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	0.09 158	0.13 23	0.05 2	0.08 108	0.11 86	0.06 2	0.06 13	0.06 41	0.06 31	0.08 232	0.05 16	0.08 33	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 204	0.04 91

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 158	0.12 7	0.05 2	0.06 17	0.11 86	0.06 2	0.06 13	0.06 41	0.06 31	0.06 56	0.05 16	0.08 33	0.09 130	0.07 393	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 204	0.04 91

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 158	0.13 23	0.04 1	0.06 17	0.12 132	0.06 2	0.05 6	0.06 41	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 91

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 233	0.15 141	0.05 2	0.07 48	0.11 86	0.09 28	0.04 2	0.06 41	0.05 7	0.06 56	0.04 1	0.08 33	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 204	0.05 241

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 48	0.08 79	0.17 333	0.05 2	0.06 17	0.11 86	0.08 14	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.05 16	0.09 72	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 91

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 79	0.12 7	0.05 2	0.09 178	0.13 218	0.06 2	0.09 78	0.05 2	0.05 7	0.06 56	0.04 1	0.06 2	0.07 11	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 204	0.04 91

GFORCE	0.07 7	0.07 271	0.05 2	0.20 591	0.07 159	0.08 108	0.08 9	0.13 149	0.05 6	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.09 320	0.08 33	0.06 4	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.03 2

low	0.07 7	0.04 1	0.08 79	0.14 79	0.07 159	0.08 108	0.12 132	0.12 106	0.09 78	0.06 41	0.05 7	0.06 56	0.05 16	0.12 342	0.08 42	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 241

100	0.07 7	0.05 48	0.09 158	0.13 23	0.07 159	0.05 5	0.12 132	0.11 75	0.11 150	0.06 41	0.06 31	0.06 56	0.08 270	0.09 72	0.10 246	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 91

FORCE_4.7	0.07 7	0.08 410	0.05 2	0.20 591	0.07 159	0.08 108	0.12 132	0.11 75	0.08 43	0.05 2	0.06 31	0.05 5	0.07 208	0.10 149	0.06 4	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.06 336	0.04 54	0.03 2

F4.4	0.07 7	0.07 271	0.05 2	0.17 333	0.05 2	0.07 48	0.11 86	0.15 233	0.04 2	0.05 2	0.07 94	0.05 5	0.07 208	0.09 72	0.07 11	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 91

FORCE_4.6	0.07 7	0.07 271	0.06 15	0.17 333	0.05 2	0.08 108	0.11 86	0.12 106	0.08 43	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.06 78	0.08 33	0.06 4	0.07 393	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.04 91

F5.5	0.07 7	0.06 137	0.06 15	0.19 520	0.06 45	0.09 178	0.11 86	0.14 187	0.06 13	0.05 2	0.06 31	0.07 158	0.05 16	0.09 72	0.06 4	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.03 2

F8.5	0.07 7	0.07 271	0.05 2	0.18 436	0.05 2	0.08 108	0.10 47	0.12 106	0.06 13	0.05 2	0.06 31	0.08 232	0.06 78	0.09 72	0.05 1	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.03 2

FORCE_9	0.07 7	0.07 271	0.05 2	0.18 436	0.05 2	0.08 108	0.11 86	0.12 106	0.06 13	0.05 2	0.06 31	0.08 232	0.06 78	0.09 72	0.06 4	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.03 2

FORCE_8	0.07 7	0.07 271	0.05 2	0.19 520	0.05 2	0.08 108	0.11 86	0.12 106	0.06 13	0.06 41	0.06 31	0.08 232	0.06 78	0.09 72	0.06 4	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.03 2

F7	0.07 7	0.07 271	0.05 2	0.18 436	0.05 2	0.07 48	0.09 28	0.13 149	0.05 6	0.05 2	0.06 31	0.07 158	0.06 78	0.10 149	0.05 1	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 91

FORCE_4.5	0.07 7	0.07 271	0.05 2	0.17 333	0.05 2	0.07 48	0.11 86	0.14 187	0.06 13	0.05 2	0.06 31	0.05 5	0.07 208	0.08 33	0.07 11	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.03 2

FORCE_4	0.07 7	0.05 48	0.06 15	0.18 436	0.06 45	0.09 178	0.11 86	0.12 106	0.05 6	0.06 41	0.07 94	0.08 232	0.07 208	0.10 149	0.05 1	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.04 54	0.03 2

FORCE_5	0.07 7	0.05 48	0.06 15	0.18 436	0.05 2	0.08 108	0.11 86	0.12 106	0.04 2	0.05 2	0.06 31	0.06 56	0.06 78	0.09 72	0.06 4	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.04 91

FORCE_6	0.07 7	0.07 271	0.04 1	0.18 436	0.05 2	0.09 178	0.10 47	0.12 106	0.06 13	0.06 41	0.06 31	0.06 56	0.06 78	0.10 149	0.07 11	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.04 54	0.04 91

NBS	0.07 7	0.07 271	0.08 79	0.17 333	0.07 159	0.07 48	0.13 218	0.05 1	0.07 31	0.06 41	0.09 208	0.05 5	0.04 1	0.05 1	0.09 130	0.05 56	0.05 315	0.08 459	0.06 336	0.05 204	0.04 91

rgla	0.07 7	0.06 137	0.06 15	0.16 242	0.06 45	0.08 108	0.10 47	0.09 28	0.08 43	0.07 106	0.06 31	0.05 5	0.06 78	0.10 149	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 91

416test1013	0.07 7	0.06 137	0.06 15	0.16 242	0.07 159	0.10 251	0.10 47	0.09 28	0.07 31	0.07 106	0.07 94	0.05 5	0.06 78	0.10 149	0.08 42	0.06 199	0.05 315	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 91

416test	0.07 7	0.07 271	0.06 15	0.17 333	0.07 159	0.09 178	0.10 47	0.09 28	0.08 43	0.07 106	0.06 31	0.05 5	0.06 78	0.09 72	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 91

test410_97500	0.07 7	0.06 137	0.09 158	0.17 333	0.07 159	0.07 48	0.08 9	0.10 45	0.09 78	0.06 41	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.09 72	0.08 42	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 7	0.06 137	0.09 158	0.17 333	0.07 159	0.07 48	0.08 9	0.10 45	0.09 78	0.06 41	0.05 7	0.06 56	0.05 16	0.09 72	0.07 11	0.04 11	0.05 315	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA_dic	0.07 7	0.10 562	0.08 79	0.13 23	0.05 2	0.08 108	0.11 86	0.08 14	0.09 78	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 42	0.06 199	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 204	0.04 91

DF_test	0.07 7	0.05 48	0.08 79	0.14 79	0.08 269	0.04 1	0.13 218	0.08 14	0.11 150	0.07 106	0.08 167	0.06 56	0.07 208	0.06 2	0.08 42	0.06 199	0.05 315	0.05 63	0.05 225	0.05 204	0.04 91

over v1	0.07 7	0.07 271	0.07 30	0.18 436	0.05 2	0.08 108	0.08 9	0.10 45	0.05 6	0.06 41	0.06 31	0.07 158	0.10 370	0.11 239	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 204	0.05 241

over-8	0.07 7	0.07 271	0.07 30	0.18 436	0.05 2	0.08 108	0.08 9	0.13 149	0.05 6	0.06 41	0.05 7	0.07 158	0.09 320	0.11 239	0.08 42	0.06 199	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 204	0.05 241

small-0shot	0.07 7	0.05 48	0.08 79	0.14 79	0.07 159	0.06 17	0.13 218	0.09 28	0.08 43	0.05 2	0.10 248	0.06 56	0.06 78	0.06 2	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 91

over-9	0.07 7	0.07 271	0.07 30	0.18 436	0.05 2	0.08 108	0.08 9	0.13 149	0.06 13	0.06 41	0.05 7	0.07 158	0.09 320	0.11 239	0.08 42	0.06 199	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 204	0.05 241

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 48	0.09 158	0.12 7	0.07 159	0.08 108	0.15 386	0.07 8	0.07 31	0.06 41	0.10 248	0.05 5	0.07 208	0.06 2	0.11 339	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.05 241

testmc14	0.07 7	0.05 48	0.06 15	0.15 141	0.05 2	0.09 178	0.13 218	0.08 14	0.08 43	0.07 106	0.09 208	0.06 56	0.05 16	0.07 8	0.07 11	0.06 199	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 48	0.06 15	0.15 141	0.05 2	0.09 178	0.13 218	0.10 45	0.09 78	0.07 106	0.07 94	0.07 158	0.05 16	0.09 72	0.07 11	0.06 199	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 233	0.14 79	0.06 45	0.05 5	0.12 132	0.12 106	0.09 78	0.05 2	0.07 94	0.07 158	0.08 270	0.10 149	0.10 246	0.06 199	0.05 315	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 241

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 233	0.13 23	0.06 45	0.06 17	0.12 132	0.13 149	0.08 43	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.08 270	0.10 149	0.09 130	0.06 199	0.05 315	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 241

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 233	0.13 23	0.06 45	0.06 17	0.12 132	0.06 2	0.08 43	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.08 270	0.10 149	0.09 130	0.06 199	0.05 315	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 241

qqai	0.07 7	0.05 48	0.10 233	0.14 79	0.06 45	0.05 5	0.12 132	0.08 14	0.09 78	0.05 2	0.06 31	0.06 56	0.08 270	0.10 149	0.09 130	0.06 199	0.05 315	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.05 241

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 233	0.13 23	0.06 45	0.08 108	0.09 28	0.12 106	0.08 43	0.05 2	0.06 31	0.06 56	0.05 16	0.10 149	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 204	0.05 241

CAR	0.07 7	0.05 48	0.08 79	0.14 79	0.06 45	0.07 48	0.08 9	0.12 106	0.08 43	0.05 2	0.06 31	0.05 5	0.05 16	0.10 149	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 91

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 79	0.13 23	0.06 45	0.07 48	0.08 9	0.12 106	0.08 43	0.05 2	0.06 31	0.05 5	0.05 16	0.10 149	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 91

monster-pro	0.07 7	0.06 137	0.05 2	0.15 141	0.05 2	0.07 48	0.10 47	0.15 233	0.15 302	0.05 2	0.06 31	0.05 5	0.06 78	0.07 8	0.09 130	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 137	0.07 30	0.15 141	0.07 159	0.08 108	0.14 297	0.11 75	0.08 43	0.05 2	0.07 94	0.08 232	0.08 270	0.09 72	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 91

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 271	0.08 79	0.18 436	0.06 45	0.07 48	0.10 47	0.09 28	0.14 274	0.07 106	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.11 239	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 137	0.09 158	0.17 333	0.06 45	0.08 108	0.12 132	0.11 75	0.10 113	0.06 41	0.07 94	0.07 158	0.06 78	0.10 149	0.07 11	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 271	0.09 158	0.19 520	0.06 45	0.07 48	0.12 132	0.11 75	0.13 240	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.09 72	0.07 11	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 410	0.07 30	0.17 333	0.07 159	0.08 108	0.13 218	0.10 45	0.10 113	0.07 106	0.08 167	0.06 56	0.05 16	0.08 33	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.04 91

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 137	0.07 30	0.16 242	0.06 45	0.08 108	0.12 132	0.10 45	0.08 43	0.06 41	0.09 208	0.06 56	0.05 16	0.08 33	0.08 42	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 271	0.07 30	0.17 333	0.06 45	0.07 48	0.12 132	0.09 28	0.11 150	0.09 232	0.09 208	0.06 56	0.07 208	0.09 72	0.07 11	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 48	0.11 298	0.15 141	0.06 45	0.07 48	0.13 218	0.09 28	0.11 150	0.07 106	0.08 167	0.06 56	0.05 16	0.09 72	0.07 11	0.05 56	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 91

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 137	0.07 30	0.15 141	0.06 45	0.10 251	0.15 386	0.12 106	0.11 150	0.06 41	0.11 303	0.06 56	0.05 16	0.09 72	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 158	0.13 23	0.05 2	0.08 108	0.11 86	0.06 2	0.06 13	0.06 41	0.05 7	0.08 232	0.05 16	0.08 33	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 204	0.04 91

LACA3	0.07 7	0.08 410	0.08 79	0.13 23	0.05 2	0.09 178	0.11 86	0.08 14	0.08 43	0.08 173	0.05 7	0.07 158	0.07 208	0.07 8	0.07 11	0.06 199	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 137	0.08 79	0.17 333	0.06 45	0.08 108	0.12 132	0.13 149	0.07 31	0.08 173	0.07 94	0.06 56	0.04 1	0.10 149	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 48	0.06 15	0.15 141	0.06 45	0.09 178	0.11 86	0.11 75	0.10 113	0.05 2	0.05 7	0.06 56	0.08 270	0.09 72	0.07 11	0.07 393	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.04 91

LACA1	0.07 7	0.07 271	0.07 30	0.14 79	0.05 2	0.09 178	0.11 86	0.10 45	0.07 31	0.05 2	0.05 7	0.06 56	0.07 208	0.08 33	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 91

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 15	0.13 23	0.06 45	0.08 108	0.11 86	0.15 233	0.12 194	0.06 41	0.05 7	0.04 1	0.05 16	0.08 33	0.10 246	0.07 393	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 91

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 79	0.15 141	0.07 159	0.06 17	0.14 297	0.07 8	0.10 113	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 78	0.07 8	0.09 130	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.04 91

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 48	0.08 79	0.15 141	0.07 159	0.08 108	0.12 132	0.07 8	0.07 31	0.06 41	0.06 31	0.05 5	0.05 16	0.09 72	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.04 54	0.04 91

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 79	0.14 79	0.06 45	0.05 5	0.12 132	0.12 106	0.09 78	0.07 106	0.06 31	0.04 1	0.04 1	0.08 33	0.09 130	0.06 199	0.05 315	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 91
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	0.09 158	0.11 1	0.05 2	0.10 251	0.10 47	0.14 187	0.09 78	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.07 208	0.07 8	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	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 48	0.07 30	0.14 79	0.06 45	0.09 178	0.13 218	0.15 233	0.06 13	0.07 106	0.08 167	0.06 56	0.08 270	0.09 72	0.09 130	0.06 199	0.05 315	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 91

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 271	0.07 30	0.15 141	0.06 45	0.12 364	0.10 47	0.11 75	0.11 150	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.05 16	0.10 149	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth	0.07 7	0.07 271	0.08 79	0.18 436	0.06 45	0.07 48	0.11 86	0.09 28	0.06 13	0.04 1	0.07 94	0.10 316	0.09 320	0.08 33	0.08 42	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	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 48	0.09 158	0.13 23	0.06 45	0.12 364	0.12 132	0.11 75	0.10 113	0.07 106	0.08 167	0.06 56	0.06 78	0.09 72	0.08 42	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 91

MonStereo	0.07 7	0.06 137	0.05 2	0.15 141	0.05 2	0.08 108	0.10 47	0.15 233	0.15 302	0.05 2	0.06 31	0.05 5	0.06 78	0.07 8	0.09 130	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 48	0.07 30	0.16 242	0.06 45	0.07 48	0.11 86	0.10 45	0.08 43	0.06 41	0.06 31	0.07 158	0.07 208	0.09 72	0.09 130	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 137	0.05 2	0.15 141	0.05 2	0.08 108	0.10 47	0.15 233	0.15 302	0.05 2	0.06 31	0.05 5	0.06 78	0.07 8	0.09 130	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	0.09 158	0.13 23	0.06 45	0.05 5	0.09 28	0.11 75	0.07 31	0.06 41	0.06 31	0.05 5	0.06 78	0.09 72	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 204	0.05 241

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 48	0.09 158	0.14 79	0.06 45	0.08 108	0.09 28	0.13 149	0.13 240	0.05 2	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.08 33	0.10 246	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 91

AdaDepth	0.07 7	0.06 137	0.07 30	0.18 436	0.06 45	0.11 309	0.12 132	0.09 28	0.07 31	0.06 41	0.05 7	0.07 158	0.06 78	0.09 72	0.10 246	0.04 11	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 91

asda	0.07 7	0.08 410	0.08 79	0.16 242	0.06 45	0.06 17	0.10 47	0.16 279	0.10 113	0.06 41	0.06 31	0.05 5	0.05 16	0.10 149	0.10 246	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 410	0.07 30	0.16 242	0.07 159	0.08 108	0.08 9	0.11 75	0.08 43	0.07 106	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.10 149	0.09 130	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 410	0.07 30	0.15 141	0.06 45	0.07 48	0.10 47	0.18 354	0.11 150	0.07 106	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.10 149	0.09 130	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 137	0.07 30	0.14 79	0.06 45	0.08 108	0.08 9	0.10 45	0.15 302	0.08 173	0.10 248	0.07 158	0.06 78	0.08 33	0.10 246	0.05 56	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 91

4.25_new	0.07 7	0.08 410	0.09 158	0.15 141	0.06 45	0.09 178	0.08 9	0.14 187	0.08 43	0.07 106	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.12 342	0.10 246	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 410	0.09 158	0.15 141	0.06 45	0.09 178	0.08 9	0.14 187	0.08 43	0.07 106	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.12 342	0.10 246	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 499	0.08 79	0.15 141	0.07 159	0.06 17	0.10 47	0.14 187	0.11 150	0.06 41	0.08 167	0.06 56	0.06 78	0.08 33	0.10 246	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 499	0.08 79	0.15 141	0.07 159	0.06 17	0.10 47	0.14 187	0.11 150	0.06 41	0.08 167	0.06 56	0.06 78	0.08 33	0.10 246	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 410	0.09 158	0.15 141	0.06 45	0.09 178	0.08 9	0.14 187	0.08 43	0.07 106	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.12 342	0.10 246	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 410	0.08 79	0.16 242	0.06 45	0.07 48	0.08 9	0.12 106	0.08 43	0.07 106	0.07 94	0.05 5	0.06 78	0.09 72	0.10 246	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 271	0.07 30	0.16 242	0.06 45	0.08 108	0.12 132	0.10 45	0.10 113	0.07 106	0.06 31	0.09 278	0.06 78	0.08 33	0.09 130	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 271	0.07 30	0.13 23	0.06 45	0.08 108	0.08 9	0.18 354	0.12 194	0.07 106	0.08 167	0.06 56	0.06 78	0.09 72	0.11 339	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 91

3.25w_new	0.07 7	0.06 137	0.07 30	0.15 141	0.06 45	0.10 251	0.07 5	0.12 106	0.11 150	0.08 173	0.06 31	0.07 158	0.06 78	0.11 239	0.09 130	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 137	0.07 30	0.15 141	0.06 45	0.10 251	0.07 5	0.12 106	0.11 150	0.08 173	0.06 31	0.07 158	0.06 78	0.11 239	0.09 130	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 271	0.08 79	0.16 242	0.07 159	0.07 48	0.09 28	0.16 279	0.09 78	0.07 106	0.06 31	0.05 5	0.06 78	0.09 72	0.10 246	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 271	0.07 30	0.15 141	0.07 159	0.09 178	0.06 1	0.13 149	0.11 150	0.07 106	0.07 94	0.06 56	0.07 208	0.10 149	0.09 130	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 137	0.07 30	0.16 242	0.06 45	0.07 48	0.10 47	0.14 187	0.14 274	0.07 106	0.08 167	0.05 5	0.06 78	0.09 72	0.09 130	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 91

monsterstereo	0.07 7	0.06 137	0.06 15	0.16 242	0.06 45	0.08 108	0.10 47	0.16 279	0.11 150	0.07 106	0.08 167	0.06 56	0.07 208	0.08 33	0.09 130	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 137	0.06 15	0.15 141	0.06 45	0.08 108	0.09 28	0.12 106	0.08 43	0.09 232	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.08 33	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 79	0.13 23	0.06 45	0.09 178	0.12 132	0.14 187	0.10 113	0.06 41	0.09 208	0.07 158	0.05 16	0.09 72	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.04 91

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 158	0.17 333	0.06 45	0.05 5	0.10 47	0.11 75	0.09 78	0.06 41	0.06 31	0.07 158	0.05 16	0.09 72	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.07 433	0.06 362

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 48	0.10 233	0.14 79	0.06 45	0.07 48	0.12 132	0.09 28	0.09 78	0.06 41	0.04 1	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 48	0.11 298	0.14 79	0.06 45	0.07 48	0.13 218	0.09 28	0.07 31	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 33	0.07 11	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 91

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 48	0.10 233	0.14 79	0.06 45	0.07 48	0.11 86	0.08 14	0.06 13	0.06 41	0.04 1	0.06 56	0.06 78	0.07 8	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.06 362

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 48	0.08 79	0.17 333	0.05 2	0.07 48	0.11 86	0.08 14	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.05 16	0.10 149	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 91

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 298	0.15 141	0.06 45	0.09 178	0.08 9	0.08 14	0.06 13	0.06 41	0.05 7	0.07 158	0.07 208	0.11 239	0.08 42	0.07 393	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.05 241

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 298	0.15 141	0.06 45	0.09 178	0.08 9	0.08 14	0.06 13	0.06 41	0.05 7	0.07 158	0.07 208	0.11 239	0.08 42	0.07 393	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.05 241

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 233	0.15 141	0.06 45	0.07 48	0.09 28	0.08 14	0.06 13	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.06 78	0.10 149	0.09 130	0.07 393	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 345	0.06 362

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 137	0.10 233	0.16 242	0.07 159	0.04 1	0.13 218	0.10 45	0.10 113	0.05 2	0.11 303	0.07 158	0.05 16	0.07 8	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.04 91

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 137	0.08 79	0.13 23	0.07 159	0.07 48	0.14 297	0.09 28	0.09 78	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.05 16	0.10 149	0.07 11	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.04 91
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	0.15 659	0.17 568	0.11 1	0.05 2	0.05 5	0.11 86	0.08 14	0.08 43	0.06 41	0.06 31	0.05 5	0.05 16	0.09 72	0.08 42	0.08 479	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 204	0.04 91

AIO_rvc	0.07 7	0.06 137	0.08 79	0.15 141	0.06 45	0.08 108	0.14 297	0.09 28	0.08 43	0.07 106	0.08 167	0.07 158	0.04 1	0.10 149	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

AIO_test	0.07 7	0.05 48	0.07 30	0.15 141	0.07 159	0.06 17	0.14 297	0.10 45	0.10 113	0.07 106	0.07 94	0.06 56	0.05 16	0.08 33	0.10 246	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 137	0.05 2	0.15 141	0.05 2	0.07 48	0.10 47	0.15 233	0.15 302	0.05 2	0.06 31	0.05 5	0.06 78	0.07 8	0.09 130	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 48	0.07 30	0.14 79	0.06 45	0.10 251	0.13 218	0.07 8	0.13 240	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.05 16	0.10 149	0.09 130	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 91

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 79	0.15 141	0.05 2	0.05 5	0.13 218	0.12 106	0.08 43	0.07 106	0.06 31	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 91

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 137	0.08 79	0.18 436	0.06 45	0.04 1	0.10 47	0.11 75	0.11 150	0.06 41	0.07 94	0.07 158	0.06 78	0.09 72	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.04 91

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 79	0.15 141	0.06 45	0.04 1	0.09 28	0.10 45	0.09 78	0.06 41	0.06 31	0.06 56	0.06 78	0.06 2	0.08 42	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 345	0.06 362

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 48	0.11 298	0.15 141	0.06 45	0.07 48	0.13 218	0.09 28	0.11 150	0.07 106	0.08 167	0.06 56	0.05 16	0.09 72	0.07 11	0.05 56	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 91

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 137	0.08 79	0.17 333	0.06 45	0.08 108	0.12 132	0.13 149	0.07 31	0.08 173	0.07 94	0.06 56	0.04 1	0.10 149	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 114	0.08 410	0.08 79	0.18 436	0.06 45	0.07 48	0.09 28	0.13 149	0.12 194	0.08 173	0.07 94	0.07 158	0.06 78	0.09 72	0.08 42	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.03 2

E$^{3}$Stereo	0.08 114	0.05 48	0.10 233	0.13 23	0.07 159	0.09 178	0.12 132	0.11 75	0.10 113	0.07 106	0.07 94	0.07 158	0.07 208	0.11 239	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 241

LLLLL	0.08 114	0.05 48	0.10 233	0.13 23	0.07 159	0.09 178	0.12 132	0.11 75	0.10 113	0.07 106	0.07 94	0.07 158	0.07 208	0.11 239	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 241

LLL	0.08 114	0.05 48	0.09 158	0.13 23	0.07 159	0.07 48	0.13 218	0.12 106	0.10 113	0.07 106	0.06 31	0.07 158	0.07 208	0.11 239	0.10 246	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 241

300	0.08 114	0.05 48	0.12 348	0.14 79	0.07 159	0.08 108	0.12 132	0.15 233	0.10 113	0.05 2	0.06 31	0.06 56	0.08 270	0.08 33	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 91

Last	0.08 114	0.04 1	0.12 348	0.13 23	0.07 159	0.07 48	0.13 218	0.13 149	0.09 78	0.06 41	0.06 31	0.06 56	0.08 270	0.10 149	0.11 339	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 241

DDDD	0.08 114	0.04 1	0.12 348	0.13 23	0.07 159	0.07 48	0.13 218	0.15 233	0.09 78	0.06 41	0.06 31	0.06 56	0.09 320	0.09 72	0.11 339	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 241

TT111	0.08 114	0.05 48	0.11 298	0.13 23	0.06 45	0.08 108	0.12 132	0.14 187	0.08 43	0.05 2	0.06 31	0.06 56	0.09 320	0.10 149	0.11 339	0.06 199	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 241

EE1	0.08 114	0.05 48	0.09 158	0.15 141	0.07 159	0.07 48	0.10 47	0.16 279	0.12 194	0.08 173	0.05 7	0.06 56	0.06 78	0.13 401	0.09 130	0.06 199	0.05 315	0.06 238	0.04 72	0.05 204	0.05 241

SCION-M(vits-remse)	0.08 114	0.06 137	0.12 348	0.24 681	0.05 2	0.07 48	0.10 47	0.15 233	0.15 302	0.05 2	0.06 31	0.05 5	0.06 78	0.07 8	0.09 130	0.08 479	0.06 480	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GEAR-Net	0.08 114	0.06 137	0.08 79	0.18 436	0.07 159	0.09 178	0.13 218	0.10 45	0.09 78	0.08 173	0.08 167	0.06 56	0.06 78	0.13 401	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.04 91

over-6	0.08 114	0.07 271	0.08 79	0.17 333	0.05 2	0.10 251	0.09 28	0.17 319	0.11 150	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.09 320	0.10 149	0.08 42	0.06 199	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 204	0.05 241

anonymous	0.08 114	0.05 48	0.12 348	0.16 242	0.08 269	0.05 5	0.13 218	0.10 45	0.14 274	0.07 106	0.07 94	0.06 56	0.04 1	0.07 8	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

depth_test_26	0.08 114	0.04 1	0.11 298	0.13 23	0.07 159	0.07 48	0.11 86	0.12 106	0.11 150	0.09 232	0.07 94	0.08 232	0.05 16	0.09 72	0.08 42	0.08 479	0.06 480	0.06 238	0.06 336	0.06 345	0.07 452

Anonymus	0.08 114	0.05 48	0.10 233	0.15 141	0.08 269	0.10 251	0.15 386	0.15 233	0.10 113	0.07 106	0.06 31	0.07 158	0.08 270	0.12 342	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.05 204	0.06 362

LGCAT	0.08 114	0.04 1	0.10 233	0.11 1	0.06 45	0.07 48	0.12 132	0.07 8	0.08 43	0.09 232	0.07 94	0.07 158	0.08 270	0.12 342	0.11 339	0.10 593	0.09 629	0.04 1	0.05 225	0.04 54	0.09 574

quiztm	0.08 114	0.07 271	0.08 79	0.18 436	0.07 159	0.09 178	0.14 297	0.14 187	0.12 194	0.07 106	0.07 94	0.05 5	0.06 78	0.11 239	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.04 72	0.04 54	0.03 2

TS12	0.08 114	0.06 137	0.09 158	0.21 628	0.07 159	0.11 309	0.13 218	0.11 75	0.09 78	0.10 283	0.10 248	0.08 232	0.10 370	0.09 72	0.12 411	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 91

DF	0.08 114	0.05 48	0.09 158	0.15 141	0.06 45	0.11 309	0.13 218	0.10 45	0.12 194	0.09 232	0.10 248	0.10 316	0.08 270	0.11 239	0.09 130	0.07 393	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 91

LiteMatch*	0.08 114	0.04 1	0.11 298	0.13 23	0.08 269	0.08 108	0.13 218	0.14 187	0.09 78	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 320	0.11 239	0.10 246	0.06 199	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.05 241

aanet-new-90k	0.08 114	0.07 271	0.08 79	0.19 520	0.06 45	0.07 48	0.12 132	0.12 106	0.13 240	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.10 149	0.07 11	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 114	0.06 137	0.09 158	0.17 333	0.06 45	0.09 178	0.13 218	0.11 75	0.13 240	0.08 173	0.08 167	0.06 56	0.05 16	0.09 72	0.08 42	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 114	0.06 137	0.09 158	0.17 333	0.05 2	0.07 48	0.13 218	0.12 106	0.12 194	0.09 232	0.08 167	0.07 158	0.05 16	0.10 149	0.09 130	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 114	0.07 271	0.08 79	0.18 436	0.06 45	0.08 108	0.12 132	0.11 75	0.12 194	0.07 106	0.08 167	0.05 5	0.07 208	0.10 149	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 345	0.04 91

aanet-new-32k	0.08 114	0.07 271	0.09 158	0.18 436	0.06 45	0.11 309	0.11 86	0.10 45	0.08 43	0.07 106	0.07 94	0.07 158	0.06 78	0.10 149	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 114	0.07 271	0.09 158	0.18 436	0.06 45	0.11 309	0.11 86	0.10 45	0.08 43	0.07 106	0.07 94	0.07 158	0.06 78	0.10 149	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 114	0.07 271	0.09 158	0.18 436	0.06 45	0.08 108	0.12 132	0.10 45	0.09 78	0.09 232	0.08 167	0.08 232	0.06 78	0.12 342	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.04 91

aanet-new-22k	0.08 114	0.06 137	0.09 158	0.17 333	0.06 45	0.08 108	0.11 86	0.14 187	0.12 194	0.09 232	0.09 208	0.08 232	0.06 78	0.10 149	0.08 42	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 114	0.08 410	0.08 79	0.18 436	0.06 45	0.07 48	0.09 28	0.13 149	0.12 194	0.08 173	0.07 94	0.07 158	0.06 78	0.09 72	0.08 42	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 114	0.08 410	0.08 79	0.19 520	0.07 159	0.08 108	0.12 132	0.14 187	0.11 150	0.07 106	0.08 167	0.07 158	0.07 208	0.09 72	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.04 91

aanet-new-12k	0.08 114	0.09 499	0.07 30	0.20 591	0.08 269	0.08 108	0.13 218	0.12 106	0.13 240	0.08 173	0.08 167	0.05 5	0.07 208	0.09 72	0.08 42	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 345	0.04 91

aanet-new-14k	0.08 114	0.09 499	0.08 79	0.19 520	0.06 45	0.07 48	0.10 47	0.14 187	0.15 302	0.06 41	0.08 167	0.05 5	0.06 78	0.09 72	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.04 91

aanet-new-8k	0.08 114	0.07 271	0.08 79	0.19 520	0.07 159	0.09 178	0.12 132	0.16 279	0.15 302	0.07 106	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.10 149	0.08 42	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 91

aanet-new	0.08 114	0.09 499	0.10 233	0.18 436	0.08 269	0.10 251	0.12 132	0.15 233	0.12 194	0.08 173	0.08 167	0.05 5	0.07 208	0.10 149	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 345	0.04 91

