646	0.20 541	0.14 601	0.25 606	0.26 642	0.34 606	0.38 598	0.36 647	0.44 647	0.34 623	0.40 668	0.35 650	0.33 664	0.10 534	0.09 570	0.11 574	0.11 592	0.13 609	0.12 591

ADCPNet	0.25 628	0.16 609	0.61 676	0.21 575	0.15 621	0.35 660	0.25 633	0.32 577	0.35 580	0.30 625	0.40 625	0.36 629	0.28 626	0.28 621	0.32 659	0.12 591	0.10 592	0.11 574	0.12 613	0.14 623	0.13 614

LALA_ROB	0.25 628	0.16 609	0.22 575	0.26 641	0.17 647	0.27 626	0.27 649	0.42 661	0.37 591	0.33 641	0.38 611	0.51 672	0.26 607	0.28 621	0.27 631	0.16 651	0.09 570	0.12 594	0.11 592	0.13 609	0.12 591

SHD	0.26 637	0.15 601	0.30 619	0.24 625	0.18 654	0.22 574	0.15 335	0.38 642	0.71 688	0.32 637	0.41 636	0.36 629	0.28 626	0.32 638	0.29 643	0.12 591	0.11 605	0.14 623	0.13 624	0.16 648	0.20 667

AnyNet_C32	0.26 637	0.16 609	0.36 637	0.20 541	0.16 632	0.25 606	0.30 672	0.32 577	0.44 629	0.31 631	0.49 654	0.30 590	0.33 649	0.40 672	0.33 664	0.12 591	0.12 621	0.12 594	0.14 628	0.14 623	0.15 638

DStereoFS	0.27 639	0.22 651	0.31 621	0.22 592	0.15 621	0.22 574	0.20 562	0.50 681	0.48 638	0.28 611	0.44 647	0.33 616	0.34 654	0.52 685	0.29 643	0.12 591	0.11 605	0.15 636	0.13 624	0.16 648	0.16 649

PSMNet-RUCA	0.27 639	0.33 677	0.41 649	0.36 677	0.32 685	0.18 506	0.19 538	0.42 661	0.30 537	0.33 641	0.41 636	0.39 646	0.25 601	0.31 631	0.20 548	0.18 657	0.10 592	0.25 668	0.15 645	0.21 664	0.16 649

PDISCO_ROB	0.27 639	0.16 609	0.26 596	0.28 657	0.20 661	0.32 642	0.26 642	0.44 667	0.57 664	0.28 611	0.40 625	0.45 660	0.29 634	0.33 641	0.34 666	0.12 591	0.09 570	0.17 647	0.16 650	0.17 656	0.13 614

DispFullNet	0.27 639	0.21 647	0.65 679	0.28 657	0.16 632	0.26 616	0.17 449	0.33 597	0.58 667	0.27 596	0.38 611	0.43 656	0.23 586	0.38 663	0.23 589	0.12 591	0.06 431	0.19 658	0.11 592	0.21 664	0.15 638

MeshStereo	0.27 639	0.13 579	0.18 535	0.15 124	0.11 523	0.32 642	0.24 618	0.40 650	0.36 584	0.52 675	0.57 673	0.67 687	0.40 668	0.35 650	0.26 623	0.14 631	0.13 636	0.13 609	0.11 592	0.11 574	0.10 551
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
WZ-Net	0.28 644	0.17 620	0.78 696	0.22 592	0.16 632	0.34 652	0.29 665	0.39 646	0.57 664	0.24 571	0.55 665	0.37 634	0.24 592	0.33 641	0.35 667	0.09 490	0.08 536	0.09 494	0.10 558	0.14 623	0.16 649

XQC	0.28 644	0.23 654	0.51 661	0.28 657	0.19 658	0.34 652	0.27 649	0.36 628	0.57 664	0.31 631	0.30 562	0.37 634	0.30 638	0.38 663	0.38 674	0.13 617	0.09 570	0.15 636	0.12 613	0.17 656	0.18 661

CC-Net-ROB	0.28 644	0.31 675	0.36 637	0.29 666	0.15 621	0.25 606	0.19 538	0.45 670	0.33 559	0.39 654	0.37 605	0.39 646	0.31 642	0.27 609	0.26 623	0.24 681	0.19 666	0.30 683	0.23 672	0.18 659	0.15 638

DPSNet	0.28 644	0.16 609	0.31 621	0.18 403	0.13 580	0.54 680	0.42 691	0.51 683	0.67 685	0.29 620	0.38 611	0.38 638	0.29 634	0.31 631	0.23 589	0.11 566	0.10 592	0.11 574	0.08 469	0.20 663	0.16 649

MultiAttention	0.29 648	0.08 360	0.14 395	0.19 474	0.12 557	1.45 716	1.33 720	0.36 628	0.37 591	0.19 495	0.21 441	0.24 529	0.11 354	0.38 663	0.18 529	0.06 168	0.05 277	0.08 408	0.08 469	0.10 551	0.09 520

