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

DF_test	0.07 7	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.08 234	0.04 1	0.13 187	0.08 13	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.07 186	0.06 1	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.05 176	0.04 78

small-0shot	0.07 7	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.07 142	0.06 16	0.13 187	0.09 26	0.08 30	0.05 2	0.10 213	0.06 44	0.06 71	0.06 1	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 45	0.09 136	0.12 7	0.07 142	0.08 94	0.15 350	0.07 7	0.07 20	0.06 26	0.10 213	0.05 5	0.07 186	0.06 1	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

2w_stereo	0.08 92	0.08 378	0.09 136	0.16 230	0.06 33	0.08 94	0.10 42	0.20 363	0.15 269	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.06 1	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.03 2

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 62	0.12 7	0.05 2	0.09 152	0.13 187	0.06 1	0.09 60	0.05 2	0.05 7	0.06 44	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.04 78

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.15 131	0.06 33	0.04 1	0.09 25	0.10 40	0.09 60	0.06 26	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.06 1	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.06 327

anonymous	0.08 92	0.05 45	0.12 317	0.16 230	0.08 234	0.05 5	0.13 187	0.10 40	0.14 241	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.04 1	0.07 7	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

testmc14	0.07 7	0.05 45	0.06 5	0.15 131	0.05 2	0.09 152	0.13 187	0.08 13	0.08 30	0.07 80	0.09 174	0.06 44	0.05 15	0.07 7	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monster-pro	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 131	0.05 2	0.07 47	0.10 42	0.15 205	0.15 269	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA3	0.07 7	0.08 378	0.08 62	0.13 23	0.05 2	0.09 152	0.11 71	0.08 13	0.08 30	0.08 141	0.05 7	0.07 133	0.07 186	0.07 7	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.05 2	0.09 152	0.12 108	0.12 94	0.10 88	0.09 196	0.10 213	0.10 281	0.07 186	0.07 7	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.05 2	0.09 152	0.12 108	0.13 128	0.10 88	0.09 196	0.10 213	0.09 243	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1	0.09 185	0.04 1	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.10 217	0.13 187	0.16 246	0.14 241	0.10 247	0.10 213	0.11 312	0.07 186	0.07 7	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.05 176	0.05 215

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 136	0.13 23	0.04 1	0.06 16	0.12 108	0.06 1	0.05 4	0.06 26	0.05 7	0.05 5	0.05 15	0.07 7	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.15 131	0.07 142	0.06 16	0.14 261	0.07 7	0.10 88	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.04 50	0.04 78

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 136	0.11 1	0.05 2	0.10 217	0.10 42	0.14 162	0.09 60	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.07 186	0.07 7	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 131	0.05 2	0.08 94	0.10 42	0.15 205	0.15 269	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 131	0.05 2	0.08 94	0.10 42	0.15 205	0.15 269	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

water-stereo	0.09 185	0.06 125	0.08 62	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.13 187	0.15 205	0.13 208	0.11 284	0.12 291	0.08 201	0.09 288	0.07 7	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.04 50	0.04 78

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 45	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.07 47	0.11 71	0.08 13	0.06 8	0.06 26	0.04 1	0.06 44	0.06 71	0.07 7	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.06 327

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.04 1	0.13 187	0.10 40	0.10 88	0.05 2	0.11 268	0.07 133	0.05 15	0.07 7	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

MonSter	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 131	0.05 2	0.07 47	0.10 42	0.15 205	0.15 269	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.15 131	0.05 2	0.05 5	0.13 187	0.12 94	0.08 30	0.07 80	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.07 7	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

U	0.08 92	0.07 251	0.09 136	0.19 487	0.10 486	0.10 217	0.13 187	0.12 94	0.17 340	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.07 7	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.06 311	0.05 215

GMOStereo	0.11 318	0.09 462	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.28 674	0.13 128	0.17 340	0.11 284	0.17 385	0.14 390	0.12 406	0.07 7	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.07 406	0.04 50	0.04 78

error version	0.11 318	0.09 462	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.28 674	0.13 128	0.17 340	0.11 284	0.17 385	0.14 390	0.12 406	0.07 7	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.07 406	0.04 50	0.04 78

test-v	0.11 318	0.09 462	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.28 674	0.13 128	0.17 340	0.11 284	0.17 385	0.14 390	0.12 406	0.07 7	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.07 406	0.04 50	0.04 78

test-2	0.11 318	0.09 462	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.28 674	0.13 128	0.17 340	0.11 284	0.17 385	0.14 390	0.12 406	0.07 7	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.07 406	0.04 50	0.04 78

test-1	0.10 264	0.07 251	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.11 274	0.24 637	0.14 162	0.18 374	0.09 196	0.07 69	0.09 243	0.08 241	0.07 7	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 185	0.05 45	0.11 268	0.19 487	0.07 142	0.10 217	0.09 25	0.12 94	0.09 60	0.09 196	0.09 174	0.07 133	0.08 241	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.06 444	0.10 561	0.08 487	0.07 398	0.05 215

DN	0.10 264	0.05 45	0.09 136	0.14 71	0.09 370	0.12 329	0.18 516	0.17 285	0.16 309	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.06 71	0.08 30	0.09 110	0.11 585	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.09 535

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 378	0.07 13	0.17 317	0.07 142	0.08 94	0.13 187	0.10 40	0.10 88	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.05 15	0.08 30	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.16 230	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.10 40	0.08 30	0.06 26	0.09 174	0.06 44	0.05 15	0.08 30	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 92	0.06 125	0.07 13	0.17 317	0.06 33	0.07 47	0.14 261	0.13 128	0.16 309	0.05 2	0.10 213	0.06 44	0.06 71	0.08 30	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 92	0.06 125	0.17 530	0.15 131	0.06 33	0.06 16	0.13 187	0.13 128	0.13 208	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.08 30	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 136	0.13 23	0.05 2	0.08 94	0.11 71	0.06 1	0.06 8	0.06 26	0.05 7	0.08 201	0.05 15	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.04 78

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 136	0.13 23	0.05 2	0.08 94	0.11 71	0.06 1	0.06 8	0.06 26	0.06 25	0.08 201	0.05 15	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.04 78

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 136	0.12 7	0.05 2	0.06 16	0.11 71	0.06 1	0.06 8	0.06 26	0.06 25	0.06 44	0.05 15	0.08 30	0.09 110	0.07 360	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.04 78

Foundation-i1a	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.13 23	0.05 2	0.13 387	0.13 187	0.12 94	0.09 60	0.11 284	0.11 268	0.11 312	0.06 71	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

DepthFocus	0.08 92	0.04 1	0.15 463	0.12 7	0.09 370	0.07 47	0.12 108	0.10 40	0.05 4	0.09 196	0.05 7	0.07 133	0.04 1	0.08 30	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.04 78

LACA1	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.14 71	0.05 2	0.09 152	0.11 71	0.10 40	0.07 20	0.05 2	0.05 7	0.06 44	0.07 186	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.04 78

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 23	0.06 33	0.08 94	0.11 71	0.15 205	0.12 164	0.06 26	0.05 7	0.04 1	0.05 15	0.08 30	0.10 217	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.14 71	0.06 33	0.05 5	0.12 108	0.12 94	0.09 60	0.07 80	0.06 25	0.04 1	0.04 1	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth	0.07 7	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.07 47	0.11 71	0.09 26	0.06 8	0.04 1	0.07 69	0.10 281	0.09 288	0.08 30	0.08 28	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 65	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
Replicate-Monster	0.07 7	0.05 45	0.09 136	0.14 71	0.06 33	0.08 94	0.09 25	0.13 128	0.13 208	0.05 2	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.08 30	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

depthmonostereo	0.09 185	0.06 125	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.13 187	0.14 162	0.14 241	0.10 247	0.10 213	0.09 243	0.11 373	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.04 65	0.04 50	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.14 71	0.06 33	0.08 94	0.08 9	0.10 40	0.15 269	0.08 141	0.10 213	0.07 133	0.06 71	0.08 30	0.10 217	0.05 52	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.04 78

4.5_new	0.07 7	0.09 462	0.08 62	0.15 131	0.07 142	0.06 16	0.10 42	0.14 162	0.11 121	0.06 26	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.08 30	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 462	0.08 62	0.15 131	0.07 142	0.06 16	0.10 42	0.14 162	0.11 121	0.06 26	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.08 30	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.16 230	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.10 40	0.10 88	0.07 80	0.06 25	0.09 243	0.06 71	0.08 30	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 92	0.09 462	0.10 205	0.17 317	0.07 142	0.08 94	0.10 42	0.20 363	0.13 208	0.06 26	0.07 69	0.05 5	0.06 71	0.08 30	0.09 110	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

monsterstereo	0.07 7	0.06 125	0.06 5	0.16 230	0.06 33	0.08 94	0.10 42	0.16 246	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.07 186	0.08 30	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 125	0.06 5	0.15 131	0.06 33	0.08 94	0.09 25	0.12 94	0.08 30	0.09 196	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.08 30	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 45	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.07 47	0.12 108	0.09 26	0.09 60	0.06 26	0.04 1	0.05 5	0.05 15	0.08 30	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 45	0.11 268	0.14 71	0.06 33	0.07 47	0.13 187	0.09 26	0.07 20	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 30	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 205	0.15 131	0.05 2	0.07 47	0.11 71	0.09 26	0.04 2	0.06 26	0.05 7	0.06 44	0.04 1	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.05 215

SGD-Stereo	0.08 92	0.05 45	0.10 205	0.14 71	0.05 2	0.12 329	0.12 108	0.11 67	0.12 164	0.07 80	0.09 174	0.09 243	0.09 288	0.08 30	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.03 2

AIO_test	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.15 131	0.07 142	0.06 16	0.14 261	0.10 40	0.10 88	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.08 30	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

castereo++	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.15 131	0.05 2	0.14 424	0.12 108	0.11 67	0.15 269	0.07 80	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.08 30	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

CroCo-Stereo Lap2	0.09 185	0.09 462	0.08 62	0.22 611	0.09 370	0.09 152	0.19 557	0.16 246	0.12 164	0.09 196	0.10 213	0.05 5	0.05 15	0.08 30	0.08 28	0.06 176	0.06 444	0.07 324	0.05 202	0.05 176	0.05 215

test_4	0.10 264	0.10 525	0.08 62	0.19 487	0.09 370	0.08 94	0.22 612	0.15 205	0.17 340	0.12 329	0.18 413	0.12 334	0.09 288	0.08 30	0.11 307	0.04 11	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.04 50	0.03 2

test_3	0.10 264	0.09 462	0.10 205	0.20 556	0.08 234	0.13 387	0.26 661	0.14 162	0.21 435	0.10 247	0.10 213	0.09 243	0.09 288	0.08 30	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.07 406	0.04 50	0.04 78

CroCo-Stereo	0.09 185	0.08 378	0.08 62	0.22 611	0.09 370	0.09 152	0.19 557	0.15 205	0.12 164	0.07 80	0.07 69	0.08 201	0.06 71	0.08 30	0.07 1	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.04 65	0.05 176	0.04 78
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
SE	0.10 264	0.10 525	0.08 62	0.19 487	0.09 370	0.11 274	0.11 71	0.15 205	0.11 121	0.10 247	0.16 361	0.09 243	0.08 241	0.09 64	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.04 78

depth_test_26	0.08 92	0.04 1	0.11 268	0.13 23	0.07 142	0.07 47	0.11 71	0.12 94	0.11 121	0.09 196	0.07 69	0.08 201	0.05 15	0.09 64	0.08 28	0.08 445	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.06 311	0.07 417

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.06 5	0.15 131	0.05 2	0.09 152	0.13 187	0.10 40	0.09 60	0.07 80	0.07 69	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.15 131	0.07 142	0.08 94	0.14 261	0.11 67	0.08 30	0.05 2	0.07 69	0.08 201	0.08 241	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

TS12	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.21 591	0.07 142	0.11 274	0.13 187	0.11 67	0.09 60	0.10 247	0.10 213	0.08 201	0.10 335	0.09 64	0.12 376	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 251	0.09 136	0.19 487	0.06 33	0.07 47	0.12 108	0.11 67	0.13 208	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.09 64	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.11 67	0.13 208	0.08 141	0.08 135	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.17 317	0.06 33	0.07 47	0.12 108	0.09 26	0.11 121	0.09 196	0.09 174	0.06 44	0.07 186	0.09 64	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 92	0.08 378	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.07 47	0.09 25	0.13 128	0.12 164	0.08 141	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 92	0.08 378	0.08 62	0.19 487	0.07 142	0.08 94	0.12 108	0.14 162	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.07 133	0.07 186	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

aanet-new-12k	0.08 92	0.09 462	0.07 13	0.20 556	0.08 234	0.08 94	0.13 187	0.12 94	0.13 208	0.08 141	0.08 135	0.05 5	0.07 186	0.09 64	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.04 78

aanet-new-14k	0.08 92	0.09 462	0.08 62	0.19 487	0.06 33	0.07 47	0.10 42	0.14 162	0.15 269	0.06 26	0.08 135	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.07 142	0.11 274	0.14 261	0.12 94	0.11 121	0.07 80	0.11 268	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 92	0.06 125	0.15 463	0.14 71	0.06 33	0.08 94	0.13 187	0.13 128	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 45	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.07 47	0.13 187	0.09 26	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.15 350	0.12 94	0.11 121	0.06 26	0.11 268	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 92	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.11 274	0.12 108	0.15 205	0.15 269	0.08 141	0.12 291	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 92	0.07 251	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.15 205	0.14 241	0.08 141	0.11 268	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 92	0.06 125	0.07 13	0.16 230	0.06 33	0.06 16	0.14 261	0.14 162	0.14 241	0.07 80	0.10 213	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 45	0.06 5	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.11 71	0.11 67	0.10 88	0.05 2	0.05 7	0.06 44	0.08 241	0.09 64	0.07 1	0.07 360	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.04 78

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 62	0.15 131	0.07 142	0.08 94	0.12 108	0.07 7	0.07 20	0.06 26	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

BStereo	0.08 92	0.06 125	0.16 499	0.15 131	0.08 234	0.07 47	0.09 25	0.15 205	0.16 309	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.11 307	0.04 11	0.05 286	0.05 55	0.07 406	0.04 50	0.04 78

Anonymus123	0.09 185	0.06 125	0.16 499	0.15 131	0.08 234	0.11 274	0.09 25	0.18 320	0.16 309	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.11 307	0.04 11	0.05 286	0.05 55	0.07 406	0.04 50	0.04 78

NLSM3	0.09 185	0.06 125	0.08 62	0.19 487	0.08 234	0.11 274	0.16 424	0.18 320	0.16 309	0.06 26	0.08 135	0.07 133	0.08 241	0.09 64	0.11 307	0.04 11	0.04 25	0.06 209	0.07 406	0.03 1	0.03 2

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.15 205	0.06 8	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.08 241	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 78

FE-Mocha	0.09 185	0.06 125	0.14 414	0.16 230	0.09 370	0.10 217	0.15 350	0.18 320	0.16 309	0.10 247	0.09 174	0.07 133	0.07 186	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.05 215

DDF-Stereo	0.08 92	0.04 1	0.09 136	0.15 131	0.10 486	0.06 16	0.13 187	0.09 26	0.14 241	0.06 26	0.06 25	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.08 468	0.05 215

252Zero-FE	0.08 92	0.04 1	0.09 136	0.13 23	0.07 142	0.12 329	0.11 71	0.13 128	0.14 241	0.06 26	0.05 7	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.06 327

Zero-FE251	0.07 7	0.05 45	0.09 136	0.13 23	0.06 33	0.12 329	0.12 108	0.11 67	0.10 88	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.16 230	0.06 33	0.07 47	0.11 71	0.10 40	0.08 30	0.06 26	0.06 25	0.07 133	0.07 186	0.09 64	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 92	0.07 251	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.09 152	0.12 108	0.13 128	0.12 164	0.08 141	0.10 213	0.10 281	0.08 241	0.09 64	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.05 176	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 136	0.13 23	0.06 33	0.05 5	0.09 25	0.11 67	0.07 20	0.06 26	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.05 215

zero-FE	0.08 92	0.04 1	0.09 136	0.15 131	0.10 486	0.05 5	0.14 261	0.09 26	0.14 241	0.07 80	0.06 25	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.08 468	0.05 215

GGEV	0.08 92	0.07 251	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.09 152	0.12 108	0.13 128	0.12 164	0.08 141	0.10 213	0.10 281	0.08 241	0.09 64	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.05 176	0.03 2

AdaDepth	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.18 411	0.06 33	0.11 274	0.12 108	0.09 26	0.07 20	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.10 217	0.04 11	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

S2M2_XL	0.08 92	0.06 125	0.12 317	0.12 7	0.08 234	0.09 152	0.09 25	0.07 7	0.07 20	0.08 141	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.09 110	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.05 202	0.08 468	0.06 327
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4w-stereo	0.07 7	0.08 378	0.08 62	0.16 230	0.06 33	0.07 47	0.08 9	0.12 94	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.13 23	0.06 33	0.08 94	0.08 9	0.18 320	0.12 164	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.09 64	0.11 307	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 78

3.75w	0.07 7	0.07 251	0.08 62	0.16 230	0.07 142	0.07 47	0.09 25	0.16 246	0.09 60	0.07 80	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.10 217	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 13	0.16 230	0.06 33	0.07 47	0.10 42	0.14 162	0.14 241	0.07 80	0.08 135	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 78

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.13 23	0.06 33	0.09 152	0.12 108	0.14 162	0.10 88	0.06 26	0.09 174	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.05 5	0.10 42	0.11 67	0.09 60	0.06 26	0.06 25	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.07 398	0.06 327

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 45	0.08 62	0.17 317	0.05 2	0.06 16	0.11 71	0.08 13	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

LG-Stereo	0.08 92	0.07 251	0.10 205	0.18 411	0.07 142	0.10 217	0.17 466	0.11 67	0.08 30	0.05 2	0.07 69	0.05 5	0.07 186	0.09 64	0.09 110	0.04 11	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.04 50	0.04 78

SCV	0.08 92	0.09 462	0.08 62	0.15 131	0.08 234	0.10 217	0.13 187	0.10 40	0.12 164	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.04 1	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.06 311	0.04 78

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 620	0.17 530	0.11 1	0.05 2	0.05 5	0.11 71	0.08 13	0.08 30	0.06 26	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.09 64	0.08 28	0.08 445	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.04 78

IGEV-RUCA	0.08 92	0.06 125	0.11 268	0.14 71	0.09 370	0.10 217	0.12 108	0.10 40	0.12 164	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.06 327

castereo	0.09 185	0.06 125	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.11 274	0.15 350	0.14 162	0.18 374	0.08 141	0.10 213	0.11 312	0.08 241	0.09 64	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

UGAM-zero	0.09 185	0.05 45	0.15 463	0.15 131	0.08 234	0.09 152	0.13 187	0.19 351	0.15 269	0.11 284	0.15 348	0.07 133	0.07 186	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 125	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.04 1	0.10 42	0.11 67	0.11 121	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

RAStereo	0.10 264	0.09 462	0.08 62	0.20 556	0.08 234	0.13 387	0.18 516	0.15 205	0.17 340	0.10 247	0.12 291	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.05 202	0.05 176	0.04 78

Occ-G	0.08 92	0.05 45	0.06 5	0.14 71	0.07 142	0.08 94	0.14 261	0.13 128	0.15 269	0.07 80	0.11 268	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

gcap-zeroshot	0.08 92	0.06 125	0.10 205	0.15 131	0.07 142	0.11 274	0.12 108	0.15 205	0.15 269	0.08 141	0.12 291	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.03 1	0.04 78

test_for_model	0.08 92	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.11 274	0.12 108	0.15 205	0.15 269	0.08 141	0.12 291	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.03 1	0.04 78

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 45	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.07 47	0.13 187	0.09 26	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

MoCha-V2	0.08 92	0.05 45	0.10 205	0.20 556	0.07 142	0.09 152	0.14 261	0.11 67	0.08 30	0.07 80	0.08 135	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

MaDis-Stereo	0.09 185	0.09 462	0.08 62	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.10 42	0.16 246	0.16 309	0.09 196	0.11 268	0.06 44	0.06 71	0.09 64	0.13 423	0.07 360	0.06 444	0.07 324	0.05 202	0.05 176	0.04 78

UniTT-Stereo	0.09 185	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.08 234	0.13 387	0.11 71	0.12 94	0.11 121	0.10 247	0.12 291	0.05 5	0.07 186	0.09 64	0.09 110	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.05 176	0.05 215

testlalala	0.08 92	0.06 125	0.10 205	0.15 131	0.07 142	0.11 274	0.12 108	0.15 205	0.15 269	0.08 141	0.12 291	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.03 1	0.04 78

CAS	0.08 92	0.04 1	0.07 13	0.17 317	0.08 234	0.10 217	0.13 187	0.12 94	0.09 60	0.09 196	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.08 445	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.04 78

cross-raft	0.10 264	0.09 462	0.09 136	0.19 487	0.07 142	0.11 274	0.25 652	0.13 128	0.15 269	0.08 141	0.11 268	0.12 334	0.10 335	0.09 64	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

CREStereo++_RVC	0.08 92	0.04 1	0.06 5	0.13 23	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.14 162	0.14 241	0.10 247	0.14 327	0.08 201	0.07 186	0.09 64	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.04 50	0.04 78
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
EAI-Stereo	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.15 350	0.16 246	0.09 60	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.07 186	0.09 64	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.05 176	0.04 78

R-Stereo Train	0.10 264	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.08 234	0.11 274	0.14 261	0.23 441	0.11 121	0.12 329	0.19 424	0.11 312	0.08 241	0.09 64	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.05 215

RAFT-Stereo	0.10 264	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.08 234	0.11 274	0.14 261	0.23 441	0.11 121	0.12 329	0.19 424	0.11 312	0.08 241	0.09 64	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.05 215
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GELT-Stereo	0.09 185	0.06 125	0.09 136	0.18 411	0.07 142	0.07 47	0.14 261	0.21 390	0.17 340	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.03 1	0.03 2

noway7	0.10 264	0.07 251	0.13 373	0.20 556	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.28 544	0.16 309	0.11 284	0.11 268	0.07 133	0.07 186	0.10 129	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

monster_256*512	0.11 318	0.07 251	0.09 136	0.21 591	0.10 486	0.12 329	0.17 466	0.26 502	0.18 374	0.12 329	0.12 291	0.08 201	0.07 186	0.10 129	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

FAST (zero-shot)	0.09 185	0.06 125	0.11 268	0.19 487	0.13 598	0.07 47	0.13 187	0.12 94	0.08 30	0.08 141	0.06 25	0.08 201	0.07 186	0.10 129	0.10 217	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.07 406	0.05 176	0.08 488

over-6	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.17 317	0.05 2	0.10 217	0.09 25	0.17 285	0.11 121	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.09 288	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.05 176	0.05 215

Weightmod_eth	0.09 185	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.07 142	0.10 217	0.16 424	0.13 128	0.11 121	0.08 141	0.08 135	0.09 243	0.07 186	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.07 520	0.06 209	0.07 406	0.04 50	0.03 2

