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

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 6	0.27 2	0.15 6	0.17 13	0.18 12	0.26 15	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 48	0.17 22	0.22 1	0.19 12	0.13 118	0.10 96	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 2	0.13 1	0.15 4	0.20 47	0.25 8	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 55	0.20 72	0.23 2	0.20 30	0.13 118	0.09 27	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 16	0.28 8	0.15 6	0.14 2	0.19 28	0.26 15	0.18 10	0.16 8	0.16 10	0.28 125	0.19 57	0.26 10	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 16	0.29 13	0.15 6	0.15 4	0.18 12	0.25 8	0.18 10	0.16 8	0.16 10	0.30 145	0.21 84	0.25 5	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 79	0.20 145	0.16 9	0.22 90	0.20 1	0.22 25	0.14 1	0.18 16	0.15 2	0.14 2	0.25 5	0.22 82	0.10 14	0.09 27	0.14 166	0.13 236	0.10 8	0.10 63

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 31	0.31 52	0.16 25	0.24 59	0.17 3	0.25 8	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 55	0.14 2	0.32 70	0.19 12	0.13 118	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.11 36	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 26	0.25 31	0.30 25	0.16 25	0.23 46	0.20 47	0.22 4	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 36	0.19 57	0.26 10	0.21 56	0.13 118	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.10 8	0.09 6

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 25	0.14 3	0.29 141	0.25 149	0.30 24	0.15 5	0.21 32	0.28 106	0.21 48	0.18 40	0.24 3	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.11 36	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 26	0.24 16	0.30 25	0.19 100	0.15 4	0.19 28	0.31 32	0.24 41	0.15 2	0.20 21	0.29 131	0.17 22	0.30 49	0.20 30	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 26	0.24 16	0.30 25	0.19 100	0.15 4	0.19 28	0.25 8	0.24 41	0.15 2	0.20 21	0.29 131	0.17 22	0.30 49	0.20 30	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 69	0.26 45	0.29 13	0.14 3	0.25 77	0.23 118	0.25 8	0.19 16	0.20 22	0.16 10	0.19 27	0.18 40	0.30 49	0.21 56	0.14 180	0.10 96	0.11 5	0.10 84	0.11 36	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 79	0.23 264	0.16 9	0.19 28	0.20 1	0.22 25	0.24 67	0.18 16	0.17 7	0.11 1	0.35 107	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 218	0.14 279	0.10 8	0.10 63

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 74	0.30 25	0.19 100	0.20 23	0.18 12	0.30 24	0.21 22	0.18 13	0.15 5	0.19 27	0.18 40	0.33 87	0.19 12	0.13 118	0.09 27	0.13 109	0.09 14	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 74	0.30 25	0.20 145	0.20 23	0.19 28	0.27 17	0.19 16	0.15 2	0.15 5	0.18 21	0.17 22	0.33 87	0.19 12	0.13 118	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.11 36	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 58	0.33 99	0.17 39	0.24 59	0.17 3	0.25 8	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 71	0.15 8	0.31 59	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 58	0.34 129	0.15 6	0.27 106	0.17 3	0.28 19	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 71	0.15 8	0.32 70	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 109	0.09 14	0.10 8	0.09 6

derf	0.19 17	0.14 26	0.26 45	0.32 79	0.19 100	0.21 30	0.18 12	0.30 24	0.24 41	0.17 11	0.20 21	0.28 125	0.16 18	0.32 70	0.20 30	0.12 61	0.11 228	0.11 5	0.09 14	0.09 1	0.10 63

qqai	0.19 17	0.14 26	0.27 58	0.32 79	0.19 100	0.22 35	0.18 12	0.30 24	0.25 57	0.18 13	0.20 21	0.29 131	0.17 22	0.33 87	0.21 56	0.13 118	0.11 228	0.11 5	0.09 14	0.09 1	0.10 63

MGA	0.19 17	0.14 26	0.26 45	0.30 25	0.20 145	0.29 141	0.18 12	0.35 58	0.27 67	0.19 19	0.21 32	0.19 27	0.15 8	0.29 30	0.20 30	0.12 61	0.10 96	0.12 51	0.09 14	0.11 36	0.11 135

MSE-Stereo	0.19 17	0.14 26	0.25 31	0.30 25	0.19 100	0.25 77	0.18 12	0.42 122	0.27 67	0.19 19	0.25 72	0.17 7	0.14 2	0.29 30	0.20 30	0.12 61	0.10 96	0.12 51	0.10 84	0.11 36	0.11 135

DepthFocus	0.19 17	0.13 5	0.31 120	0.29 13	0.23 264	0.17 13	0.20 47	0.27 17	0.18 10	0.24 67	0.25 72	0.15 2	0.17 22	0.26 10	0.18 4	0.15 259	0.12 300	0.17 306	0.17 407	0.13 151	0.10 63

GeoVLM	0.19 17	0.14 26	0.24 16	0.30 25	0.19 100	0.27 106	0.19 28	0.31 32	0.24 41	0.21 32	0.20 21	0.29 131	0.20 72	0.29 30	0.22 82	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.09 6

MatchStereo	0.19 17	0.14 26	0.23 6	0.27 2	0.15 6	0.18 16	0.21 73	0.32 40	0.28 80	0.20 22	0.35 163	0.18 21	0.17 22	0.31 59	0.24 139	0.14 180	0.10 96	0.12 51	0.09 14	0.11 36	0.10 63
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 17	0.14 26	0.24 16	0.30 25	0.19 100	0.27 106	0.19 28	0.31 32	0.24 41	0.21 32	0.20 21	0.29 131	0.19 57	0.29 30	0.21 56	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 17	0.13 5	0.25 31	0.31 52	0.16 25	0.19 19	0.17 3	0.42 122	0.24 41	0.23 54	0.21 32	0.17 7	0.16 18	0.45 197	0.19 12	0.13 118	0.09 27	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 135

S2M2_XL	0.19 17	0.18 190	0.27 58	0.27 2	0.20 145	0.15 4	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 32	0.26 85	0.17 7	0.17 22	0.24 3	0.21 56	0.17 373	0.16 477	0.15 218	0.13 236	0.15 270	0.12 196
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 17	0.14 26	0.29 82	0.34 129	0.16 25	0.26 88	0.17 3	0.32 40	0.20 20	0.21 32	0.15 5	0.23 71	0.20 72	0.32 70	0.20 30	0.15 259	0.10 96	0.13 109	0.09 14	0.12 101	0.11 135

dual_stereo	0.19 17	0.14 26	0.24 16	0.31 52	0.16 25	0.16 9	0.20 47	0.29 21	0.20 20	0.23 54	0.20 21	0.22 55	0.14 2	0.52 266	0.24 139	0.13 118	0.10 96	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.09 6

LGCAT	0.20 29	0.14 26	0.24 16	0.29 13	0.19 100	0.14 2	0.19 28	0.24 7	0.18 10	0.26 89	0.20 21	0.20 36	0.19 57	0.32 70	0.21 56	0.23 531	0.18 522	0.11 5	0.14 279	0.10 8	0.19 460

MCSU-Stereo	0.20 29	0.12 2	0.24 16	0.30 25	0.13 1	0.25 77	0.31 283	0.33 51	0.32 125	0.28 123	0.25 72	0.23 71	0.17 22	0.31 59	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

CAR	0.20 29	0.14 26	0.25 31	0.30 25	0.19 100	0.25 77	0.18 12	0.42 122	0.27 67	0.23 54	0.25 72	0.17 7	0.14 2	0.29 30	0.22 82	0.12 61	0.09 27	0.12 51	0.10 84	0.11 36	0.11 135

monster-pro	0.20 29	0.14 26	0.25 31	0.31 52	0.15 6	0.22 35	0.22 90	0.39 90	0.33 133	0.20 22	0.25 72	0.17 7	0.15 8	0.39 135	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

PointNet	0.20 29	0.15 69	0.25 31	0.32 79	0.18 69	0.29 141	0.23 118	0.25 8	0.27 67	0.15 2	0.24 62	0.28 125	0.17 22	0.34 97	0.20 30	0.13 118	0.11 228	0.13 109	0.10 84	0.11 36	0.09 6

LiteMatch*	0.20 29	0.14 26	0.31 120	0.31 52	0.23 264	0.24 59	0.21 73	0.31 32	0.30 100	0.21 32	0.19 18	0.24 87	0.19 57	0.31 59	0.20 30	0.13 118	0.11 228	0.13 109	0.10 84	0.10 8	0.11 135

LACA3	0.20 29	0.17 147	0.25 31	0.29 13	0.15 6	0.32 201	0.25 149	0.29 21	0.22 25	0.23 54	0.21 32	0.21 48	0.22 98	0.44 192	0.19 12	0.13 118	0.10 96	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.08 1

LACA2	0.20 29	0.15 69	0.26 45	0.30 25	0.15 6	0.29 141	0.29 235	0.30 24	0.22 25	0.21 32	0.23 48	0.28 125	0.20 72	0.34 97	0.19 12	0.13 118	0.10 96	0.10 1	0.09 14	0.12 101	0.09 6

Test_v1	0.20 29	0.14 26	0.22 3	0.28 8	0.18 69	0.24 59	0.21 73	0.39 90	0.31 111	0.21 32	0.22 43	0.17 7	0.17 22	0.34 97	0.19 12	0.13 118	0.10 96	0.12 51	0.10 84	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 29	0.14 26	0.24 16	0.26 1	0.15 6	0.35 240	0.17 3	0.40 102	0.22 25	0.21 32	0.21 32	0.20 36	0.24 123	0.33 87	0.25 171	0.13 118	0.09 27	0.11 5	0.09 14	0.12 101	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 29	0.13 5	0.26 45	0.30 25	0.19 100	0.23 46	0.18 12	0.36 65	0.26 63	0.20 22	0.23 48	0.27 119	0.16 18	0.30 49	0.23 121	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 14	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 29	0.14 26	0.23 6	0.30 25	0.17 39	0.29 141	0.20 47	0.39 90	0.22 25	0.22 48	0.21 32	0.26 111	0.20 72	0.30 49	0.20 30	0.13 118	0.12 300	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 29	0.15 69	0.26 45	0.33 99	0.19 100	0.23 46	0.18 12	0.41 113	0.34 141	0.22 48	0.21 32	0.19 27	0.18 40	0.28 17	0.22 82	0.14 180	0.10 96	0.12 51	0.09 14	0.10 8	0.10 63

MonStereo	0.20 29	0.14 26	0.25 31	0.31 52	0.15 6	0.22 35	0.22 90	0.39 90	0.33 133	0.20 22	0.25 72	0.17 7	0.15 8	0.39 135	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 29	0.13 5	0.27 58	0.33 99	0.18 69	0.17 13	0.21 73	0.32 40	0.23 34	0.25 78	0.34 155	0.22 55	0.24 123	0.27 15	0.21 56	0.09 1	0.09 27	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 29	0.14 26	0.25 31	0.31 52	0.15 6	0.22 35	0.22 90	0.39 90	0.33 133	0.20 22	0.25 72	0.17 7	0.15 8	0.39 135	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

IGEV	0.20 29	0.12 2	0.23 6	0.31 52	0.20 145	0.23 46	0.19 28	0.40 102	0.29 92	0.22 48	0.34 155	0.20 36	0.15 8	0.31 59	0.19 12	0.11 36	0.10 96	0.12 51	0.10 84	0.10 8	0.10 63

MLG-Stereo_test3	0.20 29	0.13 5	0.27 58	0.33 99	0.17 39	0.38 279	0.18 12	0.30 24	0.19 16	0.24 67	0.15 5	0.26 111	0.17 22	0.32 70	0.21 56	0.13 118	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.11 36	0.10 63

MonSter	0.20 29	0.14 26	0.25 31	0.31 52	0.15 6	0.22 35	0.22 90	0.39 90	0.33 133	0.20 22	0.25 72	0.17 7	0.15 8	0.38 129	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

depth_test_26	0.21 48	0.14 26	0.28 74	0.30 25	0.19 100	0.16 9	0.20 47	0.30 24	0.23 34	0.27 108	0.37 177	0.22 55	0.15 8	0.29 30	0.20 30	0.18 409	0.14 413	0.15 218	0.15 313	0.15 270	0.14 294

LCMNet	0.21 48	0.14 26	0.25 31	0.30 25	0.20 145	0.26 88	0.19 28	0.38 82	0.43 226	0.21 32	0.21 32	0.27 119	0.17 22	0.36 111	0.23 121	0.12 61	0.11 228	0.11 5	0.09 14	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 48	0.14 26	0.26 45	0.34 129	0.14 3	0.40 298	0.27 196	0.28 19	0.22 25	0.18 13	0.19 18	0.28 125	0.29 204	0.32 70	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 84	0.11 36	0.10 63
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 48	0.19 235	0.29 82	0.31 52	0.17 39	0.25 77	0.23 118	0.36 65	0.28 80	0.27 108	0.24 62	0.18 21	0.21 84	0.40 144	0.21 56	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.10 63

asd	0.21 48	0.18 190	0.29 82	0.32 79	0.18 69	0.27 106	0.22 90	0.35 58	0.22 25	0.31 149	0.22 43	0.19 27	0.21 84	0.44 192	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 84	0.11 36	0.09 6

4.5_new	0.21 48	0.20 285	0.29 82	0.30 25	0.17 39	0.24 59	0.26 172	0.32 40	0.28 80	0.32 164	0.28 106	0.19 27	0.17 22	0.29 30	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.12 51	0.10 84	0.13 151	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 48	0.20 285	0.29 82	0.30 25	0.17 39	0.24 59	0.26 172	0.32 40	0.28 80	0.32 164	0.28 106	0.19 27	0.17 22	0.29 30	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.12 51	0.10 84	0.13 151	0.09 6

4w-stereo	0.21 48	0.19 235	0.31 120	0.31 52	0.17 39	0.29 141	0.19 28	0.31 32	0.21 22	0.31 149	0.24 62	0.20 36	0.24 123	0.41 156	0.22 82	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 84	0.11 36	0.09 6

2.5w	0.21 48	0.18 190	0.31 120	0.32 79	0.18 69	0.31 181	0.25 149	0.31 32	0.23 34	0.28 123	0.35 163	0.18 21	0.17 22	0.39 135	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 84	0.11 36	0.09 6

2.75w_new	0.21 48	0.18 190	0.28 74	0.29 13	0.17 39	0.23 46	0.34 344	0.36 65	0.28 80	0.34 175	0.26 85	0.17 7	0.22 98	0.36 111	0.23 121	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.09 6

111111	0.21 48	0.14 26	0.27 58	0.37 231	0.22 209	0.21 30	0.19 28	0.43 141	0.27 67	0.20 22	0.20 21	0.29 131	0.14 2	0.41 156	0.22 82	0.14 180	0.10 96	0.12 51	0.09 14	0.12 101	0.12 196

LG-G_1	0.21 48	0.13 5	0.30 98	0.34 129	0.16 25	0.52 381	0.17 3	0.34 55	0.18 10	0.21 32	0.21 32	0.26 111	0.19 57	0.37 121	0.20 30	0.14 180	0.10 96	0.13 109	0.09 14	0.11 36	0.10 63

LG-G	0.21 48	0.13 5	0.30 98	0.34 129	0.16 25	0.52 381	0.17 3	0.34 55	0.18 10	0.21 32	0.21 32	0.26 111	0.19 57	0.37 121	0.20 30	0.14 180	0.10 96	0.13 109	0.09 14	0.11 36	0.10 63

StereoAnything_RVC	0.21 48	0.68 652	0.39 271	0.28 8	0.15 6	0.23 46	0.18 12	0.20 1	0.19 16	0.16 8	0.16 10	0.15 2	0.22 98	0.30 49	0.18 4	0.16 319	0.09 27	0.12 51	0.08 1	0.16 329	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 48	0.15 69	0.27 58	0.37 231	0.19 100	0.22 35	0.18 12	0.42 122	0.35 154	0.22 48	0.28 106	0.24 87	0.18 40	0.27 15	0.22 82	0.12 61	0.09 27	0.12 51	0.10 84	0.12 101	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 63	0.15 69	0.35 203	0.33 99	0.17 39	0.23 46	0.25 149	0.42 122	0.24 41	0.26 89	0.26 85	0.21 48	0.30 223	0.31 59	0.20 30	0.10 14	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.12 101	0.10 63

aanet-new-16k	0.22 63	0.17 147	0.35 203	0.37 231	0.17 39	0.26 88	0.18 12	0.41 113	0.37 181	0.28 123	0.23 48	0.25 102	0.26 153	0.29 30	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.14 203	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 63	0.16 98	0.35 203	0.33 99	0.18 69	0.24 59	0.24 137	0.45 156	0.27 67	0.23 54	0.35 163	0.20 36	0.26 153	0.28 17	0.19 12	0.11 36	0.10 96	0.12 51	0.10 84	0.11 36	0.11 135

AdaDepth	0.22 63	0.17 147	0.32 142	0.37 231	0.18 69	0.34 229	0.22 90	0.33 51	0.23 34	0.21 32	0.21 32	0.20 36	0.20 72	0.56 302	0.21 56	0.10 14	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.11 36	0.12 196

qwe	0.22 63	0.18 190	0.28 74	0.31 52	0.18 69	0.29 141	0.21 73	0.38 82	0.32 125	0.35 185	0.30 122	0.20 36	0.20 72	0.43 180	0.21 56	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.12 101	0.09 6

2.25w	0.22 63	0.18 190	0.31 120	0.31 52	0.18 69	0.31 181	0.18 12	0.32 40	0.31 111	0.31 149	0.37 177	0.20 36	0.22 98	0.45 197	0.24 139	0.10 14	0.09 27	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.10 63

4.25_new	0.22 63	0.21 329	0.32 142	0.32 79	0.18 69	0.31 181	0.27 196	0.32 40	0.24 41	0.29 137	0.27 93	0.20 36	0.23 112	0.34 97	0.23 121	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 63	0.21 329	0.32 142	0.32 79	0.18 69	0.31 181	0.27 196	0.32 40	0.24 41	0.29 137	0.27 93	0.20 36	0.23 112	0.34 97	0.23 121	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 63	0.21 329	0.32 142	0.32 79	0.18 69	0.31 181	0.27 196	0.32 40	0.24 41	0.29 137	0.27 93	0.20 36	0.23 112	0.34 97	0.23 121	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

3.75w	0.22 63	0.17 147	0.30 98	0.31 52	0.19 100	0.43 330	0.24 137	0.35 58	0.24 41	0.31 149	0.27 93	0.17 7	0.22 98	0.37 121	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 63	0.18 190	0.29 82	0.30 25	0.18 69	0.27 106	0.23 118	0.37 73	0.28 80	0.31 149	0.26 85	0.22 55	0.26 153	0.50 251	0.24 139	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

2w_stereo	0.22 63	0.18 190	0.30 98	0.32 79	0.16 25	0.28 129	0.38 432	0.38 82	0.35 154	0.32 164	0.33 143	0.17 7	0.18 40	0.29 30	0.22 82	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 84	0.12 101	0.10 63

monsterstereo	0.22 63	0.14 26	0.26 45	0.34 129	0.18 69	0.21 30	0.20 47	0.37 73	0.35 154	0.33 171	0.40 192	0.19 27	0.18 40	0.45 197	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.13 151	0.08 1

monsters	0.22 63	0.14 26	0.26 45	0.31 52	0.19 100	0.23 46	0.19 28	0.44 149	0.33 133	0.36 190	0.30 122	0.16 5	0.18 40	0.43 180	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.10 63

SGD-Stereo	0.22 63	0.15 69	0.27 58	0.31 52	0.15 6	0.29 141	0.20 47	0.37 73	0.29 92	0.24 67	0.29 119	0.21 48	0.27 169	0.36 111	0.25 171	0.16 319	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.13 151	0.10 63

GREAT-IGEV	0.22 63	0.15 69	0.31 120	0.29 13	0.22 209	0.21 30	0.26 172	0.33 51	0.31 111	0.20 22	0.30 122	0.22 55	0.22 98	0.47 226	0.22 82	0.11 36	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.13 151	0.10 63
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 63	0.15 69	0.26 45	0.33 99	0.20 145	0.61 452	0.21 73	0.30 24	0.31 111	0.23 54	0.19 18	0.18 21	0.18 40	0.41 156	0.22 82	0.12 61	0.10 96	0.12 51	0.09 14	0.11 36	0.11 135

aanet-new-90k	0.23 80	0.16 98	0.45 357	0.35 175	0.17 39	0.33 212	0.27 196	0.38 82	0.26 63	0.20 22	0.24 62	0.21 48	0.35 283	0.46 216	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 51	0.10 84	0.14 203	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 80	0.16 98	0.41 296	0.35 175	0.17 39	0.38 279	0.25 149	0.36 65	0.25 57	0.23 54	0.31 136	0.24 87	0.35 283	0.43 180	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 51	0.10 84	0.13 151	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 80	0.17 147	0.39 271	0.34 129	0.18 69	0.38 279	0.20 47	0.36 65	0.26 63	0.24 67	0.28 106	0.25 102	0.35 283	0.25 5	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.14 203	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 80	0.17 147	0.30 98	0.35 175	0.16 25	0.35 240	0.25 149	0.40 102	0.30 100	0.25 78	0.24 62	0.25 102	0.36 311	0.41 156	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.12 101	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 80	0.16 98	0.37 236	0.34 129	0.16 25	0.24 59	0.24 137	0.43 141	0.36 164	0.26 89	0.27 93	0.23 71	0.35 283	0.28 17	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 109	0.09 14	0.12 101	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 80	0.16 98	0.30 98	0.36 205	0.17 39	0.26 88	0.26 172	0.33 51	0.30 100	0.27 108	0.30 122	0.23 71	0.34 277	0.42 167	0.18 4	0.13 118	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.15 270	0.10 63

aanet-new-32k	0.23 80	0.15 69	0.32 142	0.36 205	0.18 69	0.38 279	0.21 73	0.40 102	0.24 41	0.27 108	0.23 48	0.34 174	0.35 283	0.30 49	0.19 12	0.12 61	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.13 151	0.10 63

aanet-new-30k	0.23 80	0.15 69	0.32 142	0.36 205	0.18 69	0.38 279	0.21 73	0.40 102	0.24 41	0.27 108	0.23 48	0.34 174	0.35 283	0.30 49	0.19 12	0.12 61	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.13 151	0.10 63

aanet-new-28k	0.23 80	0.17 147	0.40 285	0.36 205	0.17 39	0.33 212	0.22 90	0.35 58	0.27 67	0.27 108	0.23 48	0.29 131	0.34 277	0.31 59	0.22 82	0.13 118	0.10 96	0.13 109	0.11 149	0.16 329	0.12 196

aanet-new-24k	0.23 80	0.16 98	0.29 82	0.35 175	0.17 39	0.39 292	0.23 118	0.35 58	0.30 100	0.30 145	0.27 93	0.25 102	0.32 246	0.30 49	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.14 203	0.10 63

aanet-new-22k	0.23 80	0.16 98	0.30 98	0.35 175	0.18 69	0.31 181	0.19 28	0.46 164	0.42 222	0.25 78	0.23 48	0.25 102	0.30 223	0.32 70	0.22 82	0.11 36	0.10 96	0.12 51	0.10 84	0.12 101	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 80	0.14 26	0.27 58	0.35 175	0.18 69	0.26 88	0.26 172	0.42 122	0.38 190	0.25 78	0.43 204	0.23 71	0.28 185	0.25 5	0.22 82	0.11 36	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.11 36	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 80	0.14 26	0.31 120	0.33 99	0.18 69	0.21 30	0.33 326	0.52 205	0.42 222	0.26 89	0.33 143	0.19 27	0.30 223	0.28 17	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 80	0.13 5	0.23 6	0.29 13	0.15 6	0.35 240	0.27 196	0.45 156	0.28 80	0.28 123	0.34 155	0.40 235	0.30 223	0.33 87	0.24 139	0.13 118	0.10 96	0.12 51	0.09 14	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 80	0.14 26	0.27 58	0.29 13	0.17 39	0.19 19	0.20 47	0.59 251	0.45 243	0.28 123	0.26 85	0.24 87	0.17 22	0.46 216	0.24 139	0.13 118	0.10 96	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 63

WQFJA1++	0.23 80	0.15 69	0.27 58	0.30 25	0.21 176	0.31 181	0.18 12	0.36 65	0.17 9	0.25 78	0.30 122	0.29 131	0.28 185	0.40 144	0.22 82	0.15 259	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.42 635	0.11 135

GEAStereo	0.23 80	0.16 98	0.30 98	0.33 99	0.25 331	0.36 254	0.30 255	0.42 122	0.28 80	0.26 89	0.28 106	0.24 87	0.21 84	0.32 70	0.22 82	0.18 409	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.14 203	0.12 196

GSStereo	0.23 80	0.16 98	0.30 98	0.33 99	0.25 331	0.36 254	0.30 255	0.42 122	0.27 67	0.30 145	0.28 106	0.23 71	0.21 84	0.32 70	0.22 82	0.16 319	0.09 27	0.12 51	0.10 84	0.14 203	0.12 196

Zero-FE251	0.23 80	0.16 98	0.30 98	0.33 99	0.20 145	0.44 339	0.19 28	0.37 73	0.25 57	0.27 108	0.29 119	0.38 212	0.24 123	0.32 70	0.22 82	0.14 180	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.11 36	0.10 63

3.25w_new	0.23 80	0.17 147	0.32 142	0.31 52	0.17 39	0.43 330	0.20 47	0.37 73	0.30 100	0.37 197	0.28 106	0.22 55	0.25 136	0.42 167	0.22 82	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.09 1	0.10 63

3.25w	0.23 80	0.17 147	0.32 142	0.31 52	0.17 39	0.43 330	0.20 47	0.37 73	0.30 100	0.37 197	0.28 106	0.22 55	0.25 136	0.42 167	0.22 82	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.09 1	0.10 63

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 80	0.16 98	0.32 142	0.39 302	0.21 176	0.18 16	0.21 73	0.34 55	0.26 63	0.28 123	0.51 242	0.28 125	0.29 204	0.26 10	0.24 139	0.14 180	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.14 203	0.12 196

AIO_rvc	0.23 80	0.16 98	0.32 142	0.34 129	0.19 100	0.26 88	0.33 326	0.40 102	0.22 25	0.26 89	0.24 62	0.34 174	0.15 8	0.51 259	0.24 139	0.12 61	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.12 101	0.10 63

AIO_test	0.23 80	0.16 98	0.28 74	0.34 129	0.20 145	0.30 161	0.39 454	0.38 82	0.25 57	0.25 78	0.28 106	0.32 156	0.22 98	0.38 129	0.25 171	0.12 61	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.12 101	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 80	0.14 26	0.26 45	0.32 79	0.19 100	0.12 1	0.17 3	0.29 21	0.29 92	0.21 32	0.15 5	0.22 55	0.22 98	0.40 144	0.22 82	0.14 180	0.10 96	0.12 51	0.09 14	0.15 270	0.86 683

0shot-warping	0.24 105	0.19 235	0.29 82	0.27 2	0.27 414	0.27 106	0.26 172	0.22 4	0.21 22	0.19 19	0.32 139	0.14 1	0.26 153	0.25 5	0.32 292	0.14 180	0.20 553	0.22 493	0.33 632	0.22 502	0.26 552

Anonymus	0.24 105	0.14 26	0.29 82	0.37 231	0.23 264	0.30 161	0.22 90	0.39 90	0.32 125	0.23 54	0.20 21	0.38 212	0.26 153	0.45 197	0.24 139	0.13 118	0.10 96	0.14 166	0.13 236	0.12 101	0.13 246

TS12	0.24 105	0.15 69	0.29 82	0.37 231	0.17 39	0.32 201	0.26 172	0.42 122	0.24 41	0.31 149	0.51 242	0.25 102	0.27 169	0.40 144	0.29 265	0.11 36	0.10 96	0.12 51	0.09 14	0.13 151	0.10 63

aanet-new-60k	0.24 105	0.16 98	0.48 408	0.36 205	0.17 39	0.39 292	0.24 137	0.36 65	0.30 100	0.24 67	0.25 72	0.26 111	0.32 246	0.45 197	0.18 4	0.10 14	0.10 96	0.12 51	0.10 84	0.13 151	0.10 63

aanet-new-78k	0.24 105	0.17 147	0.51 450	0.36 205	0.16 25	0.26 88	0.29 235	0.36 65	0.29 92	0.22 48	0.29 119	0.23 71	0.37 321	0.42 167	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 51	0.10 84	0.14 203	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 105	0.19 235	0.39 271	0.41 384	0.17 39	0.33 212	0.22 90	0.41 113	0.37 181	0.27 108	0.23 48	0.22 55	0.35 283	0.29 30	0.24 139	0.12 61	0.08 2	0.14 166	0.11 149	0.16 329	0.11 135

Foundation-i1b	0.24 105	0.13 5	0.23 6	0.29 13	0.15 6	0.40 298	0.26 172	0.48 177	0.25 57	0.31 149	0.33 143	0.40 235	0.30 223	0.35 107	0.24 139	0.13 118	0.10 96	0.12 51	0.11 149	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 105	0.13 5	0.23 6	0.28 8	0.15 6	0.40 298	0.29 235	0.49 182	0.25 57	0.33 171	0.35 163	0.40 235	0.30 223	0.34 97	0.23 121	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.10 63