Wz-Net-TNSev	0.29 648	0.20 641	0.65 679	0.19 474	0.15 621	0.38 665	0.27 649	0.35 621	0.55 659	0.34 643	0.42 642	0.45 660	0.38 662	0.32 638	0.30 650	0.12 591	0.13 636	0.10 543	0.12 613	0.15 639	0.14 631

ccnet	0.29 648	0.28 670	0.23 584	0.20 541	0.28 679	0.41 670	0.21 583	0.45 670	0.33 559	0.36 647	0.46 650	0.36 629	0.30 638	0.39 667	0.42 683	0.23 679	0.14 646	0.21 661	0.17 657	0.23 668	0.18 661

EDNetEfficient	0.29 648	0.24 657	1.13 707	0.18 403	0.10 472	0.19 531	0.20 562	0.20 348	0.60 672	0.74 695	0.56 670	0.31 603	0.39 665	0.22 577	0.30 650	0.09 490	0.07 504	0.08 408	0.07 394	0.11 574	0.09 520

ADCS	0.29 648	0.18 631	0.45 653	0.21 575	0.17 647	0.28 633	0.23 604	0.41 656	0.63 679	0.40 657	0.49 654	0.40 650	0.36 659	0.39 667	0.40 679	0.13 617	0.12 621	0.13 609	0.14 628	0.16 648	0.16 649

CSAN	0.29 648	0.24 657	0.27 603	0.34 673	0.19 658	0.33 649	0.42 691	0.37 634	0.50 648	0.38 652	0.40 625	0.44 658	0.33 649	0.28 621	0.30 650	0.20 666	0.16 656	0.19 658	0.19 662	0.14 623	0.15 638

AANet	0.30 654	0.19 635	1.03 705	0.16 223	0.13 580	0.22 574	0.16 407	0.30 554	0.62 675	0.60 682	0.52 660	0.46 664	0.38 662	0.23 588	0.32 659	0.12 591	0.09 570	0.11 574	0.10 558	0.13 609	0.12 591

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 654	0.24 657	0.29 616	0.36 677	0.16 632	0.34 652	0.30 672	0.32 577	0.42 619	0.40 657	0.46 650	0.38 638	0.31 642	0.34 644	0.28 639	0.19 664	0.20 669	0.26 669	0.29 682	0.18 659	0.19 666

GANetREF_RVC	0.31 656	0.34 678	0.27 603	0.35 675	0.16 632	0.32 642	0.41 688	0.48 675	0.51 655	0.35 644	0.35 596	0.34 623	0.33 649	0.39 667	0.32 659	0.27 683	0.20 669	0.29 681	0.15 645	0.18 659	0.17 658
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
MSMD_ROB	0.31 656	0.26 663	0.26 596	0.24 625	0.21 665	0.34 652	0.25 633	0.34 606	0.39 602	0.40 657	0.69 683	0.45 660	0.40 668	0.34 644	0.27 631	0.20 666	0.19 666	0.26 669	0.25 674	0.23 668	0.22 671

MFN_U_SF_RVC	0.32 658	0.21 647	0.55 666	0.30 668	0.15 621	0.34 652	0.17 449	0.52 684	0.46 636	0.46 672	0.55 665	0.59 679	0.39 665	0.35 650	0.37 672	0.15 635	0.14 646	0.18 656	0.21 665	0.16 648	0.15 638

PASM	0.32 658	0.24 657	0.48 659	0.28 657	0.27 678	0.29 637	0.30 672	0.34 606	0.49 645	0.35 644	0.39 619	0.46 664	0.34 654	0.34 644	0.35 667	0.23 679	0.25 684	0.26 669	0.28 681	0.23 668	0.21 669

SGM-ForestM	0.32 658	0.12 551	0.16 480	0.16 223	0.11 523	0.39 667	0.19 538	0.41 656	0.50 648	0.52 675	0.54 663	1.32 708	0.42 676	0.40 672	0.27 631	0.14 631	0.16 656	0.16 644	0.16 650	0.12 589	0.12 591

FC-DCNN v2	0.33 661	0.27 666	0.28 608	0.26 641	0.23 670	0.37 662	0.28 655	0.40 650	0.43 624	0.45 669	0.56 670	0.51 672	0.40 668	0.37 661	0.29 643	0.21 670	0.20 669	0.27 672	0.26 675	0.25 675	0.24 673

FCDSN-DC	0.33 661	0.28 670	0.28 608	0.30 668	0.24 672	0.39 667	0.28 655	0.42 661	0.42 619	0.43 667	0.53 661	0.51 672	0.41 673	0.36 656	0.30 650	0.21 670	0.20 669	0.27 672	0.26 675	0.25 675	0.24 673
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 661	0.27 666	0.28 608	0.26 641	0.23 670	0.37 662	0.28 655	0.40 650	0.43 624	0.45 669	0.55 665	0.51 672	0.40 668	0.37 661	0.30 650	0.21 670	0.20 669	0.27 672	0.26 675	0.25 675	0.24 673