Weightmod	0.09 185	0.06 125	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.10 217	0.15 350	0.14 162	0.12 164	0.11 284	0.10 213	0.08 201	0.07 186	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.08 553	0.07 324	0.07 406	0.04 50	0.03 2

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.05 5	0.12 108	0.12 94	0.09 60	0.05 2	0.07 69	0.07 133	0.08 241	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.06 16	0.12 108	0.13 128	0.08 30	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.06 16	0.12 108	0.06 1	0.08 30	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

qqai	0.07 7	0.05 45	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.05 5	0.12 108	0.08 13	0.09 60	0.05 2	0.06 25	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.05 215

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.08 94	0.09 25	0.12 94	0.08 30	0.05 2	0.06 25	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.05 215

CAR	0.07 7	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.06 33	0.07 47	0.08 9	0.12 94	0.08 30	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.13 23	0.06 33	0.07 47	0.08 9	0.12 94	0.08 30	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

aanet-new-90k	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.19 487	0.06 33	0.07 47	0.12 108	0.12 94	0.13 208	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.11 67	0.10 88	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.10 129	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.05 2	0.07 47	0.13 187	0.12 94	0.12 164	0.09 196	0.08 135	0.07 133	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.11 67	0.12 164	0.07 80	0.08 135	0.05 5	0.07 186	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.04 78

aanet-new-32k	0.08 92	0.07 251	0.09 136	0.18 411	0.06 33	0.11 274	0.11 71	0.10 40	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 92	0.07 251	0.09 136	0.18 411	0.06 33	0.11 274	0.11 71	0.10 40	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.08 94	0.11 71	0.14 162	0.12 164	0.09 196	0.09 174	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

aanet-new-8k	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.19 487	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.16 246	0.15 269	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

aanet-new	0.08 92	0.09 462	0.10 205	0.18 411	0.08 234	0.10 217	0.12 108	0.15 205	0.12 164	0.08 141	0.08 135	0.05 5	0.07 186	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.14 261	0.13 128	0.12 164	0.07 80	0.09 174	0.07 133	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 92	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.11 274	0.13 187	0.14 162	0.14 241	0.08 141	0.13 311	0.05 5	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 92	0.05 45	0.12 317	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.14 261	0.12 94	0.12 164	0.07 80	0.09 174	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

RT-Monster	0.09 185	0.05 45	0.09 136	0.14 71	0.08 234	0.11 274	0.10 42	0.17 285	0.18 374	0.13 364	0.10 213	0.09 243	0.08 241	0.10 129	0.10 217	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.06 327

LiteMatch	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.15 350	0.13 128	0.08 30	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.15 490	0.10 129	0.14 466	0.07 360	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.06 311	0.06 327

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 125	0.08 62	0.17 317	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.13 128	0.07 20	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.04 1	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

GeoVLM	0.08 92	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.10 217	0.12 108	0.13 128	0.08 30	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

gcap_with_dpt	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.13 128	0.13 208	0.08 141	0.12 291	0.04 1	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

WQFJA1++	0.08 92	0.04 1	0.11 268	0.14 71	0.07 142	0.11 274	0.11 71	0.11 67	0.07 20	0.07 80	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.06 327

NLSM1	0.10 264	0.07 251	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.13 387	0.16 424	0.21 390	0.15 269	0.11 284	0.10 213	0.06 44	0.10 335	0.10 129	0.11 307	0.07 360	0.08 553	0.08 424	0.07 406	0.05 176	0.05 215

MonSter++	0.08 92	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.09 152	0.12 108	0.13 128	0.08 30	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 78

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.12 329	0.10 42	0.11 67	0.11 121	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.03 1	0.02 1

gasm-f	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.13 23	0.08 234	0.08 94	0.14 261	0.10 40	0.09 60	0.08 141	0.10 213	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.05 215

DLNR-FE	10.43 751	1.83 737	19.53 769	120.75 775	13.06 758	0.06 16	0.13 187	0.23 441	0.10 88	0.07 80	0.10 213	0.09 243	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.13 636	0.04 25	0.06 209	0.04 65	52.01 777	0.04 78

asda	0.07 7	0.08 378	0.08 62	0.16 230	0.06 33	0.06 16	0.10 42	0.16 246	0.10 88	0.06 26	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.10 129	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 378	0.07 13	0.16 230	0.07 142	0.08 94	0.08 9	0.11 67	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 378	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.07 47	0.10 42	0.18 320	0.11 121	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.15 131	0.07 142	0.09 152	0.06 1	0.13 128	0.11 121	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.07 186	0.10 129	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 62	0.17 317	0.05 2	0.07 47	0.11 71	0.08 13	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 205	0.15 131	0.06 33	0.07 47	0.09 25	0.08 13	0.06 8	0.05 2	0.04 1	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.06 327

MM-Stereo_test1	0.10 264	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.07 142	0.12 329	0.18 516	0.21 390	0.20 418	0.09 196	0.11 268	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

HART	0.08 92	0.07 251	0.09 136	0.17 317	0.07 142	0.10 217	0.16 424	0.13 128	0.11 121	0.08 141	0.10 213	0.07 133	0.05 15	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.05 176	0.04 78

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 125	0.08 62	0.13 23	0.07 142	0.07 47	0.14 261	0.09 26	0.09 60	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.07 7	0.06 125	0.08 62	0.15 131	0.06 33	0.08 94	0.14 261	0.09 26	0.08 30	0.07 80	0.08 135	0.07 133	0.04 1	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

HUF	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.13 128	0.13 208	0.07 80	0.07 69	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

AIO-test2	0.10 264	0.08 378	0.10 205	0.23 635	0.08 234	0.11 274	0.10 42	0.23 441	0.23 461	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.05 15	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.08 424	0.09 535	0.05 176	0.05 215

GIP-stereo	0.08 92	0.06 125	0.11 268	0.14 71	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.14 162	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.05 5	0.04 1	0.10 129	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.06 33	0.10 217	0.13 187	0.07 7	0.13 208	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 318	0.05 45	0.14 414	0.15 131	0.20 680	0.09 152	0.17 466	0.21 390	0.15 269	0.11 284	0.14 327	0.10 281	0.07 186	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.09 535

RSM++	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.11 67	0.11 121	0.08 141	0.06 25	0.07 133	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.14 261	0.19 351	0.16 309	0.11 284	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.04 50	0.04 78

H2IRNET	0.10 264	0.09 462	0.09 136	0.18 411	0.09 370	0.12 329	0.15 350	0.14 162	0.21 435	0.10 247	0.10 213	0.10 281	0.10 335	0.10 129	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.06 311	0.05 215

MGS-Stereo	0.09 185	0.07 251	0.12 317	0.15 131	0.08 234	0.09 152	0.15 350	0.12 94	0.12 164	0.07 80	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

ACVNet-DCA	0.10 264	0.08 378	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.15 350	0.23 441	0.16 309	0.09 196	0.09 174	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.07 398	0.07 417

xx1	0.11 318	0.08 378	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.15 350	0.16 246	0.18 374	0.09 196	0.09 174	0.16 434	0.16 518	0.10 129	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.07 417

cc1	0.10 264	0.08 378	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.15 350	0.16 246	0.18 374	0.09 196	0.09 174	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.06 327

IGEVStereo-DCA	0.09 185	0.06 125	0.11 268	0.15 131	0.10 486	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.10 247	0.06 25	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

rrr	0.09 185	0.06 125	0.12 317	0.15 131	0.10 486	0.11 274	0.16 424	0.16 246	0.15 269	0.10 247	0.06 25	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

ffm	0.12 398	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.17 506	0.17 466	0.15 205	0.19 394	0.15 419	0.25 522	0.19 485	0.13 448	0.10 129	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.08 487	0.06 311	0.06 327

tt1	0.10 264	0.08 378	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.12 329	0.16 424	0.15 205	0.19 394	0.09 196	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.06 327

DLNR_Zeroshot_test	10.40 750	1.82 736	19.49 768	120.77 776	13.11 759	0.06 16	0.13 187	0.23 441	0.10 88	0.07 80	0.10 213	0.09 243	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.13 636	0.04 25	0.06 209	0.04 65	51.54 776	0.04 78

CASnet	0.09 185	0.09 462	0.09 136	0.19 487	0.06 33	0.07 47	0.11 71	0.18 320	0.14 241	0.11 284	0.10 213	0.09 243	0.07 186	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.10 561	0.08 487	0.05 176	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.13 598	0.14 424	0.13 187	0.14 162	0.09 60	0.07 80	0.09 174	0.07 133	0.08 241	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.04 78

HH	0.09 185	0.06 125	0.13 373	0.17 317	0.08 234	0.10 217	0.16 424	0.14 162	0.10 88	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.07 186	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.04 78

HanStereo	0.09 185	0.06 125	0.13 373	0.17 317	0.08 234	0.10 217	0.16 424	0.14 162	0.10 88	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.07 186	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.04 78

LoS_RVC	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.15 131	0.07 142	0.08 94	0.15 350	0.11 67	0.10 88	0.08 141	0.09 174	0.06 44	0.09 288	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.03 2

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 125	0.08 62	0.17 317	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.13 128	0.07 20	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.04 1	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

EGLCR-Stereo	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.06 33	0.10 217	0.12 108	0.11 67	0.16 309	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.05 15	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

Sa-1000	0.12 398	0.08 378	0.08 62	0.18 411	0.08 234	0.14 424	0.22 612	0.22 417	0.18 374	0.15 419	0.20 436	0.17 456	0.11 373	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.09 512	0.09 535	0.05 176	0.05 215

iRaft-Stereo_20w	0.09 185	0.05 45	0.13 373	0.14 71	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.18 320	0.10 88	0.11 284	0.08 135	0.08 201	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

TRStereo	0.09 185	0.05 45	0.12 317	0.15 131	0.12 575	0.10 217	0.13 187	0.18 320	0.18 374	0.09 196	0.09 174	0.09 243	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.04 50	0.04 78

SST-Stereo	0.10 264	0.07 251	0.15 463	0.18 411	0.09 370	0.06 16	0.12 108	0.17 285	0.11 121	0.15 419	0.17 385	0.13 367	0.12 406	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.06 303	0.06 311	0.05 215

RAFT_R40	0.11 318	0.07 251	0.14 414	0.18 411	0.09 370	0.06 16	0.13 187	0.17 285	0.16 309	0.14 392	0.18 413	0.15 419	0.12 406	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.06 303	0.06 311	0.05 215

DRaft	0.12 398	0.06 125	0.11 268	0.14 71	0.09 370	0.14 424	0.17 466	0.21 390	0.30 556	0.17 467	0.28 562	0.10 281	0.15 490	0.10 129	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

s12784h	0.09 185	0.06 125	0.07 13	0.15 131	0.05 2	0.16 483	0.18 516	0.15 205	0.15 269	0.10 247	0.11 268	0.11 312	0.11 373	0.10 129	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

XX-TBD	0.09 185	0.06 125	0.07 13	0.14 71	0.07 142	0.12 329	0.16 424	0.14 162	0.13 208	0.11 284	0.12 291	0.09 243	0.08 241	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 311	0.05 215

sAnonymous2	0.13 426	0.12 570	0.24 607	0.20 556	0.12 575	0.17 506	0.13 187	0.26 502	0.21 435	0.11 284	0.11 268	0.13 367	0.08 241	0.10 129	0.10 217	0.09 509	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.15 658	0.10 567

CroCo_RVC	0.13 426	0.12 570	0.24 607	0.20 556	0.12 575	0.17 506	0.13 187	0.26 502	0.21 435	0.11 284	0.11 268	0.13 367	0.08 241	0.10 129	0.10 217	0.09 509	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.15 658	0.10 567

test_xeample3	0.09 185	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.13 208	0.10 247	0.06 25	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

VeloStereo	0.09 185	0.04 1	0.12 317	0.14 71	0.11 539	0.07 47	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 196	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.07 406	0.11 589	0.13 631

over v1	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.18 411	0.05 2	0.08 94	0.08 9	0.10 40	0.05 4	0.06 26	0.06 25	0.07 133	0.10 335	0.11 211	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.05 215

over-8	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.18 411	0.05 2	0.08 94	0.08 9	0.13 128	0.05 4	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.09 288	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.05 215

over-9	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.18 411	0.05 2	0.08 94	0.08 9	0.13 128	0.06 8	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.09 288	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.05 215

S	0.12 398	0.08 378	0.09 136	0.20 556	0.08 234	0.13 387	0.19 557	0.17 285	0.16 309	0.13 364	0.11 268	0.13 367	0.10 335	0.11 211	0.13 423	0.09 509	0.07 520	0.13 628	0.15 664	0.06 311	0.04 78

SMOE	0.10 264	0.08 378	0.09 136	0.18 411	0.07 142	0.13 387	0.14 261	0.18 320	0.13 208	0.11 284	0.13 311	0.12 334	0.09 288	0.11 211	0.11 307	0.05 52	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.06 311	0.04 78

quiztm	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.07 142	0.09 152	0.14 261	0.14 162	0.12 164	0.07 80	0.07 69	0.05 5	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.04 50	0.03 2

DF	0.08 92	0.05 45	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.11 274	0.13 187	0.10 40	0.12 164	0.09 196	0.10 213	0.10 281	0.08 241	0.11 211	0.09 110	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

LiteMatch*	0.08 92	0.04 1	0.11 268	0.13 23	0.08 234	0.08 94	0.13 187	0.14 162	0.09 60	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 288	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.07 47	0.10 42	0.09 26	0.14 241	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

VMStereo-Base	0.09 185	0.05 45	0.10 205	0.13 23	0.07 142	0.10 217	0.10 42	0.16 246	0.13 208	0.10 247	0.15 348	0.10 281	0.09 288	0.11 211	0.10 217	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.06 327

DispViT+	0.08 92	0.05 45	0.09 136	0.13 23	0.06 33	0.05 5	0.11 71	0.18 320	0.16 309	0.09 196	0.08 135	0.07 133	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJX1	0.10 264	0.07 251	0.08 62	0.22 611	0.09 370	0.12 329	0.17 466	0.18 320	0.17 340	0.10 247	0.09 174	0.07 133	0.10 335	0.11 211	0.09 110	0.07 360	0.08 553	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

NLMM1	0.11 318	0.09 462	0.07 13	0.22 611	0.10 486	0.12 329	0.20 581	0.18 320	0.20 418	0.12 329	0.11 268	0.07 133	0.09 288	0.11 211	0.11 307	0.08 445	0.08 553	0.07 324	0.06 303	0.04 50	0.04 78

HiDET	0.08 92	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.12 94	0.11 121	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.07 186	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 78

LCMNet	0.08 92	0.05 45	0.10 205	0.13 23	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.10 40	0.11 121	0.06 26	0.08 135	0.06 44	0.07 186	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 78

NLCSM	0.11 318	0.09 462	0.09 136	0.23 635	0.11 539	0.12 329	0.19 557	0.18 320	0.18 374	0.12 329	0.11 268	0.07 133	0.09 288	0.11 211	0.10 217	0.07 360	0.08 553	0.07 324	0.07 406	0.06 311	0.05 215

GEAStereo	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.13 23	0.08 234	0.08 94	0.14 261	0.10 40	0.09 60	0.08 141	0.10 213	0.06 44	0.05 15	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

GSStereo	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.13 23	0.08 234	0.08 94	0.14 261	0.11 67	0.12 164	0.08 141	0.10 213	0.05 5	0.05 15	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

GS-Stereo							0.14 261	0.11 67	0.12 164	0.08 141	0.10 213	0.05 5	0.05 15	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

IGEV-FE	0.09 185	0.05 45	0.12 317	0.13 23	0.08 234	0.12 329	0.13 187	0.17 285	0.11 121	0.10 247	0.06 25	0.09 243	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.05 215

MSCF	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.19 487	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.14 162	0.11 121	0.10 247	0.09 174	0.07 133	0.04 1	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

DVStereo	0.09 185	0.05 45	0.08 62	0.15 131	0.06 33	0.11 274	0.12 108	0.14 162	0.16 309	0.11 284	0.11 268	0.09 243	0.09 288	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

3.25w_new	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.07 5	0.12 94	0.11 121	0.08 141	0.06 25	0.07 133	0.06 71	0.11 211	0.09 110	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 13	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.07 5	0.12 94	0.11 121	0.08 141	0.06 25	0.07 133	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.07 186	0.11 211	0.08 28	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.07 186	0.11 211	0.08 28	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

S2M2_L	0.09 185	0.08 378	0.11 268	0.13 23	0.10 486	0.08 94	0.06 1	0.10 40	0.10 88	0.10 247	0.09 174	0.10 281	0.09 288	0.11 211	0.11 307	0.13 636	0.07 520	0.08 424	0.09 535	0.10 566	0.08 488
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.10 264	0.07 251	0.07 13	0.18 411	0.07 142	0.12 329	0.19 557	0.24 465	0.19 394	0.06 26	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.06 444	0.07 324	0.05 202	0.05 176	0.04 78

Reg-Stereo(zero)	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.16 230	0.06 33	0.12 329	0.11 71	0.15 205	0.10 88	0.12 329	0.09 174	0.10 281	0.08 241	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

SCV_C0	0.08 92	0.07 251	0.07 13	0.16 230	0.09 370	0.08 94	0.15 350	0.11 67	0.12 164	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.11 211	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.05 215

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.22 611	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.10 40	0.10 88	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 311	0.04 78

AIO-test1	0.10 264	0.07 251	0.10 205	0.23 635	0.07 142	0.09 152	0.13 187	0.21 390	0.14 241	0.11 284	0.12 291	0.09 243	0.07 186	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.09 512	0.10 577	0.03 1	0.06 327

fffft	0.09 185	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.17 466	0.12 94	0.11 121	0.08 141	0.07 69	0.09 243	0.06 71	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.05 215
1: 1. 1
mms	0.09 185	0.07 251	0.08 62	0.16 230	0.08 234	0.10 217	0.16 424	0.12 94	0.11 121	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.06 71	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.03 2

tg	0.10 264	0.06 125	0.10 205	0.18 411	0.08 234	0.11 274	0.16 424	0.20 363	0.12 164	0.08 141	0.11 268	0.11 312	0.07 186	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.04 50	0.04 78

rvit_stereo_0081	0.11 318	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.14 162	0.24 478	0.11 284	0.13 311	0.13 367	0.09 288	0.11 211	0.12 376	0.10 553	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.05 215

rvit_stereo_0082	0.11 318	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.14 162	0.24 478	0.11 284	0.13 311	0.13 367	0.09 288	0.11 211	0.12 376	0.10 553	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.05 215

Pointernet	0.09 185	0.04 1	0.09 136	0.16 230	0.08 234	0.13 387	0.10 42	0.15 205	0.17 340	0.09 196	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.08 445	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 311	0.05 215

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 318	0.05 45	0.11 268	0.15 131	0.13 598	0.13 387	0.16 424	0.23 441	0.17 340	0.10 247	0.12 291	0.10 281	0.07 186	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.08 488

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 185	0.10 525	0.31 640	0.15 131	0.06 33	0.08 94	0.14 261	0.10 40	0.10 88	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.04 1	0.11 211	0.07 1	0.12 610	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.05 176	0.05 215

AIO-Stereo	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.18 411	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.15 205	0.09 60	0.08 141	0.08 135	0.07 133	0.05 15	0.11 211	0.08 28	0.05 52	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

RSM	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.12 94	0.10 88	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.11 211	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

trnet	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.12 7	0.05 2	0.12 329	0.11 71	0.13 128	0.10 88	0.08 141	0.13 311	0.09 243	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.08 445	0.05 286	0.05 55	0.03 1	0.06 311	0.05 215

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 264	0.08 378	0.12 317	0.16 230	0.08 234	0.15 451	0.16 424	0.18 320	0.18 374	0.10 247	0.09 174	0.09 243	0.08 241	0.11 211	0.12 376	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.07 398	0.06 327

MyStereo06	0.10 264	0.07 251	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.18 516	0.19 351	0.12 164	0.12 329	0.08 135	0.07 133	0.07 186	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.06 311	0.06 327

AE-Stereo	0.10 264	0.08 378	0.10 205	0.18 411	0.09 370	0.10 217	0.15 350	0.14 162	0.19 394	0.09 196	0.14 327	0.12 334	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.06 444	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

ff7	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.10 247	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

ffff	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.10 247	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

11t	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.10 247	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

IGEV_Zeroshot_test	0.09 185	0.05 45	0.12 317	0.13 23	0.08 234	0.12 329	0.13 187	0.17 285	0.11 121	0.10 247	0.06 25	0.09 243	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.05 215

EKT-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.14 414	0.15 131	0.10 486	0.13 387	0.14 261	0.18 320	0.21 435	0.11 284	0.08 135	0.12 334	0.09 288	0.11 211	0.12 376	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.06 303	0.08 468	0.07 417

4D-IteraStereo	0.09 185	0.07 251	0.10 205	0.18 411	0.07 142	0.09 152	0.15 350	0.17 285	0.15 269	0.10 247	0.11 268	0.10 281	0.07 186	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.03 1	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.05 215

anonymousdsp	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.09 196	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

ProNet	0.09 185	0.07 251	0.10 205	0.17 317	0.08 234	0.10 217	0.15 350	0.15 205	0.12 164	0.09 196	0.06 25	0.07 133	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.06 327

MC-Stereo	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.10 217	0.14 261	0.12 94	0.10 88	0.09 196	0.12 291	0.09 243	0.06 71	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

DCANet-4	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.06 33	0.09 152	0.17 466	0.18 320	0.19 394	0.13 364	0.16 361	0.09 243	0.14 472	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

ccc-4	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.10 247	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

fff	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.15 131	0.07 142	0.09 152	0.17 466	0.16 246	0.20 418	0.13 364	0.16 361	0.10 281	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

ADStereo(finetuned)	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.06 33	0.09 152	0.17 466	0.15 205	0.19 394	0.13 364	0.17 385	0.10 281	0.12 406	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

DisPM	0.11 318	0.07 251	0.12 317	0.16 230	0.09 370	0.06 16	0.13 187	0.17 285	0.17 340	0.14 392	0.20 436	0.12 334	0.10 335	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.11 595

raft_robust	0.13 426	0.10 525	0.07 13	0.18 411	0.08 234	0.13 387	0.24 637	0.28 544	0.33 578	0.20 537	0.19 424	0.14 390	0.10 335	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.04 78

RAFT+CT+SA	0.13 426	0.11 552	0.09 136	0.19 487	0.09 370	0.15 451	0.28 674	0.22 417	0.22 449	0.15 419	0.26 539	0.10 281	0.10 335	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.08 487	0.07 398	0.06 327

SA	0.12 398	0.09 462	0.08 62	0.18 411	0.08 234	0.12 329	0.24 637	0.23 441	0.18 374	0.17 467	0.27 548	0.14 390	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.08 487	0.05 176	0.04 78

IGEV-Stereo	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.09 196	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.07 142	0.07 47	0.14 261	0.12 94	0.15 269	0.09 196	0.08 135	0.07 133	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.04 78

test_1	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.07 142	0.07 47	0.14 261	0.12 94	0.15 269	0.09 196	0.08 135	0.07 133	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.04 78

