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	0.09 120	0.13 16	0.05 2	0.08 79	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 23	0.08 178	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 163	0.04 71

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 120	0.12 5	0.05 2	0.06 12	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 23	0.06 41	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.07 331	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 163	0.04 71

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 120	0.13 16	0.04 1	0.06 12	0.12 96	0.06 1	0.05 4	0.06 23	0.05 7	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 184	0.15 109	0.05 2	0.07 39	0.11 64	0.09 18	0.04 2	0.06 23	0.05 7	0.06 41	0.04 1	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.05 202

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 38	0.08 56	0.17 291	0.05 2	0.06 12	0.11 64	0.08 10	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 56	0.12 5	0.05 2	0.09 132	0.13 166	0.06 1	0.09 48	0.05 2	0.05 7	0.06 41	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.04 71

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 184	0.13 16	0.06 27	0.08 79	0.09 20	0.12 81	0.08 24	0.05 2	0.06 23	0.06 41	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.05 202

CAR	0.07 7	0.05 38	0.08 56	0.14 57	0.06 27	0.07 39	0.08 7	0.12 81	0.08 24	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.07 39	0.08 7	0.12 81	0.08 24	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

monster-pro	0.07 7	0.06 102	0.05 1	0.15 109	0.05 2	0.07 39	0.10 35	0.15 180	0.15 235	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.15 109	0.07 128	0.08 79	0.14 231	0.11 54	0.08 24	0.05 2	0.07 63	0.08 178	0.08 225	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.06 27	0.07 39	0.10 35	0.09 18	0.14 210	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.11 54	0.10 69	0.06 23	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.10 120	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 220	0.09 120	0.19 449	0.06 27	0.07 39	0.12 96	0.11 54	0.13 178	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.09 58	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 338	0.07 11	0.17 291	0.07 128	0.08 79	0.13 166	0.10 31	0.10 69	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.16 204	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.10 31	0.08 24	0.06 23	0.09 152	0.06 41	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.17 291	0.06 27	0.07 39	0.12 96	0.09 18	0.11 100	0.09 174	0.09 152	0.06 41	0.07 177	0.09 58	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 38	0.11 239	0.15 109	0.06 27	0.07 39	0.13 166	0.09 18	0.11 100	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.15 314	0.12 81	0.11 100	0.06 23	0.11 238	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 120	0.13 16	0.05 2	0.08 79	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.05 7	0.08 178	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 163	0.04 71

LACA3	0.07 7	0.08 338	0.08 56	0.13 16	0.05 2	0.09 132	0.11 64	0.08 10	0.08 24	0.08 123	0.05 7	0.07 119	0.07 177	0.07 4	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 102	0.08 56	0.17 291	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.13 109	0.07 15	0.08 123	0.07 63	0.06 41	0.04 1	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 38	0.06 5	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.11 64	0.11 54	0.10 69	0.05 2	0.05 7	0.06 41	0.08 225	0.09 58	0.07 1	0.07 331	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.04 71

LACA1	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.14 57	0.05 2	0.09 132	0.11 64	0.10 31	0.07 15	0.05 2	0.05 7	0.06 41	0.07 177	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.04 71

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 16	0.06 27	0.08 79	0.11 64	0.15 180	0.12 137	0.06 23	0.05 7	0.04 1	0.05 14	0.08 25	0.10 201	0.07 331	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 109	0.07 128	0.06 12	0.14 231	0.07 6	0.10 69	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.05 185	0.04 48	0.04 71

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 38	0.08 56	0.15 109	0.07 128	0.08 79	0.12 96	0.07 6	0.07 15	0.06 23	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.14 57	0.06 27	0.05 4	0.12 96	0.12 81	0.09 48	0.07 70	0.06 23	0.04 1	0.04 1	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71
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	0.09 120	0.11 1	0.05 2	0.10 194	0.10 35	0.14 139	0.09 48	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.07 177	0.07 4	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.04 48	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 38	0.07 11	0.14 57	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.15 180	0.06 6	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.08 225	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.12 297	0.10 35	0.11 54	0.11 100	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth	0.07 7	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.06 27	0.07 39	0.11 64	0.09 18	0.06 6	0.04 1	0.07 63	0.10 248	0.09 259	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 55	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 38	0.09 120	0.13 16	0.06 27	0.12 297	0.12 96	0.11 54	0.10 69	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

MonStereo	0.07 7	0.06 102	0.05 1	0.15 109	0.05 2	0.08 79	0.10 35	0.15 180	0.15 235	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 101	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 38	0.07 11	0.16 204	0.06 27	0.07 39	0.11 64	0.10 31	0.08 24	0.06 23	0.06 23	0.07 119	0.07 177	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 102	0.05 1	0.15 109	0.05 2	0.08 79	0.10 35	0.15 180	0.15 235	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 101	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	0.09 120	0.13 16	0.06 27	0.05 4	0.09 20	0.11 54	0.07 15	0.06 23	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 163	0.05 202

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 38	0.09 120	0.14 57	0.06 27	0.08 79	0.09 20	0.13 109	0.13 178	0.05 2	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.08 25	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

AdaDepth	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.18 381	0.06 27	0.11 245	0.12 96	0.09 18	0.07 15	0.06 23	0.05 7	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.10 201	0.04 11	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

asda	0.07 7	0.08 338	0.08 56	0.16 204	0.06 27	0.06 12	0.10 35	0.16 218	0.10 69	0.06 23	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 120	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 338	0.07 11	0.16 204	0.07 128	0.08 79	0.08 7	0.11 54	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 338	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.07 39	0.10 35	0.18 290	0.11 100	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.14 57	0.06 27	0.08 79	0.08 7	0.10 31	0.15 235	0.08 123	0.10 188	0.07 119	0.06 65	0.08 25	0.10 201	0.05 51	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.04 71

4.25_new	0.07 7	0.08 338	0.09 120	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.08 7	0.14 139	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.12 284	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 338	0.09 120	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.08 7	0.14 139	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.12 284	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 418	0.08 56	0.15 109	0.07 128	0.06 12	0.10 35	0.14 139	0.11 100	0.06 23	0.08 117	0.06 41	0.06 65	0.08 25	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 418	0.08 56	0.15 109	0.07 128	0.06 12	0.10 35	0.14 139	0.11 100	0.06 23	0.08 117	0.06 41	0.06 65	0.08 25	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 338	0.09 120	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.08 7	0.14 139	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.12 284	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 338	0.08 56	0.16 204	0.06 27	0.07 39	0.08 7	0.12 81	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.16 204	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.10 31	0.10 69	0.07 70	0.06 23	0.09 213	0.06 65	0.08 25	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.13 16	0.06 27	0.08 79	0.08 7	0.18 290	0.12 137	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.06 65	0.09 58	0.11 281	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 71

3.25w_new	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.07 3	0.12 81	0.11 100	0.08 123	0.06 23	0.07 119	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.07 3	0.12 81	0.11 100	0.08 123	0.06 23	0.07 119	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 220	0.08 56	0.16 204	0.07 128	0.07 39	0.09 20	0.16 218	0.09 48	0.07 70	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.10 201	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.15 109	0.07 128	0.09 132	0.06 1	0.13 109	0.11 100	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.07 177	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.16 204	0.06 27	0.07 39	0.10 35	0.14 139	0.14 210	0.07 70	0.08 117	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 71

monsterstereo	0.07 7	0.06 102	0.06 5	0.16 204	0.06 27	0.08 79	0.10 35	0.16 218	0.11 100	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.07 177	0.08 25	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 102	0.06 5	0.15 109	0.06 27	0.08 79	0.09 20	0.12 81	0.08 24	0.09 174	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.09 132	0.12 96	0.14 139	0.10 69	0.06 23	0.09 152	0.07 119	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 120	0.17 291	0.06 27	0.05 4	0.10 35	0.11 54	0.09 48	0.06 23	0.06 23	0.07 119	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.07 364	0.06 298

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 38	0.10 184	0.14 57	0.06 27	0.07 39	0.12 96	0.09 18	0.09 48	0.06 23	0.04 1	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 38	0.11 239	0.14 57	0.06 27	0.07 39	0.13 166	0.09 18	0.07 15	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 25	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 38	0.10 184	0.14 57	0.06 27	0.07 39	0.11 64	0.08 10	0.06 6	0.06 23	0.04 1	0.06 41	0.06 65	0.07 4	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.06 298

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 38	0.08 56	0.17 291	0.05 2	0.07 39	0.11 64	0.08 10	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 41	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 239	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 23	0.05 7	0.07 119	0.07 177	0.11 191	0.08 25	0.07 331	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 239	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 23	0.05 7	0.07 119	0.07 177	0.11 191	0.08 25	0.07 331	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 184	0.15 109	0.06 27	0.07 39	0.09 20	0.08 10	0.06 6	0.05 2	0.04 1	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.07 331	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.06 298

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.04 1	0.13 166	0.10 31	0.10 69	0.05 2	0.11 238	0.07 119	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 102	0.08 56	0.13 16	0.07 128	0.07 39	0.14 231	0.09 18	0.09 48	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71
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	0.15 574	0.17 484	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 64	0.08 10	0.08 24	0.06 23	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.08 407	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.04 71

AIO_rvc	0.07 7	0.06 102	0.08 56	0.15 109	0.06 27	0.08 79	0.14 231	0.09 18	0.08 24	0.07 70	0.08 117	0.07 119	0.04 1	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

AIO_test	0.07 7	0.05 38	0.07 11	0.15 109	0.07 128	0.06 12	0.14 231	0.10 31	0.10 69	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.08 25	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 102	0.05 1	0.15 109	0.05 2	0.07 39	0.10 35	0.15 180	0.15 235	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 101	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 38	0.07 11	0.14 57	0.06 27	0.10 194	0.13 166	0.07 6	0.13 178	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 109	0.05 2	0.05 4	0.13 166	0.12 81	0.08 24	0.07 70	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 102	0.08 56	0.18 381	0.06 27	0.04 1	0.10 35	0.11 54	0.11 100	0.06 23	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 109	0.06 27	0.04 1	0.09 20	0.10 31	0.09 48	0.06 23	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.06 1	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.06 298

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 38	0.11 239	0.15 109	0.06 27	0.07 39	0.13 166	0.09 18	0.11 100	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 102	0.08 56	0.17 291	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.13 109	0.07 15	0.08 123	0.07 63	0.06 41	0.04 1	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

TS12	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.21 547	0.07 128	0.11 245	0.13 166	0.11 54	0.09 48	0.10 219	0.10 188	0.08 178	0.10 298	0.09 58	0.12 342	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

DF	0.08 80	0.05 38	0.09 120	0.15 109	0.06 27	0.11 245	0.13 166	0.10 31	0.12 137	0.09 174	0.10 188	0.10 248	0.08 225	0.11 191	0.09 101	0.07 331	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

LiteMatch*	0.08 80	0.04 1	0.11 239	0.13 16	0.08 207	0.08 79	0.13 166	0.14 139	0.09 48	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 259	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

aanet-new-90k	0.08 80	0.07 220	0.08 56	0.19 449	0.06 27	0.07 39	0.12 96	0.12 81	0.13 178	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.11 54	0.13 178	0.08 123	0.08 117	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.05 2	0.07 39	0.13 166	0.12 81	0.12 137	0.09 174	0.08 117	0.07 119	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 80	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.11 54	0.12 137	0.07 70	0.08 117	0.05 5	0.07 177	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.04 71

aanet-new-32k	0.08 80	0.07 220	0.09 120	0.18 381	0.06 27	0.11 245	0.11 64	0.10 31	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 80	0.07 220	0.09 120	0.18 381	0.06 27	0.11 245	0.11 64	0.10 31	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 80	0.07 220	0.09 120	0.18 381	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.10 31	0.09 48	0.09 174	0.08 117	0.08 178	0.06 65	0.12 284	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

aanet-new-22k	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.06 27	0.08 79	0.11 64	0.14 139	0.12 137	0.09 174	0.09 152	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 80	0.08 338	0.08 56	0.18 381	0.06 27	0.07 39	0.09 20	0.13 109	0.12 137	0.08 123	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 80	0.08 338	0.08 56	0.19 449	0.07 128	0.08 79	0.12 96	0.14 139	0.11 100	0.07 70	0.08 117	0.07 119	0.07 177	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

aanet-new-12k	0.08 80	0.09 418	0.07 11	0.20 515	0.08 207	0.08 79	0.13 166	0.12 81	0.13 178	0.08 123	0.08 117	0.05 5	0.07 177	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.04 71

aanet-new-14k	0.08 80	0.09 418	0.08 56	0.19 449	0.06 27	0.07 39	0.10 35	0.14 139	0.15 235	0.06 23	0.08 117	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

aanet-new-8k	0.08 80	0.07 220	0.08 56	0.19 449	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.16 218	0.15 235	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

aanet-new	0.08 80	0.09 418	0.10 184	0.18 381	0.08 207	0.10 194	0.12 96	0.15 180	0.12 137	0.08 123	0.08 117	0.05 5	0.07 177	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.04 71

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 80	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.07 128	0.11 245	0.14 231	0.12 81	0.11 100	0.07 70	0.11 238	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.14 231	0.13 109	0.12 137	0.07 70	0.09 152	0.07 119	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 80	0.06 102	0.15 418	0.14 57	0.06 27	0.08 79	0.13 166	0.13 109	0.11 100	0.07 70	0.08 117	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 80	0.06 102	0.07 11	0.17 291	0.06 27	0.07 39	0.14 231	0.13 109	0.16 272	0.05 2	0.10 188	0.06 41	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 80	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.11 245	0.12 96	0.15 180	0.15 235	0.08 123	0.12 259	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 80	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.11 245	0.13 166	0.14 139	0.14 210	0.08 123	0.13 277	0.05 5	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 80	0.07 220	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.15 180	0.14 210	0.08 123	0.11 238	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 80	0.06 102	0.17 484	0.15 109	0.06 27	0.06 12	0.13 166	0.13 109	0.13 178	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 80	0.06 102	0.07 11	0.16 204	0.06 27	0.06 12	0.14 231	0.14 139	0.14 210	0.07 70	0.10 188	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 80	0.05 38	0.12 283	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.14 231	0.12 81	0.12 137	0.07 70	0.09 152	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

PSi22	0.08 80	0.06 102	0.11 239	0.16 204	0.07 128	0.08 79	0.10 35	0.14 139	0.08 24	0.08 123	0.06 23	0.10 248	0.06 65	0.12 284	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

Foundation-i1c-attn	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.14 57	0.05 2	0.09 132	0.12 96	0.12 81	0.10 69	0.09 174	0.10 188	0.10 248	0.07 177	0.07 4	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.14 57	0.05 2	0.09 132	0.12 96	0.13 109	0.10 69	0.09 174	0.10 188	0.09 213	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.13 16	0.05 2	0.13 348	0.13 166	0.12 81	0.09 48	0.11 254	0.11 238	0.11 278	0.06 65	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

DepthFocus	0.08 80	0.04 1	0.15 418	0.12 5	0.09 333	0.07 39	0.12 96	0.10 31	0.05 4	0.09 174	0.05 7	0.07 119	0.04 1	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.05 163	0.04 71

GeoVLM	0.08 80	0.04 1	0.10 184	0.13 16	0.06 27	0.10 194	0.12 96	0.13 109	0.08 24	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.08 225	0.10 120	0.11 281	0.06 166	0.05 266	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 202

gcap_with_dpt	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.13 109	0.13 178	0.08 123	0.12 259	0.04 1	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

DispViT+	0.08 80	0.05 38	0.09 120	0.13 16	0.06 27	0.05 4	0.11 64	0.18 290	0.16 272	0.09 174	0.08 117	0.07 119	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJA1++	0.08 80	0.04 1	0.11 239	0.14 57	0.07 128	0.11 245	0.11 64	0.11 54	0.07 15	0.07 70	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.10 120	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.06 298

BStereo	0.08 80	0.06 102	0.16 454	0.15 109	0.08 207	0.07 39	0.09 20	0.15 180	0.16 272	0.06 23	0.07 63	0.07 119	0.05 14	0.09 58	0.11 281	0.04 11	0.05 266	0.05 45	0.07 373	0.04 48	0.04 71

MonSter++	0.08 80	0.04 1	0.10 184	0.13 16	0.06 27	0.09 132	0.12 96	0.13 109	0.08 24	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.08 225	0.10 120	0.11 281	0.06 166	0.05 266	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

HiDET	0.08 80	0.04 1	0.10 184	0.13 16	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.12 81	0.11 100	0.06 23	0.07 63	0.07 119	0.07 177	0.11 191	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

LCMNet	0.08 80	0.05 38	0.10 184	0.13 16	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.10 31	0.11 100	0.06 23	0.08 117	0.06 41	0.07 177	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

GEAStereo	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.13 16	0.08 207	0.08 79	0.14 231	0.10 31	0.09 48	0.08 123	0.10 188	0.06 41	0.05 14	0.11 191	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

GSStereo	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.13 16	0.08 207	0.08 79	0.14 231	0.11 54	0.12 137	0.08 123	0.10 188	0.05 5	0.05 14	0.11 191	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

gasm-f	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.13 16	0.08 207	0.08 79	0.14 231	0.10 31	0.09 48	0.08 123	0.10 188	0.06 41	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.05 202

DDF-Stereo	0.08 80	0.04 1	0.09 120	0.15 109	0.10 445	0.06 12	0.13 166	0.09 18	0.14 210	0.06 23	0.06 23	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.08 428	0.05 202

252Zero-FE	0.08 80	0.04 1	0.09 120	0.13 16	0.07 128	0.12 297	0.11 64	0.13 109	0.14 210	0.06 23	0.05 7	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 163	0.06 298

DA	0.08 80	0.07 220	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.09 132	0.12 96	0.13 109	0.12 137	0.08 123	0.10 188	0.10 248	0.08 225	0.09 58	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.05 163	0.03 2

zero-FE	0.08 80	0.04 1	0.09 120	0.15 109	0.10 445	0.05 4	0.14 231	0.09 18	0.14 210	0.07 70	0.06 23	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.08 428	0.05 202

GGEV	0.08 80	0.07 220	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.09 132	0.12 96	0.13 109	0.12 137	0.08 123	0.10 188	0.10 248	0.08 225	0.09 58	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.05 163	0.03 2

GASTEREO	0.08 80	0.05 38	0.09 120	0.19 449	0.07 128	0.07 39	0.12 96	0.14 139	0.11 100	0.10 219	0.09 152	0.07 119	0.04 1	0.12 284	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

MSCF	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.19 449	0.08 207	0.06 12	0.12 96	0.14 139	0.11 100	0.10 219	0.09 152	0.07 119	0.04 1	0.11 191	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

S2M2_XL	0.08 80	0.06 102	0.12 283	0.12 5	0.08 207	0.09 132	0.09 20	0.07 6	0.07 15	0.08 123	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.09 101	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.05 185	0.08 428	0.06 298
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 80	0.09 418	0.10 184	0.17 291	0.07 128	0.08 79	0.10 35	0.20 331	0.13 178	0.06 23	0.07 63	0.05 5	0.06 65	0.08 25	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

2w_stereo	0.08 80	0.08 338	0.09 120	0.16 204	0.06 27	0.08 79	0.10 35	0.20 331	0.15 235	0.08 123	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.06 1	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo	0.08 80	0.07 220	0.10 184	0.18 381	0.07 128	0.10 194	0.17 424	0.11 54	0.08 24	0.05 2	0.07 63	0.05 5	0.07 177	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.04 48	0.04 71

SGD-Stereo	0.08 80	0.05 38	0.10 184	0.14 57	0.05 2	0.12 297	0.12 96	0.11 54	0.12 137	0.07 70	0.09 152	0.09 213	0.09 259	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.03 2

HART	0.08 80	0.07 220	0.09 120	0.17 291	0.07 128	0.10 194	0.16 383	0.13 109	0.11 100	0.08 123	0.10 188	0.07 119	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.05 163	0.04 71

Reg-Stereo(zero)	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.16 204	0.06 27	0.12 297	0.11 64	0.15 180	0.10 69	0.12 295	0.09 152	0.10 248	0.08 225	0.11 191	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

SCV_C0	0.08 80	0.07 220	0.07 11	0.16 204	0.09 333	0.08 79	0.15 314	0.11 54	0.12 137	0.08 123	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.11 191	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.05 202

SCV	0.08 80	0.09 418	0.08 56	0.15 109	0.08 207	0.10 194	0.13 166	0.10 31	0.12 137	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.04 1	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.06 285	0.04 71

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.22 564	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.10 31	0.10 69	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 285	0.04 71

HUF	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.14 57	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.13 109	0.13 178	0.07 70	0.07 63	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

castereo++	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.15 109	0.05 2	0.14 382	0.12 96	0.11 54	0.15 235	0.07 70	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 80	0.06 102	0.11 239	0.14 57	0.09 333	0.10 194	0.12 96	0.10 31	0.12 137	0.06 23	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.06 298

GIP-stereo	0.08 80	0.06 102	0.11 239	0.14 57	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.14 139	0.11 100	0.07 70	0.08 117	0.05 5	0.04 1	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

SMoEStereo_RVC	0.08 80	0.06 102	0.12 283	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.14 231	0.11 54	0.13 178	0.09 174	0.07 63	0.07 119	0.07 177	0.12 284	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

WCG-NET	0.08 80	0.05 38	0.09 120	0.15 109	0.06 27	0.11 245	0.14 231	0.13 109	0.13 178	0.06 23	0.09 152	0.07 119	0.06 65	0.13 336	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

Occ-G	0.08 80	0.05 38	0.06 5	0.14 57	0.07 128	0.08 79	0.14 231	0.13 109	0.15 235	0.07 70	0.11 238	0.07 119	0.05 14	0.09 58	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

U	0.08 80	0.07 220	0.09 120	0.19 449	0.10 445	0.10 194	0.13 166	0.12 81	0.17 301	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.07 4	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.06 285	0.05 202

AIO-Stereo	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.18 381	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.15 180	0.09 48	0.08 123	0.08 117	0.07 119	0.05 14	0.11 191	0.08 25	0.05 51	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

WCG-NET（raft）	0.08 80	0.05 38	0.10 184	0.15 109	0.06 27	0.11 245	0.13 166	0.15 180	0.12 137	0.08 123	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.13 336	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

RSM++	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.11 54	0.11 100	0.08 123	0.06 23	0.07 119	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.03 2