LSM	0.33 661	0.20 641	0.58 672	0.26 641	0.60 703	0.34 652	0.25 633	0.42 661	0.48 638	0.45 669	0.58 675	0.42 653	0.36 659	0.35 650	0.25 612	0.12 591	0.20 669	0.14 623	0.16 650	0.19 662	0.33 687

AnyNet_C01	0.36 665	0.25 662	1.37 710	0.22 592	0.17 647	0.48 676	0.27 649	0.35 621	0.39 602	0.39 654	0.74 689	0.46 664	0.38 662	0.45 677	0.47 688	0.13 617	0.13 636	0.13 609	0.14 628	0.14 623	0.15 638

GCST	0.37 666	0.42 685	0.26 596	1.02 711	0.39 686	0.18 506	0.08 7	0.20 348	0.17 324	0.28 611	0.25 503	0.15 400	0.12 387	0.16 450	0.14 448	0.64 707	0.43 696	0.75 703	0.65 707	0.63 700	0.46 698

otaku	0.39 667	0.37 681	0.52 662	0.44 684	0.28 679	0.58 682	0.24 618	0.41 656	0.62 675	0.40 657	0.49 654	0.46 664	0.33 649	0.40 672	0.32 659	0.30 684	0.30 688	0.39 688	0.33 687	0.29 682	0.28 681

ACVNet-4b	0.39 667	0.53 688	0.55 666	0.45 685	0.24 672	0.47 674	0.18 498	0.49 677	0.64 680	0.42 664	0.45 649	0.60 680	0.27 615	0.34 644	0.24 602	0.33 687	0.14 646	0.48 691	0.42 693	0.30 683	0.26 680

PVD	0.39 667	0.20 641	0.39 645	0.31 672	0.22 667	0.29 637	0.43 693	0.52 684	0.96 702	0.55 679	0.79 693	0.53 676	0.59 692	0.52 685	0.38 674	0.19 664	0.14 646	0.17 647	0.14 628	0.24 674	0.31 685

Ntro	0.40 670	0.40 683	0.53 663	0.46 688	0.30 683	0.65 688	0.24 618	0.46 672	0.68 686	0.41 661	0.49 654	0.48 670	0.42 676	0.39 667	0.31 657	0.32 685	0.28 686	0.37 687	0.30 684	0.32 687	0.29 682

SAMSARA	0.40 670	0.28 670	0.33 628	0.55 691	0.39 686	0.82 702	1.23 719	0.47 674	0.51 655	0.36 647	0.35 596	0.55 678	0.39 665	0.38 663	0.39 676	0.15 635	0.20 669	0.15 636	0.14 628	0.23 668	0.20 667

ELAS_RVC	0.41 672	0.29 673	0.33 628	0.28 657	0.24 672	0.54 680	0.36 683	0.49 677	0.59 668	0.72 691	0.74 689	0.65 685	0.54 685	0.54 690	0.40 679	0.22 675	0.20 669	0.27 672	0.26 675	0.26 680	0.25 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 672	0.29 673	0.33 628	0.27 654	0.24 672	0.60 685	0.36 683	0.50 681	0.50 648	0.71 689	0.79 693	0.67 687	0.54 685	0.51 683	0.42 683	0.22 675	0.20 669	0.27 672	0.26 675	0.26 680	0.25 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
light-stereo	0.42 674	0.26 663	0.59 674	0.60 693	0.49 693	0.32 642	0.23 604	0.46 672	0.52 657	0.56 681	0.58 675	0.76 692	0.32 647	0.48 679	0.29 643	0.32 685	0.24 682	0.27 672	0.33 687	0.46 691	0.39 692

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 675	0.39 682	0.54 664	0.40 680	0.20 661	0.64 687	0.32 680	0.53 686	0.72 689	0.71 689	0.72 686	0.61 681	0.54 685	0.51 683	0.46 687	0.20 666	0.19 666	0.29 681	0.30 684	0.23 668	0.18 661

ACVNet_1	0.44 676	0.49 687	0.60 675	0.45 685	0.28 679	0.49 677	0.27 649	0.57 691	0.72 689	0.62 684	0.58 675	0.74 691	0.49 682	0.50 681	0.35 667	0.26 682	0.24 682	0.39 688	0.29 682	0.31 686	0.24 673

Consistency-Raft	0.44 676	0.40 683	0.45 653	0.37 679	0.43 690	0.46 672	0.41 688	0.57 691	0.55 659	0.32 637	0.73 687	0.33 616	0.48 681	0.42 676	0.49 690	0.39 690	0.35 693	0.45 690	0.51 700	0.42 690	0.29 682

