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	0.09 142	0.13 23	0.05 2	0.08 98	0.11 79	0.06 1	0.06 8	0.06 30	0.06 28	0.08 210	0.05 15	0.08 32	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 142	0.12 7	0.05 2	0.06 16	0.11 79	0.06 1	0.06 8	0.06 30	0.06 28	0.06 51	0.05 15	0.08 32	0.09 115	0.07 368	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 142	0.13 23	0.04 1	0.06 16	0.12 117	0.06 1	0.05 4	0.06 30	0.05 7	0.05 5	0.05 15	0.07 7	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 213	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.11 79	0.09 27	0.04 2	0.06 30	0.05 7	0.06 51	0.04 1	0.08 32	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 224

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 45	0.08 66	0.17 323	0.05 2	0.06 16	0.11 79	0.08 13	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 51	0.05 15	0.09 67	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 66	0.12 7	0.05 2	0.09 158	0.13 196	0.06 1	0.09 63	0.05 2	0.05 7	0.06 51	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

rgla	0.07 7	0.06 125	0.06 6	0.16 232	0.06 36	0.08 98	0.10 44	0.09 27	0.08 31	0.07 86	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.10 135	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

416test1013	0.07 7	0.06 125	0.06 6	0.16 232	0.07 146	0.10 225	0.10 44	0.09 27	0.07 20	0.07 86	0.07 76	0.05 5	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

416test	0.07 7	0.07 258	0.06 6	0.17 323	0.07 146	0.09 158	0.10 44	0.09 27	0.08 31	0.07 86	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

test410_97500	0.07 7	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.07 146	0.07 47	0.08 9	0.10 44	0.09 63	0.06 30	0.05 7	0.05 5	0.05 15	0.09 67	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 7	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.07 146	0.07 47	0.08 9	0.10 44	0.09 63	0.06 30	0.05 7	0.06 51	0.05 15	0.09 67	0.07 1	0.04 11	0.05 292	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA_dic	0.07 7	0.10 536	0.08 66	0.13 23	0.05 2	0.08 98	0.11 79	0.08 13	0.09 63	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.05 15	0.08 32	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 183	0.04 82

DF_test	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.08 243	0.04 1	0.13 196	0.08 13	0.11 128	0.07 86	0.08 143	0.06 51	0.07 195	0.06 1	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.05 183	0.04 82

over v1	0.07 7	0.07 258	0.07 17	0.18 421	0.05 2	0.08 98	0.08 9	0.10 44	0.05 4	0.06 30	0.06 28	0.07 142	0.10 344	0.11 219	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 224

over-8	0.07 7	0.07 258	0.07 17	0.18 421	0.05 2	0.08 98	0.08 9	0.13 135	0.05 4	0.06 30	0.05 7	0.07 142	0.09 297	0.11 219	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 224

small-0shot	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.07 146	0.06 16	0.13 196	0.09 27	0.08 31	0.05 2	0.10 222	0.06 51	0.06 74	0.06 1	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

over-9	0.07 7	0.07 258	0.07 17	0.18 421	0.05 2	0.08 98	0.08 9	0.13 135	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 142	0.09 297	0.11 219	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 224

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 45	0.09 142	0.12 7	0.07 146	0.08 98	0.15 360	0.07 7	0.07 20	0.06 30	0.10 222	0.05 5	0.07 195	0.06 1	0.11 316	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 224

testmc14	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.05 2	0.09 158	0.13 196	0.08 13	0.08 31	0.07 86	0.09 183	0.06 51	0.05 15	0.07 7	0.07 1	0.06 182	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	0.09 158	0.13 196	0.10 44	0.09 63	0.07 86	0.07 76	0.07 142	0.05 15	0.09 67	0.07 1	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 213	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 117	0.12 101	0.09 63	0.05 2	0.07 76	0.07 142	0.08 250	0.10 135	0.10 226	0.06 182	0.05 292	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 224

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 213	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 117	0.13 135	0.08 31	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.08 250	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 224

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 213	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 117	0.06 1	0.08 31	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.08 250	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 224

qqai	0.07 7	0.05 45	0.10 213	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 117	0.08 13	0.09 63	0.05 2	0.06 28	0.06 51	0.08 250	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.05 224

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 213	0.13 23	0.06 36	0.08 98	0.09 27	0.12 101	0.08 31	0.05 2	0.06 28	0.06 51	0.05 15	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 224

CAR	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 101	0.08 31	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.05 15	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 101	0.08 31	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.05 15	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

monster-pro	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 212	0.15 276	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.07 7	0.09 115	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 17	0.15 132	0.07 146	0.08 98	0.14 271	0.11 74	0.08 31	0.05 2	0.07 76	0.08 210	0.08 250	0.09 67	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 258	0.08 66	0.18 421	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.09 27	0.14 248	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.11 219	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.11 74	0.10 95	0.06 30	0.07 76	0.07 142	0.06 74	0.10 135	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 258	0.09 142	0.19 498	0.06 36	0.07 47	0.12 117	0.11 74	0.13 215	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.09 67	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 387	0.07 17	0.17 323	0.07 146	0.08 98	0.13 196	0.10 44	0.10 95	0.07 86	0.08 143	0.06 51	0.05 15	0.08 32	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 125	0.07 17	0.16 232	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.10 44	0.08 31	0.06 30	0.09 183	0.06 51	0.05 15	0.08 32	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 258	0.07 17	0.17 323	0.06 36	0.07 47	0.12 117	0.09 27	0.11 128	0.09 206	0.09 183	0.06 51	0.07 195	0.09 67	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 45	0.11 276	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.13 196	0.09 27	0.11 128	0.07 86	0.08 143	0.06 51	0.05 15	0.09 67	0.07 1	0.05 55	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 125	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 225	0.15 360	0.12 101	0.11 128	0.06 30	0.11 277	0.06 51	0.05 15	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 142	0.13 23	0.05 2	0.08 98	0.11 79	0.06 1	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.08 210	0.05 15	0.08 32	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

LACA3	0.07 7	0.08 387	0.08 66	0.13 23	0.05 2	0.09 158	0.11 79	0.08 13	0.08 31	0.08 150	0.05 7	0.07 142	0.07 195	0.07 7	0.07 1	0.06 182	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 66	0.17 323	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.13 135	0.07 20	0.08 150	0.07 76	0.06 51	0.04 1	0.10 135	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.06 36	0.09 158	0.11 79	0.11 74	0.10 95	0.05 2	0.05 7	0.06 51	0.08 250	0.09 67	0.07 1	0.07 368	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.04 82

LACA1	0.07 7	0.07 258	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 158	0.11 79	0.10 44	0.07 20	0.05 2	0.05 7	0.06 51	0.07 195	0.08 32	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 82

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.06 36	0.08 98	0.11 79	0.15 212	0.12 171	0.06 30	0.05 7	0.04 1	0.05 15	0.08 32	0.10 226	0.07 368	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.14 271	0.07 7	0.10 95	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 74	0.07 7	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.05 211	0.04 54	0.04 82

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.08 98	0.12 117	0.07 7	0.07 20	0.06 30	0.06 28	0.05 5	0.05 15	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.04 82

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 117	0.12 101	0.09 63	0.07 86	0.06 28	0.04 1	0.04 1	0.08 32	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82
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	0.09 142	0.11 1	0.05 2	0.10 225	0.10 44	0.14 169	0.09 63	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.07 195	0.07 7	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.09 158	0.13 196	0.15 212	0.06 8	0.07 86	0.08 143	0.06 51	0.08 250	0.09 67	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 258	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.12 338	0.10 44	0.11 74	0.11 128	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.05 15	0.10 135	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth	0.07 7	0.07 258	0.08 66	0.18 421	0.06 36	0.07 47	0.11 79	0.09 27	0.06 8	0.04 1	0.07 76	0.10 290	0.09 297	0.08 32	0.08 29	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.07 7	0.05 45	0.09 142	0.13 23	0.06 36	0.12 338	0.12 117	0.11 74	0.10 95	0.07 86	0.08 143	0.06 51	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

MonStereo	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.08 98	0.10 44	0.15 212	0.15 276	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.07 7	0.09 115	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 17	0.16 232	0.06 36	0.07 47	0.11 79	0.10 44	0.08 31	0.06 30	0.06 28	0.07 142	0.07 195	0.09 67	0.09 115	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 98	0.10 44	0.15 212	0.15 276	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.07 7	0.09 115	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	0.09 142	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.09 27	0.11 74	0.07 20	0.06 30	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 224

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 45	0.09 142	0.14 72	0.06 36	0.08 98	0.09 27	0.13 135	0.13 215	0.05 2	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.08 32	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

AdaDepth	0.07 7	0.06 125	0.07 17	0.18 421	0.06 36	0.11 283	0.12 117	0.09 27	0.07 20	0.06 30	0.05 7	0.07 142	0.06 74	0.09 67	0.10 226	0.04 11	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

asda	0.07 7	0.08 387	0.08 66	0.16 232	0.06 36	0.06 16	0.10 44	0.16 255	0.10 95	0.06 30	0.06 28	0.05 5	0.05 15	0.10 135	0.10 226	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 387	0.07 17	0.16 232	0.07 146	0.08 98	0.08 9	0.11 74	0.08 31	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.10 135	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 387	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.18 329	0.11 128	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.10 135	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 125	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.08 98	0.08 9	0.10 44	0.15 276	0.08 150	0.10 222	0.07 142	0.06 74	0.08 32	0.10 226	0.05 55	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 82

4.25_new	0.07 7	0.08 387	0.09 142	0.15 132	0.06 36	0.09 158	0.08 9	0.14 169	0.08 31	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.12 319	0.10 226	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 387	0.09 142	0.15 132	0.06 36	0.09 158	0.08 9	0.14 169	0.08 31	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.12 319	0.10 226	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 473	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.10 44	0.14 169	0.11 128	0.06 30	0.08 143	0.06 51	0.06 74	0.08 32	0.10 226	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 473	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.10 44	0.14 169	0.11 128	0.06 30	0.08 143	0.06 51	0.06 74	0.08 32	0.10 226	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 387	0.09 142	0.15 132	0.06 36	0.09 158	0.08 9	0.14 169	0.08 31	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.12 319	0.10 226	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 387	0.08 66	0.16 232	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 101	0.08 31	0.07 86	0.07 76	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.10 226	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 258	0.07 17	0.16 232	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.10 44	0.10 95	0.07 86	0.06 28	0.09 252	0.06 74	0.08 32	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 258	0.07 17	0.13 23	0.06 36	0.08 98	0.08 9	0.18 329	0.12 171	0.07 86	0.08 143	0.06 51	0.06 74	0.09 67	0.11 316	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

3.25w_new	0.07 7	0.06 125	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 225	0.07 5	0.12 101	0.11 128	0.08 150	0.06 28	0.07 142	0.06 74	0.11 219	0.09 115	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 17	0.15 132	0.06 36	0.10 225	0.07 5	0.12 101	0.11 128	0.08 150	0.06 28	0.07 142	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 258	0.08 66	0.16 232	0.07 146	0.07 47	0.09 27	0.16 255	0.09 63	0.07 86	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.10 226	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 258	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.09 158	0.06 1	0.13 135	0.11 128	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.07 195	0.10 135	0.09 115	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 17	0.16 232	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 169	0.14 248	0.07 86	0.08 143	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

monsterstereo	0.07 7	0.06 125	0.06 6	0.16 232	0.06 36	0.08 98	0.10 44	0.16 255	0.11 128	0.07 86	0.08 143	0.06 51	0.07 195	0.08 32	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 125	0.06 6	0.15 132	0.06 36	0.08 98	0.09 27	0.12 101	0.08 31	0.09 206	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.08 32	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.09 158	0.12 117	0.14 169	0.10 95	0.06 30	0.09 183	0.07 142	0.05 15	0.09 67	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 142	0.17 323	0.06 36	0.05 5	0.10 44	0.11 74	0.09 63	0.06 30	0.06 28	0.07 142	0.05 15	0.09 67	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.07 407	0.06 336

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 45	0.10 213	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.12 117	0.09 27	0.09 63	0.06 30	0.04 1	0.05 5	0.05 15	0.08 32	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 45	0.11 276	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.13 196	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 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 45	0.10 213	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.11 79	0.08 13	0.06 8	0.06 30	0.04 1	0.06 51	0.06 74	0.07 7	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 336

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.17 323	0.05 2	0.07 47	0.11 79	0.08 13	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 51	0.05 15	0.10 135	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 276	0.15 132	0.06 36	0.09 158	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 142	0.07 195	0.11 219	0.08 29	0.07 368	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 224

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 276	0.15 132	0.06 36	0.09 158	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 142	0.07 195	0.11 219	0.08 29	0.07 368	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 224

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 213	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.08 13	0.06 8	0.05 2	0.04 1	0.06 51	0.06 74	0.10 135	0.09 115	0.07 368	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.06 336

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 125	0.10 213	0.16 232	0.07 146	0.04 1	0.13 196	0.10 44	0.10 95	0.05 2	0.11 277	0.07 142	0.05 15	0.07 7	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 125	0.08 66	0.13 23	0.07 146	0.07 47	0.14 271	0.09 27	0.09 63	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.05 15	0.10 135	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82
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	0.15 633	0.17 542	0.11 1	0.05 2	0.05 5	0.11 79	0.08 13	0.08 31	0.06 30	0.06 28	0.05 5	0.05 15	0.09 67	0.08 29	0.08 453	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

AIO_rvc	0.07 7	0.06 125	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.08 98	0.14 271	0.09 27	0.08 31	0.07 86	0.08 143	0.07 142	0.04 1	0.10 135	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

AIO_test	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.14 271	0.10 44	0.10 95	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.05 15	0.08 32	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 212	0.15 276	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.07 7	0.09 115	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 17	0.14 72	0.06 36	0.10 225	0.13 196	0.07 7	0.13 215	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.05 15	0.10 135	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.05 2	0.05 5	0.13 196	0.12 101	0.08 31	0.07 86	0.06 28	0.05 5	0.05 15	0.07 7	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 125	0.08 66	0.18 421	0.06 36	0.04 1	0.10 44	0.11 74	0.11 128	0.06 30	0.07 76	0.07 142	0.06 74	0.09 67	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.04 1	0.09 27	0.10 44	0.09 63	0.06 30	0.06 28	0.06 51	0.06 74	0.06 1	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.06 336

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 45	0.11 276	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.13 196	0.09 27	0.11 128	0.07 86	0.08 143	0.06 51	0.05 15	0.09 67	0.07 1	0.05 55	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 125	0.08 66	0.17 323	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.13 135	0.07 20	0.08 150	0.07 76	0.06 51	0.04 1	0.10 135	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

SCION-M(vits-remse)	0.08 98	0.06 125	0.12 325	0.24 655	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 212	0.15 276	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.07 7	0.09 115	0.08 453	0.06 454	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GEAR-Net	0.08 98	0.06 125	0.08 66	0.18 421	0.07 146	0.09 158	0.13 196	0.10 44	0.09 63	0.08 150	0.08 143	0.06 51	0.06 74	0.13 377	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

over-6	0.08 98	0.07 258	0.08 66	0.17 323	0.05 2	0.10 225	0.09 27	0.17 294	0.11 128	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.09 297	0.10 135	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 183	0.05 224

anonymous	0.08 98	0.05 45	0.12 325	0.16 232	0.08 243	0.05 5	0.13 196	0.10 44	0.14 248	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.04 1	0.07 7	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

depth_test_26	0.08 98	0.04 1	0.11 276	0.13 23	0.07 146	0.07 47	0.11 79	0.12 101	0.11 128	0.09 206	0.07 76	0.08 210	0.05 15	0.09 67	0.08 29	0.08 453	0.06 454	0.06 218	0.06 312	0.06 320	0.07 426

Anonymus	0.08 98	0.05 45	0.10 213	0.15 132	0.08 243	0.10 225	0.15 360	0.15 212	0.10 95	0.07 86	0.06 28	0.07 142	0.08 250	0.12 319	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.05 211	0.05 183	0.06 336

LGCAT	0.08 98	0.04 1	0.10 213	0.11 1	0.06 36	0.07 47	0.12 117	0.07 7	0.08 31	0.09 206	0.07 76	0.07 142	0.08 250	0.12 319	0.11 316	0.10 567	0.09 603	0.04 1	0.05 211	0.04 54	0.09 548

quiztm	0.08 98	0.07 258	0.08 66	0.18 421	0.07 146	0.09 158	0.14 271	0.14 169	0.12 171	0.07 86	0.07 76	0.05 5	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.03 2

TS12	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.21 602	0.07 146	0.11 283	0.13 196	0.11 74	0.09 63	0.10 257	0.10 222	0.08 210	0.10 344	0.09 67	0.12 385	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

DF	0.08 98	0.05 45	0.09 142	0.15 132	0.06 36	0.11 283	0.13 196	0.10 44	0.12 171	0.09 206	0.10 222	0.10 290	0.08 250	0.11 219	0.09 115	0.07 368	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

LiteMatch*	0.08 98	0.04 1	0.11 276	0.13 23	0.08 243	0.08 98	0.13 196	0.14 169	0.09 63	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 297	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 224

aanet-new-90k	0.08 98	0.07 258	0.08 66	0.19 498	0.06 36	0.07 47	0.12 117	0.12 101	0.13 215	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.10 135	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.06 36	0.09 158	0.13 196	0.11 74	0.13 215	0.08 150	0.08 143	0.06 51	0.05 15	0.09 67	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.05 2	0.07 47	0.13 196	0.12 101	0.12 171	0.09 206	0.08 143	0.07 142	0.05 15	0.10 135	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 98	0.07 258	0.08 66	0.18 421	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.11 74	0.12 171	0.07 86	0.08 143	0.05 5	0.07 195	0.10 135	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.04 82

aanet-new-32k	0.08 98	0.07 258	0.09 142	0.18 421	0.06 36	0.11 283	0.11 79	0.10 44	0.08 31	0.07 86	0.07 76	0.07 142	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 98	0.07 258	0.09 142	0.18 421	0.06 36	0.11 283	0.11 79	0.10 44	0.08 31	0.07 86	0.07 76	0.07 142	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 98	0.07 258	0.09 142	0.18 421	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.10 44	0.09 63	0.09 206	0.08 143	0.08 210	0.06 74	0.12 319	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

aanet-new-22k	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.06 36	0.08 98	0.11 79	0.14 169	0.12 171	0.09 206	0.09 183	0.08 210	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 98	0.08 387	0.08 66	0.18 421	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.13 135	0.12 171	0.08 150	0.07 76	0.07 142	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 98	0.08 387	0.08 66	0.19 498	0.07 146	0.08 98	0.12 117	0.14 169	0.11 128	0.07 86	0.08 143	0.07 142	0.07 195	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

aanet-new-12k	0.08 98	0.09 473	0.07 17	0.20 567	0.08 243	0.08 98	0.13 196	0.12 101	0.13 215	0.08 150	0.08 143	0.05 5	0.07 195	0.09 67	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.04 82

aanet-new-14k	0.08 98	0.09 473	0.08 66	0.19 498	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 169	0.15 276	0.06 30	0.08 143	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

aanet-new-8k	0.08 98	0.07 258	0.08 66	0.19 498	0.07 146	0.09 158	0.12 117	0.16 255	0.15 276	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

aanet-new	0.08 98	0.09 473	0.10 213	0.18 421	0.08 243	0.10 225	0.12 117	0.15 212	0.12 171	0.08 150	0.08 143	0.05 5	0.07 195	0.10 135	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.04 82

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 98	0.07 258	0.08 66	0.18 421	0.07 146	0.11 283	0.14 271	0.12 101	0.11 128	0.07 86	0.11 277	0.07 142	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 98	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 225	0.14 271	0.13 135	0.12 171	0.07 86	0.09 183	0.07 142	0.06 74	0.10 135	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 98	0.06 125	0.15 473	0.14 72	0.06 36	0.08 98	0.13 196	0.13 135	0.11 128	0.07 86	0.08 143	0.07 142	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 98	0.06 125	0.07 17	0.17 323	0.06 36	0.07 47	0.14 271	0.13 135	0.16 318	0.05 2	0.10 222	0.06 51	0.06 74	0.08 32	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 98	0.06 125	0.10 213	0.16 232	0.07 146	0.11 283	0.12 117	0.15 212	0.15 276	0.08 150	0.12 300	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 98	0.06 125	0.10 213	0.16 232	0.07 146	0.11 283	0.13 196	0.14 169	0.14 248	0.08 150	0.13 320	0.05 5	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 98	0.07 258	0.10 213	0.16 232	0.07 146	0.09 158	0.12 117	0.15 212	0.14 248	0.08 150	0.11 277	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 98	0.06 125	0.17 542	0.15 132	0.06 36	0.06 16	0.13 196	0.13 135	0.13 215	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.05 15	0.08 32	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 98	0.06 125	0.07 17	0.16 232	0.06 36	0.06 16	0.14 271	0.14 169	0.14 248	0.07 86	0.10 222	0.06 51	0.05 15	0.09 67	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 98	0.05 45	0.12 325	0.15 132	0.06 36	0.10 225	0.14 271	0.12 101	0.12 171	0.07 86	0.09 183	0.06 51	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

PSi22	0.08 98	0.06 125	0.11 276	0.16 232	0.07 146	0.08 98	0.10 44	0.14 169	0.08 31	0.08 150	0.06 28	0.10 290	0.06 74	0.12 319	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Foundation-i1c-attn	0.08 98	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 158	0.12 117	0.12 101	0.10 95	0.09 206	0.10 222	0.10 290	0.07 195	0.07 7	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 98	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 158	0.12 117	0.13 135	0.10 95	0.09 206	0.10 222	0.09 252	0.06 74	0.07 7	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 98	0.05 45	0.07 17	0.13 23	0.05 2	0.13 396	0.13 196	0.12 101	0.09 63	0.11 294	0.11 277	0.11 321	0.06 74	0.08 32	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

DepthFocus	0.08 98	0.04 1	0.15 473	0.12 7	0.09 379	0.07 47	0.12 117	0.10 44	0.05 4	0.09 206	0.05 7	0.07 142	0.04 1	0.08 32	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.05 183	0.04 82

GeoVLM	0.08 98	0.04 1	0.10 213	0.13 23	0.06 36	0.10 225	0.12 117	0.13 135	0.08 31	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.08 250	0.10 135	0.11 316	0.06 182	0.05 292	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 224

gcap_with_dpt	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.16 232	0.07 146	0.09 158	0.12 117	0.13 135	0.13 215	0.08 150	0.12 300	0.04 1	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

DispViT+	0.08 98	0.05 45	0.09 142	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.11 79	0.18 329	0.16 318	0.09 206	0.08 143	0.07 142	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJA1++	0.08 98	0.04 1	0.11 276	0.14 72	0.07 146	0.11 283	0.11 79	0.11 74	0.07 20	0.07 86	0.07 76	0.07 142	0.06 74	0.10 135	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.06 336

BStereo	0.08 98	0.06 125	0.16 510	0.15 132	0.08 243	0.07 47	0.09 27	0.15 212	0.16 318	0.06 30	0.07 76	0.07 142	0.05 15	0.09 67	0.11 316	0.04 11	0.05 292	0.05 63	0.07 415	0.04 54	0.04 82

MonSter++	0.08 98	0.04 1	0.10 213	0.13 23	0.06 36	0.09 158	0.12 117	0.13 135	0.08 31	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.08 250	0.10 135	0.11 316	0.06 182	0.05 292	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

HiDET	0.08 98	0.04 1	0.10 213	0.13 23	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.12 101	0.11 128	0.06 30	0.07 76	0.07 142	0.07 195	0.11 219	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LCMNet	0.08 98	0.05 45	0.10 213	0.13 23	0.07 146	0.09 158	0.12 117	0.10 44	0.11 128	0.06 30	0.08 143	0.06 51	0.07 195	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.05 292	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

GEAStereo	0.08 98	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 243	0.08 98	0.14 271	0.10 44	0.09 63	0.08 150	0.10 222	0.06 51	0.05 15	0.11 219	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 224

GSStereo	0.08 98	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 243	0.08 98	0.14 271	0.11 74	0.12 171	0.08 150	0.10 222	0.05 5	0.05 15	0.11 219	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 224

gasm-f	0.08 98	0.05 45	0.07 17	0.13 23	0.08 243	0.08 98	0.14 271	0.10 44	0.09 63	0.08 150	0.10 222	0.06 51	0.05 15	0.10 135	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.05 224

DDF-Stereo	0.08 98	0.04 1	0.09 142	0.15 132	0.10 495	0.06 16	0.13 196	0.09 27	0.14 248	0.06 30	0.06 28	0.07 142	0.06 74	0.09 67	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.08 481	0.05 224

252Zero-FE	0.08 98	0.04 1	0.09 142	0.13 23	0.07 146	0.12 338	0.11 79	0.13 135	0.14 248	0.06 30	0.05 7	0.06 51	0.05 15	0.09 67	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.06 336

DA	0.08 98	0.07 258	0.07 17	0.19 498	0.08 243	0.09 158	0.12 117	0.13 135	0.12 171	0.08 150	0.10 222	0.10 290	0.08 250	0.09 67	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.03 2

zero-FE	0.08 98	0.04 1	0.09 142	0.15 132	0.10 495	0.05 5	0.14 271	0.09 27	0.14 248	0.07 86	0.06 28	0.07 142	0.06 74	0.09 67	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.08 481	0.05 224

GGEV	0.08 98	0.07 258	0.07 17	0.19 498	0.08 243	0.09 158	0.12 117	0.13 135	0.12 171	0.08 150	0.10 222	0.10 290	0.08 250	0.09 67	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.03 2

GASTEREO	0.08 98	0.05 45	0.09 142	0.19 498	0.07 146	0.07 47	0.12 117	0.14 169	0.11 128	0.10 257	0.09 183	0.07 142	0.04 1	0.12 319	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 224

MSCF	0.08 98	0.05 45	0.08 66	0.19 498	0.08 243	0.06 16	0.12 117	0.14 169	0.11 128	0.10 257	0.09 183	0.07 142	0.04 1	0.11 219	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 224

S2M2_XL	0.08 98	0.06 125	0.12 325	0.12 7	0.08 243	0.09 158	0.09 27	0.07 7	0.07 20	0.08 150	0.07 76	0.07 142	0.06 74	0.09 67	0.09 115	0.08 453	0.06 454	0.07 333	0.05 211	0.08 481	0.06 336
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 98	0.09 473	0.10 213	0.17 323	0.07 146	0.08 98	0.10 44	0.20 372	0.13 215	0.06 30	0.07 76	0.05 5	0.06 74	0.08 32	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