CrosDoStereo	0.12 398	0.06 125	0.12 317	0.14 71	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.17 285	0.22 449	0.19 514	0.24 494	0.15 419	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

PFNet+	0.11 318	0.06 125	0.13 373	0.16 230	0.09 370	0.05 5	0.12 108	0.17 285	0.21 435	0.16 448	0.19 424	0.14 390	0.10 335	0.11 211	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.09 512	0.08 487	0.06 311	0.11 595

Patchmatch Stereo++	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.06 16	0.11 71	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417
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	0.11 318	0.07 251	0.16 499	0.19 487	0.09 370	0.08 94	0.13 187	0.18 320	0.13 208	0.16 448	0.21 460	0.13 367	0.14 472	0.11 211	0.14 466	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.06 303	0.06 311	0.05 215

STrans-v2	0.10 264	0.07 251	0.12 317	0.18 411	0.07 142	0.10 217	0.14 261	0.21 390	0.11 121	0.11 284	0.15 348	0.12 334	0.10 335	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.04 50	0.04 78

TransformOpticalFlow	0.10 264	0.08 378	0.13 373	0.18 411	0.07 142	0.09 152	0.15 350	0.19 351	0.15 269	0.12 329	0.17 385	0.11 312	0.11 373	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.05 215

OMP-Stereo	0.11 318	0.06 125	0.14 414	0.18 411	0.08 234	0.09 152	0.12 108	0.21 390	0.21 435	0.13 364	0.14 327	0.11 312	0.12 406	0.11 211	0.13 423	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

NF-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.23 441	0.19 394	0.12 329	0.17 385	0.12 334	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.12 608

OCTAStereo	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.23 441	0.19 394	0.12 329	0.17 385	0.12 334	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.12 608

PSM-softLoss	0.12 398	0.07 251	0.15 463	0.17 317	0.09 370	0.08 94	0.13 187	0.24 465	0.17 340	0.14 392	0.19 424	0.13 367	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.12 608

KMStereo	0.12 398	0.07 251	0.15 463	0.17 317	0.09 370	0.08 94	0.13 187	0.24 465	0.17 340	0.14 392	0.19 424	0.13 367	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.12 608

PSM-adaLoss	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

PSM-AAD	0.11 318	0.07 251	0.10 205	0.19 487	0.09 370	0.10 217	0.15 350	0.20 363	0.13 208	0.12 329	0.14 327	0.18 470	0.11 373	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.08 487	0.06 311	0.14 650

ROB_FTStereo_v2	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

ROB_FTStereo	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.06 16	0.11 71	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

HUI-Stereo	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

DeepStereo_LL	0.12 398	0.06 125	0.12 317	0.14 71	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.17 285	0.22 449	0.19 514	0.24 494	0.15 419	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

RE-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.23 441	0.19 394	0.12 329	0.17 385	0.12 334	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.12 608

Pruner-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.06 16	0.12 108	0.17 285	0.17 340	0.13 364	0.19 424	0.13 367	0.09 288	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.08 488

TVStereo	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.23 441	0.19 394	0.12 329	0.17 385	0.12 334	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.12 608

iGMRVC	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

RAFT-345	0.11 318	0.07 251	0.15 463	0.16 230	0.08 234	0.08 94	0.12 108	0.15 205	0.10 88	0.11 284	0.36 618	0.09 243	0.09 288	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.04 50	0.05 215

iRAFT	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.06 16	0.11 71	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

GMM-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.10 205	0.18 411	0.09 370	0.08 94	0.15 350	0.23 441	0.16 309	0.11 284	0.15 348	0.13 367	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.09 535

RAFT-IKP	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

rafts_anoy	0.11 318	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.08 234	0.10 217	0.14 261	0.17 285	0.14 241	0.13 364	0.13 311	0.12 334	0.10 335	0.11 211	0.12 376	0.07 360	0.04 25	0.09 512	0.11 611	0.07 398	0.06 327

iRaftStereo_RVC	0.10 264	0.07 251	0.09 136	0.17 317	0.09 370	0.11 274	0.17 466	0.18 320	0.12 164	0.09 196	0.12 291	0.10 281	0.07 186	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.04 50	0.04 78

DCANet	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.06 33	0.09 152	0.17 466	0.15 205	0.19 394	0.13 364	0.17 385	0.10 281	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

csc	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.15 131	0.07 142	0.09 152	0.17 466	0.16 246	0.20 418	0.13 364	0.16 361	0.10 281	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

cscssc	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.15 131	0.07 142	0.09 152	0.17 466	0.16 246	0.20 418	0.13 364	0.16 361	0.10 281	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.06 33	0.10 217	0.16 424	0.17 285	0.14 241	0.09 196	0.10 213	0.08 201	0.09 288	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.04 50	0.03 2

CFNet-RSSM	0.09 185	0.07 251	0.09 136	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.15 350	0.16 246	0.17 340	0.08 141	0.12 291	0.10 281	0.09 288	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.04 50	0.04 78

CREStereo	0.09 185	0.04 1	0.08 62	0.11 1	0.06 33	0.13 387	0.14 261	0.14 162	0.10 88	0.08 141	0.13 311	0.09 243	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.08 445	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 311	0.06 327
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
flow	0.09 185	0.04 1	0.12 317	0.14 71	0.11 539	0.07 47	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 196	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.12 311	0.10 217	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.07 406	0.11 589	0.13 631

S0	0.12 398	0.08 378	0.08 62	0.20 556	0.07 142	0.18 525	0.23 623	0.15 205	0.15 269	0.10 247	0.10 213	0.13 367	0.08 241	0.12 311	0.11 307	0.09 509	0.10 611	0.14 642	0.14 647	0.05 176	0.04 78

Anonymus	0.08 92	0.05 45	0.10 205	0.15 131	0.08 234	0.10 217	0.15 350	0.15 205	0.10 88	0.07 80	0.06 25	0.07 133	0.08 241	0.12 311	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.05 176	0.06 327

LGCAT	0.08 92	0.04 1	0.10 205	0.11 1	0.06 33	0.07 47	0.12 108	0.07 7	0.08 30	0.09 196	0.07 69	0.07 133	0.08 241	0.12 311	0.11 307	0.10 553	0.09 589	0.04 1	0.05 202	0.04 50	0.09 535

TestStereo_HL2	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.12 7	0.08 234	0.12 329	0.14 261	0.20 363	0.18 374	0.13 364	0.21 460	0.12 334	0.10 335	0.12 311	0.12 376	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.07 398	0.07 417

GGDA	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.13 23	0.07 142	0.12 329	0.14 261	0.19 351	0.19 394	0.13 364	0.20 436	0.12 334	0.09 288	0.12 311	0.12 376	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.07 417

aanet-new-28k	0.08 92	0.07 251	0.09 136	0.18 411	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.10 40	0.09 60	0.09 196	0.08 135	0.08 201	0.06 71	0.12 311	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

PSi22	0.08 92	0.06 125	0.11 268	0.16 230	0.07 142	0.08 94	0.10 42	0.14 162	0.08 30	0.08 141	0.06 25	0.10 281	0.06 71	0.12 311	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 78

Lsterematch	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.16 230	0.07 142	0.13 387	0.15 350	0.14 162	0.17 340	0.16 448	0.18 413	0.15 419	0.15 490	0.12 311	0.14 466	0.07 360	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.06 311	0.06 327

Hybrid-DGEV-2	0.11 318	0.06 125	0.12 317	0.18 411	0.09 370	0.09 152	0.13 187	0.28 544	0.29 546	0.11 284	0.11 268	0.09 243	0.12 406	0.12 311	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

WQFJA1	0.10 264	0.07 251	0.08 62	0.20 556	0.09 370	0.12 329	0.17 466	0.17 285	0.17 340	0.09 196	0.10 213	0.08 201	0.10 335	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.05 215

WQFJX	0.10 264	0.07 251	0.09 136	0.21 591	0.09 370	0.12 329	0.16 424	0.18 320	0.17 340	0.12 329	0.10 213	0.07 133	0.09 288	0.12 311	0.10 217	0.06 176	0.07 520	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

NLMM	0.10 264	0.07 251	0.08 62	0.20 556	0.09 370	0.12 329	0.17 466	0.17 285	0.17 340	0.09 196	0.10 213	0.08 201	0.10 335	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.05 215

Select-FE	0.11 318	0.06 125	0.20 578	0.15 131	0.11 539	0.11 274	0.13 187	0.21 390	0.18 374	0.09 196	0.11 268	0.10 281	0.06 71	0.12 311	0.09 110	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.08 487	0.06 311	0.08 488

GASTEREO	0.08 92	0.05 45	0.09 136	0.19 487	0.07 142	0.07 47	0.12 108	0.14 162	0.11 121	0.10 247	0.09 174	0.07 133	0.04 1	0.12 311	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

4.25_new	0.07 7	0.08 378	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.08 9	0.14 162	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.12 311	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 378	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.08 9	0.14 162	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.12 311	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 378	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.08 9	0.14 162	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.12 311	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

MM-Stereo_test2	0.09 185	0.06 125	0.09 136	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.18 516	0.15 205	0.14 241	0.07 80	0.10 213	0.07 133	0.06 71	0.12 311	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.03 2

SMoEStereo_RVC	0.08 92	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.14 261	0.11 67	0.13 208	0.09 196	0.07 69	0.07 133	0.07 186	0.12 311	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

ours_stereo	0.09 185	0.07 251	0.09 136	0.17 317	0.08 234	0.11 274	0.16 424	0.11 67	0.12 164	0.08 141	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.12 311	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.03 2

rvit_stereo_0083	0.12 398	0.08 378	0.17 530	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.14 162	0.26 514	0.11 284	0.14 327	0.13 367	0.10 335	0.12 311	0.12 376	0.10 553	0.08 553	0.09 512	0.07 406	0.07 398	0.05 215

rvit_stereo_0081_aga	0.11 318	0.09 462	0.14 414	0.18 411	0.09 370	0.13 387	0.14 261	0.14 162	0.19 394	0.10 247	0.18 413	0.16 434	0.09 288	0.12 311	0.09 110	0.10 553	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.06 327

model_zeroshot	0.10 264	0.04 1	0.11 268	0.15 131	0.09 370	0.12 329	0.14 261	0.20 363	0.13 208	0.11 284	0.10 213	0.12 334	0.07 186	0.12 311	0.10 217	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.06 327

rvit_stereo_0080	0.10 264	0.08 378	0.14 414	0.15 131	0.09 370	0.07 47	0.15 350	0.16 246	0.16 309	0.11 284	0.10 213	0.14 390	0.08 241	0.12 311	0.10 217	0.09 509	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.05 215

MyStereo07	0.10 264	0.07 251	0.10 205	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.18 516	0.15 205	0.15 269	0.09 196	0.06 25	0.06 44	0.07 186	0.12 311	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.06 327

whm_eth	0.10 264	0.08 378	0.14 414	0.15 131	0.09 370	0.07 47	0.15 350	0.16 246	0.16 309	0.11 284	0.10 213	0.14 390	0.08 241	0.12 311	0.10 217	0.09 509	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.05 215

MSKI-zero shot	0.09 185	0.05 45	0.09 136	0.15 131	0.07 142	0.10 217	0.13 187	0.14 162	0.13 208	0.09 196	0.09 174	0.09 243	0.06 71	0.12 311	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

MIF-Stereo (partial)	0.11 318	0.06 125	0.10 205	0.19 487	0.10 486	0.10 217	0.11 71	0.17 285	0.18 374	0.14 392	0.16 361	0.09 243	0.11 373	0.12 311	0.12 376	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.07 417

MIM_Stereo	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.15 131	0.07 142	0.06 16	0.12 108	0.20 363	0.14 241	0.13 364	0.13 311	0.09 243	0.05 15	0.12 311	0.08 28	0.05 52	0.06 444	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.05 215

Any-RAFT	0.10 264	0.05 45	0.09 136	0.14 71	0.07 142	0.13 387	0.14 261	0.21 390	0.15 269	0.11 284	0.12 291	0.12 334	0.09 288	0.12 311	0.09 110	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.05 215

RAFT-Test	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.15 131	0.07 142	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.13 208	0.09 196	0.10 213	0.10 281	0.09 288	0.12 311	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

CES	0.08 92	0.04 1	0.08 62	0.14 71	0.07 142	0.09 152	0.14 261	0.11 67	0.09 60	0.08 141	0.09 174	0.11 312	0.06 71	0.12 311	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.05 215

RCA-Stereo	0.09 185	0.06 125	0.09 136	0.16 230	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.18 320	0.14 241	0.09 196	0.10 213	0.08 201	0.07 186	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.04 78

TestStereo1	0.13 426	0.08 378	0.08 62	0.19 487	0.08 234	0.18 525	0.29 684	0.23 441	0.16 309	0.17 467	0.20 436	0.16 434	0.10 335	0.12 311	0.13 423	0.06 176	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.05 176	0.05 215

test_5	0.14 463	0.12 570	0.08 62	0.20 556	0.10 486	0.14 424	0.29 684	0.21 390	0.24 478	0.18 497	0.28 562	0.11 312	0.15 490	0.12 311	0.13 423	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.08 487	0.08 468	0.07 417

SA-5K	0.13 426	0.08 378	0.08 62	0.19 487	0.08 234	0.18 525	0.29 684	0.23 441	0.16 309	0.17 467	0.20 436	0.16 434	0.10 335	0.12 311	0.13 423	0.06 176	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.05 176	0.05 215

IPLGR	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.12 329	0.17 466	0.21 390	0.24 478	0.11 284	0.12 291	0.11 312	0.08 241	0.12 311	0.12 376	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.04 50	0.04 78

LCNet	0.11 318	0.07 251	0.09 136	0.19 487	0.09 370	0.08 94	0.15 350	0.21 390	0.15 269	0.11 284	0.15 348	0.16 434	0.11 373	0.12 311	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.15 657

IIG-Stereo	0.11 318	0.06 125	0.13 373	0.17 317	0.08 234	0.11 274	0.12 108	0.22 417	0.17 340	0.14 392	0.17 385	0.11 312	0.12 406	0.12 311	0.12 376	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

KYRaft	0.11 318	0.07 251	0.10 205	0.19 487	0.09 370	0.08 94	0.15 350	0.22 417	0.12 164	0.13 364	0.16 361	0.20 497	0.10 335	0.12 311	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.06 311	0.16 668

DEmStereo	0.12 398	0.06 125	0.14 414	0.14 71	0.10 486	0.16 483	0.15 350	0.16 246	0.24 478	0.17 467	0.24 494	0.13 367	0.14 472	0.12 311	0.13 423	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

THIR-Stereo	0.12 398	0.07 251	0.11 268	0.15 131	0.08 234	0.14 424	0.16 424	0.17 285	0.25 500	0.16 448	0.24 494	0.14 390	0.12 406	0.12 311	0.14 466	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

PFNet	0.12 398	0.06 125	0.17 530	0.17 317	0.08 234	0.09 152	0.15 350	0.26 502	0.20 418	0.16 448	0.16 361	0.14 390	0.11 373	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

GrayStereo	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.19 487	0.09 370	0.09 152	0.16 424	0.18 320	0.17 340	0.14 392	0.17 385	0.17 456	0.11 373	0.12 311	0.11 307	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.10 567

DeepStereo_RVC	0.11 318	0.08 378	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.08 94	0.12 108	0.17 285	0.12 164	0.13 364	0.14 327	0.12 334	0.12 406	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.08 488

IRAFT_RVC	0.12 398	0.08 378	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.07 47	0.15 350	0.24 465	0.23 461	0.14 392	0.14 327	0.15 419	0.12 406	0.12 311	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.06 303	0.06 311	0.06 327

CRE-IMP	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.10 217	0.12 108	0.18 320	0.10 88	0.14 392	0.13 311	0.13 367	0.12 406	0.12 311	0.11 307	0.07 360	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.08 488

Prome-Stereo	0.11 318	0.06 125	0.10 205	0.18 411	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.22 417	0.13 208	0.12 329	0.17 385	0.13 367	0.08 241	0.12 311	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.09 535

raft+_RVC	0.11 318	0.07 251	0.09 136	0.16 230	0.07 142	0.10 217	0.11 71	0.24 465	0.20 418	0.12 329	0.15 348	0.12 334	0.08 241	0.12 311	0.13 423	0.07 360	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

TANstereo	0.09 185	0.04 1	0.08 62	0.13 23	0.06 33	0.11 274	0.14 261	0.15 205	0.19 394	0.11 284	0.15 348	0.10 281	0.06 71	0.12 311	0.09 110	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.05 215

raftrobust	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.08 234	0.09 152	0.10 42	0.18 320	0.16 309	0.10 247	0.09 174	0.12 334	0.07 186	0.12 311	0.10 217	0.08 445	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.05 215

RALCasStereoNet	0.10 264	0.06 125	0.09 136	0.16 230	0.08 234	0.12 329	0.14 261	0.17 285	0.11 121	0.12 329	0.17 385	0.14 390	0.10 335	0.12 311	0.11 307	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.05 202	0.08 468	0.07 417

RALAANet	0.11 318	0.08 378	0.10 205	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.10 42	0.20 363	0.15 269	0.14 392	0.13 311	0.16 434	0.09 288	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

XX-Stereo	0.09 185	0.05 45	0.08 62	0.17 317	0.09 370	0.15 451	0.12 108	0.20 363	0.10 88	0.10 247	0.14 327	0.07 133	0.06 71	0.12 311	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.04 50	0.04 78

AFF-stereo	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.07 142	0.10 217	0.16 424	0.17 285	0.09 60	0.10 247	0.12 291	0.09 243	0.09 288	0.12 311	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.07 406	0.04 50	0.03 2

Gwc-CoAtRS	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.10 217	0.14 261	0.17 285	0.17 340	0.08 141	0.10 213	0.12 334	0.09 288	0.12 311	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.04 50	0.04 78

DN-CSS_ROB	0.13 426	0.13 598	0.16 499	0.18 411	0.10 486	0.16 483	0.08 9	0.22 417	0.18 374	0.17 467	0.22 472	0.13 367	0.13 448	0.12 311	0.13 423	0.05 52	0.05 286	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.06 327

zzzzzzz1	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.21 591	0.10 486	0.12 329	0.18 516	0.22 417	0.20 418	0.13 364	0.12 291	0.08 201	0.08 241	0.13 369	0.09 110	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

SME	0.11 318	0.09 462	0.10 205	0.17 317	0.07 142	0.20 566	0.13 187	0.21 390	0.17 340	0.12 329	0.13 311	0.10 281	0.12 406	0.13 369	0.13 423	0.07 360	0.07 520	0.08 424	0.09 535	0.06 311	0.05 215

PhaseNet	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.15 131	0.08 234	0.10 217	0.14 261	0.20 363	0.12 164	0.07 80	0.08 135	0.09 243	0.10 335	0.13 369	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.05 215

ManiGeoR	0.10 264	0.05 45	0.12 317	0.12 7	0.08 234	0.12 329	0.12 108	0.24 465	0.14 241	0.12 329	0.14 327	0.12 334	0.09 288	0.13 369	0.13 423	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.07 398	0.07 417

HLf10	0.10 264	0.05 45	0.12 317	0.12 7	0.08 234	0.12 329	0.12 108	0.24 465	0.14 241	0.12 329	0.14 327	0.12 334	0.09 288	0.13 369	0.13 423	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.07 398	0.07 417

TestStereo_HLe17	0.10 264	0.05 45	0.12 317	0.13 23	0.07 142	0.11 274	0.15 350	0.21 390	0.15 269	0.11 284	0.14 327	0.11 312	0.09 288	0.13 369	0.12 376	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.07 398	0.06 327

Selective-IGEV-i16pc	0.13 426	0.06 125	0.13 373	0.15 131	0.11 539	0.38 684	0.16 424	0.23 441	0.16 309	0.10 247	0.15 348	0.09 243	0.06 71	0.13 369	0.10 217	0.10 553	0.08 553	0.06 209	0.07 406	0.09 533	0.09 535

Hybrid-DGEV-03	0.10 264	0.06 125	0.09 136	0.18 411	0.08 234	0.16 483	0.14 261	0.15 205	0.14 241	0.13 364	0.16 361	0.12 334	0.09 288	0.13 369	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.05 176	0.04 78

FlowAnything_test	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.15 131	0.09 370	0.07 47	0.14 261	0.20 363	0.11 121	0.09 196	0.09 174	0.12 334	0.12 406	0.13 369	0.11 307	0.09 509	0.06 444	0.09 512	0.09 535	0.06 311	0.09 535

xyz-stereo-finetune2	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.13 23	0.07 142	0.11 274	0.19 557	0.17 285	0.12 164	0.15 419	0.15 348	0.17 456	0.12 406	0.13 369	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.06 327

xyz-stereo-finetune	0.11 318	0.08 378	0.13 373	0.14 71	0.06 33	0.10 217	0.19 557	0.17 285	0.19 394	0.12 329	0.14 327	0.15 419	0.10 335	0.13 369	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.05 215

xyz-stereo	0.13 426	0.07 251	0.20 578	0.15 131	0.05 2	0.20 566	0.15 350	0.17 285	0.31 564	0.15 419	0.29 574	0.26 572	0.16 518	0.13 369	0.12 376	0.05 52	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

tt45	0.09 185	0.06 125	0.11 268	0.15 131	0.07 142	0.11 274	0.16 424	0.13 128	0.11 121	0.09 196	0.06 25	0.08 201	0.06 71	0.13 369	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

fffy	0.09 185	0.08 378	0.09 136	0.16 230	0.07 142	0.13 387	0.17 466	0.13 128	0.12 164	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.09 288	0.13 369	0.11 307	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.05 215

PAM	0.10 264	0.05 45	0.16 499	0.15 131	0.08 234	0.09 152	0.16 424	0.15 205	0.16 309	0.12 329	0.09 174	0.09 243	0.07 186	0.13 369	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.06 327

WCG-NET	0.08 92	0.05 45	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.11 274	0.14 261	0.13 128	0.13 208	0.06 26	0.09 174	0.07 133	0.06 71	0.13 369	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

GCAP-BAT	0.09 185	0.05 45	0.11 268	0.13 23	0.07 142	0.11 274	0.14 261	0.14 162	0.16 309	0.07 80	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.13 369	0.08 28	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.04 50	0.04 78

WCG-NET（raft）	0.08 92	0.05 45	0.10 205	0.15 131	0.06 33	0.11 274	0.13 187	0.15 205	0.12 164	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.13 369	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

IGEV++	0.08 92	0.06 125	0.08 62	0.18 411	0.07 142	0.09 152	0.13 187	0.10 40	0.09 60	0.08 141	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.13 369	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

1111x	0.15 508	0.08 378	0.12 317	0.18 411	0.07 142	0.18 525	0.25 652	0.31 585	0.24 478	0.17 467	0.24 494	0.26 572	0.15 490	0.13 369	0.23 608	0.07 360	0.07 520	0.08 424	0.09 535	0.07 398	0.06 327

plain	0.10 264	0.08 378	0.10 205	0.19 487	0.09 370	0.10 217	0.15 350	0.14 162	0.13 208	0.13 364	0.15 348	0.09 243	0.12 406	0.13 369	0.12 376	0.07 360	0.05 286	0.09 512	0.06 303	0.06 311	0.06 327

