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	0.09 139	0.13 23	0.05 2	0.08 96	0.11 74	0.06 1	0.06 8	0.06 30	0.06 26	0.08 205	0.05 15	0.08 32	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 178	0.04 80

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 139	0.12 7	0.05 2	0.06 16	0.11 74	0.06 1	0.06 8	0.06 30	0.06 26	0.06 47	0.05 15	0.08 32	0.09 111	0.07 363	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 178	0.04 80

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 139	0.13 23	0.04 1	0.06 16	0.12 112	0.06 1	0.05 4	0.06 30	0.05 7	0.05 5	0.05 15	0.07 7	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.04 52	0.04 80

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 208	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.11 74	0.09 27	0.04 2	0.06 30	0.05 7	0.06 47	0.04 1	0.08 32	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.05 178	0.05 219

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 45	0.08 63	0.17 321	0.05 2	0.06 16	0.11 74	0.08 13	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 47	0.05 15	0.09 67	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.04 52	0.04 80

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 63	0.12 7	0.05 2	0.09 155	0.13 191	0.06 1	0.09 60	0.05 2	0.05 7	0.06 47	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.05 178	0.04 80

LACA_dic	0.07 7	0.10 531	0.08 63	0.13 23	0.05 2	0.08 96	0.11 74	0.08 13	0.09 60	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.05 15	0.08 32	0.08 28	0.06 178	0.04 26	0.04 1	0.04 67	0.05 178	0.04 80

DF_test	0.07 7	0.05 45	0.08 63	0.14 72	0.08 238	0.04 1	0.13 191	0.08 13	0.11 123	0.07 84	0.08 138	0.06 47	0.07 190	0.06 1	0.08 28	0.06 178	0.05 289	0.05 58	0.05 206	0.05 178	0.04 80

over v1	0.07 7	0.07 254	0.07 14	0.18 416	0.05 2	0.08 96	0.08 9	0.10 41	0.05 4	0.06 30	0.06 26	0.07 137	0.10 339	0.11 214	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 178	0.05 219

over-8	0.07 7	0.07 254	0.07 14	0.18 416	0.05 2	0.08 96	0.08 9	0.13 130	0.05 4	0.06 30	0.05 7	0.07 137	0.09 292	0.11 214	0.08 28	0.06 178	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 178	0.05 219

small-0shot	0.07 7	0.05 45	0.08 63	0.14 72	0.07 145	0.06 16	0.13 191	0.09 27	0.08 30	0.05 2	0.10 217	0.06 47	0.06 72	0.06 1	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.04 80

over-9	0.07 7	0.07 254	0.07 14	0.18 416	0.05 2	0.08 96	0.08 9	0.13 130	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 137	0.09 292	0.11 214	0.08 28	0.06 178	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 178	0.05 219

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 45	0.09 139	0.12 7	0.07 145	0.08 96	0.15 355	0.07 7	0.07 20	0.06 30	0.10 217	0.05 5	0.07 190	0.06 1	0.11 311	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.05 219

testmc14	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.05 2	0.09 155	0.13 191	0.08 13	0.08 30	0.07 84	0.09 178	0.06 47	0.05 15	0.07 7	0.07 1	0.06 178	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.05 2	0.09 155	0.13 191	0.10 41	0.09 60	0.07 84	0.07 72	0.07 137	0.05 15	0.09 67	0.07 1	0.06 178	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.03 2

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 208	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 112	0.12 96	0.09 60	0.05 2	0.07 72	0.07 137	0.08 245	0.10 132	0.10 221	0.06 178	0.05 289	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.05 219

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 208	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 112	0.13 130	0.08 30	0.06 30	0.07 72	0.06 47	0.08 245	0.10 132	0.09 111	0.06 178	0.05 289	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.05 219

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 208	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 112	0.06 1	0.08 30	0.06 30	0.07 72	0.06 47	0.08 245	0.10 132	0.09 111	0.06 178	0.05 289	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.05 219

qqai	0.07 7	0.05 45	0.10 208	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 112	0.08 13	0.09 60	0.05 2	0.06 26	0.06 47	0.08 245	0.10 132	0.09 111	0.06 178	0.05 289	0.05 58	0.03 1	0.04 52	0.05 219

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 208	0.13 23	0.06 36	0.08 96	0.09 25	0.12 96	0.08 30	0.05 2	0.06 26	0.06 47	0.05 15	0.10 132	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.05 178	0.05 219

CAR	0.07 7	0.05 45	0.08 63	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 96	0.08 30	0.05 2	0.06 26	0.05 5	0.05 15	0.10 132	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.04 80

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 63	0.13 23	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 96	0.08 30	0.05 2	0.06 26	0.05 5	0.05 15	0.10 132	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.04 80

monster-pro	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 42	0.15 207	0.15 271	0.05 2	0.06 26	0.05 5	0.06 72	0.07 7	0.09 111	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 125	0.07 14	0.15 132	0.07 145	0.08 96	0.14 266	0.11 69	0.08 30	0.05 2	0.07 72	0.08 205	0.08 245	0.09 67	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.03 1	0.04 80

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 254	0.08 63	0.18 416	0.06 36	0.07 47	0.10 42	0.09 27	0.14 243	0.07 84	0.07 72	0.06 47	0.06 72	0.11 214	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 125	0.09 139	0.17 321	0.06 36	0.08 96	0.12 112	0.11 69	0.10 90	0.06 30	0.07 72	0.07 137	0.06 72	0.10 132	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 254	0.09 139	0.19 493	0.06 36	0.07 47	0.12 112	0.11 69	0.13 210	0.06 30	0.07 72	0.06 47	0.06 72	0.09 67	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 382	0.07 14	0.17 321	0.07 145	0.08 96	0.13 191	0.10 41	0.10 90	0.07 84	0.08 138	0.06 47	0.05 15	0.08 32	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.04 80

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 125	0.07 14	0.16 232	0.06 36	0.08 96	0.12 112	0.10 41	0.08 30	0.06 30	0.09 178	0.06 47	0.05 15	0.08 32	0.08 28	0.04 11	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 254	0.07 14	0.17 321	0.06 36	0.07 47	0.12 112	0.09 27	0.11 123	0.09 201	0.09 178	0.06 47	0.07 190	0.09 67	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 45	0.11 271	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.13 191	0.09 27	0.11 123	0.07 84	0.08 138	0.06 47	0.05 15	0.09 67	0.07 1	0.05 53	0.05 289	0.05 58	0.04 67	0.03 1	0.04 80

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 125	0.07 14	0.15 132	0.06 36	0.10 221	0.15 355	0.12 96	0.11 123	0.06 30	0.11 272	0.06 47	0.05 15	0.09 67	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 139	0.13 23	0.05 2	0.08 96	0.11 74	0.06 1	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.08 205	0.05 15	0.08 32	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 178	0.04 80

LACA3	0.07 7	0.08 382	0.08 63	0.13 23	0.05 2	0.09 155	0.11 74	0.08 13	0.08 30	0.08 145	0.05 7	0.07 137	0.07 190	0.07 7	0.07 1	0.06 178	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 125	0.08 63	0.17 321	0.06 36	0.08 96	0.12 112	0.13 130	0.07 20	0.08 145	0.07 72	0.06 47	0.04 1	0.10 132	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.06 36	0.09 155	0.11 74	0.11 69	0.10 90	0.05 2	0.05 7	0.06 47	0.08 245	0.09 67	0.07 1	0.07 363	0.04 26	0.04 1	0.04 67	0.04 52	0.04 80

LACA1	0.07 7	0.07 254	0.07 14	0.14 72	0.05 2	0.09 155	0.11 74	0.10 41	0.07 20	0.05 2	0.05 7	0.06 47	0.07 190	0.08 32	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.04 80

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.06 36	0.08 96	0.11 74	0.15 207	0.12 166	0.06 30	0.05 7	0.04 1	0.05 15	0.08 32	0.10 221	0.07 363	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.04 80

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 63	0.15 132	0.07 145	0.06 16	0.14 266	0.07 7	0.10 90	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 72	0.07 7	0.09 111	0.04 11	0.04 26	0.05 58	0.05 206	0.04 52	0.04 80

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 63	0.15 132	0.07 145	0.08 96	0.12 112	0.07 7	0.07 20	0.06 30	0.06 26	0.05 5	0.05 15	0.09 67	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.04 52	0.04 80

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 63	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 112	0.12 96	0.09 60	0.07 84	0.06 26	0.04 1	0.04 1	0.08 32	0.09 111	0.06 178	0.05 289	0.05 58	0.03 1	0.04 52	0.04 80
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	0.09 139	0.11 1	0.05 2	0.10 221	0.10 42	0.14 164	0.09 60	0.06 30	0.07 72	0.06 47	0.07 190	0.07 7	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.04 1	0.04 67	0.04 52	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 45	0.07 14	0.14 72	0.06 36	0.09 155	0.13 191	0.15 207	0.06 8	0.07 84	0.08 138	0.06 47	0.08 245	0.09 67	0.09 111	0.06 178	0.05 289	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.04 80

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 254	0.07 14	0.15 132	0.06 36	0.12 333	0.10 42	0.11 69	0.11 123	0.06 30	0.07 72	0.06 47	0.05 15	0.10 132	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth	0.07 7	0.07 254	0.08 63	0.18 416	0.06 36	0.07 47	0.11 74	0.09 27	0.06 8	0.04 1	0.07 72	0.10 285	0.09 292	0.08 32	0.08 28	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 67	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 45	0.09 139	0.13 23	0.06 36	0.12 333	0.12 112	0.11 69	0.10 90	0.07 84	0.08 138	0.06 47	0.06 72	0.09 67	0.08 28	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.04 80

MonStereo	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.08 96	0.10 42	0.15 207	0.15 271	0.05 2	0.06 26	0.05 5	0.06 72	0.07 7	0.09 111	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 45	0.07 14	0.16 232	0.06 36	0.07 47	0.11 74	0.10 41	0.08 30	0.06 30	0.06 26	0.07 137	0.07 190	0.09 67	0.09 111	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.08 96	0.10 42	0.15 207	0.15 271	0.05 2	0.06 26	0.05 5	0.06 72	0.07 7	0.09 111	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	0.09 139	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.09 25	0.11 69	0.07 20	0.06 30	0.06 26	0.05 5	0.06 72	0.09 67	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 178	0.05 219

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 45	0.09 139	0.14 72	0.06 36	0.08 96	0.09 25	0.13 130	0.13 210	0.05 2	0.07 72	0.06 47	0.06 72	0.08 32	0.10 221	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.04 52	0.04 80

AdaDepth	0.07 7	0.06 125	0.07 14	0.18 416	0.06 36	0.11 278	0.12 112	0.09 27	0.07 20	0.06 30	0.05 7	0.07 137	0.06 72	0.09 67	0.10 221	0.04 11	0.05 289	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.04 80

asda	0.07 7	0.08 382	0.08 63	0.16 232	0.06 36	0.06 16	0.10 42	0.16 250	0.10 90	0.06 30	0.06 26	0.05 5	0.05 15	0.10 132	0.10 221	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 382	0.07 14	0.16 232	0.07 145	0.08 96	0.08 9	0.11 69	0.08 30	0.07 84	0.07 72	0.06 47	0.06 72	0.10 132	0.09 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 52	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 382	0.07 14	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.10 42	0.18 324	0.11 123	0.07 84	0.07 72	0.06 47	0.06 72	0.10 132	0.09 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 52	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 125	0.07 14	0.14 72	0.06 36	0.08 96	0.08 9	0.10 41	0.15 271	0.08 145	0.10 217	0.07 137	0.06 72	0.08 32	0.10 221	0.05 53	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.04 80

4.25_new	0.07 7	0.08 382	0.09 139	0.15 132	0.06 36	0.09 155	0.08 9	0.14 164	0.08 30	0.07 84	0.07 72	0.06 47	0.06 72	0.12 314	0.10 221	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 382	0.09 139	0.15 132	0.06 36	0.09 155	0.08 9	0.14 164	0.08 30	0.07 84	0.07 72	0.06 47	0.06 72	0.12 314	0.10 221	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 468	0.08 63	0.15 132	0.07 145	0.06 16	0.10 42	0.14 164	0.11 123	0.06 30	0.08 138	0.06 47	0.06 72	0.08 32	0.10 221	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 52	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 468	0.08 63	0.15 132	0.07 145	0.06 16	0.10 42	0.14 164	0.11 123	0.06 30	0.08 138	0.06 47	0.06 72	0.08 32	0.10 221	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 52	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 382	0.09 139	0.15 132	0.06 36	0.09 155	0.08 9	0.14 164	0.08 30	0.07 84	0.07 72	0.06 47	0.06 72	0.12 314	0.10 221	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 382	0.08 63	0.16 232	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 96	0.08 30	0.07 84	0.07 72	0.05 5	0.06 72	0.09 67	0.10 221	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 52	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 254	0.07 14	0.16 232	0.06 36	0.08 96	0.12 112	0.10 41	0.10 90	0.07 84	0.06 26	0.09 247	0.06 72	0.08 32	0.09 111	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 254	0.07 14	0.13 23	0.06 36	0.08 96	0.08 9	0.18 324	0.12 166	0.07 84	0.08 138	0.06 47	0.06 72	0.09 67	0.11 311	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 80

3.25w_new	0.07 7	0.06 125	0.07 14	0.15 132	0.06 36	0.10 221	0.07 5	0.12 96	0.11 123	0.08 145	0.06 26	0.07 137	0.06 72	0.11 214	0.09 111	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 125	0.07 14	0.15 132	0.06 36	0.10 221	0.07 5	0.12 96	0.11 123	0.08 145	0.06 26	0.07 137	0.06 72	0.11 214	0.09 111	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 254	0.08 63	0.16 232	0.07 145	0.07 47	0.09 25	0.16 250	0.09 60	0.07 84	0.06 26	0.05 5	0.06 72	0.09 67	0.10 221	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 254	0.07 14	0.15 132	0.07 145	0.09 155	0.06 1	0.13 130	0.11 123	0.07 84	0.07 72	0.06 47	0.07 190	0.10 132	0.09 111	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 125	0.07 14	0.16 232	0.06 36	0.07 47	0.10 42	0.14 164	0.14 243	0.07 84	0.08 138	0.05 5	0.06 72	0.09 67	0.09 111	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 80

monsterstereo	0.07 7	0.06 125	0.06 6	0.16 232	0.06 36	0.08 96	0.10 42	0.16 250	0.11 123	0.07 84	0.08 138	0.06 47	0.07 190	0.08 32	0.09 111	0.04 11	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 125	0.06 6	0.15 132	0.06 36	0.08 96	0.09 25	0.12 96	0.08 30	0.09 201	0.07 72	0.06 47	0.06 72	0.08 32	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 63	0.13 23	0.06 36	0.09 155	0.12 112	0.14 164	0.10 90	0.06 30	0.09 178	0.07 137	0.05 15	0.09 67	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.04 80

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 139	0.17 321	0.06 36	0.05 5	0.10 42	0.11 69	0.09 60	0.06 30	0.06 26	0.07 137	0.05 15	0.09 67	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.07 402	0.06 331

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 45	0.10 208	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.12 112	0.09 27	0.09 60	0.06 30	0.04 1	0.05 5	0.05 15	0.08 32	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.04 52	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 45	0.11 271	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.13 191	0.09 27	0.07 20	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 32	0.07 1	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.04 52	0.04 80

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 45	0.10 208	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.11 74	0.08 13	0.06 8	0.06 30	0.04 1	0.06 47	0.06 72	0.07 7	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.06 331

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 63	0.17 321	0.05 2	0.07 47	0.11 74	0.08 13	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 47	0.05 15	0.10 132	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.04 52	0.04 80

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 271	0.15 132	0.06 36	0.09 155	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 137	0.07 190	0.11 214	0.08 28	0.07 363	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.05 219

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 271	0.15 132	0.06 36	0.09 155	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 137	0.07 190	0.11 214	0.08 28	0.07 363	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.05 219

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 208	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.09 25	0.08 13	0.06 8	0.05 2	0.04 1	0.06 47	0.06 72	0.10 132	0.09 111	0.07 363	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.06 315	0.06 331

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 125	0.10 208	0.16 232	0.07 145	0.04 1	0.13 191	0.10 41	0.10 90	0.05 2	0.11 272	0.07 137	0.05 15	0.07 7	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.04 80

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 125	0.08 63	0.13 23	0.07 145	0.07 47	0.14 266	0.09 27	0.09 60	0.06 30	0.07 72	0.06 47	0.05 15	0.10 132	0.07 1	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.04 80
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	0.15 628	0.17 537	0.11 1	0.05 2	0.05 5	0.11 74	0.08 13	0.08 30	0.06 30	0.06 26	0.05 5	0.05 15	0.09 67	0.08 28	0.08 448	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.05 178	0.04 80

AIO_rvc	0.07 7	0.06 125	0.08 63	0.15 132	0.06 36	0.08 96	0.14 266	0.09 27	0.08 30	0.07 84	0.08 138	0.07 137	0.04 1	0.10 132	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.03 2

AIO_test	0.07 7	0.05 45	0.07 14	0.15 132	0.07 145	0.06 16	0.14 266	0.10 41	0.10 90	0.07 84	0.07 72	0.06 47	0.05 15	0.08 32	0.10 221	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 42	0.15 207	0.15 271	0.05 2	0.06 26	0.05 5	0.06 72	0.07 7	0.09 111	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 45	0.07 14	0.14 72	0.06 36	0.10 221	0.13 191	0.07 7	0.13 210	0.06 30	0.07 72	0.06 47	0.05 15	0.10 132	0.09 111	0.04 11	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.04 52	0.04 80

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 63	0.15 132	0.05 2	0.05 5	0.13 191	0.12 96	0.08 30	0.07 84	0.06 26	0.05 5	0.05 15	0.07 7	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.04 52	0.04 80

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 125	0.08 63	0.18 416	0.06 36	0.04 1	0.10 42	0.11 69	0.11 123	0.06 30	0.07 72	0.07 137	0.06 72	0.09 67	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.04 80

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 63	0.15 132	0.06 36	0.04 1	0.09 25	0.10 41	0.09 60	0.06 30	0.06 26	0.06 47	0.06 72	0.06 1	0.08 28	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.06 315	0.06 331

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 45	0.11 271	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.13 191	0.09 27	0.11 123	0.07 84	0.08 138	0.06 47	0.05 15	0.09 67	0.07 1	0.05 53	0.05 289	0.05 58	0.04 67	0.03 1	0.04 80

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 125	0.08 63	0.17 321	0.06 36	0.08 96	0.12 112	0.13 130	0.07 20	0.08 145	0.07 72	0.06 47	0.04 1	0.10 132	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.03 2

SCION-M(vits-remse)	0.08 93	0.06 125	0.12 320	0.24 650	0.05 2	0.07 47	0.10 42	0.15 207	0.15 271	0.05 2	0.06 26	0.05 5	0.06 72	0.07 7	0.09 111	0.08 448	0.06 449	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GEAR-Net	0.08 93	0.06 125	0.08 63	0.18 416	0.07 145	0.09 155	0.13 191	0.10 41	0.09 60	0.08 145	0.08 138	0.06 47	0.06 72	0.13 372	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.04 80

over-6	0.08 93	0.07 254	0.08 63	0.17 321	0.05 2	0.10 221	0.09 25	0.17 289	0.11 123	0.06 30	0.07 72	0.06 47	0.09 292	0.10 132	0.08 28	0.06 178	0.04 26	0.04 1	0.04 67	0.05 178	0.05 219

anonymous	0.08 93	0.05 45	0.12 320	0.16 232	0.08 238	0.05 5	0.13 191	0.10 41	0.14 243	0.07 84	0.07 72	0.06 47	0.04 1	0.07 7	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.03 2

depth_test_26	0.08 93	0.04 1	0.11 271	0.13 23	0.07 145	0.07 47	0.11 74	0.12 96	0.11 123	0.09 201	0.07 72	0.08 205	0.05 15	0.09 67	0.08 28	0.08 448	0.06 449	0.06 213	0.06 307	0.06 315	0.07 421

Anonymus	0.08 93	0.05 45	0.10 208	0.15 132	0.08 238	0.10 221	0.15 355	0.15 207	0.10 90	0.07 84	0.06 26	0.07 137	0.08 245	0.12 314	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.05 206	0.05 178	0.06 331

LGCAT	0.08 93	0.04 1	0.10 208	0.11 1	0.06 36	0.07 47	0.12 112	0.07 7	0.08 30	0.09 201	0.07 72	0.07 137	0.08 245	0.12 314	0.11 311	0.10 562	0.09 598	0.04 1	0.05 206	0.04 52	0.09 543

quiztm	0.08 93	0.07 254	0.08 63	0.18 416	0.07 145	0.09 155	0.14 266	0.14 164	0.12 166	0.07 84	0.07 72	0.05 5	0.06 72	0.11 214	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.04 67	0.04 52	0.03 2

TS12	0.08 93	0.06 125	0.09 139	0.21 597	0.07 145	0.11 278	0.13 191	0.11 69	0.09 60	0.10 252	0.10 217	0.08 205	0.10 339	0.09 67	0.12 380	0.04 11	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.03 1	0.04 80

DF	0.08 93	0.05 45	0.09 139	0.15 132	0.06 36	0.11 278	0.13 191	0.10 41	0.12 166	0.09 201	0.10 217	0.10 285	0.08 245	0.11 214	0.09 111	0.07 363	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.04 80

LiteMatch*	0.08 93	0.04 1	0.11 271	0.13 23	0.08 238	0.08 96	0.13 191	0.14 164	0.09 60	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 292	0.11 214	0.10 221	0.06 178	0.05 289	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.05 219

aanet-new-90k	0.08 93	0.07 254	0.08 63	0.19 493	0.06 36	0.07 47	0.12 112	0.12 96	0.13 210	0.06 30	0.07 72	0.06 47	0.06 72	0.10 132	0.07 1	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 93	0.06 125	0.09 139	0.17 321	0.06 36	0.09 155	0.13 191	0.11 69	0.13 210	0.08 145	0.08 138	0.06 47	0.05 15	0.09 67	0.08 28	0.04 11	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 93	0.06 125	0.09 139	0.17 321	0.05 2	0.07 47	0.13 191	0.12 96	0.12 166	0.09 201	0.08 138	0.07 137	0.05 15	0.10 132	0.09 111	0.04 11	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 93	0.07 254	0.08 63	0.18 416	0.06 36	0.08 96	0.12 112	0.11 69	0.12 166	0.07 84	0.08 138	0.05 5	0.07 190	0.10 132	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.06 315	0.04 80

aanet-new-32k	0.08 93	0.07 254	0.09 139	0.18 416	0.06 36	0.11 278	0.11 74	0.10 41	0.08 30	0.07 84	0.07 72	0.07 137	0.06 72	0.10 132	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 93	0.07 254	0.09 139	0.18 416	0.06 36	0.11 278	0.11 74	0.10 41	0.08 30	0.07 84	0.07 72	0.07 137	0.06 72	0.10 132	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 93	0.07 254	0.09 139	0.18 416	0.06 36	0.08 96	0.12 112	0.10 41	0.09 60	0.09 201	0.08 138	0.08 205	0.06 72	0.12 314	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.04 80

aanet-new-22k	0.08 93	0.06 125	0.09 139	0.17 321	0.06 36	0.08 96	0.11 74	0.14 164	0.12 166	0.09 201	0.09 178	0.08 205	0.06 72	0.10 132	0.08 28	0.04 11	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.03 1	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 93	0.08 382	0.08 63	0.18 416	0.06 36	0.07 47	0.09 25	0.13 130	0.12 166	0.08 145	0.07 72	0.07 137	0.06 72	0.09 67	0.08 28	0.04 11	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 93	0.08 382	0.08 63	0.19 493	0.07 145	0.08 96	0.12 112	0.14 164	0.11 123	0.07 84	0.08 138	0.07 137	0.07 190	0.09 67	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.04 80

aanet-new-12k	0.08 93	0.09 468	0.07 14	0.20 562	0.08 238	0.08 96	0.13 191	0.12 96	0.13 210	0.08 145	0.08 138	0.05 5	0.07 190	0.09 67	0.08 28	0.04 11	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.06 315	0.04 80

aanet-new-14k	0.08 93	0.09 468	0.08 63	0.19 493	0.06 36	0.07 47	0.10 42	0.14 164	0.15 271	0.06 30	0.08 138	0.05 5	0.06 72	0.09 67	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.04 80

aanet-new-8k	0.08 93	0.07 254	0.08 63	0.19 493	0.07 145	0.09 155	0.12 112	0.16 250	0.15 271	0.07 84	0.07 72	0.06 47	0.06 72	0.10 132	0.08 28	0.04 11	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.04 80

aanet-new	0.08 93	0.09 468	0.10 208	0.18 416	0.08 238	0.10 221	0.12 112	0.15 207	0.12 166	0.08 145	0.08 138	0.05 5	0.07 190	0.10 132	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.06 315	0.04 80

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 93	0.07 254	0.08 63	0.18 416	0.07 145	0.11 278	0.14 266	0.12 96	0.11 123	0.07 84	0.11 272	0.07 137	0.06 72	0.09 67	0.08 28	0.04 11	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.04 80

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 93	0.05 45	0.07 14	0.15 132	0.06 36	0.10 221	0.14 266	0.13 130	0.12 166	0.07 84	0.09 178	0.07 137	0.06 72	0.10 132	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 93	0.06 125	0.15 468	0.14 72	0.06 36	0.08 96	0.13 191	0.13 130	0.11 123	0.07 84	0.08 138	0.07 137	0.06 72	0.09 67	0.08 28	0.05 53	0.05 289	0.05 58	0.04 67	0.03 1	0.04 80

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 93	0.06 125	0.07 14	0.17 321	0.06 36	0.07 47	0.14 266	0.13 130	0.16 313	0.05 2	0.10 217	0.06 47	0.06 72	0.08 32	0.08 28	0.04 11	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.03 1	0.04 80

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 93	0.06 125	0.10 208	0.16 232	0.07 145	0.11 278	0.12 112	0.15 207	0.15 271	0.08 145	0.12 295	0.05 5	0.06 72	0.09 67	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.03 1	0.04 80

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 93	0.06 125	0.10 208	0.16 232	0.07 145	0.11 278	0.13 191	0.14 164	0.14 243	0.08 145	0.13 315	0.05 5	0.06 72	0.10 132	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.03 1	0.04 80

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 93	0.07 254	0.10 208	0.16 232	0.07 145	0.09 155	0.12 112	0.15 207	0.14 243	0.08 145	0.11 272	0.05 5	0.06 72	0.09 67	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.03 1	0.04 80

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 93	0.06 125	0.17 537	0.15 132	0.06 36	0.06 16	0.13 191	0.13 130	0.13 210	0.07 84	0.07 72	0.06 47	0.05 15	0.08 32	0.08 28	0.04 11	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 93	0.06 125	0.07 14	0.16 232	0.06 36	0.06 16	0.14 266	0.14 164	0.14 243	0.07 84	0.10 217	0.06 47	0.05 15	0.09 67	0.09 111	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 93	0.05 45	0.12 320	0.15 132	0.06 36	0.10 221	0.14 266	0.12 96	0.12 166	0.07 84	0.09 178	0.06 47	0.06 72	0.10 132	0.08 28	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.04 80

PSi22	0.08 93	0.06 125	0.11 271	0.16 232	0.07 145	0.08 96	0.10 42	0.14 164	0.08 30	0.08 145	0.06 26	0.10 285	0.06 72	0.12 314	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.04 80

Foundation-i1c-attn	0.08 93	0.05 45	0.07 14	0.14 72	0.05 2	0.09 155	0.12 112	0.12 96	0.10 90	0.09 201	0.10 217	0.10 285	0.07 190	0.07 7	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 93	0.05 45	0.07 14	0.14 72	0.05 2	0.09 155	0.12 112	0.13 130	0.10 90	0.09 201	0.10 217	0.09 247	0.06 72	0.07 7	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 93	0.05 45	0.07 14	0.13 23	0.05 2	0.13 391	0.13 191	0.12 96	0.09 60	0.11 289	0.11 272	0.11 316	0.06 72	0.08 32	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.04 52	0.04 80

DepthFocus	0.08 93	0.04 1	0.15 468	0.12 7	0.09 374	0.07 47	0.12 112	0.10 41	0.05 4	0.09 201	0.05 7	0.07 137	0.04 1	0.08 32	0.08 28	0.06 178	0.05 289	0.07 328	0.07 410	0.05 178	0.04 80

GeoVLM	0.08 93	0.04 1	0.10 208	0.13 23	0.06 36	0.10 221	0.12 112	0.13 130	0.08 30	0.06 30	0.07 72	0.06 47	0.08 245	0.10 132	0.11 311	0.06 178	0.05 289	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.05 219

gcap_with_dpt	0.08 93	0.06 125	0.09 139	0.16 232	0.07 145	0.09 155	0.12 112	0.13 130	0.13 210	0.08 145	0.12 295	0.04 1	0.06 72	0.10 132	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.03 1	0.04 80