2w_stereo	0.08 98	0.08 387	0.09 142	0.16 232	0.06 36	0.08 98	0.10 44	0.20 372	0.15 276	0.08 150	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.06 1	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo	0.08 98	0.07 258	0.10 213	0.18 421	0.07 146	0.10 225	0.17 476	0.11 74	0.08 31	0.05 2	0.07 76	0.05 5	0.07 195	0.09 67	0.09 115	0.04 11	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.04 54	0.04 82

SGD-Stereo	0.08 98	0.05 45	0.10 213	0.14 72	0.05 2	0.12 338	0.12 117	0.11 74	0.12 171	0.07 86	0.09 183	0.09 252	0.09 297	0.08 32	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

HART	0.08 98	0.07 258	0.09 142	0.17 323	0.07 146	0.10 225	0.16 434	0.13 135	0.11 128	0.08 150	0.10 222	0.07 142	0.05 15	0.10 135	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.04 82

Reg-Stereo(zero)	0.08 98	0.05 45	0.08 66	0.16 232	0.06 36	0.12 338	0.11 79	0.15 212	0.10 95	0.12 339	0.09 183	0.10 290	0.08 250	0.11 219	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 224

SCV_C0	0.08 98	0.07 258	0.07 17	0.16 232	0.09 379	0.08 98	0.15 360	0.11 74	0.12 171	0.08 150	0.07 76	0.06 51	0.05 15	0.11 219	0.07 1	0.05 55	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.05 224

SCV	0.08 98	0.09 473	0.08 66	0.15 132	0.08 243	0.10 225	0.13 196	0.10 44	0.12 171	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.04 1	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.06 320	0.04 82

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.22 622	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.10 44	0.10 95	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.05 15	0.11 219	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 320	0.04 82

HUF	0.08 98	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.09 158	0.13 196	0.13 135	0.13 215	0.07 86	0.07 76	0.08 210	0.06 74	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

castereo++	0.08 98	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.05 2	0.14 433	0.12 117	0.11 74	0.15 276	0.07 86	0.07 76	0.07 142	0.06 74	0.08 32	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 98	0.06 125	0.11 276	0.14 72	0.09 379	0.10 225	0.12 117	0.10 44	0.12 171	0.06 30	0.07 76	0.07 142	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 336

GIP-stereo	0.08 98	0.06 125	0.11 276	0.14 72	0.06 36	0.09 158	0.13 196	0.14 169	0.11 128	0.07 86	0.08 143	0.05 5	0.04 1	0.10 135	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

SMoEStereo_RVC	0.08 98	0.06 125	0.12 325	0.16 232	0.07 146	0.09 158	0.14 271	0.11 74	0.13 215	0.09 206	0.07 76	0.07 142	0.07 195	0.12 319	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.04 82

WCG-NET	0.08 98	0.05 45	0.09 142	0.15 132	0.06 36	0.11 283	0.14 271	0.13 135	0.13 215	0.06 30	0.09 183	0.07 142	0.06 74	0.13 377	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

Occ-G	0.08 98	0.05 45	0.06 6	0.14 72	0.07 146	0.08 98	0.14 271	0.13 135	0.15 276	0.07 86	0.11 277	0.07 142	0.05 15	0.09 67	0.10 226	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 224

U	0.08 98	0.07 258	0.09 142	0.19 498	0.10 495	0.10 225	0.13 196	0.12 101	0.17 349	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.05 15	0.07 7	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.06 320	0.05 224

AIO-Stereo	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.18 421	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.15 212	0.09 63	0.08 150	0.08 143	0.07 142	0.05 15	0.11 219	0.08 29	0.05 55	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

WCG-NET（raft）	0.08 98	0.05 45	0.10 213	0.15 132	0.06 36	0.11 283	0.13 196	0.15 212	0.12 171	0.08 150	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.13 377	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

RSM++	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.07 146	0.09 158	0.12 117	0.11 74	0.11 128	0.08 150	0.06 28	0.07 142	0.05 15	0.10 135	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.03 2

RSM	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.12 101	0.10 95	0.08 150	0.07 76	0.06 51	0.05 15	0.11 219	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

gcap-zeroshot	0.08 98	0.06 125	0.10 213	0.15 132	0.07 146	0.11 283	0.12 117	0.15 212	0.15 276	0.08 150	0.12 300	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.03 1	0.04 82

test_for_model	0.08 98	0.06 125	0.10 213	0.16 232	0.07 146	0.11 283	0.12 117	0.15 212	0.15 276	0.08 150	0.12 300	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.03 1	0.04 82

trnet	0.08 98	0.05 45	0.07 17	0.12 7	0.05 2	0.12 338	0.11 79	0.13 135	0.10 95	0.08 150	0.13 320	0.09 252	0.08 250	0.11 219	0.10 226	0.08 453	0.05 292	0.05 63	0.03 1	0.06 320	0.05 224

MoCha-V2	0.08 98	0.05 45	0.10 213	0.20 567	0.07 146	0.09 158	0.14 271	0.11 74	0.08 31	0.07 86	0.08 143	0.07 142	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

IGEV++	0.08 98	0.06 125	0.08 66	0.18 421	0.07 146	0.09 158	0.13 196	0.10 44	0.09 63	0.08 150	0.08 143	0.06 51	0.06 74	0.13 377	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

testlalala	0.08 98	0.06 125	0.10 213	0.15 132	0.07 146	0.11 283	0.12 117	0.15 212	0.15 276	0.08 150	0.12 300	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.03 1	0.04 82

AEACV	0.08 98	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.13 610	0.14 433	0.13 196	0.14 169	0.09 63	0.07 86	0.09 183	0.07 142	0.08 250	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.04 82

LoS_RVC	0.08 98	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.08 98	0.15 360	0.11 74	0.10 95	0.08 150	0.09 183	0.06 51	0.09 297	0.10 135	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

CAS	0.08 98	0.04 1	0.07 17	0.17 323	0.08 243	0.10 225	0.13 196	0.12 101	0.09 63	0.09 206	0.10 222	0.08 210	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.08 453	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

CES	0.08 98	0.04 1	0.08 66	0.14 72	0.07 146	0.09 158	0.14 271	0.11 74	0.09 63	0.08 150	0.09 183	0.11 321	0.06 74	0.12 319	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 224

EGLCR-Stereo	0.08 98	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.10 225	0.12 117	0.11 74	0.16 318	0.06 30	0.05 7	0.07 142	0.05 15	0.10 135	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.04 82

MC-Stereo	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.06 36	0.10 225	0.14 271	0.12 101	0.10 95	0.09 206	0.12 300	0.09 252	0.06 74	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.04 82

test-3	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.07 146	0.07 47	0.14 271	0.12 101	0.15 276	0.09 206	0.08 143	0.07 142	0.08 250	0.11 219	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.05 211	0.04 54	0.04 82

test_1	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.07 146	0.07 47	0.14 271	0.12 101	0.15 276	0.09 206	0.08 143	0.07 142	0.08 250	0.11 219	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.05 211	0.04 54	0.04 82

CREStereo++_RVC	0.08 98	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.07 146	0.09 158	0.12 117	0.14 169	0.14 248	0.10 257	0.14 336	0.08 210	0.07 195	0.09 67	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.05 211	0.04 54	0.04 82
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)	0.09 193	0.13 610	0.12 325	0.24 655	0.16 663	0.25 637	0.10 44	0.15 212	0.15 276	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.07 7	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GELT-Stereo	0.09 193	0.06 125	0.09 142	0.18 421	0.07 146	0.07 47	0.14 271	0.21 399	0.17 349	0.08 150	0.07 76	0.06 51	0.08 250	0.10 135	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.06 312	0.03 1	0.03 2

FAST (zero-shot)	0.09 193	0.06 125	0.11 276	0.19 498	0.13 610	0.07 47	0.13 196	0.12 101	0.08 31	0.08 150	0.06 28	0.08 210	0.07 195	0.10 135	0.10 226	0.07 368	0.06 454	0.06 218	0.07 415	0.05 183	0.08 499

DNSM	0.09 193	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.13 196	0.12 101	0.11 128	0.09 206	0.09 183	0.08 210	0.05 15	0.18 536	0.14 475	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.13 640	0.10 580

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 193	0.08 387	0.08 66	0.21 602	0.09 379	0.08 98	0.11 79	0.10 44	0.09 63	0.07 86	0.10 222	0.05 5	0.06 74	0.14 413	0.11 316	0.05 55	0.06 454	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.05 224

VeloStereo	0.09 193	0.04 1	0.12 325	0.14 72	0.11 550	0.07 47	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 206	0.07 76	0.06 51	0.08 250	0.11 219	0.10 226	0.08 453	0.08 566	0.08 434	0.07 415	0.11 602	0.13 645

flow	0.09 193	0.04 1	0.12 325	0.14 72	0.11 550	0.07 47	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 206	0.07 76	0.06 51	0.08 250	0.12 319	0.10 226	0.08 453	0.08 566	0.08 434	0.07 415	0.11 602	0.13 645

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 193	0.05 45	0.11 276	0.19 498	0.07 146	0.10 225	0.09 27	0.12 101	0.09 63	0.09 206	0.09 183	0.07 142	0.08 250	0.08 32	0.09 115	0.06 182	0.06 454	0.10 573	0.08 498	0.07 407	0.05 224

Weightmod_eth	0.09 193	0.07 258	0.08 66	0.18 421	0.07 146	0.10 225	0.16 434	0.13 135	0.11 128	0.08 150	0.08 143	0.09 252	0.07 195	0.10 135	0.10 226	0.06 182	0.07 532	0.06 218	0.07 415	0.04 54	0.03 2

Weightmod	0.09 193	0.06 125	0.08 66	0.18 421	0.06 36	0.10 225	0.15 360	0.14 169	0.12 171	0.11 294	0.10 222	0.08 210	0.07 195	0.10 135	0.11 316	0.06 182	0.08 566	0.07 333	0.07 415	0.04 54	0.03 2

PhaseNet	0.09 193	0.06 125	0.10 213	0.15 132	0.08 243	0.10 225	0.14 271	0.20 372	0.12 171	0.07 86	0.08 143	0.09 252	0.10 344	0.13 377	0.12 385	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.06 312	0.05 183	0.05 224

DNS	0.09 193	0.06 125	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.06 16	0.12 117	0.12 101	0.09 63	0.08 150	0.08 143	0.08 210	0.05 15	0.17 511	0.11 316	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.03 1	0.13 640	0.09 548

RT-Monster	0.09 193	0.05 45	0.09 142	0.14 72	0.08 243	0.11 283	0.10 44	0.17 294	0.18 383	0.13 374	0.10 222	0.09 252	0.08 250	0.10 135	0.10 226	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 336

LiteMatch	0.09 193	0.06 125	0.10 213	0.16 232	0.07 146	0.09 158	0.15 360	0.13 135	0.08 31	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.15 500	0.10 135	0.14 475	0.07 368	0.04 26	0.06 218	0.06 312	0.06 320	0.06 336

Foundation-i1	0.09 193	0.04 1	0.10 213	0.14 72	0.06 36	0.10 225	0.13 196	0.16 255	0.14 248	0.10 257	0.10 222	0.11 321	0.07 195	0.07 7	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.05 211	0.05 183	0.05 224

VMStereo-Base	0.09 193	0.05 45	0.10 213	0.13 23	0.07 146	0.10 225	0.10 44	0.16 255	0.13 215	0.10 257	0.15 357	0.10 290	0.09 297	0.11 219	0.10 226	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 336

Anonymus123	0.09 193	0.06 125	0.16 510	0.15 132	0.08 243	0.11 283	0.09 27	0.18 329	0.16 318	0.06 30	0.07 76	0.07 142	0.05 15	0.09 67	0.11 316	0.04 11	0.05 292	0.05 63	0.07 415	0.04 54	0.04 82

NLSM3	0.09 193	0.06 125	0.08 66	0.19 498	0.08 243	0.11 283	0.16 434	0.18 329	0.16 318	0.06 30	0.08 143	0.07 142	0.08 250	0.09 67	0.11 316	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.07 415	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 193	0.06 125	0.14 424	0.16 232	0.09 379	0.10 225	0.15 360	0.18 329	0.16 318	0.10 257	0.09 183	0.07 142	0.07 195	0.09 67	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.06 312	0.05 183	0.05 224

IGEV-FE	0.09 193	0.05 45	0.12 325	0.13 23	0.08 243	0.12 338	0.13 196	0.17 294	0.11 128	0.10 257	0.06 28	0.09 252	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.06 312	0.05 183	0.05 224

water-stereo	0.09 193	0.06 125	0.08 66	0.16 232	0.07 146	0.09 158	0.13 196	0.15 212	0.13 215	0.11 294	0.12 300	0.08 210	0.09 297	0.07 7	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.04 54	0.04 82

depthmonostereo	0.09 193	0.06 125	0.09 142	0.15 132	0.06 36	0.10 225	0.13 196	0.14 169	0.14 248	0.10 257	0.10 222	0.09 252	0.11 382	0.08 32	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.03 2

DVStereo	0.09 193	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.11 283	0.12 117	0.14 169	0.16 318	0.11 294	0.11 277	0.09 252	0.09 297	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

S2M2_L	0.09 193	0.08 387	0.11 276	0.13 23	0.10 495	0.08 98	0.06 1	0.10 44	0.10 95	0.10 257	0.09 183	0.10 290	0.09 297	0.11 219	0.11 316	0.13 650	0.07 532	0.08 434	0.09 546	0.10 579	0.08 499
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.09 193	0.06 125	0.09 142	0.19 498	0.08 243	0.12 338	0.18 527	0.15 212	0.14 248	0.07 86	0.10 222	0.07 142	0.06 74	0.12 319	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.03 2

castereo	0.09 193	0.06 125	0.11 276	0.15 132	0.06 36	0.11 283	0.15 360	0.14 169	0.18 383	0.08 150	0.10 222	0.11 321	0.08 250	0.09 67	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

fffft	0.09 193	0.06 125	0.12 325	0.16 232	0.07 146	0.09 158	0.17 476	0.12 101	0.11 128	0.08 150	0.07 76	0.09 252	0.06 74	0.11 219	0.12 385	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.05 224
1: 1. 1
tt45	0.09 193	0.06 125	0.11 276	0.15 132	0.07 146	0.11 283	0.16 434	0.13 135	0.11 128	0.09 206	0.06 28	0.08 210	0.06 74	0.13 377	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

999	0.09 193	0.05 45	0.13 383	0.15 132	0.08 243	0.10 225	0.14 271	0.15 212	0.11 128	0.10 257	0.08 143	0.08 210	0.08 250	0.16 476	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.05 224

mms	0.09 193	0.07 258	0.08 66	0.16 232	0.08 243	0.10 225	0.16 434	0.12 101	0.11 128	0.08 150	0.09 183	0.08 210	0.06 74	0.11 219	0.12 385	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.05 211	0.04 54	0.03 2

ours_stereo	0.09 193	0.07 258	0.09 142	0.17 323	0.08 243	0.11 283	0.16 434	0.11 74	0.12 171	0.08 150	0.10 222	0.08 210	0.06 74	0.12 319	0.12 385	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.03 2

fffy	0.09 193	0.08 387	0.09 142	0.16 232	0.07 146	0.13 396	0.17 476	0.13 135	0.12 171	0.08 150	0.09 183	0.08 210	0.09 297	0.13 377	0.11 316	0.05 55	0.05 292	0.07 333	0.05 211	0.04 54	0.05 224

PAM_32	0.09 193	0.05 45	0.17 542	0.15 132	0.08 243	0.10 225	0.15 360	0.14 169	0.15 276	0.09 206	0.08 143	0.09 252	0.07 195	0.14 413	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.06 312	0.05 183	0.06 336

UGAM-zero	0.09 193	0.05 45	0.15 473	0.15 132	0.08 243	0.09 158	0.13 196	0.19 360	0.15 276	0.11 294	0.15 357	0.07 142	0.07 195	0.09 67	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

GCAP-BAT	0.09 193	0.05 45	0.11 276	0.13 23	0.07 146	0.11 283	0.14 271	0.14 169	0.16 318	0.07 86	0.10 222	0.08 210	0.06 74	0.13 377	0.08 29	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.04 54	0.04 82

Pointernet	0.09 193	0.04 1	0.09 142	0.16 232	0.08 243	0.13 396	0.10 44	0.15 212	0.17 349	0.09 206	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.08 453	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 320	0.05 224

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 193	0.10 536	0.31 654	0.15 132	0.06 36	0.08 98	0.14 271	0.10 44	0.10 95	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.04 1	0.11 219	0.07 1	0.12 624	0.04 26	0.07 333	0.05 211	0.05 183	0.05 224

RAFT-Stereo-weight	0.09 193	0.06 125	0.10 213	0.16 232	0.07 146	0.09 158	0.14 271	0.19 360	0.16 318	0.11 294	0.10 222	0.08 210	0.06 74	0.10 135	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

MGS-Stereo	0.09 193	0.07 258	0.12 325	0.15 132	0.08 243	0.09 158	0.15 360	0.12 101	0.12 171	0.07 86	0.10 222	0.08 210	0.06 74	0.10 135	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.06 320	0.05 224

ff7	0.09 193	0.07 258	0.11 276	0.16 232	0.09 379	0.11 283	0.15 360	0.16 255	0.12 171	0.10 257	0.06 28	0.06 51	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

IGEVStereo-DCA	0.09 193	0.06 125	0.11 276	0.15 132	0.10 495	0.11 283	0.15 360	0.16 255	0.12 171	0.10 257	0.06 28	0.08 210	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

ffff	0.09 193	0.07 258	0.11 276	0.16 232	0.09 379	0.11 283	0.15 360	0.16 255	0.12 171	0.10 257	0.06 28	0.06 51	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

rrr	0.09 193	0.06 125	0.12 325	0.15 132	0.10 495	0.11 283	0.16 434	0.16 255	0.15 276	0.10 257	0.06 28	0.08 210	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

11t	0.09 193	0.07 258	0.11 276	0.16 232	0.09 379	0.11 283	0.15 360	0.16 255	0.12 171	0.10 257	0.06 28	0.06 51	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

MaDis-Stereo	0.09 193	0.09 473	0.08 66	0.17 323	0.09 379	0.13 396	0.10 44	0.16 255	0.16 318	0.09 206	0.11 277	0.06 51	0.06 74	0.09 67	0.13 432	0.07 368	0.06 454	0.07 333	0.05 211	0.05 183	0.04 82

IGEV_Zeroshot_test	0.09 193	0.05 45	0.12 325	0.13 23	0.08 243	0.12 338	0.13 196	0.17 294	0.11 128	0.10 257	0.06 28	0.09 252	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.06 312	0.05 183	0.05 224

MSKI-zero shot	0.09 193	0.05 45	0.09 142	0.15 132	0.07 146	0.10 225	0.13 196	0.14 169	0.13 215	0.09 206	0.09 183	0.09 252	0.06 74	0.12 319	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

UniTT-Stereo	0.09 193	0.07 258	0.08 66	0.18 421	0.08 243	0.13 396	0.11 79	0.12 101	0.11 128	0.10 257	0.12 300	0.05 5	0.07 195	0.09 67	0.09 115	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.05 183	0.05 224

MIM_Stereo	0.09 193	0.07 258	0.11 276	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.12 117	0.20 372	0.14 248	0.13 374	0.13 320	0.09 252	0.05 15	0.12 319	0.08 29	0.05 55	0.06 454	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.05 224

CASnet	0.09 193	0.09 473	0.09 142	0.19 498	0.06 36	0.07 47	0.11 79	0.18 329	0.14 248	0.11 294	0.10 222	0.09 252	0.07 195	0.10 135	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.10 573	0.08 498	0.05 183	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 193	0.05 45	0.11 276	0.13 23	0.07 146	0.11 283	0.14 271	0.14 169	0.16 318	0.07 86	0.10 222	0.08 210	0.06 74	0.13 377	0.08 29	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo	0.09 193	0.07 258	0.13 383	0.18 421	0.06 36	0.11 283	0.07 5	0.13 135	0.12 171	0.09 206	0.10 222	0.07 142	0.09 297	0.13 377	0.10 226	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 224

RAFT-Test	0.09 193	0.06 125	0.10 213	0.15 132	0.07 146	0.11 283	0.15 360	0.16 255	0.13 215	0.09 206	0.10 222	0.10 290	0.09 297	0.12 319	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 224

HH	0.09 193	0.06 125	0.13 383	0.17 323	0.08 243	0.10 225	0.16 434	0.14 169	0.10 95	0.08 150	0.09 183	0.08 210	0.07 195	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.04 82

HanStereo	0.09 193	0.06 125	0.13 383	0.17 323	0.08 243	0.10 225	0.16 434	0.14 169	0.10 95	0.08 150	0.09 183	0.08 210	0.07 195	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.04 82

4D-IteraStereo	0.09 193	0.07 258	0.10 213	0.18 421	0.07 146	0.09 158	0.15 360	0.17 294	0.15 276	0.10 257	0.11 277	0.10 290	0.07 195	0.11 219	0.09 115	0.05 55	0.03 1	0.08 434	0.07 415	0.06 320	0.05 224

anonymousdsp	0.09 193	0.07 258	0.11 276	0.16 232	0.09 379	0.11 283	0.15 360	0.16 255	0.12 171	0.09 206	0.06 28	0.06 51	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

LoS	0.09 193	0.05 45	0.11 276	0.13 23	0.07 146	0.14 433	0.11 79	0.15 212	0.15 276	0.09 206	0.09 183	0.12 343	0.09 297	0.15 441	0.10 226	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 224
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 193	0.07 258	0.10 213	0.17 323	0.08 243	0.10 225	0.15 360	0.15 212	0.12 171	0.09 206	0.06 28	0.07 142	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.06 336

RCA-Stereo	0.09 193	0.06 125	0.09 142	0.16 232	0.06 36	0.09 158	0.13 196	0.18 329	0.14 248	0.09 206	0.10 222	0.08 210	0.07 195	0.12 319	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.04 82

CroCo-Stereo Lap2	0.09 193	0.09 473	0.08 66	0.22 622	0.09 379	0.09 158	0.19 568	0.16 255	0.12 171	0.09 206	0.10 222	0.05 5	0.05 15	0.08 32	0.08 29	0.06 182	0.06 454	0.07 333	0.05 211	0.05 183	0.05 224

ccc-4	0.09 193	0.07 258	0.11 276	0.16 232	0.09 379	0.11 283	0.15 360	0.16 255	0.12 171	0.10 257	0.06 28	0.06 51	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

IGEV-Stereo	0.09 193	0.07 258	0.11 276	0.16 232	0.09 379	0.11 283	0.15 360	0.16 255	0.12 171	0.09 206	0.06 28	0.06 51	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 193	0.05 45	0.13 383	0.14 72	0.08 243	0.12 338	0.15 360	0.18 329	0.10 95	0.11 294	0.08 143	0.08 210	0.05 15	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.06 320	0.05 224

TRStereo	0.09 193	0.05 45	0.12 325	0.15 132	0.12 587	0.10 225	0.13 196	0.18 329	0.18 383	0.09 206	0.09 183	0.09 252	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.04 54	0.04 82

AnonymousM	0.09 193	0.05 45	0.10 213	0.14 72	0.06 36	0.09 158	0.13 196	0.19 360	0.14 248	0.13 374	0.11 277	0.09 252	0.08 250	0.13 377	0.10 226	0.08 453	0.05 292	0.08 434	0.05 211	0.05 183	0.05 224

CroCo-Stereo	0.09 193	0.08 387	0.08 66	0.22 622	0.09 379	0.09 158	0.19 568	0.15 212	0.12 171	0.07 86	0.07 76	0.08 210	0.06 74	0.08 32	0.07 1	0.07 368	0.05 292	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.04 82
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	0.09 193	0.06 125	0.07 17	0.15 132	0.05 2	0.16 492	0.18 527	0.15 212	0.15 276	0.10 257	0.11 277	0.11 321	0.11 382	0.10 135	0.12 385	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

TANstereo	0.09 193	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.11 283	0.14 271	0.15 212	0.19 403	0.11 294	0.15 357	0.10 290	0.06 74	0.12 319	0.09 115	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.05 224

XX-TBD	0.09 193	0.06 125	0.07 17	0.14 72	0.07 146	0.12 338	0.16 434	0.14 169	0.13 215	0.11 294	0.12 300	0.09 252	0.08 250	0.10 135	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 320	0.05 224

raftrobust	0.09 193	0.06 125	0.10 213	0.17 323	0.08 243	0.09 158	0.10 44	0.18 329	0.16 318	0.10 257	0.09 183	0.12 343	0.07 195	0.12 319	0.10 226	0.08 453	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.05 224

XX-Stereo	0.09 193	0.05 45	0.08 66	0.17 323	0.09 379	0.15 460	0.12 117	0.20 372	0.10 95	0.10 257	0.14 336	0.07 142	0.06 74	0.12 319	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.06 312	0.04 54	0.04 82

test_xeample3	0.09 193	0.06 125	0.12 325	0.16 232	0.09 379	0.11 283	0.15 360	0.16 255	0.13 215	0.10 257	0.06 28	0.08 210	0.06 74	0.10 135	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 193	0.06 125	0.10 213	0.17 323	0.06 36	0.10 225	0.16 434	0.17 294	0.14 248	0.09 206	0.10 222	0.08 210	0.09 297	0.11 219	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 312	0.04 54	0.03 2

AFF-stereo	0.09 193	0.06 125	0.10 213	0.17 323	0.07 146	0.10 225	0.16 434	0.17 294	0.09 63	0.10 257	0.12 300	0.09 252	0.09 297	0.12 319	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.07 415	0.04 54	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 193	0.07 258	0.11 276	0.15 132	0.06 36	0.10 225	0.15 360	0.16 255	0.09 63	0.08 150	0.09 183	0.08 210	0.07 195	0.09 67	0.11 316	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.05 211	0.05 183	0.04 82

CFNet-RSSM	0.09 193	0.07 258	0.09 142	0.16 232	0.07 146	0.09 158	0.15 360	0.16 255	0.17 349	0.08 150	0.12 300	0.10 290	0.09 297	0.11 219	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

Gwc-CoAtRS	0.09 193	0.06 125	0.10 213	0.16 232	0.07 146	0.10 225	0.14 271	0.17 294	0.17 349	0.08 150	0.10 222	0.12 343	0.09 297	0.12 319	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