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 114	0.07 271	0.08 79	0.18 436	0.07 159	0.11 309	0.14 297	0.12 106	0.11 150	0.07 106	0.11 303	0.07 158	0.06 78	0.09 72	0.08 42	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 91

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 114	0.05 48	0.07 30	0.15 141	0.06 45	0.10 251	0.14 297	0.13 149	0.12 194	0.07 106	0.09 208	0.07 158	0.06 78	0.10 149	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 114	0.06 137	0.15 499	0.14 79	0.06 45	0.08 108	0.13 218	0.13 149	0.11 150	0.07 106	0.08 167	0.07 158	0.06 78	0.09 72	0.08 42	0.05 56	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 91

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 114	0.06 137	0.07 30	0.17 333	0.06 45	0.07 48	0.14 297	0.13 149	0.16 344	0.05 2	0.10 248	0.06 56	0.06 78	0.08 33	0.08 42	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 91

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 114	0.06 137	0.10 233	0.16 242	0.07 159	0.11 309	0.12 132	0.15 233	0.15 302	0.08 173	0.12 326	0.05 5	0.06 78	0.09 72	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.03 1	0.04 91

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 114	0.06 137	0.10 233	0.16 242	0.07 159	0.11 309	0.13 218	0.14 187	0.14 274	0.08 173	0.13 346	0.05 5	0.06 78	0.10 149	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 91

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 114	0.07 271	0.10 233	0.16 242	0.07 159	0.09 178	0.12 132	0.15 233	0.14 274	0.08 173	0.11 303	0.05 5	0.06 78	0.09 72	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 91

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 114	0.06 137	0.17 568	0.15 141	0.06 45	0.06 17	0.13 218	0.13 149	0.13 240	0.07 106	0.07 94	0.06 56	0.05 16	0.08 33	0.08 42	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 114	0.06 137	0.07 30	0.16 242	0.06 45	0.06 17	0.14 297	0.14 187	0.14 274	0.07 106	0.10 248	0.06 56	0.05 16	0.09 72	0.09 130	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 114	0.05 48	0.12 348	0.15 141	0.06 45	0.10 251	0.14 297	0.12 106	0.12 194	0.07 106	0.09 208	0.06 56	0.06 78	0.10 149	0.08 42	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 91

PSi22	0.08 114	0.06 137	0.11 298	0.16 242	0.07 159	0.08 108	0.10 47	0.14 187	0.08 43	0.08 173	0.06 31	0.10 316	0.06 78	0.12 342	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 91

Foundation-i1c-attn	0.08 114	0.05 48	0.07 30	0.14 79	0.05 2	0.09 178	0.12 132	0.12 106	0.10 113	0.09 232	0.10 248	0.10 316	0.07 208	0.07 8	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 114	0.05 48	0.07 30	0.14 79	0.05 2	0.09 178	0.12 132	0.13 149	0.10 113	0.09 232	0.10 248	0.09 278	0.06 78	0.07 8	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 114	0.05 48	0.07 30	0.13 23	0.05 2	0.13 422	0.13 218	0.12 106	0.09 78	0.11 320	0.11 303	0.11 347	0.06 78	0.08 33	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 91

DepthFocus	0.08 114	0.04 1	0.15 499	0.12 7	0.09 405	0.07 48	0.12 132	0.10 45	0.05 6	0.09 232	0.05 7	0.07 158	0.04 1	0.08 33	0.08 42	0.06 199	0.05 315	0.07 358	0.07 441	0.05 204	0.04 91

GeoVLM	0.08 114	0.04 1	0.10 233	0.13 23	0.06 45	0.10 251	0.12 132	0.13 149	0.08 43	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.08 270	0.10 149	0.11 339	0.06 199	0.05 315	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 241

gcap_with_dpt	0.08 114	0.06 137	0.09 158	0.16 242	0.07 159	0.09 178	0.12 132	0.13 149	0.13 240	0.08 173	0.12 326	0.04 1	0.06 78	0.10 149	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 91

DispViT+	0.08 114	0.05 48	0.09 158	0.13 23	0.06 45	0.05 5	0.11 86	0.18 354	0.16 344	0.09 232	0.08 167	0.07 158	0.06 78	0.11 239	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJA1++	0.08 114	0.04 1	0.11 298	0.14 79	0.07 159	0.11 309	0.11 86	0.11 75	0.07 31	0.07 106	0.07 94	0.07 158	0.06 78	0.10 149	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 345	0.06 362

BStereo	0.08 114	0.06 137	0.16 536	0.15 141	0.08 269	0.07 48	0.09 28	0.15 233	0.16 344	0.06 41	0.07 94	0.07 158	0.05 16	0.09 72	0.11 339	0.04 11	0.05 315	0.05 63	0.07 441	0.04 54	0.04 91

MonSter++	0.08 114	0.04 1	0.10 233	0.13 23	0.06 45	0.09 178	0.12 132	0.13 149	0.08 43	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.08 270	0.10 149	0.11 339	0.06 199	0.05 315	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 91

HiDET	0.08 114	0.04 1	0.10 233	0.13 23	0.06 45	0.08 108	0.12 132	0.12 106	0.11 150	0.06 41	0.07 94	0.07 158	0.07 208	0.11 239	0.11 339	0.06 199	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 91

LCMNet	0.08 114	0.05 48	0.10 233	0.13 23	0.07 159	0.09 178	0.12 132	0.10 45	0.11 150	0.06 41	0.08 167	0.06 56	0.07 208	0.11 239	0.10 246	0.06 199	0.05 315	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 91

GEAStereo	0.08 114	0.05 48	0.08 79	0.13 23	0.08 269	0.08 108	0.14 297	0.10 45	0.09 78	0.08 173	0.10 248	0.06 56	0.05 16	0.11 239	0.08 42	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.05 241

GSStereo	0.08 114	0.05 48	0.08 79	0.13 23	0.08 269	0.08 108	0.14 297	0.11 75	0.12 194	0.08 173	0.10 248	0.05 5	0.05 16	0.11 239	0.08 42	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.05 241

gasm-f	0.08 114	0.05 48	0.07 30	0.13 23	0.08 269	0.08 108	0.14 297	0.10 45	0.09 78	0.08 173	0.10 248	0.06 56	0.05 16	0.10 149	0.08 42	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 345	0.05 241

DDF-Stereo	0.08 114	0.04 1	0.09 158	0.15 141	0.10 521	0.06 17	0.13 218	0.09 28	0.14 274	0.06 41	0.06 31	0.07 158	0.06 78	0.09 72	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.04 72	0.08 507	0.05 241

252Zero-FE	0.08 114	0.04 1	0.09 158	0.13 23	0.07 159	0.12 364	0.11 86	0.13 149	0.14 274	0.06 41	0.05 7	0.06 56	0.05 16	0.09 72	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 204	0.06 362

DA	0.08 114	0.07 271	0.07 30	0.19 520	0.08 269	0.09 178	0.12 132	0.13 149	0.12 194	0.08 173	0.10 248	0.10 316	0.08 270	0.09 72	0.10 246	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.04 72	0.05 204	0.03 2

zero-FE	0.08 114	0.04 1	0.09 158	0.15 141	0.10 521	0.05 5	0.14 297	0.09 28	0.14 274	0.07 106	0.06 31	0.07 158	0.06 78	0.09 72	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.04 72	0.08 507	0.05 241

GGEV	0.08 114	0.07 271	0.07 30	0.19 520	0.08 269	0.09 178	0.12 132	0.13 149	0.12 194	0.08 173	0.10 248	0.10 316	0.08 270	0.09 72	0.10 246	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.04 72	0.05 204	0.03 2

GASTEREO	0.08 114	0.05 48	0.09 158	0.19 520	0.07 159	0.07 48	0.12 132	0.14 187	0.11 150	0.10 283	0.09 208	0.07 158	0.04 1	0.12 342	0.08 42	0.06 199	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 241

MSCF	0.08 114	0.05 48	0.08 79	0.19 520	0.08 269	0.06 17	0.12 132	0.14 187	0.11 150	0.10 283	0.09 208	0.07 158	0.04 1	0.11 239	0.08 42	0.06 199	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.05 241

S2M2_XL	0.08 114	0.06 137	0.12 348	0.12 7	0.08 269	0.09 178	0.09 28	0.07 8	0.07 31	0.08 173	0.07 94	0.07 158	0.06 78	0.09 72	0.09 130	0.08 479	0.06 480	0.07 358	0.05 225	0.08 507	0.06 362
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3w_stereo	0.08 114	0.09 499	0.10 233	0.17 333	0.07 159	0.08 108	0.10 47	0.20 398	0.13 240	0.06 41	0.07 94	0.05 5	0.06 78	0.08 33	0.09 130	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

2w_stereo	0.08 114	0.08 410	0.09 158	0.16 242	0.06 45	0.08 108	0.10 47	0.20 398	0.15 302	0.08 173	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.06 2	0.09 130	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo	0.08 114	0.07 271	0.10 233	0.18 436	0.07 159	0.10 251	0.17 502	0.11 75	0.08 43	0.05 2	0.07 94	0.05 5	0.07 208	0.09 72	0.09 130	0.04 11	0.05 315	0.07 358	0.07 441	0.04 54	0.04 91

SGD-Stereo	0.08 114	0.05 48	0.10 233	0.14 79	0.05 2	0.12 364	0.12 132	0.11 75	0.12 194	0.07 106	0.09 208	0.09 278	0.09 320	0.08 33	0.08 42	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.03 2

HART	0.08 114	0.07 271	0.09 158	0.17 333	0.07 159	0.10 251	0.16 460	0.13 149	0.11 150	0.08 173	0.10 248	0.07 158	0.05 16	0.10 149	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.04 72	0.05 204	0.04 91

Reg-Stereo(zero)	0.08 114	0.05 48	0.08 79	0.16 242	0.06 45	0.12 364	0.11 86	0.15 233	0.10 113	0.12 365	0.09 208	0.10 316	0.08 270	0.11 239	0.08 42	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 241

SCV_C0	0.08 114	0.07 271	0.07 30	0.16 242	0.09 405	0.08 108	0.15 386	0.11 75	0.12 194	0.08 173	0.07 94	0.06 56	0.05 16	0.11 239	0.07 11	0.05 56	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.06 345	0.05 241

SCV	0.08 114	0.09 499	0.08 79	0.15 141	0.08 269	0.10 251	0.13 218	0.10 45	0.12 194	0.07 106	0.07 94	0.06 56	0.04 1	0.09 72	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.04 72	0.06 345	0.04 91

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 114	0.06 137	0.09 158	0.22 648	0.06 45	0.08 108	0.12 132	0.10 45	0.10 113	0.07 106	0.07 94	0.06 56	0.05 16	0.11 239	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 345	0.04 91

HUF	0.08 114	0.05 48	0.08 79	0.14 79	0.06 45	0.09 178	0.13 218	0.13 149	0.13 240	0.07 106	0.07 94	0.08 232	0.06 78	0.10 149	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.04 91

castereo++	0.08 114	0.05 48	0.08 79	0.15 141	0.05 2	0.14 459	0.12 132	0.11 75	0.15 302	0.07 106	0.07 94	0.07 158	0.06 78	0.08 33	0.08 42	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 114	0.06 137	0.11 298	0.14 79	0.09 405	0.10 251	0.12 132	0.10 45	0.12 194	0.06 41	0.07 94	0.07 158	0.06 78	0.09 72	0.08 42	0.06 199	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.06 362

GIP-stereo	0.08 114	0.06 137	0.11 298	0.14 79	0.06 45	0.09 178	0.13 218	0.14 187	0.11 150	0.07 106	0.08 167	0.05 5	0.04 1	0.10 149	0.07 11	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.04 91

SMoEStereo_RVC	0.08 114	0.06 137	0.12 348	0.16 242	0.07 159	0.09 178	0.14 297	0.11 75	0.13 240	0.09 232	0.07 94	0.07 158	0.07 208	0.12 342	0.10 246	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.04 54	0.04 91

WCG-NET	0.08 114	0.05 48	0.09 158	0.15 141	0.06 45	0.11 309	0.14 297	0.13 149	0.13 240	0.06 41	0.09 208	0.07 158	0.06 78	0.13 401	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

Occ-G	0.08 114	0.05 48	0.06 15	0.14 79	0.07 159	0.08 108	0.14 297	0.13 149	0.15 302	0.07 106	0.11 303	0.07 158	0.05 16	0.09 72	0.10 246	0.06 199	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.05 241

U	0.08 114	0.07 271	0.09 158	0.19 520	0.10 521	0.10 251	0.13 218	0.12 106	0.17 375	0.07 106	0.07 94	0.06 56	0.05 16	0.07 8	0.08 42	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.04 72	0.06 345	0.05 241

AIO-Stereo	0.08 114	0.06 137	0.09 158	0.18 436	0.06 45	0.08 108	0.12 132	0.15 233	0.09 78	0.08 173	0.08 167	0.07 158	0.05 16	0.11 239	0.08 42	0.05 56	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 91

WCG-NET（raft）	0.08 114	0.05 48	0.10 233	0.15 141	0.06 45	0.11 309	0.13 218	0.15 233	0.12 194	0.08 173	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.13 401	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 91

RSM++	0.08 114	0.06 137	0.09 158	0.17 333	0.07 159	0.09 178	0.12 132	0.11 75	0.11 150	0.08 173	0.06 31	0.07 158	0.05 16	0.10 149	0.09 130	0.04 11	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.03 2

RSM	0.08 114	0.06 137	0.09 158	0.17 333	0.06 45	0.08 108	0.12 132	0.12 106	0.10 113	0.08 173	0.07 94	0.06 56	0.05 16	0.11 239	0.09 130	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

gcap-zeroshot	0.08 114	0.06 137	0.10 233	0.15 141	0.07 159	0.11 309	0.12 132	0.15 233	0.15 302	0.08 173	0.12 326	0.05 5	0.06 78	0.09 72	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.03 1	0.04 91

test_for_model	0.08 114	0.06 137	0.10 233	0.16 242	0.07 159	0.11 309	0.12 132	0.15 233	0.15 302	0.08 173	0.12 326	0.05 5	0.06 78	0.09 72	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.03 1	0.04 91

trnet	0.08 114	0.05 48	0.07 30	0.12 7	0.05 2	0.12 364	0.11 86	0.13 149	0.10 113	0.08 173	0.13 346	0.09 278	0.08 270	0.11 239	0.10 246	0.08 479	0.05 315	0.05 63	0.03 1	0.06 345	0.05 241

MoCha-V2	0.08 114	0.05 48	0.10 233	0.20 591	0.07 159	0.09 178	0.14 297	0.11 75	0.08 43	0.07 106	0.08 167	0.07 158	0.06 78	0.09 72	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 91

IGEV++	0.08 114	0.06 137	0.08 79	0.18 436	0.07 159	0.09 178	0.13 218	0.10 45	0.09 78	0.08 173	0.08 167	0.06 56	0.06 78	0.13 401	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.04 91

testlalala	0.08 114	0.06 137	0.10 233	0.15 141	0.07 159	0.11 309	0.12 132	0.15 233	0.15 302	0.08 173	0.12 326	0.05 5	0.06 78	0.09 72	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.03 1	0.04 91

AEACV	0.08 114	0.05 48	0.08 79	0.14 79	0.13 636	0.14 459	0.13 218	0.14 187	0.09 78	0.07 106	0.09 208	0.07 158	0.08 270	0.10 149	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.04 91

LoS_RVC	0.08 114	0.05 48	0.07 30	0.15 141	0.07 159	0.08 108	0.15 386	0.11 75	0.10 113	0.08 173	0.09 208	0.06 56	0.09 320	0.10 149	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

CAS	0.08 114	0.04 1	0.07 30	0.17 333	0.08 269	0.10 251	0.13 218	0.12 106	0.09 78	0.09 232	0.10 248	0.08 232	0.06 78	0.09 72	0.08 42	0.08 479	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 204	0.04 91

CES	0.08 114	0.04 1	0.08 79	0.14 79	0.07 159	0.09 178	0.14 297	0.11 75	0.09 78	0.08 173	0.09 208	0.11 347	0.06 78	0.12 342	0.08 42	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 204	0.05 241

EGLCR-Stereo	0.08 114	0.05 48	0.08 79	0.14 79	0.06 45	0.10 251	0.12 132	0.11 75	0.16 344	0.06 41	0.05 7	0.07 158	0.05 16	0.10 149	0.11 339	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.04 54	0.04 91

MC-Stereo	0.08 114	0.06 137	0.09 158	0.17 333	0.06 45	0.10 251	0.14 297	0.12 106	0.10 113	0.09 232	0.12 326	0.09 278	0.06 78	0.11 239	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.04 54	0.04 91

test-3	0.08 114	0.06 137	0.09 158	0.17 333	0.07 159	0.07 48	0.14 297	0.12 106	0.15 302	0.09 232	0.08 167	0.07 158	0.08 270	0.11 239	0.10 246	0.05 56	0.04 26	0.07 358	0.05 225	0.04 54	0.04 91

test_1	0.08 114	0.06 137	0.09 158	0.17 333	0.07 159	0.07 48	0.14 297	0.12 106	0.15 302	0.09 232	0.08 167	0.07 158	0.08 270	0.11 239	0.10 246	0.05 56	0.04 26	0.07 358	0.05 225	0.04 54	0.04 91

CREStereo++_RVC	0.08 114	0.04 1	0.06 15	0.13 23	0.07 159	0.09 178	0.12 132	0.14 187	0.14 274	0.10 283	0.14 362	0.08 232	0.07 208	0.09 72	0.11 339	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.04 91
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
AnonStereo	0.09 218	0.08 410	0.09 158	0.17 333	0.07 159	0.09 178	0.10 47	0.19 385	0.13 240	0.08 173	0.08 167	0.06 56	0.05 16	0.13 401	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.06 345	0.05 241

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 218	0.13 636	0.12 348	0.24 681	0.16 689	0.25 663	0.10 47	0.15 233	0.15 302	0.05 2	0.06 31	0.05 5	0.06 78	0.07 8	0.09 130	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GELT-Stereo	0.09 218	0.06 137	0.09 158	0.18 436	0.07 159	0.07 48	0.14 297	0.21 425	0.17 375	0.08 173	0.07 94	0.06 56	0.08 270	0.10 149	0.07 11	0.04 11	0.04 26	0.06 238	0.06 336	0.03 1	0.03 2

FAST (zero-shot)	0.09 218	0.06 137	0.11 298	0.19 520	0.13 636	0.07 48	0.13 218	0.12 106	0.08 43	0.08 173	0.06 31	0.08 232	0.07 208	0.10 149	0.10 246	0.07 393	0.06 480	0.06 238	0.07 441	0.05 204	0.08 525

DNSM	0.09 218	0.05 48	0.07 30	0.14 79	0.06 45	0.07 48	0.13 218	0.12 106	0.11 150	0.09 232	0.09 208	0.08 232	0.05 16	0.18 562	0.14 501	0.07 393	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.13 666	0.10 606

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 218	0.08 410	0.08 79	0.21 628	0.09 405	0.08 108	0.11 86	0.10 45	0.09 78	0.07 106	0.10 248	0.05 5	0.06 78	0.14 439	0.11 339	0.05 56	0.06 480	0.07 358	0.06 336	0.05 204	0.05 241

VeloStereo	0.09 218	0.04 1	0.12 348	0.14 79	0.11 576	0.07 48	0.06 1	0.08 14	0.06 13	0.09 232	0.07 94	0.06 56	0.08 270	0.11 239	0.10 246	0.08 479	0.08 592	0.08 459	0.07 441	0.11 628	0.13 673

flow	0.09 218	0.04 1	0.12 348	0.14 79	0.11 576	0.07 48	0.06 1	0.08 14	0.06 13	0.09 232	0.07 94	0.06 56	0.08 270	0.12 342	0.10 246	0.08 479	0.08 592	0.08 459	0.07 441	0.11 628	0.13 673

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 218	0.05 48	0.11 298	0.19 520	0.07 159	0.10 251	0.09 28	0.12 106	0.09 78	0.09 232	0.09 208	0.07 158	0.08 270	0.08 33	0.09 130	0.06 199	0.06 480	0.10 599	0.08 524	0.07 433	0.05 241

Weightmod_eth	0.09 218	0.07 271	0.08 79	0.18 436	0.07 159	0.10 251	0.16 460	0.13 149	0.11 150	0.08 173	0.08 167	0.09 278	0.07 208	0.10 149	0.10 246	0.06 199	0.07 558	0.06 238	0.07 441	0.04 54	0.03 2

Weightmod	0.09 218	0.06 137	0.08 79	0.18 436	0.06 45	0.10 251	0.15 386	0.14 187	0.12 194	0.11 320	0.10 248	0.08 232	0.07 208	0.10 149	0.11 339	0.06 199	0.08 592	0.07 358	0.07 441	0.04 54	0.03 2

PhaseNet	0.09 218	0.06 137	0.10 233	0.15 141	0.08 269	0.10 251	0.14 297	0.20 398	0.12 194	0.07 106	0.08 167	0.09 278	0.10 370	0.13 401	0.12 411	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.06 336	0.05 204	0.05 241

DNS	0.09 218	0.06 137	0.08 79	0.14 79	0.06 45	0.06 17	0.12 132	0.12 106	0.09 78	0.08 173	0.08 167	0.08 232	0.05 16	0.17 537	0.11 339	0.07 393	0.05 315	0.07 358	0.03 1	0.13 666	0.09 574

RT-Monster	0.09 218	0.05 48	0.09 158	0.14 79	0.08 269	0.11 309	0.10 47	0.17 319	0.18 409	0.13 400	0.10 248	0.09 278	0.08 270	0.10 149	0.10 246	0.07 393	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.06 362

LiteMatch	0.09 218	0.06 137	0.10 233	0.16 242	0.07 159	0.09 178	0.15 386	0.13 149	0.08 43	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.15 526	0.10 149	0.14 501	0.07 393	0.04 26	0.06 238	0.06 336	0.06 345	0.06 362

Foundation-i1	0.09 218	0.04 1	0.10 233	0.14 79	0.06 45	0.10 251	0.13 218	0.16 279	0.14 274	0.10 283	0.10 248	0.11 347	0.07 208	0.07 8	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.05 204	0.05 241

VMStereo-Base	0.09 218	0.05 48	0.10 233	0.13 23	0.07 159	0.10 251	0.10 47	0.16 279	0.13 240	0.10 283	0.15 383	0.10 316	0.09 320	0.11 239	0.10 246	0.07 393	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.06 362

Anonymus123	0.09 218	0.06 137	0.16 536	0.15 141	0.08 269	0.11 309	0.09 28	0.18 354	0.16 344	0.06 41	0.07 94	0.07 158	0.05 16	0.09 72	0.11 339	0.04 11	0.05 315	0.05 63	0.07 441	0.04 54	0.04 91

NLSM3	0.09 218	0.06 137	0.08 79	0.19 520	0.08 269	0.11 309	0.16 460	0.18 354	0.16 344	0.06 41	0.08 167	0.07 158	0.08 270	0.09 72	0.11 339	0.04 11	0.04 26	0.06 238	0.07 441	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 218	0.06 137	0.14 450	0.16 242	0.09 405	0.10 251	0.15 386	0.18 354	0.16 344	0.10 283	0.09 208	0.07 158	0.07 208	0.09 72	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.06 336	0.05 204	0.05 241

IGEV-FE	0.09 218	0.05 48	0.12 348	0.13 23	0.08 269	0.12 364	0.13 218	0.17 319	0.11 150	0.10 283	0.06 31	0.09 278	0.06 78	0.11 239	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.06 336	0.05 204	0.05 241

water-stereo	0.09 218	0.06 137	0.08 79	0.16 242	0.07 159	0.09 178	0.13 218	0.15 233	0.13 240	0.11 320	0.12 326	0.08 232	0.09 320	0.07 8	0.08 42	0.06 199	0.05 315	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.04 91

depthmonostereo	0.09 218	0.06 137	0.09 158	0.15 141	0.06 45	0.10 251	0.13 218	0.14 187	0.14 274	0.10 283	0.10 248	0.09 278	0.11 408	0.08 33	0.09 130	0.06 199	0.05 315	0.06 238	0.04 72	0.04 54	0.03 2

DVStereo	0.09 218	0.05 48	0.08 79	0.15 141	0.06 45	0.11 309	0.12 132	0.14 187	0.16 344	0.11 320	0.11 303	0.09 278	0.09 320	0.11 239	0.10 246	0.06 199	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

S2M2_L	0.09 218	0.08 410	0.11 298	0.13 23	0.10 521	0.08 108	0.06 1	0.10 45	0.10 113	0.10 283	0.09 208	0.10 316	0.09 320	0.11 239	0.11 339	0.13 676	0.07 558	0.08 459	0.09 572	0.10 605	0.08 525
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.09 218	0.06 137	0.09 158	0.19 520	0.08 269	0.12 364	0.18 553	0.15 233	0.14 274	0.07 106	0.10 248	0.07 158	0.06 78	0.12 342	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.03 2

castereo	0.09 218	0.06 137	0.11 298	0.15 141	0.06 45	0.11 309	0.15 386	0.14 187	0.18 409	0.08 173	0.10 248	0.11 347	0.08 270	0.09 72	0.10 246	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

fffft	0.09 218	0.06 137	0.12 348	0.16 242	0.07 159	0.09 178	0.17 502	0.12 106	0.11 150	0.08 173	0.07 94	0.09 278	0.06 78	0.11 239	0.12 411	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.04 54	0.05 241
1: 1. 1
tt45	0.09 218	0.06 137	0.11 298	0.15 141	0.07 159	0.11 309	0.16 460	0.13 149	0.11 150	0.09 232	0.06 31	0.08 232	0.06 78	0.13 401	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.06 362

999	0.09 218	0.05 48	0.13 409	0.15 141	0.08 269	0.10 251	0.14 297	0.15 233	0.11 150	0.10 283	0.08 167	0.08 232	0.08 270	0.16 502	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.04 54	0.05 241

mms	0.09 218	0.07 271	0.08 79	0.16 242	0.08 269	0.10 251	0.16 460	0.12 106	0.11 150	0.08 173	0.09 208	0.08 232	0.06 78	0.11 239	0.12 411	0.05 56	0.04 26	0.07 358	0.05 225	0.04 54	0.03 2

ours_stereo	0.09 218	0.07 271	0.09 158	0.17 333	0.08 269	0.11 309	0.16 460	0.11 75	0.12 194	0.08 173	0.10 248	0.08 232	0.06 78	0.12 342	0.12 411	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.04 54	0.03 2

fffy	0.09 218	0.08 410	0.09 158	0.16 242	0.07 159	0.13 422	0.17 502	0.13 149	0.12 194	0.08 173	0.09 208	0.08 232	0.09 320	0.13 401	0.11 339	0.05 56	0.05 315	0.07 358	0.05 225	0.04 54	0.05 241

PAM_32	0.09 218	0.05 48	0.17 568	0.15 141	0.08 269	0.10 251	0.15 386	0.14 187	0.15 302	0.09 232	0.08 167	0.09 278	0.07 208	0.14 439	0.08 42	0.06 199	0.05 315	0.06 238	0.06 336	0.05 204	0.06 362

UGAM-zero	0.09 218	0.05 48	0.15 499	0.15 141	0.08 269	0.09 178	0.13 218	0.19 385	0.15 302	0.11 320	0.15 383	0.07 158	0.07 208	0.09 72	0.09 130	0.06 199	0.05 315	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.06 362

GCAP-BAT	0.09 218	0.05 48	0.11 298	0.13 23	0.07 159	0.11 309	0.14 297	0.14 187	0.16 344	0.07 106	0.10 248	0.08 232	0.06 78	0.13 401	0.08 42	0.07 393	0.05 315	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.04 91

Pointernet	0.09 218	0.04 1	0.09 158	0.16 242	0.08 269	0.13 422	0.10 47	0.15 233	0.17 375	0.09 232	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.11 239	0.09 130	0.08 479	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 345	0.05 241

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 218	0.10 562	0.31 680	0.15 141	0.06 45	0.08 108	0.14 297	0.10 45	0.10 113	0.07 106	0.07 94	0.06 56	0.04 1	0.11 239	0.07 11	0.12 650	0.04 26	0.07 358	0.05 225	0.05 204	0.05 241

RAFT-Stereo-weight	0.09 218	0.06 137	0.10 233	0.16 242	0.07 159	0.09 178	0.14 297	0.19 385	0.16 344	0.11 320	0.10 248	0.08 232	0.06 78	0.10 149	0.11 339	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.04 72	0.04 54	0.04 91