GCAPDPT-zeroshot	0.09 185	0.05 45	0.11 268	0.13 23	0.07 142	0.11 274	0.14 261	0.14 162	0.16 309	0.07 80	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.13 369	0.08 28	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.04 50	0.04 78

GCAP-Stereo	0.09 185	0.07 251	0.13 373	0.18 411	0.06 33	0.11 274	0.07 5	0.13 128	0.12 164	0.09 196	0.10 213	0.07 133	0.09 288	0.13 369	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

knoymous	0.11 318	0.05 45	0.12 317	0.13 23	0.07 142	0.15 451	0.14 261	0.19 351	0.13 208	0.11 284	0.17 385	0.13 367	0.09 288	0.13 369	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.08 468	0.07 417

RAFT_CTSACE	0.12 398	0.09 462	0.10 205	0.22 611	0.08 234	0.12 329	0.24 637	0.18 320	0.16 309	0.20 537	0.27 548	0.13 367	0.07 186	0.13 369	0.09 110	0.05 52	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.04 50	0.04 78

MIPNet	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.17 317	0.09 370	0.12 329	0.14 261	0.20 363	0.24 478	0.11 284	0.10 213	0.09 243	0.07 186	0.13 369	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

GwcNet-ADL	0.13 426	0.08 378	0.14 414	0.20 556	0.09 370	0.11 274	0.20 581	0.30 573	0.24 478	0.13 364	0.14 327	0.18 470	0.14 472	0.13 369	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.07 398	0.06 327

HHNet	0.11 318	0.06 125	0.16 499	0.15 131	0.14 620	0.07 47	0.13 187	0.20 363	0.17 340	0.14 392	0.25 522	0.11 312	0.08 241	0.13 369	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.05 176	0.09 535

NRIStereo	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.18 411	0.08 234	0.10 217	0.14 261	0.16 246	0.15 269	0.12 329	0.14 327	0.13 367	0.12 406	0.13 369	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.07 417

FTStereo	0.12 398	0.06 125	0.14 414	0.18 411	0.09 370	0.07 47	0.15 350	0.21 390	0.18 374	0.12 329	0.24 494	0.12 334	0.12 406	0.13 369	0.13 423	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.10 567

ASMatch	0.11 318	0.06 125	0.13 373	0.16 230	0.10 486	0.07 47	0.14 261	0.17 285	0.17 340	0.12 329	0.16 361	0.16 434	0.10 335	0.13 369	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.08 488

RAFT-RH_RVC	0.11 318	0.06 125	0.14 414	0.16 230	0.09 370	0.12 329	0.12 108	0.17 285	0.12 164	0.13 364	0.41 655	0.11 312	0.10 335	0.13 369	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.05 202	0.04 50	0.06 327

AnonymousM	0.09 185	0.05 45	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.19 351	0.14 241	0.13 364	0.11 268	0.09 243	0.08 241	0.13 369	0.10 217	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.05 202	0.05 176	0.05 215

111	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.15 131	0.07 142	0.10 217	0.14 261	0.21 390	0.23 461	0.11 284	0.12 291	0.14 390	0.11 373	0.13 369	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.05 176	0.05 215

PMTNet	0.09 185	0.05 45	0.09 136	0.12 7	0.06 33	0.12 329	0.14 261	0.15 205	0.11 121	0.09 196	0.13 311	0.10 281	0.07 186	0.13 369	0.10 217	0.15 654	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.07 398	0.06 327

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 185	0.08 378	0.08 62	0.21 591	0.09 370	0.08 94	0.11 71	0.10 40	0.09 60	0.07 80	0.10 213	0.05 5	0.06 71	0.14 404	0.11 307	0.05 52	0.06 444	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

HLF11	0.11 318	0.05 45	0.13 373	0.12 7	0.08 234	0.14 424	0.11 71	0.22 417	0.10 88	0.12 329	0.23 481	0.11 312	0.11 373	0.14 404	0.13 423	0.08 445	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.08 468	0.08 488

HLf8	0.11 318	0.05 45	0.13 373	0.11 1	0.08 234	0.15 451	0.12 108	0.22 417	0.15 269	0.13 364	0.17 385	0.12 334	0.10 335	0.14 404	0.12 376	0.09 509	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.08 468	0.08 488

TestStereo-Hl	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.13 23	0.08 234	0.15 451	0.14 261	0.20 363	0.17 340	0.13 364	0.16 361	0.12 334	0.11 373	0.14 404	0.13 423	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.06 327

RT-IGEV	0.13 426	0.06 125	0.13 373	0.15 131	0.09 370	0.15 451	0.17 466	0.24 465	0.27 524	0.16 448	0.17 385	0.17 456	0.10 335	0.14 404	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.05 202	0.07 398	0.07 417

Selective-IGEV-i1	0.13 426	0.07 251	0.12 317	0.19 487	0.08 234	0.18 525	0.16 424	0.22 417	0.30 556	0.16 448	0.17 385	0.16 434	0.10 335	0.14 404	0.13 423	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

FACV-RUCA	0.13 426	0.11 552	0.12 317	0.19 487	0.12 575	0.15 451	0.15 350	0.22 417	0.20 418	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.16 518	0.14 404	0.13 423	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.10 566	0.08 488

PAM_32	0.09 185	0.05 45	0.17 530	0.15 131	0.08 234	0.10 217	0.15 350	0.14 162	0.15 269	0.09 196	0.08 135	0.09 243	0.07 186	0.14 404	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.06 327

rvit_stereo_ft	0.12 398	0.07 251	0.13 373	0.19 487	0.10 486	0.12 329	0.17 466	0.16 246	0.16 309	0.12 329	0.13 311	0.15 419	0.10 335	0.14 404	0.13 423	0.09 509	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.05 215

CAS++	0.11 318	0.07 251	0.11 268	0.14 71	0.09 370	0.12 329	0.14 261	0.24 465	0.14 241	0.11 284	0.09 174	0.11 312	0.07 186	0.14 404	0.09 110	0.11 585	0.09 589	0.09 512	0.07 406	0.07 398	0.08 488
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CoDeX	0.12 398	0.07 251	0.12 317	0.17 317	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.23 441	0.27 524	0.13 364	0.17 385	0.16 434	0.11 373	0.14 404	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.05 215

ff1	0.13 426	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.17 506	0.17 466	0.15 205	0.19 394	0.15 419	0.25 522	0.19 485	0.13 448	0.14 404	0.20 567	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.08 487	0.06 311	0.06 327

mmx	0.14 463	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.17 506	0.17 466	0.27 524	0.25 500	0.15 419	0.25 522	0.19 485	0.13 448	0.14 404	0.20 567	0.08 445	0.06 444	0.09 512	0.08 487	0.08 468	0.08 488

xxx	0.14 463	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.17 506	0.17 466	0.27 524	0.25 500	0.15 419	0.25 522	0.19 485	0.13 448	0.14 404	0.20 567	0.08 445	0.06 444	0.09 512	0.08 487	0.08 468	0.08 488

anonymousdsp2	0.11 318	0.07 251	0.10 205	0.16 230	0.09 370	0.13 387	0.14 261	0.18 320	0.22 449	0.13 364	0.14 327	0.12 334	0.09 288	0.14 404	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.05 215

CASS	0.13 426	0.12 570	0.11 268	0.23 635	0.09 370	0.15 451	0.17 466	0.18 320	0.19 394	0.17 467	0.18 413	0.15 419	0.15 490	0.14 404	0.14 466	0.09 509	0.06 444	0.10 561	0.08 487	0.09 533	0.07 417
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 426	0.07 251	0.13 373	0.18 411	0.09 370	0.13 387	0.17 466	0.19 351	0.29 546	0.15 419	0.24 494	0.15 419	0.14 472	0.14 404	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.09 535	0.05 176	0.06 327

riskmin	0.11 318	0.06 125	0.13 373	0.14 71	0.08 234	0.14 424	0.14 261	0.18 320	0.14 241	0.11 284	0.14 327	0.16 434	0.11 373	0.14 404	0.12 376	0.09 509	0.05 286	0.07 324	0.05 202	0.08 468	0.08 488

IPLG	0.10 264	0.07 251	0.15 463	0.17 317	0.08 234	0.11 274	0.14 261	0.20 363	0.15 269	0.12 329	0.17 385	0.07 133	0.07 186	0.14 404	0.13 423	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

sCroCo_RVC	0.12 398	0.09 462	0.23 603	0.24 644	0.11 539	0.19 550	0.14 261	0.17 285	0.14 241	0.10 247	0.13 311	0.12 334	0.07 186	0.14 404	0.11 307	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.08 487	0.05 176	0.07 417

SFCPSM	0.13 426	0.07 251	0.14 414	0.17 317	0.09 370	0.15 451	0.16 424	0.28 544	0.27 524	0.14 392	0.17 385	0.12 334	0.13 448	0.14 404	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.06 327

FENet	0.13 426	0.08 378	0.12 317	0.16 230	0.08 234	0.14 424	0.15 350	0.22 417	0.23 461	0.17 467	0.23 481	0.16 434	0.12 406	0.14 404	0.15 499	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.07 417

cf-r	0.13 426	0.07 251	0.12 317	0.16 230	0.08 234	0.14 424	0.19 557	0.20 363	0.25 500	0.17 467	0.25 522	0.21 506	0.16 518	0.14 404	0.14 466	0.10 553	0.05 286	0.06 209	0.08 487	0.06 311	0.06 327

GwcNet-RSSM	0.14 463	0.07 251	0.12 317	0.15 131	0.08 234	0.15 451	0.20 581	0.21 390	0.27 524	0.18 497	0.27 548	0.22 524	0.16 518	0.14 404	0.15 499	0.10 553	0.05 286	0.07 324	0.09 535	0.07 398	0.07 417

FADNet_RVC	0.16 531	0.14 610	0.40 665	0.20 556	0.11 539	0.13 387	0.13 187	0.26 502	0.22 449	0.21 552	0.23 481	0.20 497	0.17 541	0.14 404	0.16 515	0.08 445	0.08 553	0.12 613	0.09 535	0.11 589	0.10 567

iResNetv2_ROB	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.08 234	0.16 483	0.12 108	0.25 484	0.35 599	0.21 552	0.29 574	0.24 548	0.13 448	0.14 404	0.14 466	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.04 65	0.09 533	0.08 488

MLCV	0.12 398	0.07 251	0.16 499	0.18 411	0.06 33	0.15 451	0.17 466	0.19 351	0.21 435	0.18 497	0.25 522	0.17 456	0.13 448	0.14 404	0.13 423	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

iResNet	0.13 426	0.10 525	0.18 554	0.19 487	0.08 234	0.13 387	0.18 516	0.20 363	0.26 514	0.15 419	0.23 481	0.15 419	0.13 448	0.14 404	0.14 466	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

DStereoRT	0.16 531	0.06 125	0.11 268	0.19 487	0.09 370	0.12 329	0.12 108	0.28 544	0.22 449	0.12 329	0.20 436	0.11 312	0.10 335	0.15 432	0.14 466	0.06 176	0.05 286	0.96 732	0.09 535	0.05 176	0.04 78

test_sample6	0.14 463	0.08 378	0.13 373	0.16 230	0.08 234	0.17 506	0.19 557	0.25 484	0.17 340	0.17 467	0.27 548	0.19 485	0.14 472	0.15 432	0.13 423	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.08 468	0.08 488

test_sample2	0.12 398	0.07 251	0.12 317	0.14 71	0.08 234	0.16 483	0.18 516	0.21 390	0.16 309	0.14 392	0.20 436	0.19 485	0.15 490	0.15 432	0.12 376	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.08 468	0.07 417

DispNO	0.14 463	0.08 378	0.17 530	0.19 487	0.12 575	0.11 274	0.21 602	0.23 441	0.29 546	0.17 467	0.23 481	0.18 470	0.17 541	0.15 432	0.15 499	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.06 327

SMFormer	0.14 463	0.07 251	0.17 530	0.14 71	0.08 234	0.16 483	0.17 466	0.26 502	0.27 524	0.19 514	0.20 436	0.18 470	0.15 490	0.15 432	0.17 530	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.06 327

tta	0.14 463	0.07 251	0.17 530	0.14 71	0.08 234	0.16 483	0.17 466	0.26 502	0.27 524	0.19 514	0.20 436	0.18 470	0.15 490	0.15 432	0.17 530	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.06 327

qqq1	0.13 426	0.07 251	0.17 530	0.14 71	0.08 234	0.16 483	0.17 466	0.26 502	0.27 524	0.19 514	0.20 436	0.18 470	0.15 490	0.15 432	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.06 327

fff1	0.13 426	0.07 251	0.17 530	0.14 71	0.08 234	0.16 483	0.17 466	0.26 502	0.27 524	0.19 514	0.20 436	0.18 470	0.15 490	0.15 432	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.06 327

MyStereo05	0.13 426	0.07 251	0.10 205	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.18 516	0.27 524	0.35 599	0.17 467	0.14 327	0.15 419	0.11 373	0.15 432	0.13 423	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.06 311	0.06 327

MyStereo04	0.13 426	0.07 251	0.10 205	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.18 516	0.29 559	0.38 617	0.17 467	0.14 327	0.16 434	0.10 335	0.15 432	0.13 423	0.06 176	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.06 327

1test111	0.11 318	0.08 378	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.15 350	0.23 441	0.16 309	0.09 196	0.09 174	0.06 44	0.06 71	0.15 432	0.16 515	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.07 398	0.07 417

11t1	0.12 398	0.06 125	0.13 373	0.14 71	0.08 234	0.17 506	0.15 350	0.18 320	0.15 269	0.15 419	0.15 348	0.16 434	0.16 518	0.15 432	0.13 423	0.08 445	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.08 468	0.07 417

LoS	0.09 185	0.05 45	0.11 268	0.13 23	0.07 142	0.14 424	0.11 71	0.15 205	0.15 269	0.09 196	0.09 174	0.12 334	0.09 288	0.15 432	0.10 217	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.05 215
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
gwcnet-sp	0.14 463	0.07 251	0.12 317	0.18 411	0.09 370	0.16 483	0.17 466	0.24 465	0.24 478	0.18 497	0.24 494	0.15 419	0.16 518	0.15 432	0.15 499	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.08 487	0.08 468	0.07 417

scenet	0.14 463	0.07 251	0.12 317	0.18 411	0.09 370	0.16 483	0.17 466	0.24 465	0.24 478	0.18 497	0.24 494	0.15 419	0.16 518	0.15 432	0.15 499	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.08 487	0.08 468	0.07 417

DCRE	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.16 230	0.11 539	0.11 274	0.17 466	0.18 320	0.17 340	0.11 284	0.18 413	0.10 281	0.10 335	0.15 432	0.11 307	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.04 78

Selective-RAFT	0.11 318	0.10 525	0.11 268	0.21 591	0.08 234	0.16 483	0.13 187	0.20 363	0.22 449	0.10 247	0.10 213	0.11 312	0.10 335	0.15 432	0.11 307	0.05 52	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

ssnet	0.14 463	0.07 251	0.12 317	0.18 411	0.09 370	0.16 483	0.17 466	0.24 465	0.24 478	0.18 497	0.24 494	0.15 419	0.16 518	0.15 432	0.15 499	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.08 487	0.08 468	0.07 417

qqq	0.13 426	0.09 462	0.15 463	0.16 230	0.08 234	0.13 387	0.15 350	0.23 441	0.16 309	0.15 419	0.19 424	0.16 434	0.16 518	0.15 432	0.16 515	0.07 360	0.06 444	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.07 417

BUS	0.14 463	0.09 462	0.14 414	0.22 611	0.10 486	0.19 550	0.14 261	0.34 625	0.19 394	0.17 467	0.22 472	0.16 434	0.13 448	0.15 432	0.13 423	0.08 445	0.06 444	0.10 561	0.09 535	0.07 398	0.07 417

NINENet	0.16 531	0.10 525	0.15 463	0.17 317	0.11 539	0.19 550	0.14 261	0.40 669	0.36 603	0.18 497	0.21 460	0.16 434	0.13 448	0.15 432	0.13 423	0.08 445	0.08 553	0.10 561	0.07 406	0.10 566	0.09 535

BSDual-CNN	0.15 508	0.09 462	0.14 414	0.22 611	0.10 486	0.14 424	0.15 350	0.34 625	0.19 394	0.17 467	0.22 472	0.25 562	0.16 518	0.15 432	0.14 466	0.08 445	0.06 444	0.10 561	0.09 535	0.07 398	0.07 417

psmg	0.14 463	0.09 462	0.14 414	0.17 317	0.10 486	0.15 451	0.17 466	0.29 559	0.19 394	0.17 467	0.21 460	0.25 562	0.16 518	0.15 432	0.14 466	0.08 445	0.06 444	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.06 327

Anonymous3	0.16 531	0.13 598	0.33 647	0.26 660	0.14 620	0.27 645	0.17 466	0.28 544	0.28 539	0.15 419	0.17 385	0.14 390	0.10 335	0.15 432	0.12 376	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.08 487	0.08 468	0.11 595

HCRNet	0.16 531	0.24 676	0.12 317	0.35 694	0.11 539	0.15 451	0.17 466	0.26 502	0.22 449	0.19 514	0.24 494	0.21 506	0.14 472	0.15 432	0.13 423	0.11 585	0.07 520	0.11 593	0.10 577	0.09 533	0.07 417

222	0.16 531	0.07 251	0.14 414	0.14 71	0.08 234	0.24 614	0.18 516	0.30 573	0.20 418	0.17 467	0.28 562	0.17 456	0.16 518	0.15 432	0.40 698	0.10 553	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.08 488

xxxx	0.15 508	0.07 251	0.14 414	0.14 71	0.08 234	0.23 609	0.18 516	0.31 585	0.19 394	0.14 392	0.28 562	0.22 524	0.14 472	0.15 432	0.26 642	0.09 509	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.08 468	0.07 417

test_xeample	0.15 508	0.06 125	0.13 373	0.14 71	0.08 234	0.21 584	0.20 581	0.28 544	0.20 418	0.16 448	0.29 574	0.19 485	0.16 518	0.15 432	0.26 642	0.09 509	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.07 417

ARAFT	0.12 398	0.08 378	0.17 530	0.19 487	0.09 370	0.14 424	0.18 516	0.20 363	0.12 164	0.12 329	0.13 311	0.14 390	0.11 373	0.15 432	0.12 376	0.06 176	0.05 286	0.10 561	0.09 535	0.05 176	0.04 78

RAFT + AFF	0.13 426	0.07 251	0.20 578	0.20 556	0.10 486	0.14 424	0.24 637	0.26 502	0.20 418	0.11 284	0.10 213	0.12 334	0.10 335	0.15 432	0.12 376	0.07 360	0.06 444	0.09 512	0.08 487	0.06 311	0.08 488

PSMNet-RSSM	0.14 463	0.07 251	0.13 373	0.15 131	0.08 234	0.13 387	0.16 424	0.24 465	0.24 478	0.16 448	0.28 562	0.22 524	0.14 472	0.15 432	0.13 423	0.11 585	0.06 444	0.09 512	0.12 632	0.08 468	0.07 417

DMCA	0.14 463	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.09 370	0.15 451	0.17 466	0.23 441	0.27 524	0.14 392	0.19 424	0.17 456	0.18 556	0.15 432	0.17 530	0.10 553	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.09 533	0.10 567

DIP-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.14 414	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.09 25	0.16 246	0.16 309	0.11 284	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.15 432	0.13 423	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.14 71	0.06 33	0.11 274	0.10 42	0.18 320	0.18 374	0.13 364	0.16 361	0.14 390	0.11 373	0.15 432	0.13 423	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.06 311	0.05 215
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
iResNet_ROB	0.14 463	0.07 251	0.13 373	0.14 71	0.07 142	0.18 525	0.14 261	0.26 502	0.31 564	0.22 568	0.25 522	0.23 542	0.15 490	0.15 432	0.13 423	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.08 468	0.08 488

TestStereo_HL3	0.11 318	0.05 45	0.16 499	0.13 23	0.07 142	0.12 329	0.11 71	0.20 363	0.09 60	0.15 419	0.30 581	0.13 367	0.12 406	0.16 467	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.07 417

IGEV_i1	0.12 398	0.07 251	0.12 317	0.16 230	0.08 234	0.19 550	0.14 261	0.18 320	0.22 449	0.18 497	0.18 413	0.16 434	0.12 406	0.16 467	0.14 466	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.06 327

DFGA-Net	0.13 426	0.11 552	0.18 554	0.17 317	0.10 486	0.12 329	0.13 187	0.22 417	0.25 500	0.16 448	0.16 361	0.13 367	0.12 406	0.16 467	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.05 176	0.05 215

coex_refinement	0.14 463	0.07 251	0.12 317	0.17 317	0.10 486	0.15 451	0.15 350	0.26 502	0.29 546	0.18 497	0.20 436	0.22 524	0.17 541	0.16 467	0.18 548	0.08 445	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.09 533	0.08 488

FLISNet	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.13 23	0.09 370	0.09 152	0.14 261	0.21 390	0.10 88	0.19 514	0.17 385	0.14 390	0.09 288	0.16 467	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.08 487	0.07 398	0.06 327

CoSv	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.13 23	0.09 370	0.09 152	0.14 261	0.21 390	0.10 88	0.19 514	0.17 385	0.14 390	0.09 288	0.16 467	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.08 487	0.07 398	0.06 327

999	0.09 185	0.05 45	0.13 373	0.15 131	0.08 234	0.10 217	0.14 261	0.15 205	0.11 121	0.10 247	0.08 135	0.08 201	0.08 241	0.16 467	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.05 215

GCST	0.37 685	0.42 704	0.26 615	1.02 730	0.39 705	0.18 525	0.08 9	0.20 363	0.17 340	0.28 630	0.25 522	0.15 419	0.12 406	0.16 467	0.14 466	0.64 726	0.43 720	0.75 722	0.65 726	0.63 719	0.46 717

DualNet (step1)	0.16 531	0.12 570	0.20 578	0.12 7	0.14 620	0.17 506	0.13 187	0.27 524	0.23 461	0.20 537	0.20 436	0.24 548	0.19 572	0.16 467	0.16 515	0.15 654	0.06 444	0.14 642	0.14 647	0.14 642	0.12 608

test_sample7	0.15 508	0.10 525	0.16 499	0.14 71	0.11 539	0.16 483	0.16 424	0.27 524	0.23 461	0.20 537	0.20 436	0.24 548	0.19 572	0.16 467	0.16 515	0.12 610	0.06 444	0.10 561	0.09 535	0.10 566	0.10 567

test_sample5	0.14 463	0.08 378	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.18 525	0.18 516	0.25 484	0.17 340	0.17 467	0.27 548	0.18 470	0.14 472	0.16 467	0.13 423	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.08 468	0.08 488

test_sample4	0.14 463	0.08 378	0.14 414	0.15 131	0.08 234	0.19 550	0.18 516	0.26 502	0.17 340	0.16 448	0.25 522	0.18 470	0.14 472	0.16 467	0.13 423	0.08 445	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.08 488