LiteMatch	0.24 105	0.17 147	0.24 16	0.37 231	0.20 145	0.27 106	0.27 196	0.31 32	0.24 41	0.21 32	0.20 21	0.29 131	0.40 346	0.29 30	0.43 426	0.16 319	0.10 96	0.15 218	0.13 236	0.14 203	0.14 294

Selective-IGEV-i32	0.24 105	0.18 190	0.35 203	0.35 175	0.19 100	0.27 106	0.25 149	0.55 223	0.23 34	0.27 108	0.25 72	0.34 174	0.19 57	0.58 337	0.22 82	0.12 61	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.12 101	0.10 63

VIP-Stereo	0.24 105	0.17 147	0.29 82	0.32 79	0.21 176	0.64 480	0.19 28	0.31 32	0.37 181	0.23 54	0.30 122	0.27 119	0.19 57	0.47 226	0.22 82	0.12 61	0.09 27	0.13 109	0.09 14	0.12 101	0.09 6

gasm-f	0.24 105	0.16 98	0.27 58	0.33 99	0.25 331	0.25 77	0.36 393	0.42 122	0.28 80	0.26 89	0.35 163	0.24 87	0.30 223	0.36 111	0.23 121	0.18 409	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.15 270	0.12 196

3w_stereo	0.24 105	0.20 285	0.37 236	0.33 99	0.16 25	0.32 201	0.42 493	0.41 113	0.38 190	0.31 149	0.27 93	0.16 5	0.26 153	0.34 97	0.22 82	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.12 101	0.11 135

1w_stereo	0.24 105	0.15 69	0.29 82	0.34 129	0.18 69	0.31 181	0.41 482	0.40 102	0.43 226	0.31 149	0.38 181	0.17 7	0.24 123	0.45 197	0.23 121	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo	0.24 105	0.18 190	0.40 285	0.39 302	0.20 145	0.22 35	0.27 196	0.32 40	0.36 164	0.26 89	0.44 206	0.22 55	0.16 18	0.37 121	0.27 221	0.11 36	0.12 300	0.16 258	0.15 313	0.13 151	0.09 6

HUF	0.24 105	0.16 98	0.33 163	0.32 79	0.18 69	0.25 77	0.40 466	0.42 122	0.34 141	0.25 78	0.23 48	0.32 156	0.28 185	0.34 97	0.24 139	0.13 118	0.10 96	0.13 109	0.09 14	0.12 101	0.10 63

GIP-stereo	0.24 105	0.18 190	0.30 98	0.37 231	0.24 298	0.26 88	0.20 47	0.46 164	0.36 164	0.24 67	0.39 186	0.35 189	0.20 72	0.31 59	0.21 56	0.15 259	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.12 101	0.11 135

RAStereo	0.24 105	0.17 147	0.29 82	0.40 346	0.21 176	0.23 46	0.26 172	0.42 122	0.45 243	0.23 54	0.34 155	0.30 145	0.19 57	0.34 97	0.25 171	0.15 259	0.12 300	0.16 258	0.13 236	0.14 203	0.11 135

IGEV++	0.24 105	0.17 147	0.31 120	0.38 270	0.22 209	0.24 59	0.22 90	0.50 192	0.23 34	0.28 123	0.35 163	0.30 145	0.22 98	0.31 59	0.28 244	0.14 180	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.13 151	0.13 246

Selective-IGEV	0.24 105	0.18 190	0.35 203	0.35 175	0.19 100	0.27 106	0.25 149	0.55 223	0.23 34	0.27 108	0.25 72	0.34 174	0.19 57	0.58 337	0.22 82	0.12 61	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.12 101	0.10 63

PhaseNet	0.25 125	0.16 98	0.31 120	0.35 175	0.22 209	0.33 212	0.22 90	0.45 156	0.33 133	0.21 32	0.28 106	0.38 212	0.23 112	0.42 167	0.28 244	0.13 118	0.10 96	0.15 218	0.15 313	0.13 151	0.12 196

aanet-new-10k	0.25 125	0.18 190	0.44 344	0.38 270	0.18 69	0.45 348	0.21 73	0.44 149	0.35 154	0.27 108	0.31 136	0.25 102	0.30 223	0.28 17	0.21 56	0.13 118	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.16 329	0.10 63

aanet-new-14k	0.25 125	0.19 235	0.38 249	0.38 270	0.17 39	0.18 16	0.25 149	0.52 205	0.49 268	0.28 123	0.30 122	0.21 48	0.33 264	0.33 87	0.23 121	0.12 61	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.17 370	0.11 135

aanet-new-8k	0.25 125	0.19 235	0.32 142	0.37 231	0.20 145	0.40 298	0.29 235	0.49 182	0.39 202	0.24 67	0.25 72	0.22 55	0.34 277	0.49 243	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.12 101	0.10 63

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 125	0.16 98	0.33 163	0.38 270	0.20 145	0.46 354	0.27 196	0.41 113	0.34 141	0.28 123	0.38 181	0.24 87	0.35 283	0.29 30	0.24 139	0.11 36	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.13 151	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 125	0.14 26	0.30 98	0.34 129	0.21 176	0.44 339	0.25 149	0.44 149	0.35 154	0.27 108	0.35 163	0.37 203	0.35 283	0.28 17	0.26 201	0.12 61	0.09 27	0.13 109	0.11 149	0.11 36	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 125	0.14 26	0.74 564	0.33 99	0.19 100	0.29 141	0.22 90	0.38 82	0.29 92	0.25 78	0.22 43	0.23 71	0.32 246	0.28 17	0.19 12	0.11 36	0.10 96	0.12 51	0.10 84	0.12 101	0.30 586

zero-FE	0.25 125	0.15 69	0.30 98	0.35 175	0.29 470	0.19 19	0.20 47	0.35 58	0.31 111	0.26 89	0.27 93	0.29 131	0.29 204	0.33 87	0.24 139	0.17 373	0.10 96	0.14 166	0.10 84	0.64 670	0.12 196

GASTEREO	0.25 125	0.16 98	0.32 142	0.40 346	0.20 145	0.22 35	0.30 255	0.43 141	0.31 111	0.37 197	0.33 143	0.22 55	0.35 283	0.41 156	0.23 121	0.15 259	0.10 96	0.13 109	0.11 149	0.12 101	0.11 135

MSCF	0.25 125	0.16 98	0.33 163	0.39 302	0.20 145	0.20 23	0.31 283	0.43 141	0.31 111	0.36 190	0.33 143	0.23 71	0.35 283	0.36 111	0.23 121	0.15 259	0.10 96	0.13 109	0.11 149	0.13 151	0.11 135

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 125	0.31 531	0.24 16	0.51 578	0.19 100	0.29 141	0.22 90	0.40 102	0.37 181	0.26 89	0.24 62	0.24 87	0.31 240	0.44 192	0.22 82	0.14 180	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.14 203	0.10 63

IGEV-RUCA	0.25 125	0.16 98	0.34 186	0.39 302	0.27 414	0.33 212	0.20 47	0.38 82	0.36 164	0.26 89	0.31 136	0.25 102	0.21 84	0.48 237	0.24 139	0.20 469	0.11 228	0.13 109	0.10 84	0.17 370	0.15 328

fffft	0.25 125	0.17 147	0.37 236	0.36 205	0.22 209	0.28 129	0.36 393	0.42 122	0.24 41	0.36 190	0.23 48	0.27 119	0.22 98	0.52 266	0.27 221	0.12 61	0.09 27	0.16 258	0.12 189	0.12 101	0.12 196
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 125	0.18 190	0.34 186	0.37 231	0.18 69	0.28 129	0.30 255	0.48 177	0.27 67	0.29 137	0.30 122	0.32 156	0.17 22	0.52 266	0.23 121	0.12 61	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.13 151	0.10 63

RSM++	0.25 125	0.18 190	0.34 186	0.36 205	0.20 145	0.28 129	0.30 255	0.51 195	0.32 125	0.25 78	0.22 43	0.37 203	0.21 84	0.50 251	0.24 139	0.12 61	0.10 96	0.14 166	0.12 189	0.14 203	0.10 63

RSM	0.25 125	0.18 190	0.33 163	0.36 205	0.20 145	0.27 106	0.34 344	0.51 195	0.27 67	0.26 89	0.23 48	0.39 221	0.21 84	0.56 302	0.22 82	0.12 61	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.14 203	0.10 63

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 125	0.14 26	0.74 564	0.33 99	0.19 100	0.29 141	0.22 90	0.38 82	0.29 92	0.25 78	0.22 43	0.23 71	0.32 246	0.28 17	0.19 12	0.11 36	0.10 96	0.12 51	0.10 84	0.12 101	0.30 586

MoCha-V2	0.25 125	0.15 69	0.29 82	0.40 346	0.18 69	0.27 106	0.26 172	0.49 182	0.27 67	0.36 190	0.27 93	0.33 170	0.35 283	0.49 243	0.22 82	0.12 61	0.10 96	0.12 51	0.10 84	0.13 151	0.11 135

EGLCR-Stereo	0.25 125	0.16 98	0.33 163	0.34 129	0.20 145	0.35 240	0.20 47	0.52 205	0.36 164	0.28 123	0.27 93	0.41 247	0.18 40	0.45 197	0.26 201	0.14 180	0.10 96	0.16 258	0.14 279	0.13 151	0.11 135

DNS	0.26 144	0.17 147	0.36 218	0.37 231	0.22 209	0.33 212	0.23 118	0.47 168	0.30 100	0.34 175	0.34 155	0.45 281	0.24 123	0.28 17	0.21 56	0.19 443	0.11 228	0.13 109	0.12 189	0.16 329	0.16 378

DF	0.26 144	0.15 69	0.38 249	0.35 175	0.19 100	0.26 88	0.26 172	0.42 122	0.27 67	0.29 137	0.49 228	0.50 311	0.22 98	0.48 237	0.20 30	0.14 180	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.12 101	0.11 135

aanet-new	0.26 144	0.19 235	0.34 186	0.38 270	0.25 331	0.51 375	0.24 137	0.40 102	0.30 100	0.27 108	0.27 93	0.23 71	0.36 311	0.43 180	0.22 82	0.14 180	0.09 27	0.14 166	0.10 84	0.15 270	0.12 196

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 144	0.16 98	0.30 98	0.33 99	0.22 209	0.36 254	0.32 314	0.47 168	0.48 264	0.38 209	0.51 242	0.24 87	0.18 40	0.29 30	0.24 139	0.13 118	0.09 27	0.15 218	0.12 189	0.11 36	0.11 135

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 144	0.16 98	0.31 120	0.34 129	0.21 176	0.33 212	0.31 283	0.45 156	0.45 243	0.40 231	0.54 262	0.24 87	0.18 40	0.36 111	0.22 82	0.12 61	0.09 27	0.15 218	0.12 189	0.11 36	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 144	0.16 98	0.30 98	0.33 99	0.22 209	0.34 229	0.31 283	0.48 177	0.50 274	0.39 222	0.54 262	0.23 71	0.19 57	0.29 30	0.23 121	0.12 61	0.09 27	0.15 218	0.12 189	0.11 36	0.10 63

Foundation-i1	0.26 144	0.14 26	0.25 31	0.33 99	0.21 176	0.39 292	0.26 172	0.60 263	0.38 190	0.35 185	0.38 181	0.44 278	0.29 204	0.32 70	0.26 201	0.13 118	0.10 96	0.12 51	0.11 149	0.11 36	0.10 63

gcap_with_dpt	0.26 144	0.16 98	0.32 142	0.34 129	0.21 176	0.35 240	0.36 393	0.44 149	0.41 211	0.38 209	0.54 262	0.22 55	0.21 84	0.28 17	0.22 82	0.12 61	0.09 27	0.15 218	0.12 189	0.11 36	0.10 63

NLSM3	0.26 144	0.16 98	0.30 98	0.38 270	0.21 176	0.34 229	0.27 196	0.57 236	0.47 256	0.28 123	0.35 163	0.29 131	0.24 123	0.42 167	0.27 221	0.12 61	0.10 96	0.16 258	0.15 313	0.12 101	0.10 63

DDF-Stereo	0.26 144	0.15 69	0.30 98	0.36 205	0.29 470	0.19 19	0.20 47	0.32 40	0.31 111	0.26 89	0.26 85	0.29 131	0.29 204	0.38 129	0.24 139	0.17 373	0.10 96	0.14 166	0.10 84	0.70 673	0.12 196

Replicate-Monster	0.26 144	0.15 69	1.07 620	0.30 25	0.17 39	0.38 279	0.19 28	0.43 141	0.39 202	0.23 54	0.21 32	0.23 71	0.21 84	0.45 197	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.09 1	0.14 294

S2M2_L	0.26 144	0.22 370	0.33 163	0.31 52	0.25 331	0.24 59	0.13 1	0.35 58	0.41 211	0.25 78	0.36 172	0.30 145	0.25 136	0.30 49	0.26 201	0.22 513	0.19 541	0.17 306	0.19 466	0.21 478	0.18 425
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 144	0.18 190	0.34 186	0.35 175	0.24 298	0.23 46	0.28 226	0.51 195	0.36 164	0.31 149	0.36 172	0.37 203	0.20 72	0.57 314	0.22 82	0.13 118	0.10 96	0.13 109	0.11 149	0.16 329	0.12 196

SCV	0.26 144	0.19 235	0.33 163	0.35 175	0.21 176	0.27 106	0.34 344	0.56 227	0.28 80	0.24 67	0.28 106	0.37 203	0.23 112	0.49 243	0.22 82	0.18 409	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.15 270	0.11 135

castereo++	0.26 144	0.16 98	0.26 45	0.33 99	0.19 100	0.75 528	0.20 47	0.37 73	0.47 256	0.23 54	0.23 48	0.35 189	0.28 185	0.39 135	0.19 12	0.14 180	0.09 27	0.14 166	0.09 14	0.11 36	0.10 63

SMoEStereo_RVC	0.26 144	0.19 235	0.35 203	0.35 175	0.22 209	0.36 254	0.32 314	0.39 90	0.34 141	0.37 197	0.30 122	0.33 170	0.24 123	0.53 275	0.24 139	0.12 61	0.10 96	0.16 258	0.12 189	0.12 101	0.11 135

mms	0.26 144	0.21 329	0.33 163	0.37 231	0.25 331	0.30 161	0.33 326	0.40 102	0.32 125	0.28 123	0.34 155	0.34 174	0.20 72	0.45 197	0.26 201	0.12 61	0.11 228	0.16 258	0.12 189	0.14 203	0.11 135

ours_stereo	0.26 144	0.21 329	0.33 163	0.38 270	0.23 264	0.30 161	0.33 326	0.42 122	0.38 190	0.26 89	0.34 155	0.35 189	0.23 112	0.47 226	0.27 221	0.13 118	0.11 228	0.16 258	0.12 189	0.14 203	0.10 63

Occ-G	0.26 144	0.14 26	0.28 74	0.34 129	0.20 145	0.27 106	0.34 344	0.41 113	0.31 111	0.29 137	0.43 204	0.49 305	0.25 136	0.47 226	0.28 244	0.13 118	0.11 228	0.14 166	0.11 149	0.12 101	0.12 196

gcap-zeroshot	0.26 144	0.16 98	0.31 120	0.33 99	0.22 209	0.36 254	0.31 283	0.47 168	0.46 249	0.38 209	0.50 232	0.24 87	0.18 40	0.28 17	0.24 139	0.13 118	0.09 27	0.15 218	0.12 189	0.11 36	0.10 63

test_for_model	0.26 144	0.16 98	0.31 120	0.33 99	0.22 209	0.36 254	0.32 314	0.47 168	0.48 264	0.38 209	0.51 242	0.24 87	0.18 40	0.29 30	0.24 139	0.13 118	0.09 27	0.15 218	0.12 189	0.11 36	0.11 135

MaDis-Stereo	0.26 144	0.18 190	0.36 218	0.36 205	0.26 379	0.27 106	0.27 196	0.43 141	0.35 154	0.27 108	0.26 85	0.41 247	0.28 185	0.40 144	0.28 244	0.16 319	0.14 413	0.16 258	0.13 236	0.14 203	0.12 196

testlalala	0.26 144	0.16 98	0.31 120	0.33 99	0.22 209	0.36 254	0.31 283	0.47 168	0.46 249	0.38 209	0.50 232	0.24 87	0.18 40	0.28 17	0.24 139	0.13 118	0.09 27	0.15 218	0.12 189	0.11 36	0.10 63

CroCo-Stereo	0.26 144	0.22 370	0.36 218	0.48 533	0.22 209	0.20 23	0.29 235	0.51 195	0.44 234	0.28 123	0.23 48	0.42 258	0.26 153	0.29 30	0.26 201	0.15 259	0.13 373	0.13 109	0.11 149	0.16 329	0.12 196
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
BStereo	0.27 168	0.16 98	0.88 595	0.34 129	0.22 209	0.22 35	0.31 283	0.39 90	0.41 211	0.26 89	0.24 62	0.26 111	0.19 57	0.42 167	0.28 244	0.10 14	0.12 300	0.12 51	0.16 351	0.12 101	0.14 294

tt45	0.27 168	0.17 147	0.34 186	0.35 175	0.23 264	0.38 279	0.28 226	0.46 164	0.28 80	0.40 231	0.27 93	0.38 212	0.25 136	0.57 314	0.26 201	0.13 118	0.11 228	0.16 258	0.13 236	0.12 101	0.14 294

999	0.27 168	0.16 98	0.35 203	0.36 205	0.24 298	0.31 181	0.27 196	0.49 182	0.38 190	0.26 89	0.30 122	0.39 221	0.23 112	0.63 393	0.25 171	0.13 118	0.10 96	0.14 166	0.12 189	0.12 101	0.14 294

Pointernet	0.27 168	0.14 26	0.33 163	0.35 175	0.23 264	0.35 240	0.21 73	0.72 374	0.38 190	0.39 222	0.36 172	0.34 174	0.25 136	0.36 111	0.25 171	0.15 259	0.10 96	0.12 51	0.08 1	0.11 36	0.10 63

trnet	0.27 168	0.14 26	0.23 6	0.28 8	0.15 6	0.37 266	0.23 118	0.52 205	0.72 379	0.42 244	0.51 242	0.34 174	0.26 153	0.39 135	0.25 171	0.15 259	0.11 228	0.12 51	0.08 1	0.11 36	0.10 63

UniTT-Stereo	0.27 168	0.17 147	0.37 236	0.40 346	0.27 414	0.30 161	0.28 226	0.39 90	0.31 111	0.29 137	0.46 215	0.27 119	0.25 136	0.47 226	0.34 323	0.17 373	0.13 373	0.13 109	0.12 189	0.14 203	0.12 196

AEACV	0.27 168	0.17 147	0.31 120	0.34 129	0.45 619	0.26 88	0.28 226	0.37 73	0.32 125	0.30 145	0.46 215	0.31 153	0.37 321	0.36 111	0.24 139	0.14 180	0.10 96	0.15 218	0.12 189	0.13 151	0.11 135

LoS_RVC	0.27 168	0.16 98	0.27 58	0.32 79	0.30 489	0.44 339	0.34 344	0.41 113	0.33 133	0.31 149	0.51 242	0.29 131	0.32 246	0.36 111	0.28 244	0.11 36	0.10 96	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.19 460

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 176	0.51 621	1.28 644	0.31 52	0.19 100	0.22 35	0.22 90	0.45 156	0.28 80	0.23 54	0.32 139	0.25 102	0.24 123	0.32 70	0.20 30	0.12 61	0.11 228	0.12 51	0.10 84	0.11 36	0.11 135

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 176	0.23 392	1.22 639	0.34 129	0.21 176	0.29 141	0.21 73	0.41 113	0.33 133	0.24 67	0.30 122	0.32 156	0.28 185	0.33 87	0.20 30	0.12 61	0.11 228	0.13 109	0.10 84	0.10 8	0.11 135

VMStereo-Base	0.28 176	0.16 98	0.27 58	0.30 25	0.17 39	0.30 161	0.27 196	0.50 192	0.65 343	0.32 164	0.47 221	0.42 258	0.24 123	0.41 156	0.27 221	0.15 259	0.11 228	0.12 51	0.10 84	0.13 151	0.14 294

water-stereo	0.28 176	0.14 26	0.29 82	0.35 175	0.19 100	0.36 254	0.23 118	0.62 276	0.38 190	0.39 222	0.62 294	0.41 247	0.35 283	0.28 17	0.27 221	0.14 180	0.13 373	0.13 109	0.12 189	0.12 101	0.10 63

castereo	0.28 176	0.16 98	0.32 142	0.35 175	0.21 176	0.40 298	0.42 493	0.50 192	0.66 347	0.26 89	0.41 195	0.37 203	0.36 311	0.33 87	0.24 139	0.13 118	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.11 36	0.10 63

fffy	0.28 176	0.21 329	0.34 186	0.37 231	0.23 264	0.33 212	0.29 235	0.51 195	0.41 211	0.32 164	0.37 177	0.39 221	0.27 169	0.50 251	0.27 221	0.12 61	0.11 228	0.16 258	0.13 236	0.14 203	0.11 135

WCG-NET	0.28 176	0.15 69	0.33 163	0.33 99	0.19 100	0.33 212	0.27 196	0.39 90	0.80 439	0.46 263	0.49 228	0.39 221	0.25 136	0.40 144	0.25 171	0.12 61	0.09 27	0.13 109	0.11 149	0.12 101	0.10 63

GCAP-BAT	0.28 176	0.15 69	0.42 317	0.33 99	0.21 176	0.25 77	0.25 149	0.45 156	0.54 291	0.34 175	0.42 198	0.43 267	0.27 169	0.48 237	0.24 139	0.14 180	0.11 228	0.14 166	0.12 189	0.11 36	0.12 196

MGS-Stereo	0.28 176	0.19 235	0.40 285	0.36 205	0.23 264	0.37 266	0.30 255	0.39 90	0.44 234	0.31 149	0.51 242	0.40 235	0.24 123	0.43 180	0.26 201	0.15 259	0.12 300	0.15 218	0.13 236	0.14 203	0.13 246

GCAPDPT-zeroshot	0.28 176	0.15 69	0.42 317	0.33 99	0.21 176	0.25 77	0.25 149	0.45 156	0.54 291	0.34 175	0.42 198	0.43 267	0.27 169	0.48 237	0.24 139	0.14 180	0.11 228	0.14 166	0.12 189	0.11 36	0.12 196

GCAP-Stereo	0.28 176	0.19 235	0.40 285	0.38 270	0.19 100	0.38 279	0.23 118	0.57 236	0.41 211	0.45 256	0.49 228	0.39 221	0.27 169	0.33 87	0.23 121	0.14 180	0.12 300	0.14 166	0.11 149	0.12 101	0.11 135

CES	0.28 176	0.14 26	0.23 6	0.30 25	0.70 670	0.37 266	0.27 196	0.48 177	0.46 249	0.34 175	0.48 224	0.27 119	0.22 98	0.39 135	0.23 121	0.13 118	0.11 228	0.12 51	0.08 1	0.13 151	0.17 405

MC-Stereo	0.28 176	0.17 147	0.32 142	0.38 270	0.20 145	0.26 88	0.26 172	0.49 182	0.37 181	0.37 197	0.61 290	0.41 247	0.31 240	0.55 289	0.25 171	0.13 118	0.09 27	0.14 166	0.12 189	0.12 101	0.11 135

CroCo-Stereo Lap2	0.28 176	0.24 430	0.39 271	0.50 562	0.29 470	0.20 23	0.31 283	0.49 182	0.38 190	0.24 67	0.27 93	0.46 289	0.31 240	0.39 135	0.30 273	0.14 180	0.15 445	0.16 258	0.13 236	0.16 329	0.15 328

CREStereo	0.28 176	0.15 69	0.24 16	0.27 2	0.17 39	0.37 266	0.25 149	0.51 195	0.72 379	0.42 244	0.51 242	0.32 156	0.26 153	0.38 129	0.25 171	0.16 319	0.11 228	0.12 51	0.08 1	0.12 101	0.11 135
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
quiztm	0.29 191	0.19 235	0.35 203	0.40 346	0.23 264	0.27 106	0.33 326	0.63 286	0.39 202	0.45 256	0.60 285	0.39 221	0.18 40	0.40 144	0.26 201	0.14 180	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.14 203	0.10 63

DA	0.29 191	0.17 147	0.31 120	0.40 346	0.20 145	0.74 522	0.33 326	0.47 168	0.44 234	0.34 175	0.39 186	0.39 221	0.32 246	0.32 70	0.24 139	0.15 259	0.11 228	0.16 258	0.11 149	0.15 270	0.10 63

GGEV	0.29 191	0.17 147	0.31 120	0.40 346	0.20 145	0.74 522	0.33 326	0.47 168	0.44 234	0.34 175	0.39 186	0.39 221	0.32 246	0.32 70	0.24 139	0.15 259	0.11 228	0.16 258	0.11 149	0.15 270	0.10 63

FlowAnything_test	0.29 191	0.19 235	0.39 271	0.47 525	0.26 379	0.46 354	0.25 149	0.43 141	0.31 111	0.29 137	0.26 85	0.35 189	0.26 153	0.40 144	0.37 379	0.21 486	0.15 445	0.22 493	0.26 591	0.16 329	0.16 378

depthmonostereo	0.29 191	0.14 26	0.31 120	0.35 175	0.17 39	0.46 354	0.27 196	0.69 343	0.57 308	0.35 185	0.42 198	0.31 153	0.35 283	0.35 107	0.27 221	0.14 180	0.12 300	0.13 109	0.12 189	0.11 36	0.10 63

HART	0.29 191	0.16 98	0.32 142	0.40 346	0.21 176	0.32 201	0.26 172	0.62 276	0.31 111	0.33 171	0.65 304	0.41 247	0.22 98	0.55 289	0.25 171	0.12 61	0.10 96	0.15 218	0.11 149	0.15 270	0.11 135

ff7	0.29 191	0.21 329	0.38 249	0.36 205	0.26 379	0.31 181	0.35 370	0.62 276	0.34 141	0.38 209	0.33 143	0.32 156	0.29 204	0.58 337	0.25 171	0.14 180	0.10 96	0.17 306	0.12 189	0.14 203	0.15 328

IGEVStereo-DCA	0.29 191	0.22 370	0.38 249	0.35 175	0.27 414	0.37 266	0.35 370	0.62 276	0.34 141	0.38 209	0.30 122	0.35 189	0.27 169	0.51 259	0.22 82	0.15 259	0.12 300	0.16 258	0.12 189	0.13 151	0.15 328

ffff	0.29 191	0.21 329	0.38 249	0.36 205	0.26 379	0.31 181	0.35 370	0.62 276	0.34 141	0.38 209	0.33 143	0.32 156	0.29 204	0.58 337	0.25 171	0.14 180	0.10 96	0.17 306	0.12 189	0.14 203	0.15 328

rrr	0.29 191	0.22 370	0.41 296	0.35 175	0.27 414	0.37 266	0.32 314	0.52 205	0.42 222	0.38 209	0.30 122	0.35 189	0.27 169	0.51 259	0.22 82	0.15 259	0.12 300	0.16 258	0.13 236	0.13 151	0.14 294

11t	0.29 191	0.21 329	0.38 249	0.36 205	0.26 379	0.31 181	0.35 370	0.62 276	0.34 141	0.38 209	0.33 143	0.32 156	0.29 204	0.58 337	0.25 171	0.14 180	0.10 96	0.17 306	0.12 189	0.14 203	0.15 328

anonymousdsp	0.29 191	0.21 329	0.38 249	0.37 231	0.25 331	0.30 161	0.35 370	0.63 286	0.35 154	0.39 222	0.33 143	0.33 170	0.28 185	0.59 355	0.25 171	0.14 180	0.10 96	0.17 306	0.12 189	0.14 203	0.15 328

LoS	0.29 191	0.15 69	0.30 98	0.29 13	0.18 69	0.33 212	0.29 235	0.51 195	0.72 379	0.34 175	0.52 254	0.41 247	0.28 185	0.47 226	0.28 244	0.15 259	0.11 228	0.13 109	0.09 14	0.11 36	0.11 135
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 191	0.21 329	0.38 249	0.35 175	0.24 298	0.32 201	0.43 501	0.57 236	0.37 181	0.33 171	0.30 122	0.32 156	0.28 185	0.57 314	0.26 201	0.13 118	0.11 228	0.16 258	0.13 236	0.13 151	0.13 246

ccc-4	0.29 191	0.21 329	0.38 249	0.36 205	0.26 379	0.31 181	0.35 370	0.62 276	0.34 141	0.38 209	0.33 143	0.32 156	0.29 204	0.58 337	0.25 171	0.14 180	0.10 96	0.17 306	0.12 189	0.14 203	0.15 328

IGEV-Stereo	0.29 191	0.21 329	0.38 249	0.37 231	0.25 331	0.30 161	0.35 370	0.63 286	0.35 154	0.39 222	0.33 143	0.33 170	0.28 185	0.59 355	0.25 171	0.14 180	0.10 96	0.17 306	0.12 189	0.14 203	0.15 328
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 191	0.19 235	0.27 58	0.44 471	0.19 100	0.31 181	0.26 172	0.47 168	0.43 226	0.37 197	0.47 221	0.41 247	0.23 112	0.50 251	0.34 323	0.14 180	0.18 522	0.19 403	0.16 351	0.16 329	0.13 246

test_xeample3	0.29 191	0.21 329	0.41 296	0.35 175	0.26 379	0.35 240	0.32 314	0.56 227	0.36 164	0.43 248	0.32 139	0.34 174	0.28 185	0.54 282	0.23 121	0.14 180	0.11 228	0.16 258	0.12 189	0.14 203	0.13 246