CREStereo	0.09 193	0.04 1	0.08 66	0.11 1	0.06 36	0.13 396	0.14 271	0.14 169	0.10 95	0.08 150	0.13 320	0.09 252	0.08 250	0.11 219	0.10 226	0.08 453	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 320	0.06 336
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	0.09 193	0.05 45	0.09 142	0.12 7	0.06 36	0.12 338	0.14 271	0.15 212	0.11 128	0.09 206	0.13 320	0.10 290	0.07 195	0.13 377	0.10 226	0.15 668	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.07 407	0.06 336

noway7	0.10 273	0.07 258	0.13 383	0.20 567	0.09 379	0.11 283	0.15 360	0.28 555	0.16 318	0.11 294	0.11 277	0.07 142	0.07 195	0.10 135	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.05 224

SE	0.10 273	0.10 536	0.08 66	0.19 498	0.09 379	0.11 283	0.11 79	0.15 212	0.11 128	0.10 257	0.16 370	0.09 252	0.08 250	0.09 67	0.10 226	0.06 182	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.07 407	0.04 82

SMOE	0.10 273	0.08 387	0.09 142	0.18 421	0.07 146	0.13 396	0.14 271	0.18 329	0.13 215	0.11 294	0.13 320	0.12 343	0.09 297	0.11 219	0.11 316	0.05 55	0.05 292	0.08 434	0.06 312	0.06 320	0.04 82

ManiGeoR	0.10 273	0.05 45	0.12 325	0.12 7	0.08 243	0.12 338	0.12 117	0.24 474	0.14 248	0.12 339	0.14 336	0.12 343	0.09 297	0.13 377	0.13 432	0.07 368	0.04 26	0.05 63	0.05 211	0.07 407	0.07 426

HLf10	0.10 273	0.05 45	0.12 325	0.12 7	0.08 243	0.12 338	0.12 117	0.24 474	0.14 248	0.12 339	0.14 336	0.12 343	0.09 297	0.13 377	0.13 432	0.07 368	0.04 26	0.05 63	0.05 211	0.07 407	0.07 426

TestStereo_HLe17	0.10 273	0.05 45	0.12 325	0.13 23	0.07 146	0.11 283	0.15 360	0.21 399	0.15 276	0.11 294	0.14 336	0.11 321	0.09 297	0.13 377	0.12 385	0.07 368	0.04 26	0.05 63	0.05 211	0.07 407	0.06 336

DN	0.10 273	0.05 45	0.09 142	0.14 72	0.09 379	0.12 338	0.18 527	0.17 294	0.16 318	0.08 150	0.09 183	0.08 210	0.06 74	0.08 32	0.09 115	0.11 599	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.07 407	0.09 548

Hybrid-DGEV-03	0.10 273	0.06 125	0.09 142	0.18 421	0.08 243	0.16 492	0.14 271	0.15 212	0.14 248	0.13 374	0.16 370	0.12 343	0.09 297	0.13 377	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.05 183	0.04 82

WQFJA1	0.10 273	0.07 258	0.08 66	0.20 567	0.09 379	0.12 338	0.17 476	0.17 294	0.17 349	0.09 206	0.10 222	0.08 210	0.10 344	0.12 319	0.11 316	0.06 182	0.07 532	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.05 224

WQFJX1	0.10 273	0.07 258	0.08 66	0.22 622	0.09 379	0.12 338	0.17 476	0.18 329	0.17 349	0.10 257	0.09 183	0.07 142	0.10 344	0.11 219	0.09 115	0.07 368	0.08 566	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.04 82

WQFJX	0.10 273	0.07 258	0.09 142	0.21 602	0.09 379	0.12 338	0.16 434	0.18 329	0.17 349	0.12 339	0.10 222	0.07 142	0.09 297	0.12 319	0.10 226	0.06 182	0.07 532	0.06 218	0.05 211	0.06 320	0.05 224

NLMM	0.10 273	0.07 258	0.08 66	0.20 567	0.09 379	0.12 338	0.17 476	0.17 294	0.17 349	0.09 206	0.10 222	0.08 210	0.10 344	0.12 319	0.11 316	0.06 182	0.07 532	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.05 224

NLSM1	0.10 273	0.07 258	0.07 17	0.19 498	0.08 243	0.13 396	0.16 434	0.21 399	0.15 276	0.11 294	0.10 222	0.06 51	0.10 344	0.10 135	0.11 316	0.07 368	0.08 566	0.08 434	0.07 415	0.05 183	0.05 224

MM-Stereo_test3	0.10 273	0.07 258	0.07 17	0.18 421	0.07 146	0.12 338	0.19 568	0.24 474	0.19 403	0.06 30	0.10 222	0.08 210	0.06 74	0.11 219	0.08 29	0.06 182	0.06 454	0.07 333	0.05 211	0.05 183	0.04 82

MM-Stereo_test1	0.10 273	0.07 258	0.08 66	0.18 421	0.07 146	0.12 338	0.18 527	0.21 399	0.20 427	0.09 206	0.11 277	0.08 210	0.06 74	0.10 135	0.10 226	0.06 182	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.04 82

AIO-test2	0.10 273	0.08 387	0.10 213	0.23 646	0.08 243	0.11 283	0.10 44	0.23 450	0.23 470	0.08 150	0.09 183	0.08 210	0.05 15	0.10 135	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.08 434	0.09 546	0.05 183	0.05 224

AIO-test1	0.10 273	0.07 258	0.10 213	0.23 646	0.07 146	0.09 158	0.13 196	0.21 399	0.14 248	0.11 294	0.12 300	0.09 252	0.07 195	0.11 219	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.09 523	0.10 588	0.03 1	0.06 336

tg	0.10 273	0.06 125	0.10 213	0.18 421	0.08 243	0.11 283	0.16 434	0.20 372	0.12 171	0.08 150	0.11 277	0.11 321	0.07 195	0.11 219	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.08 434	0.08 498	0.04 54	0.04 82

PAM	0.10 273	0.05 45	0.16 510	0.15 132	0.08 243	0.09 158	0.16 434	0.15 212	0.16 318	0.12 339	0.09 183	0.09 252	0.07 195	0.13 377	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.06 312	0.05 183	0.06 336

model_zeroshot	0.10 273	0.04 1	0.11 276	0.15 132	0.09 379	0.12 338	0.14 271	0.20 372	0.13 215	0.11 294	0.10 222	0.12 343	0.07 195	0.12 319	0.10 226	0.07 368	0.06 454	0.06 218	0.05 211	0.06 320	0.06 336

RAStereo	0.10 273	0.09 473	0.08 66	0.20 567	0.08 243	0.13 396	0.18 527	0.15 212	0.17 349	0.10 257	0.12 300	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.05 211	0.05 183	0.04 82

rvit_stereo_0080	0.10 273	0.08 387	0.14 424	0.15 132	0.09 379	0.07 47	0.15 360	0.16 255	0.16 318	0.11 294	0.10 222	0.14 399	0.08 250	0.12 319	0.10 226	0.09 522	0.07 532	0.07 333	0.06 312	0.07 407	0.05 224

H2IRNET	0.10 273	0.09 473	0.09 142	0.18 421	0.09 379	0.12 338	0.15 360	0.14 169	0.21 444	0.10 257	0.10 222	0.10 290	0.10 344	0.10 135	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.08 434	0.08 498	0.06 320	0.05 224

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 273	0.08 387	0.12 325	0.16 232	0.08 243	0.15 460	0.16 434	0.18 329	0.18 383	0.10 257	0.09 183	0.09 252	0.08 250	0.11 219	0.12 385	0.07 368	0.05 292	0.08 434	0.06 312	0.07 407	0.06 336

MyStereo07	0.10 273	0.07 258	0.10 213	0.17 323	0.09 379	0.14 433	0.18 527	0.15 212	0.15 276	0.09 206	0.06 28	0.06 51	0.07 195	0.12 319	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.06 320	0.06 336

MyStereo06	0.10 273	0.07 258	0.12 325	0.17 323	0.09 379	0.13 396	0.18 527	0.19 360	0.12 171	0.12 339	0.08 143	0.07 142	0.07 195	0.11 219	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.06 320	0.06 336

AE-Stereo	0.10 273	0.08 387	0.10 213	0.18 421	0.09 379	0.10 225	0.15 360	0.14 169	0.19 403	0.09 206	0.14 336	0.12 343	0.08 250	0.11 219	0.10 226	0.05 55	0.06 454	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.04 82

ACVNet-DCA	0.10 273	0.08 387	0.12 325	0.17 323	0.09 379	0.13 396	0.15 360	0.23 450	0.16 318	0.09 206	0.09 183	0.06 51	0.06 74	0.10 135	0.07 1	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.07 407	0.07 426

cc1	0.10 273	0.08 387	0.12 325	0.17 323	0.09 379	0.13 396	0.15 360	0.16 255	0.18 383	0.09 206	0.09 183	0.06 51	0.06 74	0.10 135	0.07 1	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.06 320	0.06 336

tt1	0.10 273	0.08 387	0.12 325	0.17 323	0.09 379	0.12 338	0.16 434	0.15 212	0.19 403	0.09 206	0.08 143	0.06 51	0.06 74	0.10 135	0.07 1	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.06 320	0.06 336

whm_eth	0.10 273	0.08 387	0.14 424	0.15 132	0.09 379	0.07 47	0.15 360	0.16 255	0.16 318	0.11 294	0.10 222	0.14 399	0.08 250	0.12 319	0.10 226	0.09 522	0.07 532	0.07 333	0.06 312	0.07 407	0.05 224

plain	0.10 273	0.08 387	0.10 213	0.19 498	0.09 379	0.10 225	0.15 360	0.14 169	0.13 215	0.13 374	0.15 357	0.09 252	0.12 415	0.13 377	0.12 385	0.07 368	0.05 292	0.09 523	0.06 312	0.06 320	0.06 336

Any-RAFT	0.10 273	0.05 45	0.09 142	0.14 72	0.07 146	0.13 396	0.14 271	0.21 399	0.15 276	0.11 294	0.12 300	0.12 343	0.09 297	0.12 319	0.09 115	0.07 368	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.05 224

LL-Strereo2	0.10 273	0.10 536	0.15 473	0.18 421	0.08 243	0.15 460	0.09 27	0.17 294	0.14 248	0.14 402	0.10 222	0.09 252	0.07 195	0.16 476	0.10 226	0.05 55	0.05 292	0.10 573	0.07 415	0.06 320	0.05 224

DCANet-4	0.10 273	0.06 125	0.12 325	0.16 232	0.06 36	0.09 158	0.17 476	0.18 329	0.19 403	0.13 374	0.16 370	0.09 252	0.14 482	0.11 219	0.12 385	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 224

fff	0.10 273	0.06 125	0.12 325	0.15 132	0.07 146	0.09 158	0.17 476	0.16 255	0.20 427	0.13 374	0.16 370	0.10 290	0.11 382	0.11 219	0.12 385	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 224

ADStereo(finetuned)	0.10 273	0.06 125	0.12 325	0.16 232	0.06 36	0.09 158	0.17 476	0.15 212	0.19 403	0.13 374	0.17 394	0.10 290	0.12 415	0.11 219	0.12 385	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

test_4	0.10 273	0.10 536	0.08 66	0.19 498	0.09 379	0.08 98	0.22 624	0.15 212	0.17 349	0.12 339	0.18 422	0.12 343	0.09 297	0.08 32	0.11 316	0.04 11	0.04 26	0.08 434	0.08 498	0.04 54	0.03 2

IPLG	0.10 273	0.07 258	0.15 473	0.17 323	0.08 243	0.11 283	0.14 271	0.20 372	0.15 276	0.12 339	0.17 394	0.07 142	0.07 195	0.14 413	0.13 432	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.04 82

test_3	0.10 273	0.09 473	0.10 213	0.20 567	0.08 243	0.13 396	0.26 675	0.14 169	0.21 444	0.10 257	0.10 222	0.09 252	0.09 297	0.08 32	0.11 316	0.05 55	0.04 26	0.08 434	0.07 415	0.04 54	0.04 82

STrans-v2	0.10 273	0.07 258	0.12 325	0.18 421	0.07 146	0.10 225	0.14 271	0.21 399	0.11 128	0.11 294	0.15 357	0.12 343	0.10 344	0.11 219	0.12 385	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 312	0.04 54	0.04 82

TransformOpticalFlow	0.10 273	0.08 387	0.13 383	0.18 421	0.07 146	0.09 158	0.15 360	0.19 360	0.15 276	0.12 339	0.17 394	0.11 321	0.11 382	0.11 219	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 312	0.05 183	0.05 224

SST-Stereo	0.10 273	0.07 258	0.15 473	0.18 421	0.09 379	0.06 16	0.12 117	0.17 294	0.11 128	0.15 429	0.17 394	0.13 376	0.12 415	0.10 135	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.09 523	0.06 312	0.06 320	0.05 224

cross-raft	0.10 273	0.09 473	0.09 142	0.19 498	0.07 146	0.11 283	0.25 666	0.13 135	0.15 276	0.08 150	0.11 277	0.12 343	0.10 344	0.09 67	0.11 316	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.04 82

test-1	0.10 273	0.07 258	0.16 510	0.19 498	0.08 243	0.11 283	0.24 651	0.14 169	0.18 383	0.09 206	0.07 76	0.09 252	0.08 250	0.07 7	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.04 82

iRaftStereo_RVC	0.10 273	0.07 258	0.09 142	0.17 323	0.09 379	0.11 283	0.17 476	0.18 329	0.12 171	0.09 206	0.12 300	0.10 290	0.07 195	0.11 219	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.08 434	0.08 498	0.04 54	0.04 82

RALCasStereoNet	0.10 273	0.06 125	0.09 142	0.16 232	0.08 243	0.12 338	0.14 271	0.17 294	0.11 128	0.12 339	0.17 394	0.14 399	0.10 344	0.12 319	0.11 316	0.07 368	0.06 454	0.06 218	0.05 211	0.08 481	0.07 426

DCANet	0.10 273	0.06 125	0.12 325	0.16 232	0.06 36	0.09 158	0.17 476	0.15 212	0.19 403	0.13 374	0.17 394	0.10 290	0.11 382	0.11 219	0.12 385	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

csc	0.10 273	0.06 125	0.12 325	0.15 132	0.07 146	0.09 158	0.17 476	0.16 255	0.20 427	0.13 374	0.16 370	0.10 290	0.11 382	0.11 219	0.12 385	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 224

cscssc	0.10 273	0.06 125	0.12 325	0.15 132	0.07 146	0.09 158	0.17 476	0.16 255	0.20 427	0.13 374	0.16 370	0.10 290	0.11 382	0.11 219	0.12 385	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 224

111	0.10 273	0.06 125	0.12 325	0.15 132	0.07 146	0.10 225	0.14 271	0.21 399	0.23 470	0.11 294	0.12 300	0.14 399	0.11 382	0.13 377	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.05 224

R-Stereo Train	0.10 273	0.06 125	0.10 213	0.17 323	0.08 243	0.11 283	0.14 271	0.23 450	0.11 128	0.12 339	0.19 433	0.11 321	0.08 250	0.09 67	0.11 316	0.07 368	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.05 224

RAFT-Stereo	0.10 273	0.06 125	0.10 213	0.17 323	0.08 243	0.11 283	0.14 271	0.23 450	0.11 128	0.12 339	0.19 433	0.11 321	0.08 250	0.09 67	0.11 316	0.07 368	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.05 224
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 273	0.06 125	0.12 325	0.14 72	0.06 36	0.11 283	0.10 44	0.18 329	0.18 383	0.13 374	0.16 370	0.14 399	0.11 382	0.15 441	0.13 432	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.06 320	0.05 224
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	0.11 327	0.07 258	0.13 383	0.21 602	0.10 495	0.12 338	0.18 527	0.22 426	0.20 427	0.13 374	0.12 300	0.08 210	0.08 250	0.13 377	0.09 115	0.05 55	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.05 183	0.05 224

monster_256*512	0.11 327	0.07 258	0.09 142	0.21 602	0.10 495	0.12 338	0.17 476	0.26 512	0.18 383	0.12 339	0.12 300	0.08 210	0.07 195	0.10 135	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.07 415	0.05 183	0.05 224

SME	0.11 327	0.09 473	0.10 213	0.17 323	0.07 146	0.20 576	0.13 196	0.21 399	0.17 349	0.12 339	0.13 320	0.10 290	0.12 415	0.13 377	0.13 432	0.07 368	0.07 532	0.08 434	0.09 546	0.06 320	0.05 224

HLF11	0.11 327	0.05 45	0.13 383	0.12 7	0.08 243	0.14 433	0.11 79	0.22 426	0.10 95	0.12 339	0.23 491	0.11 321	0.11 382	0.14 413	0.13 432	0.08 453	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.08 481	0.08 499

HLf8	0.11 327	0.05 45	0.13 383	0.11 1	0.08 243	0.15 460	0.12 117	0.22 426	0.15 276	0.13 374	0.17 394	0.12 343	0.10 344	0.14 413	0.12 385	0.09 522	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.08 481	0.08 499

TestStereo_HL3	0.11 327	0.05 45	0.16 510	0.13 23	0.07 146	0.12 338	0.11 79	0.20 372	0.09 63	0.15 429	0.30 593	0.13 376	0.12 415	0.16 476	0.11 316	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.06 320	0.07 426

TestStereo_HL2	0.11 327	0.06 125	0.11 276	0.12 7	0.08 243	0.12 338	0.14 271	0.20 372	0.18 383	0.13 374	0.21 470	0.12 343	0.10 344	0.12 319	0.12 385	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.07 407	0.07 426

GGDA	0.11 327	0.06 125	0.11 276	0.13 23	0.07 146	0.12 338	0.14 271	0.19 360	0.19 403	0.13 374	0.20 446	0.12 343	0.09 297	0.12 319	0.12 385	0.07 368	0.04 26	0.05 63	0.05 211	0.06 320	0.07 426

TestStereo-Hl	0.11 327	0.06 125	0.11 276	0.13 23	0.08 243	0.15 460	0.14 271	0.20 372	0.17 349	0.13 374	0.16 370	0.12 343	0.11 382	0.14 413	0.13 432	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.05 211	0.06 320	0.06 336

Lsterematch	0.11 327	0.06 125	0.11 276	0.16 232	0.07 146	0.13 396	0.15 360	0.14 169	0.17 349	0.16 458	0.18 422	0.15 430	0.15 500	0.12 319	0.14 475	0.07 368	0.04 26	0.06 218	0.06 312	0.06 320	0.06 336

Hybrid-DGEV-2	0.11 327	0.06 125	0.12 325	0.18 421	0.09 379	0.09 158	0.13 196	0.28 555	0.29 555	0.11 294	0.11 277	0.09 252	0.12 415	0.12 319	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.05 183	0.05 224

NLMM1	0.11 327	0.09 473	0.07 17	0.22 622	0.10 495	0.12 338	0.20 592	0.18 329	0.20 427	0.12 339	0.11 277	0.07 142	0.09 297	0.11 219	0.11 316	0.08 453	0.08 566	0.07 333	0.06 312	0.04 54	0.04 82

NLCSM	0.11 327	0.09 473	0.09 142	0.23 646	0.11 550	0.12 338	0.19 568	0.18 329	0.18 383	0.12 339	0.11 277	0.07 142	0.09 297	0.11 219	0.10 226	0.07 368	0.08 566	0.07 333	0.07 415	0.06 320	0.05 224

Select-FE	0.11 327	0.06 125	0.20 592	0.15 132	0.11 550	0.11 283	0.13 196	0.21 399	0.18 383	0.09 206	0.11 277	0.10 290	0.06 74	0.12 319	0.09 115	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.08 498	0.06 320	0.08 499

FlowAnything_test	0.11 327	0.08 387	0.14 424	0.15 132	0.09 379	0.07 47	0.14 271	0.20 372	0.11 128	0.09 206	0.09 183	0.12 343	0.12 415	0.13 377	0.11 316	0.09 522	0.06 454	0.09 523	0.09 546	0.06 320	0.09 548

xyz-stereo-finetune2	0.11 327	0.07 258	0.13 383	0.13 23	0.07 146	0.11 283	0.19 568	0.17 294	0.12 171	0.15 429	0.15 357	0.17 467	0.12 415	0.13 377	0.11 316	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.05 211	0.04 54	0.06 336

xyz-stereo-finetune	0.11 327	0.08 387	0.13 383	0.14 72	0.06 36	0.10 225	0.19 568	0.17 294	0.19 403	0.12 339	0.14 336	0.15 430	0.10 344	0.13 377	0.11 316	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.05 211	0.04 54	0.05 224

FLISNet	0.11 327	0.06 125	0.11 276	0.13 23	0.09 379	0.09 158	0.14 271	0.21 399	0.10 95	0.19 526	0.17 394	0.14 399	0.09 297	0.16 476	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.08 498	0.07 407	0.06 336

CoSv	0.11 327	0.06 125	0.11 276	0.13 23	0.09 379	0.09 158	0.14 271	0.21 399	0.10 95	0.19 526	0.17 394	0.14 399	0.09 297	0.16 476	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.08 498	0.07 407	0.06 336

rvit_stereo_0081_aga	0.11 327	0.09 473	0.14 424	0.18 421	0.09 379	0.13 396	0.14 271	0.14 169	0.19 403	0.10 257	0.18 422	0.16 445	0.09 297	0.12 319	0.09 115	0.10 567	0.06 454	0.08 434	0.07 415	0.07 407	0.06 336

rvit_stereo_0081	0.11 327	0.08 387	0.15 473	0.16 232	0.09 379	0.10 225	0.14 271	0.14 169	0.24 487	0.11 294	0.13 320	0.13 376	0.09 297	0.11 219	0.12 385	0.10 567	0.07 532	0.08 434	0.07 415	0.07 407	0.05 224

rvit_stereo_0082	0.11 327	0.08 387	0.15 473	0.16 232	0.09 379	0.10 225	0.14 271	0.14 169	0.24 487	0.11 294	0.13 320	0.13 376	0.09 297	0.11 219	0.12 385	0.10 567	0.07 532	0.08 434	0.07 415	0.07 407	0.05 224

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 327	0.05 45	0.14 424	0.15 132	0.20 694	0.09 158	0.17 476	0.21 399	0.15 276	0.11 294	0.14 336	0.10 290	0.07 195	0.10 135	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.07 407	0.09 548

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 327	0.05 45	0.11 276	0.15 132	0.13 610	0.13 396	0.16 434	0.23 450	0.17 349	0.10 257	0.12 300	0.10 290	0.07 195	0.11 219	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.06 312	0.07 407	0.08 499

CAS++	0.11 327	0.07 258	0.11 276	0.14 72	0.09 379	0.12 338	0.14 271	0.24 474	0.14 248	0.11 294	0.09 183	0.11 321	0.07 195	0.14 413	0.09 115	0.11 599	0.09 603	0.09 523	0.07 415	0.07 407	0.08 499
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
xx1	0.11 327	0.08 387	0.12 325	0.17 323	0.09 379	0.13 396	0.15 360	0.16 255	0.18 383	0.09 206	0.09 183	0.16 445	0.16 528	0.10 135	0.07 1	0.06 182	0.04 26	0.08 434	0.08 498	0.07 407	0.07 426

1test111	0.11 327	0.08 387	0.12 325	0.17 323	0.09 379	0.13 396	0.15 360	0.23 450	0.16 318	0.09 206	0.09 183	0.06 51	0.06 74	0.15 441	0.16 526	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.07 407	0.07 426

MIF-Stereo (partial)	0.11 327	0.06 125	0.10 213	0.19 498	0.10 495	0.10 225	0.11 79	0.17 294	0.18 383	0.14 402	0.16 370	0.09 252	0.11 382	0.12 319	0.12 385	0.08 453	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.06 320	0.07 426

EKT-Stereo	0.11 327	0.07 258	0.14 424	0.15 132	0.10 495	0.13 396	0.14 271	0.18 329	0.21 444	0.11 294	0.08 143	0.12 343	0.09 297	0.11 219	0.12 385	0.08 453	0.06 454	0.07 333	0.06 312	0.08 481	0.07 426

anonymousdsp2	0.11 327	0.07 258	0.10 213	0.16 232	0.09 379	0.13 396	0.14 271	0.18 329	0.22 458	0.13 374	0.14 336	0.12 343	0.09 297	0.14 413	0.11 316	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.05 224

DCRE	0.11 327	0.07 258	0.13 383	0.16 232	0.11 550	0.11 283	0.17 476	0.18 329	0.17 349	0.11 294	0.18 422	0.10 290	0.10 344	0.15 441	0.11 316	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.06 312	0.05 183	0.04 82

knoymous	0.11 327	0.05 45	0.12 325	0.13 23	0.07 146	0.15 460	0.14 271	0.19 360	0.13 215	0.11 294	0.17 394	0.13 376	0.09 297	0.13 377	0.11 316	0.08 453	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.08 481	0.07 426

riskmin	0.11 327	0.06 125	0.13 383	0.14 72	0.08 243	0.14 433	0.14 271	0.18 329	0.14 248	0.11 294	0.14 336	0.16 445	0.11 382	0.14 413	0.12 385	0.09 522	0.05 292	0.07 333	0.05 211	0.08 481	0.08 499

Selective-RAFT	0.11 327	0.10 536	0.11 276	0.21 602	0.08 243	0.16 492	0.13 196	0.20 372	0.22 458	0.10 257	0.10 222	0.11 321	0.10 344	0.15 441	0.11 316	0.05 55	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.06 320	0.05 224

DisPM	0.11 327	0.07 258	0.12 325	0.16 232	0.09 379	0.06 16	0.13 196	0.17 294	0.17 349	0.14 402	0.20 446	0.12 343	0.10 344	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.11 608

CIPLG	0.11 327	0.08 387	0.14 424	0.17 323	0.08 243	0.12 338	0.15 360	0.17 294	0.15 276	0.14 402	0.11 277	0.16 445	0.09 297	0.16 476	0.11 316	0.07 368	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

GLC_STEREO	0.11 327	0.07 258	0.11 276	0.17 323	0.07 146	0.09 158	0.13 196	0.15 212	0.24 487	0.12 339	0.13 320	0.12 343	0.08 250	0.18 536	0.11 316	0.06 182	0.08 566	0.08 434	0.06 312	0.05 183	0.05 224

IPLGR_C	0.11 327	0.08 387	0.14 424	0.17 323	0.08 243	0.12 338	0.15 360	0.17 294	0.15 276	0.14 402	0.10 222	0.16 445	0.09 297	0.16 476	0.11 316	0.07 368	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

MIPNet	0.11 327	0.08 387	0.14 424	0.17 323	0.09 379	0.12 338	0.14 271	0.20 372	0.24 487	0.11 294	0.10 222	0.09 252	0.07 195	0.13 377	0.12 385	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.04 82