RSM	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.12 81	0.10 69	0.08 123	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.11 191	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

gcap-zeroshot	0.08 80	0.06 102	0.10 184	0.15 109	0.07 128	0.11 245	0.12 96	0.15 180	0.15 235	0.08 123	0.12 259	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.03 1	0.04 71

test_for_model	0.08 80	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.11 245	0.12 96	0.15 180	0.15 235	0.08 123	0.12 259	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.03 1	0.04 71

trnet	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.12 5	0.05 2	0.12 297	0.11 64	0.13 109	0.10 69	0.08 123	0.13 277	0.09 213	0.08 225	0.11 191	0.10 201	0.08 407	0.05 266	0.05 45	0.03 1	0.06 285	0.05 202

MoCha-V2	0.08 80	0.05 38	0.10 184	0.20 515	0.07 128	0.09 132	0.14 231	0.11 54	0.08 24	0.07 70	0.08 117	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

IGEV++	0.08 80	0.06 102	0.08 56	0.18 381	0.07 128	0.09 132	0.13 166	0.10 31	0.09 48	0.08 123	0.08 117	0.06 41	0.06 65	0.13 336	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

testlalala	0.08 80	0.06 102	0.10 184	0.15 109	0.07 128	0.11 245	0.12 96	0.15 180	0.15 235	0.08 123	0.12 259	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.03 1	0.04 71

AEACV	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.14 57	0.13 552	0.14 382	0.13 166	0.14 139	0.09 48	0.07 70	0.09 152	0.07 119	0.08 225	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.04 71

LoS_RVC	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.15 109	0.07 128	0.08 79	0.15 314	0.11 54	0.10 69	0.08 123	0.09 152	0.06 41	0.09 259	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.03 2

CAS	0.08 80	0.04 1	0.07 11	0.17 291	0.08 207	0.10 194	0.13 166	0.12 81	0.09 48	0.09 174	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.08 407	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.04 71

CES	0.08 80	0.04 1	0.08 56	0.14 57	0.07 128	0.09 132	0.14 231	0.11 54	0.09 48	0.08 123	0.09 152	0.11 278	0.06 65	0.12 284	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.05 202

EGLCR-Stereo	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.14 57	0.06 27	0.10 194	0.12 96	0.11 54	0.16 272	0.06 23	0.05 7	0.07 119	0.05 14	0.10 120	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

MC-Stereo	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.06 27	0.10 194	0.14 231	0.12 81	0.10 69	0.09 174	0.12 259	0.09 213	0.06 65	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

test-3	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.07 128	0.07 39	0.14 231	0.12 81	0.15 235	0.09 174	0.08 117	0.07 119	0.08 225	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.05 185	0.04 48	0.04 71

test_1	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.07 128	0.07 39	0.14 231	0.12 81	0.15 235	0.09 174	0.08 117	0.07 119	0.08 225	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.05 185	0.04 48	0.04 71

CREStereo++_RVC	0.08 80	0.04 1	0.06 5	0.13 16	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.14 139	0.14 210	0.10 219	0.14 291	0.08 178	0.07 177	0.09 58	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.05 185	0.04 48	0.04 71
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
RT-Monster	0.09 167	0.05 38	0.09 120	0.14 57	0.08 207	0.11 245	0.10 35	0.17 257	0.18 332	0.13 325	0.10 188	0.09 213	0.08 225	0.10 120	0.10 201	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.06 298

LiteMatch	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.15 314	0.13 109	0.08 24	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.15 444	0.10 120	0.14 422	0.07 331	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.06 285	0.06 298

Foundation-i1	0.09 167	0.04 1	0.10 184	0.14 57	0.06 27	0.10 194	0.13 166	0.16 218	0.14 210	0.10 219	0.10 188	0.11 278	0.07 177	0.07 4	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.05 185	0.05 163	0.05 202

VMStereo-Base	0.09 167	0.05 38	0.10 184	0.13 16	0.07 128	0.10 194	0.10 35	0.16 218	0.13 178	0.10 219	0.15 308	0.10 248	0.09 259	0.11 191	0.10 201	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.06 298

Wave_Phase_stereo	0.09 167	0.06 102	0.16 454	0.15 109	0.08 207	0.11 245	0.09 20	0.18 290	0.16 272	0.06 23	0.07 63	0.07 119	0.05 14	0.09 58	0.11 281	0.04 11	0.05 266	0.05 45	0.07 373	0.04 48	0.04 71

NLSM3	0.09 167	0.06 102	0.08 56	0.19 449	0.08 207	0.11 245	0.16 383	0.18 290	0.16 272	0.06 23	0.08 117	0.07 119	0.08 225	0.09 58	0.11 281	0.04 11	0.04 25	0.06 183	0.07 373	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 167	0.06 102	0.14 370	0.16 204	0.09 333	0.10 194	0.15 314	0.18 290	0.16 272	0.10 219	0.09 152	0.07 119	0.07 177	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.05 202

IGEV-FE	0.09 167	0.05 38	0.12 283	0.13 16	0.08 207	0.12 297	0.13 166	0.17 257	0.11 100	0.10 219	0.06 23	0.09 213	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.05 202

water-stereo	0.09 167	0.06 102	0.08 56	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.13 166	0.15 180	0.13 178	0.11 254	0.12 259	0.08 178	0.09 259	0.07 4	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.04 48	0.04 71

depthmonostereo	0.09 167	0.06 102	0.09 120	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.13 166	0.14 139	0.14 210	0.10 219	0.10 188	0.09 213	0.11 331	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.04 55	0.04 48	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 167	0.05 38	0.08 56	0.15 109	0.06 27	0.11 245	0.12 96	0.14 139	0.16 272	0.11 254	0.11 238	0.09 213	0.09 259	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

S2M2_L	0.09 167	0.08 338	0.11 239	0.13 16	0.10 445	0.08 79	0.06 1	0.10 31	0.10 69	0.10 219	0.09 152	0.10 248	0.09 259	0.11 191	0.11 281	0.13 590	0.07 482	0.08 387	0.09 493	0.10 524	0.08 451
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.09 167	0.06 102	0.09 120	0.19 449	0.08 207	0.12 297	0.18 473	0.15 180	0.14 210	0.07 70	0.10 188	0.07 119	0.06 65	0.12 284	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.03 2

castereo	0.09 167	0.06 102	0.11 239	0.15 109	0.06 27	0.11 245	0.15 314	0.14 139	0.18 332	0.08 123	0.10 188	0.11 278	0.08 225	0.09 58	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

fffft	0.09 167	0.06 102	0.12 283	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.17 424	0.12 81	0.11 100	0.08 123	0.07 63	0.09 213	0.06 65	0.11 191	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.05 202
1: 1. 1
tt45	0.09 167	0.06 102	0.11 239	0.15 109	0.07 128	0.11 245	0.16 383	0.13 109	0.11 100	0.09 174	0.06 23	0.08 178	0.06 65	0.13 336	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

999	0.09 167	0.05 38	0.13 333	0.15 109	0.08 207	0.10 194	0.14 231	0.15 180	0.11 100	0.10 219	0.08 117	0.08 178	0.08 225	0.16 424	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.05 202

mms	0.09 167	0.07 220	0.08 56	0.16 204	0.08 207	0.10 194	0.16 383	0.12 81	0.11 100	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.06 65	0.11 191	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.05 185	0.04 48	0.03 2

ours_stereo	0.09 167	0.07 220	0.09 120	0.17 291	0.08 207	0.11 245	0.16 383	0.11 54	0.12 137	0.08 123	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.12 284	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.03 2

fffy	0.09 167	0.08 338	0.09 120	0.16 204	0.07 128	0.13 348	0.17 424	0.13 109	0.12 137	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.09 259	0.13 336	0.11 281	0.05 51	0.05 266	0.07 293	0.05 185	0.04 48	0.05 202

PAM_32	0.09 167	0.05 38	0.17 484	0.15 109	0.08 207	0.10 194	0.15 314	0.14 139	0.15 235	0.09 174	0.08 117	0.09 213	0.07 177	0.14 365	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.06 298

UGAM-zero	0.09 167	0.05 38	0.15 418	0.15 109	0.08 207	0.09 132	0.13 166	0.19 320	0.15 235	0.11 254	0.15 308	0.07 119	0.07 177	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

GCAP-BAT	0.09 167	0.05 38	0.11 239	0.13 16	0.07 128	0.11 245	0.14 231	0.14 139	0.16 272	0.07 70	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.13 336	0.08 25	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.04 48	0.04 71

Pointernet	0.09 167	0.04 1	0.09 120	0.16 204	0.08 207	0.13 348	0.10 35	0.15 180	0.17 301	0.09 174	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.08 407	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 285	0.05 202

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 167	0.10 480	0.31 593	0.15 109	0.06 27	0.08 79	0.14 231	0.10 31	0.10 69	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.04 1	0.11 191	0.07 1	0.12 564	0.04 25	0.07 293	0.05 185	0.05 163	0.05 202

RAFT-Stereo-weight	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.14 231	0.19 320	0.16 272	0.11 254	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.04 48	0.04 71

MGS-Stereo	0.09 167	0.07 220	0.12 283	0.15 109	0.08 207	0.09 132	0.15 314	0.12 81	0.12 137	0.07 70	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.05 202

ff7	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.10 219	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

IGEVStereo-DCA	0.09 167	0.06 102	0.11 239	0.15 109	0.10 445	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.10 219	0.06 23	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

ffff	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.10 219	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

rrr	0.09 167	0.06 102	0.12 283	0.15 109	0.10 445	0.11 245	0.16 383	0.16 218	0.15 235	0.10 219	0.06 23	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

11t	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.10 219	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

MaDis-Stereo	0.09 167	0.09 418	0.08 56	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.10 35	0.16 218	0.16 272	0.09 174	0.11 238	0.06 41	0.06 65	0.09 58	0.13 384	0.07 331	0.06 410	0.07 293	0.05 185	0.05 163	0.04 71

IGEV_Zeroshot_test	0.09 167	0.05 38	0.12 283	0.13 16	0.08 207	0.12 297	0.13 166	0.17 257	0.11 100	0.10 219	0.06 23	0.09 213	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.05 202

MSKI-zero shot	0.09 167	0.05 38	0.09 120	0.15 109	0.07 128	0.10 194	0.13 166	0.14 139	0.13 178	0.09 174	0.09 152	0.09 213	0.06 65	0.12 284	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

UniTT-Stereo	0.09 167	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.08 207	0.13 348	0.11 64	0.12 81	0.11 100	0.10 219	0.12 259	0.05 5	0.07 177	0.09 58	0.09 101	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.05 163	0.05 202

MIM_Stereo	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.15 109	0.07 128	0.06 12	0.12 96	0.20 331	0.14 210	0.13 325	0.13 277	0.09 213	0.05 14	0.12 284	0.08 25	0.05 51	0.06 410	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.05 202

CASnet	0.09 167	0.09 418	0.09 120	0.19 449	0.06 27	0.07 39	0.11 64	0.18 290	0.14 210	0.11 254	0.10 188	0.09 213	0.07 177	0.10 120	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.10 518	0.08 446	0.05 163	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 167	0.05 38	0.11 239	0.13 16	0.07 128	0.11 245	0.14 231	0.14 139	0.16 272	0.07 70	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.13 336	0.08 25	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.04 48	0.04 71

GCAP-Stereo	0.09 167	0.07 220	0.13 333	0.18 381	0.06 27	0.11 245	0.07 3	0.13 109	0.12 137	0.09 174	0.10 188	0.07 119	0.09 259	0.13 336	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

RAFT-Test	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.15 109	0.07 128	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.13 178	0.09 174	0.10 188	0.10 248	0.09 259	0.12 284	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

HH	0.09 167	0.06 102	0.13 333	0.17 291	0.08 207	0.10 194	0.16 383	0.14 139	0.10 69	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.07 177	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.04 71

HanStereo	0.09 167	0.06 102	0.13 333	0.17 291	0.08 207	0.10 194	0.16 383	0.14 139	0.10 69	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.07 177	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.04 71

4D-IteraStereo	0.09 167	0.07 220	0.10 184	0.18 381	0.07 128	0.09 132	0.15 314	0.17 257	0.15 235	0.10 219	0.11 238	0.10 248	0.07 177	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.03 1	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.05 202

anonymousdsp	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.09 174	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

LoS	0.09 167	0.05 38	0.11 239	0.13 16	0.07 128	0.14 382	0.11 64	0.15 180	0.15 235	0.09 174	0.09 152	0.12 298	0.09 259	0.15 389	0.10 201	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.05 202
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 167	0.07 220	0.10 184	0.17 291	0.08 207	0.10 194	0.15 314	0.15 180	0.12 137	0.09 174	0.06 23	0.07 119	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.06 298

RCA-Stereo	0.09 167	0.06 102	0.09 120	0.16 204	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.18 290	0.14 210	0.09 174	0.10 188	0.08 178	0.07 177	0.12 284	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.04 71

CroCo-Stereo Lap2	0.09 167	0.09 418	0.08 56	0.22 564	0.09 333	0.09 132	0.19 513	0.16 218	0.12 137	0.09 174	0.10 188	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.06 410	0.07 293	0.05 185	0.05 163	0.05 202

ccc-4	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.10 219	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

IGEV-Stereo	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.09 174	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 167	0.05 38	0.13 333	0.14 57	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.18 290	0.10 69	0.11 254	0.08 117	0.08 178	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.05 202

TRStereo	0.09 167	0.05 38	0.12 283	0.15 109	0.12 529	0.10 194	0.13 166	0.18 290	0.18 332	0.09 174	0.09 152	0.09 213	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.04 48	0.04 71

AnonymousM	0.09 167	0.05 38	0.10 184	0.14 57	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.19 320	0.14 210	0.13 325	0.11 238	0.09 213	0.08 225	0.13 336	0.10 201	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.05 185	0.05 163	0.05 202

CroCo-Stereo	0.09 167	0.08 338	0.08 56	0.22 564	0.09 333	0.09 132	0.19 513	0.15 180	0.12 137	0.07 70	0.07 63	0.08 178	0.06 65	0.08 25	0.07 1	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.04 55	0.05 163	0.04 71
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	0.09 167	0.06 102	0.07 11	0.15 109	0.05 2	0.16 438	0.18 473	0.15 180	0.15 235	0.10 219	0.11 238	0.11 278	0.11 331	0.10 120	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

TANstereo	0.09 167	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.11 245	0.14 231	0.15 180	0.19 351	0.11 254	0.15 308	0.10 248	0.06 65	0.12 284	0.09 101	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.05 202

XX-TBD	0.09 167	0.06 102	0.07 11	0.14 57	0.07 128	0.12 297	0.16 383	0.14 139	0.13 178	0.11 254	0.12 259	0.09 213	0.08 225	0.10 120	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 285	0.05 202

raftrobust	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.17 291	0.08 207	0.09 132	0.10 35	0.18 290	0.16 272	0.10 219	0.09 152	0.12 298	0.07 177	0.12 284	0.10 201	0.08 407	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.05 202

XX-Stereo	0.09 167	0.05 38	0.08 56	0.17 291	0.09 333	0.15 408	0.12 96	0.20 331	0.10 69	0.10 219	0.14 291	0.07 119	0.06 65	0.12 284	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.04 48	0.04 71

test_xeample3	0.09 167	0.06 102	0.12 283	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.13 178	0.10 219	0.06 23	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.17 291	0.06 27	0.10 194	0.16 383	0.17 257	0.14 210	0.09 174	0.10 188	0.08 178	0.09 259	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.04 48	0.03 2

AFF-stereo	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.17 291	0.07 128	0.10 194	0.16 383	0.17 257	0.09 48	0.10 219	0.12 259	0.09 213	0.09 259	0.12 284	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.07 373	0.04 48	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.15 314	0.16 218	0.09 48	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.07 177	0.09 58	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.05 185	0.05 163	0.04 71

CFNet-RSSM	0.09 167	0.07 220	0.09 120	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.15 314	0.16 218	0.17 301	0.08 123	0.12 259	0.10 248	0.09 259	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.04 48	0.04 71

Gwc-CoAtRS	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.10 194	0.14 231	0.17 257	0.17 301	0.08 123	0.10 188	0.12 298	0.09 259	0.12 284	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.04 48	0.04 71

CREStereo	0.09 167	0.04 1	0.08 56	0.11 1	0.06 27	0.13 348	0.14 231	0.14 139	0.10 69	0.08 123	0.13 277	0.09 213	0.08 225	0.11 191	0.10 201	0.08 407	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 285	0.06 298
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	0.09 167	0.05 38	0.09 120	0.12 5	0.06 27	0.12 297	0.14 231	0.15 180	0.11 100	0.09 174	0.13 277	0.10 248	0.07 177	0.13 336	0.10 201	0.15 608	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.07 364	0.06 298

DN	0.10 235	0.05 38	0.09 120	0.14 57	0.09 333	0.12 297	0.18 473	0.17 257	0.16 272	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.06 65	0.08 25	0.09 101	0.11 539	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.09 495

Hybrid-DGEV-03	0.10 235	0.06 102	0.09 120	0.18 381	0.08 207	0.16 438	0.14 231	0.15 180	0.14 210	0.13 325	0.16 321	0.12 298	0.09 259	0.13 336	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.05 163	0.04 71

WQFJA1	0.10 235	0.07 220	0.08 56	0.20 515	0.09 333	0.12 297	0.17 424	0.17 257	0.17 301	0.09 174	0.10 188	0.08 178	0.10 298	0.12 284	0.11 281	0.06 166	0.07 482	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.05 202

WQFJX1	0.10 235	0.07 220	0.08 56	0.22 564	0.09 333	0.12 297	0.17 424	0.18 290	0.17 301	0.10 219	0.09 152	0.07 119	0.10 298	0.11 191	0.09 101	0.07 331	0.08 512	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.04 71

WQFJX	0.10 235	0.07 220	0.09 120	0.21 547	0.09 333	0.12 297	0.16 383	0.18 290	0.17 301	0.12 295	0.10 188	0.07 119	0.09 259	0.12 284	0.10 201	0.06 166	0.07 482	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.05 202

NLMM	0.10 235	0.07 220	0.08 56	0.20 515	0.09 333	0.12 297	0.17 424	0.17 257	0.17 301	0.09 174	0.10 188	0.08 178	0.10 298	0.12 284	0.11 281	0.06 166	0.07 482	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.05 202

NLSM1	0.10 235	0.07 220	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.13 348	0.16 383	0.21 354	0.15 235	0.11 254	0.10 188	0.06 41	0.10 298	0.10 120	0.11 281	0.07 331	0.08 512	0.08 387	0.07 373	0.05 163	0.05 202

MM-Stereo_test3	0.10 235	0.07 220	0.07 11	0.18 381	0.07 128	0.12 297	0.19 513	0.24 423	0.19 351	0.06 23	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.11 191	0.08 25	0.06 166	0.06 410	0.07 293	0.05 185	0.05 163	0.04 71

MM-Stereo_test1	0.10 235	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.07 128	0.12 297	0.18 473	0.21 354	0.20 374	0.09 174	0.11 238	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.04 71

AIO-test2	0.10 235	0.08 338	0.10 184	0.23 588	0.08 207	0.11 245	0.10 35	0.23 399	0.23 416	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.08 387	0.09 493	0.05 163	0.05 202

AIO-test1	0.10 235	0.07 220	0.10 184	0.23 588	0.07 128	0.09 132	0.13 166	0.21 354	0.14 210	0.11 254	0.12 259	0.09 213	0.07 177	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.09 470	0.10 533	0.03 1	0.06 298

tg	0.10 235	0.06 102	0.10 184	0.18 381	0.08 207	0.11 245	0.16 383	0.20 331	0.12 137	0.08 123	0.11 238	0.11 278	0.07 177	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.08 446	0.04 48	0.04 71

PAM	0.10 235	0.05 38	0.16 454	0.15 109	0.08 207	0.09 132	0.16 383	0.15 180	0.16 272	0.12 295	0.09 152	0.09 213	0.07 177	0.13 336	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.06 298

model_zeroshot	0.10 235	0.04 1	0.11 239	0.15 109	0.09 333	0.12 297	0.14 231	0.20 331	0.13 178	0.11 254	0.10 188	0.12 298	0.07 177	0.12 284	0.10 201	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.06 298

RAStereo	0.10 235	0.09 418	0.08 56	0.20 515	0.08 207	0.13 348	0.18 473	0.15 180	0.17 301	0.10 219	0.12 259	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.05 185	0.05 163	0.04 71

rvit_stereo_0080	0.10 235	0.08 338	0.14 370	0.15 109	0.09 333	0.07 39	0.15 314	0.16 218	0.16 272	0.11 254	0.10 188	0.14 344	0.08 225	0.12 284	0.10 201	0.09 467	0.07 482	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.05 202

H2IRNET	0.10 235	0.09 418	0.09 120	0.18 381	0.09 333	0.12 297	0.15 314	0.14 139	0.21 390	0.10 219	0.10 188	0.10 248	0.10 298	0.10 120	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.08 446	0.06 285	0.05 202

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 235	0.08 338	0.12 283	0.16 204	0.08 207	0.15 408	0.16 383	0.18 290	0.18 332	0.10 219	0.09 152	0.09 213	0.08 225	0.11 191	0.12 342	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.06 275	0.07 364	0.06 298

MyStereo07	0.10 235	0.07 220	0.10 184	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.18 473	0.15 180	0.15 235	0.09 174	0.06 23	0.06 41	0.07 177	0.12 284	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.06 298

MyStereo06	0.10 235	0.07 220	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.18 473	0.19 320	0.12 137	0.12 295	0.08 117	0.07 119	0.07 177	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.06 285	0.06 298

AE-Stereo	0.10 235	0.08 338	0.10 184	0.18 381	0.09 333	0.10 194	0.15 314	0.14 139	0.19 351	0.09 174	0.14 291	0.12 298	0.08 225	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.06 410	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.04 71