DN	0.30 209	0.17 147	0.33 163	0.37 231	0.26 379	0.35 240	0.27 196	0.54 220	0.55 298	0.32 164	0.42 198	0.50 311	0.23 112	0.39 135	0.22 82	0.21 486	0.14 413	0.16 258	0.13 236	0.17 370	0.18 425

PSi22	0.30 209	0.18 190	0.30 98	0.36 205	0.19 100	0.30 161	0.19 28	0.42 122	0.73 386	0.27 108	0.32 139	0.57 345	0.43 363	0.77 503	0.25 171	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 14	0.14 203	0.11 135

Anonymus123	0.30 209	0.16 98	0.88 595	0.34 129	0.22 209	0.64 480	0.31 283	0.54 220	0.41 211	0.26 89	0.24 62	0.26 111	0.19 57	0.42 167	0.28 244	0.10 14	0.12 300	0.12 51	0.16 351	0.12 101	0.14 294

DilatedVolume-Stereo	0.30 209	0.15 69	0.34 186	0.33 99	0.20 145	0.53 389	0.25 149	0.56 227	0.43 226	0.56 307	0.50 232	0.35 189	0.29 204	0.49 243	0.28 244	0.13 118	0.11 228	0.12 51	0.11 149	0.11 36	0.10 63

MM-Stereo_test2	0.30 209	0.18 190	0.39 271	0.40 346	0.24 298	0.42 325	0.42 493	0.63 286	0.41 211	0.37 197	0.35 163	0.32 156	0.26 153	0.53 275	0.25 171	0.12 61	0.10 96	0.15 218	0.12 189	0.15 270	0.10 63

Reg-Stereo(zero)	0.30 209	0.16 98	0.28 74	0.34 129	0.18 69	0.32 201	0.20 47	0.63 286	0.68 358	0.50 279	0.52 254	0.51 317	0.30 223	0.45 197	0.25 171	0.13 118	0.10 96	0.12 51	0.10 84	0.12 101	0.11 135

CASnet	0.30 209	0.20 285	0.33 163	0.41 384	0.16 25	0.26 88	0.24 137	0.52 205	0.53 287	0.52 291	0.54 262	0.39 221	0.24 123	0.40 144	0.26 201	0.14 180	0.10 96	0.22 493	0.18 435	0.18 399	0.11 135
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 209	0.15 69	0.31 120	0.30 25	0.17 39	0.55 403	0.23 118	0.44 149	0.55 298	0.59 315	0.68 320	0.37 203	0.26 153	0.35 107	0.27 221	0.15 259	0.16 477	0.12 51	0.10 84	0.13 151	0.14 294

Weightmod_eth	0.31 217	0.19 235	0.31 120	0.35 175	0.18 69	0.45 348	0.35 370	0.62 276	0.39 202	0.44 251	0.39 186	0.48 297	0.41 354	0.45 197	0.23 121	0.17 373	0.16 477	0.15 218	0.14 279	0.15 270	0.09 6

rvit_stereo_0081_aga	0.31 217	0.28 505	0.44 344	0.42 430	0.29 470	0.34 229	0.31 283	0.44 149	0.40 207	0.39 222	0.44 206	0.40 235	0.32 246	0.42 167	0.29 265	0.23 531	0.17 498	0.19 403	0.16 351	0.20 454	0.15 328

rvit_stereo_0080	0.31 217	0.25 456	0.40 285	0.39 302	0.28 440	0.27 106	0.46 517	0.49 182	0.44 234	0.35 185	0.42 198	0.40 235	0.28 185	0.41 156	0.33 307	0.22 513	0.17 498	0.17 306	0.16 351	0.22 502	0.15 328

WCG-NET（raft）	0.31 217	0.15 69	0.36 218	0.32 79	0.19 100	0.35 240	0.27 196	0.51 195	0.78 428	0.45 256	0.55 272	0.48 297	0.27 169	0.54 282	0.26 201	0.13 118	0.10 96	0.12 51	0.11 149	0.12 101	0.11 135

whm_eth	0.31 217	0.25 456	0.40 285	0.39 302	0.28 440	0.27 106	0.46 517	0.49 182	0.44 234	0.35 185	0.42 198	0.40 235	0.28 185	0.41 156	0.33 307	0.22 513	0.17 498	0.17 306	0.16 351	0.22 502	0.15 328

plain	0.31 217	0.20 285	0.50 435	0.39 302	0.29 470	0.27 106	0.30 255	0.44 149	0.35 154	0.31 149	0.66 311	0.30 145	0.31 240	0.65 415	0.31 282	0.17 373	0.13 373	0.20 436	0.15 313	0.17 370	0.12 196

MIF-Stereo (partial)	0.31 217	0.18 190	0.37 236	0.41 384	0.31 511	0.28 129	0.23 118	0.47 168	0.42 222	0.31 149	0.63 295	0.36 199	0.35 283	0.57 314	0.31 282	0.17 373	0.13 373	0.19 403	0.17 407	0.18 399	0.14 294

Weightmod	0.32 224	0.18 190	0.30 98	0.34 129	0.19 100	0.54 396	0.34 344	0.56 227	0.50 274	0.41 238	0.52 254	0.48 297	0.33 264	0.46 216	0.29 265	0.15 259	0.23 582	0.16 258	0.15 313	0.14 203	0.11 135

SE	0.32 224	0.26 473	0.34 186	0.34 129	0.21 176	0.50 370	0.33 326	0.58 244	0.52 283	0.51 284	0.54 262	0.32 156	0.35 283	0.31 59	0.25 171	0.17 373	0.13 373	0.19 403	0.16 351	0.21 478	0.18 425

GGDA	0.32 224	0.18 190	0.32 142	0.31 52	0.21 176	0.31 181	0.26 172	0.59 251	0.66 347	0.50 279	0.68 320	0.40 235	0.36 311	0.55 289	0.35 342	0.15 259	0.11 228	0.13 109	0.12 189	0.15 270	0.15 328

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 224	0.38 576	2.34 683	0.33 99	0.19 100	0.20 23	0.22 90	0.43 141	0.29 92	0.22 48	0.25 72	0.22 55	0.26 153	0.29 30	0.20 30	0.11 36	0.10 96	0.12 51	0.09 14	0.11 36	0.10 63

RT-Monster	0.32 224	0.17 147	0.30 98	0.34 129	0.26 379	0.38 279	0.20 47	0.56 227	0.76 409	0.61 327	0.64 301	0.49 305	0.28 185	0.41 156	0.30 273	0.14 180	0.11 228	0.12 51	0.10 84	0.11 36	0.13 246

WQFJA1	0.32 224	0.19 235	0.34 186	0.39 302	0.26 379	0.62 460	0.30 255	0.56 227	0.47 256	0.37 197	0.39 186	0.38 212	0.33 264	0.50 251	0.42 418	0.14 180	0.18 522	0.16 258	0.14 279	0.14 203	0.13 246

WQFJX	0.32 224	0.18 190	0.33 163	0.39 302	0.27 414	0.60 449	0.30 255	0.53 217	0.47 256	0.39 222	0.38 181	0.34 174	0.33 264	0.61 370	0.40 404	0.14 180	0.17 498	0.16 258	0.13 236	0.14 203	0.14 294

NLMM	0.32 224	0.19 235	0.34 186	0.39 302	0.26 379	0.62 460	0.30 255	0.56 227	0.47 256	0.37 197	0.39 186	0.38 212	0.33 264	0.49 243	0.42 418	0.14 180	0.18 522	0.16 258	0.14 279	0.14 203	0.13 246

NLSM1	0.32 224	0.18 190	0.34 186	0.39 302	0.25 331	0.66 492	0.27 196	0.57 236	0.50 274	0.37 197	0.53 259	0.29 131	0.28 185	0.54 282	0.32 292	0.16 319	0.17 498	0.18 359	0.15 313	0.14 203	0.12 196

FE-Mocha	0.32 224	0.19 235	0.50 435	0.38 270	0.27 414	0.30 161	0.20 47	0.71 368	0.36 164	0.65 361	0.56 275	0.54 331	0.25 136	0.38 129	0.22 82	0.15 259	0.10 96	0.17 306	0.16 351	0.13 151	0.12 196

rvit_stereo_0081	0.32 224	0.24 430	0.47 387	0.43 451	0.26 379	0.30 161	0.37 410	0.42 122	0.55 298	0.36 190	0.40 192	0.39 221	0.35 283	0.43 180	0.33 307	0.22 513	0.16 477	0.19 403	0.16 351	0.19 435	0.13 246

rvit_stereo_0082	0.32 224	0.24 430	0.47 387	0.43 451	0.26 379	0.30 161	0.37 410	0.42 122	0.55 298	0.36 190	0.40 192	0.39 221	0.35 283	0.43 180	0.33 307	0.22 513	0.16 477	0.19 403	0.16 351	0.19 435	0.13 246

RAFT-Stereo-weight	0.32 224	0.18 190	0.33 163	0.39 302	0.22 209	0.26 88	0.29 235	0.67 324	0.80 439	0.53 294	0.51 242	0.58 354	0.20 72	0.47 226	0.27 221	0.13 118	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.13 151	0.11 135

CAS++	0.32 224	0.24 430	0.36 218	0.37 231	0.26 379	0.28 129	0.23 118	0.87 448	0.50 274	0.47 270	0.45 210	0.26 111	0.21 84	0.49 243	0.24 139	0.23 531	0.19 541	0.22 493	0.17 407	0.21 478	0.16 378
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 224	0.22 370	0.34 186	0.42 430	0.28 440	0.40 298	0.50 544	0.72 374	0.37 181	0.37 197	0.34 155	0.32 156	0.31 240	0.59 355	0.27 221	0.14 180	0.13 373	0.18 359	0.17 407	0.17 370	0.16 378

MSKI-zero shot	0.32 224	0.17 147	0.34 186	0.39 302	0.21 176	0.32 201	0.22 90	0.61 271	0.43 226	0.52 291	0.64 301	0.61 381	0.20 72	0.74 485	0.25 171	0.14 180	0.10 96	0.14 166	0.10 84	0.12 101	0.12 196

iRaftStereo_RVC	0.32 224	0.19 235	0.37 236	0.39 302	0.22 209	0.31 181	0.29 235	0.68 334	0.51 280	0.49 275	0.66 311	0.37 203	0.23 112	0.45 197	0.33 307	0.14 180	0.10 96	0.18 359	0.17 407	0.15 270	0.12 196

CREStereo++_RVC	0.32 224	0.15 69	0.23 6	0.31 52	0.24 298	0.27 106	0.22 90	0.46 164	0.88 488	0.46 263	0.80 382	0.30 145	0.26 153	0.36 111	0.33 307	0.13 118	0.09 27	0.13 109	0.51 676	0.13 151	0.09 6
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
XX-TBD	0.32 224	0.53 632	0.26 45	0.51 578	0.20 145	0.37 266	0.24 137	0.40 102	0.73 386	0.54 300	0.69 324	0.31 153	0.25 136	0.32 70	0.27 221	0.16 319	0.10 96	0.12 51	0.09 14	0.13 151	0.11 135

PMTNet	0.32 224	0.16 98	0.24 16	0.29 13	0.18 69	0.45 348	0.22 90	0.56 227	0.63 330	0.46 263	0.54 262	0.39 221	0.34 277	0.48 237	0.24 139	0.75 681	0.10 96	0.12 51	0.08 1	0.12 101	0.11 135

ManiGeoR	0.33 244	0.17 147	0.43 332	0.31 52	0.22 209	0.40 298	0.27 196	0.73 385	0.49 268	0.40 231	0.63 295	0.40 235	0.32 246	0.62 380	0.41 410	0.16 319	0.11 228	0.14 166	0.12 189	0.15 270	0.16 378

HLf10	0.33 244	0.17 147	0.43 332	0.31 52	0.22 209	0.40 298	0.27 196	0.73 385	0.49 268	0.40 231	0.63 295	0.40 235	0.32 246	0.62 380	0.41 410	0.16 319	0.11 228	0.14 166	0.12 189	0.15 270	0.16 378

HLf8	0.33 244	0.17 147	0.39 271	0.30 25	0.22 209	0.43 330	0.27 196	0.71 368	0.67 352	0.44 251	0.60 285	0.36 199	0.30 223	0.58 337	0.35 342	0.18 409	0.11 228	0.14 166	0.12 189	0.17 370	0.18 425

TestStereo_HL2	0.33 244	0.18 190	0.33 163	0.31 52	0.22 209	0.32 201	0.25 149	0.58 244	0.61 315	0.54 300	0.68 320	0.41 247	0.36 311	0.57 314	0.36 360	0.16 319	0.11 228	0.13 109	0.11 149	0.15 270	0.16 378

WQFJX1	0.33 244	0.19 235	0.34 186	0.41 384	0.28 440	0.53 389	0.33 326	0.51 195	0.50 274	0.39 222	0.36 172	0.34 174	0.31 240	0.69 452	0.39 396	0.15 259	0.18 522	0.16 258	0.14 279	0.16 329	0.14 294

NLMM1	0.33 244	0.21 329	0.36 218	0.41 384	0.25 331	0.55 403	0.33 326	0.55 223	0.63 330	0.42 244	0.44 206	0.30 145	0.25 136	0.63 393	0.38 388	0.16 319	0.18 522	0.17 306	0.14 279	0.15 270	0.13 246

xyz-stereo-finetune	0.33 244	0.18 190	0.36 218	0.33 99	0.18 69	0.57 424	0.31 283	0.58 244	0.69 365	0.45 256	0.54 262	0.38 212	0.33 264	0.56 302	0.36 360	0.12 61	0.12 300	0.16 258	0.13 236	0.13 151	0.12 196

MM-Stereo_test1	0.33 244	0.19 235	0.36 218	0.41 384	0.23 264	0.36 254	0.45 513	0.58 244	0.54 291	0.60 319	0.50 232	0.38 212	0.37 321	0.60 361	0.26 201	0.15 259	0.13 373	0.17 306	0.14 279	0.15 270	0.12 196

tg	0.33 244	0.18 190	0.37 236	0.39 302	0.22 209	0.38 279	0.26 172	0.70 359	0.56 306	0.47 270	0.65 304	0.42 258	0.24 123	0.55 289	0.33 307	0.14 180	0.10 96	0.18 359	0.17 407	0.14 203	0.11 135

model_zeroshot	0.33 244	0.18 190	0.48 408	0.39 302	0.28 440	0.45 348	0.25 149	0.63 286	0.45 243	0.61 327	0.50 232	0.51 317	0.25 136	0.45 197	0.26 201	0.16 319	0.13 373	0.15 218	0.14 279	0.13 151	0.13 246

rvit_stereo_ft	0.33 244	0.25 456	0.47 387	0.52 591	0.32 528	0.33 212	0.47 525	0.49 182	0.50 274	0.34 175	0.41 195	0.41 247	0.32 246	0.48 237	0.34 323	0.22 513	0.14 413	0.19 403	0.18 435	0.19 435	0.14 294

4D-IteraStereo	0.33 244	0.18 190	0.40 285	0.40 346	0.24 298	0.32 201	0.27 196	0.58 244	0.72 379	0.65 361	0.54 262	0.42 258	0.23 112	0.45 197	0.28 244	0.14 180	0.09 27	0.19 403	0.16 351	0.16 329	0.11 135

HLF11	0.34 256	0.17 147	0.42 317	0.30 25	0.23 264	0.36 254	0.22 90	0.69 343	0.48 264	0.49 275	0.66 311	0.43 267	0.37 321	0.70 459	0.45 453	0.15 259	0.12 300	0.13 109	0.11 149	0.15 270	0.17 405

TestStereo_HLe17	0.34 256	0.17 147	0.46 374	0.32 79	0.21 176	0.42 325	0.31 283	0.70 359	0.66 347	0.46 263	0.68 320	0.36 199	0.30 223	0.61 370	0.36 360	0.16 319	0.10 96	0.14 166	0.13 236	0.15 270	0.15 328

TestStereo-Hl	0.34 256	0.20 285	0.32 142	0.32 79	0.22 209	0.32 201	0.27 196	0.64 301	0.59 311	0.50 279	0.67 317	0.46 289	0.45 379	0.60 361	0.34 323	0.14 180	0.11 228	0.13 109	0.13 236	0.15 270	0.15 328

NLCSM	0.34 256	0.21 329	0.34 186	0.44 471	0.29 470	0.54 396	0.36 393	0.52 205	0.47 256	0.46 263	0.37 177	0.34 174	0.34 277	0.71 465	0.41 410	0.16 319	0.17 498	0.17 306	0.16 351	0.17 370	0.16 378

IGEV-FE	0.34 256	0.18 190	0.67 530	0.39 302	0.28 440	0.30 161	0.25 149	0.74 389	0.31 111	0.62 331	0.57 277	0.54 331	0.25 136	0.53 275	0.27 221	0.14 180	0.10 96	0.15 218	0.14 279	0.14 203	0.12 196

MM-Stereo_test3	0.34 256	0.19 235	0.31 120	0.41 384	0.25 331	0.35 240	0.44 510	0.72 374	0.92 518	0.46 263	0.52 254	0.41 247	0.29 204	0.44 192	0.28 244	0.16 319	0.15 445	0.17 306	0.13 236	0.14 203	0.13 246

rvit_stereo_0083	0.34 256	0.24 430	0.50 435	0.44 471	0.27 414	0.34 229	0.35 370	0.45 156	0.62 319	0.37 197	0.47 221	0.42 258	0.35 283	0.40 144	0.36 360	0.22 513	0.20 553	0.20 436	0.17 407	0.20 454	0.14 294

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 256	0.27 491	0.45 357	0.36 205	0.25 331	0.48 363	0.30 255	0.58 244	0.90 506	0.42 244	0.36 172	0.30 145	0.29 204	0.49 243	0.30 273	0.16 319	0.14 413	0.18 359	0.15 313	0.18 399	0.15 328

AE-Stereo	0.34 256	0.21 329	0.42 317	0.48 533	0.31 511	0.48 363	0.35 370	0.61 271	0.62 319	0.32 164	0.55 272	0.52 323	0.27 169	0.47 226	0.29 265	0.13 118	0.13 373	0.18 359	0.16 351	0.15 270	0.12 196

IGEV_Zeroshot_test	0.34 256	0.18 190	0.67 530	0.39 302	0.28 440	0.30 161	0.25 149	0.74 389	0.31 111	0.62 331	0.57 277	0.54 331	0.25 136	0.53 275	0.27 221	0.14 180	0.10 96	0.15 218	0.14 279	0.14 203	0.12 196

RAFT-Test	0.34 256	0.18 190	0.37 236	0.38 270	0.23 264	0.50 370	0.23 118	0.69 343	0.40 207	0.60 319	0.85 417	0.61 381	0.28 185	0.46 216	0.27 221	0.14 180	0.11 228	0.14 166	0.11 149	0.13 151	0.12 196

CAS	0.34 256	0.13 5	0.25 31	1.28 688	0.30 489	0.46 354	0.38 432	0.48 177	0.47 256	0.34 175	0.52 254	0.24 87	0.19 57	0.29 30	0.27 221	0.69 679	0.08 2	0.12 51	0.08 1	0.12 101	0.15 328

test-3	0.34 256	0.16 98	0.43 332	0.39 302	0.21 176	0.43 330	0.22 90	0.63 286	0.78 428	0.71 406	0.45 210	0.64 396	0.27 169	0.43 180	0.31 282	0.12 61	0.09 27	0.17 306	0.13 236	0.12 101	0.10 63

test_1	0.34 256	0.16 98	0.43 332	0.39 302	0.21 176	0.43 330	0.23 118	0.63 286	0.78 428	0.68 385	0.45 210	0.64 396	0.27 169	0.43 180	0.31 282	0.12 61	0.09 27	0.17 306	0.13 236	0.12 101	0.10 63

cross-raft	0.34 256	0.20 285	0.37 236	0.44 471	0.23 264	0.32 201	0.35 370	0.74 389	0.40 207	0.60 319	0.77 357	0.57 345	0.27 169	0.43 180	0.28 244	0.12 61	0.10 96	0.15 218	0.13 236	0.15 270	0.11 135

raftrobust	0.34 256	0.19 235	0.36 218	0.41 384	0.27 414	0.30 161	0.25 149	0.71 368	0.63 330	0.58 313	0.55 272	0.45 281	0.46 386	0.51 259	0.29 265	0.16 319	0.12 300	0.14 166	0.12 189	0.12 101	0.13 246

EAI-Stereo	0.34 256	0.19 235	0.44 344	0.39 302	0.21 176	0.31 181	0.30 255	1.15 571	0.30 100	0.49 275	0.75 347	0.36 199	0.28 185	0.62 380	0.27 221	0.14 180	0.11 228	0.14 166	0.13 236	0.13 151	0.12 196

CFNet-RSSM	0.34 256	0.17 147	0.45 357	0.39 302	0.22 209	0.35 240	0.23 118	0.73 385	0.84 462	0.65 361	0.54 262	0.57 345	0.28 185	0.46 216	0.26 201	0.13 118	0.10 96	0.14 166	0.12 189	0.13 151	0.11 135

Gwc-CoAtRS	0.34 256	0.17 147	0.44 344	0.39 302	0.23 264	0.34 229	0.22 90	0.70 359	0.75 400	0.60 319	0.59 283	0.58 354	0.29 204	0.45 197	0.26 201	0.14 180	0.11 228	0.14 166	0.12 189	0.12 101	0.12 196

ACVNet-DCA	0.35 275	0.23 392	0.33 163	0.41 384	0.22 209	0.55 403	0.38 432	0.85 437	0.54 291	0.41 238	0.50 232	0.34 174	0.49 401	0.57 314	0.25 171	0.16 319	0.10 96	0.19 403	0.13 236	0.18 399	0.17 405

EKT-Stereo	0.35 275	0.23 392	0.39 271	0.43 451	0.29 470	0.38 279	0.31 283	0.69 343	0.64 338	0.45 256	0.63 295	0.49 305	0.27 169	0.56 302	0.33 307	0.18 409	0.14 413	0.18 359	0.15 313	0.16 329	0.16 378

Any-RAFT	0.35 275	0.16 98	0.30 98	0.34 129	0.21 176	0.52 381	0.22 90	0.88 453	0.73 386	0.53 294	0.73 336	0.64 396	0.28 185	0.46 216	0.24 139	0.15 259	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.13 151	0.12 196

HH	0.35 275	0.20 285	0.47 387	0.40 346	0.25 331	0.33 212	0.31 283	0.76 403	0.38 190	0.43 248	0.57 277	0.79 481	0.44 374	0.71 465	0.25 171	0.15 259	0.11 228	0.15 218	0.14 279	0.14 203	0.12 196

HanStereo	0.35 275	0.20 285	0.47 387	0.40 346	0.25 331	0.33 212	0.31 283	0.76 403	0.38 190	0.43 248	0.57 277	0.79 481	0.44 374	0.71 465	0.25 171	0.15 259	0.11 228	0.15 218	0.14 279	0.14 203	0.12 196

LL-Strereo2	0.35 275	0.24 430	0.48 408	0.41 384	0.26 379	0.35 240	0.24 137	0.67 324	0.44 234	0.54 300	0.51 242	0.66 414	0.25 136	0.66 424	0.30 273	0.14 180	0.12 300	0.23 515	0.20 493	0.18 399	0.13 246

anonymousdsp2	0.35 275	0.20 285	0.43 332	0.37 231	0.24 298	0.48 363	0.31 283	0.86 441	0.65 343	0.55 304	0.50 232	0.50 311	0.34 277	0.56 302	0.31 282	0.14 180	0.10 96	0.14 166	0.10 84	0.16 329	0.14 294

Selective-RAFT	0.35 275	0.23 392	0.51 450	0.44 471	0.21 176	0.64 480	0.27 196	0.59 251	0.63 330	0.40 231	0.38 181	0.55 336	0.40 346	0.57 314	0.35 342	0.13 118	0.11 228	0.14 166	0.12 189	0.16 329	0.13 246

RCA-Stereo	0.35 275	0.17 147	0.34 186	0.38 270	0.22 209	0.31 181	0.34 344	0.68 334	1.24 623	0.45 256	0.65 304	0.47 292	0.43 363	0.38 129	0.27 221	0.13 118	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.11 36	0.11 135

Patchmatch Stereo++	0.35 275	0.23 392	0.47 387	0.41 384	0.22 209	0.24 59	0.22 90	0.59 251	0.36 164	0.63 340	0.73 336	0.58 354	0.38 327	0.58 337	0.36 360	0.18 409	0.12 300	0.20 436	0.16 351	0.20 454	0.15 328
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
PSM-adaLoss	0.35 275	0.23 392	0.47 387	0.41 384	0.22 209	0.24 59	0.31 283	0.59 251	0.36 164	0.63 340	0.73 336	0.58 354	0.38 327	0.56 302	0.35 342	0.18 409	0.12 300	0.20 436	0.16 351	0.20 454	0.15 328

ROB_FTStereo_v2	0.35 275	0.23 392	0.47 387	0.41 384	0.22 209	0.24 59	0.31 283	0.59 251	0.36 164	0.63 340	0.73 336	0.57 345	0.38 327	0.57 314	0.36 360	0.18 409	0.12 300	0.20 436	0.16 351	0.20 454	0.15 328

ROB_FTStereo	0.35 275	0.23 392	0.47 387	0.41 384	0.22 209	0.25 77	0.21 73	0.59 251	0.36 164	0.63 340	0.73 336	0.58 354	0.38 327	0.57 314	0.35 342	0.18 409	0.12 300	0.20 436	0.16 351	0.20 454	0.15 328

HUI-Stereo	0.35 275	0.23 392	0.47 387	0.41 384	0.22 209	0.24 59	0.22 90	0.60 263	0.36 164	0.63 340	0.73 336	0.58 354	0.38 327	0.50 251	0.35 342	0.18 409	0.12 300	0.20 436	0.16 351	0.20 454	0.15 328

iGMRVC	0.35 275	0.23 392	0.47 387	0.41 384	0.22 209	0.24 59	0.30 255	0.59 251	0.36 164	0.63 340	0.73 336	0.58 354	0.38 327	0.58 337	0.36 360	0.18 409	0.12 300	0.20 436	0.16 351	0.20 454	0.15 328

iRAFT	0.35 275	0.23 392	0.47 387	0.41 384	0.22 209	0.24 59	0.22 90	0.59 251	0.36 164	0.63 340	0.73 336	0.58 354	0.38 327	0.58 337	0.36 360	0.18 409	0.12 300	0.20 436	0.16 351	0.20 454	0.15 328

RAFT-IKP	0.35 275	0.23 392	0.47 387	0.41 384	0.22 209	0.24 59	0.28 226	0.59 251	0.36 164	0.63 340	0.73 336	0.57 345	0.38 327	0.58 337	0.36 360	0.18 409	0.12 300	0.20 436	0.16 351	0.20 454	0.15 328

sCroCo_RVC	0.35 275	0.28 505	0.69 541	0.51 578	0.39 584	0.41 318	0.31 283	0.49 182	0.45 243	0.31 149	0.48 224	0.38 212	0.32 246	0.46 216	0.32 292	0.21 486	0.22 572	0.19 403	0.19 466	0.21 478	0.20 485

SMOE	0.36 293	0.20 285	0.35 203	0.36 205	0.17 39	0.63 472	0.41 482	0.65 303	0.55 298	0.54 300	0.72 331	0.49 305	0.38 327	0.40 144	0.30 273	0.19 443	0.12 300	0.28 586	0.15 313	0.19 435	0.14 294

xyz-stereo-finetune2	0.36 293	0.19 235	0.38 249	0.32 79	0.19 100	0.82 561	0.29 235	0.52 205	0.32 125	0.51 284	0.78 369	0.43 267	0.45 379	0.69 452	0.44 444	0.13 118	0.12 300	0.17 306	0.13 236	0.12 101	0.13 246

1test111	0.36 293	0.23 392	0.33 163	0.41 384	0.22 209	0.55 403	0.38 432	0.85 437	0.54 291	0.41 238	0.50 232	0.34 174	0.49 401	0.55 289	0.45 453	0.16 319	0.10 96	0.19 403	0.13 236	0.18 399	0.17 405

11t1	0.36 293	0.21 329	0.42 317	0.35 175	0.22 209	0.62 460	0.29 235	0.69 343	0.43 226	0.60 319	0.53 259	0.53 327	0.48 397	0.56 302	0.40 404	0.18 409	0.14 413	0.16 258	0.13 236	0.17 370	0.17 405

tt1	0.36 293	0.24 430	0.32 142	0.41 384	0.22 209	0.54 396	0.38 432	0.68 334	1.04 575	0.41 238	0.46 215	0.35 189	0.45 379	0.57 314	0.25 171	0.16 319	0.10 96	0.19 403	0.13 236	0.16 329	0.16 378

knoymous	0.36 293	0.20 285	0.31 120	0.31 52	0.22 209	0.36 254	0.29 235	0.61 271	0.64 338	0.67 379	0.70 328	0.60 375	0.40 346	0.58 337	0.34 323	0.17 373	0.11 228	0.20 436	0.11 149	0.17 370	0.18 425