MGS-Stereo	0.09 218	0.07 271	0.12 348	0.15 141	0.08 269	0.09 178	0.15 386	0.12 106	0.12 194	0.07 106	0.10 248	0.08 232	0.06 78	0.10 149	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.06 345	0.05 241

ff7	0.09 218	0.07 271	0.11 298	0.16 242	0.09 405	0.11 309	0.15 386	0.16 279	0.12 194	0.10 283	0.06 31	0.06 56	0.06 78	0.11 239	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.06 362

IGEVStereo-DCA	0.09 218	0.06 137	0.11 298	0.15 141	0.10 521	0.11 309	0.15 386	0.16 279	0.12 194	0.10 283	0.06 31	0.08 232	0.06 78	0.10 149	0.08 42	0.06 199	0.05 315	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.06 362

ffff	0.09 218	0.07 271	0.11 298	0.16 242	0.09 405	0.11 309	0.15 386	0.16 279	0.12 194	0.10 283	0.06 31	0.06 56	0.06 78	0.11 239	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.06 362

rrr	0.09 218	0.06 137	0.12 348	0.15 141	0.10 521	0.11 309	0.16 460	0.16 279	0.15 302	0.10 283	0.06 31	0.08 232	0.06 78	0.10 149	0.08 42	0.06 199	0.05 315	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.06 362

11t	0.09 218	0.07 271	0.11 298	0.16 242	0.09 405	0.11 309	0.15 386	0.16 279	0.12 194	0.10 283	0.06 31	0.06 56	0.06 78	0.11 239	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.06 362

MaDis-Stereo	0.09 218	0.09 499	0.08 79	0.17 333	0.09 405	0.13 422	0.10 47	0.16 279	0.16 344	0.09 232	0.11 303	0.06 56	0.06 78	0.09 72	0.13 458	0.07 393	0.06 480	0.07 358	0.05 225	0.05 204	0.04 91

IGEV_Zeroshot_test	0.09 218	0.05 48	0.12 348	0.13 23	0.08 269	0.12 364	0.13 218	0.17 319	0.11 150	0.10 283	0.06 31	0.09 278	0.06 78	0.11 239	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.06 336	0.05 204	0.05 241

MSKI-zero shot	0.09 218	0.05 48	0.09 158	0.15 141	0.07 159	0.10 251	0.13 218	0.14 187	0.13 240	0.09 232	0.09 208	0.09 278	0.06 78	0.12 342	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 91

UniTT-Stereo	0.09 218	0.07 271	0.08 79	0.18 436	0.08 269	0.13 422	0.11 86	0.12 106	0.11 150	0.10 283	0.12 326	0.05 5	0.07 208	0.09 72	0.09 130	0.07 393	0.05 315	0.05 63	0.05 225	0.05 204	0.05 241

MIM_Stereo	0.09 218	0.07 271	0.11 298	0.15 141	0.07 159	0.06 17	0.12 132	0.20 398	0.14 274	0.13 400	0.13 346	0.09 278	0.05 16	0.12 342	0.08 42	0.05 56	0.06 480	0.07 358	0.06 336	0.06 345	0.05 241

CASnet	0.09 218	0.09 499	0.09 158	0.19 520	0.06 45	0.07 48	0.11 86	0.18 354	0.14 274	0.11 320	0.10 248	0.09 278	0.07 208	0.10 149	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.10 599	0.08 524	0.05 204	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 218	0.05 48	0.11 298	0.13 23	0.07 159	0.11 309	0.14 297	0.14 187	0.16 344	0.07 106	0.10 248	0.08 232	0.06 78	0.13 401	0.08 42	0.07 393	0.05 315	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.04 91

GCAP-Stereo	0.09 218	0.07 271	0.13 409	0.18 436	0.06 45	0.11 309	0.07 5	0.13 149	0.12 194	0.09 232	0.10 248	0.07 158	0.09 320	0.13 401	0.10 246	0.06 199	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 241

RAFT-Test	0.09 218	0.06 137	0.10 233	0.15 141	0.07 159	0.11 309	0.15 386	0.16 279	0.13 240	0.09 232	0.10 248	0.10 316	0.09 320	0.12 342	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 241

HH	0.09 218	0.06 137	0.13 409	0.17 333	0.08 269	0.10 251	0.16 460	0.14 187	0.10 113	0.08 173	0.09 208	0.08 232	0.07 208	0.10 149	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.04 91

HanStereo	0.09 218	0.06 137	0.13 409	0.17 333	0.08 269	0.10 251	0.16 460	0.14 187	0.10 113	0.08 173	0.09 208	0.08 232	0.07 208	0.10 149	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.04 91

4D-IteraStereo	0.09 218	0.07 271	0.10 233	0.18 436	0.07 159	0.09 178	0.15 386	0.17 319	0.15 302	0.10 283	0.11 303	0.10 316	0.07 208	0.11 239	0.09 130	0.05 56	0.03 1	0.08 459	0.07 441	0.06 345	0.05 241

anonymousdsp	0.09 218	0.07 271	0.11 298	0.16 242	0.09 405	0.11 309	0.15 386	0.16 279	0.12 194	0.09 232	0.06 31	0.06 56	0.06 78	0.11 239	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.06 362

LoS	0.09 218	0.05 48	0.11 298	0.13 23	0.07 159	0.14 459	0.11 86	0.15 233	0.15 302	0.09 232	0.09 208	0.12 369	0.09 320	0.15 467	0.10 246	0.07 393	0.05 315	0.05 63	0.03 1	0.05 204	0.05 241
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 218	0.07 271	0.10 233	0.17 333	0.08 269	0.10 251	0.15 386	0.15 233	0.12 194	0.09 232	0.06 31	0.07 158	0.06 78	0.11 239	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.04 54	0.06 362

RCA-Stereo	0.09 218	0.06 137	0.09 158	0.16 242	0.06 45	0.09 178	0.13 218	0.18 354	0.14 274	0.09 232	0.10 248	0.08 232	0.07 208	0.12 342	0.11 339	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.04 91

CroCo-Stereo Lap2	0.09 218	0.09 499	0.08 79	0.22 648	0.09 405	0.09 178	0.19 594	0.16 279	0.12 194	0.09 232	0.10 248	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 42	0.06 199	0.06 480	0.07 358	0.05 225	0.05 204	0.05 241

ccc-4	0.09 218	0.07 271	0.11 298	0.16 242	0.09 405	0.11 309	0.15 386	0.16 279	0.12 194	0.10 283	0.06 31	0.06 56	0.06 78	0.11 239	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.06 362

IGEV-Stereo	0.09 218	0.07 271	0.11 298	0.16 242	0.09 405	0.11 309	0.15 386	0.16 279	0.12 194	0.09 232	0.06 31	0.06 56	0.06 78	0.11 239	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.06 362
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 218	0.05 48	0.13 409	0.14 79	0.08 269	0.12 364	0.15 386	0.18 354	0.10 113	0.11 320	0.08 167	0.08 232	0.05 16	0.10 149	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.06 345	0.05 241

TRStereo	0.09 218	0.05 48	0.12 348	0.15 141	0.12 613	0.10 251	0.13 218	0.18 354	0.18 409	0.09 232	0.09 208	0.09 278	0.06 78	0.10 149	0.08 42	0.07 393	0.05 315	0.07 358	0.07 441	0.04 54	0.04 91

AnonymousM	0.09 218	0.05 48	0.10 233	0.14 79	0.06 45	0.09 178	0.13 218	0.19 385	0.14 274	0.13 400	0.11 303	0.09 278	0.08 270	0.13 401	0.10 246	0.08 479	0.05 315	0.08 459	0.05 225	0.05 204	0.05 241

CroCo-Stereo	0.09 218	0.08 410	0.08 79	0.22 648	0.09 405	0.09 178	0.19 594	0.15 233	0.12 194	0.07 106	0.07 94	0.08 232	0.06 78	0.08 33	0.07 11	0.07 393	0.05 315	0.06 238	0.04 72	0.05 204	0.04 91
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	0.09 218	0.06 137	0.07 30	0.15 141	0.05 2	0.16 518	0.18 553	0.15 233	0.15 302	0.10 283	0.11 303	0.11 347	0.11 408	0.10 149	0.12 411	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 91

TANstereo	0.09 218	0.04 1	0.08 79	0.13 23	0.06 45	0.11 309	0.14 297	0.15 233	0.19 429	0.11 320	0.15 383	0.10 316	0.06 78	0.12 342	0.09 130	0.07 393	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.06 345	0.05 241

XX-TBD	0.09 218	0.06 137	0.07 30	0.14 79	0.07 159	0.12 364	0.16 460	0.14 187	0.13 240	0.11 320	0.12 326	0.09 278	0.08 270	0.10 149	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 345	0.05 241

raftrobust	0.09 218	0.06 137	0.10 233	0.17 333	0.08 269	0.09 178	0.10 47	0.18 354	0.16 344	0.10 283	0.09 208	0.12 369	0.07 208	0.12 342	0.10 246	0.08 479	0.05 315	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.05 241

XX-Stereo	0.09 218	0.05 48	0.08 79	0.17 333	0.09 405	0.15 486	0.12 132	0.20 398	0.10 113	0.10 283	0.14 362	0.07 158	0.06 78	0.12 342	0.08 42	0.06 199	0.05 315	0.06 238	0.06 336	0.04 54	0.04 91

test_xeample3	0.09 218	0.06 137	0.12 348	0.16 242	0.09 405	0.11 309	0.15 386	0.16 279	0.13 240	0.10 283	0.06 31	0.08 232	0.06 78	0.10 149	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.06 362

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 218	0.06 137	0.10 233	0.17 333	0.06 45	0.10 251	0.16 460	0.17 319	0.14 274	0.09 232	0.10 248	0.08 232	0.09 320	0.11 239	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.06 336	0.04 54	0.03 2

AFF-stereo	0.09 218	0.06 137	0.10 233	0.17 333	0.07 159	0.10 251	0.16 460	0.17 319	0.09 78	0.10 283	0.12 326	0.09 278	0.09 320	0.12 342	0.09 130	0.05 56	0.04 26	0.07 358	0.07 441	0.04 54	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 218	0.07 271	0.11 298	0.15 141	0.06 45	0.10 251	0.15 386	0.16 279	0.09 78	0.08 173	0.09 208	0.08 232	0.07 208	0.09 72	0.11 339	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.05 204	0.04 91

CFNet-RSSM	0.09 218	0.07 271	0.09 158	0.16 242	0.07 159	0.09 178	0.15 386	0.16 279	0.17 375	0.08 173	0.12 326	0.10 316	0.09 320	0.11 239	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.04 72	0.04 54	0.04 91

Gwc-CoAtRS	0.09 218	0.06 137	0.10 233	0.16 242	0.07 159	0.10 251	0.14 297	0.17 319	0.17 375	0.08 173	0.10 248	0.12 369	0.09 320	0.12 342	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.04 72	0.04 54	0.04 91

CREStereo	0.09 218	0.04 1	0.08 79	0.11 1	0.06 45	0.13 422	0.14 297	0.14 187	0.10 113	0.08 173	0.13 346	0.09 278	0.08 270	0.11 239	0.10 246	0.08 479	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 345	0.06 362
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	0.09 218	0.05 48	0.09 158	0.12 7	0.06 45	0.12 364	0.14 297	0.15 233	0.11 150	0.09 232	0.13 346	0.10 316	0.07 208	0.13 401	0.10 246	0.15 694	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.07 433	0.06 362

noway7	0.10 299	0.07 271	0.13 409	0.20 591	0.09 405	0.11 309	0.15 386	0.28 581	0.16 344	0.11 320	0.11 303	0.07 158	0.07 208	0.10 149	0.10 246	0.05 56	0.04 26	0.07 358	0.06 336	0.05 204	0.05 241

SE	0.10 299	0.10 562	0.08 79	0.19 520	0.09 405	0.11 309	0.11 86	0.15 233	0.11 150	0.10 283	0.16 396	0.09 278	0.08 270	0.09 72	0.10 246	0.06 199	0.05 315	0.08 459	0.07 441	0.07 433	0.04 91

SMOE	0.10 299	0.08 410	0.09 158	0.18 436	0.07 159	0.13 422	0.14 297	0.18 354	0.13 240	0.11 320	0.13 346	0.12 369	0.09 320	0.11 239	0.11 339	0.05 56	0.05 315	0.08 459	0.06 336	0.06 345	0.04 91

ManiGeoR	0.10 299	0.05 48	0.12 348	0.12 7	0.08 269	0.12 364	0.12 132	0.24 500	0.14 274	0.12 365	0.14 362	0.12 369	0.09 320	0.13 401	0.13 458	0.07 393	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.07 433	0.07 452

HLf10	0.10 299	0.05 48	0.12 348	0.12 7	0.08 269	0.12 364	0.12 132	0.24 500	0.14 274	0.12 365	0.14 362	0.12 369	0.09 320	0.13 401	0.13 458	0.07 393	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.07 433	0.07 452

TestStereo_HLe17	0.10 299	0.05 48	0.12 348	0.13 23	0.07 159	0.11 309	0.15 386	0.21 425	0.15 302	0.11 320	0.14 362	0.11 347	0.09 320	0.13 401	0.12 411	0.07 393	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.07 433	0.06 362

DN	0.10 299	0.05 48	0.09 158	0.14 79	0.09 405	0.12 364	0.18 553	0.17 319	0.16 344	0.08 173	0.09 208	0.08 232	0.06 78	0.08 33	0.09 130	0.11 625	0.05 315	0.07 358	0.06 336	0.07 433	0.09 574

Hybrid-DGEV-03	0.10 299	0.06 137	0.09 158	0.18 436	0.08 269	0.16 518	0.14 297	0.15 233	0.14 274	0.13 400	0.16 396	0.12 369	0.09 320	0.13 401	0.11 339	0.06 199	0.04 26	0.08 459	0.06 336	0.05 204	0.04 91

WQFJA1	0.10 299	0.07 271	0.08 79	0.20 591	0.09 405	0.12 364	0.17 502	0.17 319	0.17 375	0.09 232	0.10 248	0.08 232	0.10 370	0.12 342	0.11 339	0.06 199	0.07 558	0.07 358	0.06 336	0.06 345	0.05 241

WQFJX1	0.10 299	0.07 271	0.08 79	0.22 648	0.09 405	0.12 364	0.17 502	0.18 354	0.17 375	0.10 283	0.09 208	0.07 158	0.10 370	0.11 239	0.09 130	0.07 393	0.08 592	0.07 358	0.06 336	0.05 204	0.04 91

WQFJX	0.10 299	0.07 271	0.09 158	0.21 628	0.09 405	0.12 364	0.16 460	0.18 354	0.17 375	0.12 365	0.10 248	0.07 158	0.09 320	0.12 342	0.10 246	0.06 199	0.07 558	0.06 238	0.05 225	0.06 345	0.05 241

NLMM	0.10 299	0.07 271	0.08 79	0.20 591	0.09 405	0.12 364	0.17 502	0.17 319	0.17 375	0.09 232	0.10 248	0.08 232	0.10 370	0.12 342	0.11 339	0.06 199	0.07 558	0.07 358	0.06 336	0.06 345	0.05 241

NLSM1	0.10 299	0.07 271	0.07 30	0.19 520	0.08 269	0.13 422	0.16 460	0.21 425	0.15 302	0.11 320	0.10 248	0.06 56	0.10 370	0.10 149	0.11 339	0.07 393	0.08 592	0.08 459	0.07 441	0.05 204	0.05 241

MM-Stereo_test3	0.10 299	0.07 271	0.07 30	0.18 436	0.07 159	0.12 364	0.19 594	0.24 500	0.19 429	0.06 41	0.10 248	0.08 232	0.06 78	0.11 239	0.08 42	0.06 199	0.06 480	0.07 358	0.05 225	0.05 204	0.04 91

MM-Stereo_test1	0.10 299	0.07 271	0.08 79	0.18 436	0.07 159	0.12 364	0.18 553	0.21 425	0.20 453	0.09 232	0.11 303	0.08 232	0.06 78	0.10 149	0.10 246	0.06 199	0.05 315	0.07 358	0.06 336	0.05 204	0.04 91

AIO-test2	0.10 299	0.08 410	0.10 233	0.23 672	0.08 269	0.11 309	0.10 47	0.23 476	0.23 496	0.08 173	0.09 208	0.08 232	0.05 16	0.10 149	0.08 42	0.06 199	0.05 315	0.08 459	0.09 572	0.05 204	0.05 241

AIO-test1	0.10 299	0.07 271	0.10 233	0.23 672	0.07 159	0.09 178	0.13 218	0.21 425	0.14 274	0.11 320	0.12 326	0.09 278	0.07 208	0.11 239	0.09 130	0.06 199	0.05 315	0.09 549	0.10 614	0.03 1	0.06 362

tg	0.10 299	0.06 137	0.10 233	0.18 436	0.08 269	0.11 309	0.16 460	0.20 398	0.12 194	0.08 173	0.11 303	0.11 347	0.07 208	0.11 239	0.10 246	0.05 56	0.04 26	0.08 459	0.08 524	0.04 54	0.04 91

PAM	0.10 299	0.05 48	0.16 536	0.15 141	0.08 269	0.09 178	0.16 460	0.15 233	0.16 344	0.12 365	0.09 208	0.09 278	0.07 208	0.13 401	0.08 42	0.06 199	0.05 315	0.06 238	0.06 336	0.05 204	0.06 362

model_zeroshot	0.10 299	0.04 1	0.11 298	0.15 141	0.09 405	0.12 364	0.14 297	0.20 398	0.13 240	0.11 320	0.10 248	0.12 369	0.07 208	0.12 342	0.10 246	0.07 393	0.06 480	0.06 238	0.05 225	0.06 345	0.06 362

RAStereo	0.10 299	0.09 499	0.08 79	0.20 591	0.08 269	0.13 422	0.18 553	0.15 233	0.17 375	0.10 283	0.12 326	0.05 5	0.06 78	0.09 72	0.08 42	0.07 393	0.05 315	0.07 358	0.05 225	0.05 204	0.04 91

rvit_stereo_0080	0.10 299	0.08 410	0.14 450	0.15 141	0.09 405	0.07 48	0.15 386	0.16 279	0.16 344	0.11 320	0.10 248	0.14 425	0.08 270	0.12 342	0.10 246	0.09 548	0.07 558	0.07 358	0.06 336	0.07 433	0.05 241

H2IRNET	0.10 299	0.09 499	0.09 158	0.18 436	0.09 405	0.12 364	0.15 386	0.14 187	0.21 470	0.10 283	0.10 248	0.10 316	0.10 370	0.10 149	0.10 246	0.05 56	0.04 26	0.08 459	0.08 524	0.06 345	0.05 241

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 299	0.08 410	0.12 348	0.16 242	0.08 269	0.15 486	0.16 460	0.18 354	0.18 409	0.10 283	0.09 208	0.09 278	0.08 270	0.11 239	0.12 411	0.07 393	0.05 315	0.08 459	0.06 336	0.07 433	0.06 362

MyStereo07	0.10 299	0.07 271	0.10 233	0.17 333	0.09 405	0.14 459	0.18 553	0.15 233	0.15 302	0.09 232	0.06 31	0.06 56	0.07 208	0.12 342	0.09 130	0.06 199	0.05 315	0.08 459	0.07 441	0.06 345	0.06 362

MyStereo06	0.10 299	0.07 271	0.12 348	0.17 333	0.09 405	0.13 422	0.18 553	0.19 385	0.12 194	0.12 365	0.08 167	0.07 158	0.07 208	0.11 239	0.09 130	0.06 199	0.05 315	0.07 358	0.07 441	0.06 345	0.06 362

AE-Stereo	0.10 299	0.08 410	0.10 233	0.18 436	0.09 405	0.10 251	0.15 386	0.14 187	0.19 429	0.09 232	0.14 362	0.12 369	0.08 270	0.11 239	0.10 246	0.05 56	0.06 480	0.07 358	0.06 336	0.05 204	0.04 91

ACVNet-DCA	0.10 299	0.08 410	0.12 348	0.17 333	0.09 405	0.13 422	0.15 386	0.23 476	0.16 344	0.09 232	0.09 208	0.06 56	0.06 78	0.10 149	0.07 11	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.07 433	0.07 452

cc1	0.10 299	0.08 410	0.12 348	0.17 333	0.09 405	0.13 422	0.15 386	0.16 279	0.18 409	0.09 232	0.09 208	0.06 56	0.06 78	0.10 149	0.07 11	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.06 345	0.06 362

tt1	0.10 299	0.08 410	0.12 348	0.17 333	0.09 405	0.12 364	0.16 460	0.15 233	0.19 429	0.09 232	0.08 167	0.06 56	0.06 78	0.10 149	0.07 11	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.06 345	0.06 362

whm_eth	0.10 299	0.08 410	0.14 450	0.15 141	0.09 405	0.07 48	0.15 386	0.16 279	0.16 344	0.11 320	0.10 248	0.14 425	0.08 270	0.12 342	0.10 246	0.09 548	0.07 558	0.07 358	0.06 336	0.07 433	0.05 241

plain	0.10 299	0.08 410	0.10 233	0.19 520	0.09 405	0.10 251	0.15 386	0.14 187	0.13 240	0.13 400	0.15 383	0.09 278	0.12 441	0.13 401	0.12 411	0.07 393	0.05 315	0.09 549	0.06 336	0.06 345	0.06 362

Any-RAFT	0.10 299	0.05 48	0.09 158	0.14 79	0.07 159	0.13 422	0.14 297	0.21 425	0.15 302	0.11 320	0.12 326	0.12 369	0.09 320	0.12 342	0.09 130	0.07 393	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 345	0.05 241

LL-Strereo2	0.10 299	0.10 562	0.15 499	0.18 436	0.08 269	0.15 486	0.09 28	0.17 319	0.14 274	0.14 428	0.10 248	0.09 278	0.07 208	0.16 502	0.10 246	0.05 56	0.05 315	0.10 599	0.07 441	0.06 345	0.05 241

DCANet-4	0.10 299	0.06 137	0.12 348	0.16 242	0.06 45	0.09 178	0.17 502	0.18 354	0.19 429	0.13 400	0.16 396	0.09 278	0.14 508	0.11 239	0.12 411	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 241

fff	0.10 299	0.06 137	0.12 348	0.15 141	0.07 159	0.09 178	0.17 502	0.16 279	0.20 453	0.13 400	0.16 396	0.10 316	0.11 408	0.11 239	0.12 411	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 241

ADStereo(finetuned)	0.10 299	0.06 137	0.12 348	0.16 242	0.06 45	0.09 178	0.17 502	0.15 233	0.19 429	0.13 400	0.17 420	0.10 316	0.12 441	0.11 239	0.12 411	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.04 91

test_4	0.10 299	0.10 562	0.08 79	0.19 520	0.09 405	0.08 108	0.22 650	0.15 233	0.17 375	0.12 365	0.18 448	0.12 369	0.09 320	0.08 33	0.11 339	0.04 11	0.04 26	0.08 459	0.08 524	0.04 54	0.03 2

IPLG	0.10 299	0.07 271	0.15 499	0.17 333	0.08 269	0.11 309	0.14 297	0.20 398	0.15 302	0.12 365	0.17 420	0.07 158	0.07 208	0.14 439	0.13 458	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.04 54	0.04 91

test_3	0.10 299	0.09 499	0.10 233	0.20 591	0.08 269	0.13 422	0.26 705	0.14 187	0.21 470	0.10 283	0.10 248	0.09 278	0.09 320	0.08 33	0.11 339	0.05 56	0.04 26	0.08 459	0.07 441	0.04 54	0.04 91

STrans-v2	0.10 299	0.07 271	0.12 348	0.18 436	0.07 159	0.10 251	0.14 297	0.21 425	0.11 150	0.11 320	0.15 383	0.12 369	0.10 370	0.11 239	0.12 411	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.06 336	0.04 54	0.04 91

TransformOpticalFlow	0.10 299	0.08 410	0.13 409	0.18 436	0.07 159	0.09 178	0.15 386	0.19 385	0.15 302	0.12 365	0.17 420	0.11 347	0.11 408	0.11 239	0.10 246	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.06 336	0.05 204	0.05 241

SST-Stereo	0.10 299	0.07 271	0.15 499	0.18 436	0.09 405	0.06 17	0.12 132	0.17 319	0.11 150	0.15 455	0.17 420	0.13 402	0.12 441	0.10 149	0.11 339	0.06 199	0.04 26	0.09 549	0.06 336	0.06 345	0.05 241

cross-raft	0.10 299	0.09 499	0.09 158	0.19 520	0.07 159	0.11 309	0.25 694	0.13 149	0.15 302	0.08 173	0.11 303	0.12 369	0.10 370	0.09 72	0.11 339	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.04 54	0.04 91

test-1	0.10 299	0.07 271	0.16 536	0.19 520	0.08 269	0.11 309	0.24 677	0.14 187	0.18 409	0.09 232	0.07 94	0.09 278	0.08 270	0.07 8	0.09 130	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.04 54	0.04 91

iRaftStereo_RVC	0.10 299	0.07 271	0.09 158	0.17 333	0.09 405	0.11 309	0.17 502	0.18 354	0.12 194	0.09 232	0.12 326	0.10 316	0.07 208	0.11 239	0.10 246	0.05 56	0.04 26	0.08 459	0.08 524	0.04 54	0.04 91

RALCasStereoNet	0.10 299	0.06 137	0.09 158	0.16 242	0.08 269	0.12 364	0.14 297	0.17 319	0.11 150	0.12 365	0.17 420	0.14 425	0.10 370	0.12 342	0.11 339	0.07 393	0.06 480	0.06 238	0.05 225	0.08 507	0.07 452

DCANet	0.10 299	0.06 137	0.12 348	0.16 242	0.06 45	0.09 178	0.17 502	0.15 233	0.19 429	0.13 400	0.17 420	0.10 316	0.11 408	0.11 239	0.12 411	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.04 91

csc	0.10 299	0.06 137	0.12 348	0.15 141	0.07 159	0.09 178	0.17 502	0.16 279	0.20 453	0.13 400	0.16 396	0.10 316	0.11 408	0.11 239	0.12 411	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 241

cscssc	0.10 299	0.06 137	0.12 348	0.15 141	0.07 159	0.09 178	0.17 502	0.16 279	0.20 453	0.13 400	0.16 396	0.10 316	0.11 408	0.11 239	0.12 411	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 241

111	0.10 299	0.06 137	0.12 348	0.15 141	0.07 159	0.10 251	0.14 297	0.21 425	0.23 496	0.11 320	0.12 326	0.14 425	0.11 408	0.13 401	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.04 72	0.05 204	0.05 241

R-Stereo Train	0.10 299	0.06 137	0.10 233	0.17 333	0.08 269	0.11 309	0.14 297	0.23 476	0.11 150	0.12 365	0.19 459	0.11 347	0.08 270	0.09 72	0.11 339	0.07 393	0.05 315	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.05 241

RAFT-Stereo	0.10 299	0.06 137	0.10 233	0.17 333	0.08 269	0.11 309	0.14 297	0.23 476	0.11 150	0.12 365	0.19 459	0.11 347	0.08 270	0.09 72	0.11 339	0.07 393	0.05 315	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.05 241
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 299	0.06 137	0.12 348	0.14 79	0.06 45	0.11 309	0.10 47	0.18 354	0.18 409	0.13 400	0.16 396	0.14 425	0.11 408	0.15 467	0.13 458	0.06 199	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.06 345	0.05 241
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
zzzzzzz1	0.11 353	0.07 271	0.13 409	0.21 628	0.10 521	0.12 364	0.18 553	0.22 452	0.20 453	0.13 400	0.12 326	0.08 232	0.08 270	0.13 401	0.09 130	0.05 56	0.05 315	0.07 358	0.07 441	0.05 204	0.05 241

monster_256*512	0.11 353	0.07 271	0.09 158	0.21 628	0.10 521	0.12 364	0.17 502	0.26 538	0.18 409	0.12 365	0.12 326	0.08 232	0.07 208	0.10 149	0.10 246	0.05 56	0.04 26	0.07 358	0.07 441	0.05 204	0.05 241

SME	0.11 353	0.09 499	0.10 233	0.17 333	0.07 159	0.20 602	0.13 218	0.21 425	0.17 375	0.12 365	0.13 346	0.10 316	0.12 441	0.13 401	0.13 458	0.07 393	0.07 558	0.08 459	0.09 572	0.06 345	0.05 241

HLF11	0.11 353	0.05 48	0.13 409	0.12 7	0.08 269	0.14 459	0.11 86	0.22 452	0.10 113	0.12 365	0.23 517	0.11 347	0.11 408	0.14 439	0.13 458	0.08 479	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.08 507	0.08 525

HLf8	0.11 353	0.05 48	0.13 409	0.11 1	0.08 269	0.15 486	0.12 132	0.22 452	0.15 302	0.13 400	0.17 420	0.12 369	0.10 370	0.14 439	0.12 411	0.09 548	0.05 315	0.05 63	0.05 225	0.08 507	0.08 525

TestStereo_HL3	0.11 353	0.05 48	0.16 536	0.13 23	0.07 159	0.12 364	0.11 86	0.20 398	0.09 78	0.15 455	0.30 619	0.13 402	0.12 441	0.16 502	0.11 339	0.07 393	0.05 315	0.05 63	0.05 225	0.06 345	0.07 452

TestStereo_HL2	0.11 353	0.06 137	0.11 298	0.12 7	0.08 269	0.12 364	0.14 297	0.20 398	0.18 409	0.13 400	0.21 496	0.12 369	0.10 370	0.12 342	0.12 411	0.07 393	0.05 315	0.05 63	0.05 225	0.07 433	0.07 452

GGDA	0.11 353	0.06 137	0.11 298	0.13 23	0.07 159	0.12 364	0.14 297	0.19 385	0.19 429	0.13 400	0.20 472	0.12 369	0.09 320	0.12 342	0.12 411	0.07 393	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.06 345	0.07 452