RTS	0.45 678	0.19 635	3.26 716	0.24 625	0.15 621	0.74 695	0.20 562	0.36 628	0.76 695	0.42 664	0.43 645	0.31 603	0.41 673	0.53 688	0.35 667	0.10 534	0.08 536	0.13 609	0.12 613	0.15 639	0.15 638

RTSA	0.45 678	0.19 635	3.26 716	0.24 625	0.15 621	0.74 695	0.20 562	0.36 628	0.76 695	0.42 664	0.43 645	0.31 603	0.41 673	0.53 688	0.35 667	0.10 534	0.08 536	0.13 609	0.12 613	0.15 639	0.15 638

MANE	0.45 678	0.27 666	0.27 603	0.27 654	0.24 672	0.47 674	0.31 678	0.55 688	0.59 668	0.72 691	1.13 710	1.15 702	0.61 693	0.52 685	0.37 672	0.21 670	0.20 669	0.27 672	0.31 686	0.25 675	0.24 673

NVStereoNet_ROB	0.46 681	0.36 680	0.46 657	0.41 682	0.28 679	0.34 652	0.34 681	0.48 675	0.60 672	0.72 691	0.93 699	0.70 690	0.66 696	0.47 678	0.60 698	0.22 675	0.33 692	0.34 686	0.34 690	0.30 683	0.30 684
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	0.47 682	0.26 663	0.58 672	0.28 657	0.20 661	0.39 667	0.18 498	0.49 677	0.64 680	0.52 675	0.87 696	1.01 697	0.57 690	0.50 681	0.56 695	0.53 700	0.31 691	0.54 697	0.40 691	0.33 688	0.34 688

LE_ROB	0.50 683	0.07 241	0.14 395	0.15 124	0.08 223	0.24 595	0.16 407	0.22 401	1.81 718	4.63 723	0.67 681	0.47 668	0.44 678	0.20 547	0.29 643	0.07 345	0.06 431	0.06 201	0.06 294	0.08 453	0.06 313

BEATNet-Init1	0.52 684	0.27 666	0.62 677	0.30 668	0.21 665	0.76 699	0.29 665	0.54 687	0.65 683	0.86 700	0.95 701	2.07 717	0.62 695	0.56 692	0.42 683	0.18 657	0.18 663	0.23 666	0.22 668	0.22 667	0.21 669

anonymity	0.53 685	0.58 690	0.65 679	0.41 682	0.61 704	0.53 679	0.41 688	0.56 689	0.41 611	0.55 679	0.50 658	0.49 671	0.55 688	0.58 693	0.50 693	0.58 703	0.50 706	0.51 693	0.51 700	0.51 693	0.57 701

RainbowNet	0.54 686	0.61 692	0.70 694	0.57 692	0.43 690	0.65 688	0.37 686	0.60 693	0.87 699	0.50 674	0.66 680	0.64 683	0.47 680	0.49 680	0.43 686	0.47 697	0.48 702	0.52 695	0.41 692	0.52 694	0.40 695

SGM+DAISY	0.56 687	0.57 689	0.65 679	0.40 680	0.54 696	0.66 690	0.49 696	0.56 689	0.45 635	0.66 685	0.69 683	0.67 687	0.56 689	0.63 695	0.56 695	0.59 704	0.48 702	0.50 692	0.50 699	0.52 694	0.58 702

SPS-STEREO	0.57 688	0.58 690	0.65 679	0.45 685	0.55 698	0.62 686	0.44 695	0.62 694	0.50 648	0.68 687	0.64 678	0.66 686	0.57 690	0.61 694	0.60 698	0.62 706	0.47 701	0.51 693	0.49 697	0.55 698	0.58 702
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.64 689	0.66 696	0.65 679	0.51 689	0.69 708	0.69 691	0.57 702	0.64 695	0.73 693	0.60 682	0.73 687	0.62 682	0.67 697	0.65 696	0.60 698	0.66 708	0.58 715	0.63 698	0.59 703	0.68 705	0.69 711

IMH-64-1	0.65 690	0.61 692	0.68 688	0.71 696	0.51 694	0.59 683	0.49 696	0.91 702	0.85 697	0.74 695	1.02 703	0.81 693	0.78 701	0.79 699	0.49 690	0.42 692	0.46 697	0.71 700	0.47 695	0.52 694	0.39 692

IMH-64	0.65 690	0.61 692	0.68 688	0.71 696	0.51 694	0.59 683	0.49 696	0.91 702	0.85 697	0.74 695	1.02 703	0.81 693	0.78 701	0.79 699	0.49 690	0.42 692	0.46 697	0.71 700	0.47 695	0.52 694	0.39 692

ACVNet_2	0.66 692	0.66 696	0.68 688	0.63 694	0.41 688	0.71 693	0.49 696	0.96 706	1.39 711	0.89 701	1.09 706	1.04 698	0.73 699	0.54 690	0.47 688	0.43 694	0.40 695	0.53 696	0.44 694	0.47 692	0.35 690