ACVNet-DCA	0.10 235	0.08 338	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.15 314	0.23 399	0.16 272	0.09 174	0.09 152	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.07 364	0.07 385

cc1	0.10 235	0.08 338	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.15 314	0.16 218	0.18 332	0.09 174	0.09 152	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.06 298

tt1	0.10 235	0.08 338	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.12 297	0.16 383	0.15 180	0.19 351	0.09 174	0.08 117	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.06 298

whm_eth	0.10 235	0.08 338	0.14 370	0.15 109	0.09 333	0.07 39	0.15 314	0.16 218	0.16 272	0.11 254	0.10 188	0.14 344	0.08 225	0.12 284	0.10 201	0.09 467	0.07 482	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.05 202

plain	0.10 235	0.08 338	0.10 184	0.19 449	0.09 333	0.10 194	0.15 314	0.14 139	0.13 178	0.13 325	0.15 308	0.09 213	0.12 362	0.13 336	0.12 342	0.07 331	0.05 266	0.09 470	0.06 275	0.06 285	0.06 298

Any-RAFT	0.10 235	0.05 38	0.09 120	0.14 57	0.07 128	0.13 348	0.14 231	0.21 354	0.15 235	0.11 254	0.12 259	0.12 298	0.09 259	0.12 284	0.09 101	0.07 331	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.05 202

LL-Strereo2	0.10 235	0.10 480	0.15 418	0.18 381	0.08 207	0.15 408	0.09 20	0.17 257	0.14 210	0.14 347	0.10 188	0.09 213	0.07 177	0.16 424	0.10 201	0.05 51	0.05 266	0.10 518	0.07 373	0.06 285	0.05 202

DCANet-4	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.16 204	0.06 27	0.09 132	0.17 424	0.18 290	0.19 351	0.13 325	0.16 321	0.09 213	0.14 426	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

fff	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.15 109	0.07 128	0.09 132	0.17 424	0.16 218	0.20 374	0.13 325	0.16 321	0.10 248	0.11 331	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

ADStereo(finetuned)	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.16 204	0.06 27	0.09 132	0.17 424	0.15 180	0.19 351	0.13 325	0.17 343	0.10 248	0.12 362	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

test_4	0.10 235	0.10 480	0.08 56	0.19 449	0.09 333	0.08 79	0.22 566	0.15 180	0.17 301	0.12 295	0.18 370	0.12 298	0.09 259	0.08 25	0.11 281	0.04 11	0.04 25	0.08 387	0.08 446	0.04 48	0.03 2

IPLG	0.10 235	0.07 220	0.15 418	0.17 291	0.08 207	0.11 245	0.14 231	0.20 331	0.15 235	0.12 295	0.17 343	0.07 119	0.07 177	0.14 365	0.13 384	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

test_3	0.10 235	0.09 418	0.10 184	0.20 515	0.08 207	0.13 348	0.26 614	0.14 139	0.21 390	0.10 219	0.10 188	0.09 213	0.09 259	0.08 25	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.07 373	0.04 48	0.04 71

STrans-v2	0.10 235	0.07 220	0.12 283	0.18 381	0.07 128	0.10 194	0.14 231	0.21 354	0.11 100	0.11 254	0.15 308	0.12 298	0.10 298	0.11 191	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.04 48	0.04 71

TransformOpticalFlow	0.10 235	0.08 338	0.13 333	0.18 381	0.07 128	0.09 132	0.15 314	0.19 320	0.15 235	0.12 295	0.17 343	0.11 278	0.11 331	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.05 202

SST-Stereo	0.10 235	0.07 220	0.15 418	0.18 381	0.09 333	0.06 12	0.12 96	0.17 257	0.11 100	0.15 374	0.17 343	0.13 324	0.12 362	0.10 120	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.06 275	0.06 285	0.05 202

cross-raft	0.10 235	0.09 418	0.09 120	0.19 449	0.07 128	0.11 245	0.25 605	0.13 109	0.15 235	0.08 123	0.11 238	0.12 298	0.10 298	0.09 58	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

test-1	0.10 235	0.07 220	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.11 245	0.24 590	0.14 139	0.18 332	0.09 174	0.07 63	0.09 213	0.08 225	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

iRaftStereo_RVC	0.10 235	0.07 220	0.09 120	0.17 291	0.09 333	0.11 245	0.17 424	0.18 290	0.12 137	0.09 174	0.12 259	0.10 248	0.07 177	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.08 446	0.04 48	0.04 71

RALCasStereoNet	0.10 235	0.06 102	0.09 120	0.16 204	0.08 207	0.12 297	0.14 231	0.17 257	0.11 100	0.12 295	0.17 343	0.14 344	0.10 298	0.12 284	0.11 281	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.05 185	0.08 428	0.07 385

DCANet	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.16 204	0.06 27	0.09 132	0.17 424	0.15 180	0.19 351	0.13 325	0.17 343	0.10 248	0.11 331	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

csc	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.15 109	0.07 128	0.09 132	0.17 424	0.16 218	0.20 374	0.13 325	0.16 321	0.10 248	0.11 331	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

cscssc	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.15 109	0.07 128	0.09 132	0.17 424	0.16 218	0.20 374	0.13 325	0.16 321	0.10 248	0.11 331	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

111	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.15 109	0.07 128	0.10 194	0.14 231	0.21 354	0.23 416	0.11 254	0.12 259	0.14 344	0.11 331	0.13 336	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.05 163	0.05 202

R-Stereo Train	0.10 235	0.06 102	0.10 184	0.17 291	0.08 207	0.11 245	0.14 231	0.23 399	0.11 100	0.12 295	0.19 381	0.11 278	0.08 225	0.09 58	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.05 202

RAFT-Stereo	0.10 235	0.06 102	0.10 184	0.17 291	0.08 207	0.11 245	0.14 231	0.23 399	0.11 100	0.12 295	0.19 381	0.11 278	0.08 225	0.09 58	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.05 202
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.14 57	0.06 27	0.11 245	0.10 35	0.18 290	0.18 332	0.13 325	0.16 321	0.14 344	0.11 331	0.15 389	0.13 384	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.06 285	0.05 202
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
Lsterematch	0.11 283	0.06 102	0.11 239	0.16 204	0.07 128	0.13 348	0.15 314	0.14 139	0.17 301	0.16 402	0.18 370	0.15 373	0.15 444	0.12 284	0.14 422	0.07 331	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.06 285	0.06 298

Hybrid-DGEV-2	0.11 283	0.06 102	0.12 283	0.18 381	0.09 333	0.09 132	0.13 166	0.28 499	0.29 500	0.11 254	0.11 238	0.09 213	0.12 362	0.12 284	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.05 163	0.05 202

NLMM1	0.11 283	0.09 418	0.07 11	0.22 564	0.10 445	0.12 297	0.20 536	0.18 290	0.20 374	0.12 295	0.11 238	0.07 119	0.09 259	0.11 191	0.11 281	0.08 407	0.08 512	0.07 293	0.06 275	0.04 48	0.04 71

NLCSM	0.11 283	0.09 418	0.09 120	0.23 588	0.11 495	0.12 297	0.19 513	0.18 290	0.18 332	0.12 295	0.11 238	0.07 119	0.09 259	0.11 191	0.10 201	0.07 331	0.08 512	0.07 293	0.07 373	0.06 285	0.05 202

Select-FE	0.11 283	0.06 102	0.20 532	0.15 109	0.11 495	0.11 245	0.13 166	0.21 354	0.18 332	0.09 174	0.11 238	0.10 248	0.06 65	0.12 284	0.09 101	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.08 446	0.06 285	0.08 451

FlowAnything_test	0.11 283	0.08 338	0.14 370	0.15 109	0.09 333	0.07 39	0.14 231	0.20 331	0.11 100	0.09 174	0.09 152	0.12 298	0.12 362	0.13 336	0.11 281	0.09 467	0.06 410	0.09 470	0.09 493	0.06 285	0.09 495

xyz-stereo-finetune2	0.11 283	0.07 220	0.13 333	0.13 16	0.07 128	0.11 245	0.19 513	0.17 257	0.12 137	0.15 374	0.15 308	0.17 411	0.12 362	0.13 336	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.05 185	0.04 48	0.06 298

xyz-stereo-finetune	0.11 283	0.08 338	0.13 333	0.14 57	0.06 27	0.10 194	0.19 513	0.17 257	0.19 351	0.12 295	0.14 291	0.15 373	0.10 298	0.13 336	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.05 185	0.04 48	0.05 202

HI	0.11 283	0.06 102	0.11 239	0.13 16	0.09 333	0.09 132	0.14 231	0.21 354	0.10 69	0.19 468	0.17 343	0.14 344	0.09 259	0.16 424	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.08 446	0.07 364	0.06 298

CoSv	0.11 283	0.06 102	0.11 239	0.13 16	0.09 333	0.09 132	0.14 231	0.21 354	0.10 69	0.19 468	0.17 343	0.14 344	0.09 259	0.16 424	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.08 446	0.07 364	0.06 298

rvit_stereo_0081_aga	0.11 283	0.09 418	0.14 370	0.18 381	0.09 333	0.13 348	0.14 231	0.14 139	0.19 351	0.10 219	0.18 370	0.16 389	0.09 259	0.12 284	0.09 101	0.10 508	0.06 410	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.06 298

rvit_stereo_0081	0.11 283	0.08 338	0.15 418	0.16 204	0.09 333	0.10 194	0.14 231	0.14 139	0.24 433	0.11 254	0.13 277	0.13 324	0.09 259	0.11 191	0.12 342	0.10 508	0.07 482	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.05 202

rvit_stereo_0082	0.11 283	0.08 338	0.15 418	0.16 204	0.09 333	0.10 194	0.14 231	0.14 139	0.24 433	0.11 254	0.13 277	0.13 324	0.09 259	0.11 191	0.12 342	0.10 508	0.07 482	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.05 202

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 283	0.05 38	0.14 370	0.15 109	0.20 633	0.09 132	0.17 424	0.21 354	0.15 235	0.11 254	0.14 291	0.10 248	0.07 177	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.09 495

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 283	0.05 38	0.11 239	0.15 109	0.13 552	0.13 348	0.16 383	0.23 399	0.17 301	0.10 219	0.12 259	0.10 248	0.07 177	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.08 451

CAS++	0.11 283	0.07 220	0.11 239	0.14 57	0.09 333	0.12 297	0.14 231	0.24 423	0.14 210	0.11 254	0.09 152	0.11 278	0.07 177	0.14 365	0.09 101	0.11 539	0.09 545	0.09 470	0.07 373	0.07 364	0.08 451
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
xx1	0.11 283	0.08 338	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.15 314	0.16 218	0.18 332	0.09 174	0.09 152	0.16 389	0.16 472	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.08 446	0.07 364	0.07 385

1test111	0.11 283	0.08 338	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.15 314	0.23 399	0.16 272	0.09 174	0.09 152	0.06 41	0.06 65	0.15 389	0.16 469	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.07 364	0.07 385

MIF-Stereo (partial)	0.11 283	0.06 102	0.10 184	0.19 449	0.10 445	0.10 194	0.11 64	0.17 257	0.18 332	0.14 347	0.16 321	0.09 213	0.11 331	0.12 284	0.12 342	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.07 385

EKT-Stereo	0.11 283	0.07 220	0.14 370	0.15 109	0.10 445	0.13 348	0.14 231	0.18 290	0.21 390	0.11 254	0.08 117	0.12 298	0.09 259	0.11 191	0.12 342	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.06 275	0.08 428	0.07 385

anonymousdsp2	0.11 283	0.07 220	0.10 184	0.16 204	0.09 333	0.13 348	0.14 231	0.18 290	0.22 404	0.13 325	0.14 291	0.12 298	0.09 259	0.14 365	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.05 202

DCRE	0.11 283	0.07 220	0.13 333	0.16 204	0.11 495	0.11 245	0.17 424	0.18 290	0.17 301	0.11 254	0.18 370	0.10 248	0.10 298	0.15 389	0.11 281	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.04 71

knoymous	0.11 283	0.05 38	0.12 283	0.13 16	0.07 128	0.15 408	0.14 231	0.19 320	0.13 178	0.11 254	0.17 343	0.13 324	0.09 259	0.13 336	0.11 281	0.08 407	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.08 428	0.07 385

riskmin	0.11 283	0.06 102	0.13 333	0.14 57	0.08 207	0.14 382	0.14 231	0.18 290	0.14 210	0.11 254	0.14 291	0.16 389	0.11 331	0.14 365	0.12 342	0.09 467	0.05 266	0.07 293	0.05 185	0.08 428	0.08 451

Selective-RAFT	0.11 283	0.10 480	0.11 239	0.21 547	0.08 207	0.16 438	0.13 166	0.20 331	0.22 404	0.10 219	0.10 188	0.11 278	0.10 298	0.15 389	0.11 281	0.05 51	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.05 202

DisPM	0.11 283	0.07 220	0.12 283	0.16 204	0.09 333	0.06 12	0.13 166	0.17 257	0.17 301	0.14 347	0.20 393	0.12 298	0.10 298	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.11 551

CIPLG	0.11 283	0.08 338	0.14 370	0.17 291	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.17 257	0.15 235	0.14 347	0.11 238	0.16 389	0.09 259	0.16 424	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

GLC_STEREO	0.11 283	0.07 220	0.11 239	0.17 291	0.07 128	0.09 132	0.13 166	0.15 180	0.24 433	0.12 295	0.13 277	0.12 298	0.08 225	0.18 480	0.11 281	0.06 166	0.08 512	0.08 387	0.06 275	0.05 163	0.05 202

IPLGR_C	0.11 283	0.08 338	0.14 370	0.17 291	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.17 257	0.15 235	0.14 347	0.10 188	0.16 389	0.09 259	0.16 424	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

MIPNet	0.11 283	0.08 338	0.14 370	0.17 291	0.09 333	0.12 297	0.14 231	0.20 331	0.24 433	0.11 254	0.10 188	0.09 213	0.07 177	0.13 336	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

IPLGR	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.18 381	0.08 207	0.12 297	0.17 424	0.21 354	0.24 433	0.11 254	0.12 259	0.11 278	0.08 225	0.12 284	0.12 342	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.04 48	0.04 71

GMOStereo	0.11 283	0.09 418	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.12 297	0.28 627	0.13 109	0.17 301	0.11 254	0.17 343	0.14 344	0.12 362	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.09 470	0.07 373	0.04 48	0.04 71

error version	0.11 283	0.09 418	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.12 297	0.28 627	0.13 109	0.17 301	0.11 254	0.17 343	0.14 344	0.12 362	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.09 470	0.07 373	0.04 48	0.04 71

test-v	0.11 283	0.09 418	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.12 297	0.28 627	0.13 109	0.17 301	0.11 254	0.17 343	0.14 344	0.12 362	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.09 470	0.07 373	0.04 48	0.04 71

ACRE	0.11 283	0.08 338	0.14 370	0.17 291	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.17 257	0.14 210	0.14 347	0.10 188	0.16 389	0.09 259	0.16 424	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

PFNet+	0.11 283	0.06 102	0.13 333	0.16 204	0.09 333	0.05 4	0.12 96	0.17 257	0.21 390	0.16 402	0.19 381	0.14 344	0.10 298	0.11 191	0.11 281	0.08 407	0.05 266	0.09 470	0.08 446	0.06 285	0.11 551

LCNet	0.11 283	0.07 220	0.09 120	0.19 449	0.09 333	0.08 79	0.15 314	0.21 354	0.15 235	0.11 254	0.15 308	0.16 389	0.11 331	0.12 284	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.15 610

HHNet	0.11 283	0.06 102	0.16 454	0.15 109	0.14 573	0.07 39	0.13 166	0.20 331	0.17 301	0.14 347	0.25 476	0.11 278	0.08 225	0.13 336	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.05 163	0.09 495

Patchmatch Stereo++	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.18 381	0.08 207	0.06 12	0.11 64	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385
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	0.11 283	0.07 220	0.16 454	0.19 449	0.09 333	0.08 79	0.13 166	0.18 290	0.13 178	0.16 402	0.21 416	0.13 324	0.14 426	0.11 191	0.14 422	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.06 275	0.06 285	0.05 202

OMP-Stereo	0.11 283	0.06 102	0.14 370	0.18 381	0.08 207	0.09 132	0.12 96	0.21 354	0.21 390	0.13 325	0.14 291	0.11 278	0.12 362	0.11 191	0.13 384	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.04 71

IIG-Stereo	0.11 283	0.06 102	0.13 333	0.17 291	0.08 207	0.11 245	0.12 96	0.22 378	0.17 301	0.14 347	0.17 343	0.11 278	0.12 362	0.12 284	0.12 342	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.04 71

NF-Stereo	0.11 283	0.07 220	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.10 194	0.14 231	0.23 399	0.19 351	0.12 295	0.17 343	0.12 298	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.12 564

OCTAStereo	0.11 283	0.07 220	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.10 194	0.14 231	0.23 399	0.19 351	0.12 295	0.17 343	0.12 298	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.12 564

NRIStereo	0.11 283	0.08 338	0.14 370	0.18 381	0.08 207	0.10 194	0.14 231	0.16 218	0.15 235	0.12 295	0.14 291	0.13 324	0.12 362	0.13 336	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.07 385

PSM-adaLoss	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.18 381	0.08 207	0.06 12	0.12 96	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

PSM-AAD	0.11 283	0.07 220	0.10 184	0.19 449	0.09 333	0.10 194	0.15 314	0.20 331	0.13 178	0.12 295	0.14 291	0.18 425	0.11 331	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.05 266	0.09 470	0.08 446	0.06 285	0.14 603

ROB_FTStereo_v2	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.06 12	0.12 96	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

ROB_FTStereo	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.06 12	0.11 64	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

KYRaft	0.11 283	0.07 220	0.10 184	0.19 449	0.09 333	0.08 79	0.15 314	0.22 378	0.12 137	0.13 325	0.16 321	0.20 451	0.10 298	0.12 284	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.08 446	0.06 285	0.16 621

HUI-Stereo	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.18 381	0.08 207	0.06 12	0.12 96	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

ASMatch	0.11 283	0.06 102	0.13 333	0.16 204	0.10 445	0.07 39	0.14 231	0.17 257	0.17 301	0.12 295	0.16 321	0.16 389	0.10 298	0.13 336	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.08 451

RAFT_R40	0.11 283	0.07 220	0.14 370	0.18 381	0.09 333	0.06 12	0.13 166	0.17 257	0.16 272	0.14 347	0.18 370	0.15 373	0.12 362	0.10 120	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.06 275	0.06 285	0.05 202

GrayStereo	0.11 283	0.06 102	0.11 239	0.19 449	0.09 333	0.09 132	0.16 383	0.18 290	0.17 301	0.14 347	0.17 343	0.17 411	0.11 331	0.12 284	0.11 281	0.05 51	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.10 524

RE-Stereo	0.11 283	0.07 220	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.10 194	0.14 231	0.23 399	0.19 351	0.12 295	0.17 343	0.12 298	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.12 564

Pruner-Stereo	0.11 283	0.07 220	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.06 12	0.12 96	0.17 257	0.17 301	0.13 325	0.19 381	0.13 324	0.09 259	0.11 191	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.08 451

TVStereo	0.11 283	0.07 220	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.10 194	0.14 231	0.23 399	0.19 351	0.12 295	0.17 343	0.12 298	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.12 564

DeepStereo_RVC	0.11 283	0.08 338	0.16 454	0.18 381	0.08 207	0.08 79	0.12 96	0.17 257	0.12 137	0.13 325	0.14 291	0.12 298	0.12 362	0.12 284	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.08 451

iGMRVC	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.06 12	0.12 96	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

RAFT-RH_RVC	0.11 283	0.06 102	0.14 370	0.16 204	0.09 333	0.12 297	0.12 96	0.17 257	0.12 137	0.13 325	0.41 608	0.11 278	0.10 298	0.13 336	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.05 185	0.04 48	0.06 298

RAFT-345	0.11 283	0.07 220	0.15 418	0.16 204	0.08 207	0.08 79	0.12 96	0.15 180	0.10 69	0.11 254	0.36 570	0.09 213	0.09 259	0.11 191	0.12 342	0.05 51	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.04 48	0.05 202

iRAFT	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.18 381	0.08 207	0.06 12	0.11 64	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

CRE-IMP	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.10 194	0.12 96	0.18 290	0.10 69	0.14 347	0.13 277	0.13 324	0.12 362	0.12 284	0.11 281	0.07 331	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.08 451

test-2	0.11 283	0.09 418	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.12 297	0.28 627	0.13 109	0.17 301	0.11 254	0.17 343	0.14 344	0.12 362	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.09 470	0.07 373	0.04 48	0.04 71

GMM-Stereo	0.11 283	0.07 220	0.10 184	0.18 381	0.09 333	0.08 79	0.15 314	0.23 399	0.16 272	0.11 254	0.15 308	0.13 324	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.09 495

RAFT-IKP	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.06 12	0.12 96	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

Prome-Stereo	0.11 283	0.06 102	0.10 184	0.18 381	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.22 378	0.13 178	0.12 295	0.17 343	0.13 324	0.08 225	0.12 284	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.09 495

rafts_anoy	0.11 283	0.06 102	0.10 184	0.17 291	0.08 207	0.10 194	0.14 231	0.17 257	0.14 210	0.13 325	0.13 277	0.12 298	0.10 298	0.11 191	0.12 342	0.07 331	0.04 25	0.09 470	0.11 567	0.07 364	0.06 298

raft+_RVC	0.11 283	0.07 220	0.09 120	0.16 204	0.07 128	0.10 194	0.11 64	0.24 423	0.20 374	0.12 295	0.15 308	0.12 298	0.08 225	0.12 284	0.13 384	0.07 331	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.05 202

RALAANet	0.11 283	0.08 338	0.10 184	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.10 35	0.20 331	0.15 235	0.14 347	0.13 277	0.16 389	0.09 259	0.12 284	0.11 281	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.04 71

DIP-Stereo	0.11 283	0.07 220	0.14 370	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.09 20	0.16 218	0.16 272	0.11 254	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.15 389	0.13 384	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
IGEV_i1	0.12 354	0.07 220	0.12 283	0.16 204	0.08 207	0.19 503	0.14 231	0.18 290	0.22 404	0.18 451	0.18 370	0.16 389	0.12 362	0.16 424	0.14 422	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.06 298

rvit_stereo_0083	0.12 354	0.08 338	0.17 484	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.14 139	0.26 468	0.11 254	0.14 291	0.13 324	0.10 298	0.12 284	0.12 342	0.10 508	0.08 512	0.09 470	0.07 373	0.07 364	0.05 202

rvit_stereo_ft	0.12 354	0.07 220	0.13 333	0.19 449	0.10 445	0.12 297	0.17 424	0.16 218	0.16 272	0.12 295	0.13 277	0.15 373	0.10 298	0.14 365	0.13 384	0.09 467	0.06 410	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.05 202

test_sample2	0.12 354	0.07 220	0.12 283	0.14 57	0.08 207	0.16 438	0.18 473	0.21 354	0.16 272	0.14 347	0.20 393	0.19 439	0.15 444	0.15 389	0.12 342	0.08 407	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.08 428	0.07 385