TestStereo-Hl	0.11 353	0.06 137	0.11 298	0.13 23	0.08 269	0.15 486	0.14 297	0.20 398	0.17 375	0.13 400	0.16 396	0.12 369	0.11 408	0.14 439	0.13 458	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.06 345	0.06 362

Lsterematch	0.11 353	0.06 137	0.11 298	0.16 242	0.07 159	0.13 422	0.15 386	0.14 187	0.17 375	0.16 484	0.18 448	0.15 456	0.15 526	0.12 342	0.14 501	0.07 393	0.04 26	0.06 238	0.06 336	0.06 345	0.06 362

Hybrid-DGEV-2	0.11 353	0.06 137	0.12 348	0.18 436	0.09 405	0.09 178	0.13 218	0.28 581	0.29 581	0.11 320	0.11 303	0.09 278	0.12 441	0.12 342	0.09 130	0.06 199	0.05 315	0.07 358	0.07 441	0.05 204	0.05 241

NLMM1	0.11 353	0.09 499	0.07 30	0.22 648	0.10 521	0.12 364	0.20 618	0.18 354	0.20 453	0.12 365	0.11 303	0.07 158	0.09 320	0.11 239	0.11 339	0.08 479	0.08 592	0.07 358	0.06 336	0.04 54	0.04 91

NLCSM	0.11 353	0.09 499	0.09 158	0.23 672	0.11 576	0.12 364	0.19 594	0.18 354	0.18 409	0.12 365	0.11 303	0.07 158	0.09 320	0.11 239	0.10 246	0.07 393	0.08 592	0.07 358	0.07 441	0.06 345	0.05 241

Select-FE	0.11 353	0.06 137	0.20 618	0.15 141	0.11 576	0.11 309	0.13 218	0.21 425	0.18 409	0.09 232	0.11 303	0.10 316	0.06 78	0.12 342	0.09 130	0.07 393	0.05 315	0.07 358	0.08 524	0.06 345	0.08 525

FlowAnything_test	0.11 353	0.08 410	0.14 450	0.15 141	0.09 405	0.07 48	0.14 297	0.20 398	0.11 150	0.09 232	0.09 208	0.12 369	0.12 441	0.13 401	0.11 339	0.09 548	0.06 480	0.09 549	0.09 572	0.06 345	0.09 574

xyz-stereo-finetune2	0.11 353	0.07 271	0.13 409	0.13 23	0.07 159	0.11 309	0.19 594	0.17 319	0.12 194	0.15 455	0.15 383	0.17 493	0.12 441	0.13 401	0.11 339	0.05 56	0.04 26	0.07 358	0.05 225	0.04 54	0.06 362

xyz-stereo-finetune	0.11 353	0.08 410	0.13 409	0.14 79	0.06 45	0.10 251	0.19 594	0.17 319	0.19 429	0.12 365	0.14 362	0.15 456	0.10 370	0.13 401	0.11 339	0.05 56	0.04 26	0.07 358	0.05 225	0.04 54	0.05 241

FLISNet	0.11 353	0.06 137	0.11 298	0.13 23	0.09 405	0.09 178	0.14 297	0.21 425	0.10 113	0.19 552	0.17 420	0.14 425	0.09 320	0.16 502	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.07 358	0.08 524	0.07 433	0.06 362

CoSv	0.11 353	0.06 137	0.11 298	0.13 23	0.09 405	0.09 178	0.14 297	0.21 425	0.10 113	0.19 552	0.17 420	0.14 425	0.09 320	0.16 502	0.08 42	0.05 56	0.04 26	0.07 358	0.08 524	0.07 433	0.06 362

rvit_stereo_0081_aga	0.11 353	0.09 499	0.14 450	0.18 436	0.09 405	0.13 422	0.14 297	0.14 187	0.19 429	0.10 283	0.18 448	0.16 471	0.09 320	0.12 342	0.09 130	0.10 593	0.06 480	0.08 459	0.07 441	0.07 433	0.06 362

rvit_stereo_0081	0.11 353	0.08 410	0.15 499	0.16 242	0.09 405	0.10 251	0.14 297	0.14 187	0.24 513	0.11 320	0.13 346	0.13 402	0.09 320	0.11 239	0.12 411	0.10 593	0.07 558	0.08 459	0.07 441	0.07 433	0.05 241

rvit_stereo_0082	0.11 353	0.08 410	0.15 499	0.16 242	0.09 405	0.10 251	0.14 297	0.14 187	0.24 513	0.11 320	0.13 346	0.13 402	0.09 320	0.11 239	0.12 411	0.10 593	0.07 558	0.08 459	0.07 441	0.07 433	0.05 241

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 353	0.05 48	0.14 450	0.15 141	0.20 725	0.09 178	0.17 502	0.21 425	0.15 302	0.11 320	0.14 362	0.10 316	0.07 208	0.10 149	0.08 42	0.06 199	0.05 315	0.07 358	0.07 441	0.07 433	0.09 574

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 353	0.05 48	0.11 298	0.15 141	0.13 636	0.13 422	0.16 460	0.23 476	0.17 375	0.10 283	0.12 326	0.10 316	0.07 208	0.11 239	0.09 130	0.06 199	0.05 315	0.06 238	0.06 336	0.07 433	0.08 525

CAS++	0.11 353	0.07 271	0.11 298	0.14 79	0.09 405	0.12 364	0.14 297	0.24 500	0.14 274	0.11 320	0.09 208	0.11 347	0.07 208	0.14 439	0.09 130	0.11 625	0.09 629	0.09 549	0.07 441	0.07 433	0.08 525
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
xx1	0.11 353	0.08 410	0.12 348	0.17 333	0.09 405	0.13 422	0.15 386	0.16 279	0.18 409	0.09 232	0.09 208	0.16 471	0.16 554	0.10 149	0.07 11	0.06 199	0.04 26	0.08 459	0.08 524	0.07 433	0.07 452

1test111	0.11 353	0.08 410	0.12 348	0.17 333	0.09 405	0.13 422	0.15 386	0.23 476	0.16 344	0.09 232	0.09 208	0.06 56	0.06 78	0.15 467	0.16 552	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.07 433	0.07 452

MIF-Stereo (partial)	0.11 353	0.06 137	0.10 233	0.19 520	0.10 521	0.10 251	0.11 86	0.17 319	0.18 409	0.14 428	0.16 396	0.09 278	0.11 408	0.12 342	0.12 411	0.08 479	0.05 315	0.08 459	0.07 441	0.06 345	0.07 452

EKT-Stereo	0.11 353	0.07 271	0.14 450	0.15 141	0.10 521	0.13 422	0.14 297	0.18 354	0.21 470	0.11 320	0.08 167	0.12 369	0.09 320	0.11 239	0.12 411	0.08 479	0.06 480	0.07 358	0.06 336	0.08 507	0.07 452

anonymousdsp2	0.11 353	0.07 271	0.10 233	0.16 242	0.09 405	0.13 422	0.14 297	0.18 354	0.22 484	0.13 400	0.14 362	0.12 369	0.09 320	0.14 439	0.11 339	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 345	0.05 241

DCRE	0.11 353	0.07 271	0.13 409	0.16 242	0.11 576	0.11 309	0.17 502	0.18 354	0.17 375	0.11 320	0.18 448	0.10 316	0.10 370	0.15 467	0.11 339	0.06 199	0.05 315	0.06 238	0.06 336	0.05 204	0.04 91

knoymous	0.11 353	0.05 48	0.12 348	0.13 23	0.07 159	0.15 486	0.14 297	0.19 385	0.13 240	0.11 320	0.17 420	0.13 402	0.09 320	0.13 401	0.11 339	0.08 479	0.05 315	0.06 238	0.05 225	0.08 507	0.07 452

riskmin	0.11 353	0.06 137	0.13 409	0.14 79	0.08 269	0.14 459	0.14 297	0.18 354	0.14 274	0.11 320	0.14 362	0.16 471	0.11 408	0.14 439	0.12 411	0.09 548	0.05 315	0.07 358	0.05 225	0.08 507	0.08 525

Selective-RAFT	0.11 353	0.10 562	0.11 298	0.21 628	0.08 269	0.16 518	0.13 218	0.20 398	0.22 484	0.10 283	0.10 248	0.11 347	0.10 370	0.15 467	0.11 339	0.05 56	0.05 315	0.06 238	0.05 225	0.06 345	0.05 241

DisPM	0.11 353	0.07 271	0.12 348	0.16 242	0.09 405	0.06 17	0.13 218	0.17 319	0.17 375	0.14 428	0.20 472	0.12 369	0.10 370	0.11 239	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.07 358	0.06 336	0.06 345	0.11 634

CIPLG	0.11 353	0.08 410	0.14 450	0.17 333	0.08 269	0.12 364	0.15 386	0.17 319	0.15 302	0.14 428	0.11 303	0.16 471	0.09 320	0.16 502	0.11 339	0.07 393	0.05 315	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.06 362

GLC_STEREO	0.11 353	0.07 271	0.11 298	0.17 333	0.07 159	0.09 178	0.13 218	0.15 233	0.24 513	0.12 365	0.13 346	0.12 369	0.08 270	0.18 562	0.11 339	0.06 199	0.08 592	0.08 459	0.06 336	0.05 204	0.05 241

IPLGR_C	0.11 353	0.08 410	0.14 450	0.17 333	0.08 269	0.12 364	0.15 386	0.17 319	0.15 302	0.14 428	0.10 248	0.16 471	0.09 320	0.16 502	0.11 339	0.07 393	0.05 315	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.06 362

MIPNet	0.11 353	0.08 410	0.14 450	0.17 333	0.09 405	0.12 364	0.14 297	0.20 398	0.24 513	0.11 320	0.10 248	0.09 278	0.07 208	0.13 401	0.12 411	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.04 54	0.04 91

IPLGR	0.11 353	0.09 499	0.16 536	0.18 436	0.08 269	0.12 364	0.17 502	0.21 425	0.24 513	0.11 320	0.12 326	0.11 347	0.08 270	0.12 342	0.12 411	0.06 199	0.05 315	0.06 238	0.06 336	0.04 54	0.04 91

GMOStereo	0.11 353	0.09 499	0.07 30	0.19 520	0.08 269	0.12 364	0.28 718	0.13 149	0.17 375	0.11 320	0.17 420	0.14 425	0.12 441	0.07 8	0.07 11	0.05 56	0.05 315	0.09 549	0.07 441	0.04 54	0.04 91

error version	0.11 353	0.09 499	0.07 30	0.19 520	0.08 269	0.12 364	0.28 718	0.13 149	0.17 375	0.11 320	0.17 420	0.14 425	0.12 441	0.07 8	0.07 11	0.05 56	0.05 315	0.09 549	0.07 441	0.04 54	0.04 91

test-v	0.11 353	0.09 499	0.07 30	0.19 520	0.08 269	0.12 364	0.28 718	0.13 149	0.17 375	0.11 320	0.17 420	0.14 425	0.12 441	0.07 8	0.07 11	0.05 56	0.05 315	0.09 549	0.07 441	0.04 54	0.04 91

ACRE	0.11 353	0.08 410	0.14 450	0.17 333	0.08 269	0.12 364	0.15 386	0.17 319	0.14 274	0.14 428	0.10 248	0.16 471	0.09 320	0.16 502	0.11 339	0.07 393	0.05 315	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.06 362

PFNet+	0.11 353	0.06 137	0.13 409	0.16 242	0.09 405	0.05 5	0.12 132	0.17 319	0.21 470	0.16 484	0.19 459	0.14 425	0.10 370	0.11 239	0.11 339	0.08 479	0.05 315	0.09 549	0.08 524	0.06 345	0.11 634

LCNet	0.11 353	0.07 271	0.09 158	0.19 520	0.09 405	0.08 108	0.15 386	0.21 425	0.15 302	0.11 320	0.15 383	0.16 471	0.11 408	0.12 342	0.11 339	0.05 56	0.04 26	0.08 459	0.07 441	0.06 345	0.15 699

HHNet	0.11 353	0.06 137	0.16 536	0.15 141	0.14 658	0.07 48	0.13 218	0.20 398	0.17 375	0.14 428	0.25 559	0.11 347	0.08 270	0.13 401	0.10 246	0.05 56	0.04 26	0.08 459	0.06 336	0.05 204	0.09 574

Patchmatch Stereo++	0.11 353	0.09 499	0.16 536	0.18 436	0.08 269	0.06 17	0.11 86	0.16 279	0.13 240	0.15 455	0.16 396	0.14 425	0.12 441	0.11 239	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.08 459	0.06 336	0.08 507	0.07 452
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	0.11 353	0.07 271	0.16 536	0.19 520	0.09 405	0.08 108	0.13 218	0.18 354	0.13 240	0.16 484	0.21 496	0.13 402	0.14 508	0.11 239	0.14 501	0.06 199	0.04 26	0.09 549	0.06 336	0.06 345	0.05 241

OMP-Stereo	0.11 353	0.06 137	0.14 450	0.18 436	0.08 269	0.09 178	0.12 132	0.21 425	0.21 470	0.13 400	0.14 362	0.11 347	0.12 441	0.11 239	0.13 458	0.06 199	0.04 26	0.07 358	0.06 336	0.05 204	0.04 91

IIG-Stereo	0.11 353	0.06 137	0.13 409	0.17 333	0.08 269	0.11 309	0.12 132	0.22 452	0.17 375	0.14 428	0.17 420	0.11 347	0.12 441	0.12 342	0.12 411	0.06 199	0.05 315	0.07 358	0.06 336	0.05 204	0.04 91

NF-Stereo	0.11 353	0.07 271	0.13 409	0.17 333	0.09 405	0.10 251	0.14 297	0.23 476	0.19 429	0.12 365	0.17 420	0.12 369	0.11 408	0.11 239	0.11 339	0.06 199	0.04 26	0.07 358	0.06 336	0.06 345	0.12 650

OCTAStereo	0.11 353	0.07 271	0.13 409	0.17 333	0.09 405	0.10 251	0.14 297	0.23 476	0.19 429	0.12 365	0.17 420	0.12 369	0.11 408	0.11 239	0.11 339	0.06 199	0.04 26	0.07 358	0.06 336	0.06 345	0.12 650

NRIStereo	0.11 353	0.08 410	0.14 450	0.18 436	0.08 269	0.10 251	0.14 297	0.16 279	0.15 302	0.12 365	0.14 362	0.13 402	0.12 441	0.13 401	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.07 358	0.06 336	0.06 345	0.07 452

PSM-adaLoss	0.11 353	0.09 499	0.16 536	0.18 436	0.08 269	0.06 17	0.12 132	0.16 279	0.13 240	0.15 455	0.16 396	0.14 425	0.12 441	0.11 239	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.08 459	0.06 336	0.08 507	0.07 452

PSM-AAD	0.11 353	0.07 271	0.10 233	0.19 520	0.09 405	0.10 251	0.15 386	0.20 398	0.13 240	0.12 365	0.14 362	0.18 508	0.11 408	0.11 239	0.10 246	0.05 56	0.05 315	0.09 549	0.08 524	0.06 345	0.14 692

ROB_FTStereo_v2	0.11 353	0.09 499	0.16 536	0.19 520	0.08 269	0.06 17	0.12 132	0.16 279	0.13 240	0.15 455	0.16 396	0.14 425	0.12 441	0.11 239	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.08 459	0.06 336	0.08 507	0.07 452

ROB_FTStereo	0.11 353	0.09 499	0.16 536	0.19 520	0.08 269	0.06 17	0.11 86	0.16 279	0.13 240	0.15 455	0.16 396	0.14 425	0.12 441	0.11 239	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.08 459	0.06 336	0.08 507	0.07 452

KYRaft	0.11 353	0.07 271	0.10 233	0.19 520	0.09 405	0.08 108	0.15 386	0.22 452	0.12 194	0.13 400	0.16 396	0.20 536	0.10 370	0.12 342	0.10 246	0.05 56	0.04 26	0.08 459	0.08 524	0.06 345	0.16 711

HUI-Stereo	0.11 353	0.09 499	0.16 536	0.18 436	0.08 269	0.06 17	0.12 132	0.16 279	0.13 240	0.15 455	0.16 396	0.14 425	0.12 441	0.11 239	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.08 459	0.06 336	0.08 507	0.07 452

ASMatch	0.11 353	0.06 137	0.13 409	0.16 242	0.10 521	0.07 48	0.14 297	0.17 319	0.17 375	0.12 365	0.16 396	0.16 471	0.10 370	0.13 401	0.10 246	0.05 56	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.04 54	0.08 525

RAFT_R40	0.11 353	0.07 271	0.14 450	0.18 436	0.09 405	0.06 17	0.13 218	0.17 319	0.16 344	0.14 428	0.18 448	0.15 456	0.12 441	0.10 149	0.11 339	0.06 199	0.04 26	0.09 549	0.06 336	0.06 345	0.05 241

GrayStereo	0.11 353	0.06 137	0.11 298	0.19 520	0.09 405	0.09 178	0.16 460	0.18 354	0.17 375	0.14 428	0.17 420	0.17 493	0.11 408	0.12 342	0.11 339	0.05 56	0.05 315	0.07 358	0.06 336	0.05 204	0.10 606

RE-Stereo	0.11 353	0.07 271	0.13 409	0.17 333	0.09 405	0.10 251	0.14 297	0.23 476	0.19 429	0.12 365	0.17 420	0.12 369	0.11 408	0.11 239	0.11 339	0.06 199	0.04 26	0.07 358	0.06 336	0.06 345	0.12 650

Pruner-Stereo	0.11 353	0.07 271	0.12 348	0.17 333	0.09 405	0.06 17	0.12 132	0.17 319	0.17 375	0.13 400	0.19 459	0.13 402	0.09 320	0.11 239	0.11 339	0.06 199	0.04 26	0.07 358	0.06 336	0.06 345	0.08 525

TVStereo	0.11 353	0.07 271	0.13 409	0.17 333	0.09 405	0.10 251	0.14 297	0.23 476	0.19 429	0.12 365	0.17 420	0.12 369	0.11 408	0.11 239	0.11 339	0.06 199	0.04 26	0.07 358	0.06 336	0.06 345	0.12 650

DeepStereo_RVC	0.11 353	0.08 410	0.16 536	0.18 436	0.08 269	0.08 108	0.12 132	0.17 319	0.12 194	0.13 400	0.14 362	0.12 369	0.12 441	0.12 342	0.11 339	0.06 199	0.04 26	0.07 358	0.06 336	0.07 433	0.08 525

iGMRVC	0.11 353	0.09 499	0.16 536	0.19 520	0.08 269	0.06 17	0.12 132	0.16 279	0.13 240	0.15 455	0.16 396	0.14 425	0.12 441	0.11 239	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.08 459	0.06 336	0.08 507	0.07 452

RAFT-RH_RVC	0.11 353	0.06 137	0.14 450	0.16 242	0.09 405	0.12 364	0.12 132	0.17 319	0.12 194	0.13 400	0.41 694	0.11 347	0.10 370	0.13 401	0.12 411	0.05 56	0.04 26	0.08 459	0.05 225	0.04 54	0.06 362

RAFT-345	0.11 353	0.07 271	0.15 499	0.16 242	0.08 269	0.08 108	0.12 132	0.15 233	0.10 113	0.11 320	0.36 657	0.09 278	0.09 320	0.11 239	0.12 411	0.05 56	0.05 315	0.07 358	0.06 336	0.04 54	0.05 241

iRAFT	0.11 353	0.09 499	0.16 536	0.18 436	0.08 269	0.06 17	0.11 86	0.16 279	0.13 240	0.15 455	0.16 396	0.14 425	0.12 441	0.11 239	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.08 459	0.06 336	0.08 507	0.07 452

CRE-IMP	0.11 353	0.09 499	0.16 536	0.19 520	0.08 269	0.10 251	0.12 132	0.18 354	0.10 113	0.14 428	0.13 346	0.13 402	0.12 441	0.12 342	0.11 339	0.07 393	0.04 26	0.08 459	0.06 336	0.08 507	0.08 525

test-2	0.11 353	0.09 499	0.07 30	0.19 520	0.08 269	0.12 364	0.28 718	0.13 149	0.17 375	0.11 320	0.17 420	0.14 425	0.12 441	0.07 8	0.07 11	0.05 56	0.05 315	0.09 549	0.07 441	0.04 54	0.04 91

GMM-Stereo	0.11 353	0.07 271	0.10 233	0.18 436	0.09 405	0.08 108	0.15 386	0.23 476	0.16 344	0.11 320	0.15 383	0.13 402	0.11 408	0.11 239	0.11 339	0.05 56	0.04 26	0.08 459	0.07 441	0.06 345	0.09 574

RAFT-IKP	0.11 353	0.09 499	0.16 536	0.19 520	0.08 269	0.06 17	0.12 132	0.16 279	0.13 240	0.15 455	0.16 396	0.14 425	0.12 441	0.11 239	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.08 459	0.06 336	0.08 507	0.07 452

Prome-Stereo	0.11 353	0.06 137	0.10 233	0.18 436	0.08 269	0.12 364	0.15 386	0.22 452	0.13 240	0.12 365	0.17 420	0.13 402	0.08 270	0.12 342	0.10 246	0.05 56	0.04 26	0.07 358	0.06 336	0.06 345	0.09 574

rafts_anoy	0.11 353	0.06 137	0.10 233	0.17 333	0.08 269	0.10 251	0.14 297	0.17 319	0.14 274	0.13 400	0.13 346	0.12 369	0.10 370	0.11 239	0.12 411	0.07 393	0.04 26	0.09 549	0.11 648	0.07 433	0.06 362

raft+_RVC	0.11 353	0.07 271	0.09 158	0.16 242	0.07 159	0.10 251	0.11 86	0.24 500	0.20 453	0.12 365	0.15 383	0.12 369	0.08 270	0.12 342	0.13 458	0.07 393	0.04 26	0.07 358	0.06 336	0.05 204	0.05 241

RALAANet	0.11 353	0.08 410	0.10 233	0.17 333	0.09 405	0.14 459	0.10 47	0.20 398	0.15 302	0.14 428	0.13 346	0.16 471	0.09 320	0.12 342	0.11 339	0.06 199	0.05 315	0.07 358	0.06 336	0.05 204	0.04 91

DIP-Stereo	0.11 353	0.07 271	0.14 450	0.17 333	0.09 405	0.13 422	0.09 28	0.16 279	0.16 344	0.11 320	0.16 396	0.14 425	0.12 441	0.15 467	0.13 458	0.06 199	0.05 315	0.06 238	0.05 225	0.05 204	0.06 362
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	0.12 433	0.08 410	0.08 79	0.20 591	0.07 159	0.18 561	0.23 662	0.15 233	0.15 302	0.10 283	0.10 248	0.13 402	0.08 270	0.12 342	0.11 339	0.09 548	0.10 651	0.14 680	0.14 685	0.05 204	0.04 91

S	0.12 433	0.08 410	0.09 158	0.20 591	0.08 269	0.13 422	0.19 594	0.17 319	0.16 344	0.13 400	0.11 303	0.13 402	0.10 370	0.11 239	0.13 458	0.09 548	0.07 558	0.13 666	0.15 702	0.06 345	0.04 91

IGEV_i1	0.12 433	0.07 271	0.12 348	0.16 242	0.08 269	0.19 586	0.14 297	0.18 354	0.22 484	0.18 533	0.18 448	0.16 471	0.12 441	0.16 502	0.14 501	0.06 199	0.05 315	0.06 238	0.05 225	0.06 345	0.06 362

rvit_stereo_0083	0.12 433	0.08 410	0.17 568	0.16 242	0.09 405	0.11 309	0.15 386	0.14 187	0.26 549	0.11 320	0.14 362	0.13 402	0.10 370	0.12 342	0.12 411	0.10 593	0.08 592	0.09 549	0.07 441	0.07 433	0.05 241

rvit_stereo_ft	0.12 433	0.07 271	0.13 409	0.19 520	0.10 521	0.12 364	0.17 502	0.16 279	0.16 344	0.12 365	0.13 346	0.15 456	0.10 370	0.14 439	0.13 458	0.09 548	0.06 480	0.08 459	0.07 441	0.07 433	0.05 241

test_sample2	0.12 433	0.07 271	0.12 348	0.14 79	0.08 269	0.16 518	0.18 553	0.21 425	0.16 344	0.14 428	0.20 472	0.19 524	0.15 526	0.15 467	0.12 411	0.08 479	0.05 315	0.07 358	0.06 336	0.08 507	0.07 452

MyStereo8	0.12 433	0.07 271	0.15 499	0.15 141	0.09 405	0.18 561	0.14 297	0.19 385	0.22 484	0.12 365	0.18 448	0.11 347	0.10 370	0.16 502	0.18 586	0.07 393	0.05 315	0.07 358	0.05 225	0.08 507	0.09 574

CoDeX	0.12 433	0.07 271	0.12 348	0.17 333	0.08 269	0.12 364	0.15 386	0.23 476	0.27 559	0.13 400	0.17 420	0.16 471	0.11 408	0.14 439	0.11 339	0.07 393	0.05 315	0.07 358	0.06 336	0.06 345	0.05 241

11t1	0.12 433	0.06 137	0.13 409	0.14 79	0.08 269	0.17 542	0.15 386	0.18 354	0.15 302	0.15 455	0.15 383	0.16 471	0.16 554	0.15 467	0.13 458	0.08 479	0.05 315	0.06 238	0.05 225	0.08 507	0.07 452

ffm	0.12 433	0.09 499	0.14 450	0.16 242	0.08 269	0.17 542	0.17 502	0.15 233	0.19 429	0.15 455	0.25 559	0.19 524	0.13 483	0.10 149	0.07 11	0.06 199	0.04 26	0.09 549	0.08 524	0.06 345	0.06 362

RAFT_CTSACE	0.12 433	0.09 499	0.10 233	0.22 648	0.08 269	0.12 364	0.24 677	0.18 354	0.16 344	0.20 575	0.27 585	0.13 402	0.07 208	0.13 401	0.09 130	0.05 56	0.06 480	0.08 459	0.07 441	0.04 54	0.04 91

Sa-1000	0.12 433	0.08 410	0.08 79	0.18 436	0.08 269	0.14 459	0.22 650	0.22 452	0.18 409	0.15 455	0.20 472	0.17 493	0.11 408	0.10 149	0.10 246	0.06 199	0.05 315	0.09 549	0.09 572	0.05 204	0.05 241

SA	0.12 433	0.09 499	0.08 79	0.18 436	0.08 269	0.12 364	0.24 677	0.23 476	0.18 409	0.17 503	0.27 585	0.14 425	0.11 408	0.11 239	0.11 339	0.05 56	0.05 315	0.09 549	0.08 524	0.05 204	0.04 91

iRaft-Stereo_5w	0.12 433	0.09 499	0.12 348	0.19 520	0.08 269	0.09 178	0.12 132	0.21 425	0.21 470	0.19 552	0.14 362	0.11 347	0.09 320	0.20 604	0.16 552	0.05 56	0.05 315	0.07 358	0.06 336	0.05 204	0.06 362

CrosDoStereo	0.12 433	0.06 137	0.12 348	0.14 79	0.08 269	0.12 364	0.15 386	0.17 319	0.22 484	0.19 552	0.24 530	0.15 456	0.11 408	0.11 239	0.12 411	0.06 199	0.04 26	0.07 358	0.07 441	0.05 204	0.05 241

PSM-softLoss	0.12 433	0.07 271	0.15 499	0.17 333	0.09 405	0.08 108	0.13 218	0.24 500	0.17 375	0.14 428	0.19 459	0.13 402	0.11 408	0.11 239	0.11 339	0.07 393	0.05 315	0.08 459	0.07 441	0.06 345	0.12 650

KMStereo	0.12 433	0.07 271	0.15 499	0.17 333	0.09 405	0.08 108	0.13 218	0.24 500	0.17 375	0.14 428	0.19 459	0.13 402	0.11 408	0.11 239	0.11 339	0.07 393	0.05 315	0.08 459	0.07 441	0.06 345	0.12 650

FTStereo	0.12 433	0.06 137	0.14 450	0.18 436	0.09 405	0.07 48	0.15 386	0.21 425	0.18 409	0.12 365	0.24 530	0.12 369	0.12 441	0.13 401	0.13 458	0.05 56	0.05 315	0.07 358	0.06 336	0.06 345	0.10 606

DeepStereo_LL	0.12 433	0.06 137	0.12 348	0.14 79	0.08 269	0.12 364	0.15 386	0.17 319	0.22 484	0.19 552	0.24 530	0.15 456	0.11 408	0.11 239	0.12 411	0.06 199	0.04 26	0.07 358	0.07 441	0.05 204	0.05 241

DEmStereo	0.12 433	0.06 137	0.14 450	0.14 79	0.10 521	0.16 518	0.15 386	0.16 279	0.24 513	0.17 503	0.24 530	0.13 402	0.14 508	0.12 342	0.13 458	0.05 56	0.04 26	0.07 358	0.06 336	0.05 204	0.05 241

THIR-Stereo	0.12 433	0.07 271	0.11 298	0.15 141	0.08 269	0.14 459	0.16 460	0.17 319	0.25 535	0.16 484	0.24 530	0.14 425	0.12 441	0.12 342	0.14 501	0.06 199	0.04 26	0.07 358	0.07 441	0.05 204	0.05 241

DRaft	0.12 433	0.06 137	0.11 298	0.14 79	0.09 405	0.14 459	0.17 502	0.21 425	0.30 591	0.17 503	0.28 599	0.10 316	0.15 526	0.10 149	0.12 411	0.05 56	0.04 26	0.07 358	0.06 336	0.05 204	0.05 241

PFNet	0.12 433	0.06 137	0.17 568	0.17 333	0.08 269	0.09 178	0.15 386	0.26 538	0.20 453	0.16 484	0.16 396	0.14 425	0.11 408	0.12 342	0.11 339	0.06 199	0.04 26	0.07 358	0.06 336	0.05 204	0.05 241