MyStereo8	0.12 398	0.07 251	0.15 463	0.15 131	0.09 370	0.18 525	0.14 261	0.19 351	0.22 449	0.12 329	0.18 413	0.11 312	0.10 335	0.16 467	0.18 548	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.05 202	0.08 468	0.09 535

mmm	0.14 463	0.08 378	0.17 530	0.17 317	0.09 370	0.17 506	0.18 516	0.21 390	0.15 269	0.15 419	0.23 481	0.21 506	0.16 518	0.16 467	0.17 530	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.07 417

DualNet	0.14 463	0.08 378	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.18 525	0.18 516	0.25 484	0.17 340	0.17 467	0.27 548	0.18 470	0.14 472	0.16 467	0.13 423	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.08 468	0.08 488

StereoVision	0.13 426	0.12 570	0.09 136	0.24 644	0.10 486	0.15 451	0.21 602	0.21 390	0.20 418	0.12 329	0.24 494	0.10 281	0.10 335	0.16 467	0.10 217	0.09 509	0.11 624	0.12 613	0.12 632	0.06 311	0.05 215

LL-Strereo2	0.10 264	0.10 525	0.15 463	0.18 411	0.08 234	0.15 451	0.09 25	0.17 285	0.14 241	0.14 392	0.10 213	0.09 243	0.07 186	0.16 467	0.10 217	0.05 52	0.05 286	0.10 561	0.07 406	0.06 311	0.05 215

CBFPSM	0.14 463	0.06 125	0.26 615	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.15 350	0.22 417	0.23 461	0.20 537	0.27 548	0.24 548	0.16 518	0.16 467	0.18 548	0.06 176	0.06 444	0.06 209	0.07 406	0.07 398	0.07 417

IER	0.14 463	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.16 424	0.25 484	0.26 514	0.18 497	0.25 522	0.17 456	0.20 584	0.16 467	0.14 466	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.08 468	0.07 417

CIPLG	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.17 317	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.17 285	0.15 269	0.14 392	0.11 268	0.16 434	0.09 288	0.16 467	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

UDGNet	0.14 463	0.13 598	0.16 499	0.17 317	0.10 486	0.12 329	0.16 424	0.21 390	0.27 524	0.20 537	0.20 436	0.16 434	0.13 448	0.16 467	0.13 423	0.10 553	0.06 444	0.09 512	0.07 406	0.06 311	0.07 417

DAS	0.15 508	0.08 378	0.18 554	0.19 487	0.10 486	0.19 550	0.17 466	0.27 524	0.29 546	0.18 497	0.25 522	0.21 506	0.15 490	0.16 467	0.12 376	0.08 445	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.07 417

IPLGR_C	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.17 317	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.17 285	0.15 269	0.14 392	0.10 213	0.16 434	0.09 288	0.16 467	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

ACRE	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.17 317	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.17 285	0.14 241	0.14 392	0.10 213	0.16 434	0.09 288	0.16 467	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

GANet-ADL	0.13 426	0.07 251	0.15 463	0.17 317	0.10 486	0.18 525	0.15 350	0.30 573	0.20 418	0.13 364	0.18 413	0.19 485	0.12 406	0.16 467	0.13 423	0.08 445	0.06 444	0.06 209	0.05 202	0.07 398	0.08 488

RAFT	0.13 426	0.09 462	0.11 268	0.18 411	0.08 234	0.15 451	0.24 637	0.20 363	0.19 394	0.21 552	0.21 460	0.17 456	0.12 406	0.16 467	0.09 110	0.06 176	0.07 520	0.10 561	0.09 535	0.05 176	0.05 215

TestStereo	0.13 426	0.14 610	0.11 268	0.23 635	0.08 234	0.15 451	0.21 602	0.20 363	0.23 461	0.14 392	0.24 494	0.16 434	0.12 406	0.16 467	0.14 466	0.05 52	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.09 533	0.05 215

GES	0.14 463	0.08 378	0.16 499	0.15 131	0.10 486	0.13 387	0.13 187	0.28 544	0.25 500	0.16 448	0.23 481	0.18 470	0.13 448	0.16 467	0.13 423	0.08 445	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.08 468	0.09 535

GMStereo	0.13 426	0.14 610	0.14 414	0.18 411	0.09 370	0.15 451	0.16 424	0.20 363	0.24 478	0.16 448	0.17 385	0.10 281	0.10 335	0.16 467	0.13 423	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.06 327
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GANet-RSSM	0.14 463	0.07 251	0.13 373	0.13 23	0.08 234	0.14 424	0.17 466	0.22 417	0.21 435	0.17 467	0.24 494	0.23 542	0.15 490	0.16 467	0.15 499	0.10 553	0.06 444	0.07 324	0.08 487	0.08 468	0.07 417

CFNet-ft	0.14 463	0.07 251	0.15 463	0.12 7	0.09 370	0.16 483	0.18 516	0.22 417	0.24 478	0.17 467	0.26 539	0.24 548	0.14 472	0.16 467	0.14 466	0.11 585	0.06 444	0.08 424	0.09 535	0.09 533	0.08 488

FADNet-RVC-Resample	0.16 531	0.11 552	0.31 640	0.22 611	0.11 539	0.19 550	0.14 261	0.25 484	0.24 478	0.24 590	0.27 548	0.20 497	0.15 490	0.16 467	0.15 499	0.07 360	0.08 553	0.12 613	0.10 577	0.09 533	0.10 567

BEATNet_4x	0.12 398	0.08 378	0.14 414	0.18 411	0.07 142	0.15 451	0.07 5	0.22 417	0.18 374	0.16 448	0.19 424	0.18 470	0.14 472	0.16 467	0.15 499	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.06 327

CFNet_RVC	0.14 463	0.07 251	0.15 463	0.12 7	0.09 370	0.16 483	0.18 516	0.22 417	0.24 478	0.17 467	0.26 539	0.24 548	0.14 472	0.16 467	0.14 466	0.11 585	0.06 444	0.08 424	0.09 535	0.09 533	0.08 488

DNS	0.09 185	0.06 125	0.08 62	0.14 71	0.06 33	0.06 16	0.12 108	0.12 94	0.09 60	0.08 141	0.08 135	0.08 201	0.05 15	0.17 501	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.03 1	0.13 626	0.09 535

Selective-IGEV-i16pb	0.14 463	0.08 378	0.17 530	0.15 131	0.11 539	0.41 689	0.16 424	0.28 544	0.23 461	0.11 284	0.20 436	0.10 281	0.07 186	0.17 501	0.12 376	0.10 553	0.07 520	0.06 209	0.08 487	0.09 533	0.10 567

G2L-ROB	0.13 426	0.06 125	0.13 373	0.13 23	0.08 234	0.14 424	0.16 424	0.25 484	0.18 374	0.19 514	0.18 413	0.20 497	0.14 472	0.17 501	0.16 515	0.08 445	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.08 468	0.09 535

G2L-Stereo_test	0.14 463	0.07 251	0.11 268	0.13 23	0.08 234	0.12 329	0.16 424	0.30 573	0.28 539	0.20 537	0.23 481	0.20 497	0.16 518	0.17 501	0.18 548	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.07 398	0.06 327

G2L-Stereo	0.14 463	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.12 108	0.27 524	0.22 449	0.16 448	0.27 548	0.21 506	0.13 448	0.17 501	0.18 548	0.09 509	0.08 553	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.07 417

ISRNet	0.18 566	0.08 378	0.19 566	0.19 487	0.13 598	0.15 451	0.12 108	0.30 573	0.32 571	0.21 552	0.25 522	0.27 580	0.17 541	0.17 501	0.20 567	0.20 685	0.08 553	0.14 642	0.14 647	0.14 642	0.17 677

rvit_0105_5	0.14 463	0.09 462	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.23 623	0.24 465	0.27 524	0.14 392	0.15 348	0.18 470	0.12 406	0.17 501	0.14 466	0.14 650	0.11 624	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.06 327

rvit_0105_4	0.14 463	0.09 462	0.17 530	0.17 317	0.10 486	0.12 329	0.19 557	0.23 441	0.27 524	0.14 392	0.20 436	0.17 456	0.13 448	0.17 501	0.13 423	0.15 654	0.11 624	0.11 593	0.10 577	0.09 533	0.06 327

rvit_0105_3	0.15 508	0.09 462	0.14 414	0.19 487	0.12 575	0.15 451	0.25 652	0.25 484	0.29 546	0.15 419	0.17 385	0.20 497	0.13 448	0.17 501	0.14 466	0.13 636	0.11 624	0.12 613	0.14 647	0.07 398	0.06 327

ITSA-stereo	0.15 508	0.10 525	0.14 414	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.14 261	0.30 573	0.49 669	0.17 467	0.19 424	0.22 524	0.15 490	0.17 501	0.16 515	0.10 553	0.06 444	0.08 424	0.08 487	0.08 468	0.08 488

test_sample3	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.14 71	0.09 370	0.19 550	0.17 466	0.26 502	0.18 374	0.16 448	0.22 472	0.19 485	0.15 490	0.17 501	0.13 423	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.06 303	0.09 533	0.08 488

test_sample1	0.13 426	0.07 251	0.14 414	0.13 23	0.08 234	0.19 550	0.16 424	0.20 363	0.15 269	0.14 392	0.22 472	0.18 470	0.16 518	0.17 501	0.14 466	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.08 468	0.07 417

PCWNet_CMD	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.14 261	0.29 559	0.36 603	0.14 392	0.20 436	0.21 506	0.12 406	0.17 501	0.13 423	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.07 417

hknet	0.15 508	0.11 552	0.13 373	0.22 611	0.11 539	0.14 424	0.15 350	0.34 625	0.25 500	0.17 467	0.22 472	0.22 524	0.18 556	0.17 501	0.12 376	0.07 360	0.06 444	0.10 561	0.09 535	0.07 398	0.07 417

AASNet	0.16 531	0.08 378	0.12 317	0.19 487	0.09 370	0.18 525	0.15 350	0.37 653	0.37 610	0.19 514	0.23 481	0.20 497	0.16 518	0.17 501	0.20 567	0.10 553	0.08 553	0.08 424	0.07 406	0.09 533	0.09 535

ICVP	0.15 508	0.09 462	0.12 317	0.22 611	0.09 370	0.17 506	0.21 602	0.25 484	0.23 461	0.18 497	0.30 581	0.26 572	0.18 556	0.17 501	0.14 466	0.09 509	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.07 417
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.17 552	0.09 462	0.16 499	0.20 556	0.11 539	0.27 645	0.20 581	0.25 484	0.41 630	0.22 568	0.30 581	0.21 506	0.20 584	0.17 501	0.20 567	0.06 176	0.06 444	0.07 324	0.07 406	0.08 468	0.07 417

ACVNet	0.15 508	0.09 462	0.15 463	0.13 23	0.12 575	0.14 424	0.20 581	0.22 417	0.33 578	0.17 467	0.26 539	0.21 506	0.16 518	0.17 501	0.21 587	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.08 468	0.06 327

acv_ft	0.15 508	0.09 462	0.15 463	0.19 487	0.10 486	0.16 483	0.17 466	0.25 484	0.33 578	0.19 514	0.26 539	0.21 506	0.17 541	0.17 501	0.18 548	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.08 468	0.06 327

CCAANet	0.14 463	0.06 125	0.14 414	0.17 317	0.09 370	0.16 483	0.13 187	0.30 573	0.24 478	0.16 448	0.32 594	0.18 470	0.17 541	0.17 501	0.14 466	0.06 176	0.05 286	0.09 512	0.09 535	0.06 311	0.09 535

MSMDNet	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.14 261	0.29 559	0.36 603	0.14 392	0.21 460	0.21 506	0.12 406	0.17 501	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.07 417

HSM-Net_RVC	0.14 463	0.08 378	0.11 268	0.15 131	0.08 234	0.15 451	0.15 350	0.27 524	0.29 546	0.19 514	0.21 460	0.29 599	0.14 472	0.17 501	0.13 423	0.06 176	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.06 327
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 508	0.10 525	0.17 530	0.17 317	0.08 234	0.18 525	0.09 25	0.28 544	0.25 500	0.19 514	0.24 494	0.24 548	0.17 541	0.17 501	0.14 466	0.08 445	0.06 444	0.09 512	0.10 577	0.07 398	0.06 327

UCFNet_RVC	0.14 463	0.08 378	0.13 373	0.11 1	0.10 486	0.20 566	0.10 42	0.24 465	0.22 449	0.17 467	0.20 436	0.23 542	0.15 490	0.17 501	0.15 499	0.12 610	0.07 520	0.10 561	0.13 643	0.11 589	0.10 567

DNSM	0.09 185	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.06 33	0.07 47	0.13 187	0.12 94	0.11 121	0.09 196	0.09 174	0.08 201	0.05 15	0.18 525	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.13 626	0.10 567

YMNet	0.20 590	0.12 570	0.19 566	0.20 556	0.14 620	0.26 635	0.23 623	0.32 596	0.34 590	0.27 615	0.34 611	0.30 609	0.18 556	0.18 525	0.22 596	0.10 553	0.13 655	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.09 535

YMNet_1	0.20 590	0.12 570	0.19 566	0.20 556	0.14 620	0.26 635	0.23 623	0.32 596	0.34 590	0.27 615	0.34 611	0.30 609	0.18 556	0.18 525	0.22 596	0.10 553	0.13 655	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.09 535

rvit_0105_6	0.14 463	0.09 462	0.18 554	0.17 317	0.10 486	0.10 217	0.16 424	0.19 351	0.26 514	0.12 329	0.18 413	0.17 456	0.12 406	0.18 525	0.12 376	0.15 654	0.11 624	0.12 613	0.10 577	0.09 533	0.06 327

DCVSM-stereo	0.14 463	0.09 462	0.16 499	0.16 230	0.10 486	0.15 451	0.09 25	0.19 351	0.23 461	0.20 537	0.23 481	0.26 572	0.15 490	0.18 525	0.14 466	0.09 509	0.07 520	0.09 512	0.08 487	0.10 566	0.12 608

rvit_stereo_0075_2	0.17 552	0.12 570	0.25 612	0.23 635	0.16 651	0.13 387	0.10 42	0.30 573	0.27 524	0.20 537	0.28 562	0.22 524	0.15 490	0.18 525	0.13 423	0.16 670	0.10 611	0.17 666	0.10 577	0.10 566	0.09 535

CFNet_ucs	0.15 508	0.08 378	0.16 499	0.16 230	0.11 539	0.14 424	0.14 261	0.30 573	0.34 590	0.16 448	0.24 494	0.23 542	0.14 472	0.18 525	0.15 499	0.09 509	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.09 533	0.09 535

iinet-f	0.16 531	0.06 125	0.45 672	0.14 71	0.10 486	0.21 584	0.14 261	0.27 524	0.23 461	0.21 552	0.24 494	0.21 506	0.15 490	0.18 525	0.21 587	0.09 509	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.09 533	0.10 567

x	0.13 426	0.07 251	0.14 414	0.14 71	0.08 234	0.18 525	0.14 261	0.22 417	0.20 418	0.15 419	0.19 424	0.19 485	0.17 541	0.18 525	0.18 548	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.07 417

GLC_STEREO	0.11 318	0.07 251	0.11 268	0.17 317	0.07 142	0.09 152	0.13 187	0.15 205	0.24 478	0.12 329	0.13 311	0.12 334	0.08 241	0.18 525	0.11 307	0.06 176	0.08 553	0.08 424	0.06 303	0.05 176	0.05 215

PSMNet-ADL	0.15 508	0.12 570	0.13 373	0.22 611	0.09 370	0.13 387	0.20 581	0.26 502	0.23 461	0.18 497	0.20 436	0.24 548	0.16 518	0.18 525	0.17 530	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.11 611	0.08 468	0.07 417

CFNet_pseudo	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.09 370	0.13 387	0.14 261	0.27 524	0.34 590	0.14 392	0.21 460	0.22 524	0.13 448	0.18 525	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.07 398	0.07 417

ADLNet	0.16 531	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.10 486	0.16 483	0.17 466	0.32 596	0.27 524	0.22 568	0.27 548	0.24 548	0.16 518	0.18 525	0.21 587	0.10 553	0.06 444	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.09 535

DMCA-RVC	0.17 552	0.10 525	0.15 463	0.24 644	0.11 539	0.18 525	0.18 516	0.25 484	0.24 478	0.21 552	0.26 539	0.25 562	0.27 634	0.18 525	0.20 567	0.12 610	0.08 553	0.13 628	0.10 577	0.10 566	0.08 488

ccs_rob	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.09 370	0.12 329	0.14 261	0.27 524	0.34 590	0.14 392	0.21 460	0.22 524	0.13 448	0.18 525	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.07 417

pmcnn	0.15 508	0.07 251	0.19 566	0.15 131	0.07 142	0.20 566	0.15 350	0.24 465	0.26 514	0.21 552	0.34 611	0.28 590	0.18 556	0.18 525	0.17 530	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.07 398	0.06 327

TCMNet	0.19 578	0.12 570	0.19 566	0.20 556	0.18 673	0.20 566	0.24 637	0.27 524	0.36 603	0.23 581	0.26 539	0.25 562	0.19 572	0.19 541	0.23 608	0.13 636	0.11 624	0.11 593	0.12 632	0.13 626	0.12 608

DDVS	0.15 508	0.10 525	0.21 588	0.16 230	0.12 575	0.15 451	0.14 261	0.25 484	0.19 394	0.18 497	0.29 574	0.27 580	0.12 406	0.19 541	0.15 499	0.09 509	0.06 444	0.09 512	0.07 406	0.11 589	0.11 595

rvit_105_1	0.19 578	0.11 552	0.25 612	0.21 591	0.16 651	0.21 584	0.27 668	0.31 585	0.41 630	0.19 514	0.20 436	0.22 524	0.17 541	0.19 541	0.17 530	0.12 610	0.12 640	0.13 628	0.15 664	0.08 468	0.07 417

UGAM	0.13 426	0.10 525	0.09 136	0.22 611	0.08 234	0.12 329	0.20 581	0.17 285	0.23 461	0.21 552	0.16 361	0.13 367	0.13 448	0.19 541	0.12 376	0.07 360	0.05 286	0.13 628	0.11 611	0.07 398	0.05 215

test_sample9	0.18 566	0.12 570	0.20 578	0.12 7	0.14 620	0.17 506	0.13 187	0.27 524	0.23 461	0.20 537	0.20 436	0.24 548	0.19 572	0.19 541	0.17 530	0.15 654	0.30 712	0.14 642	0.14 647	0.14 642	0.12 608

test_sample8	0.19 578	0.12 570	0.20 578	0.12 7	0.14 620	0.17 506	0.13 187	0.31 585	0.21 435	0.27 615	0.22 472	0.36 648	0.25 620	0.19 541	0.17 530	0.15 654	0.30 712	0.14 642	0.14 647	0.14 642	0.12 608

GMStereo_Zeroshot	0.16 531	0.13 598	0.24 607	0.20 556	0.10 486	0.17 506	0.13 187	0.29 559	0.25 500	0.23 581	0.32 594	0.25 562	0.11 373	0.19 541	0.14 466	0.09 509	0.06 444	0.11 593	0.06 303	0.12 606	0.08 488

LL-Strereo	0.13 426	0.09 462	0.11 268	0.20 556	0.10 486	0.11 274	0.18 516	0.32 596	0.24 478	0.15 419	0.15 348	0.14 390	0.13 448	0.19 541	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.08 487	0.04 50	0.05 215

SDNR	0.19 578	0.08 378	0.19 566	0.16 230	0.12 575	0.77 720	0.14 261	0.25 484	0.32 571	0.19 514	0.24 494	0.19 485	0.13 448	0.19 541	0.15 499	0.16 670	0.18 687	0.14 642	0.11 611	0.08 468	0.11 595

ToySt	0.17 552	0.11 552	0.18 554	0.17 317	0.11 539	0.16 483	0.25 652	0.24 465	0.33 578	0.19 514	0.24 494	0.26 572	0.24 611	0.19 541	0.20 567	0.07 360	0.08 553	0.09 512	0.10 577	0.09 533	0.08 488

CRFU-Net	0.16 531	0.08 378	0.14 414	0.17 317	0.09 370	0.19 550	0.14 261	0.26 502	0.20 418	0.28 630	0.27 548	0.29 599	0.17 541	0.19 541	0.17 530	0.09 509	0.09 589	0.07 324	0.07 406	0.08 468	0.08 488

dad	0.17 552	0.20 660	0.20 578	0.16 230	0.11 539	0.20 566	0.18 516	0.21 390	0.28 539	0.30 644	0.24 494	0.29 599	0.13 448	0.19 541	0.16 515	0.18 676	0.09 589	0.11 593	0.09 535	0.11 589	0.07 417

AACVNet	0.16 531	0.08 378	0.14 414	0.15 131	0.10 486	0.18 525	0.15 350	0.23 441	0.24 478	0.27 615	0.27 548	0.28 590	0.17 541	0.19 541	0.16 515	0.09 509	0.07 520	0.09 512	0.07 406	0.10 566	0.09 535

Syn2CoEx	0.21 603	0.16 628	0.27 622	0.29 685	0.14 620	0.26 635	0.20 581	0.33 616	0.31 564	0.28 630	0.36 618	0.27 580	0.25 620	0.19 541	0.24 621	0.16 670	0.12 640	0.14 642	0.11 611	0.09 533	0.08 488

delet	0.17 552	0.08 378	0.17 530	0.19 487	0.11 539	0.20 566	0.21 602	0.30 573	0.37 610	0.17 467	0.26 539	0.19 485	0.19 572	0.19 541	0.21 587	0.08 445	0.08 553	0.09 512	0.11 611	0.06 311	0.06 327

UNet	0.17 552	0.09 462	0.18 554	0.19 487	0.12 575	0.27 645	0.19 557	0.33 616	0.29 546	0.21 552	0.24 494	0.23 542	0.19 572	0.19 541	0.18 548	0.07 360	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.08 468	0.06 327

UPFNet	0.16 531	0.08 378	0.12 317	0.20 556	0.12 575	0.20 566	0.23 623	0.28 544	0.26 514	0.17 467	0.24 494	0.22 524	0.19 572	0.19 541	0.21 587	0.09 509	0.07 520	0.08 424	0.09 535	0.08 468	0.06 327

ac_64	0.16 531	0.08 378	0.15 463	0.18 411	0.10 486	0.22 593	0.18 516	0.24 465	0.21 435	0.18 497	0.24 494	0.29 599	0.18 556	0.19 541	0.22 596	0.09 509	0.07 520	0.08 424	0.09 535	0.07 398	0.06 327

HGLStereo	0.17 552	0.08 378	0.19 566	0.17 317	0.12 575	0.18 525	0.18 516	0.31 585	0.32 571	0.21 552	0.32 594	0.25 562	0.18 556	0.19 541	0.20 567	0.09 509	0.09 589	0.07 324	0.07 406	0.09 533	0.10 567

DSFCA	0.16 531	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.10 486	0.20 566	0.19 557	0.28 544	0.31 564	0.23 581	0.24 494	0.22 524	0.15 490	0.19 541	0.20 567	0.10 553	0.07 520	0.09 512	0.09 535	0.08 468	0.08 488

