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

CR-Stereo	0.07 10	0.08 443	0.08 91	0.13 29	0.05 5	0.06 20	0.12 149	0.11 93	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.06 59	0.07 220	0.05 1	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 227	0.04 100

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.12 9	0.04 1	0.07 56	0.11 94	0.13 177	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.06 59	0.05 16	0.05 1	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

NBS	0.07 10	0.07 300	0.08 91	0.17 358	0.07 187	0.07 56	0.13 241	0.05 1	0.07 34	0.06 50	0.09 236	0.05 5	0.04 1	0.05 1	0.09 159	0.05 67	0.05 354	0.08 499	0.06 376	0.05 227	0.04 100

test_c	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.04 1	0.06 20	0.11 94	0.12 129	0.08 56	0.06 50	0.05 8	0.04 1	0.06 84	0.06 4	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.05 269

DF_test	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.08 299	0.04 3	0.13 241	0.08 16	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.07 220	0.06 4	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.05 227	0.04 100

small-0shot	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.07 187	0.06 20	0.13 241	0.09 35	0.08 56	0.05 2	0.10 281	0.06 59	0.06 84	0.06 4	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.12 9	0.07 187	0.08 122	0.15 420	0.07 9	0.07 34	0.06 50	0.10 281	0.05 5	0.07 220	0.06 4	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.05 269

2w_stereo	0.08 140	0.08 443	0.09 181	0.16 256	0.06 63	0.08 122	0.10 51	0.20 437	0.15 342	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.06 4	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 91	0.12 9	0.05 5	0.09 201	0.13 241	0.06 2	0.09 101	0.05 2	0.05 8	0.06 59	0.04 1	0.06 4	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.05 227	0.04 100

IGEV-Stereo+	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.15 148	0.06 63	0.04 3	0.09 29	0.10 60	0.09 101	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.06 4	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.06 398

L4000	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.11 342	0.18 597	0.16 313	0.09 101	0.07 124	0.09 236	0.06 59	0.08 298	0.07 11	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.03 2

Cross2Single Stereo	0.09 249	0.10 599	0.08 91	0.18 470	0.06 63	0.06 20	0.14 322	0.10 60	0.24 556	0.12 403	0.07 114	0.08 253	0.06 84	0.07 11	0.10 278	0.10 636	0.03 1	0.05 83	0.04 84	0.09 614	0.04 100

SCION-M(vits-remse)	0.08 140	0.06 159	0.12 386	0.24 725	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 267	0.15 342	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.08 519	0.06 522	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 249	0.13 675	0.12 386	0.24 725	0.16 735	0.25 705	0.10 51	0.15 267	0.15 342	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

anonymous	0.08 140	0.05 54	0.12 386	0.16 256	0.08 299	0.05 7	0.13 241	0.10 60	0.14 313	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.04 1	0.07 11	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

testmc14	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.15 148	0.05 5	0.09 201	0.13 241	0.08 16	0.08 56	0.07 124	0.09 236	0.06 59	0.05 16	0.07 11	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monster-pro	0.07 10	0.06 159	0.05 2	0.15 148	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 267	0.15 342	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA3	0.07 10	0.08 443	0.08 91	0.13 29	0.05 5	0.09 201	0.11 94	0.08 16	0.08 56	0.08 197	0.05 8	0.07 175	0.07 220	0.07 11	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.05 5	0.09 201	0.12 149	0.12 129	0.10 139	0.09 259	0.10 281	0.10 351	0.07 220	0.07 11	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.05 5	0.09 201	0.12 149	0.13 177	0.10 139	0.09 259	0.10 281	0.09 308	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1	0.09 249	0.04 3	0.10 264	0.14 86	0.06 63	0.10 281	0.13 241	0.16 313	0.14 313	0.10 315	0.10 281	0.11 384	0.07 220	0.07 11	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.05 227	0.05 269

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.04 1	0.06 20	0.12 149	0.06 2	0.05 6	0.06 50	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.07 11	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

BLMT-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.15 148	0.07 187	0.06 20	0.14 322	0.07 9	0.10 139	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.04 100

BridgeDepth_RVC	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.11 1	0.05 5	0.10 281	0.10 51	0.14 220	0.09 101	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.07 220	0.07 11	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 62	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 10	0.06 159	0.05 2	0.15 148	0.05 5	0.08 122	0.10 51	0.15 267	0.15 342	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 10	0.06 159	0.05 2	0.15 148	0.05 5	0.08 122	0.10 51	0.15 267	0.15 342	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

water-stereo	0.09 249	0.06 159	0.08 91	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.13 241	0.15 267	0.13 275	0.11 353	0.12 363	0.08 253	0.09 356	0.07 11	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.04 100

MLG-Stereo_test3	0.07 10	0.05 54	0.10 264	0.14 86	0.06 63	0.07 56	0.11 94	0.08 16	0.06 14	0.06 50	0.04 1	0.06 59	0.06 84	0.07 11	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.06 398

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 10	0.06 159	0.10 264	0.16 256	0.07 187	0.04 3	0.13 241	0.10 60	0.10 139	0.05 2	0.11 340	0.07 175	0.05 16	0.07 11	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

MonSter	0.07 10	0.06 159	0.05 2	0.15 148	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 267	0.15 342	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

dual_stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.15 148	0.05 5	0.05 7	0.13 241	0.12 129	0.08 56	0.07 124	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.07 11	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

U	0.08 140	0.07 300	0.09 181	0.19 558	0.10 556	0.10 281	0.13 241	0.12 129	0.17 416	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.07 11	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.06 379	0.05 269

GMOStereo	0.11 389	0.09 535	0.07 31	0.19 558	0.08 299	0.12 400	0.28 771	0.13 177	0.17 416	0.11 353	0.17 464	0.14 465	0.12 483	0.07 11	0.07 16	0.05 67	0.05 354	0.09 589	0.07 483	0.04 62	0.04 100

error version	0.11 389	0.09 535	0.07 31	0.19 558	0.08 299	0.12 400	0.28 771	0.13 177	0.17 416	0.11 353	0.17 464	0.14 465	0.12 483	0.07 11	0.07 16	0.05 67	0.05 354	0.09 589	0.07 483	0.04 62	0.04 100

test-v	0.11 389	0.09 535	0.07 31	0.19 558	0.08 299	0.12 400	0.28 771	0.13 177	0.17 416	0.11 353	0.17 464	0.14 465	0.12 483	0.07 11	0.07 16	0.05 67	0.05 354	0.09 589	0.07 483	0.04 62	0.04 100

test-2	0.11 389	0.09 535	0.07 31	0.19 558	0.08 299	0.12 400	0.28 771	0.13 177	0.17 416	0.11 353	0.17 464	0.14 465	0.12 483	0.07 11	0.07 16	0.05 67	0.05 354	0.09 589	0.07 483	0.04 62	0.04 100

test-1	0.10 334	0.07 300	0.16 577	0.19 558	0.08 299	0.11 342	0.24 730	0.14 220	0.18 450	0.09 259	0.07 114	0.09 308	0.08 298	0.07 11	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

FETCStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 256	0.05 5	0.09 201	0.14 322	0.09 35	0.07 34	0.09 259	0.09 236	0.06 59	0.07 220	0.08 38	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

FETStereo	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.16 256	0.05 5	0.09 201	0.14 322	0.09 35	0.07 34	0.09 259	0.09 236	0.07 175	0.07 220	0.08 38	0.07 16	0.04 11	0.03 1	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

CGFBStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 256	0.05 5	0.09 201	0.14 322	0.09 35	0.06 14	0.09 259	0.09 236	0.06 59	0.08 298	0.08 38	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

tt8	0.07 10	0.08 443	0.06 15	0.18 470	0.06 63	0.08 122	0.11 94	0.11 93	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.08 253	0.07 220	0.08 38	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GFORCE	0.07 10	0.07 300	0.05 2	0.20 632	0.07 187	0.08 122	0.08 9	0.13 177	0.05 6	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.09 356	0.08 38	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.03 2

300	0.08 140	0.05 54	0.12 386	0.14 86	0.07 187	0.08 122	0.12 149	0.15 267	0.10 139	0.05 2	0.06 43	0.06 59	0.08 298	0.08 38	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

FORCE_4.6	0.07 10	0.07 300	0.06 15	0.17 358	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.12 129	0.08 56	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.06 84	0.08 38	0.06 7	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

FORCE_4.5	0.07 10	0.07 300	0.05 2	0.17 358	0.05 5	0.07 56	0.11 94	0.14 220	0.06 14	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.07 220	0.08 38	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.03 2

LACA_dic	0.07 10	0.10 599	0.08 91	0.13 29	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.08 16	0.09 101	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.08 38	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 227	0.04 100

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 249	0.05 54	0.11 332	0.19 558	0.07 187	0.10 281	0.09 29	0.12 129	0.09 101	0.09 259	0.09 236	0.07 175	0.08 298	0.08 38	0.09 159	0.06 222	0.06 522	0.10 640	0.08 566	0.07 472	0.05 269

DN	0.10 334	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.09 439	0.12 400	0.18 597	0.17 357	0.16 385	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.06 84	0.08 38	0.09 159	0.11 670	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.07 472	0.09 613

CR7Stereo	0.07 10	0.08 443	0.07 31	0.17 358	0.07 187	0.08 122	0.13 241	0.10 60	0.10 139	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.05 16	0.08 38	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.16 256	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.10 60	0.08 56	0.06 50	0.09 236	0.06 59	0.05 16	0.08 38	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 140	0.06 159	0.07 31	0.17 358	0.06 63	0.07 56	0.14 322	0.13 177	0.16 385	0.05 2	0.10 281	0.06 59	0.06 84	0.08 38	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 140	0.06 159	0.17 609	0.15 148	0.06 63	0.06 20	0.13 241	0.13 177	0.13 275	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.08 38	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.06 2	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.08 253	0.05 16	0.08 38	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 227	0.04 100

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.06 2	0.06 14	0.06 50	0.06 43	0.08 253	0.05 16	0.08 38	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 227	0.04 100

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.12 9	0.05 5	0.06 20	0.11 94	0.06 2	0.06 14	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.05 16	0.08 38	0.09 159	0.07 424	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 227	0.04 100

Foundation-i1a	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.13 29	0.05 5	0.13 461	0.13 241	0.12 129	0.09 101	0.11 353	0.11 340	0.11 384	0.06 84	0.08 38	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

DepthFocus	0.08 140	0.04 3	0.15 540	0.12 9	0.09 439	0.07 56	0.12 149	0.10 60	0.05 6	0.09 259	0.05 8	0.07 175	0.04 1	0.08 38	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.05 227	0.04 100

LACA1	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.14 86	0.05 5	0.09 201	0.11 94	0.10 60	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.06 59	0.07 220	0.08 38	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.04 100

Test_v1	0.07 10	0.04 3	0.06 15	0.13 29	0.06 63	0.08 122	0.11 94	0.15 267	0.12 223	0.06 50	0.05 8	0.04 1	0.05 16	0.08 38	0.10 278	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 91	0.12 9	0.04 1	0.06 20	0.12 149	0.07 9	0.07 34	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.08 38	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 227	0.04 100
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth	0.07 10	0.07 300	0.08 91	0.18 470	0.06 63	0.07 56	0.11 94	0.09 35	0.06 14	0.04 1	0.07 114	0.10 351	0.09 356	0.08 38	0.08 55	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 84	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 10	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.06 63	0.08 122	0.09 29	0.13 177	0.13 275	0.05 2	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.08 38	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

depthmonostereo	0.09 249	0.06 159	0.09 181	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.13 241	0.14 220	0.14 313	0.10 315	0.10 281	0.09 308	0.11 449	0.08 38	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.04 84	0.04 62	0.03 2

2.25w	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.14 86	0.06 63	0.08 122	0.08 9	0.10 60	0.15 342	0.08 197	0.10 281	0.07 175	0.06 84	0.08 38	0.10 278	0.05 67	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.04 100

4.5_new	0.07 10	0.09 535	0.08 91	0.15 148	0.07 187	0.06 20	0.10 51	0.14 220	0.11 178	0.06 50	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.08 38	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 10	0.09 535	0.08 91	0.15 148	0.07 187	0.06 20	0.10 51	0.14 220	0.11 178	0.06 50	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.08 38	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.03 2

2.5w	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.16 256	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.10 60	0.10 139	0.07 124	0.06 43	0.09 308	0.06 84	0.08 38	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 140	0.09 535	0.10 264	0.17 358	0.07 187	0.08 122	0.10 51	0.20 437	0.13 275	0.06 50	0.07 114	0.05 5	0.06 84	0.08 38	0.09 159	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.03 2

monsterstereo	0.07 10	0.06 159	0.06 15	0.16 256	0.06 63	0.08 122	0.10 51	0.16 313	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.07 220	0.08 38	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 10	0.06 159	0.06 15	0.15 148	0.06 63	0.08 122	0.09 29	0.12 129	0.08 56	0.09 259	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.08 38	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 10	0.05 54	0.10 264	0.14 86	0.06 63	0.07 56	0.12 149	0.09 35	0.09 101	0.06 50	0.04 1	0.05 5	0.05 16	0.08 38	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 10	0.05 54	0.11 332	0.14 86	0.06 63	0.07 56	0.13 241	0.09 35	0.07 34	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 38	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 3	0.10 264	0.15 148	0.05 5	0.07 56	0.11 94	0.09 35	0.04 2	0.06 50	0.05 8	0.06 59	0.04 1	0.08 38	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.05 227	0.05 269

SGD-Stereo	0.08 140	0.05 54	0.10 264	0.14 86	0.05 5	0.12 400	0.12 149	0.11 93	0.12 223	0.07 124	0.09 236	0.09 308	0.09 356	0.08 38	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.03 2

AIO_test	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.15 148	0.07 187	0.06 20	0.14 322	0.10 60	0.10 139	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.08 38	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

castereo++	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.15 148	0.05 5	0.14 500	0.12 149	0.11 93	0.15 342	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.08 38	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

CroCo-Stereo Lap2	0.09 249	0.09 535	0.08 91	0.22 691	0.09 439	0.09 201	0.19 639	0.16 313	0.12 223	0.09 259	0.10 281	0.05 5	0.05 16	0.08 38	0.08 55	0.06 222	0.06 522	0.07 395	0.05 255	0.05 227	0.05 269

test_4	0.10 334	0.10 599	0.08 91	0.19 558	0.09 439	0.08 122	0.22 702	0.15 267	0.17 416	0.12 403	0.18 492	0.12 407	0.09 356	0.08 38	0.11 375	0.04 11	0.04 29	0.08 499	0.08 566	0.04 62	0.03 2

test_3	0.10 334	0.09 535	0.10 264	0.20 632	0.08 299	0.13 461	0.26 758	0.14 220	0.21 512	0.10 315	0.10 281	0.09 308	0.09 356	0.08 38	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.08 499	0.07 483	0.04 62	0.04 100

CroCo-Stereo	0.09 249	0.08 443	0.08 91	0.22 691	0.09 439	0.09 201	0.19 639	0.15 267	0.12 223	0.07 124	0.07 114	0.08 253	0.06 84	0.08 38	0.07 16	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.04 84	0.05 227	0.04 100
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
L400	0.08 140	0.07 300	0.07 31	0.17 358	0.08 299	0.11 342	0.17 544	0.13 177	0.09 101	0.08 197	0.08 194	0.06 59	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.03 1	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.03 2

L500	0.08 140	0.07 300	0.08 91	0.16 256	0.08 299	0.12 400	0.17 544	0.13 177	0.11 178	0.09 259	0.10 281	0.05 5	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.03 2

HNOStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.16 498	0.09 35	0.07 34	0.07 124	0.09 236	0.06 59	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

CEFStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 256	0.06 63	0.09 201	0.15 420	0.09 35	0.08 56	0.08 197	0.10 281	0.06 59	0.08 298	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

ACC-I	0.08 140	0.06 159	0.10 264	0.15 148	0.06 63	0.02 1	0.14 322	0.09 35	0.13 275	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.07 424	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.05 227	0.05 269

ACC	0.08 140	0.06 159	0.11 332	0.15 148	0.06 63	0.02 1	0.14 322	0.11 93	0.14 313	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.07 424	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.06 379	0.05 269

WiStereo	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.15 148	0.05 5	0.09 201	0.11 94	0.09 35	0.07 34	0.07 124	0.05 8	0.09 308	0.08 298	0.09 81	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

Cross2Single-S	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.15 148	0.07 187	0.05 7	0.15 420	0.08 16	0.13 275	0.07 124	0.05 8	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

tt4	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 256	0.05 5	0.08 122	0.08 9	0.14 220	0.07 34	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.07 220	0.09 81	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

tt6	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.15 148	0.05 5	0.09 201	0.11 94	0.09 35	0.07 34	0.07 124	0.05 8	0.09 308	0.08 298	0.09 81	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

tt7	0.07 10	0.08 443	0.07 31	0.18 470	0.06 63	0.08 122	0.11 94	0.13 177	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.08 253	0.07 220	0.09 81	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

tt9	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.18 470	0.06 63	0.08 122	0.10 51	0.12 129	0.08 56	0.05 2	0.05 8	0.08 253	0.08 298	0.09 81	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.03 2

TYNG	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.11 94	0.12 129	0.08 56	0.05 2	0.05 8	0.08 253	0.07 220	0.09 81	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.04 100

GeoAtt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.07 31	0.12 9	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.06 2	0.08 56	0.06 50	0.04 1	0.06 59	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.07 424	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 227	0.03 2

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 140	0.08 443	0.08 91	0.18 470	0.06 63	0.07 56	0.09 29	0.13 177	0.12 223	0.08 197	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.03 2

100	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.07 187	0.05 7	0.12 149	0.11 93	0.11 178	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.08 298	0.09 81	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

DDDD	0.08 140	0.04 3	0.12 386	0.13 29	0.07 187	0.07 56	0.13 241	0.15 267	0.09 101	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.09 356	0.09 81	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

F4.4	0.07 10	0.07 300	0.05 2	0.17 358	0.05 5	0.07 56	0.11 94	0.15 267	0.04 2	0.05 2	0.07 114	0.05 5	0.07 220	0.09 81	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

F5.5	0.07 10	0.06 159	0.06 15	0.19 558	0.06 63	0.09 201	0.11 94	0.14 220	0.06 14	0.05 2	0.06 43	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.03 2

F8.5	0.07 10	0.07 300	0.05 2	0.18 470	0.05 5	0.08 122	0.10 51	0.12 129	0.06 14	0.05 2	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.09 81	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.03 2

FORCE_9	0.07 10	0.07 300	0.05 2	0.18 470	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.12 129	0.06 14	0.05 2	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.09 81	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.03 2

FORCE_8	0.07 10	0.07 300	0.05 2	0.19 558	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.12 129	0.06 14	0.06 50	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.09 81	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.03 2

FORCE_5	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.18 470	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.12 129	0.04 2	0.05 2	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.09 81	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.04 100

416test	0.07 10	0.07 300	0.06 15	0.17 358	0.07 187	0.09 201	0.10 51	0.09 35	0.08 56	0.07 124	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

test410_97500	0.07 10	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.07 56	0.08 9	0.10 60	0.09 101	0.06 50	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 10	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.07 56	0.08 9	0.10 60	0.09 101	0.06 50	0.05 8	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.07 16	0.04 11	0.05 354	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SE	0.10 334	0.10 599	0.08 91	0.19 558	0.09 439	0.11 342	0.11 94	0.15 267	0.11 178	0.10 315	0.16 440	0.09 308	0.08 298	0.09 81	0.10 278	0.06 222	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.07 472	0.04 100

depth_test_26	0.08 140	0.04 3	0.11 332	0.13 29	0.07 187	0.07 56	0.11 94	0.12 129	0.11 178	0.09 259	0.07 114	0.08 253	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.08 519	0.06 522	0.06 264	0.06 376	0.06 379	0.07 491

MCSU-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.15 148	0.05 5	0.09 201	0.13 241	0.10 60	0.09 101	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.03 2

PointNet	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.15 148	0.07 187	0.08 122	0.14 322	0.11 93	0.08 56	0.05 2	0.07 114	0.08 253	0.08 298	0.09 81	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

TS12	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.21 671	0.07 187	0.11 342	0.13 241	0.11 93	0.09 101	0.10 315	0.10 281	0.08 253	0.10 410	0.09 81	0.12 449	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

LMStereo	0.07 10	0.07 300	0.09 181	0.19 558	0.06 63	0.07 56	0.12 149	0.11 93	0.13 275	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.09 81	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.03 2

ARStereo	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.06 63	0.09 201	0.13 241	0.11 93	0.13 275	0.08 197	0.08 194	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

CHEStereo	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.17 358	0.06 63	0.07 56	0.12 149	0.09 35	0.11 178	0.09 259	0.09 236	0.06 59	0.07 220	0.09 81	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 140	0.08 443	0.08 91	0.18 470	0.06 63	0.07 56	0.09 29	0.13 177	0.12 223	0.08 197	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.03 2

RMAStereo	0.08 140	0.08 443	0.08 91	0.19 558	0.07 187	0.08 122	0.12 149	0.14 220	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.07 175	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

ATMStereo	0.08 140	0.09 535	0.07 31	0.20 632	0.08 299	0.08 122	0.13 241	0.12 129	0.13 275	0.08 197	0.08 194	0.05 5	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.04 100

ACMStereo	0.08 140	0.09 535	0.08 91	0.19 558	0.06 63	0.07 56	0.10 51	0.14 220	0.15 342	0.06 50	0.08 194	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 140	0.07 300	0.08 91	0.18 470	0.07 187	0.11 342	0.14 322	0.12 129	0.11 178	0.07 124	0.11 340	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 140	0.06 159	0.15 540	0.14 86	0.06 63	0.08 122	0.13 241	0.13 177	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 10	0.05 54	0.11 332	0.15 148	0.06 63	0.07 56	0.13 241	0.09 35	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.07 16	0.05 67	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.15 420	0.12 129	0.11 178	0.06 50	0.11 340	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 140	0.06 159	0.10 264	0.16 256	0.07 187	0.11 342	0.12 149	0.15 267	0.15 342	0.08 197	0.12 363	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 140	0.07 300	0.10 264	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.15 267	0.14 313	0.08 197	0.11 340	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 140	0.06 159	0.07 31	0.16 256	0.06 63	0.06 20	0.14 322	0.14 220	0.14 313	0.07 124	0.10 281	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

LACA2	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.15 148	0.06 63	0.09 201	0.11 94	0.11 93	0.10 139	0.05 2	0.05 8	0.06 59	0.08 298	0.09 81	0.07 16	0.07 424	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.04 100

Pro-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.15 148	0.07 187	0.08 122	0.12 149	0.07 9	0.07 34	0.06 50	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

BStereo	0.08 140	0.06 159	0.16 577	0.15 148	0.08 299	0.07 56	0.09 29	0.15 267	0.16 385	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.11 375	0.04 11	0.05 354	0.05 83	0.07 483	0.04 62	0.04 100

Anonymus123	0.09 249	0.06 159	0.16 577	0.15 148	0.08 299	0.11 342	0.09 29	0.18 392	0.16 385	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.11 375	0.04 11	0.05 354	0.05 83	0.07 483	0.04 62	0.04 100

NLSM3	0.09 249	0.06 159	0.08 91	0.19 558	0.08 299	0.11 342	0.16 498	0.18 392	0.16 385	0.06 50	0.08 194	0.07 175	0.08 298	0.09 81	0.11 375	0.04 11	0.04 29	0.06 264	0.07 483	0.03 1	0.03 2

CSFM-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.06 63	0.09 201	0.13 241	0.15 267	0.06 14	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.08 298	0.09 81	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

FE-Mocha	0.09 249	0.06 159	0.14 490	0.16 256	0.09 439	0.10 281	0.15 420	0.18 392	0.16 385	0.10 315	0.09 236	0.07 175	0.07 220	0.09 81	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.05 227	0.05 269

DDF-Stereo	0.08 140	0.04 3	0.09 181	0.15 148	0.10 556	0.06 20	0.13 241	0.09 35	0.14 313	0.06 50	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.08 548	0.05 269

252Zero-FE	0.08 140	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.07 187	0.12 400	0.11 94	0.13 177	0.14 313	0.06 50	0.05 8	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 227	0.06 398

Zero-FE251	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.06 63	0.12 400	0.12 149	0.11 93	0.10 139	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

Wavelet-MonSter	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.16 256	0.06 63	0.07 56	0.11 94	0.10 60	0.08 56	0.06 50	0.06 43	0.07 175	0.07 220	0.09 81	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 140	0.07 300	0.07 31	0.19 558	0.08 299	0.09 201	0.12 149	0.13 177	0.12 223	0.08 197	0.10 281	0.10 351	0.08 298	0.09 81	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.05 227	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.06 63	0.05 7	0.09 29	0.11 93	0.07 34	0.06 50	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 227	0.05 269

zero-FE	0.08 140	0.04 3	0.09 181	0.15 148	0.10 556	0.05 7	0.14 322	0.09 35	0.14 313	0.07 124	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.08 548	0.05 269

GGEV	0.08 140	0.07 300	0.07 31	0.19 558	0.08 299	0.09 201	0.12 149	0.13 177	0.12 223	0.08 197	0.10 281	0.10 351	0.08 298	0.09 81	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.05 227	0.03 2

AdaDepth	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.18 470	0.06 63	0.11 342	0.12 149	0.09 35	0.07 34	0.06 50	0.05 8	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.10 278	0.04 11	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

S2M2_XL	0.08 140	0.06 159	0.12 386	0.12 9	0.08 299	0.09 201	0.09 29	0.07 9	0.07 34	0.08 197	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.09 159	0.08 519	0.06 522	0.07 395	0.05 255	0.08 548	0.06 398
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 10	0.08 443	0.08 91	0.16 256	0.06 63	0.07 56	0.08 9	0.12 129	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.03 2

2.75w_new	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.13 29	0.06 63	0.08 122	0.08 9	0.18 392	0.12 223	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.09 81	0.11 375	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 100

3.75w	0.07 10	0.07 300	0.08 91	0.16 256	0.07 187	0.07 56	0.09 29	0.16 313	0.09 101	0.07 124	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.10 278	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.16 256	0.06 63	0.07 56	0.10 51	0.14 220	0.14 313	0.07 124	0.08 194	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 100

IGEV	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.13 29	0.06 63	0.09 201	0.12 149	0.14 220	0.10 139	0.06 50	0.09 236	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

111111	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.17 358	0.06 63	0.05 7	0.10 51	0.11 93	0.09 101	0.06 50	0.06 43	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.07 472	0.06 398

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 54	0.08 91	0.17 358	0.05 5	0.06 20	0.11 94	0.08 16	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

LG-Stereo	0.08 140	0.07 300	0.10 264	0.18 470	0.07 187	0.10 281	0.17 544	0.11 93	0.08 56	0.05 2	0.07 114	0.05 5	0.07 220	0.09 81	0.09 159	0.04 11	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.04 62	0.04 100

SCV	0.08 140	0.09 535	0.08 91	0.15 148	0.08 299	0.10 281	0.13 241	0.10 60	0.12 223	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.04 1	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.06 379	0.04 100

StereoAnything_RVC	0.07 10	0.15 702	0.17 609	0.11 1	0.05 5	0.05 7	0.11 94	0.08 16	0.08 56	0.06 50	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.08 519	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.05 227	0.04 100

IGEV-RUCA	0.08 140	0.06 159	0.11 332	0.14 86	0.09 439	0.10 281	0.12 149	0.10 60	0.12 223	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.06 398

castereo	0.09 249	0.06 159	0.11 332	0.15 148	0.06 63	0.11 342	0.15 420	0.14 220	0.18 450	0.08 197	0.10 281	0.11 384	0.08 298	0.09 81	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

UGAM-zero	0.09 249	0.05 54	0.15 540	0.15 148	0.08 299	0.09 201	0.13 241	0.19 424	0.15 342	0.11 353	0.15 426	0.07 175	0.07 220	0.09 81	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

IGEV-Stereo++	0.07 10	0.06 159	0.08 91	0.18 470	0.06 63	0.04 3	0.10 51	0.11 93	0.11 178	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

RAStereo	0.10 334	0.09 535	0.08 91	0.20 632	0.08 299	0.13 461	0.18 597	0.15 267	0.17 416	0.10 315	0.12 363	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.05 255	0.05 227	0.04 100