IRAFT_RVC	0.12 433	0.08 410	0.16 536	0.19 520	0.08 269	0.07 48	0.15 386	0.24 500	0.23 496	0.14 428	0.14 362	0.15 456	0.12 441	0.12 342	0.10 246	0.06 199	0.04 26	0.09 549	0.06 336	0.06 345	0.06 362

sCroCo_RVC	0.12 433	0.09 499	0.23 643	0.24 681	0.11 576	0.19 586	0.14 297	0.17 319	0.14 274	0.10 283	0.13 346	0.12 369	0.07 208	0.14 439	0.11 339	0.08 479	0.08 592	0.08 459	0.08 524	0.05 204	0.07 452

ARAFT	0.12 433	0.08 410	0.17 568	0.19 520	0.09 405	0.14 459	0.18 553	0.20 398	0.12 194	0.12 365	0.13 346	0.14 425	0.11 408	0.15 467	0.12 411	0.06 199	0.05 315	0.10 599	0.09 572	0.05 204	0.04 91

BEATNet_4x	0.12 433	0.08 410	0.14 450	0.18 436	0.07 159	0.15 486	0.07 5	0.22 452	0.18 409	0.16 484	0.19 459	0.18 508	0.14 508	0.16 502	0.15 536	0.07 393	0.05 315	0.05 63	0.05 225	0.06 345	0.06 362

MLCV	0.12 433	0.07 271	0.16 536	0.18 436	0.06 45	0.15 486	0.17 502	0.19 385	0.21 470	0.18 533	0.25 559	0.17 493	0.13 483	0.14 439	0.13 458	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.04 91

RT-IGEV	0.13 461	0.06 137	0.13 409	0.15 141	0.09 405	0.15 486	0.17 502	0.24 500	0.27 559	0.16 484	0.17 420	0.17 493	0.10 370	0.14 439	0.11 339	0.08 479	0.05 315	0.07 358	0.05 225	0.07 433	0.07 452

Selective-IGEV-i16pc	0.13 461	0.06 137	0.13 409	0.15 141	0.11 576	0.38 724	0.16 460	0.23 476	0.16 344	0.10 283	0.15 383	0.09 278	0.06 78	0.13 401	0.10 246	0.10 593	0.08 592	0.06 238	0.07 441	0.09 572	0.09 574

Selective-IGEV-i1	0.13 461	0.07 271	0.12 348	0.19 520	0.08 269	0.18 561	0.16 460	0.22 452	0.30 591	0.16 484	0.17 420	0.16 471	0.10 370	0.14 439	0.13 458	0.06 199	0.05 315	0.06 238	0.05 225	0.06 345	0.05 241

G2L-ROB	0.13 461	0.06 137	0.13 409	0.13 23	0.08 269	0.14 459	0.16 460	0.25 519	0.18 409	0.19 552	0.18 448	0.20 536	0.14 508	0.17 537	0.16 552	0.08 479	0.05 315	0.06 238	0.05 225	0.08 507	0.09 574

xyz-stereo	0.13 461	0.07 271	0.20 618	0.15 141	0.05 2	0.20 602	0.15 386	0.17 319	0.31 599	0.15 455	0.29 611	0.26 612	0.16 554	0.13 401	0.12 411	0.05 56	0.05 315	0.06 238	0.05 225	0.04 54	0.04 91

DFGA-Net	0.13 461	0.11 590	0.18 594	0.17 333	0.10 521	0.12 364	0.13 218	0.22 452	0.25 535	0.16 484	0.16 396	0.13 402	0.12 441	0.16 502	0.14 501	0.07 393	0.05 315	0.08 459	0.07 441	0.05 204	0.05 241

FACV-RUCA	0.13 461	0.11 590	0.12 348	0.19 520	0.12 613	0.15 486	0.15 386	0.22 452	0.20 453	0.15 455	0.16 396	0.14 425	0.16 554	0.14 439	0.13 458	0.07 393	0.05 315	0.08 459	0.06 336	0.10 605	0.08 525

UGAM	0.13 461	0.10 562	0.09 158	0.22 648	0.08 269	0.12 364	0.20 618	0.17 319	0.23 496	0.21 591	0.16 396	0.13 402	0.13 483	0.19 579	0.12 411	0.07 393	0.05 315	0.13 666	0.11 648	0.07 433	0.05 241

test_sample1	0.13 461	0.07 271	0.14 450	0.13 23	0.08 269	0.19 586	0.16 460	0.20 398	0.15 302	0.14 428	0.22 508	0.18 508	0.16 554	0.17 537	0.14 501	0.07 393	0.06 480	0.06 238	0.06 336	0.08 507	0.07 452

qqq1	0.13 461	0.07 271	0.17 568	0.14 79	0.08 269	0.16 518	0.17 502	0.26 538	0.27 559	0.19 552	0.20 472	0.18 508	0.15 526	0.15 467	0.11 339	0.08 479	0.05 315	0.05 63	0.05 225	0.06 345	0.06 362

fff1	0.13 461	0.07 271	0.17 568	0.14 79	0.08 269	0.16 518	0.17 502	0.26 538	0.27 559	0.19 552	0.20 472	0.18 508	0.15 526	0.15 467	0.11 339	0.08 479	0.05 315	0.05 63	0.05 225	0.06 345	0.06 362

MyStereo05	0.13 461	0.07 271	0.10 233	0.17 333	0.09 405	0.13 422	0.18 553	0.27 560	0.35 635	0.17 503	0.14 362	0.15 456	0.11 408	0.15 467	0.13 458	0.06 199	0.05 315	0.07 358	0.07 441	0.06 345	0.06 362

MyStereo04	0.13 461	0.07 271	0.10 233	0.17 333	0.09 405	0.14 459	0.18 553	0.29 597	0.38 654	0.17 503	0.14 362	0.16 471	0.10 370	0.15 467	0.13 458	0.06 199	0.05 315	0.08 459	0.07 441	0.06 345	0.06 362

ff1	0.13 461	0.09 499	0.14 450	0.16 242	0.08 269	0.17 542	0.17 502	0.15 233	0.19 429	0.15 455	0.25 559	0.19 524	0.13 483	0.14 439	0.20 606	0.06 199	0.04 26	0.09 549	0.08 524	0.06 345	0.06 362

StereoVision	0.13 461	0.12 608	0.09 158	0.24 681	0.10 521	0.15 486	0.21 639	0.21 425	0.20 453	0.12 365	0.24 530	0.10 316	0.10 370	0.16 502	0.10 246	0.09 548	0.11 664	0.12 651	0.12 670	0.06 345	0.05 241

LL-Strereo	0.13 461	0.09 499	0.11 298	0.20 591	0.10 521	0.11 309	0.18 553	0.32 636	0.24 513	0.15 455	0.15 383	0.14 425	0.13 483	0.19 579	0.11 339	0.06 199	0.04 26	0.09 549	0.08 524	0.04 54	0.05 241

CASS	0.13 461	0.12 608	0.11 298	0.23 672	0.09 405	0.15 486	0.17 502	0.18 354	0.19 429	0.17 503	0.18 448	0.15 456	0.15 526	0.14 439	0.14 501	0.09 548	0.06 480	0.10 599	0.08 524	0.09 572	0.07 452
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 461	0.07 271	0.13 409	0.18 436	0.09 405	0.13 422	0.17 502	0.19 385	0.29 581	0.15 455	0.24 530	0.15 456	0.14 508	0.14 439	0.14 501	0.07 393	0.05 315	0.07 358	0.09 572	0.05 204	0.06 362

TestStereo1	0.13 461	0.08 410	0.08 79	0.19 520	0.08 269	0.18 561	0.29 728	0.23 476	0.16 344	0.17 503	0.20 472	0.16 471	0.10 370	0.12 342	0.13 458	0.06 199	0.06 480	0.08 459	0.06 336	0.05 204	0.05 241

qqq	0.13 461	0.09 499	0.15 499	0.16 242	0.08 269	0.13 422	0.15 386	0.23 476	0.16 344	0.15 455	0.19 459	0.16 471	0.16 554	0.15 467	0.16 552	0.07 393	0.06 480	0.08 459	0.08 524	0.07 433	0.07 452

x	0.13 461	0.07 271	0.14 450	0.14 79	0.08 269	0.18 561	0.14 297	0.22 452	0.20 453	0.15 455	0.19 459	0.19 524	0.17 578	0.18 562	0.18 586	0.07 393	0.05 315	0.06 238	0.06 336	0.07 433	0.07 452

raft_robust	0.13 461	0.10 562	0.07 30	0.18 436	0.08 269	0.13 422	0.24 677	0.28 581	0.33 614	0.20 575	0.19 459	0.14 425	0.10 370	0.11 239	0.12 411	0.05 56	0.05 315	0.07 358	0.07 441	0.05 204	0.04 91

RAFT+CT+SA	0.13 461	0.11 590	0.09 158	0.19 520	0.09 405	0.15 486	0.28 718	0.22 452	0.22 484	0.15 455	0.26 576	0.10 316	0.10 370	0.11 239	0.12 411	0.05 56	0.04 26	0.07 358	0.08 524	0.07 433	0.06 362

SA-5K	0.13 461	0.08 410	0.08 79	0.19 520	0.08 269	0.18 561	0.29 728	0.23 476	0.16 344	0.17 503	0.20 472	0.16 471	0.10 370	0.12 342	0.13 458	0.06 199	0.06 480	0.08 459	0.06 336	0.05 204	0.05 241

GwcNet-ADL	0.13 461	0.08 410	0.14 450	0.20 591	0.09 405	0.11 309	0.20 618	0.30 612	0.24 513	0.13 400	0.14 362	0.18 508	0.14 508	0.13 401	0.14 501	0.07 393	0.05 315	0.06 238	0.05 225	0.07 433	0.06 362

GANet-ADL	0.13 461	0.07 271	0.15 499	0.17 333	0.10 521	0.18 561	0.15 386	0.30 612	0.20 453	0.13 400	0.18 448	0.19 524	0.12 441	0.16 502	0.13 458	0.08 479	0.06 480	0.06 238	0.05 225	0.07 433	0.08 525

RAFT	0.13 461	0.09 499	0.11 298	0.18 436	0.08 269	0.15 486	0.24 677	0.20 398	0.19 429	0.21 591	0.21 496	0.17 493	0.12 441	0.16 502	0.09 130	0.06 199	0.07 558	0.10 599	0.09 572	0.05 204	0.05 241

TestStereo	0.13 461	0.14 649	0.11 298	0.23 672	0.08 269	0.15 486	0.21 639	0.20 398	0.23 496	0.14 428	0.24 530	0.16 471	0.12 441	0.16 502	0.14 501	0.05 56	0.06 480	0.08 459	0.06 336	0.09 572	0.05 241

sAnonymous2	0.13 461	0.12 608	0.24 647	0.20 591	0.12 613	0.17 542	0.13 218	0.26 538	0.21 470	0.11 320	0.11 303	0.13 402	0.08 270	0.10 149	0.10 246	0.09 548	0.05 315	0.08 459	0.06 336	0.15 699	0.10 606

CroCo_RVC	0.13 461	0.12 608	0.24 647	0.20 591	0.12 613	0.17 542	0.13 218	0.26 538	0.21 470	0.11 320	0.11 303	0.13 402	0.08 270	0.10 149	0.10 246	0.09 548	0.05 315	0.08 459	0.06 336	0.15 699	0.10 606

RAFT + AFF	0.13 461	0.07 271	0.20 618	0.20 591	0.10 521	0.14 459	0.24 677	0.26 538	0.20 453	0.11 320	0.10 248	0.12 369	0.10 370	0.15 467	0.12 411	0.07 393	0.06 480	0.09 549	0.08 524	0.06 345	0.08 525

GMStereo	0.13 461	0.14 649	0.14 450	0.18 436	0.09 405	0.15 486	0.16 460	0.20 398	0.24 513	0.16 484	0.17 420	0.10 316	0.10 370	0.16 502	0.13 458	0.07 393	0.06 480	0.06 238	0.06 336	0.07 433	0.06 362
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 461	0.07 271	0.14 450	0.17 333	0.09 405	0.15 486	0.16 460	0.28 581	0.27 559	0.14 428	0.17 420	0.12 369	0.13 483	0.14 439	0.11 339	0.08 479	0.05 315	0.07 358	0.07 441	0.07 433	0.06 362

FENet	0.13 461	0.08 410	0.12 348	0.16 242	0.08 269	0.14 459	0.15 386	0.22 452	0.23 496	0.17 503	0.23 517	0.16 471	0.12 441	0.14 439	0.15 536	0.08 479	0.05 315	0.08 459	0.08 524	0.07 433	0.07 452

cf-r	0.13 461	0.07 271	0.12 348	0.16 242	0.08 269	0.14 459	0.19 594	0.20 398	0.25 535	0.17 503	0.25 559	0.21 546	0.16 554	0.14 439	0.14 501	0.10 593	0.05 315	0.06 238	0.08 524	0.06 345	0.06 362

iResNet	0.13 461	0.10 562	0.18 594	0.19 520	0.08 269	0.13 422	0.18 553	0.20 398	0.26 549	0.15 455	0.23 517	0.15 456	0.13 483	0.14 439	0.14 501	0.06 199	0.04 26	0.06 238	0.05 225	0.06 345	0.05 241

DN-CSS_ROB	0.13 461	0.13 636	0.16 536	0.18 436	0.10 521	0.16 518	0.08 9	0.22 452	0.18 409	0.17 503	0.22 508	0.13 402	0.13 483	0.12 342	0.13 458	0.05 56	0.05 315	0.10 599	0.10 614	0.08 507	0.06 362

SCION-MonSter(vits)	0.14 498	0.06 137	0.05 2	0.15 141	0.05 2	0.07 48	0.10 47	0.27 560	0.41 668	0.05 2	0.33 645	0.14 425	0.16 554	0.20 604	0.19 599	0.08 479	0.06 480	0.17 704	0.15 702	0.07 433	0.08 525

Selective-IGEV-i16pb	0.14 498	0.08 410	0.17 568	0.15 141	0.11 576	0.41 729	0.16 460	0.28 581	0.23 496	0.11 320	0.20 472	0.10 316	0.07 208	0.17 537	0.12 411	0.10 593	0.07 558	0.06 238	0.08 524	0.09 572	0.10 606

G2L-Stereo_test	0.14 498	0.07 271	0.11 298	0.13 23	0.08 269	0.12 364	0.16 460	0.30 612	0.28 574	0.20 575	0.23 517	0.20 536	0.16 554	0.17 537	0.18 586	0.07 393	0.05 315	0.05 63	0.05 225	0.07 433	0.06 362

coex_refinement	0.14 498	0.07 271	0.12 348	0.17 333	0.10 521	0.15 486	0.15 386	0.26 538	0.29 581	0.18 533	0.20 472	0.22 564	0.17 578	0.16 502	0.18 586	0.08 479	0.05 315	0.06 238	0.06 336	0.09 572	0.08 525

G2L-Stereo	0.14 498	0.07 271	0.13 409	0.17 333	0.09 405	0.13 422	0.12 132	0.27 560	0.22 484	0.16 484	0.27 585	0.21 546	0.13 483	0.17 537	0.18 586	0.09 548	0.08 592	0.08 459	0.07 441	0.07 433	0.07 452

rvit_0105_6	0.14 498	0.09 499	0.18 594	0.17 333	0.10 521	0.10 251	0.16 460	0.19 385	0.26 549	0.12 365	0.18 448	0.17 493	0.12 441	0.18 562	0.12 411	0.15 694	0.11 664	0.12 651	0.10 614	0.09 572	0.06 362

rvit_0105_5	0.14 498	0.09 499	0.13 409	0.17 333	0.09 405	0.14 459	0.23 662	0.24 500	0.27 559	0.14 428	0.15 383	0.18 508	0.12 441	0.17 537	0.14 501	0.14 690	0.11 664	0.10 599	0.10 614	0.08 507	0.06 362

rvit_0105_4	0.14 498	0.09 499	0.17 568	0.17 333	0.10 521	0.12 364	0.19 594	0.23 476	0.27 559	0.14 428	0.20 472	0.17 493	0.13 483	0.17 537	0.13 458	0.15 694	0.11 664	0.11 631	0.10 614	0.09 572	0.06 362

DCVSM-stereo	0.14 498	0.09 499	0.16 536	0.16 242	0.10 521	0.15 486	0.09 28	0.19 385	0.23 496	0.20 575	0.23 517	0.26 612	0.15 526	0.18 562	0.14 501	0.09 548	0.07 558	0.09 549	0.08 524	0.10 605	0.12 650

test_sample6	0.14 498	0.08 410	0.13 409	0.16 242	0.08 269	0.17 542	0.19 594	0.25 519	0.17 375	0.17 503	0.27 585	0.19 524	0.14 508	0.15 467	0.13 458	0.08 479	0.05 315	0.08 459	0.07 441	0.08 507	0.08 525

test_sample5	0.14 498	0.08 410	0.14 450	0.16 242	0.08 269	0.18 561	0.18 553	0.25 519	0.17 375	0.17 503	0.27 585	0.18 508	0.14 508	0.16 502	0.13 458	0.08 479	0.05 315	0.08 459	0.07 441	0.08 507	0.08 525

test_sample4	0.14 498	0.08 410	0.14 450	0.15 141	0.08 269	0.19 586	0.18 553	0.26 538	0.17 375	0.16 484	0.25 559	0.18 508	0.14 508	0.16 502	0.13 458	0.08 479	0.06 480	0.08 459	0.06 336	0.08 507	0.08 525

test_sample3	0.14 498	0.08 410	0.15 499	0.14 79	0.09 405	0.19 586	0.17 502	0.26 538	0.18 409	0.16 484	0.22 508	0.19 524	0.15 526	0.17 537	0.13 458	0.08 479	0.06 480	0.07 358	0.06 336	0.09 572	0.08 525

DispNO	0.14 498	0.08 410	0.17 568	0.19 520	0.12 613	0.11 309	0.21 639	0.23 476	0.29 581	0.17 503	0.23 517	0.18 508	0.17 578	0.15 467	0.15 536	0.07 393	0.05 315	0.08 459	0.08 524	0.07 433	0.06 362

SMFormer	0.14 498	0.07 271	0.17 568	0.14 79	0.08 269	0.16 518	0.17 502	0.26 538	0.27 559	0.19 552	0.20 472	0.18 508	0.15 526	0.15 467	0.17 568	0.08 479	0.05 315	0.07 358	0.06 336	0.07 433	0.06 362

tta	0.14 498	0.07 271	0.17 568	0.14 79	0.08 269	0.16 518	0.17 502	0.26 538	0.27 559	0.19 552	0.20 472	0.18 508	0.15 526	0.15 467	0.17 568	0.08 479	0.05 315	0.07 358	0.06 336	0.06 345	0.06 362

mmm	0.14 498	0.08 410	0.17 568	0.17 333	0.09 405	0.17 542	0.18 553	0.21 425	0.15 302	0.15 455	0.23 517	0.21 546	0.16 554	0.16 502	0.17 568	0.08 479	0.05 315	0.08 459	0.07 441	0.07 433	0.07 452

DualNet	0.14 498	0.08 410	0.14 450	0.16 242	0.08 269	0.18 561	0.18 553	0.25 519	0.17 375	0.17 503	0.27 585	0.18 508	0.14 508	0.16 502	0.13 458	0.08 479	0.05 315	0.08 459	0.07 441	0.08 507	0.08 525

mmx	0.14 498	0.09 499	0.14 450	0.16 242	0.08 269	0.17 542	0.17 502	0.27 560	0.25 535	0.15 455	0.25 559	0.19 524	0.13 483	0.14 439	0.20 606	0.08 479	0.06 480	0.09 549	0.08 524	0.08 507	0.08 525

xxx	0.14 498	0.09 499	0.14 450	0.16 242	0.08 269	0.17 542	0.17 502	0.27 560	0.25 535	0.15 455	0.25 559	0.19 524	0.13 483	0.14 439	0.20 606	0.08 479	0.06 480	0.09 549	0.08 524	0.08 507	0.08 525

PCWNet_CMD	0.14 498	0.08 410	0.15 499	0.17 333	0.09 405	0.14 459	0.14 297	0.29 597	0.36 640	0.14 428	0.20 472	0.21 546	0.12 441	0.17 537	0.13 458	0.07 393	0.05 315	0.07 358	0.07 441	0.07 433	0.07 452

CBFPSM	0.14 498	0.06 137	0.26 655	0.17 333	0.09 405	0.13 422	0.15 386	0.22 452	0.23 496	0.20 575	0.27 585	0.24 588	0.16 554	0.16 502	0.18 586	0.06 199	0.06 480	0.06 238	0.07 441	0.07 433	0.07 452

gwcnet-sp	0.14 498	0.07 271	0.12 348	0.18 436	0.09 405	0.16 518	0.17 502	0.24 500	0.24 513	0.18 533	0.24 530	0.15 456	0.16 554	0.15 467	0.15 536	0.08 479	0.06 480	0.07 358	0.08 524	0.08 507	0.07 452

scenet	0.14 498	0.07 271	0.12 348	0.18 436	0.09 405	0.16 518	0.17 502	0.24 500	0.24 513	0.18 533	0.24 530	0.15 456	0.16 554	0.15 467	0.15 536	0.08 479	0.06 480	0.07 358	0.08 524	0.08 507	0.07 452

ssnet	0.14 498	0.07 271	0.12 348	0.18 436	0.09 405	0.16 518	0.17 502	0.24 500	0.24 513	0.18 533	0.24 530	0.15 456	0.16 554	0.15 467	0.15 536	0.08 479	0.06 480	0.07 358	0.08 524	0.08 507	0.07 452

BUS	0.14 498	0.09 499	0.14 450	0.22 648	0.10 521	0.19 586	0.14 297	0.34 665	0.19 429	0.17 503	0.22 508	0.16 471	0.13 483	0.15 467	0.13 458	0.08 479	0.06 480	0.10 599	0.09 572	0.07 433	0.07 452

IER	0.14 498	0.07 271	0.13 409	0.17 333	0.09 405	0.14 459	0.16 460	0.25 519	0.26 549	0.18 533	0.25 559	0.17 493	0.20 624	0.16 502	0.14 501	0.08 479	0.05 315	0.07 358	0.06 336	0.08 507	0.07 452

test_5	0.14 498	0.12 608	0.08 79	0.20 591	0.10 521	0.14 459	0.29 728	0.21 425	0.24 513	0.18 533	0.28 599	0.11 347	0.15 526	0.12 342	0.13 458	0.06 199	0.05 315	0.07 358	0.08 524	0.08 507	0.07 452

psmg	0.14 498	0.09 499	0.14 450	0.17 333	0.10 521	0.15 486	0.17 502	0.29 597	0.19 429	0.17 503	0.21 496	0.25 602	0.16 554	0.15 467	0.14 501	0.08 479	0.06 480	0.08 459	0.08 524	0.07 433	0.06 362

UDGNet	0.14 498	0.13 636	0.16 536	0.17 333	0.10 521	0.12 364	0.16 460	0.21 425	0.27 559	0.20 575	0.20 472	0.16 471	0.13 483	0.16 502	0.13 458	0.10 593	0.06 480	0.09 549	0.07 441	0.06 345	0.07 452

CFNet_pseudo	0.14 498	0.08 410	0.15 499	0.16 242	0.09 405	0.13 422	0.14 297	0.27 560	0.34 626	0.14 428	0.21 496	0.22 564	0.13 483	0.18 562	0.14 501	0.07 393	0.05 315	0.08 459	0.06 336	0.07 433	0.07 452

GES	0.14 498	0.08 410	0.16 536	0.15 141	0.10 521	0.13 422	0.13 218	0.28 581	0.25 535	0.16 484	0.23 517	0.18 508	0.13 483	0.16 502	0.13 458	0.08 479	0.07 558	0.07 358	0.06 336	0.08 507	0.09 574

GANet-RSSM	0.14 498	0.07 271	0.13 409	0.13 23	0.08 269	0.14 459	0.17 502	0.22 452	0.21 470	0.17 503	0.24 530	0.23 582	0.15 526	0.16 502	0.15 536	0.10 593	0.06 480	0.07 358	0.08 524	0.08 507	0.07 452

PSMNet-RSSM	0.14 498	0.07 271	0.13 409	0.15 141	0.08 269	0.13 422	0.16 460	0.24 500	0.24 513	0.16 484	0.28 599	0.22 564	0.14 508	0.15 467	0.13 458	0.11 625	0.06 480	0.09 549	0.12 670	0.08 507	0.07 452

GwcNet-RSSM	0.14 498	0.07 271	0.12 348	0.15 141	0.08 269	0.15 486	0.20 618	0.21 425	0.27 559	0.18 533	0.27 585	0.22 564	0.16 554	0.14 439	0.15 536	0.10 593	0.05 315	0.07 358	0.09 572	0.07 433	0.07 452

CFNet-ft	0.14 498	0.07 271	0.15 499	0.12 7	0.09 405	0.16 518	0.18 553	0.22 452	0.24 513	0.17 503	0.26 576	0.24 588	0.14 508	0.16 502	0.14 501	0.11 625	0.06 480	0.08 459	0.09 572	0.09 572	0.08 525

CCAANet	0.14 498	0.06 137	0.14 450	0.17 333	0.09 405	0.16 518	0.13 218	0.30 612	0.24 513	0.16 484	0.32 632	0.18 508	0.17 578	0.17 537	0.14 501	0.06 199	0.05 315	0.09 549	0.09 572	0.06 345	0.09 574

DMCA	0.14 498	0.09 499	0.16 536	0.19 520	0.09 405	0.15 486	0.17 502	0.23 476	0.27 559	0.14 428	0.19 459	0.17 493	0.18 594	0.15 467	0.17 568	0.10 593	0.06 480	0.08 459	0.06 336	0.09 572	0.10 606

RASNet	0.14 498	0.07 271	0.14 450	0.16 242	0.08 269	0.18 561	0.14 297	0.29 597	0.20 453	0.17 503	0.25 559	0.21 546	0.18 594	0.20 604	0.19 599	0.07 393	0.06 480	0.06 238	0.08 524	0.06 345	0.06 362

MSMDNet	0.14 498	0.08 410	0.15 499	0.17 333	0.09 405	0.14 459	0.14 297	0.29 597	0.36 640	0.14 428	0.21 496	0.21 546	0.12 441	0.17 537	0.14 501	0.07 393	0.05 315	0.07 358	0.07 441	0.07 433	0.07 452

HSM-Net_RVC	0.14 498	0.08 410	0.11 298	0.15 141	0.08 269	0.15 486	0.15 386	0.27 560	0.29 581	0.19 552	0.21 496	0.29 639	0.14 508	0.17 537	0.13 458	0.06 199	0.06 480	0.06 238	0.06 336	0.07 433	0.06 362
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 498	0.07 271	0.15 499	0.12 7	0.09 405	0.16 518	0.18 553	0.22 452	0.24 513	0.17 503	0.26 576	0.24 588	0.14 508	0.16 502	0.14 501	0.11 625	0.06 480	0.08 459	0.09 572	0.09 572	0.08 525

ccs_rob	0.14 498	0.08 410	0.15 499	0.16 242	0.09 405	0.12 364	0.14 297	0.27 560	0.34 626	0.14 428	0.21 496	0.22 564	0.13 483	0.18 562	0.14 501	0.07 393	0.05 315	0.08 459	0.07 441	0.07 433	0.07 452

UCFNet_RVC	0.14 498	0.08 410	0.13 409	0.11 1	0.10 521	0.20 602	0.10 47	0.24 500	0.22 484	0.17 503	0.20 472	0.23 582	0.15 526	0.17 537	0.15 536	0.12 650	0.07 558	0.10 599	0.13 681	0.11 628	0.10 606

iResNetv2_ROB	0.14 498	0.08 410	0.15 499	0.16 242	0.08 269	0.16 518	0.12 132	0.25 519	0.35 635	0.21 591	0.29 611	0.24 588	0.13 483	0.14 439	0.14 501	0.06 199	0.05 315	0.06 238	0.04 72	0.09 572	0.08 525

iResNet_ROB	0.14 498	0.07 271	0.13 409	0.14 79	0.07 159	0.18 561	0.14 297	0.26 538	0.31 599	0.22 607	0.25 559	0.23 582	0.15 526	0.15 467	0.13 458	0.07 393	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.08 507	0.08 525

MWDA-net	0.15 544	0.08 410	0.15 499	0.16 242	0.10 521	0.20 602	0.22 650	0.25 519	0.35 635	0.18 533	0.24 530	0.18 508	0.17 578	0.17 537	0.14 501	0.08 479	0.05 315	0.08 459	0.07 441	0.07 433	0.07 452

MWSP-net	0.15 544	0.08 410	0.17 568	0.17 333	0.10 521	0.16 518	0.23 662	0.29 597	0.32 606	0.18 533	0.19 459	0.17 493	0.13 483	0.18 562	0.14 501	0.08 479	0.05 315	0.07 358	0.07 441	0.07 433	0.08 525

DDVS	0.15 544	0.10 562	0.21 628	0.16 242	0.12 613	0.15 486	0.14 297	0.25 519	0.19 429	0.18 533	0.29 611	0.27 620	0.12 441	0.19 579	0.15 536	0.09 548	0.06 480	0.09 549	0.07 441	0.11 628	0.11 634

rvit_0105_3	0.15 544	0.09 499	0.14 450	0.19 520	0.12 613	0.15 486	0.25 694	0.25 519	0.29 581	0.15 455	0.17 420	0.20 536	0.13 483	0.17 537	0.14 501	0.13 676	0.11 664	0.12 651	0.14 685	0.07 433	0.06 362

ACV-stereo	0.15 544	0.10 562	0.28 667	0.18 436	0.12 613	0.14 459	0.12 132	0.23 476	0.21 470	0.19 552	0.23 517	0.22 564	0.15 526	0.23 646	0.17 568	0.07 393	0.06 480	0.07 358	0.07 441	0.07 433	0.07 452

ITSA-stereo	0.15 544	0.10 562	0.14 450	0.19 520	0.08 269	0.12 364	0.14 297	0.30 612	0.49 711	0.17 503	0.19 459	0.22 564	0.15 526	0.17 537	0.16 552	0.10 593	0.06 480	0.08 459	0.08 524	0.08 507	0.08 525

test_sample7	0.15 544	0.10 562	0.16 536	0.14 79	0.11 576	0.16 518	0.16 460	0.27 560	0.23 496	0.20 575	0.20 472	0.24 588	0.19 611	0.16 502	0.16 552	0.12 650	0.06 480	0.10 599	0.09 572	0.10 605	0.10 606