MyStereo8	0.12 354	0.07 220	0.15 418	0.15 109	0.09 333	0.18 479	0.14 231	0.19 320	0.22 404	0.12 295	0.18 370	0.11 278	0.10 298	0.16 424	0.18 502	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.05 185	0.08 428	0.09 495

CoDeX	0.12 354	0.07 220	0.12 283	0.17 291	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.23 399	0.27 478	0.13 325	0.17 343	0.16 389	0.11 331	0.14 365	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.05 202

11t1	0.12 354	0.06 102	0.13 333	0.14 57	0.08 207	0.17 460	0.15 314	0.18 290	0.15 235	0.15 374	0.15 308	0.16 389	0.16 472	0.15 389	0.13 384	0.08 407	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.08 428	0.07 385

ffm	0.12 354	0.09 418	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.17 460	0.17 424	0.15 180	0.19 351	0.15 374	0.25 476	0.19 439	0.13 402	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.08 446	0.06 285	0.06 298

RAFT_CTSACE	0.12 354	0.09 418	0.10 184	0.22 564	0.08 207	0.12 297	0.24 590	0.18 290	0.16 272	0.20 491	0.27 502	0.13 324	0.07 177	0.13 336	0.09 101	0.05 51	0.06 410	0.08 387	0.07 373	0.04 48	0.04 71

Sa-1000	0.12 354	0.08 338	0.08 56	0.18 381	0.08 207	0.14 382	0.22 566	0.22 378	0.18 332	0.15 374	0.20 393	0.17 411	0.11 331	0.10 120	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.09 470	0.09 493	0.05 163	0.05 202

SA	0.12 354	0.09 418	0.08 56	0.18 381	0.08 207	0.12 297	0.24 590	0.23 399	0.18 332	0.17 421	0.27 502	0.14 344	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.05 51	0.05 266	0.09 470	0.08 446	0.05 163	0.04 71

iRaft-Stereo_5w	0.12 354	0.09 418	0.12 283	0.19 449	0.08 207	0.09 132	0.12 96	0.21 354	0.21 390	0.19 468	0.14 291	0.11 278	0.09 259	0.20 520	0.16 469	0.05 51	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.06 298

CrosDoStereo	0.12 354	0.06 102	0.12 283	0.14 57	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.17 257	0.22 404	0.19 468	0.24 448	0.15 373	0.11 331	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.07 373	0.05 163	0.05 202

PSM-softLoss	0.12 354	0.07 220	0.15 418	0.17 291	0.09 333	0.08 79	0.13 166	0.24 423	0.17 301	0.14 347	0.19 381	0.13 324	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.12 564

KMStereo	0.12 354	0.07 220	0.15 418	0.17 291	0.09 333	0.08 79	0.13 166	0.24 423	0.17 301	0.14 347	0.19 381	0.13 324	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.12 564

FTStereo	0.12 354	0.06 102	0.14 370	0.18 381	0.09 333	0.07 39	0.15 314	0.21 354	0.18 332	0.12 295	0.24 448	0.12 298	0.12 362	0.13 336	0.13 384	0.05 51	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.10 524

DeepStereo_LL	0.12 354	0.06 102	0.12 283	0.14 57	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.17 257	0.22 404	0.19 468	0.24 448	0.15 373	0.11 331	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.07 373	0.05 163	0.05 202

DEmStereo	0.12 354	0.06 102	0.14 370	0.14 57	0.10 445	0.16 438	0.15 314	0.16 218	0.24 433	0.17 421	0.24 448	0.13 324	0.14 426	0.12 284	0.13 384	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.05 202

THIR-Stereo	0.12 354	0.07 220	0.11 239	0.15 109	0.08 207	0.14 382	0.16 383	0.17 257	0.25 454	0.16 402	0.24 448	0.14 344	0.12 362	0.12 284	0.14 422	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.07 373	0.05 163	0.05 202

DRaft	0.12 354	0.06 102	0.11 239	0.14 57	0.09 333	0.14 382	0.17 424	0.21 354	0.30 510	0.17 421	0.28 516	0.10 248	0.15 444	0.10 120	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.05 202

PFNet	0.12 354	0.06 102	0.17 484	0.17 291	0.08 207	0.09 132	0.15 314	0.26 458	0.20 374	0.16 402	0.16 321	0.14 344	0.11 331	0.12 284	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.05 202

IRAFT_RVC	0.12 354	0.08 338	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.07 39	0.15 314	0.24 423	0.23 416	0.14 347	0.14 291	0.15 373	0.12 362	0.12 284	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.06 275	0.06 285	0.06 298

sCroCo_RVC	0.12 354	0.09 418	0.23 556	0.24 597	0.11 495	0.19 503	0.14 231	0.17 257	0.14 210	0.10 219	0.13 277	0.12 298	0.07 177	0.14 365	0.11 281	0.08 407	0.08 512	0.08 387	0.08 446	0.05 163	0.07 385

ARAFT	0.12 354	0.08 338	0.17 484	0.19 449	0.09 333	0.14 382	0.18 473	0.20 331	0.12 137	0.12 295	0.13 277	0.14 344	0.11 331	0.15 389	0.12 342	0.06 166	0.05 266	0.10 518	0.09 493	0.05 163	0.04 71

BEATNet_4x	0.12 354	0.08 338	0.14 370	0.18 381	0.07 128	0.15 408	0.07 3	0.22 378	0.18 332	0.16 402	0.19 381	0.18 425	0.14 426	0.16 424	0.15 453	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.06 285	0.06 298

MLCV	0.12 354	0.07 220	0.16 454	0.18 381	0.06 27	0.15 408	0.17 424	0.19 320	0.21 390	0.18 451	0.25 476	0.17 411	0.13 402	0.14 365	0.13 384	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

RT-IGEV	0.13 380	0.06 102	0.13 333	0.15 109	0.09 333	0.15 408	0.17 424	0.24 423	0.27 478	0.16 402	0.17 343	0.17 411	0.10 298	0.14 365	0.11 281	0.08 407	0.05 266	0.07 293	0.05 185	0.07 364	0.07 385

Selective-IGEV-i16pc	0.13 380	0.06 102	0.13 333	0.15 109	0.11 495	0.38 637	0.16 383	0.23 399	0.16 272	0.10 219	0.15 308	0.09 213	0.06 65	0.13 336	0.10 201	0.10 508	0.08 512	0.06 183	0.07 373	0.09 491	0.09 495

Selective-IGEV-i1	0.13 380	0.07 220	0.12 283	0.19 449	0.08 207	0.18 479	0.16 383	0.22 378	0.30 510	0.16 402	0.17 343	0.16 389	0.10 298	0.14 365	0.13 384	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.05 202

G2L-ROB	0.13 380	0.06 102	0.13 333	0.13 16	0.08 207	0.14 382	0.16 383	0.25 440	0.18 332	0.19 468	0.18 370	0.20 451	0.14 426	0.17 458	0.16 469	0.08 407	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.08 428	0.09 495

xyz-stereo	0.13 380	0.07 220	0.20 532	0.15 109	0.05 2	0.20 519	0.15 314	0.17 257	0.31 518	0.15 374	0.29 528	0.26 526	0.16 472	0.13 336	0.12 342	0.05 51	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

DFGA-Net	0.13 380	0.11 506	0.18 508	0.17 291	0.10 445	0.12 297	0.13 166	0.22 378	0.25 454	0.16 402	0.16 321	0.13 324	0.12 362	0.16 424	0.14 422	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.05 163	0.05 202

FACV-RUCA	0.13 380	0.11 506	0.12 283	0.19 449	0.12 529	0.15 408	0.15 314	0.22 378	0.20 374	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.16 472	0.14 365	0.13 384	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.06 275	0.10 524	0.08 451

UGAM	0.13 380	0.10 480	0.09 120	0.22 564	0.08 207	0.12 297	0.20 536	0.17 257	0.23 416	0.21 505	0.16 321	0.13 324	0.13 402	0.19 495	0.12 342	0.07 331	0.05 266	0.13 584	0.11 567	0.07 364	0.05 202

test_sample1	0.13 380	0.07 220	0.14 370	0.13 16	0.08 207	0.19 503	0.16 383	0.20 331	0.15 235	0.14 347	0.22 427	0.18 425	0.16 472	0.17 458	0.14 422	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.08 428	0.07 385

qqq1	0.13 380	0.07 220	0.17 484	0.14 57	0.08 207	0.16 438	0.17 424	0.26 458	0.27 478	0.19 468	0.20 393	0.18 425	0.15 444	0.15 389	0.11 281	0.08 407	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.06 285	0.06 298

fff1	0.13 380	0.07 220	0.17 484	0.14 57	0.08 207	0.16 438	0.17 424	0.26 458	0.27 478	0.19 468	0.20 393	0.18 425	0.15 444	0.15 389	0.11 281	0.08 407	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.06 285	0.06 298

MyStereo05	0.13 380	0.07 220	0.10 184	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.18 473	0.27 480	0.35 553	0.17 421	0.14 291	0.15 373	0.11 331	0.15 389	0.13 384	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.06 285	0.06 298

MyStereo04	0.13 380	0.07 220	0.10 184	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.18 473	0.29 513	0.38 571	0.17 421	0.14 291	0.16 389	0.10 298	0.15 389	0.13 384	0.06 166	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.06 298

ff1	0.13 380	0.09 418	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.17 460	0.17 424	0.15 180	0.19 351	0.15 374	0.25 476	0.19 439	0.13 402	0.14 365	0.20 521	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.08 446	0.06 285	0.06 298

StereoVision	0.13 380	0.12 524	0.09 120	0.24 597	0.10 445	0.15 408	0.21 556	0.21 354	0.20 374	0.12 295	0.24 448	0.10 248	0.10 298	0.16 424	0.10 201	0.09 467	0.11 578	0.12 569	0.12 587	0.06 285	0.05 202

LL-Strereo	0.13 380	0.09 418	0.11 239	0.20 515	0.10 445	0.11 245	0.18 473	0.32 549	0.24 433	0.15 374	0.15 308	0.14 344	0.13 402	0.19 495	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.08 446	0.04 48	0.05 202

CASS	0.13 380	0.12 524	0.11 239	0.23 588	0.09 333	0.15 408	0.17 424	0.18 290	0.19 351	0.17 421	0.18 370	0.15 373	0.15 444	0.14 365	0.14 422	0.09 467	0.06 410	0.10 518	0.08 446	0.09 491	0.07 385
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 380	0.07 220	0.13 333	0.18 381	0.09 333	0.13 348	0.17 424	0.19 320	0.29 500	0.15 374	0.24 448	0.15 373	0.14 426	0.14 365	0.14 422	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.09 493	0.05 163	0.06 298

TestStereo1	0.13 380	0.08 338	0.08 56	0.19 449	0.08 207	0.18 479	0.29 637	0.23 399	0.16 272	0.17 421	0.20 393	0.16 389	0.10 298	0.12 284	0.13 384	0.06 166	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.05 163	0.05 202

qqq	0.13 380	0.09 418	0.15 418	0.16 204	0.08 207	0.13 348	0.15 314	0.23 399	0.16 272	0.15 374	0.19 381	0.16 389	0.16 472	0.15 389	0.16 469	0.07 331	0.06 410	0.08 387	0.08 446	0.07 364	0.07 385

x	0.13 380	0.07 220	0.14 370	0.14 57	0.08 207	0.18 479	0.14 231	0.22 378	0.20 374	0.15 374	0.19 381	0.19 439	0.17 495	0.18 480	0.18 502	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.07 385

raft_robust	0.13 380	0.10 480	0.07 11	0.18 381	0.08 207	0.13 348	0.24 590	0.28 499	0.33 532	0.20 491	0.19 381	0.14 344	0.10 298	0.11 191	0.12 342	0.05 51	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.05 163	0.04 71

RAFT+CT+SA	0.13 380	0.11 506	0.09 120	0.19 449	0.09 333	0.15 408	0.28 627	0.22 378	0.22 404	0.15 374	0.26 493	0.10 248	0.10 298	0.11 191	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.08 446	0.07 364	0.06 298

SA-5K	0.13 380	0.08 338	0.08 56	0.19 449	0.08 207	0.18 479	0.29 637	0.23 399	0.16 272	0.17 421	0.20 393	0.16 389	0.10 298	0.12 284	0.13 384	0.06 166	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.05 163	0.05 202

GwcNet-ADL	0.13 380	0.08 338	0.14 370	0.20 515	0.09 333	0.11 245	0.20 536	0.30 527	0.24 433	0.13 325	0.14 291	0.18 425	0.14 426	0.13 336	0.14 422	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.07 364	0.06 298

GANet-ADL	0.13 380	0.07 220	0.15 418	0.17 291	0.10 445	0.18 479	0.15 314	0.30 527	0.20 374	0.13 325	0.18 370	0.19 439	0.12 362	0.16 424	0.13 384	0.08 407	0.06 410	0.06 183	0.05 185	0.07 364	0.08 451

RAFT	0.13 380	0.09 418	0.11 239	0.18 381	0.08 207	0.15 408	0.24 590	0.20 331	0.19 351	0.21 505	0.21 416	0.17 411	0.12 362	0.16 424	0.09 101	0.06 166	0.07 482	0.10 518	0.09 493	0.05 163	0.05 202

TestStereo	0.13 380	0.14 564	0.11 239	0.23 588	0.08 207	0.15 408	0.21 556	0.20 331	0.23 416	0.14 347	0.24 448	0.16 389	0.12 362	0.16 424	0.14 422	0.05 51	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.09 491	0.05 202

sAnonymous2	0.13 380	0.12 524	0.24 560	0.20 515	0.12 529	0.17 460	0.13 166	0.26 458	0.21 390	0.11 254	0.11 238	0.13 324	0.08 225	0.10 120	0.10 201	0.09 467	0.05 266	0.08 387	0.06 275	0.15 611	0.10 524

CroCo_RVC	0.13 380	0.12 524	0.24 560	0.20 515	0.12 529	0.17 460	0.13 166	0.26 458	0.21 390	0.11 254	0.11 238	0.13 324	0.08 225	0.10 120	0.10 201	0.09 467	0.05 266	0.08 387	0.06 275	0.15 611	0.10 524

RAFT + AFF	0.13 380	0.07 220	0.20 532	0.20 515	0.10 445	0.14 382	0.24 590	0.26 458	0.20 374	0.11 254	0.10 188	0.12 298	0.10 298	0.15 389	0.12 342	0.07 331	0.06 410	0.09 470	0.08 446	0.06 285	0.08 451

GMStereo	0.13 380	0.14 564	0.14 370	0.18 381	0.09 333	0.15 408	0.16 383	0.20 331	0.24 433	0.16 402	0.17 343	0.10 248	0.10 298	0.16 424	0.13 384	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.06 298
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 380	0.07 220	0.14 370	0.17 291	0.09 333	0.15 408	0.16 383	0.28 499	0.27 478	0.14 347	0.17 343	0.12 298	0.13 402	0.14 365	0.11 281	0.08 407	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.06 298

FENet	0.13 380	0.08 338	0.12 283	0.16 204	0.08 207	0.14 382	0.15 314	0.22 378	0.23 416	0.17 421	0.23 436	0.16 389	0.12 362	0.14 365	0.15 453	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.08 446	0.07 364	0.07 385

cf-r	0.13 380	0.07 220	0.12 283	0.16 204	0.08 207	0.14 382	0.19 513	0.20 331	0.25 454	0.17 421	0.25 476	0.21 460	0.16 472	0.14 365	0.14 422	0.10 508	0.05 266	0.06 183	0.08 446	0.06 285	0.06 298

iResNet	0.13 380	0.10 480	0.18 508	0.19 449	0.08 207	0.13 348	0.18 473	0.20 331	0.26 468	0.15 374	0.23 436	0.15 373	0.13 402	0.14 365	0.14 422	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.05 202

DN-CSS_ROB	0.13 380	0.13 552	0.16 454	0.18 381	0.10 445	0.16 438	0.08 7	0.22 378	0.18 332	0.17 421	0.22 427	0.13 324	0.13 402	0.12 284	0.13 384	0.05 51	0.05 266	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.06 298

Selective-IGEV-i16pb	0.14 417	0.08 338	0.17 484	0.15 109	0.11 495	0.41 642	0.16 383	0.28 499	0.23 416	0.11 254	0.20 393	0.10 248	0.07 177	0.17 458	0.12 342	0.10 508	0.07 482	0.06 183	0.08 446	0.09 491	0.10 524

G2L-Stereo_test	0.14 417	0.07 220	0.11 239	0.13 16	0.08 207	0.12 297	0.16 383	0.30 527	0.28 493	0.20 491	0.23 436	0.20 451	0.16 472	0.17 458	0.18 502	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.07 364	0.06 298

coex_refinement	0.14 417	0.07 220	0.12 283	0.17 291	0.10 445	0.15 408	0.15 314	0.26 458	0.29 500	0.18 451	0.20 393	0.22 478	0.17 495	0.16 424	0.18 502	0.08 407	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.09 491	0.08 451

G2L-Stereo	0.14 417	0.07 220	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.12 96	0.27 480	0.22 404	0.16 402	0.27 502	0.21 460	0.13 402	0.17 458	0.18 502	0.09 467	0.08 512	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.07 385

rvit_0105_6	0.14 417	0.09 418	0.18 508	0.17 291	0.10 445	0.10 194	0.16 383	0.19 320	0.26 468	0.12 295	0.18 370	0.17 411	0.12 362	0.18 480	0.12 342	0.15 608	0.11 578	0.12 569	0.10 533	0.09 491	0.06 298

rvit_0105_5	0.14 417	0.09 418	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.23 577	0.24 423	0.27 478	0.14 347	0.15 308	0.18 425	0.12 362	0.17 458	0.14 422	0.14 604	0.11 578	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.06 298

rvit_0105_4	0.14 417	0.09 418	0.17 484	0.17 291	0.10 445	0.12 297	0.19 513	0.23 399	0.27 478	0.14 347	0.20 393	0.17 411	0.13 402	0.17 458	0.13 384	0.15 608	0.11 578	0.11 549	0.10 533	0.09 491	0.06 298

DCVSM-stereo	0.14 417	0.09 418	0.16 454	0.16 204	0.10 445	0.15 408	0.09 20	0.19 320	0.23 416	0.20 491	0.23 436	0.26 526	0.15 444	0.18 480	0.14 422	0.09 467	0.07 482	0.09 470	0.08 446	0.10 524	0.12 564

test_sample6	0.14 417	0.08 338	0.13 333	0.16 204	0.08 207	0.17 460	0.19 513	0.25 440	0.17 301	0.17 421	0.27 502	0.19 439	0.14 426	0.15 389	0.13 384	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.08 428	0.08 451

test_sample5	0.14 417	0.08 338	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.18 479	0.18 473	0.25 440	0.17 301	0.17 421	0.27 502	0.18 425	0.14 426	0.16 424	0.13 384	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.08 428	0.08 451

test_sample4	0.14 417	0.08 338	0.14 370	0.15 109	0.08 207	0.19 503	0.18 473	0.26 458	0.17 301	0.16 402	0.25 476	0.18 425	0.14 426	0.16 424	0.13 384	0.08 407	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.08 451

test_sample3	0.14 417	0.08 338	0.15 418	0.14 57	0.09 333	0.19 503	0.17 424	0.26 458	0.18 332	0.16 402	0.22 427	0.19 439	0.15 444	0.17 458	0.13 384	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.06 275	0.09 491	0.08 451

DispNO	0.14 417	0.08 338	0.17 484	0.19 449	0.12 529	0.11 245	0.21 556	0.23 399	0.29 500	0.17 421	0.23 436	0.18 425	0.17 495	0.15 389	0.15 453	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.08 446	0.07 364	0.06 298

SMFormer	0.14 417	0.07 220	0.17 484	0.14 57	0.08 207	0.16 438	0.17 424	0.26 458	0.27 478	0.19 468	0.20 393	0.18 425	0.15 444	0.15 389	0.17 484	0.08 407	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.06 298

tta	0.14 417	0.07 220	0.17 484	0.14 57	0.08 207	0.16 438	0.17 424	0.26 458	0.27 478	0.19 468	0.20 393	0.18 425	0.15 444	0.15 389	0.17 484	0.08 407	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.06 298

mmm	0.14 417	0.08 338	0.17 484	0.17 291	0.09 333	0.17 460	0.18 473	0.21 354	0.15 235	0.15 374	0.23 436	0.21 460	0.16 472	0.16 424	0.17 484	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.07 385

DualNet	0.14 417	0.08 338	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.18 479	0.18 473	0.25 440	0.17 301	0.17 421	0.27 502	0.18 425	0.14 426	0.16 424	0.13 384	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.08 428	0.08 451

mmx	0.14 417	0.09 418	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.17 460	0.17 424	0.27 480	0.25 454	0.15 374	0.25 476	0.19 439	0.13 402	0.14 365	0.20 521	0.08 407	0.06 410	0.09 470	0.08 446	0.08 428	0.08 451

xxx	0.14 417	0.09 418	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.17 460	0.17 424	0.27 480	0.25 454	0.15 374	0.25 476	0.19 439	0.13 402	0.14 365	0.20 521	0.08 407	0.06 410	0.09 470	0.08 446	0.08 428	0.08 451

PCWNet_CMD	0.14 417	0.08 338	0.15 418	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.14 231	0.29 513	0.36 557	0.14 347	0.20 393	0.21 460	0.12 362	0.17 458	0.13 384	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.07 385