Occ-G	0.08 140	0.05 54	0.06 15	0.14 86	0.07 187	0.08 122	0.14 322	0.13 177	0.15 342	0.07 124	0.11 340	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.10 278	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.05 269

gcap-zeroshot	0.08 140	0.06 159	0.10 264	0.15 148	0.07 187	0.11 342	0.12 149	0.15 267	0.15 342	0.08 197	0.12 363	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.04 100

test_for_model	0.08 140	0.06 159	0.10 264	0.16 256	0.07 187	0.11 342	0.12 149	0.15 267	0.15 342	0.08 197	0.12 363	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.04 100

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 10	0.05 54	0.11 332	0.15 148	0.06 63	0.07 56	0.13 241	0.09 35	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.07 16	0.05 67	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

MoCha-V2	0.08 140	0.05 54	0.10 264	0.20 632	0.07 187	0.09 201	0.14 322	0.11 93	0.08 56	0.07 124	0.08 194	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

MaDis-Stereo	0.09 249	0.09 535	0.08 91	0.17 358	0.09 439	0.13 461	0.10 51	0.16 313	0.16 385	0.09 259	0.11 340	0.06 59	0.06 84	0.09 81	0.13 497	0.07 424	0.06 522	0.07 395	0.05 255	0.05 227	0.04 100

UniTT-Stereo	0.09 249	0.07 300	0.08 91	0.18 470	0.08 299	0.13 461	0.11 94	0.12 129	0.11 178	0.10 315	0.12 363	0.05 5	0.07 220	0.09 81	0.09 159	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.05 227	0.05 269

testlalala	0.08 140	0.06 159	0.10 264	0.15 148	0.07 187	0.11 342	0.12 149	0.15 267	0.15 342	0.08 197	0.12 363	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.04 100

CAS	0.08 140	0.04 3	0.07 31	0.17 358	0.08 299	0.10 281	0.13 241	0.12 129	0.09 101	0.09 259	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.08 519	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.05 227	0.04 100

cross-raft	0.10 334	0.09 535	0.09 181	0.19 558	0.07 187	0.11 342	0.25 747	0.13 177	0.15 342	0.08 197	0.11 340	0.12 407	0.10 410	0.09 81	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

CREStereo++_RVC	0.08 140	0.04 3	0.06 15	0.13 29	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.14 220	0.14 313	0.10 315	0.14 402	0.08 253	0.07 220	0.09 81	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.04 100
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	0.09 249	0.07 300	0.11 332	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.15 420	0.16 313	0.09 101	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.07 220	0.09 81	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.05 227	0.04 100

R-Stereo Train	0.10 334	0.06 159	0.10 264	0.17 358	0.08 299	0.11 342	0.14 322	0.23 516	0.11 178	0.12 403	0.19 503	0.11 384	0.08 298	0.09 81	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.05 269

RAFT-Stereo	0.10 334	0.06 159	0.10 264	0.17 358	0.08 299	0.11 342	0.14 322	0.23 516	0.11 178	0.12 403	0.19 503	0.11 384	0.08 298	0.09 81	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.05 269
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MGE	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.20 632	0.05 5	0.05 7	0.12 149	0.10 60	0.10 139	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.04 1	0.10 172	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 100

tt3	0.07 10	0.06 159	0.09 181	0.15 148	0.05 5	0.09 201	0.09 29	0.11 93	0.05 6	0.07 124	0.06 43	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.06 7	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

tt5	0.07 10	0.06 159	0.08 91	0.15 148	0.06 63	0.07 56	0.10 51	0.11 93	0.06 14	0.07 124	0.06 43	0.08 253	0.08 298	0.10 172	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 227	0.04 100

MGW-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.16 256	0.05 5	0.08 122	0.12 149	0.13 177	0.12 223	0.06 50	0.05 8	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Last	0.08 140	0.04 3	0.12 386	0.13 29	0.07 187	0.07 56	0.13 241	0.13 177	0.09 101	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.08 298	0.10 172	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

FORCE_4.7	0.07 10	0.08 443	0.05 2	0.20 632	0.07 187	0.08 122	0.12 149	0.11 93	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.07 220	0.10 172	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.04 62	0.03 2

F7	0.07 10	0.07 300	0.05 2	0.18 470	0.05 5	0.07 56	0.09 29	0.13 177	0.05 6	0.05 2	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.10 172	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

TT111	0.08 140	0.05 54	0.11 332	0.13 29	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.14 220	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.06 59	0.09 356	0.10 172	0.11 375	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

FORCE_4	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.18 470	0.06 63	0.09 201	0.11 94	0.12 129	0.05 6	0.06 50	0.07 114	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.03 2

FORCE_6	0.07 10	0.07 300	0.04 1	0.18 470	0.05 5	0.09 201	0.10 51	0.12 129	0.06 14	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

rgla	0.07 10	0.06 159	0.06 15	0.16 256	0.06 63	0.08 122	0.10 51	0.09 35	0.08 56	0.07 124	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

416test1013	0.07 10	0.06 159	0.06 15	0.16 256	0.07 187	0.10 281	0.10 51	0.09 35	0.07 34	0.07 124	0.07 114	0.05 5	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

GELT-Stereo	0.09 249	0.06 159	0.09 181	0.18 470	0.07 187	0.07 56	0.14 322	0.21 464	0.17 416	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.08 298	0.10 172	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.03 1	0.03 2

noway7	0.10 334	0.07 300	0.13 449	0.20 632	0.09 439	0.11 342	0.15 420	0.28 625	0.16 385	0.11 353	0.11 340	0.07 175	0.07 220	0.10 172	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.05 269

monster_256*512	0.11 389	0.07 300	0.09 181	0.21 671	0.10 556	0.12 400	0.17 544	0.26 581	0.18 450	0.12 403	0.12 363	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.07 483	0.05 227	0.05 269

FAST (zero-shot)	0.09 249	0.06 159	0.11 332	0.19 558	0.13 675	0.07 56	0.13 241	0.12 129	0.08 56	0.08 197	0.06 43	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.10 278	0.07 424	0.06 522	0.06 264	0.07 483	0.05 227	0.08 564

over-6	0.08 140	0.07 300	0.08 91	0.17 358	0.05 5	0.10 281	0.09 29	0.17 357	0.11 178	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.09 356	0.10 172	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 227	0.05 269

Weightmod_eth	0.09 249	0.07 300	0.08 91	0.18 470	0.07 187	0.10 281	0.16 498	0.13 177	0.11 178	0.08 197	0.08 194	0.09 308	0.07 220	0.10 172	0.10 278	0.06 222	0.07 601	0.06 264	0.07 483	0.04 62	0.03 2

Weightmod	0.09 249	0.06 159	0.08 91	0.18 470	0.06 63	0.10 281	0.15 420	0.14 220	0.12 223	0.11 353	0.10 281	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.11 375	0.06 222	0.08 635	0.07 395	0.07 483	0.04 62	0.03 2

derf	0.07 10	0.04 3	0.10 264	0.14 86	0.06 63	0.05 7	0.12 149	0.12 129	0.09 101	0.05 2	0.07 114	0.07 175	0.08 298	0.10 172	0.10 278	0.06 222	0.05 354	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.05 269

mm2	0.07 10	0.04 3	0.10 264	0.13 29	0.06 63	0.06 20	0.12 149	0.13 177	0.08 56	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.08 298	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.05 269

mm1	0.07 10	0.04 3	0.10 264	0.13 29	0.06 63	0.06 20	0.12 149	0.06 2	0.08 56	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.08 298	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.05 269

qqai	0.07 10	0.05 54	0.10 264	0.14 86	0.06 63	0.05 7	0.12 149	0.08 16	0.09 101	0.05 2	0.06 43	0.06 59	0.08 298	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.05 269

MGA	0.07 10	0.04 3	0.10 264	0.13 29	0.06 63	0.08 122	0.09 29	0.12 129	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.06 59	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.05 227	0.05 269

CAR	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.06 63	0.07 56	0.08 9	0.12 129	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

MSE-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.13 29	0.06 63	0.07 56	0.08 9	0.12 129	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

canet-new	0.08 140	0.07 300	0.08 91	0.19 558	0.06 63	0.07 56	0.12 149	0.12 129	0.13 275	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.03 2

LWStereo	0.07 10	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.11 93	0.10 139	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.10 172	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

ARStereo-new	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.05 5	0.07 56	0.13 241	0.12 129	0.12 223	0.09 259	0.08 194	0.07 175	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

BARStereo	0.08 140	0.07 300	0.08 91	0.18 470	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.11 93	0.12 223	0.07 124	0.08 194	0.05 5	0.07 220	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.04 100

FCBStereo	0.08 140	0.07 300	0.09 181	0.18 470	0.06 63	0.11 342	0.11 94	0.10 60	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

PSGStereo	0.08 140	0.07 300	0.09 181	0.18 470	0.06 63	0.11 342	0.11 94	0.10 60	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

TOTStereo	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.11 94	0.14 220	0.12 223	0.09 259	0.09 236	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

KABStereo	0.08 140	0.07 300	0.08 91	0.19 558	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.16 313	0.15 342	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

KMOStereo	0.08 140	0.09 535	0.10 264	0.18 470	0.08 299	0.10 281	0.12 149	0.15 267	0.12 223	0.08 197	0.08 194	0.05 5	0.07 220	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.14 322	0.13 177	0.12 223	0.07 124	0.09 236	0.07 175	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 140	0.06 159	0.10 264	0.16 256	0.07 187	0.11 342	0.13 241	0.14 220	0.14 313	0.08 197	0.13 386	0.05 5	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 140	0.05 54	0.12 386	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.14 322	0.12 129	0.12 223	0.07 124	0.09 236	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

RT-Monster	0.09 249	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.08 299	0.11 342	0.10 51	0.17 357	0.18 450	0.13 441	0.10 281	0.09 308	0.08 298	0.10 172	0.10 278	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.06 398

LiteMatch	0.09 249	0.06 159	0.10 264	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.15 420	0.13 177	0.08 56	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.15 569	0.10 172	0.14 542	0.07 424	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.06 379	0.06 398

Selective-IGEV-i32	0.07 10	0.06 159	0.08 91	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.13 177	0.07 34	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.04 1	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

GeoVLM	0.08 140	0.04 3	0.10 264	0.13 29	0.06 63	0.10 281	0.12 149	0.13 177	0.08 56	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.08 298	0.10 172	0.11 375	0.06 222	0.05 354	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.05 269

gcap_with_dpt	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.13 177	0.13 275	0.08 197	0.12 363	0.04 1	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

WQFJA1++	0.08 140	0.04 3	0.11 332	0.14 86	0.07 187	0.11 342	0.11 94	0.11 93	0.07 34	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.10 172	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.06 398

NLSM1	0.10 334	0.07 300	0.07 31	0.19 558	0.08 299	0.13 461	0.16 498	0.21 464	0.15 342	0.11 353	0.10 281	0.06 59	0.10 410	0.10 172	0.11 375	0.07 424	0.08 635	0.08 499	0.07 483	0.05 227	0.05 269

MonSter++	0.08 140	0.04 3	0.10 264	0.13 29	0.06 63	0.09 201	0.12 149	0.13 177	0.08 56	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.08 298	0.10 172	0.11 375	0.06 222	0.05 354	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

VIP-Stereo	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.15 148	0.06 63	0.12 400	0.10 51	0.11 93	0.11 178	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.03 1	0.02 1

gasm-f	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.13 29	0.08 299	0.08 122	0.14 322	0.10 60	0.09 101	0.08 197	0.10 281	0.06 59	0.05 16	0.10 172	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.05 269

DLNR-FE	10.43 852	1.83 841	19.53 871	120.75 879	13.06 861	0.06 20	0.13 241	0.23 516	0.10 139	0.07 124	0.10 281	0.09 308	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.13 722	0.04 29	0.06 264	0.04 84	52.01 887	0.04 100

asda	0.07 10	0.08 443	0.08 91	0.16 256	0.06 63	0.06 20	0.10 51	0.16 313	0.10 139	0.06 50	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.10 172	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.03 2

asd	0.07 10	0.08 443	0.07 31	0.16 256	0.07 187	0.08 122	0.08 9	0.11 93	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.03 2

qwe	0.07 10	0.08 443	0.07 31	0.15 148	0.06 63	0.07 56	0.10 51	0.18 392	0.11 178	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.15 148	0.07 187	0.09 201	0.06 1	0.13 177	0.11 178	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.07 220	0.10 172	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MLG-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.17 358	0.05 5	0.07 56	0.11 94	0.08 16	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 59	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

LGtest1	0.07 10	0.04 3	0.10 264	0.15 148	0.06 63	0.07 56	0.09 29	0.08 16	0.06 14	0.05 2	0.04 1	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.06 398

MM-Stereo_test1	0.10 334	0.07 300	0.08 91	0.18 470	0.07 187	0.12 400	0.18 597	0.21 464	0.20 494	0.09 259	0.11 340	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.10 278	0.06 222	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.04 100

HART	0.08 140	0.07 300	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.10 281	0.16 498	0.13 177	0.11 178	0.08 197	0.10 281	0.07 175	0.05 16	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.05 227	0.04 100

GREAT-IGEV	0.07 10	0.06 159	0.08 91	0.13 29	0.07 187	0.07 56	0.14 322	0.09 35	0.09 101	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.10 172	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100
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 10	0.06 159	0.08 91	0.15 148	0.06 63	0.08 122	0.14 322	0.09 35	0.08 56	0.07 124	0.08 194	0.07 175	0.04 1	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

HUF	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.06 63	0.09 201	0.13 241	0.13 177	0.13 275	0.07 124	0.07 114	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

AIO-test2	0.10 334	0.08 443	0.10 264	0.23 716	0.08 299	0.11 342	0.10 51	0.23 516	0.23 539	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.05 16	0.10 172	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.08 499	0.09 614	0.05 227	0.05 269

GIP-stereo	0.08 140	0.06 159	0.11 332	0.14 86	0.06 63	0.09 201	0.13 241	0.14 220	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.05 5	0.04 1	0.10 172	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

DEFOM-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.06 63	0.10 281	0.13 241	0.07 9	0.13 275	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 389	0.05 54	0.14 490	0.15 148	0.20 771	0.09 201	0.17 544	0.21 464	0.15 342	0.11 353	0.14 402	0.10 351	0.07 220	0.10 172	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.07 472	0.09 613

RSM++	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.11 93	0.11 178	0.08 197	0.06 43	0.07 175	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 249	0.06 159	0.10 264	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.14 322	0.19 424	0.16 385	0.11 353	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.04 62	0.04 100

H2IRNET	0.10 334	0.09 535	0.09 181	0.18 470	0.09 439	0.12 400	0.15 420	0.14 220	0.21 512	0.10 315	0.10 281	0.10 351	0.10 410	0.10 172	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.08 499	0.08 566	0.06 379	0.05 269

MGS-Stereo	0.09 249	0.07 300	0.12 386	0.15 148	0.08 299	0.09 201	0.15 420	0.12 129	0.12 223	0.07 124	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.05 269

ACVNet-DCA	0.10 334	0.08 443	0.12 386	0.17 358	0.09 439	0.13 461	0.15 420	0.23 516	0.16 385	0.09 259	0.09 236	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.07 472	0.07 491

xx1	0.11 389	0.08 443	0.12 386	0.17 358	0.09 439	0.13 461	0.15 420	0.16 313	0.18 450	0.09 259	0.09 236	0.16 512	0.16 598	0.10 172	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.08 499	0.08 566	0.07 472	0.07 491

cc1	0.10 334	0.08 443	0.12 386	0.17 358	0.09 439	0.13 461	0.15 420	0.16 313	0.18 450	0.09 259	0.09 236	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.06 398

IGEVStereo-DCA	0.09 249	0.06 159	0.11 332	0.15 148	0.10 556	0.11 342	0.15 420	0.16 313	0.12 223	0.10 315	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

rrr	0.09 249	0.06 159	0.12 386	0.15 148	0.10 556	0.11 342	0.16 498	0.16 313	0.15 342	0.10 315	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

ffm	0.12 472	0.09 535	0.14 490	0.16 256	0.08 299	0.17 583	0.17 544	0.15 267	0.19 470	0.15 500	0.25 603	0.19 567	0.13 526	0.10 172	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.09 589	0.08 566	0.06 379	0.06 398

tt1	0.10 334	0.08 443	0.12 386	0.17 358	0.09 439	0.12 400	0.16 498	0.15 267	0.19 470	0.09 259	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.06 398

DLNR_Zeroshot_test	10.40 851	1.82 840	19.49 870	120.77 880	13.11 862	0.06 20	0.13 241	0.23 516	0.10 139	0.07 124	0.10 281	0.09 308	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.13 722	0.04 29	0.06 264	0.04 84	51.54 886	0.04 100

CASnet	0.09 249	0.09 535	0.09 181	0.19 558	0.06 63	0.07 56	0.11 94	0.18 392	0.14 313	0.11 353	0.10 281	0.09 308	0.07 220	0.10 172	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.10 640	0.08 566	0.05 227	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.13 675	0.14 500	0.13 241	0.14 220	0.09 101	0.07 124	0.09 236	0.07 175	0.08 298	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.04 100

HH	0.09 249	0.06 159	0.13 449	0.17 358	0.08 299	0.10 281	0.16 498	0.14 220	0.10 139	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.04 100

HanStereo	0.09 249	0.06 159	0.13 449	0.17 358	0.08 299	0.10 281	0.16 498	0.14 220	0.10 139	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.04 100

LoS_RVC	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.15 148	0.07 187	0.08 122	0.15 420	0.11 93	0.10 139	0.08 197	0.09 236	0.06 59	0.09 356	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.03 2

Selective-IGEV	0.07 10	0.06 159	0.08 91	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.13 177	0.07 34	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.04 1	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

EGLCR-Stereo	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.06 63	0.10 281	0.12 149	0.11 93	0.16 385	0.06 50	0.05 8	0.07 175	0.05 16	0.10 172	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

Sa-1000	0.12 472	0.08 443	0.08 91	0.18 470	0.08 299	0.14 500	0.22 702	0.22 492	0.18 450	0.15 500	0.20 516	0.17 536	0.11 449	0.10 172	0.10 278	0.06 222	0.05 354	0.09 589	0.09 614	0.05 227	0.05 269

iRaft-Stereo_20w	0.09 249	0.05 54	0.13 449	0.14 86	0.08 299	0.12 400	0.15 420	0.18 392	0.10 139	0.11 353	0.08 194	0.08 253	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.05 269

TRStereo	0.09 249	0.05 54	0.12 386	0.15 148	0.12 650	0.10 281	0.13 241	0.18 392	0.18 450	0.09 259	0.09 236	0.09 308	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.04 62	0.04 100

SST-Stereo	0.10 334	0.07 300	0.15 540	0.18 470	0.09 439	0.06 20	0.12 149	0.17 357	0.11 178	0.15 500	0.17 464	0.13 442	0.12 483	0.10 172	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.09 589	0.06 376	0.06 379	0.05 269

RAFT_R40	0.11 389	0.07 300	0.14 490	0.18 470	0.09 439	0.06 20	0.13 241	0.17 357	0.16 385	0.14 469	0.18 492	0.15 496	0.12 483	0.10 172	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.09 589	0.06 376	0.06 379	0.05 269

DRaft	0.12 472	0.06 159	0.11 332	0.14 86	0.09 439	0.14 500	0.17 544	0.21 464	0.30 636	0.17 549	0.28 643	0.10 351	0.15 569	0.10 172	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.05 269

s12784h	0.09 249	0.06 159	0.07 31	0.15 148	0.05 5	0.16 559	0.18 597	0.15 267	0.15 342	0.10 315	0.11 340	0.11 384	0.11 449	0.10 172	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

XX-TBD	0.09 249	0.06 159	0.07 31	0.14 86	0.07 187	0.12 400	0.16 498	0.14 220	0.13 275	0.11 353	0.12 363	0.09 308	0.08 298	0.10 172	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.06 379	0.05 269

sAnonymous2	0.13 500	0.12 647	0.24 690	0.20 632	0.12 650	0.17 583	0.13 241	0.26 581	0.21 512	0.11 353	0.11 340	0.13 442	0.08 298	0.10 172	0.10 278	0.09 588	0.05 354	0.08 499	0.06 376	0.15 751	0.10 647

CroCo_RVC	0.13 500	0.12 647	0.24 690	0.20 632	0.12 650	0.17 583	0.13 241	0.26 581	0.21 512	0.11 353	0.11 340	0.13 442	0.08 298	0.10 172	0.10 278	0.09 588	0.05 354	0.08 499	0.06 376	0.15 751	0.10 647

test_xeample3	0.09 249	0.06 159	0.12 386	0.16 256	0.09 439	0.11 342	0.15 420	0.16 313	0.13 275	0.10 315	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

StereoNetSlim22	0.09 249	0.05 54	0.09 181	0.17 358	0.08 299	0.06 20	0.14 322	0.16 313	0.07 34	0.12 403	0.07 114	0.10 351	0.06 84	0.11 266	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.05 269

StereoNetSlim	0.09 249	0.05 54	0.10 264	0.17 358	0.08 299	0.07 56	0.15 420	0.16 313	0.15 342	0.11 353	0.07 114	0.09 308	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.05 269

ww3	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.16 256	0.05 5	0.07 56	0.12 149	0.08 16	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

ww2	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.16 256	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.08 16	0.09 101	0.06 50	0.06 43	0.07 175	0.05 16	0.11 266	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

ww	0.07 10	0.04 3	0.07 31	0.17 358	0.05 5	0.07 56	0.12 149	0.10 60	0.08 56	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.05 16	0.11 266	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

MGW-Stereo-1	0.07 10	0.04 3	0.07 31	0.16 256	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.08 16	0.12 223	0.06 50	0.05 8	0.08 253	0.05 16	0.11 266	0.10 278	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

RSGM							0.14 322	0.16 313	0.12 223	0.11 353	0.10 281	0.12 407	0.08 298	0.11 266	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.04 84	0.04 62

E$^{3}$Stereo	0.08 140	0.05 54	0.10 264	0.13 29	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.11 93	0.10 139	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

LLLLL	0.08 140	0.05 54	0.10 264	0.13 29	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.11 93	0.10 139	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

LLL	0.08 140	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.07 187	0.07 56	0.13 241	0.12 129	0.10 139	0.07 124	0.06 43	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

VeloStereo	0.09 249	0.04 3	0.12 386	0.14 86	0.11 612	0.07 56	0.06 1	0.08 16	0.06 14	0.09 259	0.07 114	0.06 59	0.08 298	0.11 266	0.10 278	0.08 519	0.08 635	0.08 499	0.07 483	0.11 672	0.13 716

over v1	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.18 470	0.05 5	0.08 122	0.08 9	0.10 60	0.05 6	0.06 50	0.06 43	0.07 175	0.10 410	0.11 266	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 227	0.05 269

over-8	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.18 470	0.05 5	0.08 122	0.08 9	0.13 177	0.05 6	0.06 50	0.05 8	0.07 175	0.09 356	0.11 266	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 227	0.05 269

over-9	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.18 470	0.05 5	0.08 122	0.08 9	0.13 177	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.07 175	0.09 356	0.11 266	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 227	0.05 269

S	0.12 472	0.08 443	0.09 181	0.20 632	0.08 299	0.13 461	0.19 639	0.17 357	0.16 385	0.13 441	0.11 340	0.13 442	0.10 410	0.11 266	0.13 497	0.09 588	0.07 601	0.13 710	0.15 753	0.06 379	0.04 100

SMOE	0.10 334	0.08 443	0.09 181	0.18 470	0.07 187	0.13 461	0.14 322	0.18 392	0.13 275	0.11 353	0.13 386	0.12 407	0.09 356	0.11 266	0.11 375	0.05 67	0.05 354	0.08 499	0.06 376	0.06 379	0.04 100

quiztm	0.08 140	0.07 300	0.08 91	0.18 470	0.07 187	0.09 201	0.14 322	0.14 220	0.12 223	0.07 124	0.07 114	0.05 5	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.04 62	0.03 2

DF	0.08 140	0.05 54	0.09 181	0.15 148	0.06 63	0.11 342	0.13 241	0.10 60	0.12 223	0.09 259	0.10 281	0.10 351	0.08 298	0.11 266	0.09 159	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

LiteMatch*	0.08 140	0.04 3	0.11 332	0.13 29	0.08 299	0.08 122	0.13 241	0.14 220	0.09 101	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.09 356	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.05 269

bcnet-new	0.07 10	0.07 300	0.08 91	0.18 470	0.06 63	0.07 56	0.10 51	0.09 35	0.14 313	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

VMStereo-Base	0.09 249	0.05 54	0.10 264	0.13 29	0.07 187	0.10 281	0.10 51	0.16 313	0.13 275	0.10 315	0.15 426	0.10 351	0.09 356	0.11 266	0.10 278	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.06 398

DispViT+	0.08 140	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.06 63	0.05 7	0.11 94	0.18 392	0.16 385	0.09 259	0.08 194	0.07 175	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJX1	0.10 334	0.07 300	0.08 91	0.22 691	0.09 439	0.12 400	0.17 544	0.18 392	0.17 416	0.10 315	0.09 236	0.07 175	0.10 410	0.11 266	0.09 159	0.07 424	0.08 635	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.04 100

NLMM1	0.11 389	0.09 535	0.07 31	0.22 691	0.10 556	0.12 400	0.20 664	0.18 392	0.20 494	0.12 403	0.11 340	0.07 175	0.09 356	0.11 266	0.11 375	0.08 519	0.08 635	0.07 395	0.06 376	0.04 62	0.04 100

HiDET	0.08 140	0.04 3	0.10 264	0.13 29	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.12 129	0.11 178	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

LCMNet	0.08 140	0.05 54	0.10 264	0.13 29	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.10 60	0.11 178	0.06 50	0.08 194	0.06 59	0.07 220	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.05 354	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

NLCSM	0.11 389	0.09 535	0.09 181	0.23 716	0.11 612	0.12 400	0.19 639	0.18 392	0.18 450	0.12 403	0.11 340	0.07 175	0.09 356	0.11 266	0.10 278	0.07 424	0.08 635	0.07 395	0.07 483	0.06 379	0.05 269

GEAStereo	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.13 29	0.08 299	0.08 122	0.14 322	0.10 60	0.09 101	0.08 197	0.10 281	0.06 59	0.05 16	0.11 266	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.05 269

GSStereo	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.13 29	0.08 299	0.08 122	0.14 322	0.11 93	0.12 223	0.08 197	0.10 281	0.05 5	0.05 16	0.11 266	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.05 269

GS-Stereo							0.14 322	0.11 93	0.12 223	0.08 197	0.10 281	0.05 5	0.05 16	0.11 266	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.05 269

IGEV-FE	0.09 249	0.05 54	0.12 386	0.13 29	0.08 299	0.12 400	0.13 241	0.17 357	0.11 178	0.10 315	0.06 43	0.09 308	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.05 227	0.05 269

MSCF	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.19 558	0.08 299	0.06 20	0.12 149	0.14 220	0.11 178	0.10 315	0.09 236	0.07 175	0.04 1	0.11 266	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.05 269

DVStereo	0.09 249	0.05 54	0.08 91	0.15 148	0.06 63	0.11 342	0.12 149	0.14 220	0.16 385	0.11 353	0.11 340	0.09 308	0.09 356	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

3.25w_new	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.07 5	0.12 129	0.11 178	0.08 197	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.07 5	0.12 129	0.11 178	0.08 197	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LG-G_1	0.07 10	0.04 3	0.11 332	0.15 148	0.06 63	0.09 201	0.08 9	0.08 16	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.08 55	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.05 269

LG-G	0.07 10	0.04 3	0.11 332	0.15 148	0.06 63	0.09 201	0.08 9	0.08 16	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.08 55	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.05 269

S2M2_L	0.09 249	0.08 443	0.11 332	0.13 29	0.10 556	0.08 122	0.06 1	0.10 60	0.10 139	0.10 315	0.09 236	0.10 351	0.09 356	0.11 266	0.11 375	0.13 722	0.07 601	0.08 499	0.09 614	0.10 648	0.08 564
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.10 334	0.07 300	0.07 31	0.18 470	0.07 187	0.12 400	0.19 639	0.24 542	0.19 470	0.06 50	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.11 266	0.08 55	0.06 222	0.06 522	0.07 395	0.05 255	0.05 227	0.04 100

Reg-Stereo(zero)	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.16 256	0.06 63	0.12 400	0.11 94	0.15 267	0.10 139	0.12 403	0.09 236	0.10 351	0.08 298	0.11 266	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

SCV_C0	0.08 140	0.07 300	0.07 31	0.16 256	0.09 439	0.08 122	0.15 420	0.11 93	0.12 223	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.11 266	0.07 16	0.05 67	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.05 269