DCANet-4	0.36 293	0.20 285	0.48 408	0.34 129	0.19 100	0.29 141	0.30 255	0.66 314	0.92 518	0.69 393	0.78 369	0.40 235	0.47 392	0.45 197	0.34 323	0.14 180	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.11 36	0.13 246

test_4	0.36 293	0.18 190	0.31 120	0.44 471	0.25 331	0.20 23	0.34 344	0.56 227	0.41 211	0.59 315	1.45 624	0.43 267	0.25 136	0.63 393	0.28 244	0.12 61	0.10 96	0.17 306	0.19 466	0.15 270	0.11 135

test_3	0.36 293	0.19 235	0.44 344	0.44 471	0.23 264	0.48 363	0.36 393	0.66 314	0.82 452	0.64 352	0.45 210	0.68 422	0.25 136	0.41 156	0.31 282	0.12 61	0.10 96	0.18 359	0.16 351	0.15 270	0.11 135

NRIStereo	0.36 293	0.20 285	0.45 357	0.41 384	0.23 264	0.34 229	0.26 172	0.65 303	0.55 298	0.64 352	0.63 295	0.56 339	0.37 321	0.65 415	0.37 379	0.15 259	0.11 228	0.18 359	0.15 313	0.17 370	0.14 294

DeepStereo_RVC	0.36 293	0.21 329	0.47 387	0.40 346	0.24 298	0.26 88	0.22 90	0.60 263	0.38 190	0.69 393	0.67 317	0.57 345	0.51 416	0.56 302	0.39 396	0.16 319	0.12 300	0.18 359	0.15 313	0.19 435	0.18 425

CRE-IMP	0.36 293	0.23 392	0.49 421	0.42 430	0.24 298	0.41 318	0.21 73	0.57 236	0.41 211	0.65 361	0.72 331	0.53 327	0.37 321	0.61 370	0.38 388	0.17 373	0.11 228	0.19 403	0.15 313	0.21 478	0.18 425

test-1	0.36 293	0.19 235	0.71 550	0.46 517	0.26 379	0.44 339	0.36 393	0.60 263	0.59 311	0.48 273	0.67 317	0.53 327	0.36 311	0.40 144	0.29 265	0.14 180	0.11 228	0.16 258	0.14 279	0.15 270	0.16 378

s12784h	0.36 293	0.15 69	0.24 16	0.34 129	0.15 6	0.77 535	0.29 235	0.80 420	0.83 457	0.56 307	0.57 277	0.43 267	0.40 346	0.57 314	0.33 307	0.12 61	0.10 96	0.14 166	0.09 14	0.14 203	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 293	0.21 329	0.37 236	0.42 430	0.26 379	0.35 240	0.38 432	0.63 286	0.64 338	0.50 279	0.72 331	0.51 317	0.29 204	0.59 355	0.36 360	0.16 319	0.14 413	0.15 218	0.13 236	0.17 370	0.16 378

DCANet	0.36 293	0.16 98	0.41 296	0.34 129	0.19 100	0.30 161	0.30 255	0.68 334	0.91 513	0.70 399	0.77 357	0.43 267	0.57 452	0.45 197	0.34 323	0.14 180	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.13 151	0.12 196

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 293	0.17 147	0.41 296	0.35 175	0.19 100	0.33 212	0.29 235	0.65 303	0.73 386	0.68 385	1.01 494	0.56 339	0.40 346	0.42 167	0.30 273	0.11 36	0.09 27	0.15 218	0.14 279	0.13 151	0.10 63

S0	0.37 310	0.18 190	0.33 163	0.40 346	0.21 176	0.79 542	0.56 583	0.63 286	0.45 243	0.53 294	0.61 290	0.44 278	0.36 311	0.45 197	0.31 282	0.22 513	0.21 564	0.26 564	0.22 534	0.16 329	0.12 196

TestStereo_HL3	0.37 310	0.19 235	0.49 421	0.34 129	0.24 298	0.51 375	0.39 454	0.60 263	0.43 226	0.61 327	0.83 401	0.56 339	0.46 386	0.55 289	0.28 244	0.15 259	0.11 228	0.14 166	0.13 236	0.14 203	0.17 405

H2IRNET	0.37 310	0.20 285	0.33 163	0.38 270	0.25 331	0.27 106	0.23 118	0.59 251	0.72 379	0.39 222	0.90 444	0.74 462	0.55 443	0.52 266	0.43 426	0.15 259	0.13 373	0.18 359	0.20 493	0.16 329	0.13 246

cc1	0.37 310	0.23 392	0.33 163	0.41 384	0.22 209	0.55 403	0.38 432	0.67 324	1.06 585	0.41 238	0.50 232	0.34 174	0.49 401	0.57 314	0.25 171	0.16 319	0.10 96	0.19 403	0.13 236	0.16 329	0.15 328

DCRE	0.37 310	0.18 190	0.46 374	0.45 496	0.32 528	0.42 325	0.37 410	0.63 286	0.51 280	0.47 270	0.94 455	0.56 339	0.36 311	0.52 266	0.32 292	0.14 180	0.13 373	0.15 218	0.14 279	0.14 203	0.13 246

fff	0.37 310	0.16 98	0.41 296	0.34 129	0.19 100	0.29 141	0.30 255	0.69 343	1.06 585	0.69 393	0.78 369	0.42 258	0.63 492	0.46 216	0.34 323	0.14 180	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.11 36	0.13 246

ADStereo(finetuned)	0.37 310	0.16 98	0.49 421	0.34 129	0.19 100	0.30 161	0.30 255	0.68 334	0.91 513	0.70 399	0.77 357	0.43 267	0.69 530	0.45 197	0.33 307	0.14 180	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.13 151	0.12 196

MIPNet	0.37 310	0.21 329	0.59 488	0.39 302	0.25 331	0.50 370	0.28 226	0.77 406	0.70 366	0.65 361	0.60 285	0.40 235	0.49 401	0.44 192	0.37 379	0.14 180	0.11 228	0.16 258	0.13 236	0.14 203	0.13 246

GMOStereo	0.37 310	0.19 235	0.38 249	0.43 451	0.24 298	0.37 266	0.38 432	0.52 205	0.62 319	0.87 514	0.84 407	0.64 396	0.35 283	0.37 121	0.28 244	0.13 118	0.11 228	0.20 436	0.18 435	0.15 270	0.11 135

error version	0.37 310	0.19 235	0.38 249	0.43 451	0.24 298	0.37 266	0.38 432	0.52 205	0.62 319	0.87 514	0.84 407	0.64 396	0.35 283	0.37 121	0.28 244	0.13 118	0.11 228	0.20 436	0.18 435	0.15 270	0.11 135

test-v	0.37 310	0.19 235	0.38 249	0.43 451	0.24 298	0.37 266	0.38 432	0.52 205	0.62 319	0.87 514	0.84 407	0.64 396	0.35 283	0.37 121	0.28 244	0.13 118	0.11 228	0.20 436	0.18 435	0.15 270	0.11 135

TRStereo	0.37 310	0.27 491	0.59 488	0.47 525	0.41 596	0.29 141	0.30 255	0.84 434	0.59 311	0.52 291	0.41 195	0.52 323	0.26 153	0.73 478	0.27 221	0.17 373	0.12 300	0.19 403	0.19 466	0.13 151	0.11 135

test-2	0.37 310	0.19 235	0.38 249	0.43 451	0.24 298	0.37 266	0.38 432	0.52 205	0.62 319	0.87 514	0.84 407	0.64 396	0.35 283	0.37 121	0.28 244	0.13 118	0.11 228	0.20 436	0.18 435	0.15 270	0.11 135

rafts_anoy	0.37 310	0.21 329	0.36 218	0.41 384	0.26 379	0.30 161	0.33 326	0.67 324	0.90 506	0.58 313	0.66 311	0.45 281	0.33 264	0.47 226	0.39 396	0.16 319	0.11 228	0.21 478	0.23 551	0.17 370	0.14 294

XX-Stereo	0.37 310	0.17 147	0.45 357	0.55 615	0.36 561	0.38 279	0.20 47	0.60 263	0.30 100	0.46 263	1.30 596	0.73 456	0.26 153	0.56 302	0.26 201	0.16 319	0.11 228	0.17 306	0.16 351	0.14 203	0.10 63

csc	0.37 310	0.16 98	0.41 296	0.34 129	0.19 100	0.29 141	0.30 255	0.69 343	1.06 585	0.69 393	0.78 369	0.42 258	0.63 492	0.46 216	0.34 323	0.14 180	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.11 36	0.13 246

cscssc	0.37 310	0.16 98	0.41 296	0.34 129	0.19 100	0.29 141	0.30 255	0.69 343	1.06 585	0.69 393	0.78 369	0.42 258	0.63 492	0.46 216	0.34 323	0.14 180	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.11 36	0.13 246

Lsterematch	0.38 327	0.17 147	0.38 249	0.37 231	0.20 145	0.42 325	0.27 196	0.57 236	0.71 377	0.66 374	1.02 503	0.49 305	0.40 346	0.57 314	0.43 426	0.16 319	0.10 96	0.15 218	0.13 236	0.14 203	0.14 294

AIO-test1	0.38 327	0.18 190	0.38 249	0.50 562	0.24 298	0.46 354	0.30 255	0.70 359	1.19 614	0.40 231	0.71 330	0.45 281	0.29 204	0.53 275	0.27 221	0.15 259	0.13 373	0.19 403	0.21 516	0.13 151	0.17 405

rvit_0105_6	0.38 327	0.28 505	0.64 514	0.50 562	0.30 489	0.39 292	0.38 432	0.51 195	0.67 352	0.40 231	0.45 210	0.50 311	0.41 354	0.54 282	0.36 360	0.27 574	0.26 607	0.24 532	0.21 516	0.22 502	0.16 378

MyStereo06	0.38 327	0.21 329	0.61 496	0.41 384	0.28 440	0.41 318	0.50 544	0.95 481	0.35 154	0.62 331	0.54 262	0.76 471	0.27 169	0.50 251	0.29 265	0.14 180	0.13 373	0.18 359	0.17 407	0.17 370	0.15 328

MIM_Stereo	0.38 327	0.17 147	0.53 463	0.37 231	0.24 298	0.27 106	0.24 137	0.70 359	0.54 291	0.72 417	1.00 491	0.63 390	0.29 204	0.64 408	0.38 388	0.13 118	0.14 413	0.17 306	0.16 351	0.14 203	0.11 135

riskmin	0.38 327	0.20 285	0.39 271	0.32 79	0.23 264	0.53 389	0.30 255	0.63 286	0.80 439	0.49 275	0.56 275	0.73 456	0.58 462	0.55 289	0.36 360	0.17 373	0.11 228	0.19 403	0.13 236	0.19 435	0.20 485

NF-Stereo	0.38 327	0.20 285	0.45 357	0.41 384	0.25 331	0.26 88	0.31 283	0.69 343	0.70 366	0.65 361	0.77 357	0.57 345	0.30 223	0.67 435	0.35 342	0.18 409	0.12 300	0.20 436	0.16 351	0.16 329	0.27 563

OCTAStereo	0.38 327	0.20 285	0.46 374	0.41 384	0.25 331	0.26 88	0.31 283	0.69 343	0.70 366	0.65 361	0.77 357	0.58 354	0.30 223	0.67 435	0.35 342	0.18 409	0.12 300	0.20 436	0.16 351	0.16 329	0.27 563

PSM-softLoss	0.38 327	0.20 285	0.48 408	0.41 384	0.26 379	0.30 161	0.35 370	0.69 343	0.46 249	0.62 331	0.82 395	0.59 369	0.33 264	0.70 459	0.39 396	0.19 443	0.12 300	0.20 436	0.18 435	0.16 329	0.22 523

KMStereo	0.38 327	0.20 285	0.48 408	0.41 384	0.26 379	0.30 161	0.35 370	0.69 343	0.46 249	0.62 331	0.82 395	0.59 369	0.33 264	0.70 459	0.39 396	0.19 443	0.12 300	0.20 436	0.18 435	0.16 329	0.22 523

RE-Stereo	0.38 327	0.20 285	0.46 374	0.41 384	0.25 331	0.26 88	0.31 283	0.69 343	0.70 366	0.65 361	0.77 357	0.58 354	0.30 223	0.67 435	0.35 342	0.18 409	0.12 300	0.20 436	0.16 351	0.16 329	0.27 563

Pruner-Stereo	0.38 327	0.20 285	0.45 357	0.40 346	0.25 331	0.22 35	0.24 137	0.67 324	0.55 298	0.89 528	0.76 353	0.68 422	0.29 204	0.62 380	0.35 342	0.18 409	0.12 300	0.20 436	0.17 407	0.17 370	0.18 425

TVStereo	0.38 327	0.20 285	0.46 374	0.41 384	0.25 331	0.26 88	0.31 283	0.69 343	0.70 366	0.65 361	0.77 357	0.58 354	0.30 223	0.67 435	0.35 342	0.18 409	0.12 300	0.20 436	0.16 351	0.16 329	0.27 563

TestStereo	0.38 327	0.31 531	0.40 285	0.45 496	0.20 145	0.40 298	0.37 410	0.66 314	0.65 343	0.53 294	0.78 369	0.47 292	0.40 346	0.55 289	0.37 379	0.18 409	0.13 373	0.20 436	0.15 313	0.22 502	0.13 246

raft+_RVC	0.38 327	0.19 235	0.35 203	0.37 231	0.25 331	0.45 348	0.37 410	0.78 412	0.89 503	0.51 284	0.78 369	0.50 311	0.29 204	0.53 275	0.40 404	0.15 259	0.12 300	0.17 306	0.15 313	0.14 203	0.12 196

RALAANet	0.38 327	0.23 392	0.48 408	0.42 430	0.29 470	0.35 240	0.25 149	0.86 441	0.64 338	0.67 379	0.65 304	0.60 375	0.29 204	0.60 361	0.34 323	0.15 259	0.12 300	0.17 306	0.15 313	0.21 478	0.13 246

AFF-stereo	0.38 327	0.19 235	0.39 271	0.37 231	0.21 176	0.27 106	0.31 283	0.65 303	0.66 347	0.64 352	1.13 548	0.76 471	0.39 340	0.55 289	0.33 307	0.11 36	0.09 27	0.16 258	0.16 351	0.13 151	0.11 135

AIO-test2	0.39 344	0.21 329	0.41 296	0.47 525	0.25 331	0.45 348	0.35 370	0.77 406	1.27 633	0.36 190	0.87 428	0.37 203	0.30 223	0.47 226	0.27 221	0.15 259	0.13 373	0.21 478	0.23 551	0.15 270	0.13 246

xx1	0.39 344	0.23 392	0.33 163	0.41 384	0.22 209	0.55 403	0.38 432	0.67 324	1.06 585	0.41 238	0.50 232	0.65 409	0.53 425	0.57 314	0.25 171	0.16 319	0.10 96	0.20 436	0.19 466	0.18 399	0.17 405

x	0.39 344	0.24 430	0.41 296	0.34 129	0.23 264	0.52 381	0.32 314	0.86 441	0.52 283	0.57 311	0.70 328	0.59 369	0.50 411	0.49 243	0.46 464	0.17 373	0.15 445	0.17 306	0.15 313	0.17 370	0.16 378

DisPM	0.39 344	0.19 235	0.44 344	0.41 384	0.27 414	0.24 59	0.31 283	0.65 303	0.57 308	0.87 514	0.87 428	0.60 375	0.32 246	0.76 495	0.32 292	0.18 409	0.12 300	0.19 403	0.17 407	0.15 270	0.20 485

RAFT+CT+SA	0.39 344	0.23 392	0.36 218	0.51 578	0.27 414	0.29 141	0.46 517	0.75 396	0.80 439	0.51 284	0.89 440	0.41 247	0.40 346	0.78 508	0.32 292	0.14 180	0.11 228	0.18 359	0.18 435	0.15 270	0.14 294

iRaft-Stereo_20w	0.39 344	0.19 235	0.57 483	0.37 231	0.27 414	0.31 181	0.24 137	1.44 655	0.29 92	0.69 393	0.53 259	0.60 375	0.42 357	0.83 531	0.27 221	0.14 180	0.11 228	0.14 166	0.13 236	0.15 270	0.13 246

IPLG	0.39 344	0.20 285	0.59 488	0.40 346	0.24 298	0.54 396	0.27 196	0.75 396	0.63 330	0.84 495	0.81 389	0.32 156	0.32 246	0.60 361	0.45 453	0.13 118	0.11 228	0.16 258	0.13 236	0.13 151	0.12 196

IPLGR	0.39 344	0.21 329	0.63 509	0.39 302	0.22 209	0.49 368	0.29 235	0.76 403	0.74 395	0.78 447	0.77 357	0.44 278	0.42 357	0.47 226	0.38 388	0.13 118	0.12 300	0.16 258	0.14 279	0.15 270	0.13 246

GMStereo	0.39 344	0.37 566	0.54 468	0.40 346	0.26 379	0.42 325	0.36 393	0.59 251	1.04 575	0.55 304	0.51 242	0.37 203	0.35 283	0.54 282	0.41 410	0.19 443	0.13 373	0.16 258	0.17 407	0.24 533	0.18 425
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 344	0.21 329	0.50 435	0.41 384	0.28 440	0.62 460	0.27 196	0.77 406	0.40 207	0.64 352	0.86 420	0.52 323	0.33 264	0.66 424	0.42 418	0.15 259	0.13 373	0.17 306	0.14 279	0.15 270	0.15 328
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 344	0.18 190	0.42 317	0.42 430	0.26 379	0.40 298	0.32 314	0.72 374	0.34 141	0.89 528	1.28 589	0.57 345	0.35 283	0.42 167	0.32 292	0.15 259	0.12 300	0.14 166	0.12 189	0.14 203	0.13 246

RAFT-Stereo	0.39 344	0.18 190	0.42 317	0.42 430	0.26 379	0.40 298	0.32 314	0.72 374	0.34 141	0.89 528	1.28 589	0.57 345	0.35 283	0.42 167	0.32 292	0.15 259	0.12 300	0.14 166	0.12 189	0.14 203	0.13 246
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.40 356	0.20 285	0.35 203	0.39 302	0.24 298	0.71 512	0.42 493	0.62 276	0.61 315	0.60 319	0.97 481	0.39 221	0.46 386	0.42 167	0.32 292	0.30 599	0.17 498	0.31 606	0.31 621	0.18 399	0.13 246

SME	0.40 356	0.20 285	0.35 203	0.36 205	0.19 100	0.79 542	0.31 283	0.79 416	0.73 386	0.56 307	0.77 357	0.43 267	0.51 416	0.57 314	0.36 360	0.16 319	0.17 498	0.19 403	0.19 466	0.18 399	0.16 378

MyStereo8	0.40 356	0.20 285	0.54 468	0.41 384	0.29 470	0.53 389	0.29 235	0.65 303	0.49 268	0.71 406	0.98 483	0.58 354	0.43 363	0.50 251	0.51 490	0.15 259	0.12 300	0.16 258	0.14 279	0.19 435	0.19 460

qqq	0.40 356	0.26 473	0.44 344	0.36 205	0.22 209	0.46 354	0.36 393	0.85 437	0.54 291	0.56 307	0.69 324	0.65 409	0.53 425	0.55 289	0.45 453	0.17 373	0.16 477	0.20 436	0.19 466	0.18 399	0.17 405

IPLGR_C	0.40 356	0.21 329	0.64 514	0.45 496	0.33 540	0.52 381	0.34 344	0.66 314	0.62 319	0.82 476	0.92 451	0.45 281	0.32 246	0.52 266	0.46 464	0.17 373	0.12 300	0.15 218	0.14 279	0.13 151	0.14 294

ACRE	0.40 356	0.21 329	0.65 520	0.45 496	0.33 540	0.51 375	0.33 326	0.66 314	0.63 330	0.80 454	0.92 451	0.45 281	0.32 246	0.52 266	0.45 453	0.16 319	0.12 300	0.15 218	0.14 279	0.13 151	0.14 294

PFNet+	0.40 356	0.19 235	0.49 421	0.39 302	0.25 331	0.28 129	0.23 118	0.64 301	0.70 366	0.85 499	0.79 379	0.64 396	0.35 283	0.72 471	0.34 323	0.19 443	0.14 413	0.23 515	0.20 493	0.16 329	0.20 485

SST-Stereo	0.40 356	0.19 235	0.45 357	0.42 430	0.25 331	0.25 77	0.21 73	0.66 314	0.47 256	1.08 612	0.79 379	0.72 445	0.43 363	0.77 503	0.35 342	0.16 319	0.11 228	0.20 436	0.16 351	0.19 435	0.15 328

RAFT_R40	0.40 356	0.19 235	0.44 344	0.43 451	0.25 331	0.23 46	0.26 172	0.67 324	0.67 352	0.98 575	0.78 369	0.72 445	0.43 363	0.76 495	0.35 342	0.16 319	0.11 228	0.20 436	0.16 351	0.18 399	0.14 294

RAFT-345	0.40 356	0.18 190	0.40 285	0.38 270	0.22 209	0.33 212	0.26 172	0.61 271	0.51 280	0.74 428	1.79 648	0.45 281	0.33 264	0.66 424	0.36 360	0.14 180	0.11 228	0.18 359	0.14 279	0.13 151	0.13 246

sAnonymous2	0.40 356	0.39 584	0.85 588	0.48 533	0.37 568	0.40 298	0.46 517	0.57 236	0.52 283	0.38 209	0.46 215	0.35 189	0.42 357	0.43 180	0.30 273	0.19 443	0.14 413	0.18 359	0.17 407	0.57 664	0.44 648

CroCo_RVC	0.40 356	0.39 584	0.85 588	0.48 533	0.37 568	0.40 298	0.46 517	0.57 236	0.52 283	0.38 209	0.46 215	0.35 189	0.42 357	0.43 180	0.30 273	0.19 443	0.14 413	0.18 359	0.17 407	0.57 664	0.44 648

111	0.40 356	0.17 147	0.41 296	0.34 129	0.19 100	0.52 381	0.28 226	0.74 389	1.16 608	0.50 279	0.91 447	0.63 390	0.48 397	0.61 370	0.35 342	0.14 180	0.10 96	0.14 166	0.12 189	0.13 151	0.13 246

Hybrid-DGEV-2	0.41 369	0.21 329	0.42 317	0.47 525	0.29 470	0.59 442	0.23 118	0.82 426	0.99 550	0.64 352	0.63 295	0.60 375	0.65 509	0.58 337	0.33 307	0.14 180	0.12 300	0.18 359	0.16 351	0.14 203	0.12 196

rvit_0105_4	0.41 369	0.29 517	0.71 550	0.50 562	0.29 470	0.41 318	0.41 482	0.55 223	0.73 386	0.45 256	0.48 224	0.55 336	0.44 374	0.57 314	0.36 360	0.28 585	0.26 607	0.25 545	0.22 534	0.23 520	0.18 425

raft_robust	0.41 369	0.23 392	0.36 218	0.42 430	0.21 176	0.40 298	0.33 326	0.79 416	0.98 545	0.79 452	0.87 428	0.39 221	0.33 264	0.84 536	0.29 265	0.13 118	0.12 300	0.16 258	0.17 407	0.15 270	0.12 196

CIPLG	0.41 369	0.21 329	0.63 509	0.45 496	0.33 540	0.52 381	0.33 326	0.65 303	0.60 314	0.82 476	0.96 468	0.46 289	0.32 246	0.55 289	0.44 444	0.16 319	0.12 300	0.15 218	0.14 279	0.13 151	0.14 294

LCNet	0.41 369	0.20 285	0.32 142	0.44 471	0.24 298	0.47 360	0.29 235	0.67 324	0.53 287	0.72 417	1.03 508	0.66 414	0.60 473	0.58 337	0.34 323	0.14 180	0.10 96	0.19 403	0.19 466	0.21 478	0.36 620

HHNet	0.41 369	0.17 147	0.41 296	0.34 129	0.37 568	0.33 212	0.34 344	0.69 343	0.75 400	0.86 506	1.30 596	0.52 323	0.32 246	0.52 266	0.35 342	0.15 259	0.11 228	0.19 403	0.15 313	0.15 270	0.24 539

AnonymousM	0.41 369	0.81 664	0.29 82	0.34 129	0.22 209	0.28 129	0.38 432	0.53 217	0.41 211	0.70 399	0.49 228	0.47 292	0.27 169	0.41 156	0.31 282	0.15 259	0.12 300	1.51 691	0.26 591	0.12 101	0.10 63

HITNet	0.41 369	0.26 473	0.45 357	0.33 99	0.17 39	0.63 472	0.30 255	0.93 469	0.64 338	0.71 406	0.82 395	0.64 396	0.52 420	0.59 355	0.43 426	0.14 180	0.10 96	0.15 218	0.13 236	0.19 435	0.12 196
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
rvit_0105_5	0.42 377	0.31 531	0.73 559	0.50 562	0.29 470	0.44 339	0.42 493	0.61 271	0.74 395	0.51 284	0.51 242	0.60 375	0.47 392	0.57 314	0.38 388	0.27 574	0.25 600	0.25 545	0.23 551	0.22 502	0.18 425

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 377	0.20 285	0.74 564	0.38 270	0.43 608	0.39 292	0.26 172	0.94 474	0.49 268	0.53 294	0.77 357	0.93 535	0.45 379	0.63 393	0.24 139	0.16 319	0.10 96	0.17 306	0.18 435	0.20 454	0.20 485

test_sample2	0.42 377	0.22 370	0.43 332	0.33 99	0.21 176	0.58 430	0.39 454	0.95 481	0.67 352	0.63 340	0.77 357	0.69 427	0.57 452	0.61 370	0.38 388	0.19 443	0.14 413	0.18 359	0.16 351	0.19 435	0.18 425

test_sample1	0.42 377	0.22 370	0.46 374	0.34 129	0.23 264	0.58 430	0.35 370	0.99 494	0.49 268	0.62 331	0.75 347	0.69 427	0.61 479	0.58 337	0.44 444	0.18 409	0.14 413	0.17 306	0.15 313	0.17 370	0.17 405

StereoVision	0.42 377	0.28 505	0.45 357	0.49 548	0.28 440	0.38 279	0.38 432	0.72 374	0.62 319	0.44 251	1.14 553	0.54 331	0.39 340	0.56 302	0.34 323	0.21 486	0.24 592	0.25 545	0.24 567	0.26 549	0.16 378

GANet-ADL	0.42 377	0.25 456	0.45 357	0.43 451	0.29 470	0.54 396	0.35 370	0.89 455	0.86 475	0.63 340	0.72 331	0.68 422	0.42 357	0.52 266	0.41 410	0.21 486	0.14 413	0.15 218	0.13 236	0.18 399	0.19 460

OMP-Stereo	0.42 377	0.22 370	0.46 374	0.52 591	0.24 298	0.36 254	0.25 149	0.71 368	0.78 428	0.77 443	0.64 301	0.89 520	0.39 340	0.91 567	0.35 342	0.15 259	0.12 300	0.20 436	0.15 313	0.15 270	0.12 196

PFNet	0.42 377	0.18 190	0.58 487	0.43 451	0.24 298	0.43 330	0.32 314	0.74 389	0.78 428	1.00 582	0.74 345	0.68 422	0.39 340	0.72 471	0.37 379	0.16 319	0.10 96	0.20 436	0.15 313	0.16 329	0.13 246

IRAFT_RVC	0.42 377	0.20 285	0.48 408	0.44 471	0.24 298	0.27 106	0.54 572	0.74 389	0.77 418	0.76 437	0.80 382	0.73 456	0.51 416	0.70 459	0.36 360	0.17 373	0.10 96	0.21 478	0.16 351	0.16 329	0.14 294

FENet	0.42 377	0.22 370	0.38 249	0.39 302	0.24 298	0.55 403	0.32 314	0.79 416	0.70 366	0.71 406	0.72 331	0.63 390	0.57 452	0.62 380	0.44 444	0.19 443	0.13 373	0.19 403	0.17 407	0.18 399	0.19 460

IGEV_i1	0.43 387	0.22 370	0.50 435	0.39 302	0.22 209	0.64 480	0.40 466	0.96 485	0.61 315	0.68 385	0.69 324	0.75 464	0.45 379	0.72 471	0.41 410	0.15 259	0.13 373	0.16 258	0.13 236	0.17 370	0.16 378

FACV-RUCA	0.43 387	0.28 505	0.47 387	0.45 496	0.33 540	0.58 430	0.34 344	0.82 426	0.73 386	0.57 311	0.84 407	0.47 292	0.50 411	0.54 282	0.39 396	0.22 513	0.15 445	0.35 622	0.16 351	0.28 564	0.21 505

TestStereo1	0.43 387	0.23 392	0.41 296	0.51 578	0.24 298	0.34 229	0.40 466	0.77 406	0.90 506	0.68 385	0.96 468	0.48 297	0.46 386	0.91 567	0.32 292	0.16 319	0.13 373	0.18 359	0.15 313	0.14 203	0.13 246

test_5	0.43 387	0.24 430	0.43 332	0.52 591	0.28 440	0.28 129	0.42 493	0.72 374	0.82 452	0.62 331	0.91 447	0.72 445	0.55 443	0.79 515	0.35 342	0.14 180	0.11 228	0.18 359	0.18 435	0.18 399	0.16 378