DispViT+	0.08 93	0.05 45	0.09 139	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.11 74	0.18 324	0.16 313	0.09 201	0.08 138	0.07 137	0.06 72	0.11 214	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJA1++	0.08 93	0.04 1	0.11 271	0.14 72	0.07 145	0.11 278	0.11 74	0.11 69	0.07 20	0.07 84	0.07 72	0.07 137	0.06 72	0.10 132	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.06 315	0.06 331

BStereo	0.08 93	0.06 125	0.16 505	0.15 132	0.08 238	0.07 47	0.09 25	0.15 207	0.16 313	0.06 30	0.07 72	0.07 137	0.05 15	0.09 67	0.11 311	0.04 11	0.05 289	0.05 58	0.07 410	0.04 52	0.04 80

MonSter++	0.08 93	0.04 1	0.10 208	0.13 23	0.06 36	0.09 155	0.12 112	0.13 130	0.08 30	0.06 30	0.07 72	0.06 47	0.08 245	0.10 132	0.11 311	0.06 178	0.05 289	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.04 80

HiDET	0.08 93	0.04 1	0.10 208	0.13 23	0.06 36	0.08 96	0.12 112	0.12 96	0.11 123	0.06 30	0.07 72	0.07 137	0.07 190	0.11 214	0.11 311	0.06 178	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.04 80

LCMNet	0.08 93	0.05 45	0.10 208	0.13 23	0.07 145	0.09 155	0.12 112	0.10 41	0.11 123	0.06 30	0.08 138	0.06 47	0.07 190	0.11 214	0.10 221	0.06 178	0.05 289	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.04 80

GEAStereo	0.08 93	0.05 45	0.08 63	0.13 23	0.08 238	0.08 96	0.14 266	0.10 41	0.09 60	0.08 145	0.10 217	0.06 47	0.05 15	0.11 214	0.08 28	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.05 219

GSStereo	0.08 93	0.05 45	0.08 63	0.13 23	0.08 238	0.08 96	0.14 266	0.11 69	0.12 166	0.08 145	0.10 217	0.05 5	0.05 15	0.11 214	0.08 28	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.05 219

gasm-f	0.08 93	0.05 45	0.07 14	0.13 23	0.08 238	0.08 96	0.14 266	0.10 41	0.09 60	0.08 145	0.10 217	0.06 47	0.05 15	0.10 132	0.08 28	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.06 315	0.05 219

DDF-Stereo	0.08 93	0.04 1	0.09 139	0.15 132	0.10 490	0.06 16	0.13 191	0.09 27	0.14 243	0.06 30	0.06 26	0.07 137	0.06 72	0.09 67	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.04 67	0.08 476	0.05 219

252Zero-FE	0.08 93	0.04 1	0.09 139	0.13 23	0.07 145	0.12 333	0.11 74	0.13 130	0.14 243	0.06 30	0.05 7	0.06 47	0.05 15	0.09 67	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 178	0.06 331

DA	0.08 93	0.07 254	0.07 14	0.19 493	0.08 238	0.09 155	0.12 112	0.13 130	0.12 166	0.08 145	0.10 217	0.10 285	0.08 245	0.09 67	0.10 221	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.04 67	0.05 178	0.03 2

zero-FE	0.08 93	0.04 1	0.09 139	0.15 132	0.10 490	0.05 5	0.14 266	0.09 27	0.14 243	0.07 84	0.06 26	0.07 137	0.06 72	0.09 67	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.04 67	0.08 476	0.05 219

GGEV	0.08 93	0.07 254	0.07 14	0.19 493	0.08 238	0.09 155	0.12 112	0.13 130	0.12 166	0.08 145	0.10 217	0.10 285	0.08 245	0.09 67	0.10 221	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.04 67	0.05 178	0.03 2

GASTEREO	0.08 93	0.05 45	0.09 139	0.19 493	0.07 145	0.07 47	0.12 112	0.14 164	0.11 123	0.10 252	0.09 178	0.07 137	0.04 1	0.12 314	0.08 28	0.06 178	0.05 289	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.05 219

MSCF	0.08 93	0.05 45	0.08 63	0.19 493	0.08 238	0.06 16	0.12 112	0.14 164	0.11 123	0.10 252	0.09 178	0.07 137	0.04 1	0.11 214	0.08 28	0.06 178	0.05 289	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.05 219

S2M2_XL	0.08 93	0.06 125	0.12 320	0.12 7	0.08 238	0.09 155	0.09 25	0.07 7	0.07 20	0.08 145	0.07 72	0.07 137	0.06 72	0.09 67	0.09 111	0.08 448	0.06 449	0.07 328	0.05 206	0.08 476	0.06 331
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 93	0.09 468	0.10 208	0.17 321	0.07 145	0.08 96	0.10 42	0.20 367	0.13 210	0.06 30	0.07 72	0.05 5	0.06 72	0.08 32	0.09 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.03 2

2w_stereo	0.08 93	0.08 382	0.09 139	0.16 232	0.06 36	0.08 96	0.10 42	0.20 367	0.15 271	0.08 145	0.07 72	0.06 47	0.06 72	0.06 1	0.09 111	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo	0.08 93	0.07 254	0.10 208	0.18 416	0.07 145	0.10 221	0.17 471	0.11 69	0.08 30	0.05 2	0.07 72	0.05 5	0.07 190	0.09 67	0.09 111	0.04 11	0.05 289	0.07 328	0.07 410	0.04 52	0.04 80

SGD-Stereo	0.08 93	0.05 45	0.10 208	0.14 72	0.05 2	0.12 333	0.12 112	0.11 69	0.12 166	0.07 84	0.09 178	0.09 247	0.09 292	0.08 32	0.08 28	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.03 2

HART	0.08 93	0.07 254	0.09 139	0.17 321	0.07 145	0.10 221	0.16 429	0.13 130	0.11 123	0.08 145	0.10 217	0.07 137	0.05 15	0.10 132	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.04 67	0.05 178	0.04 80

Reg-Stereo(zero)	0.08 93	0.05 45	0.08 63	0.16 232	0.06 36	0.12 333	0.11 74	0.15 207	0.10 90	0.12 334	0.09 178	0.10 285	0.08 245	0.11 214	0.08 28	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.05 219

SCV_C0	0.08 93	0.07 254	0.07 14	0.16 232	0.09 374	0.08 96	0.15 355	0.11 69	0.12 166	0.08 145	0.07 72	0.06 47	0.05 15	0.11 214	0.07 1	0.05 53	0.05 289	0.05 58	0.04 67	0.06 315	0.05 219

SCV	0.08 93	0.09 468	0.08 63	0.15 132	0.08 238	0.10 221	0.13 191	0.10 41	0.12 166	0.07 84	0.07 72	0.06 47	0.04 1	0.09 67	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.04 67	0.06 315	0.04 80

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 93	0.06 125	0.09 139	0.22 617	0.06 36	0.08 96	0.12 112	0.10 41	0.10 90	0.07 84	0.07 72	0.06 47	0.05 15	0.11 214	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.06 315	0.04 80

HUF	0.08 93	0.05 45	0.08 63	0.14 72	0.06 36	0.09 155	0.13 191	0.13 130	0.13 210	0.07 84	0.07 72	0.08 205	0.06 72	0.10 132	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.04 80

castereo++	0.08 93	0.05 45	0.08 63	0.15 132	0.05 2	0.14 428	0.12 112	0.11 69	0.15 271	0.07 84	0.07 72	0.07 137	0.06 72	0.08 32	0.08 28	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 93	0.06 125	0.11 271	0.14 72	0.09 374	0.10 221	0.12 112	0.10 41	0.12 166	0.06 30	0.07 72	0.07 137	0.06 72	0.09 67	0.08 28	0.06 178	0.05 289	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.06 331

GIP-stereo	0.08 93	0.06 125	0.11 271	0.14 72	0.06 36	0.09 155	0.13 191	0.14 164	0.11 123	0.07 84	0.08 138	0.05 5	0.04 1	0.10 132	0.07 1	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.04 80

SMoEStereo_RVC	0.08 93	0.06 125	0.12 320	0.16 232	0.07 145	0.09 155	0.14 266	0.11 69	0.13 210	0.09 201	0.07 72	0.07 137	0.07 190	0.12 314	0.10 221	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.04 52	0.04 80

WCG-NET	0.08 93	0.05 45	0.09 139	0.15 132	0.06 36	0.11 278	0.14 266	0.13 130	0.13 210	0.06 30	0.09 178	0.07 137	0.06 72	0.13 372	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.03 2

Occ-G	0.08 93	0.05 45	0.06 6	0.14 72	0.07 145	0.08 96	0.14 266	0.13 130	0.15 271	0.07 84	0.11 272	0.07 137	0.05 15	0.09 67	0.10 221	0.06 178	0.05 289	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.05 219

U	0.08 93	0.07 254	0.09 139	0.19 493	0.10 490	0.10 221	0.13 191	0.12 96	0.17 344	0.07 84	0.07 72	0.06 47	0.05 15	0.07 7	0.08 28	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.04 67	0.06 315	0.05 219

AIO-Stereo	0.08 93	0.06 125	0.09 139	0.18 416	0.06 36	0.08 96	0.12 112	0.15 207	0.09 60	0.08 145	0.08 138	0.07 137	0.05 15	0.11 214	0.08 28	0.05 53	0.05 289	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.04 80

WCG-NET（raft）	0.08 93	0.05 45	0.10 208	0.15 132	0.06 36	0.11 278	0.13 191	0.15 207	0.12 166	0.08 145	0.07 72	0.06 47	0.06 72	0.13 372	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.04 80

RSM++	0.08 93	0.06 125	0.09 139	0.17 321	0.07 145	0.09 155	0.12 112	0.11 69	0.11 123	0.08 145	0.06 26	0.07 137	0.05 15	0.10 132	0.09 111	0.04 11	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.03 2

RSM	0.08 93	0.06 125	0.09 139	0.17 321	0.06 36	0.08 96	0.12 112	0.12 96	0.10 90	0.08 145	0.07 72	0.06 47	0.05 15	0.11 214	0.09 111	0.04 11	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.03 2

gcap-zeroshot	0.08 93	0.06 125	0.10 208	0.15 132	0.07 145	0.11 278	0.12 112	0.15 207	0.15 271	0.08 145	0.12 295	0.05 5	0.06 72	0.09 67	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.03 1	0.04 80

test_for_model	0.08 93	0.06 125	0.10 208	0.16 232	0.07 145	0.11 278	0.12 112	0.15 207	0.15 271	0.08 145	0.12 295	0.05 5	0.06 72	0.09 67	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.03 1	0.04 80

trnet	0.08 93	0.05 45	0.07 14	0.12 7	0.05 2	0.12 333	0.11 74	0.13 130	0.10 90	0.08 145	0.13 315	0.09 247	0.08 245	0.11 214	0.10 221	0.08 448	0.05 289	0.05 58	0.03 1	0.06 315	0.05 219

MoCha-V2	0.08 93	0.05 45	0.10 208	0.20 562	0.07 145	0.09 155	0.14 266	0.11 69	0.08 30	0.07 84	0.08 138	0.07 137	0.06 72	0.09 67	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.04 80

IGEV++	0.08 93	0.06 125	0.08 63	0.18 416	0.07 145	0.09 155	0.13 191	0.10 41	0.09 60	0.08 145	0.08 138	0.06 47	0.06 72	0.13 372	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.04 80

testlalala	0.08 93	0.06 125	0.10 208	0.15 132	0.07 145	0.11 278	0.12 112	0.15 207	0.15 271	0.08 145	0.12 295	0.05 5	0.06 72	0.09 67	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.03 1	0.04 80

AEACV	0.08 93	0.05 45	0.08 63	0.14 72	0.13 605	0.14 428	0.13 191	0.14 164	0.09 60	0.07 84	0.09 178	0.07 137	0.08 245	0.10 132	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.04 80

LoS_RVC	0.08 93	0.05 45	0.07 14	0.15 132	0.07 145	0.08 96	0.15 355	0.11 69	0.10 90	0.08 145	0.09 178	0.06 47	0.09 292	0.10 132	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.04 52	0.03 2

CAS	0.08 93	0.04 1	0.07 14	0.17 321	0.08 238	0.10 221	0.13 191	0.12 96	0.09 60	0.09 201	0.10 217	0.08 205	0.06 72	0.09 67	0.08 28	0.08 448	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.05 178	0.04 80

CES	0.08 93	0.04 1	0.08 63	0.14 72	0.07 145	0.09 155	0.14 266	0.11 69	0.09 60	0.08 145	0.09 178	0.11 316	0.06 72	0.12 314	0.08 28	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.05 178	0.05 219

EGLCR-Stereo	0.08 93	0.05 45	0.08 63	0.14 72	0.06 36	0.10 221	0.12 112	0.11 69	0.16 313	0.06 30	0.05 7	0.07 137	0.05 15	0.10 132	0.11 311	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.04 52	0.04 80

MC-Stereo	0.08 93	0.06 125	0.09 139	0.17 321	0.06 36	0.10 221	0.14 266	0.12 96	0.10 90	0.09 201	0.12 295	0.09 247	0.06 72	0.11 214	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.04 52	0.04 80

test-3	0.08 93	0.06 125	0.09 139	0.17 321	0.07 145	0.07 47	0.14 266	0.12 96	0.15 271	0.09 201	0.08 138	0.07 137	0.08 245	0.11 214	0.10 221	0.05 53	0.04 26	0.07 328	0.05 206	0.04 52	0.04 80

test_1	0.08 93	0.06 125	0.09 139	0.17 321	0.07 145	0.07 47	0.14 266	0.12 96	0.15 271	0.09 201	0.08 138	0.07 137	0.08 245	0.11 214	0.10 221	0.05 53	0.04 26	0.07 328	0.05 206	0.04 52	0.04 80

CREStereo++_RVC	0.08 93	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.07 145	0.09 155	0.12 112	0.14 164	0.14 243	0.10 252	0.14 331	0.08 205	0.07 190	0.09 67	0.11 311	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.05 206	0.04 52	0.04 80
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
SCION-Mon(vits-remp)	0.09 188	0.13 605	0.12 320	0.24 650	0.16 658	0.25 632	0.10 42	0.15 207	0.15 271	0.05 2	0.06 26	0.05 5	0.06 72	0.07 7	0.09 111	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GELT-Stereo	0.09 188	0.06 125	0.09 139	0.18 416	0.07 145	0.07 47	0.14 266	0.21 394	0.17 344	0.08 145	0.07 72	0.06 47	0.08 245	0.10 132	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.06 213	0.06 307	0.03 1	0.03 2

FAST (zero-shot)	0.09 188	0.06 125	0.11 271	0.19 493	0.13 605	0.07 47	0.13 191	0.12 96	0.08 30	0.08 145	0.06 26	0.08 205	0.07 190	0.10 132	0.10 221	0.07 363	0.06 449	0.06 213	0.07 410	0.05 178	0.08 494

DNSM	0.09 188	0.05 45	0.07 14	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.13 191	0.12 96	0.11 123	0.09 201	0.09 178	0.08 205	0.05 15	0.18 531	0.14 470	0.07 363	0.05 289	0.05 58	0.04 67	0.13 635	0.10 575

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 188	0.08 382	0.08 63	0.21 597	0.09 374	0.08 96	0.11 74	0.10 41	0.09 60	0.07 84	0.10 217	0.05 5	0.06 72	0.14 408	0.11 311	0.05 53	0.06 449	0.07 328	0.06 307	0.05 178	0.05 219

VeloStereo	0.09 188	0.04 1	0.12 320	0.14 72	0.11 545	0.07 47	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 201	0.07 72	0.06 47	0.08 245	0.11 214	0.10 221	0.08 448	0.08 561	0.08 429	0.07 410	0.11 597	0.13 640

flow	0.09 188	0.04 1	0.12 320	0.14 72	0.11 545	0.07 47	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 201	0.07 72	0.06 47	0.08 245	0.12 314	0.10 221	0.08 448	0.08 561	0.08 429	0.07 410	0.11 597	0.13 640

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 188	0.05 45	0.11 271	0.19 493	0.07 145	0.10 221	0.09 25	0.12 96	0.09 60	0.09 201	0.09 178	0.07 137	0.08 245	0.08 32	0.09 111	0.06 178	0.06 449	0.10 568	0.08 493	0.07 402	0.05 219

Weightmod_eth	0.09 188	0.07 254	0.08 63	0.18 416	0.07 145	0.10 221	0.16 429	0.13 130	0.11 123	0.08 145	0.08 138	0.09 247	0.07 190	0.10 132	0.10 221	0.06 178	0.07 527	0.06 213	0.07 410	0.04 52	0.03 2

Weightmod	0.09 188	0.06 125	0.08 63	0.18 416	0.06 36	0.10 221	0.15 355	0.14 164	0.12 166	0.11 289	0.10 217	0.08 205	0.07 190	0.10 132	0.11 311	0.06 178	0.08 561	0.07 328	0.07 410	0.04 52	0.03 2

PhaseNet	0.09 188	0.06 125	0.10 208	0.15 132	0.08 238	0.10 221	0.14 266	0.20 367	0.12 166	0.07 84	0.08 138	0.09 247	0.10 339	0.13 372	0.12 380	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.06 307	0.05 178	0.05 219

DNS	0.09 188	0.06 125	0.08 63	0.14 72	0.06 36	0.06 16	0.12 112	0.12 96	0.09 60	0.08 145	0.08 138	0.08 205	0.05 15	0.17 506	0.11 311	0.07 363	0.05 289	0.07 328	0.03 1	0.13 635	0.09 543

RT-Monster	0.09 188	0.05 45	0.09 139	0.14 72	0.08 238	0.11 278	0.10 42	0.17 289	0.18 378	0.13 369	0.10 217	0.09 247	0.08 245	0.10 132	0.10 221	0.07 363	0.05 289	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.06 331

LiteMatch	0.09 188	0.06 125	0.10 208	0.16 232	0.07 145	0.09 155	0.15 355	0.13 130	0.08 30	0.06 30	0.07 72	0.06 47	0.15 495	0.10 132	0.14 470	0.07 363	0.04 26	0.06 213	0.06 307	0.06 315	0.06 331

Foundation-i1	0.09 188	0.04 1	0.10 208	0.14 72	0.06 36	0.10 221	0.13 191	0.16 250	0.14 243	0.10 252	0.10 217	0.11 316	0.07 190	0.07 7	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.05 206	0.05 178	0.05 219

VMStereo-Base	0.09 188	0.05 45	0.10 208	0.13 23	0.07 145	0.10 221	0.10 42	0.16 250	0.13 210	0.10 252	0.15 352	0.10 285	0.09 292	0.11 214	0.10 221	0.07 363	0.05 289	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.06 331

Anonymus123	0.09 188	0.06 125	0.16 505	0.15 132	0.08 238	0.11 278	0.09 25	0.18 324	0.16 313	0.06 30	0.07 72	0.07 137	0.05 15	0.09 67	0.11 311	0.04 11	0.05 289	0.05 58	0.07 410	0.04 52	0.04 80

NLSM3	0.09 188	0.06 125	0.08 63	0.19 493	0.08 238	0.11 278	0.16 429	0.18 324	0.16 313	0.06 30	0.08 138	0.07 137	0.08 245	0.09 67	0.11 311	0.04 11	0.04 26	0.06 213	0.07 410	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 188	0.06 125	0.14 419	0.16 232	0.09 374	0.10 221	0.15 355	0.18 324	0.16 313	0.10 252	0.09 178	0.07 137	0.07 190	0.09 67	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.06 307	0.05 178	0.05 219

IGEV-FE	0.09 188	0.05 45	0.12 320	0.13 23	0.08 238	0.12 333	0.13 191	0.17 289	0.11 123	0.10 252	0.06 26	0.09 247	0.06 72	0.11 214	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.06 307	0.05 178	0.05 219

water-stereo	0.09 188	0.06 125	0.08 63	0.16 232	0.07 145	0.09 155	0.13 191	0.15 207	0.13 210	0.11 289	0.12 295	0.08 205	0.09 292	0.07 7	0.08 28	0.06 178	0.05 289	0.05 58	0.05 206	0.04 52	0.04 80

depthmonostereo	0.09 188	0.06 125	0.09 139	0.15 132	0.06 36	0.10 221	0.13 191	0.14 164	0.14 243	0.10 252	0.10 217	0.09 247	0.11 377	0.08 32	0.09 111	0.06 178	0.05 289	0.06 213	0.04 67	0.04 52	0.03 2

DVStereo	0.09 188	0.05 45	0.08 63	0.15 132	0.06 36	0.11 278	0.12 112	0.14 164	0.16 313	0.11 289	0.11 272	0.09 247	0.09 292	0.11 214	0.10 221	0.06 178	0.05 289	0.05 58	0.04 67	0.03 1	0.03 2

S2M2_L	0.09 188	0.08 382	0.11 271	0.13 23	0.10 490	0.08 96	0.06 1	0.10 41	0.10 90	0.10 252	0.09 178	0.10 285	0.09 292	0.11 214	0.11 311	0.13 645	0.07 527	0.08 429	0.09 541	0.10 574	0.08 494
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.09 188	0.06 125	0.09 139	0.19 493	0.08 238	0.12 333	0.18 522	0.15 207	0.14 243	0.07 84	0.10 217	0.07 137	0.06 72	0.12 314	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.03 2

castereo	0.09 188	0.06 125	0.11 271	0.15 132	0.06 36	0.11 278	0.15 355	0.14 164	0.18 378	0.08 145	0.10 217	0.11 316	0.08 245	0.09 67	0.10 221	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.03 2

fffft	0.09 188	0.06 125	0.12 320	0.16 232	0.07 145	0.09 155	0.17 471	0.12 96	0.11 123	0.08 145	0.07 72	0.09 247	0.06 72	0.11 214	0.12 380	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.04 52	0.05 219
1: 1. 1
tt45	0.09 188	0.06 125	0.11 271	0.15 132	0.07 145	0.11 278	0.16 429	0.13 130	0.11 123	0.09 201	0.06 26	0.08 205	0.06 72	0.13 372	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.06 331

999	0.09 188	0.05 45	0.13 378	0.15 132	0.08 238	0.10 221	0.14 266	0.15 207	0.11 123	0.10 252	0.08 138	0.08 205	0.08 245	0.16 471	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.04 52	0.05 219

mms	0.09 188	0.07 254	0.08 63	0.16 232	0.08 238	0.10 221	0.16 429	0.12 96	0.11 123	0.08 145	0.09 178	0.08 205	0.06 72	0.11 214	0.12 380	0.05 53	0.04 26	0.07 328	0.05 206	0.04 52	0.03 2

ours_stereo	0.09 188	0.07 254	0.09 139	0.17 321	0.08 238	0.11 278	0.16 429	0.11 69	0.12 166	0.08 145	0.10 217	0.08 205	0.06 72	0.12 314	0.12 380	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.04 52	0.03 2

fffy	0.09 188	0.08 382	0.09 139	0.16 232	0.07 145	0.13 391	0.17 471	0.13 130	0.12 166	0.08 145	0.09 178	0.08 205	0.09 292	0.13 372	0.11 311	0.05 53	0.05 289	0.07 328	0.05 206	0.04 52	0.05 219

PAM_32	0.09 188	0.05 45	0.17 537	0.15 132	0.08 238	0.10 221	0.15 355	0.14 164	0.15 271	0.09 201	0.08 138	0.09 247	0.07 190	0.14 408	0.08 28	0.06 178	0.05 289	0.06 213	0.06 307	0.05 178	0.06 331

UGAM-zero	0.09 188	0.05 45	0.15 468	0.15 132	0.08 238	0.09 155	0.13 191	0.19 355	0.15 271	0.11 289	0.15 352	0.07 137	0.07 190	0.09 67	0.09 111	0.06 178	0.05 289	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.06 331

GCAP-BAT	0.09 188	0.05 45	0.11 271	0.13 23	0.07 145	0.11 278	0.14 266	0.14 164	0.16 313	0.07 84	0.10 217	0.08 205	0.06 72	0.13 372	0.08 28	0.07 363	0.05 289	0.05 58	0.05 206	0.04 52	0.04 80

Pointernet	0.09 188	0.04 1	0.09 139	0.16 232	0.08 238	0.13 391	0.10 42	0.15 207	0.17 344	0.09 201	0.07 72	0.06 47	0.06 72	0.11 214	0.09 111	0.08 448	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.06 315	0.05 219

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 188	0.10 531	0.31 649	0.15 132	0.06 36	0.08 96	0.14 266	0.10 41	0.10 90	0.07 84	0.07 72	0.06 47	0.04 1	0.11 214	0.07 1	0.12 619	0.04 26	0.07 328	0.05 206	0.05 178	0.05 219

RAFT-Stereo-weight	0.09 188	0.06 125	0.10 208	0.16 232	0.07 145	0.09 155	0.14 266	0.19 355	0.16 313	0.11 289	0.10 217	0.08 205	0.06 72	0.10 132	0.11 311	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.04 67	0.04 52	0.04 80

MGS-Stereo	0.09 188	0.07 254	0.12 320	0.15 132	0.08 238	0.09 155	0.15 355	0.12 96	0.12 166	0.07 84	0.10 217	0.08 205	0.06 72	0.10 132	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.06 315	0.05 219

ff7	0.09 188	0.07 254	0.11 271	0.16 232	0.09 374	0.11 278	0.15 355	0.16 250	0.12 166	0.10 252	0.06 26	0.06 47	0.06 72	0.11 214	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.06 331

IGEVStereo-DCA	0.09 188	0.06 125	0.11 271	0.15 132	0.10 490	0.11 278	0.15 355	0.16 250	0.12 166	0.10 252	0.06 26	0.08 205	0.06 72	0.10 132	0.08 28	0.06 178	0.05 289	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.06 331

ffff	0.09 188	0.07 254	0.11 271	0.16 232	0.09 374	0.11 278	0.15 355	0.16 250	0.12 166	0.10 252	0.06 26	0.06 47	0.06 72	0.11 214	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.06 331

rrr	0.09 188	0.06 125	0.12 320	0.15 132	0.10 490	0.11 278	0.16 429	0.16 250	0.15 271	0.10 252	0.06 26	0.08 205	0.06 72	0.10 132	0.08 28	0.06 178	0.05 289	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.06 331

11t	0.09 188	0.07 254	0.11 271	0.16 232	0.09 374	0.11 278	0.15 355	0.16 250	0.12 166	0.10 252	0.06 26	0.06 47	0.06 72	0.11 214	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.06 331

MaDis-Stereo	0.09 188	0.09 468	0.08 63	0.17 321	0.09 374	0.13 391	0.10 42	0.16 250	0.16 313	0.09 201	0.11 272	0.06 47	0.06 72	0.09 67	0.13 427	0.07 363	0.06 449	0.07 328	0.05 206	0.05 178	0.04 80

IGEV_Zeroshot_test	0.09 188	0.05 45	0.12 320	0.13 23	0.08 238	0.12 333	0.13 191	0.17 289	0.11 123	0.10 252	0.06 26	0.09 247	0.06 72	0.11 214	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.06 307	0.05 178	0.05 219

MSKI-zero shot	0.09 188	0.05 45	0.09 139	0.15 132	0.07 145	0.10 221	0.13 191	0.14 164	0.13 210	0.09 201	0.09 178	0.09 247	0.06 72	0.12 314	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.04 80

UniTT-Stereo	0.09 188	0.07 254	0.08 63	0.18 416	0.08 238	0.13 391	0.11 74	0.12 96	0.11 123	0.10 252	0.12 295	0.05 5	0.07 190	0.09 67	0.09 111	0.07 363	0.05 289	0.05 58	0.05 206	0.05 178	0.05 219

MIM_Stereo	0.09 188	0.07 254	0.11 271	0.15 132	0.07 145	0.06 16	0.12 112	0.20 367	0.14 243	0.13 369	0.13 315	0.09 247	0.05 15	0.12 314	0.08 28	0.05 53	0.06 449	0.07 328	0.06 307	0.06 315	0.05 219

CASnet	0.09 188	0.09 468	0.09 139	0.19 493	0.06 36	0.07 47	0.11 74	0.18 324	0.14 243	0.11 289	0.10 217	0.09 247	0.07 190	0.10 132	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.10 568	0.08 493	0.05 178	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 188	0.05 45	0.11 271	0.13 23	0.07 145	0.11 278	0.14 266	0.14 164	0.16 313	0.07 84	0.10 217	0.08 205	0.06 72	0.13 372	0.08 28	0.07 363	0.05 289	0.05 58	0.05 206	0.04 52	0.04 80

GCAP-Stereo	0.09 188	0.07 254	0.13 378	0.18 416	0.06 36	0.11 278	0.07 5	0.13 130	0.12 166	0.09 201	0.10 217	0.07 137	0.09 292	0.13 372	0.10 221	0.06 178	0.05 289	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.05 219