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.22 691	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.10 60	0.10 139	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.11 266	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.06 379	0.04 100

AIO-test1	0.10 334	0.07 300	0.10 264	0.23 716	0.07 187	0.09 201	0.13 241	0.21 464	0.14 313	0.11 353	0.12 363	0.09 308	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.09 589	0.10 659	0.03 1	0.06 398

fffft	0.09 249	0.06 159	0.12 386	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.17 544	0.12 129	0.11 178	0.08 197	0.07 114	0.09 308	0.06 84	0.11 266	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.05 269
1: 1. 1
mms	0.09 249	0.07 300	0.08 91	0.16 256	0.08 299	0.10 281	0.16 498	0.12 129	0.11 178	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.06 84	0.11 266	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.05 255	0.04 62	0.03 2

tg	0.10 334	0.06 159	0.10 264	0.18 470	0.08 299	0.11 342	0.16 498	0.20 437	0.12 223	0.08 197	0.11 340	0.11 384	0.07 220	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.08 499	0.08 566	0.04 62	0.04 100

rvit_stereo_0081	0.11 389	0.08 443	0.15 540	0.16 256	0.09 439	0.10 281	0.14 322	0.14 220	0.24 556	0.11 353	0.13 386	0.13 442	0.09 356	0.11 266	0.12 449	0.10 636	0.07 601	0.08 499	0.07 483	0.07 472	0.05 269

rvit_stereo_0082	0.11 389	0.08 443	0.15 540	0.16 256	0.09 439	0.10 281	0.14 322	0.14 220	0.24 556	0.11 353	0.13 386	0.13 442	0.09 356	0.11 266	0.12 449	0.10 636	0.07 601	0.08 499	0.07 483	0.07 472	0.05 269

Pointernet	0.09 249	0.04 3	0.09 181	0.16 256	0.08 299	0.13 461	0.10 51	0.15 267	0.17 416	0.09 259	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.08 519	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.06 379	0.05 269

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 389	0.05 54	0.11 332	0.15 148	0.13 675	0.13 461	0.16 498	0.23 516	0.17 416	0.10 315	0.12 363	0.10 351	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.06 376	0.07 472	0.08 564

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 249	0.10 599	0.31 727	0.15 148	0.06 63	0.08 122	0.14 322	0.10 60	0.10 139	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.04 1	0.11 266	0.07 16	0.12 695	0.04 29	0.07 395	0.05 255	0.05 227	0.05 269

AIO-Stereo	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.18 470	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.15 267	0.09 101	0.08 197	0.08 194	0.07 175	0.05 16	0.11 266	0.08 55	0.05 67	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

RSM	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.12 129	0.10 139	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.11 266	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

trnet	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.12 9	0.05 5	0.12 400	0.11 94	0.13 177	0.10 139	0.08 197	0.13 386	0.09 308	0.08 298	0.11 266	0.10 278	0.08 519	0.05 354	0.05 83	0.03 1	0.06 379	0.05 269

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 334	0.08 443	0.12 386	0.16 256	0.08 299	0.15 527	0.16 498	0.18 392	0.18 450	0.10 315	0.09 236	0.09 308	0.08 298	0.11 266	0.12 449	0.07 424	0.05 354	0.08 499	0.06 376	0.07 472	0.06 398

MyStereo06	0.10 334	0.07 300	0.12 386	0.17 358	0.09 439	0.13 461	0.18 597	0.19 424	0.12 223	0.12 403	0.08 194	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.06 379	0.06 398

AE-Stereo	0.10 334	0.08 443	0.10 264	0.18 470	0.09 439	0.10 281	0.15 420	0.14 220	0.19 470	0.09 259	0.14 402	0.12 407	0.08 298	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.06 522	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.04 100

ff7	0.09 249	0.07 300	0.11 332	0.16 256	0.09 439	0.11 342	0.15 420	0.16 313	0.12 223	0.10 315	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

ffff	0.09 249	0.07 300	0.11 332	0.16 256	0.09 439	0.11 342	0.15 420	0.16 313	0.12 223	0.10 315	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

11t	0.09 249	0.07 300	0.11 332	0.16 256	0.09 439	0.11 342	0.15 420	0.16 313	0.12 223	0.10 315	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

IGEV_Zeroshot_test	0.09 249	0.05 54	0.12 386	0.13 29	0.08 299	0.12 400	0.13 241	0.17 357	0.11 178	0.10 315	0.06 43	0.09 308	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.05 227	0.05 269

EKT-Stereo	0.11 389	0.07 300	0.14 490	0.15 148	0.10 556	0.13 461	0.14 322	0.18 392	0.21 512	0.11 353	0.08 194	0.12 407	0.09 356	0.11 266	0.12 449	0.08 519	0.06 522	0.07 395	0.06 376	0.08 548	0.07 491

4D-IteraStereo	0.09 249	0.07 300	0.10 264	0.18 470	0.07 187	0.09 201	0.15 420	0.17 357	0.15 342	0.10 315	0.11 340	0.10 351	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.03 1	0.08 499	0.07 483	0.06 379	0.05 269

anonymousdsp	0.09 249	0.07 300	0.11 332	0.16 256	0.09 439	0.11 342	0.15 420	0.16 313	0.12 223	0.09 259	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

ProNet	0.09 249	0.07 300	0.10 264	0.17 358	0.08 299	0.10 281	0.15 420	0.15 267	0.12 223	0.09 259	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.06 398

MC-Stereo	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.06 63	0.10 281	0.14 322	0.12 129	0.10 139	0.09 259	0.12 363	0.09 308	0.06 84	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

DCANet-4	0.10 334	0.06 159	0.12 386	0.16 256	0.06 63	0.09 201	0.17 544	0.18 392	0.19 470	0.13 441	0.16 440	0.09 308	0.14 551	0.11 266	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

ccc-4	0.09 249	0.07 300	0.11 332	0.16 256	0.09 439	0.11 342	0.15 420	0.16 313	0.12 223	0.10 315	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

fff	0.10 334	0.06 159	0.12 386	0.15 148	0.07 187	0.09 201	0.17 544	0.16 313	0.20 494	0.13 441	0.16 440	0.10 351	0.11 449	0.11 266	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

ADStereo(finetuned)	0.10 334	0.06 159	0.12 386	0.16 256	0.06 63	0.09 201	0.17 544	0.15 267	0.19 470	0.13 441	0.17 464	0.10 351	0.12 483	0.11 266	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

DisPM	0.11 389	0.07 300	0.12 386	0.16 256	0.09 439	0.06 20	0.13 241	0.17 357	0.17 416	0.14 469	0.20 516	0.12 407	0.10 410	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.11 675

raft_robust	0.13 500	0.10 599	0.07 31	0.18 470	0.08 299	0.13 461	0.24 730	0.28 625	0.33 661	0.20 621	0.19 503	0.14 465	0.10 410	0.11 266	0.12 449	0.05 67	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.05 227	0.04 100

RAFT+CT+SA	0.13 500	0.11 628	0.09 181	0.19 558	0.09 439	0.15 527	0.28 771	0.22 492	0.22 527	0.15 500	0.26 620	0.10 351	0.10 410	0.11 266	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.08 566	0.07 472	0.06 398

SA	0.12 472	0.09 535	0.08 91	0.18 470	0.08 299	0.12 400	0.24 730	0.23 516	0.18 450	0.17 549	0.27 629	0.14 465	0.11 449	0.11 266	0.11 375	0.05 67	0.05 354	0.09 589	0.08 566	0.05 227	0.04 100

IGEV-Stereo	0.09 249	0.07 300	0.11 332	0.16 256	0.09 439	0.11 342	0.15 420	0.16 313	0.12 223	0.09 259	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.07 56	0.14 322	0.12 129	0.15 342	0.09 259	0.08 194	0.07 175	0.08 298	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.05 255	0.04 62	0.04 100

test_1	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.07 56	0.14 322	0.12 129	0.15 342	0.09 259	0.08 194	0.07 175	0.08 298	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.05 255	0.04 62	0.04 100

CrosDoStereo	0.12 472	0.06 159	0.12 386	0.14 86	0.08 299	0.12 400	0.15 420	0.17 357	0.22 527	0.19 598	0.24 574	0.15 496	0.11 449	0.11 266	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.07 483	0.05 227	0.05 269

PFNet+	0.11 389	0.06 159	0.13 449	0.16 256	0.09 439	0.05 7	0.12 149	0.17 357	0.21 512	0.16 529	0.19 503	0.14 465	0.10 410	0.11 266	0.11 375	0.08 519	0.05 354	0.09 589	0.08 566	0.06 379	0.11 675

Patchmatch Stereo++	0.11 389	0.09 535	0.16 577	0.18 470	0.08 299	0.06 20	0.11 94	0.16 313	0.13 275	0.15 500	0.16 440	0.14 465	0.12 483	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.07 491
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	0.11 389	0.07 300	0.16 577	0.19 558	0.09 439	0.08 122	0.13 241	0.18 392	0.13 275	0.16 529	0.21 540	0.13 442	0.14 551	0.11 266	0.14 542	0.06 222	0.04 29	0.09 589	0.06 376	0.06 379	0.05 269

STrans-v2	0.10 334	0.07 300	0.12 386	0.18 470	0.07 187	0.10 281	0.14 322	0.21 464	0.11 178	0.11 353	0.15 426	0.12 407	0.10 410	0.11 266	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.04 62	0.04 100

TransformOpticalFlow	0.10 334	0.08 443	0.13 449	0.18 470	0.07 187	0.09 201	0.15 420	0.19 424	0.15 342	0.12 403	0.17 464	0.11 384	0.11 449	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.05 227	0.05 269

OMP-Stereo	0.11 389	0.06 159	0.14 490	0.18 470	0.08 299	0.09 201	0.12 149	0.21 464	0.21 512	0.13 441	0.14 402	0.11 384	0.12 483	0.11 266	0.13 497	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.04 100

NF-Stereo	0.11 389	0.07 300	0.13 449	0.17 358	0.09 439	0.10 281	0.14 322	0.23 516	0.19 470	0.12 403	0.17 464	0.12 407	0.11 449	0.11 266	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.12 691

OCTAStereo	0.11 389	0.07 300	0.13 449	0.17 358	0.09 439	0.10 281	0.14 322	0.23 516	0.19 470	0.12 403	0.17 464	0.12 407	0.11 449	0.11 266	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.12 691

PSM-softLoss	0.12 472	0.07 300	0.15 540	0.17 358	0.09 439	0.08 122	0.13 241	0.24 542	0.17 416	0.14 469	0.19 503	0.13 442	0.11 449	0.11 266	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.06 379	0.12 691

KMStereo	0.12 472	0.07 300	0.15 540	0.17 358	0.09 439	0.08 122	0.13 241	0.24 542	0.17 416	0.14 469	0.19 503	0.13 442	0.11 449	0.11 266	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.06 379	0.12 691

PSM-adaLoss	0.11 389	0.09 535	0.16 577	0.18 470	0.08 299	0.06 20	0.12 149	0.16 313	0.13 275	0.15 500	0.16 440	0.14 465	0.12 483	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.07 491

PSM-AAD	0.11 389	0.07 300	0.10 264	0.19 558	0.09 439	0.10 281	0.15 420	0.20 437	0.13 275	0.12 403	0.14 402	0.18 551	0.11 449	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.05 354	0.09 589	0.08 566	0.06 379	0.14 738

ROB_FTStereo_v2	0.11 389	0.09 535	0.16 577	0.19 558	0.08 299	0.06 20	0.12 149	0.16 313	0.13 275	0.15 500	0.16 440	0.14 465	0.12 483	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.07 491

ROB_FTStereo	0.11 389	0.09 535	0.16 577	0.19 558	0.08 299	0.06 20	0.11 94	0.16 313	0.13 275	0.15 500	0.16 440	0.14 465	0.12 483	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.07 491

HUI-Stereo	0.11 389	0.09 535	0.16 577	0.18 470	0.08 299	0.06 20	0.12 149	0.16 313	0.13 275	0.15 500	0.16 440	0.14 465	0.12 483	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.07 491

DeepStereo_LL	0.12 472	0.06 159	0.12 386	0.14 86	0.08 299	0.12 400	0.15 420	0.17 357	0.22 527	0.19 598	0.24 574	0.15 496	0.11 449	0.11 266	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.07 483	0.05 227	0.05 269

RE-Stereo	0.11 389	0.07 300	0.13 449	0.17 358	0.09 439	0.10 281	0.14 322	0.23 516	0.19 470	0.12 403	0.17 464	0.12 407	0.11 449	0.11 266	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.12 691

Pruner-Stereo	0.11 389	0.07 300	0.12 386	0.17 358	0.09 439	0.06 20	0.12 149	0.17 357	0.17 416	0.13 441	0.19 503	0.13 442	0.09 356	0.11 266	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.08 564

TVStereo	0.11 389	0.07 300	0.13 449	0.17 358	0.09 439	0.10 281	0.14 322	0.23 516	0.19 470	0.12 403	0.17 464	0.12 407	0.11 449	0.11 266	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.12 691

iGMRVC	0.11 389	0.09 535	0.16 577	0.19 558	0.08 299	0.06 20	0.12 149	0.16 313	0.13 275	0.15 500	0.16 440	0.14 465	0.12 483	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.07 491

RAFT-345	0.11 389	0.07 300	0.15 540	0.16 256	0.08 299	0.08 122	0.12 149	0.15 267	0.10 139	0.11 353	0.36 704	0.09 308	0.09 356	0.11 266	0.12 449	0.05 67	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.04 62	0.05 269

iRAFT	0.11 389	0.09 535	0.16 577	0.18 470	0.08 299	0.06 20	0.11 94	0.16 313	0.13 275	0.15 500	0.16 440	0.14 465	0.12 483	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.07 491

GMM-Stereo	0.11 389	0.07 300	0.10 264	0.18 470	0.09 439	0.08 122	0.15 420	0.23 516	0.16 385	0.11 353	0.15 426	0.13 442	0.11 449	0.11 266	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.08 499	0.07 483	0.06 379	0.09 613

RAFT-IKP	0.11 389	0.09 535	0.16 577	0.19 558	0.08 299	0.06 20	0.12 149	0.16 313	0.13 275	0.15 500	0.16 440	0.14 465	0.12 483	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.07 491

rafts_anoy	0.11 389	0.06 159	0.10 264	0.17 358	0.08 299	0.10 281	0.14 322	0.17 357	0.14 313	0.13 441	0.13 386	0.12 407	0.10 410	0.11 266	0.12 449	0.07 424	0.04 29	0.09 589	0.11 694	0.07 472	0.06 398

iRaftStereo_RVC	0.10 334	0.07 300	0.09 181	0.17 358	0.09 439	0.11 342	0.17 544	0.18 392	0.12 223	0.09 259	0.12 363	0.10 351	0.07 220	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.08 499	0.08 566	0.04 62	0.04 100

DCANet	0.10 334	0.06 159	0.12 386	0.16 256	0.06 63	0.09 201	0.17 544	0.15 267	0.19 470	0.13 441	0.17 464	0.10 351	0.11 449	0.11 266	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

csc	0.10 334	0.06 159	0.12 386	0.15 148	0.07 187	0.09 201	0.17 544	0.16 313	0.20 494	0.13 441	0.16 440	0.10 351	0.11 449	0.11 266	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

cscssc	0.10 334	0.06 159	0.12 386	0.15 148	0.07 187	0.09 201	0.17 544	0.16 313	0.20 494	0.13 441	0.16 440	0.10 351	0.11 449	0.11 266	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 249	0.06 159	0.10 264	0.17 358	0.06 63	0.10 281	0.16 498	0.17 357	0.14 313	0.09 259	0.10 281	0.08 253	0.09 356	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.04 62	0.03 2

CFNet-RSSM	0.09 249	0.07 300	0.09 181	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.15 420	0.16 313	0.17 416	0.08 197	0.12 363	0.10 351	0.09 356	0.11 266	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.04 62	0.04 100

CREStereo	0.09 249	0.04 3	0.08 91	0.11 1	0.06 63	0.13 461	0.14 322	0.14 220	0.10 139	0.08 197	0.13 386	0.09 308	0.08 298	0.11 266	0.10 278	0.08 519	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.06 379	0.06 398
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
TADF							0.16 498	0.18 392	0.21 512	0.11 353	0.07 114	0.09 308	0.09 356	0.12 376	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62

low	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.14 86	0.07 187	0.08 122	0.12 149	0.12 129	0.09 101	0.06 50	0.05 8	0.06 59	0.05 16	0.12 376	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

flow	0.09 249	0.04 3	0.12 386	0.14 86	0.11 612	0.07 56	0.06 1	0.08 16	0.06 14	0.09 259	0.07 114	0.06 59	0.08 298	0.12 376	0.10 278	0.08 519	0.08 635	0.08 499	0.07 483	0.11 672	0.13 716

S0	0.12 472	0.08 443	0.08 91	0.20 632	0.07 187	0.18 602	0.23 715	0.15 267	0.15 342	0.10 315	0.10 281	0.13 442	0.08 298	0.12 376	0.11 375	0.09 588	0.10 698	0.14 724	0.14 732	0.05 227	0.04 100

Anonymus	0.08 140	0.05 54	0.10 264	0.15 148	0.08 299	0.10 281	0.15 420	0.15 267	0.10 139	0.07 124	0.06 43	0.07 175	0.08 298	0.12 376	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.05 227	0.06 398

LGCAT	0.08 140	0.04 3	0.10 264	0.11 1	0.06 63	0.07 56	0.12 149	0.07 9	0.08 56	0.09 259	0.07 114	0.07 175	0.08 298	0.12 376	0.11 375	0.10 636	0.09 673	0.04 1	0.05 255	0.04 62	0.09 613

TestStereo_HL2	0.11 389	0.06 159	0.11 332	0.12 9	0.08 299	0.12 400	0.14 322	0.20 437	0.18 450	0.13 441	0.21 540	0.12 407	0.10 410	0.12 376	0.12 449	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.07 472	0.07 491

GGDA	0.11 389	0.06 159	0.11 332	0.13 29	0.07 187	0.12 400	0.14 322	0.19 424	0.19 470	0.13 441	0.20 516	0.12 407	0.09 356	0.12 376	0.12 449	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.06 379	0.07 491

MUNStereo	0.08 140	0.07 300	0.09 181	0.18 470	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.10 60	0.09 101	0.09 259	0.08 194	0.08 253	0.06 84	0.12 376	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

PSi22	0.08 140	0.06 159	0.11 332	0.16 256	0.07 187	0.08 122	0.10 51	0.14 220	0.08 56	0.08 197	0.06 43	0.10 351	0.06 84	0.12 376	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

Lsterematch	0.11 389	0.06 159	0.11 332	0.16 256	0.07 187	0.13 461	0.15 420	0.14 220	0.17 416	0.16 529	0.18 492	0.15 496	0.15 569	0.12 376	0.14 542	0.07 424	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.06 379	0.06 398

Hybrid-DGEV-2	0.11 389	0.06 159	0.12 386	0.18 470	0.09 439	0.09 201	0.13 241	0.28 625	0.29 626	0.11 353	0.11 340	0.09 308	0.12 483	0.12 376	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.05 227	0.05 269

WQFJA1	0.10 334	0.07 300	0.08 91	0.20 632	0.09 439	0.12 400	0.17 544	0.17 357	0.17 416	0.09 259	0.10 281	0.08 253	0.10 410	0.12 376	0.11 375	0.06 222	0.07 601	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.05 269

WQFJX	0.10 334	0.07 300	0.09 181	0.21 671	0.09 439	0.12 400	0.16 498	0.18 392	0.17 416	0.12 403	0.10 281	0.07 175	0.09 356	0.12 376	0.10 278	0.06 222	0.07 601	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.05 269

NLMM	0.10 334	0.07 300	0.08 91	0.20 632	0.09 439	0.12 400	0.17 544	0.17 357	0.17 416	0.09 259	0.10 281	0.08 253	0.10 410	0.12 376	0.11 375	0.06 222	0.07 601	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.05 269

Select-FE	0.11 389	0.06 159	0.20 660	0.15 148	0.11 612	0.11 342	0.13 241	0.21 464	0.18 450	0.09 259	0.11 340	0.10 351	0.06 84	0.12 376	0.09 159	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.08 566	0.06 379	0.08 564

GASTEREO	0.08 140	0.05 54	0.09 181	0.19 558	0.07 187	0.07 56	0.12 149	0.14 220	0.11 178	0.10 315	0.09 236	0.07 175	0.04 1	0.12 376	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

4.25_new	0.07 10	0.08 443	0.09 181	0.15 148	0.06 63	0.09 201	0.08 9	0.14 220	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.12 376	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.03 2

4.5w_new	0.07 10	0.08 443	0.09 181	0.15 148	0.06 63	0.09 201	0.08 9	0.14 220	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.12 376	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 10	0.08 443	0.09 181	0.15 148	0.06 63	0.09 201	0.08 9	0.14 220	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.12 376	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.03 2

MM-Stereo_test2	0.09 249	0.06 159	0.09 181	0.19 558	0.08 299	0.12 400	0.18 597	0.15 267	0.14 313	0.07 124	0.10 281	0.07 175	0.06 84	0.12 376	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.03 2

SMoEStereo_RVC	0.08 140	0.06 159	0.12 386	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.14 322	0.11 93	0.13 275	0.09 259	0.07 114	0.07 175	0.07 220	0.12 376	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

ours_stereo	0.09 249	0.07 300	0.09 181	0.17 358	0.08 299	0.11 342	0.16 498	0.11 93	0.12 223	0.08 197	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.12 376	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.03 2

rvit_stereo_0083	0.12 472	0.08 443	0.17 609	0.16 256	0.09 439	0.11 342	0.15 420	0.14 220	0.26 593	0.11 353	0.14 402	0.13 442	0.10 410	0.12 376	0.12 449	0.10 636	0.08 635	0.09 589	0.07 483	0.07 472	0.05 269

rvit_stereo_0081_aga	0.11 389	0.09 535	0.14 490	0.18 470	0.09 439	0.13 461	0.14 322	0.14 220	0.19 470	0.10 315	0.18 492	0.16 512	0.09 356	0.12 376	0.09 159	0.10 636	0.06 522	0.08 499	0.07 483	0.07 472	0.06 398

model_zeroshot	0.10 334	0.04 3	0.11 332	0.15 148	0.09 439	0.12 400	0.14 322	0.20 437	0.13 275	0.11 353	0.10 281	0.12 407	0.07 220	0.12 376	0.10 278	0.07 424	0.06 522	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.06 398

rvit_stereo_0080	0.10 334	0.08 443	0.14 490	0.15 148	0.09 439	0.07 56	0.15 420	0.16 313	0.16 385	0.11 353	0.10 281	0.14 465	0.08 298	0.12 376	0.10 278	0.09 588	0.07 601	0.07 395	0.06 376	0.07 472	0.05 269

MyStereo07	0.10 334	0.07 300	0.10 264	0.17 358	0.09 439	0.14 500	0.18 597	0.15 267	0.15 342	0.09 259	0.06 43	0.06 59	0.07 220	0.12 376	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.06 379	0.06 398

whm_eth	0.10 334	0.08 443	0.14 490	0.15 148	0.09 439	0.07 56	0.15 420	0.16 313	0.16 385	0.11 353	0.10 281	0.14 465	0.08 298	0.12 376	0.10 278	0.09 588	0.07 601	0.07 395	0.06 376	0.07 472	0.05 269

MSKI-zero shot	0.09 249	0.05 54	0.09 181	0.15 148	0.07 187	0.10 281	0.13 241	0.14 220	0.13 275	0.09 259	0.09 236	0.09 308	0.06 84	0.12 376	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

MIF-Stereo (partial)	0.11 389	0.06 159	0.10 264	0.19 558	0.10 556	0.10 281	0.11 94	0.17 357	0.18 450	0.14 469	0.16 440	0.09 308	0.11 449	0.12 376	0.12 449	0.08 519	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.06 379	0.07 491

MIM_Stereo	0.09 249	0.07 300	0.11 332	0.15 148	0.07 187	0.06 20	0.12 149	0.20 437	0.14 313	0.13 441	0.13 386	0.09 308	0.05 16	0.12 376	0.08 55	0.05 67	0.06 522	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.05 269

Any-RAFT	0.10 334	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.07 187	0.13 461	0.14 322	0.21 464	0.15 342	0.11 353	0.12 363	0.12 407	0.09 356	0.12 376	0.09 159	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.05 269

RAFT-Test	0.09 249	0.06 159	0.10 264	0.15 148	0.07 187	0.11 342	0.15 420	0.16 313	0.13 275	0.09 259	0.10 281	0.10 351	0.09 356	0.12 376	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

CES	0.08 140	0.04 3	0.08 91	0.14 86	0.07 187	0.09 201	0.14 322	0.11 93	0.09 101	0.08 197	0.09 236	0.11 384	0.06 84	0.12 376	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.05 227	0.05 269

RCA-Stereo	0.09 249	0.06 159	0.09 181	0.16 256	0.06 63	0.09 201	0.13 241	0.18 392	0.14 313	0.09 259	0.10 281	0.08 253	0.07 220	0.12 376	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.04 100

TestStereo1	0.13 500	0.08 443	0.08 91	0.19 558	0.08 299	0.18 602	0.29 781	0.23 516	0.16 385	0.17 549	0.20 516	0.16 512	0.10 410	0.12 376	0.13 497	0.06 222	0.06 522	0.08 499	0.06 376	0.05 227	0.05 269

test_5	0.14 538	0.12 647	0.08 91	0.20 632	0.10 556	0.14 500	0.29 781	0.21 464	0.24 556	0.18 579	0.28 643	0.11 384	0.15 569	0.12 376	0.13 497	0.06 222	0.05 354	0.07 395	0.08 566	0.08 548	0.07 491

SA-5K	0.13 500	0.08 443	0.08 91	0.19 558	0.08 299	0.18 602	0.29 781	0.23 516	0.16 385	0.17 549	0.20 516	0.16 512	0.10 410	0.12 376	0.13 497	0.06 222	0.06 522	0.08 499	0.06 376	0.05 227	0.05 269

IPLGR	0.11 389	0.09 535	0.16 577	0.18 470	0.08 299	0.12 400	0.17 544	0.21 464	0.24 556	0.11 353	0.12 363	0.11 384	0.08 298	0.12 376	0.12 449	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.06 376	0.04 62	0.04 100

LCNet	0.11 389	0.07 300	0.09 181	0.19 558	0.09 439	0.08 122	0.15 420	0.21 464	0.15 342	0.11 353	0.15 426	0.16 512	0.11 449	0.12 376	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.08 499	0.07 483	0.06 379	0.15 745

IIG-Stereo	0.11 389	0.06 159	0.13 449	0.17 358	0.08 299	0.11 342	0.12 149	0.22 492	0.17 416	0.14 469	0.17 464	0.11 384	0.12 483	0.12 376	0.12 449	0.06 222	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.04 100

KYRaft	0.11 389	0.07 300	0.10 264	0.19 558	0.09 439	0.08 122	0.15 420	0.22 492	0.12 223	0.13 441	0.16 440	0.20 580	0.10 410	0.12 376	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.08 499	0.08 566	0.06 379	0.16 757

DEmStereo	0.12 472	0.06 159	0.14 490	0.14 86	0.10 556	0.16 559	0.15 420	0.16 313	0.24 556	0.17 549	0.24 574	0.13 442	0.14 551	0.12 376	0.13 497	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.05 269

THIR-Stereo	0.12 472	0.07 300	0.11 332	0.15 148	0.08 299	0.14 500	0.16 498	0.17 357	0.25 579	0.16 529	0.24 574	0.14 465	0.12 483	0.12 376	0.14 542	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.07 483	0.05 227	0.05 269

PFNet	0.12 472	0.06 159	0.17 609	0.17 358	0.08 299	0.09 201	0.15 420	0.26 581	0.20 494	0.16 529	0.16 440	0.14 465	0.11 449	0.12 376	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.05 269

GrayStereo	0.11 389	0.06 159	0.11 332	0.19 558	0.09 439	0.09 201	0.16 498	0.18 392	0.17 416	0.14 469	0.17 464	0.17 536	0.11 449	0.12 376	0.11 375	0.05 67	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.10 647

DeepStereo_RVC	0.11 389	0.08 443	0.16 577	0.18 470	0.08 299	0.08 122	0.12 149	0.17 357	0.12 223	0.13 441	0.14 402	0.12 407	0.12 483	0.12 376	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.07 472	0.08 564