IPLGR	0.11 327	0.09 473	0.16 510	0.18 421	0.08 243	0.12 338	0.17 476	0.21 399	0.24 487	0.11 294	0.12 300	0.11 321	0.08 250	0.12 319	0.12 385	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.06 312	0.04 54	0.04 82

GMOStereo	0.11 327	0.09 473	0.07 17	0.19 498	0.08 243	0.12 338	0.28 688	0.13 135	0.17 349	0.11 294	0.17 394	0.14 399	0.12 415	0.07 7	0.07 1	0.05 55	0.05 292	0.09 523	0.07 415	0.04 54	0.04 82

error version	0.11 327	0.09 473	0.07 17	0.19 498	0.08 243	0.12 338	0.28 688	0.13 135	0.17 349	0.11 294	0.17 394	0.14 399	0.12 415	0.07 7	0.07 1	0.05 55	0.05 292	0.09 523	0.07 415	0.04 54	0.04 82

test-v	0.11 327	0.09 473	0.07 17	0.19 498	0.08 243	0.12 338	0.28 688	0.13 135	0.17 349	0.11 294	0.17 394	0.14 399	0.12 415	0.07 7	0.07 1	0.05 55	0.05 292	0.09 523	0.07 415	0.04 54	0.04 82

ACRE	0.11 327	0.08 387	0.14 424	0.17 323	0.08 243	0.12 338	0.15 360	0.17 294	0.14 248	0.14 402	0.10 222	0.16 445	0.09 297	0.16 476	0.11 316	0.07 368	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

PFNet+	0.11 327	0.06 125	0.13 383	0.16 232	0.09 379	0.05 5	0.12 117	0.17 294	0.21 444	0.16 458	0.19 433	0.14 399	0.10 344	0.11 219	0.11 316	0.08 453	0.05 292	0.09 523	0.08 498	0.06 320	0.11 608

LCNet	0.11 327	0.07 258	0.09 142	0.19 498	0.09 379	0.08 98	0.15 360	0.21 399	0.15 276	0.11 294	0.15 357	0.16 445	0.11 382	0.12 319	0.11 316	0.05 55	0.04 26	0.08 434	0.07 415	0.06 320	0.15 671

HHNet	0.11 327	0.06 125	0.16 510	0.15 132	0.14 632	0.07 47	0.13 196	0.20 372	0.17 349	0.14 402	0.25 533	0.11 321	0.08 250	0.13 377	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.05 183	0.09 548

Patchmatch Stereo++	0.11 327	0.09 473	0.16 510	0.18 421	0.08 243	0.06 16	0.11 79	0.16 255	0.13 215	0.15 429	0.16 370	0.14 399	0.12 415	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.07 426
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	0.11 327	0.07 258	0.16 510	0.19 498	0.09 379	0.08 98	0.13 196	0.18 329	0.13 215	0.16 458	0.21 470	0.13 376	0.14 482	0.11 219	0.14 475	0.06 182	0.04 26	0.09 523	0.06 312	0.06 320	0.05 224

OMP-Stereo	0.11 327	0.06 125	0.14 424	0.18 421	0.08 243	0.09 158	0.12 117	0.21 399	0.21 444	0.13 374	0.14 336	0.11 321	0.12 415	0.11 219	0.13 432	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.04 82

IIG-Stereo	0.11 327	0.06 125	0.13 383	0.17 323	0.08 243	0.11 283	0.12 117	0.22 426	0.17 349	0.14 402	0.17 394	0.11 321	0.12 415	0.12 319	0.12 385	0.06 182	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.04 82

NF-Stereo	0.11 327	0.07 258	0.13 383	0.17 323	0.09 379	0.10 225	0.14 271	0.23 450	0.19 403	0.12 339	0.17 394	0.12 343	0.11 382	0.11 219	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.12 622

OCTAStereo	0.11 327	0.07 258	0.13 383	0.17 323	0.09 379	0.10 225	0.14 271	0.23 450	0.19 403	0.12 339	0.17 394	0.12 343	0.11 382	0.11 219	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.12 622

NRIStereo	0.11 327	0.08 387	0.14 424	0.18 421	0.08 243	0.10 225	0.14 271	0.16 255	0.15 276	0.12 339	0.14 336	0.13 376	0.12 415	0.13 377	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.07 426

PSM-adaLoss	0.11 327	0.09 473	0.16 510	0.18 421	0.08 243	0.06 16	0.12 117	0.16 255	0.13 215	0.15 429	0.16 370	0.14 399	0.12 415	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.07 426

PSM-AAD	0.11 327	0.07 258	0.10 213	0.19 498	0.09 379	0.10 225	0.15 360	0.20 372	0.13 215	0.12 339	0.14 336	0.18 482	0.11 382	0.11 219	0.10 226	0.05 55	0.05 292	0.09 523	0.08 498	0.06 320	0.14 664

ROB_FTStereo_v2	0.11 327	0.09 473	0.16 510	0.19 498	0.08 243	0.06 16	0.12 117	0.16 255	0.13 215	0.15 429	0.16 370	0.14 399	0.12 415	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.07 426

ROB_FTStereo	0.11 327	0.09 473	0.16 510	0.19 498	0.08 243	0.06 16	0.11 79	0.16 255	0.13 215	0.15 429	0.16 370	0.14 399	0.12 415	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.07 426

KYRaft	0.11 327	0.07 258	0.10 213	0.19 498	0.09 379	0.08 98	0.15 360	0.22 426	0.12 171	0.13 374	0.16 370	0.20 510	0.10 344	0.12 319	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.08 434	0.08 498	0.06 320	0.16 682

HUI-Stereo	0.11 327	0.09 473	0.16 510	0.18 421	0.08 243	0.06 16	0.12 117	0.16 255	0.13 215	0.15 429	0.16 370	0.14 399	0.12 415	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.07 426

ASMatch	0.11 327	0.06 125	0.13 383	0.16 232	0.10 495	0.07 47	0.14 271	0.17 294	0.17 349	0.12 339	0.16 370	0.16 445	0.10 344	0.13 377	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.08 499

RAFT_R40	0.11 327	0.07 258	0.14 424	0.18 421	0.09 379	0.06 16	0.13 196	0.17 294	0.16 318	0.14 402	0.18 422	0.15 430	0.12 415	0.10 135	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.09 523	0.06 312	0.06 320	0.05 224

GrayStereo	0.11 327	0.06 125	0.11 276	0.19 498	0.09 379	0.09 158	0.16 434	0.18 329	0.17 349	0.14 402	0.17 394	0.17 467	0.11 382	0.12 319	0.11 316	0.05 55	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.10 580

RE-Stereo	0.11 327	0.07 258	0.13 383	0.17 323	0.09 379	0.10 225	0.14 271	0.23 450	0.19 403	0.12 339	0.17 394	0.12 343	0.11 382	0.11 219	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.12 622

Pruner-Stereo	0.11 327	0.07 258	0.12 325	0.17 323	0.09 379	0.06 16	0.12 117	0.17 294	0.17 349	0.13 374	0.19 433	0.13 376	0.09 297	0.11 219	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.08 499

TVStereo	0.11 327	0.07 258	0.13 383	0.17 323	0.09 379	0.10 225	0.14 271	0.23 450	0.19 403	0.12 339	0.17 394	0.12 343	0.11 382	0.11 219	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.12 622

DeepStereo_RVC	0.11 327	0.08 387	0.16 510	0.18 421	0.08 243	0.08 98	0.12 117	0.17 294	0.12 171	0.13 374	0.14 336	0.12 343	0.12 415	0.12 319	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.07 407	0.08 499

iGMRVC	0.11 327	0.09 473	0.16 510	0.19 498	0.08 243	0.06 16	0.12 117	0.16 255	0.13 215	0.15 429	0.16 370	0.14 399	0.12 415	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.07 426

RAFT-RH_RVC	0.11 327	0.06 125	0.14 424	0.16 232	0.09 379	0.12 338	0.12 117	0.17 294	0.12 171	0.13 374	0.41 668	0.11 321	0.10 344	0.13 377	0.12 385	0.05 55	0.04 26	0.08 434	0.05 211	0.04 54	0.06 336

RAFT-345	0.11 327	0.07 258	0.15 473	0.16 232	0.08 243	0.08 98	0.12 117	0.15 212	0.10 95	0.11 294	0.36 631	0.09 252	0.09 297	0.11 219	0.12 385	0.05 55	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.04 54	0.05 224

iRAFT	0.11 327	0.09 473	0.16 510	0.18 421	0.08 243	0.06 16	0.11 79	0.16 255	0.13 215	0.15 429	0.16 370	0.14 399	0.12 415	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.07 426

CRE-IMP	0.11 327	0.09 473	0.16 510	0.19 498	0.08 243	0.10 225	0.12 117	0.18 329	0.10 95	0.14 402	0.13 320	0.13 376	0.12 415	0.12 319	0.11 316	0.07 368	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.08 499

test-2	0.11 327	0.09 473	0.07 17	0.19 498	0.08 243	0.12 338	0.28 688	0.13 135	0.17 349	0.11 294	0.17 394	0.14 399	0.12 415	0.07 7	0.07 1	0.05 55	0.05 292	0.09 523	0.07 415	0.04 54	0.04 82

GMM-Stereo	0.11 327	0.07 258	0.10 213	0.18 421	0.09 379	0.08 98	0.15 360	0.23 450	0.16 318	0.11 294	0.15 357	0.13 376	0.11 382	0.11 219	0.11 316	0.05 55	0.04 26	0.08 434	0.07 415	0.06 320	0.09 548

RAFT-IKP	0.11 327	0.09 473	0.16 510	0.19 498	0.08 243	0.06 16	0.12 117	0.16 255	0.13 215	0.15 429	0.16 370	0.14 399	0.12 415	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.07 426

Prome-Stereo	0.11 327	0.06 125	0.10 213	0.18 421	0.08 243	0.12 338	0.15 360	0.22 426	0.13 215	0.12 339	0.17 394	0.13 376	0.08 250	0.12 319	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.09 548

rafts_anoy	0.11 327	0.06 125	0.10 213	0.17 323	0.08 243	0.10 225	0.14 271	0.17 294	0.14 248	0.13 374	0.13 320	0.12 343	0.10 344	0.11 219	0.12 385	0.07 368	0.04 26	0.09 523	0.11 622	0.07 407	0.06 336

raft+_RVC	0.11 327	0.07 258	0.09 142	0.16 232	0.07 146	0.10 225	0.11 79	0.24 474	0.20 427	0.12 339	0.15 357	0.12 343	0.08 250	0.12 319	0.13 432	0.07 368	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.05 224

RALAANet	0.11 327	0.08 387	0.10 213	0.17 323	0.09 379	0.14 433	0.10 44	0.20 372	0.15 276	0.14 402	0.13 320	0.16 445	0.09 297	0.12 319	0.11 316	0.06 182	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.04 82

DIP-Stereo	0.11 327	0.07 258	0.14 424	0.17 323	0.09 379	0.13 396	0.09 27	0.16 255	0.16 318	0.11 294	0.16 370	0.14 399	0.12 415	0.15 441	0.13 432	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336
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	0.12 407	0.08 387	0.08 66	0.20 567	0.07 146	0.18 535	0.23 636	0.15 212	0.15 276	0.10 257	0.10 222	0.13 376	0.08 250	0.12 319	0.11 316	0.09 522	0.10 625	0.14 654	0.14 659	0.05 183	0.04 82

S	0.12 407	0.08 387	0.09 142	0.20 567	0.08 243	0.13 396	0.19 568	0.17 294	0.16 318	0.13 374	0.11 277	0.13 376	0.10 344	0.11 219	0.13 432	0.09 522	0.07 532	0.13 640	0.15 676	0.06 320	0.04 82

IGEV_i1	0.12 407	0.07 258	0.12 325	0.16 232	0.08 243	0.19 560	0.14 271	0.18 329	0.22 458	0.18 507	0.18 422	0.16 445	0.12 415	0.16 476	0.14 475	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.06 320	0.06 336

rvit_stereo_0083	0.12 407	0.08 387	0.17 542	0.16 232	0.09 379	0.11 283	0.15 360	0.14 169	0.26 523	0.11 294	0.14 336	0.13 376	0.10 344	0.12 319	0.12 385	0.10 567	0.08 566	0.09 523	0.07 415	0.07 407	0.05 224

rvit_stereo_ft	0.12 407	0.07 258	0.13 383	0.19 498	0.10 495	0.12 338	0.17 476	0.16 255	0.16 318	0.12 339	0.13 320	0.15 430	0.10 344	0.14 413	0.13 432	0.09 522	0.06 454	0.08 434	0.07 415	0.07 407	0.05 224

test_sample2	0.12 407	0.07 258	0.12 325	0.14 72	0.08 243	0.16 492	0.18 527	0.21 399	0.16 318	0.14 402	0.20 446	0.19 498	0.15 500	0.15 441	0.12 385	0.08 453	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.08 481	0.07 426

MyStereo8	0.12 407	0.07 258	0.15 473	0.15 132	0.09 379	0.18 535	0.14 271	0.19 360	0.22 458	0.12 339	0.18 422	0.11 321	0.10 344	0.16 476	0.18 560	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.05 211	0.08 481	0.09 548

CoDeX	0.12 407	0.07 258	0.12 325	0.17 323	0.08 243	0.12 338	0.15 360	0.23 450	0.27 533	0.13 374	0.17 394	0.16 445	0.11 382	0.14 413	0.11 316	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.05 224

11t1	0.12 407	0.06 125	0.13 383	0.14 72	0.08 243	0.17 516	0.15 360	0.18 329	0.15 276	0.15 429	0.15 357	0.16 445	0.16 528	0.15 441	0.13 432	0.08 453	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.08 481	0.07 426

ffm	0.12 407	0.09 473	0.14 424	0.16 232	0.08 243	0.17 516	0.17 476	0.15 212	0.19 403	0.15 429	0.25 533	0.19 498	0.13 457	0.10 135	0.07 1	0.06 182	0.04 26	0.09 523	0.08 498	0.06 320	0.06 336

RAFT_CTSACE	0.12 407	0.09 473	0.10 213	0.22 622	0.08 243	0.12 338	0.24 651	0.18 329	0.16 318	0.20 549	0.27 559	0.13 376	0.07 195	0.13 377	0.09 115	0.05 55	0.06 454	0.08 434	0.07 415	0.04 54	0.04 82

Sa-1000	0.12 407	0.08 387	0.08 66	0.18 421	0.08 243	0.14 433	0.22 624	0.22 426	0.18 383	0.15 429	0.20 446	0.17 467	0.11 382	0.10 135	0.10 226	0.06 182	0.05 292	0.09 523	0.09 546	0.05 183	0.05 224

SA	0.12 407	0.09 473	0.08 66	0.18 421	0.08 243	0.12 338	0.24 651	0.23 450	0.18 383	0.17 477	0.27 559	0.14 399	0.11 382	0.11 219	0.11 316	0.05 55	0.05 292	0.09 523	0.08 498	0.05 183	0.04 82

iRaft-Stereo_5w	0.12 407	0.09 473	0.12 325	0.19 498	0.08 243	0.09 158	0.12 117	0.21 399	0.21 444	0.19 526	0.14 336	0.11 321	0.09 297	0.20 578	0.16 526	0.05 55	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.06 336

CrosDoStereo	0.12 407	0.06 125	0.12 325	0.14 72	0.08 243	0.12 338	0.15 360	0.17 294	0.22 458	0.19 526	0.24 504	0.15 430	0.11 382	0.11 219	0.12 385	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.07 415	0.05 183	0.05 224

PSM-softLoss	0.12 407	0.07 258	0.15 473	0.17 323	0.09 379	0.08 98	0.13 196	0.24 474	0.17 349	0.14 402	0.19 433	0.13 376	0.11 382	0.11 219	0.11 316	0.07 368	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.06 320	0.12 622

KMStereo	0.12 407	0.07 258	0.15 473	0.17 323	0.09 379	0.08 98	0.13 196	0.24 474	0.17 349	0.14 402	0.19 433	0.13 376	0.11 382	0.11 219	0.11 316	0.07 368	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.06 320	0.12 622

FTStereo	0.12 407	0.06 125	0.14 424	0.18 421	0.09 379	0.07 47	0.15 360	0.21 399	0.18 383	0.12 339	0.24 504	0.12 343	0.12 415	0.13 377	0.13 432	0.05 55	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.10 580

DeepStereo_LL	0.12 407	0.06 125	0.12 325	0.14 72	0.08 243	0.12 338	0.15 360	0.17 294	0.22 458	0.19 526	0.24 504	0.15 430	0.11 382	0.11 219	0.12 385	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.07 415	0.05 183	0.05 224

DEmStereo	0.12 407	0.06 125	0.14 424	0.14 72	0.10 495	0.16 492	0.15 360	0.16 255	0.24 487	0.17 477	0.24 504	0.13 376	0.14 482	0.12 319	0.13 432	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.05 224

THIR-Stereo	0.12 407	0.07 258	0.11 276	0.15 132	0.08 243	0.14 433	0.16 434	0.17 294	0.25 509	0.16 458	0.24 504	0.14 399	0.12 415	0.12 319	0.14 475	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.07 415	0.05 183	0.05 224

DRaft	0.12 407	0.06 125	0.11 276	0.14 72	0.09 379	0.14 433	0.17 476	0.21 399	0.30 565	0.17 477	0.28 573	0.10 290	0.15 500	0.10 135	0.12 385	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.05 224

PFNet	0.12 407	0.06 125	0.17 542	0.17 323	0.08 243	0.09 158	0.15 360	0.26 512	0.20 427	0.16 458	0.16 370	0.14 399	0.11 382	0.12 319	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.05 224

IRAFT_RVC	0.12 407	0.08 387	0.16 510	0.19 498	0.08 243	0.07 47	0.15 360	0.24 474	0.23 470	0.14 402	0.14 336	0.15 430	0.12 415	0.12 319	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.09 523	0.06 312	0.06 320	0.06 336

sCroCo_RVC	0.12 407	0.09 473	0.23 617	0.24 655	0.11 550	0.19 560	0.14 271	0.17 294	0.14 248	0.10 257	0.13 320	0.12 343	0.07 195	0.14 413	0.11 316	0.08 453	0.08 566	0.08 434	0.08 498	0.05 183	0.07 426

ARAFT	0.12 407	0.08 387	0.17 542	0.19 498	0.09 379	0.14 433	0.18 527	0.20 372	0.12 171	0.12 339	0.13 320	0.14 399	0.11 382	0.15 441	0.12 385	0.06 182	0.05 292	0.10 573	0.09 546	0.05 183	0.04 82

BEATNet_4x	0.12 407	0.08 387	0.14 424	0.18 421	0.07 146	0.15 460	0.07 5	0.22 426	0.18 383	0.16 458	0.19 433	0.18 482	0.14 482	0.16 476	0.15 510	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.06 320	0.06 336

MLCV	0.12 407	0.07 258	0.16 510	0.18 421	0.06 36	0.15 460	0.17 476	0.19 360	0.21 444	0.18 507	0.25 533	0.17 467	0.13 457	0.14 413	0.13 432	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

RT-IGEV	0.13 435	0.06 125	0.13 383	0.15 132	0.09 379	0.15 460	0.17 476	0.24 474	0.27 533	0.16 458	0.17 394	0.17 467	0.10 344	0.14 413	0.11 316	0.08 453	0.05 292	0.07 333	0.05 211	0.07 407	0.07 426

Selective-IGEV-i16pc	0.13 435	0.06 125	0.13 383	0.15 132	0.11 550	0.38 698	0.16 434	0.23 450	0.16 318	0.10 257	0.15 357	0.09 252	0.06 74	0.13 377	0.10 226	0.10 567	0.08 566	0.06 218	0.07 415	0.09 546	0.09 548

Selective-IGEV-i1	0.13 435	0.07 258	0.12 325	0.19 498	0.08 243	0.18 535	0.16 434	0.22 426	0.30 565	0.16 458	0.17 394	0.16 445	0.10 344	0.14 413	0.13 432	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.06 320	0.05 224

G2L-ROB	0.13 435	0.06 125	0.13 383	0.13 23	0.08 243	0.14 433	0.16 434	0.25 493	0.18 383	0.19 526	0.18 422	0.20 510	0.14 482	0.17 511	0.16 526	0.08 453	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.08 481	0.09 548

xyz-stereo	0.13 435	0.07 258	0.20 592	0.15 132	0.05 2	0.20 576	0.15 360	0.17 294	0.31 573	0.15 429	0.29 585	0.26 586	0.16 528	0.13 377	0.12 385	0.05 55	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.04 82

DFGA-Net	0.13 435	0.11 564	0.18 568	0.17 323	0.10 495	0.12 338	0.13 196	0.22 426	0.25 509	0.16 458	0.16 370	0.13 376	0.12 415	0.16 476	0.14 475	0.07 368	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.05 183	0.05 224

FACV-RUCA	0.13 435	0.11 564	0.12 325	0.19 498	0.12 587	0.15 460	0.15 360	0.22 426	0.20 427	0.15 429	0.16 370	0.14 399	0.16 528	0.14 413	0.13 432	0.07 368	0.05 292	0.08 434	0.06 312	0.10 579	0.08 499

UGAM	0.13 435	0.10 536	0.09 142	0.22 622	0.08 243	0.12 338	0.20 592	0.17 294	0.23 470	0.21 565	0.16 370	0.13 376	0.13 457	0.19 553	0.12 385	0.07 368	0.05 292	0.13 640	0.11 622	0.07 407	0.05 224

test_sample1	0.13 435	0.07 258	0.14 424	0.13 23	0.08 243	0.19 560	0.16 434	0.20 372	0.15 276	0.14 402	0.22 482	0.18 482	0.16 528	0.17 511	0.14 475	0.07 368	0.06 454	0.06 218	0.06 312	0.08 481	0.07 426

qqq1	0.13 435	0.07 258	0.17 542	0.14 72	0.08 243	0.16 492	0.17 476	0.26 512	0.27 533	0.19 526	0.20 446	0.18 482	0.15 500	0.15 441	0.11 316	0.08 453	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.06 320	0.06 336

fff1	0.13 435	0.07 258	0.17 542	0.14 72	0.08 243	0.16 492	0.17 476	0.26 512	0.27 533	0.19 526	0.20 446	0.18 482	0.15 500	0.15 441	0.11 316	0.08 453	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.06 320	0.06 336

MyStereo05	0.13 435	0.07 258	0.10 213	0.17 323	0.09 379	0.13 396	0.18 527	0.27 534	0.35 609	0.17 477	0.14 336	0.15 430	0.11 382	0.15 441	0.13 432	0.06 182	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.06 320	0.06 336

MyStereo04	0.13 435	0.07 258	0.10 213	0.17 323	0.09 379	0.14 433	0.18 527	0.29 571	0.38 628	0.17 477	0.14 336	0.16 445	0.10 344	0.15 441	0.13 432	0.06 182	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.06 320	0.06 336

ff1	0.13 435	0.09 473	0.14 424	0.16 232	0.08 243	0.17 516	0.17 476	0.15 212	0.19 403	0.15 429	0.25 533	0.19 498	0.13 457	0.14 413	0.20 580	0.06 182	0.04 26	0.09 523	0.08 498	0.06 320	0.06 336

StereoVision	0.13 435	0.12 582	0.09 142	0.24 655	0.10 495	0.15 460	0.21 613	0.21 399	0.20 427	0.12 339	0.24 504	0.10 290	0.10 344	0.16 476	0.10 226	0.09 522	0.11 638	0.12 625	0.12 644	0.06 320	0.05 224

LL-Strereo	0.13 435	0.09 473	0.11 276	0.20 567	0.10 495	0.11 283	0.18 527	0.32 610	0.24 487	0.15 429	0.15 357	0.14 399	0.13 457	0.19 553	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.09 523	0.08 498	0.04 54	0.05 224

CASS	0.13 435	0.12 582	0.11 276	0.23 646	0.09 379	0.15 460	0.17 476	0.18 329	0.19 403	0.17 477	0.18 422	0.15 430	0.15 500	0.14 413	0.14 475	0.09 522	0.06 454	0.10 573	0.08 498	0.09 546	0.07 426
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 435	0.07 258	0.13 383	0.18 421	0.09 379	0.13 396	0.17 476	0.19 360	0.29 555	0.15 429	0.24 504	0.15 430	0.14 482	0.14 413	0.14 475	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.09 546	0.05 183	0.06 336

TestStereo1	0.13 435	0.08 387	0.08 66	0.19 498	0.08 243	0.18 535	0.29 698	0.23 450	0.16 318	0.17 477	0.20 446	0.16 445	0.10 344	0.12 319	0.13 432	0.06 182	0.06 454	0.08 434	0.06 312	0.05 183	0.05 224

qqq	0.13 435	0.09 473	0.15 473	0.16 232	0.08 243	0.13 396	0.15 360	0.23 450	0.16 318	0.15 429	0.19 433	0.16 445	0.16 528	0.15 441	0.16 526	0.07 368	0.06 454	0.08 434	0.08 498	0.07 407	0.07 426

x	0.13 435	0.07 258	0.14 424	0.14 72	0.08 243	0.18 535	0.14 271	0.22 426	0.20 427	0.15 429	0.19 433	0.19 498	0.17 552	0.18 536	0.18 560	0.07 368	0.05 292	0.06 218	0.06 312	0.07 407	0.07 426

raft_robust	0.13 435	0.10 536	0.07 17	0.18 421	0.08 243	0.13 396	0.24 651	0.28 555	0.33 588	0.20 549	0.19 433	0.14 399	0.10 344	0.11 219	0.12 385	0.05 55	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.05 183	0.04 82

RAFT+CT+SA	0.13 435	0.11 564	0.09 142	0.19 498	0.09 379	0.15 460	0.28 688	0.22 426	0.22 458	0.15 429	0.26 550	0.10 290	0.10 344	0.11 219	0.12 385	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.08 498	0.07 407	0.06 336

SA-5K	0.13 435	0.08 387	0.08 66	0.19 498	0.08 243	0.18 535	0.29 698	0.23 450	0.16 318	0.17 477	0.20 446	0.16 445	0.10 344	0.12 319	0.13 432	0.06 182	0.06 454	0.08 434	0.06 312	0.05 183	0.05 224

GwcNet-ADL	0.13 435	0.08 387	0.14 424	0.20 567	0.09 379	0.11 283	0.20 592	0.30 586	0.24 487	0.13 374	0.14 336	0.18 482	0.14 482	0.13 377	0.14 475	0.07 368	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.07 407	0.06 336