RAFT-Test	0.09 188	0.06 125	0.10 208	0.15 132	0.07 145	0.11 278	0.15 355	0.16 250	0.13 210	0.09 201	0.10 217	0.10 285	0.09 292	0.12 314	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.05 219

HH	0.09 188	0.06 125	0.13 378	0.17 321	0.08 238	0.10 221	0.16 429	0.14 164	0.10 90	0.08 145	0.09 178	0.08 205	0.07 190	0.10 132	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.04 80

HanStereo	0.09 188	0.06 125	0.13 378	0.17 321	0.08 238	0.10 221	0.16 429	0.14 164	0.10 90	0.08 145	0.09 178	0.08 205	0.07 190	0.10 132	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.04 80

4D-IteraStereo	0.09 188	0.07 254	0.10 208	0.18 416	0.07 145	0.09 155	0.15 355	0.17 289	0.15 271	0.10 252	0.11 272	0.10 285	0.07 190	0.11 214	0.09 111	0.05 53	0.03 1	0.08 429	0.07 410	0.06 315	0.05 219

anonymousdsp	0.09 188	0.07 254	0.11 271	0.16 232	0.09 374	0.11 278	0.15 355	0.16 250	0.12 166	0.09 201	0.06 26	0.06 47	0.06 72	0.11 214	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.06 331

LoS	0.09 188	0.05 45	0.11 271	0.13 23	0.07 145	0.14 428	0.11 74	0.15 207	0.15 271	0.09 201	0.09 178	0.12 338	0.09 292	0.15 436	0.10 221	0.07 363	0.05 289	0.05 58	0.03 1	0.05 178	0.05 219
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 188	0.07 254	0.10 208	0.17 321	0.08 238	0.10 221	0.15 355	0.15 207	0.12 166	0.09 201	0.06 26	0.07 137	0.06 72	0.11 214	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.04 52	0.06 331

RCA-Stereo	0.09 188	0.06 125	0.09 139	0.16 232	0.06 36	0.09 155	0.13 191	0.18 324	0.14 243	0.09 201	0.10 217	0.08 205	0.07 190	0.12 314	0.11 311	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.04 80

CroCo-Stereo Lap2	0.09 188	0.09 468	0.08 63	0.22 617	0.09 374	0.09 155	0.19 563	0.16 250	0.12 166	0.09 201	0.10 217	0.05 5	0.05 15	0.08 32	0.08 28	0.06 178	0.06 449	0.07 328	0.05 206	0.05 178	0.05 219

ccc-4	0.09 188	0.07 254	0.11 271	0.16 232	0.09 374	0.11 278	0.15 355	0.16 250	0.12 166	0.10 252	0.06 26	0.06 47	0.06 72	0.11 214	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.06 331

IGEV-Stereo	0.09 188	0.07 254	0.11 271	0.16 232	0.09 374	0.11 278	0.15 355	0.16 250	0.12 166	0.09 201	0.06 26	0.06 47	0.06 72	0.11 214	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.06 331
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 188	0.05 45	0.13 378	0.14 72	0.08 238	0.12 333	0.15 355	0.18 324	0.10 90	0.11 289	0.08 138	0.08 205	0.05 15	0.10 132	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.06 315	0.05 219

TRStereo	0.09 188	0.05 45	0.12 320	0.15 132	0.12 582	0.10 221	0.13 191	0.18 324	0.18 378	0.09 201	0.09 178	0.09 247	0.06 72	0.10 132	0.08 28	0.07 363	0.05 289	0.07 328	0.07 410	0.04 52	0.04 80

AnonymousM	0.09 188	0.05 45	0.10 208	0.14 72	0.06 36	0.09 155	0.13 191	0.19 355	0.14 243	0.13 369	0.11 272	0.09 247	0.08 245	0.13 372	0.10 221	0.08 448	0.05 289	0.08 429	0.05 206	0.05 178	0.05 219

CroCo-Stereo	0.09 188	0.08 382	0.08 63	0.22 617	0.09 374	0.09 155	0.19 563	0.15 207	0.12 166	0.07 84	0.07 72	0.08 205	0.06 72	0.08 32	0.07 1	0.07 363	0.05 289	0.06 213	0.04 67	0.05 178	0.04 80
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	0.09 188	0.06 125	0.07 14	0.15 132	0.05 2	0.16 487	0.18 522	0.15 207	0.15 271	0.10 252	0.11 272	0.11 316	0.11 377	0.10 132	0.12 380	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.04 80

TANstereo	0.09 188	0.04 1	0.08 63	0.13 23	0.06 36	0.11 278	0.14 266	0.15 207	0.19 398	0.11 289	0.15 352	0.10 285	0.06 72	0.12 314	0.09 111	0.07 363	0.05 289	0.05 58	0.04 67	0.06 315	0.05 219

XX-TBD	0.09 188	0.06 125	0.07 14	0.14 72	0.07 145	0.12 333	0.16 429	0.14 164	0.13 210	0.11 289	0.12 295	0.09 247	0.08 245	0.10 132	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.06 315	0.05 219

raftrobust	0.09 188	0.06 125	0.10 208	0.17 321	0.08 238	0.09 155	0.10 42	0.18 324	0.16 313	0.10 252	0.09 178	0.12 338	0.07 190	0.12 314	0.10 221	0.08 448	0.05 289	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.05 219

XX-Stereo	0.09 188	0.05 45	0.08 63	0.17 321	0.09 374	0.15 455	0.12 112	0.20 367	0.10 90	0.10 252	0.14 331	0.07 137	0.06 72	0.12 314	0.08 28	0.06 178	0.05 289	0.06 213	0.06 307	0.04 52	0.04 80

test_xeample3	0.09 188	0.06 125	0.12 320	0.16 232	0.09 374	0.11 278	0.15 355	0.16 250	0.13 210	0.10 252	0.06 26	0.08 205	0.06 72	0.10 132	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.06 331

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 188	0.06 125	0.10 208	0.17 321	0.06 36	0.10 221	0.16 429	0.17 289	0.14 243	0.09 201	0.10 217	0.08 205	0.09 292	0.11 214	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.06 307	0.04 52	0.03 2

AFF-stereo	0.09 188	0.06 125	0.10 208	0.17 321	0.07 145	0.10 221	0.16 429	0.17 289	0.09 60	0.10 252	0.12 295	0.09 247	0.09 292	0.12 314	0.09 111	0.05 53	0.04 26	0.07 328	0.07 410	0.04 52	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 188	0.07 254	0.11 271	0.15 132	0.06 36	0.10 221	0.15 355	0.16 250	0.09 60	0.08 145	0.09 178	0.08 205	0.07 190	0.09 67	0.11 311	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.05 206	0.05 178	0.04 80

CFNet-RSSM	0.09 188	0.07 254	0.09 139	0.16 232	0.07 145	0.09 155	0.15 355	0.16 250	0.17 344	0.08 145	0.12 295	0.10 285	0.09 292	0.11 214	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.04 67	0.04 52	0.04 80

Gwc-CoAtRS	0.09 188	0.06 125	0.10 208	0.16 232	0.07 145	0.10 221	0.14 266	0.17 289	0.17 344	0.08 145	0.10 217	0.12 338	0.09 292	0.12 314	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.04 67	0.04 52	0.04 80

CREStereo	0.09 188	0.04 1	0.08 63	0.11 1	0.06 36	0.13 391	0.14 266	0.14 164	0.10 90	0.08 145	0.13 315	0.09 247	0.08 245	0.11 214	0.10 221	0.08 448	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.06 315	0.06 331
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	0.09 188	0.05 45	0.09 139	0.12 7	0.06 36	0.12 333	0.14 266	0.15 207	0.11 123	0.09 201	0.13 315	0.10 285	0.07 190	0.13 372	0.10 221	0.15 663	0.04 26	0.05 58	0.03 1	0.07 402	0.06 331

noway7	0.10 268	0.07 254	0.13 378	0.20 562	0.09 374	0.11 278	0.15 355	0.28 550	0.16 313	0.11 289	0.11 272	0.07 137	0.07 190	0.10 132	0.10 221	0.05 53	0.04 26	0.07 328	0.06 307	0.05 178	0.05 219

SE	0.10 268	0.10 531	0.08 63	0.19 493	0.09 374	0.11 278	0.11 74	0.15 207	0.11 123	0.10 252	0.16 365	0.09 247	0.08 245	0.09 67	0.10 221	0.06 178	0.05 289	0.08 429	0.07 410	0.07 402	0.04 80

SMOE	0.10 268	0.08 382	0.09 139	0.18 416	0.07 145	0.13 391	0.14 266	0.18 324	0.13 210	0.11 289	0.13 315	0.12 338	0.09 292	0.11 214	0.11 311	0.05 53	0.05 289	0.08 429	0.06 307	0.06 315	0.04 80

ManiGeoR	0.10 268	0.05 45	0.12 320	0.12 7	0.08 238	0.12 333	0.12 112	0.24 469	0.14 243	0.12 334	0.14 331	0.12 338	0.09 292	0.13 372	0.13 427	0.07 363	0.04 26	0.05 58	0.05 206	0.07 402	0.07 421

HLf10	0.10 268	0.05 45	0.12 320	0.12 7	0.08 238	0.12 333	0.12 112	0.24 469	0.14 243	0.12 334	0.14 331	0.12 338	0.09 292	0.13 372	0.13 427	0.07 363	0.04 26	0.05 58	0.05 206	0.07 402	0.07 421

TestStereo_HLe17	0.10 268	0.05 45	0.12 320	0.13 23	0.07 145	0.11 278	0.15 355	0.21 394	0.15 271	0.11 289	0.14 331	0.11 316	0.09 292	0.13 372	0.12 380	0.07 363	0.04 26	0.05 58	0.05 206	0.07 402	0.06 331

DN	0.10 268	0.05 45	0.09 139	0.14 72	0.09 374	0.12 333	0.18 522	0.17 289	0.16 313	0.08 145	0.09 178	0.08 205	0.06 72	0.08 32	0.09 111	0.11 594	0.05 289	0.07 328	0.06 307	0.07 402	0.09 543

Hybrid-DGEV-03	0.10 268	0.06 125	0.09 139	0.18 416	0.08 238	0.16 487	0.14 266	0.15 207	0.14 243	0.13 369	0.16 365	0.12 338	0.09 292	0.13 372	0.11 311	0.06 178	0.04 26	0.08 429	0.06 307	0.05 178	0.04 80

WQFJA1	0.10 268	0.07 254	0.08 63	0.20 562	0.09 374	0.12 333	0.17 471	0.17 289	0.17 344	0.09 201	0.10 217	0.08 205	0.10 339	0.12 314	0.11 311	0.06 178	0.07 527	0.07 328	0.06 307	0.06 315	0.05 219

WQFJX1	0.10 268	0.07 254	0.08 63	0.22 617	0.09 374	0.12 333	0.17 471	0.18 324	0.17 344	0.10 252	0.09 178	0.07 137	0.10 339	0.11 214	0.09 111	0.07 363	0.08 561	0.07 328	0.06 307	0.05 178	0.04 80

WQFJX	0.10 268	0.07 254	0.09 139	0.21 597	0.09 374	0.12 333	0.16 429	0.18 324	0.17 344	0.12 334	0.10 217	0.07 137	0.09 292	0.12 314	0.10 221	0.06 178	0.07 527	0.06 213	0.05 206	0.06 315	0.05 219

NLMM	0.10 268	0.07 254	0.08 63	0.20 562	0.09 374	0.12 333	0.17 471	0.17 289	0.17 344	0.09 201	0.10 217	0.08 205	0.10 339	0.12 314	0.11 311	0.06 178	0.07 527	0.07 328	0.06 307	0.06 315	0.05 219

NLSM1	0.10 268	0.07 254	0.07 14	0.19 493	0.08 238	0.13 391	0.16 429	0.21 394	0.15 271	0.11 289	0.10 217	0.06 47	0.10 339	0.10 132	0.11 311	0.07 363	0.08 561	0.08 429	0.07 410	0.05 178	0.05 219

MM-Stereo_test3	0.10 268	0.07 254	0.07 14	0.18 416	0.07 145	0.12 333	0.19 563	0.24 469	0.19 398	0.06 30	0.10 217	0.08 205	0.06 72	0.11 214	0.08 28	0.06 178	0.06 449	0.07 328	0.05 206	0.05 178	0.04 80

MM-Stereo_test1	0.10 268	0.07 254	0.08 63	0.18 416	0.07 145	0.12 333	0.18 522	0.21 394	0.20 422	0.09 201	0.11 272	0.08 205	0.06 72	0.10 132	0.10 221	0.06 178	0.05 289	0.07 328	0.06 307	0.05 178	0.04 80

AIO-test2	0.10 268	0.08 382	0.10 208	0.23 641	0.08 238	0.11 278	0.10 42	0.23 445	0.23 465	0.08 145	0.09 178	0.08 205	0.05 15	0.10 132	0.08 28	0.06 178	0.05 289	0.08 429	0.09 541	0.05 178	0.05 219

AIO-test1	0.10 268	0.07 254	0.10 208	0.23 641	0.07 145	0.09 155	0.13 191	0.21 394	0.14 243	0.11 289	0.12 295	0.09 247	0.07 190	0.11 214	0.09 111	0.06 178	0.05 289	0.09 518	0.10 583	0.03 1	0.06 331

tg	0.10 268	0.06 125	0.10 208	0.18 416	0.08 238	0.11 278	0.16 429	0.20 367	0.12 166	0.08 145	0.11 272	0.11 316	0.07 190	0.11 214	0.10 221	0.05 53	0.04 26	0.08 429	0.08 493	0.04 52	0.04 80

PAM	0.10 268	0.05 45	0.16 505	0.15 132	0.08 238	0.09 155	0.16 429	0.15 207	0.16 313	0.12 334	0.09 178	0.09 247	0.07 190	0.13 372	0.08 28	0.06 178	0.05 289	0.06 213	0.06 307	0.05 178	0.06 331

model_zeroshot	0.10 268	0.04 1	0.11 271	0.15 132	0.09 374	0.12 333	0.14 266	0.20 367	0.13 210	0.11 289	0.10 217	0.12 338	0.07 190	0.12 314	0.10 221	0.07 363	0.06 449	0.06 213	0.05 206	0.06 315	0.06 331

RAStereo	0.10 268	0.09 468	0.08 63	0.20 562	0.08 238	0.13 391	0.18 522	0.15 207	0.17 344	0.10 252	0.12 295	0.05 5	0.06 72	0.09 67	0.08 28	0.07 363	0.05 289	0.07 328	0.05 206	0.05 178	0.04 80

rvit_stereo_0080	0.10 268	0.08 382	0.14 419	0.15 132	0.09 374	0.07 47	0.15 355	0.16 250	0.16 313	0.11 289	0.10 217	0.14 394	0.08 245	0.12 314	0.10 221	0.09 517	0.07 527	0.07 328	0.06 307	0.07 402	0.05 219

H2IRNET	0.10 268	0.09 468	0.09 139	0.18 416	0.09 374	0.12 333	0.15 355	0.14 164	0.21 439	0.10 252	0.10 217	0.10 285	0.10 339	0.10 132	0.10 221	0.05 53	0.04 26	0.08 429	0.08 493	0.06 315	0.05 219

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 268	0.08 382	0.12 320	0.16 232	0.08 238	0.15 455	0.16 429	0.18 324	0.18 378	0.10 252	0.09 178	0.09 247	0.08 245	0.11 214	0.12 380	0.07 363	0.05 289	0.08 429	0.06 307	0.07 402	0.06 331

MyStereo07	0.10 268	0.07 254	0.10 208	0.17 321	0.09 374	0.14 428	0.18 522	0.15 207	0.15 271	0.09 201	0.06 26	0.06 47	0.07 190	0.12 314	0.09 111	0.06 178	0.05 289	0.08 429	0.07 410	0.06 315	0.06 331

MyStereo06	0.10 268	0.07 254	0.12 320	0.17 321	0.09 374	0.13 391	0.18 522	0.19 355	0.12 166	0.12 334	0.08 138	0.07 137	0.07 190	0.11 214	0.09 111	0.06 178	0.05 289	0.07 328	0.07 410	0.06 315	0.06 331

AE-Stereo	0.10 268	0.08 382	0.10 208	0.18 416	0.09 374	0.10 221	0.15 355	0.14 164	0.19 398	0.09 201	0.14 331	0.12 338	0.08 245	0.11 214	0.10 221	0.05 53	0.06 449	0.07 328	0.06 307	0.05 178	0.04 80

ACVNet-DCA	0.10 268	0.08 382	0.12 320	0.17 321	0.09 374	0.13 391	0.15 355	0.23 445	0.16 313	0.09 201	0.09 178	0.06 47	0.06 72	0.10 132	0.07 1	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.07 402	0.07 421

cc1	0.10 268	0.08 382	0.12 320	0.17 321	0.09 374	0.13 391	0.15 355	0.16 250	0.18 378	0.09 201	0.09 178	0.06 47	0.06 72	0.10 132	0.07 1	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.06 315	0.06 331

tt1	0.10 268	0.08 382	0.12 320	0.17 321	0.09 374	0.12 333	0.16 429	0.15 207	0.19 398	0.09 201	0.08 138	0.06 47	0.06 72	0.10 132	0.07 1	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.06 315	0.06 331

whm_eth	0.10 268	0.08 382	0.14 419	0.15 132	0.09 374	0.07 47	0.15 355	0.16 250	0.16 313	0.11 289	0.10 217	0.14 394	0.08 245	0.12 314	0.10 221	0.09 517	0.07 527	0.07 328	0.06 307	0.07 402	0.05 219

plain	0.10 268	0.08 382	0.10 208	0.19 493	0.09 374	0.10 221	0.15 355	0.14 164	0.13 210	0.13 369	0.15 352	0.09 247	0.12 410	0.13 372	0.12 380	0.07 363	0.05 289	0.09 518	0.06 307	0.06 315	0.06 331

Any-RAFT	0.10 268	0.05 45	0.09 139	0.14 72	0.07 145	0.13 391	0.14 266	0.21 394	0.15 271	0.11 289	0.12 295	0.12 338	0.09 292	0.12 314	0.09 111	0.07 363	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.06 315	0.05 219

LL-Strereo2	0.10 268	0.10 531	0.15 468	0.18 416	0.08 238	0.15 455	0.09 25	0.17 289	0.14 243	0.14 397	0.10 217	0.09 247	0.07 190	0.16 471	0.10 221	0.05 53	0.05 289	0.10 568	0.07 410	0.06 315	0.05 219

DCANet-4	0.10 268	0.06 125	0.12 320	0.16 232	0.06 36	0.09 155	0.17 471	0.18 324	0.19 398	0.13 369	0.16 365	0.09 247	0.14 477	0.11 214	0.12 380	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.05 219

fff	0.10 268	0.06 125	0.12 320	0.15 132	0.07 145	0.09 155	0.17 471	0.16 250	0.20 422	0.13 369	0.16 365	0.10 285	0.11 377	0.11 214	0.12 380	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.05 219

ADStereo(finetuned)	0.10 268	0.06 125	0.12 320	0.16 232	0.06 36	0.09 155	0.17 471	0.15 207	0.19 398	0.13 369	0.17 389	0.10 285	0.12 410	0.11 214	0.12 380	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.04 80

test_4	0.10 268	0.10 531	0.08 63	0.19 493	0.09 374	0.08 96	0.22 619	0.15 207	0.17 344	0.12 334	0.18 417	0.12 338	0.09 292	0.08 32	0.11 311	0.04 11	0.04 26	0.08 429	0.08 493	0.04 52	0.03 2

IPLG	0.10 268	0.07 254	0.15 468	0.17 321	0.08 238	0.11 278	0.14 266	0.20 367	0.15 271	0.12 334	0.17 389	0.07 137	0.07 190	0.14 408	0.13 427	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.04 52	0.04 80

test_3	0.10 268	0.09 468	0.10 208	0.20 562	0.08 238	0.13 391	0.26 670	0.14 164	0.21 439	0.10 252	0.10 217	0.09 247	0.09 292	0.08 32	0.11 311	0.05 53	0.04 26	0.08 429	0.07 410	0.04 52	0.04 80

STrans-v2	0.10 268	0.07 254	0.12 320	0.18 416	0.07 145	0.10 221	0.14 266	0.21 394	0.11 123	0.11 289	0.15 352	0.12 338	0.10 339	0.11 214	0.12 380	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.06 307	0.04 52	0.04 80

TransformOpticalFlow	0.10 268	0.08 382	0.13 378	0.18 416	0.07 145	0.09 155	0.15 355	0.19 355	0.15 271	0.12 334	0.17 389	0.11 316	0.11 377	0.11 214	0.10 221	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.06 307	0.05 178	0.05 219

SST-Stereo	0.10 268	0.07 254	0.15 468	0.18 416	0.09 374	0.06 16	0.12 112	0.17 289	0.11 123	0.15 424	0.17 389	0.13 371	0.12 410	0.10 132	0.11 311	0.06 178	0.04 26	0.09 518	0.06 307	0.06 315	0.05 219

cross-raft	0.10 268	0.09 468	0.09 139	0.19 493	0.07 145	0.11 278	0.25 661	0.13 130	0.15 271	0.08 145	0.11 272	0.12 338	0.10 339	0.09 67	0.11 311	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.04 52	0.04 80

test-1	0.10 268	0.07 254	0.16 505	0.19 493	0.08 238	0.11 278	0.24 646	0.14 164	0.18 378	0.09 201	0.07 72	0.09 247	0.08 245	0.07 7	0.09 111	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.04 52	0.04 80

iRaftStereo_RVC	0.10 268	0.07 254	0.09 139	0.17 321	0.09 374	0.11 278	0.17 471	0.18 324	0.12 166	0.09 201	0.12 295	0.10 285	0.07 190	0.11 214	0.10 221	0.05 53	0.04 26	0.08 429	0.08 493	0.04 52	0.04 80

RALCasStereoNet	0.10 268	0.06 125	0.09 139	0.16 232	0.08 238	0.12 333	0.14 266	0.17 289	0.11 123	0.12 334	0.17 389	0.14 394	0.10 339	0.12 314	0.11 311	0.07 363	0.06 449	0.06 213	0.05 206	0.08 476	0.07 421

DCANet	0.10 268	0.06 125	0.12 320	0.16 232	0.06 36	0.09 155	0.17 471	0.15 207	0.19 398	0.13 369	0.17 389	0.10 285	0.11 377	0.11 214	0.12 380	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.04 80

csc	0.10 268	0.06 125	0.12 320	0.15 132	0.07 145	0.09 155	0.17 471	0.16 250	0.20 422	0.13 369	0.16 365	0.10 285	0.11 377	0.11 214	0.12 380	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.05 219

cscssc	0.10 268	0.06 125	0.12 320	0.15 132	0.07 145	0.09 155	0.17 471	0.16 250	0.20 422	0.13 369	0.16 365	0.10 285	0.11 377	0.11 214	0.12 380	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.04 52	0.05 219

111	0.10 268	0.06 125	0.12 320	0.15 132	0.07 145	0.10 221	0.14 266	0.21 394	0.23 465	0.11 289	0.12 295	0.14 394	0.11 377	0.13 372	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.04 67	0.05 178	0.05 219

R-Stereo Train	0.10 268	0.06 125	0.10 208	0.17 321	0.08 238	0.11 278	0.14 266	0.23 445	0.11 123	0.12 334	0.19 428	0.11 316	0.08 245	0.09 67	0.11 311	0.07 363	0.05 289	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.05 219

RAFT-Stereo	0.10 268	0.06 125	0.10 208	0.17 321	0.08 238	0.11 278	0.14 266	0.23 445	0.11 123	0.12 334	0.19 428	0.11 316	0.08 245	0.09 67	0.11 311	0.07 363	0.05 289	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.05 219
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 268	0.06 125	0.12 320	0.14 72	0.06 36	0.11 278	0.10 42	0.18 324	0.18 378	0.13 369	0.16 365	0.14 394	0.11 377	0.15 436	0.13 427	0.06 178	0.04 26	0.04 1	0.04 67	0.06 315	0.05 219
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
zzzzzzz1	0.11 322	0.07 254	0.13 378	0.21 597	0.10 490	0.12 333	0.18 522	0.22 421	0.20 422	0.13 369	0.12 295	0.08 205	0.08 245	0.13 372	0.09 111	0.05 53	0.05 289	0.07 328	0.07 410	0.05 178	0.05 219

monster_256*512	0.11 322	0.07 254	0.09 139	0.21 597	0.10 490	0.12 333	0.17 471	0.26 507	0.18 378	0.12 334	0.12 295	0.08 205	0.07 190	0.10 132	0.10 221	0.05 53	0.04 26	0.07 328	0.07 410	0.05 178	0.05 219

SME	0.11 322	0.09 468	0.10 208	0.17 321	0.07 145	0.20 571	0.13 191	0.21 394	0.17 344	0.12 334	0.13 315	0.10 285	0.12 410	0.13 372	0.13 427	0.07 363	0.07 527	0.08 429	0.09 541	0.06 315	0.05 219

HLF11	0.11 322	0.05 45	0.13 378	0.12 7	0.08 238	0.14 428	0.11 74	0.22 421	0.10 90	0.12 334	0.23 486	0.11 316	0.11 377	0.14 408	0.13 427	0.08 448	0.05 289	0.05 58	0.04 67	0.08 476	0.08 494

HLf8	0.11 322	0.05 45	0.13 378	0.11 1	0.08 238	0.15 455	0.12 112	0.22 421	0.15 271	0.13 369	0.17 389	0.12 338	0.10 339	0.14 408	0.12 380	0.09 517	0.05 289	0.05 58	0.05 206	0.08 476	0.08 494

TestStereo_HL3	0.11 322	0.05 45	0.16 505	0.13 23	0.07 145	0.12 333	0.11 74	0.20 367	0.09 60	0.15 424	0.30 588	0.13 371	0.12 410	0.16 471	0.11 311	0.07 363	0.05 289	0.05 58	0.05 206	0.06 315	0.07 421

TestStereo_HL2	0.11 322	0.06 125	0.11 271	0.12 7	0.08 238	0.12 333	0.14 266	0.20 367	0.18 378	0.13 369	0.21 465	0.12 338	0.10 339	0.12 314	0.12 380	0.07 363	0.05 289	0.05 58	0.05 206	0.07 402	0.07 421

GGDA	0.11 322	0.06 125	0.11 271	0.13 23	0.07 145	0.12 333	0.14 266	0.19 355	0.19 398	0.13 369	0.20 441	0.12 338	0.09 292	0.12 314	0.12 380	0.07 363	0.04 26	0.05 58	0.05 206	0.06 315	0.07 421

TestStereo-Hl	0.11 322	0.06 125	0.11 271	0.13 23	0.08 238	0.15 455	0.14 266	0.20 367	0.17 344	0.13 369	0.16 365	0.12 338	0.11 377	0.14 408	0.13 427	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.05 206	0.06 315	0.06 331

Lsterematch	0.11 322	0.06 125	0.11 271	0.16 232	0.07 145	0.13 391	0.15 355	0.14 164	0.17 344	0.16 453	0.18 417	0.15 425	0.15 495	0.12 314	0.14 470	0.07 363	0.04 26	0.06 213	0.06 307	0.06 315	0.06 331

Hybrid-DGEV-2	0.11 322	0.06 125	0.12 320	0.18 416	0.09 374	0.09 155	0.13 191	0.28 550	0.29 550	0.11 289	0.11 272	0.09 247	0.12 410	0.12 314	0.09 111	0.06 178	0.05 289	0.07 328	0.07 410	0.05 178	0.05 219

NLMM1	0.11 322	0.09 468	0.07 14	0.22 617	0.10 490	0.12 333	0.20 587	0.18 324	0.20 422	0.12 334	0.11 272	0.07 137	0.09 292	0.11 214	0.11 311	0.08 448	0.08 561	0.07 328	0.06 307	0.04 52	0.04 80

NLCSM	0.11 322	0.09 468	0.09 139	0.23 641	0.11 545	0.12 333	0.19 563	0.18 324	0.18 378	0.12 334	0.11 272	0.07 137	0.09 292	0.11 214	0.10 221	0.07 363	0.08 561	0.07 328	0.07 410	0.06 315	0.05 219

Select-FE	0.11 322	0.06 125	0.20 587	0.15 132	0.11 545	0.11 278	0.13 191	0.21 394	0.18 378	0.09 201	0.11 272	0.10 285	0.06 72	0.12 314	0.09 111	0.07 363	0.05 289	0.07 328	0.08 493	0.06 315	0.08 494