IRAFT_RVC	0.12 472	0.08 443	0.16 577	0.19 558	0.08 299	0.07 56	0.15 420	0.24 542	0.23 539	0.14 469	0.14 402	0.15 496	0.12 483	0.12 376	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.09 589	0.06 376	0.06 379	0.06 398

CRE-IMP	0.11 389	0.09 535	0.16 577	0.19 558	0.08 299	0.10 281	0.12 149	0.18 392	0.10 139	0.14 469	0.13 386	0.13 442	0.12 483	0.12 376	0.11 375	0.07 424	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.08 564

Prome-Stereo	0.11 389	0.06 159	0.10 264	0.18 470	0.08 299	0.12 400	0.15 420	0.22 492	0.13 275	0.12 403	0.17 464	0.13 442	0.08 298	0.12 376	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.09 613

raft+_RVC	0.11 389	0.07 300	0.09 181	0.16 256	0.07 187	0.10 281	0.11 94	0.24 542	0.20 494	0.12 403	0.15 426	0.12 407	0.08 298	0.12 376	0.13 497	0.07 424	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.05 269

TANstereo	0.09 249	0.04 3	0.08 91	0.13 29	0.06 63	0.11 342	0.14 322	0.15 267	0.19 470	0.11 353	0.15 426	0.10 351	0.06 84	0.12 376	0.09 159	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.05 269

raftrobust	0.09 249	0.06 159	0.10 264	0.17 358	0.08 299	0.09 201	0.10 51	0.18 392	0.16 385	0.10 315	0.09 236	0.12 407	0.07 220	0.12 376	0.10 278	0.08 519	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.05 269

RALCasStereoNet	0.10 334	0.06 159	0.09 181	0.16 256	0.08 299	0.12 400	0.14 322	0.17 357	0.11 178	0.12 403	0.17 464	0.14 465	0.10 410	0.12 376	0.11 375	0.07 424	0.06 522	0.06 264	0.05 255	0.08 548	0.07 491

RALAANet	0.11 389	0.08 443	0.10 264	0.17 358	0.09 439	0.14 500	0.10 51	0.20 437	0.15 342	0.14 469	0.13 386	0.16 512	0.09 356	0.12 376	0.11 375	0.06 222	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.04 100

XX-Stereo	0.09 249	0.05 54	0.08 91	0.17 358	0.09 439	0.15 527	0.12 149	0.20 437	0.10 139	0.10 315	0.14 402	0.07 175	0.06 84	0.12 376	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.06 376	0.04 62	0.04 100

AFF-stereo	0.09 249	0.06 159	0.10 264	0.17 358	0.07 187	0.10 281	0.16 498	0.17 357	0.09 101	0.10 315	0.12 363	0.09 308	0.09 356	0.12 376	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.07 483	0.04 62	0.03 2

Gwc-CoAtRS	0.09 249	0.06 159	0.10 264	0.16 256	0.07 187	0.10 281	0.14 322	0.17 357	0.17 416	0.08 197	0.10 281	0.12 407	0.09 356	0.12 376	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.04 62	0.04 100

DN-CSS_ROB	0.13 500	0.13 675	0.16 577	0.18 470	0.10 556	0.16 559	0.08 9	0.22 492	0.18 450	0.17 549	0.22 552	0.13 442	0.13 526	0.12 376	0.13 497	0.05 67	0.05 354	0.10 640	0.10 659	0.08 548	0.06 398

G4	0.11 389	0.09 535	0.10 264	0.24 725	0.10 556	0.13 461	0.13 241	0.21 464	0.13 275	0.12 403	0.14 402	0.10 351	0.10 410	0.13 436	0.10 278	0.07 424	0.04 29	0.09 589	0.06 376	0.05 227	0.05 269

GOStereo-base	0.14 538	0.16 711	0.14 490	0.31 779	0.13 675	0.12 400	0.16 498	0.26 581	0.12 223	0.16 529	0.15 426	0.16 512	0.11 449	0.13 436	0.13 497	0.12 695	0.05 354	0.16 749	0.09 614	0.12 692	0.06 398

GIO	0.09 249	0.05 54	0.11 332	0.16 256	0.09 439	0.10 281	0.13 241	0.12 129	0.12 223	0.09 259	0.10 281	0.09 308	0.06 84	0.13 436	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.05 269

EE1	0.08 140	0.05 54	0.09 181	0.15 148	0.07 187	0.07 56	0.10 51	0.16 313	0.12 223	0.08 197	0.05 8	0.06 59	0.06 84	0.13 436	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.04 84	0.05 227	0.05 269

AnonStereo	0.09 249	0.08 443	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.09 201	0.10 51	0.19 424	0.13 275	0.08 197	0.08 194	0.06 59	0.05 16	0.13 436	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.05 269

GEAR-Net	0.08 140	0.06 159	0.08 91	0.18 470	0.07 187	0.09 201	0.13 241	0.10 60	0.09 101	0.08 197	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.13 436	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

zzzzzzz1	0.11 389	0.07 300	0.13 449	0.21 671	0.10 556	0.12 400	0.18 597	0.22 492	0.20 494	0.13 441	0.12 363	0.08 253	0.08 298	0.13 436	0.09 159	0.05 67	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.05 227	0.05 269

SME	0.11 389	0.09 535	0.10 264	0.17 358	0.07 187	0.20 643	0.13 241	0.21 464	0.17 416	0.12 403	0.13 386	0.10 351	0.12 483	0.13 436	0.13 497	0.07 424	0.07 601	0.08 499	0.09 614	0.06 379	0.05 269

PhaseNet	0.09 249	0.06 159	0.10 264	0.15 148	0.08 299	0.10 281	0.14 322	0.20 437	0.12 223	0.07 124	0.08 194	0.09 308	0.10 410	0.13 436	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.05 227	0.05 269

ManiGeoR	0.10 334	0.05 54	0.12 386	0.12 9	0.08 299	0.12 400	0.12 149	0.24 542	0.14 313	0.12 403	0.14 402	0.12 407	0.09 356	0.13 436	0.13 497	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.07 472	0.07 491

HLf10	0.10 334	0.05 54	0.12 386	0.12 9	0.08 299	0.12 400	0.12 149	0.24 542	0.14 313	0.12 403	0.14 402	0.12 407	0.09 356	0.13 436	0.13 497	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.07 472	0.07 491

TestStereo_HLe17	0.10 334	0.05 54	0.12 386	0.13 29	0.07 187	0.11 342	0.15 420	0.21 464	0.15 342	0.11 353	0.14 402	0.11 384	0.09 356	0.13 436	0.12 449	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.07 472	0.06 398

Selective-IGEV-i16pc	0.13 500	0.06 159	0.13 449	0.15 148	0.11 612	0.38 771	0.16 498	0.23 516	0.16 385	0.10 315	0.15 426	0.09 308	0.06 84	0.13 436	0.10 278	0.10 636	0.08 635	0.06 264	0.07 483	0.09 614	0.09 613

Hybrid-DGEV-03	0.10 334	0.06 159	0.09 181	0.18 470	0.08 299	0.16 559	0.14 322	0.15 267	0.14 313	0.13 441	0.16 440	0.12 407	0.09 356	0.13 436	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.05 227	0.04 100

FlowAnything_test	0.11 389	0.08 443	0.14 490	0.15 148	0.09 439	0.07 56	0.14 322	0.20 437	0.11 178	0.09 259	0.09 236	0.12 407	0.12 483	0.13 436	0.11 375	0.09 588	0.06 522	0.09 589	0.09 614	0.06 379	0.09 613

xyz-stereo-finetune2	0.11 389	0.07 300	0.13 449	0.13 29	0.07 187	0.11 342	0.19 639	0.17 357	0.12 223	0.15 500	0.15 426	0.17 536	0.12 483	0.13 436	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.05 255	0.04 62	0.06 398

xyz-stereo-finetune	0.11 389	0.08 443	0.13 449	0.14 86	0.06 63	0.10 281	0.19 639	0.17 357	0.19 470	0.12 403	0.14 402	0.15 496	0.10 410	0.13 436	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.05 255	0.04 62	0.05 269

xyz-stereo	0.13 500	0.07 300	0.20 660	0.15 148	0.05 5	0.20 643	0.15 420	0.17 357	0.31 644	0.15 500	0.29 656	0.26 659	0.16 598	0.13 436	0.12 449	0.05 67	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

tt45	0.09 249	0.06 159	0.11 332	0.15 148	0.07 187	0.11 342	0.16 498	0.13 177	0.11 178	0.09 259	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.13 436	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

fffy	0.09 249	0.08 443	0.09 181	0.16 256	0.07 187	0.13 461	0.17 544	0.13 177	0.12 223	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.09 356	0.13 436	0.11 375	0.05 67	0.05 354	0.07 395	0.05 255	0.04 62	0.05 269

PAM	0.10 334	0.05 54	0.16 577	0.15 148	0.08 299	0.09 201	0.16 498	0.15 267	0.16 385	0.12 403	0.09 236	0.09 308	0.07 220	0.13 436	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.06 376	0.05 227	0.06 398

WCG-NET	0.08 140	0.05 54	0.09 181	0.15 148	0.06 63	0.11 342	0.14 322	0.13 177	0.13 275	0.06 50	0.09 236	0.07 175	0.06 84	0.13 436	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

GCAP-BAT	0.09 249	0.05 54	0.11 332	0.13 29	0.07 187	0.11 342	0.14 322	0.14 220	0.16 385	0.07 124	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.13 436	0.08 55	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.04 100

WCG-NET（raft）	0.08 140	0.05 54	0.10 264	0.15 148	0.06 63	0.11 342	0.13 241	0.15 267	0.12 223	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.13 436	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

IGEV++	0.08 140	0.06 159	0.08 91	0.18 470	0.07 187	0.09 201	0.13 241	0.10 60	0.09 101	0.08 197	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.13 436	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

1111x	0.15 585	0.08 443	0.12 386	0.18 470	0.07 187	0.18 602	0.25 747	0.31 669	0.24 556	0.17 549	0.24 574	0.26 659	0.15 569	0.13 436	0.23 693	0.07 424	0.07 601	0.08 499	0.09 614	0.07 472	0.06 398

plain	0.10 334	0.08 443	0.10 264	0.19 558	0.09 439	0.10 281	0.15 420	0.14 220	0.13 275	0.13 441	0.15 426	0.09 308	0.12 483	0.13 436	0.12 449	0.07 424	0.05 354	0.09 589	0.06 376	0.06 379	0.06 398

GCAPDPT-zeroshot	0.09 249	0.05 54	0.11 332	0.13 29	0.07 187	0.11 342	0.14 322	0.14 220	0.16 385	0.07 124	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.13 436	0.08 55	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.04 100

GCAP-Stereo	0.09 249	0.07 300	0.13 449	0.18 470	0.06 63	0.11 342	0.07 5	0.13 177	0.12 223	0.09 259	0.10 281	0.07 175	0.09 356	0.13 436	0.10 278	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

knoymous	0.11 389	0.05 54	0.12 386	0.13 29	0.07 187	0.15 527	0.14 322	0.19 424	0.13 275	0.11 353	0.17 464	0.13 442	0.09 356	0.13 436	0.11 375	0.08 519	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.08 548	0.07 491

RAFT_CTSACE	0.12 472	0.09 535	0.10 264	0.22 691	0.08 299	0.12 400	0.24 730	0.18 392	0.16 385	0.20 621	0.27 629	0.13 442	0.07 220	0.13 436	0.09 159	0.05 67	0.06 522	0.08 499	0.07 483	0.04 62	0.04 100

MIPNet	0.11 389	0.08 443	0.14 490	0.17 358	0.09 439	0.12 400	0.14 322	0.20 437	0.24 556	0.11 353	0.10 281	0.09 308	0.07 220	0.13 436	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

GwcNet-ADL	0.13 500	0.08 443	0.14 490	0.20 632	0.09 439	0.11 342	0.20 664	0.30 656	0.24 556	0.13 441	0.14 402	0.18 551	0.14 551	0.13 436	0.14 542	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.07 472	0.06 398

HHNet	0.11 389	0.06 159	0.16 577	0.15 148	0.14 702	0.07 56	0.13 241	0.20 437	0.17 416	0.14 469	0.25 603	0.11 384	0.08 298	0.13 436	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.05 227	0.09 613

NRIStereo	0.11 389	0.08 443	0.14 490	0.18 470	0.08 299	0.10 281	0.14 322	0.16 313	0.15 342	0.12 403	0.14 402	0.13 442	0.12 483	0.13 436	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.07 491

FTStereo	0.12 472	0.06 159	0.14 490	0.18 470	0.09 439	0.07 56	0.15 420	0.21 464	0.18 450	0.12 403	0.24 574	0.12 407	0.12 483	0.13 436	0.13 497	0.05 67	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.10 647

ASMatch	0.11 389	0.06 159	0.13 449	0.16 256	0.10 556	0.07 56	0.14 322	0.17 357	0.17 416	0.12 403	0.16 440	0.16 512	0.10 410	0.13 436	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.08 564

RAFT-RH_RVC	0.11 389	0.06 159	0.14 490	0.16 256	0.09 439	0.12 400	0.12 149	0.17 357	0.12 223	0.13 441	0.41 742	0.11 384	0.10 410	0.13 436	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.08 499	0.05 255	0.04 62	0.06 398

AnonymousM	0.09 249	0.05 54	0.10 264	0.14 86	0.06 63	0.09 201	0.13 241	0.19 424	0.14 313	0.13 441	0.11 340	0.09 308	0.08 298	0.13 436	0.10 278	0.08 519	0.05 354	0.08 499	0.05 255	0.05 227	0.05 269

111	0.10 334	0.06 159	0.12 386	0.15 148	0.07 187	0.10 281	0.14 322	0.21 464	0.23 539	0.11 353	0.12 363	0.14 465	0.11 449	0.13 436	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.05 227	0.05 269

PMTNet	0.09 249	0.05 54	0.09 181	0.12 9	0.06 63	0.12 400	0.14 322	0.15 267	0.11 178	0.09 259	0.13 386	0.10 351	0.07 220	0.13 436	0.10 278	0.15 741	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.07 472	0.06 398

G2	0.11 389	0.11 628	0.11 332	0.24 725	0.11 612	0.13 461	0.15 420	0.24 542	0.12 223	0.10 315	0.12 363	0.11 384	0.09 356	0.14 477	0.10 278	0.07 424	0.04 29	0.11 674	0.05 255	0.07 472	0.06 398

GeoAtt-L-single (ZS)	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.11 1	0.05 5	0.10 281	0.11 94	0.08 16	0.10 139	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.07 220	0.14 477	0.09 159	0.07 424	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.06 379	0.05 269

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 249	0.08 443	0.08 91	0.21 671	0.09 439	0.08 122	0.11 94	0.10 60	0.09 101	0.07 124	0.10 281	0.05 5	0.06 84	0.14 477	0.11 375	0.05 67	0.06 522	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.05 269

HLF11	0.11 389	0.05 54	0.13 449	0.12 9	0.08 299	0.14 500	0.11 94	0.22 492	0.10 139	0.12 403	0.23 561	0.11 384	0.11 449	0.14 477	0.13 497	0.08 519	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.08 548	0.08 564

HLf8	0.11 389	0.05 54	0.13 449	0.11 1	0.08 299	0.15 527	0.12 149	0.22 492	0.15 342	0.13 441	0.17 464	0.12 407	0.10 410	0.14 477	0.12 449	0.09 588	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.08 548	0.08 564

TestStereo-Hl	0.11 389	0.06 159	0.11 332	0.13 29	0.08 299	0.15 527	0.14 322	0.20 437	0.17 416	0.13 441	0.16 440	0.12 407	0.11 449	0.14 477	0.13 497	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.06 379	0.06 398

RT-IGEV	0.13 500	0.06 159	0.13 449	0.15 148	0.09 439	0.15 527	0.17 544	0.24 542	0.27 603	0.16 529	0.17 464	0.17 536	0.10 410	0.14 477	0.11 375	0.08 519	0.05 354	0.07 395	0.05 255	0.07 472	0.07 491

Selective-IGEV-i1	0.13 500	0.07 300	0.12 386	0.19 558	0.08 299	0.18 602	0.16 498	0.22 492	0.30 636	0.16 529	0.17 464	0.16 512	0.10 410	0.14 477	0.13 497	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.05 269

FACV-RUCA	0.13 500	0.11 628	0.12 386	0.19 558	0.12 650	0.15 527	0.15 420	0.22 492	0.20 494	0.15 500	0.16 440	0.14 465	0.16 598	0.14 477	0.13 497	0.07 424	0.05 354	0.08 499	0.06 376	0.10 648	0.08 564

PAM_32	0.09 249	0.05 54	0.17 609	0.15 148	0.08 299	0.10 281	0.15 420	0.14 220	0.15 342	0.09 259	0.08 194	0.09 308	0.07 220	0.14 477	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.06 376	0.05 227	0.06 398

rvit_stereo_ft	0.12 472	0.07 300	0.13 449	0.19 558	0.10 556	0.12 400	0.17 544	0.16 313	0.16 385	0.12 403	0.13 386	0.15 496	0.10 410	0.14 477	0.13 497	0.09 588	0.06 522	0.08 499	0.07 483	0.07 472	0.05 269

CAS++	0.11 389	0.07 300	0.11 332	0.14 86	0.09 439	0.12 400	0.14 322	0.24 542	0.14 313	0.11 353	0.09 236	0.11 384	0.07 220	0.14 477	0.09 159	0.11 670	0.09 673	0.09 589	0.07 483	0.07 472	0.08 564
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CoDeX	0.12 472	0.07 300	0.12 386	0.17 358	0.08 299	0.12 400	0.15 420	0.23 516	0.27 603	0.13 441	0.17 464	0.16 512	0.11 449	0.14 477	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.05 269

ff1	0.13 500	0.09 535	0.14 490	0.16 256	0.08 299	0.17 583	0.17 544	0.15 267	0.19 470	0.15 500	0.25 603	0.19 567	0.13 526	0.14 477	0.20 650	0.06 222	0.04 29	0.09 589	0.08 566	0.06 379	0.06 398

mmx	0.14 538	0.09 535	0.14 490	0.16 256	0.08 299	0.17 583	0.17 544	0.27 604	0.25 579	0.15 500	0.25 603	0.19 567	0.13 526	0.14 477	0.20 650	0.08 519	0.06 522	0.09 589	0.08 566	0.08 548	0.08 564

xxx	0.14 538	0.09 535	0.14 490	0.16 256	0.08 299	0.17 583	0.17 544	0.27 604	0.25 579	0.15 500	0.25 603	0.19 567	0.13 526	0.14 477	0.20 650	0.08 519	0.06 522	0.09 589	0.08 566	0.08 548	0.08 564

anonymousdsp2	0.11 389	0.07 300	0.10 264	0.16 256	0.09 439	0.13 461	0.14 322	0.18 392	0.22 527	0.13 441	0.14 402	0.12 407	0.09 356	0.14 477	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.05 269

CASS	0.13 500	0.12 647	0.11 332	0.23 716	0.09 439	0.15 527	0.17 544	0.18 392	0.19 470	0.17 549	0.18 492	0.15 496	0.15 569	0.14 477	0.14 542	0.09 588	0.06 522	0.10 640	0.08 566	0.09 614	0.07 491
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 500	0.07 300	0.13 449	0.18 470	0.09 439	0.13 461	0.17 544	0.19 424	0.29 626	0.15 500	0.24 574	0.15 496	0.14 551	0.14 477	0.14 542	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.09 614	0.05 227	0.06 398

riskmin	0.11 389	0.06 159	0.13 449	0.14 86	0.08 299	0.14 500	0.14 322	0.18 392	0.14 313	0.11 353	0.14 402	0.16 512	0.11 449	0.14 477	0.12 449	0.09 588	0.05 354	0.07 395	0.05 255	0.08 548	0.08 564

IPLG	0.10 334	0.07 300	0.15 540	0.17 358	0.08 299	0.11 342	0.14 322	0.20 437	0.15 342	0.12 403	0.17 464	0.07 175	0.07 220	0.14 477	0.13 497	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

sCroCo_RVC	0.12 472	0.09 535	0.23 686	0.24 725	0.11 612	0.19 627	0.14 322	0.17 357	0.14 313	0.10 315	0.13 386	0.12 407	0.07 220	0.14 477	0.11 375	0.08 519	0.08 635	0.08 499	0.08 566	0.05 227	0.07 491

SFCPSM	0.13 500	0.07 300	0.14 490	0.17 358	0.09 439	0.15 527	0.16 498	0.28 625	0.27 603	0.14 469	0.17 464	0.12 407	0.13 526	0.14 477	0.11 375	0.08 519	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.07 472	0.06 398

FENet	0.13 500	0.08 443	0.12 386	0.16 256	0.08 299	0.14 500	0.15 420	0.22 492	0.23 539	0.17 549	0.23 561	0.16 512	0.12 483	0.14 477	0.15 579	0.08 519	0.05 354	0.08 499	0.08 566	0.07 472	0.07 491

cf-r	0.13 500	0.07 300	0.12 386	0.16 256	0.08 299	0.14 500	0.19 639	0.20 437	0.25 579	0.17 549	0.25 603	0.21 590	0.16 598	0.14 477	0.14 542	0.10 636	0.05 354	0.06 264	0.08 566	0.06 379	0.06 398

GwcNet-RSSM	0.14 538	0.07 300	0.12 386	0.15 148	0.08 299	0.15 527	0.20 664	0.21 464	0.27 603	0.18 579	0.27 629	0.22 608	0.16 598	0.14 477	0.15 579	0.10 636	0.05 354	0.07 395	0.09 614	0.07 472	0.07 491

FADNet_RVC	0.16 610	0.14 689	0.40 756	0.20 632	0.11 612	0.13 461	0.13 241	0.26 581	0.22 527	0.21 637	0.23 561	0.20 580	0.17 622	0.14 477	0.16 596	0.08 519	0.08 635	0.12 695	0.09 614	0.11 672	0.10 647

iResNetv2_ROB	0.14 538	0.08 443	0.15 540	0.16 256	0.08 299	0.16 559	0.12 149	0.25 562	0.35 682	0.21 637	0.29 656	0.24 633	0.13 526	0.14 477	0.14 542	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.04 84	0.09 614	0.08 564

MLCV	0.12 472	0.07 300	0.16 577	0.18 470	0.06 63	0.15 527	0.17 544	0.19 424	0.21 512	0.18 579	0.25 603	0.17 536	0.13 526	0.14 477	0.13 497	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

iResNet	0.13 500	0.10 599	0.18 635	0.19 558	0.08 299	0.13 461	0.18 597	0.20 437	0.26 593	0.15 500	0.23 561	0.15 496	0.13 526	0.14 477	0.14 542	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.05 269

G3	0.13 500	0.14 689	0.12 386	0.32 781	0.13 675	0.11 342	0.14 322	0.23 516	0.08 56	0.14 469	0.12 363	0.19 567	0.09 356	0.15 507	0.13 497	0.10 636	0.05 354	0.16 749	0.10 659	0.10 648	0.06 398

GStereo	0.10 334	0.05 54	0.11 332	0.12 9	0.13 675	0.10 281	0.09 29	0.12 129	0.09 101	0.11 353	0.12 363	0.12 407	0.09 356	0.15 507	0.14 542	0.07 424	0.06 522	0.07 395	0.05 255	0.07 472	0.09 613

DStereoRT	0.16 610	0.06 159	0.11 332	0.19 558	0.09 439	0.12 400	0.12 149	0.28 625	0.22 527	0.12 403	0.20 516	0.11 384	0.10 410	0.15 507	0.14 542	0.06 222	0.05 354	0.96 838	0.09 614	0.05 227	0.04 100

test_sample6	0.14 538	0.08 443	0.13 449	0.16 256	0.08 299	0.17 583	0.19 639	0.25 562	0.17 416	0.17 549	0.27 629	0.19 567	0.14 551	0.15 507	0.13 497	0.08 519	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.08 548	0.08 564

test_sample2	0.12 472	0.07 300	0.12 386	0.14 86	0.08 299	0.16 559	0.18 597	0.21 464	0.16 385	0.14 469	0.20 516	0.19 567	0.15 569	0.15 507	0.12 449	0.08 519	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.08 548	0.07 491

DispNO	0.14 538	0.08 443	0.17 609	0.19 558	0.12 650	0.11 342	0.21 688	0.23 516	0.29 626	0.17 549	0.23 561	0.18 551	0.17 622	0.15 507	0.15 579	0.07 424	0.05 354	0.08 499	0.08 566	0.07 472	0.06 398

SMFormer	0.14 538	0.07 300	0.17 609	0.14 86	0.08 299	0.16 559	0.17 544	0.26 581	0.27 603	0.19 598	0.20 516	0.18 551	0.15 569	0.15 507	0.17 612	0.08 519	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.07 472	0.06 398

tta	0.14 538	0.07 300	0.17 609	0.14 86	0.08 299	0.16 559	0.17 544	0.26 581	0.27 603	0.19 598	0.20 516	0.18 551	0.15 569	0.15 507	0.17 612	0.08 519	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.06 398

qqq1	0.13 500	0.07 300	0.17 609	0.14 86	0.08 299	0.16 559	0.17 544	0.26 581	0.27 603	0.19 598	0.20 516	0.18 551	0.15 569	0.15 507	0.11 375	0.08 519	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.06 379	0.06 398

fff1	0.13 500	0.07 300	0.17 609	0.14 86	0.08 299	0.16 559	0.17 544	0.26 581	0.27 603	0.19 598	0.20 516	0.18 551	0.15 569	0.15 507	0.11 375	0.08 519	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.06 379	0.06 398

MyStereo05	0.13 500	0.07 300	0.10 264	0.17 358	0.09 439	0.13 461	0.18 597	0.27 604	0.35 682	0.17 549	0.14 402	0.15 496	0.11 449	0.15 507	0.13 497	0.06 222	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.06 379	0.06 398

MyStereo04	0.13 500	0.07 300	0.10 264	0.17 358	0.09 439	0.14 500	0.18 597	0.29 641	0.38 702	0.17 549	0.14 402	0.16 512	0.10 410	0.15 507	0.13 497	0.06 222	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.06 379	0.06 398

1test111	0.11 389	0.08 443	0.12 386	0.17 358	0.09 439	0.13 461	0.15 420	0.23 516	0.16 385	0.09 259	0.09 236	0.06 59	0.06 84	0.15 507	0.16 596	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.07 472	0.07 491

11t1	0.12 472	0.06 159	0.13 449	0.14 86	0.08 299	0.17 583	0.15 420	0.18 392	0.15 342	0.15 500	0.15 426	0.16 512	0.16 598	0.15 507	0.13 497	0.08 519	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.08 548	0.07 491

LoS	0.09 249	0.05 54	0.11 332	0.13 29	0.07 187	0.14 500	0.11 94	0.15 267	0.15 342	0.09 259	0.09 236	0.12 407	0.09 356	0.15 507	0.10 278	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.03 1	0.05 227	0.05 269
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
gwcnet-sp	0.14 538	0.07 300	0.12 386	0.18 470	0.09 439	0.16 559	0.17 544	0.24 542	0.24 556	0.18 579	0.24 574	0.15 496	0.16 598	0.15 507	0.15 579	0.08 519	0.06 522	0.07 395	0.08 566	0.08 548	0.07 491

scenet	0.14 538	0.07 300	0.12 386	0.18 470	0.09 439	0.16 559	0.17 544	0.24 542	0.24 556	0.18 579	0.24 574	0.15 496	0.16 598	0.15 507	0.15 579	0.08 519	0.06 522	0.07 395	0.08 566	0.08 548	0.07 491

DCRE	0.11 389	0.07 300	0.13 449	0.16 256	0.11 612	0.11 342	0.17 544	0.18 392	0.17 416	0.11 353	0.18 492	0.10 351	0.10 410	0.15 507	0.11 375	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.06 376	0.05 227	0.04 100

Selective-RAFT	0.11 389	0.10 599	0.11 332	0.21 671	0.08 299	0.16 559	0.13 241	0.20 437	0.22 527	0.10 315	0.10 281	0.11 384	0.10 410	0.15 507	0.11 375	0.05 67	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.05 269

ssnet	0.14 538	0.07 300	0.12 386	0.18 470	0.09 439	0.16 559	0.17 544	0.24 542	0.24 556	0.18 579	0.24 574	0.15 496	0.16 598	0.15 507	0.15 579	0.08 519	0.06 522	0.07 395	0.08 566	0.08 548	0.07 491

qqq	0.13 500	0.09 535	0.15 540	0.16 256	0.08 299	0.13 461	0.15 420	0.23 516	0.16 385	0.15 500	0.19 503	0.16 512	0.16 598	0.15 507	0.16 596	0.07 424	0.06 522	0.08 499	0.08 566	0.07 472	0.07 491