1111x	0.15 544	0.08 410	0.12 348	0.18 436	0.07 159	0.18 561	0.25 694	0.31 625	0.24 513	0.17 503	0.24 530	0.26 612	0.15 526	0.13 401	0.23 647	0.07 393	0.07 558	0.08 459	0.09 572	0.07 433	0.06 362

CFNet_ucs	0.15 544	0.08 410	0.16 536	0.16 242	0.11 576	0.14 459	0.14 297	0.30 612	0.34 626	0.16 484	0.24 530	0.23 582	0.14 508	0.18 562	0.15 536	0.09 548	0.06 480	0.08 459	0.07 441	0.09 572	0.09 574

BSDual-CNN	0.15 544	0.09 499	0.14 450	0.22 648	0.10 521	0.14 459	0.15 386	0.34 665	0.19 429	0.17 503	0.22 508	0.25 602	0.16 554	0.15 467	0.14 501	0.08 479	0.06 480	0.10 599	0.09 572	0.07 433	0.07 452

hknet	0.15 544	0.11 590	0.13 409	0.22 648	0.11 576	0.14 459	0.15 386	0.34 665	0.25 535	0.17 503	0.22 508	0.22 564	0.18 594	0.17 537	0.12 411	0.07 393	0.06 480	0.10 599	0.09 572	0.07 433	0.07 452

dd	0.15 544	0.16 667	0.16 536	0.19 520	0.09 405	0.15 486	0.18 553	0.21 425	0.25 535	0.23 620	0.20 472	0.21 546	0.09 320	0.21 622	0.16 552	0.10 593	0.06 480	0.08 459	0.06 336	0.08 507	0.06 362

DAS	0.15 544	0.08 410	0.18 594	0.19 520	0.10 521	0.19 586	0.17 502	0.27 560	0.29 581	0.18 533	0.25 559	0.21 546	0.15 526	0.16 502	0.12 411	0.08 479	0.06 480	0.06 238	0.06 336	0.07 433	0.07 452

SepStereo	0.15 544	0.08 410	0.18 594	0.19 520	0.10 521	0.19 586	0.17 502	0.27 560	0.29 581	0.18 533	0.25 559	0.21 546	0.15 526	0.25 662	0.12 411	0.08 479	0.06 480	0.06 238	0.06 336	0.07 433	0.07 452

PSMNet-ADL	0.15 544	0.12 608	0.13 409	0.22 648	0.09 405	0.13 422	0.20 618	0.26 538	0.23 496	0.18 533	0.20 472	0.24 588	0.16 554	0.18 562	0.17 568	0.08 479	0.08 592	0.08 459	0.11 648	0.08 507	0.07 452

LMCR-Stereo	0.15 544	0.08 410	0.13 409	0.21 628	0.09 405	0.17 542	0.20 618	0.27 560	0.19 429	0.24 630	0.24 530	0.23 582	0.17 578	0.20 604	0.17 568	0.07 393	0.06 480	0.08 459	0.06 336	0.10 605	0.08 525

ICVP	0.15 544	0.09 499	0.12 348	0.22 648	0.09 405	0.17 542	0.21 639	0.25 519	0.23 496	0.18 533	0.30 619	0.26 612	0.18 594	0.17 537	0.14 501	0.09 548	0.07 558	0.08 459	0.07 441	0.07 433	0.07 452
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	0.15 544	0.07 271	0.14 450	0.14 79	0.08 269	0.23 647	0.18 553	0.31 625	0.19 429	0.14 428	0.28 599	0.22 564	0.14 508	0.15 467	0.26 682	0.09 548	0.05 315	0.07 358	0.07 441	0.08 507	0.07 452

test_xeample	0.15 544	0.06 137	0.13 409	0.14 79	0.08 269	0.21 622	0.20 618	0.28 581	0.20 453	0.16 484	0.29 611	0.19 524	0.16 554	0.15 467	0.26 682	0.09 548	0.05 315	0.07 358	0.07 441	0.07 433	0.07 452

ACVNet	0.15 544	0.09 499	0.15 499	0.13 23	0.12 613	0.14 459	0.20 618	0.22 452	0.33 614	0.17 503	0.26 576	0.21 546	0.16 554	0.17 537	0.21 626	0.07 393	0.06 480	0.06 238	0.06 336	0.08 507	0.06 362

acv_ft	0.15 544	0.09 499	0.15 499	0.19 520	0.10 521	0.16 518	0.17 502	0.25 519	0.33 614	0.19 552	0.26 576	0.21 546	0.17 578	0.17 537	0.18 586	0.07 393	0.06 480	0.06 238	0.06 336	0.08 507	0.06 362

CFNet	0.15 544	0.10 562	0.17 568	0.17 333	0.08 269	0.18 561	0.09 28	0.28 581	0.25 535	0.19 552	0.24 530	0.24 588	0.17 578	0.17 537	0.14 501	0.08 479	0.06 480	0.09 549	0.10 614	0.07 433	0.06 362

AdaStereo	0.15 544	0.11 590	0.15 499	0.18 436	0.09 405	0.20 602	0.11 86	0.32 636	0.28 574	0.20 575	0.23 517	0.20 536	0.13 483	0.19 579	0.14 501	0.12 650	0.05 315	0.10 599	0.07 441	0.09 572	0.07 452
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	0.15 544	0.08 410	0.14 450	0.16 242	0.09 405	0.16 518	0.14 297	0.28 581	0.25 535	0.19 552	0.23 517	0.37 693	0.16 554	0.20 604	0.15 536	0.07 393	0.05 315	0.07 358	0.06 336	0.07 433	0.06 362

pmcnn	0.15 544	0.07 271	0.19 606	0.15 141	0.07 159	0.20 602	0.15 386	0.24 500	0.26 549	0.21 591	0.34 650	0.28 630	0.18 594	0.18 562	0.17 568	0.07 393	0.05 315	0.05 63	0.04 72	0.07 433	0.06 362

MEA-ACV	0.16 569	0.07 271	0.17 568	0.16 242	0.11 576	0.20 602	0.21 639	0.30 612	0.38 654	0.20 575	0.29 611	0.14 425	0.19 611	0.16 502	0.16 552	0.08 479	0.07 558	0.09 549	0.11 648	0.07 433	0.07 452

DStereoRT	0.16 569	0.06 137	0.11 298	0.19 520	0.09 405	0.12 364	0.12 132	0.28 581	0.22 484	0.12 365	0.20 472	0.11 347	0.10 370	0.15 467	0.14 501	0.06 199	0.05 315	0.96 783	0.09 572	0.05 204	0.04 91

DualNet (step1)	0.16 569	0.12 608	0.20 618	0.12 7	0.14 658	0.17 542	0.13 218	0.27 560	0.23 496	0.20 575	0.20 472	0.24 588	0.19 611	0.16 502	0.16 552	0.15 694	0.06 480	0.14 680	0.14 685	0.14 682	0.12 650

GMStereo_Zeroshot	0.16 569	0.13 636	0.24 647	0.20 591	0.10 521	0.17 542	0.13 218	0.29 597	0.25 535	0.23 620	0.32 632	0.25 602	0.11 408	0.19 579	0.14 501	0.09 548	0.06 480	0.11 631	0.06 336	0.12 646	0.08 525

iinet-f	0.16 569	0.06 137	0.45 716	0.14 79	0.10 521	0.21 622	0.14 297	0.27 560	0.23 496	0.21 591	0.24 530	0.21 546	0.15 526	0.18 562	0.21 626	0.09 548	0.07 558	0.07 358	0.06 336	0.09 572	0.10 606

CRFU-Net	0.16 569	0.08 410	0.14 450	0.17 333	0.09 405	0.19 586	0.14 297	0.26 538	0.20 453	0.28 670	0.27 585	0.29 639	0.17 578	0.19 579	0.17 568	0.09 548	0.09 629	0.07 358	0.07 441	0.08 507	0.08 525

NINENet	0.16 569	0.10 562	0.15 499	0.17 333	0.11 576	0.19 586	0.14 297	0.40 709	0.36 640	0.18 533	0.21 496	0.16 471	0.13 483	0.15 467	0.13 458	0.08 479	0.08 592	0.10 599	0.07 441	0.10 605	0.09 574

CSP-Net	0.16 569	0.09 499	0.14 450	0.16 242	0.09 405	0.19 586	0.17 502	0.25 519	0.32 606	0.25 643	0.30 619	0.24 588	0.15 526	0.21 622	0.18 586	0.09 548	0.06 480	0.07 358	0.07 441	0.08 507	0.07 452

AASNet	0.16 569	0.08 410	0.12 348	0.19 520	0.09 405	0.18 561	0.15 386	0.37 693	0.37 647	0.19 552	0.23 517	0.20 536	0.16 554	0.17 537	0.20 606	0.10 593	0.08 592	0.08 459	0.07 441	0.09 572	0.09 574

AACVNet	0.16 569	0.08 410	0.14 450	0.15 141	0.10 521	0.18 561	0.15 386	0.23 476	0.24 513	0.27 655	0.27 585	0.28 630	0.17 578	0.19 579	0.16 552	0.09 548	0.07 558	0.09 549	0.07 441	0.10 605	0.09 574

ADLNet2	0.16 569	0.09 499	0.13 409	0.16 242	0.09 405	0.20 602	0.16 460	0.31 625	0.39 659	0.16 484	0.20 472	0.20 536	0.18 594	0.21 622	0.22 635	0.08 479	0.06 480	0.07 358	0.07 441	0.09 572	0.07 452

Anonymous3	0.16 569	0.13 636	0.33 689	0.26 700	0.14 658	0.27 684	0.17 502	0.28 581	0.28 574	0.15 455	0.17 420	0.14 425	0.10 370	0.15 467	0.12 411	0.08 479	0.08 592	0.08 459	0.08 524	0.08 507	0.11 634

ADLNet	0.16 569	0.08 410	0.15 499	0.16 242	0.10 521	0.16 518	0.17 502	0.32 636	0.27 559	0.22 607	0.27 585	0.24 588	0.16 554	0.18 562	0.21 626	0.10 593	0.06 480	0.10 599	0.10 614	0.08 507	0.09 574

HCRNet	0.16 569	0.24 720	0.12 348	0.35 741	0.11 576	0.15 486	0.17 502	0.26 538	0.22 484	0.19 552	0.24 530	0.21 546	0.14 508	0.15 467	0.13 458	0.11 625	0.07 558	0.11 631	0.10 614	0.09 572	0.07 452

222	0.16 569	0.07 271	0.14 450	0.14 79	0.08 269	0.24 652	0.18 553	0.30 612	0.20 453	0.17 503	0.28 599	0.17 493	0.16 554	0.15 467	0.40 745	0.10 593	0.05 315	0.07 358	0.06 336	0.07 433	0.08 525

UPFNet	0.16 569	0.08 410	0.12 348	0.20 591	0.12 613	0.20 602	0.23 662	0.28 581	0.26 549	0.17 503	0.24 530	0.22 564	0.19 611	0.19 579	0.21 626	0.09 548	0.07 558	0.08 459	0.09 572	0.08 507	0.06 362

ac_64	0.16 569	0.08 410	0.15 499	0.18 436	0.10 521	0.22 631	0.18 553	0.24 500	0.21 470	0.18 533	0.24 530	0.29 639	0.18 594	0.19 579	0.22 635	0.09 548	0.07 558	0.08 459	0.09 572	0.07 433	0.06 362

DSFCA	0.16 569	0.09 499	0.14 450	0.16 242	0.10 521	0.20 602	0.19 594	0.28 581	0.31 599	0.23 620	0.24 530	0.22 564	0.15 526	0.19 579	0.20 606	0.10 593	0.07 558	0.09 549	0.09 572	0.08 507	0.08 525

FADNet-RVC-Resample	0.16 569	0.11 590	0.31 680	0.22 648	0.11 576	0.19 586	0.14 297	0.25 519	0.24 513	0.24 630	0.27 585	0.20 536	0.15 526	0.16 502	0.15 536	0.07 393	0.08 592	0.12 651	0.10 614	0.09 572	0.10 606

FADNet_RVC	0.16 569	0.14 649	0.40 707	0.20 591	0.11 576	0.13 422	0.13 218	0.26 538	0.22 484	0.21 591	0.23 517	0.20 536	0.17 578	0.14 439	0.16 552	0.08 479	0.08 592	0.12 651	0.09 572	0.11 628	0.10 606

AANet_RVC	0.16 569	0.10 562	0.10 233	0.18 436	0.09 405	0.18 561	0.19 594	0.26 538	0.31 599	0.22 607	0.35 654	0.21 546	0.21 628	0.22 635	0.16 552	0.06 199	0.05 315	0.06 238	0.06 336	0.07 433	0.06 362

DeepPruner_ROB	0.16 569	0.11 590	0.15 499	0.17 333	0.10 521	0.17 542	0.15 386	0.32 636	0.21 470	0.19 552	0.21 496	0.22 564	0.18 594	0.20 604	0.15 536	0.13 676	0.09 629	0.09 549	0.09 572	0.11 628	0.10 606

z-ln-s-r	0.17 591	0.10 562	0.40 707	0.19 520	0.08 269	0.17 542	0.18 553	0.22 452	0.33 614	0.18 533	0.40 683	0.22 564	0.17 578	0.20 604	0.23 647	0.07 393	0.05 315	0.07 358	0.07 441	0.07 433	0.05 241

rvit_stereo_0075_2	0.17 591	0.12 608	0.25 652	0.23 672	0.16 689	0.13 422	0.10 47	0.30 612	0.27 559	0.20 575	0.28 599	0.22 564	0.15 526	0.18 562	0.13 458	0.16 710	0.10 651	0.17 704	0.10 614	0.10 605	0.09 574

ToySt	0.17 591	0.11 590	0.18 594	0.17 333	0.11 576	0.16 518	0.25 694	0.24 500	0.33 614	0.19 552	0.24 530	0.26 612	0.24 651	0.19 579	0.20 606	0.07 393	0.08 592	0.09 549	0.10 614	0.09 572	0.08 525

ssnet_v2	0.17 591	0.10 562	0.17 568	0.17 333	0.11 576	0.21 622	0.21 639	0.33 656	0.25 535	0.22 607	0.22 508	0.27 620	0.18 594	0.22 635	0.20 606	0.11 625	0.09 629	0.09 549	0.09 572	0.08 507	0.08 525

dad	0.17 591	0.20 703	0.20 618	0.16 242	0.11 576	0.20 602	0.18 553	0.21 425	0.28 574	0.30 684	0.24 530	0.29 639	0.13 483	0.19 579	0.16 552	0.18 722	0.09 629	0.11 631	0.09 572	0.11 628	0.07 452

GEStereo_RVC	0.17 591	0.12 608	0.15 499	0.22 648	0.11 576	0.19 586	0.17 502	0.32 636	0.48 702	0.20 575	0.25 559	0.17 493	0.13 483	0.21 622	0.16 552	0.10 593	0.06 480	0.08 459	0.07 441	0.09 572	0.08 525

MMNet	0.17 591	0.09 499	0.16 536	0.20 591	0.11 576	0.27 684	0.20 618	0.25 519	0.41 668	0.22 607	0.30 619	0.21 546	0.20 624	0.17 537	0.20 606	0.06 199	0.06 480	0.07 358	0.07 441	0.08 507	0.07 452

delet	0.17 591	0.08 410	0.17 568	0.19 520	0.11 576	0.20 602	0.21 639	0.30 612	0.37 647	0.17 503	0.26 576	0.19 524	0.19 611	0.19 579	0.21 626	0.08 479	0.08 592	0.09 549	0.11 648	0.06 345	0.06 362

UNet	0.17 591	0.09 499	0.18 594	0.19 520	0.12 613	0.27 684	0.19 594	0.33 656	0.29 581	0.21 591	0.24 530	0.23 582	0.19 611	0.19 579	0.18 586	0.07 393	0.06 480	0.08 459	0.07 441	0.08 507	0.06 362

HGLStereo	0.17 591	0.08 410	0.19 606	0.17 333	0.12 613	0.18 561	0.18 553	0.31 625	0.32 606	0.21 591	0.32 632	0.25 602	0.18 594	0.19 579	0.20 606	0.09 548	0.09 629	0.07 358	0.07 441	0.09 572	0.10 606

DMCA-RVC	0.17 591	0.10 562	0.15 499	0.24 681	0.11 576	0.18 561	0.18 553	0.25 519	0.24 513	0.21 591	0.26 576	0.25 602	0.27 674	0.18 562	0.20 606	0.12 650	0.08 592	0.13 666	0.10 614	0.10 605	0.08 525

TDLM	0.17 591	0.12 608	0.13 409	0.24 681	0.10 521	0.18 561	0.18 553	0.36 687	0.30 591	0.21 591	0.28 599	0.28 630	0.18 594	0.23 646	0.18 586	0.11 625	0.07 558	0.10 599	0.10 614	0.08 507	0.08 525

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 591	0.10 562	0.22 634	0.20 591	0.10 521	0.15 486	0.18 553	0.31 625	0.25 535	0.21 591	0.30 619	0.25 602	0.17 578	0.21 622	0.20 606	0.09 548	0.06 480	0.08 459	0.08 524	0.07 433	0.08 525
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	0.17 591	0.12 608	0.15 499	0.20 591	0.09 405	0.18 561	0.18 553	0.26 538	0.23 496	0.26 649	0.40 683	0.22 564	0.17 578	0.21 622	0.20 606	0.08 479	0.05 315	0.09 549	0.10 614	0.07 433	0.07 452
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.18 605	0.08 410	0.19 606	0.19 520	0.13 636	0.15 486	0.12 132	0.30 612	0.32 606	0.21 591	0.25 559	0.27 620	0.17 578	0.17 537	0.20 606	0.20 735	0.08 592	0.14 680	0.14 685	0.14 682	0.17 722

test_sample9	0.18 605	0.12 608	0.20 618	0.12 7	0.14 658	0.17 542	0.13 218	0.27 560	0.23 496	0.20 575	0.20 472	0.24 588	0.19 611	0.19 579	0.17 568	0.15 694	0.30 763	0.14 680	0.14 685	0.14 682	0.12 650

fast-acv-ft	0.18 605	0.11 590	0.19 606	0.19 520	0.12 613	0.24 652	0.21 639	0.25 519	0.34 626	0.22 607	0.34 650	0.27 620	0.20 624	0.21 622	0.23 647	0.09 548	0.09 629	0.08 459	0.10 614	0.08 507	0.07 452

HBP-ISP	0.18 605	0.13 636	0.16 536	0.15 141	0.11 576	0.08 108	0.13 218	0.28 581	0.29 581	0.22 607	0.33 645	0.21 546	0.25 660	0.23 646	0.17 568	0.14 690	0.16 727	0.21 724	0.17 717	0.10 605	0.08 525

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 605	0.09 499	0.29 675	0.15 141	0.10 521	0.22 631	0.20 618	0.26 538	0.39 659	0.25 643	0.42 700	0.24 588	0.15 526	0.20 604	0.19 599	0.07 393	0.05 315	0.06 238	0.05 225	0.10 605	0.09 574

SACVNet	0.18 605	0.12 608	0.14 450	0.17 333	0.13 636	0.22 631	0.18 553	0.31 625	0.30 591	0.23 620	0.31 628	0.30 649	0.22 637	0.22 635	0.17 568	0.11 625	0.08 592	0.10 599	0.10 614	0.12 646	0.14 692

psm_up	0.18 605	0.10 562	0.18 594	0.20 591	0.11 576	0.17 542	0.19 594	0.37 693	0.34 626	0.21 591	0.28 599	0.29 639	0.24 651	0.20 604	0.22 635	0.09 548	0.10 651	0.11 631	0.11 648	0.08 507	0.08 525

hitnet-ft	0.18 605	0.09 499	0.17 568	0.14 79	0.09 405	0.26 674	0.20 618	0.25 519	0.26 549	0.24 630	0.32 632	0.31 662	0.22 637	0.24 656	0.21 626	0.12 650	0.07 558	0.10 599	0.08 524	0.12 646	0.11 634

STTStereo	0.18 605	0.12 608	0.27 662	0.20 591	0.11 576	0.16 518	0.21 639	0.29 597	0.23 496	0.21 591	0.30 619	0.29 639	0.18 594	0.20 604	0.19 599	0.12 650	0.11 664	0.11 631	0.14 685	0.09 572	0.08 525

CVANet_RVC	0.18 605	0.10 562	0.14 450	0.21 628	0.10 521	0.18 561	0.17 502	0.34 665	0.33 614	0.22 607	0.31 628	0.28 630	0.18 594	0.23 646	0.17 568	0.12 650	0.08 592	0.12 651	0.11 648	0.09 572	0.07 452

StereoDRNet	0.18 605	0.11 590	0.17 568	0.22 648	0.11 576	0.21 622	0.22 650	0.37 693	0.33 614	0.24 630	0.28 599	0.30 649	0.19 611	0.20 604	0.20 606	0.09 548	0.08 592	0.11 631	0.09 572	0.09 572	0.07 452

DLCB_ROB	0.18 605	0.10 562	0.15 499	0.23 672	0.11 576	0.24 652	0.18 553	0.29 597	0.28 574	0.27 655	0.28 599	0.28 630	0.24 651	0.19 579	0.20 606	0.08 479	0.08 592	0.09 549	0.09 572	0.07 433	0.07 452

TCMNet	0.19 617	0.12 608	0.19 606	0.20 591	0.18 712	0.20 602	0.24 677	0.27 560	0.36 640	0.23 620	0.26 576	0.25 602	0.19 611	0.19 579	0.23 647	0.13 676	0.11 664	0.11 631	0.12 670	0.13 666	0.12 650

rvit_105_1	0.19 617	0.11 590	0.25 652	0.21 628	0.16 689	0.21 622	0.27 712	0.31 625	0.41 668	0.19 552	0.20 472	0.22 564	0.17 578	0.19 579	0.17 568	0.12 650	0.12 680	0.13 666	0.15 702	0.08 507	0.07 452

test_sample8	0.19 617	0.12 608	0.20 618	0.12 7	0.14 658	0.17 542	0.13 218	0.31 625	0.21 470	0.27 655	0.22 508	0.36 688	0.25 660	0.19 579	0.17 568	0.15 694	0.30 763	0.14 680	0.14 685	0.14 682	0.12 650

SDNR	0.19 617	0.08 410	0.19 606	0.16 242	0.12 613	0.77 764	0.14 297	0.25 519	0.32 606	0.19 552	0.24 530	0.19 524	0.13 483	0.19 579	0.15 536	0.16 710	0.18 735	0.14 680	0.11 648	0.08 507	0.11 634

pcwnet_v2	0.19 617	0.10 562	0.26 655	0.17 333	0.14 658	0.18 561	0.15 386	0.37 693	0.46 699	0.19 552	0.24 530	0.21 546	0.19 611	0.20 604	0.19 599	0.13 676	0.10 651	0.10 599	0.10 614	0.11 628	0.13 673

ADCRef	0.19 617	0.12 608	0.41 710	0.20 591	0.12 613	0.22 631	0.18 553	0.32 636	0.36 640	0.26 649	0.32 632	0.17 493	0.23 645	0.24 656	0.24 660	0.07 393	0.06 480	0.09 549	0.09 572	0.08 507	0.08 525

NVstereo2D	0.19 617	0.10 562	0.15 499	0.17 333	0.15 678	0.28 691	0.23 662	0.44 728	0.42 679	0.15 455	0.27 585	0.25 602	0.19 611	0.22 635	0.17 568	0.09 548	0.06 480	0.10 599	0.08 524	0.15 699	0.09 574

DRN-Test	0.19 617	0.11 590	0.20 618	0.22 648	0.10 521	0.22 631	0.22 650	0.39 705	0.37 647	0.24 630	0.32 632	0.26 612	0.21 628	0.22 635	0.24 660	0.11 625	0.07 558	0.11 631	0.10 614	0.09 572	0.07 452

DISCO	0.19 617	0.09 499	0.22 634	0.17 333	0.10 521	0.25 663	0.18 553	0.27 560	0.44 691	0.22 607	0.31 628	0.33 675	0.26 666	0.28 680	0.28 698	0.08 479	0.06 480	0.07 358	0.07 441	0.09 572	0.09 574

CBMV_ROB	0.19 617	0.13 636	0.17 568	0.16 242	0.11 576	0.15 486	0.13 218	0.26 538	0.28 574	0.27 655	0.30 619	0.27 620	0.24 651	0.23 646	0.16 552	0.15 694	0.17 733	0.22 730	0.20 730	0.10 605	0.11 634

NOSS_ROB	0.19 617	0.12 608	0.18 594	0.16 242	0.12 613	0.15 486	0.12 132	0.30 612	0.32 606	0.20 575	0.22 508	0.27 620	0.23 645	0.21 622	0.16 552	0.16 710	0.18 735	0.23 733	0.21 734	0.12 646	0.13 673

CBMV	0.19 617	0.14 649	0.17 568	0.18 436	0.10 521	0.20 602	0.11 86	0.29 597	0.30 591	0.29 679	0.30 619	0.30 649	0.23 645	0.27 668	0.19 599	0.13 676	0.15 716	0.17 704	0.16 710	0.10 605	0.10 606
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PStereo	0.20 629	0.22 713	0.20 618	0.17 333	0.10 521	0.13 422	0.20 618	0.27 560	0.38 654	0.20 575	0.14 362	0.28 630	0.31 701	0.24 656	0.31 718	0.18 722	0.13 695	0.15 693	0.11 648	0.12 646	0.12 650

w-ln-seven-2	0.20 629	0.14 649	0.37 702	0.22 648	0.12 613	0.20 602	0.21 639	0.28 581	0.37 647	0.25 643	0.37 663	0.27 620	0.22 637	0.21 622	0.23 647	0.08 479	0.08 592	0.09 549	0.09 572	0.10 605	0.09 574

YMNet	0.20 629	0.12 608	0.19 606	0.20 591	0.14 658	0.26 674	0.23 662	0.32 636	0.34 626	0.27 655	0.34 650	0.30 649	0.18 594	0.18 562	0.22 635	0.10 593	0.13 695	0.10 599	0.10 614	0.08 507	0.09 574

YMNet_1	0.20 629	0.12 608	0.19 606	0.20 591	0.14 658	0.26 674	0.23 662	0.32 636	0.34 626	0.27 655	0.34 650	0.30 649	0.18 594	0.18 562	0.22 635	0.10 593	0.13 695	0.10 599	0.10 614	0.08 507	0.09 574

GwcNet	0.20 629	0.13 636	0.19 606	0.18 436	0.12 613	0.24 652	0.19 594	0.35 680	0.43 686	0.20 575	0.32 632	0.33 675	0.20 624	0.22 635	0.24 660	0.11 625	0.09 629	0.09 549	0.09 572	0.09 572	0.10 606

FAT-Stereo	0.20 629	0.12 608	0.22 634	0.21 628	0.12 613	0.17 542	0.18 553	0.34 665	0.39 659	0.27 655	0.37 663	0.34 682	0.32 706	0.21 622	0.20 606	0.09 548	0.11 664	0.10 599	0.09 572	0.11 628	0.14 692

FADNet-RVC	0.20 629	0.20 703	0.38 704	0.21 628	0.16 689	0.20 602	0.15 386	0.26 538	0.26 549	0.26 649	0.32 632	0.26 612	0.21 628	0.22 635	0.19 599	0.12 650	0.13 695	0.12 651	0.14 685	0.13 666	0.18 728

S-Stereo	0.20 629	0.12 608	0.25 652	0.21 628	0.13 636	0.20 602	0.18 553	0.32 636	0.43 686	0.23 620	0.36 657	0.28 630	0.30 697	0.19 579	0.22 635	0.09 548	0.12 680	0.10 599	0.10 614	0.13 666	0.13 673

SuperB	0.20 629	0.10 562	0.56 734	0.16 242	0.09 405	0.18 561	0.18 553	0.24 500	0.50 714	0.26 649	0.39 677	0.17 493	0.21 628	0.22 635	0.21 626	0.08 479	0.06 480	0.06 238	0.06 336	0.12 646	0.10 606

ADCP+	0.20 629	0.10 562	0.33 689	0.20 591	0.12 613	0.22 631	0.26 705	0.31 625	0.34 626	0.26 649	0.37 663	0.22 564	0.22 637	0.27 668	0.27 690	0.09 548	0.06 480	0.08 459	0.08 524	0.09 572	0.10 606

PS-NSSS	0.20 629	0.21 709	0.23 643	0.20 591	0.10 521	0.19 586	0.17 502	0.36 687	0.25 535	0.27 655	0.33 645	0.27 620	0.24 651	0.20 604	0.20 606	0.15 694	0.12 680	0.17 704	0.14 685	0.10 605	0.08 525

PWCDC_ROB	0.20 629	0.13 636	0.22 634	0.24 681	0.11 576	0.19 586	0.15 386	0.33 656	0.54 724	0.29 679	0.50 717	0.21 546	0.15 526	0.27 668	0.20 606	0.11 625	0.09 629	0.10 599	0.08 524	0.11 628	0.09 574

SGM-Forest	0.20 629	0.14 649	0.18 594	0.19 520	0.13 636	0.20 602	0.22 650	0.33 656	0.30 591	0.24 630	0.29 611	0.28 630	0.19 611	0.23 646	0.17 568	0.15 694	0.16 727	0.15 693	0.14 685	0.12 646	0.12 650
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
UDG	0.21 642	0.17 678	0.19 606	0.23 672	0.15 678	0.30 698	0.20 618	0.33 656	0.35 635	0.23 620	0.28 599	0.31 662	0.27 674	0.20 604	0.22 635	0.15 694	0.12 680	0.13 666	0.09 572	0.14 682	0.14 692

FINET	0.21 642	0.18 690	0.26 655	0.18 436	0.16 689	0.23 647	0.23 662	0.32 636	0.48 702	0.25 643	0.32 632	0.22 564	0.22 637	0.22 635	0.17 568	0.18 722	0.16 727	0.11 631	0.10 614	0.15 699	0.13 673