FlowAnything_test	0.11 322	0.08 382	0.14 419	0.15 132	0.09 374	0.07 47	0.14 266	0.20 367	0.11 123	0.09 201	0.09 178	0.12 338	0.12 410	0.13 372	0.11 311	0.09 517	0.06 449	0.09 518	0.09 541	0.06 315	0.09 543

xyz-stereo-finetune2	0.11 322	0.07 254	0.13 378	0.13 23	0.07 145	0.11 278	0.19 563	0.17 289	0.12 166	0.15 424	0.15 352	0.17 462	0.12 410	0.13 372	0.11 311	0.05 53	0.04 26	0.07 328	0.05 206	0.04 52	0.06 331

xyz-stereo-finetune	0.11 322	0.08 382	0.13 378	0.14 72	0.06 36	0.10 221	0.19 563	0.17 289	0.19 398	0.12 334	0.14 331	0.15 425	0.10 339	0.13 372	0.11 311	0.05 53	0.04 26	0.07 328	0.05 206	0.04 52	0.05 219

FLISNet	0.11 322	0.06 125	0.11 271	0.13 23	0.09 374	0.09 155	0.14 266	0.21 394	0.10 90	0.19 521	0.17 389	0.14 394	0.09 292	0.16 471	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.07 328	0.08 493	0.07 402	0.06 331

CoSv	0.11 322	0.06 125	0.11 271	0.13 23	0.09 374	0.09 155	0.14 266	0.21 394	0.10 90	0.19 521	0.17 389	0.14 394	0.09 292	0.16 471	0.08 28	0.05 53	0.04 26	0.07 328	0.08 493	0.07 402	0.06 331

rvit_stereo_0081_aga	0.11 322	0.09 468	0.14 419	0.18 416	0.09 374	0.13 391	0.14 266	0.14 164	0.19 398	0.10 252	0.18 417	0.16 440	0.09 292	0.12 314	0.09 111	0.10 562	0.06 449	0.08 429	0.07 410	0.07 402	0.06 331

rvit_stereo_0081	0.11 322	0.08 382	0.15 468	0.16 232	0.09 374	0.10 221	0.14 266	0.14 164	0.24 482	0.11 289	0.13 315	0.13 371	0.09 292	0.11 214	0.12 380	0.10 562	0.07 527	0.08 429	0.07 410	0.07 402	0.05 219

rvit_stereo_0082	0.11 322	0.08 382	0.15 468	0.16 232	0.09 374	0.10 221	0.14 266	0.14 164	0.24 482	0.11 289	0.13 315	0.13 371	0.09 292	0.11 214	0.12 380	0.10 562	0.07 527	0.08 429	0.07 410	0.07 402	0.05 219

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 322	0.05 45	0.14 419	0.15 132	0.20 689	0.09 155	0.17 471	0.21 394	0.15 271	0.11 289	0.14 331	0.10 285	0.07 190	0.10 132	0.08 28	0.06 178	0.05 289	0.07 328	0.07 410	0.07 402	0.09 543

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 322	0.05 45	0.11 271	0.15 132	0.13 605	0.13 391	0.16 429	0.23 445	0.17 344	0.10 252	0.12 295	0.10 285	0.07 190	0.11 214	0.09 111	0.06 178	0.05 289	0.06 213	0.06 307	0.07 402	0.08 494

CAS++	0.11 322	0.07 254	0.11 271	0.14 72	0.09 374	0.12 333	0.14 266	0.24 469	0.14 243	0.11 289	0.09 178	0.11 316	0.07 190	0.14 408	0.09 111	0.11 594	0.09 598	0.09 518	0.07 410	0.07 402	0.08 494
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
xx1	0.11 322	0.08 382	0.12 320	0.17 321	0.09 374	0.13 391	0.15 355	0.16 250	0.18 378	0.09 201	0.09 178	0.16 440	0.16 523	0.10 132	0.07 1	0.06 178	0.04 26	0.08 429	0.08 493	0.07 402	0.07 421

1test111	0.11 322	0.08 382	0.12 320	0.17 321	0.09 374	0.13 391	0.15 355	0.23 445	0.16 313	0.09 201	0.09 178	0.06 47	0.06 72	0.15 436	0.16 521	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.07 402	0.07 421

MIF-Stereo (partial)	0.11 322	0.06 125	0.10 208	0.19 493	0.10 490	0.10 221	0.11 74	0.17 289	0.18 378	0.14 397	0.16 365	0.09 247	0.11 377	0.12 314	0.12 380	0.08 448	0.05 289	0.08 429	0.07 410	0.06 315	0.07 421

EKT-Stereo	0.11 322	0.07 254	0.14 419	0.15 132	0.10 490	0.13 391	0.14 266	0.18 324	0.21 439	0.11 289	0.08 138	0.12 338	0.09 292	0.11 214	0.12 380	0.08 448	0.06 449	0.07 328	0.06 307	0.08 476	0.07 421

anonymousdsp2	0.11 322	0.07 254	0.10 208	0.16 232	0.09 374	0.13 391	0.14 266	0.18 324	0.22 453	0.13 369	0.14 331	0.12 338	0.09 292	0.14 408	0.11 311	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.06 315	0.05 219

DCRE	0.11 322	0.07 254	0.13 378	0.16 232	0.11 545	0.11 278	0.17 471	0.18 324	0.17 344	0.11 289	0.18 417	0.10 285	0.10 339	0.15 436	0.11 311	0.06 178	0.05 289	0.06 213	0.06 307	0.05 178	0.04 80

knoymous	0.11 322	0.05 45	0.12 320	0.13 23	0.07 145	0.15 455	0.14 266	0.19 355	0.13 210	0.11 289	0.17 389	0.13 371	0.09 292	0.13 372	0.11 311	0.08 448	0.05 289	0.06 213	0.05 206	0.08 476	0.07 421

riskmin	0.11 322	0.06 125	0.13 378	0.14 72	0.08 238	0.14 428	0.14 266	0.18 324	0.14 243	0.11 289	0.14 331	0.16 440	0.11 377	0.14 408	0.12 380	0.09 517	0.05 289	0.07 328	0.05 206	0.08 476	0.08 494

Selective-RAFT	0.11 322	0.10 531	0.11 271	0.21 597	0.08 238	0.16 487	0.13 191	0.20 367	0.22 453	0.10 252	0.10 217	0.11 316	0.10 339	0.15 436	0.11 311	0.05 53	0.05 289	0.06 213	0.05 206	0.06 315	0.05 219

DisPM	0.11 322	0.07 254	0.12 320	0.16 232	0.09 374	0.06 16	0.13 191	0.17 289	0.17 344	0.14 397	0.20 441	0.12 338	0.10 339	0.11 214	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.07 328	0.06 307	0.06 315	0.11 603

CIPLG	0.11 322	0.08 382	0.14 419	0.17 321	0.08 238	0.12 333	0.15 355	0.17 289	0.15 271	0.14 397	0.11 272	0.16 440	0.09 292	0.16 471	0.11 311	0.07 363	0.05 289	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.06 331

GLC_STEREO	0.11 322	0.07 254	0.11 271	0.17 321	0.07 145	0.09 155	0.13 191	0.15 207	0.24 482	0.12 334	0.13 315	0.12 338	0.08 245	0.18 531	0.11 311	0.06 178	0.08 561	0.08 429	0.06 307	0.05 178	0.05 219

IPLGR_C	0.11 322	0.08 382	0.14 419	0.17 321	0.08 238	0.12 333	0.15 355	0.17 289	0.15 271	0.14 397	0.10 217	0.16 440	0.09 292	0.16 471	0.11 311	0.07 363	0.05 289	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.06 331

MIPNet	0.11 322	0.08 382	0.14 419	0.17 321	0.09 374	0.12 333	0.14 266	0.20 367	0.24 482	0.11 289	0.10 217	0.09 247	0.07 190	0.13 372	0.12 380	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.04 52	0.04 80

IPLGR	0.11 322	0.09 468	0.16 505	0.18 416	0.08 238	0.12 333	0.17 471	0.21 394	0.24 482	0.11 289	0.12 295	0.11 316	0.08 245	0.12 314	0.12 380	0.06 178	0.05 289	0.06 213	0.06 307	0.04 52	0.04 80

GMOStereo	0.11 322	0.09 468	0.07 14	0.19 493	0.08 238	0.12 333	0.28 683	0.13 130	0.17 344	0.11 289	0.17 389	0.14 394	0.12 410	0.07 7	0.07 1	0.05 53	0.05 289	0.09 518	0.07 410	0.04 52	0.04 80

error version	0.11 322	0.09 468	0.07 14	0.19 493	0.08 238	0.12 333	0.28 683	0.13 130	0.17 344	0.11 289	0.17 389	0.14 394	0.12 410	0.07 7	0.07 1	0.05 53	0.05 289	0.09 518	0.07 410	0.04 52	0.04 80

test-v	0.11 322	0.09 468	0.07 14	0.19 493	0.08 238	0.12 333	0.28 683	0.13 130	0.17 344	0.11 289	0.17 389	0.14 394	0.12 410	0.07 7	0.07 1	0.05 53	0.05 289	0.09 518	0.07 410	0.04 52	0.04 80

ACRE	0.11 322	0.08 382	0.14 419	0.17 321	0.08 238	0.12 333	0.15 355	0.17 289	0.14 243	0.14 397	0.10 217	0.16 440	0.09 292	0.16 471	0.11 311	0.07 363	0.05 289	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.06 331

PFNet+	0.11 322	0.06 125	0.13 378	0.16 232	0.09 374	0.05 5	0.12 112	0.17 289	0.21 439	0.16 453	0.19 428	0.14 394	0.10 339	0.11 214	0.11 311	0.08 448	0.05 289	0.09 518	0.08 493	0.06 315	0.11 603

LCNet	0.11 322	0.07 254	0.09 139	0.19 493	0.09 374	0.08 96	0.15 355	0.21 394	0.15 271	0.11 289	0.15 352	0.16 440	0.11 377	0.12 314	0.11 311	0.05 53	0.04 26	0.08 429	0.07 410	0.06 315	0.15 666

HHNet	0.11 322	0.06 125	0.16 505	0.15 132	0.14 627	0.07 47	0.13 191	0.20 367	0.17 344	0.14 397	0.25 528	0.11 316	0.08 245	0.13 372	0.10 221	0.05 53	0.04 26	0.08 429	0.06 307	0.05 178	0.09 543

Patchmatch Stereo++	0.11 322	0.09 468	0.16 505	0.18 416	0.08 238	0.06 16	0.11 74	0.16 250	0.13 210	0.15 424	0.16 365	0.14 394	0.12 410	0.11 214	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.08 429	0.06 307	0.08 476	0.07 421
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	0.11 322	0.07 254	0.16 505	0.19 493	0.09 374	0.08 96	0.13 191	0.18 324	0.13 210	0.16 453	0.21 465	0.13 371	0.14 477	0.11 214	0.14 470	0.06 178	0.04 26	0.09 518	0.06 307	0.06 315	0.05 219

OMP-Stereo	0.11 322	0.06 125	0.14 419	0.18 416	0.08 238	0.09 155	0.12 112	0.21 394	0.21 439	0.13 369	0.14 331	0.11 316	0.12 410	0.11 214	0.13 427	0.06 178	0.04 26	0.07 328	0.06 307	0.05 178	0.04 80

IIG-Stereo	0.11 322	0.06 125	0.13 378	0.17 321	0.08 238	0.11 278	0.12 112	0.22 421	0.17 344	0.14 397	0.17 389	0.11 316	0.12 410	0.12 314	0.12 380	0.06 178	0.05 289	0.07 328	0.06 307	0.05 178	0.04 80

NF-Stereo	0.11 322	0.07 254	0.13 378	0.17 321	0.09 374	0.10 221	0.14 266	0.23 445	0.19 398	0.12 334	0.17 389	0.12 338	0.11 377	0.11 214	0.11 311	0.06 178	0.04 26	0.07 328	0.06 307	0.06 315	0.12 617

OCTAStereo	0.11 322	0.07 254	0.13 378	0.17 321	0.09 374	0.10 221	0.14 266	0.23 445	0.19 398	0.12 334	0.17 389	0.12 338	0.11 377	0.11 214	0.11 311	0.06 178	0.04 26	0.07 328	0.06 307	0.06 315	0.12 617

NRIStereo	0.11 322	0.08 382	0.14 419	0.18 416	0.08 238	0.10 221	0.14 266	0.16 250	0.15 271	0.12 334	0.14 331	0.13 371	0.12 410	0.13 372	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.07 328	0.06 307	0.06 315	0.07 421

PSM-adaLoss	0.11 322	0.09 468	0.16 505	0.18 416	0.08 238	0.06 16	0.12 112	0.16 250	0.13 210	0.15 424	0.16 365	0.14 394	0.12 410	0.11 214	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.08 429	0.06 307	0.08 476	0.07 421

PSM-AAD	0.11 322	0.07 254	0.10 208	0.19 493	0.09 374	0.10 221	0.15 355	0.20 367	0.13 210	0.12 334	0.14 331	0.18 477	0.11 377	0.11 214	0.10 221	0.05 53	0.05 289	0.09 518	0.08 493	0.06 315	0.14 659

ROB_FTStereo_v2	0.11 322	0.09 468	0.16 505	0.19 493	0.08 238	0.06 16	0.12 112	0.16 250	0.13 210	0.15 424	0.16 365	0.14 394	0.12 410	0.11 214	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.08 429	0.06 307	0.08 476	0.07 421

ROB_FTStereo	0.11 322	0.09 468	0.16 505	0.19 493	0.08 238	0.06 16	0.11 74	0.16 250	0.13 210	0.15 424	0.16 365	0.14 394	0.12 410	0.11 214	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.08 429	0.06 307	0.08 476	0.07 421

KYRaft	0.11 322	0.07 254	0.10 208	0.19 493	0.09 374	0.08 96	0.15 355	0.22 421	0.12 166	0.13 369	0.16 365	0.20 505	0.10 339	0.12 314	0.10 221	0.05 53	0.04 26	0.08 429	0.08 493	0.06 315	0.16 677

HUI-Stereo	0.11 322	0.09 468	0.16 505	0.18 416	0.08 238	0.06 16	0.12 112	0.16 250	0.13 210	0.15 424	0.16 365	0.14 394	0.12 410	0.11 214	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.08 429	0.06 307	0.08 476	0.07 421

ASMatch	0.11 322	0.06 125	0.13 378	0.16 232	0.10 490	0.07 47	0.14 266	0.17 289	0.17 344	0.12 334	0.16 365	0.16 440	0.10 339	0.13 372	0.10 221	0.05 53	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.04 52	0.08 494

RAFT_R40	0.11 322	0.07 254	0.14 419	0.18 416	0.09 374	0.06 16	0.13 191	0.17 289	0.16 313	0.14 397	0.18 417	0.15 425	0.12 410	0.10 132	0.11 311	0.06 178	0.04 26	0.09 518	0.06 307	0.06 315	0.05 219

GrayStereo	0.11 322	0.06 125	0.11 271	0.19 493	0.09 374	0.09 155	0.16 429	0.18 324	0.17 344	0.14 397	0.17 389	0.17 462	0.11 377	0.12 314	0.11 311	0.05 53	0.05 289	0.07 328	0.06 307	0.05 178	0.10 575

RE-Stereo	0.11 322	0.07 254	0.13 378	0.17 321	0.09 374	0.10 221	0.14 266	0.23 445	0.19 398	0.12 334	0.17 389	0.12 338	0.11 377	0.11 214	0.11 311	0.06 178	0.04 26	0.07 328	0.06 307	0.06 315	0.12 617

Pruner-Stereo	0.11 322	0.07 254	0.12 320	0.17 321	0.09 374	0.06 16	0.12 112	0.17 289	0.17 344	0.13 369	0.19 428	0.13 371	0.09 292	0.11 214	0.11 311	0.06 178	0.04 26	0.07 328	0.06 307	0.06 315	0.08 494

TVStereo	0.11 322	0.07 254	0.13 378	0.17 321	0.09 374	0.10 221	0.14 266	0.23 445	0.19 398	0.12 334	0.17 389	0.12 338	0.11 377	0.11 214	0.11 311	0.06 178	0.04 26	0.07 328	0.06 307	0.06 315	0.12 617

DeepStereo_RVC	0.11 322	0.08 382	0.16 505	0.18 416	0.08 238	0.08 96	0.12 112	0.17 289	0.12 166	0.13 369	0.14 331	0.12 338	0.12 410	0.12 314	0.11 311	0.06 178	0.04 26	0.07 328	0.06 307	0.07 402	0.08 494

iGMRVC	0.11 322	0.09 468	0.16 505	0.19 493	0.08 238	0.06 16	0.12 112	0.16 250	0.13 210	0.15 424	0.16 365	0.14 394	0.12 410	0.11 214	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.08 429	0.06 307	0.08 476	0.07 421

RAFT-RH_RVC	0.11 322	0.06 125	0.14 419	0.16 232	0.09 374	0.12 333	0.12 112	0.17 289	0.12 166	0.13 369	0.41 663	0.11 316	0.10 339	0.13 372	0.12 380	0.05 53	0.04 26	0.08 429	0.05 206	0.04 52	0.06 331

RAFT-345	0.11 322	0.07 254	0.15 468	0.16 232	0.08 238	0.08 96	0.12 112	0.15 207	0.10 90	0.11 289	0.36 626	0.09 247	0.09 292	0.11 214	0.12 380	0.05 53	0.05 289	0.07 328	0.06 307	0.04 52	0.05 219

iRAFT	0.11 322	0.09 468	0.16 505	0.18 416	0.08 238	0.06 16	0.11 74	0.16 250	0.13 210	0.15 424	0.16 365	0.14 394	0.12 410	0.11 214	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.08 429	0.06 307	0.08 476	0.07 421

CRE-IMP	0.11 322	0.09 468	0.16 505	0.19 493	0.08 238	0.10 221	0.12 112	0.18 324	0.10 90	0.14 397	0.13 315	0.13 371	0.12 410	0.12 314	0.11 311	0.07 363	0.04 26	0.08 429	0.06 307	0.08 476	0.08 494

test-2	0.11 322	0.09 468	0.07 14	0.19 493	0.08 238	0.12 333	0.28 683	0.13 130	0.17 344	0.11 289	0.17 389	0.14 394	0.12 410	0.07 7	0.07 1	0.05 53	0.05 289	0.09 518	0.07 410	0.04 52	0.04 80

GMM-Stereo	0.11 322	0.07 254	0.10 208	0.18 416	0.09 374	0.08 96	0.15 355	0.23 445	0.16 313	0.11 289	0.15 352	0.13 371	0.11 377	0.11 214	0.11 311	0.05 53	0.04 26	0.08 429	0.07 410	0.06 315	0.09 543

RAFT-IKP	0.11 322	0.09 468	0.16 505	0.19 493	0.08 238	0.06 16	0.12 112	0.16 250	0.13 210	0.15 424	0.16 365	0.14 394	0.12 410	0.11 214	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.08 429	0.06 307	0.08 476	0.07 421

Prome-Stereo	0.11 322	0.06 125	0.10 208	0.18 416	0.08 238	0.12 333	0.15 355	0.22 421	0.13 210	0.12 334	0.17 389	0.13 371	0.08 245	0.12 314	0.10 221	0.05 53	0.04 26	0.07 328	0.06 307	0.06 315	0.09 543

rafts_anoy	0.11 322	0.06 125	0.10 208	0.17 321	0.08 238	0.10 221	0.14 266	0.17 289	0.14 243	0.13 369	0.13 315	0.12 338	0.10 339	0.11 214	0.12 380	0.07 363	0.04 26	0.09 518	0.11 617	0.07 402	0.06 331

raft+_RVC	0.11 322	0.07 254	0.09 139	0.16 232	0.07 145	0.10 221	0.11 74	0.24 469	0.20 422	0.12 334	0.15 352	0.12 338	0.08 245	0.12 314	0.13 427	0.07 363	0.04 26	0.07 328	0.06 307	0.05 178	0.05 219

RALAANet	0.11 322	0.08 382	0.10 208	0.17 321	0.09 374	0.14 428	0.10 42	0.20 367	0.15 271	0.14 397	0.13 315	0.16 440	0.09 292	0.12 314	0.11 311	0.06 178	0.05 289	0.07 328	0.06 307	0.05 178	0.04 80

DIP-Stereo	0.11 322	0.07 254	0.14 419	0.17 321	0.09 374	0.13 391	0.09 25	0.16 250	0.16 313	0.11 289	0.16 365	0.14 394	0.12 410	0.15 436	0.13 427	0.06 178	0.05 289	0.06 213	0.05 206	0.05 178	0.06 331
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
S0	0.12 402	0.08 382	0.08 63	0.20 562	0.07 145	0.18 530	0.23 631	0.15 207	0.15 271	0.10 252	0.10 217	0.13 371	0.08 245	0.12 314	0.11 311	0.09 517	0.10 620	0.14 649	0.14 654	0.05 178	0.04 80

S	0.12 402	0.08 382	0.09 139	0.20 562	0.08 238	0.13 391	0.19 563	0.17 289	0.16 313	0.13 369	0.11 272	0.13 371	0.10 339	0.11 214	0.13 427	0.09 517	0.07 527	0.13 635	0.15 671	0.06 315	0.04 80

IGEV_i1	0.12 402	0.07 254	0.12 320	0.16 232	0.08 238	0.19 555	0.14 266	0.18 324	0.22 453	0.18 502	0.18 417	0.16 440	0.12 410	0.16 471	0.14 470	0.06 178	0.05 289	0.06 213	0.05 206	0.06 315	0.06 331

rvit_stereo_0083	0.12 402	0.08 382	0.17 537	0.16 232	0.09 374	0.11 278	0.15 355	0.14 164	0.26 518	0.11 289	0.14 331	0.13 371	0.10 339	0.12 314	0.12 380	0.10 562	0.08 561	0.09 518	0.07 410	0.07 402	0.05 219

rvit_stereo_ft	0.12 402	0.07 254	0.13 378	0.19 493	0.10 490	0.12 333	0.17 471	0.16 250	0.16 313	0.12 334	0.13 315	0.15 425	0.10 339	0.14 408	0.13 427	0.09 517	0.06 449	0.08 429	0.07 410	0.07 402	0.05 219

test_sample2	0.12 402	0.07 254	0.12 320	0.14 72	0.08 238	0.16 487	0.18 522	0.21 394	0.16 313	0.14 397	0.20 441	0.19 493	0.15 495	0.15 436	0.12 380	0.08 448	0.05 289	0.07 328	0.06 307	0.08 476	0.07 421

MyStereo8	0.12 402	0.07 254	0.15 468	0.15 132	0.09 374	0.18 530	0.14 266	0.19 355	0.22 453	0.12 334	0.18 417	0.11 316	0.10 339	0.16 471	0.18 555	0.07 363	0.05 289	0.07 328	0.05 206	0.08 476	0.09 543

CoDeX	0.12 402	0.07 254	0.12 320	0.17 321	0.08 238	0.12 333	0.15 355	0.23 445	0.27 528	0.13 369	0.17 389	0.16 440	0.11 377	0.14 408	0.11 311	0.07 363	0.05 289	0.07 328	0.06 307	0.06 315	0.05 219

11t1	0.12 402	0.06 125	0.13 378	0.14 72	0.08 238	0.17 511	0.15 355	0.18 324	0.15 271	0.15 424	0.15 352	0.16 440	0.16 523	0.15 436	0.13 427	0.08 448	0.05 289	0.06 213	0.05 206	0.08 476	0.07 421

ffm	0.12 402	0.09 468	0.14 419	0.16 232	0.08 238	0.17 511	0.17 471	0.15 207	0.19 398	0.15 424	0.25 528	0.19 493	0.13 452	0.10 132	0.07 1	0.06 178	0.04 26	0.09 518	0.08 493	0.06 315	0.06 331

RAFT_CTSACE	0.12 402	0.09 468	0.10 208	0.22 617	0.08 238	0.12 333	0.24 646	0.18 324	0.16 313	0.20 544	0.27 554	0.13 371	0.07 190	0.13 372	0.09 111	0.05 53	0.06 449	0.08 429	0.07 410	0.04 52	0.04 80

Sa-1000	0.12 402	0.08 382	0.08 63	0.18 416	0.08 238	0.14 428	0.22 619	0.22 421	0.18 378	0.15 424	0.20 441	0.17 462	0.11 377	0.10 132	0.10 221	0.06 178	0.05 289	0.09 518	0.09 541	0.05 178	0.05 219

SA	0.12 402	0.09 468	0.08 63	0.18 416	0.08 238	0.12 333	0.24 646	0.23 445	0.18 378	0.17 472	0.27 554	0.14 394	0.11 377	0.11 214	0.11 311	0.05 53	0.05 289	0.09 518	0.08 493	0.05 178	0.04 80

iRaft-Stereo_5w	0.12 402	0.09 468	0.12 320	0.19 493	0.08 238	0.09 155	0.12 112	0.21 394	0.21 439	0.19 521	0.14 331	0.11 316	0.09 292	0.20 573	0.16 521	0.05 53	0.05 289	0.07 328	0.06 307	0.05 178	0.06 331

CrosDoStereo	0.12 402	0.06 125	0.12 320	0.14 72	0.08 238	0.12 333	0.15 355	0.17 289	0.22 453	0.19 521	0.24 499	0.15 425	0.11 377	0.11 214	0.12 380	0.06 178	0.04 26	0.07 328	0.07 410	0.05 178	0.05 219

PSM-softLoss	0.12 402	0.07 254	0.15 468	0.17 321	0.09 374	0.08 96	0.13 191	0.24 469	0.17 344	0.14 397	0.19 428	0.13 371	0.11 377	0.11 214	0.11 311	0.07 363	0.05 289	0.08 429	0.07 410	0.06 315	0.12 617

KMStereo	0.12 402	0.07 254	0.15 468	0.17 321	0.09 374	0.08 96	0.13 191	0.24 469	0.17 344	0.14 397	0.19 428	0.13 371	0.11 377	0.11 214	0.11 311	0.07 363	0.05 289	0.08 429	0.07 410	0.06 315	0.12 617

FTStereo	0.12 402	0.06 125	0.14 419	0.18 416	0.09 374	0.07 47	0.15 355	0.21 394	0.18 378	0.12 334	0.24 499	0.12 338	0.12 410	0.13 372	0.13 427	0.05 53	0.05 289	0.07 328	0.06 307	0.06 315	0.10 575

DeepStereo_LL	0.12 402	0.06 125	0.12 320	0.14 72	0.08 238	0.12 333	0.15 355	0.17 289	0.22 453	0.19 521	0.24 499	0.15 425	0.11 377	0.11 214	0.12 380	0.06 178	0.04 26	0.07 328	0.07 410	0.05 178	0.05 219

DEmStereo	0.12 402	0.06 125	0.14 419	0.14 72	0.10 490	0.16 487	0.15 355	0.16 250	0.24 482	0.17 472	0.24 499	0.13 371	0.14 477	0.12 314	0.13 427	0.05 53	0.04 26	0.07 328	0.06 307	0.05 178	0.05 219

THIR-Stereo	0.12 402	0.07 254	0.11 271	0.15 132	0.08 238	0.14 428	0.16 429	0.17 289	0.25 504	0.16 453	0.24 499	0.14 394	0.12 410	0.12 314	0.14 470	0.06 178	0.04 26	0.07 328	0.07 410	0.05 178	0.05 219

DRaft	0.12 402	0.06 125	0.11 271	0.14 72	0.09 374	0.14 428	0.17 471	0.21 394	0.30 560	0.17 472	0.28 568	0.10 285	0.15 495	0.10 132	0.12 380	0.05 53	0.04 26	0.07 328	0.06 307	0.05 178	0.05 219

PFNet	0.12 402	0.06 125	0.17 537	0.17 321	0.08 238	0.09 155	0.15 355	0.26 507	0.20 422	0.16 453	0.16 365	0.14 394	0.11 377	0.12 314	0.11 311	0.06 178	0.04 26	0.07 328	0.06 307	0.05 178	0.05 219

IRAFT_RVC	0.12 402	0.08 382	0.16 505	0.19 493	0.08 238	0.07 47	0.15 355	0.24 469	0.23 465	0.14 397	0.14 331	0.15 425	0.12 410	0.12 314	0.10 221	0.06 178	0.04 26	0.09 518	0.06 307	0.06 315	0.06 331

sCroCo_RVC	0.12 402	0.09 468	0.23 612	0.24 650	0.11 545	0.19 555	0.14 266	0.17 289	0.14 243	0.10 252	0.13 315	0.12 338	0.07 190	0.14 408	0.11 311	0.08 448	0.08 561	0.08 429	0.08 493	0.05 178	0.07 421

ARAFT	0.12 402	0.08 382	0.17 537	0.19 493	0.09 374	0.14 428	0.18 522	0.20 367	0.12 166	0.12 334	0.13 315	0.14 394	0.11 377	0.15 436	0.12 380	0.06 178	0.05 289	0.10 568	0.09 541	0.05 178	0.04 80

BEATNet_4x	0.12 402	0.08 382	0.14 419	0.18 416	0.07 145	0.15 455	0.07 5	0.22 421	0.18 378	0.16 453	0.19 428	0.18 477	0.14 477	0.16 471	0.15 505	0.07 363	0.05 289	0.05 58	0.05 206	0.06 315	0.06 331