FADNet	0.21 603	0.22 670	0.36 656	0.18 411	0.17 666	0.24 614	0.13 187	0.31 585	0.31 564	0.23 581	0.25 522	0.27 580	0.21 588	0.19 541	0.15 499	0.13 636	0.15 672	0.12 613	0.15 664	0.16 667	0.18 680

S-Stereo	0.20 590	0.12 570	0.25 612	0.21 591	0.13 598	0.20 566	0.18 516	0.32 596	0.43 645	0.23 581	0.36 618	0.28 590	0.30 657	0.19 541	0.22 596	0.09 509	0.12 640	0.10 561	0.10 577	0.13 626	0.13 631

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 612	0.21 666	0.24 607	0.26 660	0.11 539	0.23 609	0.14 261	0.39 665	0.24 478	0.32 656	0.36 618	0.30 609	0.21 588	0.19 541	0.21 587	0.17 675	0.14 666	0.21 680	0.16 669	0.12 606	0.12 608

AdaStereo	0.15 508	0.11 552	0.15 463	0.18 411	0.09 370	0.20 566	0.11 71	0.32 596	0.28 539	0.20 537	0.23 481	0.20 497	0.13 448	0.19 541	0.14 466	0.12 610	0.05 286	0.10 561	0.07 406	0.09 533	0.07 417
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.
DLCB_ROB	0.18 566	0.10 525	0.15 463	0.23 635	0.11 539	0.24 614	0.18 516	0.29 559	0.28 539	0.27 615	0.28 562	0.28 590	0.24 611	0.19 541	0.20 567	0.08 445	0.08 553	0.09 512	0.09 535	0.07 398	0.07 417

z-ln-s-r	0.17 552	0.10 525	0.40 665	0.19 487	0.08 234	0.17 506	0.18 516	0.22 417	0.33 578	0.18 497	0.40 644	0.22 524	0.17 541	0.20 566	0.23 608	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.05 215

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 566	0.09 462	0.29 635	0.15 131	0.10 486	0.22 593	0.20 581	0.26 502	0.39 621	0.25 603	0.42 661	0.24 548	0.15 490	0.20 566	0.19 561	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.10 566	0.09 535

iRaft-Stereo_5w	0.12 398	0.09 462	0.12 317	0.19 487	0.08 234	0.09 152	0.12 108	0.21 390	0.21 435	0.19 514	0.14 327	0.11 312	0.09 288	0.20 566	0.16 515	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.06 327

UDG	0.21 603	0.17 639	0.19 566	0.23 635	0.15 640	0.30 659	0.20 581	0.33 616	0.35 599	0.23 581	0.28 562	0.31 622	0.27 634	0.20 566	0.22 596	0.15 654	0.12 640	0.13 628	0.09 535	0.14 642	0.14 650

LMCR-Stereo	0.15 508	0.08 378	0.13 373	0.21 591	0.09 370	0.17 506	0.20 581	0.27 524	0.19 394	0.24 590	0.24 494	0.23 542	0.17 541	0.20 566	0.17 530	0.07 360	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.10 566	0.08 488

pcwnet_v2	0.19 578	0.10 525	0.26 615	0.17 317	0.14 620	0.18 525	0.15 350	0.37 653	0.46 658	0.19 514	0.24 494	0.21 506	0.19 572	0.20 566	0.19 561	0.13 636	0.10 611	0.10 561	0.10 577	0.11 589	0.13 631

psm_up	0.18 566	0.10 525	0.18 554	0.20 556	0.11 539	0.17 506	0.19 557	0.37 653	0.34 590	0.21 552	0.28 562	0.29 599	0.24 611	0.20 566	0.22 596	0.09 509	0.10 611	0.11 593	0.11 611	0.08 468	0.08 488

aanetorigin	0.22 612	0.17 639	0.56 688	0.17 317	0.10 486	0.15 451	0.19 557	0.20 363	0.33 578	0.49 692	0.48 672	0.29 599	0.27 634	0.20 566	0.23 608	0.08 445	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.10 566	0.09 535

STTStereo	0.18 566	0.12 570	0.27 622	0.20 556	0.11 539	0.16 483	0.21 602	0.29 559	0.23 461	0.21 552	0.30 581	0.29 599	0.18 556	0.20 566	0.19 561	0.12 610	0.11 624	0.11 593	0.14 647	0.09 533	0.08 488

RASNet	0.14 463	0.07 251	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.18 525	0.14 261	0.29 559	0.20 418	0.17 467	0.25 522	0.21 506	0.18 556	0.20 566	0.19 561	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.08 487	0.06 311	0.06 327

RYNet	0.22 612	0.12 570	0.22 594	0.19 487	0.17 666	0.46 691	0.26 661	0.38 661	0.48 660	0.24 590	0.28 562	0.34 642	0.23 605	0.20 566	0.30 669	0.10 553	0.06 444	0.09 512	0.09 535	0.13 626	0.15 657

PA-Net	0.23 628	0.18 650	0.33 647	0.28 676	0.22 686	0.21 584	0.38 706	0.29 559	0.39 621	0.22 568	0.32 594	0.25 562	0.26 626	0.20 566	0.25 631	0.09 509	0.23 705	0.15 655	0.22 687	0.09 533	0.13 631
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.16 531	0.11 552	0.15 463	0.17 317	0.10 486	0.17 506	0.15 350	0.32 596	0.21 435	0.19 514	0.21 460	0.22 524	0.18 556	0.20 566	0.15 499	0.13 636	0.09 589	0.09 512	0.09 535	0.11 589	0.10 567

PS-NSSS	0.20 590	0.21 666	0.23 603	0.20 556	0.10 486	0.19 550	0.17 466	0.36 647	0.25 500	0.27 615	0.33 607	0.27 580	0.24 611	0.20 566	0.20 567	0.15 654	0.12 640	0.17 666	0.14 647	0.10 566	0.08 488

HSM	0.15 508	0.08 378	0.14 414	0.16 230	0.09 370	0.16 483	0.14 261	0.28 544	0.25 500	0.19 514	0.23 481	0.37 653	0.16 518	0.20 566	0.15 499	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.06 327

StereoDRNet	0.18 566	0.11 552	0.17 530	0.22 611	0.11 539	0.21 584	0.22 612	0.37 653	0.33 578	0.24 590	0.28 562	0.30 609	0.19 572	0.20 566	0.20 567	0.09 509	0.08 553	0.11 593	0.09 535	0.09 533	0.07 417

LE_ROB	0.50 702	0.07 251	0.14 414	0.15 131	0.08 234	0.24 614	0.16 424	0.22 417	1.81 742	4.63 747	0.67 700	0.47 687	0.44 699	0.20 566	0.29 662	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.08 468	0.06 327

w-ln-seven-2	0.20 590	0.14 610	0.37 660	0.22 611	0.12 575	0.20 566	0.21 602	0.28 544	0.37 610	0.25 603	0.37 624	0.27 580	0.22 597	0.21 583	0.23 608	0.08 445	0.08 553	0.09 512	0.09 535	0.10 566	0.09 535

w-ln-seven	0.24 635	0.14 610	0.55 685	0.19 487	0.14 620	0.26 635	0.22 612	0.35 640	0.60 696	0.29 639	0.39 638	0.30 609	0.22 597	0.21 583	0.26 642	0.09 509	0.09 589	0.11 593	0.10 577	0.11 589	0.10 567

fast-acv-ft	0.18 566	0.11 552	0.19 566	0.19 487	0.12 575	0.24 614	0.21 602	0.25 484	0.34 590	0.22 568	0.34 611	0.27 580	0.20 584	0.21 583	0.23 608	0.09 509	0.09 589	0.08 424	0.10 577	0.08 468	0.07 417

CSP-Net	0.16 531	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.09 370	0.19 550	0.17 466	0.25 484	0.32 571	0.25 603	0.30 581	0.24 548	0.15 490	0.21 583	0.18 548	0.09 509	0.06 444	0.07 324	0.07 406	0.08 468	0.07 417

dd	0.15 508	0.16 628	0.16 499	0.19 487	0.09 370	0.15 451	0.18 516	0.21 390	0.25 500	0.23 581	0.20 436	0.21 506	0.09 288	0.21 583	0.16 515	0.10 553	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.06 327

ADLNet2	0.16 531	0.09 462	0.13 373	0.16 230	0.09 370	0.20 566	0.16 424	0.31 585	0.39 621	0.16 448	0.20 436	0.20 497	0.18 556	0.21 583	0.22 596	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.07 406	0.09 533	0.07 417

GEStereo_RVC	0.17 552	0.12 570	0.15 463	0.22 611	0.11 539	0.19 550	0.17 466	0.32 596	0.48 660	0.20 537	0.25 522	0.17 456	0.13 448	0.21 583	0.16 515	0.10 553	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.09 533	0.08 488

FAT-Stereo	0.20 590	0.12 570	0.22 594	0.21 591	0.12 575	0.17 506	0.18 516	0.34 625	0.39 621	0.27 615	0.37 624	0.34 642	0.32 666	0.21 583	0.20 567	0.09 509	0.11 624	0.10 561	0.09 535	0.11 589	0.14 650

DeepPrunerF	0.24 635	0.17 639	0.42 670	0.26 660	0.16 651	0.22 593	0.28 674	0.37 653	0.50 672	0.26 609	0.29 574	0.24 548	0.28 645	0.21 583	0.22 596	0.15 654	0.11 624	0.20 679	0.18 680	0.12 606	0.13 631

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 552	0.10 525	0.22 594	0.20 556	0.10 486	0.15 451	0.18 516	0.31 585	0.25 500	0.21 552	0.30 581	0.25 562	0.17 541	0.21 583	0.20 567	0.09 509	0.06 444	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.08 488
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	0.17 552	0.12 570	0.15 463	0.20 556	0.09 370	0.18 525	0.18 516	0.26 502	0.23 461	0.26 609	0.40 644	0.22 524	0.17 541	0.21 583	0.20 567	0.08 445	0.05 286	0.09 512	0.10 577	0.07 398	0.07 417
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.19 578	0.12 570	0.18 554	0.16 230	0.12 575	0.15 451	0.12 108	0.30 573	0.32 571	0.20 537	0.22 472	0.27 580	0.23 605	0.21 583	0.16 515	0.16 670	0.18 687	0.23 685	0.21 684	0.12 606	0.13 631

PSMNet_ROB	0.21 603	0.11 552	0.15 463	0.27 673	0.15 640	0.24 614	0.35 701	0.43 684	0.37 610	0.27 615	0.32 594	0.32 631	0.22 597	0.21 583	0.26 642	0.12 610	0.08 553	0.13 628	0.11 611	0.09 533	0.09 535

ssnet_v2	0.17 552	0.10 525	0.17 530	0.17 317	0.11 539	0.21 584	0.21 602	0.33 616	0.25 500	0.22 568	0.22 472	0.27 580	0.18 556	0.22 596	0.20 567	0.11 585	0.09 589	0.09 512	0.09 535	0.08 468	0.08 488

Wz-Net-LNSev	0.22 612	0.16 628	0.38 662	0.21 591	0.13 598	0.25 625	0.23 623	0.32 596	0.43 645	0.30 644	0.41 655	0.31 622	0.18 556	0.22 596	0.25 631	0.10 553	0.09 589	0.08 424	0.08 487	0.12 606	0.11 595

SACVNet	0.18 566	0.12 570	0.14 414	0.17 317	0.13 598	0.22 593	0.18 516	0.31 585	0.30 556	0.23 581	0.31 590	0.30 609	0.22 597	0.22 596	0.17 530	0.11 585	0.08 553	0.10 561	0.10 577	0.12 606	0.14 650

FINET	0.21 603	0.18 650	0.26 615	0.18 411	0.16 651	0.23 609	0.23 623	0.32 596	0.48 660	0.25 603	0.32 594	0.22 524	0.22 597	0.22 596	0.17 530	0.18 676	0.16 680	0.11 593	0.10 577	0.15 658	0.13 631

EDNetEfficient	0.29 667	0.24 676	1.13 726	0.18 411	0.10 486	0.19 550	0.20 581	0.20 363	0.60 696	0.74 714	0.56 689	0.31 622	0.39 684	0.22 596	0.30 669	0.09 509	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.11 589	0.09 535

GwcNet	0.20 590	0.13 598	0.19 566	0.18 411	0.12 575	0.24 614	0.19 557	0.35 640	0.43 645	0.20 537	0.32 594	0.33 635	0.20 584	0.22 596	0.24 621	0.11 585	0.09 589	0.09 512	0.09 535	0.09 533	0.10 567

FADNet-RVC	0.20 590	0.20 660	0.38 662	0.21 591	0.16 651	0.20 566	0.15 350	0.26 502	0.26 514	0.26 609	0.32 594	0.26 572	0.21 588	0.22 596	0.19 561	0.12 610	0.13 655	0.12 613	0.14 647	0.13 626	0.18 680

SuperB	0.20 590	0.10 525	0.56 688	0.16 230	0.09 370	0.18 525	0.18 516	0.24 465	0.50 672	0.26 609	0.39 638	0.17 456	0.21 588	0.22 596	0.21 587	0.08 445	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.12 606	0.10 567

AANet_RVC	0.16 531	0.10 525	0.10 205	0.18 411	0.09 370	0.18 525	0.19 557	0.26 502	0.31 564	0.22 568	0.35 615	0.21 506	0.21 588	0.22 596	0.16 515	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.06 327

NVstereo2D	0.19 578	0.10 525	0.15 463	0.17 317	0.15 640	0.28 652	0.23 623	0.44 686	0.42 638	0.15 419	0.27 548	0.25 562	0.19 572	0.22 596	0.17 530	0.09 509	0.06 444	0.10 561	0.08 487	0.15 658	0.09 535

DRN-Test	0.19 578	0.11 552	0.20 578	0.22 611	0.10 486	0.22 593	0.22 612	0.39 665	0.37 610	0.24 590	0.32 594	0.26 572	0.21 588	0.22 596	0.24 621	0.11 585	0.07 520	0.11 593	0.10 577	0.09 533	0.07 417

AANet	0.30 673	0.19 654	1.03 724	0.16 230	0.13 598	0.22 593	0.16 424	0.30 573	0.62 699	0.60 701	0.52 679	0.46 683	0.38 681	0.23 607	0.32 678	0.12 610	0.09 589	0.11 593	0.10 577	0.13 626	0.12 608

ACV-stereo	0.15 508	0.10 525	0.28 627	0.18 411	0.12 575	0.14 424	0.12 108	0.23 441	0.21 435	0.19 514	0.23 481	0.22 524	0.15 490	0.23 607	0.17 530	0.07 360	0.06 444	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.07 417

HBP-ISP	0.18 566	0.13 598	0.16 499	0.15 131	0.11 539	0.08 94	0.13 187	0.28 544	0.29 546	0.22 568	0.33 607	0.21 506	0.25 620	0.23 607	0.17 530	0.14 650	0.16 680	0.21 680	0.17 676	0.10 566	0.08 488

Wz-Net-SNSev	0.25 647	0.17 639	0.44 671	0.25 655	0.14 620	0.26 635	0.23 623	0.38 661	0.56 686	0.30 644	0.55 684	0.39 665	0.26 626	0.23 607	0.30 669	0.10 553	0.09 589	0.09 512	0.10 577	0.11 589	0.11 595

GANet	0.21 603	0.12 570	0.21 588	0.24 644	0.13 598	0.22 593	0.22 612	0.41 675	0.26 514	0.31 650	0.42 661	0.37 653	0.28 645	0.23 607	0.22 596	0.10 553	0.12 640	0.10 561	0.09 535	0.10 566	0.08 488

TDLM	0.17 552	0.12 570	0.13 373	0.24 644	0.10 486	0.18 525	0.18 516	0.36 647	0.30 556	0.21 552	0.28 562	0.28 590	0.18 556	0.23 607	0.18 548	0.11 585	0.07 520	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.08 488

CVANet_RVC	0.18 566	0.10 525	0.14 414	0.21 591	0.10 486	0.18 525	0.17 466	0.34 625	0.33 578	0.22 568	0.31 590	0.28 590	0.18 556	0.23 607	0.17 530	0.12 610	0.08 553	0.12 613	0.11 611	0.09 533	0.07 417

NCCL2	0.23 628	0.15 620	0.17 530	0.34 692	0.18 673	0.24 614	0.23 623	0.34 625	0.28 539	0.31 650	0.38 630	0.38 657	0.28 645	0.23 607	0.24 621	0.15 654	0.12 640	0.18 675	0.21 684	0.13 626	0.13 631

CBMV_ROB	0.19 578	0.13 598	0.17 530	0.16 230	0.11 539	0.15 451	0.13 187	0.26 502	0.28 539	0.27 615	0.30 581	0.27 580	0.24 611	0.23 607	0.16 515	0.15 654	0.17 685	0.22 684	0.20 682	0.10 566	0.11 595

SGM-Forest	0.20 590	0.14 610	0.18 554	0.19 487	0.13 598	0.20 566	0.22 612	0.33 616	0.30 556	0.24 590	0.29 574	0.28 590	0.19 572	0.23 607	0.17 530	0.15 654	0.16 680	0.15 655	0.14 647	0.12 606	0.12 608
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PStereo	0.20 590	0.22 670	0.20 578	0.17 317	0.10 486	0.13 387	0.20 581	0.27 524	0.38 617	0.20 537	0.14 327	0.28 590	0.31 661	0.24 617	0.31 676	0.18 676	0.13 655	0.15 655	0.11 611	0.12 606	0.12 608

Wz-Net-MNSev	0.22 612	0.13 598	0.31 640	0.20 556	0.14 620	0.36 680	0.24 637	0.33 616	0.44 650	0.28 630	0.40 644	0.38 657	0.19 572	0.24 617	0.25 631	0.09 509	0.07 520	0.09 512	0.09 535	0.12 606	0.10 567

DDUNet	0.22 612	0.17 639	0.21 588	0.22 611	0.15 640	0.25 625	0.24 637	0.29 559	0.30 556	0.31 650	0.36 618	0.33 635	0.25 620	0.24 617	0.20 567	0.18 676	0.13 655	0.17 666	0.11 611	0.16 667	0.16 668

EDNetEfficientorigin	7.91 746	0.31 694	153.02 776	0.19 487	0.09 370	0.21 584	0.16 424	0.22 417	0.59 692	0.72 710	0.67 700	0.42 672	0.50 707	0.24 617	0.39 695	0.08 445	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.12 606	0.10 567

hitnet-ft	0.18 566	0.09 462	0.17 530	0.14 71	0.09 370	0.26 635	0.20 581	0.25 484	0.26 514	0.24 590	0.32 594	0.31 622	0.22 597	0.24 617	0.21 587	0.12 610	0.07 520	0.10 561	0.08 487	0.12 606	0.11 595

ADCRef	0.19 578	0.12 570	0.41 668	0.20 556	0.12 575	0.22 593	0.18 516	0.32 596	0.36 603	0.26 609	0.32 594	0.17 456	0.23 605	0.24 617	0.24 621	0.07 360	0.06 444	0.09 512	0.09 535	0.08 468	0.08 488

SepStereo	0.15 508	0.08 378	0.18 554	0.19 487	0.10 486	0.19 550	0.17 466	0.27 524	0.29 546	0.18 497	0.25 522	0.21 506	0.15 490	0.25 623	0.12 376	0.08 445	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.07 417

edge stereo	0.22 612	0.13 598	0.20 578	0.21 591	0.13 598	0.23 609	0.16 424	0.32 596	0.42 638	0.32 656	0.40 644	0.38 657	0.35 676	0.25 623	0.24 621	0.13 636	0.11 624	0.14 642	0.11 611	0.12 606	0.13 631

APVNet	0.22 612	0.12 570	0.19 566	0.18 411	0.14 620	0.32 661	0.31 697	0.39 665	0.32 571	0.27 615	0.40 644	0.30 609	0.29 653	0.26 625	0.25 631	0.11 585	0.12 640	0.11 593	0.14 647	0.12 606	0.12 608

MDST_ROB	0.22 612	0.10 525	0.17 530	0.18 411	0.11 539	0.37 681	0.19 557	0.43 684	0.41 630	0.39 673	0.39 638	0.29 599	0.21 588	0.26 625	0.18 548	0.11 585	0.10 611	0.14 642	0.11 611	0.10 566	0.08 488

XPNet_ROB	0.22 612	0.11 552	0.19 566	0.22 611	0.13 598	0.22 593	0.19 557	0.34 625	0.40 627	0.30 644	0.39 638	0.39 665	0.26 626	0.26 625	0.28 658	0.15 654	0.10 611	0.10 561	0.10 577	0.13 626	0.12 608

FSD					0.22 686	0.25 625	0.25 652	0.27 524	0.26 514	0.25 603	0.26 539	0.25 562	0.27 634	0.27 628	0.24 621	0.21 689	0.20 693	0.27 691	0.26 694	0.25 694

SQANet	0.23 628	0.23 673	0.30 638	0.30 687	0.19 677	0.27 645	0.13 187	0.29 559	0.33 578	0.24 590	0.37 624	0.31 622	0.22 597	0.27 628	0.23 608	0.15 654	0.10 611	0.21 680	0.16 669	0.21 683	0.15 657

GASNet	0.22 612	0.23 673	0.33 647	0.26 660	0.17 666	0.26 635	0.16 424	0.44 686	0.42 638	0.27 615	0.24 494	0.30 609	0.15 490	0.27 628	0.18 548	0.12 610	0.08 553	0.12 613	0.11 611	0.16 667	0.07 417

Anonymous_2	0.22 612	0.17 639	0.28 627	0.15 131	0.16 651	0.32 661	0.22 612	0.22 417	0.17 340	0.23 581	0.24 494	0.26 572	0.27 634	0.27 628	0.23 608	0.22 694	0.25 708	0.17 666	0.17 676	0.17 675	0.17 677

RP	0.21 603	0.13 598	0.21 588	0.23 635	0.11 539	0.21 584	0.20 581	0.25 484	0.44 650	0.21 552	0.38 630	0.36 648	0.24 611	0.27 628	0.25 631	0.11 585	0.12 640	0.13 628	0.12 632	0.12 606	0.14 650

G-Net	0.24 635	0.16 628	0.36 656	0.22 611	0.16 651	0.51 697	0.23 623	0.29 559	0.34 590	0.36 666	0.38 630	0.31 622	0.29 653	0.27 628	0.26 642	0.11 585	0.09 589	0.12 613	0.09 535	0.16 667	0.13 631

ADCP+	0.20 590	0.10 525	0.33 647	0.20 556	0.12 575	0.22 593	0.26 661	0.31 585	0.34 590	0.26 609	0.37 624	0.22 524	0.22 597	0.27 628	0.27 650	0.09 509	0.06 444	0.08 424	0.08 487	0.09 533	0.10 567

CC-Net-ROB	0.28 663	0.31 694	0.36 656	0.29 685	0.15 640	0.25 625	0.19 557	0.45 689	0.33 578	0.39 673	0.37 624	0.39 665	0.31 661	0.27 628	0.26 642	0.24 700	0.19 690	0.30 702	0.23 691	0.18 678	0.15 657