BUS	0.14 538	0.09 535	0.14 490	0.22 691	0.10 556	0.19 627	0.14 322	0.34 713	0.19 470	0.17 549	0.22 552	0.16 512	0.13 526	0.15 507	0.13 497	0.08 519	0.06 522	0.10 640	0.09 614	0.07 472	0.07 491

NINENet	0.16 610	0.10 599	0.15 540	0.17 358	0.11 612	0.19 627	0.14 322	0.40 757	0.36 687	0.18 579	0.21 540	0.16 512	0.13 526	0.15 507	0.13 497	0.08 519	0.08 635	0.10 640	0.07 483	0.10 648	0.09 613

BSDual-CNN	0.15 585	0.09 535	0.14 490	0.22 691	0.10 556	0.14 500	0.15 420	0.34 713	0.19 470	0.17 549	0.22 552	0.25 647	0.16 598	0.15 507	0.14 542	0.08 519	0.06 522	0.10 640	0.09 614	0.07 472	0.07 491

psmg	0.14 538	0.09 535	0.14 490	0.17 358	0.10 556	0.15 527	0.17 544	0.29 641	0.19 470	0.17 549	0.21 540	0.25 647	0.16 598	0.15 507	0.14 542	0.08 519	0.06 522	0.08 499	0.08 566	0.07 472	0.06 398

Anonymous3	0.16 610	0.13 675	0.33 736	0.26 746	0.14 702	0.27 726	0.17 544	0.28 625	0.28 619	0.15 500	0.17 464	0.14 465	0.10 410	0.15 507	0.12 449	0.08 519	0.08 635	0.08 499	0.08 566	0.08 548	0.11 675

HCRNet	0.16 610	0.24 768	0.12 386	0.35 789	0.11 612	0.15 527	0.17 544	0.26 581	0.22 527	0.19 598	0.24 574	0.21 590	0.14 551	0.15 507	0.13 497	0.11 670	0.07 601	0.11 674	0.10 659	0.09 614	0.07 491

222	0.16 610	0.07 300	0.14 490	0.14 86	0.08 299	0.24 693	0.18 597	0.30 656	0.20 494	0.17 549	0.28 643	0.17 536	0.16 598	0.15 507	0.40 797	0.10 636	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.07 472	0.08 564

xxxx	0.15 585	0.07 300	0.14 490	0.14 86	0.08 299	0.23 688	0.18 597	0.31 669	0.19 470	0.14 469	0.28 643	0.22 608	0.14 551	0.15 507	0.26 730	0.09 588	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.08 548	0.07 491

test_xeample	0.15 585	0.06 159	0.13 449	0.14 86	0.08 299	0.21 663	0.20 664	0.28 625	0.20 494	0.16 529	0.29 656	0.19 567	0.16 598	0.15 507	0.26 730	0.09 588	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.07 472	0.07 491

ARAFT	0.12 472	0.08 443	0.17 609	0.19 558	0.09 439	0.14 500	0.18 597	0.20 437	0.12 223	0.12 403	0.13 386	0.14 465	0.11 449	0.15 507	0.12 449	0.06 222	0.05 354	0.10 640	0.09 614	0.05 227	0.04 100

RAFT + AFF	0.13 500	0.07 300	0.20 660	0.20 632	0.10 556	0.14 500	0.24 730	0.26 581	0.20 494	0.11 353	0.10 281	0.12 407	0.10 410	0.15 507	0.12 449	0.07 424	0.06 522	0.09 589	0.08 566	0.06 379	0.08 564

PSMNet-RSSM	0.14 538	0.07 300	0.13 449	0.15 148	0.08 299	0.13 461	0.16 498	0.24 542	0.24 556	0.16 529	0.28 643	0.22 608	0.14 551	0.15 507	0.13 497	0.11 670	0.06 522	0.09 589	0.12 716	0.08 548	0.07 491

DMCA	0.14 538	0.09 535	0.16 577	0.19 558	0.09 439	0.15 527	0.17 544	0.23 516	0.27 603	0.14 469	0.19 503	0.17 536	0.18 639	0.15 507	0.17 612	0.10 636	0.06 522	0.08 499	0.06 376	0.09 614	0.10 647

DIP-Stereo	0.11 389	0.07 300	0.14 490	0.17 358	0.09 439	0.13 461	0.09 29	0.16 313	0.16 385	0.11 353	0.16 440	0.14 465	0.12 483	0.15 507	0.13 497	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398
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	0.10 334	0.06 159	0.12 386	0.14 86	0.06 63	0.11 342	0.10 51	0.18 392	0.18 450	0.13 441	0.16 440	0.14 465	0.11 449	0.15 507	0.13 497	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.06 379	0.05 269
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	0.14 538	0.07 300	0.13 449	0.14 86	0.07 187	0.18 602	0.14 322	0.26 581	0.31 644	0.22 653	0.25 603	0.23 627	0.15 569	0.15 507	0.13 497	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.08 548	0.08 564

GeoMambaStereo_RVC	0.11 389	0.05 54	0.12 386	0.11 1	0.14 702	0.12 400	0.09 29	0.12 129	0.13 275	0.14 469	0.14 402	0.15 496	0.12 483	0.16 544	0.15 579	0.09 588	0.08 635	0.07 395	0.05 255	0.08 548	0.13 716

MEA-ACV	0.16 610	0.07 300	0.17 609	0.16 256	0.11 612	0.20 643	0.21 688	0.30 656	0.38 702	0.20 621	0.29 656	0.14 465	0.19 656	0.16 544	0.16 596	0.08 519	0.07 601	0.09 589	0.11 694	0.07 472	0.07 491

TestStereo_HL3	0.11 389	0.05 54	0.16 577	0.13 29	0.07 187	0.12 400	0.11 94	0.20 437	0.09 101	0.15 500	0.30 664	0.13 442	0.12 483	0.16 544	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.06 379	0.07 491

IGEV_i1	0.12 472	0.07 300	0.12 386	0.16 256	0.08 299	0.19 627	0.14 322	0.18 392	0.22 527	0.18 579	0.18 492	0.16 512	0.12 483	0.16 544	0.14 542	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.06 398

DFGA-Net	0.13 500	0.11 628	0.18 635	0.17 358	0.10 556	0.12 400	0.13 241	0.22 492	0.25 579	0.16 529	0.16 440	0.13 442	0.12 483	0.16 544	0.14 542	0.07 424	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.05 227	0.05 269

coex_refinement	0.14 538	0.07 300	0.12 386	0.17 358	0.10 556	0.15 527	0.15 420	0.26 581	0.29 626	0.18 579	0.20 516	0.22 608	0.17 622	0.16 544	0.18 630	0.08 519	0.05 354	0.06 264	0.06 376	0.09 614	0.08 564

FLISNet	0.11 389	0.06 159	0.11 332	0.13 29	0.09 439	0.09 201	0.14 322	0.21 464	0.10 139	0.19 598	0.17 464	0.14 465	0.09 356	0.16 544	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.08 566	0.07 472	0.06 398

CoSv	0.11 389	0.06 159	0.11 332	0.13 29	0.09 439	0.09 201	0.14 322	0.21 464	0.10 139	0.19 598	0.17 464	0.14 465	0.09 356	0.16 544	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.08 566	0.07 472	0.06 398

999	0.09 249	0.05 54	0.13 449	0.15 148	0.08 299	0.10 281	0.14 322	0.15 267	0.11 178	0.10 315	0.08 194	0.08 253	0.08 298	0.16 544	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.05 269

GCST	0.37 772	0.42 803	0.26 699	1.02 833	0.39 803	0.18 602	0.08 9	0.20 437	0.17 416	0.28 718	0.25 603	0.15 496	0.12 483	0.16 544	0.14 542	0.64 830	0.43 823	0.75 828	0.65 829	0.63 823	0.46 815

DualNet (step1)	0.16 610	0.12 647	0.20 660	0.12 9	0.14 702	0.17 583	0.13 241	0.27 604	0.23 539	0.20 621	0.20 516	0.24 633	0.19 656	0.16 544	0.16 596	0.15 741	0.06 522	0.14 724	0.14 732	0.14 734	0.12 691

test_sample7	0.15 585	0.10 599	0.16 577	0.14 86	0.11 612	0.16 559	0.16 498	0.27 604	0.23 539	0.20 621	0.20 516	0.24 633	0.19 656	0.16 544	0.16 596	0.12 695	0.06 522	0.10 640	0.09 614	0.10 648	0.10 647

test_sample5	0.14 538	0.08 443	0.14 490	0.16 256	0.08 299	0.18 602	0.18 597	0.25 562	0.17 416	0.17 549	0.27 629	0.18 551	0.14 551	0.16 544	0.13 497	0.08 519	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.08 548	0.08 564

test_sample4	0.14 538	0.08 443	0.14 490	0.15 148	0.08 299	0.19 627	0.18 597	0.26 581	0.17 416	0.16 529	0.25 603	0.18 551	0.14 551	0.16 544	0.13 497	0.08 519	0.06 522	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.08 564

MyStereo8	0.12 472	0.07 300	0.15 540	0.15 148	0.09 439	0.18 602	0.14 322	0.19 424	0.22 527	0.12 403	0.18 492	0.11 384	0.10 410	0.16 544	0.18 630	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.05 255	0.08 548	0.09 613

mmm	0.14 538	0.08 443	0.17 609	0.17 358	0.09 439	0.17 583	0.18 597	0.21 464	0.15 342	0.15 500	0.23 561	0.21 590	0.16 598	0.16 544	0.17 612	0.08 519	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.07 472	0.07 491

DualNet	0.14 538	0.08 443	0.14 490	0.16 256	0.08 299	0.18 602	0.18 597	0.25 562	0.17 416	0.17 549	0.27 629	0.18 551	0.14 551	0.16 544	0.13 497	0.08 519	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.08 548	0.08 564

StereoVision	0.13 500	0.12 647	0.09 181	0.24 725	0.10 556	0.15 527	0.21 688	0.21 464	0.20 494	0.12 403	0.24 574	0.10 351	0.10 410	0.16 544	0.10 278	0.09 588	0.11 711	0.12 695	0.12 716	0.06 379	0.05 269

LL-Strereo2	0.10 334	0.10 599	0.15 540	0.18 470	0.08 299	0.15 527	0.09 29	0.17 357	0.14 313	0.14 469	0.10 281	0.09 308	0.07 220	0.16 544	0.10 278	0.05 67	0.05 354	0.10 640	0.07 483	0.06 379	0.05 269

CBFPSM	0.14 538	0.06 159	0.26 699	0.17 358	0.09 439	0.13 461	0.15 420	0.22 492	0.23 539	0.20 621	0.27 629	0.24 633	0.16 598	0.16 544	0.18 630	0.06 222	0.06 522	0.06 264	0.07 483	0.07 472	0.07 491

IER	0.14 538	0.07 300	0.13 449	0.17 358	0.09 439	0.14 500	0.16 498	0.25 562	0.26 593	0.18 579	0.25 603	0.17 536	0.20 669	0.16 544	0.14 542	0.08 519	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.08 548	0.07 491

CIPLG	0.11 389	0.08 443	0.14 490	0.17 358	0.08 299	0.12 400	0.15 420	0.17 357	0.15 342	0.14 469	0.11 340	0.16 512	0.09 356	0.16 544	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

UDGNet	0.14 538	0.13 675	0.16 577	0.17 358	0.10 556	0.12 400	0.16 498	0.21 464	0.27 603	0.20 621	0.20 516	0.16 512	0.13 526	0.16 544	0.13 497	0.10 636	0.06 522	0.09 589	0.07 483	0.06 379	0.07 491

DAS	0.15 585	0.08 443	0.18 635	0.19 558	0.10 556	0.19 627	0.17 544	0.27 604	0.29 626	0.18 579	0.25 603	0.21 590	0.15 569	0.16 544	0.12 449	0.08 519	0.06 522	0.06 264	0.06 376	0.07 472	0.07 491

IPLGR_C	0.11 389	0.08 443	0.14 490	0.17 358	0.08 299	0.12 400	0.15 420	0.17 357	0.15 342	0.14 469	0.10 281	0.16 512	0.09 356	0.16 544	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

ACRE	0.11 389	0.08 443	0.14 490	0.17 358	0.08 299	0.12 400	0.15 420	0.17 357	0.14 313	0.14 469	0.10 281	0.16 512	0.09 356	0.16 544	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

GANet-ADL	0.13 500	0.07 300	0.15 540	0.17 358	0.10 556	0.18 602	0.15 420	0.30 656	0.20 494	0.13 441	0.18 492	0.19 567	0.12 483	0.16 544	0.13 497	0.08 519	0.06 522	0.06 264	0.05 255	0.07 472	0.08 564

RAFT	0.13 500	0.09 535	0.11 332	0.18 470	0.08 299	0.15 527	0.24 730	0.20 437	0.19 470	0.21 637	0.21 540	0.17 536	0.12 483	0.16 544	0.09 159	0.06 222	0.07 601	0.10 640	0.09 614	0.05 227	0.05 269

TestStereo	0.13 500	0.14 689	0.11 332	0.23 716	0.08 299	0.15 527	0.21 688	0.20 437	0.23 539	0.14 469	0.24 574	0.16 512	0.12 483	0.16 544	0.14 542	0.05 67	0.06 522	0.08 499	0.06 376	0.09 614	0.05 269

GES	0.14 538	0.08 443	0.16 577	0.15 148	0.10 556	0.13 461	0.13 241	0.28 625	0.25 579	0.16 529	0.23 561	0.18 551	0.13 526	0.16 544	0.13 497	0.08 519	0.07 601	0.07 395	0.06 376	0.08 548	0.09 613

GMStereo	0.13 500	0.14 689	0.14 490	0.18 470	0.09 439	0.15 527	0.16 498	0.20 437	0.24 556	0.16 529	0.17 464	0.10 351	0.10 410	0.16 544	0.13 497	0.07 424	0.06 522	0.06 264	0.06 376	0.07 472	0.06 398
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GANet-RSSM	0.14 538	0.07 300	0.13 449	0.13 29	0.08 299	0.14 500	0.17 544	0.22 492	0.21 512	0.17 549	0.24 574	0.23 627	0.15 569	0.16 544	0.15 579	0.10 636	0.06 522	0.07 395	0.08 566	0.08 548	0.07 491

CFNet-ft	0.14 538	0.07 300	0.15 540	0.12 9	0.09 439	0.16 559	0.18 597	0.22 492	0.24 556	0.17 549	0.26 620	0.24 633	0.14 551	0.16 544	0.14 542	0.11 670	0.06 522	0.08 499	0.09 614	0.09 614	0.08 564

FADNet-RVC-Resample	0.16 610	0.11 628	0.31 727	0.22 691	0.11 612	0.19 627	0.14 322	0.25 562	0.24 556	0.24 676	0.27 629	0.20 580	0.15 569	0.16 544	0.15 579	0.07 424	0.08 635	0.12 695	0.10 659	0.09 614	0.10 647

BEATNet_4x	0.12 472	0.08 443	0.14 490	0.18 470	0.07 187	0.15 527	0.07 5	0.22 492	0.18 450	0.16 529	0.19 503	0.18 551	0.14 551	0.16 544	0.15 579	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.06 379	0.06 398

CFNet_RVC	0.14 538	0.07 300	0.15 540	0.12 9	0.09 439	0.16 559	0.18 597	0.22 492	0.24 556	0.17 549	0.26 620	0.24 633	0.14 551	0.16 544	0.14 542	0.11 670	0.06 522	0.08 499	0.09 614	0.09 614	0.08 564

MWDA-net	0.15 585	0.08 443	0.15 540	0.16 256	0.10 556	0.20 643	0.22 702	0.25 562	0.35 682	0.18 579	0.24 574	0.18 551	0.17 622	0.17 580	0.14 542	0.08 519	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.07 472	0.07 491

DNS	0.09 249	0.06 159	0.08 91	0.14 86	0.06 63	0.06 20	0.12 149	0.12 129	0.09 101	0.08 197	0.08 194	0.08 253	0.05 16	0.17 580	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.03 1	0.13 716	0.09 613

Selective-IGEV-i16pb	0.14 538	0.08 443	0.17 609	0.15 148	0.11 612	0.41 777	0.16 498	0.28 625	0.23 539	0.11 353	0.20 516	0.10 351	0.07 220	0.17 580	0.12 449	0.10 636	0.07 601	0.06 264	0.08 566	0.09 614	0.10 647

G2L-ROB	0.13 500	0.06 159	0.13 449	0.13 29	0.08 299	0.14 500	0.16 498	0.25 562	0.18 450	0.19 598	0.18 492	0.20 580	0.14 551	0.17 580	0.16 596	0.08 519	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.08 548	0.09 613

G2L-Stereo_test	0.14 538	0.07 300	0.11 332	0.13 29	0.08 299	0.12 400	0.16 498	0.30 656	0.28 619	0.20 621	0.23 561	0.20 580	0.16 598	0.17 580	0.18 630	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.07 472	0.06 398

G2L-Stereo	0.14 538	0.07 300	0.13 449	0.17 358	0.09 439	0.13 461	0.12 149	0.27 604	0.22 527	0.16 529	0.27 629	0.21 590	0.13 526	0.17 580	0.18 630	0.09 588	0.08 635	0.08 499	0.07 483	0.07 472	0.07 491

ISRNet	0.18 646	0.08 443	0.19 647	0.19 558	0.13 675	0.15 527	0.12 149	0.30 656	0.32 651	0.21 637	0.25 603	0.27 667	0.17 622	0.17 580	0.20 650	0.20 788	0.08 635	0.14 724	0.14 732	0.14 734	0.17 768

rvit_0105_5	0.14 538	0.09 535	0.13 449	0.17 358	0.09 439	0.14 500	0.23 715	0.24 542	0.27 603	0.14 469	0.15 426	0.18 551	0.12 483	0.17 580	0.14 542	0.14 737	0.11 711	0.10 640	0.10 659	0.08 548	0.06 398

rvit_0105_4	0.14 538	0.09 535	0.17 609	0.17 358	0.10 556	0.12 400	0.19 639	0.23 516	0.27 603	0.14 469	0.20 516	0.17 536	0.13 526	0.17 580	0.13 497	0.15 741	0.11 711	0.11 674	0.10 659	0.09 614	0.06 398

rvit_0105_3	0.15 585	0.09 535	0.14 490	0.19 558	0.12 650	0.15 527	0.25 747	0.25 562	0.29 626	0.15 500	0.17 464	0.20 580	0.13 526	0.17 580	0.14 542	0.13 722	0.11 711	0.12 695	0.14 732	0.07 472	0.06 398

ITSA-stereo	0.15 585	0.10 599	0.14 490	0.19 558	0.08 299	0.12 400	0.14 322	0.30 656	0.49 759	0.17 549	0.19 503	0.22 608	0.15 569	0.17 580	0.16 596	0.10 636	0.06 522	0.08 499	0.08 566	0.08 548	0.08 564

test_sample3	0.14 538	0.08 443	0.15 540	0.14 86	0.09 439	0.19 627	0.17 544	0.26 581	0.18 450	0.16 529	0.22 552	0.19 567	0.15 569	0.17 580	0.13 497	0.08 519	0.06 522	0.07 395	0.06 376	0.09 614	0.08 564

test_sample1	0.13 500	0.07 300	0.14 490	0.13 29	0.08 299	0.19 627	0.16 498	0.20 437	0.15 342	0.14 469	0.22 552	0.18 551	0.16 598	0.17 580	0.14 542	0.07 424	0.06 522	0.06 264	0.06 376	0.08 548	0.07 491

PCWNet_CMD	0.14 538	0.08 443	0.15 540	0.17 358	0.09 439	0.14 500	0.14 322	0.29 641	0.36 687	0.14 469	0.20 516	0.21 590	0.12 483	0.17 580	0.13 497	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.07 472	0.07 491

hknet	0.15 585	0.11 628	0.13 449	0.22 691	0.11 612	0.14 500	0.15 420	0.34 713	0.25 579	0.17 549	0.22 552	0.22 608	0.18 639	0.17 580	0.12 449	0.07 424	0.06 522	0.10 640	0.09 614	0.07 472	0.07 491

AASNet	0.16 610	0.08 443	0.12 386	0.19 558	0.09 439	0.18 602	0.15 420	0.37 741	0.37 695	0.19 598	0.23 561	0.20 580	0.16 598	0.17 580	0.20 650	0.10 636	0.08 635	0.08 499	0.07 483	0.09 614	0.09 613

ICVP	0.15 585	0.09 535	0.12 386	0.22 691	0.09 439	0.17 583	0.21 688	0.25 562	0.23 539	0.18 579	0.30 664	0.26 659	0.18 639	0.17 580	0.14 542	0.09 588	0.07 601	0.08 499	0.07 483	0.07 472	0.07 491
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.17 632	0.09 535	0.16 577	0.20 632	0.11 612	0.27 726	0.20 664	0.25 562	0.41 716	0.22 653	0.30 664	0.21 590	0.20 669	0.17 580	0.20 650	0.06 222	0.06 522	0.07 395	0.07 483	0.08 548	0.07 491

ACVNet	0.15 585	0.09 535	0.15 540	0.13 29	0.12 650	0.14 500	0.20 664	0.22 492	0.33 661	0.17 549	0.26 620	0.21 590	0.16 598	0.17 580	0.21 671	0.07 424	0.06 522	0.06 264	0.06 376	0.08 548	0.06 398

acv_ft	0.15 585	0.09 535	0.15 540	0.19 558	0.10 556	0.16 559	0.17 544	0.25 562	0.33 661	0.19 598	0.26 620	0.21 590	0.17 622	0.17 580	0.18 630	0.07 424	0.06 522	0.06 264	0.06 376	0.08 548	0.06 398

CCAANet	0.14 538	0.06 159	0.14 490	0.17 358	0.09 439	0.16 559	0.13 241	0.30 656	0.24 556	0.16 529	0.32 677	0.18 551	0.17 622	0.17 580	0.14 542	0.06 222	0.05 354	0.09 589	0.09 614	0.06 379	0.09 613

MSMDNet	0.14 538	0.08 443	0.15 540	0.17 358	0.09 439	0.14 500	0.14 322	0.29 641	0.36 687	0.14 469	0.21 540	0.21 590	0.12 483	0.17 580	0.14 542	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.07 472	0.07 491

HSM-Net_RVC	0.14 538	0.08 443	0.11 332	0.15 148	0.08 299	0.15 527	0.15 420	0.27 604	0.29 626	0.19 598	0.21 540	0.29 686	0.14 551	0.17 580	0.13 497	0.06 222	0.06 522	0.06 264	0.06 376	0.07 472	0.06 398
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 585	0.10 599	0.17 609	0.17 358	0.08 299	0.18 602	0.09 29	0.28 625	0.25 579	0.19 598	0.24 574	0.24 633	0.17 622	0.17 580	0.14 542	0.08 519	0.06 522	0.09 589	0.10 659	0.07 472	0.06 398

UCFNet_RVC	0.14 538	0.08 443	0.13 449	0.11 1	0.10 556	0.20 643	0.10 51	0.24 542	0.22 527	0.17 549	0.20 516	0.23 627	0.15 569	0.17 580	0.15 579	0.12 695	0.07 601	0.10 640	0.13 728	0.11 672	0.10 647

MWSP-net	0.15 585	0.08 443	0.17 609	0.17 358	0.10 556	0.16 559	0.23 715	0.29 641	0.32 651	0.18 579	0.19 503	0.17 536	0.13 526	0.18 605	0.14 542	0.08 519	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.07 472	0.08 564

DNSM	0.09 249	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.06 63	0.07 56	0.13 241	0.12 129	0.11 178	0.09 259	0.09 236	0.08 253	0.05 16	0.18 605	0.14 542	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.13 716	0.10 647

YMNet	0.20 671	0.12 647	0.19 647	0.20 632	0.14 702	0.26 716	0.23 715	0.32 681	0.34 673	0.27 703	0.34 695	0.30 696	0.18 639	0.18 605	0.22 680	0.10 636	0.13 742	0.10 640	0.10 659	0.08 548	0.09 613

YMNet_1	0.20 671	0.12 647	0.19 647	0.20 632	0.14 702	0.26 716	0.23 715	0.32 681	0.34 673	0.27 703	0.34 695	0.30 696	0.18 639	0.18 605	0.22 680	0.10 636	0.13 742	0.10 640	0.10 659	0.08 548	0.09 613

rvit_0105_6	0.14 538	0.09 535	0.18 635	0.17 358	0.10 556	0.10 281	0.16 498	0.19 424	0.26 593	0.12 403	0.18 492	0.17 536	0.12 483	0.18 605	0.12 449	0.15 741	0.11 711	0.12 695	0.10 659	0.09 614	0.06 398

DCVSM-stereo	0.14 538	0.09 535	0.16 577	0.16 256	0.10 556	0.15 527	0.09 29	0.19 424	0.23 539	0.20 621	0.23 561	0.26 659	0.15 569	0.18 605	0.14 542	0.09 588	0.07 601	0.09 589	0.08 566	0.10 648	0.12 691

rvit_stereo_0075_2	0.17 632	0.12 647	0.25 696	0.23 716	0.16 735	0.13 461	0.10 51	0.30 656	0.27 603	0.20 621	0.28 643	0.22 608	0.15 569	0.18 605	0.13 497	0.16 762	0.10 698	0.17 756	0.10 659	0.10 648	0.09 613

CFNet_ucs	0.15 585	0.08 443	0.16 577	0.16 256	0.11 612	0.14 500	0.14 322	0.30 656	0.34 673	0.16 529	0.24 574	0.23 627	0.14 551	0.18 605	0.15 579	0.09 588	0.06 522	0.08 499	0.07 483	0.09 614	0.09 613

iinet-f	0.16 610	0.06 159	0.45 765	0.14 86	0.10 556	0.21 663	0.14 322	0.27 604	0.23 539	0.21 637	0.24 574	0.21 590	0.15 569	0.18 605	0.21 671	0.09 588	0.07 601	0.07 395	0.06 376	0.09 614	0.10 647

x	0.13 500	0.07 300	0.14 490	0.14 86	0.08 299	0.18 602	0.14 322	0.22 492	0.20 494	0.15 500	0.19 503	0.19 567	0.17 622	0.18 605	0.18 630	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.06 376	0.07 472	0.07 491

GLC_STEREO	0.11 389	0.07 300	0.11 332	0.17 358	0.07 187	0.09 201	0.13 241	0.15 267	0.24 556	0.12 403	0.13 386	0.12 407	0.08 298	0.18 605	0.11 375	0.06 222	0.08 635	0.08 499	0.06 376	0.05 227	0.05 269

PSMNet-ADL	0.15 585	0.12 647	0.13 449	0.22 691	0.09 439	0.13 461	0.20 664	0.26 581	0.23 539	0.18 579	0.20 516	0.24 633	0.16 598	0.18 605	0.17 612	0.08 519	0.08 635	0.08 499	0.11 694	0.08 548	0.07 491

CFNet_pseudo	0.14 538	0.08 443	0.15 540	0.16 256	0.09 439	0.13 461	0.14 322	0.27 604	0.34 673	0.14 469	0.21 540	0.22 608	0.13 526	0.18 605	0.14 542	0.07 424	0.05 354	0.08 499	0.06 376	0.07 472	0.07 491

ADLNet	0.16 610	0.08 443	0.15 540	0.16 256	0.10 556	0.16 559	0.17 544	0.32 681	0.27 603	0.22 653	0.27 629	0.24 633	0.16 598	0.18 605	0.21 671	0.10 636	0.06 522	0.10 640	0.10 659	0.08 548	0.09 613

DMCA-RVC	0.17 632	0.10 599	0.15 540	0.24 725	0.11 612	0.18 602	0.18 597	0.25 562	0.24 556	0.21 637	0.26 620	0.25 647	0.27 722	0.18 605	0.20 650	0.12 695	0.08 635	0.13 710	0.10 659	0.10 648	0.08 564

ccs_rob	0.14 538	0.08 443	0.15 540	0.16 256	0.09 439	0.12 400	0.14 322	0.27 604	0.34 673	0.14 469	0.21 540	0.22 608	0.13 526	0.18 605	0.14 542	0.07 424	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.07 472	0.07 491

pmcnn	0.15 585	0.07 300	0.19 647	0.15 148	0.07 187	0.20 643	0.15 420	0.24 542	0.26 593	0.21 637	0.34 695	0.28 677	0.18 639	0.18 605	0.17 612	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.07 472	0.06 398