MLCV	0.12 402	0.07 254	0.16 505	0.18 416	0.06 36	0.15 455	0.17 471	0.19 355	0.21 439	0.18 502	0.25 528	0.17 462	0.13 452	0.14 408	0.13 427	0.05 53	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.04 80

RT-IGEV	0.13 430	0.06 125	0.13 378	0.15 132	0.09 374	0.15 455	0.17 471	0.24 469	0.27 528	0.16 453	0.17 389	0.17 462	0.10 339	0.14 408	0.11 311	0.08 448	0.05 289	0.07 328	0.05 206	0.07 402	0.07 421

Selective-IGEV-i16pc	0.13 430	0.06 125	0.13 378	0.15 132	0.11 545	0.38 693	0.16 429	0.23 445	0.16 313	0.10 252	0.15 352	0.09 247	0.06 72	0.13 372	0.10 221	0.10 562	0.08 561	0.06 213	0.07 410	0.09 541	0.09 543

Selective-IGEV-i1	0.13 430	0.07 254	0.12 320	0.19 493	0.08 238	0.18 530	0.16 429	0.22 421	0.30 560	0.16 453	0.17 389	0.16 440	0.10 339	0.14 408	0.13 427	0.06 178	0.05 289	0.06 213	0.05 206	0.06 315	0.05 219

G2L-ROB	0.13 430	0.06 125	0.13 378	0.13 23	0.08 238	0.14 428	0.16 429	0.25 488	0.18 378	0.19 521	0.18 417	0.20 505	0.14 477	0.17 506	0.16 521	0.08 448	0.05 289	0.06 213	0.05 206	0.08 476	0.09 543

xyz-stereo	0.13 430	0.07 254	0.20 587	0.15 132	0.05 2	0.20 571	0.15 355	0.17 289	0.31 568	0.15 424	0.29 580	0.26 581	0.16 523	0.13 372	0.12 380	0.05 53	0.05 289	0.06 213	0.05 206	0.04 52	0.04 80

DFGA-Net	0.13 430	0.11 559	0.18 563	0.17 321	0.10 490	0.12 333	0.13 191	0.22 421	0.25 504	0.16 453	0.16 365	0.13 371	0.12 410	0.16 471	0.14 470	0.07 363	0.05 289	0.08 429	0.07 410	0.05 178	0.05 219

FACV-RUCA	0.13 430	0.11 559	0.12 320	0.19 493	0.12 582	0.15 455	0.15 355	0.22 421	0.20 422	0.15 424	0.16 365	0.14 394	0.16 523	0.14 408	0.13 427	0.07 363	0.05 289	0.08 429	0.06 307	0.10 574	0.08 494

UGAM	0.13 430	0.10 531	0.09 139	0.22 617	0.08 238	0.12 333	0.20 587	0.17 289	0.23 465	0.21 560	0.16 365	0.13 371	0.13 452	0.19 548	0.12 380	0.07 363	0.05 289	0.13 635	0.11 617	0.07 402	0.05 219

test_sample1	0.13 430	0.07 254	0.14 419	0.13 23	0.08 238	0.19 555	0.16 429	0.20 367	0.15 271	0.14 397	0.22 477	0.18 477	0.16 523	0.17 506	0.14 470	0.07 363	0.06 449	0.06 213	0.06 307	0.08 476	0.07 421

qqq1	0.13 430	0.07 254	0.17 537	0.14 72	0.08 238	0.16 487	0.17 471	0.26 507	0.27 528	0.19 521	0.20 441	0.18 477	0.15 495	0.15 436	0.11 311	0.08 448	0.05 289	0.05 58	0.05 206	0.06 315	0.06 331

fff1	0.13 430	0.07 254	0.17 537	0.14 72	0.08 238	0.16 487	0.17 471	0.26 507	0.27 528	0.19 521	0.20 441	0.18 477	0.15 495	0.15 436	0.11 311	0.08 448	0.05 289	0.05 58	0.05 206	0.06 315	0.06 331

MyStereo05	0.13 430	0.07 254	0.10 208	0.17 321	0.09 374	0.13 391	0.18 522	0.27 529	0.35 604	0.17 472	0.14 331	0.15 425	0.11 377	0.15 436	0.13 427	0.06 178	0.05 289	0.07 328	0.07 410	0.06 315	0.06 331

MyStereo04	0.13 430	0.07 254	0.10 208	0.17 321	0.09 374	0.14 428	0.18 522	0.29 566	0.38 623	0.17 472	0.14 331	0.16 440	0.10 339	0.15 436	0.13 427	0.06 178	0.05 289	0.08 429	0.07 410	0.06 315	0.06 331

ff1	0.13 430	0.09 468	0.14 419	0.16 232	0.08 238	0.17 511	0.17 471	0.15 207	0.19 398	0.15 424	0.25 528	0.19 493	0.13 452	0.14 408	0.20 575	0.06 178	0.04 26	0.09 518	0.08 493	0.06 315	0.06 331

StereoVision	0.13 430	0.12 577	0.09 139	0.24 650	0.10 490	0.15 455	0.21 608	0.21 394	0.20 422	0.12 334	0.24 499	0.10 285	0.10 339	0.16 471	0.10 221	0.09 517	0.11 633	0.12 620	0.12 639	0.06 315	0.05 219

LL-Strereo	0.13 430	0.09 468	0.11 271	0.20 562	0.10 490	0.11 278	0.18 522	0.32 605	0.24 482	0.15 424	0.15 352	0.14 394	0.13 452	0.19 548	0.11 311	0.06 178	0.04 26	0.09 518	0.08 493	0.04 52	0.05 219

CASS	0.13 430	0.12 577	0.11 271	0.23 641	0.09 374	0.15 455	0.17 471	0.18 324	0.19 398	0.17 472	0.18 417	0.15 425	0.15 495	0.14 408	0.14 470	0.09 517	0.06 449	0.10 568	0.08 493	0.09 541	0.07 421
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 430	0.07 254	0.13 378	0.18 416	0.09 374	0.13 391	0.17 471	0.19 355	0.29 550	0.15 424	0.24 499	0.15 425	0.14 477	0.14 408	0.14 470	0.07 363	0.05 289	0.07 328	0.09 541	0.05 178	0.06 331

TestStereo1	0.13 430	0.08 382	0.08 63	0.19 493	0.08 238	0.18 530	0.29 693	0.23 445	0.16 313	0.17 472	0.20 441	0.16 440	0.10 339	0.12 314	0.13 427	0.06 178	0.06 449	0.08 429	0.06 307	0.05 178	0.05 219

qqq	0.13 430	0.09 468	0.15 468	0.16 232	0.08 238	0.13 391	0.15 355	0.23 445	0.16 313	0.15 424	0.19 428	0.16 440	0.16 523	0.15 436	0.16 521	0.07 363	0.06 449	0.08 429	0.08 493	0.07 402	0.07 421

x	0.13 430	0.07 254	0.14 419	0.14 72	0.08 238	0.18 530	0.14 266	0.22 421	0.20 422	0.15 424	0.19 428	0.19 493	0.17 547	0.18 531	0.18 555	0.07 363	0.05 289	0.06 213	0.06 307	0.07 402	0.07 421

raft_robust	0.13 430	0.10 531	0.07 14	0.18 416	0.08 238	0.13 391	0.24 646	0.28 550	0.33 583	0.20 544	0.19 428	0.14 394	0.10 339	0.11 214	0.12 380	0.05 53	0.05 289	0.07 328	0.07 410	0.05 178	0.04 80

RAFT+CT+SA	0.13 430	0.11 559	0.09 139	0.19 493	0.09 374	0.15 455	0.28 683	0.22 421	0.22 453	0.15 424	0.26 545	0.10 285	0.10 339	0.11 214	0.12 380	0.05 53	0.04 26	0.07 328	0.08 493	0.07 402	0.06 331

SA-5K	0.13 430	0.08 382	0.08 63	0.19 493	0.08 238	0.18 530	0.29 693	0.23 445	0.16 313	0.17 472	0.20 441	0.16 440	0.10 339	0.12 314	0.13 427	0.06 178	0.06 449	0.08 429	0.06 307	0.05 178	0.05 219

GwcNet-ADL	0.13 430	0.08 382	0.14 419	0.20 562	0.09 374	0.11 278	0.20 587	0.30 581	0.24 482	0.13 369	0.14 331	0.18 477	0.14 477	0.13 372	0.14 470	0.07 363	0.05 289	0.06 213	0.05 206	0.07 402	0.06 331

GANet-ADL	0.13 430	0.07 254	0.15 468	0.17 321	0.10 490	0.18 530	0.15 355	0.30 581	0.20 422	0.13 369	0.18 417	0.19 493	0.12 410	0.16 471	0.13 427	0.08 448	0.06 449	0.06 213	0.05 206	0.07 402	0.08 494

RAFT	0.13 430	0.09 468	0.11 271	0.18 416	0.08 238	0.15 455	0.24 646	0.20 367	0.19 398	0.21 560	0.21 465	0.17 462	0.12 410	0.16 471	0.09 111	0.06 178	0.07 527	0.10 568	0.09 541	0.05 178	0.05 219

TestStereo	0.13 430	0.14 618	0.11 271	0.23 641	0.08 238	0.15 455	0.21 608	0.20 367	0.23 465	0.14 397	0.24 499	0.16 440	0.12 410	0.16 471	0.14 470	0.05 53	0.06 449	0.08 429	0.06 307	0.09 541	0.05 219

sAnonymous2	0.13 430	0.12 577	0.24 616	0.20 562	0.12 582	0.17 511	0.13 191	0.26 507	0.21 439	0.11 289	0.11 272	0.13 371	0.08 245	0.10 132	0.10 221	0.09 517	0.05 289	0.08 429	0.06 307	0.15 667	0.10 575

CroCo_RVC	0.13 430	0.12 577	0.24 616	0.20 562	0.12 582	0.17 511	0.13 191	0.26 507	0.21 439	0.11 289	0.11 272	0.13 371	0.08 245	0.10 132	0.10 221	0.09 517	0.05 289	0.08 429	0.06 307	0.15 667	0.10 575

RAFT + AFF	0.13 430	0.07 254	0.20 587	0.20 562	0.10 490	0.14 428	0.24 646	0.26 507	0.20 422	0.11 289	0.10 217	0.12 338	0.10 339	0.15 436	0.12 380	0.07 363	0.06 449	0.09 518	0.08 493	0.06 315	0.08 494

GMStereo	0.13 430	0.14 618	0.14 419	0.18 416	0.09 374	0.15 455	0.16 429	0.20 367	0.24 482	0.16 453	0.17 389	0.10 285	0.10 339	0.16 471	0.13 427	0.07 363	0.06 449	0.06 213	0.06 307	0.07 402	0.06 331
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 430	0.07 254	0.14 419	0.17 321	0.09 374	0.15 455	0.16 429	0.28 550	0.27 528	0.14 397	0.17 389	0.12 338	0.13 452	0.14 408	0.11 311	0.08 448	0.05 289	0.07 328	0.07 410	0.07 402	0.06 331

FENet	0.13 430	0.08 382	0.12 320	0.16 232	0.08 238	0.14 428	0.15 355	0.22 421	0.23 465	0.17 472	0.23 486	0.16 440	0.12 410	0.14 408	0.15 505	0.08 448	0.05 289	0.08 429	0.08 493	0.07 402	0.07 421

cf-r	0.13 430	0.07 254	0.12 320	0.16 232	0.08 238	0.14 428	0.19 563	0.20 367	0.25 504	0.17 472	0.25 528	0.21 515	0.16 523	0.14 408	0.14 470	0.10 562	0.05 289	0.06 213	0.08 493	0.06 315	0.06 331

iResNet	0.13 430	0.10 531	0.18 563	0.19 493	0.08 238	0.13 391	0.18 522	0.20 367	0.26 518	0.15 424	0.23 486	0.15 425	0.13 452	0.14 408	0.14 470	0.06 178	0.04 26	0.06 213	0.05 206	0.06 315	0.05 219

DN-CSS_ROB	0.13 430	0.13 605	0.16 505	0.18 416	0.10 490	0.16 487	0.08 9	0.22 421	0.18 378	0.17 472	0.22 477	0.13 371	0.13 452	0.12 314	0.13 427	0.05 53	0.05 289	0.10 568	0.10 583	0.08 476	0.06 331

SCION-MonSter(vits)	0.14 467	0.06 125	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 42	0.27 529	0.41 637	0.05 2	0.33 614	0.14 394	0.16 523	0.20 573	0.19 568	0.08 448	0.06 449	0.17 673	0.15 671	0.07 402	0.08 494

Selective-IGEV-i16pb	0.14 467	0.08 382	0.17 537	0.15 132	0.11 545	0.41 698	0.16 429	0.28 550	0.23 465	0.11 289	0.20 441	0.10 285	0.07 190	0.17 506	0.12 380	0.10 562	0.07 527	0.06 213	0.08 493	0.09 541	0.10 575

G2L-Stereo_test	0.14 467	0.07 254	0.11 271	0.13 23	0.08 238	0.12 333	0.16 429	0.30 581	0.28 543	0.20 544	0.23 486	0.20 505	0.16 523	0.17 506	0.18 555	0.07 363	0.05 289	0.05 58	0.05 206	0.07 402	0.06 331

coex_refinement	0.14 467	0.07 254	0.12 320	0.17 321	0.10 490	0.15 455	0.15 355	0.26 507	0.29 550	0.18 502	0.20 441	0.22 533	0.17 547	0.16 471	0.18 555	0.08 448	0.05 289	0.06 213	0.06 307	0.09 541	0.08 494

G2L-Stereo	0.14 467	0.07 254	0.13 378	0.17 321	0.09 374	0.13 391	0.12 112	0.27 529	0.22 453	0.16 453	0.27 554	0.21 515	0.13 452	0.17 506	0.18 555	0.09 517	0.08 561	0.08 429	0.07 410	0.07 402	0.07 421

rvit_0105_6	0.14 467	0.09 468	0.18 563	0.17 321	0.10 490	0.10 221	0.16 429	0.19 355	0.26 518	0.12 334	0.18 417	0.17 462	0.12 410	0.18 531	0.12 380	0.15 663	0.11 633	0.12 620	0.10 583	0.09 541	0.06 331

rvit_0105_5	0.14 467	0.09 468	0.13 378	0.17 321	0.09 374	0.14 428	0.23 631	0.24 469	0.27 528	0.14 397	0.15 352	0.18 477	0.12 410	0.17 506	0.14 470	0.14 659	0.11 633	0.10 568	0.10 583	0.08 476	0.06 331

rvit_0105_4	0.14 467	0.09 468	0.17 537	0.17 321	0.10 490	0.12 333	0.19 563	0.23 445	0.27 528	0.14 397	0.20 441	0.17 462	0.13 452	0.17 506	0.13 427	0.15 663	0.11 633	0.11 600	0.10 583	0.09 541	0.06 331

DCVSM-stereo	0.14 467	0.09 468	0.16 505	0.16 232	0.10 490	0.15 455	0.09 25	0.19 355	0.23 465	0.20 544	0.23 486	0.26 581	0.15 495	0.18 531	0.14 470	0.09 517	0.07 527	0.09 518	0.08 493	0.10 574	0.12 617

test_sample6	0.14 467	0.08 382	0.13 378	0.16 232	0.08 238	0.17 511	0.19 563	0.25 488	0.17 344	0.17 472	0.27 554	0.19 493	0.14 477	0.15 436	0.13 427	0.08 448	0.05 289	0.08 429	0.07 410	0.08 476	0.08 494

test_sample5	0.14 467	0.08 382	0.14 419	0.16 232	0.08 238	0.18 530	0.18 522	0.25 488	0.17 344	0.17 472	0.27 554	0.18 477	0.14 477	0.16 471	0.13 427	0.08 448	0.05 289	0.08 429	0.07 410	0.08 476	0.08 494

test_sample4	0.14 467	0.08 382	0.14 419	0.15 132	0.08 238	0.19 555	0.18 522	0.26 507	0.17 344	0.16 453	0.25 528	0.18 477	0.14 477	0.16 471	0.13 427	0.08 448	0.06 449	0.08 429	0.06 307	0.08 476	0.08 494

test_sample3	0.14 467	0.08 382	0.15 468	0.14 72	0.09 374	0.19 555	0.17 471	0.26 507	0.18 378	0.16 453	0.22 477	0.19 493	0.15 495	0.17 506	0.13 427	0.08 448	0.06 449	0.07 328	0.06 307	0.09 541	0.08 494

DispNO	0.14 467	0.08 382	0.17 537	0.19 493	0.12 582	0.11 278	0.21 608	0.23 445	0.29 550	0.17 472	0.23 486	0.18 477	0.17 547	0.15 436	0.15 505	0.07 363	0.05 289	0.08 429	0.08 493	0.07 402	0.06 331

SMFormer	0.14 467	0.07 254	0.17 537	0.14 72	0.08 238	0.16 487	0.17 471	0.26 507	0.27 528	0.19 521	0.20 441	0.18 477	0.15 495	0.15 436	0.17 537	0.08 448	0.05 289	0.07 328	0.06 307	0.07 402	0.06 331

tta	0.14 467	0.07 254	0.17 537	0.14 72	0.08 238	0.16 487	0.17 471	0.26 507	0.27 528	0.19 521	0.20 441	0.18 477	0.15 495	0.15 436	0.17 537	0.08 448	0.05 289	0.07 328	0.06 307	0.06 315	0.06 331

mmm	0.14 467	0.08 382	0.17 537	0.17 321	0.09 374	0.17 511	0.18 522	0.21 394	0.15 271	0.15 424	0.23 486	0.21 515	0.16 523	0.16 471	0.17 537	0.08 448	0.05 289	0.08 429	0.07 410	0.07 402	0.07 421

DualNet	0.14 467	0.08 382	0.14 419	0.16 232	0.08 238	0.18 530	0.18 522	0.25 488	0.17 344	0.17 472	0.27 554	0.18 477	0.14 477	0.16 471	0.13 427	0.08 448	0.05 289	0.08 429	0.07 410	0.08 476	0.08 494

mmx	0.14 467	0.09 468	0.14 419	0.16 232	0.08 238	0.17 511	0.17 471	0.27 529	0.25 504	0.15 424	0.25 528	0.19 493	0.13 452	0.14 408	0.20 575	0.08 448	0.06 449	0.09 518	0.08 493	0.08 476	0.08 494

xxx	0.14 467	0.09 468	0.14 419	0.16 232	0.08 238	0.17 511	0.17 471	0.27 529	0.25 504	0.15 424	0.25 528	0.19 493	0.13 452	0.14 408	0.20 575	0.08 448	0.06 449	0.09 518	0.08 493	0.08 476	0.08 494

PCWNet_CMD	0.14 467	0.08 382	0.15 468	0.17 321	0.09 374	0.14 428	0.14 266	0.29 566	0.36 609	0.14 397	0.20 441	0.21 515	0.12 410	0.17 506	0.13 427	0.07 363	0.05 289	0.07 328	0.07 410	0.07 402	0.07 421

CBFPSM	0.14 467	0.06 125	0.26 624	0.17 321	0.09 374	0.13 391	0.15 355	0.22 421	0.23 465	0.20 544	0.27 554	0.24 557	0.16 523	0.16 471	0.18 555	0.06 178	0.06 449	0.06 213	0.07 410	0.07 402	0.07 421

gwcnet-sp	0.14 467	0.07 254	0.12 320	0.18 416	0.09 374	0.16 487	0.17 471	0.24 469	0.24 482	0.18 502	0.24 499	0.15 425	0.16 523	0.15 436	0.15 505	0.08 448	0.06 449	0.07 328	0.08 493	0.08 476	0.07 421

scenet	0.14 467	0.07 254	0.12 320	0.18 416	0.09 374	0.16 487	0.17 471	0.24 469	0.24 482	0.18 502	0.24 499	0.15 425	0.16 523	0.15 436	0.15 505	0.08 448	0.06 449	0.07 328	0.08 493	0.08 476	0.07 421

ssnet	0.14 467	0.07 254	0.12 320	0.18 416	0.09 374	0.16 487	0.17 471	0.24 469	0.24 482	0.18 502	0.24 499	0.15 425	0.16 523	0.15 436	0.15 505	0.08 448	0.06 449	0.07 328	0.08 493	0.08 476	0.07 421

BUS	0.14 467	0.09 468	0.14 419	0.22 617	0.10 490	0.19 555	0.14 266	0.34 634	0.19 398	0.17 472	0.22 477	0.16 440	0.13 452	0.15 436	0.13 427	0.08 448	0.06 449	0.10 568	0.09 541	0.07 402	0.07 421

IER	0.14 467	0.07 254	0.13 378	0.17 321	0.09 374	0.14 428	0.16 429	0.25 488	0.26 518	0.18 502	0.25 528	0.17 462	0.20 593	0.16 471	0.14 470	0.08 448	0.05 289	0.07 328	0.06 307	0.08 476	0.07 421

test_5	0.14 467	0.12 577	0.08 63	0.20 562	0.10 490	0.14 428	0.29 693	0.21 394	0.24 482	0.18 502	0.28 568	0.11 316	0.15 495	0.12 314	0.13 427	0.06 178	0.05 289	0.07 328	0.08 493	0.08 476	0.07 421

psmg	0.14 467	0.09 468	0.14 419	0.17 321	0.10 490	0.15 455	0.17 471	0.29 566	0.19 398	0.17 472	0.21 465	0.25 571	0.16 523	0.15 436	0.14 470	0.08 448	0.06 449	0.08 429	0.08 493	0.07 402	0.06 331

UDGNet	0.14 467	0.13 605	0.16 505	0.17 321	0.10 490	0.12 333	0.16 429	0.21 394	0.27 528	0.20 544	0.20 441	0.16 440	0.13 452	0.16 471	0.13 427	0.10 562	0.06 449	0.09 518	0.07 410	0.06 315	0.07 421

CFNet_pseudo	0.14 467	0.08 382	0.15 468	0.16 232	0.09 374	0.13 391	0.14 266	0.27 529	0.34 595	0.14 397	0.21 465	0.22 533	0.13 452	0.18 531	0.14 470	0.07 363	0.05 289	0.08 429	0.06 307	0.07 402	0.07 421

GES	0.14 467	0.08 382	0.16 505	0.15 132	0.10 490	0.13 391	0.13 191	0.28 550	0.25 504	0.16 453	0.23 486	0.18 477	0.13 452	0.16 471	0.13 427	0.08 448	0.07 527	0.07 328	0.06 307	0.08 476	0.09 543

GANet-RSSM	0.14 467	0.07 254	0.13 378	0.13 23	0.08 238	0.14 428	0.17 471	0.22 421	0.21 439	0.17 472	0.24 499	0.23 551	0.15 495	0.16 471	0.15 505	0.10 562	0.06 449	0.07 328	0.08 493	0.08 476	0.07 421

PSMNet-RSSM	0.14 467	0.07 254	0.13 378	0.15 132	0.08 238	0.13 391	0.16 429	0.24 469	0.24 482	0.16 453	0.28 568	0.22 533	0.14 477	0.15 436	0.13 427	0.11 594	0.06 449	0.09 518	0.12 639	0.08 476	0.07 421

GwcNet-RSSM	0.14 467	0.07 254	0.12 320	0.15 132	0.08 238	0.15 455	0.20 587	0.21 394	0.27 528	0.18 502	0.27 554	0.22 533	0.16 523	0.14 408	0.15 505	0.10 562	0.05 289	0.07 328	0.09 541	0.07 402	0.07 421

CFNet-ft	0.14 467	0.07 254	0.15 468	0.12 7	0.09 374	0.16 487	0.18 522	0.22 421	0.24 482	0.17 472	0.26 545	0.24 557	0.14 477	0.16 471	0.14 470	0.11 594	0.06 449	0.08 429	0.09 541	0.09 541	0.08 494

CCAANet	0.14 467	0.06 125	0.14 419	0.17 321	0.09 374	0.16 487	0.13 191	0.30 581	0.24 482	0.16 453	0.32 601	0.18 477	0.17 547	0.17 506	0.14 470	0.06 178	0.05 289	0.09 518	0.09 541	0.06 315	0.09 543

DMCA	0.14 467	0.09 468	0.16 505	0.19 493	0.09 374	0.15 455	0.17 471	0.23 445	0.27 528	0.14 397	0.19 428	0.17 462	0.18 563	0.15 436	0.17 537	0.10 562	0.06 449	0.08 429	0.06 307	0.09 541	0.10 575

RASNet	0.14 467	0.07 254	0.14 419	0.16 232	0.08 238	0.18 530	0.14 266	0.29 566	0.20 422	0.17 472	0.25 528	0.21 515	0.18 563	0.20 573	0.19 568	0.07 363	0.06 449	0.06 213	0.08 493	0.06 315	0.06 331

MSMDNet	0.14 467	0.08 382	0.15 468	0.17 321	0.09 374	0.14 428	0.14 266	0.29 566	0.36 609	0.14 397	0.21 465	0.21 515	0.12 410	0.17 506	0.14 470	0.07 363	0.05 289	0.07 328	0.07 410	0.07 402	0.07 421

HSM-Net_RVC	0.14 467	0.08 382	0.11 271	0.15 132	0.08 238	0.15 455	0.15 355	0.27 529	0.29 550	0.19 521	0.21 465	0.29 608	0.14 477	0.17 506	0.13 427	0.06 178	0.06 449	0.06 213	0.06 307	0.07 402	0.06 331
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 467	0.07 254	0.15 468	0.12 7	0.09 374	0.16 487	0.18 522	0.22 421	0.24 482	0.17 472	0.26 545	0.24 557	0.14 477	0.16 471	0.14 470	0.11 594	0.06 449	0.08 429	0.09 541	0.09 541	0.08 494

ccs_rob	0.14 467	0.08 382	0.15 468	0.16 232	0.09 374	0.12 333	0.14 266	0.27 529	0.34 595	0.14 397	0.21 465	0.22 533	0.13 452	0.18 531	0.14 470	0.07 363	0.05 289	0.08 429	0.07 410	0.07 402	0.07 421

UCFNet_RVC	0.14 467	0.08 382	0.13 378	0.11 1	0.10 490	0.20 571	0.10 42	0.24 469	0.22 453	0.17 472	0.20 441	0.23 551	0.15 495	0.17 506	0.15 505	0.12 619	0.07 527	0.10 568	0.13 650	0.11 597	0.10 575

iResNetv2_ROB	0.14 467	0.08 382	0.15 468	0.16 232	0.08 238	0.16 487	0.12 112	0.25 488	0.35 604	0.21 560	0.29 580	0.24 557	0.13 452	0.14 408	0.14 470	0.06 178	0.05 289	0.06 213	0.04 67	0.09 541	0.08 494

iResNet_ROB	0.14 467	0.07 254	0.13 378	0.14 72	0.07 145	0.18 530	0.14 266	0.26 507	0.31 568	0.22 576	0.25 528	0.23 551	0.15 495	0.15 436	0.13 427	0.07 363	0.05 289	0.05 58	0.04 67	0.08 476	0.08 494

MWDA-net	0.15 513	0.08 382	0.15 468	0.16 232	0.10 490	0.20 571	0.22 619	0.25 488	0.35 604	0.18 502	0.24 499	0.18 477	0.17 547	0.17 506	0.14 470	0.08 448	0.05 289	0.08 429	0.07 410	0.07 402	0.07 421

MWSP-net	0.15 513	0.08 382	0.17 537	0.17 321	0.10 490	0.16 487	0.23 631	0.29 566	0.32 575	0.18 502	0.19 428	0.17 462	0.13 452	0.18 531	0.14 470	0.08 448	0.05 289	0.07 328	0.07 410	0.07 402	0.08 494

DDVS	0.15 513	0.10 531	0.21 597	0.16 232	0.12 582	0.15 455	0.14 266	0.25 488	0.19 398	0.18 502	0.29 580	0.27 589	0.12 410	0.19 548	0.15 505	0.09 517	0.06 449	0.09 518	0.07 410	0.11 597	0.11 603

rvit_0105_3	0.15 513	0.09 468	0.14 419	0.19 493	0.12 582	0.15 455	0.25 661	0.25 488	0.29 550	0.15 424	0.17 389	0.20 505	0.13 452	0.17 506	0.14 470	0.13 645	0.11 633	0.12 620	0.14 654	0.07 402	0.06 331

ACV-stereo	0.15 513	0.10 531	0.28 636	0.18 416	0.12 582	0.14 428	0.12 112	0.23 445	0.21 439	0.19 521	0.23 486	0.22 533	0.15 495	0.23 615	0.17 537	0.07 363	0.06 449	0.07 328	0.07 410	0.07 402	0.07 421

ITSA-stereo	0.15 513	0.10 531	0.14 419	0.19 493	0.08 238	0.12 333	0.14 266	0.30 581	0.49 678	0.17 472	0.19 428	0.22 533	0.15 495	0.17 506	0.16 521	0.10 562	0.06 449	0.08 429	0.08 493	0.08 476	0.08 494

test_sample7	0.15 513	0.10 531	0.16 505	0.14 72	0.11 545	0.16 487	0.16 429	0.27 529	0.23 465	0.20 544	0.20 441	0.24 557	0.19 580	0.16 471	0.16 521	0.12 619	0.06 449	0.10 568	0.09 541	0.10 574	0.10 575