CBFPSM	0.14 417	0.06 102	0.26 568	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.15 314	0.22 378	0.23 416	0.20 491	0.27 502	0.24 502	0.16 472	0.16 424	0.18 502	0.06 166	0.06 410	0.06 183	0.07 373	0.07 364	0.07 385

gwcnet-sp	0.14 417	0.07 220	0.12 283	0.18 381	0.09 333	0.16 438	0.17 424	0.24 423	0.24 433	0.18 451	0.24 448	0.15 373	0.16 472	0.15 389	0.15 453	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.08 446	0.08 428	0.07 385

scenet	0.14 417	0.07 220	0.12 283	0.18 381	0.09 333	0.16 438	0.17 424	0.24 423	0.24 433	0.18 451	0.24 448	0.15 373	0.16 472	0.15 389	0.15 453	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.08 446	0.08 428	0.07 385

ssnet	0.14 417	0.07 220	0.12 283	0.18 381	0.09 333	0.16 438	0.17 424	0.24 423	0.24 433	0.18 451	0.24 448	0.15 373	0.16 472	0.15 389	0.15 453	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.08 446	0.08 428	0.07 385

BUS	0.14 417	0.09 418	0.14 370	0.22 564	0.10 445	0.19 503	0.14 231	0.34 578	0.19 351	0.17 421	0.22 427	0.16 389	0.13 402	0.15 389	0.13 384	0.08 407	0.06 410	0.10 518	0.09 493	0.07 364	0.07 385

IER	0.14 417	0.07 220	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.16 383	0.25 440	0.26 468	0.18 451	0.25 476	0.17 411	0.20 538	0.16 424	0.14 422	0.08 407	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.08 428	0.07 385

test_5	0.14 417	0.12 524	0.08 56	0.20 515	0.10 445	0.14 382	0.29 637	0.21 354	0.24 433	0.18 451	0.28 516	0.11 278	0.15 444	0.12 284	0.13 384	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.08 446	0.08 428	0.07 385

psmg	0.14 417	0.09 418	0.14 370	0.17 291	0.10 445	0.15 408	0.17 424	0.29 513	0.19 351	0.17 421	0.21 416	0.25 516	0.16 472	0.15 389	0.14 422	0.08 407	0.06 410	0.08 387	0.08 446	0.07 364	0.06 298

UDGNet	0.14 417	0.13 552	0.16 454	0.17 291	0.10 445	0.12 297	0.16 383	0.21 354	0.27 478	0.20 491	0.20 393	0.16 389	0.13 402	0.16 424	0.13 384	0.10 508	0.06 410	0.09 470	0.07 373	0.06 285	0.07 385

CFNet_pseudo	0.14 417	0.08 338	0.15 418	0.16 204	0.09 333	0.13 348	0.14 231	0.27 480	0.34 544	0.14 347	0.21 416	0.22 478	0.13 402	0.18 480	0.14 422	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.06 275	0.07 364	0.07 385

GES	0.14 417	0.08 338	0.16 454	0.15 109	0.10 445	0.13 348	0.13 166	0.28 499	0.25 454	0.16 402	0.23 436	0.18 425	0.13 402	0.16 424	0.13 384	0.08 407	0.07 482	0.07 293	0.06 275	0.08 428	0.09 495

GANet-RSSM	0.14 417	0.07 220	0.13 333	0.13 16	0.08 207	0.14 382	0.17 424	0.22 378	0.21 390	0.17 421	0.24 448	0.23 496	0.15 444	0.16 424	0.15 453	0.10 508	0.06 410	0.07 293	0.08 446	0.08 428	0.07 385

PSMNet-RSSM	0.14 417	0.07 220	0.13 333	0.15 109	0.08 207	0.13 348	0.16 383	0.24 423	0.24 433	0.16 402	0.28 516	0.22 478	0.14 426	0.15 389	0.13 384	0.11 539	0.06 410	0.09 470	0.12 587	0.08 428	0.07 385

GwcNet-RSSM	0.14 417	0.07 220	0.12 283	0.15 109	0.08 207	0.15 408	0.20 536	0.21 354	0.27 478	0.18 451	0.27 502	0.22 478	0.16 472	0.14 365	0.15 453	0.10 508	0.05 266	0.07 293	0.09 493	0.07 364	0.07 385

CFNet-ft	0.14 417	0.07 220	0.15 418	0.12 5	0.09 333	0.16 438	0.18 473	0.22 378	0.24 433	0.17 421	0.26 493	0.24 502	0.14 426	0.16 424	0.14 422	0.11 539	0.06 410	0.08 387	0.09 493	0.09 491	0.08 451

CCAANet	0.14 417	0.06 102	0.11 239	0.16 204	0.08 207	0.22 545	0.14 231	0.26 458	0.18 332	0.16 402	0.36 570	0.15 373	0.17 495	0.16 424	0.13 384	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.07 385

DMCA	0.14 417	0.09 418	0.16 454	0.19 449	0.09 333	0.15 408	0.17 424	0.23 399	0.27 478	0.14 347	0.19 381	0.17 411	0.18 510	0.15 389	0.17 484	0.10 508	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.09 491	0.10 524

RASNet	0.14 417	0.07 220	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.18 479	0.14 231	0.29 513	0.20 374	0.17 421	0.25 476	0.21 460	0.18 510	0.20 520	0.19 515	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.08 446	0.06 285	0.06 298

MSMDNet	0.14 417	0.08 338	0.15 418	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.14 231	0.29 513	0.36 557	0.14 347	0.21 416	0.21 460	0.12 362	0.17 458	0.14 422	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.07 385

HSM-Net_RVC	0.14 417	0.08 338	0.11 239	0.15 109	0.08 207	0.15 408	0.15 314	0.27 480	0.29 500	0.19 468	0.21 416	0.29 552	0.14 426	0.17 458	0.13 384	0.06 166	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.06 298
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 417	0.07 220	0.15 418	0.12 5	0.09 333	0.16 438	0.18 473	0.22 378	0.24 433	0.17 421	0.26 493	0.24 502	0.14 426	0.16 424	0.14 422	0.11 539	0.06 410	0.08 387	0.09 493	0.09 491	0.08 451

ccs_rob	0.14 417	0.08 338	0.15 418	0.16 204	0.09 333	0.12 297	0.14 231	0.27 480	0.34 544	0.14 347	0.21 416	0.22 478	0.13 402	0.18 480	0.14 422	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.07 385

UCFNet_RVC	0.14 417	0.08 338	0.13 333	0.11 1	0.10 445	0.20 519	0.10 35	0.24 423	0.22 404	0.17 421	0.20 393	0.23 496	0.15 444	0.17 458	0.15 453	0.12 564	0.07 482	0.10 518	0.13 598	0.11 547	0.10 524

iResNetv2_ROB	0.14 417	0.08 338	0.15 418	0.16 204	0.08 207	0.16 438	0.12 96	0.25 440	0.35 553	0.21 505	0.29 528	0.24 502	0.13 402	0.14 365	0.14 422	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.04 55	0.09 491	0.08 451

iResNet_ROB	0.14 417	0.07 220	0.13 333	0.14 57	0.07 128	0.18 479	0.14 231	0.26 458	0.31 518	0.22 521	0.25 476	0.23 496	0.15 444	0.15 389	0.13 384	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.08 428	0.08 451

DDVS	0.15 462	0.10 480	0.21 541	0.16 204	0.12 529	0.15 408	0.14 231	0.25 440	0.19 351	0.18 451	0.29 528	0.27 534	0.12 362	0.19 495	0.15 453	0.09 467	0.06 410	0.09 470	0.07 373	0.11 547	0.11 551

rvit_0105_3	0.15 462	0.09 418	0.14 370	0.19 449	0.12 529	0.15 408	0.25 605	0.25 440	0.29 500	0.15 374	0.17 343	0.20 451	0.13 402	0.17 458	0.14 422	0.13 590	0.11 578	0.12 569	0.14 602	0.07 364	0.06 298

ACV-stereo	0.15 462	0.10 480	0.28 580	0.18 381	0.12 529	0.14 382	0.12 96	0.23 399	0.21 390	0.19 468	0.23 436	0.22 478	0.15 444	0.23 561	0.17 484	0.07 331	0.06 410	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.07 385

ITSA-stereo	0.15 462	0.10 480	0.14 370	0.19 449	0.08 207	0.12 297	0.14 231	0.30 527	0.49 617	0.17 421	0.19 381	0.22 478	0.15 444	0.17 458	0.16 469	0.10 508	0.06 410	0.08 387	0.08 446	0.08 428	0.08 451

test_sample7	0.15 462	0.10 480	0.16 454	0.14 57	0.11 495	0.16 438	0.16 383	0.27 480	0.23 416	0.20 491	0.20 393	0.24 502	0.19 526	0.16 424	0.16 469	0.12 564	0.06 410	0.10 518	0.09 493	0.10 524	0.10 524

1111x	0.15 462	0.08 338	0.12 283	0.18 381	0.07 128	0.18 479	0.25 605	0.31 538	0.24 433	0.17 421	0.24 448	0.26 526	0.15 444	0.13 336	0.23 562	0.07 331	0.07 482	0.08 387	0.09 493	0.07 364	0.06 298

CFNet_ucs	0.15 462	0.08 338	0.16 454	0.16 204	0.11 495	0.14 382	0.14 231	0.30 527	0.34 544	0.16 402	0.24 448	0.23 496	0.14 426	0.18 480	0.15 453	0.09 467	0.06 410	0.08 387	0.07 373	0.09 491	0.09 495

BSDual-CNN	0.15 462	0.09 418	0.14 370	0.22 564	0.10 445	0.14 382	0.15 314	0.34 578	0.19 351	0.17 421	0.22 427	0.25 516	0.16 472	0.15 389	0.14 422	0.08 407	0.06 410	0.10 518	0.09 493	0.07 364	0.07 385

hknet	0.15 462	0.11 506	0.13 333	0.22 564	0.11 495	0.14 382	0.15 314	0.34 578	0.25 454	0.17 421	0.22 427	0.22 478	0.18 510	0.17 458	0.12 342	0.07 331	0.06 410	0.10 518	0.09 493	0.07 364	0.07 385

dd	0.15 462	0.16 582	0.16 454	0.19 449	0.09 333	0.15 408	0.18 473	0.21 354	0.25 454	0.23 534	0.20 393	0.21 460	0.09 259	0.21 537	0.16 469	0.10 508	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.06 298

DAS	0.15 462	0.08 338	0.18 508	0.19 449	0.10 445	0.19 503	0.17 424	0.27 480	0.29 500	0.18 451	0.25 476	0.21 460	0.15 444	0.16 424	0.12 342	0.08 407	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.07 385

SepStereo	0.15 462	0.08 338	0.18 508	0.19 449	0.10 445	0.19 503	0.17 424	0.27 480	0.29 500	0.18 451	0.25 476	0.21 460	0.15 444	0.25 576	0.12 342	0.08 407	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.07 385

PSMNet-ADL	0.15 462	0.12 524	0.13 333	0.22 564	0.09 333	0.13 348	0.20 536	0.26 458	0.23 416	0.18 451	0.20 393	0.24 502	0.16 472	0.18 480	0.17 484	0.08 407	0.08 512	0.08 387	0.11 567	0.08 428	0.07 385

LMCR-Stereo	0.15 462	0.08 338	0.13 333	0.21 547	0.09 333	0.17 460	0.20 536	0.27 480	0.19 351	0.24 543	0.24 448	0.23 496	0.17 495	0.20 520	0.17 484	0.07 331	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.10 524	0.08 451

ICVP	0.15 462	0.09 418	0.12 283	0.22 564	0.09 333	0.17 460	0.21 556	0.25 440	0.23 416	0.18 451	0.30 535	0.26 526	0.18 510	0.17 458	0.14 422	0.09 467	0.07 482	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.07 385
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	0.15 462	0.07 220	0.14 370	0.14 57	0.08 207	0.23 562	0.18 473	0.31 538	0.19 351	0.14 347	0.28 516	0.22 478	0.14 426	0.15 389	0.26 596	0.09 467	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.08 428	0.07 385

test_xeample	0.15 462	0.06 102	0.13 333	0.14 57	0.08 207	0.21 536	0.20 536	0.28 499	0.20 374	0.16 402	0.29 528	0.19 439	0.16 472	0.15 389	0.26 596	0.09 467	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.07 385

ACVNet	0.15 462	0.09 418	0.15 418	0.13 16	0.12 529	0.14 382	0.20 536	0.22 378	0.33 532	0.17 421	0.26 493	0.21 460	0.16 472	0.17 458	0.21 541	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.08 428	0.06 298

acv_ft	0.15 462	0.09 418	0.15 418	0.19 449	0.10 445	0.16 438	0.17 424	0.25 440	0.33 532	0.19 468	0.26 493	0.21 460	0.17 495	0.17 458	0.18 502	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.08 428	0.06 298

CFNet	0.15 462	0.10 480	0.17 484	0.17 291	0.08 207	0.18 479	0.09 20	0.28 499	0.25 454	0.19 468	0.24 448	0.24 502	0.17 495	0.17 458	0.14 422	0.08 407	0.06 410	0.09 470	0.10 533	0.07 364	0.06 298

AdaStereo	0.15 462	0.11 506	0.15 418	0.18 381	0.09 333	0.20 519	0.11 64	0.32 549	0.28 493	0.20 491	0.23 436	0.20 451	0.13 402	0.19 495	0.14 422	0.12 564	0.05 266	0.10 518	0.07 373	0.09 491	0.07 385
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	0.15 462	0.08 338	0.14 370	0.16 204	0.09 333	0.16 438	0.14 231	0.28 499	0.25 454	0.19 468	0.23 436	0.37 606	0.16 472	0.20 520	0.15 453	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.06 298

pmcnn	0.15 462	0.07 220	0.19 520	0.15 109	0.07 128	0.20 519	0.15 314	0.24 423	0.26 468	0.21 505	0.34 563	0.28 544	0.18 510	0.18 480	0.17 484	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.07 364	0.06 298

DStereoRT	0.16 485	0.06 102	0.11 239	0.19 449	0.09 333	0.12 297	0.12 96	0.28 499	0.22 404	0.12 295	0.20 393	0.11 278	0.10 298	0.15 389	0.14 422	0.06 166	0.05 266	0.96 685	0.09 493	0.05 163	0.04 71

DualNet (step1)	0.16 485	0.12 524	0.20 532	0.12 5	0.14 573	0.17 460	0.13 166	0.27 480	0.23 416	0.20 491	0.20 393	0.24 502	0.19 526	0.16 424	0.16 469	0.15 608	0.06 410	0.14 597	0.14 602	0.14 595	0.12 564

GMStereo_Zeroshot	0.16 485	0.13 552	0.24 560	0.20 515	0.10 445	0.17 460	0.13 166	0.29 513	0.25 454	0.23 534	0.32 547	0.25 516	0.11 331	0.19 495	0.14 422	0.09 467	0.06 410	0.11 549	0.06 275	0.12 562	0.08 451

iinet-f	0.16 485	0.06 102	0.45 625	0.14 57	0.10 445	0.21 536	0.14 231	0.27 480	0.23 416	0.21 505	0.24 448	0.21 460	0.15 444	0.18 480	0.21 541	0.09 467	0.07 482	0.07 293	0.06 275	0.09 491	0.10 524

CRFU-Net	0.16 485	0.08 338	0.14 370	0.17 291	0.09 333	0.19 503	0.14 231	0.26 458	0.20 374	0.28 583	0.27 502	0.29 552	0.17 495	0.19 495	0.17 484	0.09 467	0.09 545	0.07 293	0.07 373	0.08 428	0.08 451

NINENet	0.16 485	0.10 480	0.15 418	0.17 291	0.11 495	0.19 503	0.14 231	0.40 622	0.36 557	0.18 451	0.21 416	0.16 389	0.13 402	0.15 389	0.13 384	0.08 407	0.08 512	0.10 518	0.07 373	0.10 524	0.09 495

CSP-Net	0.16 485	0.09 418	0.14 370	0.16 204	0.09 333	0.19 503	0.17 424	0.25 440	0.32 525	0.25 556	0.30 535	0.24 502	0.15 444	0.21 537	0.18 502	0.09 467	0.06 410	0.07 293	0.07 373	0.08 428	0.07 385

AASNet	0.16 485	0.08 338	0.12 283	0.19 449	0.09 333	0.18 479	0.15 314	0.37 606	0.37 564	0.19 468	0.23 436	0.20 451	0.16 472	0.17 458	0.20 521	0.10 508	0.08 512	0.08 387	0.07 373	0.09 491	0.09 495

AACVNet	0.16 485	0.08 338	0.14 370	0.15 109	0.10 445	0.18 479	0.15 314	0.23 399	0.24 433	0.27 568	0.27 502	0.28 544	0.17 495	0.19 495	0.16 469	0.09 467	0.07 482	0.09 470	0.07 373	0.10 524	0.09 495

ADLNet2	0.16 485	0.09 418	0.13 333	0.16 204	0.09 333	0.20 519	0.16 383	0.31 538	0.39 574	0.16 402	0.20 393	0.20 451	0.18 510	0.21 537	0.22 550	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.07 373	0.09 491	0.07 385

Anonymous3	0.16 485	0.13 552	0.33 600	0.26 613	0.14 573	0.27 598	0.17 424	0.28 499	0.28 493	0.15 374	0.17 343	0.14 344	0.10 298	0.15 389	0.12 342	0.08 407	0.08 512	0.08 387	0.08 446	0.08 428	0.11 551

ADLNet	0.16 485	0.08 338	0.15 418	0.16 204	0.10 445	0.16 438	0.17 424	0.32 549	0.27 478	0.22 521	0.27 502	0.24 502	0.16 472	0.18 480	0.21 541	0.10 508	0.06 410	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.09 495

HCRNet	0.16 485	0.24 629	0.12 283	0.35 647	0.11 495	0.15 408	0.17 424	0.26 458	0.22 404	0.19 468	0.24 448	0.21 460	0.14 426	0.15 389	0.13 384	0.11 539	0.07 482	0.11 549	0.10 533	0.09 491	0.07 385

222	0.16 485	0.07 220	0.14 370	0.14 57	0.08 207	0.24 567	0.18 473	0.30 527	0.20 374	0.17 421	0.28 516	0.17 411	0.16 472	0.15 389	0.40 651	0.10 508	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.08 451

UPFNet	0.16 485	0.08 338	0.12 283	0.20 515	0.12 529	0.20 519	0.23 577	0.28 499	0.26 468	0.17 421	0.24 448	0.22 478	0.19 526	0.19 495	0.21 541	0.09 467	0.07 482	0.08 387	0.09 493	0.08 428	0.06 298

ac_64	0.16 485	0.08 338	0.15 418	0.18 381	0.10 445	0.22 545	0.18 473	0.24 423	0.21 390	0.18 451	0.24 448	0.29 552	0.18 510	0.19 495	0.22 550	0.09 467	0.07 482	0.08 387	0.09 493	0.07 364	0.06 298

DSFCA	0.16 485	0.09 418	0.14 370	0.16 204	0.10 445	0.20 519	0.19 513	0.28 499	0.31 518	0.23 534	0.24 448	0.22 478	0.15 444	0.19 495	0.20 521	0.10 508	0.07 482	0.09 470	0.09 493	0.08 428	0.08 451

FADNet-RVC-Resample	0.16 485	0.11 506	0.31 593	0.22 564	0.11 495	0.19 503	0.14 231	0.25 440	0.24 433	0.24 543	0.27 502	0.20 451	0.15 444	0.16 424	0.15 453	0.07 331	0.08 512	0.12 569	0.10 533	0.09 491	0.10 524

FADNet_RVC	0.16 485	0.14 564	0.40 618	0.20 515	0.11 495	0.13 348	0.13 166	0.26 458	0.22 404	0.21 505	0.23 436	0.20 451	0.17 495	0.14 365	0.16 469	0.08 407	0.08 512	0.12 569	0.09 493	0.11 547	0.10 524

AANet_RVC	0.16 485	0.10 480	0.10 184	0.18 381	0.09 333	0.18 479	0.19 513	0.26 458	0.31 518	0.22 521	0.35 567	0.21 460	0.21 542	0.22 550	0.16 469	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.06 298

DeepPruner_ROB	0.16 485	0.11 506	0.15 418	0.17 291	0.10 445	0.17 460	0.15 314	0.32 549	0.21 390	0.19 468	0.21 416	0.22 478	0.18 510	0.20 520	0.15 453	0.13 590	0.09 545	0.09 470	0.09 493	0.11 547	0.10 524

z-ln-s-r	0.17 506	0.10 480	0.40 618	0.19 449	0.08 207	0.17 460	0.18 473	0.22 378	0.33 532	0.18 451	0.40 597	0.22 478	0.17 495	0.20 520	0.23 562	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.05 202

rvit_stereo_0075_2	0.17 506	0.12 524	0.25 565	0.23 588	0.16 604	0.13 348	0.10 35	0.30 527	0.27 478	0.20 491	0.28 516	0.22 478	0.15 444	0.18 480	0.13 384	0.16 624	0.10 566	0.17 619	0.10 533	0.10 524	0.09 495

ToySt	0.17 506	0.11 506	0.18 508	0.17 291	0.11 495	0.16 438	0.25 605	0.24 423	0.33 532	0.19 468	0.24 448	0.26 526	0.24 565	0.19 495	0.20 521	0.07 331	0.08 512	0.09 470	0.10 533	0.09 491	0.08 451

ssnet_v2	0.17 506	0.10 480	0.17 484	0.17 291	0.11 495	0.21 536	0.21 556	0.33 569	0.25 454	0.22 521	0.22 427	0.27 534	0.18 510	0.22 550	0.20 521	0.11 539	0.09 545	0.09 470	0.09 493	0.08 428	0.08 451

dad	0.17 506	0.20 614	0.20 532	0.16 204	0.11 495	0.20 519	0.18 473	0.21 354	0.28 493	0.30 597	0.24 448	0.29 552	0.13 402	0.19 495	0.16 469	0.18 630	0.09 545	0.11 549	0.09 493	0.11 547	0.07 385

GEStereo_RVC	0.17 506	0.12 524	0.15 418	0.22 564	0.11 495	0.19 503	0.17 424	0.32 549	0.48 610	0.20 491	0.25 476	0.17 411	0.13 402	0.21 537	0.16 469	0.10 508	0.06 410	0.08 387	0.07 373	0.09 491	0.08 451

MMNet	0.17 506	0.09 418	0.16 454	0.20 515	0.11 495	0.27 598	0.20 536	0.25 440	0.41 583	0.22 521	0.30 535	0.21 460	0.20 538	0.17 458	0.20 521	0.06 166	0.06 410	0.07 293	0.07 373	0.08 428	0.07 385

delet	0.17 506	0.08 338	0.17 484	0.19 449	0.11 495	0.20 519	0.21 556	0.30 527	0.37 564	0.17 421	0.26 493	0.19 439	0.19 526	0.19 495	0.21 541	0.08 407	0.08 512	0.09 470	0.11 567	0.06 285	0.06 298