Syn2CoEx	0.21 642	0.16 667	0.27 662	0.29 727	0.14 658	0.26 674	0.20 618	0.33 656	0.31 599	0.28 670	0.36 657	0.27 620	0.25 660	0.19 579	0.24 660	0.16 710	0.12 680	0.14 680	0.11 648	0.09 572	0.08 525

FADNet	0.21 642	0.22 713	0.36 698	0.18 436	0.17 705	0.24 652	0.13 218	0.31 625	0.31 599	0.23 620	0.25 559	0.27 620	0.21 628	0.19 579	0.15 536	0.13 676	0.15 716	0.12 651	0.15 702	0.16 708	0.18 728

RP	0.21 642	0.13 636	0.21 628	0.23 672	0.11 576	0.21 622	0.20 618	0.25 519	0.44 691	0.21 591	0.38 669	0.36 688	0.24 651	0.27 668	0.25 670	0.11 625	0.12 680	0.13 666	0.12 670	0.12 646	0.14 692

DANet	0.21 642	0.15 659	0.28 667	0.25 694	0.13 636	0.22 631	0.19 594	0.27 560	0.27 559	0.28 670	0.32 632	0.35 686	0.31 701	0.31 690	0.23 647	0.11 625	0.09 629	0.11 631	0.10 614	0.13 666	0.11 634
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.21 642	0.12 608	0.21 628	0.24 681	0.13 636	0.22 631	0.22 650	0.41 715	0.26 549	0.31 690	0.42 700	0.37 693	0.28 685	0.23 646	0.22 635	0.10 593	0.12 680	0.10 599	0.09 572	0.10 605	0.08 525

PWC_ROB	0.21 642	0.16 667	0.26 655	0.18 436	0.11 576	0.22 631	0.13 218	0.32 636	0.49 711	0.30 684	0.40 683	0.32 671	0.24 651	0.31 690	0.22 635	0.10 593	0.07 558	0.11 631	0.08 524	0.11 628	0.10 606

PSMNet_ROB	0.21 642	0.11 590	0.15 499	0.27 713	0.15 678	0.24 652	0.35 747	0.43 726	0.37 647	0.27 655	0.32 632	0.32 671	0.22 637	0.21 622	0.26 682	0.12 650	0.08 592	0.13 666	0.11 648	0.09 572	0.09 574

SCION-MonSter	0.22 651	0.17 678	0.16 536	0.25 694	0.18 712	0.34 710	0.17 502	0.28 581	0.47 701	0.23 620	0.46 708	0.20 536	0.18 594	0.25 662	0.25 670	0.09 548	0.08 592	0.23 733	0.19 725	0.11 628	0.11 634

MSAF-DinoV2	0.22 651	0.11 590	0.23 643	0.17 333	0.10 521	0.27 684	0.16 460	0.37 693	0.55 725	0.21 591	0.27 585	0.47 727	0.27 674	0.35 712	0.39 742	0.09 548	0.06 480	0.07 358	0.09 572	0.12 646	0.10 606

GASNet	0.22 651	0.23 716	0.33 689	0.26 700	0.17 705	0.26 674	0.16 460	0.44 728	0.42 679	0.27 655	0.24 530	0.30 649	0.15 526	0.27 668	0.18 586	0.12 650	0.08 592	0.12 651	0.11 648	0.16 708	0.07 452

Anonymous_2	0.22 651	0.17 678	0.28 667	0.15 141	0.16 689	0.32 700	0.22 650	0.22 452	0.17 375	0.23 620	0.24 530	0.26 612	0.27 674	0.27 668	0.23 647	0.22 744	0.25 759	0.17 704	0.17 717	0.17 716	0.17 722

Wz-Net-LNSev	0.22 651	0.16 667	0.38 704	0.21 628	0.13 636	0.25 663	0.23 662	0.32 636	0.43 686	0.30 684	0.41 694	0.31 662	0.18 594	0.22 635	0.25 670	0.10 593	0.09 629	0.08 459	0.08 524	0.12 646	0.11 634

Wz-Net-MNSev	0.22 651	0.13 636	0.31 680	0.20 591	0.14 658	0.36 720	0.24 677	0.33 656	0.44 691	0.28 670	0.40 683	0.38 697	0.19 611	0.24 656	0.25 670	0.09 548	0.07 558	0.09 549	0.09 572	0.12 646	0.10 606

DDUNet	0.22 651	0.17 678	0.21 628	0.22 648	0.15 678	0.25 663	0.24 677	0.29 597	0.30 591	0.31 690	0.36 657	0.33 675	0.25 660	0.24 656	0.20 606	0.18 722	0.13 695	0.17 704	0.11 648	0.16 708	0.16 711

APVNet	0.22 651	0.12 608	0.19 606	0.18 436	0.14 658	0.32 700	0.31 742	0.39 705	0.32 606	0.27 655	0.40 683	0.30 649	0.29 693	0.26 665	0.25 670	0.11 625	0.12 680	0.11 631	0.14 685	0.12 646	0.12 650

aanetorigin	0.22 651	0.17 678	0.56 734	0.17 333	0.10 521	0.15 486	0.19 594	0.20 398	0.33 614	0.49 734	0.48 712	0.29 639	0.27 674	0.20 604	0.23 647	0.08 479	0.07 558	0.08 459	0.07 441	0.10 605	0.09 574

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 651	0.21 709	0.24 647	0.26 700	0.11 576	0.23 647	0.14 297	0.39 705	0.24 513	0.32 696	0.36 657	0.30 649	0.21 628	0.19 579	0.21 626	0.17 716	0.14 706	0.21 724	0.16 710	0.12 646	0.12 650

AF-Net	0.22 651	0.17 678	0.17 568	0.26 700	0.13 636	0.25 663	0.24 677	0.32 636	0.50 714	0.25 643	0.33 645	0.38 697	0.26 666	0.28 680	0.25 670	0.11 625	0.10 651	0.16 701	0.11 648	0.11 628	0.10 606

stereogan	0.22 651	0.11 590	0.21 628	0.20 591	0.12 613	0.31 699	0.19 594	0.35 680	0.44 691	0.22 607	0.39 677	0.35 686	0.27 674	0.33 702	0.22 635	0.10 593	0.12 680	0.10 599	0.10 614	0.14 682	0.13 673

edge stereo	0.22 651	0.13 636	0.20 618	0.21 628	0.13 636	0.23 647	0.16 460	0.32 636	0.42 679	0.32 696	0.40 683	0.38 697	0.35 716	0.25 662	0.24 660	0.13 676	0.11 664	0.14 680	0.11 648	0.12 646	0.13 673

RYNet	0.22 651	0.12 608	0.22 634	0.19 520	0.17 705	0.46 731	0.26 705	0.38 701	0.48 702	0.24 630	0.28 599	0.34 682	0.23 645	0.20 604	0.30 709	0.10 593	0.06 480	0.09 549	0.09 572	0.13 666	0.15 699

NaN_ROB	0.22 651	0.19 696	0.24 647	0.25 694	0.13 636	0.29 695	0.26 705	0.33 656	0.41 668	0.31 690	0.31 628	0.32 671	0.23 645	0.30 689	0.21 626	0.11 625	0.17 733	0.10 599	0.10 614	0.08 507	0.09 574

MDST_ROB	0.22 651	0.10 562	0.17 568	0.18 436	0.11 576	0.37 721	0.19 594	0.43 726	0.41 668	0.39 715	0.39 677	0.29 639	0.21 628	0.26 665	0.18 586	0.11 625	0.10 651	0.14 680	0.11 648	0.10 605	0.08 525

XPNet_ROB	0.22 651	0.11 590	0.19 606	0.22 648	0.13 636	0.22 631	0.19 594	0.34 665	0.40 665	0.30 684	0.39 677	0.39 705	0.26 666	0.26 665	0.28 698	0.15 694	0.10 651	0.10 599	0.10 614	0.13 666	0.12 650

SQANet	0.23 668	0.23 716	0.30 678	0.30 729	0.19 720	0.27 684	0.13 218	0.29 597	0.33 614	0.24 630	0.37 663	0.31 662	0.22 637	0.27 668	0.23 647	0.15 694	0.10 651	0.21 724	0.16 710	0.21 728	0.15 699

Nwc_Net	0.23 668	0.16 667	0.21 628	0.25 694	0.14 658	0.24 652	0.26 705	0.37 693	0.38 654	0.22 607	0.41 694	0.30 649	0.28 685	0.28 680	0.25 670	0.11 625	0.10 651	0.17 704	0.20 730	0.10 605	0.10 606

RTSC	0.23 668	0.12 608	0.28 667	0.21 628	0.13 636	0.28 691	0.16 460	0.35 680	0.66 750	0.27 655	0.33 645	0.30 649	0.21 628	0.31 690	0.29 702	0.10 593	0.08 592	0.09 549	0.10 614	0.13 666	0.13 673

PA-Net	0.23 668	0.18 690	0.33 689	0.28 718	0.22 736	0.21 622	0.38 753	0.29 597	0.39 659	0.22 607	0.32 632	0.25 602	0.26 666	0.20 604	0.25 670	0.09 548	0.23 756	0.15 693	0.22 737	0.09 572	0.13 673
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.23 668	0.15 659	0.17 568	0.34 737	0.18 712	0.24 652	0.23 662	0.34 665	0.28 574	0.31 690	0.38 669	0.38 697	0.28 685	0.23 646	0.24 660	0.15 694	0.12 680	0.18 714	0.21 734	0.13 666	0.13 673

ETE_ROB	0.23 668	0.17 678	0.22 634	0.25 694	0.13 636	0.26 674	0.29 728	0.31 625	0.36 640	0.28 670	0.36 657	0.45 719	0.26 666	0.27 668	0.26 682	0.11 625	0.08 592	0.12 651	0.09 572	0.14 682	0.13 673

SGM_RVC	0.23 668	0.12 608	0.15 499	0.15 141	0.09 405	0.33 707	0.18 553	0.34 665	0.31 599	0.44 729	0.37 663	0.53 737	0.35 716	0.35 712	0.24 660	0.13 676	0.13 695	0.13 666	0.13 681	0.10 605	0.11 634
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.24 675	0.18 690	0.18 594	0.20 591	0.14 658	0.21 622	0.19 594	0.32 636	0.41 668	0.29 679	0.21 496	0.32 671	0.27 674	0.41 739	0.27 690	0.46 766	0.12 680	0.31 754	0.11 648	0.15 699	0.12 650

z-mn7	0.24 675	0.14 649	0.45 716	0.19 520	0.13 636	0.28 691	0.25 694	0.34 665	0.62 741	0.27 655	0.56 731	0.29 639	0.24 651	0.32 697	0.25 670	0.08 479	0.08 592	0.08 459	0.08 524	0.10 605	0.10 606

w-ln-seven	0.24 675	0.14 649	0.55 731	0.19 520	0.14 658	0.26 674	0.22 650	0.35 680	0.60 738	0.29 679	0.39 677	0.30 649	0.22 637	0.21 622	0.26 682	0.09 548	0.09 629	0.11 631	0.10 614	0.11 628	0.10 606

DGSMNet	0.24 675	0.19 696	0.33 689	0.21 628	0.24 741	0.24 652	0.20 618	0.35 680	0.41 668	0.24 630	0.32 632	0.38 697	0.21 628	0.29 686	0.23 647	0.12 650	0.11 664	0.14 680	0.16 710	0.23 737	0.23 739

G-Net	0.24 675	0.16 667	0.36 698	0.22 648	0.16 689	0.51 739	0.23 662	0.29 597	0.34 626	0.36 708	0.38 669	0.31 662	0.29 693	0.27 668	0.26 682	0.11 625	0.09 629	0.12 651	0.09 572	0.16 708	0.13 673

NCC-stereo	0.24 675	0.15 659	0.31 680	0.26 700	0.16 689	0.20 602	0.30 736	0.40 709	0.40 665	0.24 630	0.38 669	0.33 675	0.28 685	0.36 718	0.27 690	0.12 650	0.11 664	0.15 693	0.22 737	0.13 666	0.13 673

Abc-Net	0.24 675	0.15 659	0.31 680	0.26 700	0.16 689	0.20 602	0.30 736	0.40 709	0.40 665	0.24 630	0.38 669	0.33 675	0.28 685	0.36 718	0.27 690	0.12 650	0.11 664	0.15 693	0.22 737	0.13 666	0.13 673
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.24 675	0.11 590	0.47 721	0.22 648	0.12 613	0.34 710	0.29 728	0.29 597	0.56 728	0.24 630	0.46 708	0.30 649	0.30 697	0.29 686	0.29 702	0.08 479	0.07 558	0.09 549	0.09 572	0.10 605	0.10 606

DeepPrunerF	0.24 675	0.17 678	0.42 712	0.26 700	0.16 689	0.22 631	0.28 718	0.37 693	0.50 714	0.26 649	0.29 611	0.24 588	0.28 685	0.21 622	0.22 635	0.15 694	0.11 664	0.20 721	0.18 723	0.12 646	0.13 673

FBW_ROB	0.24 675	0.17 678	0.22 634	0.26 700	0.14 658	0.25 663	0.22 650	0.41 715	0.41 668	0.41 722	0.41 694	0.42 712	0.27 674	0.31 690	0.23 647	0.09 548	0.14 706	0.14 680	0.12 670	0.11 628	0.09 574

SANet	0.24 675	0.14 649	0.28 667	0.21 628	0.11 576	0.27 684	0.24 677	0.38 701	0.64 746	0.36 708	0.40 683	0.43 715	0.26 666	0.27 668	0.24 660	0.12 650	0.09 629	0.10 599	0.09 572	0.13 666	0.11 634

WCMA_ROB	0.24 675	0.11 590	0.22 634	0.17 333	0.14 658	0.32 700	0.15 386	0.32 636	0.32 606	0.38 713	0.53 722	0.40 709	0.34 713	0.34 705	0.25 670	0.11 625	0.12 680	0.12 651	0.10 614	0.14 682	0.14 692

DStereoSA	0.25 687	0.19 696	0.37 702	0.26 700	0.17 705	0.22 631	0.20 618	0.49 738	0.59 734	0.22 607	0.29 611	0.29 639	0.33 708	0.39 731	0.28 698	0.12 650	0.11 664	0.16 701	0.14 685	0.14 682	0.12 650

zh-sn7	0.25 687	0.17 678	0.50 723	0.24 681	0.13 636	0.25 663	0.24 677	0.34 665	0.48 702	0.28 670	0.54 724	0.28 630	0.31 701	0.36 718	0.32 722	0.10 593	0.10 651	0.11 631	0.10 614	0.12 646	0.12 650

zh-mn7	0.25 687	0.14 649	0.56 734	0.19 520	0.14 658	0.24 652	0.22 650	0.34 665	0.62 741	0.35 705	0.65 740	0.31 662	0.25 660	0.31 690	0.25 670	0.09 548	0.08 592	0.09 549	0.09 572	0.09 572	0.11 634

Wz-Net-SNSev	0.25 687	0.17 678	0.44 715	0.25 694	0.14 658	0.26 674	0.23 662	0.38 701	0.56 728	0.30 684	0.55 726	0.39 705	0.26 666	0.23 646	0.30 709	0.10 593	0.09 629	0.09 549	0.10 614	0.11 628	0.11 634

psmorigin	0.25 687	0.15 659	0.34 697	0.17 333	0.13 636	0.23 647	0.14 297	0.34 665	0.33 614	0.41 722	0.55 726	0.41 711	0.37 720	0.34 705	0.27 690	0.11 625	0.15 716	0.11 631	0.11 648	0.12 646	0.16 711

RGC	0.25 687	0.20 703	0.29 675	0.28 718	0.16 689	0.22 631	0.23 662	0.32 636	0.44 691	0.27 655	0.40 683	0.38 697	0.27 674	0.36 718	0.22 635	0.11 625	0.13 695	0.17 704	0.17 717	0.14 682	0.16 711

ADCMid	0.25 687	0.15 659	0.40 707	0.20 591	0.14 658	0.25 663	0.26 705	0.34 665	0.38 654	0.36 708	0.44 705	0.34 682	0.40 729	0.35 712	0.33 727	0.10 593	0.09 629	0.11 631	0.11 648	0.13 666	0.12 650

ADCPNet	0.25 687	0.16 667	0.61 743	0.21 628	0.15 678	0.35 719	0.25 694	0.32 636	0.35 635	0.30 684	0.40 683	0.36 688	0.28 685	0.28 680	0.32 722	0.12 650	0.10 651	0.11 631	0.12 670	0.14 682	0.13 673

LALA_ROB	0.25 687	0.16 667	0.22 634	0.26 700	0.17 705	0.27 684	0.27 712	0.42 720	0.37 647	0.33 700	0.38 669	0.51 733	0.26 666	0.28 680	0.27 690	0.16 710	0.09 629	0.12 651	0.11 648	0.13 666	0.12 650

SHD	0.26 696	0.15 659	0.30 678	0.24 681	0.18 712	0.22 631	0.15 386	0.38 701	0.71 754	0.32 696	0.41 694	0.36 688	0.28 685	0.32 697	0.29 702	0.12 650	0.11 664	0.14 680	0.13 681	0.16 708	0.20 734

AnyNet_C32	0.26 696	0.16 667	0.36 698	0.20 591	0.16 689	0.25 663	0.30 736	0.32 636	0.44 691	0.31 690	0.49 713	0.30 649	0.33 708	0.40 736	0.33 727	0.12 650	0.12 680	0.12 651	0.14 685	0.14 682	0.15 699

DStereoFS	0.27 698	0.22 713	0.31 680	0.22 648	0.15 678	0.22 631	0.20 618	0.50 742	0.48 702	0.28 670	0.44 705	0.33 675	0.34 713	0.52 752	0.29 702	0.12 650	0.11 664	0.15 693	0.13 681	0.16 708	0.16 711

PSMNet-RUCA	0.27 698	0.33 747	0.41 710	0.36 743	0.32 755	0.18 561	0.19 594	0.42 720	0.30 591	0.33 700	0.41 694	0.39 705	0.25 660	0.31 690	0.20 606	0.18 722	0.10 651	0.25 736	0.15 702	0.21 728	0.16 711

PDISCO_ROB	0.27 698	0.16 667	0.26 655	0.28 718	0.20 725	0.32 700	0.26 705	0.44 728	0.57 730	0.28 670	0.40 683	0.45 719	0.29 693	0.33 702	0.34 729	0.12 650	0.09 629	0.17 704	0.16 710	0.17 716	0.13 673

DispFullNet	0.27 698	0.21 709	0.65 746	0.28 718	0.16 689	0.26 674	0.17 502	0.33 656	0.58 733	0.27 655	0.38 669	0.43 715	0.23 645	0.38 725	0.23 647	0.12 650	0.06 480	0.19 716	0.11 648	0.21 728	0.15 699

MeshStereo	0.27 698	0.13 636	0.18 594	0.15 141	0.11 576	0.32 700	0.24 677	0.40 709	0.36 640	0.52 736	0.57 734	0.67 748	0.40 729	0.35 712	0.26 682	0.14 690	0.13 695	0.13 666	0.11 648	0.11 628	0.10 606
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	0.28 703	0.17 678	0.78 764	0.22 648	0.16 689	0.34 710	0.29 728	0.39 705	0.57 730	0.24 630	0.55 726	0.37 693	0.24 651	0.33 702	0.35 730	0.09 548	0.08 592	0.09 549	0.10 614	0.14 682	0.16 711

XQC	0.28 703	0.23 716	0.51 724	0.28 718	0.19 720	0.34 710	0.27 712	0.36 687	0.57 730	0.31 690	0.30 619	0.37 693	0.30 697	0.38 725	0.38 738	0.13 676	0.09 629	0.15 693	0.12 670	0.17 716	0.18 728

CC-Net-ROB	0.28 703	0.31 745	0.36 698	0.29 727	0.15 678	0.25 663	0.19 594	0.45 731	0.33 614	0.39 715	0.37 663	0.39 705	0.31 701	0.27 668	0.26 682	0.24 751	0.19 738	0.30 753	0.23 741	0.18 721	0.15 699

DPSNet	0.28 703	0.16 667	0.31 680	0.18 436	0.13 636	0.54 741	0.42 757	0.51 745	0.67 751	0.29 679	0.38 669	0.38 697	0.29 693	0.31 690	0.23 647	0.11 625	0.10 651	0.11 631	0.08 524	0.20 725	0.16 711

MultiAttention	0.29 707	0.08 410	0.14 450	0.19 520	0.12 613	1.45 784	1.33 790	0.36 687	0.37 647	0.19 552	0.21 496	0.24 588	0.11 408	0.38 725	0.18 586	0.06 199	0.05 315	0.08 459	0.08 524	0.10 605	0.09 574

Wz-Net-TNSev	0.29 707	0.20 703	0.65 746	0.19 520	0.15 678	0.38 724	0.27 712	0.35 680	0.55 725	0.34 704	0.42 700	0.45 719	0.38 723	0.32 697	0.30 709	0.12 650	0.13 695	0.10 599	0.12 670	0.15 699	0.14 692

ccnet	0.29 707	0.28 740	0.23 643	0.20 591	0.28 749	0.41 729	0.21 639	0.45 731	0.33 614	0.36 708	0.46 708	0.36 688	0.30 697	0.39 731	0.42 749	0.23 749	0.14 706	0.21 724	0.17 717	0.23 737	0.18 728

EDNetEfficient	0.29 707	0.24 720	1.13 777	0.18 436	0.10 521	0.19 586	0.20 618	0.20 398	0.60 738	0.74 763	0.56 731	0.31 662	0.39 726	0.22 635	0.30 709	0.09 548	0.07 558	0.08 459	0.07 441	0.11 628	0.09 574

ADCS	0.29 707	0.18 690	0.45 716	0.21 628	0.17 705	0.28 691	0.23 662	0.41 715	0.63 745	0.40 718	0.49 713	0.40 709	0.36 718	0.39 731	0.40 745	0.13 676	0.12 680	0.13 666	0.14 685	0.16 708	0.16 711

CSAN	0.29 707	0.24 720	0.27 662	0.34 737	0.19 720	0.33 707	0.42 757	0.37 693	0.50 714	0.38 713	0.40 683	0.44 717	0.33 708	0.28 680	0.30 709	0.20 735	0.16 727	0.19 716	0.19 725	0.14 682	0.15 699

AANet	0.30 713	0.19 696	1.03 773	0.16 242	0.13 636	0.22 631	0.16 460	0.30 612	0.62 741	0.60 745	0.52 719	0.46 723	0.38 723	0.23 646	0.32 722	0.12 650	0.09 629	0.11 631	0.10 614	0.13 666	0.12 650

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 713	0.24 720	0.29 675	0.36 743	0.16 689	0.34 710	0.30 736	0.32 636	0.42 679	0.40 718	0.46 708	0.38 697	0.31 701	0.34 705	0.28 698	0.19 733	0.20 741	0.26 737	0.29 752	0.18 721	0.19 733

GANetREF_RVC	0.31 715	0.34 748	0.27 662	0.35 741	0.16 689	0.32 700	0.41 754	0.48 736	0.51 721	0.35 705	0.35 654	0.34 682	0.33 708	0.39 731	0.32 722	0.27 753	0.20 741	0.29 751	0.15 702	0.18 721	0.17 722
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	0.31 715	0.26 731	0.26 655	0.24 681	0.21 732	0.34 710	0.25 694	0.34 665	0.39 659	0.40 718	0.69 746	0.45 719	0.40 729	0.34 705	0.27 690	0.20 735	0.19 738	0.26 737	0.25 743	0.23 737	0.22 738

MFN_U_SF_RVC	0.32 717	0.21 709	0.55 731	0.30 729	0.15 678	0.34 710	0.17 502	0.52 748	0.46 699	0.46 733	0.55 726	0.59 740	0.39 726	0.35 712	0.37 736	0.15 694	0.14 706	0.18 714	0.21 734	0.16 708	0.15 699

PASM	0.32 717	0.24 720	0.48 722	0.28 718	0.27 747	0.29 695	0.30 736	0.34 665	0.49 711	0.35 705	0.39 677	0.46 723	0.34 713	0.34 705	0.35 730	0.23 749	0.25 759	0.26 737	0.28 751	0.23 737	0.21 736

SGM-ForestM	0.32 717	0.12 608	0.16 536	0.16 242	0.11 576	0.39 726	0.19 594	0.41 715	0.50 714	0.52 736	0.54 724	1.32 776	0.42 738	0.40 736	0.27 690	0.14 690	0.16 727	0.16 701	0.16 710	0.12 646	0.12 650

FC-DCNN v2	0.33 720	0.27 736	0.28 667	0.26 700	0.23 739	0.37 721	0.28 718	0.40 709	0.43 686	0.45 730	0.56 731	0.51 733	0.40 729	0.37 723	0.29 702	0.21 739	0.20 741	0.27 741	0.26 744	0.25 744	0.24 742

FCDSN-DC	0.33 720	0.28 740	0.28 667	0.30 729	0.24 741	0.39 726	0.28 718	0.42 720	0.42 679	0.43 728	0.53 722	0.51 733	0.41 734	0.36 718	0.30 709	0.21 739	0.20 741	0.27 741	0.26 744	0.25 744	0.24 742
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 720	0.27 736	0.28 667	0.26 700	0.23 739	0.37 721	0.28 718	0.40 709	0.43 686	0.45 730	0.55 726	0.51 733	0.40 729	0.37 723	0.30 709	0.21 739	0.20 741	0.27 741	0.26 744	0.25 744	0.24 742

LSM	0.33 720	0.20 703	0.58 739	0.26 700	0.60 773	0.34 710	0.25 694	0.42 720	0.48 702	0.45 730	0.58 736	0.42 712	0.36 718	0.35 712	0.25 670	0.12 650	0.20 741	0.14 680	0.16 710	0.19 724	0.33 757

AnyNet_C01	0.36 724	0.25 727	1.37 780	0.22 648	0.17 705	0.48 735	0.27 712	0.35 680	0.39 659	0.39 715	0.74 752	0.46 723	0.38 723	0.45 741	0.47 756	0.13 676	0.13 695	0.13 666	0.14 685	0.14 682	0.15 699

TARStereo(FT)	0.37 725	0.26 731	0.31 680	0.42 752	0.19 720	0.77 764	1.20 787	0.42 720	0.41 668	0.33 700	0.52 719	0.48 729	0.37 720	0.32 697	0.31 718	0.17 716	0.14 706	0.21 724	0.15 702	0.22 734	0.11 634

2222	0.37 725	0.26 731	0.31 680	0.42 752	0.19 720	0.77 764	1.20 787	0.42 720	0.41 668	0.33 700	0.52 719	0.48 729	0.37 720	0.32 697	0.31 718	0.17 716	0.14 706	0.21 724	0.15 702	0.22 734	0.11 634

GCST	0.37 725	0.42 755	0.26 655	1.02 781	0.39 756	0.18 561	0.08 9	0.20 398	0.17 375	0.28 670	0.25 559	0.15 456	0.12 441	0.16 502	0.14 501	0.64 777	0.43 771	0.75 773	0.65 777	0.63 770	0.46 768

otaku	0.39 728	0.37 751	0.52 725	0.44 754	0.28 749	0.58 743	0.24 677	0.41 715	0.62 741	0.40 718	0.49 713	0.46 723	0.33 708	0.40 736	0.32 722	0.30 754	0.30 763	0.39 758	0.33 757	0.29 752	0.28 751

ACVNet-4b	0.39 728	0.53 758	0.55 731	0.45 755	0.24 741	0.47 733	0.18 553	0.49 738	0.64 746	0.42 725	0.45 707	0.60 741	0.27 674	0.34 705	0.24 660	0.33 757	0.14 706	0.48 761	0.42 763	0.30 753	0.26 750

PVD	0.39 728	0.20 703	0.39 706	0.31 733	0.22 736	0.29 695	0.43 759	0.52 748	0.96 772	0.55 742	0.79 758	0.53 737	0.59 761	0.52 752	0.38 738	0.19 733	0.14 706	0.17 704	0.14 685	0.24 743	0.31 755

Ntro	0.40 731	0.40 753	0.53 727	0.46 758	0.30 753	0.65 751	0.24 677	0.46 733	0.68 752	0.41 722	0.49 713	0.48 729	0.42 738	0.39 731	0.31 718	0.32 755	0.28 761	0.37 757	0.30 754	0.32 757	0.29 752

SAMSARA	0.40 731	0.28 740	0.33 689	0.55 761	0.39 756	0.82 767	1.23 789	0.47 735	0.51 721	0.36 708	0.35 654	0.55 739	0.39 726	0.38 725	0.39 742	0.15 694	0.20 741	0.15 693	0.14 685	0.23 737	0.20 734

UHP(FT)	0.41 733	0.25 727	0.42 712	0.37 745	0.20 725	0.59 744	0.44 761	0.51 745	0.73 759	0.54 740	0.76 755	0.70 752	0.56 755	0.50 746	0.38 738	0.18 722	0.22 754	0.22 730	0.20 730	0.20 725	0.17 722

mmmmmm	0.41 733	0.25 727	0.42 712	0.37 745	0.20 725	0.59 744	0.44 761	0.51 745	0.73 759	0.54 740	0.76 755	0.70 752	0.56 755	0.50 746	0.38 738	0.18 722	0.22 754	0.22 730	0.20 730	0.20 725	0.17 722

ELAS_RVC	0.41 733	0.29 743	0.33 689	0.28 718	0.24 741	0.54 741	0.36 749	0.49 738	0.59 734	0.72 758	0.74 752	0.65 746	0.54 751	0.54 757	0.40 745	0.22 744	0.20 741	0.27 741	0.26 744	0.26 749	0.25 747
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 733	0.29 743	0.33 689	0.27 713	0.24 741	0.60 748	0.36 749	0.50 742	0.50 714	0.71 756	0.79 758	0.67 748	0.54 751	0.51 750	0.42 749	0.22 744	0.20 741	0.27 741	0.26 744	0.26 749	0.25 747
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.42 737	0.25 727	0.52 725	0.33 734	0.27 747	0.49 737	0.29 728	0.53 750	0.77 765	0.63 748	0.68 744	0.74 755	0.56 755	0.46 742	0.43 752	0.22 744	0.21 753	0.27 741	0.26 744	0.28 751	0.25 747

light-stereo	0.42 737	0.26 731	0.59 741	0.60 763	0.49 763	0.32 700	0.23 662	0.46 733	0.52 723	0.56 744	0.58 736	0.76 757	0.32 706	0.48 744	0.29 702	0.32 755	0.24 757	0.27 741	0.33 757	0.46 761	0.39 762