1111x	0.15 513	0.08 382	0.12 320	0.18 416	0.07 145	0.18 530	0.25 661	0.31 594	0.24 482	0.17 472	0.24 499	0.26 581	0.15 495	0.13 372	0.23 616	0.07 363	0.07 527	0.08 429	0.09 541	0.07 402	0.06 331

CFNet_ucs	0.15 513	0.08 382	0.16 505	0.16 232	0.11 545	0.14 428	0.14 266	0.30 581	0.34 595	0.16 453	0.24 499	0.23 551	0.14 477	0.18 531	0.15 505	0.09 517	0.06 449	0.08 429	0.07 410	0.09 541	0.09 543

BSDual-CNN	0.15 513	0.09 468	0.14 419	0.22 617	0.10 490	0.14 428	0.15 355	0.34 634	0.19 398	0.17 472	0.22 477	0.25 571	0.16 523	0.15 436	0.14 470	0.08 448	0.06 449	0.10 568	0.09 541	0.07 402	0.07 421

hknet	0.15 513	0.11 559	0.13 378	0.22 617	0.11 545	0.14 428	0.15 355	0.34 634	0.25 504	0.17 472	0.22 477	0.22 533	0.18 563	0.17 506	0.12 380	0.07 363	0.06 449	0.10 568	0.09 541	0.07 402	0.07 421

dd	0.15 513	0.16 636	0.16 505	0.19 493	0.09 374	0.15 455	0.18 522	0.21 394	0.25 504	0.23 589	0.20 441	0.21 515	0.09 292	0.21 591	0.16 521	0.10 562	0.06 449	0.08 429	0.06 307	0.08 476	0.06 331

DAS	0.15 513	0.08 382	0.18 563	0.19 493	0.10 490	0.19 555	0.17 471	0.27 529	0.29 550	0.18 502	0.25 528	0.21 515	0.15 495	0.16 471	0.12 380	0.08 448	0.06 449	0.06 213	0.06 307	0.07 402	0.07 421

SepStereo	0.15 513	0.08 382	0.18 563	0.19 493	0.10 490	0.19 555	0.17 471	0.27 529	0.29 550	0.18 502	0.25 528	0.21 515	0.15 495	0.25 631	0.12 380	0.08 448	0.06 449	0.06 213	0.06 307	0.07 402	0.07 421

PSMNet-ADL	0.15 513	0.12 577	0.13 378	0.22 617	0.09 374	0.13 391	0.20 587	0.26 507	0.23 465	0.18 502	0.20 441	0.24 557	0.16 523	0.18 531	0.17 537	0.08 448	0.08 561	0.08 429	0.11 617	0.08 476	0.07 421

LMCR-Stereo	0.15 513	0.08 382	0.13 378	0.21 597	0.09 374	0.17 511	0.20 587	0.27 529	0.19 398	0.24 599	0.24 499	0.23 551	0.17 547	0.20 573	0.17 537	0.07 363	0.06 449	0.08 429	0.06 307	0.10 574	0.08 494

ICVP	0.15 513	0.09 468	0.12 320	0.22 617	0.09 374	0.17 511	0.21 608	0.25 488	0.23 465	0.18 502	0.30 588	0.26 581	0.18 563	0.17 506	0.14 470	0.09 517	0.07 527	0.08 429	0.07 410	0.07 402	0.07 421
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	0.15 513	0.07 254	0.14 419	0.14 72	0.08 238	0.23 616	0.18 522	0.31 594	0.19 398	0.14 397	0.28 568	0.22 533	0.14 477	0.15 436	0.26 651	0.09 517	0.05 289	0.07 328	0.07 410	0.08 476	0.07 421

test_xeample	0.15 513	0.06 125	0.13 378	0.14 72	0.08 238	0.21 591	0.20 587	0.28 550	0.20 422	0.16 453	0.29 580	0.19 493	0.16 523	0.15 436	0.26 651	0.09 517	0.05 289	0.07 328	0.07 410	0.07 402	0.07 421

ACVNet	0.15 513	0.09 468	0.15 468	0.13 23	0.12 582	0.14 428	0.20 587	0.22 421	0.33 583	0.17 472	0.26 545	0.21 515	0.16 523	0.17 506	0.21 595	0.07 363	0.06 449	0.06 213	0.06 307	0.08 476	0.06 331

acv_ft	0.15 513	0.09 468	0.15 468	0.19 493	0.10 490	0.16 487	0.17 471	0.25 488	0.33 583	0.19 521	0.26 545	0.21 515	0.17 547	0.17 506	0.18 555	0.07 363	0.06 449	0.06 213	0.06 307	0.08 476	0.06 331

CFNet	0.15 513	0.10 531	0.17 537	0.17 321	0.08 238	0.18 530	0.09 25	0.28 550	0.25 504	0.19 521	0.24 499	0.24 557	0.17 547	0.17 506	0.14 470	0.08 448	0.06 449	0.09 518	0.10 583	0.07 402	0.06 331

AdaStereo	0.15 513	0.11 559	0.15 468	0.18 416	0.09 374	0.20 571	0.11 74	0.32 605	0.28 543	0.20 544	0.23 486	0.20 505	0.13 452	0.19 548	0.14 470	0.12 619	0.05 289	0.10 568	0.07 410	0.09 541	0.07 421
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	0.15 513	0.08 382	0.14 419	0.16 232	0.09 374	0.16 487	0.14 266	0.28 550	0.25 504	0.19 521	0.23 486	0.37 662	0.16 523	0.20 573	0.15 505	0.07 363	0.05 289	0.07 328	0.06 307	0.07 402	0.06 331

pmcnn	0.15 513	0.07 254	0.19 575	0.15 132	0.07 145	0.20 571	0.15 355	0.24 469	0.26 518	0.21 560	0.34 619	0.28 599	0.18 563	0.18 531	0.17 537	0.07 363	0.05 289	0.05 58	0.04 67	0.07 402	0.06 331

MEA-ACV	0.16 538	0.07 254	0.17 537	0.16 232	0.11 545	0.20 571	0.21 608	0.30 581	0.38 623	0.20 544	0.29 580	0.14 394	0.19 580	0.16 471	0.16 521	0.08 448	0.07 527	0.09 518	0.11 617	0.07 402	0.07 421

DStereoRT	0.16 538	0.06 125	0.11 271	0.19 493	0.09 374	0.12 333	0.12 112	0.28 550	0.22 453	0.12 334	0.20 441	0.11 316	0.10 339	0.15 436	0.14 470	0.06 178	0.05 289	0.96 741	0.09 541	0.05 178	0.04 80

DualNet (step1)	0.16 538	0.12 577	0.20 587	0.12 7	0.14 627	0.17 511	0.13 191	0.27 529	0.23 465	0.20 544	0.20 441	0.24 557	0.19 580	0.16 471	0.16 521	0.15 663	0.06 449	0.14 649	0.14 654	0.14 651	0.12 617

GMStereo_Zeroshot	0.16 538	0.13 605	0.24 616	0.20 562	0.10 490	0.17 511	0.13 191	0.29 566	0.25 504	0.23 589	0.32 601	0.25 571	0.11 377	0.19 548	0.14 470	0.09 517	0.06 449	0.11 600	0.06 307	0.12 615	0.08 494

iinet-f	0.16 538	0.06 125	0.45 681	0.14 72	0.10 490	0.21 591	0.14 266	0.27 529	0.23 465	0.21 560	0.24 499	0.21 515	0.15 495	0.18 531	0.21 595	0.09 517	0.07 527	0.07 328	0.06 307	0.09 541	0.10 575

CRFU-Net	0.16 538	0.08 382	0.14 419	0.17 321	0.09 374	0.19 555	0.14 266	0.26 507	0.20 422	0.28 639	0.27 554	0.29 608	0.17 547	0.19 548	0.17 537	0.09 517	0.09 598	0.07 328	0.07 410	0.08 476	0.08 494

NINENet	0.16 538	0.10 531	0.15 468	0.17 321	0.11 545	0.19 555	0.14 266	0.40 678	0.36 609	0.18 502	0.21 465	0.16 440	0.13 452	0.15 436	0.13 427	0.08 448	0.08 561	0.10 568	0.07 410	0.10 574	0.09 543

CSP-Net	0.16 538	0.09 468	0.14 419	0.16 232	0.09 374	0.19 555	0.17 471	0.25 488	0.32 575	0.25 612	0.30 588	0.24 557	0.15 495	0.21 591	0.18 555	0.09 517	0.06 449	0.07 328	0.07 410	0.08 476	0.07 421

AASNet	0.16 538	0.08 382	0.12 320	0.19 493	0.09 374	0.18 530	0.15 355	0.37 662	0.37 616	0.19 521	0.23 486	0.20 505	0.16 523	0.17 506	0.20 575	0.10 562	0.08 561	0.08 429	0.07 410	0.09 541	0.09 543

AACVNet	0.16 538	0.08 382	0.14 419	0.15 132	0.10 490	0.18 530	0.15 355	0.23 445	0.24 482	0.27 624	0.27 554	0.28 599	0.17 547	0.19 548	0.16 521	0.09 517	0.07 527	0.09 518	0.07 410	0.10 574	0.09 543

ADLNet2	0.16 538	0.09 468	0.13 378	0.16 232	0.09 374	0.20 571	0.16 429	0.31 594	0.39 628	0.16 453	0.20 441	0.20 505	0.18 563	0.21 591	0.22 604	0.08 448	0.06 449	0.07 328	0.07 410	0.09 541	0.07 421

Anonymous3	0.16 538	0.13 605	0.33 656	0.26 669	0.14 627	0.27 653	0.17 471	0.28 550	0.28 543	0.15 424	0.17 389	0.14 394	0.10 339	0.15 436	0.12 380	0.08 448	0.08 561	0.08 429	0.08 493	0.08 476	0.11 603

ADLNet	0.16 538	0.08 382	0.15 468	0.16 232	0.10 490	0.16 487	0.17 471	0.32 605	0.27 528	0.22 576	0.27 554	0.24 557	0.16 523	0.18 531	0.21 595	0.10 562	0.06 449	0.10 568	0.10 583	0.08 476	0.09 543

HCRNet	0.16 538	0.24 685	0.12 320	0.35 703	0.11 545	0.15 455	0.17 471	0.26 507	0.22 453	0.19 521	0.24 499	0.21 515	0.14 477	0.15 436	0.13 427	0.11 594	0.07 527	0.11 600	0.10 583	0.09 541	0.07 421

222	0.16 538	0.07 254	0.14 419	0.14 72	0.08 238	0.24 621	0.18 522	0.30 581	0.20 422	0.17 472	0.28 568	0.17 462	0.16 523	0.15 436	0.40 707	0.10 562	0.05 289	0.07 328	0.06 307	0.07 402	0.08 494

UPFNet	0.16 538	0.08 382	0.12 320	0.20 562	0.12 582	0.20 571	0.23 631	0.28 550	0.26 518	0.17 472	0.24 499	0.22 533	0.19 580	0.19 548	0.21 595	0.09 517	0.07 527	0.08 429	0.09 541	0.08 476	0.06 331

ac_64	0.16 538	0.08 382	0.15 468	0.18 416	0.10 490	0.22 600	0.18 522	0.24 469	0.21 439	0.18 502	0.24 499	0.29 608	0.18 563	0.19 548	0.22 604	0.09 517	0.07 527	0.08 429	0.09 541	0.07 402	0.06 331

DSFCA	0.16 538	0.09 468	0.14 419	0.16 232	0.10 490	0.20 571	0.19 563	0.28 550	0.31 568	0.23 589	0.24 499	0.22 533	0.15 495	0.19 548	0.20 575	0.10 562	0.07 527	0.09 518	0.09 541	0.08 476	0.08 494

FADNet-RVC-Resample	0.16 538	0.11 559	0.31 649	0.22 617	0.11 545	0.19 555	0.14 266	0.25 488	0.24 482	0.24 599	0.27 554	0.20 505	0.15 495	0.16 471	0.15 505	0.07 363	0.08 561	0.12 620	0.10 583	0.09 541	0.10 575

FADNet_RVC	0.16 538	0.14 618	0.40 674	0.20 562	0.11 545	0.13 391	0.13 191	0.26 507	0.22 453	0.21 560	0.23 486	0.20 505	0.17 547	0.14 408	0.16 521	0.08 448	0.08 561	0.12 620	0.09 541	0.11 597	0.10 575

AANet_RVC	0.16 538	0.10 531	0.10 208	0.18 416	0.09 374	0.18 530	0.19 563	0.26 507	0.31 568	0.22 576	0.35 623	0.21 515	0.21 597	0.22 604	0.16 521	0.06 178	0.05 289	0.06 213	0.06 307	0.07 402	0.06 331

DeepPruner_ROB	0.16 538	0.11 559	0.15 468	0.17 321	0.10 490	0.17 511	0.15 355	0.32 605	0.21 439	0.19 521	0.21 465	0.22 533	0.18 563	0.20 573	0.15 505	0.13 645	0.09 598	0.09 518	0.09 541	0.11 597	0.10 575

z-ln-s-r	0.17 560	0.10 531	0.40 674	0.19 493	0.08 238	0.17 511	0.18 522	0.22 421	0.33 583	0.18 502	0.40 652	0.22 533	0.17 547	0.20 573	0.23 616	0.07 363	0.05 289	0.07 328	0.07 410	0.07 402	0.05 219

rvit_stereo_0075_2	0.17 560	0.12 577	0.25 621	0.23 641	0.16 658	0.13 391	0.10 42	0.30 581	0.27 528	0.20 544	0.28 568	0.22 533	0.15 495	0.18 531	0.13 427	0.16 679	0.10 620	0.17 673	0.10 583	0.10 574	0.09 543

ToySt	0.17 560	0.11 559	0.18 563	0.17 321	0.11 545	0.16 487	0.25 661	0.24 469	0.33 583	0.19 521	0.24 499	0.26 581	0.24 620	0.19 548	0.20 575	0.07 363	0.08 561	0.09 518	0.10 583	0.09 541	0.08 494

ssnet_v2	0.17 560	0.10 531	0.17 537	0.17 321	0.11 545	0.21 591	0.21 608	0.33 625	0.25 504	0.22 576	0.22 477	0.27 589	0.18 563	0.22 604	0.20 575	0.11 594	0.09 598	0.09 518	0.09 541	0.08 476	0.08 494

dad	0.17 560	0.20 669	0.20 587	0.16 232	0.11 545	0.20 571	0.18 522	0.21 394	0.28 543	0.30 653	0.24 499	0.29 608	0.13 452	0.19 548	0.16 521	0.18 685	0.09 598	0.11 600	0.09 541	0.11 597	0.07 421

GEStereo_RVC	0.17 560	0.12 577	0.15 468	0.22 617	0.11 545	0.19 555	0.17 471	0.32 605	0.48 669	0.20 544	0.25 528	0.17 462	0.13 452	0.21 591	0.16 521	0.10 562	0.06 449	0.08 429	0.07 410	0.09 541	0.08 494

MMNet	0.17 560	0.09 468	0.16 505	0.20 562	0.11 545	0.27 653	0.20 587	0.25 488	0.41 637	0.22 576	0.30 588	0.21 515	0.20 593	0.17 506	0.20 575	0.06 178	0.06 449	0.07 328	0.07 410	0.08 476	0.07 421

delet	0.17 560	0.08 382	0.17 537	0.19 493	0.11 545	0.20 571	0.21 608	0.30 581	0.37 616	0.17 472	0.26 545	0.19 493	0.19 580	0.19 548	0.21 595	0.08 448	0.08 561	0.09 518	0.11 617	0.06 315	0.06 331

UNet	0.17 560	0.09 468	0.18 563	0.19 493	0.12 582	0.27 653	0.19 563	0.33 625	0.29 550	0.21 560	0.24 499	0.23 551	0.19 580	0.19 548	0.18 555	0.07 363	0.06 449	0.08 429	0.07 410	0.08 476	0.06 331

HGLStereo	0.17 560	0.08 382	0.19 575	0.17 321	0.12 582	0.18 530	0.18 522	0.31 594	0.32 575	0.21 560	0.32 601	0.25 571	0.18 563	0.19 548	0.20 575	0.09 517	0.09 598	0.07 328	0.07 410	0.09 541	0.10 575

DMCA-RVC	0.17 560	0.10 531	0.15 468	0.24 650	0.11 545	0.18 530	0.18 522	0.25 488	0.24 482	0.21 560	0.26 545	0.25 571	0.27 643	0.18 531	0.20 575	0.12 619	0.08 561	0.13 635	0.10 583	0.10 574	0.08 494

TDLM	0.17 560	0.12 577	0.13 378	0.24 650	0.10 490	0.18 530	0.18 522	0.36 656	0.30 560	0.21 560	0.28 568	0.28 599	0.18 563	0.23 615	0.18 555	0.11 594	0.07 527	0.10 568	0.10 583	0.08 476	0.08 494

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 560	0.10 531	0.22 603	0.20 562	0.10 490	0.15 455	0.18 522	0.31 594	0.25 504	0.21 560	0.30 588	0.25 571	0.17 547	0.21 591	0.20 575	0.09 517	0.06 449	0.08 429	0.08 493	0.07 402	0.08 494
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	0.17 560	0.12 577	0.15 468	0.20 562	0.09 374	0.18 530	0.18 522	0.26 507	0.23 465	0.26 618	0.40 652	0.22 533	0.17 547	0.21 591	0.20 575	0.08 448	0.05 289	0.09 518	0.10 583	0.07 402	0.07 421
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.18 574	0.08 382	0.19 575	0.19 493	0.13 605	0.15 455	0.12 112	0.30 581	0.32 575	0.21 560	0.25 528	0.27 589	0.17 547	0.17 506	0.20 575	0.20 694	0.08 561	0.14 649	0.14 654	0.14 651	0.17 686

test_sample9	0.18 574	0.12 577	0.20 587	0.12 7	0.14 627	0.17 511	0.13 191	0.27 529	0.23 465	0.20 544	0.20 441	0.24 557	0.19 580	0.19 548	0.17 537	0.15 663	0.30 721	0.14 649	0.14 654	0.14 651	0.12 617

fast-acv-ft	0.18 574	0.11 559	0.19 575	0.19 493	0.12 582	0.24 621	0.21 608	0.25 488	0.34 595	0.22 576	0.34 619	0.27 589	0.20 593	0.21 591	0.23 616	0.09 517	0.09 598	0.08 429	0.10 583	0.08 476	0.07 421

HBP-ISP	0.18 574	0.13 605	0.16 505	0.15 132	0.11 545	0.08 96	0.13 191	0.28 550	0.29 550	0.22 576	0.33 614	0.21 515	0.25 629	0.23 615	0.17 537	0.14 659	0.16 689	0.21 688	0.17 684	0.10 574	0.08 494

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 574	0.09 468	0.29 644	0.15 132	0.10 490	0.22 600	0.20 587	0.26 507	0.39 628	0.25 612	0.42 669	0.24 557	0.15 495	0.20 573	0.19 568	0.07 363	0.05 289	0.06 213	0.05 206	0.10 574	0.09 543

SACVNet	0.18 574	0.12 577	0.14 419	0.17 321	0.13 605	0.22 600	0.18 522	0.31 594	0.30 560	0.23 589	0.31 597	0.30 618	0.22 606	0.22 604	0.17 537	0.11 594	0.08 561	0.10 568	0.10 583	0.12 615	0.14 659

psm_up	0.18 574	0.10 531	0.18 563	0.20 562	0.11 545	0.17 511	0.19 563	0.37 662	0.34 595	0.21 560	0.28 568	0.29 608	0.24 620	0.20 573	0.22 604	0.09 517	0.10 620	0.11 600	0.11 617	0.08 476	0.08 494

hitnet-ft	0.18 574	0.09 468	0.17 537	0.14 72	0.09 374	0.26 643	0.20 587	0.25 488	0.26 518	0.24 599	0.32 601	0.31 631	0.22 606	0.24 625	0.21 595	0.12 619	0.07 527	0.10 568	0.08 493	0.12 615	0.11 603

STTStereo	0.18 574	0.12 577	0.27 631	0.20 562	0.11 545	0.16 487	0.21 608	0.29 566	0.23 465	0.21 560	0.30 588	0.29 608	0.18 563	0.20 573	0.19 568	0.12 619	0.11 633	0.11 600	0.14 654	0.09 541	0.08 494

CVANet_RVC	0.18 574	0.10 531	0.14 419	0.21 597	0.10 490	0.18 530	0.17 471	0.34 634	0.33 583	0.22 576	0.31 597	0.28 599	0.18 563	0.23 615	0.17 537	0.12 619	0.08 561	0.12 620	0.11 617	0.09 541	0.07 421

StereoDRNet	0.18 574	0.11 559	0.17 537	0.22 617	0.11 545	0.21 591	0.22 619	0.37 662	0.33 583	0.24 599	0.28 568	0.30 618	0.19 580	0.20 573	0.20 575	0.09 517	0.08 561	0.11 600	0.09 541	0.09 541	0.07 421

DLCB_ROB	0.18 574	0.10 531	0.15 468	0.23 641	0.11 545	0.24 621	0.18 522	0.29 566	0.28 543	0.27 624	0.28 568	0.28 599	0.24 620	0.19 548	0.20 575	0.08 448	0.08 561	0.09 518	0.09 541	0.07 402	0.07 421

TCMNet	0.19 586	0.12 577	0.19 575	0.20 562	0.18 681	0.20 571	0.24 646	0.27 529	0.36 609	0.23 589	0.26 545	0.25 571	0.19 580	0.19 548	0.23 616	0.13 645	0.11 633	0.11 600	0.12 639	0.13 635	0.12 617

rvit_105_1	0.19 586	0.11 559	0.25 621	0.21 597	0.16 658	0.21 591	0.27 677	0.31 594	0.41 637	0.19 521	0.20 441	0.22 533	0.17 547	0.19 548	0.17 537	0.12 619	0.12 649	0.13 635	0.15 671	0.08 476	0.07 421

test_sample8	0.19 586	0.12 577	0.20 587	0.12 7	0.14 627	0.17 511	0.13 191	0.31 594	0.21 439	0.27 624	0.22 477	0.36 657	0.25 629	0.19 548	0.17 537	0.15 663	0.30 721	0.14 649	0.14 654	0.14 651	0.12 617

SDNR	0.19 586	0.08 382	0.19 575	0.16 232	0.12 582	0.77 729	0.14 266	0.25 488	0.32 575	0.19 521	0.24 499	0.19 493	0.13 452	0.19 548	0.15 505	0.16 679	0.18 696	0.14 649	0.11 617	0.08 476	0.11 603

pcwnet_v2	0.19 586	0.10 531	0.26 624	0.17 321	0.14 627	0.18 530	0.15 355	0.37 662	0.46 666	0.19 521	0.24 499	0.21 515	0.19 580	0.20 573	0.19 568	0.13 645	0.10 620	0.10 568	0.10 583	0.11 597	0.13 640

ADCRef	0.19 586	0.12 577	0.41 677	0.20 562	0.12 582	0.22 600	0.18 522	0.32 605	0.36 609	0.26 618	0.32 601	0.17 462	0.23 614	0.24 625	0.24 629	0.07 363	0.06 449	0.09 518	0.09 541	0.08 476	0.08 494

NVstereo2D	0.19 586	0.10 531	0.15 468	0.17 321	0.15 647	0.28 660	0.23 631	0.44 695	0.42 646	0.15 424	0.27 554	0.25 571	0.19 580	0.22 604	0.17 537	0.09 517	0.06 449	0.10 568	0.08 493	0.15 667	0.09 543

DRN-Test	0.19 586	0.11 559	0.20 587	0.22 617	0.10 490	0.22 600	0.22 619	0.39 674	0.37 616	0.24 599	0.32 601	0.26 581	0.21 597	0.22 604	0.24 629	0.11 594	0.07 527	0.11 600	0.10 583	0.09 541	0.07 421

DISCO	0.19 586	0.09 468	0.22 603	0.17 321	0.10 490	0.25 632	0.18 522	0.27 529	0.44 658	0.22 576	0.31 597	0.33 644	0.26 635	0.28 649	0.28 667	0.08 448	0.06 449	0.07 328	0.07 410	0.09 541	0.09 543

CBMV_ROB	0.19 586	0.13 605	0.17 537	0.16 232	0.11 545	0.15 455	0.13 191	0.26 507	0.28 543	0.27 624	0.30 588	0.27 589	0.24 620	0.23 615	0.16 521	0.15 663	0.17 694	0.22 692	0.20 691	0.10 574	0.11 603

NOSS_ROB	0.19 586	0.12 577	0.18 563	0.16 232	0.12 582	0.15 455	0.12 112	0.30 581	0.32 575	0.20 544	0.22 477	0.27 589	0.23 614	0.21 591	0.16 521	0.16 679	0.18 696	0.23 693	0.21 693	0.12 615	0.13 640

CBMV	0.19 586	0.14 618	0.17 537	0.18 416	0.10 490	0.20 571	0.11 74	0.29 566	0.30 560	0.29 648	0.30 588	0.30 618	0.23 614	0.27 637	0.19 568	0.13 645	0.15 681	0.17 673	0.16 677	0.10 574	0.10 575
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PStereo	0.20 598	0.22 679	0.20 587	0.17 321	0.10 490	0.13 391	0.20 587	0.27 529	0.38 623	0.20 544	0.14 331	0.28 599	0.31 670	0.24 625	0.31 685	0.18 685	0.13 664	0.15 662	0.11 617	0.12 615	0.12 617

w-ln-seven-2	0.20 598	0.14 618	0.37 669	0.22 617	0.12 582	0.20 571	0.21 608	0.28 550	0.37 616	0.25 612	0.37 632	0.27 589	0.22 606	0.21 591	0.23 616	0.08 448	0.08 561	0.09 518	0.09 541	0.10 574	0.09 543

YMNet	0.20 598	0.12 577	0.19 575	0.20 562	0.14 627	0.26 643	0.23 631	0.32 605	0.34 595	0.27 624	0.34 619	0.30 618	0.18 563	0.18 531	0.22 604	0.10 562	0.13 664	0.10 568	0.10 583	0.08 476	0.09 543

YMNet_1	0.20 598	0.12 577	0.19 575	0.20 562	0.14 627	0.26 643	0.23 631	0.32 605	0.34 595	0.27 624	0.34 619	0.30 618	0.18 563	0.18 531	0.22 604	0.10 562	0.13 664	0.10 568	0.10 583	0.08 476	0.09 543

GwcNet	0.20 598	0.13 605	0.19 575	0.18 416	0.12 582	0.24 621	0.19 563	0.35 649	0.43 653	0.20 544	0.32 601	0.33 644	0.20 593	0.22 604	0.24 629	0.11 594	0.09 598	0.09 518	0.09 541	0.09 541	0.10 575

FAT-Stereo	0.20 598	0.12 577	0.22 603	0.21 597	0.12 582	0.17 511	0.18 522	0.34 634	0.39 628	0.27 624	0.37 632	0.34 651	0.32 675	0.21 591	0.20 575	0.09 517	0.11 633	0.10 568	0.09 541	0.11 597	0.14 659

FADNet-RVC	0.20 598	0.20 669	0.38 671	0.21 597	0.16 658	0.20 571	0.15 355	0.26 507	0.26 518	0.26 618	0.32 601	0.26 581	0.21 597	0.22 604	0.19 568	0.12 619	0.13 664	0.12 620	0.14 654	0.13 635	0.18 689

S-Stereo	0.20 598	0.12 577	0.25 621	0.21 597	0.13 605	0.20 571	0.18 522	0.32 605	0.43 653	0.23 589	0.36 626	0.28 599	0.30 666	0.19 548	0.22 604	0.09 517	0.12 649	0.10 568	0.10 583	0.13 635	0.13 640

SuperB	0.20 598	0.10 531	0.56 697	0.16 232	0.09 374	0.18 530	0.18 522	0.24 469	0.50 681	0.26 618	0.39 646	0.17 462	0.21 597	0.22 604	0.21 595	0.08 448	0.06 449	0.06 213	0.06 307	0.12 615	0.10 575

ADCP+	0.20 598	0.10 531	0.33 656	0.20 562	0.12 582	0.22 600	0.26 670	0.31 594	0.34 595	0.26 618	0.37 632	0.22 533	0.22 606	0.27 637	0.27 659	0.09 517	0.06 449	0.08 429	0.08 493	0.09 541	0.10 575

PS-NSSS	0.20 598	0.21 675	0.23 612	0.20 562	0.10 490	0.19 555	0.17 471	0.36 656	0.25 504	0.27 624	0.33 614	0.27 589	0.24 620	0.20 573	0.20 575	0.15 663	0.12 649	0.17 673	0.14 654	0.10 574	0.08 494