UNet	0.17 506	0.09 418	0.18 508	0.19 449	0.12 529	0.27 598	0.19 513	0.33 569	0.29 500	0.21 505	0.24 448	0.23 496	0.19 526	0.19 495	0.18 502	0.07 331	0.06 410	0.08 387	0.07 373	0.08 428	0.06 298

HGLStereo	0.17 506	0.08 338	0.19 520	0.17 291	0.12 529	0.18 479	0.18 473	0.31 538	0.32 525	0.21 505	0.32 547	0.25 516	0.18 510	0.19 495	0.20 521	0.09 467	0.09 545	0.07 293	0.07 373	0.09 491	0.10 524

DMCA-RVC	0.17 506	0.10 480	0.15 418	0.24 597	0.11 495	0.18 479	0.18 473	0.25 440	0.24 433	0.21 505	0.26 493	0.25 516	0.27 588	0.18 480	0.20 521	0.12 564	0.08 512	0.13 584	0.10 533	0.10 524	0.08 451

TDLM	0.17 506	0.12 524	0.13 333	0.24 597	0.10 445	0.18 479	0.18 473	0.36 600	0.30 510	0.21 505	0.28 516	0.28 544	0.18 510	0.23 561	0.18 502	0.11 539	0.07 482	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.08 451

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 506	0.10 480	0.22 547	0.20 515	0.10 445	0.15 408	0.18 473	0.31 538	0.25 454	0.21 505	0.30 535	0.25 516	0.17 495	0.21 537	0.20 521	0.09 467	0.06 410	0.08 387	0.08 446	0.07 364	0.08 451
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	0.17 506	0.12 524	0.15 418	0.20 515	0.09 333	0.18 479	0.18 473	0.26 458	0.23 416	0.26 562	0.40 597	0.22 478	0.17 495	0.21 537	0.20 521	0.08 407	0.05 266	0.09 470	0.10 533	0.07 364	0.07 385
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.18 520	0.08 338	0.19 520	0.19 449	0.13 552	0.15 408	0.12 96	0.30 527	0.32 525	0.21 505	0.25 476	0.27 534	0.17 495	0.17 458	0.20 521	0.20 638	0.08 512	0.14 597	0.14 602	0.14 595	0.17 630

test_sample9	0.18 520	0.12 524	0.20 532	0.12 5	0.14 573	0.17 460	0.13 166	0.27 480	0.23 416	0.20 491	0.20 393	0.24 502	0.19 526	0.19 495	0.17 484	0.15 608	0.30 660	0.14 597	0.14 602	0.14 595	0.12 564

fast-acv-ft	0.18 520	0.11 506	0.19 520	0.19 449	0.12 529	0.24 567	0.21 556	0.25 440	0.34 544	0.22 521	0.34 563	0.27 534	0.20 538	0.21 537	0.23 562	0.09 467	0.09 545	0.08 387	0.10 533	0.08 428	0.07 385

HBP-ISP	0.18 520	0.13 552	0.16 454	0.15 109	0.11 495	0.08 79	0.13 166	0.28 499	0.29 500	0.22 521	0.33 559	0.21 460	0.25 574	0.23 561	0.17 484	0.14 604	0.16 628	0.21 633	0.17 629	0.10 524	0.08 451

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 520	0.09 418	0.29 588	0.15 109	0.10 445	0.22 545	0.20 536	0.26 458	0.39 574	0.25 556	0.42 614	0.24 502	0.15 444	0.20 520	0.19 515	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.10 524	0.09 495

SACVNet	0.18 520	0.12 524	0.14 370	0.17 291	0.13 552	0.22 545	0.18 473	0.31 538	0.30 510	0.23 534	0.31 543	0.30 562	0.22 551	0.22 550	0.17 484	0.11 539	0.08 512	0.10 518	0.10 533	0.12 562	0.14 603

psm_up	0.18 520	0.10 480	0.18 508	0.20 515	0.11 495	0.17 460	0.19 513	0.37 606	0.34 544	0.21 505	0.28 516	0.29 552	0.24 565	0.20 520	0.22 550	0.09 467	0.10 566	0.11 549	0.11 567	0.08 428	0.08 451

hitnet-ft	0.18 520	0.09 418	0.17 484	0.14 57	0.09 333	0.26 588	0.20 536	0.25 440	0.26 468	0.24 543	0.32 547	0.31 575	0.22 551	0.24 571	0.21 541	0.12 564	0.07 482	0.10 518	0.08 446	0.12 562	0.11 551

STTStereo	0.18 520	0.12 524	0.27 575	0.20 515	0.11 495	0.16 438	0.21 556	0.29 513	0.23 416	0.21 505	0.30 535	0.29 552	0.18 510	0.20 520	0.19 515	0.12 564	0.11 578	0.11 549	0.14 602	0.09 491	0.08 451

CVANet_RVC	0.18 520	0.10 480	0.14 370	0.21 547	0.10 445	0.18 479	0.17 424	0.34 578	0.33 532	0.22 521	0.31 543	0.28 544	0.18 510	0.23 561	0.17 484	0.12 564	0.08 512	0.12 569	0.11 567	0.09 491	0.07 385

StereoDRNet	0.18 520	0.11 506	0.17 484	0.22 564	0.11 495	0.21 536	0.22 566	0.37 606	0.33 532	0.24 543	0.28 516	0.30 562	0.19 526	0.20 520	0.20 521	0.09 467	0.08 512	0.11 549	0.09 493	0.09 491	0.07 385

DLCB_ROB	0.18 520	0.10 480	0.15 418	0.23 588	0.11 495	0.24 567	0.18 473	0.29 513	0.28 493	0.27 568	0.28 516	0.28 544	0.24 565	0.19 495	0.20 521	0.08 407	0.08 512	0.09 470	0.09 493	0.07 364	0.07 385

TCMNet	0.19 532	0.12 524	0.19 520	0.20 515	0.18 626	0.20 519	0.24 590	0.27 480	0.36 557	0.23 534	0.26 493	0.25 516	0.19 526	0.19 495	0.23 562	0.13 590	0.11 578	0.11 549	0.12 587	0.13 581	0.12 564

rvit_105_1	0.19 532	0.11 506	0.25 565	0.21 547	0.16 604	0.21 536	0.27 621	0.31 538	0.41 583	0.19 468	0.20 393	0.22 478	0.17 495	0.19 495	0.17 484	0.12 564	0.12 594	0.13 584	0.15 618	0.08 428	0.07 385

test_sample8	0.19 532	0.12 524	0.20 532	0.12 5	0.14 573	0.17 460	0.13 166	0.31 538	0.21 390	0.27 568	0.22 427	0.36 601	0.25 574	0.19 495	0.17 484	0.15 608	0.30 660	0.14 597	0.14 602	0.14 595	0.12 564

SDNR	0.19 532	0.08 338	0.19 520	0.16 204	0.12 529	0.77 673	0.14 231	0.25 440	0.32 525	0.19 468	0.24 448	0.19 439	0.13 402	0.19 495	0.15 453	0.16 624	0.18 635	0.14 597	0.11 567	0.08 428	0.11 551

pcwnet_v2	0.19 532	0.10 480	0.26 568	0.17 291	0.14 573	0.18 479	0.15 314	0.37 606	0.46 608	0.19 468	0.24 448	0.21 460	0.19 526	0.20 520	0.19 515	0.13 590	0.10 566	0.10 518	0.10 533	0.11 547	0.13 586

ADCRef	0.19 532	0.12 524	0.41 621	0.20 515	0.12 529	0.22 545	0.18 473	0.32 549	0.36 557	0.26 562	0.32 547	0.17 411	0.23 559	0.24 571	0.24 575	0.07 331	0.06 410	0.09 470	0.09 493	0.08 428	0.08 451

NVstereo2D	0.19 532	0.10 480	0.15 418	0.17 291	0.15 593	0.28 605	0.23 577	0.44 639	0.42 591	0.15 374	0.27 502	0.25 516	0.19 526	0.22 550	0.17 484	0.09 467	0.06 410	0.10 518	0.08 446	0.15 611	0.09 495

DRN-Test	0.19 532	0.11 506	0.20 532	0.22 564	0.10 445	0.22 545	0.22 566	0.39 618	0.37 564	0.24 543	0.32 547	0.26 526	0.21 542	0.22 550	0.24 575	0.11 539	0.07 482	0.11 549	0.10 533	0.09 491	0.07 385

DISCO	0.19 532	0.09 418	0.22 547	0.17 291	0.10 445	0.25 578	0.18 473	0.27 480	0.44 601	0.22 521	0.31 543	0.33 588	0.26 580	0.28 593	0.28 612	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.07 373	0.09 491	0.09 495

CBMV_ROB	0.19 532	0.13 552	0.17 484	0.16 204	0.11 495	0.15 408	0.13 166	0.26 458	0.28 493	0.27 568	0.30 535	0.27 534	0.24 565	0.23 561	0.16 469	0.15 608	0.17 633	0.22 637	0.20 635	0.10 524	0.11 551

NOSS_ROB	0.19 532	0.12 524	0.18 508	0.16 204	0.12 529	0.15 408	0.12 96	0.30 527	0.32 525	0.20 491	0.22 427	0.27 534	0.23 559	0.21 537	0.16 469	0.16 624	0.18 635	0.23 638	0.21 637	0.12 562	0.13 586

CBMV	0.19 532	0.14 564	0.17 484	0.18 381	0.10 445	0.20 519	0.11 64	0.29 513	0.30 510	0.29 592	0.30 535	0.30 562	0.23 559	0.27 581	0.19 515	0.13 590	0.15 624	0.17 619	0.16 622	0.10 524	0.10 524
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven-2	0.20 544	0.14 564	0.37 613	0.22 564	0.12 529	0.20 519	0.21 556	0.28 499	0.37 564	0.25 556	0.37 577	0.27 534	0.22 551	0.21 537	0.23 562	0.08 407	0.08 512	0.09 470	0.09 493	0.10 524	0.09 495

YMNet	0.20 544	0.12 524	0.19 520	0.20 515	0.14 573	0.26 588	0.23 577	0.32 549	0.34 544	0.27 568	0.34 563	0.30 562	0.18 510	0.18 480	0.22 550	0.10 508	0.13 609	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.09 495

YMNet_1	0.20 544	0.12 524	0.19 520	0.20 515	0.14 573	0.26 588	0.23 577	0.32 549	0.34 544	0.27 568	0.34 563	0.30 562	0.18 510	0.18 480	0.22 550	0.10 508	0.13 609	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.09 495

GwcNet	0.20 544	0.13 552	0.19 520	0.18 381	0.12 529	0.24 567	0.19 513	0.35 593	0.43 596	0.20 491	0.32 547	0.33 588	0.20 538	0.22 550	0.24 575	0.11 539	0.09 545	0.09 470	0.09 493	0.09 491	0.10 524

FAT-Stereo	0.20 544	0.12 524	0.22 547	0.21 547	0.12 529	0.17 460	0.18 473	0.34 578	0.39 574	0.27 568	0.37 577	0.34 595	0.32 619	0.21 537	0.20 521	0.09 467	0.11 578	0.10 518	0.09 493	0.11 547	0.14 603

FADNet-RVC	0.20 544	0.20 614	0.38 615	0.21 547	0.16 604	0.20 519	0.15 314	0.26 458	0.26 468	0.26 562	0.32 547	0.26 526	0.21 542	0.22 550	0.19 515	0.12 564	0.13 609	0.12 569	0.14 602	0.13 581	0.18 633

S-Stereo	0.20 544	0.12 524	0.25 565	0.21 547	0.13 552	0.20 519	0.18 473	0.32 549	0.43 596	0.23 534	0.36 570	0.28 544	0.30 611	0.19 495	0.22 550	0.09 467	0.12 594	0.10 518	0.10 533	0.13 581	0.13 586

SuperB	0.20 544	0.10 480	0.56 641	0.16 204	0.09 333	0.18 479	0.18 473	0.24 423	0.50 620	0.26 562	0.39 591	0.17 411	0.21 542	0.22 550	0.21 541	0.08 407	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.12 562	0.10 524

ADCP+	0.20 544	0.10 480	0.33 600	0.20 515	0.12 529	0.22 545	0.26 614	0.31 538	0.34 544	0.26 562	0.37 577	0.22 478	0.22 551	0.27 581	0.27 604	0.09 467	0.06 410	0.08 387	0.08 446	0.09 491	0.10 524

PS-NSSS	0.20 544	0.21 620	0.23 556	0.20 515	0.10 445	0.19 503	0.17 424	0.36 600	0.25 454	0.27 568	0.33 559	0.27 534	0.24 565	0.20 520	0.20 521	0.15 608	0.12 594	0.17 619	0.14 602	0.10 524	0.08 451

PWCDC_ROB	0.20 544	0.13 552	0.22 547	0.24 597	0.11 495	0.19 503	0.15 314	0.33 569	0.54 630	0.29 592	0.50 630	0.21 460	0.15 444	0.27 581	0.20 521	0.11 539	0.09 545	0.10 518	0.08 446	0.11 547	0.09 495

SGM-Forest	0.20 544	0.14 564	0.18 508	0.19 449	0.13 552	0.20 519	0.22 566	0.33 569	0.30 510	0.24 543	0.29 528	0.28 544	0.19 526	0.23 561	0.17 484	0.15 608	0.16 628	0.15 609	0.14 602	0.12 562	0.12 564
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
UDG	0.21 556	0.17 593	0.19 520	0.23 588	0.15 593	0.30 612	0.20 536	0.33 569	0.35 553	0.23 534	0.28 516	0.31 575	0.27 588	0.20 520	0.22 550	0.15 608	0.12 594	0.13 584	0.09 493	0.14 595	0.14 603

FINET	0.21 556	0.18 604	0.26 568	0.18 381	0.16 604	0.23 562	0.23 577	0.32 549	0.48 610	0.25 556	0.32 547	0.22 478	0.22 551	0.22 550	0.17 484	0.18 630	0.16 628	0.11 549	0.10 533	0.15 611	0.13 586

Syn2CoEx	0.21 556	0.16 582	0.27 575	0.29 638	0.14 573	0.26 588	0.20 536	0.33 569	0.31 518	0.28 583	0.36 570	0.27 534	0.25 574	0.19 495	0.24 575	0.16 624	0.12 594	0.14 597	0.11 567	0.09 491	0.08 451

FADNet	0.21 556	0.22 624	0.36 609	0.18 381	0.17 619	0.24 567	0.13 166	0.31 538	0.31 518	0.23 534	0.25 476	0.27 534	0.21 542	0.19 495	0.15 453	0.13 590	0.15 624	0.12 569	0.15 618	0.16 620	0.18 633

RP	0.21 556	0.13 552	0.21 541	0.23 588	0.11 495	0.21 536	0.20 536	0.25 440	0.44 601	0.21 505	0.38 583	0.36 601	0.24 565	0.27 581	0.25 585	0.11 539	0.12 594	0.13 584	0.12 587	0.12 562	0.14 603

DANet	0.21 556	0.15 574	0.28 580	0.25 608	0.13 552	0.22 545	0.19 513	0.27 480	0.27 478	0.28 583	0.32 547	0.35 599	0.31 615	0.31 603	0.23 562	0.11 539	0.09 545	0.11 549	0.10 533	0.13 581	0.11 551
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.21 556	0.12 524	0.21 541	0.24 597	0.13 552	0.22 545	0.22 566	0.41 628	0.26 468	0.31 603	0.42 614	0.37 606	0.28 599	0.23 561	0.22 550	0.10 508	0.12 594	0.10 518	0.09 493	0.10 524	0.08 451

PWC_ROB	0.21 556	0.16 582	0.26 568	0.18 381	0.11 495	0.22 545	0.13 166	0.32 549	0.49 617	0.30 597	0.40 597	0.32 584	0.24 565	0.31 603	0.22 550	0.10 508	0.07 482	0.11 549	0.08 446	0.11 547	0.10 524

PSMNet_ROB	0.21 556	0.11 506	0.15 418	0.27 626	0.15 593	0.24 567	0.35 654	0.43 637	0.37 564	0.27 568	0.32 547	0.32 584	0.22 551	0.21 537	0.26 596	0.12 564	0.08 512	0.13 584	0.11 567	0.09 491	0.09 495

MSAF-DinoV2	0.22 565	0.11 506	0.23 556	0.17 291	0.10 445	0.27 598	0.16 383	0.37 606	0.55 631	0.21 505	0.27 502	0.47 640	0.27 588	0.35 622	0.39 648	0.09 467	0.06 410	0.07 293	0.09 493	0.12 562	0.10 524

GASNet	0.22 565	0.23 626	0.33 600	0.26 613	0.17 619	0.26 588	0.16 383	0.44 639	0.42 591	0.27 568	0.24 448	0.30 562	0.15 444	0.27 581	0.18 502	0.12 564	0.08 512	0.12 569	0.11 567	0.16 620	0.07 385

Anonymous_2	0.22 565	0.17 593	0.28 580	0.15 109	0.16 604	0.32 614	0.22 566	0.22 378	0.17 301	0.23 534	0.24 448	0.26 526	0.27 588	0.27 581	0.23 562	0.22 647	0.25 656	0.17 619	0.17 629	0.17 628	0.17 630

Wz-Net-LNSev	0.22 565	0.16 582	0.38 615	0.21 547	0.13 552	0.25 578	0.23 577	0.32 549	0.43 596	0.30 597	0.41 608	0.31 575	0.18 510	0.22 550	0.25 585	0.10 508	0.09 545	0.08 387	0.08 446	0.12 562	0.11 551

Wz-Net-MNSev	0.22 565	0.13 552	0.31 593	0.20 515	0.14 573	0.36 633	0.24 590	0.33 569	0.44 601	0.28 583	0.40 597	0.38 610	0.19 526	0.24 571	0.25 585	0.09 467	0.07 482	0.09 470	0.09 493	0.12 562	0.10 524

DDUNet	0.22 565	0.17 593	0.21 541	0.22 564	0.15 593	0.25 578	0.24 590	0.29 513	0.30 510	0.31 603	0.36 570	0.33 588	0.25 574	0.24 571	0.20 521	0.18 630	0.13 609	0.17 619	0.11 567	0.16 620	0.16 621

APVNet	0.22 565	0.12 524	0.19 520	0.18 381	0.14 573	0.32 614	0.31 650	0.39 618	0.32 525	0.27 568	0.40 597	0.30 562	0.29 607	0.26 578	0.25 585	0.11 539	0.12 594	0.11 549	0.14 602	0.12 562	0.12 564

aanetorigin	0.22 565	0.17 593	0.56 641	0.17 291	0.10 445	0.15 408	0.19 513	0.20 331	0.33 532	0.49 645	0.48 625	0.29 552	0.27 588	0.20 520	0.23 562	0.08 407	0.07 482	0.08 387	0.07 373	0.10 524	0.09 495

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 565	0.21 620	0.24 560	0.26 613	0.11 495	0.23 562	0.14 231	0.39 618	0.24 433	0.32 609	0.36 570	0.30 562	0.21 542	0.19 495	0.21 541	0.17 629	0.14 618	0.21 633	0.16 622	0.12 562	0.12 564

AF-Net	0.22 565	0.17 593	0.17 484	0.26 613	0.13 552	0.25 578	0.24 590	0.32 549	0.50 620	0.25 556	0.33 559	0.38 610	0.26 580	0.28 593	0.25 585	0.11 539	0.10 566	0.16 616	0.11 567	0.11 547	0.10 524

stereogan	0.22 565	0.11 506	0.21 541	0.20 515	0.12 529	0.31 613	0.19 513	0.35 593	0.44 601	0.22 521	0.39 591	0.35 599	0.27 588	0.33 613	0.22 550	0.10 508	0.12 594	0.10 518	0.10 533	0.14 595	0.13 586

edge stereo	0.22 565	0.13 552	0.20 532	0.21 547	0.13 552	0.23 562	0.16 383	0.32 549	0.42 591	0.32 609	0.40 597	0.38 610	0.35 629	0.25 576	0.24 575	0.13 590	0.11 578	0.14 597	0.11 567	0.12 562	0.13 586

RYNet	0.22 565	0.12 524	0.22 547	0.19 449	0.17 619	0.46 644	0.26 614	0.38 614	0.48 610	0.24 543	0.28 516	0.34 595	0.23 559	0.20 520	0.30 623	0.10 508	0.06 410	0.09 470	0.09 493	0.13 581	0.15 610

NaN_ROB	0.22 565	0.19 608	0.24 560	0.25 608	0.13 552	0.29 609	0.26 614	0.33 569	0.41 583	0.31 603	0.31 543	0.32 584	0.23 559	0.30 602	0.21 541	0.11 539	0.17 633	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.09 495

MDST_ROB	0.22 565	0.10 480	0.17 484	0.18 381	0.11 495	0.37 634	0.19 513	0.43 637	0.41 583	0.39 626	0.39 591	0.29 552	0.21 542	0.26 578	0.18 502	0.11 539	0.10 566	0.14 597	0.11 567	0.10 524	0.08 451

XPNet_ROB	0.22 565	0.11 506	0.19 520	0.22 564	0.13 552	0.22 545	0.19 513	0.34 578	0.40 580	0.30 597	0.39 591	0.39 618	0.26 580	0.26 578	0.28 612	0.15 608	0.10 566	0.10 518	0.10 533	0.13 581	0.12 564

SQANet	0.23 581	0.23 626	0.30 591	0.30 640	0.19 630	0.27 598	0.13 166	0.29 513	0.33 532	0.24 543	0.37 577	0.31 575	0.22 551	0.27 581	0.23 562	0.15 608	0.10 566	0.21 633	0.16 622	0.21 636	0.15 610

Nwc_Net	0.23 581	0.16 582	0.21 541	0.25 608	0.14 573	0.24 567	0.26 614	0.37 606	0.38 571	0.22 521	0.41 608	0.30 562	0.28 599	0.28 593	0.25 585	0.11 539	0.10 566	0.17 619	0.20 635	0.10 524	0.10 524

RTSC	0.23 581	0.12 524	0.28 580	0.21 547	0.13 552	0.28 605	0.16 383	0.35 593	0.66 656	0.27 568	0.33 559	0.30 562	0.21 542	0.31 603	0.29 616	0.10 508	0.08 512	0.09 470	0.10 533	0.13 581	0.13 586