JetBlue	0.71 693	0.45 686	1.14 708	0.51 689	0.47 692	2.02 717	0.64 706	0.75 697	0.70 687	0.69 688	0.77 692	1.22 704	0.83 703	1.03 714	1.01 714	0.40 691	0.28 686	0.33 685	0.33 687	0.30 683	0.34 688

IMH	0.71 693	0.64 695	0.68 688	0.76 698	0.54 696	0.69 691	0.54 700	0.98 708	1.10 704	0.82 699	1.09 706	0.89 695	0.88 706	0.87 707	0.52 694	0.44 695	0.50 706	0.75 703	0.51 700	0.56 699	0.41 696

PWCK	0.71 693	0.94 707	0.95 703	0.76 698	0.31 684	0.74 695	0.36 683	0.90 701	0.90 700	0.96 704	0.75 691	0.95 696	0.61 693	0.87 707	0.66 701	0.72 709	0.46 697	0.75 703	0.49 697	0.69 707	0.44 697

MADNet+	0.75 696	0.71 698	3.70 719	0.66 695	0.41 688	0.98 707	0.97 717	0.69 696	0.73 693	0.52 675	0.57 673	0.64 683	0.68 698	0.86 706	1.01 714	0.34 688	0.36 694	0.28 680	0.23 672	0.36 689	0.31 685

TorneroNet-64	0.76 697	0.72 699	0.74 695	0.78 700	0.58 702	0.91 706	0.56 701	0.84 700	1.29 708	0.66 685	0.90 697	1.40 710	0.75 700	0.85 705	0.67 704	0.49 698	0.46 697	0.72 702	0.59 703	0.67 704	0.53 700

WAO-7	0.79 698	0.78 701	0.54 664	0.85 704	0.67 707	0.74 695	0.68 710	1.05 711	1.32 709	0.90 702	1.20 713	1.04 698	0.92 707	0.69 697	0.66 701	0.60 705	0.62 716	0.67 699	0.68 709	0.64 701	0.58 702

WAO-6	0.81 699	0.80 702	0.62 677	0.86 705	0.63 705	0.76 699	0.58 703	0.98 708	1.54 716	0.90 702	0.96 702	1.07 700	1.03 711	0.70 698	0.66 701	0.72 709	0.49 704	0.90 711	0.71 710	0.68 705	0.58 702

TorneroNet	0.82 700	0.74 700	0.81 700	0.84 703	0.63 705	0.99 708	0.63 704	0.96 706	1.16 705	0.80 698	1.11 708	1.36 709	0.86 705	0.93 710	0.80 709	0.56 701	0.49 704	0.78 708	0.66 708	0.73 710	0.63 710

LVE	0.83 701	0.85 705	0.85 701	0.80 701	0.56 699	1.04 712	0.65 707	1.05 711	1.47 714	0.96 704	1.22 714	1.10 701	0.85 704	0.83 702	0.71 706	0.49 698	0.55 712	0.76 706	0.60 705	0.65 702	0.59 707

Dean	0.87 702	0.86 706	0.79 698	0.81 702	0.56 699	0.90 703	0.63 704	1.15 717	1.73 717	1.15 712	1.15 711	1.31 707	0.99 710	0.81 701	0.81 710	0.57 702	0.56 713	0.77 707	0.64 706	0.66 703	0.58 702

WAO-8	0.91 703	0.81 703	0.65 679	0.94 708	0.69 708	0.90 703	0.67 708	1.07 714	1.83 719	1.06 709	1.45 716	1.30 705	1.07 712	0.84 703	0.78 707	0.74 711	0.53 709	0.86 709	0.75 711	0.69 707	0.62 708

Venus	0.91 703	0.81 703	0.65 679	0.94 708	0.69 708	0.90 703	0.67 708	1.07 714	1.83 719	1.06 709	1.45 716	1.30 705	1.07 712	0.84 703	0.78 707	0.74 711	0.53 709	0.86 709	0.75 711	0.69 707	0.62 708

UNDER WATER-64	0.95 705	0.94 707	1.43 712	0.87 706	0.56 699	1.18 715	0.87 714	0.77 698	0.94 701	1.04 707	0.85 695	1.58 715	1.21 717	0.94 711	0.96 712	0.87 715	0.57 714	1.03 715	0.88 716	0.78 711	0.73 712

UNDER WATER	0.97 706	0.97 709	1.42 711	0.99 710	0.70 711	1.12 714	0.84 713	0.80 699	1.08 703	1.01 706	0.90 697	1.55 714	1.22 718	1.03 714	1.00 713	0.78 713	0.53 709	1.02 714	0.87 715	0.80 712	0.74 713

notaker	0.97 706	1.11 710	0.98 704	1.13 713	0.81 712	0.73 694	0.68 710	0.93 704	1.16 705	1.18 714	1.18 712	1.41 711	1.16 716	1.08 716	0.69 705	0.81 714	0.64 717	1.17 716	0.79 713	0.98 714	0.80 715

ktn	1.01 708	1.21 712	0.80 699	1.23 715	0.86 714	1.01 710	0.87 714	0.94 705	1.39 711	1.04 707	1.12 709	1.15 702	1.07 712	0.94 711	0.59 697	1.28 720	0.71 718	1.38 720	0.83 714	1.02 716	0.75 714