MCPF							0.19 639	0.23 516	0.27 603	0.11 353	0.14 402	0.22 608	0.15 569	0.19 622	0.14 542	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227

TCMNet	0.19 659	0.12 647	0.19 647	0.20 632	0.18 758	0.20 643	0.24 730	0.27 604	0.36 687	0.23 666	0.26 620	0.25 647	0.19 656	0.19 622	0.23 693	0.13 722	0.11 711	0.11 674	0.12 716	0.13 716	0.12 691

DDVS	0.15 585	0.10 599	0.21 671	0.16 256	0.12 650	0.15 527	0.14 322	0.25 562	0.19 470	0.18 579	0.29 656	0.27 667	0.12 483	0.19 622	0.15 579	0.09 588	0.06 522	0.09 589	0.07 483	0.11 672	0.11 675

rvit_105_1	0.19 659	0.11 628	0.25 696	0.21 671	0.16 735	0.21 663	0.27 765	0.31 669	0.41 716	0.19 598	0.20 516	0.22 608	0.17 622	0.19 622	0.17 612	0.12 695	0.12 727	0.13 710	0.15 753	0.08 548	0.07 491

UGAM	0.13 500	0.10 599	0.09 181	0.22 691	0.08 299	0.12 400	0.20 664	0.17 357	0.23 539	0.21 637	0.16 440	0.13 442	0.13 526	0.19 622	0.12 449	0.07 424	0.05 354	0.13 710	0.11 694	0.07 472	0.05 269

test_sample9	0.18 646	0.12 647	0.20 660	0.12 9	0.14 702	0.17 583	0.13 241	0.27 604	0.23 539	0.20 621	0.20 516	0.24 633	0.19 656	0.19 622	0.17 612	0.15 741	0.30 815	0.14 724	0.14 732	0.14 734	0.12 691

test_sample8	0.19 659	0.12 647	0.20 660	0.12 9	0.14 702	0.17 583	0.13 241	0.31 669	0.21 512	0.27 703	0.22 552	0.36 735	0.25 708	0.19 622	0.17 612	0.15 741	0.30 815	0.14 724	0.14 732	0.14 734	0.12 691

GMStereo_Zeroshot	0.16 610	0.13 675	0.24 690	0.20 632	0.10 556	0.17 583	0.13 241	0.29 641	0.25 579	0.23 666	0.32 677	0.25 647	0.11 449	0.19 622	0.14 542	0.09 588	0.06 522	0.11 674	0.06 376	0.12 692	0.08 564

LL-Strereo	0.13 500	0.09 535	0.11 332	0.20 632	0.10 556	0.11 342	0.18 597	0.32 681	0.24 556	0.15 500	0.15 426	0.14 465	0.13 526	0.19 622	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.09 589	0.08 566	0.04 62	0.05 269

SDNR	0.19 659	0.08 443	0.19 647	0.16 256	0.12 650	0.77 815	0.14 322	0.25 562	0.32 651	0.19 598	0.24 574	0.19 567	0.13 526	0.19 622	0.15 579	0.16 762	0.18 787	0.14 724	0.11 694	0.08 548	0.11 675

ToySt	0.17 632	0.11 628	0.18 635	0.17 358	0.11 612	0.16 559	0.25 747	0.24 542	0.33 661	0.19 598	0.24 574	0.26 659	0.24 698	0.19 622	0.20 650	0.07 424	0.08 635	0.09 589	0.10 659	0.09 614	0.08 564

CRFU-Net	0.16 610	0.08 443	0.14 490	0.17 358	0.09 439	0.19 627	0.14 322	0.26 581	0.20 494	0.28 718	0.27 629	0.29 686	0.17 622	0.19 622	0.17 612	0.09 588	0.09 673	0.07 395	0.07 483	0.08 548	0.08 564

dad	0.17 632	0.20 751	0.20 660	0.16 256	0.11 612	0.20 643	0.18 597	0.21 464	0.28 619	0.30 732	0.24 574	0.29 686	0.13 526	0.19 622	0.16 596	0.18 775	0.09 673	0.11 674	0.09 614	0.11 672	0.07 491

AACVNet	0.16 610	0.08 443	0.14 490	0.15 148	0.10 556	0.18 602	0.15 420	0.23 516	0.24 556	0.27 703	0.27 629	0.28 677	0.17 622	0.19 622	0.16 596	0.09 588	0.07 601	0.09 589	0.07 483	0.10 648	0.09 613

Syn2CoEx	0.21 684	0.16 711	0.27 708	0.29 773	0.14 702	0.26 716	0.20 664	0.33 703	0.31 644	0.28 718	0.36 704	0.27 667	0.25 708	0.19 622	0.24 706	0.16 762	0.12 727	0.14 724	0.11 694	0.09 614	0.08 564

delet	0.17 632	0.08 443	0.17 609	0.19 558	0.11 612	0.20 643	0.21 688	0.30 656	0.37 695	0.17 549	0.26 620	0.19 567	0.19 656	0.19 622	0.21 671	0.08 519	0.08 635	0.09 589	0.11 694	0.06 379	0.06 398

UNet	0.17 632	0.09 535	0.18 635	0.19 558	0.12 650	0.27 726	0.19 639	0.33 703	0.29 626	0.21 637	0.24 574	0.23 627	0.19 656	0.19 622	0.18 630	0.07 424	0.06 522	0.08 499	0.07 483	0.08 548	0.06 398

UPFNet	0.16 610	0.08 443	0.12 386	0.20 632	0.12 650	0.20 643	0.23 715	0.28 625	0.26 593	0.17 549	0.24 574	0.22 608	0.19 656	0.19 622	0.21 671	0.09 588	0.07 601	0.08 499	0.09 614	0.08 548	0.06 398

ac_64	0.16 610	0.08 443	0.15 540	0.18 470	0.10 556	0.22 672	0.18 597	0.24 542	0.21 512	0.18 579	0.24 574	0.29 686	0.18 639	0.19 622	0.22 680	0.09 588	0.07 601	0.08 499	0.09 614	0.07 472	0.06 398

HGLStereo	0.17 632	0.08 443	0.19 647	0.17 358	0.12 650	0.18 602	0.18 597	0.31 669	0.32 651	0.21 637	0.32 677	0.25 647	0.18 639	0.19 622	0.20 650	0.09 588	0.09 673	0.07 395	0.07 483	0.09 614	0.10 647

DSFCA	0.16 610	0.09 535	0.14 490	0.16 256	0.10 556	0.20 643	0.19 639	0.28 625	0.31 644	0.23 666	0.24 574	0.22 608	0.15 569	0.19 622	0.20 650	0.10 636	0.07 601	0.09 589	0.09 614	0.08 548	0.08 564

FADNet	0.21 684	0.22 761	0.36 747	0.18 470	0.17 751	0.24 693	0.13 241	0.31 669	0.31 644	0.23 666	0.25 603	0.27 667	0.21 675	0.19 622	0.15 579	0.13 722	0.15 764	0.12 695	0.15 753	0.16 760	0.18 774

S-Stereo	0.20 671	0.12 647	0.25 696	0.21 671	0.13 675	0.20 643	0.18 597	0.32 681	0.43 734	0.23 666	0.36 704	0.28 677	0.30 745	0.19 622	0.22 680	0.09 588	0.12 727	0.10 640	0.10 659	0.13 716	0.13 716

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 693	0.21 757	0.24 690	0.26 746	0.11 612	0.23 688	0.14 322	0.39 753	0.24 556	0.32 745	0.36 704	0.30 696	0.21 675	0.19 622	0.21 671	0.17 769	0.14 754	0.21 776	0.16 761	0.12 692	0.12 691

AdaStereo	0.15 585	0.11 628	0.15 540	0.18 470	0.09 439	0.20 643	0.11 94	0.32 681	0.28 619	0.20 621	0.23 561	0.20 580	0.13 526	0.19 622	0.14 542	0.12 695	0.05 354	0.10 640	0.07 483	0.09 614	0.07 491
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	0.18 646	0.10 599	0.15 540	0.23 716	0.11 612	0.24 693	0.18 597	0.29 641	0.28 619	0.27 703	0.28 643	0.28 677	0.24 698	0.19 622	0.20 650	0.08 519	0.08 635	0.09 589	0.09 614	0.07 472	0.07 491

SCION-MonSter(vits)	0.14 538	0.06 159	0.05 2	0.15 148	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.27 604	0.41 716	0.05 2	0.33 690	0.14 465	0.16 598	0.20 648	0.19 643	0.08 519	0.06 522	0.17 756	0.15 753	0.07 472	0.08 564

z-ln-s-r	0.17 632	0.10 599	0.40 756	0.19 558	0.08 299	0.17 583	0.18 597	0.22 492	0.33 661	0.18 579	0.40 731	0.22 608	0.17 622	0.20 648	0.23 693	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.07 472	0.05 269

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 646	0.09 535	0.29 721	0.15 148	0.10 556	0.22 672	0.20 664	0.26 581	0.39 707	0.25 690	0.42 748	0.24 633	0.15 569	0.20 648	0.19 643	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.10 648	0.09 613

iRaft-Stereo_5w	0.12 472	0.09 535	0.12 386	0.19 558	0.08 299	0.09 201	0.12 149	0.21 464	0.21 512	0.19 598	0.14 402	0.11 384	0.09 356	0.20 648	0.16 596	0.05 67	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.06 398

UDG	0.21 684	0.17 726	0.19 647	0.23 716	0.15 724	0.30 741	0.20 664	0.33 703	0.35 682	0.23 666	0.28 643	0.31 709	0.27 722	0.20 648	0.22 680	0.15 741	0.12 727	0.13 710	0.09 614	0.14 734	0.14 738

LMCR-Stereo	0.15 585	0.08 443	0.13 449	0.21 671	0.09 439	0.17 583	0.20 664	0.27 604	0.19 470	0.24 676	0.24 574	0.23 627	0.17 622	0.20 648	0.17 612	0.07 424	0.06 522	0.08 499	0.06 376	0.10 648	0.08 564

pcwnet_v2	0.19 659	0.10 599	0.26 699	0.17 358	0.14 702	0.18 602	0.15 420	0.37 741	0.46 747	0.19 598	0.24 574	0.21 590	0.19 656	0.20 648	0.19 643	0.13 722	0.10 698	0.10 640	0.10 659	0.11 672	0.13 716

psm_up	0.18 646	0.10 599	0.18 635	0.20 632	0.11 612	0.17 583	0.19 639	0.37 741	0.34 673	0.21 637	0.28 643	0.29 686	0.24 698	0.20 648	0.22 680	0.09 588	0.10 698	0.11 674	0.11 694	0.08 548	0.08 564

aanetorigin	0.22 693	0.17 726	0.56 783	0.17 358	0.10 556	0.15 527	0.19 639	0.20 437	0.33 661	0.49 783	0.48 760	0.29 686	0.27 722	0.20 648	0.23 693	0.08 519	0.07 601	0.08 499	0.07 483	0.10 648	0.09 613

STTStereo	0.18 646	0.12 647	0.27 708	0.20 632	0.11 612	0.16 559	0.21 688	0.29 641	0.23 539	0.21 637	0.30 664	0.29 686	0.18 639	0.20 648	0.19 643	0.12 695	0.11 711	0.11 674	0.14 732	0.09 614	0.08 564

RASNet	0.14 538	0.07 300	0.14 490	0.16 256	0.08 299	0.18 602	0.14 322	0.29 641	0.20 494	0.17 549	0.25 603	0.21 590	0.18 639	0.20 648	0.19 643	0.07 424	0.06 522	0.06 264	0.08 566	0.06 379	0.06 398

RYNet	0.22 693	0.12 647	0.22 677	0.19 558	0.17 751	0.46 779	0.26 758	0.38 749	0.48 750	0.24 676	0.28 643	0.34 729	0.23 692	0.20 648	0.30 757	0.10 636	0.06 522	0.09 589	0.09 614	0.13 716	0.15 745

PA-Net	0.23 710	0.18 738	0.33 736	0.28 764	0.22 783	0.21 663	0.38 806	0.29 641	0.39 707	0.22 653	0.32 677	0.25 647	0.26 714	0.20 648	0.25 716	0.09 588	0.23 808	0.15 737	0.22 788	0.09 614	0.13 716
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.16 610	0.11 628	0.15 540	0.17 358	0.10 556	0.17 583	0.15 420	0.32 681	0.21 512	0.19 598	0.21 540	0.22 608	0.18 639	0.20 648	0.15 579	0.13 722	0.09 673	0.09 589	0.09 614	0.11 672	0.10 647

PS-NSSS	0.20 671	0.21 757	0.23 686	0.20 632	0.10 556	0.19 627	0.17 544	0.36 735	0.25 579	0.27 703	0.33 690	0.27 667	0.24 698	0.20 648	0.20 650	0.15 741	0.12 727	0.17 756	0.14 732	0.10 648	0.08 564

HSM	0.15 585	0.08 443	0.14 490	0.16 256	0.09 439	0.16 559	0.14 322	0.28 625	0.25 579	0.19 598	0.23 561	0.37 740	0.16 598	0.20 648	0.15 579	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.07 472	0.06 398

StereoDRNet	0.18 646	0.11 628	0.17 609	0.22 691	0.11 612	0.21 663	0.22 702	0.37 741	0.33 661	0.24 676	0.28 643	0.30 696	0.19 656	0.20 648	0.20 650	0.09 588	0.08 635	0.11 674	0.09 614	0.09 614	0.07 491

LE_ROB	0.50 795	0.07 300	0.14 490	0.15 148	0.08 299	0.24 693	0.16 498	0.22 492	1.81 848	4.63 855	0.67 790	0.47 775	0.44 789	0.20 648	0.29 750	0.07 424	0.06 522	0.06 264	0.06 376	0.08 548	0.06 398

w-ln-seven-2	0.20 671	0.14 689	0.37 751	0.22 691	0.12 650	0.20 643	0.21 688	0.28 625	0.37 695	0.25 690	0.37 710	0.27 667	0.22 684	0.21 666	0.23 693	0.08 519	0.08 635	0.09 589	0.09 614	0.10 648	0.09 613

w-ln-seven	0.24 718	0.14 689	0.55 780	0.19 558	0.14 702	0.26 716	0.22 702	0.35 728	0.60 789	0.29 727	0.39 725	0.30 696	0.22 684	0.21 666	0.26 730	0.09 588	0.09 673	0.11 674	0.10 659	0.11 672	0.10 647

fast-acv-ft	0.18 646	0.11 628	0.19 647	0.19 558	0.12 650	0.24 693	0.21 688	0.25 562	0.34 673	0.22 653	0.34 695	0.27 667	0.20 669	0.21 666	0.23 693	0.09 588	0.09 673	0.08 499	0.10 659	0.08 548	0.07 491

CSP-Net	0.16 610	0.09 535	0.14 490	0.16 256	0.09 439	0.19 627	0.17 544	0.25 562	0.32 651	0.25 690	0.30 664	0.24 633	0.15 569	0.21 666	0.18 630	0.09 588	0.06 522	0.07 395	0.07 483	0.08 548	0.07 491

dd	0.15 585	0.16 711	0.16 577	0.19 558	0.09 439	0.15 527	0.18 597	0.21 464	0.25 579	0.23 666	0.20 516	0.21 590	0.09 356	0.21 666	0.16 596	0.10 636	0.06 522	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.06 398

ADLNet2	0.16 610	0.09 535	0.13 449	0.16 256	0.09 439	0.20 643	0.16 498	0.31 669	0.39 707	0.16 529	0.20 516	0.20 580	0.18 639	0.21 666	0.22 680	0.08 519	0.06 522	0.07 395	0.07 483	0.09 614	0.07 491

GEStereo_RVC	0.17 632	0.12 647	0.15 540	0.22 691	0.11 612	0.19 627	0.17 544	0.32 681	0.48 750	0.20 621	0.25 603	0.17 536	0.13 526	0.21 666	0.16 596	0.10 636	0.06 522	0.08 499	0.07 483	0.09 614	0.08 564

FAT-Stereo	0.20 671	0.12 647	0.22 677	0.21 671	0.12 650	0.17 583	0.18 597	0.34 713	0.39 707	0.27 703	0.37 710	0.34 729	0.32 754	0.21 666	0.20 650	0.09 588	0.11 711	0.10 640	0.09 614	0.11 672	0.14 738

DeepPrunerF	0.24 718	0.17 726	0.42 761	0.26 746	0.16 735	0.22 672	0.28 771	0.37 741	0.50 762	0.26 697	0.29 656	0.24 633	0.28 733	0.21 666	0.22 680	0.15 741	0.11 711	0.20 773	0.18 774	0.12 692	0.13 716

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 632	0.10 599	0.22 677	0.20 632	0.10 556	0.15 527	0.18 597	0.31 669	0.25 579	0.21 637	0.30 664	0.25 647	0.17 622	0.21 666	0.20 650	0.09 588	0.06 522	0.08 499	0.08 566	0.07 472	0.08 564
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	0.17 632	0.12 647	0.15 540	0.20 632	0.09 439	0.18 602	0.18 597	0.26 581	0.23 539	0.26 697	0.40 731	0.22 608	0.17 622	0.21 666	0.20 650	0.08 519	0.05 354	0.09 589	0.10 659	0.07 472	0.07 491
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.19 659	0.12 647	0.18 635	0.16 256	0.12 650	0.15 527	0.12 149	0.30 656	0.32 651	0.20 621	0.22 552	0.27 667	0.23 692	0.21 666	0.16 596	0.16 762	0.18 787	0.23 785	0.21 785	0.12 692	0.13 716

PSMNet_ROB	0.21 684	0.11 628	0.15 540	0.27 759	0.15 724	0.24 693	0.35 800	0.43 777	0.37 695	0.27 703	0.32 677	0.32 718	0.22 684	0.21 666	0.26 730	0.12 695	0.08 635	0.13 710	0.11 694	0.09 614	0.09 613

ssnet_v2	0.17 632	0.10 599	0.17 609	0.17 358	0.11 612	0.21 663	0.21 688	0.33 703	0.25 579	0.22 653	0.22 552	0.27 667	0.18 639	0.22 679	0.20 650	0.11 670	0.09 673	0.09 589	0.09 614	0.08 548	0.08 564

Wz-Net-LNSev	0.22 693	0.16 711	0.38 753	0.21 671	0.13 675	0.25 705	0.23 715	0.32 681	0.43 734	0.30 732	0.41 742	0.31 709	0.18 639	0.22 679	0.25 716	0.10 636	0.09 673	0.08 499	0.08 566	0.12 692	0.11 675

SACVNet	0.18 646	0.12 647	0.14 490	0.17 358	0.13 675	0.22 672	0.18 597	0.31 669	0.30 636	0.23 666	0.31 673	0.30 696	0.22 684	0.22 679	0.17 612	0.11 670	0.08 635	0.10 640	0.10 659	0.12 692	0.14 738

FINET	0.21 684	0.18 738	0.26 699	0.18 470	0.16 735	0.23 688	0.23 715	0.32 681	0.48 750	0.25 690	0.32 677	0.22 608	0.22 684	0.22 679	0.17 612	0.18 775	0.16 779	0.11 674	0.10 659	0.15 751	0.13 716

EDNetEfficient	0.29 750	0.24 768	1.13 827	0.18 470	0.10 556	0.19 627	0.20 664	0.20 437	0.60 789	0.74 817	0.56 779	0.31 709	0.39 774	0.22 679	0.30 757	0.09 588	0.07 601	0.08 499	0.07 483	0.11 672	0.09 613

GwcNet	0.20 671	0.13 675	0.19 647	0.18 470	0.12 650	0.24 693	0.19 639	0.35 728	0.43 734	0.20 621	0.32 677	0.33 722	0.20 669	0.22 679	0.24 706	0.11 670	0.09 673	0.09 589	0.09 614	0.09 614	0.10 647

FADNet-RVC	0.20 671	0.20 751	0.38 753	0.21 671	0.16 735	0.20 643	0.15 420	0.26 581	0.26 593	0.26 697	0.32 677	0.26 659	0.21 675	0.22 679	0.19 643	0.12 695	0.13 742	0.12 695	0.14 732	0.13 716	0.18 774

SuperB	0.20 671	0.10 599	0.56 783	0.16 256	0.09 439	0.18 602	0.18 597	0.24 542	0.50 762	0.26 697	0.39 725	0.17 536	0.21 675	0.22 679	0.21 671	0.08 519	0.06 522	0.06 264	0.06 376	0.12 692	0.10 647

AANet_RVC	0.16 610	0.10 599	0.10 264	0.18 470	0.09 439	0.18 602	0.19 639	0.26 581	0.31 644	0.22 653	0.35 699	0.21 590	0.21 675	0.22 679	0.16 596	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.06 376	0.07 472	0.06 398

NVstereo2D	0.19 659	0.10 599	0.15 540	0.17 358	0.15 724	0.28 733	0.23 715	0.44 779	0.42 727	0.15 500	0.27 629	0.25 647	0.19 656	0.22 679	0.17 612	0.09 588	0.06 522	0.10 640	0.08 566	0.15 751	0.09 613

DRN-Test	0.19 659	0.11 628	0.20 660	0.22 691	0.10 556	0.22 672	0.22 702	0.39 753	0.37 695	0.24 676	0.32 677	0.26 659	0.21 675	0.22 679	0.24 706	0.11 670	0.07 601	0.11 674	0.10 659	0.09 614	0.07 491

AANet	0.30 756	0.19 744	1.03 823	0.16 256	0.13 675	0.22 672	0.16 498	0.30 656	0.62 793	0.60 797	0.52 767	0.46 771	0.38 771	0.23 690	0.32 770	0.12 695	0.09 673	0.11 674	0.10 659	0.13 716	0.12 691

ACV-stereo	0.15 585	0.10 599	0.28 713	0.18 470	0.12 650	0.14 500	0.12 149	0.23 516	0.21 512	0.19 598	0.23 561	0.22 608	0.15 569	0.23 690	0.17 612	0.07 424	0.06 522	0.07 395	0.07 483	0.07 472	0.07 491

HBP-ISP	0.18 646	0.13 675	0.16 577	0.15 148	0.11 612	0.08 122	0.13 241	0.28 625	0.29 626	0.22 653	0.33 690	0.21 590	0.25 708	0.23 690	0.17 612	0.14 737	0.16 779	0.21 776	0.17 768	0.10 648	0.08 564

Wz-Net-SNSev	0.25 730	0.17 726	0.44 764	0.25 740	0.14 702	0.26 716	0.23 715	0.38 749	0.56 779	0.30 732	0.55 774	0.39 752	0.26 714	0.23 690	0.30 757	0.10 636	0.09 673	0.09 589	0.10 659	0.11 672	0.11 675

GANet	0.21 684	0.12 647	0.21 671	0.24 725	0.13 675	0.22 672	0.22 702	0.41 763	0.26 593	0.31 738	0.42 748	0.37 740	0.28 733	0.23 690	0.22 680	0.10 636	0.12 727	0.10 640	0.09 614	0.10 648	0.08 564

TDLM	0.17 632	0.12 647	0.13 449	0.24 725	0.10 556	0.18 602	0.18 597	0.36 735	0.30 636	0.21 637	0.28 643	0.28 677	0.18 639	0.23 690	0.18 630	0.11 670	0.07 601	0.10 640	0.10 659	0.08 548	0.08 564

CVANet_RVC	0.18 646	0.10 599	0.14 490	0.21 671	0.10 556	0.18 602	0.17 544	0.34 713	0.33 661	0.22 653	0.31 673	0.28 677	0.18 639	0.23 690	0.17 612	0.12 695	0.08 635	0.12 695	0.11 694	0.09 614	0.07 491

NCCL2	0.23 710	0.15 702	0.17 609	0.34 785	0.18 758	0.24 693	0.23 715	0.34 713	0.28 619	0.31 738	0.38 717	0.38 744	0.28 733	0.23 690	0.24 706	0.15 741	0.12 727	0.18 766	0.21 785	0.13 716	0.13 716

CBMV_ROB	0.19 659	0.13 675	0.17 609	0.16 256	0.11 612	0.15 527	0.13 241	0.26 581	0.28 619	0.27 703	0.30 664	0.27 667	0.24 698	0.23 690	0.16 596	0.15 741	0.17 785	0.22 782	0.20 781	0.10 648	0.11 675

SGM-Forest	0.20 671	0.14 689	0.18 635	0.19 558	0.13 675	0.20 643	0.22 702	0.33 703	0.30 636	0.24 676	0.29 656	0.28 677	0.19 656	0.23 690	0.17 612	0.15 741	0.16 779	0.15 737	0.14 732	0.12 692	0.12 691
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PStereo	0.20 671	0.22 761	0.20 660	0.17 358	0.10 556	0.13 461	0.20 664	0.27 604	0.38 702	0.20 621	0.14 402	0.28 677	0.31 749	0.24 700	0.31 766	0.18 775	0.13 742	0.15 737	0.11 694	0.12 692	0.12 691

Wz-Net-MNSev	0.22 693	0.13 675	0.31 727	0.20 632	0.14 702	0.36 766	0.24 730	0.33 703	0.44 739	0.28 718	0.40 731	0.38 744	0.19 656	0.24 700	0.25 716	0.09 588	0.07 601	0.09 589	0.09 614	0.12 692	0.10 647

DDUNet	0.22 693	0.17 726	0.21 671	0.22 691	0.15 724	0.25 705	0.24 730	0.29 641	0.30 636	0.31 738	0.36 704	0.33 722	0.25 708	0.24 700	0.20 650	0.18 775	0.13 742	0.17 756	0.11 694	0.16 760	0.16 757

EDNetEfficientorigin	7.91 847	0.31 793	153.02 878	0.19 558	0.09 439	0.21 663	0.16 498	0.22 492	0.59 785	0.72 812	0.67 790	0.42 759	0.50 800	0.24 700	0.39 794	0.08 519	0.07 601	0.08 499	0.07 483	0.12 692	0.10 647

hitnet-ft	0.18 646	0.09 535	0.17 609	0.14 86	0.09 439	0.26 716	0.20 664	0.25 562	0.26 593	0.24 676	0.32 677	0.31 709	0.22 684	0.24 700	0.21 671	0.12 695	0.07 601	0.10 640	0.08 566	0.12 692	0.11 675

ADCRef	0.19 659	0.12 647	0.41 759	0.20 632	0.12 650	0.22 672	0.18 597	0.32 681	0.36 687	0.26 697	0.32 677	0.17 536	0.23 692	0.24 700	0.24 706	0.07 424	0.06 522	0.09 589	0.09 614	0.08 548	0.08 564

base	0.18 646	0.13 675	0.24 690	0.20 632	0.14 702	0.24 693	0.10 51	0.31 669	0.20 494	0.25 690	0.37 710	0.16 512	0.17 622	0.25 706	0.22 680	0.16 762	0.09 673	0.15 737	0.12 716	0.06 379	0.09 613

Light-Stereo-hy	0.23 710	0.14 689	0.30 724	0.22 691	0.20 771	0.29 737	0.16 498	0.33 703	0.36 687	0.24 676	0.28 643	0.42 759	0.24 698	0.25 706	0.20 650	0.13 722	0.13 742	0.23 785	0.23 792	0.16 760	0.18 774

SCION-MonSter	0.22 693	0.17 726	0.16 577	0.25 740	0.18 758	0.34 756	0.17 544	0.28 625	0.47 749	0.23 666	0.46 756	0.20 580	0.18 639	0.25 706	0.25 716	0.09 588	0.08 635	0.23 785	0.19 776	0.11 672	0.11 675

SepStereo	0.15 585	0.08 443	0.18 635	0.19 558	0.10 556	0.19 627	0.17 544	0.27 604	0.29 626	0.18 579	0.25 603	0.21 590	0.15 569	0.25 706	0.12 449	0.08 519	0.06 522	0.06 264	0.06 376	0.07 472	0.07 491

edge stereo	0.22 693	0.13 675	0.20 660	0.21 671	0.13 675	0.23 688	0.16 498	0.32 681	0.42 727	0.32 745	0.40 731	0.38 744	0.35 764	0.25 706	0.24 706	0.13 722	0.11 711	0.14 724	0.11 694	0.12 692	0.13 716