SANet	0.24 635	0.14 610	0.28 627	0.21 591	0.11 539	0.27 645	0.24 637	0.38 661	0.64 704	0.36 666	0.40 644	0.43 675	0.26 626	0.27 628	0.24 621	0.12 610	0.09 589	0.10 561	0.09 535	0.13 626	0.11 595

ETE_ROB	0.23 628	0.17 639	0.22 594	0.25 655	0.13 598	0.26 635	0.29 684	0.31 585	0.36 603	0.28 630	0.36 618	0.45 679	0.26 626	0.27 628	0.26 642	0.11 585	0.08 553	0.12 613	0.09 535	0.14 642	0.13 631

PWCDC_ROB	0.20 590	0.13 598	0.22 594	0.24 644	0.11 539	0.19 550	0.15 350	0.33 616	0.54 682	0.29 639	0.50 677	0.21 506	0.15 490	0.27 628	0.20 567	0.11 585	0.09 589	0.10 561	0.08 487	0.11 589	0.09 535

CBMV	0.19 578	0.14 610	0.17 530	0.18 411	0.10 486	0.20 566	0.11 71	0.29 559	0.30 556	0.29 639	0.30 581	0.30 609	0.23 605	0.27 628	0.19 561	0.13 636	0.15 672	0.17 666	0.16 669	0.10 566	0.10 567
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AF-Net	0.22 612	0.17 639	0.17 530	0.26 660	0.13 598	0.25 625	0.24 637	0.32 596	0.50 672	0.25 603	0.33 607	0.38 657	0.26 626	0.28 640	0.25 631	0.11 585	0.10 611	0.16 663	0.11 611	0.11 589	0.10 567

Nwc_Net	0.23 628	0.16 628	0.21 588	0.25 655	0.14 620	0.24 614	0.26 661	0.37 653	0.38 617	0.22 568	0.41 655	0.30 609	0.28 645	0.28 640	0.25 631	0.11 585	0.10 611	0.17 666	0.20 682	0.10 566	0.10 567

ADCPNet	0.25 647	0.16 628	0.61 695	0.21 591	0.15 640	0.35 679	0.25 652	0.32 596	0.35 599	0.30 644	0.40 644	0.36 648	0.28 645	0.28 640	0.32 678	0.12 610	0.10 611	0.11 593	0.12 632	0.14 642	0.13 631

DISCO	0.19 578	0.09 462	0.22 594	0.17 317	0.10 486	0.25 625	0.18 516	0.27 524	0.44 650	0.22 568	0.31 590	0.33 635	0.26 626	0.28 640	0.28 658	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.07 406	0.09 533	0.09 535

CSAN	0.29 667	0.24 676	0.27 622	0.34 692	0.19 677	0.33 668	0.42 710	0.37 653	0.50 672	0.38 671	0.40 644	0.44 677	0.33 668	0.28 640	0.30 669	0.20 685	0.16 680	0.19 677	0.19 681	0.14 642	0.15 657

LALA_ROB	0.25 647	0.16 628	0.22 594	0.26 660	0.17 666	0.27 645	0.27 668	0.42 680	0.37 610	0.33 660	0.38 630	0.51 691	0.26 626	0.28 640	0.27 650	0.16 670	0.09 589	0.12 613	0.11 611	0.13 626	0.12 608

coex-ft	3.30 734	0.34 697	59.09 775	0.18 411	0.13 598	0.26 635	0.22 612	0.27 524	0.72 713	1.90 743	0.70 704	0.44 677	0.45 702	0.29 646	0.41 701	0.09 509	0.09 589	0.12 613	0.09 535	0.14 642	0.13 631

DGSMNet	0.24 635	0.19 654	0.33 647	0.21 591	0.24 691	0.24 614	0.20 581	0.35 640	0.41 630	0.24 590	0.32 594	0.38 657	0.21 588	0.29 646	0.23 608	0.12 610	0.11 624	0.14 642	0.16 669	0.23 687	0.23 691

ADCL	0.24 635	0.11 552	0.47 677	0.22 611	0.12 575	0.34 671	0.29 684	0.29 559	0.56 686	0.24 590	0.46 669	0.30 609	0.30 657	0.29 646	0.29 662	0.08 445	0.07 520	0.09 512	0.09 535	0.10 566	0.10 567

NaN_ROB	0.22 612	0.19 654	0.24 607	0.25 655	0.13 598	0.29 656	0.26 661	0.33 616	0.41 630	0.31 650	0.31 590	0.32 631	0.23 605	0.30 649	0.21 587	0.11 585	0.17 685	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.09 535

zh-mn7	0.25 647	0.14 610	0.56 688	0.19 487	0.14 620	0.24 614	0.22 612	0.34 625	0.62 699	0.35 663	0.65 698	0.31 622	0.25 620	0.31 650	0.25 631	0.09 509	0.08 553	0.09 512	0.09 535	0.09 533	0.11 595

PSMNet-RUCA	0.27 658	0.33 696	0.41 668	0.36 696	0.32 704	0.18 525	0.19 557	0.42 680	0.30 556	0.33 660	0.41 655	0.39 665	0.25 620	0.31 650	0.20 567	0.18 676	0.10 611	0.25 687	0.15 664	0.21 683	0.16 668

RTSC	0.23 628	0.12 570	0.28 627	0.21 591	0.13 598	0.28 652	0.16 424	0.35 640	0.66 708	0.27 615	0.33 607	0.30 609	0.21 588	0.31 650	0.29 662	0.10 553	0.08 553	0.09 512	0.10 577	0.13 626	0.13 631

DANet	0.21 603	0.15 620	0.28 627	0.25 655	0.13 598	0.22 593	0.19 557	0.27 524	0.27 524	0.28 630	0.32 594	0.35 646	0.31 661	0.31 650	0.23 608	0.11 585	0.09 589	0.11 593	0.10 577	0.13 626	0.11 595
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.28 663	0.16 628	0.31 640	0.18 411	0.13 598	0.54 699	0.42 710	0.51 702	0.67 709	0.29 639	0.38 630	0.38 657	0.29 653	0.31 650	0.23 608	0.11 585	0.10 611	0.11 593	0.08 487	0.20 682	0.16 668

FBW_ROB	0.24 635	0.17 639	0.22 594	0.26 660	0.14 620	0.25 625	0.22 612	0.41 675	0.41 630	0.41 680	0.41 655	0.42 672	0.27 634	0.31 650	0.23 608	0.09 509	0.14 666	0.14 642	0.12 632	0.11 589	0.09 535

PWC_ROB	0.21 603	0.16 628	0.26 615	0.18 411	0.11 539	0.22 593	0.13 187	0.32 596	0.49 669	0.30 644	0.40 644	0.32 631	0.24 611	0.31 650	0.22 596	0.10 553	0.07 520	0.11 593	0.08 487	0.11 589	0.10 567

z-mn7	0.24 635	0.14 610	0.45 672	0.19 487	0.13 598	0.28 652	0.25 652	0.34 625	0.62 699	0.27 615	0.56 689	0.29 599	0.24 611	0.32 657	0.25 631	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.08 487	0.10 566	0.10 567

Wz-Net-TNSev	0.29 667	0.20 660	0.65 698	0.19 487	0.15 640	0.38 684	0.27 668	0.35 640	0.55 683	0.34 662	0.42 661	0.45 679	0.38 681	0.32 657	0.30 669	0.12 610	0.13 655	0.10 561	0.12 632	0.15 658	0.14 650

SHD	0.26 656	0.15 620	0.30 638	0.24 644	0.18 673	0.22 593	0.15 350	0.38 661	0.71 712	0.32 656	0.41 655	0.36 648	0.28 645	0.32 657	0.29 662	0.12 610	0.11 624	0.14 642	0.13 643	0.16 667	0.20 686

WZ-Net	0.28 663	0.17 639	0.78 715	0.22 611	0.16 651	0.34 671	0.29 684	0.39 665	0.57 688	0.24 590	0.55 684	0.37 653	0.24 611	0.33 660	0.35 686	0.09 509	0.08 553	0.09 512	0.10 577	0.14 642	0.16 668

stereogan	0.22 612	0.11 552	0.21 588	0.20 556	0.12 575	0.31 660	0.19 557	0.35 640	0.44 650	0.22 568	0.39 638	0.35 646	0.27 634	0.33 660	0.22 596	0.10 553	0.12 640	0.10 561	0.10 577	0.14 642	0.13 631

PDISCO_ROB	0.27 658	0.16 628	0.26 615	0.28 676	0.20 680	0.32 661	0.26 661	0.44 686	0.57 688	0.28 630	0.40 644	0.45 679	0.29 653	0.33 660	0.34 685	0.12 610	0.09 589	0.17 666	0.16 669	0.17 675	0.13 631

ACVNet-4b	0.39 686	0.53 707	0.55 685	0.45 704	0.24 691	0.47 693	0.18 516	0.49 696	0.64 704	0.42 683	0.45 668	0.60 699	0.27 634	0.34 663	0.24 621	0.33 706	0.14 666	0.48 710	0.42 712	0.30 702	0.26 699

psmorigin	0.25 647	0.15 620	0.34 655	0.17 317	0.13 598	0.23 609	0.14 261	0.34 625	0.33 578	0.41 680	0.55 684	0.41 671	0.37 680	0.34 663	0.27 650	0.11 585	0.15 672	0.11 593	0.11 611	0.12 606	0.16 668

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 673	0.24 676	0.29 635	0.36 696	0.16 651	0.34 671	0.30 691	0.32 596	0.42 638	0.40 676	0.46 669	0.38 657	0.31 661	0.34 663	0.28 658	0.19 683	0.20 693	0.26 688	0.29 701	0.18 678	0.19 685

PASM	0.32 677	0.24 676	0.48 678	0.28 676	0.27 697	0.29 656	0.30 691	0.34 625	0.49 669	0.35 663	0.39 638	0.46 683	0.34 673	0.34 663	0.35 686	0.23 698	0.25 708	0.26 688	0.28 700	0.23 687	0.21 688

MSMD_ROB	0.31 675	0.26 682	0.26 615	0.24 644	0.21 684	0.34 671	0.25 652	0.34 625	0.39 621	0.40 676	0.69 702	0.45 679	0.40 687	0.34 663	0.27 650	0.20 685	0.19 690	0.26 688	0.25 693	0.23 687	0.22 690

WCMA_ROB	0.24 635	0.11 552	0.22 594	0.17 317	0.14 620	0.32 661	0.15 350	0.32 596	0.32 571	0.38 671	0.53 680	0.40 669	0.34 673	0.34 663	0.25 631	0.11 585	0.12 640	0.12 613	0.10 577	0.14 642	0.14 650

MSAF-DinoV2	0.22 612	0.11 552	0.23 603	0.17 317	0.10 486	0.27 645	0.16 424	0.37 653	0.55 683	0.21 552	0.27 548	0.47 687	0.27 634	0.35 669	0.39 695	0.09 509	0.06 444	0.07 324	0.09 535	0.12 606	0.10 567

MFN_U_SF_RVC	0.32 677	0.21 666	0.55 685	0.30 687	0.15 640	0.34 671	0.17 466	0.52 703	0.46 658	0.46 691	0.55 684	0.59 698	0.39 684	0.35 669	0.37 691	0.15 654	0.14 666	0.18 675	0.21 684	0.16 667	0.15 657

ADCMid	0.25 647	0.15 620	0.40 665	0.20 556	0.14 620	0.25 625	0.26 661	0.34 625	0.38 617	0.36 666	0.44 666	0.34 642	0.40 687	0.35 669	0.33 683	0.10 553	0.09 589	0.11 593	0.11 611	0.13 626	0.12 608

LSM	0.33 680	0.20 660	0.58 691	0.26 660	0.60 722	0.34 671	0.25 652	0.42 680	0.48 660	0.45 688	0.58 694	0.42 672	0.36 678	0.35 669	0.25 631	0.12 610	0.20 693	0.14 642	0.16 669	0.19 681	0.33 706

SGM_RVC	0.23 628	0.12 570	0.15 463	0.15 131	0.09 370	0.33 668	0.18 516	0.34 625	0.31 564	0.44 687	0.37 624	0.53 695	0.35 676	0.35 669	0.24 621	0.13 636	0.13 655	0.13 628	0.13 643	0.10 566	0.11 595
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.27 658	0.13 598	0.18 554	0.15 131	0.11 539	0.32 661	0.24 637	0.40 669	0.36 603	0.52 694	0.57 692	0.67 706	0.40 687	0.35 669	0.26 642	0.14 650	0.13 655	0.13 628	0.11 611	0.11 589	0.10 567
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
zh-sn7	0.25 647	0.17 639	0.50 679	0.24 644	0.13 598	0.25 625	0.24 637	0.34 625	0.48 660	0.28 630	0.54 682	0.28 590	0.31 661	0.36 675	0.32 678	0.10 553	0.10 611	0.11 593	0.10 577	0.12 606	0.12 608

FCDSN-DC	0.33 680	0.28 689	0.28 627	0.30 687	0.24 691	0.39 686	0.28 674	0.42 680	0.42 638	0.43 686	0.53 680	0.51 691	0.41 692	0.36 675	0.30 669	0.21 689	0.20 693	0.27 691	0.26 694	0.25 694	0.24 692
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.25 647	0.20 660	0.29 635	0.28 676	0.16 651	0.22 593	0.23 623	0.32 596	0.44 650	0.27 615	0.40 644	0.38 657	0.27 634	0.36 675	0.22 596	0.11 585	0.13 655	0.17 666	0.17 676	0.14 642	0.16 668

NCC-stereo	0.24 635	0.15 620	0.31 640	0.26 660	0.16 651	0.20 566	0.30 691	0.40 669	0.40 627	0.24 590	0.38 630	0.33 635	0.28 645	0.36 675	0.27 650	0.12 610	0.11 624	0.15 655	0.22 687	0.13 626	0.13 631

Abc-Net	0.24 635	0.15 620	0.31 640	0.26 660	0.16 651	0.20 566	0.30 691	0.40 669	0.40 627	0.24 590	0.38 630	0.33 635	0.28 645	0.36 675	0.27 650	0.12 610	0.11 624	0.15 655	0.22 687	0.13 626	0.13 631
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN v2	0.33 680	0.27 685	0.28 627	0.26 660	0.23 689	0.37 681	0.28 674	0.40 669	0.43 645	0.45 688	0.56 689	0.51 691	0.40 687	0.37 680	0.29 662	0.21 689	0.20 693	0.27 691	0.26 694	0.25 694	0.24 692

FC-DCNN	0.33 680	0.27 685	0.28 627	0.26 660	0.23 689	0.37 681	0.28 674	0.40 669	0.43 645	0.45 688	0.55 684	0.51 691	0.40 687	0.37 680	0.30 669	0.21 689	0.20 693	0.27 691	0.26 694	0.25 694	0.24 692

MultiAttention	0.29 667	0.08 378	0.14 414	0.19 487	0.12 575	1.45 735	1.33 739	0.36 647	0.37 610	0.19 514	0.21 460	0.24 548	0.11 373	0.38 682	0.18 548	0.06 176	0.05 286	0.08 424	0.08 487	0.10 566	0.09 535

SAMSARA	0.40 689	0.28 689	0.33 647	0.55 710	0.39 705	0.82 721	1.23 738	0.47 693	0.51 679	0.36 666	0.35 615	0.55 697	0.39 684	0.38 682	0.39 695	0.15 654	0.20 693	0.15 655	0.14 647	0.23 687	0.20 686

XQC	0.28 663	0.23 673	0.51 680	0.28 676	0.19 677	0.34 671	0.27 668	0.36 647	0.57 688	0.31 650	0.30 581	0.37 653	0.30 657	0.38 682	0.38 693	0.13 636	0.09 589	0.15 655	0.12 632	0.17 675	0.18 680

DispFullNet	0.27 658	0.21 666	0.65 698	0.28 676	0.16 651	0.26 635	0.17 466	0.33 616	0.58 691	0.27 615	0.38 630	0.43 675	0.23 605	0.38 682	0.23 608	0.12 610	0.06 444	0.19 677	0.11 611	0.21 683	0.15 657

DStereoSA	0.25 647	0.19 654	0.37 660	0.26 660	0.17 666	0.22 593	0.20 581	0.49 696	0.59 692	0.22 568	0.29 574	0.29 599	0.33 668	0.39 686	0.28 658	0.12 610	0.11 624	0.16 663	0.14 647	0.14 642	0.12 608

Ntro	0.40 689	0.40 702	0.53 682	0.46 707	0.30 702	0.65 707	0.24 637	0.46 691	0.68 710	0.41 680	0.49 673	0.48 689	0.42 696	0.39 686	0.31 676	0.32 704	0.28 710	0.37 706	0.30 703	0.32 706	0.29 701

ccnet	0.29 667	0.28 689	0.23 603	0.20 556	0.28 698	0.41 689	0.21 602	0.45 689	0.33 578	0.36 666	0.46 669	0.36 648	0.30 657	0.39 686	0.42 702	0.23 698	0.14 666	0.21 680	0.17 676	0.23 687	0.18 680

ADCS	0.29 667	0.18 650	0.45 672	0.21 591	0.17 666	0.28 652	0.23 623	0.41 675	0.63 703	0.40 676	0.49 673	0.40 669	0.36 678	0.39 686	0.40 698	0.13 636	0.12 640	0.13 628	0.14 647	0.16 667	0.16 668

GANetREF_RVC	0.31 675	0.34 697	0.27 622	0.35 694	0.16 651	0.32 661	0.41 707	0.48 694	0.51 679	0.35 663	0.35 615	0.34 642	0.33 668	0.39 686	0.32 678	0.27 702	0.20 693	0.29 700	0.15 664	0.18 678	0.17 677
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
otaku	0.39 686	0.37 700	0.52 681	0.44 703	0.28 698	0.58 701	0.24 637	0.41 675	0.62 699	0.40 676	0.49 673	0.46 683	0.33 668	0.40 691	0.32 678	0.30 703	0.30 712	0.39 707	0.33 706	0.29 701	0.28 700

AnyNet_C32	0.26 656	0.16 628	0.36 656	0.20 556	0.16 651	0.25 625	0.30 691	0.32 596	0.44 650	0.31 650	0.49 673	0.30 609	0.33 668	0.40 691	0.33 683	0.12 610	0.12 640	0.12 613	0.14 647	0.14 642	0.15 657

SGM-ForestM	0.32 677	0.12 570	0.16 499	0.16 230	0.11 539	0.39 686	0.19 557	0.41 675	0.50 672	0.52 694	0.54 682	1.32 727	0.42 696	0.40 691	0.27 650	0.14 650	0.16 680	0.16 663	0.16 669	0.12 606	0.12 608

DStereoO	0.24 635	0.18 650	0.18 554	0.20 556	0.14 620	0.21 584	0.19 557	0.32 596	0.41 630	0.29 639	0.21 460	0.32 631	0.27 634	0.41 694	0.27 650	0.46 715	0.12 640	0.31 703	0.11 611	0.15 658	0.12 608

Consistency-Raft	0.44 695	0.40 702	0.45 672	0.37 698	0.43 709	0.46 691	0.41 707	0.57 710	0.55 683	0.32 656	0.73 706	0.33 635	0.48 705	0.42 695	0.49 709	0.39 709	0.35 717	0.45 709	0.51 719	0.42 709	0.29 701

AnyNet_C01	0.36 684	0.25 681	1.37 729	0.22 611	0.17 666	0.48 695	0.27 668	0.35 640	0.39 621	0.39 673	0.74 708	0.46 683	0.38 681	0.45 696	0.47 707	0.13 636	0.13 655	0.13 628	0.14 647	0.14 642	0.15 657

NVStereoNet_ROB	0.46 700	0.36 699	0.46 676	0.41 701	0.28 698	0.34 671	0.34 700	0.48 694	0.60 696	0.72 710	0.93 718	0.70 709	0.66 720	0.47 697	0.60 717	0.22 694	0.33 716	0.34 705	0.34 709	0.30 702	0.30 703
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
light-stereo	0.42 693	0.26 682	0.59 693	0.60 712	0.49 712	0.32 661	0.23 623	0.46 691	0.52 681	0.56 700	0.58 694	0.76 711	0.32 666	0.48 698	0.29 662	0.32 704	0.24 706	0.27 691	0.33 706	0.46 710	0.39 711

RainbowNet	0.54 705	0.61 711	0.70 713	0.57 711	0.43 709	0.65 707	0.37 705	0.60 712	0.87 723	0.50 693	0.66 699	0.64 702	0.47 704	0.49 699	0.43 705	0.47 716	0.48 726	0.52 714	0.41 711	0.52 713	0.40 714

MonStereo1	0.47 701	0.26 682	0.58 691	0.28 676	0.20 680	0.39 686	0.18 516	0.49 696	0.64 704	0.52 694	0.87 715	1.01 716	0.57 714	0.50 700	0.56 714	0.53 719	0.31 715	0.54 716	0.40 710	0.33 707	0.34 707

ACVNet_1	0.44 695	0.49 706	0.60 694	0.45 704	0.28 698	0.49 696	0.27 668	0.57 710	0.72 713	0.62 703	0.58 694	0.74 710	0.49 706	0.50 700	0.35 686	0.26 701	0.24 706	0.39 707	0.29 701	0.31 705	0.24 692

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 694	0.39 701	0.54 683	0.40 699	0.20 680	0.64 706	0.32 699	0.53 705	0.72 713	0.71 708	0.72 705	0.61 700	0.54 709	0.51 702	0.46 706	0.20 685	0.19 690	0.29 700	0.30 703	0.23 687	0.18 680

ELAS	0.41 691	0.29 692	0.33 647	0.27 673	0.24 691	0.60 704	0.36 702	0.50 700	0.50 672	0.71 708	0.79 712	0.67 706	0.54 709	0.51 702	0.42 702	0.22 694	0.20 693	0.27 691	0.26 694	0.26 699	0.25 697
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	0.27 658	0.22 670	0.31 640	0.22 611	0.15 640	0.22 593	0.20 581	0.50 700	0.48 660	0.28 630	0.44 666	0.33 635	0.34 673	0.52 704	0.29 662	0.12 610	0.11 624	0.15 655	0.13 643	0.16 667	0.16 668

PVD	0.39 686	0.20 660	0.39 664	0.31 691	0.22 686	0.29 656	0.43 712	0.52 703	0.96 726	0.55 698	0.79 712	0.53 695	0.59 716	0.52 704	0.38 693	0.19 683	0.14 666	0.17 666	0.14 647	0.24 693	0.31 704

MANE	0.45 697	0.27 685	0.27 622	0.27 673	0.24 691	0.47 693	0.31 697	0.55 707	0.59 692	0.72 710	1.13 729	1.15 721	0.61 717	0.52 704	0.37 691	0.21 689	0.20 693	0.27 691	0.31 705	0.25 694	0.24 692

RTS	0.45 697	0.19 654	3.26 735	0.24 644	0.15 640	0.74 714	0.20 581	0.36 647	0.76 719	0.42 683	0.43 664	0.31 622	0.41 692	0.53 707	0.35 686	0.10 553	0.08 553	0.13 628	0.12 632	0.15 658	0.15 657