KSHMR	1.09 709	1.17 711	0.88 702	1.25 716	1.00 716	0.99 708	0.96 716	1.13 716	1.37 710	1.16 713	1.29 715	1.41 711	0.96 709	1.01 713	0.92 711	1.03 718	1.08 720	1.20 717	1.03 719	1.01 715	0.97 717

DPSimNet_ROB	1.11 710	1.23 713	0.78 696	1.13 713	0.88 715	1.10 713	1.13 718	1.16 718	1.23 707	1.43 716	1.02 703	1.41 711	1.10 715	0.90 709	1.60 716	1.46 721	0.51 708	1.21 718	1.03 719	0.90 713	1.01 719

HanzoNet	1.29 711	1.26 714	1.19 709	1.12 712	0.85 713	1.02 711	0.83 712	1.03 710	1.48 715	1.64 717	1.61 718	2.50 719	1.72 719	1.61 718	1.61 717	1.26 719	0.80 719	1.31 719	1.01 718	1.02 716	0.86 716

JetRed	1.62 712	1.46 715	2.98 714	0.92 707	1.21 717	4.99 720	1.53 722	1.27 719	1.39 711	1.83 718	1.74 719	1.60 716	0.95 708	1.41 717	2.45 722	0.90 717	1.60 721	0.93 712	0.90 717	1.35 718	0.99 718

MADNet++	1.95 713	1.75 716	1.59 713	1.82 717	1.69 719	2.33 718	1.40 721	2.35 720	2.09 721	2.57 720	2.36 721	2.24 718	2.17 721	2.28 719	2.34 720	1.87 722	1.66 722	1.54 721	1.34 721	1.92 719	1.77 721

Selective-IGEV-i1pa	2.80 714	3.51 722	0.67 687	0.28 657	0.14 601	10.22 724	0.43 693	4.36 721	3.63 722	3.53 721	6.92 723	3.47 720	1.97 720	13.41 735	2.26 719	0.36 689	0.15 652	0.13 609	0.10 558	0.15 639	0.35 690

coex-ft	3.30 715	0.34 678	59.09 747	0.18 403	0.13 580	0.26 616	0.22 593	0.27 506	0.72 689	1.90 719	0.70 685	0.44 658	0.45 679	0.29 627	0.41 682	0.09 490	0.09 570	0.12 594	0.09 516	0.14 623	0.13 614

TCMNet-wrong-test	3.67 716	5.48 730	3.89 720	12.18 731	11.75 733	4.65 719	3.88 723	1.06 713	0.72 689	1.09 711	2.15 720	6.30 725	0.53 684	3.43 721	2.36 721	0.89 716	0.20 669	1.87 723	1.69 722	5.57 727	3.62 727

tt	4.67 717	0.06 118	3.55 718	2.02 718	1.55 718	10.25 725	16.71 727	8.91 730	5.03 723	1.31 715	0.94 700	4.71 721	4.76 723	3.33 720	5.87 724	6.06 730	10.30 736	1.88 724	2.11 724	2.75 721	1.21 720

USTest	6.22 718	2.73 719	3.00 715	6.57 725	7.29 725	14.37 727	21.57 728	7.00 729	9.56 728	5.34 726	6.10 722	5.72 724	7.64 726	6.41 725	6.96 726	1.97 723	3.42 728	1.64 722	2.15 725	2.66 720	2.36 722

xxxxx1	7.79 719	5.02 727	7.31 723	3.12 719	3.85 721	16.35 729	22.88 729	5.86 726	8.69 725	7.97 727	8.54 724	9.12 729	8.27 727	10.18 727	10.92 727	2.42 724	2.45 724	3.56 727	12.37 733	3.77 722	3.06 724

tt_ll	7.79 719	5.02 727	7.31 723	3.12 719	3.85 721	16.35 729	22.88 729	5.86 726	8.69 725	7.97 727	8.54 724	9.12 729	8.27 727	10.18 727	10.92 727	2.42 724	2.45 724	3.56 727	12.37 733	3.77 722	3.06 724

ff	7.79 719	5.02 727	7.31 723	3.12 719	3.85 721	16.35 729	22.88 729	5.86 726	8.69 725	7.97 727	8.54 724	9.12 729	8.27 727	10.18 727	10.92 727	2.42 724	2.45 724	3.56 727	12.37 733	3.77 722	3.06 724