APVNet	0.22 693	0.12 647	0.19 647	0.18 470	0.14 702	0.32 746	0.31 795	0.39 753	0.32 651	0.27 703	0.40 731	0.30 696	0.29 741	0.26 711	0.25 716	0.11 670	0.12 727	0.11 674	0.14 732	0.12 692	0.12 691

MDST_ROB	0.22 693	0.10 599	0.17 609	0.18 470	0.11 612	0.37 767	0.19 639	0.43 777	0.41 716	0.39 764	0.39 725	0.29 686	0.21 675	0.26 711	0.18 630	0.11 670	0.10 698	0.14 724	0.11 694	0.10 648	0.08 564

XPNet_ROB	0.22 693	0.11 628	0.19 647	0.22 691	0.13 675	0.22 672	0.19 639	0.34 713	0.40 713	0.30 732	0.39 725	0.39 752	0.26 714	0.26 711	0.28 746	0.15 741	0.10 698	0.10 640	0.10 659	0.13 716	0.12 691

FSD					0.22 783	0.25 705	0.25 747	0.27 604	0.26 593	0.25 690	0.26 620	0.25 647	0.27 722	0.27 714	0.24 706	0.21 792	0.20 793	0.27 794	0.26 796	0.25 797

SQANet	0.23 710	0.23 764	0.30 724	0.30 775	0.19 766	0.27 726	0.13 241	0.29 641	0.33 661	0.24 676	0.37 710	0.31 709	0.22 684	0.27 714	0.23 693	0.15 741	0.10 698	0.21 776	0.16 761	0.21 781	0.15 745

GASNet	0.22 693	0.23 764	0.33 736	0.26 746	0.17 751	0.26 716	0.16 498	0.44 779	0.42 727	0.27 703	0.24 574	0.30 696	0.15 569	0.27 714	0.18 630	0.12 695	0.08 635	0.12 695	0.11 694	0.16 760	0.07 491

Anonymous_2	0.22 693	0.17 726	0.28 713	0.15 148	0.16 735	0.32 746	0.22 702	0.22 492	0.17 416	0.23 666	0.24 574	0.26 659	0.27 722	0.27 714	0.23 693	0.22 797	0.25 811	0.17 756	0.17 768	0.17 769	0.17 768

RP	0.21 684	0.13 675	0.21 671	0.23 716	0.11 612	0.21 663	0.20 664	0.25 562	0.44 739	0.21 637	0.38 717	0.36 735	0.24 698	0.27 714	0.25 716	0.11 670	0.12 727	0.13 710	0.12 716	0.12 692	0.14 738

G-Net	0.24 718	0.16 711	0.36 747	0.22 691	0.16 735	0.51 788	0.23 715	0.29 641	0.34 673	0.36 757	0.38 717	0.31 709	0.29 741	0.27 714	0.26 730	0.11 670	0.09 673	0.12 695	0.09 614	0.16 760	0.13 716

ADCP+	0.20 671	0.10 599	0.33 736	0.20 632	0.12 650	0.22 672	0.26 758	0.31 669	0.34 673	0.26 697	0.37 710	0.22 608	0.22 684	0.27 714	0.27 738	0.09 588	0.06 522	0.08 499	0.08 566	0.09 614	0.10 647

CC-Net-ROB	0.28 746	0.31 793	0.36 747	0.29 773	0.15 724	0.25 705	0.19 639	0.45 782	0.33 661	0.39 764	0.37 710	0.39 752	0.31 749	0.27 714	0.26 730	0.24 804	0.19 790	0.30 806	0.23 792	0.18 774	0.15 745

SANet	0.24 718	0.14 689	0.28 713	0.21 671	0.11 612	0.27 726	0.24 730	0.38 749	0.64 798	0.36 757	0.40 731	0.43 763	0.26 714	0.27 714	0.24 706	0.12 695	0.09 673	0.10 640	0.09 614	0.13 716	0.11 675

ETE_ROB	0.23 710	0.17 726	0.22 677	0.25 740	0.13 675	0.26 716	0.29 781	0.31 669	0.36 687	0.28 718	0.36 704	0.45 767	0.26 714	0.27 714	0.26 730	0.11 670	0.08 635	0.12 695	0.09 614	0.14 734	0.13 716

PWCDC_ROB	0.20 671	0.13 675	0.22 677	0.24 725	0.11 612	0.19 627	0.15 420	0.33 703	0.54 774	0.29 727	0.50 765	0.21 590	0.15 569	0.27 714	0.20 650	0.11 670	0.09 673	0.10 640	0.08 566	0.11 672	0.09 613

CBMV	0.19 659	0.14 689	0.17 609	0.18 470	0.10 556	0.20 643	0.11 94	0.29 641	0.30 636	0.29 727	0.30 664	0.30 696	0.23 692	0.27 714	0.19 643	0.13 722	0.15 764	0.17 756	0.16 761	0.10 648	0.10 647
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AF-Net	0.22 693	0.17 726	0.17 609	0.26 746	0.13 675	0.25 705	0.24 730	0.32 681	0.50 762	0.25 690	0.33 690	0.38 744	0.26 714	0.28 726	0.25 716	0.11 670	0.10 698	0.16 749	0.11 694	0.11 672	0.10 647

Nwc_Net	0.23 710	0.16 711	0.21 671	0.25 740	0.14 702	0.24 693	0.26 758	0.37 741	0.38 702	0.22 653	0.41 742	0.30 696	0.28 733	0.28 726	0.25 716	0.11 670	0.10 698	0.17 756	0.20 781	0.10 648	0.10 647

ADCPNet	0.25 730	0.16 711	0.61 792	0.21 671	0.15 724	0.35 765	0.25 747	0.32 681	0.35 682	0.30 732	0.40 731	0.36 735	0.28 733	0.28 726	0.32 770	0.12 695	0.10 698	0.11 674	0.12 716	0.14 734	0.13 716

DISCO	0.19 659	0.09 535	0.22 677	0.17 358	0.10 556	0.25 705	0.18 597	0.27 604	0.44 739	0.22 653	0.31 673	0.33 722	0.26 714	0.28 726	0.28 746	0.08 519	0.06 522	0.07 395	0.07 483	0.09 614	0.09 613

CSAN	0.29 750	0.24 768	0.27 708	0.34 785	0.19 766	0.33 753	0.42 810	0.37 741	0.50 762	0.38 762	0.40 731	0.44 765	0.33 756	0.28 726	0.30 757	0.20 788	0.16 779	0.19 768	0.19 776	0.14 734	0.15 745

LALA_ROB	0.25 730	0.16 711	0.22 677	0.26 746	0.17 751	0.27 726	0.27 765	0.42 769	0.37 695	0.33 749	0.38 717	0.51 781	0.26 714	0.28 726	0.27 738	0.16 762	0.09 673	0.12 695	0.11 694	0.13 716	0.12 691

coex-ft	3.30 835	0.34 796	59.09 877	0.18 470	0.13 675	0.26 716	0.22 702	0.27 604	0.72 809	1.90 848	0.70 797	0.44 765	0.45 793	0.29 732	0.41 800	0.09 588	0.09 673	0.12 695	0.09 614	0.14 734	0.13 716

DGSMNet	0.24 718	0.19 744	0.33 736	0.21 671	0.24 788	0.24 693	0.20 664	0.35 728	0.41 716	0.24 676	0.32 677	0.38 744	0.21 675	0.29 732	0.23 693	0.12 695	0.11 711	0.14 724	0.16 761	0.23 790	0.23 786

ADCL	0.24 718	0.11 628	0.47 770	0.22 691	0.12 650	0.34 756	0.29 781	0.29 641	0.56 779	0.24 676	0.46 756	0.30 696	0.30 745	0.29 732	0.29 750	0.08 519	0.07 601	0.09 589	0.09 614	0.10 648	0.10 647

NaN_ROB	0.22 693	0.19 744	0.24 690	0.25 740	0.13 675	0.29 737	0.26 758	0.33 703	0.41 716	0.31 738	0.31 673	0.32 718	0.23 692	0.30 735	0.21 671	0.11 670	0.17 785	0.10 640	0.10 659	0.08 548	0.09 613

zh-mn7	0.25 730	0.14 689	0.56 783	0.19 558	0.14 702	0.24 693	0.22 702	0.34 713	0.62 793	0.35 754	0.65 788	0.31 709	0.25 708	0.31 736	0.25 716	0.09 588	0.08 635	0.09 589	0.09 614	0.09 614	0.11 675

PSMNet-RUCA	0.27 741	0.33 795	0.41 759	0.36 791	0.32 802	0.18 602	0.19 639	0.42 769	0.30 636	0.33 749	0.41 742	0.39 752	0.25 708	0.31 736	0.20 650	0.18 775	0.10 698	0.25 789	0.15 753	0.21 781	0.16 757

RTSC	0.23 710	0.12 647	0.28 713	0.21 671	0.13 675	0.28 733	0.16 498	0.35 728	0.66 804	0.27 703	0.33 690	0.30 696	0.21 675	0.31 736	0.29 750	0.10 636	0.08 635	0.09 589	0.10 659	0.13 716	0.13 716

DANet	0.21 684	0.15 702	0.28 713	0.25 740	0.13 675	0.22 672	0.19 639	0.27 604	0.27 603	0.28 718	0.32 677	0.35 733	0.31 749	0.31 736	0.23 693	0.11 670	0.09 673	0.11 674	0.10 659	0.13 716	0.11 675
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.28 746	0.16 711	0.31 727	0.18 470	0.13 675	0.54 790	0.42 810	0.51 798	0.67 805	0.29 727	0.38 717	0.38 744	0.29 741	0.31 736	0.23 693	0.11 670	0.10 698	0.11 674	0.08 566	0.20 778	0.16 757

FBW_ROB	0.24 718	0.17 726	0.22 677	0.26 746	0.14 702	0.25 705	0.22 702	0.41 763	0.41 716	0.41 771	0.41 742	0.42 759	0.27 722	0.31 736	0.23 693	0.09 588	0.14 754	0.14 724	0.12 716	0.11 672	0.09 613

PWC_ROB	0.21 684	0.16 711	0.26 699	0.18 470	0.11 612	0.22 672	0.13 241	0.32 681	0.49 759	0.30 732	0.40 731	0.32 718	0.24 698	0.31 736	0.22 680	0.10 636	0.07 601	0.11 674	0.08 566	0.11 672	0.10 647

TARStereo(FT)	0.37 772	0.26 779	0.31 727	0.42 800	0.19 766	0.77 815	1.20 843	0.42 769	0.41 716	0.33 749	0.52 767	0.48 777	0.37 768	0.32 743	0.31 766	0.17 769	0.14 754	0.21 776	0.15 753	0.22 787	0.11 675

2222	0.37 772	0.26 779	0.31 727	0.42 800	0.19 766	0.77 815	1.20 843	0.42 769	0.41 716	0.33 749	0.52 767	0.48 777	0.37 768	0.32 743	0.31 766	0.17 769	0.14 754	0.21 776	0.15 753	0.22 787	0.11 675

z-mn7	0.24 718	0.14 689	0.45 765	0.19 558	0.13 675	0.28 733	0.25 747	0.34 713	0.62 793	0.27 703	0.56 779	0.29 686	0.24 698	0.32 743	0.25 716	0.08 519	0.08 635	0.08 499	0.08 566	0.10 648	0.10 647

Wz-Net-TNSev	0.29 750	0.20 751	0.65 795	0.19 558	0.15 724	0.38 771	0.27 765	0.35 728	0.55 775	0.34 753	0.42 748	0.45 767	0.38 771	0.32 743	0.30 757	0.12 695	0.13 742	0.10 640	0.12 716	0.15 751	0.14 738

SHD	0.26 739	0.15 702	0.30 724	0.24 725	0.18 758	0.22 672	0.15 420	0.38 749	0.71 808	0.32 745	0.41 742	0.36 735	0.28 733	0.32 743	0.29 750	0.12 695	0.11 711	0.14 724	0.13 728	0.16 760	0.20 781

WZ-Net	0.28 746	0.17 726	0.78 813	0.22 691	0.16 735	0.34 756	0.29 781	0.39 753	0.57 781	0.24 676	0.55 774	0.37 740	0.24 698	0.33 748	0.35 778	0.09 588	0.08 635	0.09 589	0.10 659	0.14 734	0.16 757

stereogan	0.22 693	0.11 628	0.21 671	0.20 632	0.12 650	0.31 743	0.19 639	0.35 728	0.44 739	0.22 653	0.39 725	0.35 733	0.27 722	0.33 748	0.22 680	0.10 636	0.12 727	0.10 640	0.10 659	0.14 734	0.13 716

PDISCO_ROB	0.27 741	0.16 711	0.26 699	0.28 764	0.20 771	0.32 746	0.26 758	0.44 779	0.57 781	0.28 718	0.40 731	0.45 767	0.29 741	0.33 748	0.34 777	0.12 695	0.09 673	0.17 756	0.16 761	0.17 769	0.13 716

fsdfsdds	0.52 796	0.19 744	0.67 803	0.33 782	0.18 758	0.48 783	0.32 797	0.53 803	1.00 830	0.73 816	2.21 847	1.03 818	0.86 831	0.34 751	0.45 806	0.16 762	0.16 779	0.26 790	0.18 774	0.14 734	0.15 745

ACVNet-4b	0.39 775	0.53 806	0.55 780	0.45 803	0.24 788	0.47 781	0.18 597	0.49 790	0.64 798	0.42 774	0.45 755	0.60 789	0.27 722	0.34 751	0.24 706	0.33 810	0.14 754	0.48 814	0.42 815	0.30 806	0.26 797

psmorigin	0.25 730	0.15 702	0.34 744	0.17 358	0.13 675	0.23 688	0.14 322	0.34 713	0.33 661	0.41 771	0.55 774	0.41 758	0.37 768	0.34 751	0.27 738	0.11 670	0.15 764	0.11 674	0.11 694	0.12 692	0.16 757

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 756	0.24 768	0.29 721	0.36 791	0.16 735	0.34 756	0.30 789	0.32 681	0.42 727	0.40 767	0.46 756	0.38 744	0.31 749	0.34 751	0.28 746	0.19 786	0.20 793	0.26 790	0.29 804	0.18 774	0.19 780

PASM	0.32 761	0.24 768	0.48 771	0.28 764	0.27 794	0.29 737	0.30 789	0.34 713	0.49 759	0.35 754	0.39 725	0.46 771	0.34 761	0.34 751	0.35 778	0.23 802	0.25 811	0.26 790	0.28 803	0.23 790	0.21 783

MSMD_ROB	0.31 758	0.26 779	0.26 699	0.24 725	0.21 779	0.34 756	0.25 747	0.34 713	0.39 707	0.40 767	0.69 794	0.45 767	0.40 777	0.34 751	0.27 738	0.20 788	0.19 790	0.26 790	0.25 795	0.23 790	0.22 785

WCMA_ROB	0.24 718	0.11 628	0.22 677	0.17 358	0.14 702	0.32 746	0.15 420	0.32 681	0.32 651	0.38 762	0.53 770	0.40 756	0.34 761	0.34 751	0.25 716	0.11 670	0.12 727	0.12 695	0.10 659	0.14 734	0.14 738

MSAF-DinoV2	0.22 693	0.11 628	0.23 686	0.17 358	0.10 556	0.27 726	0.16 498	0.37 741	0.55 775	0.21 637	0.27 629	0.47 775	0.27 722	0.35 758	0.39 794	0.09 588	0.06 522	0.07 395	0.09 614	0.12 692	0.10 647

MFN_U_SF_RVC	0.32 761	0.21 757	0.55 780	0.30 775	0.15 724	0.34 756	0.17 544	0.52 801	0.46 747	0.46 782	0.55 774	0.59 788	0.39 774	0.35 758	0.37 787	0.15 741	0.14 754	0.18 766	0.21 785	0.16 760	0.15 745

ADCMid	0.25 730	0.15 702	0.40 756	0.20 632	0.14 702	0.25 705	0.26 758	0.34 713	0.38 702	0.36 757	0.44 753	0.34 729	0.40 777	0.35 758	0.33 775	0.10 636	0.09 673	0.11 674	0.11 694	0.13 716	0.12 691

LSM	0.33 765	0.20 751	0.58 788	0.26 746	0.60 822	0.34 756	0.25 747	0.42 769	0.48 750	0.45 779	0.58 784	0.42 759	0.36 766	0.35 758	0.25 716	0.12 695	0.20 793	0.14 724	0.16 761	0.19 777	0.33 804

SGM_RVC	0.23 710	0.12 647	0.15 540	0.15 148	0.09 439	0.33 753	0.18 597	0.34 713	0.31 644	0.44 778	0.37 710	0.53 785	0.35 764	0.35 758	0.24 706	0.13 722	0.13 742	0.13 710	0.13 728	0.10 648	0.11 675
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.27 741	0.13 675	0.18 635	0.15 148	0.11 612	0.32 746	0.24 730	0.40 757	0.36 687	0.52 785	0.57 782	0.67 798	0.40 777	0.35 758	0.26 730	0.14 737	0.13 742	0.13 710	0.11 694	0.11 672	0.10 647
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	0.25 730	0.17 726	0.50 772	0.24 725	0.13 675	0.25 705	0.24 730	0.34 713	0.48 750	0.28 718	0.54 772	0.28 677	0.31 749	0.36 764	0.32 770	0.10 636	0.10 698	0.11 674	0.10 659	0.12 692	0.12 691

FCDSN-DC	0.33 765	0.28 788	0.28 713	0.30 775	0.24 788	0.39 773	0.28 771	0.42 769	0.42 727	0.43 777	0.53 770	0.51 781	0.41 782	0.36 764	0.30 757	0.21 792	0.20 793	0.27 794	0.26 796	0.25 797	0.24 789
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.25 730	0.20 751	0.29 721	0.28 764	0.16 735	0.22 672	0.23 715	0.32 681	0.44 739	0.27 703	0.40 731	0.38 744	0.27 722	0.36 764	0.22 680	0.11 670	0.13 742	0.17 756	0.17 768	0.14 734	0.16 757

NCC-stereo	0.24 718	0.15 702	0.31 727	0.26 746	0.16 735	0.20 643	0.30 789	0.40 757	0.40 713	0.24 676	0.38 717	0.33 722	0.28 733	0.36 764	0.27 738	0.12 695	0.11 711	0.15 737	0.22 788	0.13 716	0.13 716

Abc-Net	0.24 718	0.15 702	0.31 727	0.26 746	0.16 735	0.20 643	0.30 789	0.40 757	0.40 713	0.24 676	0.38 717	0.33 722	0.28 733	0.36 764	0.27 738	0.12 695	0.11 711	0.15 737	0.22 788	0.13 716	0.13 716
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	0.33 765	0.27 784	0.28 713	0.26 746	0.23 786	0.37 767	0.28 771	0.40 757	0.43 734	0.45 779	0.56 779	0.51 781	0.40 777	0.37 769	0.29 750	0.21 792	0.20 793	0.27 794	0.26 796	0.25 797	0.24 789

FC-DCNN	0.33 765	0.27 784	0.28 713	0.26 746	0.23 786	0.37 767	0.28 771	0.40 757	0.43 734	0.45 779	0.55 774	0.51 781	0.40 777	0.37 769	0.30 757	0.21 792	0.20 793	0.27 794	0.26 796	0.25 797	0.24 789

AHVO							0.21 688	0.32 681	0.32 651	0.14 469	0.35 699	0.25 647	0.20 669	0.38 771	0.25 716	0.09 588	0.09 673	0.10 640	0.09 614	0.11 672

DSFM							0.21 688	0.32 681	0.32 651	0.14 469	0.35 699	0.25 647	0.20 669	0.38 771	0.25 716	0.09 588	0.09 673	0.10 640	0.09 614	0.11 672

PatchMatch Graph Cmp	0.32 761	0.16 711	0.26 699	0.19 558	0.13 675	0.31 743	0.20 664	0.42 769	0.60 789	0.55 791	0.81 813	0.67 798	0.44 789	0.38 771	0.36 785	0.15 741	0.15 764	0.15 737	0.14 732	0.12 692	0.13 716

TARSTereo(ZeroShot)	0.72 809	0.18 738	0.56 783	0.27 759	0.21 779	1.35 833	0.25 747	0.59 812	1.65 845	0.68 805	5.01 850	1.08 822	0.81 826	0.38 771	0.30 757	0.18 775	0.15 764	0.20 773	0.19 776	0.17 769	0.23 786

TestStereooo	0.72 809	0.18 738	0.56 783	0.27 759	0.21 779	1.35 833	0.25 747	0.59 812	1.65 845	0.68 805	5.01 850	1.08 822	0.81 826	0.38 771	0.30 757	0.18 775	0.15 764	0.20 773	0.19 776	0.17 769	0.23 786

MultiAttention	0.29 750	0.08 443	0.14 490	0.19 558	0.12 650	1.45 835	1.33 846	0.36 735	0.37 695	0.19 598	0.21 540	0.24 633	0.11 449	0.38 771	0.18 630	0.06 222	0.05 354	0.08 499	0.08 566	0.10 648	0.09 613

SAMSARA	0.40 778	0.28 788	0.33 736	0.55 811	0.39 803	0.82 818	1.23 845	0.47 786	0.51 770	0.36 757	0.35 699	0.55 787	0.39 774	0.38 771	0.39 794	0.15 741	0.20 793	0.15 737	0.14 732	0.23 790	0.20 781

XQC	0.28 746	0.23 764	0.51 773	0.28 764	0.19 766	0.34 756	0.27 765	0.36 735	0.57 781	0.31 738	0.30 664	0.37 740	0.30 745	0.38 771	0.38 790	0.13 722	0.09 673	0.15 737	0.12 716	0.17 769	0.18 774

DispFullNet	0.27 741	0.21 757	0.65 795	0.28 764	0.16 735	0.26 716	0.17 544	0.33 703	0.58 784	0.27 703	0.38 717	0.43 763	0.23 692	0.38 771	0.23 693	0.12 695	0.06 522	0.19 768	0.11 694	0.21 781	0.15 745

PM Graph cmp D40	0.31 758	0.16 711	0.26 699	0.19 558	0.13 675	0.31 743	0.20 664	0.42 769	0.55 775	0.55 791	0.70 797	0.69 802	0.45 793	0.39 780	0.36 785	0.15 741	0.15 764	0.15 737	0.14 732	0.12 692	0.13 716

DStereoSA	0.25 730	0.19 744	0.37 751	0.26 746	0.17 751	0.22 672	0.20 664	0.49 790	0.59 785	0.22 653	0.29 656	0.29 686	0.33 756	0.39 780	0.28 746	0.12 695	0.11 711	0.16 749	0.14 732	0.14 734	0.12 691

Ntro	0.40 778	0.40 801	0.53 776	0.46 806	0.30 800	0.65 801	0.24 730	0.46 784	0.68 806	0.41 771	0.49 761	0.48 777	0.42 786	0.39 780	0.31 766	0.32 808	0.28 813	0.37 810	0.30 806	0.32 810	0.29 799

ccnet	0.29 750	0.28 788	0.23 686	0.20 632	0.28 796	0.41 777	0.21 688	0.45 782	0.33 661	0.36 757	0.46 756	0.36 735	0.30 745	0.39 780	0.42 801	0.23 802	0.14 754	0.21 776	0.17 768	0.23 790	0.18 774

ADCS	0.29 750	0.18 738	0.45 765	0.21 671	0.17 751	0.28 733	0.23 715	0.41 763	0.63 797	0.40 767	0.49 761	0.40 756	0.36 766	0.39 780	0.40 797	0.13 722	0.12 727	0.13 710	0.14 732	0.16 760	0.16 757

GANetREF_RVC	0.31 758	0.34 796	0.27 708	0.35 789	0.16 735	0.32 746	0.41 807	0.48 788	0.51 770	0.35 754	0.35 699	0.34 729	0.33 756	0.39 780	0.32 770	0.27 806	0.20 793	0.29 804	0.15 753	0.18 774	0.17 768
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
PatchMatch		0.16 711		0.19 558		0.30 741		0.41 763		0.55 791		0.64 792		0.40 786		0.15 741		0.15 737		0.12 692

otaku	0.39 775	0.37 799	0.52 774	0.44 802	0.28 796	0.58 792	0.24 730	0.41 763	0.62 793	0.40 767	0.49 761	0.46 771	0.33 756	0.40 786	0.32 770	0.30 807	0.30 815	0.39 811	0.33 809	0.29 805	0.28 798

AnyNet_C32	0.26 739	0.16 711	0.36 747	0.20 632	0.16 735	0.25 705	0.30 789	0.32 681	0.44 739	0.31 738	0.49 761	0.30 696	0.33 756	0.40 786	0.33 775	0.12 695	0.12 727	0.12 695	0.14 732	0.14 734	0.15 745

SGM-ForestM	0.32 761	0.12 647	0.16 577	0.16 256	0.11 612	0.39 773	0.19 639	0.41 763	0.50 762	0.52 785	0.54 772	1.32 831	0.42 786	0.40 786	0.27 738	0.14 737	0.16 779	0.16 749	0.16 761	0.12 692	0.12 691

DStereoO	0.24 718	0.18 738	0.18 635	0.20 632	0.14 702	0.21 663	0.19 639	0.32 681	0.41 716	0.29 727	0.21 540	0.32 718	0.27 722	0.41 790	0.27 738	0.46 819	0.12 727	0.31 807	0.11 694	0.15 751	0.12 691

Consistency-Raft	0.44 788	0.40 801	0.45 765	0.37 793	0.43 807	0.46 779	0.41 807	0.57 810	0.55 775	0.32 745	0.73 800	0.33 722	0.48 797	0.42 791	0.49 810	0.39 813	0.35 820	0.45 813	0.51 822	0.42 813	0.29 799

PatchMatch Cens Cmp	0.33 765	0.15 702	0.20 660	0.17 358	0.12 650	0.39 773	0.21 688	0.47 786	0.51 770	0.68 805	0.78 810	0.87 814	0.51 801	0.43 792	0.35 778	0.15 741	0.15 764	0.16 749	0.14 732	0.13 716	0.12 691

PM Cens cmp D40	0.33 765	0.14 689	0.19 647	0.17 358	0.12 650	0.37 767	0.20 664	0.49 790	0.50 762	0.63 800	0.73 800	0.82 813	0.48 797	0.44 793	0.37 787	0.15 741	0.15 764	0.16 749	0.14 732	0.13 716	0.12 691

AnyNet_C01	0.36 771	0.25 775	1.37 830	0.22 691	0.17 751	0.48 783	0.27 765	0.35 728	0.39 707	0.39 764	0.74 803	0.46 771	0.38 771	0.45 794	0.47 808	0.13 722	0.13 742	0.13 710	0.14 732	0.14 734	0.15 745

nnnnnnn	0.42 784	0.25 775	0.52 774	0.33 782	0.27 794	0.49 785	0.29 781	0.53 803	0.77 821	0.63 800	0.68 792	0.74 808	0.56 807	0.46 795	0.43 804	0.22 797	0.21 805	0.27 794	0.26 796	0.28 804	0.25 794

NVStereoNet_ROB	0.46 793	0.36 798	0.46 769	0.41 798	0.28 796	0.34 756	0.34 799	0.48 788	0.60 789	0.72 812	0.93 818	0.70 805	0.66 817	0.47 796	0.60 818	0.22 797	0.33 819	0.34 809	0.34 812	0.30 806	0.30 801
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	0.42 784	0.26 779	0.59 790	0.60 813	0.49 810	0.32 746	0.23 715	0.46 784	0.52 773	0.56 796	0.58 784	0.76 810	0.32 754	0.48 797	0.29 750	0.32 808	0.24 809	0.27 794	0.33 809	0.46 814	0.39 809

RainbowNet	0.54 799	0.61 811	0.70 811	0.57 812	0.43 807	0.65 801	0.37 805	0.60 815	0.87 825	0.50 784	0.66 789	0.64 792	0.47 796	0.49 798	0.43 804	0.47 820	0.48 829	0.52 818	0.41 814	0.52 817	0.40 812

UHP(FT)	0.41 780	0.25 775	0.42 761	0.37 793	0.20 771	0.59 793	0.44 814	0.51 798	0.73 813	0.54 789	0.76 807	0.70 805	0.56 807	0.50 799	0.38 790	0.18 775	0.22 806	0.22 782	0.20 781	0.20 778	0.17 768

mmmmmm	0.41 780	0.25 775	0.42 761	0.37 793	0.20 771	0.59 793	0.44 814	0.51 798	0.73 813	0.54 789	0.76 807	0.70 805	0.56 807	0.50 799	0.38 790	0.18 775	0.22 806	0.22 782	0.20 781	0.20 778	0.17 768