SA-5K	0.43 387	0.23 392	0.41 296	0.51 578	0.24 298	0.34 229	0.40 466	0.77 406	0.90 506	0.68 385	0.96 468	0.48 297	0.46 386	0.91 567	0.32 292	0.16 319	0.13 373	0.18 359	0.15 313	0.14 203	0.13 246

dd	0.43 387	0.38 576	0.55 473	0.44 471	0.25 331	0.47 360	0.38 432	0.70 359	1.05 579	0.59 315	0.65 304	0.42 258	0.39 340	0.66 424	0.50 480	0.24 544	0.15 445	0.21 478	0.15 313	0.22 502	0.18 425

IIG-Stereo	0.43 387	0.21 329	0.44 344	0.50 562	0.25 331	0.44 339	0.21 73	0.71 368	0.76 409	0.83 488	0.95 464	0.83 495	0.43 363	0.90 560	0.35 342	0.15 259	0.12 300	0.19 403	0.14 279	0.15 270	0.11 135

DN-CSS_ROB	0.43 387	0.26 473	0.62 499	0.40 346	0.29 470	0.44 339	0.27 196	0.77 406	0.75 400	0.72 417	1.09 534	0.48 297	0.43 363	0.69 452	0.37 379	0.15 259	0.12 300	0.21 478	0.19 466	0.18 399	0.16 378

Selective-IGEV-i1	0.44 395	0.20 285	0.53 463	0.41 384	0.22 209	0.62 460	0.50 544	1.01 509	0.88 488	0.63 340	0.81 389	0.79 481	0.38 327	0.54 282	0.38 388	0.16 319	0.13 373	0.15 218	0.13 236	0.15 270	0.15 328

MyStereo05	0.44 395	0.21 329	0.45 357	0.41 384	0.28 440	0.41 318	0.50 544	0.93 469	1.09 596	0.76 437	0.61 290	0.51 317	0.57 452	0.73 478	0.42 418	0.14 180	0.13 373	0.18 359	0.17 407	0.17 370	0.15 328

MyStereo04	0.44 395	0.22 370	0.44 344	0.42 430	0.28 440	0.40 298	0.50 544	1.00 499	1.08 594	0.62 331	0.58 282	0.55 336	0.57 452	0.71 465	0.44 444	0.14 180	0.13 373	0.18 359	0.17 407	0.17 370	0.16 378

mmm	0.44 395	0.27 491	0.46 374	0.38 270	0.24 298	0.61 452	0.35 370	0.94 474	0.53 287	0.72 417	1.05 518	0.63 390	0.50 411	0.57 314	0.45 453	0.18 409	0.15 445	0.23 515	0.20 493	0.20 454	0.18 425

ffm	0.44 395	0.26 473	0.49 421	0.37 231	0.25 331	0.55 403	0.37 410	0.68 334	1.04 575	0.73 423	0.96 468	0.71 436	0.53 425	0.57 314	0.25 171	0.16 319	0.10 96	0.25 545	0.21 516	0.16 329	0.16 378

SA	0.44 395	0.25 456	0.46 374	0.46 517	0.24 298	0.43 330	0.36 393	0.75 396	0.96 538	0.59 315	1.03 508	0.48 297	0.52 420	0.94 583	0.32 292	0.16 319	0.12 300	0.21 478	0.19 466	0.15 270	0.13 246

GwcNet-ADL	0.44 395	0.22 370	0.48 408	0.45 496	0.30 489	0.40 298	0.37 410	0.92 467	0.97 541	0.71 406	0.78 369	0.61 381	0.42 357	0.62 380	0.50 480	0.19 443	0.14 413	0.15 218	0.14 279	0.18 399	0.18 425

TransformOpticalFlow	0.44 395	0.20 285	0.47 387	0.41 384	0.23 264	0.37 266	0.47 525	0.94 474	0.76 409	0.65 361	1.14 553	0.73 456	0.56 450	0.76 495	0.32 292	0.15 259	0.10 96	0.17 306	0.15 313	0.14 203	0.13 246

GMM-Stereo	0.44 395	0.19 235	0.36 218	0.42 430	0.25 331	0.51 375	0.47 525	0.71 368	0.53 287	0.76 437	1.37 605	0.76 471	0.38 327	0.60 361	0.33 307	0.15 259	0.10 96	0.20 436	0.19 466	0.16 329	0.27 563

GES	0.44 395	0.23 392	0.57 483	0.40 346	0.30 489	0.59 442	0.36 393	0.96 485	0.68 358	0.74 428	0.83 401	0.47 292	0.48 397	0.67 435	0.43 426	0.22 513	0.16 477	0.17 306	0.16 351	0.18 399	0.23 530

HCRNet	0.44 395	0.34 548	0.41 296	0.53 601	0.26 379	0.53 389	0.29 235	0.83 431	0.63 330	0.71 406	0.81 389	0.77 477	0.50 411	0.66 424	0.36 360	0.24 544	0.16 477	0.24 532	0.20 493	0.21 478	0.18 425

Hybrid-DGEV-03	0.45 406	0.19 235	0.33 163	0.43 451	0.27 414	0.56 418	0.26 172	0.65 303	0.74 395	0.94 556	1.92 655	0.61 381	0.30 223	0.55 289	0.34 323	0.14 180	0.10 96	0.18 359	0.16 351	0.14 203	0.11 135

DFGA-Net	0.45 406	0.29 517	0.80 584	0.42 430	0.32 528	0.53 389	0.35 370	0.78 412	0.89 503	0.66 374	0.75 347	0.48 297	0.39 340	0.74 485	0.60 522	0.15 259	0.13 373	0.19 403	0.18 435	0.20 454	0.17 405

fast-iter	0.45 406	0.21 329	0.36 218	0.34 129	0.35 556	0.28 129	0.31 283	0.72 374	0.46 249	0.87 514	1.13 548	1.09 583	0.76 564	0.69 452	0.56 512	0.12 61	0.10 96	0.17 306	0.17 407	0.17 370	0.15 328

CoSv	0.45 406	0.21 329	0.36 218	0.34 129	0.35 556	0.28 129	0.31 283	0.72 374	0.46 249	0.87 514	1.13 548	1.09 583	0.76 564	0.69 452	0.56 512	0.12 61	0.10 96	0.17 306	0.17 407	0.17 370	0.15 328

U	0.45 406	0.16 98	0.32 142	0.40 346	0.71 671	3.55 704	0.20 47	0.41 113	0.38 190	0.26 89	0.23 48	0.24 87	0.22 98	0.26 10	0.22 82	0.15 259	0.09 27	0.88 682	0.13 236	0.13 151	0.11 135

CASS	0.45 406	0.27 491	0.42 317	0.48 533	0.22 209	0.61 452	0.34 344	0.97 489	0.62 319	0.71 406	0.85 417	0.61 381	0.55 443	0.57 314	0.41 410	0.29 592	0.16 477	0.22 493	0.18 435	0.22 502	0.28 570
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 406	0.25 456	0.43 332	0.45 496	0.28 440	0.70 507	0.34 344	0.94 474	0.76 409	0.75 430	0.80 382	0.65 409	0.49 401	0.64 408	0.51 490	0.20 469	0.14 413	0.22 493	0.19 466	0.18 399	0.18 425

RAFT_CTSACE	0.45 406	0.20 285	0.44 344	0.45 496	0.27 414	0.34 229	0.39 454	0.60 263	0.73 386	0.76 437	1.44 621	0.83 495	0.38 327	1.08 606	0.26 201	0.12 61	0.13 373	0.18 359	0.16 351	0.15 270	0.11 135

iRaft-Stereo_5w	0.45 406	0.21 329	0.48 408	0.42 430	0.28 440	0.31 181	0.54 572	0.63 286	0.62 319	0.62 331	0.89 440	1.01 558	0.69 530	0.75 491	0.66 541	0.13 118	0.12 300	0.17 306	0.15 313	0.14 203	0.15 328

RAFT	0.45 406	0.22 370	0.45 357	0.47 525	0.26 379	0.54 396	0.47 525	0.66 314	0.58 310	0.80 454	0.82 395	0.94 537	0.57 452	0.75 491	0.34 323	0.17 373	0.15 445	0.22 493	0.20 493	0.16 329	0.12 196

DMCA	0.45 406	0.26 473	0.50 435	0.38 270	0.28 440	0.51 375	0.34 344	0.93 469	0.68 358	0.75 430	0.83 401	0.79 481	0.53 425	0.51 259	0.54 505	0.21 486	0.16 477	0.21 478	0.16 351	0.19 435	0.21 505

Select-FE	0.46 417	0.24 430	0.88 595	0.42 430	0.35 556	0.33 212	0.19 28	0.90 460	0.37 181	0.60 319	1.01 494	0.97 544	0.80 582	0.72 471	0.28 244	0.16 319	0.12 300	0.17 306	0.20 493	0.15 270	0.24 539

PAM_32	0.46 417	0.19 235	0.67 530	0.39 302	0.24 298	0.75 528	0.27 196	0.95 481	0.34 141	0.68 385	0.44 206	1.91 667	0.65 509	0.62 380	0.26 201	0.15 259	0.10 96	0.16 258	0.15 313	0.14 203	0.13 246

PAM	0.46 417	0.19 235	0.70 545	0.40 346	0.26 379	0.75 528	0.33 326	0.85 437	0.34 141	0.70 399	0.46 215	1.83 662	0.63 492	0.61 370	0.26 201	0.15 259	0.10 96	0.16 258	0.14 279	0.14 203	0.13 246

UGAM-zero	0.46 417	0.19 235	0.62 499	0.37 231	0.23 264	0.34 229	0.21 73	1.15 571	0.39 202	0.66 374	0.61 290	1.70 659	0.91 607	0.75 491	0.25 171	0.14 180	0.11 228	0.15 218	0.12 189	0.13 151	0.13 246

test_sample3	0.46 417	0.25 456	0.50 435	0.35 175	0.23 264	0.69 502	0.37 410	1.15 571	0.81 447	0.75 430	0.79 379	0.66 414	0.49 401	0.63 393	0.46 464	0.21 486	0.15 445	0.20 436	0.19 466	0.21 478	0.19 460

IER	0.46 417	0.23 392	0.50 435	0.38 270	0.28 440	0.69 502	0.35 370	0.80 420	0.66 347	0.83 488	0.94 455	0.75 464	0.77 571	0.60 361	0.42 418	0.17 373	0.14 413	0.17 306	0.17 407	0.17 370	0.15 328

BSDual-CNN	0.46 417	0.25 456	0.43 332	0.45 496	0.28 440	0.77 535	0.40 466	0.94 474	0.76 409	0.75 430	0.80 382	0.76 471	0.54 437	0.64 408	0.43 426	0.20 469	0.14 413	0.22 493	0.19 466	0.18 399	0.18 425

STrans-v2	0.46 417	0.20 285	0.48 408	0.40 346	0.24 298	0.55 403	0.50 544	1.07 533	0.73 386	0.65 361	1.05 518	0.72 445	0.69 530	0.72 471	0.33 307	0.14 180	0.10 96	0.17 306	0.14 279	0.13 151	0.12 196

Prome-Stereo	0.46 417	0.19 235	0.35 203	0.44 471	0.26 379	0.40 298	0.45 513	0.68 334	0.44 234	0.96 565	1.84 651	0.59 369	0.67 520	0.61 370	0.32 292	0.14 180	0.11 228	0.16 258	0.14 279	0.16 329	0.29 577

ICVP	0.46 417	0.25 456	0.38 249	0.48 533	0.28 440	0.58 430	0.43 501	1.00 499	0.70 366	0.67 379	0.95 464	0.75 464	0.55 443	0.53 275	0.54 505	0.23 531	0.17 498	0.19 403	0.17 407	0.19 435	0.20 485
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 417	0.34 548	0.86 593	0.50 562	0.37 568	0.81 553	0.50 544	0.72 374	0.65 343	0.51 284	0.65 304	0.45 281	0.45 379	0.64 408	0.38 388	0.24 544	0.24 592	0.22 493	0.21 516	0.23 520	0.23 530

CFNet_pseudo	0.46 417	0.24 430	0.52 456	0.37 231	0.27 414	0.58 430	0.30 255	0.86 441	0.88 488	0.82 476	1.03 508	0.75 464	0.47 392	0.58 337	0.44 444	0.17 373	0.12 300	0.24 532	0.16 351	0.24 533	0.19 460

ACVNet	0.46 417	0.23 392	0.36 218	0.39 302	0.28 440	0.58 430	0.40 466	0.87 448	0.80 439	0.64 352	0.96 468	0.79 481	0.60 473	0.63 393	0.67 544	0.17 373	0.15 445	0.16 258	0.15 313	0.18 399	0.15 328

BEATNet_4x	0.46 417	0.32 535	0.56 479	0.37 231	0.19 100	0.63 472	0.35 370	1.01 509	0.72 379	0.77 443	0.83 401	0.70 432	0.59 469	0.68 446	0.53 500	0.16 319	0.12 300	0.16 258	0.14 279	0.24 533	0.16 378

ccs_rob	0.46 417	0.24 430	0.52 456	0.37 231	0.27 414	0.58 430	0.31 283	0.86 441	0.88 488	0.82 476	1.02 503	0.75 464	0.47 392	0.58 337	0.44 444	0.17 373	0.12 300	0.24 532	0.16 351	0.24 533	0.19 460

G2L-ROB	0.47 432	0.19 235	0.42 317	0.35 175	0.22 209	0.57 424	0.42 493	1.14 567	0.71 377	0.84 495	0.75 347	1.09 583	0.53 425	0.74 485	0.53 500	0.17 373	0.12 300	0.14 166	0.12 189	0.17 370	0.19 460

rvit_0105_3	0.47 432	0.34 548	0.77 580	0.54 608	0.31 511	0.49 368	0.47 525	0.63 286	0.79 437	0.65 361	0.59 283	0.64 396	0.50 411	0.65 415	0.39 396	0.29 592	0.27 616	0.29 596	0.28 605	0.21 478	0.20 485

rvit_stereo_0075_2	0.47 432	0.37 566	0.70 545	0.53 601	0.46 627	0.43 330	0.36 393	0.81 424	0.67 352	0.55 304	0.74 345	0.59 369	0.43 363	0.63 393	0.43 426	0.32 615	0.23 582	0.35 622	0.25 576	0.30 577	0.25 546

test_sample5	0.47 432	0.26 473	0.49 421	0.36 205	0.22 209	0.64 480	0.39 454	1.13 558	0.81 447	0.77 443	0.94 455	0.64 396	0.54 437	0.65 415	0.43 426	0.21 486	0.16 477	0.22 493	0.20 493	0.22 502	0.20 485

test_sample4	0.47 432	0.26 473	0.50 435	0.35 175	0.22 209	0.69 502	0.38 432	1.15 571	0.81 447	0.78 447	0.82 395	0.62 388	0.53 425	0.63 393	0.44 444	0.21 486	0.15 445	0.21 478	0.19 466	0.21 478	0.19 460

DispNO	0.47 432	0.23 392	0.71 550	0.39 302	0.31 511	0.60 449	0.38 432	0.89 455	0.77 418	0.75 430	0.84 407	0.72 445	0.54 437	0.73 478	0.46 464	0.19 443	0.14 413	0.20 436	0.18 435	0.16 329	0.17 405

CoDeX	0.47 432	0.20 285	0.49 421	0.42 430	0.25 331	0.75 528	0.36 393	1.27 623	0.80 439	0.82 476	0.96 468	0.62 388	0.57 452	0.60 361	0.36 360	0.17 373	0.12 300	0.17 306	0.15 313	0.16 329	0.14 294

ARAFT	0.47 432	0.24 430	0.79 582	0.42 430	0.25 331	0.55 403	0.55 577	0.75 396	0.81 447	0.89 528	0.75 347	0.73 456	0.47 392	0.88 552	0.37 379	0.15 259	0.12 300	0.23 515	0.22 534	0.14 203	0.13 246

SFCPSM	0.47 432	0.21 329	0.55 473	0.40 346	0.27 414	0.87 572	0.37 410	1.33 634	0.77 418	0.80 454	0.84 407	0.54 331	0.49 401	0.57 314	0.37 379	0.18 409	0.13 373	0.18 359	0.20 493	0.16 329	0.15 328

cf-r	0.47 432	0.23 392	0.41 296	0.39 302	0.23 264	0.59 442	0.37 410	0.88 453	0.85 470	0.72 417	1.05 518	0.94 537	0.62 486	0.56 302	0.54 505	0.21 486	0.14 413	0.17 306	0.19 466	0.15 270	0.15 328

GANet-RSSM	0.47 432	0.21 329	0.37 236	0.38 270	0.25 331	0.58 430	0.36 393	1.07 533	0.78 428	0.68 385	1.01 494	0.86 505	0.67 520	0.62 380	0.44 444	0.21 486	0.15 445	0.18 359	0.18 435	0.18 399	0.17 405

CCAANet	0.47 432	0.20 285	0.47 387	0.41 384	0.28 440	0.67 497	0.31 283	0.99 494	0.75 400	0.63 340	1.22 575	0.69 427	0.52 420	0.79 515	0.42 418	0.14 180	0.13 373	0.19 403	0.19 466	0.15 270	0.19 460

MLCV	0.47 432	0.24 430	0.61 496	0.37 231	0.17 39	0.61 452	0.33 326	0.80 420	0.87 484	0.94 556	1.13 548	0.72 445	0.43 363	0.89 558	0.51 490	0.13 118	0.10 96	0.13 109	0.11 149	0.14 203	0.12 196

G2L-Stereo_test	0.48 445	0.20 285	0.40 285	0.34 129	0.23 264	0.57 424	0.58 588	1.10 544	0.77 418	0.86 506	0.94 455	0.95 539	0.54 437	0.68 446	0.60 522	0.16 319	0.12 300	0.14 166	0.12 189	0.15 270	0.15 328

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 445	0.21 329	1.26 643	0.39 302	0.51 640	0.28 129	0.30 255	1.25 619	0.44 234	0.68 385	1.11 537	0.86 505	0.33 264	0.67 435	0.27 221	0.15 259	0.11 228	0.17 306	0.20 493	0.22 502	0.24 539

DualNet	0.48 445	0.26 473	0.49 421	0.36 205	0.22 209	0.64 480	0.39 454	1.13 558	0.81 447	0.80 454	1.03 508	0.64 396	0.54 437	0.65 415	0.43 426	0.21 486	0.16 477	0.22 493	0.20 493	0.22 502	0.20 485

PCWNet_CMD	0.48 445	0.24 430	0.52 456	0.39 302	0.27 414	0.63 472	0.30 255	0.95 481	0.96 538	0.86 506	1.07 528	0.79 481	0.44 374	0.57 314	0.43 426	0.17 373	0.12 300	0.21 478	0.16 351	0.24 533	0.19 460

gwcnet-sp	0.48 445	0.23 392	0.70 545	0.40 346	0.26 379	0.81 553	0.41 482	0.89 455	0.84 462	0.91 541	0.76 353	0.66 414	0.61 479	0.66 424	0.50 480	0.18 409	0.17 498	0.18 359	0.18 435	0.18 399	0.18 425

scenet	0.48 445	0.23 392	0.70 545	0.40 346	0.26 379	0.81 553	0.41 482	0.89 455	0.84 462	0.91 541	0.76 353	0.66 414	0.61 479	0.66 424	0.50 480	0.18 409	0.17 498	0.18 359	0.18 435	0.18 399	0.18 425

ssnet	0.48 445	0.23 392	0.70 545	0.40 346	0.26 379	0.81 553	0.41 482	0.89 455	0.84 462	0.91 541	0.76 353	0.66 414	0.61 479	0.66 424	0.50 480	0.18 409	0.17 498	0.18 359	0.18 435	0.18 399	0.18 425

Sa-1000	0.48 445	0.24 430	0.41 296	0.45 496	0.25 331	0.59 442	0.34 344	0.81 424	0.93 524	0.82 476	1.50 628	0.53 327	0.45 379	0.92 570	0.30 273	0.15 259	0.12 300	0.21 478	0.19 466	0.15 270	0.13 246

UDGNet	0.48 445	0.77 661	0.50 435	0.48 533	0.31 511	0.41 318	0.34 344	0.70 359	0.92 518	0.65 361	0.60 285	0.58 354	0.43 363	0.63 393	0.41 410	0.32 615	0.15 445	0.66 673	0.19 466	0.36 613	0.21 505

PSMNet-ADL	0.48 445	0.27 491	0.40 285	0.48 533	0.30 489	0.68 500	0.37 410	0.90 460	0.80 439	0.61 327	0.80 382	0.92 532	0.62 486	0.72 471	0.63 533	0.23 531	0.18 522	0.18 359	0.20 493	0.22 502	0.20 485

PSM-AAD	0.48 445	0.20 285	0.37 236	0.43 451	0.23 264	0.56 418	0.50 544	0.65 303	0.70 366	1.07 608	1.12 541	0.58 354	0.92 612	0.61 370	0.32 292	0.15 259	0.11 228	0.25 545	0.26 591	0.18 399	0.43 647

KYRaft	0.48 445	0.20 285	0.38 249	0.44 471	0.23 264	0.44 339	0.37 410	0.66 314	0.41 211	0.94 556	1.73 644	0.79 481	0.41 354	0.63 393	0.31 282	0.16 319	0.11 228	0.18 359	0.22 534	0.16 329	0.78 678

ASMatch	0.48 445	0.19 235	0.45 357	0.39 302	0.28 440	0.37 266	0.26 172	0.74 389	0.68 358	0.76 437	2.34 668	0.61 381	0.52 420	0.62 380	0.37 379	0.14 180	0.12 300	0.17 306	0.15 313	0.14 203	0.21 505

DEmStereo	0.48 445	0.17 147	0.50 435	0.38 270	0.25 331	0.59 442	0.34 344	0.63 286	0.74 395	0.89 528	1.66 640	0.58 354	1.06 634	0.60 361	0.42 418	0.14 180	0.11 228	0.16 258	0.16 351	0.14 203	0.15 328

PSMNet-RSSM	0.48 445	0.22 370	0.38 249	0.42 430	0.25 331	0.50 370	0.37 410	1.10 544	0.77 418	0.70 399	1.06 525	0.84 498	0.64 503	0.62 380	0.47 471	0.23 531	0.15 445	0.23 515	0.25 576	0.20 454	0.19 460

CFNet-ft	0.48 445	0.23 392	0.36 218	0.40 346	0.26 379	0.64 480	0.37 410	0.87 448	0.85 470	0.64 352	1.00 491	1.01 558	0.64 503	0.61 370	0.53 500	0.23 531	0.15 445	0.24 532	0.21 516	0.23 520	0.18 425

MSMDNet	0.48 445	0.24 430	0.52 456	0.39 302	0.27 414	0.63 472	0.30 255	0.96 485	0.96 538	0.86 506	1.07 528	0.79 481	0.44 374	0.57 314	0.43 426	0.17 373	0.12 300	0.20 436	0.16 351	0.23 520	0.19 460

CFNet_RVC	0.48 445	0.23 392	0.36 218	0.40 346	0.26 379	0.64 480	0.37 410	0.87 448	0.85 470	0.64 352	1.00 491	1.01 558	0.64 503	0.61 370	0.53 500	0.23 531	0.15 445	0.24 532	0.21 516	0.23 520	0.18 425

G2L-Stereo	0.49 463	0.23 392	0.48 408	0.43 451	0.26 379	0.47 360	0.42 493	0.93 469	0.78 428	0.84 495	0.86 420	0.91 527	0.52 420	0.78 508	0.70 552	0.20 469	0.17 498	0.22 493	0.18 435	0.17 370	0.21 505

DCVSM-stereo	0.49 463	0.27 491	0.53 463	0.39 302	0.29 470	0.51 375	0.26 172	0.75 396	0.75 400	1.11 618	0.75 347	1.05 571	0.72 551	0.60 361	0.47 471	0.20 469	0.19 541	0.24 532	0.20 493	0.25 542	0.30 586

test_sample6	0.49 463	0.26 473	0.50 435	0.37 231	0.22 209	0.63 472	0.40 466	1.12 556	0.83 457	0.80 454	1.03 508	0.66 414	0.55 443	0.67 435	0.46 464	0.22 513	0.16 477	0.22 493	0.22 534	0.23 520	0.21 505

qqq1	0.49 463	0.23 392	0.62 499	0.34 129	0.20 145	0.62 460	0.34 344	1.21 595	1.02 564	0.81 467	1.01 494	0.71 436	0.65 509	0.84 536	0.34 323	0.19 443	0.15 445	0.14 166	0.12 189	0.15 270	0.14 294

fff1	0.49 463	0.23 392	0.62 499	0.34 129	0.20 145	0.62 460	0.34 344	1.21 595	1.02 564	0.81 467	1.01 494	0.71 436	0.65 509	0.84 536	0.34 323	0.19 443	0.15 445	0.14 166	0.12 189	0.15 270	0.14 294

ff1	0.49 463	0.26 473	0.49 421	0.37 231	0.25 331	0.55 403	0.37 410	0.68 334	1.04 575	0.73 423	0.96 468	0.71 436	0.53 425	1.01 590	0.88 594	0.16 319	0.10 96	0.25 545	0.21 516	0.16 329	0.16 378

GMStereo_Zeroshot	0.49 463	0.44 602	0.74 564	0.49 548	0.27 414	0.56 418	0.29 235	0.73 385	0.76 409	0.86 506	0.94 455	0.91 527	0.36 311	0.74 485	0.43 426	0.26 564	0.14 413	0.26 564	0.15 313	0.36 613	0.18 425

ToySt	0.49 463	0.27 491	0.75 570	0.40 346	0.27 414	0.64 480	0.49 539	0.84 434	0.77 418	0.60 319	0.83 401	0.88 516	0.66 517	0.70 459	0.56 512	0.16 319	0.17 498	0.21 478	0.20 493	0.21 478	0.19 460

anonymousa	0.49 463	0.20 285	0.42 317	0.38 270	0.23 264	0.91 576	0.35 370	0.75 396	0.62 319	0.85 499	1.54 633	1.06 573	0.66 517	0.51 259	0.43 426	0.16 319	0.13 373	0.19 403	0.21 516	0.16 329	0.14 294

hknet	0.49 463	0.25 456	0.51 450	0.45 496	0.29 470	0.77 535	0.40 466	0.94 474	0.83 457	0.75 430	0.80 382	0.97 544	0.61 479	0.73 478	0.45 453	0.18 409	0.14 413	0.22 493	0.19 466	0.18 399	0.18 425

psmg	0.49 463	0.25 456	0.43 332	0.41 384	0.28 440	0.85 568	0.43 501	0.99 494	0.76 409	0.91 541	0.94 455	0.76 471	0.54 437	0.64 408	0.43 426	0.20 469	0.15 445	0.20 436	0.20 493	0.18 399	0.18 425

DRaft	0.49 463	0.17 147	0.47 387	0.37 231	0.25 331	0.58 430	0.40 466	0.65 303	0.85 470	1.02 590	1.75 647	0.50 311	0.82 587	0.63 393	0.40 404	0.13 118	0.11 228	0.16 258	0.16 351	0.14 203	0.15 328

GrayStereo	0.49 463	0.19 235	0.42 317	0.46 517	0.28 440	0.53 389	0.67 614	0.69 343	0.63 330	1.02 590	1.47 627	0.78 479	0.76 564	0.56 302	0.33 307	0.14 180	0.12 300	0.17 306	0.17 407	0.15 270	0.29 577

GwcNet-RSSM	0.49 463	0.24 430	0.42 317	0.40 346	0.23 264	0.55 403	0.38 432	0.93 469	0.93 524	0.71 406	1.16 564	0.86 505	0.60 473	0.62 380	0.66 541	0.21 486	0.14 413	0.19 403	0.20 493	0.16 329	0.15 328

UCFNet_RVC	0.49 463	0.26 473	0.35 203	0.39 302	0.26 379	0.64 480	0.36 393	1.15 571	0.84 462	0.67 379	0.88 436	0.88 516	0.59 469	0.58 337	0.45 453	0.24 544	0.17 498	0.27 578	0.27 598	0.25 542	0.23 530

iResNet	0.49 463	0.29 517	0.79 582	0.42 430	0.21 176	0.61 452	0.40 466	0.82 426	0.99 550	0.87 514	1.12 541	0.69 427	0.53 425	0.78 508	0.51 490	0.15 259	0.11 228	0.14 166	0.12 189	0.17 370	0.15 328

PStereo	0.50 479	0.75 657	0.42 317	0.37 231	0.28 440	0.55 403	0.46 517	0.54 220	0.88 488	0.53 294	0.33 143	0.51 317	0.51 416	0.78 508	0.67 544	0.51 667	0.25 600	0.30 605	0.27 598	0.59 667	0.49 664

CFNet_ucs	0.50 479	0.24 430	0.55 473	0.38 270	0.31 511	0.58 430	0.33 326	0.98 492	0.93 524	0.88 524	1.19 572	0.80 490	0.49 401	0.63 393	0.43 426	0.21 486	0.15 445	0.26 564	0.18 435	0.26 549	0.22 523