GANet-ADL	0.13 435	0.07 258	0.15 473	0.17 323	0.10 495	0.18 535	0.15 360	0.30 586	0.20 427	0.13 374	0.18 422	0.19 498	0.12 415	0.16 476	0.13 432	0.08 453	0.06 454	0.06 218	0.05 211	0.07 407	0.08 499

RAFT	0.13 435	0.09 473	0.11 276	0.18 421	0.08 243	0.15 460	0.24 651	0.20 372	0.19 403	0.21 565	0.21 470	0.17 467	0.12 415	0.16 476	0.09 115	0.06 182	0.07 532	0.10 573	0.09 546	0.05 183	0.05 224

TestStereo	0.13 435	0.14 623	0.11 276	0.23 646	0.08 243	0.15 460	0.21 613	0.20 372	0.23 470	0.14 402	0.24 504	0.16 445	0.12 415	0.16 476	0.14 475	0.05 55	0.06 454	0.08 434	0.06 312	0.09 546	0.05 224

sAnonymous2	0.13 435	0.12 582	0.24 621	0.20 567	0.12 587	0.17 516	0.13 196	0.26 512	0.21 444	0.11 294	0.11 277	0.13 376	0.08 250	0.10 135	0.10 226	0.09 522	0.05 292	0.08 434	0.06 312	0.15 672	0.10 580

CroCo_RVC	0.13 435	0.12 582	0.24 621	0.20 567	0.12 587	0.17 516	0.13 196	0.26 512	0.21 444	0.11 294	0.11 277	0.13 376	0.08 250	0.10 135	0.10 226	0.09 522	0.05 292	0.08 434	0.06 312	0.15 672	0.10 580

RAFT + AFF	0.13 435	0.07 258	0.20 592	0.20 567	0.10 495	0.14 433	0.24 651	0.26 512	0.20 427	0.11 294	0.10 222	0.12 343	0.10 344	0.15 441	0.12 385	0.07 368	0.06 454	0.09 523	0.08 498	0.06 320	0.08 499

GMStereo	0.13 435	0.14 623	0.14 424	0.18 421	0.09 379	0.15 460	0.16 434	0.20 372	0.24 487	0.16 458	0.17 394	0.10 290	0.10 344	0.16 476	0.13 432	0.07 368	0.06 454	0.06 218	0.06 312	0.07 407	0.06 336
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 435	0.07 258	0.14 424	0.17 323	0.09 379	0.15 460	0.16 434	0.28 555	0.27 533	0.14 402	0.17 394	0.12 343	0.13 457	0.14 413	0.11 316	0.08 453	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.07 407	0.06 336

FENet	0.13 435	0.08 387	0.12 325	0.16 232	0.08 243	0.14 433	0.15 360	0.22 426	0.23 470	0.17 477	0.23 491	0.16 445	0.12 415	0.14 413	0.15 510	0.08 453	0.05 292	0.08 434	0.08 498	0.07 407	0.07 426

cf-r	0.13 435	0.07 258	0.12 325	0.16 232	0.08 243	0.14 433	0.19 568	0.20 372	0.25 509	0.17 477	0.25 533	0.21 520	0.16 528	0.14 413	0.14 475	0.10 567	0.05 292	0.06 218	0.08 498	0.06 320	0.06 336

iResNet	0.13 435	0.10 536	0.18 568	0.19 498	0.08 243	0.13 396	0.18 527	0.20 372	0.26 523	0.15 429	0.23 491	0.15 430	0.13 457	0.14 413	0.14 475	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.06 320	0.05 224

DN-CSS_ROB	0.13 435	0.13 610	0.16 510	0.18 421	0.10 495	0.16 492	0.08 9	0.22 426	0.18 383	0.17 477	0.22 482	0.13 376	0.13 457	0.12 319	0.13 432	0.05 55	0.05 292	0.10 573	0.10 588	0.08 481	0.06 336

SCION-MonSter(vits)	0.14 472	0.06 125	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.27 534	0.41 642	0.05 2	0.33 619	0.14 399	0.16 528	0.20 578	0.19 573	0.08 453	0.06 454	0.17 678	0.15 676	0.07 407	0.08 499

Selective-IGEV-i16pb	0.14 472	0.08 387	0.17 542	0.15 132	0.11 550	0.41 703	0.16 434	0.28 555	0.23 470	0.11 294	0.20 446	0.10 290	0.07 195	0.17 511	0.12 385	0.10 567	0.07 532	0.06 218	0.08 498	0.09 546	0.10 580

G2L-Stereo_test	0.14 472	0.07 258	0.11 276	0.13 23	0.08 243	0.12 338	0.16 434	0.30 586	0.28 548	0.20 549	0.23 491	0.20 510	0.16 528	0.17 511	0.18 560	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.07 407	0.06 336

coex_refinement	0.14 472	0.07 258	0.12 325	0.17 323	0.10 495	0.15 460	0.15 360	0.26 512	0.29 555	0.18 507	0.20 446	0.22 538	0.17 552	0.16 476	0.18 560	0.08 453	0.05 292	0.06 218	0.06 312	0.09 546	0.08 499

G2L-Stereo	0.14 472	0.07 258	0.13 383	0.17 323	0.09 379	0.13 396	0.12 117	0.27 534	0.22 458	0.16 458	0.27 559	0.21 520	0.13 457	0.17 511	0.18 560	0.09 522	0.08 566	0.08 434	0.07 415	0.07 407	0.07 426

rvit_0105_6	0.14 472	0.09 473	0.18 568	0.17 323	0.10 495	0.10 225	0.16 434	0.19 360	0.26 523	0.12 339	0.18 422	0.17 467	0.12 415	0.18 536	0.12 385	0.15 668	0.11 638	0.12 625	0.10 588	0.09 546	0.06 336

rvit_0105_5	0.14 472	0.09 473	0.13 383	0.17 323	0.09 379	0.14 433	0.23 636	0.24 474	0.27 533	0.14 402	0.15 357	0.18 482	0.12 415	0.17 511	0.14 475	0.14 664	0.11 638	0.10 573	0.10 588	0.08 481	0.06 336

rvit_0105_4	0.14 472	0.09 473	0.17 542	0.17 323	0.10 495	0.12 338	0.19 568	0.23 450	0.27 533	0.14 402	0.20 446	0.17 467	0.13 457	0.17 511	0.13 432	0.15 668	0.11 638	0.11 605	0.10 588	0.09 546	0.06 336

DCVSM-stereo	0.14 472	0.09 473	0.16 510	0.16 232	0.10 495	0.15 460	0.09 27	0.19 360	0.23 470	0.20 549	0.23 491	0.26 586	0.15 500	0.18 536	0.14 475	0.09 522	0.07 532	0.09 523	0.08 498	0.10 579	0.12 622

test_sample6	0.14 472	0.08 387	0.13 383	0.16 232	0.08 243	0.17 516	0.19 568	0.25 493	0.17 349	0.17 477	0.27 559	0.19 498	0.14 482	0.15 441	0.13 432	0.08 453	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.08 481	0.08 499

test_sample5	0.14 472	0.08 387	0.14 424	0.16 232	0.08 243	0.18 535	0.18 527	0.25 493	0.17 349	0.17 477	0.27 559	0.18 482	0.14 482	0.16 476	0.13 432	0.08 453	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.08 481	0.08 499

test_sample4	0.14 472	0.08 387	0.14 424	0.15 132	0.08 243	0.19 560	0.18 527	0.26 512	0.17 349	0.16 458	0.25 533	0.18 482	0.14 482	0.16 476	0.13 432	0.08 453	0.06 454	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.08 499

test_sample3	0.14 472	0.08 387	0.15 473	0.14 72	0.09 379	0.19 560	0.17 476	0.26 512	0.18 383	0.16 458	0.22 482	0.19 498	0.15 500	0.17 511	0.13 432	0.08 453	0.06 454	0.07 333	0.06 312	0.09 546	0.08 499

DispNO	0.14 472	0.08 387	0.17 542	0.19 498	0.12 587	0.11 283	0.21 613	0.23 450	0.29 555	0.17 477	0.23 491	0.18 482	0.17 552	0.15 441	0.15 510	0.07 368	0.05 292	0.08 434	0.08 498	0.07 407	0.06 336

SMFormer	0.14 472	0.07 258	0.17 542	0.14 72	0.08 243	0.16 492	0.17 476	0.26 512	0.27 533	0.19 526	0.20 446	0.18 482	0.15 500	0.15 441	0.17 542	0.08 453	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.07 407	0.06 336

tta	0.14 472	0.07 258	0.17 542	0.14 72	0.08 243	0.16 492	0.17 476	0.26 512	0.27 533	0.19 526	0.20 446	0.18 482	0.15 500	0.15 441	0.17 542	0.08 453	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.06 336

mmm	0.14 472	0.08 387	0.17 542	0.17 323	0.09 379	0.17 516	0.18 527	0.21 399	0.15 276	0.15 429	0.23 491	0.21 520	0.16 528	0.16 476	0.17 542	0.08 453	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.07 407	0.07 426

DualNet	0.14 472	0.08 387	0.14 424	0.16 232	0.08 243	0.18 535	0.18 527	0.25 493	0.17 349	0.17 477	0.27 559	0.18 482	0.14 482	0.16 476	0.13 432	0.08 453	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.08 481	0.08 499

mmx	0.14 472	0.09 473	0.14 424	0.16 232	0.08 243	0.17 516	0.17 476	0.27 534	0.25 509	0.15 429	0.25 533	0.19 498	0.13 457	0.14 413	0.20 580	0.08 453	0.06 454	0.09 523	0.08 498	0.08 481	0.08 499

xxx	0.14 472	0.09 473	0.14 424	0.16 232	0.08 243	0.17 516	0.17 476	0.27 534	0.25 509	0.15 429	0.25 533	0.19 498	0.13 457	0.14 413	0.20 580	0.08 453	0.06 454	0.09 523	0.08 498	0.08 481	0.08 499

PCWNet_CMD	0.14 472	0.08 387	0.15 473	0.17 323	0.09 379	0.14 433	0.14 271	0.29 571	0.36 614	0.14 402	0.20 446	0.21 520	0.12 415	0.17 511	0.13 432	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.07 407	0.07 426

CBFPSM	0.14 472	0.06 125	0.26 629	0.17 323	0.09 379	0.13 396	0.15 360	0.22 426	0.23 470	0.20 549	0.27 559	0.24 562	0.16 528	0.16 476	0.18 560	0.06 182	0.06 454	0.06 218	0.07 415	0.07 407	0.07 426

gwcnet-sp	0.14 472	0.07 258	0.12 325	0.18 421	0.09 379	0.16 492	0.17 476	0.24 474	0.24 487	0.18 507	0.24 504	0.15 430	0.16 528	0.15 441	0.15 510	0.08 453	0.06 454	0.07 333	0.08 498	0.08 481	0.07 426

scenet	0.14 472	0.07 258	0.12 325	0.18 421	0.09 379	0.16 492	0.17 476	0.24 474	0.24 487	0.18 507	0.24 504	0.15 430	0.16 528	0.15 441	0.15 510	0.08 453	0.06 454	0.07 333	0.08 498	0.08 481	0.07 426

ssnet	0.14 472	0.07 258	0.12 325	0.18 421	0.09 379	0.16 492	0.17 476	0.24 474	0.24 487	0.18 507	0.24 504	0.15 430	0.16 528	0.15 441	0.15 510	0.08 453	0.06 454	0.07 333	0.08 498	0.08 481	0.07 426

BUS	0.14 472	0.09 473	0.14 424	0.22 622	0.10 495	0.19 560	0.14 271	0.34 639	0.19 403	0.17 477	0.22 482	0.16 445	0.13 457	0.15 441	0.13 432	0.08 453	0.06 454	0.10 573	0.09 546	0.07 407	0.07 426

IER	0.14 472	0.07 258	0.13 383	0.17 323	0.09 379	0.14 433	0.16 434	0.25 493	0.26 523	0.18 507	0.25 533	0.17 467	0.20 598	0.16 476	0.14 475	0.08 453	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.08 481	0.07 426

test_5	0.14 472	0.12 582	0.08 66	0.20 567	0.10 495	0.14 433	0.29 698	0.21 399	0.24 487	0.18 507	0.28 573	0.11 321	0.15 500	0.12 319	0.13 432	0.06 182	0.05 292	0.07 333	0.08 498	0.08 481	0.07 426

psmg	0.14 472	0.09 473	0.14 424	0.17 323	0.10 495	0.15 460	0.17 476	0.29 571	0.19 403	0.17 477	0.21 470	0.25 576	0.16 528	0.15 441	0.14 475	0.08 453	0.06 454	0.08 434	0.08 498	0.07 407	0.06 336

UDGNet	0.14 472	0.13 610	0.16 510	0.17 323	0.10 495	0.12 338	0.16 434	0.21 399	0.27 533	0.20 549	0.20 446	0.16 445	0.13 457	0.16 476	0.13 432	0.10 567	0.06 454	0.09 523	0.07 415	0.06 320	0.07 426

CFNet_pseudo	0.14 472	0.08 387	0.15 473	0.16 232	0.09 379	0.13 396	0.14 271	0.27 534	0.34 600	0.14 402	0.21 470	0.22 538	0.13 457	0.18 536	0.14 475	0.07 368	0.05 292	0.08 434	0.06 312	0.07 407	0.07 426

GES	0.14 472	0.08 387	0.16 510	0.15 132	0.10 495	0.13 396	0.13 196	0.28 555	0.25 509	0.16 458	0.23 491	0.18 482	0.13 457	0.16 476	0.13 432	0.08 453	0.07 532	0.07 333	0.06 312	0.08 481	0.09 548

GANet-RSSM	0.14 472	0.07 258	0.13 383	0.13 23	0.08 243	0.14 433	0.17 476	0.22 426	0.21 444	0.17 477	0.24 504	0.23 556	0.15 500	0.16 476	0.15 510	0.10 567	0.06 454	0.07 333	0.08 498	0.08 481	0.07 426

PSMNet-RSSM	0.14 472	0.07 258	0.13 383	0.15 132	0.08 243	0.13 396	0.16 434	0.24 474	0.24 487	0.16 458	0.28 573	0.22 538	0.14 482	0.15 441	0.13 432	0.11 599	0.06 454	0.09 523	0.12 644	0.08 481	0.07 426

GwcNet-RSSM	0.14 472	0.07 258	0.12 325	0.15 132	0.08 243	0.15 460	0.20 592	0.21 399	0.27 533	0.18 507	0.27 559	0.22 538	0.16 528	0.14 413	0.15 510	0.10 567	0.05 292	0.07 333	0.09 546	0.07 407	0.07 426

CFNet-ft	0.14 472	0.07 258	0.15 473	0.12 7	0.09 379	0.16 492	0.18 527	0.22 426	0.24 487	0.17 477	0.26 550	0.24 562	0.14 482	0.16 476	0.14 475	0.11 599	0.06 454	0.08 434	0.09 546	0.09 546	0.08 499

CCAANet	0.14 472	0.06 125	0.14 424	0.17 323	0.09 379	0.16 492	0.13 196	0.30 586	0.24 487	0.16 458	0.32 606	0.18 482	0.17 552	0.17 511	0.14 475	0.06 182	0.05 292	0.09 523	0.09 546	0.06 320	0.09 548

DMCA	0.14 472	0.09 473	0.16 510	0.19 498	0.09 379	0.15 460	0.17 476	0.23 450	0.27 533	0.14 402	0.19 433	0.17 467	0.18 568	0.15 441	0.17 542	0.10 567	0.06 454	0.08 434	0.06 312	0.09 546	0.10 580

RASNet	0.14 472	0.07 258	0.14 424	0.16 232	0.08 243	0.18 535	0.14 271	0.29 571	0.20 427	0.17 477	0.25 533	0.21 520	0.18 568	0.20 578	0.19 573	0.07 368	0.06 454	0.06 218	0.08 498	0.06 320	0.06 336

MSMDNet	0.14 472	0.08 387	0.15 473	0.17 323	0.09 379	0.14 433	0.14 271	0.29 571	0.36 614	0.14 402	0.21 470	0.21 520	0.12 415	0.17 511	0.14 475	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.07 407	0.07 426

HSM-Net_RVC	0.14 472	0.08 387	0.11 276	0.15 132	0.08 243	0.15 460	0.15 360	0.27 534	0.29 555	0.19 526	0.21 470	0.29 613	0.14 482	0.17 511	0.13 432	0.06 182	0.06 454	0.06 218	0.06 312	0.07 407	0.06 336
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 472	0.07 258	0.15 473	0.12 7	0.09 379	0.16 492	0.18 527	0.22 426	0.24 487	0.17 477	0.26 550	0.24 562	0.14 482	0.16 476	0.14 475	0.11 599	0.06 454	0.08 434	0.09 546	0.09 546	0.08 499

ccs_rob	0.14 472	0.08 387	0.15 473	0.16 232	0.09 379	0.12 338	0.14 271	0.27 534	0.34 600	0.14 402	0.21 470	0.22 538	0.13 457	0.18 536	0.14 475	0.07 368	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.07 407	0.07 426

UCFNet_RVC	0.14 472	0.08 387	0.13 383	0.11 1	0.10 495	0.20 576	0.10 44	0.24 474	0.22 458	0.17 477	0.20 446	0.23 556	0.15 500	0.17 511	0.15 510	0.12 624	0.07 532	0.10 573	0.13 655	0.11 602	0.10 580

iResNetv2_ROB	0.14 472	0.08 387	0.15 473	0.16 232	0.08 243	0.16 492	0.12 117	0.25 493	0.35 609	0.21 565	0.29 585	0.24 562	0.13 457	0.14 413	0.14 475	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.04 72	0.09 546	0.08 499

iResNet_ROB	0.14 472	0.07 258	0.13 383	0.14 72	0.07 146	0.18 535	0.14 271	0.26 512	0.31 573	0.22 581	0.25 533	0.23 556	0.15 500	0.15 441	0.13 432	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.08 481	0.08 499

MWDA-net	0.15 518	0.08 387	0.15 473	0.16 232	0.10 495	0.20 576	0.22 624	0.25 493	0.35 609	0.18 507	0.24 504	0.18 482	0.17 552	0.17 511	0.14 475	0.08 453	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.07 407	0.07 426

MWSP-net	0.15 518	0.08 387	0.17 542	0.17 323	0.10 495	0.16 492	0.23 636	0.29 571	0.32 580	0.18 507	0.19 433	0.17 467	0.13 457	0.18 536	0.14 475	0.08 453	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.07 407	0.08 499

DDVS	0.15 518	0.10 536	0.21 602	0.16 232	0.12 587	0.15 460	0.14 271	0.25 493	0.19 403	0.18 507	0.29 585	0.27 594	0.12 415	0.19 553	0.15 510	0.09 522	0.06 454	0.09 523	0.07 415	0.11 602	0.11 608

rvit_0105_3	0.15 518	0.09 473	0.14 424	0.19 498	0.12 587	0.15 460	0.25 666	0.25 493	0.29 555	0.15 429	0.17 394	0.20 510	0.13 457	0.17 511	0.14 475	0.13 650	0.11 638	0.12 625	0.14 659	0.07 407	0.06 336

ACV-stereo	0.15 518	0.10 536	0.28 641	0.18 421	0.12 587	0.14 433	0.12 117	0.23 450	0.21 444	0.19 526	0.23 491	0.22 538	0.15 500	0.23 620	0.17 542	0.07 368	0.06 454	0.07 333	0.07 415	0.07 407	0.07 426

ITSA-stereo	0.15 518	0.10 536	0.14 424	0.19 498	0.08 243	0.12 338	0.14 271	0.30 586	0.49 683	0.17 477	0.19 433	0.22 538	0.15 500	0.17 511	0.16 526	0.10 567	0.06 454	0.08 434	0.08 498	0.08 481	0.08 499

test_sample7	0.15 518	0.10 536	0.16 510	0.14 72	0.11 550	0.16 492	0.16 434	0.27 534	0.23 470	0.20 549	0.20 446	0.24 562	0.19 585	0.16 476	0.16 526	0.12 624	0.06 454	0.10 573	0.09 546	0.10 579	0.10 580

1111x	0.15 518	0.08 387	0.12 325	0.18 421	0.07 146	0.18 535	0.25 666	0.31 599	0.24 487	0.17 477	0.24 504	0.26 586	0.15 500	0.13 377	0.23 621	0.07 368	0.07 532	0.08 434	0.09 546	0.07 407	0.06 336

CFNet_ucs	0.15 518	0.08 387	0.16 510	0.16 232	0.11 550	0.14 433	0.14 271	0.30 586	0.34 600	0.16 458	0.24 504	0.23 556	0.14 482	0.18 536	0.15 510	0.09 522	0.06 454	0.08 434	0.07 415	0.09 546	0.09 548

BSDual-CNN	0.15 518	0.09 473	0.14 424	0.22 622	0.10 495	0.14 433	0.15 360	0.34 639	0.19 403	0.17 477	0.22 482	0.25 576	0.16 528	0.15 441	0.14 475	0.08 453	0.06 454	0.10 573	0.09 546	0.07 407	0.07 426

hknet	0.15 518	0.11 564	0.13 383	0.22 622	0.11 550	0.14 433	0.15 360	0.34 639	0.25 509	0.17 477	0.22 482	0.22 538	0.18 568	0.17 511	0.12 385	0.07 368	0.06 454	0.10 573	0.09 546	0.07 407	0.07 426

dd	0.15 518	0.16 641	0.16 510	0.19 498	0.09 379	0.15 460	0.18 527	0.21 399	0.25 509	0.23 594	0.20 446	0.21 520	0.09 297	0.21 596	0.16 526	0.10 567	0.06 454	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.06 336

DAS	0.15 518	0.08 387	0.18 568	0.19 498	0.10 495	0.19 560	0.17 476	0.27 534	0.29 555	0.18 507	0.25 533	0.21 520	0.15 500	0.16 476	0.12 385	0.08 453	0.06 454	0.06 218	0.06 312	0.07 407	0.07 426

SepStereo	0.15 518	0.08 387	0.18 568	0.19 498	0.10 495	0.19 560	0.17 476	0.27 534	0.29 555	0.18 507	0.25 533	0.21 520	0.15 500	0.25 636	0.12 385	0.08 453	0.06 454	0.06 218	0.06 312	0.07 407	0.07 426

PSMNet-ADL	0.15 518	0.12 582	0.13 383	0.22 622	0.09 379	0.13 396	0.20 592	0.26 512	0.23 470	0.18 507	0.20 446	0.24 562	0.16 528	0.18 536	0.17 542	0.08 453	0.08 566	0.08 434	0.11 622	0.08 481	0.07 426

LMCR-Stereo	0.15 518	0.08 387	0.13 383	0.21 602	0.09 379	0.17 516	0.20 592	0.27 534	0.19 403	0.24 604	0.24 504	0.23 556	0.17 552	0.20 578	0.17 542	0.07 368	0.06 454	0.08 434	0.06 312	0.10 579	0.08 499

ICVP	0.15 518	0.09 473	0.12 325	0.22 622	0.09 379	0.17 516	0.21 613	0.25 493	0.23 470	0.18 507	0.30 593	0.26 586	0.18 568	0.17 511	0.14 475	0.09 522	0.07 532	0.08 434	0.07 415	0.07 407	0.07 426
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	0.15 518	0.07 258	0.14 424	0.14 72	0.08 243	0.23 621	0.18 527	0.31 599	0.19 403	0.14 402	0.28 573	0.22 538	0.14 482	0.15 441	0.26 656	0.09 522	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.08 481	0.07 426

test_xeample	0.15 518	0.06 125	0.13 383	0.14 72	0.08 243	0.21 596	0.20 592	0.28 555	0.20 427	0.16 458	0.29 585	0.19 498	0.16 528	0.15 441	0.26 656	0.09 522	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.07 407	0.07 426

ACVNet	0.15 518	0.09 473	0.15 473	0.13 23	0.12 587	0.14 433	0.20 592	0.22 426	0.33 588	0.17 477	0.26 550	0.21 520	0.16 528	0.17 511	0.21 600	0.07 368	0.06 454	0.06 218	0.06 312	0.08 481	0.06 336

acv_ft	0.15 518	0.09 473	0.15 473	0.19 498	0.10 495	0.16 492	0.17 476	0.25 493	0.33 588	0.19 526	0.26 550	0.21 520	0.17 552	0.17 511	0.18 560	0.07 368	0.06 454	0.06 218	0.06 312	0.08 481	0.06 336

CFNet	0.15 518	0.10 536	0.17 542	0.17 323	0.08 243	0.18 535	0.09 27	0.28 555	0.25 509	0.19 526	0.24 504	0.24 562	0.17 552	0.17 511	0.14 475	0.08 453	0.06 454	0.09 523	0.10 588	0.07 407	0.06 336

AdaStereo	0.15 518	0.11 564	0.15 473	0.18 421	0.09 379	0.20 576	0.11 79	0.32 610	0.28 548	0.20 549	0.23 491	0.20 510	0.13 457	0.19 553	0.14 475	0.12 624	0.05 292	0.10 573	0.07 415	0.09 546	0.07 426
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	0.15 518	0.08 387	0.14 424	0.16 232	0.09 379	0.16 492	0.14 271	0.28 555	0.25 509	0.19 526	0.23 491	0.37 667	0.16 528	0.20 578	0.15 510	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.07 407	0.06 336

pmcnn	0.15 518	0.07 258	0.19 580	0.15 132	0.07 146	0.20 576	0.15 360	0.24 474	0.26 523	0.21 565	0.34 624	0.28 604	0.18 568	0.18 536	0.17 542	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.07 407	0.06 336

MEA-ACV	0.16 543	0.07 258	0.17 542	0.16 232	0.11 550	0.20 576	0.21 613	0.30 586	0.38 628	0.20 549	0.29 585	0.14 399	0.19 585	0.16 476	0.16 526	0.08 453	0.07 532	0.09 523	0.11 622	0.07 407	0.07 426

DStereoRT	0.16 543	0.06 125	0.11 276	0.19 498	0.09 379	0.12 338	0.12 117	0.28 555	0.22 458	0.12 339	0.20 446	0.11 321	0.10 344	0.15 441	0.14 475	0.06 182	0.05 292	0.96 746	0.09 546	0.05 183	0.04 82

DualNet (step1)	0.16 543	0.12 582	0.20 592	0.12 7	0.14 632	0.17 516	0.13 196	0.27 534	0.23 470	0.20 549	0.20 446	0.24 562	0.19 585	0.16 476	0.16 526	0.15 668	0.06 454	0.14 654	0.14 659	0.14 656	0.12 622