1111	0.43 739	0.23 716	0.54 728	0.33 734	0.20 725	0.83 768	0.35 747	0.50 742	0.82 766	0.63 748	0.68 744	0.69 751	0.68 767	0.77 766	0.35 730	0.17 716	0.15 716	0.19 716	0.19 725	0.21 728	0.17 722

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 739	0.39 752	0.54 728	0.40 748	0.20 725	0.64 750	0.32 744	0.53 750	0.72 755	0.71 756	0.72 749	0.61 742	0.54 751	0.51 750	0.46 755	0.20 735	0.19 738	0.29 751	0.30 754	0.23 737	0.18 728

ACVNet_1	0.44 741	0.49 757	0.60 742	0.45 755	0.28 749	0.49 737	0.27 712	0.57 757	0.72 755	0.62 747	0.58 736	0.74 755	0.49 748	0.50 746	0.35 730	0.26 752	0.24 757	0.39 758	0.29 752	0.31 756	0.24 742

Consistency-Raft	0.44 741	0.40 753	0.45 716	0.37 745	0.43 760	0.46 731	0.41 754	0.57 757	0.55 725	0.32 696	0.73 750	0.33 675	0.48 747	0.42 740	0.49 758	0.39 760	0.35 768	0.45 760	0.51 770	0.42 760	0.29 752

RTS	0.45 743	0.19 696	3.26 786	0.24 681	0.15 678	0.74 758	0.20 618	0.36 687	0.76 763	0.42 725	0.43 703	0.31 662	0.41 734	0.53 755	0.35 730	0.10 593	0.08 592	0.13 666	0.12 670	0.15 699	0.15 699

RTSA	0.45 743	0.19 696	3.26 786	0.24 681	0.15 678	0.74 758	0.20 618	0.36 687	0.76 763	0.42 725	0.43 703	0.31 662	0.41 734	0.53 755	0.35 730	0.10 593	0.08 592	0.13 666	0.12 670	0.15 699	0.15 699

MANE	0.45 743	0.27 736	0.27 662	0.27 713	0.24 741	0.47 733	0.31 742	0.55 754	0.59 734	0.72 758	1.13 775	1.15 770	0.61 762	0.52 752	0.37 736	0.21 739	0.20 741	0.27 741	0.31 756	0.25 744	0.24 742

NVStereoNet_ROB	0.46 746	0.36 750	0.46 720	0.41 750	0.28 749	0.34 710	0.34 746	0.48 736	0.60 738	0.72 758	0.93 764	0.70 752	0.66 765	0.47 743	0.60 766	0.22 744	0.33 767	0.34 756	0.34 760	0.30 753	0.30 754
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	0.47 747	0.26 731	0.58 739	0.28 718	0.20 725	0.39 726	0.18 553	0.49 738	0.64 746	0.52 736	0.87 761	1.01 762	0.57 759	0.50 746	0.56 763	0.53 770	0.31 766	0.54 767	0.40 761	0.33 758	0.34 758

LE_ROB	0.50 748	0.07 271	0.14 450	0.15 141	0.08 269	0.24 652	0.16 460	0.22 452	1.81 791	4.63 798	0.67 742	0.47 727	0.44 741	0.20 604	0.29 702	0.07 393	0.06 480	0.06 238	0.06 336	0.08 507	0.06 362

fsdfsdds	0.52 749	0.19 696	0.67 754	0.33 734	0.18 712	0.48 735	0.32 744	0.53 750	1.00 773	0.73 762	2.21 791	1.03 763	0.86 777	0.34 705	0.45 754	0.16 710	0.16 727	0.26 737	0.18 723	0.14 682	0.15 699

BEATNet-Init1	0.52 749	0.27 736	0.62 744	0.30 729	0.21 732	0.76 762	0.29 728	0.54 753	0.65 749	0.86 771	0.95 766	2.07 785	0.62 764	0.56 759	0.42 749	0.18 722	0.18 735	0.23 733	0.22 737	0.22 734	0.21 736

anonymity	0.53 751	0.58 760	0.65 746	0.41 750	0.61 774	0.53 740	0.41 754	0.56 755	0.41 668	0.55 742	0.50 717	0.49 732	0.55 754	0.58 760	0.50 761	0.58 773	0.50 781	0.51 763	0.51 770	0.51 763	0.57 771

RainbowNet	0.54 752	0.61 762	0.70 762	0.57 762	0.43 760	0.65 751	0.37 752	0.60 761	0.87 769	0.50 735	0.66 741	0.64 744	0.47 746	0.49 745	0.43 752	0.47 767	0.48 777	0.52 765	0.41 762	0.52 764	0.40 765

SGM+DAISY	0.56 753	0.57 759	0.65 746	0.40 748	0.54 766	0.66 753	0.49 764	0.56 755	0.45 697	0.66 750	0.69 746	0.67 748	0.56 755	0.63 762	0.56 763	0.59 774	0.48 777	0.50 762	0.50 769	0.52 764	0.58 772

SPS-STEREO	0.57 754	0.58 760	0.65 746	0.45 755	0.55 768	0.62 749	0.44 761	0.62 762	0.50 714	0.68 752	0.64 739	0.66 747	0.57 759	0.61 761	0.60 766	0.62 776	0.47 776	0.51 763	0.49 767	0.55 768	0.58 772
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.64 755	0.66 766	0.65 746	0.51 759	0.69 778	0.69 754	0.57 770	0.64 763	0.73 759	0.60 745	0.73 750	0.62 743	0.67 766	0.65 763	0.60 766	0.66 778	0.58 790	0.63 768	0.59 773	0.68 775	0.69 781

IMH-64-1	0.65 756	0.61 762	0.68 756	0.71 766	0.51 764	0.59 744	0.49 764	0.91 772	0.85 767	0.74 763	1.02 768	0.81 758	0.78 771	0.79 767	0.49 758	0.42 762	0.46 772	0.71 770	0.47 765	0.52 764	0.39 762

IMH-64	0.65 756	0.61 762	0.68 756	0.71 766	0.51 764	0.59 744	0.49 764	0.91 772	0.85 767	0.74 763	1.02 768	0.81 758	0.78 771	0.79 767	0.49 758	0.42 762	0.46 772	0.71 770	0.47 765	0.52 764	0.39 762

ACVNet_2	0.66 758	0.66 766	0.68 756	0.63 764	0.41 758	0.71 756	0.49 764	0.96 776	1.39 782	0.89 773	1.09 771	1.04 764	0.73 769	0.54 757	0.47 756	0.43 764	0.40 770	0.53 766	0.44 764	0.47 762	0.35 760

JetBlue	0.71 759	0.45 756	1.14 778	0.51 759	0.47 762	2.02 785	0.64 774	0.75 765	0.70 753	0.69 755	0.77 757	1.22 772	0.83 775	1.03 784	1.01 784	0.40 761	0.28 761	0.33 755	0.33 757	0.30 753	0.34 758

IMH	0.71 759	0.64 765	0.68 756	0.76 768	0.54 766	0.69 754	0.54 768	0.98 778	1.10 775	0.82 767	1.09 771	0.89 760	0.88 779	0.87 775	0.52 762	0.44 765	0.50 781	0.75 773	0.51 770	0.56 769	0.41 766

PWCK	0.71 759	0.94 777	0.95 771	0.76 768	0.31 754	0.74 758	0.36 749	0.90 771	0.90 770	0.96 777	0.75 754	0.95 761	0.61 762	0.87 775	0.66 771	0.72 779	0.46 772	0.75 773	0.49 767	0.69 777	0.44 767

TARSTereo(ZeroShot)	0.72 762	0.18 690	0.56 734	0.27 713	0.21 732	1.35 782	0.25 694	0.59 759	1.65 788	0.68 752	5.01 793	1.08 767	0.81 773	0.38 725	0.30 709	0.18 722	0.15 716	0.20 721	0.19 725	0.17 716	0.23 739

TestStereooo	0.72 762	0.18 690	0.56 734	0.27 713	0.21 732	1.35 782	0.25 694	0.59 759	1.65 788	0.68 752	5.01 793	1.08 767	0.81 773	0.38 725	0.30 709	0.18 722	0.15 716	0.20 721	0.19 725	0.17 716	0.23 739

MADNet+	0.75 764	0.71 768	3.70 789	0.66 765	0.41 758	0.98 773	0.97 785	0.69 764	0.73 759	0.52 736	0.57 734	0.64 744	0.68 767	0.86 774	1.01 784	0.34 758	0.36 769	0.28 750	0.23 741	0.36 759	0.31 755

TorneroNet-64	0.76 765	0.72 769	0.74 763	0.78 770	0.58 772	0.91 772	0.56 769	0.84 768	1.29 779	0.66 750	0.90 762	1.40 778	0.75 770	0.85 773	0.67 774	0.49 768	0.46 772	0.72 772	0.59 773	0.67 774	0.53 770

WAO-7	0.79 766	0.78 771	0.54 728	0.85 774	0.67 777	0.74 758	0.68 778	1.05 782	1.32 780	0.90 775	1.20 778	1.04 764	0.92 780	0.69 764	0.66 771	0.60 775	0.62 791	0.67 769	0.68 779	0.64 771	0.58 772

WAO-6	0.81 767	0.80 772	0.62 744	0.86 775	0.63 775	0.76 762	0.58 771	0.98 778	1.54 787	0.90 775	0.96 767	1.07 766	1.03 784	0.70 765	0.66 771	0.72 779	0.49 779	0.90 781	0.71 780	0.68 775	0.58 772

TorneroNet	0.82 768	0.74 770	0.81 768	0.84 773	0.63 775	0.99 774	0.63 772	0.96 776	1.16 776	0.80 766	1.11 773	1.36 777	0.86 777	0.93 780	0.80 779	0.56 771	0.49 779	0.78 778	0.66 778	0.73 780	0.63 780

LVE	0.83 769	0.85 775	0.85 769	0.80 771	0.56 769	1.04 778	0.65 775	1.05 782	1.47 785	0.96 777	1.22 779	1.10 769	0.85 776	0.83 770	0.71 776	0.49 768	0.55 787	0.76 776	0.60 775	0.65 772	0.59 777

Dean	0.87 770	0.86 776	0.79 766	0.81 772	0.56 769	0.90 769	0.63 772	1.15 792	1.73 790	1.15 785	1.15 776	1.31 775	0.99 783	0.81 769	0.81 780	0.57 772	0.56 788	0.77 777	0.64 776	0.66 773	0.58 772

WAO-8	0.91 771	0.81 773	0.65 746	0.94 778	0.69 778	0.90 769	0.67 776	1.07 786	1.83 792	1.06 782	1.45 781	1.30 773	1.07 785	0.84 771	0.78 777	0.74 781	0.53 784	0.86 779	0.75 781	0.69 777	0.62 778

Venus	0.91 771	0.81 773	0.65 746	0.94 778	0.69 778	0.90 769	0.67 776	1.07 786	1.83 792	1.06 782	1.45 781	1.30 773	1.07 785	0.84 771	0.78 777	0.74 781	0.53 784	0.86 779	0.75 781	0.69 777	0.62 778

UNDER WATER-64	0.95 773	0.94 777	1.43 782	0.87 776	0.56 769	1.18 781	0.87 782	0.77 766	0.94 771	1.04 780	0.85 760	1.58 783	1.21 790	0.94 781	0.96 782	0.87 785	0.57 789	1.03 785	0.88 786	0.78 781	0.73 782

UNDER WATER	0.97 774	0.97 779	1.42 781	0.99 780	0.70 781	1.12 780	0.84 781	0.80 767	1.08 774	1.01 779	0.90 762	1.55 782	1.22 791	1.03 784	1.00 783	0.78 783	0.53 784	1.02 784	0.87 785	0.80 782	0.74 783

notaker	0.97 774	1.11 780	0.98 772	1.13 783	0.81 782	0.73 757	0.68 778	0.93 774	1.16 776	1.18 787	1.18 777	1.41 779	1.16 789	1.08 786	0.69 775	0.81 784	0.64 792	1.17 786	0.79 783	0.98 784	0.80 785

ktn	1.01 776	1.21 782	0.80 767	1.23 785	0.86 784	1.01 776	0.87 782	0.94 775	1.39 782	1.04 780	1.12 774	1.15 770	1.07 785	0.94 781	0.59 765	1.28 795	0.71 793	1.38 790	0.83 784	1.02 786	0.75 784

KSHMR	1.09 777	1.17 781	0.88 770	1.25 786	1.00 786	0.99 774	0.96 784	1.13 790	1.37 781	1.16 786	1.29 780	1.41 779	0.96 782	1.01 783	0.92 781	1.03 793	1.08 795	1.20 787	1.03 789	1.01 785	0.97 787

DPSimNet_ROB	1.11 778	1.23 783	0.78 764	1.13 783	0.88 785	1.10 779	1.13 786	1.16 793	1.23 778	1.43 789	1.02 768	1.41 779	1.10 788	0.90 779	1.60 786	1.46 796	0.51 783	1.21 788	1.03 789	0.90 783	1.01 789

HanzoNet	1.29 779	1.26 784	1.19 779	1.12 782	0.85 783	1.02 777	0.83 780	1.03 781	1.48 786	1.64 790	1.61 783	2.50 787	1.72 792	1.61 788	1.61 787	1.26 794	0.80 794	1.31 789	1.01 788	1.02 786	0.86 786

JetRed	1.62 780	1.46 785	2.98 784	0.92 777	1.21 787	4.99 793	1.53 792	1.27 794	1.39 782	1.83 791	1.74 784	1.60 784	0.95 781	1.41 787	2.45 795	0.90 787	1.60 796	0.93 782	0.90 787	1.35 788	0.99 788

UHP(ZeroShot)	1.94 781	0.24 720	1.06 774	0.34 737	0.18 712	5.35 794	0.24 677	0.86 769	4.09 796	2.33 793	11.82 807	7.01 799	2.71 796	0.87 775	0.60 766	0.17 716	0.14 706	0.19 716	0.17 717	0.21 728	0.16 711

UHP	1.94 781	0.24 720	1.06 774	0.34 737	0.18 712	5.35 794	0.24 677	0.86 769	4.09 796	2.33 793	11.82 807	7.01 799	2.71 796	0.87 775	0.60 766	0.17 716	0.14 706	0.19 716	0.17 717	0.21 728	0.16 711

MADNet++	1.95 783	1.75 786	1.59 783	1.82 787	1.69 789	2.33 786	1.40 791	2.35 795	2.09 794	2.57 795	2.36 792	2.24 786	2.17 794	2.28 789	2.34 793	1.87 797	1.66 797	1.54 791	1.34 791	1.92 789	1.77 791

Selective-IGEV-i1pa	2.80 784	3.51 792	0.67 754	0.28 718	0.14 658	10.22 799	0.43 759	4.36 796	3.63 795	3.53 796	6.92 796	3.47 788	1.97 793	13.41 810	2.26 791	0.36 759	0.15 716	0.13 666	0.10 614	0.15 699	0.35 760

coex-ft	3.30 785	0.34 748	59.09 826	0.18 436	0.13 636	0.26 674	0.22 650	0.27 560	0.72 755	1.90 792	0.70 748	0.44 717	0.45 744	0.29 686	0.41 748	0.09 548	0.09 629	0.12 651	0.09 572	0.14 682	0.13 673

noway2	3.60 786	5.21 800	3.74 790	12.26 803	11.84 804	4.51 789	3.91 794	1.00 780	0.48 702	0.89 773	1.98 785	6.35 798	0.41 734	2.90 790	2.47 796	0.93 788	0.13 695	1.92 795	1.77 797	5.66 798	3.67 798

zzzz4	3.62 787	5.55 804	4.00 795	12.27 805	11.85 807	4.49 787	3.91 794	1.10 789	0.42 679	0.85 769	2.01 787	6.20 794	0.44 741	3.00 791	2.25 789	0.94 789	0.15 716	1.93 796	1.76 793	5.70 800	3.67 798

noway1	3.62 787	5.55 804	3.97 793	12.27 805	11.85 807	4.50 788	3.92 796	1.09 788	0.42 679	0.85 769	2.01 787	6.22 795	0.44 741	3.00 791	2.25 789	0.94 789	0.15 716	1.93 796	1.76 793	5.70 800	3.67 798

noway3	3.64 789	5.28 801	3.79 791	12.26 803	11.84 804	4.53 790	3.92 796	1.06 784	0.48 702	0.88 772	1.98 785	6.32 797	0.46 745	3.32 794	2.57 797	0.95 792	0.15 716	1.93 796	1.76 793	5.67 799	3.69 801

noway4	3.64 789	5.53 803	3.97 793	12.24 802	11.84 804	4.58 791	3.96 798	1.14 791	0.45 697	0.82 767	2.01 787	6.19 793	0.43 740	3.04 793	2.29 792	0.94 789	0.15 716	1.93 796	1.76 793	5.75 802	3.71 802

TCMNet-wrong-test	3.67 791	5.48 802	3.89 792	12.18 801	11.75 803	4.65 792	3.88 793	1.06 784	0.72 755	1.09 784	2.15 790	6.30 796	0.53 750	3.43 796	2.36 794	0.89 786	0.20 741	1.87 793	1.69 792	5.57 797	3.62 797

tt	4.67 792	0.06 137	3.55 788	2.02 788	1.55 788	10.25 800	16.71 802	8.91 805	5.03 798	1.31 788	0.94 765	4.71 789	4.76 798	3.33 795	5.87 799	6.06 805	10.30 811	1.88 794	2.11 799	2.75 791	1.21 790

USTest	6.22 793	2.73 789	3.00 785	6.57 795	7.29 795	14.37 802	21.57 803	7.00 804	9.56 803	5.34 801	6.10 795	5.72 792	7.64 801	6.41 800	6.96 801	1.97 798	3.42 803	1.64 792	2.15 800	2.66 790	2.36 792

xxxxx1	7.79 794	5.02 797	7.31 798	3.12 789	3.85 791	16.35 804	22.88 804	5.86 801	8.69 800	7.97 802	8.54 797	9.12 804	8.27 802	10.18 802	10.92 802	2.42 799	2.45 799	3.56 802	12.37 808	3.77 792	3.06 794

tt_ll	7.79 794	5.02 797	7.31 798	3.12 789	3.85 791	16.35 804	22.88 804	5.86 801	8.69 800	7.97 802	8.54 797	9.12 804	8.27 802	10.18 802	10.92 802	2.42 799	2.45 799	3.56 802	12.37 808	3.77 792	3.06 794

ff	7.79 794	5.02 797	7.31 798	3.12 789	3.85 791	16.35 804	22.88 804	5.86 801	8.69 800	7.97 802	8.54 797	9.12 804	8.27 802	10.18 802	10.92 802	2.42 799	2.45 799	3.56 802	12.37 808	3.77 792	3.06 794

EDNetEfficientorigin	7.91 797	0.31 745	153.02 827	0.19 520	0.09 405	0.21 622	0.16 460	0.22 452	0.59 734	0.72 758	0.67 742	0.42 712	0.50 749	0.24 656	0.39 742	0.08 479	0.07 558	0.08 459	0.07 441	0.12 646	0.10 606

DPSMNet_ROB	8.06 798	4.48 793	8.63 806	5.37 794	10.74 798	8.32 797	22.98 808	5.46 798	13.36 808	5.12 799	9.92 802	5.08 790	10.40 805	5.53 799	12.58 805	3.80 803	8.00 804	3.50 800	7.02 805	3.83 795	7.14 806

DGTPSM_ROB	8.06 798	4.48 793	8.63 806	5.35 792	10.72 797	8.32 797	22.97 807	5.46 798	13.35 807	5.12 799	9.92 802	5.08 790	10.40 805	5.52 798	12.58 805	3.79 802	8.00 804	3.50 800	7.02 805	3.83 795	7.14 806

PML	8.91 800	9.34 811	6.13 796	5.35 792	6.41 794	14.99 803	23.38 809	5.27 797	6.83 799	18.04 814	28.19 823	7.67 801	6.83 800	7.85 801	5.75 798	5.35 804	1.83 798	5.95 810	1.93 798	8.64 807	2.52 793

DLNR_Zeroshot_test	10.40 801	1.82 787	19.49 819	120.77 827	13.11 810	0.06 17	0.13 218	0.23 476	0.10 113	0.07 106	0.10 248	0.09 278	0.06 78	0.10 149	0.09 130	0.13 676	0.04 26	0.06 238	0.04 72	51.54 827	0.04 91

DLNR-FE	10.43 802	1.83 788	19.53 820	120.75 826	13.06 809	0.06 17	0.13 218	0.23 476	0.10 113	0.07 106	0.10 248	0.09 278	0.06 78	0.10 149	0.09 130	0.13 676	0.04 26	0.06 238	0.04 72	52.01 828	0.04 91

iinet-test	10.48 803	8.09 807	7.54 802	10.26 796	10.94 799	18.00 808	25.26 810	11.33 809	13.28 805	9.69 806	9.85 800	9.42 807	11.17 807	11.02 806	12.78 808	6.59 807	8.30 806	5.56 805	6.56 801	6.89 803	7.02 804

IINet	10.48 803	8.09 807	7.54 802	10.26 796	10.94 799	18.00 808	25.26 810	11.33 809	13.28 805	9.69 806	9.85 800	9.42 807	11.17 807	11.02 806	12.78 808	6.59 807	8.30 806	5.56 805	6.56 801	6.89 803	7.02 804

LRCNet_RVC	10.62 805	13.42 812	7.30 797	18.92 810	2.07 790	0.33 707	0.30 736	5.59 800	0.48 702	13.03 810	17.94 810	8.87 803	5.65 799	4.79 797	1.89 788	23.51 824	2.73 802	27.55 827	25.71 827	16.07 819	16.33 820

Anonymous_1	10.96 806	7.92 806	7.46 801	10.33 798	10.06 796	18.65 810	26.34 812	11.06 808	13.44 809	9.40 805	10.05 804	9.67 809	11.23 809	10.73 805	12.72 807	6.42 806	8.38 808	5.77 807	10.61 807	12.12 808	6.77 803

DPSM_ROB	11.15 807	8.58 809	8.00 804	10.88 799	11.58 801	19.10 811	26.71 813	12.05 811	14.07 812	10.36 808	10.84 805	10.33 810	11.86 810	11.70 808	13.54 810	6.99 809	8.79 809	5.89 808	6.95 803	7.29 805	7.42 808

DPSM	11.15 807	8.58 809	8.00 804	10.88 799	11.58 801	19.10 811	26.71 813	12.05 811	14.07 812	10.36 808	10.84 805	10.33 810	11.86 810	11.70 808	13.54 810	6.99 809	8.79 809	5.89 808	6.95 803	7.29 805	7.42 808

HaxPig	15.71 809	18.52 823	19.18 818	16.89 809	15.89 811	7.73 796	7.60 799	13.31 813	10.82 804	15.42 811	14.91 809	15.98 812	14.92 812	15.58 811	15.98 812	18.95 819	16.73 812	19.46 823	18.08 819	19.26 820	19.05 823

Selective-IGEV-i16pa	18.58 810	3.30 790	1.09 776	0.21 628	0.18 712	103.68 828	0.28 718	19.87 815	40.73 824	4.16 797	56.45 828	8.07 802	2.59 795	123.95 829	5.89 800	0.18 722	0.12 680	0.09 549	0.12 670	0.12 646	0.51 769

RSGM-EC	20.36 811	4.73 795	0.68 756	16.76 807	16.92 812	21.28 813	27.18 815	10.46 806	14.04 810	18.00 812	21.31 813	22.24 822	21.82 814	22.57 813	17.63 813	62.81 827	33.79 827	20.14 824	18.10 820	20.18 821	16.45 821

acva	20.36 811	4.73 795	0.68 756	16.76 807	16.92 812	21.28 813	27.18 815	10.46 806	14.04 810	18.00 812	21.31 813	22.24 822	21.82 814	22.57 813	17.63 813	62.81 827	33.79 827	20.14 824	18.10 820	20.18 821	16.45 821

MEDIAN_ROB	20.38 813	24.04 824	23.31 821	21.23 811	21.71 814	10.40 801	7.92 800	17.64 814	15.50 814	20.12 815	19.70 811	20.34 813	20.32 813	21.19 812	21.13 815	23.81 825	21.81 821	24.98 826	23.76 826	24.71 825	23.93 826

CasAABBNet	22.42 814	17.33 816	16.01 810	22.01 813	23.28 816	38.32 815	53.80 820	24.14 819	28.41 819	20.60 818	21.77 817	20.89 820	23.91 819	23.43 818	27.36 819	14.07 812	17.69 815	11.83 813	14.01 812	14.67 813	14.95 814

RAFT-FEzeroshot	22.43 815	17.33 816	15.98 808	22.02 814	23.31 818	38.34 816	53.82 822	24.05 817	28.39 817	20.61 819	21.76 815	20.88 817	23.92 821	23.41 816	27.42 821	14.07 812	17.69 815	11.83 813	14.02 813	14.69 814	14.97 815

RAFT-FE	22.43 815	17.33 816	15.98 808	22.02 814	23.31 818	38.34 816	53.82 822	24.05 817	28.39 817	20.61 819	21.76 815	20.88 817	23.92 821	23.41 816	27.42 821	14.07 812	17.69 815	11.83 813	14.02 813	14.69 814	14.97 815

FlowAnything	22.44 817	17.35 819	16.14 812	22.07 817	23.23 815	38.39 820	53.77 818	24.25 821	28.44 820	20.96 823	21.82 819	20.70 815	23.84 817	23.49 820	27.14 817	14.04 811	17.79 820	11.75 811	14.15 817	14.65 811	14.89 811

Hybrid-DGEV	22.47 818	17.40 821	16.14 812	22.00 812	23.29 817	38.36 818	53.80 820	24.43 824	28.63 823	20.59 817	21.81 818	20.88 817	23.91 819	23.45 819	27.42 821	14.08 815	17.69 815	11.83 813	14.06 816	14.65 811	14.93 813

Selective-RAFT-Error	22.47 818	17.37 820	16.09 811	22.06 816	23.34 820	38.39 820	53.83 824	24.29 823	28.47 821	20.74 821	21.83 820	20.81 816	23.90 818	23.54 822	27.53 824	14.08 815	17.69 815	11.82 812	14.00 811	14.69 814	15.00 817

fast-reg	22.85 820	17.43 822	19.15 817	22.22 819	24.34 821	38.36 818	53.78 819	24.23 820	28.52 822	20.55 816	22.05 821	20.54 814	23.77 816	23.21 815	27.31 818	14.18 818	17.47 814	14.33 818	14.96 818	15.81 818	14.81 810

LSM0	22.87 821	17.28 815	18.96 815	22.19 818	29.04 823	38.42 822	53.71 817	24.28 822	28.31 816	20.78 822	21.00 812	21.43 821	24.16 823	23.50 821	27.39 820	14.09 817	17.38 813	11.84 817	14.04 815	14.73 817	14.89 811

AVERAGE_ROB	24.90 822	29.20 827	28.14 824	24.89 820	24.64 822	17.75 807	11.12 801	21.45 816	19.93 815	25.12 824	24.46 822	25.12 824	25.46 824	24.69 823	22.83 816	29.76 826	27.13 826	28.97 828	27.95 828	29.91 826	29.47 827

zzzzzz3	32.30 823	13.60 813	18.91 814	39.10 823	40.27 826	58.35 825	74.04 826	33.28 826	42.63 825	31.37 825	33.03 824	30.65 825	36.33 827	37.51 826	43.96 827	20.73 820	26.80 824	16.52 819	20.79 822	12.34 809	15.78 818

zzz1	32.32 824	13.62 814	19.04 816	39.10 823	40.27 826	58.39 826	73.98 825	33.31 827	42.69 828	31.39 826	33.04 825	30.66 826	36.33 827	37.52 827	43.96 827	20.74 821	26.81 825	16.53 820	20.80 823	12.35 810	15.78 818

zzzz2	33.88 825	26.18 825	24.44 822	33.40 821	35.10 824	58.13 823	81.44 827	37.02 828	42.64 826	31.75 827	33.25 826	31.23 827	35.81 825	34.90 824	40.56 825	21.21 822	26.75 822	18.05 821	21.21 824	22.06 823	22.50 824

noway5	33.88 825	26.18 825	24.44 822	33.40 821	35.10 824	58.13 823	81.44 827	37.02 828	42.64 826	31.75 827	33.25 826	31.23 827	35.81 825	34.90 824	40.56 825	21.21 822	26.75 822	18.05 821	21.21 824	22.06 823	22.50 824

test_example2	98.32 827	94.13 828	45.89 825	96.35 825	109.85 828	88.61 827	95.45 829	25.75 825	94.37 829	130.00 830	126.06 829	58.17 829	74.63 829	88.51 828	79.96 829	150.23 829	221.02 829	77.62 829	99.10 829	113.75 829	96.94 828

GS-Stereo							0.14 297	0.11 75	0.12 194	0.08 173	0.10 248	0.05 5	0.05 16	0.11 239	0.08 42	0.06 199	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 204	0.05 241

FSD					0.22 736	0.25 663	0.25 694	0.27 560	0.26 549	0.25 643	0.26 576	0.25 602	0.27 674	0.27 668	0.24 660	0.21 739	0.20 741	0.27 741	0.26 744	0.25 744

ccccc		285.66 829		368.85 828	370.60 829	123.16 829		115.05 830		126.68 829		122.83 830		252.94 830		384.56 830	353.86 830	254.69 830	223.00 830	425.87 830

ASD4		3.38 791

Low-res two-view benchmark