NINENet	0.50 479	0.29 517	0.51 450	0.45 496	0.32 528	0.70 507	0.34 344	1.10 544	0.88 488	0.80 454	0.94 455	0.65 409	0.49 401	0.73 478	0.51 490	0.22 513	0.20 553	0.25 545	0.18 435	0.22 502	0.21 505

AACVNet	0.50 479	0.23 392	0.49 421	0.46 517	0.29 470	0.52 381	0.38 432	0.90 460	0.55 298	0.81 467	1.03 508	1.00 554	0.70 543	0.83 531	0.54 505	0.21 486	0.18 522	0.24 532	0.18 435	0.23 520	0.20 485

CrosDoStereo	0.50 479	0.18 190	0.45 357	0.38 270	0.24 298	0.40 298	1.18 679	0.67 324	0.86 475	0.94 556	1.37 605	0.63 390	0.77 571	0.65 415	0.45 453	0.15 259	0.12 300	0.17 306	0.18 435	0.14 203	0.14 294

DeepStereo_LL	0.50 479	0.18 190	0.45 357	0.38 270	0.24 298	0.40 298	1.18 679	0.67 324	0.86 475	0.94 556	1.37 605	0.63 390	0.77 571	0.65 415	0.45 453	0.15 259	0.12 300	0.17 306	0.18 435	0.14 203	0.14 294

THIR-Stereo	0.50 479	0.18 190	0.45 357	0.38 270	0.23 264	0.75 528	0.67 614	0.66 314	0.87 484	1.02 590	1.40 611	0.72 445	0.76 564	0.62 380	0.42 418	0.15 259	0.11 228	0.17 306	0.18 435	0.14 203	0.15 328

AdaStereo	0.50 479	0.32 535	0.47 387	0.48 533	0.25 331	0.67 497	0.32 314	1.17 584	0.88 488	0.75 430	0.99 488	0.75 464	0.49 401	0.67 435	0.46 464	0.27 574	0.12 300	0.28 586	0.18 435	0.23 520	0.18 425
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.
SMFormer	0.51 487	0.23 392	0.62 499	0.34 129	0.20 145	0.62 460	0.34 344	1.21 595	1.02 564	0.81 467	1.01 494	0.71 436	0.65 509	0.84 536	0.55 510	0.19 443	0.15 445	0.18 359	0.16 351	0.18 399	0.18 425

tta	0.51 487	0.23 392	0.62 499	0.34 129	0.20 145	0.62 460	0.34 344	1.21 595	1.02 564	0.81 467	1.01 494	0.71 436	0.65 509	0.84 536	0.55 510	0.19 443	0.15 445	0.18 359	0.16 351	0.15 270	0.14 294

DAS	0.51 487	0.25 456	0.60 494	0.48 533	0.31 511	0.58 430	0.41 482	0.83 431	0.97 541	0.89 528	1.12 541	0.70 432	0.75 561	0.82 523	0.43 426	0.17 373	0.13 373	0.18 359	0.15 313	0.20 454	0.18 425

SepStereo	0.51 487	0.25 456	0.60 494	0.48 533	0.31 511	0.58 430	0.41 482	0.83 431	0.97 541	0.89 528	1.12 541	0.70 432	0.75 561	0.93 576	0.43 426	0.17 373	0.13 373	0.18 359	0.15 313	0.20 454	0.18 425

acv_ft	0.51 487	0.23 392	0.56 479	0.44 471	0.28 440	0.86 571	0.39 454	0.91 465	0.80 439	0.97 570	0.96 468	0.79 481	0.59 469	0.63 393	0.87 591	0.17 373	0.15 445	0.16 258	0.15 313	0.17 370	0.15 328

DMCA-RVC	0.51 487	0.30 526	0.59 488	0.50 562	0.32 528	0.54 396	0.38 432	0.86 441	0.68 358	0.94 556	0.86 420	0.91 527	0.68 526	0.70 459	0.59 520	0.23 531	0.18 522	0.31 606	0.23 551	0.26 549	0.19 460

CFNet	0.51 487	0.29 517	0.46 374	0.41 384	0.27 414	0.70 507	0.32 314	1.13 558	1.00 557	0.72 417	1.07 528	0.85 500	0.60 473	0.76 495	0.52 497	0.19 443	0.14 413	0.23 515	0.23 551	0.21 478	0.16 378

HSM	0.51 487	0.24 430	0.41 296	0.39 302	0.24 298	0.75 528	0.40 466	1.22 603	0.75 400	0.81 467	0.91 447	1.21 605	0.69 530	0.87 549	0.46 464	0.17 373	0.13 373	0.17 306	0.14 279	0.17 370	0.17 405

RT-IGEV	0.52 495	0.19 235	0.59 488	0.40 346	0.25 331	0.79 542	0.62 601	1.15 571	0.74 395	0.89 528	0.99 488	1.18 604	0.61 479	0.65 415	0.31 282	0.19 443	0.13 373	0.17 306	0.13 236	0.15 270	0.20 485

DDVS	0.52 495	0.30 526	0.56 479	0.41 384	0.31 511	0.71 512	0.34 344	0.91 465	0.67 352	0.85 499	0.89 440	1.12 591	0.46 386	0.86 547	0.60 522	0.22 513	0.16 477	0.22 493	0.18 435	0.25 542	0.26 552

UGAM	0.52 495	0.22 370	0.46 374	0.45 496	0.25 331	0.41 318	0.52 563	0.62 276	1.16 608	0.76 437	1.13 548	1.32 623	0.57 452	1.00 589	0.53 500	0.17 373	0.14 413	0.25 545	0.21 516	0.15 270	0.13 246

test_sample7	0.52 495	0.29 517	0.50 435	0.36 205	0.27 414	0.62 460	0.41 482	1.06 529	0.88 488	0.92 549	0.86 420	0.85 500	0.69 530	0.68 446	0.50 480	0.26 564	0.20 553	0.27 578	0.26 591	0.27 560	0.24 539

ac_64	0.52 495	0.22 370	0.50 435	0.45 496	0.28 440	0.80 548	0.45 513	1.02 513	0.61 315	0.91 541	0.83 401	1.07 578	0.68 526	0.74 485	0.70 552	0.21 486	0.18 522	0.20 436	0.19 466	0.18 399	0.15 328

iResNetv2_ROB	0.52 495	0.27 491	0.69 541	0.38 270	0.25 331	0.62 460	0.35 370	1.17 584	1.01 561	0.99 577	1.06 525	0.88 516	0.67 520	0.66 424	0.39 396	0.19 443	0.13 373	0.15 218	0.11 149	0.18 399	0.16 378

iResNet_ROB	0.52 495	0.21 329	0.53 463	0.37 231	0.21 176	0.61 452	0.29 235	1.51 664	1.32 640	0.90 536	1.02 503	0.80 490	0.62 486	0.76 495	0.43 426	0.16 319	0.12 300	0.13 109	0.09 14	0.15 270	0.18 425

coex_refinement	0.53 502	0.21 329	0.39 271	0.44 471	0.30 489	0.76 534	0.39 454	1.09 541	0.90 506	0.85 499	1.12 541	1.00 554	0.56 450	0.63 393	0.81 575	0.21 486	0.13 373	0.16 258	0.16 351	0.20 454	0.21 505

ITSA-stereo	0.53 502	0.28 505	0.52 456	0.40 346	0.23 264	0.56 418	0.34 344	1.24 615	1.24 623	0.80 454	0.81 389	0.72 445	0.58 462	0.82 523	0.65 538	0.21 486	0.17 498	0.23 515	0.21 516	0.22 502	0.26 552

mmx	0.53 502	0.26 473	0.49 421	0.37 231	0.25 331	0.55 403	0.37 410	1.16 579	1.03 569	0.73 423	0.96 468	0.71 436	0.53 425	1.01 590	0.88 594	0.20 469	0.15 445	0.25 545	0.21 516	0.22 502	0.20 485

xxx	0.53 502	0.26 473	0.49 421	0.37 231	0.25 331	0.55 403	0.37 410	1.16 579	1.03 569	0.73 423	0.96 468	0.71 436	0.53 425	1.01 590	0.88 594	0.20 469	0.15 445	0.25 545	0.21 516	0.22 502	0.20 485

AASNet	0.53 502	0.25 456	0.52 456	0.49 548	0.32 528	0.74 522	0.40 466	1.50 661	0.86 475	0.86 506	0.92 451	0.64 396	0.59 469	0.59 355	0.79 570	0.23 531	0.19 541	0.20 436	0.16 351	0.21 478	0.19 460

LMCR-Stereo	0.53 502	0.30 526	0.53 463	0.58 626	0.30 489	0.83 564	0.36 393	1.19 588	0.76 409	0.88 524	1.04 514	0.56 339	0.62 486	0.82 523	0.67 544	0.19 443	0.15 445	0.19 403	0.14 279	0.23 520	0.17 405

RAFT + AFF	0.53 502	0.29 517	0.75 570	0.51 578	0.32 528	0.63 472	0.60 594	1.00 499	0.91 513	0.78 447	0.87 428	0.83 495	0.58 462	0.80 517	0.47 471	0.17 373	0.20 553	0.23 515	0.22 534	0.18 399	0.18 425

UPFNet	0.53 502	0.24 430	0.51 450	0.45 496	0.38 578	0.84 567	0.49 539	0.99 494	0.75 400	0.87 514	0.88 436	0.86 505	0.64 503	0.80 517	0.71 557	0.20 469	0.20 553	0.20 436	0.20 493	0.19 435	0.15 328

RASNet	0.53 502	0.22 370	0.52 456	0.38 270	0.22 209	0.68 500	0.38 432	0.97 489	0.88 488	0.73 423	1.04 514	1.03 565	0.92 612	0.90 560	0.86 585	0.16 319	0.14 413	0.14 166	0.17 407	0.15 270	0.13 246

HSM-Net_RVC	0.53 502	0.22 370	0.35 203	0.37 231	0.21 176	0.85 568	0.37 410	1.23 608	0.93 524	0.90 536	1.15 559	1.26 610	0.63 492	0.72 471	0.48 475	0.17 373	0.13 373	0.16 258	0.15 313	0.17 370	0.15 328
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 502	0.32 535	0.64 514	0.44 471	0.30 489	0.66 492	0.44 510	1.04 520	0.88 488	0.91 541	0.91 447	0.99 550	0.60 473	0.68 446	0.60 522	0.21 486	0.17 498	0.22 493	0.22 534	0.21 478	0.21 505
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 502	0.34 548	0.59 488	0.41 384	0.30 489	0.50 370	0.43 501	1.19 588	0.70 366	0.85 499	1.05 518	0.86 505	0.55 443	0.84 536	0.51 490	0.29 592	0.23 582	0.22 493	0.22 534	0.26 549	0.25 546

rvit_105_1	0.54 514	0.40 589	0.76 575	0.58 626	0.37 568	0.59 442	0.68 619	0.70 359	0.94 531	0.82 476	0.69 324	0.73 456	0.58 462	0.78 508	0.54 505	0.32 615	0.29 625	0.31 606	0.34 635	0.23 520	0.20 485

UNet	0.54 514	0.26 473	0.66 526	0.44 471	0.40 589	0.99 595	0.41 482	0.98 492	0.75 400	0.83 488	0.89 440	1.04 567	0.72 551	0.73 478	0.62 529	0.19 443	0.14 413	0.20 436	0.17 407	0.20 454	0.17 405

1111x	0.55 516	0.22 370	0.46 374	0.38 270	0.20 145	0.66 492	0.43 501	1.23 608	0.99 550	0.71 406	0.99 488	0.95 539	0.69 530	0.90 560	1.08 632	0.18 409	0.17 498	0.18 359	0.19 466	0.20 454	0.18 425

ADLNet2	0.55 516	0.25 456	0.65 520	0.47 525	0.30 489	0.83 564	0.50 544	1.05 525	0.95 537	0.80 454	0.98 483	0.99 550	0.69 530	0.77 503	0.73 560	0.20 469	0.16 477	0.17 306	0.18 435	0.21 478	0.21 505

GEStereo_RVC	0.55 516	0.29 517	0.63 509	0.49 548	0.31 511	0.70 507	0.54 572	1.22 603	0.92 518	0.82 476	0.85 417	0.85 500	0.63 492	0.90 560	0.65 538	0.24 544	0.16 477	0.19 403	0.16 351	0.21 478	0.22 523

ADLNet	0.55 516	0.27 491	0.51 450	0.44 471	0.35 556	0.78 539	0.46 517	1.08 537	0.86 475	0.99 577	0.98 483	0.92 532	0.63 492	0.69 452	0.81 575	0.22 513	0.16 477	0.22 493	0.22 534	0.21 478	0.21 505

MMNet	0.55 516	0.25 456	0.61 496	0.43 451	0.34 549	1.07 609	0.39 454	0.87 448	0.91 513	0.91 541	0.93 454	0.86 505	0.76 564	0.81 520	0.76 565	0.15 259	0.14 413	0.18 359	0.19 466	0.20 454	0.16 378

delet	0.55 516	0.24 430	0.55 473	0.44 471	0.33 540	1.07 609	0.50 544	1.00 499	0.86 475	0.85 499	0.96 468	0.90 525	0.63 492	0.83 531	0.74 563	0.18 409	0.18 522	0.20 436	0.21 516	0.16 329	0.15 328

psm_up	0.55 516	0.26 473	0.47 387	0.49 548	0.32 528	0.65 490	0.56 583	1.04 520	0.82 452	0.82 476	0.88 436	1.01 558	0.94 618	0.74 485	0.61 526	0.21 486	0.25 600	0.26 564	0.23 551	0.21 478	0.20 485

hitnet-ft	0.55 516	0.27 491	0.39 271	0.41 384	0.28 440	0.78 539	0.40 466	0.92 467	0.90 506	0.82 476	1.01 494	1.13 597	0.70 543	0.78 508	0.67 544	0.28 585	0.20 553	0.28 586	0.22 534	0.29 568	0.26 552

DSFCA	0.55 516	0.25 456	0.62 499	0.40 346	0.36 561	0.74 522	0.52 563	1.04 520	0.82 452	1.06 605	0.84 407	0.89 520	0.63 492	0.99 586	0.58 515	0.25 554	0.21 564	0.21 478	0.21 516	0.21 478	0.19 460

FADNet_RVC	0.55 516	0.37 566	1.17 633	0.44 471	0.31 511	0.56 418	0.34 344	1.06 529	0.88 488	0.67 379	0.90 444	0.61 381	0.65 509	0.93 576	0.70 552	0.21 486	0.18 522	0.26 564	0.23 551	0.31 583	0.28 570

STTStereo	0.55 516	0.37 566	0.76 575	0.44 471	0.31 511	0.60 449	0.44 510	0.96 485	0.86 475	0.99 577	0.90 444	0.96 542	0.58 462	0.71 465	0.61 526	0.25 554	0.23 582	0.26 564	0.32 629	0.24 533	0.23 530

Selective-IGEV-i16pc	0.56 527	0.20 285	1.13 626	0.40 346	0.31 511	2.00 678	0.66 611	0.68 334	1.11 598	0.51 284	0.81 389	0.68 422	0.36 311	0.67 435	0.40 404	0.31 603	0.17 498	0.17 306	0.18 435	0.19 435	0.20 485

ISRNet	0.56 527	0.24 430	0.66 526	0.56 618	0.36 561	0.44 339	0.25 149	0.82 426	0.84 462	1.07 608	1.25 584	0.91 527	0.60 473	0.66 424	0.58 515	0.35 634	0.26 607	0.36 627	0.33 632	0.30 577	0.42 641

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 527	3.08 717	2.43 686	0.31 52	0.18 69	0.29 141	0.20 47	0.37 73	0.32 125	0.28 123	0.24 62	0.18 21	0.18 40	0.31 59	0.22 82	1.09 693	0.08 2	0.17 306	0.16 351	0.14 203	0.97 692

CSP-Net	0.56 527	0.27 491	0.49 421	0.41 384	0.28 440	1.22 635	0.50 544	1.23 608	0.72 379	0.95 564	0.95 464	0.89 520	0.62 486	0.83 531	0.62 529	0.26 564	0.17 498	0.17 306	0.17 407	0.18 399	0.17 405

FTStereo	0.56 527	0.20 285	0.37 236	0.41 384	0.25 331	0.40 298	0.79 647	0.66 314	0.43 226	1.09 614	3.27 690	0.70 432	0.73 554	0.55 289	0.33 307	0.14 180	0.13 373	0.19 403	0.17 407	0.15 270	0.30 586

RAFT-RH_RVC	0.56 527	0.17 147	0.41 296	0.37 231	0.23 264	0.57 424	0.24 137	0.60 263	0.70 366	1.19 628	3.94 702	0.56 339	0.38 327	0.65 415	0.36 360	0.13 118	0.11 228	0.20 436	0.14 279	0.12 101	0.13 246

HGLStereo	0.56 527	0.28 505	0.57 483	0.50 562	0.37 568	0.80 548	0.45 513	1.02 513	0.78 428	0.86 506	1.14 553	0.89 520	0.82 587	0.76 495	0.73 560	0.21 486	0.20 553	0.19 403	0.18 435	0.19 435	0.21 505

FADNet-RVC-Resample	0.56 527	0.33 543	1.16 629	0.49 548	0.34 549	0.71 512	0.43 501	1.01 509	0.93 524	0.82 476	0.87 428	0.74 462	0.67 520	0.73 478	0.45 453	0.18 409	0.18 522	0.26 564	0.27 598	0.26 549	0.27 563

DualNet (step1)	0.57 535	0.36 559	0.72 555	0.38 270	0.30 489	0.71 512	0.43 501	1.06 529	0.88 488	0.92 549	0.86 420	0.85 500	0.69 530	0.68 446	0.50 480	0.41 649	0.20 553	0.40 640	0.41 654	0.36 613	0.33 605

LL-Strereo	0.57 535	0.27 491	0.68 535	0.48 533	0.34 549	0.39 292	0.48 533	0.94 474	0.97 541	0.83 488	0.78 369	1.10 587	1.18 646	1.33 641	0.49 478	0.17 373	0.14 413	0.22 493	0.19 466	0.16 329	0.17 405

CRFU-Net	0.57 535	0.27 491	0.57 483	0.46 517	0.30 489	1.20 633	0.52 563	1.10 544	0.56 306	1.00 582	0.98 483	1.06 573	0.79 578	0.81 520	0.71 557	0.21 486	0.19 541	0.18 359	0.16 351	0.18 399	0.19 460

TDLM	0.57 535	0.33 543	0.49 421	0.51 578	0.30 489	0.66 492	0.73 639	1.03 517	1.01 561	0.82 476	1.10 536	0.84 498	0.70 543	0.86 547	0.58 515	0.28 585	0.17 498	0.25 545	0.22 534	0.26 549	0.19 460

CVANet_RVC	0.57 535	0.33 543	0.44 344	0.47 525	0.32 528	0.67 497	0.61 599	1.05 525	0.93 524	0.85 499	1.04 514	1.01 558	0.73 554	0.83 531	0.52 497	0.29 592	0.19 541	0.27 578	0.25 576	0.31 583	0.21 505

AANet_RVC	0.57 535	0.32 535	0.54 468	0.45 496	0.27 414	0.57 424	0.48 533	1.00 499	1.28 635	0.86 506	1.33 600	0.87 511	0.58 462	1.07 603	0.75 564	0.18 409	0.12 300	0.15 218	0.13 236	0.18 399	0.18 425

NOSS_ROB	0.57 535	0.39 584	0.39 271	0.44 471	0.30 489	0.73 521	0.54 572	1.03 517	1.08 594	0.67 379	0.87 428	0.76 471	0.57 452	0.77 503	0.47 471	0.38 642	0.38 661	0.44 648	0.42 658	0.37 618	0.34 613

ssnet_v2	0.58 542	0.28 505	0.56 479	0.43 451	0.29 470	0.95 585	0.59 591	1.13 558	0.99 550	0.93 553	0.80 382	0.99 550	0.64 503	0.82 523	0.94 610	0.25 554	0.22 572	0.23 515	0.24 567	0.20 454	0.19 460

dad	0.58 542	0.50 617	0.64 514	0.43 451	0.30 489	0.59 442	0.36 393	0.78 412	1.25 629	1.01 587	1.17 566	1.15 601	0.53 425	0.68 446	0.50 480	0.35 634	0.23 582	0.37 632	0.21 516	0.29 568	0.20 485

SACVNet	0.58 542	0.34 548	0.55 473	0.55 615	0.36 561	0.63 472	0.48 533	1.13 558	0.77 418	1.02 590	1.06 525	1.02 563	0.74 557	0.90 560	0.51 490	0.27 574	0.21 564	0.25 545	0.24 567	0.29 568	0.36 620

pcwnet_v2	0.58 542	0.28 505	0.84 587	0.45 496	0.35 556	0.61 452	0.35 370	1.27 623	1.21 618	0.99 577	1.27 587	0.72 445	0.58 462	0.67 435	0.48 475	0.27 574	0.21 564	0.24 532	0.23 551	0.29 568	0.29 577

PS-NSSS	0.58 542	0.44 602	0.62 499	0.42 430	0.33 540	0.66 492	0.58 588	1.02 513	0.86 475	0.77 443	1.28 589	0.72 445	0.64 503	0.82 523	0.59 520	0.31 603	0.26 607	0.40 640	0.27 598	0.33 596	0.26 552

StereoDRNet-Refined	0.58 542	0.32 535	0.54 468	0.46 517	0.30 489	0.96 588	0.40 466	1.00 499	0.94 531	1.12 619	1.08 531	0.96 542	0.67 520	0.90 560	0.89 604	0.17 373	0.13 373	0.22 493	0.21 516	0.20 454	0.19 460
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 542	0.28 505	0.47 387	0.49 548	0.32 528	0.77 535	0.50 544	0.99 494	0.92 518	1.04 599	1.14 553	1.21 605	0.69 530	0.88 552	0.69 549	0.20 469	0.20 553	0.22 493	0.22 534	0.21 478	0.18 425

CBFPSM	0.59 549	0.22 370	1.31 649	0.38 270	0.27 414	1.12 621	0.65 608	0.79 416	0.82 452	0.80 454	0.81 389	1.35 632	0.87 600	0.67 435	0.76 565	0.16 319	0.15 445	0.15 218	0.16 351	0.17 370	0.22 523

HBP-ISP	0.59 549	0.45 606	0.43 332	0.45 496	0.33 540	0.70 507	0.28 226	1.11 550	1.00 557	0.83 488	1.18 568	0.65 409	0.68 526	0.88 552	0.52 497	0.35 634	0.38 661	0.47 653	0.41 654	0.38 622	0.31 596

CBMV_ROB	0.59 549	0.37 566	0.38 249	0.39 302	0.28 440	0.74 522	0.28 226	1.00 499	0.98 545	0.94 556	1.25 584	0.81 493	0.78 576	0.87 549	0.50 480	0.36 638	0.37 659	0.43 646	0.40 649	0.33 596	0.30 586

FADNet-RVC	0.60 552	0.53 632	1.14 628	0.46 517	0.39 584	0.61 452	0.39 454	1.12 556	0.87 484	0.70 399	0.84 407	1.04 567	0.55 443	0.94 583	0.69 549	0.26 564	0.25 600	0.28 586	0.28 605	0.31 583	0.31 596

NVstereo2D	0.60 552	0.30 526	0.75 570	0.48 533	0.43 608	0.89 573	0.48 533	1.05 525	1.15 607	0.66 374	0.86 420	0.88 516	0.70 543	0.99 586	0.65 538	0.32 615	0.15 445	0.28 586	0.20 493	0.40 625	0.36 620

FADNet	0.61 554	0.51 621	1.10 622	0.45 496	0.44 615	0.65 490	0.41 482	1.19 588	1.05 579	0.70 399	0.84 407	0.98 548	0.66 517	0.82 523	0.50 480	0.29 592	0.30 630	0.27 578	0.30 613	0.46 644	0.35 618

ACV-stereo	0.62 555	0.34 548	1.00 611	0.43 451	0.31 511	1.20 633	0.40 466	0.75 396	0.83 457	0.64 352	0.77 357	2.10 671	1.03 631	0.81 520	0.64 536	0.21 486	0.17 498	0.18 359	0.18 435	0.21 478	0.21 505

SGM-Forest	0.62 555	0.32 535	0.39 271	0.43 451	0.30 489	1.02 599	0.55 577	1.09 541	1.05 579	1.06 605	1.18 568	1.10 587	0.67 520	0.88 552	0.62 529	0.31 603	0.33 651	0.33 618	0.30 613	0.30 577	0.28 570
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 557	0.28 505	0.99 610	0.40 346	0.30 489	1.03 602	0.56 583	1.10 544	0.99 550	0.97 570	1.22 575	1.06 573	0.69 530	1.07 603	0.95 613	0.19 443	0.11 228	0.16 258	0.13 236	0.22 502	0.21 505

fast-acv-ft	0.64 558	0.30 526	0.73 559	0.45 496	0.34 549	1.17 629	0.49 539	0.86 441	0.98 545	1.02 590	1.36 602	1.29 615	0.85 595	0.76 495	0.81 575	0.21 486	0.23 582	0.23 515	0.23 551	0.21 478	0.20 485

StereoDRNet	0.64 558	0.33 543	0.68 535	0.51 578	0.43 608	1.03 602	0.53 568	1.47 657	0.99 550	1.10 616	0.87 428	1.07 578	0.71 547	0.82 523	0.88 594	0.23 531	0.19 541	0.25 545	0.23 551	0.27 560	0.19 460

PSMNet_ROB	0.64 558	0.37 566	0.65 520	0.56 618	0.42 602	0.97 590	0.83 650	1.21 595	0.92 518	0.79 452	1.02 503	1.08 580	0.63 492	0.82 523	0.91 608	0.29 592	0.20 553	0.31 606	0.31 621	0.26 549	0.23 530

CBMV	0.64 558	0.35 554	0.41 296	0.42 430	0.25 331	1.01 597	0.77 643	1.13 558	1.09 596	1.17 624	1.22 575	1.04 567	0.75 561	0.88 552	0.63 533	0.28 585	0.30 630	0.34 620	0.30 613	0.26 549	0.26 552
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 562	0.36 559	1.30 648	0.39 302	0.26 379	0.57 424	0.63 603	0.80 420	1.03 569	0.80 454	1.43 618	0.91 527	0.76 564	1.08 606	1.87 674	0.16 319	0.12 300	0.17 306	0.14 279	0.20 454	0.16 378

TCMNet	0.66 562	0.39 584	0.98 609	0.59 630	0.61 660	0.96 588	0.55 577	1.05 525	0.90 506	0.84 495	1.14 553	0.89 520	0.65 509	0.85 542	1.01 625	0.26 564	0.26 607	0.31 606	0.28 605	0.32 589	0.29 577

YMNet	0.66 562	0.38 576	0.90 600	0.52 591	0.46 627	1.08 613	0.49 539	1.00 499	0.77 418	1.18 626	1.29 593	1.12 591	0.74 557	0.85 542	0.86 585	0.27 574	0.31 639	0.25 545	0.25 576	0.24 533	0.23 530

YMNet_1	0.66 562	0.38 576	0.90 600	0.52 591	0.46 627	1.08 613	0.49 539	1.00 499	0.77 418	1.18 626	1.29 593	1.12 591	0.74 557	0.85 542	0.86 585	0.27 574	0.31 639	0.25 545	0.25 576	0.24 533	0.23 530

DRN-Test	0.66 562	0.32 535	0.66 526	0.50 562	0.39 584	1.15 625	0.61 599	1.49 660	1.01 561	1.12 619	1.08 531	1.06 573	0.69 530	0.77 503	0.94 610	0.23 531	0.17 498	0.26 564	0.25 576	0.25 542	0.21 505

iinet-f	0.67 567	0.26 473	2.15 680	0.39 302	0.31 511	1.19 632	0.56 583	0.84 434	0.84 462	0.80 454	1.17 566	1.05 571	0.84 594	0.71 465	1.21 643	0.20 469	0.18 522	0.17 306	0.15 313	0.20 454	0.20 485

GASNet	0.67 567	0.72 654	0.96 606	0.70 662	0.48 632	0.62 460	0.47 525	1.08 537	1.03 569	0.94 556	0.82 395	0.93 535	0.83 592	1.33 641	0.80 572	0.31 603	0.22 572	0.29 596	0.28 605	0.44 637	0.24 539

FINET	0.67 567	0.42 595	1.00 611	0.46 517	0.43 608	0.83 564	0.89 658	1.08 537	1.50 656	0.87 514	1.14 553	0.71 436	0.68 526	0.92 570	0.70 552	0.36 638	0.30 630	0.26 564	0.24 567	0.35 607	0.33 605

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 567	0.81 664	0.73 559	0.53 601	0.37 568	1.40 647	0.53 568	1.04 520	0.79 437	0.88 524	0.94 455	0.95 539	0.53 425	0.93 576	0.58 515	0.39 644	0.30 630	0.57 668	0.31 621	0.53 658	0.30 586