GMStereo_Zeroshot	0.16 543	0.13 610	0.24 621	0.20 567	0.10 495	0.17 516	0.13 196	0.29 571	0.25 509	0.23 594	0.32 606	0.25 576	0.11 382	0.19 553	0.14 475	0.09 522	0.06 454	0.11 605	0.06 312	0.12 620	0.08 499

iinet-f	0.16 543	0.06 125	0.45 686	0.14 72	0.10 495	0.21 596	0.14 271	0.27 534	0.23 470	0.21 565	0.24 504	0.21 520	0.15 500	0.18 536	0.21 600	0.09 522	0.07 532	0.07 333	0.06 312	0.09 546	0.10 580

CRFU-Net	0.16 543	0.08 387	0.14 424	0.17 323	0.09 379	0.19 560	0.14 271	0.26 512	0.20 427	0.28 644	0.27 559	0.29 613	0.17 552	0.19 553	0.17 542	0.09 522	0.09 603	0.07 333	0.07 415	0.08 481	0.08 499

NINENet	0.16 543	0.10 536	0.15 473	0.17 323	0.11 550	0.19 560	0.14 271	0.40 683	0.36 614	0.18 507	0.21 470	0.16 445	0.13 457	0.15 441	0.13 432	0.08 453	0.08 566	0.10 573	0.07 415	0.10 579	0.09 548

CSP-Net	0.16 543	0.09 473	0.14 424	0.16 232	0.09 379	0.19 560	0.17 476	0.25 493	0.32 580	0.25 617	0.30 593	0.24 562	0.15 500	0.21 596	0.18 560	0.09 522	0.06 454	0.07 333	0.07 415	0.08 481	0.07 426

AASNet	0.16 543	0.08 387	0.12 325	0.19 498	0.09 379	0.18 535	0.15 360	0.37 667	0.37 621	0.19 526	0.23 491	0.20 510	0.16 528	0.17 511	0.20 580	0.10 567	0.08 566	0.08 434	0.07 415	0.09 546	0.09 548

AACVNet	0.16 543	0.08 387	0.14 424	0.15 132	0.10 495	0.18 535	0.15 360	0.23 450	0.24 487	0.27 629	0.27 559	0.28 604	0.17 552	0.19 553	0.16 526	0.09 522	0.07 532	0.09 523	0.07 415	0.10 579	0.09 548

ADLNet2	0.16 543	0.09 473	0.13 383	0.16 232	0.09 379	0.20 576	0.16 434	0.31 599	0.39 633	0.16 458	0.20 446	0.20 510	0.18 568	0.21 596	0.22 609	0.08 453	0.06 454	0.07 333	0.07 415	0.09 546	0.07 426

Anonymous3	0.16 543	0.13 610	0.33 661	0.26 674	0.14 632	0.27 658	0.17 476	0.28 555	0.28 548	0.15 429	0.17 394	0.14 399	0.10 344	0.15 441	0.12 385	0.08 453	0.08 566	0.08 434	0.08 498	0.08 481	0.11 608

ADLNet	0.16 543	0.08 387	0.15 473	0.16 232	0.10 495	0.16 492	0.17 476	0.32 610	0.27 533	0.22 581	0.27 559	0.24 562	0.16 528	0.18 536	0.21 600	0.10 567	0.06 454	0.10 573	0.10 588	0.08 481	0.09 548

HCRNet	0.16 543	0.24 690	0.12 325	0.35 708	0.11 550	0.15 460	0.17 476	0.26 512	0.22 458	0.19 526	0.24 504	0.21 520	0.14 482	0.15 441	0.13 432	0.11 599	0.07 532	0.11 605	0.10 588	0.09 546	0.07 426

222	0.16 543	0.07 258	0.14 424	0.14 72	0.08 243	0.24 626	0.18 527	0.30 586	0.20 427	0.17 477	0.28 573	0.17 467	0.16 528	0.15 441	0.40 712	0.10 567	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.07 407	0.08 499

UPFNet	0.16 543	0.08 387	0.12 325	0.20 567	0.12 587	0.20 576	0.23 636	0.28 555	0.26 523	0.17 477	0.24 504	0.22 538	0.19 585	0.19 553	0.21 600	0.09 522	0.07 532	0.08 434	0.09 546	0.08 481	0.06 336

ac_64	0.16 543	0.08 387	0.15 473	0.18 421	0.10 495	0.22 605	0.18 527	0.24 474	0.21 444	0.18 507	0.24 504	0.29 613	0.18 568	0.19 553	0.22 609	0.09 522	0.07 532	0.08 434	0.09 546	0.07 407	0.06 336

DSFCA	0.16 543	0.09 473	0.14 424	0.16 232	0.10 495	0.20 576	0.19 568	0.28 555	0.31 573	0.23 594	0.24 504	0.22 538	0.15 500	0.19 553	0.20 580	0.10 567	0.07 532	0.09 523	0.09 546	0.08 481	0.08 499

FADNet-RVC-Resample	0.16 543	0.11 564	0.31 654	0.22 622	0.11 550	0.19 560	0.14 271	0.25 493	0.24 487	0.24 604	0.27 559	0.20 510	0.15 500	0.16 476	0.15 510	0.07 368	0.08 566	0.12 625	0.10 588	0.09 546	0.10 580

FADNet_RVC	0.16 543	0.14 623	0.40 679	0.20 567	0.11 550	0.13 396	0.13 196	0.26 512	0.22 458	0.21 565	0.23 491	0.20 510	0.17 552	0.14 413	0.16 526	0.08 453	0.08 566	0.12 625	0.09 546	0.11 602	0.10 580

AANet_RVC	0.16 543	0.10 536	0.10 213	0.18 421	0.09 379	0.18 535	0.19 568	0.26 512	0.31 573	0.22 581	0.35 628	0.21 520	0.21 602	0.22 609	0.16 526	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.06 312	0.07 407	0.06 336

DeepPruner_ROB	0.16 543	0.11 564	0.15 473	0.17 323	0.10 495	0.17 516	0.15 360	0.32 610	0.21 444	0.19 526	0.21 470	0.22 538	0.18 568	0.20 578	0.15 510	0.13 650	0.09 603	0.09 523	0.09 546	0.11 602	0.10 580

z-ln-s-r	0.17 565	0.10 536	0.40 679	0.19 498	0.08 243	0.17 516	0.18 527	0.22 426	0.33 588	0.18 507	0.40 657	0.22 538	0.17 552	0.20 578	0.23 621	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.07 407	0.05 224

rvit_stereo_0075_2	0.17 565	0.12 582	0.25 626	0.23 646	0.16 663	0.13 396	0.10 44	0.30 586	0.27 533	0.20 549	0.28 573	0.22 538	0.15 500	0.18 536	0.13 432	0.16 684	0.10 625	0.17 678	0.10 588	0.10 579	0.09 548

ToySt	0.17 565	0.11 564	0.18 568	0.17 323	0.11 550	0.16 492	0.25 666	0.24 474	0.33 588	0.19 526	0.24 504	0.26 586	0.24 625	0.19 553	0.20 580	0.07 368	0.08 566	0.09 523	0.10 588	0.09 546	0.08 499

ssnet_v2	0.17 565	0.10 536	0.17 542	0.17 323	0.11 550	0.21 596	0.21 613	0.33 630	0.25 509	0.22 581	0.22 482	0.27 594	0.18 568	0.22 609	0.20 580	0.11 599	0.09 603	0.09 523	0.09 546	0.08 481	0.08 499

dad	0.17 565	0.20 674	0.20 592	0.16 232	0.11 550	0.20 576	0.18 527	0.21 399	0.28 548	0.30 658	0.24 504	0.29 613	0.13 457	0.19 553	0.16 526	0.18 690	0.09 603	0.11 605	0.09 546	0.11 602	0.07 426

GEStereo_RVC	0.17 565	0.12 582	0.15 473	0.22 622	0.11 550	0.19 560	0.17 476	0.32 610	0.48 674	0.20 549	0.25 533	0.17 467	0.13 457	0.21 596	0.16 526	0.10 567	0.06 454	0.08 434	0.07 415	0.09 546	0.08 499

MMNet	0.17 565	0.09 473	0.16 510	0.20 567	0.11 550	0.27 658	0.20 592	0.25 493	0.41 642	0.22 581	0.30 593	0.21 520	0.20 598	0.17 511	0.20 580	0.06 182	0.06 454	0.07 333	0.07 415	0.08 481	0.07 426

delet	0.17 565	0.08 387	0.17 542	0.19 498	0.11 550	0.20 576	0.21 613	0.30 586	0.37 621	0.17 477	0.26 550	0.19 498	0.19 585	0.19 553	0.21 600	0.08 453	0.08 566	0.09 523	0.11 622	0.06 320	0.06 336

UNet	0.17 565	0.09 473	0.18 568	0.19 498	0.12 587	0.27 658	0.19 568	0.33 630	0.29 555	0.21 565	0.24 504	0.23 556	0.19 585	0.19 553	0.18 560	0.07 368	0.06 454	0.08 434	0.07 415	0.08 481	0.06 336

HGLStereo	0.17 565	0.08 387	0.19 580	0.17 323	0.12 587	0.18 535	0.18 527	0.31 599	0.32 580	0.21 565	0.32 606	0.25 576	0.18 568	0.19 553	0.20 580	0.09 522	0.09 603	0.07 333	0.07 415	0.09 546	0.10 580

DMCA-RVC	0.17 565	0.10 536	0.15 473	0.24 655	0.11 550	0.18 535	0.18 527	0.25 493	0.24 487	0.21 565	0.26 550	0.25 576	0.27 648	0.18 536	0.20 580	0.12 624	0.08 566	0.13 640	0.10 588	0.10 579	0.08 499

TDLM	0.17 565	0.12 582	0.13 383	0.24 655	0.10 495	0.18 535	0.18 527	0.36 661	0.30 565	0.21 565	0.28 573	0.28 604	0.18 568	0.23 620	0.18 560	0.11 599	0.07 532	0.10 573	0.10 588	0.08 481	0.08 499

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 565	0.10 536	0.22 608	0.20 567	0.10 495	0.15 460	0.18 527	0.31 599	0.25 509	0.21 565	0.30 593	0.25 576	0.17 552	0.21 596	0.20 580	0.09 522	0.06 454	0.08 434	0.08 498	0.07 407	0.08 499
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	0.17 565	0.12 582	0.15 473	0.20 567	0.09 379	0.18 535	0.18 527	0.26 512	0.23 470	0.26 623	0.40 657	0.22 538	0.17 552	0.21 596	0.20 580	0.08 453	0.05 292	0.09 523	0.10 588	0.07 407	0.07 426
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.18 579	0.08 387	0.19 580	0.19 498	0.13 610	0.15 460	0.12 117	0.30 586	0.32 580	0.21 565	0.25 533	0.27 594	0.17 552	0.17 511	0.20 580	0.20 699	0.08 566	0.14 654	0.14 659	0.14 656	0.17 691

test_sample9	0.18 579	0.12 582	0.20 592	0.12 7	0.14 632	0.17 516	0.13 196	0.27 534	0.23 470	0.20 549	0.20 446	0.24 562	0.19 585	0.19 553	0.17 542	0.15 668	0.30 726	0.14 654	0.14 659	0.14 656	0.12 622

fast-acv-ft	0.18 579	0.11 564	0.19 580	0.19 498	0.12 587	0.24 626	0.21 613	0.25 493	0.34 600	0.22 581	0.34 624	0.27 594	0.20 598	0.21 596	0.23 621	0.09 522	0.09 603	0.08 434	0.10 588	0.08 481	0.07 426

HBP-ISP	0.18 579	0.13 610	0.16 510	0.15 132	0.11 550	0.08 98	0.13 196	0.28 555	0.29 555	0.22 581	0.33 619	0.21 520	0.25 634	0.23 620	0.17 542	0.14 664	0.16 694	0.21 693	0.17 689	0.10 579	0.08 499

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 579	0.09 473	0.29 649	0.15 132	0.10 495	0.22 605	0.20 592	0.26 512	0.39 633	0.25 617	0.42 674	0.24 562	0.15 500	0.20 578	0.19 573	0.07 368	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.10 579	0.09 548

SACVNet	0.18 579	0.12 582	0.14 424	0.17 323	0.13 610	0.22 605	0.18 527	0.31 599	0.30 565	0.23 594	0.31 602	0.30 623	0.22 611	0.22 609	0.17 542	0.11 599	0.08 566	0.10 573	0.10 588	0.12 620	0.14 664

psm_up	0.18 579	0.10 536	0.18 568	0.20 567	0.11 550	0.17 516	0.19 568	0.37 667	0.34 600	0.21 565	0.28 573	0.29 613	0.24 625	0.20 578	0.22 609	0.09 522	0.10 625	0.11 605	0.11 622	0.08 481	0.08 499

hitnet-ft	0.18 579	0.09 473	0.17 542	0.14 72	0.09 379	0.26 648	0.20 592	0.25 493	0.26 523	0.24 604	0.32 606	0.31 636	0.22 611	0.24 630	0.21 600	0.12 624	0.07 532	0.10 573	0.08 498	0.12 620	0.11 608

STTStereo	0.18 579	0.12 582	0.27 636	0.20 567	0.11 550	0.16 492	0.21 613	0.29 571	0.23 470	0.21 565	0.30 593	0.29 613	0.18 568	0.20 578	0.19 573	0.12 624	0.11 638	0.11 605	0.14 659	0.09 546	0.08 499

CVANet_RVC	0.18 579	0.10 536	0.14 424	0.21 602	0.10 495	0.18 535	0.17 476	0.34 639	0.33 588	0.22 581	0.31 602	0.28 604	0.18 568	0.23 620	0.17 542	0.12 624	0.08 566	0.12 625	0.11 622	0.09 546	0.07 426

StereoDRNet	0.18 579	0.11 564	0.17 542	0.22 622	0.11 550	0.21 596	0.22 624	0.37 667	0.33 588	0.24 604	0.28 573	0.30 623	0.19 585	0.20 578	0.20 580	0.09 522	0.08 566	0.11 605	0.09 546	0.09 546	0.07 426

DLCB_ROB	0.18 579	0.10 536	0.15 473	0.23 646	0.11 550	0.24 626	0.18 527	0.29 571	0.28 548	0.27 629	0.28 573	0.28 604	0.24 625	0.19 553	0.20 580	0.08 453	0.08 566	0.09 523	0.09 546	0.07 407	0.07 426

TCMNet	0.19 591	0.12 582	0.19 580	0.20 567	0.18 686	0.20 576	0.24 651	0.27 534	0.36 614	0.23 594	0.26 550	0.25 576	0.19 585	0.19 553	0.23 621	0.13 650	0.11 638	0.11 605	0.12 644	0.13 640	0.12 622

rvit_105_1	0.19 591	0.11 564	0.25 626	0.21 602	0.16 663	0.21 596	0.27 682	0.31 599	0.41 642	0.19 526	0.20 446	0.22 538	0.17 552	0.19 553	0.17 542	0.12 624	0.12 654	0.13 640	0.15 676	0.08 481	0.07 426

test_sample8	0.19 591	0.12 582	0.20 592	0.12 7	0.14 632	0.17 516	0.13 196	0.31 599	0.21 444	0.27 629	0.22 482	0.36 662	0.25 634	0.19 553	0.17 542	0.15 668	0.30 726	0.14 654	0.14 659	0.14 656	0.12 622

SDNR	0.19 591	0.08 387	0.19 580	0.16 232	0.12 587	0.77 734	0.14 271	0.25 493	0.32 580	0.19 526	0.24 504	0.19 498	0.13 457	0.19 553	0.15 510	0.16 684	0.18 701	0.14 654	0.11 622	0.08 481	0.11 608

pcwnet_v2	0.19 591	0.10 536	0.26 629	0.17 323	0.14 632	0.18 535	0.15 360	0.37 667	0.46 671	0.19 526	0.24 504	0.21 520	0.19 585	0.20 578	0.19 573	0.13 650	0.10 625	0.10 573	0.10 588	0.11 602	0.13 645

ADCRef	0.19 591	0.12 582	0.41 682	0.20 567	0.12 587	0.22 605	0.18 527	0.32 610	0.36 614	0.26 623	0.32 606	0.17 467	0.23 619	0.24 630	0.24 634	0.07 368	0.06 454	0.09 523	0.09 546	0.08 481	0.08 499

NVstereo2D	0.19 591	0.10 536	0.15 473	0.17 323	0.15 652	0.28 665	0.23 636	0.44 700	0.42 651	0.15 429	0.27 559	0.25 576	0.19 585	0.22 609	0.17 542	0.09 522	0.06 454	0.10 573	0.08 498	0.15 672	0.09 548

DRN-Test	0.19 591	0.11 564	0.20 592	0.22 622	0.10 495	0.22 605	0.22 624	0.39 679	0.37 621	0.24 604	0.32 606	0.26 586	0.21 602	0.22 609	0.24 634	0.11 599	0.07 532	0.11 605	0.10 588	0.09 546	0.07 426

DISCO	0.19 591	0.09 473	0.22 608	0.17 323	0.10 495	0.25 637	0.18 527	0.27 534	0.44 663	0.22 581	0.31 602	0.33 649	0.26 640	0.28 654	0.28 672	0.08 453	0.06 454	0.07 333	0.07 415	0.09 546	0.09 548

CBMV_ROB	0.19 591	0.13 610	0.17 542	0.16 232	0.11 550	0.15 460	0.13 196	0.26 512	0.28 548	0.27 629	0.30 593	0.27 594	0.24 625	0.23 620	0.16 526	0.15 668	0.17 699	0.22 697	0.20 696	0.10 579	0.11 608

NOSS_ROB	0.19 591	0.12 582	0.18 568	0.16 232	0.12 587	0.15 460	0.12 117	0.30 586	0.32 580	0.20 549	0.22 482	0.27 594	0.23 619	0.21 596	0.16 526	0.16 684	0.18 701	0.23 698	0.21 698	0.12 620	0.13 645

CBMV	0.19 591	0.14 623	0.17 542	0.18 421	0.10 495	0.20 576	0.11 79	0.29 571	0.30 565	0.29 653	0.30 593	0.30 623	0.23 619	0.27 642	0.19 573	0.13 650	0.15 686	0.17 678	0.16 682	0.10 579	0.10 580
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PStereo	0.20 603	0.22 684	0.20 592	0.17 323	0.10 495	0.13 396	0.20 592	0.27 534	0.38 628	0.20 549	0.14 336	0.28 604	0.31 675	0.24 630	0.31 690	0.18 690	0.13 669	0.15 667	0.11 622	0.12 620	0.12 622

w-ln-seven-2	0.20 603	0.14 623	0.37 674	0.22 622	0.12 587	0.20 576	0.21 613	0.28 555	0.37 621	0.25 617	0.37 637	0.27 594	0.22 611	0.21 596	0.23 621	0.08 453	0.08 566	0.09 523	0.09 546	0.10 579	0.09 548

YMNet	0.20 603	0.12 582	0.19 580	0.20 567	0.14 632	0.26 648	0.23 636	0.32 610	0.34 600	0.27 629	0.34 624	0.30 623	0.18 568	0.18 536	0.22 609	0.10 567	0.13 669	0.10 573	0.10 588	0.08 481	0.09 548

YMNet_1	0.20 603	0.12 582	0.19 580	0.20 567	0.14 632	0.26 648	0.23 636	0.32 610	0.34 600	0.27 629	0.34 624	0.30 623	0.18 568	0.18 536	0.22 609	0.10 567	0.13 669	0.10 573	0.10 588	0.08 481	0.09 548

GwcNet	0.20 603	0.13 610	0.19 580	0.18 421	0.12 587	0.24 626	0.19 568	0.35 654	0.43 658	0.20 549	0.32 606	0.33 649	0.20 598	0.22 609	0.24 634	0.11 599	0.09 603	0.09 523	0.09 546	0.09 546	0.10 580

FAT-Stereo	0.20 603	0.12 582	0.22 608	0.21 602	0.12 587	0.17 516	0.18 527	0.34 639	0.39 633	0.27 629	0.37 637	0.34 656	0.32 680	0.21 596	0.20 580	0.09 522	0.11 638	0.10 573	0.09 546	0.11 602	0.14 664

FADNet-RVC	0.20 603	0.20 674	0.38 676	0.21 602	0.16 663	0.20 576	0.15 360	0.26 512	0.26 523	0.26 623	0.32 606	0.26 586	0.21 602	0.22 609	0.19 573	0.12 624	0.13 669	0.12 625	0.14 659	0.13 640	0.18 694

S-Stereo	0.20 603	0.12 582	0.25 626	0.21 602	0.13 610	0.20 576	0.18 527	0.32 610	0.43 658	0.23 594	0.36 631	0.28 604	0.30 671	0.19 553	0.22 609	0.09 522	0.12 654	0.10 573	0.10 588	0.13 640	0.13 645

SuperB	0.20 603	0.10 536	0.56 702	0.16 232	0.09 379	0.18 535	0.18 527	0.24 474	0.50 686	0.26 623	0.39 651	0.17 467	0.21 602	0.22 609	0.21 600	0.08 453	0.06 454	0.06 218	0.06 312	0.12 620	0.10 580

ADCP+	0.20 603	0.10 536	0.33 661	0.20 567	0.12 587	0.22 605	0.26 675	0.31 599	0.34 600	0.26 623	0.37 637	0.22 538	0.22 611	0.27 642	0.27 664	0.09 522	0.06 454	0.08 434	0.08 498	0.09 546	0.10 580

PS-NSSS	0.20 603	0.21 680	0.23 617	0.20 567	0.10 495	0.19 560	0.17 476	0.36 661	0.25 509	0.27 629	0.33 619	0.27 594	0.24 625	0.20 578	0.20 580	0.15 668	0.12 654	0.17 678	0.14 659	0.10 579	0.08 499

PWCDC_ROB	0.20 603	0.13 610	0.22 608	0.24 655	0.11 550	0.19 560	0.15 360	0.33 630	0.54 696	0.29 653	0.50 691	0.21 520	0.15 500	0.27 642	0.20 580	0.11 599	0.09 603	0.10 573	0.08 498	0.11 602	0.09 548

SGM-Forest	0.20 603	0.14 623	0.18 568	0.19 498	0.13 610	0.20 576	0.22 624	0.33 630	0.30 565	0.24 604	0.29 585	0.28 604	0.19 585	0.23 620	0.17 542	0.15 668	0.16 694	0.15 667	0.14 659	0.12 620	0.12 622
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
UDG	0.21 616	0.17 652	0.19 580	0.23 646	0.15 652	0.30 672	0.20 592	0.33 630	0.35 609	0.23 594	0.28 573	0.31 636	0.27 648	0.20 578	0.22 609	0.15 668	0.12 654	0.13 640	0.09 546	0.14 656	0.14 664

FINET	0.21 616	0.18 664	0.26 629	0.18 421	0.16 663	0.23 621	0.23 636	0.32 610	0.48 674	0.25 617	0.32 606	0.22 538	0.22 611	0.22 609	0.17 542	0.18 690	0.16 694	0.11 605	0.10 588	0.15 672	0.13 645

Syn2CoEx	0.21 616	0.16 641	0.27 636	0.29 699	0.14 632	0.26 648	0.20 592	0.33 630	0.31 573	0.28 644	0.36 631	0.27 594	0.25 634	0.19 553	0.24 634	0.16 684	0.12 654	0.14 654	0.11 622	0.09 546	0.08 499

FADNet	0.21 616	0.22 684	0.36 670	0.18 421	0.17 679	0.24 626	0.13 196	0.31 599	0.31 573	0.23 594	0.25 533	0.27 594	0.21 602	0.19 553	0.15 510	0.13 650	0.15 686	0.12 625	0.15 676	0.16 681	0.18 694

RP	0.21 616	0.13 610	0.21 602	0.23 646	0.11 550	0.21 596	0.20 592	0.25 493	0.44 663	0.21 565	0.38 643	0.36 662	0.24 625	0.27 642	0.25 644	0.11 599	0.12 654	0.13 640	0.12 644	0.12 620	0.14 664

DANet	0.21 616	0.15 633	0.28 641	0.25 668	0.13 610	0.22 605	0.19 568	0.27 534	0.27 533	0.28 644	0.32 606	0.35 660	0.31 675	0.31 664	0.23 621	0.11 599	0.09 603	0.11 605	0.10 588	0.13 640	0.11 608
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.21 616	0.12 582	0.21 602	0.24 655	0.13 610	0.22 605	0.22 624	0.41 689	0.26 523	0.31 664	0.42 674	0.37 667	0.28 659	0.23 620	0.22 609	0.10 567	0.12 654	0.10 573	0.09 546	0.10 579	0.08 499

PWC_ROB	0.21 616	0.16 641	0.26 629	0.18 421	0.11 550	0.22 605	0.13 196	0.32 610	0.49 683	0.30 658	0.40 657	0.32 645	0.24 625	0.31 664	0.22 609	0.10 567	0.07 532	0.11 605	0.08 498	0.11 602	0.10 580

PSMNet_ROB	0.21 616	0.11 564	0.15 473	0.27 687	0.15 652	0.24 626	0.35 715	0.43 698	0.37 621	0.27 629	0.32 606	0.32 645	0.22 611	0.21 596	0.26 656	0.12 624	0.08 566	0.13 640	0.11 622	0.09 546	0.09 548

SCION-MonSter	0.22 625	0.17 652	0.16 510	0.25 668	0.18 686	0.34 684	0.17 476	0.28 555	0.47 673	0.23 594	0.46 682	0.20 510	0.18 568	0.25 636	0.25 644	0.09 522	0.08 566	0.23 698	0.19 694	0.11 602	0.11 608

MSAF-DinoV2	0.22 625	0.11 564	0.23 617	0.17 323	0.10 495	0.27 658	0.16 434	0.37 667	0.55 697	0.21 565	0.27 559	0.47 701	0.27 648	0.35 683	0.39 709	0.09 522	0.06 454	0.07 333	0.09 546	0.12 620	0.10 580

GASNet	0.22 625	0.23 687	0.33 661	0.26 674	0.17 679	0.26 648	0.16 434	0.44 700	0.42 651	0.27 629	0.24 504	0.30 623	0.15 500	0.27 642	0.18 560	0.12 624	0.08 566	0.12 625	0.11 622	0.16 681	0.07 426

Anonymous_2	0.22 625	0.17 652	0.28 641	0.15 132	0.16 663	0.32 674	0.22 624	0.22 426	0.17 349	0.23 594	0.24 504	0.26 586	0.27 648	0.27 642	0.23 621	0.22 708	0.25 722	0.17 678	0.17 689	0.17 689	0.17 691