EDNetEfficientorigin	7.91 722	0.31 675	153.02 748	0.19 474	0.09 358	0.21 565	0.16 407	0.22 401	0.59 668	0.72 691	0.67 681	0.42 653	0.50 683	0.24 598	0.39 676	0.08 428	0.07 504	0.08 408	0.07 394	0.12 589	0.10 551

DPSMNet_ROB	8.06 723	4.48 723	8.63 731	5.37 724	10.74 728	8.32 722	22.98 733	5.46 723	13.36 733	5.12 724	9.92 729	5.08 722	10.40 730	5.53 724	12.58 730	3.80 728	8.00 729	3.50 725	7.02 730	3.83 725	7.14 731

DGTPSM_ROB	8.06 723	4.48 723	8.63 731	5.35 722	10.72 727	8.32 722	22.97 732	5.46 723	13.35 732	5.12 724	9.92 729	5.08 722	10.40 730	5.52 723	12.58 730	3.79 727	8.00 729	3.50 725	7.02 730	3.83 725	7.14 731

PML	8.91 725	9.34 736	6.13 721	5.35 722	6.41 724	14.99 728	23.38 734	5.27 722	6.83 724	18.04 739	28.19 748	7.67 726	6.83 725	7.85 726	5.75 723	5.35 729	1.83 723	5.95 735	1.93 723	8.64 732	2.52 723

DLNR_Zeroshot_test	10.40 726	1.82 717	19.49 742	120.77 748	13.11 735	0.06 14	0.13 179	0.23 424	0.10 78	0.07 75	0.10 198	0.09 225	0.06 67	0.10 125	0.09 105	0.13 617	0.04 25	0.06 201	0.04 61	51.54 748	0.04 75

DLNR-FE	10.43 727	1.83 718	19.53 743	120.75 747	13.06 734	0.06 14	0.13 179	0.23 424	0.10 78	0.07 75	0.10 198	0.09 225	0.06 67	0.10 125	0.09 105	0.13 617	0.04 25	0.06 201	0.04 61	52.01 749	0.04 75

iinet-test	10.48 728	8.09 732	7.54 727	10.26 726	10.94 729	18.00 733	25.26 735	11.33 734	13.28 730	9.69 731	9.85 727	9.42 732	11.17 732	11.02 731	12.78 733	6.59 732	8.30 731	5.56 730	6.56 726	6.89 728	7.02 729

IINet	10.48 728	8.09 732	7.54 727	10.26 726	10.94 729	18.00 733	25.26 735	11.33 734	13.28 730	9.69 731	9.85 727	9.42 732	11.17 732	11.02 731	12.78 733	6.59 732	8.30 731	5.56 730	6.56 726	6.89 728	7.02 729

LRCNet_RVC	10.62 730	13.42 737	7.30 722	18.92 735	2.07 720	0.33 649	0.30 672	5.59 725	0.48 638	13.03 735	17.94 735	8.87 728	5.65 724	4.79 722	1.89 718	23.51 745	2.73 727	27.55 748	25.71 748	16.07 742	16.33 743

Anonymous_1	10.96 731	7.92 731	7.46 726	10.33 728	10.06 726	18.65 735	26.34 737	11.06 733	13.44 734	9.40 730	10.05 731	9.67 734	11.23 734	10.73 730	12.72 732	6.42 731	8.38 733	5.77 732	10.61 732	12.12 733	6.77 728

DPSM_ROB	11.15 732	8.58 734	8.00 729	10.88 729	11.58 731	19.10 736	26.71 738	12.05 736	14.07 737	10.36 733	10.84 732	10.33 735	11.86 735	11.70 733	13.54 735	6.99 734	8.79 734	5.89 733	6.95 728	7.29 730	7.42 733

DPSM	11.15 732	8.58 734	8.00 729	10.88 729	11.58 731	19.10 736	26.71 738	12.05 736	14.07 737	10.36 733	10.84 732	10.33 735	11.86 735	11.70 733	13.54 735	6.99 734	8.79 734	5.89 733	6.95 728	7.29 730	7.42 733

HaxPig	15.71 734	18.52 746	19.18 741	16.89 734	15.89 736	7.73 721	7.60 724	13.31 738	10.82 729	15.42 736	14.91 734	15.98 737	14.92 737	15.58 736	15.98 737	18.95 744	16.73 737	19.46 744	18.08 744	19.26 743	19.05 746

Selective-IGEV-i16pa	18.58 735	3.30 720	1.09 706	0.21 575	0.18 654	103.68 749	0.28 655	19.87 740	40.73 749	4.16 722	56.45 749	8.07 727	2.59 722	123.95 750	5.89 725	0.18 657	0.12 621	0.09 494	0.12 613	0.12 589	0.51 699