PA-Net	0.67 567	0.43 597	0.83 586	0.50 562	0.53 645	0.94 582	0.68 619	1.10 544	1.14 606	0.80 454	0.88 436	0.87 511	0.77 571	1.02 595	0.88 594	0.24 544	0.41 668	0.29 596	0.44 659	0.26 549	0.34 613
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 572	0.36 559	1.10 622	0.51 578	0.42 602	1.08 613	0.50 544	1.21 595	1.16 608	1.00 582	1.37 605	1.06 573	0.79 578	0.92 570	0.94 610	0.25 554	0.24 592	0.24 532	0.22 534	0.23 520	0.26 552

NaN_ROB	0.69 572	0.44 602	0.69 541	0.51 578	0.33 540	0.97 590	1.06 673	1.22 603	1.19 614	1.24 638	0.96 468	1.08 580	0.78 576	1.20 623	0.67 544	0.24 544	0.30 630	0.23 515	0.24 567	0.23 520	0.25 546

GANet	0.70 574	0.37 566	0.55 473	0.51 578	0.34 549	0.94 582	0.96 666	1.08 537	0.94 531	1.04 599	1.98 659	1.13 597	0.88 604	1.12 613	0.66 541	0.25 554	0.26 607	0.27 578	0.22 534	0.31 583	0.22 523

DISCO	0.70 574	0.26 473	0.68 535	0.44 471	0.31 511	1.14 623	0.51 560	1.23 608	1.23 621	0.81 467	1.05 518	1.50 647	0.85 595	1.82 672	1.03 626	0.19 443	0.15 445	0.18 359	0.16 351	0.24 533	0.23 530

XPNet_ROB	0.70 574	0.35 554	0.68 535	0.52 591	0.40 589	0.79 542	0.85 656	1.16 579	0.94 531	1.33 645	1.15 559	1.38 634	0.83 592	1.03 597	0.90 606	0.32 615	0.25 600	0.26 564	0.24 567	0.31 583	0.28 570

ETE_ROB	0.70 574	0.49 613	0.73 559	0.56 618	0.36 561	0.79 542	0.87 657	1.14 567	0.93 524	1.19 628	1.18 568	1.39 635	0.82 587	0.99 586	0.80 572	0.26 564	0.21 564	0.31 606	0.26 591	0.33 596	0.34 613

Wz-Net-LNSev	0.71 578	0.51 621	1.36 658	0.50 562	0.41 596	1.15 625	0.69 624	1.21 595	1.07 591	1.02 590	1.12 541	1.08 580	0.87 600	0.89 558	0.89 604	0.24 544	0.22 572	0.21 478	0.19 466	0.26 549	0.26 552

APVNet	0.71 578	0.37 566	0.89 599	0.56 618	0.45 619	1.18 631	0.68 619	1.41 651	0.85 470	0.81 467	1.15 559	1.04 567	0.81 583	1.10 610	1.17 640	0.26 564	0.28 620	0.32 613	0.31 621	0.29 568	0.30 586

Syn2CoEx	0.71 578	0.51 621	0.95 604	0.64 645	0.45 619	0.91 576	0.53 568	1.48 658	1.13 603	0.93 553	1.35 601	1.02 563	0.99 626	0.92 570	0.80 572	0.30 599	0.27 616	0.28 586	0.24 567	0.23 520	0.24 539

DANet	0.71 578	0.45 606	0.91 602	0.59 630	0.40 589	0.81 553	0.40 466	0.97 489	0.84 462	1.20 633	1.22 575	1.33 626	0.88 604	1.16 617	1.24 644	0.27 574	0.23 582	0.31 606	0.25 576	0.35 607	0.32 600
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 582	0.35 554	0.64 514	0.53 601	0.67 666	1.31 643	0.67 614	1.20 593	1.18 612	1.05 601	0.87 428	1.27 612	0.93 617	0.93 576	1.27 648	0.22 513	0.16 477	0.26 564	0.23 551	0.40 625	0.39 634

NCCL2	0.72 582	0.41 593	0.65 520	0.64 645	0.44 615	0.98 594	1.20 681	1.11 550	1.00 557	0.98 575	0.96 468	1.49 646	0.87 600	0.90 560	0.79 570	0.31 603	0.26 607	0.39 637	0.39 647	0.32 589	0.32 600

FAT-Stereo	0.73 584	0.33 543	0.75 570	0.49 548	0.37 568	0.71 512	0.59 591	1.36 643	1.30 638	1.03 598	1.40 611	1.59 656	1.15 642	0.87 549	0.86 585	0.28 585	0.28 620	0.28 586	0.23 551	0.28 564	0.38 631

DStereoRT	0.74 585	0.19 235	0.50 435	0.51 578	0.33 540	1.10 617	0.34 344	0.82 426	0.76 409	0.78 447	1.05 518	0.51 317	0.73 554	0.76 495	0.48 475	0.16 319	0.13 373	3.96 723	1.37 713	0.19 435	0.14 294

S-Stereo	0.74 585	0.35 554	0.96 606	0.56 618	0.45 619	0.82 561	0.60 594	1.24 615	1.60 668	0.96 565	1.41 613	1.12 591	0.94 618	0.80 517	1.04 629	0.26 564	0.31 639	0.28 586	0.25 576	0.32 589	0.47 658

LALA_ROB	0.74 585	0.43 597	0.69 541	0.54 608	0.40 589	1.01 597	0.95 665	1.21 595	1.07 591	1.22 635	1.12 541	1.56 653	0.79 578	1.04 599	0.86 585	0.33 624	0.22 572	0.35 622	0.30 613	0.35 607	0.31 596

w-ln-seven-2	0.76 588	0.43 597	2.32 682	0.52 591	0.38 578	0.90 575	0.65 608	1.11 550	1.12 602	1.19 628	1.28 589	1.09 583	0.99 626	1.07 603	0.87 591	0.20 469	0.19 541	0.23 515	0.22 534	0.26 549	0.22 523

PSMNet-RUCA	0.76 588	0.75 657	1.08 621	1.01 679	0.90 676	0.69 502	0.50 544	1.11 550	1.03 569	0.78 447	1.11 537	0.80 490	0.72 551	0.88 552	0.63 533	0.53 673	0.27 616	0.76 676	0.46 660	0.66 671	0.47 658

Wz-Net-MNSev	0.76 588	0.40 589	1.34 653	0.50 562	0.40 589	1.44 653	0.83 650	1.15 571	1.16 608	1.25 640	1.20 573	1.13 597	0.81 583	1.16 617	1.00 624	0.22 513	0.19 541	0.24 532	0.23 551	0.28 564	0.26 552

DGSMNet	0.76 588	0.55 634	1.29 647	0.58 626	0.62 661	0.94 582	0.70 629	1.26 621	1.11 598	0.83 488	1.24 582	1.00 554	0.71 547	1.03 597	0.81 575	0.34 630	0.29 625	0.41 644	0.40 649	0.57 664	0.55 671

RP	0.76 588	0.36 559	0.63 509	0.66 653	0.58 657	0.80 548	0.55 577	1.14 567	1.22 620	0.97 570	1.65 638	1.43 640	1.32 656	1.01 590	0.84 580	0.33 624	0.30 630	0.36 627	0.30 613	0.34 602	0.34 613

edge stereo	0.76 588	0.38 576	0.74 564	0.52 591	0.43 608	0.80 548	0.53 568	1.28 626	1.06 585	1.28 641	1.38 610	1.81 661	1.11 639	1.08 606	0.85 584	0.33 624	0.32 645	0.41 644	0.28 605	0.32 589	0.36 620

NCC-stereo	0.78 594	0.40 589	0.76 575	0.61 638	0.67 666	0.81 553	0.69 624	1.54 669	1.11 598	0.90 536	1.36 602	1.33 626	1.16 643	1.19 621	0.88 594	0.31 603	0.30 630	0.37 632	0.48 669	0.33 596	0.33 605

Nwc_Net	0.78 594	0.38 576	0.73 559	0.60 636	0.55 649	1.05 607	0.55 577	1.67 678	1.05 579	0.88 524	1.86 653	1.40 637	1.09 637	1.10 610	0.87 591	0.30 599	0.25 600	0.36 627	0.38 643	0.29 568	0.29 577

Abc-Net	0.78 594	0.40 589	0.76 575	0.61 638	0.67 666	0.81 553	0.69 624	1.54 669	1.11 598	0.90 536	1.36 602	1.33 626	1.16 643	1.19 621	0.88 594	0.31 603	0.30 630	0.37 632	0.48 669	0.33 596	0.33 605
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 597	0.59 639	0.71 550	0.65 650	0.65 664	0.92 581	0.58 588	1.29 627	1.05 579	1.07 608	1.45 624	1.47 644	1.03 631	1.21 627	0.88 594	0.32 615	0.30 630	0.48 658	0.40 649	0.37 618	0.37 625

stereogan	0.80 598	0.31 531	0.71 550	0.59 630	0.50 636	1.72 670	0.48 533	1.35 640	1.37 643	1.00 582	1.46 626	1.56 653	0.95 621	1.29 636	0.84 580	0.28 585	0.29 625	0.29 596	0.25 576	0.38 622	0.38 631

ADCRef	0.80 598	0.43 597	1.32 651	0.50 562	0.45 619	1.07 609	0.51 560	1.07 533	0.98 545	1.17 624	1.42 615	0.87 511	0.91 607	0.85 542	3.19 694	0.18 409	0.16 477	0.23 515	0.23 551	0.22 502	0.21 505

GANetREF_RVC	0.80 598	0.75 657	0.86 593	0.66 653	0.42 602	1.15 625	0.98 667	1.14 567	1.19 614	1.01 587	1.02 503	1.10 587	0.90 606	1.15 615	0.76 565	0.48 662	0.39 665	0.57 668	0.38 643	0.63 669	0.46 653
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
AF-Net	0.81 601	0.39 584	0.68 535	0.64 645	0.54 647	0.91 576	0.51 560	1.61 674	1.31 639	0.96 565	2.02 661	1.46 641	1.26 654	1.11 612	0.99 620	0.32 615	0.24 592	0.39 637	0.27 598	0.30 577	0.25 546

SQANet	0.82 602	0.74 656	0.67 530	1.13 683	0.98 684	1.11 618	0.47 525	1.07 533	0.83 457	0.91 541	1.05 518	1.03 565	0.74 557	1.01 590	0.64 536	0.61 676	0.24 592	1.03 686	0.35 638	1.18 689	0.58 672

Anonymous_2	0.82 602	0.44 602	0.63 509	0.40 346	0.43 608	0.80 548	0.52 563	0.72 374	0.77 418	0.71 406	0.60 285	0.87 511	0.76 564	0.75 491	0.58 515	0.52 669	0.54 683	0.54 666	4.82 725	0.56 662	0.40 637

ccnet	0.82 602	0.57 637	0.75 570	0.54 608	0.59 658	1.09 616	0.66 611	1.38 646	0.94 531	1.12 619	1.44 621	1.29 615	0.92 612	0.95 585	1.24 644	0.49 664	0.42 670	0.50 663	0.47 667	0.51 653	0.46 653

psmorigin	0.82 602	0.51 621	2.09 678	0.49 548	0.41 596	0.85 568	0.50 544	1.04 520	0.88 488	1.45 650	1.43 618	1.50 647	1.06 634	1.22 629	0.97 616	0.31 603	0.32 645	0.27 578	0.27 598	0.33 596	0.42 641

CC-Net-ROB	0.82 602	0.96 676	0.85 588	0.58 626	0.45 619	1.27 641	0.70 629	1.17 584	1.02 564	0.83 488	1.23 580	0.90 525	0.77 571	1.06 600	0.69 549	0.46 658	0.34 653	1.71 694	0.38 643	0.59 667	0.36 620

GCST	0.83 607	1.22 687	0.74 564	1.58 691	1.01 686	1.06 608	0.23 118	0.78 412	0.78 428	0.97 570	0.65 304	0.78 479	0.35 283	0.92 570	0.34 323	0.96 687	0.65 689	1.20 688	0.81 692	0.91 678	0.70 675

aanetorigin	0.83 607	0.56 635	1.87 675	0.49 548	0.38 578	0.56 418	0.66 611	0.70 359	1.00 557	2.42 691	2.02 661	1.31 618	1.18 646	0.93 576	1.13 639	0.20 469	0.18 522	0.20 436	0.19 466	0.27 560	0.30 586

CSAN	0.83 607	0.49 613	0.77 580	0.60 636	0.41 596	1.14 623	1.06 673	1.19 588	1.46 654	1.32 643	1.43 618	1.37 633	1.19 648	1.27 635	0.86 585	0.39 644	0.31 639	0.36 627	0.37 640	0.35 607	0.34 613

SDNR	0.86 610	0.37 566	1.47 664	0.40 346	0.38 578	3.38 703	0.33 326	0.90 460	0.98 545	0.99 577	2.09 664	0.59 369	0.71 547	1.29 636	0.70 552	0.51 667	0.56 685	0.36 627	0.26 591	0.43 636	0.46 653

RTSC	0.87 611	0.48 609	1.23 640	0.52 591	0.37 568	1.13 622	0.50 544	1.34 636	1.79 674	1.51 654	1.24 582	1.12 591	0.81 583	1.62 660	2.16 680	0.25 554	0.19 541	0.23 515	0.24 567	0.30 577	0.31 596

PWC_ROB	0.87 611	0.52 629	1.28 644	0.50 562	0.32 528	0.91 576	0.37 410	1.36 643	1.46 654	1.61 661	2.59 679	1.16 602	1.01 630	1.34 643	1.40 656	0.25 554	0.18 522	0.28 586	0.20 493	0.29 568	0.28 570

UDG	0.88 613	0.82 667	0.67 530	1.00 678	0.96 681	1.02 599	0.57 587	1.13 558	0.99 550	0.90 536	0.97 481	1.31 618	0.99 626	0.85 542	0.84 580	0.54 674	0.32 645	1.77 695	0.40 649	0.94 680	0.66 674

FBW_ROB	0.88 613	0.50 617	0.85 588	0.55 615	0.40 589	1.17 629	0.78 645	1.50 661	1.37 643	1.33 645	1.27 587	1.48 645	1.00 629	2.57 696	0.98 619	0.25 554	0.32 645	0.45 649	0.30 613	0.34 602	0.28 570

XQC	0.89 615	0.65 648	1.31 649	0.67 656	0.52 644	1.22 635	0.68 619	1.26 621	1.52 657	1.14 622	1.11 537	1.28 614	1.04 633	1.40 651	1.77 668	0.38 642	0.24 592	0.37 632	0.31 621	0.53 658	0.47 658

DeepPrunerF	0.89 615	0.52 629	3.43 694	0.68 659	0.81 673	0.72 520	0.72 637	1.22 603	1.99 680	0.93 553	1.01 494	0.87 511	0.86 597	1.08 606	0.95 613	0.34 630	0.28 620	0.43 646	0.39 647	0.30 577	0.32 600

PWCDC_ROB	0.89 615	0.49 613	0.80 584	0.74 666	0.40 589	1.03 602	0.39 454	1.33 634	2.35 691	1.02 590	3.77 697	0.81 493	0.92 612	1.20 623	0.90 606	0.34 630	0.22 572	0.24 532	0.20 493	0.34 602	0.29 577

PASM	0.90 618	0.64 647	1.69 669	0.69 661	0.69 669	0.78 539	0.84 653	1.03 517	1.26 632	1.19 628	1.15 559	1.31 618	0.98 625	1.24 631	1.03 626	0.52 669	0.56 685	0.59 671	0.66 684	0.56 662	0.54 670

Wz-Net-SNSev	0.91 619	0.73 655	2.13 679	0.56 618	0.45 619	0.95 585	1.13 678	1.34 636	1.24 623	1.02 590	1.30 596	1.46 641	0.86 597	1.81 671	1.50 658	0.25 554	0.23 582	0.25 545	0.26 591	0.32 589	0.29 577

MDST_ROB	0.91 619	0.27 491	0.85 588	0.63 644	0.41 596	2.53 686	0.71 635	1.60 672	1.13 603	2.83 698	1.73 644	0.97 544	0.69 530	1.61 659	0.73 560	0.25 554	0.22 572	0.32 613	0.28 605	0.25 542	0.24 539

PDISCO_ROB	0.91 619	0.48 609	1.06 617	0.99 676	0.97 682	1.67 668	0.63 603	1.64 676	1.59 665	1.06 605	1.18 568	1.31 618	0.79 578	1.55 654	0.97 616	0.49 664	0.22 572	0.45 649	0.40 649	0.45 641	0.37 625

SHD	0.93 622	0.50 617	1.18 634	0.59 630	0.46 627	0.97 590	0.48 533	1.70 680	2.15 682	1.58 658	1.37 605	1.42 638	1.19 648	1.31 639	1.60 661	0.31 603	0.26 607	0.32 613	0.33 632	0.40 625	0.42 641

G-Net	0.95 623	0.46 608	1.04 615	0.64 645	0.48 632	2.12 682	0.64 606	1.01 509	0.87 484	1.75 670	2.82 686	1.30 617	1.64 677	1.06 600	0.96 615	0.36 638	0.29 625	0.35 622	0.25 576	0.45 641	0.42 641

DStereoO	0.96 624	0.70 653	0.72 555	0.62 642	0.45 619	0.74 522	0.92 663	1.09 541	1.29 637	1.19 628	1.23 580	0.99 550	1.71 679	1.29 636	0.99 620	2.01 710	0.35 655	0.77 677	0.30 613	1.42 691	0.38 631

w-ln-seven	0.96 624	0.48 609	2.41 685	0.54 608	0.50 636	1.41 649	0.70 629	1.67 678	1.81 675	1.49 651	1.50 628	1.26 610	0.87 600	1.15 615	1.80 672	0.23 531	0.21 564	0.25 545	0.25 576	0.31 583	0.26 552

anonymity	0.97 626	0.89 671	1.05 616	0.92 674	1.03 687	0.97 590	0.81 649	1.29 627	0.91 513	1.07 608	0.98 483	1.00 554	0.95 621	1.02 595	0.92 609	0.96 687	0.95 709	0.90 683	0.91 699	0.92 679	0.94 686

SGM_RVC	0.97 626	0.28 505	0.41 296	0.39 302	0.22 209	1.55 659	0.73 639	1.51 664	1.25 629	2.25 687	1.92 655	2.58 683	1.56 671	2.02 681	1.19 642	0.27 574	0.27 616	0.27 578	0.25 576	0.25 542	0.25 546
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 628	0.42 595	1.88 676	0.53 601	0.41 596	1.59 662	1.26 687	2.21 691	1.43 649	1.10 616	1.11 537	1.46 641	1.95 688	1.34 643	1.26 646	0.34 630	0.25 600	0.25 545	0.21 516	0.46 644	0.37 625

z-mn7	1.00 629	0.50 617	1.70 671	0.53 601	0.36 561	1.75 671	0.71 635	1.22 603	2.28 686	0.96 565	2.54 675	1.42 638	0.95 621	2.19 688	1.54 659	0.22 513	0.19 541	0.21 478	0.20 493	0.27 560	0.25 546

Consistency-Raft	1.01 630	0.81 664	1.24 641	0.84 671	0.97 682	0.81 553	0.84 653	1.30 630	1.59 665	1.05 601	1.68 643	1.12 591	0.91 607	0.92 570	1.11 634	0.65 677	0.74 693	0.79 679	0.90 696	1.06 687	0.79 680

xxxx	1.01 630	0.22 370	0.43 332	0.36 205	0.21 176	0.82 561	0.36 393	1.32 632	0.88 488	0.71 406	0.94 455	0.97 544	0.63 492	0.64 408	10.58 717	0.20 469	0.16 477	0.18 359	0.17 407	0.19 435	0.19 460

test_xeample	1.01 630	0.21 329	0.42 317	0.35 175	0.21 176	0.71 512	0.39 454	1.23 608	0.86 475	0.81 467	1.04 514	0.69 427	0.61 479	0.69 452	10.93 718	0.19 443	0.15 445	0.18 359	0.17 407	0.18 399	0.17 405

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 633	0.57 637	1.51 666	0.67 656	0.50 636	2.57 687	1.66 703	1.20 593	1.43 649	1.38 647	1.57 635	1.33 626	0.92 612	1.64 663	0.88 594	0.37 641	0.39 665	0.46 652	0.60 681	0.41 631	0.40 637

ADCPNet	1.03 634	0.48 609	2.70 687	0.54 608	0.42 602	1.40 647	0.75 641	1.13 558	1.07 591	1.22 635	1.42 615	1.68 658	1.09 637	1.36 648	3.45 698	0.30 599	0.28 620	0.29 596	0.32 629	0.37 618	0.35 618

MSAF-DinoV2	1.04 635	0.38 576	1.32 651	0.54 608	0.29 470	0.89 573	0.72 637	1.52 667	1.24 623	1.05 601	1.41 613	2.98 686	1.49 666	2.74 697	2.83 692	0.22 513	0.14 413	0.20 436	0.22 534	0.32 589	0.32 600

otaku	1.04 635	0.93 673	0.88 595	1.33 689	1.05 689	1.66 666	0.70 629	1.40 650	1.18 612	1.08 612	1.32 599	1.33 626	0.91 607	1.23 630	0.76 565	0.72 680	0.46 680	1.24 689	0.50 674	1.40 690	0.75 676

SuperB	1.04 635	0.37 566	4.81 702	0.43 451	0.31 511	0.99 595	0.46 517	1.02 513	2.09 681	1.09 614	1.09 534	0.75 464	0.81 583	1.06 600	1.76 667	0.19 443	0.15 445	0.17 306	0.15 313	2.82 716	0.26 552

ADCL	1.04 635	0.38 576	1.35 654	0.50 562	0.39 584	1.61 663	0.89 658	1.29 627	1.39 646	1.29 642	1.50 628	1.24 608	1.24 651	1.37 649	4.87 706	0.21 486	0.19 541	0.25 545	0.25 576	0.29 568	0.27 563

test_sample9	1.05 639	0.36 559	0.72 555	0.38 270	0.30 489	0.71 512	0.43 501	1.06 529	0.88 488	0.92 549	0.86 420	0.85 500	0.69 530	1.20 623	1.36 652	0.41 649	8.41 725	0.40 640	0.41 654	0.36 613	0.33 605

DDUNet	1.06 640	2.56 714	0.68 535	1.21 685	1.26 692	1.03 602	0.69 624	1.11 550	0.94 531	0.96 565	1.22 575	1.27 612	0.82 587	0.93 576	0.72 559	0.84 684	0.38 661	1.99 698	0.60 681	1.10 688	0.85 682

ADCP+	1.06 640	0.35 554	1.51 666	0.49 548	0.51 640	1.45 654	0.55 577	1.25 619	1.03 569	1.16 623	1.15 559	1.10 587	1.07 636	1.56 656	6.75 713	0.19 443	0.16 477	0.23 515	0.21 516	0.28 564	0.21 505

Selective-IGEV-i16pb	1.07 642	0.24 430	9.45 709	0.41 384	0.32 528	1.76 672	0.59 591	1.00 499	1.54 660	0.66 374	1.20 573	0.98 548	0.57 452	0.78 508	0.62 529	0.27 574	0.17 498	0.18 359	0.20 493	0.21 478	0.23 530

SAMSARA	1.07 642	0.65 648	1.19 635	1.06 682	0.90 676	1.76 672	1.76 707	1.46 656	1.44 652	1.51 654	1.16 564	2.00 670	1.14 641	1.48 652	1.31 650	0.39 644	0.44 677	0.35 622	0.38 643	0.49 650	0.49 664

SANet	1.07 642	0.41 593	1.06 617	0.48 533	0.30 489	1.41 649	0.94 664	1.42 652	3.36 703	1.58 658	2.43 672	2.33 678	1.70 678	1.34 643	1.07 631	0.28 585	0.24 592	0.26 564	0.23 551	0.34 602	0.30 586

zh-mn7	1.08 645	0.65 648	4.00 698	0.52 591	0.38 578	1.16 628	0.62 601	1.15 571	1.77 673	1.74 669	2.31 665	1.17 603	0.91 607	2.10 683	1.77 668	0.24 544	0.21 564	0.22 493	0.22 534	0.25 542	0.28 570

zh-sn7	1.09 646	0.75 657	3.23 692	0.57 624	0.42 602	1.11 618	0.89 658	1.19 588	1.27 633	1.41 649	1.98 659	1.25 609	1.47 665	1.99 680	2.62 689	0.26 564	0.26 607	0.26 564	0.27 598	0.35 607	0.30 586

Ntro	1.09 646	0.97 679	0.91 602	1.44 690	1.19 691	1.69 669	0.80 648	1.35 640	1.25 629	1.00 582	1.29 593	1.31 618	0.97 624	1.26 633	0.84 580	0.84 684	0.43 675	1.36 690	0.50 674	1.56 692	0.78 678

MFN_U_SF_RVC	1.09 646	0.59 639	1.97 677	0.67 656	0.44 615	1.93 676	0.60 594	1.85 684	1.36 641	1.61 661	1.54 633	1.95 669	1.37 659	1.64 663	1.73 664	0.40 648	0.37 659	0.45 649	0.48 669	0.44 637	0.44 648

AANet	1.13 649	1.01 681	2.99 690	0.44 471	0.37 568	0.91 576	0.54 572	1.27 623	2.31 689	2.35 689	2.37 671	2.22 673	1.53 667	1.18 620	1.43 657	0.32 615	0.23 582	0.28 586	0.25 576	0.35 607	0.33 605

Wz-Net-TNSev	1.14 650	1.06 684	4.32 701	0.49 548	0.42 602	1.51 657	1.11 677	1.48 658	1.40 648	1.22 635	1.26 586	1.58 655	1.43 663	1.76 669	1.70 663	0.32 615	0.31 639	0.26 564	0.30 613	0.41 631	0.41 640

ADCMid	1.14 650	0.52 629	2.23 681	0.53 601	0.43 608	1.07 609	0.75 641	1.23 608	1.05 579	2.15 683	1.44 621	1.50 647	1.43 663	1.56 656	5.01 707	0.26 564	0.24 592	0.29 596	0.31 621	0.37 618	0.33 605

MFMNet_re	1.14 650	0.97 679	1.19 635	0.99 676	0.95 680	1.25 639	1.22 684	1.39 647	1.55 661	1.69 668	1.67 642	1.21 605	1.53 667	1.12 613	0.99 620	0.87 686	0.75 697	0.79 679	0.75 688	0.90 677	0.94 686

WCMA_ROB	1.14 650	0.36 559	0.76 575	0.49 548	0.44 615	1.23 637	0.67 614	1.11 550	1.23 621	2.84 699	3.95 703	3.28 693	1.83 684	1.25 632	0.99 620	0.44 654	0.34 653	0.34 620	0.37 640	0.41 631	0.40 637

AnyNet_C32	1.16 654	0.62 645	2.40 684	0.57 624	0.55 649	1.41 649	1.34 693	1.18 587	1.24 623	1.49 651	1.42 615	1.39 635	1.20 650	1.55 654	4.82 705	0.29 592	0.28 620	0.29 596	0.34 635	0.38 622	0.42 641

222	1.18 655	0.22 370	0.44 344	0.37 231	0.22 209	0.79 542	0.37 410	1.31 631	0.89 503	0.92 549	1.08 531	0.72 445	0.71 547	0.66 424	13.89 721	0.20 469	0.15 445	0.17 306	0.16 351	0.18 399	0.19 460

WZ-Net	1.19 656	0.59 639	4.07 699	0.62 642	0.51 640	1.34 644	1.31 692	1.32 632	1.74 672	1.53 657	1.65 638	1.74 660	1.28 655	2.25 690	2.01 677	0.27 574	0.21 564	0.23 515	0.25 576	0.40 625	0.39 634

MSMD_ROB	1.21 657	0.49 613	0.62 499	0.59 630	0.50 636	1.62 665	0.67 614	1.23 608	1.24 623	2.45 692	3.77 697	3.09 690	2.98 704	1.32 640	0.81 575	0.45 656	0.41 668	0.49 661	0.51 676	0.47 647	0.44 648

pmcnn	1.23 658	0.29 517	0.96 606	0.40 346	0.23 264	0.95 585	0.69 624	1.16 579	1.28 635	1.67 667	2.33 667	11.15 721	0.86 597	0.93 576	0.88 594	0.15 259	0.12 300	0.12 51	0.10 84	0.15 270	0.15 328

NVStereoNet_ROB	1.24 659	0.90 672	1.13 626	0.86 672	0.88 675	1.11 618	0.99 669	1.42 652	1.53 658	1.59 660	2.48 673	2.24 675	1.53 667	1.96 679	1.30 649	0.76 682	0.70 690	0.78 678	1.00 702	0.71 674	0.88 684
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 660	0.36 559	0.72 555	0.38 270	0.30 489	0.71 512	0.43 501	1.13 558	0.75 400	1.50 653	0.95 464	3.29 694	1.59 673	1.20 623	1.36 652	0.41 649	8.41 725	0.40 640	0.41 654	0.36 613	0.33 605

SPS-STEREO	1.25 660	0.93 673	1.06 617	1.04 680	1.03 687	1.41 649	0.91 662	1.51 664	1.19 614	2.09 681	1.83 650	1.94 668	1.39 660	1.62 660	1.39 655	0.97 689	0.94 708	0.90 683	0.89 695	0.96 682	0.96 689
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 662	0.67 651	1.28 644	0.74 666	0.62 661	1.50 656	0.84 653	1.99 687	2.96 698	2.18 684	2.36 670	1.85 665	1.95 688	1.92 676	1.94 675	0.39 644	0.36 658	0.49 661	0.37 640	0.51 653	0.64 673