Wz-Net-LNSev	0.22 625	0.16 641	0.38 676	0.21 602	0.13 610	0.25 637	0.23 636	0.32 610	0.43 658	0.30 658	0.41 668	0.31 636	0.18 568	0.22 609	0.25 644	0.10 567	0.09 603	0.08 434	0.08 498	0.12 620	0.11 608

Wz-Net-MNSev	0.22 625	0.13 610	0.31 654	0.20 567	0.14 632	0.36 694	0.24 651	0.33 630	0.44 663	0.28 644	0.40 657	0.38 671	0.19 585	0.24 630	0.25 644	0.09 522	0.07 532	0.09 523	0.09 546	0.12 620	0.10 580

DDUNet	0.22 625	0.17 652	0.21 602	0.22 622	0.15 652	0.25 637	0.24 651	0.29 571	0.30 565	0.31 664	0.36 631	0.33 649	0.25 634	0.24 630	0.20 580	0.18 690	0.13 669	0.17 678	0.11 622	0.16 681	0.16 682

APVNet	0.22 625	0.12 582	0.19 580	0.18 421	0.14 632	0.32 674	0.31 711	0.39 679	0.32 580	0.27 629	0.40 657	0.30 623	0.29 667	0.26 639	0.25 644	0.11 599	0.12 654	0.11 605	0.14 659	0.12 620	0.12 622

aanetorigin	0.22 625	0.17 652	0.56 702	0.17 323	0.10 495	0.15 460	0.19 568	0.20 372	0.33 588	0.49 706	0.48 686	0.29 613	0.27 648	0.20 578	0.23 621	0.08 453	0.07 532	0.08 434	0.07 415	0.10 579	0.09 548

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 625	0.21 680	0.24 621	0.26 674	0.11 550	0.23 621	0.14 271	0.39 679	0.24 487	0.32 670	0.36 631	0.30 623	0.21 602	0.19 553	0.21 600	0.17 689	0.14 680	0.21 693	0.16 682	0.12 620	0.12 622

AF-Net	0.22 625	0.17 652	0.17 542	0.26 674	0.13 610	0.25 637	0.24 651	0.32 610	0.50 686	0.25 617	0.33 619	0.38 671	0.26 640	0.28 654	0.25 644	0.11 599	0.10 625	0.16 675	0.11 622	0.11 602	0.10 580

stereogan	0.22 625	0.11 564	0.21 602	0.20 567	0.12 587	0.31 673	0.19 568	0.35 654	0.44 663	0.22 581	0.39 651	0.35 660	0.27 648	0.33 674	0.22 609	0.10 567	0.12 654	0.10 573	0.10 588	0.14 656	0.13 645

edge stereo	0.22 625	0.13 610	0.20 592	0.21 602	0.13 610	0.23 621	0.16 434	0.32 610	0.42 651	0.32 670	0.40 657	0.38 671	0.35 690	0.25 636	0.24 634	0.13 650	0.11 638	0.14 654	0.11 622	0.12 620	0.13 645

RYNet	0.22 625	0.12 582	0.22 608	0.19 498	0.17 679	0.46 705	0.26 675	0.38 675	0.48 674	0.24 604	0.28 573	0.34 656	0.23 619	0.20 578	0.30 683	0.10 567	0.06 454	0.09 523	0.09 546	0.13 640	0.15 671

NaN_ROB	0.22 625	0.19 668	0.24 621	0.25 668	0.13 610	0.29 669	0.26 675	0.33 630	0.41 642	0.31 664	0.31 602	0.32 645	0.23 619	0.30 663	0.21 600	0.11 599	0.17 699	0.10 573	0.10 588	0.08 481	0.09 548

MDST_ROB	0.22 625	0.10 536	0.17 542	0.18 421	0.11 550	0.37 695	0.19 568	0.43 698	0.41 642	0.39 687	0.39 651	0.29 613	0.21 602	0.26 639	0.18 560	0.11 599	0.10 625	0.14 654	0.11 622	0.10 579	0.08 499

XPNet_ROB	0.22 625	0.11 564	0.19 580	0.22 622	0.13 610	0.22 605	0.19 568	0.34 639	0.40 639	0.30 658	0.39 651	0.39 679	0.26 640	0.26 639	0.28 672	0.15 668	0.10 625	0.10 573	0.10 588	0.13 640	0.12 622

SQANet	0.23 642	0.23 687	0.30 652	0.30 701	0.19 691	0.27 658	0.13 196	0.29 571	0.33 588	0.24 604	0.37 637	0.31 636	0.22 611	0.27 642	0.23 621	0.15 668	0.10 625	0.21 693	0.16 682	0.21 697	0.15 671

Nwc_Net	0.23 642	0.16 641	0.21 602	0.25 668	0.14 632	0.24 626	0.26 675	0.37 667	0.38 628	0.22 581	0.41 668	0.30 623	0.28 659	0.28 654	0.25 644	0.11 599	0.10 625	0.17 678	0.20 696	0.10 579	0.10 580

RTSC	0.23 642	0.12 582	0.28 641	0.21 602	0.13 610	0.28 665	0.16 434	0.35 654	0.66 722	0.27 629	0.33 619	0.30 623	0.21 602	0.31 664	0.29 676	0.10 567	0.08 566	0.09 523	0.10 588	0.13 640	0.13 645

PA-Net	0.23 642	0.18 664	0.33 661	0.28 690	0.22 700	0.21 596	0.38 720	0.29 571	0.39 633	0.22 581	0.32 606	0.25 576	0.26 640	0.20 578	0.25 644	0.09 522	0.23 719	0.15 667	0.22 701	0.09 546	0.13 645
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.23 642	0.15 633	0.17 542	0.34 706	0.18 686	0.24 626	0.23 636	0.34 639	0.28 548	0.31 664	0.38 643	0.38 671	0.28 659	0.23 620	0.24 634	0.15 668	0.12 654	0.18 688	0.21 698	0.13 640	0.13 645

ETE_ROB	0.23 642	0.17 652	0.22 608	0.25 668	0.13 610	0.26 648	0.29 698	0.31 599	0.36 614	0.28 644	0.36 631	0.45 693	0.26 640	0.27 642	0.26 656	0.11 599	0.08 566	0.12 625	0.09 546	0.14 656	0.13 645

SGM_RVC	0.23 642	0.12 582	0.15 473	0.15 132	0.09 379	0.33 681	0.18 527	0.34 639	0.31 573	0.44 701	0.37 637	0.53 709	0.35 690	0.35 683	0.24 634	0.13 650	0.13 669	0.13 640	0.13 655	0.10 579	0.11 608
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.24 649	0.18 664	0.18 568	0.20 567	0.14 632	0.21 596	0.19 568	0.32 610	0.41 642	0.29 653	0.21 470	0.32 645	0.27 648	0.41 708	0.27 664	0.46 729	0.12 654	0.31 717	0.11 622	0.15 672	0.12 622

z-mn7	0.24 649	0.14 623	0.45 686	0.19 498	0.13 610	0.28 665	0.25 666	0.34 639	0.62 713	0.27 629	0.56 703	0.29 613	0.24 625	0.32 671	0.25 644	0.08 453	0.08 566	0.08 434	0.08 498	0.10 579	0.10 580

w-ln-seven	0.24 649	0.14 623	0.55 699	0.19 498	0.14 632	0.26 648	0.22 624	0.35 654	0.60 710	0.29 653	0.39 651	0.30 623	0.22 611	0.21 596	0.26 656	0.09 522	0.09 603	0.11 605	0.10 588	0.11 602	0.10 580

DGSMNet	0.24 649	0.19 668	0.33 661	0.21 602	0.24 705	0.24 626	0.20 592	0.35 654	0.41 642	0.24 604	0.32 606	0.38 671	0.21 602	0.29 660	0.23 621	0.12 624	0.11 638	0.14 654	0.16 682	0.23 701	0.23 705

G-Net	0.24 649	0.16 641	0.36 670	0.22 622	0.16 663	0.51 711	0.23 636	0.29 571	0.34 600	0.36 680	0.38 643	0.31 636	0.29 667	0.27 642	0.26 656	0.11 599	0.09 603	0.12 625	0.09 546	0.16 681	0.13 645

NCC-stereo	0.24 649	0.15 633	0.31 654	0.26 674	0.16 663	0.20 576	0.30 705	0.40 683	0.40 639	0.24 604	0.38 643	0.33 649	0.28 659	0.36 689	0.27 664	0.12 624	0.11 638	0.15 667	0.22 701	0.13 640	0.13 645

Abc-Net	0.24 649	0.15 633	0.31 654	0.26 674	0.16 663	0.20 576	0.30 705	0.40 683	0.40 639	0.24 604	0.38 643	0.33 649	0.28 659	0.36 689	0.27 664	0.12 624	0.11 638	0.15 667	0.22 701	0.13 640	0.13 645
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.24 649	0.11 564	0.47 691	0.22 622	0.12 587	0.34 684	0.29 698	0.29 571	0.56 700	0.24 604	0.46 682	0.30 623	0.30 671	0.29 660	0.29 676	0.08 453	0.07 532	0.09 523	0.09 546	0.10 579	0.10 580

DeepPrunerF	0.24 649	0.17 652	0.42 684	0.26 674	0.16 663	0.22 605	0.28 688	0.37 667	0.50 686	0.26 623	0.29 585	0.24 562	0.28 659	0.21 596	0.22 609	0.15 668	0.11 638	0.20 692	0.18 693	0.12 620	0.13 645

FBW_ROB	0.24 649	0.17 652	0.22 608	0.26 674	0.14 632	0.25 637	0.22 624	0.41 689	0.41 642	0.41 694	0.41 668	0.42 686	0.27 648	0.31 664	0.23 621	0.09 522	0.14 680	0.14 654	0.12 644	0.11 602	0.09 548

SANet	0.24 649	0.14 623	0.28 641	0.21 602	0.11 550	0.27 658	0.24 651	0.38 675	0.64 718	0.36 680	0.40 657	0.43 689	0.26 640	0.27 642	0.24 634	0.12 624	0.09 603	0.10 573	0.09 546	0.13 640	0.11 608

WCMA_ROB	0.24 649	0.11 564	0.22 608	0.17 323	0.14 632	0.32 674	0.15 360	0.32 610	0.32 580	0.38 685	0.53 694	0.40 683	0.34 687	0.34 677	0.25 644	0.11 599	0.12 654	0.12 625	0.10 588	0.14 656	0.14 664

DStereoSA	0.25 661	0.19 668	0.37 674	0.26 674	0.17 679	0.22 605	0.20 592	0.49 710	0.59 706	0.22 581	0.29 585	0.29 613	0.33 682	0.39 700	0.28 672	0.12 624	0.11 638	0.16 675	0.14 659	0.14 656	0.12 622

zh-sn7	0.25 661	0.17 652	0.50 693	0.24 655	0.13 610	0.25 637	0.24 651	0.34 639	0.48 674	0.28 644	0.54 696	0.28 604	0.31 675	0.36 689	0.32 692	0.10 567	0.10 625	0.11 605	0.10 588	0.12 620	0.12 622

zh-mn7	0.25 661	0.14 623	0.56 702	0.19 498	0.14 632	0.24 626	0.22 624	0.34 639	0.62 713	0.35 677	0.65 712	0.31 636	0.25 634	0.31 664	0.25 644	0.09 522	0.08 566	0.09 523	0.09 546	0.09 546	0.11 608

Wz-Net-SNSev	0.25 661	0.17 652	0.44 685	0.25 668	0.14 632	0.26 648	0.23 636	0.38 675	0.56 700	0.30 658	0.55 698	0.39 679	0.26 640	0.23 620	0.30 683	0.10 567	0.09 603	0.09 523	0.10 588	0.11 602	0.11 608

psmorigin	0.25 661	0.15 633	0.34 669	0.17 323	0.13 610	0.23 621	0.14 271	0.34 639	0.33 588	0.41 694	0.55 698	0.41 685	0.37 694	0.34 677	0.27 664	0.11 599	0.15 686	0.11 605	0.11 622	0.12 620	0.16 682

RGC	0.25 661	0.20 674	0.29 649	0.28 690	0.16 663	0.22 605	0.23 636	0.32 610	0.44 663	0.27 629	0.40 657	0.38 671	0.27 648	0.36 689	0.22 609	0.11 599	0.13 669	0.17 678	0.17 689	0.14 656	0.16 682

ADCMid	0.25 661	0.15 633	0.40 679	0.20 567	0.14 632	0.25 637	0.26 675	0.34 639	0.38 628	0.36 680	0.44 679	0.34 656	0.40 701	0.35 683	0.33 697	0.10 567	0.09 603	0.11 605	0.11 622	0.13 640	0.12 622

ADCPNet	0.25 661	0.16 641	0.61 709	0.21 602	0.15 652	0.35 693	0.25 666	0.32 610	0.35 609	0.30 658	0.40 657	0.36 662	0.28 659	0.28 654	0.32 692	0.12 624	0.10 625	0.11 605	0.12 644	0.14 656	0.13 645

LALA_ROB	0.25 661	0.16 641	0.22 608	0.26 674	0.17 679	0.27 658	0.27 682	0.42 694	0.37 621	0.33 674	0.38 643	0.51 705	0.26 640	0.28 654	0.27 664	0.16 684	0.09 603	0.12 625	0.11 622	0.13 640	0.12 622

SHD	0.26 670	0.15 633	0.30 652	0.24 655	0.18 686	0.22 605	0.15 360	0.38 675	0.71 726	0.32 670	0.41 668	0.36 662	0.28 659	0.32 671	0.29 676	0.12 624	0.11 638	0.14 654	0.13 655	0.16 681	0.20 700

AnyNet_C32	0.26 670	0.16 641	0.36 670	0.20 567	0.16 663	0.25 637	0.30 705	0.32 610	0.44 663	0.31 664	0.49 687	0.30 623	0.33 682	0.40 705	0.33 697	0.12 624	0.12 654	0.12 625	0.14 659	0.14 656	0.15 671

DStereoFS	0.27 672	0.22 684	0.31 654	0.22 622	0.15 652	0.22 605	0.20 592	0.50 714	0.48 674	0.28 644	0.44 679	0.33 649	0.34 687	0.52 718	0.29 676	0.12 624	0.11 638	0.15 667	0.13 655	0.16 681	0.16 682

PSMNet-RUCA	0.27 672	0.33 710	0.41 682	0.36 710	0.32 718	0.18 535	0.19 568	0.42 694	0.30 565	0.33 674	0.41 668	0.39 679	0.25 634	0.31 664	0.20 580	0.18 690	0.10 625	0.25 701	0.15 676	0.21 697	0.16 682

PDISCO_ROB	0.27 672	0.16 641	0.26 629	0.28 690	0.20 694	0.32 674	0.26 675	0.44 700	0.57 702	0.28 644	0.40 657	0.45 693	0.29 667	0.33 674	0.34 699	0.12 624	0.09 603	0.17 678	0.16 682	0.17 689	0.13 645

DispFullNet	0.27 672	0.21 680	0.65 712	0.28 690	0.16 663	0.26 648	0.17 476	0.33 630	0.58 705	0.27 629	0.38 643	0.43 689	0.23 619	0.38 696	0.23 621	0.12 624	0.06 454	0.19 690	0.11 622	0.21 697	0.15 671

MeshStereo	0.27 672	0.13 610	0.18 568	0.15 132	0.11 550	0.32 674	0.24 651	0.40 683	0.36 614	0.52 708	0.57 706	0.67 720	0.40 701	0.35 683	0.26 656	0.14 664	0.13 669	0.13 640	0.11 622	0.11 602	0.10 580
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	0.28 677	0.17 652	0.78 729	0.22 622	0.16 663	0.34 684	0.29 698	0.39 679	0.57 702	0.24 604	0.55 698	0.37 667	0.24 625	0.33 674	0.35 700	0.09 522	0.08 566	0.09 523	0.10 588	0.14 656	0.16 682

XQC	0.28 677	0.23 687	0.51 694	0.28 690	0.19 691	0.34 684	0.27 682	0.36 661	0.57 702	0.31 664	0.30 593	0.37 667	0.30 671	0.38 696	0.38 707	0.13 650	0.09 603	0.15 667	0.12 644	0.17 689	0.18 694

CC-Net-ROB	0.28 677	0.31 708	0.36 670	0.29 699	0.15 652	0.25 637	0.19 568	0.45 703	0.33 588	0.39 687	0.37 637	0.39 679	0.31 675	0.27 642	0.26 656	0.24 714	0.19 704	0.30 716	0.23 705	0.18 692	0.15 671

DPSNet	0.28 677	0.16 641	0.31 654	0.18 421	0.13 610	0.54 713	0.42 724	0.51 716	0.67 723	0.29 653	0.38 643	0.38 671	0.29 667	0.31 664	0.23 621	0.11 599	0.10 625	0.11 605	0.08 498	0.20 696	0.16 682

MultiAttention	0.29 681	0.08 387	0.14 424	0.19 498	0.12 587	1.45 749	1.33 753	0.36 661	0.37 621	0.19 526	0.21 470	0.24 562	0.11 382	0.38 696	0.18 560	0.06 182	0.05 292	0.08 434	0.08 498	0.10 579	0.09 548

Wz-Net-TNSev	0.29 681	0.20 674	0.65 712	0.19 498	0.15 652	0.38 698	0.27 682	0.35 654	0.55 697	0.34 676	0.42 674	0.45 693	0.38 695	0.32 671	0.30 683	0.12 624	0.13 669	0.10 573	0.12 644	0.15 672	0.14 664

ccnet	0.29 681	0.28 703	0.23 617	0.20 567	0.28 712	0.41 703	0.21 613	0.45 703	0.33 588	0.36 680	0.46 682	0.36 662	0.30 671	0.39 700	0.42 716	0.23 712	0.14 680	0.21 693	0.17 689	0.23 701	0.18 694

EDNetEfficient	0.29 681	0.24 690	1.13 740	0.18 421	0.10 495	0.19 560	0.20 592	0.20 372	0.60 710	0.74 728	0.56 703	0.31 636	0.39 698	0.22 609	0.30 683	0.09 522	0.07 532	0.08 434	0.07 415	0.11 602	0.09 548

ADCS	0.29 681	0.18 664	0.45 686	0.21 602	0.17 679	0.28 665	0.23 636	0.41 689	0.63 717	0.40 690	0.49 687	0.40 683	0.36 692	0.39 700	0.40 712	0.13 650	0.12 654	0.13 640	0.14 659	0.16 681	0.16 682

CSAN	0.29 681	0.24 690	0.27 636	0.34 706	0.19 691	0.33 681	0.42 724	0.37 667	0.50 686	0.38 685	0.40 657	0.44 691	0.33 682	0.28 654	0.30 683	0.20 699	0.16 694	0.19 690	0.19 694	0.14 656	0.15 671

AANet	0.30 687	0.19 668	1.03 738	0.16 232	0.13 610	0.22 605	0.16 434	0.30 586	0.62 713	0.60 715	0.52 693	0.46 697	0.38 695	0.23 620	0.32 692	0.12 624	0.09 603	0.11 605	0.10 588	0.13 640	0.12 622

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 687	0.24 690	0.29 649	0.36 710	0.16 663	0.34 684	0.30 705	0.32 610	0.42 651	0.40 690	0.46 682	0.38 671	0.31 675	0.34 677	0.28 672	0.19 697	0.20 707	0.26 702	0.29 715	0.18 692	0.19 699

GANetREF_RVC	0.31 689	0.34 711	0.27 636	0.35 708	0.16 663	0.32 674	0.41 721	0.48 708	0.51 693	0.35 677	0.35 628	0.34 656	0.33 682	0.39 700	0.32 692	0.27 716	0.20 707	0.29 714	0.15 676	0.18 692	0.17 691
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	0.31 689	0.26 696	0.26 629	0.24 655	0.21 698	0.34 684	0.25 666	0.34 639	0.39 633	0.40 690	0.69 716	0.45 693	0.40 701	0.34 677	0.27 664	0.20 699	0.19 704	0.26 702	0.25 707	0.23 701	0.22 704

MFN_U_SF_RVC	0.32 691	0.21 680	0.55 699	0.30 701	0.15 652	0.34 684	0.17 476	0.52 717	0.46 671	0.46 705	0.55 698	0.59 712	0.39 698	0.35 683	0.37 705	0.15 668	0.14 680	0.18 688	0.21 698	0.16 681	0.15 671

PASM	0.32 691	0.24 690	0.48 692	0.28 690	0.27 711	0.29 669	0.30 705	0.34 639	0.49 683	0.35 677	0.39 651	0.46 697	0.34 687	0.34 677	0.35 700	0.23 712	0.25 722	0.26 702	0.28 714	0.23 701	0.21 702

SGM-ForestM	0.32 691	0.12 582	0.16 510	0.16 232	0.11 550	0.39 700	0.19 568	0.41 689	0.50 686	0.52 708	0.54 696	1.32 741	0.42 710	0.40 705	0.27 664	0.14 664	0.16 694	0.16 675	0.16 682	0.12 620	0.12 622

FC-DCNN v2	0.33 694	0.27 699	0.28 641	0.26 674	0.23 703	0.37 695	0.28 688	0.40 683	0.43 658	0.45 702	0.56 703	0.51 705	0.40 701	0.37 694	0.29 676	0.21 703	0.20 707	0.27 705	0.26 708	0.25 708	0.24 706

FCDSN-DC	0.33 694	0.28 703	0.28 641	0.30 701	0.24 705	0.39 700	0.28 688	0.42 694	0.42 651	0.43 700	0.53 694	0.51 705	0.41 706	0.36 689	0.30 683	0.21 703	0.20 707	0.27 705	0.26 708	0.25 708	0.24 706
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 694	0.27 699	0.28 641	0.26 674	0.23 703	0.37 695	0.28 688	0.40 683	0.43 658	0.45 702	0.55 698	0.51 705	0.40 701	0.37 694	0.30 683	0.21 703	0.20 707	0.27 705	0.26 708	0.25 708	0.24 706

LSM	0.33 694	0.20 674	0.58 705	0.26 674	0.60 736	0.34 684	0.25 666	0.42 694	0.48 674	0.45 702	0.58 708	0.42 686	0.36 692	0.35 683	0.25 644	0.12 624	0.20 707	0.14 654	0.16 682	0.19 695	0.33 720

AnyNet_C01	0.36 698	0.25 695	1.37 743	0.22 622	0.17 679	0.48 709	0.27 682	0.35 654	0.39 633	0.39 687	0.74 722	0.46 697	0.38 695	0.45 710	0.47 721	0.13 650	0.13 669	0.13 640	0.14 659	0.14 656	0.15 671

GCST	0.37 699	0.42 718	0.26 629	1.02 744	0.39 719	0.18 535	0.08 9	0.20 372	0.17 349	0.28 644	0.25 533	0.15 430	0.12 415	0.16 476	0.14 475	0.64 740	0.43 734	0.75 736	0.65 740	0.63 733	0.46 731

otaku	0.39 700	0.37 714	0.52 695	0.44 717	0.28 712	0.58 715	0.24 651	0.41 689	0.62 713	0.40 690	0.49 687	0.46 697	0.33 682	0.40 705	0.32 692	0.30 717	0.30 726	0.39 721	0.33 720	0.29 715	0.28 714

ACVNet-4b	0.39 700	0.53 721	0.55 699	0.45 718	0.24 705	0.47 707	0.18 527	0.49 710	0.64 718	0.42 697	0.45 681	0.60 713	0.27 648	0.34 677	0.24 634	0.33 720	0.14 680	0.48 724	0.42 726	0.30 716	0.26 713

PVD	0.39 700	0.20 674	0.39 678	0.31 705	0.22 700	0.29 669	0.43 726	0.52 717	0.96 740	0.55 712	0.79 726	0.53 709	0.59 730	0.52 718	0.38 707	0.19 697	0.14 680	0.17 678	0.14 659	0.24 707	0.31 718

Ntro	0.40 703	0.40 716	0.53 696	0.46 721	0.30 716	0.65 721	0.24 651	0.46 705	0.68 724	0.41 694	0.49 687	0.48 703	0.42 710	0.39 700	0.31 690	0.32 718	0.28 724	0.37 720	0.30 717	0.32 720	0.29 715

SAMSARA	0.40 703	0.28 703	0.33 661	0.55 724	0.39 719	0.82 735	1.23 752	0.47 707	0.51 693	0.36 680	0.35 628	0.55 711	0.39 698	0.38 696	0.39 709	0.15 668	0.20 707	0.15 667	0.14 659	0.23 701	0.20 700

ELAS_RVC	0.41 705	0.29 706	0.33 661	0.28 690	0.24 705	0.54 713	0.36 716	0.49 710	0.59 706	0.72 724	0.74 722	0.65 718	0.54 723	0.54 723	0.40 712	0.22 708	0.20 707	0.27 705	0.26 708	0.26 713	0.25 711
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 705	0.29 706	0.33 661	0.27 687	0.24 705	0.60 718	0.36 716	0.50 714	0.50 686	0.71 722	0.79 726	0.67 720	0.54 723	0.51 716	0.42 716	0.22 708	0.20 707	0.27 705	0.26 708	0.26 713	0.25 711
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
light-stereo	0.42 707	0.26 696	0.59 707	0.60 726	0.49 726	0.32 674	0.23 636	0.46 705	0.52 695	0.56 714	0.58 708	0.76 725	0.32 680	0.48 712	0.29 676	0.32 718	0.24 720	0.27 705	0.33 720	0.46 724	0.39 725

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 708	0.39 715	0.54 697	0.40 713	0.20 694	0.64 720	0.32 713	0.53 719	0.72 727	0.71 722	0.72 719	0.61 714	0.54 723	0.51 716	0.46 720	0.20 699	0.19 704	0.29 714	0.30 717	0.23 701	0.18 694

ACVNet_1	0.44 709	0.49 720	0.60 708	0.45 718	0.28 712	0.49 710	0.27 682	0.57 724	0.72 727	0.62 717	0.58 708	0.74 724	0.49 720	0.50 714	0.35 700	0.26 715	0.24 720	0.39 721	0.29 715	0.31 719	0.24 706

Consistency-Raft	0.44 709	0.40 716	0.45 686	0.37 712	0.43 723	0.46 705	0.41 721	0.57 724	0.55 697	0.32 670	0.73 720	0.33 649	0.48 719	0.42 709	0.49 723	0.39 723	0.35 731	0.45 723	0.51 733	0.42 723	0.29 715