PWCDC_ROB	0.20 598	0.13 605	0.22 603	0.24 650	0.11 545	0.19 555	0.15 355	0.33 625	0.54 691	0.29 648	0.50 686	0.21 515	0.15 495	0.27 637	0.20 575	0.11 594	0.09 598	0.10 568	0.08 493	0.11 597	0.09 543

SGM-Forest	0.20 598	0.14 618	0.18 563	0.19 493	0.13 605	0.20 571	0.22 619	0.33 625	0.30 560	0.24 599	0.29 580	0.28 599	0.19 580	0.23 615	0.17 537	0.15 663	0.16 689	0.15 662	0.14 654	0.12 615	0.12 617
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
UDG	0.21 611	0.17 647	0.19 575	0.23 641	0.15 647	0.30 667	0.20 587	0.33 625	0.35 604	0.23 589	0.28 568	0.31 631	0.27 643	0.20 573	0.22 604	0.15 663	0.12 649	0.13 635	0.09 541	0.14 651	0.14 659

FINET	0.21 611	0.18 659	0.26 624	0.18 416	0.16 658	0.23 616	0.23 631	0.32 605	0.48 669	0.25 612	0.32 601	0.22 533	0.22 606	0.22 604	0.17 537	0.18 685	0.16 689	0.11 600	0.10 583	0.15 667	0.13 640

Syn2CoEx	0.21 611	0.16 636	0.27 631	0.29 694	0.14 627	0.26 643	0.20 587	0.33 625	0.31 568	0.28 639	0.36 626	0.27 589	0.25 629	0.19 548	0.24 629	0.16 679	0.12 649	0.14 649	0.11 617	0.09 541	0.08 494

FADNet	0.21 611	0.22 679	0.36 665	0.18 416	0.17 674	0.24 621	0.13 191	0.31 594	0.31 568	0.23 589	0.25 528	0.27 589	0.21 597	0.19 548	0.15 505	0.13 645	0.15 681	0.12 620	0.15 671	0.16 676	0.18 689

RP	0.21 611	0.13 605	0.21 597	0.23 641	0.11 545	0.21 591	0.20 587	0.25 488	0.44 658	0.21 560	0.38 638	0.36 657	0.24 620	0.27 637	0.25 639	0.11 594	0.12 649	0.13 635	0.12 639	0.12 615	0.14 659

DANet	0.21 611	0.15 628	0.28 636	0.25 663	0.13 605	0.22 600	0.19 563	0.27 529	0.27 528	0.28 639	0.32 601	0.35 655	0.31 670	0.31 659	0.23 616	0.11 594	0.09 598	0.11 600	0.10 583	0.13 635	0.11 603
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.21 611	0.12 577	0.21 597	0.24 650	0.13 605	0.22 600	0.22 619	0.41 684	0.26 518	0.31 659	0.42 669	0.37 662	0.28 654	0.23 615	0.22 604	0.10 562	0.12 649	0.10 568	0.09 541	0.10 574	0.08 494

PWC_ROB	0.21 611	0.16 636	0.26 624	0.18 416	0.11 545	0.22 600	0.13 191	0.32 605	0.49 678	0.30 653	0.40 652	0.32 640	0.24 620	0.31 659	0.22 604	0.10 562	0.07 527	0.11 600	0.08 493	0.11 597	0.10 575

PSMNet_ROB	0.21 611	0.11 559	0.15 468	0.27 682	0.15 647	0.24 621	0.35 710	0.43 693	0.37 616	0.27 624	0.32 601	0.32 640	0.22 606	0.21 591	0.26 651	0.12 619	0.08 561	0.13 635	0.11 617	0.09 541	0.09 543

SCION-MonSter	0.22 620	0.17 647	0.16 505	0.25 663	0.18 681	0.34 679	0.17 471	0.28 550	0.47 668	0.23 589	0.46 677	0.20 505	0.18 563	0.25 631	0.25 639	0.09 517	0.08 561	0.23 693	0.19 689	0.11 597	0.11 603

MSAF-DinoV2	0.22 620	0.11 559	0.23 612	0.17 321	0.10 490	0.27 653	0.16 429	0.37 662	0.55 692	0.21 560	0.27 554	0.47 696	0.27 643	0.35 678	0.39 704	0.09 517	0.06 449	0.07 328	0.09 541	0.12 615	0.10 575

GASNet	0.22 620	0.23 682	0.33 656	0.26 669	0.17 674	0.26 643	0.16 429	0.44 695	0.42 646	0.27 624	0.24 499	0.30 618	0.15 495	0.27 637	0.18 555	0.12 619	0.08 561	0.12 620	0.11 617	0.16 676	0.07 421

Anonymous_2	0.22 620	0.17 647	0.28 636	0.15 132	0.16 658	0.32 669	0.22 619	0.22 421	0.17 344	0.23 589	0.24 499	0.26 581	0.27 643	0.27 637	0.23 616	0.22 703	0.25 717	0.17 673	0.17 684	0.17 684	0.17 686

Wz-Net-LNSev	0.22 620	0.16 636	0.38 671	0.21 597	0.13 605	0.25 632	0.23 631	0.32 605	0.43 653	0.30 653	0.41 663	0.31 631	0.18 563	0.22 604	0.25 639	0.10 562	0.09 598	0.08 429	0.08 493	0.12 615	0.11 603

Wz-Net-MNSev	0.22 620	0.13 605	0.31 649	0.20 562	0.14 627	0.36 689	0.24 646	0.33 625	0.44 658	0.28 639	0.40 652	0.38 666	0.19 580	0.24 625	0.25 639	0.09 517	0.07 527	0.09 518	0.09 541	0.12 615	0.10 575

DDUNet	0.22 620	0.17 647	0.21 597	0.22 617	0.15 647	0.25 632	0.24 646	0.29 566	0.30 560	0.31 659	0.36 626	0.33 644	0.25 629	0.24 625	0.20 575	0.18 685	0.13 664	0.17 673	0.11 617	0.16 676	0.16 677

APVNet	0.22 620	0.12 577	0.19 575	0.18 416	0.14 627	0.32 669	0.31 706	0.39 674	0.32 575	0.27 624	0.40 652	0.30 618	0.29 662	0.26 634	0.25 639	0.11 594	0.12 649	0.11 600	0.14 654	0.12 615	0.12 617

aanetorigin	0.22 620	0.17 647	0.56 697	0.17 321	0.10 490	0.15 455	0.19 563	0.20 367	0.33 583	0.49 701	0.48 681	0.29 608	0.27 643	0.20 573	0.23 616	0.08 448	0.07 527	0.08 429	0.07 410	0.10 574	0.09 543

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 620	0.21 675	0.24 616	0.26 669	0.11 545	0.23 616	0.14 266	0.39 674	0.24 482	0.32 665	0.36 626	0.30 618	0.21 597	0.19 548	0.21 595	0.17 684	0.14 675	0.21 688	0.16 677	0.12 615	0.12 617

AF-Net	0.22 620	0.17 647	0.17 537	0.26 669	0.13 605	0.25 632	0.24 646	0.32 605	0.50 681	0.25 612	0.33 614	0.38 666	0.26 635	0.28 649	0.25 639	0.11 594	0.10 620	0.16 670	0.11 617	0.11 597	0.10 575

stereogan	0.22 620	0.11 559	0.21 597	0.20 562	0.12 582	0.31 668	0.19 563	0.35 649	0.44 658	0.22 576	0.39 646	0.35 655	0.27 643	0.33 669	0.22 604	0.10 562	0.12 649	0.10 568	0.10 583	0.14 651	0.13 640

edge stereo	0.22 620	0.13 605	0.20 587	0.21 597	0.13 605	0.23 616	0.16 429	0.32 605	0.42 646	0.32 665	0.40 652	0.38 666	0.35 685	0.25 631	0.24 629	0.13 645	0.11 633	0.14 649	0.11 617	0.12 615	0.13 640

RYNet	0.22 620	0.12 577	0.22 603	0.19 493	0.17 674	0.46 700	0.26 670	0.38 670	0.48 669	0.24 599	0.28 568	0.34 651	0.23 614	0.20 573	0.30 678	0.10 562	0.06 449	0.09 518	0.09 541	0.13 635	0.15 666

NaN_ROB	0.22 620	0.19 663	0.24 616	0.25 663	0.13 605	0.29 664	0.26 670	0.33 625	0.41 637	0.31 659	0.31 597	0.32 640	0.23 614	0.30 658	0.21 595	0.11 594	0.17 694	0.10 568	0.10 583	0.08 476	0.09 543

MDST_ROB	0.22 620	0.10 531	0.17 537	0.18 416	0.11 545	0.37 690	0.19 563	0.43 693	0.41 637	0.39 682	0.39 646	0.29 608	0.21 597	0.26 634	0.18 555	0.11 594	0.10 620	0.14 649	0.11 617	0.10 574	0.08 494

XPNet_ROB	0.22 620	0.11 559	0.19 575	0.22 617	0.13 605	0.22 600	0.19 563	0.34 634	0.40 634	0.30 653	0.39 646	0.39 674	0.26 635	0.26 634	0.28 667	0.15 663	0.10 620	0.10 568	0.10 583	0.13 635	0.12 617

SQANet	0.23 637	0.23 682	0.30 647	0.30 696	0.19 686	0.27 653	0.13 191	0.29 566	0.33 583	0.24 599	0.37 632	0.31 631	0.22 606	0.27 637	0.23 616	0.15 663	0.10 620	0.21 688	0.16 677	0.21 692	0.15 666

Nwc_Net	0.23 637	0.16 636	0.21 597	0.25 663	0.14 627	0.24 621	0.26 670	0.37 662	0.38 623	0.22 576	0.41 663	0.30 618	0.28 654	0.28 649	0.25 639	0.11 594	0.10 620	0.17 673	0.20 691	0.10 574	0.10 575

RTSC	0.23 637	0.12 577	0.28 636	0.21 597	0.13 605	0.28 660	0.16 429	0.35 649	0.66 717	0.27 624	0.33 614	0.30 618	0.21 597	0.31 659	0.29 671	0.10 562	0.08 561	0.09 518	0.10 583	0.13 635	0.13 640

PA-Net	0.23 637	0.18 659	0.33 656	0.28 685	0.22 695	0.21 591	0.38 715	0.29 566	0.39 628	0.22 576	0.32 601	0.25 571	0.26 635	0.20 573	0.25 639	0.09 517	0.23 714	0.15 662	0.22 696	0.09 541	0.13 640
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.23 637	0.15 628	0.17 537	0.34 701	0.18 681	0.24 621	0.23 631	0.34 634	0.28 543	0.31 659	0.38 638	0.38 666	0.28 654	0.23 615	0.24 629	0.15 663	0.12 649	0.18 683	0.21 693	0.13 635	0.13 640

ETE_ROB	0.23 637	0.17 647	0.22 603	0.25 663	0.13 605	0.26 643	0.29 693	0.31 594	0.36 609	0.28 639	0.36 626	0.45 688	0.26 635	0.27 637	0.26 651	0.11 594	0.08 561	0.12 620	0.09 541	0.14 651	0.13 640

SGM_RVC	0.23 637	0.12 577	0.15 468	0.15 132	0.09 374	0.33 676	0.18 522	0.34 634	0.31 568	0.44 696	0.37 632	0.53 704	0.35 685	0.35 678	0.24 629	0.13 645	0.13 664	0.13 635	0.13 650	0.10 574	0.11 603
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.24 644	0.18 659	0.18 563	0.20 562	0.14 627	0.21 591	0.19 563	0.32 605	0.41 637	0.29 648	0.21 465	0.32 640	0.27 643	0.41 703	0.27 659	0.46 724	0.12 649	0.31 712	0.11 617	0.15 667	0.12 617

z-mn7	0.24 644	0.14 618	0.45 681	0.19 493	0.13 605	0.28 660	0.25 661	0.34 634	0.62 708	0.27 624	0.56 698	0.29 608	0.24 620	0.32 666	0.25 639	0.08 448	0.08 561	0.08 429	0.08 493	0.10 574	0.10 575

w-ln-seven	0.24 644	0.14 618	0.55 694	0.19 493	0.14 627	0.26 643	0.22 619	0.35 649	0.60 705	0.29 648	0.39 646	0.30 618	0.22 606	0.21 591	0.26 651	0.09 517	0.09 598	0.11 600	0.10 583	0.11 597	0.10 575

DGSMNet	0.24 644	0.19 663	0.33 656	0.21 597	0.24 700	0.24 621	0.20 587	0.35 649	0.41 637	0.24 599	0.32 601	0.38 666	0.21 597	0.29 655	0.23 616	0.12 619	0.11 633	0.14 649	0.16 677	0.23 696	0.23 700

G-Net	0.24 644	0.16 636	0.36 665	0.22 617	0.16 658	0.51 706	0.23 631	0.29 566	0.34 595	0.36 675	0.38 638	0.31 631	0.29 662	0.27 637	0.26 651	0.11 594	0.09 598	0.12 620	0.09 541	0.16 676	0.13 640

NCC-stereo	0.24 644	0.15 628	0.31 649	0.26 669	0.16 658	0.20 571	0.30 700	0.40 678	0.40 634	0.24 599	0.38 638	0.33 644	0.28 654	0.36 684	0.27 659	0.12 619	0.11 633	0.15 662	0.22 696	0.13 635	0.13 640

Abc-Net	0.24 644	0.15 628	0.31 649	0.26 669	0.16 658	0.20 571	0.30 700	0.40 678	0.40 634	0.24 599	0.38 638	0.33 644	0.28 654	0.36 684	0.27 659	0.12 619	0.11 633	0.15 662	0.22 696	0.13 635	0.13 640
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.24 644	0.11 559	0.47 686	0.22 617	0.12 582	0.34 679	0.29 693	0.29 566	0.56 695	0.24 599	0.46 677	0.30 618	0.30 666	0.29 655	0.29 671	0.08 448	0.07 527	0.09 518	0.09 541	0.10 574	0.10 575

DeepPrunerF	0.24 644	0.17 647	0.42 679	0.26 669	0.16 658	0.22 600	0.28 683	0.37 662	0.50 681	0.26 618	0.29 580	0.24 557	0.28 654	0.21 591	0.22 604	0.15 663	0.11 633	0.20 687	0.18 688	0.12 615	0.13 640

FBW_ROB	0.24 644	0.17 647	0.22 603	0.26 669	0.14 627	0.25 632	0.22 619	0.41 684	0.41 637	0.41 689	0.41 663	0.42 681	0.27 643	0.31 659	0.23 616	0.09 517	0.14 675	0.14 649	0.12 639	0.11 597	0.09 543

SANet	0.24 644	0.14 618	0.28 636	0.21 597	0.11 545	0.27 653	0.24 646	0.38 670	0.64 713	0.36 675	0.40 652	0.43 684	0.26 635	0.27 637	0.24 629	0.12 619	0.09 598	0.10 568	0.09 541	0.13 635	0.11 603

WCMA_ROB	0.24 644	0.11 559	0.22 603	0.17 321	0.14 627	0.32 669	0.15 355	0.32 605	0.32 575	0.38 680	0.53 689	0.40 678	0.34 682	0.34 672	0.25 639	0.11 594	0.12 649	0.12 620	0.10 583	0.14 651	0.14 659

DStereoSA	0.25 656	0.19 663	0.37 669	0.26 669	0.17 674	0.22 600	0.20 587	0.49 705	0.59 701	0.22 576	0.29 580	0.29 608	0.33 677	0.39 695	0.28 667	0.12 619	0.11 633	0.16 670	0.14 654	0.14 651	0.12 617

zh-sn7	0.25 656	0.17 647	0.50 688	0.24 650	0.13 605	0.25 632	0.24 646	0.34 634	0.48 669	0.28 639	0.54 691	0.28 599	0.31 670	0.36 684	0.32 687	0.10 562	0.10 620	0.11 600	0.10 583	0.12 615	0.12 617

zh-mn7	0.25 656	0.14 618	0.56 697	0.19 493	0.14 627	0.24 621	0.22 619	0.34 634	0.62 708	0.35 672	0.65 707	0.31 631	0.25 629	0.31 659	0.25 639	0.09 517	0.08 561	0.09 518	0.09 541	0.09 541	0.11 603

Wz-Net-SNSev	0.25 656	0.17 647	0.44 680	0.25 663	0.14 627	0.26 643	0.23 631	0.38 670	0.56 695	0.30 653	0.55 693	0.39 674	0.26 635	0.23 615	0.30 678	0.10 562	0.09 598	0.09 518	0.10 583	0.11 597	0.11 603

psmorigin	0.25 656	0.15 628	0.34 664	0.17 321	0.13 605	0.23 616	0.14 266	0.34 634	0.33 583	0.41 689	0.55 693	0.41 680	0.37 689	0.34 672	0.27 659	0.11 594	0.15 681	0.11 600	0.11 617	0.12 615	0.16 677

RGC	0.25 656	0.20 669	0.29 644	0.28 685	0.16 658	0.22 600	0.23 631	0.32 605	0.44 658	0.27 624	0.40 652	0.38 666	0.27 643	0.36 684	0.22 604	0.11 594	0.13 664	0.17 673	0.17 684	0.14 651	0.16 677

ADCMid	0.25 656	0.15 628	0.40 674	0.20 562	0.14 627	0.25 632	0.26 670	0.34 634	0.38 623	0.36 675	0.44 674	0.34 651	0.40 696	0.35 678	0.33 692	0.10 562	0.09 598	0.11 600	0.11 617	0.13 635	0.12 617

ADCPNet	0.25 656	0.16 636	0.61 704	0.21 597	0.15 647	0.35 688	0.25 661	0.32 605	0.35 604	0.30 653	0.40 652	0.36 657	0.28 654	0.28 649	0.32 687	0.12 619	0.10 620	0.11 600	0.12 639	0.14 651	0.13 640

LALA_ROB	0.25 656	0.16 636	0.22 603	0.26 669	0.17 674	0.27 653	0.27 677	0.42 689	0.37 616	0.33 669	0.38 638	0.51 700	0.26 635	0.28 649	0.27 659	0.16 679	0.09 598	0.12 620	0.11 617	0.13 635	0.12 617

SHD	0.26 665	0.15 628	0.30 647	0.24 650	0.18 681	0.22 600	0.15 355	0.38 670	0.71 721	0.32 665	0.41 663	0.36 657	0.28 654	0.32 666	0.29 671	0.12 619	0.11 633	0.14 649	0.13 650	0.16 676	0.20 695

AnyNet_C32	0.26 665	0.16 636	0.36 665	0.20 562	0.16 658	0.25 632	0.30 700	0.32 605	0.44 658	0.31 659	0.49 682	0.30 618	0.33 677	0.40 700	0.33 692	0.12 619	0.12 649	0.12 620	0.14 654	0.14 651	0.15 666

DStereoFS	0.27 667	0.22 679	0.31 649	0.22 617	0.15 647	0.22 600	0.20 587	0.50 709	0.48 669	0.28 639	0.44 674	0.33 644	0.34 682	0.52 713	0.29 671	0.12 619	0.11 633	0.15 662	0.13 650	0.16 676	0.16 677

PSMNet-RUCA	0.27 667	0.33 705	0.41 677	0.36 705	0.32 713	0.18 530	0.19 563	0.42 689	0.30 560	0.33 669	0.41 663	0.39 674	0.25 629	0.31 659	0.20 575	0.18 685	0.10 620	0.25 696	0.15 671	0.21 692	0.16 677

PDISCO_ROB	0.27 667	0.16 636	0.26 624	0.28 685	0.20 689	0.32 669	0.26 670	0.44 695	0.57 697	0.28 639	0.40 652	0.45 688	0.29 662	0.33 669	0.34 694	0.12 619	0.09 598	0.17 673	0.16 677	0.17 684	0.13 640

DispFullNet	0.27 667	0.21 675	0.65 707	0.28 685	0.16 658	0.26 643	0.17 471	0.33 625	0.58 700	0.27 624	0.38 638	0.43 684	0.23 614	0.38 691	0.23 616	0.12 619	0.06 449	0.19 685	0.11 617	0.21 692	0.15 666

MeshStereo	0.27 667	0.13 605	0.18 563	0.15 132	0.11 545	0.32 669	0.24 646	0.40 678	0.36 609	0.52 703	0.57 701	0.67 715	0.40 696	0.35 678	0.26 651	0.14 659	0.13 664	0.13 635	0.11 617	0.11 597	0.10 575
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	0.28 672	0.17 647	0.78 724	0.22 617	0.16 658	0.34 679	0.29 693	0.39 674	0.57 697	0.24 599	0.55 693	0.37 662	0.24 620	0.33 669	0.35 695	0.09 517	0.08 561	0.09 518	0.10 583	0.14 651	0.16 677

XQC	0.28 672	0.23 682	0.51 689	0.28 685	0.19 686	0.34 679	0.27 677	0.36 656	0.57 697	0.31 659	0.30 588	0.37 662	0.30 666	0.38 691	0.38 702	0.13 645	0.09 598	0.15 662	0.12 639	0.17 684	0.18 689

CC-Net-ROB	0.28 672	0.31 703	0.36 665	0.29 694	0.15 647	0.25 632	0.19 563	0.45 698	0.33 583	0.39 682	0.37 632	0.39 674	0.31 670	0.27 637	0.26 651	0.24 709	0.19 699	0.30 711	0.23 700	0.18 687	0.15 666

DPSNet	0.28 672	0.16 636	0.31 649	0.18 416	0.13 605	0.54 708	0.42 719	0.51 711	0.67 718	0.29 648	0.38 638	0.38 666	0.29 662	0.31 659	0.23 616	0.11 594	0.10 620	0.11 600	0.08 493	0.20 691	0.16 677

MultiAttention	0.29 676	0.08 382	0.14 419	0.19 493	0.12 582	1.45 744	1.33 748	0.36 656	0.37 616	0.19 521	0.21 465	0.24 557	0.11 377	0.38 691	0.18 555	0.06 178	0.05 289	0.08 429	0.08 493	0.10 574	0.09 543

Wz-Net-TNSev	0.29 676	0.20 669	0.65 707	0.19 493	0.15 647	0.38 693	0.27 677	0.35 649	0.55 692	0.34 671	0.42 669	0.45 688	0.38 690	0.32 666	0.30 678	0.12 619	0.13 664	0.10 568	0.12 639	0.15 667	0.14 659

ccnet	0.29 676	0.28 698	0.23 612	0.20 562	0.28 707	0.41 698	0.21 608	0.45 698	0.33 583	0.36 675	0.46 677	0.36 657	0.30 666	0.39 695	0.42 711	0.23 707	0.14 675	0.21 688	0.17 684	0.23 696	0.18 689

EDNetEfficient	0.29 676	0.24 685	1.13 735	0.18 416	0.10 490	0.19 555	0.20 587	0.20 367	0.60 705	0.74 723	0.56 698	0.31 631	0.39 693	0.22 604	0.30 678	0.09 517	0.07 527	0.08 429	0.07 410	0.11 597	0.09 543

ADCS	0.29 676	0.18 659	0.45 681	0.21 597	0.17 674	0.28 660	0.23 631	0.41 684	0.63 712	0.40 685	0.49 682	0.40 678	0.36 687	0.39 695	0.40 707	0.13 645	0.12 649	0.13 635	0.14 654	0.16 676	0.16 677

CSAN	0.29 676	0.24 685	0.27 631	0.34 701	0.19 686	0.33 676	0.42 719	0.37 662	0.50 681	0.38 680	0.40 652	0.44 686	0.33 677	0.28 649	0.30 678	0.20 694	0.16 689	0.19 685	0.19 689	0.14 651	0.15 666

AANet	0.30 682	0.19 663	1.03 733	0.16 232	0.13 605	0.22 600	0.16 429	0.30 581	0.62 708	0.60 710	0.52 688	0.46 692	0.38 690	0.23 615	0.32 687	0.12 619	0.09 598	0.11 600	0.10 583	0.13 635	0.12 617

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 682	0.24 685	0.29 644	0.36 705	0.16 658	0.34 679	0.30 700	0.32 605	0.42 646	0.40 685	0.46 677	0.38 666	0.31 670	0.34 672	0.28 667	0.19 692	0.20 702	0.26 697	0.29 710	0.18 687	0.19 694

GANetREF_RVC	0.31 684	0.34 706	0.27 631	0.35 703	0.16 658	0.32 669	0.41 716	0.48 703	0.51 688	0.35 672	0.35 623	0.34 651	0.33 677	0.39 695	0.32 687	0.27 711	0.20 702	0.29 709	0.15 671	0.18 687	0.17 686
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	0.31 684	0.26 691	0.26 624	0.24 650	0.21 693	0.34 679	0.25 661	0.34 634	0.39 628	0.40 685	0.69 711	0.45 688	0.40 696	0.34 672	0.27 659	0.20 694	0.19 699	0.26 697	0.25 702	0.23 696	0.22 699

MFN_U_SF_RVC	0.32 686	0.21 675	0.55 694	0.30 696	0.15 647	0.34 679	0.17 471	0.52 712	0.46 666	0.46 700	0.55 693	0.59 707	0.39 693	0.35 678	0.37 700	0.15 663	0.14 675	0.18 683	0.21 693	0.16 676	0.15 666

PASM	0.32 686	0.24 685	0.48 687	0.28 685	0.27 706	0.29 664	0.30 700	0.34 634	0.49 678	0.35 672	0.39 646	0.46 692	0.34 682	0.34 672	0.35 695	0.23 707	0.25 717	0.26 697	0.28 709	0.23 696	0.21 697

SGM-ForestM	0.32 686	0.12 577	0.16 505	0.16 232	0.11 545	0.39 695	0.19 563	0.41 684	0.50 681	0.52 703	0.54 691	1.32 736	0.42 705	0.40 700	0.27 659	0.14 659	0.16 689	0.16 670	0.16 677	0.12 615	0.12 617

FC-DCNN v2	0.33 689	0.27 694	0.28 636	0.26 669	0.23 698	0.37 690	0.28 683	0.40 678	0.43 653	0.45 697	0.56 698	0.51 700	0.40 696	0.37 689	0.29 671	0.21 698	0.20 702	0.27 700	0.26 703	0.25 703	0.24 701

FCDSN-DC	0.33 689	0.28 698	0.28 636	0.30 696	0.24 700	0.39 695	0.28 683	0.42 689	0.42 646	0.43 695	0.53 689	0.51 700	0.41 701	0.36 684	0.30 678	0.21 698	0.20 702	0.27 700	0.26 703	0.25 703	0.24 701
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 689	0.27 694	0.28 636	0.26 669	0.23 698	0.37 690	0.28 683	0.40 678	0.43 653	0.45 697	0.55 693	0.51 700	0.40 696	0.37 689	0.30 678	0.21 698	0.20 702	0.27 700	0.26 703	0.25 703	0.24 701

LSM	0.33 689	0.20 669	0.58 700	0.26 669	0.60 731	0.34 679	0.25 661	0.42 689	0.48 669	0.45 697	0.58 703	0.42 681	0.36 687	0.35 678	0.25 639	0.12 619	0.20 702	0.14 649	0.16 677	0.19 690	0.33 715

AnyNet_C01	0.36 693	0.25 690	1.37 738	0.22 617	0.17 674	0.48 704	0.27 677	0.35 649	0.39 628	0.39 682	0.74 717	0.46 692	0.38 690	0.45 705	0.47 716	0.13 645	0.13 664	0.13 635	0.14 654	0.14 651	0.15 666

GCST	0.37 694	0.42 713	0.26 624	1.02 739	0.39 714	0.18 530	0.08 9	0.20 367	0.17 344	0.28 639	0.25 528	0.15 425	0.12 410	0.16 471	0.14 470	0.64 735	0.43 729	0.75 731	0.65 735	0.63 728	0.46 726

otaku	0.39 695	0.37 709	0.52 690	0.44 712	0.28 707	0.58 710	0.24 646	0.41 684	0.62 708	0.40 685	0.49 682	0.46 692	0.33 677	0.40 700	0.32 687	0.30 712	0.30 721	0.39 716	0.33 715	0.29 710	0.28 709

ACVNet-4b	0.39 695	0.53 716	0.55 694	0.45 713	0.24 700	0.47 702	0.18 522	0.49 705	0.64 713	0.42 692	0.45 676	0.60 708	0.27 643	0.34 672	0.24 629	0.33 715	0.14 675	0.48 719	0.42 721	0.30 711	0.26 708

PVD	0.39 695	0.20 669	0.39 673	0.31 700	0.22 695	0.29 664	0.43 721	0.52 712	0.96 735	0.55 707	0.79 721	0.53 704	0.59 725	0.52 713	0.38 702	0.19 692	0.14 675	0.17 673	0.14 654	0.24 702	0.31 713

Ntro	0.40 698	0.40 711	0.53 691	0.46 716	0.30 711	0.65 716	0.24 646	0.46 700	0.68 719	0.41 689	0.49 682	0.48 698	0.42 705	0.39 695	0.31 685	0.32 713	0.28 719	0.37 715	0.30 712	0.32 715	0.29 710