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 663	0.87 670	1.76 673	0.86 672	0.56 652	4.29 708	1.79 708	1.50 661	1.98 679	1.61 661	1.85 652	1.84 663	1.41 661	1.89 674	1.36 652	0.48 662	0.40 667	0.56 667	0.57 679	0.69 672	0.48 661

MeshStereo	1.34 663	0.43 597	0.54 468	0.44 471	0.34 549	1.66 666	0.60 594	1.94 685	1.37 643	4.47 712	3.25 688	4.71 703	1.94 687	1.92 676	1.17 640	0.35 634	0.35 655	0.37 632	0.31 621	0.32 589	0.32 600
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
RainbowNet	1.35 665	1.49 695	1.19 635	1.88 699	1.45 693	1.48 655	1.07 675	1.61 674	1.55 661	1.20 633	1.59 636	1.54 651	1.13 640	1.34 643	0.97 616	1.36 702	0.70 690	1.82 696	0.79 691	1.71 695	1.07 695

ACVNet-4b	1.35 665	1.31 690	1.10 622	1.90 700	1.59 695	1.92 675	0.77 643	1.52 667	1.62 669	1.05 601	1.60 637	2.11 672	0.94 618	1.64 663	0.77 569	1.30 699	0.35 655	2.03 702	0.67 685	1.88 703	0.84 681

SGM+DAISY	1.35 665	0.94 675	1.25 642	0.96 675	1.00 685	1.52 658	1.02 672	1.34 636	1.21 618	2.64 694	2.65 681	2.44 680	1.56 671	1.64 663	1.26 646	0.97 689	0.95 709	0.90 683	0.90 696	0.94 680	0.96 689

FCDSN-DC	1.39 668	0.56 635	0.65 520	0.74 666	0.59 658	1.38 646	0.63 603	1.35 640	1.39 646	3.26 706	4.50 709	4.61 701	2.63 699	1.58 658	1.03 626	0.46 658	0.42 670	0.48 658	0.47 667	0.50 652	0.50 666
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 669	0.20 285	0.48 408	0.44 471	0.25 331	0.29 141	0.31 283	0.65 303	0.68 358	0.97 570	0.86 420	0.67 421	0.62 486	0.64 408	20.63 726	0.16 319	0.11 228	0.19 403	0.15 313	0.19 435	0.12 196

ACVNet_1	1.46 670	1.33 691	1.12 625	1.91 701	1.62 696	1.83 674	0.98 667	2.00 688	1.85 677	1.39 648	1.53 632	2.32 677	1.53 667	1.34 643	1.11 634	1.30 699	0.50 682	2.06 704	0.58 680	1.93 705	0.95 688

EDNetEfficient	1.46 670	0.80 663	6.12 704	0.47 525	0.39 584	0.69 502	0.83 650	0.90 460	2.77 697	3.50 708	1.96 658	1.66 657	2.03 690	1.26 633	4.18 703	0.21 486	0.18 522	0.21 478	0.20 493	0.41 631	0.39 634

ADCS	1.51 672	0.61 642	3.42 693	0.59 630	0.51 640	1.27 641	1.08 676	1.59 671	1.81 675	1.91 677	1.66 640	1.51 650	1.42 662	1.94 678	8.60 715	0.33 624	0.32 645	0.33 618	0.36 639	0.44 637	0.42 641

AnyNet_C01	1.56 673	1.05 682	7.45 706	0.64 645	0.54 647	1.99 677	1.38 695	1.43 654	1.36 641	1.63 664	1.92 655	1.84 663	1.33 658	2.40 692	4.03 700	0.33 624	0.32 645	0.32 613	0.34 635	0.44 637	0.45 652

FC-DCNN	1.59 674	0.51 621	0.66 526	0.61 638	0.49 634	1.56 660	0.70 629	1.66 677	1.53 658	4.64 713	4.62 710	5.85 710	3.34 708	1.84 673	1.11 634	0.46 658	0.42 670	0.47 653	0.46 660	0.48 648	0.46 653

DispFullNet	1.60 675	2.63 715	2.75 688	2.56 710	1.79 703	1.24 638	0.47 525	1.37 645	1.45 653	1.87 673	1.50 628	1.55 652	2.46 694	2.04 682	1.04 629	0.59 675	0.18 522	2.32 707	0.68 686	2.29 709	1.14 697

ELAS_RVC	1.60 675	0.61 642	1.01 613	0.70 662	0.56 652	2.00 678	1.89 710	1.96 686	2.65 694	3.33 707	3.26 689	3.03 687	3.41 709	2.49 694	2.09 679	0.52 669	0.45 678	0.50 663	0.48 669	0.54 660	0.52 668
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 677	0.61 642	0.95 604	0.68 659	0.55 649	3.01 701	1.55 701	2.39 693	2.33 690	3.64 709	3.89 701	2.75 684	2.90 703	2.15 686	2.27 686	0.52 669	0.45 678	0.50 663	0.48 669	0.54 660	0.52 668
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 678	0.51 621	0.65 520	0.61 638	0.49 634	1.61 663	0.70 629	1.75 683	1.56 664	4.74 716	4.91 712	6.46 714	3.31 706	1.91 675	1.11 634	0.46 658	0.42 670	0.47 653	0.46 660	0.48 648	0.46 653

ACVNet_2	1.65 678	1.27 689	1.41 661	1.75 695	1.62 696	2.22 683	1.20 681	2.30 692	2.62 693	1.78 671	2.56 676	3.03 687	1.61 674	1.54 653	1.12 638	1.06 692	0.58 687	1.82 696	0.70 687	1.82 699	0.96 689

DStereoSA	1.73 680	0.63 646	1.57 668	0.80 670	0.79 672	1.26 640	1.30 688	1.34 636	1.43 649	1.24 638	7.52 719	0.92 532	7.68 716	1.65 667	2.29 687	0.41 649	0.29 625	0.63 672	0.60 681	1.04 685	1.18 702

IMH-64-1	1.86 681	1.62 700	1.16 629	2.20 704	1.89 705	2.33 684	1.30 688	2.89 697	2.29 687	1.66 665	2.80 684	2.49 681	1.61 674	2.10 683	1.78 670	1.60 703	0.74 693	2.43 708	1.02 703	2.12 706	1.17 700

IMH-64	1.86 681	1.62 700	1.16 629	2.20 704	1.89 705	2.33 684	1.30 688	2.89 697	2.29 687	1.66 665	2.80 684	2.49 681	1.61 674	2.10 683	1.78 670	1.60 703	0.74 693	2.43 708	1.02 703	2.12 706	1.17 700

DStereoFS	1.87 683	0.85 669	1.03 614	0.75 669	0.62 661	2.04 680	0.65 608	1.74 682	1.55 661	1.52 656	1.90 654	2.36 679	12.92 721	3.85 707	1.74 665	0.44 654	0.31 639	0.82 681	0.46 660	0.84 676	1.10 696

WAO-7	1.90 684	1.20 686	1.35 654	1.27 687	1.06 690	2.84 694	1.56 702	3.23 702	3.06 701	2.23 686	3.33 693	3.17 691	2.28 693	3.12 698	2.21 681	1.02 691	0.91 704	1.06 687	1.03 705	1.04 685	0.97 692

PWCK	1.92 685	1.66 703	3.12 691	1.65 692	0.91 678	2.84 694	2.26 714	2.10 689	2.41 692	2.36 690	2.31 665	2.22 673	1.82 682	3.43 701	2.03 678	1.61 705	0.71 692	1.51 691	0.82 693	1.69 694	0.91 685

MonStereo1	1.98 686	1.48 694	1.43 663	1.81 698	1.69 701	2.88 697	0.78 645	2.47 694	3.47 704	2.20 685	4.36 708	3.39 696	2.50 696	2.18 687	1.58 660	1.19 694	0.54 683	1.65 693	0.87 694	1.78 697	1.29 706

Dean	1.98 686	1.36 692	1.36 658	2.12 703	1.81 704	2.74 689	1.36 694	3.37 706	3.80 708	2.08 680	3.32 692	3.21 692	1.82 682	1.71 668	1.67 662	1.27 696	0.77 699	1.99 698	0.90 696	1.86 700	1.03 694

RTS	1.98 686	0.96 676	11.36 713	0.65 650	0.57 655	2.77 692	1.40 696	1.39 647	2.26 684	1.89 674	2.56 676	1.32 623	1.25 652	5.20 711	4.05 701	0.31 603	0.22 572	0.29 596	0.29 611	0.40 625	0.37 625

RTSA	1.98 686	0.96 676	11.36 713	0.65 650	0.57 655	2.77 692	1.40 696	1.39 647	2.26 684	1.89 674	2.56 676	1.32 623	1.25 652	5.20 711	4.05 701	0.31 603	0.22 572	0.29 596	0.29 611	0.40 625	0.37 625

WAO-6	2.04 690	1.50 696	1.16 629	1.70 693	1.67 700	2.69 688	1.44 699	3.06 699	3.63 707	1.98 678	3.27 690	3.54 699	2.07 691	2.36 691	2.22 683	1.31 701	0.91 704	2.04 703	1.22 712	1.73 696	1.27 705

IMH	2.04 690	1.62 700	1.20 638	2.20 704	1.89 705	2.91 700	1.30 688	3.11 700	3.03 699	1.81 672	3.35 694	3.03 687	1.90 685	2.48 693	1.80 672	1.66 706	0.77 699	2.45 710	1.04 706	2.15 708	1.19 704

LVE	2.12 692	1.44 693	1.36 658	1.99 702	1.78 702	2.75 690	1.79 708	2.82 696	3.95 709	1.90 676	4.33 707	3.52 698	1.81 681	2.24 689	1.74 665	1.74 707	0.87 702	2.06 704	1.13 708	1.91 704	1.35 707

MADNet+	2.23 693	2.43 711	10.85 712	1.22 686	0.91 678	2.76 691	1.40 696	2.12 690	1.67 671	1.32 643	1.74 646	1.86 666	1.74 680	6.25 713	4.41 704	0.65 677	0.64 688	0.58 670	0.54 678	0.80 675	0.76 677

KSHMR	2.57 694	1.93 706	1.69 669	2.63 712	2.42 712	2.86 696	2.07 711	3.27 704	6.50 713	2.49 693	3.36 695	3.41 697	1.92 686	2.49 694	1.94 675	2.13 713	1.40 716	2.79 718	1.50 716	2.73 714	1.77 710

notaker	2.76 695	2.29 710	1.80 674	2.96 714	2.58 716	2.90 699	1.75 706	3.24 703	3.05 700	2.78 697	4.24 706	6.15 713	2.51 697	3.34 700	2.75 691	2.31 715	1.18 712	3.00 719	1.65 717	2.84 717	1.97 712

JetBlue	2.78 696	1.26 688	7.04 705	1.16 684	1.48 694	8.00 716	6.02 721	2.60 695	1.92 678	2.12 682	2.64 680	3.34 695	3.05 705	6.49 714	3.39 696	0.78 683	0.76 698	0.75 675	0.76 689	0.97 684	1.18 702

WAO-8	2.92 697	1.55 698	1.35 654	1.79 696	1.63 698	5.23 710	1.22 684	4.58 713	12.56 720	2.84 699	4.07 705	4.83 704	2.72 701	3.49 702	2.25 684	1.27 696	0.91 704	1.99 698	1.15 710	1.86 700	1.15 698

Venus	2.92 697	1.55 698	1.35 654	1.79 696	1.63 698	5.23 710	1.22 684	4.58 713	12.56 720	2.84 699	4.06 704	4.83 704	2.72 701	3.49 702	2.25 684	1.27 696	0.91 704	1.99 698	1.15 710	1.86 700	1.15 698

ktn	2.98 699	2.25 709	1.73 672	2.84 713	2.53 715	3.76 707	2.15 712	3.70 708	5.47 712	2.75 696	5.17 716	5.94 711	2.48 695	3.23 699	2.46 688	2.34 717	1.44 717	2.78 717	2.03 719	2.45 712	2.01 714

TorneroNet-64	3.44 700	1.86 704	1.42 662	2.58 711	2.28 710	6.87 713	1.68 704	4.70 715	12.03 717	2.31 688	5.59 717	8.25 717	2.55 698	3.97 708	2.73 690	1.81 708	0.74 693	2.57 712	1.07 707	2.35 710	1.44 708

UNDER WATER	3.46 701	2.07 708	3.64 696	3.09 715	2.48 713	3.75 706	2.42 716	3.31 705	13.77 722	2.90 703	2.95 687	5.84 709	3.69 710	3.69 704	3.48 699	2.07 712	1.11 711	2.70 716	1.40 714	2.84 717	1.98 713

light-stereo	3.53 702	1.05 682	10.69 711	9.45 723	6.82 720	2.10 681	0.64 606	3.71 709	2.70 696	4.77 717	4.98 713	6.83 715	1.32 656	6.71 715	1.35 651	1.20 695	1.29 715	0.66 673	0.77 690	1.79 698	1.85 711

UNDER WATER-64	3.53 702	2.01 707	3.94 697	3.22 717	2.49 714	5.41 712	2.60 717	3.43 707	12.41 719	3.03 704	2.68 682	6.07 712	4.04 711	3.79 706	3.33 695	2.02 711	1.24 714	2.63 713	1.46 715	2.78 715	2.08 715

MultiAttention	3.58 704	0.24 430	0.62 499	0.54 608	0.34 549	22.90 726	2.72 718	1.60 672	1.13 603	0.80 454	1.81 649	1.14 600	0.43 363	35.29 738	0.61 526	0.17 373	0.12 300	0.23 515	0.23 551	0.34 602	0.29 577

DPSimNet_ROB	3.58 704	2.45 712	8.57 707	2.53 708	2.37 711	2.88 697	3.77 720	3.14 701	3.23 702	4.71 715	3.86 700	4.68 702	4.87 714	4.07 709	5.62 708	2.33 716	2.33 719	2.47 711	2.52 720	2.51 713	2.64 717

MADNet++	4.03 706	2.70 716	3.44 695	3.72 719	3.44 719	4.44 709	3.52 719	3.95 711	3.61 706	4.46 711	4.98 713	4.10 700	4.58 713	7.00 717	5.89 709	3.74 719	3.67 723	3.27 721	2.71 722	3.70 721	3.66 720

SGM-ForestM	4.04 707	0.32 535	0.46 374	0.43 451	0.27 414	7.50 715	1.45 700	3.84 710	4.24 710	8.19 721	6.76 718	19.00 731	9.08 717	10.74 722	6.62 712	0.31 603	0.33 651	0.32 613	0.32 629	0.29 568	0.29 577

MANE	4.13 708	0.51 621	0.64 514	0.66 653	0.56 652	6.89 714	0.99 669	7.55 718	12.04 718	6.68 720	8.57 721	10.69 720	9.45 718	7.59 719	6.39 711	0.49 664	0.43 675	0.48 658	0.98 700	0.49 650	0.48 661

xyz-stereo	4.23 709	0.17 147	61.76 747	0.34 129	0.16 25	12.16 720	0.37 410	0.58 244	0.68 358	1.01 587	3.36 695	0.77 477	0.82 587	1.21 627	0.40 404	0.12 61	0.10 96	0.16 258	0.11 149	0.13 151	0.10 63

LE_ROB	4.42 710	0.24 430	2.75 688	0.42 430	0.23 264	1.57 661	0.90 661	1.71 681	17.88 731	16.56 733	4.88 711	5.17 708	18.85 733	1.63 662	14.62 722	0.17 373	0.14 413	0.16 258	0.16 351	0.19 435	0.17 405

TorneroNet	4.53 711	1.89 705	1.48 665	2.55 709	2.27 709	13.78 723	1.69 705	4.84 717	23.73 737	2.89 702	7.70 720	7.06 716	2.69 700	4.26 710	3.42 697	1.84 709	0.77 699	2.68 714	1.13 708	2.42 711	1.47 709

LSM	4.74 712	0.77 661	10.16 710	0.70 662	56.56 742	1.02 599	1.00 671	1.24 615	1.62 669	2.04 679	2.34 668	1.33 626	1.17 645	1.38 650	1.09 633	0.33 624	0.49 681	0.39 637	0.46 660	0.51 653	10.09 724

JetRed	5.27 713	5.84 718	12.81 716	2.36 707	2.83 717	12.23 721	10.50 724	4.46 712	3.60 705	3.86 710	3.83 699	4.85 706	4.18 712	6.78 716	11.96 719	2.17 714	2.96 722	2.18 706	1.97 718	3.38 720	2.68 718

tt	6.20 714	0.20 285	5.89 703	3.55 718	2.07 708	11.26 719	19.21 726	11.74 722	5.46 711	2.69 695	2.04 663	4.87 707	6.25 715	3.70 705	7.09 714	8.32 726	11.17 734	4.93 724	5.41 727	5.74 722	2.37 716

coex-ft	6.43 715	1.51 697	87.33 748	0.49 548	0.38 578	1.34 644	1.21 683	1.16 579	8.09 715	12.12 723	2.79 683	2.77 685	3.31 706	1.16 617	3.15 693	0.24 544	0.23 582	0.27 578	0.24 567	0.45 641	0.37 625

HanzoNet	6.76 716	2.45 712	4.22 700	3.19 716	2.94 718	3.62 705	2.28 715	4.79 716	7.20 714	14.00 729	13.19 728	17.49 727	22.30 734	13.25 723	6.19 710	4.20 720	1.93 718	3.10 720	2.56 721	3.35 719	2.88 719

TCMNet-wrong-test	8.97 717	10.42 722	8.74 708	19.56 725	17.61 725	12.53 722	9.01 723	13.59 724	2.18 683	4.64 713	5.11 715	14.63 723	11.09 720	7.19 718	9.73 716	5.56 725	0.89 703	3.77 722	3.11 723	10.34 726	9.80 723

EDNetEfficientorigin	9.93 718	1.15 685	175.16 749	0.48 533	0.36 561	1.04 606	0.68 619	1.24 615	2.69 695	3.17 705	2.50 674	2.30 676	2.07 691	1.76 669	2.21 681	0.20 469	0.18 522	0.24 532	0.19 466	0.51 653	0.50 666

DGTPSM_ROB	12.07 719	8.00 719	20.99 720	8.93 721	16.78 723	10.67 717	30.87 730	9.01 720	15.16 724	6.50 718	15.41 732	9.04 718	14.85 723	9.25 720	21.67 728	4.57 721	8.57 727	5.08 725	9.28 728	5.90 723	10.95 725

DPSMNet_ROB	12.08 720	8.00 719	21.00 721	8.97 722	16.79 724	10.67 717	30.89 731	9.02 721	15.17 725	6.51 719	15.41 732	9.04 718	14.85 723	9.27 721	21.67 728	4.58 722	8.57 727	5.09 727	9.29 731	5.90 723	10.95 725

USTest	12.99 721	14.18 723	20.00 719	16.24 724	14.97 722	20.80 725	31.95 732	16.20 727	10.91 716	8.79 722	9.48 722	13.94 722	10.50 719	16.11 724	21.44 727	3.17 718	4.82 724	5.08 725	5.36 726	8.81 725	7.13 722

BEATNet-Init1	15.13 722	0.82 667	50.86 746	0.72 665	0.53 645	38.10 738	7.03 722	11.83 723	14.25 723	29.78 744	30.17 744	48.21 747	22.64 735	26.78 735	18.11 725	0.42 653	0.38 661	0.47 653	0.46 660	0.51 653	0.48 661

Selective-IGEV-i1pa	15.35 723	22.27 732	18.31 718	1.71 694	0.87 674	28.61 737	12.26 725	25.48 738	20.48 735	19.78 734	22.75 734	28.20 736	22.64 735	29.07 736	17.31 724	12.88 732	2.88 720	6.84 728	0.99 701	1.67 693	12.03 732

iinet-test	16.76 724	17.57 724	22.97 723	19.69 726	18.39 726	24.48 727	34.18 733	20.02 728	15.35 726	12.55 724	12.85 723	18.13 729	15.39 726	19.59 725	24.25 730	8.86 728	8.72 729	8.95 730	9.28 728	12.74 727	11.26 728

IINet	16.76 724	17.57 724	22.97 723	19.69 726	18.39 726	24.48 727	34.18 733	20.02 728	15.35 726	12.55 724	12.85 723	18.13 729	15.39 726	19.59 725	24.25 730	8.86 728	8.72 729	8.95 730	9.28 728	12.74 727	11.26 728

DPSM_ROB	17.78 726	18.63 727	24.31 729	20.90 729	19.47 728	25.97 730	36.21 736	21.23 735	16.24 729	13.38 727	14.06 730	19.18 732	16.30 728	20.78 728	25.67 733	9.38 730	9.23 732	9.49 732	9.82 732	13.51 730	11.91 730

DPSM	17.78 726	18.63 727	24.31 729	20.90 729	19.47 728	25.97 730	36.21 736	21.23 735	16.24 729	13.38 727	14.06 730	19.18 732	16.30 728	20.78 728	25.67 733	9.38 730	9.23 732	9.49 732	9.82 732	13.51 730	11.91 730

DLNR-FE	20.05 728	36.38 736	38.08 733	170.06 749	60.08 743	0.23 46	0.20 47	14.13 726	0.36 164	0.44 251	0.66 311	0.43 267	0.21 84	0.63 393	0.28 244	5.38 723	0.10 96	0.15 218	0.11 149	73.09 748	0.11 135

DLNR_Zeroshot_test	20.09 729	36.28 735	38.04 732	169.85 748	61.80 744	0.23 46	0.20 47	13.88 725	0.37 181	0.44 251	0.66 311	0.43 267	0.21 84	0.62 380	0.28 244	5.46 724	0.10 96	0.15 218	0.11 149	72.60 747	0.11 135

LRCNet_RVC	21.24 730	31.15 734	21.41 722	28.98 732	23.82 731	3.13 702	0.60 594	20.96 734	1.59 665	25.58 735	28.15 740	21.99 734	14.79 722	21.94 734	16.41 723	28.89 745	14.87 735	33.53 742	31.28 742	29.51 743	26.16 740

HaxPig	31.96 731	37.24 737	34.27 731	24.37 731	24.88 732	18.26 724	19.86 727	20.64 733	28.52 738	35.97 745	38.75 745	25.57 735	28.72 738	33.88 737	34.39 738	35.94 746	38.87 747	37.80 743	40.48 745	39.68 744	41.15 745

Anonymous_1	33.25 732	18.26 726	23.92 725	20.54 728	21.28 730	25.59 729	35.94 735	22.01 737	15.57 728	13.33 726	13.49 729	18.08 728	15.29 725	20.36 727	24.60 732	16.28 736	8.84 731	66.59 746	118.00 748	155.73 751	11.23 727

fast-reg	35.48 733	37.51 743	48.70 741	42.44 741	40.46 741	52.73 746	73.11 744	42.56 741	32.38 739	26.19 736	27.27 735	36.81 739	30.62 739	41.02 741	51.32 741	18.30 737	18.53 740	19.10 734	19.67 735	27.14 732	23.66 733

RAFT-FEzeroshot	35.73 734	37.45 739	48.67 739	42.23 737	39.22 737	52.25 740	73.13 746	42.62 744	32.59 741	26.71 738	27.70 736	38.57 741	32.57 740	41.68 745	51.67 746	18.75 739	18.58 743	19.15 736	19.78 737	27.21 736	23.98 736

RAFT-FE	35.73 734	37.45 739	48.67 739	42.23 737	39.22 737	52.25 740	73.13 746	42.62 744	32.59 741	26.71 738	27.70 736	38.57 741	32.57 740	41.68 745	51.67 746	18.75 739	18.58 743	19.15 736	19.78 737	27.21 736	23.98 736

CasAABBNet	35.74 736	37.43 738	48.72 742	42.22 736	39.20 735	52.24 739	73.12 745	42.61 743	32.62 744	26.78 741	27.95 738	38.58 743	32.60 742	41.67 743	51.65 745	18.74 738	18.57 742	19.15 736	19.77 736	27.20 734	23.98 736

Hybrid-DGEV	35.78 737	37.50 742	48.96 745	42.25 739	39.20 735	52.33 744	73.10 743	42.63 746	32.52 740	26.62 737	28.31 743	38.50 740	32.87 743	41.67 743	51.55 742	18.77 742	18.56 741	19.18 740	19.83 740	27.20 734	23.97 735

FlowAnything	35.81 738	37.53 744	48.80 743	42.20 735	39.22 737	52.25 740	73.16 748	42.56 741	32.89 746	26.76 740	28.30 741	38.69 745	33.09 745	41.63 742	51.62 744	18.76 741	18.59 746	19.21 741	19.92 741	27.16 733	23.91 734

Selective-RAFT-Error	35.84 739	37.49 741	48.83 744	42.26 740	39.24 740	52.30 743	73.09 742	42.66 747	32.61 743	26.80 742	28.30 741	38.84 746	33.51 746	41.68 745	51.59 743	18.82 743	18.58 743	19.17 739	19.80 739	27.28 738	24.05 739

xxxxx1	36.64 740	19.51 729	24.21 726	61.66 743	64.63 745	27.28 733	40.10 738	20.25 730	18.63 732	14.07 730	12.97 725	17.26 724	17.36 730	21.70 731	27.93 735	13.18 733	18.50 737	111.26 749	133.37 749	29.24 740	39.73 742

tt_ll	36.64 740	19.51 729	24.21 726	61.66 743	64.63 745	27.28 733	40.10 738	20.25 730	18.63 732	14.07 730	12.97 725	17.26 724	17.36 730	21.70 731	27.93 735	13.18 733	18.50 737	111.26 749	133.37 749	29.24 740	39.73 742

ff	36.64 740	19.51 729	24.21 726	61.66 743	64.63 745	27.28 733	40.10 738	20.25 730	18.63 732	14.07 730	12.97 725	17.26 724	17.36 730	21.70 731	27.93 735	13.18 733	18.50 737	111.26 749	133.37 749	29.24 740	39.73 742

MEDIAN_ROB	37.38 743	40.85 747	40.60 735	32.31 733	31.85 733	27.20 732	24.55 728	29.10 739	33.19 747	42.09 749	41.76 747	33.35 737	34.39 747	39.78 740	37.07 739	43.64 748	44.10 749	44.12 745	43.40 747	41.51 746	42.76 747

AVERAGE_ROB	37.58 744	40.13 746	40.15 734	34.81 734	33.82 734	28.55 736	25.10 729	32.02 740	34.06 748	41.28 748	40.66 746	34.46 738	34.81 748	39.18 739	37.57 740	42.78 747	43.44 748	43.82 744	43.03 746	40.47 745	41.51 746

LSM0	38.95 745	37.60 745	48.58 738	43.57 742	91.06 748	52.57 745	72.57 741	43.17 748	32.63 745	26.97 743	27.97 739	38.65 744	32.94 744	41.86 748	51.78 748	18.89 744	18.41 736	19.13 735	19.63 734	27.29 739	33.77 741

PML	40.80 746	29.24 733	11.87 715	7.20 720	14.47 721	92.13 749	213.69 752	7.63 719	23.35 736	74.72 751	190.14 752	50.17 748	26.15 737	21.39 730	12.70 720	8.76 727	2.92 721	8.45 729	3.25 724	13.26 729	4.42 721

RSGM-EC	74.81 747	63.03 748	41.60 736	97.74 746	92.11 749	74.93 747	114.81 749	53.77 749	38.96 749	39.88 746	48.98 748	90.73 749	64.81 749	139.63 749	128.53 750	93.27 749	53.96 750	95.12 747	38.31 743	81.45 749	44.63 748

acva	74.81 747	63.03 748	41.60 736	97.74 746	92.11 749	74.93 747	114.81 749	53.77 749	38.96 749	39.88 746	48.98 748	90.73 749	64.81 749	139.63 749	128.53 750	93.27 749	53.96 750	95.12 747	38.31 743	81.45 749	44.63 748

Selective-IGEV-i16pa	78.59 749	120.99 750	16.46 717	1.04 680	0.66 665	181.07 751	2.17 713	153.90 752	139.75 752	56.45 750	153.05 750	107.32 751	157.92 752	200.46 752	96.57 749	94.09 751	1.23 713	2.69 715	0.31 621	0.96 682	84.68 750

test_example2	176.61 750	205.14 751	198.86 750	188.60 750	190.98 751	152.67 750	170.61 751	94.86 751	123.55 751	178.88 752	179.48 751	158.94 752	141.34 751	192.61 751	198.96 752	203.76 752	236.37 752	164.13 752	173.55 752	218.58 752	160.41 751

GS-Stereo							0.30 255	0.42 122	0.27 67	0.30 145	0.28 106	0.23 71	0.21 84	0.32 70	0.22 82	0.16 319	0.09 27	0.12 51	0.10 84	0.14 203	0.12 196

FSD					0.46 627	0.48 363	0.52 563	0.53 217	0.48 264	0.48 273	0.48 224	0.49 305	0.48 397	0.51 259	0.49 478	0.45 656	0.42 670	0.47 653	0.46 660	0.46 644

ccccc		429.19 752		507.10 751	501.20 752	356.95 752		380.82 753		334.51 753		372.86 753		499.17 753		561.44 753	431.22 753	334.28 753	290.86 753	540.88 753

ASD4		8.86 721

Low-res two-view benchmark