PA-Net	0.23 581	0.18 604	0.33 600	0.28 629	0.22 639	0.21 536	0.38 659	0.29 513	0.39 574	0.22 521	0.32 547	0.25 516	0.26 580	0.20 520	0.25 585	0.09 467	0.23 653	0.15 609	0.22 640	0.09 491	0.13 586
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.23 581	0.15 574	0.17 484	0.34 645	0.18 626	0.24 567	0.23 577	0.34 578	0.28 493	0.31 603	0.38 583	0.38 610	0.28 599	0.23 561	0.24 575	0.15 608	0.12 594	0.18 628	0.21 637	0.13 581	0.13 586

ETE_ROB	0.23 581	0.17 593	0.22 547	0.25 608	0.13 552	0.26 588	0.29 637	0.31 538	0.36 557	0.28 583	0.36 570	0.45 632	0.26 580	0.27 581	0.26 596	0.11 539	0.08 512	0.12 569	0.09 493	0.14 595	0.13 586

SGM_RVC	0.23 581	0.12 524	0.15 418	0.15 109	0.09 333	0.33 621	0.18 473	0.34 578	0.31 518	0.44 640	0.37 577	0.53 648	0.35 629	0.35 622	0.24 575	0.13 590	0.13 609	0.13 584	0.13 598	0.10 524	0.11 551
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.24 588	0.18 604	0.18 508	0.20 515	0.14 573	0.21 536	0.19 513	0.32 549	0.41 583	0.29 592	0.21 416	0.32 584	0.27 588	0.41 647	0.27 604	0.46 668	0.12 594	0.31 656	0.11 567	0.15 611	0.12 564

z-mn7	0.24 588	0.14 564	0.45 625	0.19 449	0.13 552	0.28 605	0.25 605	0.34 578	0.62 647	0.27 568	0.56 642	0.29 552	0.24 565	0.32 610	0.25 585	0.08 407	0.08 512	0.08 387	0.08 446	0.10 524	0.10 524

w-ln-seven	0.24 588	0.14 564	0.55 638	0.19 449	0.14 573	0.26 588	0.22 566	0.35 593	0.60 644	0.29 592	0.39 591	0.30 562	0.22 551	0.21 537	0.26 596	0.09 467	0.09 545	0.11 549	0.10 533	0.11 547	0.10 524

DGSMNet	0.24 588	0.19 608	0.33 600	0.21 547	0.24 644	0.24 567	0.20 536	0.35 593	0.41 583	0.24 543	0.32 547	0.38 610	0.21 542	0.29 599	0.23 562	0.12 564	0.11 578	0.14 597	0.16 622	0.23 640	0.23 644

G-Net	0.24 588	0.16 582	0.36 609	0.22 564	0.16 604	0.51 650	0.23 577	0.29 513	0.34 544	0.36 619	0.38 583	0.31 575	0.29 607	0.27 581	0.26 596	0.11 539	0.09 545	0.12 569	0.09 493	0.16 620	0.13 586

NCC-stereo	0.24 588	0.15 574	0.31 593	0.26 613	0.16 604	0.20 519	0.30 644	0.40 622	0.40 580	0.24 543	0.38 583	0.33 588	0.28 599	0.36 628	0.27 604	0.12 564	0.11 578	0.15 609	0.22 640	0.13 581	0.13 586

Abc-Net	0.24 588	0.15 574	0.31 593	0.26 613	0.16 604	0.20 519	0.30 644	0.40 622	0.40 580	0.24 543	0.38 583	0.33 588	0.28 599	0.36 628	0.27 604	0.12 564	0.11 578	0.15 609	0.22 640	0.13 581	0.13 586
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.24 588	0.11 506	0.47 630	0.22 564	0.12 529	0.34 624	0.29 637	0.29 513	0.56 634	0.24 543	0.46 622	0.30 562	0.30 611	0.29 599	0.29 616	0.08 407	0.07 482	0.09 470	0.09 493	0.10 524	0.10 524

DeepPrunerF	0.24 588	0.17 593	0.42 623	0.26 613	0.16 604	0.22 545	0.28 627	0.37 606	0.50 620	0.26 562	0.29 528	0.24 502	0.28 599	0.21 537	0.22 550	0.15 608	0.11 578	0.20 632	0.18 633	0.12 562	0.13 586

FBW_ROB	0.24 588	0.17 593	0.22 547	0.26 613	0.14 573	0.25 578	0.22 566	0.41 628	0.41 583	0.41 633	0.41 608	0.42 625	0.27 588	0.31 603	0.23 562	0.09 467	0.14 618	0.14 597	0.12 587	0.11 547	0.09 495

SANet	0.24 588	0.14 564	0.28 580	0.21 547	0.11 495	0.27 598	0.24 590	0.38 614	0.64 652	0.36 619	0.40 597	0.43 628	0.26 580	0.27 581	0.24 575	0.12 564	0.09 545	0.10 518	0.09 493	0.13 581	0.11 551

WCMA_ROB	0.24 588	0.11 506	0.22 547	0.17 291	0.14 573	0.32 614	0.15 314	0.32 549	0.32 525	0.38 624	0.53 633	0.40 622	0.34 626	0.34 616	0.25 585	0.11 539	0.12 594	0.12 569	0.10 533	0.14 595	0.14 603

DStereoSA	0.25 600	0.19 608	0.37 613	0.26 613	0.17 619	0.22 545	0.20 536	0.49 649	0.59 640	0.22 521	0.29 528	0.29 552	0.33 621	0.39 639	0.28 612	0.12 564	0.11 578	0.16 616	0.14 602	0.14 595	0.12 564

zh-sn7	0.25 600	0.17 593	0.50 632	0.24 597	0.13 552	0.25 578	0.24 590	0.34 578	0.48 610	0.28 583	0.54 635	0.28 544	0.31 615	0.36 628	0.32 631	0.10 508	0.10 566	0.11 549	0.10 533	0.12 562	0.12 564

zh-mn7	0.25 600	0.14 564	0.56 641	0.19 449	0.14 573	0.24 567	0.22 566	0.34 578	0.62 647	0.35 616	0.65 651	0.31 575	0.25 574	0.31 603	0.25 585	0.09 467	0.08 512	0.09 470	0.09 493	0.09 491	0.11 551

Wz-Net-SNSev	0.25 600	0.17 593	0.44 624	0.25 608	0.14 573	0.26 588	0.23 577	0.38 614	0.56 634	0.30 597	0.55 637	0.39 618	0.26 580	0.23 561	0.30 623	0.10 508	0.09 545	0.09 470	0.10 533	0.11 547	0.11 551

psmorigin	0.25 600	0.15 574	0.34 608	0.17 291	0.13 552	0.23 562	0.14 231	0.34 578	0.33 532	0.41 633	0.55 637	0.41 624	0.37 633	0.34 616	0.27 604	0.11 539	0.15 624	0.11 549	0.11 567	0.12 562	0.16 621

RGC	0.25 600	0.20 614	0.29 588	0.28 629	0.16 604	0.22 545	0.23 577	0.32 549	0.44 601	0.27 568	0.40 597	0.38 610	0.27 588	0.36 628	0.22 550	0.11 539	0.13 609	0.17 619	0.17 629	0.14 595	0.16 621

ADCMid	0.25 600	0.15 574	0.40 618	0.20 515	0.14 573	0.25 578	0.26 614	0.34 578	0.38 571	0.36 619	0.44 619	0.34 595	0.40 640	0.35 622	0.33 636	0.10 508	0.09 545	0.11 549	0.11 567	0.13 581	0.12 564

ADCPNet	0.25 600	0.16 582	0.61 648	0.21 547	0.15 593	0.35 632	0.25 605	0.32 549	0.35 553	0.30 597	0.40 597	0.36 601	0.28 599	0.28 593	0.32 631	0.12 564	0.10 566	0.11 549	0.12 587	0.14 595	0.13 586

LALA_ROB	0.25 600	0.16 582	0.22 547	0.26 613	0.17 619	0.27 598	0.27 621	0.42 633	0.37 564	0.33 613	0.38 583	0.51 644	0.26 580	0.28 593	0.27 604	0.16 624	0.09 545	0.12 569	0.11 567	0.13 581	0.12 564

SHD	0.26 609	0.15 574	0.30 591	0.24 597	0.18 626	0.22 545	0.15 314	0.38 614	0.71 660	0.32 609	0.41 608	0.36 601	0.28 599	0.32 610	0.29 616	0.12 564	0.11 578	0.14 597	0.13 598	0.16 620	0.20 639

AnyNet_C32	0.26 609	0.16 582	0.36 609	0.20 515	0.16 604	0.25 578	0.30 644	0.32 549	0.44 601	0.31 603	0.49 626	0.30 562	0.33 621	0.40 644	0.33 636	0.12 564	0.12 594	0.12 569	0.14 602	0.14 595	0.15 610

DStereoFS	0.27 611	0.22 624	0.31 593	0.22 564	0.15 593	0.22 545	0.20 536	0.50 653	0.48 610	0.28 583	0.44 619	0.33 588	0.34 626	0.52 657	0.29 616	0.12 564	0.11 578	0.15 609	0.13 598	0.16 620	0.16 621

PSMNet-RUCA	0.27 611	0.33 649	0.41 621	0.36 649	0.32 657	0.18 479	0.19 513	0.42 633	0.30 510	0.33 613	0.41 608	0.39 618	0.25 574	0.31 603	0.20 521	0.18 630	0.10 566	0.25 640	0.15 618	0.21 636	0.16 621

PDISCO_ROB	0.27 611	0.16 582	0.26 568	0.28 629	0.20 633	0.32 614	0.26 614	0.44 639	0.57 636	0.28 583	0.40 597	0.45 632	0.29 607	0.33 613	0.34 638	0.12 564	0.09 545	0.17 619	0.16 622	0.17 628	0.13 586

DispFullNet	0.27 611	0.21 620	0.65 651	0.28 629	0.16 604	0.26 588	0.17 424	0.33 569	0.58 639	0.27 568	0.38 583	0.43 628	0.23 559	0.38 635	0.23 562	0.12 564	0.06 410	0.19 630	0.11 567	0.21 636	0.15 610

MeshStereo	0.27 611	0.13 552	0.18 508	0.15 109	0.11 495	0.32 614	0.24 590	0.40 622	0.36 557	0.52 647	0.57 645	0.67 659	0.40 640	0.35 622	0.26 596	0.14 604	0.13 609	0.13 584	0.11 567	0.11 547	0.10 524
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	0.28 616	0.17 593	0.78 668	0.22 564	0.16 604	0.34 624	0.29 637	0.39 618	0.57 636	0.24 543	0.55 637	0.37 606	0.24 565	0.33 613	0.35 639	0.09 467	0.08 512	0.09 470	0.10 533	0.14 595	0.16 621

XQC	0.28 616	0.23 626	0.51 633	0.28 629	0.19 630	0.34 624	0.27 621	0.36 600	0.57 636	0.31 603	0.30 535	0.37 606	0.30 611	0.38 635	0.38 646	0.13 590	0.09 545	0.15 609	0.12 587	0.17 628	0.18 633

CC-Net-ROB	0.28 616	0.31 647	0.36 609	0.29 638	0.15 593	0.25 578	0.19 513	0.45 642	0.33 532	0.39 626	0.37 577	0.39 618	0.31 615	0.27 581	0.26 596	0.24 653	0.19 638	0.30 655	0.23 644	0.18 631	0.15 610

DPSNet	0.28 616	0.16 582	0.31 593	0.18 381	0.13 552	0.54 652	0.42 663	0.51 655	0.67 657	0.29 592	0.38 583	0.38 610	0.29 607	0.31 603	0.23 562	0.11 539	0.10 566	0.11 549	0.08 446	0.20 635	0.16 621

MultiAttention	0.29 620	0.08 338	0.14 370	0.19 449	0.12 529	1.45 688	1.33 692	0.36 600	0.37 564	0.19 468	0.21 416	0.24 502	0.11 331	0.38 635	0.18 502	0.06 166	0.05 266	0.08 387	0.08 446	0.10 524	0.09 495

Wz-Net-TNSev	0.29 620	0.20 614	0.65 651	0.19 449	0.15 593	0.38 637	0.27 621	0.35 593	0.55 631	0.34 615	0.42 614	0.45 632	0.38 634	0.32 610	0.30 623	0.12 564	0.13 609	0.10 518	0.12 587	0.15 611	0.14 603

ccnet	0.29 620	0.28 642	0.23 556	0.20 515	0.28 651	0.41 642	0.21 556	0.45 642	0.33 532	0.36 619	0.46 622	0.36 601	0.30 611	0.39 639	0.42 655	0.23 651	0.14 618	0.21 633	0.17 629	0.23 640	0.18 633

EDNetEfficient	0.29 620	0.24 629	1.13 679	0.18 381	0.10 445	0.19 503	0.20 536	0.20 331	0.60 644	0.74 667	0.56 642	0.31 575	0.39 637	0.22 550	0.30 623	0.09 467	0.07 482	0.08 387	0.07 373	0.11 547	0.09 495

ADCS	0.29 620	0.18 604	0.45 625	0.21 547	0.17 619	0.28 605	0.23 577	0.41 628	0.63 651	0.40 629	0.49 626	0.40 622	0.36 631	0.39 639	0.40 651	0.13 590	0.12 594	0.13 584	0.14 602	0.16 620	0.16 621

CSAN	0.29 620	0.24 629	0.27 575	0.34 645	0.19 630	0.33 621	0.42 663	0.37 606	0.50 620	0.38 624	0.40 597	0.44 630	0.33 621	0.28 593	0.30 623	0.20 638	0.16 628	0.19 630	0.19 634	0.14 595	0.15 610

AANet	0.30 626	0.19 608	1.03 677	0.16 204	0.13 552	0.22 545	0.16 383	0.30 527	0.62 647	0.60 654	0.52 632	0.46 636	0.38 634	0.23 561	0.32 631	0.12 564	0.09 545	0.11 549	0.10 533	0.13 581	0.12 564

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 626	0.24 629	0.29 588	0.36 649	0.16 604	0.34 624	0.30 644	0.32 549	0.42 591	0.40 629	0.46 622	0.38 610	0.31 615	0.34 616	0.28 612	0.19 636	0.20 641	0.26 641	0.29 654	0.18 631	0.19 638

GANetREF_RVC	0.31 628	0.34 650	0.27 575	0.35 647	0.16 604	0.32 614	0.41 660	0.48 647	0.51 627	0.35 616	0.35 567	0.34 595	0.33 621	0.39 639	0.32 631	0.27 655	0.20 641	0.29 653	0.15 618	0.18 631	0.17 630
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	0.31 628	0.26 635	0.26 568	0.24 597	0.21 637	0.34 624	0.25 605	0.34 578	0.39 574	0.40 629	0.69 655	0.45 632	0.40 640	0.34 616	0.27 604	0.20 638	0.19 638	0.26 641	0.25 646	0.23 640	0.22 643

MFN_U_SF_RVC	0.32 630	0.21 620	0.55 638	0.30 640	0.15 593	0.34 624	0.17 424	0.52 656	0.46 608	0.46 644	0.55 637	0.59 651	0.39 637	0.35 622	0.37 644	0.15 608	0.14 618	0.18 628	0.21 637	0.16 620	0.15 610

PASM	0.32 630	0.24 629	0.48 631	0.28 629	0.27 650	0.29 609	0.30 644	0.34 578	0.49 617	0.35 616	0.39 591	0.46 636	0.34 626	0.34 616	0.35 639	0.23 651	0.25 656	0.26 641	0.28 653	0.23 640	0.21 641

SGM-ForestM	0.32 630	0.12 524	0.16 454	0.16 204	0.11 495	0.39 639	0.19 513	0.41 628	0.50 620	0.52 647	0.54 635	1.32 680	0.42 648	0.40 644	0.27 604	0.14 604	0.16 628	0.16 616	0.16 622	0.12 562	0.12 564

FC-DCNN v2	0.33 633	0.27 638	0.28 580	0.26 613	0.23 642	0.37 634	0.28 627	0.40 622	0.43 596	0.45 641	0.56 642	0.51 644	0.40 640	0.37 633	0.29 616	0.21 642	0.20 641	0.27 644	0.26 647	0.25 647	0.24 645

FCDSN-DC	0.33 633	0.28 642	0.28 580	0.30 640	0.24 644	0.39 639	0.28 627	0.42 633	0.42 591	0.43 639	0.53 633	0.51 644	0.41 645	0.36 628	0.30 623	0.21 642	0.20 641	0.27 644	0.26 647	0.25 647	0.24 645
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 633	0.27 638	0.28 580	0.26 613	0.23 642	0.37 634	0.28 627	0.40 622	0.43 596	0.45 641	0.55 637	0.51 644	0.40 640	0.37 633	0.30 623	0.21 642	0.20 641	0.27 644	0.26 647	0.25 647	0.24 645

LSM	0.33 633	0.20 614	0.58 644	0.26 613	0.60 675	0.34 624	0.25 605	0.42 633	0.48 610	0.45 641	0.58 647	0.42 625	0.36 631	0.35 622	0.25 585	0.12 564	0.20 641	0.14 597	0.16 622	0.19 634	0.33 659

AnyNet_C01	0.36 637	0.25 634	1.37 682	0.22 564	0.17 619	0.48 648	0.27 621	0.35 593	0.39 574	0.39 626	0.74 661	0.46 636	0.38 634	0.45 649	0.47 660	0.13 590	0.13 609	0.13 584	0.14 602	0.14 595	0.15 610

GCST	0.37 638	0.42 657	0.26 568	1.02 683	0.39 658	0.18 479	0.08 7	0.20 331	0.17 301	0.28 583	0.25 476	0.15 373	0.12 362	0.16 424	0.14 422	0.64 679	0.43 668	0.75 675	0.65 679	0.63 672	0.46 670

otaku	0.39 639	0.37 653	0.52 634	0.44 656	0.28 651	0.58 654	0.24 590	0.41 628	0.62 647	0.40 629	0.49 626	0.46 636	0.33 621	0.40 644	0.32 631	0.30 656	0.30 660	0.39 660	0.33 659	0.29 654	0.28 653

ACVNet-4b	0.39 639	0.53 660	0.55 638	0.45 657	0.24 644	0.47 646	0.18 473	0.49 649	0.64 652	0.42 636	0.45 621	0.60 652	0.27 588	0.34 616	0.24 575	0.33 659	0.14 618	0.48 663	0.42 665	0.30 655	0.26 652

PVD	0.39 639	0.20 614	0.39 617	0.31 644	0.22 639	0.29 609	0.43 665	0.52 656	0.96 674	0.55 651	0.79 665	0.53 648	0.59 664	0.52 657	0.38 646	0.19 636	0.14 618	0.17 619	0.14 602	0.24 646	0.31 657

Ntro	0.40 642	0.40 655	0.53 635	0.46 660	0.30 655	0.65 660	0.24 590	0.46 644	0.68 658	0.41 633	0.49 626	0.48 642	0.42 648	0.39 639	0.31 630	0.32 657	0.28 658	0.37 659	0.30 656	0.32 659	0.29 654

SAMSARA	0.40 642	0.28 642	0.33 600	0.55 663	0.39 658	0.82 674	1.23 691	0.47 646	0.51 627	0.36 619	0.35 567	0.55 650	0.39 637	0.38 635	0.39 648	0.15 608	0.20 641	0.15 609	0.14 602	0.23 640	0.20 639

ELAS_RVC	0.41 644	0.29 645	0.33 600	0.28 629	0.24 644	0.54 652	0.36 655	0.49 649	0.59 640	0.72 663	0.74 661	0.65 657	0.54 657	0.54 662	0.40 651	0.22 647	0.20 641	0.27 644	0.26 647	0.26 652	0.25 650
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 644	0.29 645	0.33 600	0.27 626	0.24 644	0.60 657	0.36 655	0.50 653	0.50 620	0.71 661	0.79 665	0.67 659	0.54 657	0.51 655	0.42 655	0.22 647	0.20 641	0.27 644	0.26 647	0.26 652	0.25 650
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
light-stereo	0.42 646	0.26 635	0.59 646	0.60 665	0.49 665	0.32 614	0.23 577	0.46 644	0.52 629	0.56 653	0.58 647	0.76 664	0.32 619	0.48 651	0.29 616	0.32 657	0.24 654	0.27 644	0.33 659	0.46 663	0.39 664

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 647	0.39 654	0.54 636	0.40 652	0.20 633	0.64 659	0.32 652	0.53 658	0.72 661	0.71 661	0.72 658	0.61 653	0.54 657	0.51 655	0.46 659	0.20 638	0.19 638	0.29 653	0.30 656	0.23 640	0.18 633

ACVNet_1	0.44 648	0.49 659	0.60 647	0.45 657	0.28 651	0.49 649	0.27 621	0.57 663	0.72 661	0.62 656	0.58 647	0.74 663	0.49 654	0.50 653	0.35 639	0.26 654	0.24 654	0.39 660	0.29 654	0.31 658	0.24 645

Consistency-Raft	0.44 648	0.40 655	0.45 625	0.37 651	0.43 662	0.46 644	0.41 660	0.57 663	0.55 631	0.32 609	0.73 659	0.33 588	0.48 653	0.42 648	0.49 662	0.39 662	0.35 665	0.45 662	0.51 672	0.42 662	0.29 654

RTS	0.45 650	0.19 608	3.26 688	0.24 597	0.15 593	0.74 667	0.20 536	0.36 600	0.76 667	0.42 636	0.43 617	0.31 575	0.41 645	0.53 660	0.35 639	0.10 508	0.08 512	0.13 584	0.12 587	0.15 611	0.15 610

RTSA	0.45 650	0.19 608	3.26 688	0.24 597	0.15 593	0.74 667	0.20 536	0.36 600	0.76 667	0.42 636	0.43 617	0.31 575	0.41 645	0.53 660	0.35 639	0.10 508	0.08 512	0.13 584	0.12 587	0.15 611	0.15 610

MANE	0.45 650	0.27 638	0.27 575	0.27 626	0.24 644	0.47 646	0.31 650	0.55 660	0.59 640	0.72 663	1.13 682	1.15 674	0.61 665	0.52 657	0.37 644	0.21 642	0.20 641	0.27 644	0.31 658	0.25 647	0.24 645