RTSA	0.45 697	0.19 654	3.26 735	0.24 644	0.15 640	0.74 714	0.20 581	0.36 647	0.76 719	0.42 683	0.43 664	0.31 622	0.41 692	0.53 707	0.35 686	0.10 553	0.08 553	0.13 628	0.12 632	0.15 658	0.15 657

ACVNet_2	0.66 711	0.66 715	0.68 707	0.63 713	0.41 707	0.71 712	0.49 715	0.96 725	1.39 735	0.89 724	1.09 725	1.04 717	0.73 723	0.54 709	0.47 707	0.43 713	0.40 719	0.53 715	0.44 713	0.47 711	0.35 709

ELAS_RVC	0.41 691	0.29 692	0.33 647	0.28 676	0.24 691	0.54 699	0.36 702	0.49 696	0.59 692	0.72 710	0.74 708	0.65 704	0.54 709	0.54 709	0.40 698	0.22 694	0.20 693	0.27 691	0.26 694	0.26 699	0.25 697
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	0.52 703	0.27 685	0.62 696	0.30 687	0.21 684	0.76 718	0.29 684	0.54 706	0.65 707	0.86 722	0.95 720	2.07 736	0.62 719	0.56 711	0.42 702	0.18 676	0.18 687	0.23 685	0.22 687	0.22 686	0.21 688

anonymity	0.53 704	0.58 709	0.65 698	0.41 701	0.61 723	0.53 698	0.41 707	0.56 708	0.41 630	0.55 698	0.50 677	0.49 690	0.55 712	0.58 712	0.50 712	0.58 722	0.50 730	0.51 712	0.51 719	0.51 712	0.57 720

SPS-STEREO	0.57 707	0.58 709	0.65 698	0.45 704	0.55 717	0.62 705	0.44 714	0.62 713	0.50 672	0.68 706	0.64 697	0.66 705	0.57 714	0.61 713	0.60 717	0.62 725	0.47 725	0.51 712	0.49 716	0.55 717	0.58 721
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 706	0.57 708	0.65 698	0.40 699	0.54 715	0.66 709	0.49 715	0.56 708	0.45 656	0.66 704	0.69 702	0.67 706	0.56 713	0.63 714	0.56 714	0.59 723	0.48 726	0.50 711	0.50 718	0.52 713	0.58 721

MFMNet_re	0.64 708	0.66 715	0.65 698	0.51 708	0.69 727	0.69 710	0.57 721	0.64 714	0.73 717	0.60 701	0.73 706	0.62 701	0.67 721	0.65 715	0.60 717	0.66 727	0.58 739	0.63 717	0.59 722	0.68 724	0.69 730

WAO-7	0.79 717	0.78 720	0.54 683	0.85 723	0.67 726	0.74 714	0.68 729	1.05 731	1.32 733	0.90 726	1.20 732	1.04 717	0.92 731	0.69 716	0.66 720	0.60 724	0.62 740	0.67 718	0.68 728	0.64 720	0.58 721

WAO-6	0.81 718	0.80 721	0.62 696	0.86 724	0.63 724	0.76 718	0.58 722	0.98 727	1.54 740	0.90 726	0.96 721	1.07 719	1.03 735	0.70 717	0.66 720	0.72 728	0.49 728	0.90 730	0.71 729	0.68 724	0.58 721

IMH-64-1	0.65 709	0.61 711	0.68 707	0.71 715	0.51 713	0.59 702	0.49 715	0.91 721	0.85 721	0.74 714	1.02 722	0.81 712	0.78 725	0.79 718	0.49 709	0.42 711	0.46 721	0.71 719	0.47 714	0.52 713	0.39 711

IMH-64	0.65 709	0.61 711	0.68 707	0.71 715	0.51 713	0.59 702	0.49 715	0.91 721	0.85 721	0.74 714	1.02 722	0.81 712	0.78 725	0.79 718	0.49 709	0.42 711	0.46 721	0.71 719	0.47 714	0.52 713	0.39 711

Dean	0.87 721	0.86 725	0.79 717	0.81 721	0.56 718	0.90 722	0.63 723	1.15 741	1.73 741	1.15 736	1.15 730	1.31 726	0.99 734	0.81 720	0.81 729	0.57 721	0.56 737	0.77 726	0.64 725	0.66 722	0.58 721

LVE	0.83 720	0.85 724	0.85 720	0.80 720	0.56 718	1.04 731	0.65 726	1.05 731	1.47 738	0.96 728	1.22 733	1.10 720	0.85 728	0.83 721	0.71 725	0.49 717	0.55 736	0.76 725	0.60 724	0.65 721	0.59 726

WAO-8	0.91 722	0.81 722	0.65 698	0.94 727	0.69 727	0.90 722	0.67 727	1.07 735	1.83 743	1.06 733	1.45 735	1.30 724	1.07 736	0.84 722	0.78 726	0.74 730	0.53 733	0.86 728	0.75 730	0.69 726	0.62 727

Venus	0.91 722	0.81 722	0.65 698	0.94 727	0.69 727	0.90 722	0.67 727	1.07 735	1.83 743	1.06 733	1.45 735	1.30 724	1.07 736	0.84 722	0.78 726	0.74 730	0.53 733	0.86 728	0.75 730	0.69 726	0.62 727

TorneroNet-64	0.76 716	0.72 718	0.74 714	0.78 719	0.58 721	0.91 725	0.56 720	0.84 719	1.29 732	0.66 704	0.90 716	1.40 729	0.75 724	0.85 724	0.67 723	0.49 717	0.46 721	0.72 721	0.59 722	0.67 723	0.53 719

MADNet+	0.75 715	0.71 717	3.70 738	0.66 714	0.41 707	0.98 726	0.97 736	0.69 715	0.73 717	0.52 694	0.57 692	0.64 702	0.68 722	0.86 725	1.01 733	0.34 707	0.36 718	0.28 699	0.23 691	0.36 708	0.31 704

IMH	0.71 712	0.64 714	0.68 707	0.76 717	0.54 715	0.69 710	0.54 719	0.98 727	1.10 728	0.82 718	1.09 725	0.89 714	0.88 730	0.87 726	0.52 713	0.44 714	0.50 730	0.75 722	0.51 719	0.56 718	0.41 715

PWCK	0.71 712	0.94 726	0.95 722	0.76 717	0.31 703	0.74 714	0.36 702	0.90 720	0.90 724	0.96 728	0.75 710	0.95 715	0.61 717	0.87 726	0.66 720	0.72 728	0.46 721	0.75 722	0.49 716	0.69 726	0.44 716

DPSimNet_ROB	1.11 729	1.23 732	0.78 715	1.13 732	0.88 734	1.10 732	1.13 737	1.16 742	1.23 731	1.43 740	1.02 722	1.41 730	1.10 739	0.90 728	1.60 735	1.46 745	0.51 732	1.21 737	1.03 738	0.90 732	1.01 738

TorneroNet	0.82 719	0.74 719	0.81 719	0.84 722	0.63 724	0.99 727	0.63 723	0.96 725	1.16 729	0.80 717	1.11 727	1.36 728	0.86 729	0.93 729	0.80 728	0.56 720	0.49 728	0.78 727	0.66 727	0.73 729	0.63 729

UNDER WATER-64	0.95 724	0.94 726	1.43 731	0.87 725	0.56 718	1.18 734	0.87 733	0.77 717	0.94 725	1.04 731	0.85 714	1.58 734	1.21 741	0.94 730	0.96 731	0.87 734	0.57 738	1.03 734	0.88 735	0.78 730	0.73 731

ktn	1.01 727	1.21 731	0.80 718	1.23 734	0.86 733	1.01 729	0.87 733	0.94 724	1.39 735	1.04 731	1.12 728	1.15 721	1.07 736	0.94 730	0.59 716	1.28 744	0.71 742	1.38 739	0.83 733	1.02 735	0.75 733

KSHMR	1.09 728	1.17 730	0.88 721	1.25 735	1.00 735	0.99 727	0.96 735	1.13 739	1.37 734	1.16 737	1.29 734	1.41 730	0.96 733	1.01 732	0.92 730	1.03 742	1.08 744	1.20 736	1.03 738	1.01 734	0.97 736

JetBlue	0.71 712	0.45 705	1.14 727	0.51 708	0.47 711	2.02 736	0.64 725	0.75 716	0.70 711	0.69 707	0.77 711	1.22 723	0.83 727	1.03 733	1.01 733	0.40 710	0.28 710	0.33 704	0.33 706	0.30 702	0.34 707

UNDER WATER	0.97 725	0.97 728	1.42 730	0.99 729	0.70 730	1.12 733	0.84 732	0.80 718	1.08 727	1.01 730	0.90 716	1.55 733	1.22 742	1.03 733	1.00 732	0.78 732	0.53 733	1.02 733	0.87 734	0.80 731	0.74 732

notaker	0.97 725	1.11 729	0.98 723	1.13 732	0.81 731	0.73 713	0.68 729	0.93 723	1.16 729	1.18 738	1.18 731	1.41 730	1.16 740	1.08 735	0.69 724	0.81 733	0.64 741	1.17 735	0.79 732	0.98 733	0.80 734

JetRed	1.62 731	1.46 734	2.98 733	0.92 726	1.21 736	4.99 744	1.53 741	1.27 743	1.39 735	1.83 742	1.74 738	1.60 735	0.95 732	1.41 736	2.45 744	0.90 736	1.60 745	0.93 731	0.90 736	1.35 737	0.99 737

HanzoNet	1.29 730	1.26 733	1.19 728	1.12 731	0.85 732	1.02 730	0.83 731	1.03 730	1.48 739	1.64 741	1.61 737	2.50 738	1.72 743	1.61 737	1.61 736	1.26 743	0.80 743	1.31 738	1.01 737	1.02 735	0.86 735

MADNet++	1.95 732	1.75 735	1.59 732	1.82 736	1.69 738	2.33 737	1.40 740	2.35 744	2.09 745	2.57 744	2.36 745	2.24 737	2.17 745	2.28 738	2.34 742	1.87 746	1.66 746	1.54 740	1.34 740	1.92 738	1.77 740

noway2	3.60 735	5.21 749	3.74 739	12.26 752	11.84 753	4.51 740	3.91 743	1.00 729	0.48 660	0.89 724	1.98 739	6.35 749	0.41 692	2.90 739	2.47 745	0.93 737	0.13 655	1.92 744	1.77 746	5.66 747	3.67 747

zzzz4	3.62 736	5.55 753	4.00 744	12.27 754	11.85 756	4.49 738	3.91 743	1.10 738	0.42 638	0.85 720	2.01 741	6.20 745	0.44 699	3.00 740	2.25 738	0.94 738	0.15 672	1.93 745	1.76 742	5.70 749	3.67 747

noway1	3.62 736	5.55 753	3.97 742	12.27 754	11.85 756	4.50 739	3.92 745	1.09 737	0.42 638	0.85 720	2.01 741	6.22 746	0.44 699	3.00 740	2.25 738	0.94 738	0.15 672	1.93 745	1.76 742	5.70 749	3.67 747

noway4	3.64 738	5.53 752	3.97 742	12.24 751	11.84 753	4.58 742	3.96 747	1.14 740	0.45 656	0.82 718	2.01 741	6.19 744	0.43 698	3.04 742	2.29 741	0.94 738	0.15 672	1.93 745	1.76 742	5.75 751	3.71 751

noway3	3.64 738	5.28 750	3.79 740	12.26 752	11.84 753	4.53 741	3.92 745	1.06 733	0.48 660	0.88 723	1.98 739	6.32 748	0.46 703	3.32 743	2.57 746	0.95 741	0.15 672	1.93 745	1.76 742	5.67 748	3.69 750

tt	4.67 741	0.06 125	3.55 737	2.02 737	1.55 737	10.25 749	16.71 751	8.91 754	5.03 747	1.31 739	0.94 719	4.71 740	4.76 747	3.33 744	5.87 748	6.06 754	10.30 760	1.88 743	2.11 748	2.75 740	1.21 739

TCMNet-wrong-test	3.67 740	5.48 751	3.89 741	12.18 750	11.75 752	4.65 743	3.88 742	1.06 733	0.72 713	1.09 735	2.15 744	6.30 747	0.53 708	3.43 745	2.36 743	0.89 735	0.20 693	1.87 742	1.69 741	5.57 746	3.62 746

LRCNet_RVC	10.62 754	13.42 761	7.30 746	18.92 759	2.07 739	0.33 668	0.30 691	5.59 749	0.48 660	13.03 759	17.94 759	8.87 752	5.65 748	4.79 746	1.89 737	23.51 773	2.73 751	27.55 776	25.71 776	16.07 768	16.33 769

DGTPSM_ROB	8.06 747	4.48 742	8.63 755	5.35 741	10.72 746	8.32 746	22.97 756	5.46 747	13.35 756	5.12 748	9.92 753	5.08 741	10.40 754	5.52 747	12.58 754	3.79 751	8.00 753	3.50 749	7.02 754	3.83 744	7.14 755

DPSMNet_ROB	8.06 747	4.48 742	8.63 755	5.37 743	10.74 747	8.32 746	22.98 757	5.46 747	13.36 757	5.12 748	9.92 753	5.08 741	10.40 754	5.53 748	12.58 754	3.80 752	8.00 753	3.50 749	7.02 754	3.83 744	7.14 755

USTest	6.22 742	2.73 738	3.00 734	6.57 744	7.29 744	14.37 751	21.57 752	7.00 753	9.56 752	5.34 750	6.10 746	5.72 743	7.64 750	6.41 749	6.96 750	1.97 747	3.42 752	1.64 741	2.15 749	2.66 739	2.36 741

PML	8.91 749	9.34 760	6.13 745	5.35 741	6.41 743	14.99 752	23.38 758	5.27 746	6.83 748	18.04 763	28.19 772	7.67 750	6.83 749	7.85 750	5.75 747	5.35 753	1.83 747	5.95 759	1.93 747	8.64 756	2.52 742

xxxxx1	7.79 743	5.02 746	7.31 747	3.12 738	3.85 740	16.35 753	22.88 753	5.86 750	8.69 749	7.97 751	8.54 748	9.12 753	8.27 751	10.18 751	10.92 751	2.42 748	2.45 748	3.56 751	12.37 757	3.77 741	3.06 743

tt_ll	7.79 743	5.02 746	7.31 747	3.12 738	3.85 740	16.35 753	22.88 753	5.86 750	8.69 749	7.97 751	8.54 748	9.12 753	8.27 751	10.18 751	10.92 751	2.42 748	2.45 748	3.56 751	12.37 757	3.77 741	3.06 743

ff	7.79 743	5.02 746	7.31 747	3.12 738	3.85 740	16.35 753	22.88 753	5.86 750	8.69 749	7.97 751	8.54 748	9.12 753	8.27 751	10.18 751	10.92 751	2.42 748	2.45 748	3.56 751	12.37 757	3.77 741	3.06 743

Anonymous_1	10.96 755	7.92 755	7.46 750	10.33 747	10.06 745	18.65 759	26.34 761	11.06 757	13.44 758	9.40 754	10.05 755	9.67 758	11.23 758	10.73 754	12.72 756	6.42 755	8.38 757	5.77 756	10.61 756	12.12 757	6.77 752

iinet-test	10.48 752	8.09 756	7.54 751	10.26 745	10.94 748	18.00 757	25.26 759	11.33 758	13.28 754	9.69 755	9.85 751	9.42 756	11.17 756	11.02 755	12.78 757	6.59 756	8.30 755	5.56 754	6.56 750	6.89 752	7.02 753

IINet	10.48 752	8.09 756	7.54 751	10.26 745	10.94 748	18.00 757	25.26 759	11.33 758	13.28 754	9.69 755	9.85 751	9.42 756	11.17 756	11.02 755	12.78 757	6.59 756	8.30 755	5.56 754	6.56 750	6.89 752	7.02 753

DPSM_ROB	11.15 756	8.58 758	8.00 753	10.88 748	11.58 750	19.10 760	26.71 762	12.05 760	14.07 761	10.36 757	10.84 756	10.33 759	11.86 759	11.70 757	13.54 759	6.99 758	8.79 758	5.89 757	6.95 752	7.29 754	7.42 757

DPSM	11.15 756	8.58 758	8.00 753	10.88 748	11.58 750	19.10 760	26.71 762	12.05 760	14.07 761	10.36 757	10.84 756	10.33 759	11.86 759	11.70 757	13.54 759	6.99 758	8.79 758	5.89 757	6.95 752	7.29 754	7.42 757

Selective-IGEV-i1pa	2.80 733	3.51 741	0.67 706	0.28 676	0.14 620	10.22 748	0.43 712	4.36 745	3.63 746	3.53 745	6.92 747	3.47 739	1.97 744	13.41 759	2.26 740	0.36 708	0.15 672	0.13 628	0.10 577	0.15 658	0.35 709

HaxPig	15.71 758	18.52 772	19.18 767	16.89 758	15.89 760	7.73 745	7.60 748	13.31 762	10.82 753	15.42 760	14.91 758	15.98 761	14.92 761	15.58 760	15.98 761	18.95 768	16.73 761	19.46 772	18.08 768	19.26 769	19.05 772

MEDIAN_ROB	20.38 762	24.04 773	23.31 770	21.23 760	21.71 763	10.40 750	7.92 749	17.64 763	15.50 763	20.12 764	19.70 760	20.34 762	20.32 762	21.19 761	21.13 764	23.81 774	21.81 770	24.98 775	23.76 775	24.71 774	23.93 775

RSGM-EC	20.36 760	4.73 744	0.68 707	16.76 756	16.92 761	21.28 762	27.18 764	10.46 755	14.04 759	18.00 761	21.31 762	22.24 771	21.82 763	22.57 762	17.63 762	62.81 776	33.79 776	20.14 773	18.10 769	20.18 770	16.45 770

acva	20.36 760	4.73 744	0.68 707	16.76 756	16.92 761	21.28 762	27.18 764	10.46 755	14.04 759	18.00 761	21.31 762	22.24 771	21.82 763	22.57 762	17.63 762	62.81 776	33.79 776	20.14 773	18.10 769	20.18 770	16.45 770

fast-reg	22.85 769	17.43 771	19.15 766	22.22 768	24.34 770	38.36 767	53.78 768	24.23 769	28.52 771	20.55 765	22.05 770	20.54 763	23.77 765	23.21 764	27.31 767	14.18 767	17.47 763	14.33 767	14.96 767	15.81 767	14.81 759

RAFT-FEzeroshot	22.43 764	17.33 765	15.98 757	22.02 763	23.31 767	38.34 765	53.82 771	24.05 766	28.39 766	20.61 768	21.76 764	20.88 766	23.92 770	23.41 765	27.42 770	14.07 761	17.69 764	11.83 762	14.02 762	14.69 763	14.97 764

RAFT-FE	22.43 764	17.33 765	15.98 757	22.02 763	23.31 767	38.34 765	53.82 771	24.05 766	28.39 766	20.61 768	21.76 764	20.88 766	23.92 770	23.41 765	27.42 770	14.07 761	17.69 764	11.83 762	14.02 762	14.69 763	14.97 764

CasAABBNet	22.42 763	17.33 765	16.01 759	22.01 762	23.28 765	38.32 764	53.80 769	24.14 768	28.41 768	20.60 767	21.77 766	20.89 769	23.91 768	23.43 767	27.36 768	14.07 761	17.69 764	11.83 762	14.01 761	14.67 762	14.95 763

Hybrid-DGEV	22.47 767	17.40 770	16.14 761	22.00 761	23.29 766	38.36 767	53.80 769	24.43 773	28.63 772	20.59 766	21.81 767	20.88 766	23.91 768	23.45 768	27.42 770	14.08 764	17.69 764	11.83 762	14.06 765	14.65 760	14.93 762

FlowAnything	22.44 766	17.35 768	16.14 761	22.07 766	23.23 764	38.39 769	53.77 767	24.25 770	28.44 769	20.96 772	21.82 768	20.70 764	23.84 766	23.49 769	27.14 766	14.04 760	17.79 769	11.75 760	14.15 766	14.65 760	14.89 760

LSM0	22.87 770	17.28 764	18.96 764	22.19 767	29.04 772	38.42 771	53.71 766	24.28 771	28.31 765	20.78 771	21.00 761	21.43 770	24.16 772	23.50 770	27.39 769	14.09 766	17.38 762	11.84 766	14.04 764	14.73 766	14.89 760

Selective-RAFT-Error	22.47 767	17.37 769	16.09 760	22.06 765	23.34 769	38.39 769	53.83 773	24.29 772	28.47 770	20.74 770	21.83 769	20.81 765	23.90 767	23.54 771	27.53 773	14.08 764	17.69 764	11.82 761	14.00 760	14.69 763	15.00 766

AVERAGE_ROB	24.90 771	29.20 776	28.14 773	24.89 769	24.64 771	17.75 756	11.12 750	21.45 765	19.93 764	25.12 773	24.46 771	25.12 773	25.46 773	24.69 772	22.83 765	29.76 775	27.13 775	28.97 777	27.95 777	29.91 775	29.47 776

zzzz2	33.88 774	26.18 774	24.44 771	33.40 770	35.10 773	58.13 772	81.44 776	37.02 777	42.64 775	31.75 776	33.25 775	31.23 776	35.81 774	34.90 773	40.56 774	21.21 771	26.75 771	18.05 770	21.21 773	22.06 772	22.50 773

noway5	33.88 774	26.18 774	24.44 771	33.40 770	35.10 773	58.13 772	81.44 776	37.02 777	42.64 775	31.75 776	33.25 775	31.23 776	35.81 774	34.90 773	40.56 774	21.21 771	26.75 771	18.05 770	21.21 773	22.06 772	22.50 773

zzzzzz3	32.30 772	13.60 762	18.91 763	39.10 772	40.27 775	58.35 774	74.04 775	33.28 775	42.63 774	31.37 774	33.03 773	30.65 774	36.33 776	37.51 775	43.96 776	20.73 769	26.80 773	16.52 768	20.79 771	12.34 758	15.78 767

zzz1	32.32 773	13.62 763	19.04 765	39.10 772	40.27 775	58.39 775	73.98 774	33.31 776	42.69 777	31.39 775	33.04 774	30.66 775	36.33 776	37.52 776	43.96 776	20.74 770	26.81 774	16.53 769	20.80 772	12.35 759	15.78 767

test_example2	98.32 776	94.13 777	45.89 774	96.35 774	109.85 777	88.61 776	95.45 778	25.75 774	94.37 778	130.00 779	126.06 778	58.17 778	74.63 778	88.51 777	79.96 778	150.23 778	221.02 778	77.62 778	99.10 778	113.75 778	96.94 777

Selective-IGEV-i16pa	18.58 759	3.30 739	1.09 725	0.21 591	0.18 673	103.68 777	0.28 674	19.87 764	40.73 773	4.16 746	56.45 777	8.07 751	2.59 746	123.95 778	5.89 749	0.18 676	0.12 640	0.09 512	0.12 632	0.12 606	0.51 718

ccccc		285.66 778		368.85 777	370.60 778	123.16 778		115.05 779		126.68 778		122.83 779		252.94 779		384.56 779	353.86 779	254.69 779	223.00 779	425.87 779

ASD4		3.38 740

Low-res two-view benchmark