RSGM-EC	20.36 736	4.73 725	0.68 688	16.76 732	16.92 737	21.28 738	27.18 740	10.46 731	14.04 735	18.00 737	21.31 738	22.24 747	21.82 739	22.57 738	17.63 738	62.81 748	33.79 748	20.14 745	18.10 745	20.18 744	16.45 744

acva	20.36 736	4.73 725	0.68 688	16.76 732	16.92 737	21.28 738	27.18 740	10.46 731	14.04 735	18.00 737	21.31 738	22.24 747	21.82 739	22.57 738	17.63 738	62.81 748	33.79 748	20.14 745	18.10 745	20.18 744	16.45 744

MEDIAN_ROB	20.38 738	24.04 747	23.31 744	21.23 736	21.71 739	10.40 726	7.92 725	17.64 739	15.50 739	20.12 740	19.70 736	20.34 738	20.32 738	21.19 737	21.13 740	23.81 746	21.81 746	24.98 747	23.76 747	24.71 746	23.93 747

CasAABBNet	22.42 739	17.33 739	16.01 735	22.01 738	23.28 741	38.32 740	53.80 745	24.14 744	28.41 744	20.60 743	21.77 742	20.89 745	23.91 744	23.43 743	27.36 744	14.07 737	17.69 740	11.83 738	14.01 737	14.67 736	14.95 739

RAFT-FEzeroshot	22.43 740	17.33 739	15.98 733	22.02 739	23.31 743	38.34 741	53.82 747	24.05 742	28.39 742	20.61 744	21.76 740	20.88 742	23.92 746	23.41 741	27.42 746	14.07 737	17.69 740	11.83 738	14.02 738	14.69 737	14.97 740

RAFT-FE	22.43 740	17.33 739	15.98 733	22.02 739	23.31 743	38.34 741	53.82 747	24.05 742	28.39 742	20.61 744	21.76 740	20.88 742	23.92 746	23.41 741	27.42 746	14.07 737	17.69 740	11.83 738	14.02 738	14.69 737	14.97 740

FlowAnything	22.44 742	17.35 742	16.14 737	22.07 742	23.23 740	38.39 745	53.77 743	24.25 746	28.44 745	20.96 748	21.82 744	20.70 740	23.84 742	23.49 745	27.14 742	14.04 736	17.79 745	11.75 736	14.15 742	14.65 734	14.89 736

Hybrid-DGEV	22.47 743	17.40 744	16.14 737	22.00 737	23.29 742	38.36 743	53.80 745	24.43 749	28.63 748	20.59 742	21.81 743	20.88 742	23.91 744	23.45 744	27.42 746	14.08 740	17.69 740	11.83 738	14.06 741	14.65 734	14.93 738

Selective-RAFT-Error	22.47 743	17.37 743	16.09 736	22.06 741	23.34 745	38.39 745	53.83 749	24.29 748	28.47 746	20.74 746	21.83 745	20.81 741	23.90 743	23.54 747	27.53 749	14.08 740	17.69 740	11.82 737	14.00 736	14.69 737	15.00 742

fast-reg	22.85 745	17.43 745	19.15 740	22.22 744	24.34 746	38.36 743	53.78 744	24.23 745	28.52 747	20.55 741	22.05 746	20.54 739	23.77 741	23.21 740	27.31 743	14.18 743	17.47 739	14.33 743	14.96 743	15.81 741	14.81 735

LSM0	22.87 746	17.28 738	18.96 739	22.19 743	29.04 748	38.42 747	53.71 742	24.28 747	28.31 741	20.78 747	21.00 737	21.43 746	24.16 748	23.50 746	27.39 745	14.09 742	17.38 738	11.84 742	14.04 740	14.73 740	14.89 736

AVERAGE_ROB	24.90 747	29.20 748	28.14 745	24.89 745	24.64 747	17.75 732	11.12 726	21.45 741	19.93 740	25.12 749	24.46 747	25.12 749	25.46 749	24.69 748	22.83 741	29.76 747	27.13 747	28.97 749	27.95 749	29.91 747	29.47 748

test_example2	98.32 748	94.13 749	45.89 746	96.35 746	109.85 749	88.61 748	95.45 750	25.75 750	94.37 750	130.00 751	126.06 750	58.17 750	74.63 750	88.51 749	79.96 750	150.23 750	221.02 750	77.62 750	99.10 750	113.75 750	96.94 749

GS-Stereo							0.14 247	0.11 59	0.12 150	0.08 132	0.10 198	0.05 5	0.05 14	0.11 201	0.08 26	0.06 168	0.04 25	0.05 51	0.04 61	0.05 172	0.05 210

FSD					0.22 667	0.25 606	0.25 633	0.27 506	0.26 495	0.25 584	0.26 520	0.25 543	0.27 615	0.27 609	0.24 602	0.21 670	0.20 669	0.27 672	0.26 675	0.25 675

ccccc		285.66 750		368.85 749	370.60 750	123.16 750		115.05 751		126.68 750		122.83 751		252.94 751		384.56 751	353.86 751	254.69 751	223.00 751	425.87 751

ASD4		3.38 721

Low-res two-view benchmark