NVStereoNet_ROB	0.46 653	0.36 652	0.46 629	0.41 654	0.28 651	0.34 624	0.34 653	0.48 647	0.60 644	0.72 663	0.93 671	0.70 662	0.66 668	0.47 650	0.60 670	0.22 647	0.33 664	0.34 658	0.34 662	0.30 655	0.30 656
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	0.47 654	0.26 635	0.58 644	0.28 629	0.20 633	0.39 639	0.18 473	0.49 649	0.64 652	0.52 647	0.87 668	1.01 669	0.57 662	0.50 653	0.56 667	0.53 672	0.31 663	0.54 669	0.40 663	0.33 660	0.34 660

LE_ROB	0.50 655	0.07 220	0.14 370	0.15 109	0.08 207	0.24 567	0.16 383	0.22 378	1.81 690	4.63 695	0.67 653	0.47 640	0.44 650	0.20 520	0.29 616	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.08 428	0.06 298

BEATNet-Init1	0.52 656	0.27 638	0.62 649	0.30 640	0.21 637	0.76 671	0.29 637	0.54 659	0.65 655	0.86 672	0.95 673	2.07 689	0.62 667	0.56 664	0.42 655	0.18 630	0.18 635	0.23 638	0.22 640	0.22 639	0.21 641

anonymity	0.53 657	0.58 662	0.65 651	0.41 654	0.61 676	0.53 651	0.41 660	0.56 661	0.41 583	0.55 651	0.50 630	0.49 643	0.55 660	0.58 665	0.50 665	0.58 675	0.50 678	0.51 665	0.51 672	0.51 665	0.57 673

RainbowNet	0.54 658	0.61 664	0.70 666	0.57 664	0.43 662	0.65 660	0.37 658	0.60 665	0.87 671	0.50 646	0.66 652	0.64 655	0.47 652	0.49 652	0.43 658	0.47 669	0.48 674	0.52 667	0.41 664	0.52 666	0.40 667

SGM+DAISY	0.56 659	0.57 661	0.65 651	0.40 652	0.54 668	0.66 662	0.49 668	0.56 661	0.45 607	0.66 657	0.69 655	0.67 659	0.56 661	0.63 667	0.56 667	0.59 676	0.48 674	0.50 664	0.50 671	0.52 666	0.58 674

SPS-STEREO	0.57 660	0.58 662	0.65 651	0.45 657	0.55 670	0.62 658	0.44 667	0.62 666	0.50 620	0.68 659	0.64 650	0.66 658	0.57 662	0.61 666	0.60 670	0.62 678	0.47 673	0.51 665	0.49 669	0.55 670	0.58 674
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.64 661	0.66 668	0.65 651	0.51 661	0.69 680	0.69 663	0.57 674	0.64 667	0.73 665	0.60 654	0.73 659	0.62 654	0.67 669	0.65 668	0.60 670	0.66 680	0.58 687	0.63 670	0.59 675	0.68 677	0.69 683

IMH-64-1	0.65 662	0.61 664	0.68 660	0.71 668	0.51 666	0.59 655	0.49 668	0.91 674	0.85 669	0.74 667	1.02 675	0.81 665	0.78 673	0.79 671	0.49 662	0.42 664	0.46 669	0.71 672	0.47 667	0.52 666	0.39 664

IMH-64	0.65 662	0.61 664	0.68 660	0.71 668	0.51 666	0.59 655	0.49 668	0.91 674	0.85 669	0.74 667	1.02 675	0.81 665	0.78 673	0.79 671	0.49 662	0.42 664	0.46 669	0.71 672	0.47 667	0.52 666	0.39 664

ACVNet_2	0.66 664	0.66 668	0.68 660	0.63 666	0.41 660	0.71 665	0.49 668	0.96 678	1.39 683	0.89 673	1.09 678	1.04 670	0.73 671	0.54 662	0.47 660	0.43 666	0.40 667	0.53 668	0.44 666	0.47 664	0.35 662

JetBlue	0.71 665	0.45 658	1.14 680	0.51 661	0.47 664	2.02 689	0.64 678	0.75 669	0.70 659	0.69 660	0.77 664	1.22 676	0.83 675	1.03 686	1.01 686	0.40 663	0.28 658	0.33 657	0.33 659	0.30 655	0.34 660

IMH	0.71 665	0.64 667	0.68 660	0.76 670	0.54 668	0.69 663	0.54 672	0.98 680	1.10 676	0.82 671	1.09 678	0.89 667	0.88 678	0.87 679	0.52 666	0.44 667	0.50 678	0.75 675	0.51 672	0.56 671	0.41 668

PWCK	0.71 665	0.94 679	0.95 675	0.76 670	0.31 656	0.74 667	0.36 655	0.90 673	0.90 672	0.96 676	0.75 663	0.95 668	0.61 665	0.87 679	0.66 673	0.72 681	0.46 669	0.75 675	0.49 669	0.69 679	0.44 669

MADNet+	0.75 668	0.71 670	3.70 691	0.66 667	0.41 660	0.98 679	0.97 689	0.69 668	0.73 665	0.52 647	0.57 645	0.64 655	0.68 670	0.86 678	1.01 686	0.34 660	0.36 666	0.28 652	0.23 644	0.36 661	0.31 657

TorneroNet-64	0.76 669	0.72 671	0.74 667	0.78 672	0.58 674	0.91 678	0.56 673	0.84 672	1.29 680	0.66 657	0.90 669	1.40 682	0.75 672	0.85 677	0.67 676	0.49 670	0.46 669	0.72 674	0.59 675	0.67 676	0.53 672

WAO-7	0.79 670	0.78 673	0.54 636	0.85 676	0.67 679	0.74 667	0.68 682	1.05 683	1.32 681	0.90 674	1.20 685	1.04 670	0.92 679	0.69 669	0.66 673	0.60 677	0.62 688	0.67 671	0.68 681	0.64 673	0.58 674

WAO-6	0.81 671	0.80 674	0.62 649	0.86 677	0.63 677	0.76 671	0.58 675	0.98 680	1.54 688	0.90 674	0.96 674	1.07 672	1.03 683	0.70 670	0.66 673	0.72 681	0.49 676	0.90 683	0.71 682	0.68 677	0.58 674

TorneroNet	0.82 672	0.74 672	0.81 672	0.84 675	0.63 677	0.99 680	0.63 676	0.96 678	1.16 677	0.80 670	1.11 680	1.36 681	0.86 677	0.93 682	0.80 681	0.56 673	0.49 676	0.78 680	0.66 680	0.73 682	0.63 682

LVE	0.83 673	0.85 677	0.85 673	0.80 673	0.56 671	1.04 684	0.65 679	1.05 683	1.47 686	0.96 676	1.22 686	1.10 673	0.85 676	0.83 674	0.71 678	0.49 670	0.55 684	0.76 678	0.60 677	0.65 674	0.59 679

Dean	0.87 674	0.86 678	0.79 670	0.81 674	0.56 671	0.90 675	0.63 676	1.15 689	1.73 689	1.15 684	1.15 683	1.31 679	0.99 682	0.81 673	0.81 682	0.57 674	0.56 685	0.77 679	0.64 678	0.66 675	0.58 674

WAO-8	0.91 675	0.81 675	0.65 651	0.94 680	0.69 680	0.90 675	0.67 680	1.07 686	1.83 691	1.06 681	1.45 688	1.30 677	1.07 684	0.84 675	0.78 679	0.74 683	0.53 681	0.86 681	0.75 683	0.69 679	0.62 680

Venus	0.91 675	0.81 675	0.65 651	0.94 680	0.69 680	0.90 675	0.67 680	1.07 686	1.83 691	1.06 681	1.45 688	1.30 677	1.07 684	0.84 675	0.78 679	0.74 683	0.53 681	0.86 681	0.75 683	0.69 679	0.62 680

UNDER WATER-64	0.95 677	0.94 679	1.43 684	0.87 678	0.56 671	1.18 687	0.87 686	0.77 670	0.94 673	1.04 679	0.85 667	1.58 687	1.21 689	0.94 683	0.96 684	0.87 687	0.57 686	1.03 687	0.88 688	0.78 683	0.73 684

UNDER WATER	0.97 678	0.97 681	1.42 683	0.99 682	0.70 683	1.12 686	0.84 685	0.80 671	1.08 675	1.01 678	0.90 669	1.55 686	1.22 690	1.03 686	1.00 685	0.78 685	0.53 681	1.02 686	0.87 687	0.80 684	0.74 685

notaker	0.97 678	1.11 682	0.98 676	1.13 685	0.81 684	0.73 666	0.68 682	0.93 676	1.16 677	1.18 686	1.18 684	1.41 683	1.16 688	1.08 688	0.69 677	0.81 686	0.64 689	1.17 688	0.79 685	0.98 686	0.80 687

ktn	1.01 680	1.21 684	0.80 671	1.23 687	0.86 686	1.01 682	0.87 686	0.94 677	1.39 683	1.04 679	1.12 681	1.15 674	1.07 684	0.94 683	0.59 669	1.28 692	0.71 690	1.38 692	0.83 686	1.02 688	0.75 686

KSHMR	1.09 681	1.17 683	0.88 674	1.25 688	1.00 688	0.99 680	0.96 688	1.13 688	1.37 682	1.16 685	1.29 687	1.41 683	0.96 681	1.01 685	0.92 683	1.03 690	1.08 692	1.20 689	1.03 691	1.01 687	0.97 689

DPSimNet_ROB	1.11 682	1.23 685	0.78 668	1.13 685	0.88 687	1.10 685	1.13 690	1.16 690	1.23 679	1.43 688	1.02 675	1.41 683	1.10 687	0.90 681	1.60 688	1.46 693	0.51 680	1.21 690	1.03 691	0.90 685	1.01 691

HanzoNet	1.29 683	1.26 686	1.19 681	1.12 684	0.85 685	1.02 683	0.83 684	1.03 682	1.48 687	1.64 689	1.61 690	2.50 691	1.72 691	1.61 690	1.61 689	1.26 691	0.80 691	1.31 691	1.01 690	1.02 688	0.86 688

JetRed	1.62 684	1.46 687	2.98 686	0.92 679	1.21 689	4.99 692	1.53 694	1.27 691	1.39 683	1.83 690	1.74 691	1.60 688	0.95 680	1.41 689	2.45 694	0.90 689	1.60 693	0.93 684	0.90 689	1.35 690	0.99 690

MADNet++	1.95 685	1.75 688	1.59 685	1.82 689	1.69 691	2.33 690	1.40 693	2.35 692	2.09 693	2.57 692	2.36 693	2.24 690	2.17 693	2.28 691	2.34 692	1.87 694	1.66 694	1.54 693	1.34 693	1.92 691	1.77 693

Selective-IGEV-i1pa	2.80 686	3.51 694	0.67 659	0.28 629	0.14 573	10.22 696	0.43 665	4.36 693	3.63 694	3.53 693	6.92 695	3.47 692	1.97 692	13.41 707	2.26 691	0.36 661	0.15 624	0.13 584	0.10 533	0.15 611	0.35 662

coex-ft	3.30 687	0.34 650	59.09 718	0.18 381	0.13 552	0.26 588	0.22 566	0.27 480	0.72 661	1.90 691	0.70 657	0.44 630	0.45 651	0.29 599	0.41 654	0.09 467	0.09 545	0.12 569	0.09 493	0.14 595	0.13 586

TCMNet-wrong-test	3.67 688	5.48 702	3.89 692	12.18 703	11.75 705	4.65 691	3.88 695	1.06 685	0.72 661	1.09 683	2.15 692	6.30 697	0.53 656	3.43 693	2.36 693	0.89 688	0.20 641	1.87 695	1.69 694	5.57 699	3.62 699

tt	4.67 689	0.06 102	3.55 690	2.02 690	1.55 690	10.25 697	16.71 699	8.91 702	5.03 695	1.31 687	0.94 672	4.71 693	4.76 695	3.33 692	5.87 696	6.06 702	10.30 708	1.88 696	2.11 696	2.75 693	1.21 692

USTest	6.22 690	2.73 691	3.00 687	6.57 697	7.29 697	14.37 699	21.57 700	7.00 701	9.56 700	5.34 698	6.10 694	5.72 696	7.64 698	6.41 697	6.96 698	1.97 695	3.42 700	1.64 694	2.15 697	2.66 692	2.36 694

xxxxx1	7.79 691	5.02 699	7.31 695	3.12 691	3.85 693	16.35 701	22.88 701	5.86 698	8.69 697	7.97 699	8.54 696	9.12 701	8.27 699	10.18 699	10.92 699	2.42 696	2.45 696	3.56 699	12.37 705	3.77 694	3.06 696

tt_ll	7.79 691	5.02 699	7.31 695	3.12 691	3.85 693	16.35 701	22.88 701	5.86 698	8.69 697	7.97 699	8.54 696	9.12 701	8.27 699	10.18 699	10.92 699	2.42 696	2.45 696	3.56 699	12.37 705	3.77 694	3.06 696

ff	7.79 691	5.02 699	7.31 695	3.12 691	3.85 693	16.35 701	22.88 701	5.86 698	8.69 697	7.97 699	8.54 696	9.12 701	8.27 699	10.18 699	10.92 699	2.42 696	2.45 696	3.56 699	12.37 705	3.77 694	3.06 696

EDNetEfficientorigin	7.91 694	0.31 647	153.02 719	0.19 449	0.09 333	0.21 536	0.16 383	0.22 378	0.59 640	0.72 663	0.67 653	0.42 625	0.50 655	0.24 571	0.39 648	0.08 407	0.07 482	0.08 387	0.07 373	0.12 562	0.10 524

DPSMNet_ROB	8.06 695	4.48 695	8.63 703	5.37 696	10.74 700	8.32 694	22.98 705	5.46 695	13.36 705	5.12 696	9.92 701	5.08 694	10.40 702	5.53 696	12.58 702	3.80 700	8.00 701	3.50 697	7.02 702	3.83 697	7.14 703

DGTPSM_ROB	8.06 695	4.48 695	8.63 703	5.35 694	10.72 699	8.32 694	22.97 704	5.46 695	13.35 704	5.12 696	9.92 701	5.08 694	10.40 702	5.52 695	12.58 702	3.79 699	8.00 701	3.50 697	7.02 702	3.83 697	7.14 703

PML	8.91 697	9.34 708	6.13 693	5.35 694	6.41 696	14.99 700	23.38 706	5.27 694	6.83 696	18.04 711	28.19 719	7.67 698	6.83 697	7.85 698	5.75 695	5.35 701	1.83 695	5.95 707	1.93 695	8.64 704	2.52 695

DLNR_Zeroshot_test	10.40 698	1.82 689	19.49 713	120.77 719	13.11 707	0.06 12	0.13 166	0.23 399	0.10 69	0.07 70	0.10 188	0.09 213	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.13 590	0.04 25	0.06 183	0.04 55	51.54 719	0.04 71

DLNR-FE	10.43 699	1.83 690	19.53 714	120.75 718	13.06 706	0.06 12	0.13 166	0.23 399	0.10 69	0.07 70	0.10 188	0.09 213	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.13 590	0.04 25	0.06 183	0.04 55	52.01 720	0.04 71

iinet-test	10.48 700	8.09 704	7.54 699	10.26 698	10.94 701	18.00 705	25.26 707	11.33 706	13.28 702	9.69 703	9.85 699	9.42 704	11.17 704	11.02 703	12.78 705	6.59 704	8.30 703	5.56 702	6.56 698	6.89 700	7.02 701

IINet	10.48 700	8.09 704	7.54 699	10.26 698	10.94 701	18.00 705	25.26 707	11.33 706	13.28 702	9.69 703	9.85 699	9.42 704	11.17 704	11.02 703	12.78 705	6.59 704	8.30 703	5.56 702	6.56 698	6.89 700	7.02 701

LRCNet_RVC	10.62 702	13.42 709	7.30 694	18.92 707	2.07 692	0.33 621	0.30 644	5.59 697	0.48 610	13.03 707	17.94 707	8.87 700	5.65 696	4.79 694	1.89 690	23.51 716	2.73 699	27.55 719	25.71 719	16.07 713	16.33 714

Anonymous_1	10.96 703	7.92 703	7.46 698	10.33 700	10.06 698	18.65 707	26.34 709	11.06 705	13.44 706	9.40 702	10.05 703	9.67 706	11.23 706	10.73 702	12.72 704	6.42 703	8.38 705	5.77 704	10.61 704	12.12 705	6.77 700

DPSM_ROB	11.15 704	8.58 706	8.00 701	10.88 701	11.58 703	19.10 708	26.71 710	12.05 708	14.07 709	10.36 705	10.84 704	10.33 707	11.86 707	11.70 705	13.54 707	6.99 706	8.79 706	5.89 705	6.95 700	7.29 702	7.42 705

DPSM	11.15 704	8.58 706	8.00 701	10.88 701	11.58 703	19.10 708	26.71 710	12.05 708	14.07 709	10.36 705	10.84 704	10.33 707	11.86 707	11.70 705	13.54 707	6.99 706	8.79 706	5.89 705	6.95 700	7.29 702	7.42 705

HaxPig	15.71 706	18.52 717	19.18 712	16.89 706	15.89 708	7.73 693	7.60 696	13.31 710	10.82 701	15.42 708	14.91 706	15.98 709	14.92 709	15.58 708	15.98 709	18.95 715	16.73 709	19.46 715	18.08 715	19.26 714	19.05 717

Selective-IGEV-i16pa	18.58 707	3.30 692	1.09 678	0.21 547	0.18 626	103.68 720	0.28 627	19.87 712	40.73 720	4.16 694	56.45 720	8.07 699	2.59 694	123.95 721	5.89 697	0.18 630	0.12 594	0.09 470	0.12 587	0.12 562	0.51 671

RSGM-EC	20.36 708	4.73 697	0.68 660	16.76 704	16.92 709	21.28 710	27.18 712	10.46 703	14.04 707	18.00 709	21.31 710	22.24 718	21.82 711	22.57 710	17.63 710	62.81 719	33.79 719	20.14 716	18.10 716	20.18 715	16.45 715

acva	20.36 708	4.73 697	0.68 660	16.76 704	16.92 709	21.28 710	27.18 712	10.46 703	14.04 707	18.00 709	21.31 710	22.24 718	21.82 711	22.57 710	17.63 710	62.81 719	33.79 719	20.14 716	18.10 716	20.18 715	16.45 715

MEDIAN_ROB	20.38 710	24.04 718	23.31 715	21.23 708	21.71 711	10.40 698	7.92 697	17.64 711	15.50 711	20.12 712	19.70 708	20.34 710	20.32 710	21.19 709	21.13 712	23.81 717	21.81 717	24.98 718	23.76 718	24.71 717	23.93 718

CasAABBNet	22.42 711	17.33 711	16.01 707	22.01 710	23.28 713	38.32 712	53.80 716	24.14 716	28.41 716	20.60 714	21.77 714	20.89 716	23.91 715	23.43 714	27.36 715	14.07 709	17.69 711	11.83 710	14.01 709	14.67 708	14.95 710

RAFT-FEzeroshot	22.43 712	17.33 711	15.98 705	22.02 711	23.31 715	38.34 713	53.82 718	24.05 714	28.39 714	20.61 715	21.76 712	20.88 713	23.92 717	23.41 712	27.42 717	14.07 709	17.69 711	11.83 710	14.02 710	14.69 709	14.97 711

RAFT-FE	22.43 712	17.33 711	15.98 705	22.02 711	23.31 715	38.34 713	53.82 718	24.05 714	28.39 714	20.61 715	21.76 712	20.88 713	23.92 717	23.41 712	27.42 717	14.07 709	17.69 711	11.83 710	14.02 710	14.69 709	14.97 711

FlowAnything	22.44 714	17.35 714	16.14 709	22.07 714	23.23 712	38.39 716	53.77 715	24.25 717	28.44 717	20.96 719	21.82 716	20.70 711	23.84 713	23.49 716	27.14 714	14.04 708	17.79 716	11.75 708	14.15 714	14.65 706	14.89 707

Hybrid-DGEV	22.47 715	17.40 716	16.14 709	22.00 709	23.29 714	38.36 715	53.80 716	24.43 720	28.63 719	20.59 713	21.81 715	20.88 713	23.91 715	23.45 715	27.42 717	14.08 712	17.69 711	11.83 710	14.06 713	14.65 706	14.93 709

Selective-RAFT-Error	22.47 715	17.37 715	16.09 708	22.06 713	23.34 717	38.39 716	53.83 720	24.29 719	28.47 718	20.74 717	21.83 717	20.81 712	23.90 714	23.54 718	27.53 720	14.08 712	17.69 711	11.82 709	14.00 708	14.69 709	15.00 713

LSM0	22.87 717	17.28 710	18.96 711	22.19 715	29.04 719	38.42 718	53.71 714	24.28 718	28.31 713	20.78 718	21.00 709	21.43 717	24.16 719	23.50 717	27.39 716	14.09 714	17.38 710	11.84 714	14.04 712	14.73 712	14.89 707

AVERAGE_ROB	24.90 718	29.20 719	28.14 716	24.89 716	24.64 718	17.75 704	11.12 698	21.45 713	19.93 712	25.12 720	24.46 718	25.12 720	25.46 720	24.69 719	22.83 713	29.76 718	27.13 718	28.97 720	27.95 720	29.91 718	29.47 719

test_example2	98.32 719	94.13 720	45.89 717	96.35 717	109.85 720	88.61 719	95.45 721	25.75 721	94.37 721	130.00 722	126.06 721	58.17 721	74.63 721	88.51 720	79.96 721	150.23 721	221.02 721	77.62 721	99.10 721	113.75 721	96.94 720

GS-Stereo							0.14 231	0.11 54	0.12 137	0.08 123	0.10 188	0.05 5	0.05 14	0.11 191	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

FSD					0.22 639	0.25 578	0.25 605	0.27 480	0.26 468	0.25 556	0.26 493	0.25 516	0.27 588	0.27 581	0.24 575	0.21 642	0.20 641	0.27 644	0.26 647	0.25 647

ccccc		285.66 721		368.85 720	370.60 721	123.16 721		115.05 722		126.68 721		122.83 722		252.94 722		384.56 722	353.86 722	254.69 722	223.00 722	425.87 722

ASD4		3.38 693

Low-res two-view benchmark