SAMSARA	0.40 698	0.28 698	0.33 656	0.55 719	0.39 714	0.82 730	1.23 747	0.47 702	0.51 688	0.36 675	0.35 623	0.55 706	0.39 693	0.38 691	0.39 704	0.15 663	0.20 702	0.15 662	0.14 654	0.23 696	0.20 695

ELAS_RVC	0.41 700	0.29 701	0.33 656	0.28 685	0.24 700	0.54 708	0.36 711	0.49 705	0.59 701	0.72 719	0.74 717	0.65 713	0.54 718	0.54 718	0.40 707	0.22 703	0.20 702	0.27 700	0.26 703	0.26 708	0.25 706
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 700	0.29 701	0.33 656	0.27 682	0.24 700	0.60 713	0.36 711	0.50 709	0.50 681	0.71 717	0.79 721	0.67 715	0.54 718	0.51 711	0.42 711	0.22 703	0.20 702	0.27 700	0.26 703	0.26 708	0.25 706
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
light-stereo	0.42 702	0.26 691	0.59 702	0.60 721	0.49 721	0.32 669	0.23 631	0.46 700	0.52 690	0.56 709	0.58 703	0.76 720	0.32 675	0.48 707	0.29 671	0.32 713	0.24 715	0.27 700	0.33 715	0.46 719	0.39 720

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 703	0.39 710	0.54 692	0.40 708	0.20 689	0.64 715	0.32 708	0.53 714	0.72 722	0.71 717	0.72 714	0.61 709	0.54 718	0.51 711	0.46 715	0.20 694	0.19 699	0.29 709	0.30 712	0.23 696	0.18 689

ACVNet_1	0.44 704	0.49 715	0.60 703	0.45 713	0.28 707	0.49 705	0.27 677	0.57 719	0.72 722	0.62 712	0.58 703	0.74 719	0.49 715	0.50 709	0.35 695	0.26 710	0.24 715	0.39 716	0.29 710	0.31 714	0.24 701

Consistency-Raft	0.44 704	0.40 711	0.45 681	0.37 707	0.43 718	0.46 700	0.41 716	0.57 719	0.55 692	0.32 665	0.73 715	0.33 644	0.48 714	0.42 704	0.49 718	0.39 718	0.35 726	0.45 718	0.51 728	0.42 718	0.29 710

RTS	0.45 706	0.19 663	3.26 744	0.24 650	0.15 647	0.74 723	0.20 587	0.36 656	0.76 728	0.42 692	0.43 672	0.31 631	0.41 701	0.53 716	0.35 695	0.10 562	0.08 561	0.13 635	0.12 639	0.15 667	0.15 666

RTSA	0.45 706	0.19 663	3.26 744	0.24 650	0.15 647	0.74 723	0.20 587	0.36 656	0.76 728	0.42 692	0.43 672	0.31 631	0.41 701	0.53 716	0.35 695	0.10 562	0.08 561	0.13 635	0.12 639	0.15 667	0.15 666

MANE	0.45 706	0.27 694	0.27 631	0.27 682	0.24 700	0.47 702	0.31 706	0.55 716	0.59 701	0.72 719	1.13 738	1.15 730	0.61 726	0.52 713	0.37 700	0.21 698	0.20 702	0.27 700	0.31 714	0.25 703	0.24 701

NVStereoNet_ROB	0.46 709	0.36 708	0.46 685	0.41 710	0.28 707	0.34 679	0.34 709	0.48 703	0.60 705	0.72 719	0.93 727	0.70 718	0.66 729	0.47 706	0.60 726	0.22 703	0.33 725	0.34 714	0.34 718	0.30 711	0.30 712
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	0.47 710	0.26 691	0.58 700	0.28 685	0.20 689	0.39 695	0.18 522	0.49 705	0.64 713	0.52 703	0.87 724	1.01 725	0.57 723	0.50 709	0.56 723	0.53 728	0.31 724	0.54 725	0.40 719	0.33 716	0.34 716

LE_ROB	0.50 711	0.07 254	0.14 419	0.15 132	0.08 238	0.24 621	0.16 429	0.22 421	1.81 751	4.63 756	0.67 709	0.47 696	0.44 708	0.20 573	0.29 671	0.07 363	0.06 449	0.06 213	0.06 307	0.08 476	0.06 331

BEATNet-Init1	0.52 712	0.27 694	0.62 705	0.30 696	0.21 693	0.76 727	0.29 693	0.54 715	0.65 716	0.86 731	0.95 729	2.07 745	0.62 728	0.56 720	0.42 711	0.18 685	0.18 696	0.23 693	0.22 696	0.22 695	0.21 697

anonymity	0.53 713	0.58 718	0.65 707	0.41 710	0.61 732	0.53 707	0.41 716	0.56 717	0.41 637	0.55 707	0.50 686	0.49 699	0.55 721	0.58 721	0.50 721	0.58 731	0.50 739	0.51 721	0.51 728	0.51 721	0.57 729

RainbowNet	0.54 714	0.61 720	0.70 722	0.57 720	0.43 718	0.65 716	0.37 714	0.60 721	0.87 732	0.50 702	0.66 708	0.64 711	0.47 713	0.49 708	0.43 714	0.47 725	0.48 735	0.52 723	0.41 720	0.52 722	0.40 723

SGM+DAISY	0.56 715	0.57 717	0.65 707	0.40 708	0.54 724	0.66 718	0.49 724	0.56 717	0.45 664	0.66 713	0.69 711	0.67 715	0.56 722	0.63 723	0.56 723	0.59 732	0.48 735	0.50 720	0.50 727	0.52 722	0.58 730

SPS-STEREO	0.57 716	0.58 718	0.65 707	0.45 713	0.55 726	0.62 714	0.44 723	0.62 722	0.50 681	0.68 715	0.64 706	0.66 714	0.57 723	0.61 722	0.60 726	0.62 734	0.47 734	0.51 721	0.49 725	0.55 726	0.58 730
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.64 717	0.66 724	0.65 707	0.51 717	0.69 736	0.69 719	0.57 730	0.64 723	0.73 726	0.60 710	0.73 715	0.62 710	0.67 730	0.65 724	0.60 726	0.66 736	0.58 748	0.63 726	0.59 731	0.68 733	0.69 739

IMH-64-1	0.65 718	0.61 720	0.68 716	0.71 724	0.51 722	0.59 711	0.49 724	0.91 730	0.85 730	0.74 723	1.02 731	0.81 721	0.78 734	0.79 727	0.49 718	0.42 720	0.46 730	0.71 728	0.47 723	0.52 722	0.39 720

IMH-64	0.65 718	0.61 720	0.68 716	0.71 724	0.51 722	0.59 711	0.49 724	0.91 730	0.85 730	0.74 723	1.02 731	0.81 721	0.78 734	0.79 727	0.49 718	0.42 720	0.46 730	0.71 728	0.47 723	0.52 722	0.39 720

ACVNet_2	0.66 720	0.66 724	0.68 716	0.63 722	0.41 716	0.71 721	0.49 724	0.96 734	1.39 744	0.89 733	1.09 734	1.04 726	0.73 732	0.54 718	0.47 716	0.43 722	0.40 728	0.53 724	0.44 722	0.47 720	0.35 718

JetBlue	0.71 721	0.45 714	1.14 736	0.51 717	0.47 720	2.02 745	0.64 734	0.75 725	0.70 720	0.69 716	0.77 720	1.22 732	0.83 736	1.03 742	1.01 742	0.40 719	0.28 719	0.33 713	0.33 715	0.30 711	0.34 716

IMH	0.71 721	0.64 723	0.68 716	0.76 726	0.54 724	0.69 719	0.54 728	0.98 736	1.10 737	0.82 727	1.09 734	0.89 723	0.88 739	0.87 735	0.52 722	0.44 723	0.50 739	0.75 731	0.51 728	0.56 727	0.41 724

PWCK	0.71 721	0.94 735	0.95 731	0.76 726	0.31 712	0.74 723	0.36 711	0.90 729	0.90 733	0.96 737	0.75 719	0.95 724	0.61 726	0.87 735	0.66 729	0.72 737	0.46 730	0.75 731	0.49 725	0.69 735	0.44 725

MADNet+	0.75 724	0.71 726	3.70 747	0.66 723	0.41 716	0.98 735	0.97 745	0.69 724	0.73 726	0.52 703	0.57 701	0.64 711	0.68 731	0.86 734	1.01 742	0.34 716	0.36 727	0.28 708	0.23 700	0.36 717	0.31 713

TorneroNet-64	0.76 725	0.72 727	0.74 723	0.78 728	0.58 730	0.91 734	0.56 729	0.84 728	1.29 741	0.66 713	0.90 725	1.40 738	0.75 733	0.85 733	0.67 732	0.49 726	0.46 730	0.72 730	0.59 731	0.67 732	0.53 728

WAO-7	0.79 726	0.78 729	0.54 692	0.85 732	0.67 735	0.74 723	0.68 738	1.05 740	1.32 742	0.90 735	1.20 741	1.04 726	0.92 740	0.69 725	0.66 729	0.60 733	0.62 749	0.67 727	0.68 737	0.64 729	0.58 730

WAO-6	0.81 727	0.80 730	0.62 705	0.86 733	0.63 733	0.76 727	0.58 731	0.98 736	1.54 749	0.90 735	0.96 730	1.07 728	1.03 744	0.70 726	0.66 729	0.72 737	0.49 737	0.90 739	0.71 738	0.68 733	0.58 730

TorneroNet	0.82 728	0.74 728	0.81 728	0.84 731	0.63 733	0.99 736	0.63 732	0.96 734	1.16 738	0.80 726	1.11 736	1.36 737	0.86 738	0.93 738	0.80 737	0.56 729	0.49 737	0.78 736	0.66 736	0.73 738	0.63 738

LVE	0.83 729	0.85 733	0.85 729	0.80 729	0.56 727	1.04 740	0.65 735	1.05 740	1.47 747	0.96 737	1.22 742	1.10 729	0.85 737	0.83 730	0.71 734	0.49 726	0.55 745	0.76 734	0.60 733	0.65 730	0.59 735

Dean	0.87 730	0.86 734	0.79 726	0.81 730	0.56 727	0.90 731	0.63 732	1.15 750	1.73 750	1.15 745	1.15 739	1.31 735	0.99 743	0.81 729	0.81 738	0.57 730	0.56 746	0.77 735	0.64 734	0.66 731	0.58 730

WAO-8	0.91 731	0.81 731	0.65 707	0.94 736	0.69 736	0.90 731	0.67 736	1.07 744	1.83 752	1.06 742	1.45 744	1.30 733	1.07 745	0.84 731	0.78 735	0.74 739	0.53 742	0.86 737	0.75 739	0.69 735	0.62 736

Venus	0.91 731	0.81 731	0.65 707	0.94 736	0.69 736	0.90 731	0.67 736	1.07 744	1.83 752	1.06 742	1.45 744	1.30 733	1.07 745	0.84 731	0.78 735	0.74 739	0.53 742	0.86 737	0.75 739	0.69 735	0.62 736

UNDER WATER-64	0.95 733	0.94 735	1.43 740	0.87 734	0.56 727	1.18 743	0.87 742	0.77 726	0.94 734	1.04 740	0.85 723	1.58 743	1.21 750	0.94 739	0.96 740	0.87 743	0.57 747	1.03 743	0.88 744	0.78 739	0.73 740

UNDER WATER	0.97 734	0.97 737	1.42 739	0.99 738	0.70 739	1.12 742	0.84 741	0.80 727	1.08 736	1.01 739	0.90 725	1.55 742	1.22 751	1.03 742	1.00 741	0.78 741	0.53 742	1.02 742	0.87 743	0.80 740	0.74 741

notaker	0.97 734	1.11 738	0.98 732	1.13 741	0.81 740	0.73 722	0.68 738	0.93 732	1.16 738	1.18 747	1.18 740	1.41 739	1.16 749	1.08 744	0.69 733	0.81 742	0.64 750	1.17 744	0.79 741	0.98 742	0.80 743

ktn	1.01 736	1.21 740	0.80 727	1.23 743	0.86 742	1.01 738	0.87 742	0.94 733	1.39 744	1.04 740	1.12 737	1.15 730	1.07 745	0.94 739	0.59 725	1.28 753	0.71 751	1.38 748	0.83 742	1.02 744	0.75 742

KSHMR	1.09 737	1.17 739	0.88 730	1.25 744	1.00 744	0.99 736	0.96 744	1.13 748	1.37 743	1.16 746	1.29 743	1.41 739	0.96 742	1.01 741	0.92 739	1.03 751	1.08 753	1.20 745	1.03 747	1.01 743	0.97 745

DPSimNet_ROB	1.11 738	1.23 741	0.78 724	1.13 741	0.88 743	1.10 741	1.13 746	1.16 751	1.23 740	1.43 749	1.02 731	1.41 739	1.10 748	0.90 737	1.60 744	1.46 754	0.51 741	1.21 746	1.03 747	0.90 741	1.01 747

HanzoNet	1.29 739	1.26 742	1.19 737	1.12 740	0.85 741	1.02 739	0.83 740	1.03 739	1.48 748	1.64 750	1.61 746	2.50 747	1.72 752	1.61 746	1.61 745	1.26 752	0.80 752	1.31 747	1.01 746	1.02 744	0.86 744

JetRed	1.62 740	1.46 743	2.98 742	0.92 735	1.21 745	4.99 753	1.53 750	1.27 752	1.39 744	1.83 751	1.74 747	1.60 744	0.95 741	1.41 745	2.45 753	0.90 745	1.60 754	0.93 740	0.90 745	1.35 746	0.99 746

MADNet++	1.95 741	1.75 744	1.59 741	1.82 745	1.69 747	2.33 746	1.40 749	2.35 753	2.09 754	2.57 753	2.36 754	2.24 746	2.17 754	2.28 747	2.34 751	1.87 755	1.66 755	1.54 749	1.34 749	1.92 747	1.77 749

Selective-IGEV-i1pa	2.80 742	3.51 750	0.67 715	0.28 685	0.14 627	10.22 757	0.43 721	4.36 754	3.63 755	3.53 754	6.92 756	3.47 748	1.97 753	13.41 768	2.26 749	0.36 717	0.15 681	0.13 635	0.10 583	0.15 667	0.35 718

coex-ft	3.30 743	0.34 706	59.09 784	0.18 416	0.13 605	0.26 643	0.22 619	0.27 529	0.72 722	1.90 752	0.70 713	0.44 686	0.45 711	0.29 655	0.41 710	0.09 517	0.09 598	0.12 620	0.09 541	0.14 651	0.13 640

noway2	3.60 744	5.21 758	3.74 748	12.26 761	11.84 762	4.51 749	3.91 752	1.00 738	0.48 669	0.89 733	1.98 748	6.35 758	0.41 701	2.90 748	2.47 754	0.93 746	0.13 664	1.92 753	1.77 755	5.66 756	3.67 756

zzzz4	3.62 745	5.55 762	4.00 753	12.27 763	11.85 765	4.49 747	3.91 752	1.10 747	0.42 646	0.85 729	2.01 750	6.20 754	0.44 708	3.00 749	2.25 747	0.94 747	0.15 681	1.93 754	1.76 751	5.70 758	3.67 756

noway1	3.62 745	5.55 762	3.97 751	12.27 763	11.85 765	4.50 748	3.92 754	1.09 746	0.42 646	0.85 729	2.01 750	6.22 755	0.44 708	3.00 749	2.25 747	0.94 747	0.15 681	1.93 754	1.76 751	5.70 758	3.67 756

noway3	3.64 747	5.28 759	3.79 749	12.26 761	11.84 762	4.53 750	3.92 754	1.06 742	0.48 669	0.88 732	1.98 748	6.32 757	0.46 712	3.32 752	2.57 755	0.95 750	0.15 681	1.93 754	1.76 751	5.67 757	3.69 759

noway4	3.64 747	5.53 761	3.97 751	12.24 760	11.84 762	4.58 751	3.96 756	1.14 749	0.45 664	0.82 727	2.01 750	6.19 753	0.43 707	3.04 751	2.29 750	0.94 747	0.15 681	1.93 754	1.76 751	5.75 760	3.71 760

TCMNet-wrong-test	3.67 749	5.48 760	3.89 750	12.18 759	11.75 761	4.65 752	3.88 751	1.06 742	0.72 722	1.09 744	2.15 753	6.30 756	0.53 717	3.43 754	2.36 752	0.89 744	0.20 702	1.87 751	1.69 750	5.57 755	3.62 755

tt	4.67 750	0.06 125	3.55 746	2.02 746	1.55 746	10.25 758	16.71 760	8.91 763	5.03 756	1.31 748	0.94 728	4.71 749	4.76 756	3.33 753	5.87 757	6.06 763	10.30 769	1.88 752	2.11 757	2.75 749	1.21 748

USTest	6.22 751	2.73 747	3.00 743	6.57 753	7.29 753	14.37 760	21.57 761	7.00 762	9.56 761	5.34 759	6.10 755	5.72 752	7.64 759	6.41 758	6.96 759	1.97 756	3.42 761	1.64 750	2.15 758	2.66 748	2.36 750

xxxxx1	7.79 752	5.02 755	7.31 756	3.12 747	3.85 749	16.35 762	22.88 762	5.86 759	8.69 758	7.97 760	8.54 757	9.12 762	8.27 760	10.18 760	10.92 760	2.42 757	2.45 757	3.56 760	12.37 766	3.77 750	3.06 752

tt_ll	7.79 752	5.02 755	7.31 756	3.12 747	3.85 749	16.35 762	22.88 762	5.86 759	8.69 758	7.97 760	8.54 757	9.12 762	8.27 760	10.18 760	10.92 760	2.42 757	2.45 757	3.56 760	12.37 766	3.77 750	3.06 752

ff	7.79 752	5.02 755	7.31 756	3.12 747	3.85 749	16.35 762	22.88 762	5.86 759	8.69 758	7.97 760	8.54 757	9.12 762	8.27 760	10.18 760	10.92 760	2.42 757	2.45 757	3.56 760	12.37 766	3.77 750	3.06 752

EDNetEfficientorigin	7.91 755	0.31 703	153.02 785	0.19 493	0.09 374	0.21 591	0.16 429	0.22 421	0.59 701	0.72 719	0.67 709	0.42 681	0.50 716	0.24 625	0.39 704	0.08 448	0.07 527	0.08 429	0.07 410	0.12 615	0.10 575

DPSMNet_ROB	8.06 756	4.48 751	8.63 764	5.37 752	10.74 756	8.32 755	22.98 766	5.46 756	13.36 766	5.12 757	9.92 762	5.08 750	10.40 763	5.53 757	12.58 763	3.80 761	8.00 762	3.50 758	7.02 763	3.83 753	7.14 764

DGTPSM_ROB	8.06 756	4.48 751	8.63 764	5.35 750	10.72 755	8.32 755	22.97 765	5.46 756	13.35 765	5.12 757	9.92 762	5.08 750	10.40 763	5.52 756	12.58 763	3.79 760	8.00 762	3.50 758	7.02 763	3.83 753	7.14 764

PML	8.91 758	9.34 769	6.13 754	5.35 750	6.41 752	14.99 761	23.38 767	5.27 755	6.83 757	18.04 772	28.19 781	7.67 759	6.83 758	7.85 759	5.75 756	5.35 762	1.83 756	5.95 768	1.93 756	8.64 765	2.52 751

DLNR_Zeroshot_test	10.40 759	1.82 745	19.49 777	120.77 785	13.11 768	0.06 16	0.13 191	0.23 445	0.10 90	0.07 84	0.10 217	0.09 247	0.06 72	0.10 132	0.09 111	0.13 645	0.04 26	0.06 213	0.04 67	51.54 785	0.04 80

DLNR-FE	10.43 760	1.83 746	19.53 778	120.75 784	13.06 767	0.06 16	0.13 191	0.23 445	0.10 90	0.07 84	0.10 217	0.09 247	0.06 72	0.10 132	0.09 111	0.13 645	0.04 26	0.06 213	0.04 67	52.01 786	0.04 80

iinet-test	10.48 761	8.09 765	7.54 760	10.26 754	10.94 757	18.00 766	25.26 768	11.33 767	13.28 763	9.69 764	9.85 760	9.42 765	11.17 765	11.02 764	12.78 766	6.59 765	8.30 764	5.56 763	6.56 759	6.89 761	7.02 762

IINet	10.48 761	8.09 765	7.54 760	10.26 754	10.94 757	18.00 766	25.26 768	11.33 767	13.28 763	9.69 764	9.85 760	9.42 765	11.17 765	11.02 764	12.78 766	6.59 765	8.30 764	5.56 763	6.56 759	6.89 761	7.02 762

LRCNet_RVC	10.62 763	13.42 770	7.30 755	18.92 768	2.07 748	0.33 676	0.30 700	5.59 758	0.48 669	13.03 768	17.94 768	8.87 761	5.65 757	4.79 755	1.89 746	23.51 782	2.73 760	27.55 785	25.71 785	16.07 777	16.33 778

Anonymous_1	10.96 764	7.92 764	7.46 759	10.33 756	10.06 754	18.65 768	26.34 770	11.06 766	13.44 767	9.40 763	10.05 764	9.67 767	11.23 767	10.73 763	12.72 765	6.42 764	8.38 766	5.77 765	10.61 765	12.12 766	6.77 761

DPSM_ROB	11.15 765	8.58 767	8.00 762	10.88 757	11.58 759	19.10 769	26.71 771	12.05 769	14.07 770	10.36 766	10.84 765	10.33 768	11.86 768	11.70 766	13.54 768	6.99 767	8.79 767	5.89 766	6.95 761	7.29 763	7.42 766

DPSM	11.15 765	8.58 767	8.00 762	10.88 757	11.58 759	19.10 769	26.71 771	12.05 769	14.07 770	10.36 766	10.84 765	10.33 768	11.86 768	11.70 766	13.54 768	6.99 767	8.79 767	5.89 766	6.95 761	7.29 763	7.42 766

HaxPig	15.71 767	18.52 781	19.18 776	16.89 767	15.89 769	7.73 754	7.60 757	13.31 771	10.82 762	15.42 769	14.91 767	15.98 770	14.92 770	15.58 769	15.98 770	18.95 777	16.73 770	19.46 781	18.08 777	19.26 778	19.05 781

Selective-IGEV-i16pa	18.58 768	3.30 748	1.09 734	0.21 597	0.18 681	103.68 786	0.28 683	19.87 773	40.73 782	4.16 755	56.45 786	8.07 760	2.59 755	123.95 787	5.89 758	0.18 685	0.12 649	0.09 518	0.12 639	0.12 615	0.51 727

RSGM-EC	20.36 769	4.73 753	0.68 716	16.76 765	16.92 770	21.28 771	27.18 773	10.46 764	14.04 768	18.00 770	21.31 771	22.24 780	21.82 772	22.57 771	17.63 771	62.81 785	33.79 785	20.14 782	18.10 778	20.18 779	16.45 779

acva	20.36 769	4.73 753	0.68 716	16.76 765	16.92 770	21.28 771	27.18 773	10.46 764	14.04 768	18.00 770	21.31 771	22.24 780	21.82 772	22.57 771	17.63 771	62.81 785	33.79 785	20.14 782	18.10 778	20.18 779	16.45 779

MEDIAN_ROB	20.38 771	24.04 782	23.31 779	21.23 769	21.71 772	10.40 759	7.92 758	17.64 772	15.50 772	20.12 773	19.70 769	20.34 771	20.32 771	21.19 770	21.13 773	23.81 783	21.81 779	24.98 784	23.76 784	24.71 783	23.93 784

CasAABBNet	22.42 772	17.33 774	16.01 768	22.01 771	23.28 774	38.32 773	53.80 778	24.14 777	28.41 777	20.60 776	21.77 775	20.89 778	23.91 777	23.43 776	27.36 777	14.07 770	17.69 773	11.83 771	14.01 770	14.67 771	14.95 772

RAFT-FEzeroshot	22.43 773	17.33 774	15.98 766	22.02 772	23.31 776	38.34 774	53.82 780	24.05 775	28.39 775	20.61 777	21.76 773	20.88 775	23.92 779	23.41 774	27.42 779	14.07 770	17.69 773	11.83 771	14.02 771	14.69 772	14.97 773

RAFT-FE	22.43 773	17.33 774	15.98 766	22.02 772	23.31 776	38.34 774	53.82 780	24.05 775	28.39 775	20.61 777	21.76 773	20.88 775	23.92 779	23.41 774	27.42 779	14.07 770	17.69 773	11.83 771	14.02 771	14.69 772	14.97 773

FlowAnything	22.44 775	17.35 777	16.14 770	22.07 775	23.23 773	38.39 778	53.77 776	24.25 779	28.44 778	20.96 781	21.82 777	20.70 773	23.84 775	23.49 778	27.14 775	14.04 769	17.79 778	11.75 769	14.15 775	14.65 769	14.89 769

Hybrid-DGEV	22.47 776	17.40 779	16.14 770	22.00 770	23.29 775	38.36 776	53.80 778	24.43 782	28.63 781	20.59 775	21.81 776	20.88 775	23.91 777	23.45 777	27.42 779	14.08 773	17.69 773	11.83 771	14.06 774	14.65 769	14.93 771

Selective-RAFT-Error	22.47 776	17.37 778	16.09 769	22.06 774	23.34 778	38.39 778	53.83 782	24.29 781	28.47 779	20.74 779	21.83 778	20.81 774	23.90 776	23.54 780	27.53 782	14.08 773	17.69 773	11.82 770	14.00 769	14.69 772	15.00 775

fast-reg	22.85 778	17.43 780	19.15 775	22.22 777	24.34 779	38.36 776	53.78 777	24.23 778	28.52 780	20.55 774	22.05 779	20.54 772	23.77 774	23.21 773	27.31 776	14.18 776	17.47 772	14.33 776	14.96 776	15.81 776	14.81 768

LSM0	22.87 779	17.28 773	18.96 773	22.19 776	29.04 781	38.42 780	53.71 775	24.28 780	28.31 774	20.78 780	21.00 770	21.43 779	24.16 781	23.50 779	27.39 778	14.09 775	17.38 771	11.84 775	14.04 773	14.73 775	14.89 769

AVERAGE_ROB	24.90 780	29.20 785	28.14 782	24.89 778	24.64 780	17.75 765	11.12 759	21.45 774	19.93 773	25.12 782	24.46 780	25.12 782	25.46 782	24.69 781	22.83 774	29.76 784	27.13 784	28.97 786	27.95 786	29.91 784	29.47 785

zzzzzz3	32.30 781	13.60 771	18.91 772	39.10 781	40.27 784	58.35 783	74.04 784	33.28 784	42.63 783	31.37 783	33.03 782	30.65 783	36.33 785	37.51 784	43.96 785	20.73 778	26.80 782	16.52 777	20.79 780	12.34 767	15.78 776

zzz1	32.32 782	13.62 772	19.04 774	39.10 781	40.27 784	58.39 784	73.98 783	33.31 785	42.69 786	31.39 784	33.04 783	30.66 784	36.33 785	37.52 785	43.96 785	20.74 779	26.81 783	16.53 778	20.80 781	12.35 768	15.78 776

zzzz2	33.88 783	26.18 783	24.44 780	33.40 779	35.10 782	58.13 781	81.44 785	37.02 786	42.64 784	31.75 785	33.25 784	31.23 785	35.81 783	34.90 782	40.56 783	21.21 780	26.75 780	18.05 779	21.21 782	22.06 781	22.50 782

noway5	33.88 783	26.18 783	24.44 780	33.40 779	35.10 782	58.13 781	81.44 785	37.02 786	42.64 784	31.75 785	33.25 784	31.23 785	35.81 783	34.90 782	40.56 783	21.21 780	26.75 780	18.05 779	21.21 782	22.06 781	22.50 782

test_example2	98.32 785	94.13 786	45.89 783	96.35 783	109.85 786	88.61 785	95.45 787	25.75 783	94.37 787	130.00 788	126.06 787	58.17 787	74.63 787	88.51 786	79.96 787	150.23 787	221.02 787	77.62 787	99.10 787	113.75 787	96.94 786

GS-Stereo							0.14 266	0.11 69	0.12 166	0.08 145	0.10 217	0.05 5	0.05 15	0.11 214	0.08 28	0.06 178	0.04 26	0.05 58	0.04 67	0.05 178	0.05 219

FSD					0.22 695	0.25 632	0.25 661	0.27 529	0.26 518	0.25 612	0.26 545	0.25 571	0.27 643	0.27 637	0.24 629	0.21 698	0.20 702	0.27 700	0.26 703	0.25 703

ccccc		285.66 787		368.85 786	370.60 787	123.16 787		115.05 788		126.68 787		122.83 788		252.94 788		384.56 788	353.86 788	254.69 788	223.00 788	425.87 788

ASD4		3.38 749

Low-res two-view benchmark