RTS	0.45 711	0.19 668	3.26 749	0.24 655	0.15 652	0.74 728	0.20 592	0.36 661	0.76 733	0.42 697	0.43 677	0.31 636	0.41 706	0.53 721	0.35 700	0.10 567	0.08 566	0.13 640	0.12 644	0.15 672	0.15 671

RTSA	0.45 711	0.19 668	3.26 749	0.24 655	0.15 652	0.74 728	0.20 592	0.36 661	0.76 733	0.42 697	0.43 677	0.31 636	0.41 706	0.53 721	0.35 700	0.10 567	0.08 566	0.13 640	0.12 644	0.15 672	0.15 671

MANE	0.45 711	0.27 699	0.27 636	0.27 687	0.24 705	0.47 707	0.31 711	0.55 721	0.59 706	0.72 724	1.13 743	1.15 735	0.61 731	0.52 718	0.37 705	0.21 703	0.20 707	0.27 705	0.31 719	0.25 708	0.24 706

NVStereoNet_ROB	0.46 714	0.36 713	0.46 690	0.41 715	0.28 712	0.34 684	0.34 714	0.48 708	0.60 710	0.72 724	0.93 732	0.70 723	0.66 734	0.47 711	0.60 731	0.22 708	0.33 730	0.34 719	0.34 723	0.30 716	0.30 717
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	0.47 715	0.26 696	0.58 705	0.28 690	0.20 694	0.39 700	0.18 527	0.49 710	0.64 718	0.52 708	0.87 729	1.01 730	0.57 728	0.50 714	0.56 728	0.53 733	0.31 729	0.54 730	0.40 724	0.33 721	0.34 721

LE_ROB	0.50 716	0.07 258	0.14 424	0.15 132	0.08 243	0.24 626	0.16 434	0.22 426	1.81 756	4.63 761	0.67 714	0.47 701	0.44 713	0.20 578	0.29 676	0.07 368	0.06 454	0.06 218	0.06 312	0.08 481	0.06 336

BEATNet-Init1	0.52 717	0.27 699	0.62 710	0.30 701	0.21 698	0.76 732	0.29 698	0.54 720	0.65 721	0.86 736	0.95 734	2.07 750	0.62 733	0.56 725	0.42 716	0.18 690	0.18 701	0.23 698	0.22 701	0.22 700	0.21 702

anonymity	0.53 718	0.58 723	0.65 712	0.41 715	0.61 737	0.53 712	0.41 721	0.56 722	0.41 642	0.55 712	0.50 691	0.49 704	0.55 726	0.58 726	0.50 726	0.58 736	0.50 744	0.51 726	0.51 733	0.51 726	0.57 734

RainbowNet	0.54 719	0.61 725	0.70 727	0.57 725	0.43 723	0.65 721	0.37 719	0.60 726	0.87 737	0.50 707	0.66 713	0.64 716	0.47 718	0.49 713	0.43 719	0.47 730	0.48 740	0.52 728	0.41 725	0.52 727	0.40 728

SGM+DAISY	0.56 720	0.57 722	0.65 712	0.40 713	0.54 729	0.66 723	0.49 729	0.56 722	0.45 669	0.66 718	0.69 716	0.67 720	0.56 727	0.63 728	0.56 728	0.59 737	0.48 740	0.50 725	0.50 732	0.52 727	0.58 735

SPS-STEREO	0.57 721	0.58 723	0.65 712	0.45 718	0.55 731	0.62 719	0.44 728	0.62 727	0.50 686	0.68 720	0.64 711	0.66 719	0.57 728	0.61 727	0.60 731	0.62 739	0.47 739	0.51 726	0.49 730	0.55 731	0.58 735
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.64 722	0.66 729	0.65 712	0.51 722	0.69 741	0.69 724	0.57 735	0.64 728	0.73 731	0.60 715	0.73 720	0.62 715	0.67 735	0.65 729	0.60 731	0.66 741	0.58 753	0.63 731	0.59 736	0.68 738	0.69 744

IMH-64-1	0.65 723	0.61 725	0.68 721	0.71 729	0.51 727	0.59 716	0.49 729	0.91 735	0.85 735	0.74 728	1.02 736	0.81 726	0.78 739	0.79 732	0.49 723	0.42 725	0.46 735	0.71 733	0.47 728	0.52 727	0.39 725

IMH-64	0.65 723	0.61 725	0.68 721	0.71 729	0.51 727	0.59 716	0.49 729	0.91 735	0.85 735	0.74 728	1.02 736	0.81 726	0.78 739	0.79 732	0.49 723	0.42 725	0.46 735	0.71 733	0.47 728	0.52 727	0.39 725

ACVNet_2	0.66 725	0.66 729	0.68 721	0.63 727	0.41 721	0.71 726	0.49 729	0.96 739	1.39 749	0.89 738	1.09 739	1.04 731	0.73 737	0.54 723	0.47 721	0.43 727	0.40 733	0.53 729	0.44 727	0.47 725	0.35 723

JetBlue	0.71 726	0.45 719	1.14 741	0.51 722	0.47 725	2.02 750	0.64 739	0.75 730	0.70 725	0.69 721	0.77 725	1.22 737	0.83 741	1.03 747	1.01 747	0.40 724	0.28 724	0.33 718	0.33 720	0.30 716	0.34 721

IMH	0.71 726	0.64 728	0.68 721	0.76 731	0.54 729	0.69 724	0.54 733	0.98 741	1.10 742	0.82 732	1.09 739	0.89 728	0.88 744	0.87 740	0.52 727	0.44 728	0.50 744	0.75 736	0.51 733	0.56 732	0.41 729

PWCK	0.71 726	0.94 740	0.95 736	0.76 731	0.31 717	0.74 728	0.36 716	0.90 734	0.90 738	0.96 742	0.75 724	0.95 729	0.61 731	0.87 740	0.66 734	0.72 742	0.46 735	0.75 736	0.49 730	0.69 740	0.44 730

MADNet+	0.75 729	0.71 731	3.70 752	0.66 728	0.41 721	0.98 740	0.97 750	0.69 729	0.73 731	0.52 708	0.57 706	0.64 716	0.68 736	0.86 739	1.01 747	0.34 721	0.36 732	0.28 713	0.23 705	0.36 722	0.31 718

TorneroNet-64	0.76 730	0.72 732	0.74 728	0.78 733	0.58 735	0.91 739	0.56 734	0.84 733	1.29 746	0.66 718	0.90 730	1.40 743	0.75 738	0.85 738	0.67 737	0.49 731	0.46 735	0.72 735	0.59 736	0.67 737	0.53 733

WAO-7	0.79 731	0.78 734	0.54 697	0.85 737	0.67 740	0.74 728	0.68 743	1.05 745	1.32 747	0.90 740	1.20 746	1.04 731	0.92 745	0.69 730	0.66 734	0.60 738	0.62 754	0.67 732	0.68 742	0.64 734	0.58 735

WAO-6	0.81 732	0.80 735	0.62 710	0.86 738	0.63 738	0.76 732	0.58 736	0.98 741	1.54 754	0.90 740	0.96 735	1.07 733	1.03 749	0.70 731	0.66 734	0.72 742	0.49 742	0.90 744	0.71 743	0.68 738	0.58 735

TorneroNet	0.82 733	0.74 733	0.81 733	0.84 736	0.63 738	0.99 741	0.63 737	0.96 739	1.16 743	0.80 731	1.11 741	1.36 742	0.86 743	0.93 743	0.80 742	0.56 734	0.49 742	0.78 741	0.66 741	0.73 743	0.63 743

LVE	0.83 734	0.85 738	0.85 734	0.80 734	0.56 732	1.04 745	0.65 740	1.05 745	1.47 752	0.96 742	1.22 747	1.10 734	0.85 742	0.83 735	0.71 739	0.49 731	0.55 750	0.76 739	0.60 738	0.65 735	0.59 740

Dean	0.87 735	0.86 739	0.79 731	0.81 735	0.56 732	0.90 736	0.63 737	1.15 755	1.73 755	1.15 750	1.15 744	1.31 740	0.99 748	0.81 734	0.81 743	0.57 735	0.56 751	0.77 740	0.64 739	0.66 736	0.58 735

WAO-8	0.91 736	0.81 736	0.65 712	0.94 741	0.69 741	0.90 736	0.67 741	1.07 749	1.83 757	1.06 747	1.45 749	1.30 738	1.07 750	0.84 736	0.78 740	0.74 744	0.53 747	0.86 742	0.75 744	0.69 740	0.62 741

Venus	0.91 736	0.81 736	0.65 712	0.94 741	0.69 741	0.90 736	0.67 741	1.07 749	1.83 757	1.06 747	1.45 749	1.30 738	1.07 750	0.84 736	0.78 740	0.74 744	0.53 747	0.86 742	0.75 744	0.69 740	0.62 741

UNDER WATER-64	0.95 738	0.94 740	1.43 745	0.87 739	0.56 732	1.18 748	0.87 747	0.77 731	0.94 739	1.04 745	0.85 728	1.58 748	1.21 755	0.94 744	0.96 745	0.87 748	0.57 752	1.03 748	0.88 749	0.78 744	0.73 745

UNDER WATER	0.97 739	0.97 742	1.42 744	0.99 743	0.70 744	1.12 747	0.84 746	0.80 732	1.08 741	1.01 744	0.90 730	1.55 747	1.22 756	1.03 747	1.00 746	0.78 746	0.53 747	1.02 747	0.87 748	0.80 745	0.74 746

notaker	0.97 739	1.11 743	0.98 737	1.13 746	0.81 745	0.73 727	0.68 743	0.93 737	1.16 743	1.18 752	1.18 745	1.41 744	1.16 754	1.08 749	0.69 738	0.81 747	0.64 755	1.17 749	0.79 746	0.98 747	0.80 748

ktn	1.01 741	1.21 745	0.80 732	1.23 748	0.86 747	1.01 743	0.87 747	0.94 738	1.39 749	1.04 745	1.12 742	1.15 735	1.07 750	0.94 744	0.59 730	1.28 758	0.71 756	1.38 753	0.83 747	1.02 749	0.75 747

KSHMR	1.09 742	1.17 744	0.88 735	1.25 749	1.00 749	0.99 741	0.96 749	1.13 753	1.37 748	1.16 751	1.29 748	1.41 744	0.96 747	1.01 746	0.92 744	1.03 756	1.08 758	1.20 750	1.03 752	1.01 748	0.97 750

DPSimNet_ROB	1.11 743	1.23 746	0.78 729	1.13 746	0.88 748	1.10 746	1.13 751	1.16 756	1.23 745	1.43 754	1.02 736	1.41 744	1.10 753	0.90 742	1.60 749	1.46 759	0.51 746	1.21 751	1.03 752	0.90 746	1.01 752

HanzoNet	1.29 744	1.26 747	1.19 742	1.12 745	0.85 746	1.02 744	0.83 745	1.03 744	1.48 753	1.64 755	1.61 751	2.50 752	1.72 757	1.61 751	1.61 750	1.26 757	0.80 757	1.31 752	1.01 751	1.02 749	0.86 749

JetRed	1.62 745	1.46 748	2.98 747	0.92 740	1.21 750	4.99 758	1.53 755	1.27 757	1.39 749	1.83 756	1.74 752	1.60 749	0.95 746	1.41 750	2.45 758	0.90 750	1.60 759	0.93 745	0.90 750	1.35 751	0.99 751

MADNet++	1.95 746	1.75 749	1.59 746	1.82 750	1.69 752	2.33 751	1.40 754	2.35 758	2.09 759	2.57 758	2.36 759	2.24 751	2.17 759	2.28 752	2.34 756	1.87 760	1.66 760	1.54 754	1.34 754	1.92 752	1.77 754

Selective-IGEV-i1pa	2.80 747	3.51 755	0.67 720	0.28 690	0.14 632	10.22 762	0.43 726	4.36 759	3.63 760	3.53 759	6.92 761	3.47 753	1.97 758	13.41 773	2.26 754	0.36 722	0.15 686	0.13 640	0.10 588	0.15 672	0.35 723

coex-ft	3.30 748	0.34 711	59.09 789	0.18 421	0.13 610	0.26 648	0.22 624	0.27 534	0.72 727	1.90 757	0.70 718	0.44 691	0.45 716	0.29 660	0.41 715	0.09 522	0.09 603	0.12 625	0.09 546	0.14 656	0.13 645

noway2	3.60 749	5.21 763	3.74 753	12.26 766	11.84 767	4.51 754	3.91 757	1.00 743	0.48 674	0.89 738	1.98 753	6.35 763	0.41 706	2.90 753	2.47 759	0.93 751	0.13 669	1.92 758	1.77 760	5.66 761	3.67 761

zzzz4	3.62 750	5.55 767	4.00 758	12.27 768	11.85 770	4.49 752	3.91 757	1.10 752	0.42 651	0.85 734	2.01 755	6.20 759	0.44 713	3.00 754	2.25 752	0.94 752	0.15 686	1.93 759	1.76 756	5.70 763	3.67 761

noway1	3.62 750	5.55 767	3.97 756	12.27 768	11.85 770	4.50 753	3.92 759	1.09 751	0.42 651	0.85 734	2.01 755	6.22 760	0.44 713	3.00 754	2.25 752	0.94 752	0.15 686	1.93 759	1.76 756	5.70 763	3.67 761

noway3	3.64 752	5.28 764	3.79 754	12.26 766	11.84 767	4.53 755	3.92 759	1.06 747	0.48 674	0.88 737	1.98 753	6.32 762	0.46 717	3.32 757	2.57 760	0.95 755	0.15 686	1.93 759	1.76 756	5.67 762	3.69 764

noway4	3.64 752	5.53 766	3.97 756	12.24 765	11.84 767	4.58 756	3.96 761	1.14 754	0.45 669	0.82 732	2.01 755	6.19 758	0.43 712	3.04 756	2.29 755	0.94 752	0.15 686	1.93 759	1.76 756	5.75 765	3.71 765

TCMNet-wrong-test	3.67 754	5.48 765	3.89 755	12.18 764	11.75 766	4.65 757	3.88 756	1.06 747	0.72 727	1.09 749	2.15 758	6.30 761	0.53 722	3.43 759	2.36 757	0.89 749	0.20 707	1.87 756	1.69 755	5.57 760	3.62 760

tt	4.67 755	0.06 125	3.55 751	2.02 751	1.55 751	10.25 763	16.71 765	8.91 768	5.03 761	1.31 753	0.94 733	4.71 754	4.76 761	3.33 758	5.87 762	6.06 768	10.30 774	1.88 757	2.11 762	2.75 754	1.21 753

USTest	6.22 756	2.73 752	3.00 748	6.57 758	7.29 758	14.37 765	21.57 766	7.00 767	9.56 766	5.34 764	6.10 760	5.72 757	7.64 764	6.41 763	6.96 764	1.97 761	3.42 766	1.64 755	2.15 763	2.66 753	2.36 755

xxxxx1	7.79 757	5.02 760	7.31 761	3.12 752	3.85 754	16.35 767	22.88 767	5.86 764	8.69 763	7.97 765	8.54 762	9.12 767	8.27 765	10.18 765	10.92 765	2.42 762	2.45 762	3.56 765	12.37 771	3.77 755	3.06 757

tt_ll	7.79 757	5.02 760	7.31 761	3.12 752	3.85 754	16.35 767	22.88 767	5.86 764	8.69 763	7.97 765	8.54 762	9.12 767	8.27 765	10.18 765	10.92 765	2.42 762	2.45 762	3.56 765	12.37 771	3.77 755	3.06 757

ff	7.79 757	5.02 760	7.31 761	3.12 752	3.85 754	16.35 767	22.88 767	5.86 764	8.69 763	7.97 765	8.54 762	9.12 767	8.27 765	10.18 765	10.92 765	2.42 762	2.45 762	3.56 765	12.37 771	3.77 755	3.06 757

EDNetEfficientorigin	7.91 760	0.31 708	153.02 790	0.19 498	0.09 379	0.21 596	0.16 434	0.22 426	0.59 706	0.72 724	0.67 714	0.42 686	0.50 721	0.24 630	0.39 709	0.08 453	0.07 532	0.08 434	0.07 415	0.12 620	0.10 580

DPSMNet_ROB	8.06 761	4.48 756	8.63 769	5.37 757	10.74 761	8.32 760	22.98 771	5.46 761	13.36 771	5.12 762	9.92 767	5.08 755	10.40 768	5.53 762	12.58 768	3.80 766	8.00 767	3.50 763	7.02 768	3.83 758	7.14 769

DGTPSM_ROB	8.06 761	4.48 756	8.63 769	5.35 755	10.72 760	8.32 760	22.97 770	5.46 761	13.35 770	5.12 762	9.92 767	5.08 755	10.40 768	5.52 761	12.58 768	3.79 765	8.00 767	3.50 763	7.02 768	3.83 758	7.14 769

PML	8.91 763	9.34 774	6.13 759	5.35 755	6.41 757	14.99 766	23.38 772	5.27 760	6.83 762	18.04 777	28.19 786	7.67 764	6.83 763	7.85 764	5.75 761	5.35 767	1.83 761	5.95 773	1.93 761	8.64 770	2.52 756

DLNR_Zeroshot_test	10.40 764	1.82 750	19.49 782	120.77 790	13.11 773	0.06 16	0.13 196	0.23 450	0.10 95	0.07 86	0.10 222	0.09 252	0.06 74	0.10 135	0.09 115	0.13 650	0.04 26	0.06 218	0.04 72	51.54 790	0.04 82

DLNR-FE	10.43 765	1.83 751	19.53 783	120.75 789	13.06 772	0.06 16	0.13 196	0.23 450	0.10 95	0.07 86	0.10 222	0.09 252	0.06 74	0.10 135	0.09 115	0.13 650	0.04 26	0.06 218	0.04 72	52.01 791	0.04 82

iinet-test	10.48 766	8.09 770	7.54 765	10.26 759	10.94 762	18.00 771	25.26 773	11.33 772	13.28 768	9.69 769	9.85 765	9.42 770	11.17 770	11.02 769	12.78 771	6.59 770	8.30 769	5.56 768	6.56 764	6.89 766	7.02 767

IINet	10.48 766	8.09 770	7.54 765	10.26 759	10.94 762	18.00 771	25.26 773	11.33 772	13.28 768	9.69 769	9.85 765	9.42 770	11.17 770	11.02 769	12.78 771	6.59 770	8.30 769	5.56 768	6.56 764	6.89 766	7.02 767

LRCNet_RVC	10.62 768	13.42 775	7.30 760	18.92 773	2.07 753	0.33 681	0.30 705	5.59 763	0.48 674	13.03 773	17.94 773	8.87 766	5.65 762	4.79 760	1.89 751	23.51 787	2.73 765	27.55 790	25.71 790	16.07 782	16.33 783

Anonymous_1	10.96 769	7.92 769	7.46 764	10.33 761	10.06 759	18.65 773	26.34 775	11.06 771	13.44 772	9.40 768	10.05 769	9.67 772	11.23 772	10.73 768	12.72 770	6.42 769	8.38 771	5.77 770	10.61 770	12.12 771	6.77 766

DPSM_ROB	11.15 770	8.58 772	8.00 767	10.88 762	11.58 764	19.10 774	26.71 776	12.05 774	14.07 775	10.36 771	10.84 770	10.33 773	11.86 773	11.70 771	13.54 773	6.99 772	8.79 772	5.89 771	6.95 766	7.29 768	7.42 771

DPSM	11.15 770	8.58 772	8.00 767	10.88 762	11.58 764	19.10 774	26.71 776	12.05 774	14.07 775	10.36 771	10.84 770	10.33 773	11.86 773	11.70 771	13.54 773	6.99 772	8.79 772	5.89 771	6.95 766	7.29 768	7.42 771

HaxPig	15.71 772	18.52 786	19.18 781	16.89 772	15.89 774	7.73 759	7.60 762	13.31 776	10.82 767	15.42 774	14.91 772	15.98 775	14.92 775	15.58 774	15.98 775	18.95 782	16.73 775	19.46 786	18.08 782	19.26 783	19.05 786

Selective-IGEV-i16pa	18.58 773	3.30 753	1.09 739	0.21 602	0.18 686	103.68 791	0.28 688	19.87 778	40.73 787	4.16 760	56.45 791	8.07 765	2.59 760	123.95 792	5.89 763	0.18 690	0.12 654	0.09 523	0.12 644	0.12 620	0.51 732

RSGM-EC	20.36 774	4.73 758	0.68 721	16.76 770	16.92 775	21.28 776	27.18 778	10.46 769	14.04 773	18.00 775	21.31 776	22.24 785	21.82 777	22.57 776	17.63 776	62.81 790	33.79 790	20.14 787	18.10 783	20.18 784	16.45 784

acva	20.36 774	4.73 758	0.68 721	16.76 770	16.92 775	21.28 776	27.18 778	10.46 769	14.04 773	18.00 775	21.31 776	22.24 785	21.82 777	22.57 776	17.63 776	62.81 790	33.79 790	20.14 787	18.10 783	20.18 784	16.45 784

MEDIAN_ROB	20.38 776	24.04 787	23.31 784	21.23 774	21.71 777	10.40 764	7.92 763	17.64 777	15.50 777	20.12 778	19.70 774	20.34 776	20.32 776	21.19 775	21.13 778	23.81 788	21.81 784	24.98 789	23.76 789	24.71 788	23.93 789

CasAABBNet	22.42 777	17.33 779	16.01 773	22.01 776	23.28 779	38.32 778	53.80 783	24.14 782	28.41 782	20.60 781	21.77 780	20.89 783	23.91 782	23.43 781	27.36 782	14.07 775	17.69 778	11.83 776	14.01 775	14.67 776	14.95 777

RAFT-FEzeroshot	22.43 778	17.33 779	15.98 771	22.02 777	23.31 781	38.34 779	53.82 785	24.05 780	28.39 780	20.61 782	21.76 778	20.88 780	23.92 784	23.41 779	27.42 784	14.07 775	17.69 778	11.83 776	14.02 776	14.69 777	14.97 778

RAFT-FE	22.43 778	17.33 779	15.98 771	22.02 777	23.31 781	38.34 779	53.82 785	24.05 780	28.39 780	20.61 782	21.76 778	20.88 780	23.92 784	23.41 779	27.42 784	14.07 775	17.69 778	11.83 776	14.02 776	14.69 777	14.97 778

FlowAnything	22.44 780	17.35 782	16.14 775	22.07 780	23.23 778	38.39 783	53.77 781	24.25 784	28.44 783	20.96 786	21.82 782	20.70 778	23.84 780	23.49 783	27.14 780	14.04 774	17.79 783	11.75 774	14.15 780	14.65 774	14.89 774

Hybrid-DGEV	22.47 781	17.40 784	16.14 775	22.00 775	23.29 780	38.36 781	53.80 783	24.43 787	28.63 786	20.59 780	21.81 781	20.88 780	23.91 782	23.45 782	27.42 784	14.08 778	17.69 778	11.83 776	14.06 779	14.65 774	14.93 776

Selective-RAFT-Error	22.47 781	17.37 783	16.09 774	22.06 779	23.34 783	38.39 783	53.83 787	24.29 786	28.47 784	20.74 784	21.83 783	20.81 779	23.90 781	23.54 785	27.53 787	14.08 778	17.69 778	11.82 775	14.00 774	14.69 777	15.00 780

fast-reg	22.85 783	17.43 785	19.15 780	22.22 782	24.34 784	38.36 781	53.78 782	24.23 783	28.52 785	20.55 779	22.05 784	20.54 777	23.77 779	23.21 778	27.31 781	14.18 781	17.47 777	14.33 781	14.96 781	15.81 781	14.81 773

LSM0	22.87 784	17.28 778	18.96 778	22.19 781	29.04 786	38.42 785	53.71 780	24.28 785	28.31 779	20.78 785	21.00 775	21.43 784	24.16 786	23.50 784	27.39 783	14.09 780	17.38 776	11.84 780	14.04 778	14.73 780	14.89 774

AVERAGE_ROB	24.90 785	29.20 790	28.14 787	24.89 783	24.64 785	17.75 770	11.12 764	21.45 779	19.93 778	25.12 787	24.46 785	25.12 787	25.46 787	24.69 786	22.83 779	29.76 789	27.13 789	28.97 791	27.95 791	29.91 789	29.47 790

zzzzzz3	32.30 786	13.60 776	18.91 777	39.10 786	40.27 789	58.35 788	74.04 789	33.28 789	42.63 788	31.37 788	33.03 787	30.65 788	36.33 790	37.51 789	43.96 790	20.73 783	26.80 787	16.52 782	20.79 785	12.34 772	15.78 781

zzz1	32.32 787	13.62 777	19.04 779	39.10 786	40.27 789	58.39 789	73.98 788	33.31 790	42.69 791	31.39 789	33.04 788	30.66 789	36.33 790	37.52 790	43.96 790	20.74 784	26.81 788	16.53 783	20.80 786	12.35 773	15.78 781

zzzz2	33.88 788	26.18 788	24.44 785	33.40 784	35.10 787	58.13 786	81.44 790	37.02 791	42.64 789	31.75 790	33.25 789	31.23 790	35.81 788	34.90 787	40.56 788	21.21 785	26.75 785	18.05 784	21.21 787	22.06 786	22.50 787

noway5	33.88 788	26.18 788	24.44 785	33.40 784	35.10 787	58.13 786	81.44 790	37.02 791	42.64 789	31.75 790	33.25 789	31.23 790	35.81 788	34.90 787	40.56 788	21.21 785	26.75 785	18.05 784	21.21 787	22.06 786	22.50 787

test_example2	98.32 790	94.13 791	45.89 788	96.35 788	109.85 791	88.61 790	95.45 792	25.75 788	94.37 792	130.00 793	126.06 792	58.17 792	74.63 792	88.51 791	79.96 792	150.23 792	221.02 792	77.62 792	99.10 792	113.75 792	96.94 791

GS-Stereo							0.14 271	0.11 74	0.12 171	0.08 150	0.10 222	0.05 5	0.05 15	0.11 219	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 224

FSD					0.22 700	0.25 637	0.25 666	0.27 534	0.26 523	0.25 617	0.26 550	0.25 576	0.27 648	0.27 642	0.24 634	0.21 703	0.20 707	0.27 705	0.26 708	0.25 708

ccccc		285.66 792		368.85 791	370.60 792	123.16 792		115.05 793		126.68 792		122.83 793		252.94 793		384.56 793	353.86 793	254.69 793	223.00 793	425.87 793

ASD4		3.38 754

Low-res two-view benchmark