MonStereo1	0.47 794	0.26 779	0.58 788	0.28 764	0.20 771	0.39 773	0.18 597	0.49 790	0.64 798	0.52 785	0.87 815	1.01 817	0.57 811	0.50 799	0.56 815	0.53 823	0.31 818	0.54 820	0.40 813	0.33 811	0.34 805

ACVNet_1	0.44 788	0.49 805	0.60 791	0.45 803	0.28 796	0.49 785	0.27 765	0.57 810	0.72 809	0.62 799	0.58 784	0.74 808	0.49 799	0.50 799	0.35 778	0.26 805	0.24 809	0.39 811	0.29 804	0.31 809	0.24 789

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 786	0.39 800	0.54 777	0.40 796	0.20 771	0.64 800	0.32 797	0.53 803	0.72 809	0.71 810	0.72 799	0.61 790	0.54 803	0.51 803	0.46 807	0.20 788	0.19 790	0.29 804	0.30 806	0.23 790	0.18 774

ELAS	0.41 780	0.29 791	0.33 736	0.27 759	0.24 788	0.60 797	0.36 802	0.50 795	0.50 762	0.71 810	0.79 811	0.67 798	0.54 803	0.51 803	0.42 801	0.22 797	0.20 793	0.27 794	0.26 796	0.26 802	0.25 794
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	0.27 741	0.22 761	0.31 727	0.22 691	0.15 724	0.22 672	0.20 664	0.50 795	0.48 750	0.28 718	0.44 753	0.33 722	0.34 761	0.52 805	0.29 750	0.12 695	0.11 711	0.15 737	0.13 728	0.16 760	0.16 757

PVD	0.39 775	0.20 751	0.39 755	0.31 779	0.22 783	0.29 737	0.43 812	0.52 801	0.96 829	0.55 791	0.79 811	0.53 785	0.59 813	0.52 805	0.38 790	0.19 786	0.14 754	0.17 756	0.14 732	0.24 796	0.31 802

MANE	0.45 790	0.27 784	0.27 708	0.27 759	0.24 788	0.47 781	0.31 795	0.55 807	0.59 785	0.72 812	1.13 829	1.15 825	0.61 814	0.52 805	0.37 787	0.21 792	0.20 793	0.27 794	0.31 808	0.25 797	0.24 789

RTS	0.45 790	0.19 744	3.26 836	0.24 725	0.15 724	0.74 809	0.20 664	0.36 735	0.76 819	0.42 774	0.43 751	0.31 709	0.41 782	0.53 808	0.35 778	0.10 636	0.08 635	0.13 710	0.12 716	0.15 751	0.15 745

RTSA	0.45 790	0.19 744	3.26 836	0.24 725	0.15 724	0.74 809	0.20 664	0.36 735	0.76 819	0.42 774	0.43 751	0.31 709	0.41 782	0.53 808	0.35 778	0.10 636	0.08 635	0.13 710	0.12 716	0.15 751	0.15 745

ACVNet_2	0.66 805	0.66 816	0.68 805	0.63 814	0.41 805	0.71 807	0.49 818	0.96 831	1.39 839	0.89 829	1.09 825	1.04 819	0.73 821	0.54 810	0.47 808	0.43 817	0.40 822	0.53 819	0.44 816	0.47 815	0.35 807

ELAS_RVC	0.41 780	0.29 791	0.33 736	0.28 764	0.24 788	0.54 790	0.36 802	0.49 790	0.59 785	0.72 812	0.74 803	0.65 795	0.54 803	0.54 810	0.40 797	0.22 797	0.20 793	0.27 794	0.26 796	0.26 802	0.25 794
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	0.52 796	0.27 784	0.62 793	0.30 775	0.21 779	0.76 813	0.29 781	0.54 806	0.65 803	0.86 827	0.95 820	2.07 840	0.62 816	0.56 812	0.42 801	0.18 775	0.18 787	0.23 785	0.22 788	0.22 787	0.21 783

anonymity	0.53 798	0.58 809	0.65 795	0.41 798	0.61 823	0.53 789	0.41 807	0.56 808	0.41 716	0.55 791	0.50 765	0.49 780	0.55 806	0.58 813	0.50 813	0.58 826	0.50 834	0.51 816	0.51 822	0.51 816	0.57 818

SPS-STEREO	0.57 801	0.58 809	0.65 795	0.45 803	0.55 815	0.62 798	0.44 814	0.62 816	0.50 762	0.68 805	0.64 787	0.66 796	0.57 811	0.61 814	0.60 818	0.62 829	0.47 828	0.51 816	0.49 819	0.55 821	0.58 819
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
relurobot		0.79 822		0.85 824	0.72 831	0.62 798	0.77 834	0.59 812	0.73 813	0.75 820	0.69 794	0.66 796	0.73 821	0.63 815	0.67 826	0.73 834	0.65 846	0.69 824	0.65 829	0.69 830	0.66 828

SGM+DAISY	0.56 800	0.57 808	0.65 795	0.40 796	0.54 813	0.66 803	0.49 818	0.56 808	0.45 745	0.66 803	0.69 794	0.67 798	0.56 807	0.63 815	0.56 815	0.59 827	0.48 829	0.50 815	0.50 821	0.52 817	0.58 819

relubot	0.74 811	0.83 826	0.78 813	0.91 828	0.79 832	0.69 804	0.78 835	0.70 819	0.75 818	0.83 824	0.74 803	0.69 802	0.81 826	0.65 817	0.74 830	0.74 835	0.71 847	0.68 823	0.65 829	0.69 830	0.66 828

MFMNet_re	0.64 802	0.66 816	0.65 795	0.51 807	0.69 827	0.69 804	0.57 824	0.64 817	0.73 813	0.60 797	0.73 800	0.62 791	0.67 818	0.65 817	0.60 818	0.66 831	0.58 843	0.63 821	0.59 825	0.68 828	0.69 830

WAO-7	0.79 814	0.78 821	0.54 777	0.85 824	0.67 826	0.74 809	0.68 832	1.05 837	1.32 837	0.90 831	1.20 832	1.04 819	0.92 834	0.69 819	0.66 823	0.60 828	0.62 844	0.67 822	0.68 833	0.64 824	0.58 819

WAO-6	0.81 815	0.80 823	0.62 793	0.86 826	0.63 824	0.76 813	0.58 825	0.98 833	1.54 844	0.90 831	0.96 821	1.07 821	1.03 838	0.70 820	0.66 823	0.72 832	0.49 831	0.90 836	0.71 834	0.68 828	0.58 819

1111	0.43 786	0.23 764	0.54 777	0.33 782	0.20 771	0.83 819	0.35 800	0.50 795	0.82 822	0.63 800	0.68 792	0.69 802	0.68 819	0.77 821	0.35 778	0.17 769	0.15 764	0.19 768	0.19 776	0.21 781	0.17 768

IMH-64-1	0.65 803	0.61 811	0.68 805	0.71 816	0.51 811	0.59 793	0.49 818	0.91 827	0.85 823	0.74 817	1.02 822	0.81 811	0.78 824	0.79 822	0.49 810	0.42 815	0.46 824	0.71 825	0.47 817	0.52 817	0.39 809

IMH-64	0.65 803	0.61 811	0.68 805	0.71 816	0.51 811	0.59 793	0.49 818	0.91 827	0.85 823	0.74 817	1.02 822	0.81 811	0.78 824	0.79 822	0.49 810	0.42 815	0.46 824	0.71 825	0.47 817	0.52 817	0.39 809

Dean	0.87 818	0.86 828	0.79 816	0.81 822	0.56 816	0.90 820	0.63 826	1.15 847	1.73 847	1.15 841	1.15 830	1.31 830	0.99 837	0.81 824	0.81 834	0.57 825	0.56 841	0.77 832	0.64 828	0.66 826	0.58 819

LVE	0.83 817	0.85 827	0.85 819	0.80 821	0.56 816	1.04 829	0.65 829	1.05 837	1.47 842	0.96 833	1.22 833	1.10 824	0.85 830	0.83 825	0.71 829	0.49 821	0.55 840	0.76 831	0.60 827	0.65 825	0.59 824

WAO-8	0.91 819	0.81 824	0.65 795	0.94 830	0.69 827	0.90 820	0.67 830	1.07 841	1.83 849	1.06 838	1.45 835	1.30 828	1.07 839	0.84 826	0.78 831	0.74 835	0.53 837	0.86 834	0.75 835	0.69 830	0.62 825

Venus	0.91 819	0.81 824	0.65 795	0.94 830	0.69 827	0.90 820	0.67 830	1.07 841	1.83 849	1.06 838	1.45 835	1.30 828	1.07 839	0.84 826	0.78 831	0.74 835	0.53 837	0.86 834	0.75 835	0.69 830	0.62 825

TorneroNet-64	0.76 813	0.72 819	0.74 812	0.78 820	0.58 819	0.91 823	0.56 823	0.84 823	1.29 836	0.66 803	0.90 816	1.40 833	0.75 823	0.85 828	0.67 826	0.49 821	0.46 824	0.72 827	0.59 825	0.67 827	0.53 817

MADNet+	0.75 812	0.71 818	3.70 839	0.66 815	0.41 805	0.98 824	0.97 841	0.69 818	0.73 813	0.52 785	0.57 782	0.64 792	0.68 819	0.86 829	1.01 838	0.34 811	0.36 821	0.28 803	0.23 792	0.36 812	0.31 802

UHP(ZeroShot)	1.94 830	0.24 768	1.06 824	0.34 785	0.18 758	5.35 847	0.24 730	0.86 824	4.09 853	2.33 850	11.82 864	7.01 857	2.71 851	0.87 830	0.60 818	0.17 769	0.14 754	0.19 768	0.17 768	0.21 781	0.16 757

UHP	1.94 830	0.24 768	1.06 824	0.34 785	0.18 758	5.35 847	0.24 730	0.86 824	4.09 853	2.33 850	11.82 864	7.01 857	2.71 851	0.87 830	0.60 818	0.17 769	0.14 754	0.19 768	0.17 768	0.21 781	0.16 757

IMH	0.71 806	0.64 814	0.68 805	0.76 818	0.54 813	0.69 804	0.54 822	0.98 833	1.10 832	0.82 822	1.09 825	0.89 815	0.88 833	0.87 830	0.52 814	0.44 818	0.50 834	0.75 828	0.51 822	0.56 822	0.41 813

PWCK	0.71 806	0.94 829	0.95 821	0.76 818	0.31 801	0.74 809	0.36 802	0.90 826	0.90 827	0.96 833	0.75 806	0.95 816	0.61 814	0.87 830	0.66 823	0.72 832	0.46 824	0.75 828	0.49 819	0.69 830	0.44 814

DPSimNet_ROB	1.11 826	1.23 836	0.78 813	1.13 835	0.88 836	1.10 830	1.13 842	1.16 848	1.23 835	1.43 845	1.02 822	1.41 834	1.10 842	0.90 834	1.60 841	1.46 853	0.51 836	1.21 843	1.03 843	0.90 838	1.01 838

TorneroNet	0.82 816	0.74 820	0.81 818	0.84 823	0.63 824	0.99 825	0.63 826	0.96 831	1.16 833	0.80 821	1.11 827	1.36 832	0.86 831	0.93 835	0.80 833	0.56 824	0.49 831	0.78 833	0.66 832	0.73 835	0.63 827

UNDER WATER-64	0.95 821	0.94 829	1.43 832	0.87 827	0.56 816	1.18 832	0.87 838	0.77 821	0.94 828	1.04 836	0.85 814	1.58 838	1.21 844	0.94 836	0.96 836	0.87 840	0.57 842	1.03 840	0.88 840	0.78 836	0.73 831

ktn	1.01 824	1.21 835	0.80 817	1.23 837	0.86 835	1.01 827	0.87 838	0.94 830	1.39 839	1.04 836	1.12 828	1.15 825	1.07 839	0.94 836	0.59 817	1.28 852	0.71 847	1.38 845	0.83 838	1.02 841	0.75 833

KSHMR	1.09 825	1.17 834	0.88 820	1.25 838	1.00 837	0.99 825	0.96 840	1.13 845	1.37 838	1.16 842	1.29 834	1.41 834	0.96 836	1.01 838	0.92 835	1.03 848	1.08 852	1.20 842	1.03 843	1.01 840	0.97 836

JetBlue	0.71 806	0.45 804	1.14 828	0.51 807	0.47 809	2.02 837	0.64 828	0.75 820	0.70 807	0.69 809	0.77 809	1.22 827	0.83 829	1.03 839	1.01 838	0.40 814	0.28 813	0.33 808	0.33 809	0.30 806	0.34 805

UNDER WATER	0.97 822	0.97 831	1.42 831	0.99 832	0.70 830	1.12 831	0.84 837	0.80 822	1.08 831	1.01 835	0.90 816	1.55 837	1.22 845	1.03 839	1.00 837	0.78 838	0.53 837	1.02 839	0.87 839	0.80 837	0.74 832

notaker	0.97 822	1.11 832	0.98 822	1.13 835	0.81 833	0.73 808	0.68 832	0.93 829	1.16 833	1.18 843	1.18 831	1.41 834	1.16 843	1.08 841	0.69 828	0.81 839	0.64 845	1.17 841	0.79 837	0.98 839	0.80 834

JetRed	1.62 828	1.46 838	2.98 834	0.92 829	1.21 838	4.99 845	1.53 848	1.27 849	1.39 839	1.83 847	1.74 838	1.60 839	0.95 835	1.41 842	2.45 850	0.90 842	1.60 853	0.93 837	0.90 841	1.35 843	0.99 837

HanzoNet	1.29 827	1.26 837	1.19 829	1.12 834	0.85 834	1.02 828	0.83 836	1.03 836	1.48 843	1.64 846	1.61 837	2.50 842	1.72 847	1.61 843	1.61 842	1.26 851	0.80 851	1.31 844	1.01 842	1.02 841	0.86 835

MADNet++	1.95 832	1.75 839	1.59 833	1.82 839	1.69 841	2.33 838	1.40 847	2.35 853	2.09 851	2.57 852	2.36 848	2.24 841	2.17 849	2.28 844	2.34 848	1.87 854	1.66 854	1.54 846	1.34 845	1.92 844	1.77 842

noway2	3.60 836	5.21 853	3.74 840	12.26 856	11.84 856	4.51 841	3.91 850	1.00 835	0.48 750	0.89 829	1.98 839	6.35 856	0.41 782	2.90 845	2.47 851	0.93 843	0.13 742	1.92 850	1.77 853	5.66 855	3.67 849

zzzz4	3.62 837	5.55 857	4.00 845	12.27 858	11.85 859	4.49 839	3.91 850	1.10 844	0.42 727	0.85 825	2.01 841	6.20 852	0.44 789	3.00 846	2.25 844	0.94 844	0.15 764	1.93 851	1.76 849	5.70 857	3.67 849

noway1	3.62 837	5.55 857	3.97 843	12.27 858	11.85 859	4.50 840	3.92 852	1.09 843	0.42 727	0.85 825	2.01 841	6.22 853	0.44 789	3.00 846	2.25 844	0.94 844	0.15 764	1.93 851	1.76 849	5.70 857	3.67 849

noway4	3.64 839	5.53 856	3.97 843	12.24 855	11.84 856	4.58 843	3.96 854	1.14 846	0.45 745	0.82 822	2.01 841	6.19 851	0.43 788	3.04 848	2.29 847	0.94 844	0.15 764	1.93 851	1.76 849	5.75 859	3.71 853

noway3	3.64 839	5.28 854	3.79 841	12.26 856	11.84 856	4.53 842	3.92 852	1.06 839	0.48 750	0.88 828	1.98 839	6.32 855	0.46 795	3.32 849	2.57 852	0.95 847	0.15 764	1.93 851	1.76 849	5.67 856	3.69 852

tt	4.67 842	0.06 159	3.55 838	2.02 840	1.55 840	10.25 853	16.71 859	8.91 863	5.03 855	1.31 844	0.94 819	4.71 846	4.76 855	3.33 850	5.87 856	6.06 862	10.30 868	1.88 849	2.11 855	2.75 846	1.21 841

TCMNet-wrong-test	3.67 841	5.48 855	3.89 842	12.18 854	11.75 855	4.65 844	3.88 849	1.06 839	0.72 809	1.09 840	2.15 846	6.30 854	0.53 802	3.43 851	2.36 849	0.89 841	0.20 793	1.87 848	1.69 848	5.57 854	3.62 848

ply	1.66 829	0.65 815	0.35 745	0.53 809	0.59 820	0.49 785	0.44 814	1.80 851	0.64 798	0.31 738	2.01 841	2.59 843	3.25 853	3.70 852	5.39 853	1.22 849	0.79 849	1.96 855	1.63 846	3.82 850	1.11 839

xbf	2.24 833	0.55 807	0.35 745	0.53 809	0.59 820	5.07 846	5.51 855	1.80 851	0.64 798	2.25 849	2.01 841	2.59 843	3.25 853	3.70 852	5.39 853	1.22 849	0.79 849	1.96 855	1.63 846	3.82 850	1.11 839

LRCNet_RVC	10.62 855	13.42 865	7.30 847	18.92 863	2.07 842	0.33 753	0.30 789	5.59 858	0.48 750	13.03 867	17.94 867	8.87 861	5.65 856	4.79 854	1.89 843	23.51 883	2.73 859	27.55 885	25.71 884	16.07 877	16.33 871

DGTPSM_ROB	8.06 848	4.48 846	8.63 856	5.35 844	10.72 849	8.32 850	22.97 864	5.46 856	13.35 864	5.12 856	9.92 859	5.08 847	10.40 862	5.52 855	12.58 862	3.79 859	8.00 861	3.50 857	7.02 861	3.83 852	7.14 857

DPSMNet_ROB	8.06 848	4.48 846	8.63 856	5.37 846	10.74 850	8.32 850	22.98 865	5.46 856	13.36 865	5.12 856	9.92 859	5.08 847	10.40 862	5.53 856	12.58 862	3.80 860	8.00 861	3.50 857	7.02 861	3.83 852	7.14 857

USTest	6.22 843	2.73 842	3.00 835	6.57 847	7.29 847	14.37 855	21.57 860	7.00 862	9.56 860	5.34 858	6.10 852	5.72 850	7.64 858	6.41 857	6.96 858	1.97 855	3.42 860	1.64 847	2.15 856	2.66 845	2.36 843

PML	8.91 850	9.34 864	6.13 846	5.35 844	6.41 846	14.99 856	23.38 866	5.27 855	6.83 856	18.04 871	28.19 881	7.67 859	6.83 857	7.85 858	5.75 855	5.35 861	1.83 855	5.95 867	1.93 854	8.64 864	2.52 844

xxxxx1	7.79 844	5.02 850	7.31 848	3.12 841	3.85 843	16.35 857	22.88 861	5.86 859	8.69 857	7.97 859	8.54 854	9.12 862	8.27 859	10.18 859	10.92 859	2.42 856	2.45 856	3.56 859	12.37 864	3.77 847	3.06 845

tt_ll	7.79 844	5.02 850	7.31 848	3.12 841	3.85 843	16.35 857	22.88 861	5.86 859	8.69 857	7.97 859	8.54 854	9.12 862	8.27 859	10.18 859	10.92 859	2.42 856	2.45 856	3.56 859	12.37 864	3.77 847	3.06 845

ff	7.79 844	5.02 850	7.31 848	3.12 841	3.85 843	16.35 857	22.88 861	5.86 859	8.69 857	7.97 859	8.54 854	9.12 862	8.27 859	10.18 859	10.92 859	2.42 856	2.45 856	3.56 859	12.37 864	3.77 847	3.06 845

Anonymous_1	10.96 856	7.92 859	7.46 851	10.33 851	10.06 848	18.65 863	26.34 869	11.06 866	13.44 866	9.40 862	10.05 861	9.67 867	11.23 866	10.73 862	12.72 864	6.42 863	8.38 865	5.77 864	10.61 863	12.12 865	6.77 854

iinet-test	10.48 853	8.09 860	7.54 852	10.26 849	10.94 851	18.00 861	25.26 867	11.33 867	13.28 862	9.69 863	9.85 857	9.42 865	11.17 864	11.02 863	12.78 865	6.59 864	8.30 863	5.56 862	6.56 857	6.89 860	7.02 855

IINet	10.48 853	8.09 860	7.54 852	10.26 849	10.94 851	18.00 861	25.26 867	11.33 867	13.28 862	9.69 863	9.85 857	9.42 865	11.17 864	11.02 863	12.78 865	6.59 864	8.30 863	5.56 862	6.56 857	6.89 860	7.02 855

DPSM_ROB	11.15 857	8.58 862	8.00 854	10.88 852	11.58 853	19.10 864	26.71 870	12.05 869	14.07 869	10.36 865	10.84 862	10.33 868	11.86 867	11.70 865	13.54 867	6.99 866	8.79 866	5.89 865	6.95 859	7.29 862	7.42 859

DPSM	11.15 857	8.58 862	8.00 854	10.88 852	11.58 853	19.10 864	26.71 870	12.05 869	14.07 869	10.36 865	10.84 862	10.33 868	11.86 867	11.70 865	13.54 867	6.99 866	8.79 866	5.89 865	6.95 859	7.29 862	7.42 859

Selective-IGEV-i1pa	2.80 834	3.51 845	0.67 803	0.28 764	0.14 702	10.22 852	0.43 812	4.36 854	3.63 852	3.53 853	6.92 853	3.47 845	1.97 848	13.41 867	2.26 846	0.36 812	0.15 764	0.13 710	0.10 659	0.15 751	0.35 807

HaxPig	15.71 859	18.52 876	19.18 869	16.89 862	15.89 863	7.73 849	7.60 856	13.31 871	10.82 861	15.42 868	14.91 866	15.98 870	14.92 869	15.58 868	15.98 869	18.95 878	16.73 869	19.46 881	18.08 876	19.26 878	19.05 874

MEDIAN_ROB	20.38 863	24.04 877	23.31 872	21.23 864	21.71 866	10.40 854	7.92 857	17.64 872	15.50 871	20.12 872	19.70 868	20.34 871	20.32 870	21.19 869	21.13 872	23.81 884	21.81 879	24.98 884	23.76 883	24.71 884	23.93 877

RSGM-EC	20.36 861	4.73 848	0.68 805	16.76 860	16.92 864	21.28 866	27.18 872	10.46 864	14.04 867	18.00 869	21.31 870	22.24 881	21.82 871	22.57 870	17.63 870	62.81 886	33.79 885	20.14 882	18.10 877	20.18 880	16.45 872

acva	20.36 861	4.73 848	0.68 805	16.76 860	16.92 864	21.28 866	27.18 872	10.46 864	14.04 867	18.00 869	21.31 870	22.24 881	21.82 871	22.57 870	17.63 870	62.81 886	33.79 885	20.14 882	18.10 877	20.18 880	16.45 872

fast-reg	22.85 870	17.43 875	19.15 868	22.22 872	24.34 873	38.36 871	53.78 876	24.23 878	28.52 880	20.55 873	22.05 879	20.54 872	23.77 873	23.21 872	27.31 876	14.18 877	17.47 871	14.33 876	14.96 875	15.81 876	14.81 861

RAFT-FEzeroshot	22.43 865	17.33 869	15.98 858	22.02 867	23.31 870	38.34 869	53.82 879	24.05 875	28.39 874	20.61 876	21.76 873	20.88 875	23.92 878	23.41 873	27.42 879	14.07 870	17.69 872	11.83 870	14.02 869	14.69 871	14.97 866

RAFT-FE	22.43 865	17.33 869	15.98 858	22.02 867	23.31 870	38.34 869	53.82 879	24.05 875	28.39 874	20.61 876	21.76 873	20.88 875	23.92 878	23.41 873	27.42 879	14.07 870	17.69 872	11.83 870	14.02 869	14.69 871	14.97 866

CasAABBNet	22.42 864	17.33 869	16.01 860	22.01 866	23.28 868	38.32 868	53.80 877	24.14 877	28.41 876	20.60 875	21.77 875	20.89 878	23.91 876	23.43 875	27.36 877	14.07 870	17.69 872	11.83 870	14.01 868	14.67 870	14.95 865

Hybrid-DGEV	22.47 868	17.40 874	16.14 862	22.00 865	23.29 869	38.36 871	53.80 877	24.43 882	28.63 881	20.59 874	21.81 876	20.88 875	23.91 876	23.45 876	27.42 879	14.08 873	17.69 872	11.83 870	14.06 872	14.65 868	14.93 864

FlowAnything	22.44 867	17.35 872	16.14 862	22.07 870	23.23 867	38.39 873	53.77 875	24.25 879	28.44 877	20.96 881	21.82 877	20.70 873	23.84 874	23.49 877	27.14 874	14.04 869	17.79 878	11.75 868	14.15 874	14.65 868	14.89 862

LSM0	22.87 871	17.28 868	18.96 866	22.19 871	29.04 875	38.42 875	53.71 874	24.28 880	28.31 873	20.78 880	21.00 869	21.43 879	24.16 881	23.50 878	27.39 878	14.09 875	17.38 870	11.84 874	14.04 871	14.73 875	14.89 862

Selective-RAFT-Error	22.47 868	17.37 873	16.09 861	22.06 869	23.34 872	38.39 873	53.83 881	24.29 881	28.47 879	20.74 878	21.83 878	20.81 874	23.90 875	23.54 879	27.53 882	14.08 873	17.69 872	11.82 869	14.00 867	14.69 871	15.00 868

RAFTStereoReplicaGSO							53.85 882	24.62 883	28.45 878	20.77 879	21.70 872	21.54 880	24.04 880	24.44 880	27.14 874	14.13 876	17.71 877	11.84 874	14.07 873	14.70 874

AVERAGE_ROB	24.90 872	29.20 880	28.14 875	24.89 873	24.64 874	17.75 860	11.12 858	21.45 874	19.93 872	25.12 883	24.46 880	25.12 883	25.46 882	24.69 881	22.83 873	29.76 885	27.13 884	28.97 886	27.95 885	29.91 885	29.47 879

zzzz2	33.88 876	26.18 878	24.44 873	33.40 874	35.10 876	58.13 876	81.44 885	37.02 887	42.64 884	31.75 886	33.25 884	31.23 886	35.81 883	34.90 882	40.56 883	21.21 881	26.75 880	18.05 879	21.21 881	22.06 882	22.50 875

noway5	33.88 876	26.18 878	24.44 873	33.40 874	35.10 876	58.13 876	81.44 885	37.02 887	42.64 884	31.75 886	33.25 884	31.23 886	35.81 883	34.90 882	40.56 883	21.21 881	26.75 880	18.05 879	21.21 881	22.06 882	22.50 875

zzzzzz3	32.30 874	13.60 866	18.91 865	39.10 876	40.27 878	58.35 878	74.04 884	33.28 885	42.63 883	31.37 884	33.03 882	30.65 884	36.33 885	37.51 884	43.96 885	20.73 879	26.80 882	16.52 877	20.79 879	12.34 866	15.78 869

zzz1	32.32 875	13.62 867	19.04 867	39.10 876	40.27 878	58.39 879	73.98 883	33.31 886	42.69 886	31.39 885	33.04 883	30.66 885	36.33 885	37.52 885	43.96 885	20.74 880	26.81 883	16.53 878	20.80 880	12.35 867	15.78 869

test_example2	98.32 878	94.13 881	45.89 876	96.35 878	109.85 880	88.61 880	95.45 887	25.75 884	94.37 887	130.00 889	126.06 887	58.17 888	74.63 887	88.51 886	79.96 887	150.23 888	221.02 887	77.62 887	99.10 886	113.75 888	96.94 880

Light2-Stereo	26.76 873	1.12 833	17.52 864	8.77 848	1.53 839	1.46 836	0.22 702	1.76 850	0.88 826	24.83 882	3.04 849	5.14 849	1.60 846	104.29 887	1.53 840	11.90 868	0.49 831	160.20 888	140.43 887	19.43 879	29.13 878

Selective-IGEV-i16pa	18.58 860	3.30 843	1.09 826	0.21 671	0.18 758	103.68 881	0.28 771	19.87 873	40.73 882	4.16 854	56.45 886	8.07 860	2.59 850	123.95 888	5.89 857	0.18 775	0.12 727	0.09 589	0.12 716	0.12 692	0.51 816

ccccc		285.66 882		368.85 881	370.60 881	123.16 882		115.05 889		126.68 888		122.83 889		252.94 889		384.56 889	353.86 888	254.69 889	223.00 888	425.87 889

ASD4		3.38 844

Low-res two-view benchmark